基于碳税政策的整车物流网络优化模型及算法研究

发布时间：2021-11-07 02:18

　　本文针对整车物流网络优化问题,建立低碳经济下的鲁棒优化模型,设计遗传退火算法对模型进行求解,并通过算例仿真验证了模型和算法的有效性。研究结果表明,与随机规划模型相比,鲁棒优化模型能够有效减少决策风险,但提高决策方案的鲁棒性需付出更高的成本;遗传退火算法较参数取值相同下的遗传算法和模拟退火算法性能更优;碳税的增加对碳排放量的影响呈现明显的阶梯状下降特征,碳税政策制定者可利用这一规律,合理设置碳税值,使其达到减排效果的同时尽可能的减轻企业的经济负担。 

【文章来源】：工业技术经济. 2020,39(07)北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

整车物流网络

Step5:变异。采用交换变异方式,由于染色体的两段编码的取值范围不同,为了避免变异后产生非法个体,只有当随机选择的两个变异点位于同一段编码时才交换两点的值。如图2所示:Step6:记交叉变异后的种群为种群2。用种群1中的最优个体替换种群2的最差个体,产生新种群3,计算适应度,更新历史最优解及其保持不变的代数。

而p>0.1678时,目标函数值不再发生变化,这是因为p存在一个上限值pmax,当p>pmax时,约束条件(24)将失效,此时即等同于随机规划模型。因此,决策者需要在鲁棒性和成本之间均衡选择,通过动态调整参数p调节整个物流网络的鲁棒性水平。(2)碳税值φ敏感性分析

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3480967