危险品闭环供应链网络设计与运输优化研究

【摘要】：近年来,危险品的广泛使用产生了大量的危险废物,严重危害到生态环境和公众安全。随着环境污染和市场竞争的不断加剧,政府和许多企业已经意识到危险品安全管理与回收再利用的重要性,而危险品的回收再利用离不开危险品闭环供应链网络的发展。因此,有必要对危险品闭环供应链网络的设计和运作过程进行研究。对于危险品企业来说,良好的闭环供应链网络设计和运作对于建设绿色供应链和可持续供应链有着非常重要的意义。本文以实现危险品的安全管理与回收再利用为目标,对危险品闭环供应链网络的最优设计和运作过程中的运输优化进行了深入研究,建立了相应的数学模型,并针对所建立模型的特点,设计了求解方法。主要的研究工作如下:(1)研究了不确定环境下的单周期危险品闭环供应链网络设计问题,考虑到顾客需求量和废物量的不确定性,建立了一个基于情景的两阶段随机规划模型。针对所建立的模型,设计了两种求解方法:并行枚举算法和遗传算法。数值试验验证了模型和两种求解方法的有效性。结果表明,并行枚举算法能取得近似线性的加速效果,遗传算法能在短时间内求得较好质量的解。最后,对社会可接受风险标准和奖惩力度进行了敏感性分析,得到一些政府管理启示。政府在制定这两项政策时,应注意这两项政策的协调,才能使其同时达到预期的效果。(2)研究了允许设施扩建的多周期危险品闭环供应链网络设计问题,考虑到顾客的需求量和废物量会随时间变化,建立了一个包括设施扩建动态决策的数学优化模型。通过引入两类虚拟变量和一系列约束条件,所建立的模型被等价地转化为一个混合0-1线性规划。数值试验验证了模型的有效性和优势。结果表明,允许扩建的动态设计策略在节约费用和提高危险废物的平均期望回收率方面具有显著优势。(3)研究了考虑协同运输的危险品多任务运输优化问题,考虑到运输费用的规模效应、运输风险的叠加效应和送达时间要求,建立了同时最小化运输费用和运输风险的数学模型,合理规划各个任务的运输路径和合流选择。针对该问题,设计了一个基于贪心策略的启发式算法。数值试验验证了模型和算法的有效性。结果表明,不同偏好系数对应着不同的运输费用和运输风险,决策者可以以此为根据选择最适合的危险品运输方案。(4)研究了允许延迟回收的危险品多周期运输优化问题,建立了一个新的多目标优化模型,包括最小化总费用、最小化运输风险和最大化风险稳定性三个目标。通过引入一类辅助变量和一系列约束条件,所建立的模型被等价地转化为一个混合0-1线性规划。数值试验验证了所建立模型的适用性和有效性。结果表明,与不考虑风险稳定性目标的情况相比,考虑风险稳定性目标虽然会在一定程度上增加总费用,但可以同时降低运输风险、运输风险在各周期分布的不均匀性以及使用的车辆数。木文的研究成果可以为政府部门的科学决策提供理论依据,对于危险品企业开展闭环供应链网络设计和运输优化具有指导性作用。