汽车再制造闭环供应链网络优化研究

发布时间：2017-06-23 05:09

  本文关键词：汽车再制造闭环供应链网络优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：世界经济持续快速发展,汽车保有量不断增加,由此带来了大量的资源消耗和严重的环境污染,循环经济(Circular Economy)的思想随之兴起。在循环经济中,再制造是必不可少的组成部分,也是世界经济发展模式由资源消耗型转变为节约型的必经之路,而资源消耗最多的工业品的再制造成为再制造产业中最重要的一环,尤以汽车产品最为突出。目前,我国汽车再制造业尚处于起步阶段,虽然国家出台了一系列的法规政策予以规范和引导,但目前尚未出现具有一定产业规模的汽车再制造企业。因此,作为发展循环经济的重要手段,汽车产品回收再制造问题的研究具有重要的理论价值和现实意义。本文主要从汽车再制造闭环供应链网络的优化出发,综合考虑市场对新产品和再制造产品的不同需求、汽车产品的生命周期,构建了以网络运营总成本最小和环境影响最小为双目标的网络模型。然后,针对多目标、多周期、多阶段、多产品特征的汽车再制造闭环供应链数学模型,通过一组小规模算例验证模型的准确性。多目标优化问题的求解通常不存在唯一的全局最优解,而是针对各个目标函数的一个非劣解集合,称为Pareto最优解。针对本文所构建的数学模型设计了相应的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II),该算法根据所求解变量的特点生成一组较好的染色体加入到初始染色体种群中,同时结合快速非劣分类方法和拥挤距离算子以及遗传算法中的选择、交叉、变异操作以加快种群的收敛速度。本文最后采用一定规模的测算数据验证了所构建数学模型的准确性和所设计算法的有效性。
【关键词】：汽车再制造 闭环供应链 设施选址 NSGA-II算法
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F426.471
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 研究背景及意义9-12
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 国外研究现状12-14
• 1.2.2 国内研究现状14-16
• 1.3 本文的研究内容及技术路线16-18
• 第二章 汽车再制造闭环供应链网络优化相关概述18-28
• 2.1 汽车再制造行业概述18-20
• 2.1.1 国内外汽车再制造发展概述18-19
• 2.1.2 报废汽车材料的回收拆解19-20
• 2.1.3 报废车辆的再制造20
• 2.2 闭环供应链概述20-23
• 2.2.1 闭环供应链的特征21
• 2.2.2 闭环供应链的运行模式21-23
• 2.3 供应链网络优化概述23-24
• 2.3.1 供应链网络优化的理论和方法23-24
• 2.3.2 集成供应链网络选址24
• 2.4 汽车再制造闭环供应链网络优化概述24-27
• 2.4.1 汽车再制造网络模式分析25
• 2.4.2 汽车再制造模式不确定性因素分析25-26
• 2.4.3 汽车再制造闭环供应链集成网络构建26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 汽车再制造闭环供应链数学模型构建28-48
• 3.1 问题描述28-30
• 3.2 基本假设30-31
• 3.3 供应链成本构成分析31-32
• 3.4 符号及参数说明32-35
• 3.4.1 下标与集合32-33
• 3.4.2 参数与变量33-35
• 3.5 数学模型35-39
• 3.5.1 正向供应链模型35-36
• 3.5.2 闭环供应链模型36-39
• 3.6 多目标规划简介39-40
• 3.7 模型验证及结果40-47
• 3.7.1 测试数据40-43
• 3.7.2 测试结果43-44
• 3.7.3 结果分析44-47
• 3.8 本章小结47-48
• 第四章 汽车再制造闭环供应链数学模型的求解算法设计48-60
• 4.1 闭环供应链网络优化问题常见求解方法48-51
• 4.1.1 精确算法48-49
• 4.1.2 启发式算法49-51
• 4.2 遗传算法概述51-53
• 4.2.1 遗传算法基本运算流程51-52
• 4.2.2 遗传算法的参数设置52-53
• 4.3 多目标优化问题概述53-54
• 4.4 基于Pareto优化的多目标遗传算法54-55
• 4.4.1 NSGA-II算法原理54-55
• 4.4.2 NSGA-II关键算子介绍55
• 4.5 汽车再制造闭环供应链模型NSGA-II算法设计55-59
• 4.5.1 染色体结构55-56
• 4.5.2 初始种群56
• 4.5.3 适应度计算56-57
• 4.5.4 遗传操作57-59
• 4.6 本章小结59-60
• 第五章 算例分析60-67
• 5.1 算例运行条件60
• 5.2 12个物流设施点算例求解及结果分析60-63
• 5.3 24个物流设施点算例求解及结果分析63-66
• 5.3.1 算例数据63-64
• 5.3.2 算例求解结果及分析64-66
• 5.4 本章小结66-67
• 结论和展望67-69
• 结论67-68
• 研究展望68-69
• 参考文献69-74
• 附录 174-76
• 附录 276-78
• 攻读学位期间取得的研究成果78-79
• 致谢79

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：473990