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不确定环境下逆向物流系统的构建与优化
不确定环境下逆向物流系统的构建与优化

不确定环境下逆向物流系统的构建与优化PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:9 积分如何计算积分?
  • 作 者:张玲著
  • 出 版 社:杭州:浙江大学出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787308147552
  • 页数:193 页
图书介绍:不确定性是逆向物流的最大特点,也增加了逆向物流系统构建与优化的难度。本书在总结逆向物流管理研究现状的基础上,分析逆向物流的不确定性,并深入研究回收水平预测、回收模式决策、回收网络架构、动态性能优化等方面的内容。本书结合目前逆向物流国内外的研究现状,重点针对逆向物流的不确定性,在模糊理论的支撑下,提出了逆向物流构建与优化的整体解决方案,研究了废旧产品回收水平的预测、回收模式的决策、回收网络的规划和系统性能的动态优化等问题,可供相关专业人士的研究参考用书。同时也可作为在企业和公司从事物流管理与工程人员的参考读物,为企业搭建逆向物流信息服务平台提供一定的理论参考。
《不确定环境下逆向物流系统的构建与优化》目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 逆向物流相关概念 5

1.2.1 逆向物流的定义 5

1.2.2 逆向物流的内涵 6

1.2.3 逆向物流与几个相关概念的区别 9

1.2.4 逆向物流的分类 12

1.2.5 逆向物流的原则 14

1.3 研究设计 16

1.3.1 研究思路 16

1.3.2 研究对象设定 17

1.3.3 研究内容与框架 19

1.3.4 研究方法 19

1.4 本章小结 21

第2章 相关领域研究现状 22

2.1 回收预测 22

2.2 回收模式 24

2.3 合作伙伴 27

2.4 回收网络 29

2.5 拆卸序列规划 32

2.6 逆向物流信息系统 35

2.7 本章小结 36

第3章 逆向物流的不确定性分析与预测 37

3.1 引言 37

3.2 逆向物流的不确定性分析和理论基础 38

3.2.1 不确定性分析 38

3.2.2 不确定性的产生机理 38

3.2.3 不确定性参数的数学描述 42

3.3 基于模糊理论的逆向物流系统构建与优化解决方案 46

3.4 基于模糊神经网络的废旧产品回收水平预测 49

3.4.1 基于产品全生命周期的回收影响因素分析 49

3.4.2 模糊神经网络的基本原理 51

3.4.3 废旧产品回收水平预测模型的建立 52

3.4.4 应用算例 58

3.5 本章小结 61

第4章 逆向物流系统回收模式的决策 62

4.1 引言 62

4.2 逆向物流回收模式的分类 62

4.2.1 制造商负责的回收模式 64

4.2.2 经销商负责的回收模式 67

4.2.3 第三方负责的回收模式 68

4.3 逆向物流回收模式的选择 70

4.3.1 不同回收模式下回收模型的构建 70

4.3.2 回收模式的比较与分析 77

4.4 合作契约下的利益分配机制设计 80

4.4.1 利益分配模型与求解 80

4.4.2 利益分配机制设计 82

4.5 应用算例 83

4.6 本章小结 85

第5章 逆向物流合作伙伴的评价 86

5.1 引言 86

5.2 评价过程和指标体系的建立 87

5.2.1 逆向物流合作伙伴的选择和评价过程 87

5.2.2 逆向物流合作伙伴评价指标体系的构建 88

5.3 合作伙伴的分类 95

5.3.1 支持向量机的原理 95

5.3.2 基于支持向量机的合作伙伴分类 97

5.4 备选合作伙伴的评价 98

5.4.1 基于模糊变量的合作伙伴评价指标描述 98

5.4.2 基于MEOWA集结算子的模糊群体决策方法 100

5.5 应用算例 103

5.6 本章小结 105

第6章 逆向物流网络结构的规划 106

6.1 引言 106

6.2 逆向物流网络的组成与结构 106

6.2.1 网络设施的构成与功能 106

6.2.2 网络结构的分类与特点 109

6.3 逆向物流网络的通用优化设计模型 110

6.3.1 模型假设与相关参数变量定义 111

6.3.2 逆向物流网络的FMINLP模型 114

6.3.3 模型求解 116

6.4 不确定环境下网络结构的稳健性分析 120

6.4.1 稳健性相关的概念 120

6.4.2 性能稳健指数的定义和计算 123

6.5 应用算例 124

6.6 本章小结 127

第7章 废旧产品的拆卸序列规划 128

7.1 引言 128

7.2 废旧产品的拆卸序列规划方法 128

7.2.1 层次化属性关联图的构建 129

7.2.2 拆卸序列规划的流程 131

7.3 废旧产品拆卸序列评价指标体系的建立 132

7.4 拆卸序列的选择与评价模型 137

7.4.1 模糊层次分析法的原理 137

7.4.2 基于模糊层次分析法的拆卸序列选择和评价模型 140

7.5 应用算例 141

7.6 本章小结 145

第8章 逆向物流系统动态性能优化 146

8.1 引言 146

8.2 逆向物流系统性能优化技术 146

8.3 问题描述 147

8.4 基于SD的仿真优化 149

8.4.1 SD的基本原理 149

8.4.2 概念模型描述 151

8.4.3 SD建模 154

8.5 应用算例 159

8.6 本章小结 164

第9章 面向行业的逆向物流信息服务平台的构建 165

9.1 引言 165

9.2 逆向物流信息服务平台的需求分析 165

9.3 逆向物流信息服务平台的架构和功能模型 166

9.3.1 信息服务平台的架构 167

9.3.2 信息平台应用服务层的功能模型 167

9.4 本章小结 174

第10章 总结与展望 175

10.1 研究总结 175

10.2 工作展望 176

参考文献 177

索引 193

图1.1 贵屿废旧家电的处理现状 3

图1.2 2011年废旧家电回收处理情况 3

图1.3 典型的逆向物流流程 7

图1.4 典型的再制造流程 8

图1.5 逆向物流与绿色物流的比较 11

图1.6 逆向物流的渠道分类 14

图1.7 废旧冰箱的回收处理工艺 17

图1.8 家电产品的物流流程 18

图1.9 本书的组织结构 20

图3.1 逆向物流中的“逆牛鞭效应” 41

图3.2 逆向物流的不确定性衍生机理概念模型 41

图3.3 各类模糊数的隶属度曲线 45

图3.4 模糊语意变量对应的三角模糊数 45

图3.5 逆向物流系统构建与优化的解决方案 48

图3.6 产品全生命周期各阶段定义 50

图3.7 模糊神经网络的拓扑结构 51

图3.8 COA解模糊法 52

图3.9 废旧产品回收水平预测模型的结构 53

图3.10 最佳模糊规则库的确定流程 55

图3.11 废旧产品回收时间间隔的模糊推理规则 56

图3.12 产品生命周期曲线 56

图3.13 废旧产品回收量的模糊推理规则 57

图3.14 预测模型训练样本数据 58

图3.15 废旧产品回收时间间隔预测模型各参数隶属度函数 59

图3.16 废旧产品回收时间间隔预测模型模糊推理规则 59

图3.17 废旧产品回收量预测模型各参数隶属度函数 60

图3.18 废旧产品回收量预测模型模糊推理规则 60

图3.19 废旧产品回收水平预测算例 61

图4.1 逆向物流活动的参与方 63

图4.2 面向废旧产品回收再利用的回收模式 63

图4.3 施乐公司墨盒回收再利用的流程 65

图4.4 柯达公司一次性相机的回收流程 67

图4.5 制造商和回收商的回收利润分配曲线 82

图5.1 逆向物流合作伙伴的评价框架 87

图5.2 逆向物流合作伙伴分类 89

图5.3 逆向物流合作伙伴的评价指标库 91

图5.4 单调非减模糊语义量化算子 101

图6.1 回收中心的运作流程 108

图6.2 逆向物流网络结构 110

图6.3 逆向物流过程中的相关成本和收益 111

图6.4 不同类型模糊数的清晰等价类 116

图6.5 模型求解PSO算法中的粒子结构 119

图6.6 基于自适应动态惯性权重的PSO算法流程 119

图6.7 稳健性设计模型 121

图6.8 噪声变差域和性能灵敏域 122

图6.9 规范化处理 123

图6.10 所有的置信水平都为0.8时的物流网络节点布局 126

图6.11 所有的置信水平都为0.8时的各节点之间的最优物流量 126

图7.1 层次化属性关联图 129

图7.2 层次化属性关联图信息层次结构 130

图7.3 废旧产品的拆卸序列规划过程 132

图7.4 废旧产品的拆卸序列评价体系 133

图7.5 装配体Wave-Hand 142

图7.6 Wave-Hand的BOM 142

图7.7 Wave-Hand的ALG 143

图7.8 Wave-Hand的HALG的第一层次 143

图7.9 Wave-hand的第一层次的拆卸偏序树 144

图7.10 废旧的拆卸序列规划系统 145

图8.1 系统动态性能优化方法 147

图8.2 研究的系统边界 148

图8.3 系统动力学方法论 150

图8.4 系统的因果关系 151

图8.5 系统的SD流图 155

图8.6 不同市场行为下A-gif和A-ri的关系 156

图8.7 再制造能力扩张策略 157

图8.8 环保政策C-epp和回收比例A-tbp之间的关系 160

图8.9 不同市场行为MB下绿色形象因子A-gif和再使用指数RI之间的关系 160

图8.10 MB1和C-epp=75%时不同K-rm下的系统性能 161

图8.11 MB1和K-rm=0.5时不同C-epp下的系统性能 162

图8.12 K-rm=0.5 和C-epp=75%时不同MB下的系统性能 163

图9.1 逆向物流信息服务平台的架构 168

图9.2 信息服务平台的功能模块 169

图9.3 回收决策模块功能结构 171

图9.4 回收协同模块功能结构 172

图9.5 仓储协同模块功能结构 172

图9.6 配送协同模块功能结构 173

图9.7 再制造协同模块功能结构 173

图9.8 信息服务平台运行流程 174

表1.1 废旧家电报废数量预测 4

表1.2 不同类别逆向物流的对比 13

表3.1 模糊语意与三角模糊数的对应关系 46

表4.1 不同回收模式的比较 70

表4.2 三种回收模式的最优均衡结果 76

表4.3 不同回收投资效率下的算例比较 84

表4.4 相同回收投资效率下的算例比较 85

表5.1 企业处理回收品经验值 94

表5.2 不同类别合作伙伴的评价指标属性类别 101

表5.3 m=4的权重计算值 102

表5.4 三个备选战略型合作伙伴的多属性评价值 104

表6.1 消费区信息 124

表6.2 回收中心信息 124

表6.3 再分销中心信息 125

表6.4 再制造商信息 125

表7.1 零件属性各评价指标的评价值计算 134

表7.2 拆卸方法各评价指标的评价值计算 135

表7.3 回收经济性各评价指标的评价值计算 136

表7.4 拆卸序列优化各评价指标的评价值计算 136

表7.5 判断矩阵标度定义 139

表7.6 HALG各边的权值的计算 143

表7.7 WHALG第一层次的探试性子装配体识别 144

表8.1 SD模型中各要素的变量类型及相应符号 152

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