【摘 要】
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针对废旧家电逆向回收物流成本高、效益差而导致其回收率低的问题,提出一种应用离散微粒群智能算法优化废旧家电逆向回收物流网络模型的方法。在系统分析废旧家电逆向回收物
【机 构】
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重庆工商大学电子商务及供应链系统重庆市重点实验室
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针对废旧家电逆向回收物流成本高、效益差而导致其回收率低的问题,提出一种应用离散微粒群智能算法优化废旧家电逆向回收物流网络模型的方法。在系统分析废旧家电逆向回收物流网络结构与要素基础上,构建基于集成定位-运输路线安排问题的废旧家电逆向回收物流网络优化模型,引入随机交换序与部分映射交叉(PMX)算子使离散微粒群优化(DPSO)算法具备良好的全局及局部搜索能力,来对该模型进行智能优化与求解。实例仿真结果表明,通过该优化模型及算法得到的全局最优解具有良好的收敛性和有效性;同时,能有效降低废旧家电逆向回收物流运作总成本。
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