基于改進模擬植物生長算法的雙目標逆向物流選址研究.pdf

1、隨著人類科學技術(shù)水平的提高，物質(zhì)文明文化得到飛速的發(fā)展，但與之相伴隨的就是資源的匱乏和能源的消耗殆盡，并且其中大部分的資源和能源是不可再生的。在這種處于危急關(guān)頭的大背景下，如何將有限的資源和能源重新回收再利用，減小對于資源和能源的消耗是人們十分關(guān)注的問題之一。逆向物流選址在解決資源和能源消耗、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的目標中的作用日益顯著。
　　本文對模擬植物生長算法進行詳細介紹后，對模擬植物生長算法存在的問題——對初始值的過度依賴性與得到

2、最優(yōu)解后無法迅速判斷并自行終止問題進行詳細剖析，并針對這些問題提出相應的改進方法，即在尋優(yōu)過程中有效擇優(yōu)判斷優(yōu)秀的可生長點、將原算法的固定搜索步長進行智能化改變以及利用聚類法緩解算法對初始生長點取值的依賴性，詳細解釋了三種改進方法，并對改進后的模擬植物生長算法步驟及流程進行定義及解釋說明。最后引入算例分情況討論了改進方法并驗證其有效性。證明改進算法采用的擇優(yōu)方法、搜索步長的變化以及利用聚類方法設(shè)置初始生長點均有助于解決模擬植物生長算法存

3、在的優(yōu)化效率較低、算法不能有效自行終止的局限性。
　　在建立廢棄物逆向物流選址模型時，本文考慮回收率確定、回收率不確定兩種情況。在回收率確定情形下，假設(shè)廢棄物如數(shù)回收，并采用斯坦福(Stanford)模型對廢棄物產(chǎn)生量進行估算，考慮逆向物流選址設(shè)計中的經(jīng)濟成本與社會負成本，構(gòu)建最小化經(jīng)濟費用和社會負效用的雙目標函數(shù)模型，形成了一個綜合考慮經(jīng)濟利益、社會利益的雙目標整數(shù)線性規(guī)劃，在建立模型后，利用改進模擬植物生長算法對選址模型進行求

4、解。隨后引入算例進行模型求解。考慮實際中存在回收率不確定的情形下在區(qū)域內(nèi)構(gòu)建廢舊產(chǎn)品逆向物流選址的穩(wěn)健模型，利用改進模擬植物生長算法對模型進行迭代求解最終得出經(jīng)濟成本、環(huán)境負效應最小的目標函數(shù)值以及回收處理中心的合適數(shù)量及位置。最后通過數(shù)值算例的引入驗證了穩(wěn)健模型在回收率不同的情況下的最優(yōu)解和模型的穩(wěn)健性。同時對回收率進行敏感度數(shù)值分析，得出隨著回收率的增大雙目標總成本增加，但是總體決策并沒有發(fā)生改變。也就是說回收率的不同僅僅使目標函數(shù)