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受产出率影响的回收品拆卸计划建模与研究
作 者: 玛依拉·牙森(Mayila Yasen)
导 师: 张智海
学 校: 清华大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 拆卸计划 产出率 拆卸能力限制 随机需求 回收价格
分类号: F713.2
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 3次
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内容摘要
在环境生态危机及资源短缺问题日益凸显的今天,从事产品回收再制造不仅可以让企业跨过国际市场环境友好型法律法规的门槛,保持并提高其在国际市场中的地位,而且还可以通过树立“绿色”形象赢得消费者青睐,并利用再制造产品的低成本优势巩固市场垄断地位。再制造商需要从消费者手中回收已使用产品,拆卸成零/部件供给再制造系统。拆卸回收品是一个单输入多输出的过程,即其输入是单一回收品,输出是多种零/部件。拆卸得到的零/部件数量由它们在回收品中的含量比例所决定,但他们的需求一般不遵循这个比例关系,因此有一部分零件会不可避免的造成过量库存。另外,回收的已使用产品的质量难以预测,因此拆卸系统输出的质量完好的零/部件的数量不确定。考虑到拆卸所得的质量完好零件产出率的不确定性,本文建立两个回收品拆卸模型,研究如何确定最佳拆卸时间和拆卸量。第一个模型研究产出率是分布已知的随机量的情形,得到在零件的需求是分布已知的随机量,且拆卸能力有限的情况下,多种不同产品的多期拆卸批量。由计算结果可知,库存成本和延期交货惩罚成本随需求的标准差的增加而呈现类似于指数型增长,随零件库存成本或延期交货成本的增加而呈现类似于对数型增长。第二个模型考虑产出率受回收价格影响的情形。假设质量完好的零件产出率是回收价格的已知函数,在确定需求、有限拆卸能力的情况下,确定多种不同回收品的多期拆卸批量以及回收价格。该模型采用粒子群优化算法(Particle SwarmOptimization)确定已使用产品较合适的采购价格,再利用拉格朗日算法确定拆卸批量。随机产生的参数所构成的模型的测试结果显示,粒子群优化算法在可接受的时间内给出较好的回收价格。且当计划期T越短或产品种类R越多,粒子群算法的相对优化程度越高。当零件库存成本或不合格零件作废处理成本较高时,应以较高的价格回收已使用产品以提高产出率来减小库存及需要处理的不合格零件。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-5 目录 5-7 第1章 背景与介绍 7-10 1.1 课题背景 7-8 1.2 论文的结构 8-10 第2章 文献综述 10-19 2.1 闭环供应链 10-14 2.1.1 闭环供应链概述 10-11 2.1.2 闭环供应链的特点 11-13 2.1.3 研究现状 13-14 2.2 拆卸计划与调度 14-17 2.2.1 拆卸综述 14-15 2.2.2 拆卸计划 15-17 2.3 已使用产品回收策略 17-19 第3章 有能力约束的随机产出率的拆卸模型 19-44 3.1 本章引论 19 3.2 随机库存模型 19-24 3.2.1 模型的成立条件 19-21 3.2.2 建立数学模型 21-23 3.2.3 模型转换 23-24 3.3 基于拉格朗日松弛的启发式算法设计 24-34 3.3.1 拉格朗日松弛 24-25 3.3.2 模型的性质 25-27 3.3.3 子问题[SPr]的解 27-30 3.3.4 平滑法求可行解 30-33 3.3.5 拆卸能力约束的确定 33-34 3.4 算法测试与模型分析 34-42 3.4.1 问题规模对算法效率的影响 34-37 3.4.2 模型计算法对参数的灵敏度分析 37-42 3.5 本章小结 42-44 第4章 受回收价格影响的回收品拆卸模型 44-67 4.1 本章引论 44 4.2 回收品定价与拆卸模型 44-48 4.2.1 模型成立的条件 44-45 4.2.2 建立数学模型 45-47 4.2.3 模型转换 47-48 4.3 拆卸批量启发式算法 48-52 4.3.1 对偶问题 48-50 4.3.2 子问题的求解 50 4.3.3 平滑移动法求可行解 50-52 4.4 粒子群优化算法 52-57 4.4.1 粒子群优化引论 52-55 4.4.2 PSO 中粒子数及循环次数的选取 55-57 4.5 算法测试与模型分析 57-65 4.5.1 问题规模对计算效率的影响 57-60 4.5.2 拆卸能力约束松紧度的影响 60-61 4.5.3 模型对参数的灵敏度分析 61-65 4.6 本章小结 65-67 第5章 总结与展望 67-70 5.1 总结与结论 67-68 5.2 需要进一步展开的工作 68-70 参考文献 70-73 致谢 73-75 个人简历 75
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中图分类: > 经济 > 贸易经济 > 国内贸易经济 > 商品流通与市场 > 商品收购
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