基于闭环供应链环境的废旧品回收研究

发布时间：2017-10-31 08:36

  本文关键词：基于闭环供应链环境的废旧品回收研究

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【摘要】：闭环供应链是将传统正向供应链与逆向供应链整合起来,本质就是从产品正向流动到对废旧品的逆向回收再循环利用,使得“资源—生产—消费—废弃”这样一个单向的流动过程变为“资源—生产—消费—再生资源”这样一个循环的闭环流动过程。因而闭环供应链环境下对废旧品回收的研究不只是对废旧品的回收处理的研究,更重要的是对回收的废旧品通过检测分类后,再次返回正向供应链网络进行循环的整个过程研究。本文首先对废旧品应采用何种模式回收问题进行了研究,利用模糊综合评价法对三种回收模式:制造商负责回收处理废旧品模式、零售商负责回收处理废旧品模式以及第三方负责回收处理模式,从经济效益、社会环境效益、组织管理和发展战略四个方面作为评判的依据,通过专家咨询法借助一些专业人员对指标权重进行判断,最后进行综合评价,根据评价的结果选择制造商负责回收处理模式,认为从整个闭环供应链运作的角度来说由制造商负责处理废旧品最为合理。在制造商负责回收消费者末端产生的废旧品时,考虑到要使得制造商所负担的成本尽可能低,在满足消费者需求的情况下,建立了废旧品回收的闭环供应链模型,而在实际的应用中,消费者的需求以及回收率是变动的、不确定性的。为了研究由制造商负责回收废旧品的闭环供应链运作的稳定性,用情景分析法来描述这些不确定性,将废旧品回收的闭环供应链模型拓展到最小最大后悔值鲁棒优化模型。由不确定参数变动组成的情景集合比较大,为了解决直接求解最小最大后悔值鲁棒优化模型时花费时间较长的问题,为此设计了情景松弛算法。最后通过具体的算例证明所建废旧品回收闭环供应链模型是鲁棒的,且可以通过最小最大后悔值鲁棒优化模型求得该问题的鲁棒解,说明由制造商回收废旧品的闭环供应链的运作具有一定稳定性。通过直接计算拓展模型与利用情景松弛算法计算所用时间相比较,说明情景松弛算法具有时效性。
【关键词】：废旧品 闭环供应链 不确定性 鲁棒优化 情景松弛算法
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究的背景和意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究目的和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 对废旧品回收的研究现状11-12
• 1.2.2 闭环供应链研究现状12-13
• 1.2.3 鲁棒优化研究13-15
• 1.3 研究内容、思路以及研究方法15-17
• 1.3.1 研究内容15
• 1.3.2 论文研究方法15
• 1.3.3 论文框架图15-17
• 2 相关理论知识概述17-27
• 2.1 闭环供应链的基础理论17-21
• 2.1.1 闭环供应链的概念17-19
• 2.1.2 闭环供应链的特征19
• 2.1.3 闭环供应链的不确定性19-21
• 2.2 不确定问题的描述方法21-22
• 2.3 鲁棒优化理论22-25
• 2.3.1 鲁棒优化方法22-24
• 2.3.2 鲁棒优化模型类别24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 3 废旧品处理的闭环供应链模式的选择27-37
• 3.1 废旧品回收的三种模式27-29
• 3.1.1 制造商负责回收处理模式27-28
• 3.1.2 零售商负责回收处理模式28-29
• 3.1.3 第三方负责回收处理模式29
• 3.2 模糊综合评价29-32
• 3.3 废旧品回收模式的选择32-36
• 3.3.1 构建评价指标体系以及确定各指标间的权重32-33
• 3.3.2 评语集及其隶属度的确定33-34
• 3.3.3 各项指标得分的计算34-36
• 3.4 本章小节36-37
• 4 不确定环境下废旧品回收的闭环供应链模型37-48
• 4.1 废旧品回收闭环供应链运作模型的建立37-42
• 4.1.1 假设说明37
• 4.1.2 参数设置37-39
• 4.1.3 模型构建39-42
• 4.2 废旧品回收闭环供应链的不确定性因素42-43
• 4.3 基于情景分析的闭环供应链鲁棒运作模型建立43-45
• 4.4 情景松弛算法45-47
• 4.5 本章小结47-48
• 5 数值算例分析48-58
• 5.1 算例背景说明48-50
• 5.2 实例结果分析50-55
• 5.3 基于情景分析的最小最大后悔值鲁棒优化模型分析55-57
• 5.4 本章小结57-58
• 6 结论与展望58-60
• 6.1 本文总结58-59
• 6.2 进一步研究展望59-60
• 致谢60-61
• 参考文献61-64
• 攻读学位期间的研究成果64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1121612