基于CVaR的两阶段第四方逆向物流网络设计模型

发布时间：2018-05-11 05:55

  本文选题：第四方逆向物流 + 网络设计　； 参考：《工业工程与管理》2015年01期

【摘要】：研究了具有风险规避特性的产品回收第四方逆向物流网络设计问题。首先,以条件风险值(CVaR)作为成本的风险度量指标,确定物流网络中的条件风险值成本;然后,以回收产品的数量和客户对再制造产品的需求量为随机变量,以总利润的期望值最大为目标建立两阶段随机规划模型;最后,采用引入自适应变异算子的遗传算法对该模型进行求解。通过具体算例说明了该模型能够有效地解决在风险因素影响下的第四方逆向物流的网络设计问题。
[Abstract]:The reverse logistics network design of the fourth party of product recovery with risk aversion is studied. First, the conditional risk value (CVaR) is used as the risk measurement index of cost, and the conditional risk value cost in logistics network is determined. Then, the quantity of recovered products and the customer demand for remanufactured products are random variables. A two-stage stochastic programming model is established aiming at the maximum expected value of total profit. Finally, the genetic algorithm with adaptive mutation operator is used to solve the model. An example is given to illustrate that the model can effectively solve the network design problem of the fourth party reverse logistics under the influence of risk factors.
【作者单位】： 北京科技大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71172169)
【分类号】：F252;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1872677