一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法。构建包含10个节点的多周期、多产品的产品价值链网络模型；产品价值链网络模型是由节点和边构成，边代表了离散事件，离散事件是指一个节点到另一个节点的触发行为，设置每种离散事件发生的给定概率作为不确定性参数；根据产品价值链网络模型建立基于多阶段随机混合整数线性规划的目标函数和约束条件，进而优化获得产品价值链的最优配置。本发明专利技术解决在原材料数量和使用位置需求水平不确定的环境下产品价值链的设计和规划问题，计算复杂度更低，并且能够保证优化结果具有良好的精确度。有良好的精确度。有良好的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法


[0001]本专利技术属于工业工程领域的一种产品价值链优化处理方法，具体是一种不确定环境下产品价值链模式的多阶段优化配置方法。

技术介绍

[0002]由于资源短缺和环境恶化，政府、企业和学术机构越来越重视产品生命周期的管理。正如Papageorgiou(2009)所述，人们对闭环价值链的设计与规划问题的兴趣越来越大，其旨在收集和再利用报废产品，并将环境问题与旧产品价值恢复相关的商业机会联系起来。Salema等人(2010)提出了一个多周期、多产品网络模型，用于同时设计和规划具有反向流动的价值链，其中在正向和反向两个方向上都考虑了两层网络。后来，达斯和乔杜里(2012)发布了一个闭环价值链网络模型，其中根据被退回的产品的三个预先定义的质量水平来选取重新制造的方案。然而，在实际生产环境中需要从更广泛的角度研究闭环价值链的设计与规划问题。例如，将通用网络纳入不确定条件下建模的经济和环境问题的考虑范畴(Paksoy等人(2011)，Zeballos等人(2012))。目前的研究工作旨在减少这种差距，并在考虑网络经济与环境成本的确定性与不确定性条件下研究通用的闭环价值链网络模型结构。
[0003]目前在确定性环境下，多产品价值链的优化策略已趋于成熟。而在不确定环境下，例如原材料数量和使用位置需求水平不确定情况下，对于不确定性进行建模，目前还没有较为有效的建模方式。另外目前的不确定性建模基本采用两阶段优化模型，无法适用各类产品在多个时间段中表现形式复杂多样的情况，并且大多不允许在各个时间段内进行决策修正。因此在实际生产环境中，应用价值局限性较高，无法实现最大化回收产品的数量，优化结果精确度较低。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种新的不确定环境下产品价值链的优化配置方法。这种新型优化方法可以实现在每个时间段内的优化，以此实现网络的动态特性，这是确定性公式和两阶段模型所不具备的优势。
[0005]本专利技术通过在产品价值链网络上完成不确定性随机建模，获得产品价值链网络模型，使用基于多阶段随机混合整数线性规划优化产品价值链网络模型，从而获得产品价值链的最佳拓扑结构，进而实施到产品运输和仓储中。
[0006]本专利技术采取以下技术方案：
[0007]S1：构建包含10个节点的多周期、多产品的产品价值链网络模型；
[0008]S2：根据产品价值链网络模型建立基于多阶段随机混合整数线性规划的目标函数和约束条件，进而优化获得产品价值链的最优配置，将最优配置施加到各个节点和节点间实现最优产品的运输和储存。
[0009]所述的产品价值链网络模型是由节点和边构成，节点代表产品价值链中具体的独立单元，边代表了节点之间的关系，具体为离散事件，离散事件是指一个节点到另一个节点
的触发行为，设置每种离散事件发生的给定概率作为不确定性参数，所有具有不确定参数的离散事件构成了不确定性环境。
[0010]具体的产品价值链网络模型中包含一组用于描述离散事件的不确定性参数。
[0011]如图1所示，所述产品价值链网络模型中的十个节点分别为原材料仓库I
s
、生产工厂I
f
、成品仓库I
w
、配送中心I
dc
、使用位置I
c
、收集中心I
cc
、拆解中心I
d
、维修中心I
rc
、最终处置中心I
fd
和分解中心I
dp
；
[0012]产品的正向生产流程包括了原材料仓库I
s
、生产工厂I
f
、成品仓库I
w
、配送中心I
dc
、使用位置I
c
的五个节点的关系，原材料仓库I
s
发出原材料到生产工厂I
f
，由生产工厂I
f
生产出产品运输到成品仓库I
w
和配送中心I
dc
进行存储，成品仓库I
w
和配送中心I
dc
之间存在产品运输，配送中心I
dc
中的产品向使用位置I
c
进行运输；
[0013]本专利技术在原有产品的正向生产流程，增设了产品的反向生产流程的模型。
[0014]产品的反向生产流程还包括了收集中心I
cc
、拆解中心I
d
、维修中心I
rc
、最终处置中心I
fd
和分解中心I
dp
，使用过的产品从使用位置被退回收集运送到收集中心，收集中心的一部分使用过的产品运送到维修中心进行维修翻新处理，收集中心的另一部分使用过的产品运送到拆解中心进行拆解，维修中心将修理后的一部分产品运送到配送中心，维修中心将修理后的另一部分产品运送到成品仓库，拆解中心将拆解产品获得的一部分模块或者组件运送到分解中心进行进一步分解，拆解中心将拆解产品获得的另一部分模块或者组件运送到最终处置中心进行最终处置，分解中心将将分解模块和组件获得的一部分元件或者零部件运送到原材料仓库，分解中心将将分解模块和组件获得的另一部分元件或者零部件运送到生产工厂。
[0015]拆解中心是对损坏严重而无法维修的产品进行拆分为模块和组件，分解中心是对损坏严重而无法维修的模块和组件进行进一步元件或者零部件的分解。最终处置中心对拆解后的模块和组件进行垃圾处理。
[0016]如图1所示，实线表示产品的正向生产流程，虚线表示本专利技术所增设的产品的反向生产流程。
[0017]所述的原材料仓库I
s
、生产工厂I
f
、成品仓库I
w
、配送中心I
dc
、使用位置I
c
、收集中心I
cc
、拆解中心I
d
、维修中心I
rc
、最终处置中心I
fd
和分解中心I
dp
的各个节点均包含多个实体，多个实体地点不同。例如维修中心I
rc
由很多个实体，在某处有一个作为维修中心I
rc
的实体，在另一处也有一个作为维修中心I
rc
的实体。
[0018]设置以下节点间的不确定性参数，在优化过程中根据不确定性参数进行优化求解：使用过的产品从使用位置被退回收集运送到收集中心的退货率为α，收集中心的一部分使用过的产品运送到维修中心进行维修翻新处理的维修比例为β，收集中心的另一部分使用过的产品运送到拆解中心进行拆解的拆解比例为1
‑
β，维修中心将修理后的另一部分产品运送到成品仓库的坏修比例χ，维修中心将修理后的一部分产品运送到配送中心的良修比例1
‑
χ，拆解中心将拆解产品获得的一部分模块或者组件运送到分解中心进行进一步分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法，其特征是：方法包括：S1：构建包含10个节点的多周期、多产品的产品价值链网络模型；S2：根据产品价值链网络模型建立基于多阶段随机混合整数线性规划的目标函数和约束条件，进而优化获得产品价值链的最优配置。2.根据权利要求1所述的一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法，其特征是：所述的产品价值链网络模型是由节点和边构成，边代表了离散事件，离散事件是指一个节点到另一个节点的触发行为，设置每种离散事件发生的给定概率作为不确定性参数。3.根据权利要求1或2所述的一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法，其特征是：所述产品价值链网络模型中的十个节点分别为原材料仓库I
s
、生产工厂I
f
、成品仓库I
w
、配送中心I
dc
、使用位置I
c
、收集中心I
cc
、拆解中心I
d
、维修中心I
rc
、最终处置中心I
fd
和分解中心I
dp
；产品的正向生产流程包括了原材料仓库I
s
、生产工厂I
f
、成品仓库I
w
、配送中心I
dc
、使用位置I
c
的五个节点的关系，原材料仓库I
s
发出原材料到生产工厂I
f
，由生产工厂I
f
生产出产品运输到成品仓库I
w
和配送中心I
dc
进行存储，成品仓库I
w
和配送中心I
dc
之间存在产品运输，配送中心I
dc
中的产品向使用位置I
c
进行运输；产品的反向生产流程还包括了收集中心I
cc
、拆解中心I
d
、维修中心I
rc
、最终处置中心I
fd
和分解中心I
dp
，使用过的产品从使用位置被退回收集运送到收集中心，收集中心的一部分使用过的产品运送到维修中心进行维修翻新处理，收集中心的另一部分使用过的产品运送到拆解中心进行拆解，维修中心将修理后的一部分产品运送到配送中心，维修中心将修理后的另一部分产品运送到成品仓库，拆解中心将拆解产品获得的一部分模块或者组件运送到分解中心进行进一步分解，拆解中心将拆解产品获得的另一部分模块或者组件运送到最终处置中心进行最终处置，分解中心将将分解获得的一部分元件或者零部件运送到原材料仓库，分解中心将将分解获得的另一部分元件或者零部件运送到生产工厂。4.根据权利要求3所述的一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法，其特征是：所述的原材料仓库I
s
、生产工厂I
f
、成品仓库I
w
、配送中心I
dc
、使用位置I
c
、收集中心I
cc
、拆解中心I
d
、维修中心I
rc
、最终处置中心I
fd
和分解中心I
dp
的各个节点均包含多个实体，多个实体地点不同。5.根据权利要求3所述的一种不确定环境下产品价值链的多阶段优化配置方法，其特征是：设置以下节点间的不确定性参数，在优化过程中根据不确定性参数进行优化求解：使用过的产品从使用位置被退回收集运送到收集中心的退货率为d，收集...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯毅雄，黄城，洪兆溪，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：