汽车逆向物流系统绿色度评价研究

面对日益短缺的自然资源和严重破坏的生态环境,为促进报废汽车得到有效回收与利用,以循环经济的“3R”原则为基础,构建了汽车逆向物流系统结构模型;基于绿色度评价准则,构建了汽车逆向物流系统的评价指标体系;并提出了模糊综合评判法、数据包络分析、层次分析法相结合的综合评价方法;最后以一个案例对提出的理论与方法进行了说明与验证,为汽车逆向物流的有效运作提供参考。     

家电产品逆向物流系统的绿色度评价研究

基于逆向物流绿色度的概念,结合当前家电产品逆向物流系统的特点,建立了家电产品逆向物流系统绿色度多层次综合评价指标体系;进一步,采用层次分析法,对家电产品逆向物流系统绿色度进行评价;最后,通过实例验证所提出方法的可行性和有效性。     

TOPSIS定权的FCE法在物流供应商选择中的应用

根据汽车逆向物流供应链结构特点,构建了第三方汽车逆向物流供应商评价指标体系,创新性地提出了采用定量的TOPSIS法来确定二级指标的权重,采用定性的层次分析法(AHP)来确定一级指标的权重,构建了基于TOPSIS法与AHP法相结合定权的模糊综合评判法模型,给出了该模型的计算步骤。通过算例验证了该模型的可行性和该评价指标体系的实用性。     

基于遗传模拟退火算法的多层设施选址方法

逆向物流网络是逆向物流系统高效运作的基础和前提,而设施的选址定位是逆向物流网络设计的核心问题.为此,提出一个多层设施选址模型,旨在构建由回收点、回收中心和生产点相结合的最佳逆向物流回收网络.根据模型特点,提出基于遗传模拟退火算法的求解方法,个体采用二进制十进制混合编码;提出基于Metropolis准则的特定遗传进化操作;设计顾客对回收点、回收点对回收中心的两个子分配算法保证所有约束的满足性.最后通过仿真实验,得到满意的设施选址方案.可见,选址模型和算法是一种有效的设施选址方法,具有一定的应用前景.     

基于集成定位-运输路线安排问题的废旧家电逆向回收物流网络优化

针对废旧家电逆向回收物流成本高、效益差而导致其回收率低的问题,提出一种应用离散微粒群智能算法优化废旧家电逆向回收物流网络模型的方法。在系统分析废旧家电逆向回收物流网络结构与要素基础上,构建基于集成定位-运输路线安排问题的废旧家电逆向回收物流网络优化模型,引入随机交换序与部分映射交叉(PMX)算子使离散微粒群优化(DPSO)算法具备良好的全局及局部搜索能力,来对该模型进行智能优化与求解。实例仿真结果表明,通过该优化模型及算法得到的全局最优解具有良好的收敛性和有效性;同时,能有效降低废旧家电逆向回收物流运作总成本。     

基于第三方回收再制造逆向物流网络设计

针对再制造逆向物流网络设计问题, 在考虑产品回收量和消费市场需求量不确定的条件下, 以第三方物流企业收益最大化和制造商收益最大化为目标建立了基于第三方回收多周期再制造逆向物流网络模型. 利用该模型可以确定每个周期制造商购买第三方物流企业产品的最优价格, 可以确定网络中回收中心和检测/拆卸中心的开设数量以及各设施间的物流量分配. 将不确定参数用三角模糊数表示, 借助模糊机会约束规划方法将该模型转化为确定性等价模型. 利用算例验证了模型的有效性, 并用目标规划法分析了两个目标之间的关系.     

地震灾害下应急物流系统绩效评价

针对地震灾害下应急物流系统(ELS)绩效评价的问题,以地震灾害下的应急物流系统为研究对象,首先建立了ELS运作模型,并对该运作模型进行了分析;然后构建了地震灾害下应急物流系统绩效评价指标体系,并在上述基础上建立了基于BP神经网络的评价模型;最后将该评价方法应用于实例,验证了该评价方法的科学性和实用性。     

逆向物流多产品两阶段再生产网络鲁棒优化

考虑不同周期内逆向物流回收数量的不确定性和再生产设备的生产能力约束,将逆向物流回收数量、再生产成本和市场需求作为不确定参数,以成本最小为目标,建立了包含生产成本、设备运作成本、库存成本在内的多周期多产品两阶段逆向物流网络鲁棒优化模型。通过算例验证了模型的有效性。     

基于神经网络的故障诊断效能模糊综合评价研究

构建了并行测试系统(PATS)故障诊断效能评价指标体系,针对该指标体系在评价过程中存在的不确定因素,结合神经网络和模糊理论的优点,提出了基于神经网络的模糊综合评价方法(FCEANN);详细给出了FCEANN的求解算法及步骤,结合实例进行仿真实验并与专家评价结果进行比较,对影响模型预测精度的因素进行了分析;仿真结果表明,基于BP神经网络和Elman神经网络的FCEANN均能够很好地模拟专家评价的全过程,能够准确地对PATS的故障诊断效能指标进行评价;并将两种神经网络的仿真结果进行了比较,结果表明,Elman神经网络得到的仿真结果精度更高.     

不确定环境下逆向物流动态选址问题的研究

由于回收的废旧物资和再处理"新产品"在回收数量、质量和供求等方面的不确定性,给逆向物流网络设施选址造成了一定程度的困难。该文以多周期内的逆向物流网络总成本最小化为优化目标,对多决策周期内逆向物流网络的动态选址进行了优化设计,并通过具体的算例分析,验证了不确定性条件下模型的有效性和可靠性。     

集成化服务供应链的物流服务商选择研究

在分析集成化服务供应链的基础上,从客户满意度、服务质量、服务成本、企业资质、协同能力和绿色竞争力六个方面,构建了比较全面客观的物流服务供应商评价指标体系。通过熵权计算出物流服务供应商权值向量和专家打分计算出各个二级指标的权重,构建定性和定量相结合的供应商评价模型,通过综合评价计算出各个物流服务供应商的评价总权值。最后,结合案例说明,建立的服务供应商评价指标体系和综合评价模型能够比较全面地评价供应商,为研究物流供应商选择提供有益参考价值。     

Development of RFID-based Reverse Logistics System

Reverse logistics, which is the management or return flow due to product recovery, goods return, or overstock, form a closed-loop supply chain. The success of the closed-loop supply chain depends on actions of both manufacturers and customers. Now, manufacturers require producing products which are easy for disassembly, reuse and remanufacturing owing to the law of environmental protection. On the other hand, the number of customers supporting environmental protection by delivering their used products to collection points is increasing. According to the findings, the total cost spent in reverse logistics is huge. In order to minimize the total reverse logistics cost and high utilization rate of collection points, selecting appropriate locations for collection points is critical in reverse logistics. This paper proposes a genetic algorithm to determine such locations in order to maximize the coverage of customers. Also, the use of RFID is suggested to count the quantities of collected items in collection points and send the signal to the central return center. This can facilitate the vehicle scheduling for transferring the items from collection points to the return center. The significance of this research is the proposal of RFID-based reverse logistics framework and optimization of locations of collection points which allow economically and ecologically reasonable recycling. Simulation results indicated that the genetic algorithm is able to produce good-quality solutions in terms of coverage of collection points by choosing suitable locations for collection points and RFID can help detect the quantity of returned products so as to increase efficiency of logistics operations.     

化工物流费用分析与优化研究

针对化工物流的特点,阐述了从物流费用分析、物流优化与物流评价指标三方面降低物流成本的理念。给出了物流费用追溯与分摊的规则。指出了选择化工原料互供计划作为化工物流计划优化的必要性和可行性,给出了提高物流计划执行率的考核方法。依托实际业务场景,建立了物流评价指标体系。     

车载计算机系统可用性评价指标体系研究

针对目前车载计算机系统可用性研究中缺少可用性评估指标体系的问题,进行了深入地分析与研究,首先研究了构建车载计算机系统可用性评估体系的基本原则,分析了可用性评估的主要内容,最后提出了可用性评估的指标体系．研究结果表明：可用性评价一方面能从用户角度反映车载计算机系统存在的问题,为设计者决策提供依据,另一方面也能为供应商改进系统性能提供参考．     

GBRT技术在MLS模拟训练成绩评估中应用

综合成绩评估是军事后勤模拟训练系统中的一个重要功能模块,为了实现模拟训练自动化成绩评估,在模拟训练系统成绩评估中提出使用梯度渐进回归树(GBRT)智能技术。在对某科目的后勤模拟训练成绩数据分析基础上,找出线性无关评估指标特征集合"人员配置成绩、完成任务时间和装备操作正确率"作为输入数据,建立基于GBRT成绩评估预测模型,最后通过优化参数组合的GBRT评估模型预测模拟训练综合成绩。经过某科目的模拟训练成绩数据样本测试,基于GBRT模型评估综合成绩与实际训练成绩基本一致,从而验证GBRT技术在军事后勤保障模拟训练成绩评估中应用的可行性和有效性,为军事后勤保障模拟训练系统自动化成绩评估增添新的途径和方法。     

物流资源整合系统的两阶段利益分配策略研究

为获取公平合理的利益分配方案,提出了基于物流资源稀缺性和任务绩效的物流资源整合系统两阶段利益分配模型。第一阶段考虑物流资源稀缺性,针对一般资源提供商和战略资源提供商分别采用一级密封价格拍卖、Shapley值法的分配策略,获取初始利益分配方案;第二阶段考虑物流资源提供商完成物流子任务的绩效对初始利益分配方案进行修正,建立物流子任务的绩效评价指标体系,利用模糊综合评价法计算物流子任务的绩效系数,获得最终的利益分配方案。以商品车配送任务为例验证该利益分配模型不仅有助于实现物流资源的优化配置,而且激励物流资源提供商提高物流任务绩效水平。     

企业物流信息系统研究

针对企业物流信息系统建设的难题，创建了新型的物流信息系统体系结构，进行了物流信息系统设计、包括供应链模型设计、供应链调度计划系统设计和物流运作设计．最后，建立了物流信息系统评价体系，包括评价原则、项目投资过程管理和评价指标体系．     

Flexible decision modeling of reverse logistics system: A value adding MCDM approach for alternative selection

The most favorable reverse manufacturing alternative arriving to collection centers has always been a key strategic consideration of any product recovery system. The nature of these decisions usually is considered to be multidimensional, interdisciplinary, complex, and unstructured due to lack of certainty in environment and information regarding time, quantity and quality of returns, etc. Fuzzy decision methodology provides an alternative framework to handle these reverse logistics system (RLS) complexities and to determine the decision strategies for best alternative selection for reprocessing. Designing a decision-making model for the same requires quantitative and qualitative evaluation based on criteria such as cost/time, legislative factors, environmental impact, quality, market, etc. Performance must be considered on the basis of these criteria to determine a suitable reverse manufacturing option depending on the expert opinion in this domain. In this paper, we propose a multiple criteria decision-making (MCDM) model based on fuzzy-set theory. The proposed model can help in designing effective and efficient flexible return policy depending on the various criteria. Further, companies can use this analysis as a strategic decision-making tool to develop fresh reprocessing facilities or efficiently use the already exiting facility. Finally, an example has been illustrated to highlight the procedural implementation of the proposed model. Further, this paper also makes an attempt to bring fuzzy-based flexible MCDM and reverse logistics together as a well-suited group decision support tool for alternative selections.