不确定环境下考虑异质需求的制造/再制造生产计划研究

摘要

随着环境的恶化和自然资源的日益枯竭,许多国家已经立法,责令制造商要对产品的整个生命周期负责,以期节约资源和保护环境。同时,出于经济性的考虑,越来越多的企业也更加主动的对处于产品生命周期末端的产品进行回收,通过修理、翻新、再制造和再循环等方式实现价值增值。其中,再制造作为废旧产品资源化的最佳形式和节能减排的重要途径得到了国内外广泛关注。再制造是利用高新技术对废旧产品或零部件进行批量化修复,使其在技术性能上和质量上都能达到甚至超过新品的水平。而目前,有关再制造的研究主要集中在工程技术方面,近年来才开始重视再制造生产系统的运作与管理方面的研究,仍有许多关键问题尚未得到充分解决。论文主要针对不确定环境下,考虑再制造产品与新产品异质需求的制造/再制造生产计划问题进行如下方面的研究:
　　①在现有考虑异质需求的制造/再制造生产计划的研究基础上,引入了各级库存约束,并将回收量作为决策变量而非外生参数,以最小化运作总成本作为优化目标,建立了确定环境下允许缺货或延迟交付的两类面向单核心组件产品的制造/再制造生产计划模型,完善了现有研究的不足,并为论文的后续研究奠定基础。然后,根据模型特点,设计了相应的遗传算法对模型进行求解。
　　②通过实地调研和文献梳理,分析制造/再制造混合生产系统在生产计划过程中面临的市场需求情况、废旧产品供应情况、再制造成本、可再制造率以及各级库存和关键生产能力约束等多重不确定性因素。根据这些不确定性因素的特点,设计相适应的数学描述方式,以需求满足率、运作成本和再制造产品率作为运作目标,建立了不确定环境下考虑异质需求的面向单核心组件产品的制造/再制造生产计划的目标规划模型。并根据模型特点,设计了相应的双倍体自适应遗传算法对模型进行求解。
　　③针对诸如汽车发动机、电子电器产品等复杂结构的机电产品存在多个可再制造核心组件的特点,建立了不确定环境下考虑异质需求的面向多核心组件产品的制造/再制造生产计划目标规划模型。并根据模型特点,提出了改进的协同进化自适应遗传算法对模型进行求解。该算法以个体适应度值的空间分布方差作为种群多样性的度量,对代表个体的数量进行动态调整,使协同适应度值计算过程中的计算量和稳定性得以兼顾。
　　④针对由一个联合回收中心、多个分布式制造/再制造工厂以及多个分布式分销中心组成的三阶段闭环供应链系统,考虑系统中各级成员间的物质流动、各自不同的运作目标以及决策的交互影响,以生产计划为核心,建立了不确定环境下考虑异质需求的回收—生产—分销三层协同计划模型,平衡各级成员的局部利益和整个系统的协调运转。并结合模型特点设计了基于双倍体自适应遗传算法的三层迭代求解方法,求解过程对应了闭环供应链系统各级成员之间的反复协商行为。

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1 绪 论

1.1论文研究背景

1.2国内外研究现状综述

1.3论文的课题来源与研究目的

1.4 论文的研究方法、内容与创新点

1.5 本章小结

2 确定环境下面向单组件产品的制造/再制造生产计划研究

2.1问题描述

2.2模型变量和参数

2.3允许缺货的制造/再制造生产计划模型

2.4允许延迟交付的制造/再制造生产计划模型

2.5 基于遗传算法的制造/再制造生产计划模型求解

2.6 仿真实验

2.7 本章小结

3 不确定环境下面向单组件产品的制造/再制造生产计划研究

3.1 不确定优化问题的建模和处理方法

3.2 问题描述

3.3模型基本变量和参数

3.4不确定环境下面向单组件产品的制造/再制造生产计划模型

3.5 基于双倍体自适应遗传算法的模型求解过程

3.6 仿真实验

3.7 本章小结

4 不确定环境下面向多组件产品的制造/再制造生产计划研究

4.1 问题描述

4.2模型基本变量和参数

4.3不确定环境下面向多组件产品的制造/再制造生产计划模型

4.4 基于改进的合作协同进化自适应遗传算法的模型求解过程

4.5 仿真实验

4.6 本章小结

5 不确定环境下回收—生产—分销协同计划研究

5.1 问题描述

5.2模型基本变量和参数

5.3不确定环境下回收—生产—分销三层协同计划模型

5.4 基于双倍体自适应遗传算法的多层迭代求解策略

5.5 仿真实验

5.6 本章小结

6 结论与展望

6.1 本文结论

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献

附录