一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法技术

本发明专利技术公开了一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法，包括：步骤S1：确定制定逆向物流网络工程机械回收再制造计划需要考虑的内生和外生不确定性因素和工程机械回收再制造目标；步骤S2：构建逆向物流网络总利润最大化数学优化模型，确定决策变量与内生不确定性的影响关系并构建决策依赖不确定集合；步骤S3：得到最终混合整数线性规划模型，基于Python与运筹优化软件Gurobi进行求解，得到最优利润值以及回收再制造决策变量最优解。步骤S4：基于灵敏度分析确定不确定性因素对逆向物流网络各个节点中心的定价策略、期望利润及回收目标的影响规律等。该方法能够抵抗不确定性带来的扰动效应，实现主体企业回收决策的稳健性。稳健性。稳健性。

【技术实现步骤摘要】
一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法


[0001]本专利技术涉及工程机械逆向物流网络设计领域，尤其涉及一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着人们对于环境保护意识的增强，法律法规对于环保约束力度的加大，大型制造商也意识到逆向物流所创造的经济价值是发挥企业竞争优势的关键。
[0003]逆向物流网络的主体复杂多样且存在着高度不确定性，并且多种类型的不确定性因素相互影响的特点，会直接影响到企业制造服务决策的稳健性。当前大多学者聚焦于确定性环境逆向物流网络的设计与优化，或仅考虑外生不确定性的影响，但对于内生不确定性的关注是缺乏的。例如，大多逆向物流网络不考虑回流产品质量的外生不确定性与加工处理成本内生不确定性之间的依赖关系，从而极大地影响逆向物流主体企业的利润与成本。因此如何定量的分析逆向物流过程中存在的不确定性是十分必要的，考虑内生不确定性的逆向物流网络框架不仅适用于工程机械行业，同样可以为诸多行业提供新的参考思路，这对于制造企业具有重要的工程意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对上述存在的技术问题提供了一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0006]步骤S1：确定制定逆向物流网络工程机械回收再制造计划需要考虑的内生和外生不确定性因素和工程机械回收再制造目标；r/>[0007]步骤S2：构建逆向物流网络总利润最大化数学优化模型，确定决策变量与内生不确定性的影响关系并构建决策依赖不确定集合；
[0008]步骤S3：得到最终混合整数线性规划模型，基于Python与运筹优化软件Gurobi进行求解，得到最优利润值以及回收再制造决策变量最优解；
[0009]步骤S4：基于灵敏度分析确定不确定性因素对逆向物流网络各个节点中心的定价策略、期望利润及回收目标的影响规律；
[0010]步骤S5：根据上述步骤S4的分析结果，对工程机械逆向物流网络进行调节，确定最优逆向物流网络回收再制造目标。
[0011]进一步地，在上述步骤S1中，不确定性因素包括加工处理成本内生不确定性和回流产品数量以及回流产品质量外生不确定性。
[0012]进一步地，在上述步骤S2中，逆向物流网络总利润最大化数学优化模型如下：
[0013][0014]是总收入、是位置成本、是运输成本、是收集和处置成本、处
理成本。
[0015]进一步地，在上述步骤S2中，决策依赖不确定集合构建如下：
[0016][0017]其中ξ
st
表示回流产品质量不确定性；XA
st
表示检测决策；ci
st
表示检测成本；τ
st
表示一般系数；Γ
s
表示不确定性基数；s表示情景；t表示周期。
[0018]进一步地，在上述步骤S3中，将决策依赖不确定集合转换成新约束条件如下：
[0019][0020][0021][0022]其中r
st
、n
st
、o1
s
为对偶变量；XB
st
为回收决策变量；prob
s
为情景概率；u为系数；为名义加工处理成本；m1为常数。
[0023]本专利技术的有益效果：
[0024]1、本专利技术针对逆向物流网络主体企业关系复杂，多种类型的不确定性因素相互叠加影响，目标关系不清，缺乏系统性的建模手段与针对性的优化方法的现状。通过构建一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法，来构建逆向物流网络回收再制造计划的总利润最大化优化模型，提出一种考虑决策依赖不确定性的混合优化方法。基于灵敏度分析，能够明确逆向物流网络相关企业的指定的不同定价策略、不同回收需求量对于总利润目标的影响规律。并抵抗不确定性带来的扰动效应，实现主体企业回收决策的稳健性。
[0025]2、针对回流产品质量和加工处理成本这两种内生和外生不确定性相互依赖，共同作用的关系，构建了决策不确定性集合，可有效降低了逆向物流网络中不确定性因素的经济影响，提升了逆向物流网络主体企业总利润的较大增长，有助于加速逆向物流网络回收再制造计划的智能化和精细化。
附图说明
[0026]图1为本一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法；
[0027]图2为最优利润均值随不确定性基数变化趋势图；
[0028]图3为最优利润均值随检测成本变化趋势图；
具体实施方式
[0029]下面结合附图和具体实例对本专利技术进行详细阐述。
[0030]本专利技术公开了一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法，该方法包括以下步骤：
[0031]步骤S1：确定制定逆向物流网络工程机械回收再制造计划需要考虑的内生和外生不确定性因素和工程机械回收再制造目标；
[0032]步骤S101：从回流产品的运作流程来看，回流产品先经过检测中心的检测分类确定其下一步处理方式，包括维修再售、拆卸、废弃、回收再制造等四种处理方式。
[0033]构建一个可处理多种产品、多个周期和有产能限制容量的逆向物流网络，四层逆向物流网络结构示意图如图1所示。
[0034]第一层包括检测中心，负责收集回流产品并检测其质量水平。完成质量检测后，确定回收决策和预处理程序。回流产品后续可分为两类，一类是送至维修中心或拆解中心，极少数低劣产品直接运至废弃中心。第二层由维修、拆卸和废弃中心组成。一部分通过维修中心的核心部件升级，对高品质的回流产品进行翻新并直接出售。另一部分报废产品被拆解到物料清单中，包括模块和材料。余下部分废品直接废弃。第三层包括再制造中心和回收中心。劣质回流产品被拆解成模块或材料，加工后运往市场进行出售。不可回收的材料被送到废弃中心。最终，市场收到了产品种类包括翻新回流产品、再制造模块和回收材料。
[0035]步骤S2：构建逆向物流网络总利润最大化数学优化模型，确定决策变量与内生不确定性的影响关系并构建决策依赖不确定集合；
[0036]步骤S201：建立模型所需的参数与变量如下：
[0037]B表示维修中心集合；
[0038]C表示拆卸中心集合；
[0039]D表示再制造中心集合；
[0040]E表示回收中心集合；
[0041]G表示废弃中心集合；
[0042]L表示模块种类；
[0043]M表示材料种类；
[0044]S表示回流产品的数量和名义加工成本的情景集合；
[0045]T表示规划周期内的时间段集合；
[0046]prob
s
表示情景概率；
[0047]rp表示二级市场中翻新回流产品单价；
[0048]rs表示模块在二级市场上的单价；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：确定制定逆向物流网络工程机械回收再制造计划需要考虑的内生和外生不确定性因素和工程机械回收再制造目标；步骤S2：构建逆向物流网络总利润最大化数学优化模型，确定决策变量与内生不确定性的影响关系并构建决策依赖不确定集合；步骤S3：得到最终混合整数线性规划模型，基于Python与运筹优化软件Gurobi进行求解，得到最优利润值以及回收再制造决策变量最优解；步骤S4：基于灵敏度分析确定不确定性因素对逆向物流网络各个节点中心的定价策略、期望利润及回收目标的影响规律；步骤S5：根据上述步骤S4的分析结果，对工程机械逆向物流网络进行调节，确定最优逆向物流网络回收再制造目标。2.根据权利要求1所述的一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法，其特征在于，在上述步骤S1中，不确定性因素包括加工处理成本内生不确定性和回流产品数量以及回流产品质量外生不确定性。3.根据权利要求1所述的一种针对工程机械内生不确定性的逆向物流网络设计方法，其特征在于，在上述步骤S2中，逆向物流网络总利润最大化数学优化模型如下：其特征在于，在上述步骤S2中，逆向物流网络总利润最大化数学优化模型如...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜潮，刘鹏，邓乾旺，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：