法的集成逆向物流的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

1、第卷，第期年月文章編號：（）中國鐵道科學(xué)，基于遺傳算法的集成逆向物流的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)葛束，甘蜜（西南交通大學(xué)物流學(xué)院，四川成都）摘要：對于一個(gè)固定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的供應(yīng)鏈，基于設(shè)施能力和顧客需求的約束。以正向物流與逆向物流的總成本最小為目標(biāo)，構(gòu)造供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型，采用基于優(yōu)先權(quán)編碼的遺傳算法求解。按照遺傳算法的原理，將供應(yīng)鏈按物流活動過程劃分成個(gè)階段，運(yùn)用基于優(yōu)先權(quán)的編碼方法對各個(gè)階段進(jìn)行編碼為加速算法收斂，利用貪婪啟發(fā)式算法確定初始種群，通過遺傳操作產(chǎn)生后代，并定義交叉算子和變異算子。以某一區(qū)域供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃為例，運(yùn)用給出的模型和算法對需要設(shè)置工廠、鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站的數(shù)量、位置及功能進(jìn)行計(jì)算，并與其

2、他算法所用計(jì)算時(shí)間比較。結(jié)果表明，采用本算法能夠得到區(qū)域供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的最優(yōu)解，且所用的計(jì)算時(shí)間最少。關(guān)鍵詞：逆向物流供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)；遺傳算法優(yōu)先權(quán)編碼中圖分類號文獻(xiàn)標(biāo)識碼：供應(yīng)鏈中的物流有種狀態(tài)：將產(chǎn)品及再制造產(chǎn)品從生產(chǎn)地運(yùn)往消費(fèi)地的正向物流；將廢舊產(chǎn)品從消費(fèi)地運(yùn)回生產(chǎn)地的逆向物流。本文在既有關(guān)于物流供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究成果的基礎(chǔ)上，對集成逆向物流的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題構(gòu)建模型，采用基于優(yōu)先權(quán)分階段編碼的遺傳算法進(jìn)行求解，確定供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中工廠（增加了再制造功能）、配送中心（增加了回收功能）設(shè)置數(shù)量、位置，以及產(chǎn)品在各種設(shè)施之間的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)。并通過算例驗(yàn)證了模型和算法的有效性。定義變量定義為產(chǎn)品類別

3、，令，），當(dāng)時(shí)，指的是原產(chǎn)品，當(dāng)時(shí)，指的是再制造后的產(chǎn)品。定義如下費(fèi)用參數(shù)：戤為工廠的修建費(fèi)用及年運(yùn)作費(fèi)用；仇為產(chǎn)品的單位生產(chǎn)費(fèi)用，為配送中心的修建費(fèi)用；為配送中心單位運(yùn)作費(fèi)用為客戶忌到配送中心的單位運(yùn)輸成本；靠為配送中心到工廠的單位運(yùn)輸成本；柳為產(chǎn)品從配送中心歹到顧客是的單位運(yùn)輸成本】為產(chǎn)品從工廠到配送中心歹的單位運(yùn)輸成本。定義如下參數(shù)：為工廠的候選地址集；，為優(yōu)化模型基本假設(shè)（）顧客數(shù)、產(chǎn)品需求數(shù)、待回收廢舊產(chǎn)品數(shù)是已知的。（）建立工廠及配送中心的最大數(shù)目是已知的。（）不考慮再制造過程中的材料損耗。（）僅在備選地點(diǎn)建立工廠和配送中心；工廠和配送中心年生產(chǎn)能力、固定開設(shè)成本和運(yùn)營中按年分?jǐn)偟?/p>

4、固定成本已知。（）供應(yīng)鏈的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是確定的。收稿日期；修訂日期：作者簡介葛柬（一），北京人，工程師，博士研究生倉庫的候選地址集；為顧客群集合礬為配送中心歹的年周轉(zhuǎn)量為工廠的年生產(chǎn)能力，刀為產(chǎn)品在配送中心的空間占用率；優(yōu)，為產(chǎn)品在工廠的容量占用率。定義如下量參數(shù)：缸為工廠對產(chǎn)品的生產(chǎn)量；如為顧客對產(chǎn)品的需求量；為從顧客愚到配送中心的回收量；九。為配送中心歹到工廠的再制造量；為產(chǎn)品從工廠到配送中，的運(yùn)量鉑為從配送中心歹到顧客的運(yùn)量。定義如下變量：為開設(shè)配送中心時(shí)取，否則為；為開設(shè)工廠時(shí)取，否則為；占：第期基于遺傳算法的集成逆向物流的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)螄為配送中心給顧客服務(wù)時(shí)取，否則為。模型構(gòu)建供應(yīng)鏈網(wǎng)

5、絡(luò)構(gòu)建的費(fèi)用包括：開設(shè)工廠的費(fèi)用，工廠生產(chǎn)產(chǎn)品及廢舊產(chǎn)品再制造成產(chǎn)品的費(fèi)用，開設(shè)配送中心的費(fèi)用，配送中心的年運(yùn)營費(fèi)用，廢舊產(chǎn)品從顧客回收到配送中心的費(fèi)用，配送中心把廢舊產(chǎn)品運(yùn)往工廠的運(yùn)輸費(fèi)用，產(chǎn)品及再制造產(chǎn)品從工廠到配送中心的運(yùn)輸費(fèi)用、配送中心到顧客的配送費(fèi)用。模型構(gòu)建的目標(biāo)是使供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中涉及的總費(fèi)用最小，即；口。力巧茸蔚彬彬腳廠鮒咒。茸（鞏十）啊（）量（），畸畸，琵，（）廠彬彬，（）（），彬，（）夕（）茚精，（）乃，），螄，），、，鉑，（）約束條件分別是：式（）是對配送中心的容量約束，式（）是對能開設(shè)配送中心最大數(shù)量的約束，式（）與式（）是對顧客需求和中轉(zhuǎn)中心所獲得的各種產(chǎn)品數(shù)量的平衡約束

6、，式（）是對工廠生產(chǎn)及再制造能力的約束，式（）是對工廠運(yùn)出去的產(chǎn)品量與顧客接收到的產(chǎn)品量的平衡約束，式（）是對能開設(shè)工廠的最大數(shù)量的約束，式（）是對從配送中心運(yùn)往工廠再制造的廢舊產(chǎn)品數(shù)量應(yīng)不大于從顧客處回收來的廢舊產(chǎn)品的約束，式（）是對各項(xiàng)變量的約束，式（）是對產(chǎn)品種類的約束。算法模型屬于混合整數(shù)規(guī)劃模型，是一個(gè)問題，可以采用基于優(yōu)先權(quán)分階段編碼的遺傳算法進(jìn)行求解。編碼方法分階段編碼方法將上述供應(yīng)鏈的物流活動過程分為個(gè)階段：第個(gè)階段，產(chǎn)品從工廠到配送中心的正向配送活動；第個(gè)階段，產(chǎn)品從配送中心到顧客的正向配送活動，第個(gè)階段，回收廢舊產(chǎn)品從顧客到配送中心的逆向配送過程；第個(gè)階段，回收廢舊產(chǎn)品從配

7、送中心到生產(chǎn)工廠的逆向配送過程。為這個(gè)階段隨機(jī)構(gòu)成個(gè)初始染色體，如圖所示。毗鎰獬拼趲硒【韶韶坤】蚱：忡圖染色體例染色體長度令為產(chǎn)品數(shù)，為源點(diǎn)數(shù)，為結(jié)點(diǎn)數(shù)，則其染色體長度為（）。已知工廠、配送中心最大設(shè)立數(shù)分別為和，顧客數(shù)為，由于第和第個(gè)物流階段包括原產(chǎn)品與再制造產(chǎn)品種產(chǎn)品的物流活動，故一，而第和第個(gè)階段只考慮回收廢舊產(chǎn)品，故一，則個(gè)階段的基因長度分別為：×（）；×（）；×（）×（）。染色體對應(yīng)位置及位置上數(shù)值的編碼和解碼染色體上各個(gè)基因的位置表示對應(yīng)的各項(xiàng)活動，而數(shù)值則是表示對應(yīng)節(jié)點(diǎn)活動的優(yōu)先權(quán)，數(shù)值越高，被選擇的可能性也越高。即首先由隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生個(gè)等于

8、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中各項(xiàng)節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)（）的正整數(shù)序列，這個(gè)序列就構(gòu)成了本次搜索路徑所參照的標(biāo)準(zhǔn)。每次產(chǎn)生路徑時(shí)，就生成不同的優(yōu)先權(quán)序列作為參照，這樣就保證了種群的多樣性，有利于遺傳算法收斂到最優(yōu)解。圖所示的染色體，第階段每個(gè)位置上的基因值為到的任意整數(shù)，第階段每個(gè)位置上的基因值為到的任意整數(shù)，第個(gè)階段每個(gè)位置上的基因值為到的任意整數(shù)，第個(gè)階段每個(gè)位置上的基因值為到的任意整數(shù)。中國鐵道科學(xué)第卷對于圖中所示的染色體，可以分為個(gè)階段依次進(jìn)行解碼。對于第和第階段，首先引進(jìn)一個(gè)值，令其滿足（），的選擇。當(dāng)。時(shí)，表示讀取的是原產(chǎn)品的信，），再令。丌尚，即可完成產(chǎn)品息，當(dāng)。時(shí)，表示讀取的是再制造產(chǎn)品的信息，然后進(jìn)行迭

9、代。對于第和第階段，由于只包含了回收廢舊產(chǎn)品的信息，所以可以直接進(jìn)行迭代。每次迭代過程中，遵循貪婪原則，把優(yōu)先權(quán)值最高的源點(diǎn)位置上的物流量分配到優(yōu)先權(quán)值最高的節(jié)點(diǎn)上，以滿足節(jié)點(diǎn)端的需求，依次類推，直到所有需求都得到滿足，就得到了網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)計(jì)劃及對應(yīng)的配送和回收計(jì)劃。遺傳操作種群初始化選取個(gè)染色體作為初始種群，為了加速算法收斂，先利用貪婪啟發(fā)式算法來獲得個(gè)含有初始可行解的染色體，分別如下。（）按總運(yùn)輸成本最低原則將顧客分配給配送中心。（）按配送中心總運(yùn)營和配送成本最低原則將顧客分配給配送中心。（）按升序排列配送中心開設(shè)的固定成本，并從頂點(diǎn)往下隨機(jī)與顧客搭配，直至顧客需求被完全滿足。（）按降序排列配

10、送中心容量，并隨機(jī)與顧客搭配，直至滿足顧客需求。（）按升序排列單位轉(zhuǎn)運(yùn)成本，并隨機(jī)與顧客搭配，直至滿足顧客需求。（）按升序排列單位開設(shè)成本，并隨機(jī)與顧客搭配，直至滿足顧客需求。初始種群中的其他個(gè)染色體隨機(jī)生成。選擇令適應(yīng)度值等于目標(biāo)函數(shù)，通過在種群中兩兩比較選擇機(jī)制選擇出個(gè)父輩，并將適應(yīng)度更高的那個(gè)選為第個(gè)父輩，另一個(gè)為第個(gè)父輩。父輩選擇之后，通過遺傳操作產(chǎn)生后代。交叉由于涉及多個(gè)階段的染色體，故利用個(gè)二元掩模來進(jìn)行交叉作業(yè)，它的長度等于供應(yīng)鏈每個(gè)階段的染色體片段長度。針對圖中所示染色體，將其二元掩模相應(yīng)地按供應(yīng)鏈各階段分成段，各段長度與對應(yīng)階段的片段長度相同，即段的長度分別為，和。當(dāng)二元掩模

11、值為時(shí)，則其對應(yīng)的第個(gè)父輩的染色體片段中的遺傳基因?qū)鹘o后代；當(dāng)二元掩模值為時(shí)，后代取第個(gè)父輩對應(yīng)染色體片段中的遺傳基因。這種交叉方法旨在保證將雙方父輩好的遺傳片段傳遞給后代。變異由于不同的供應(yīng)鏈階段有種編碼結(jié)構(gòu)，所以其變異方法也分為種。首先，設(shè)定變異率為，由此決定哪個(gè)基因片段需要變異，這里也可以運(yùn)用個(gè)二元掩模來實(shí)現(xiàn)，然后采取廣義交換變異方式。算例對某一區(qū)域進(jìn)行鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站規(guī)劃時(shí)，需要確立鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站設(shè)立的數(shù)目，以及確定哪個(gè)位置的中轉(zhuǎn)站需要具有回收功能。令工廠的候選地址為個(gè)，鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站的候選地址為個(gè)，顧客數(shù)為個(gè)，原產(chǎn)品、再制造產(chǎn)品和回收廢舊產(chǎn)品的空間占用率皆為；工廠和的固定開設(shè)費(fèi)分別

12、為和，各自對應(yīng)原產(chǎn)品和再制造產(chǎn)品的單位生產(chǎn)費(fèi)用分別為和，和，鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站，和的固定開設(shè)費(fèi)分別為，和，單位運(yùn)營成本分別為，和，工廠的原產(chǎn)品和再制造產(chǎn)品最大年生產(chǎn)能力分別為和，工廠的原產(chǎn)品和再制造產(chǎn)品最大年生產(chǎn)能力分別為和；顧客，對原產(chǎn)品的需求量分別為，和，對再制造產(chǎn)品的需求量分別為，和，待處理的廢舊產(chǎn)品量分別為，和，其他各項(xiàng)常量見表一表。裹從工廠到鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站原產(chǎn)品、再制造產(chǎn)品的簟位配送成本裹從鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站到顧客原產(chǎn)品、再制造產(chǎn)品的簟位配送成本第期基于遺傳算法的集成逆向物流的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)裹從顧客到鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站廢舊產(chǎn)晶的單位運(yùn)輸成本工廠進(jìn)行再制造；該供應(yīng)鏈運(yùn)營最小總成本為單位。求解供應(yīng)鏈

13、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題的算法主要有拉格郎日啟發(fā)式算法、混合遺傳算法、模擬退火算法，為了證明本文中提出的改進(jìn)遺傳算法的有效性，利用語言對這種算法進(jìn)行編程，隨機(jī)選取個(gè)算例，采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行測試，達(dá)到最優(yōu)解的平均運(yùn)行時(shí)間是：拉格郎日啟發(fā)式算法為，混合遺傳算法為，模擬退火算法為，而本文中基于優(yōu)先權(quán)編碼方法的遺傳算法僅需要。由此可見，對供應(yīng)鏈奎從鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站到工廠廢舊產(chǎn)品的單位運(yùn)輸成本一網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題運(yùn)用本文中提出的算法進(jìn)行求解可以利用遺傳算法求解，經(jīng)代后即得出優(yōu)化解，其染色體如圖所示。撼節(jié)省大量的計(jì)算時(shí)間。！毖融毖：融結(jié)語本文給出的數(shù)學(xué)模型是基于設(shè)施能力和顧客需求的約束，以正向物流與逆向物流的總成本最小為目標(biāo)構(gòu)造而成的。由于構(gòu)造的模型是的，選用圖優(yōu)化解的染色體解碼得到供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)結(jié)果為：該供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)需要開設(shè)工廠、鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站各個(gè)；個(gè)工廠的地址就在給定的地點(diǎn)和，個(gè)鐵路貨運(yùn)基于優(yōu)先權(quán)編碼方法的遺傳算法，將供應(yīng)鏈按物流活動分成多個(gè)階段進(jìn)行求解。運(yùn)用該算法可以節(jié)省中轉(zhuǎn)站的地址分別在地點(diǎn)和；工廠整合了再制造功能；鐵路貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站和均整合了回收功能；廢舊產(chǎn)品回收后只運(yùn)往參大量的時(shí)間，并且當(dāng)供應(yīng)鏈階段數(shù)及產(chǎn)品數(shù)等增多使問題更為復(fù)雜時(shí)，該算法也具有很強(qiáng)的拓展性。文獻(xiàn)考蛔：艫觚，詘，。，口，（）：孫