企业逆向物流系统优化研究

Abstract: Enterprises pay more and more attention to reverse logisticswith the深圳到抚州物流 intensifies of market competition, the increasingly shortened product life cycle, the gradual depletion of natural resources and people's awareness of environmental protection. Therefore, building and optimizing enterprises' reverse logistics systems is their critical strategic work. This paper, first analyzes the indicator system which is used when enterprises construct their systems and the measures they will take when they optimized their systems. Then it establishes a mathematical model and uses the genetic algorithms to solve it, and analyzes the results. Finally, an example is taken to verify the feasibility of the model, and the inadequacies of the model and future research directions are summed up.

Key words: reverse logistics; optimization; the genetic algorithms

0引言

1992年Stock在美国物流管理协会（CLM）上第一次提出了逆向物流的概念：逆向物流是一种包含了产品退回、物料替代、物品再利用、废弃处理、再处理、维修与在制造等流程的物流活动。Carter和Ellram（1998）认为，逆向物流是物品在渠道成员间的反向传递过程，即从产品消费地（包括最终用户和供应链上的客户）到产品来源地的物理性流动。Rogers和Tibben Lembke（1998）对逆向物流的定义为计划、实施和控制原料、半成品库存、制成品和相关信息，高效和成本经济地从消费点到起点的过程，从而达到回收价值和适当处置的目的。随后，国内外学者对逆向物流的深入研究，使逆向物流概念，日趋完善。人们逐渐认识到在原有正向物流网络系统的基础上构建逆向物流网络系统，可以充分利用原有物流网络的资源，有利于正向和逆向物流系统的协调运作。在国际上，一些著名的制造商，如IBM、DELL、NEC、松下、东芝等电子产品生产企业，已经建立了自己的逆向物流系统网络，并开始实施具体的产品回收业务。逆向物流在企业中的作用逐渐体现出来， 在很大程度上节约了企业的资源，提高了企业在市场上的竞争力和信誉度。

我国的逆向物流起步比较晚，并且大部分的研究工作主要集中在逆向物流产生的原因、企业逆向物流的模式选择等理论方面，而在运用相关的指标体系进行逆向物流系统的构建与优化方面的研究还相对较少。本文对企业逆向物流系统进行了分析研究、提出系统优化指标体系，并建立了数学模型。借助遗传算法来对企业的逆向物流系统进行评估并根据结果提出系统优化的相关措施。

1逆向物流系统建设优化模型

逆向物流系统在构建过程中，需要大量相关的指标支撑，本文根据在建设过程中的实际情况，总结出具有代表性的关键性指标（如表1所示）。

对表1各项指标的解释：

企业信息平台建设水平：企业中的信息平台主要指基于因特网在企业内部构建局域网、数据库等基础软韶关到喀什物流硬件设施。企业的信息平台为企业提供一个信息沟通和交流的基础，从而保证企业各项工作顺利进行。

企业信息技术的使用水平：信息技术是指主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。在企业中主要指信息系统的实施和各种管理应用软件的应用。信息技术可以确保逆向物流系统在运作过程中信息传递的效率和及时性。

企业回收处理中心建设水平：企业为了能够高效率处理逆向物流必须建设一定规模的回收物品处理中心，从而能够及时地将已回收的产品进行适当的分类、维修处理、分拆加工、废弃处理等。

企业管理信息系统使用水平：企业的信息平台构建起来后，在各种相关的信息技术的支撑下进行运作。这时企业要加强管理信息系统的使用，对各种数据信息进行标佛山到河源物流准化、实时准确的记录，从而使各项工作能够相互协调、顺利开展。

企业管理者的重视程度：构建并运行企业的逆向物流系统是企业的一项重大的工程。领导层、管理层重视程度直接决定了逆向物流系统的构建水平和运行效率。

企业信息管理水平：良好的信息管理水平可以保证信息的畅通和安全性，从而保证逆向物流系统的顺利运行。

企业运输水平：逆向物流系统的运行在一定程度上加剧了企业的物流总量，所以企业要有一个强大的运输队伍来承担这部分物流，从而使企业的逆向物流能够顺利、高效的运行。

企业与客户的及时沟通水平：企业要能够及时与客户进行沟通，不但可以发现产品的问题，而且还可以提前了解市场行情。这样一来，在一定程度上可以减少一定量的逆向物流并且还可能获得市场机会，为企业提高利润提供可能。

企业员工认识以及创新水平：要使员工认识到逆向物流实施的重要意义，激励他们的工作热情和创新意识，从而提高公司的整体工作效率。

企业为了提高逆向物流系统水平就要采取相关的措施对系统进行优化改进，根据国内外逆向物流系统建设的经验，总结出提高系统水平所采取的相关措施（如表2所示）。

由此我们可以看到，企业在建设逆向物流系统的时候，需要解决两个问题，即：

逆向物流系统总体水平A会随着建设措施B的实施而变化，因为有的措施的实施在增强系统的某个指标水平的同时，可能会削弱另一个或几个指标水平，因此，它们之间的关系可以记作：A=fB。所以，这是一个多目标优化问题，通过目标的加权和的方法，构造出优化目标函数，即：

MaxZ=vA-?棕B，或MaxZ＝vfB-?棕B

其中v和?棕是权重，表示管理者对目标一与目标二的偏好v+?棕=1且0≤v,?棕≤1。v＞?棕表示管理者比较看重企业逆向物流系统建设；反之，表示管理者比较看重系统在建设过程中所需的费用。

因而，目标函数为：MaxZ=vfB+B-B，

2求解

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）并进一步演化。它是由美国密歇根大学的John Holland教授1975年首先提出，之后吸引了大批的研究者，迅速将这种方法推广到优化、搜索、机器学习等方面，并奠定了坚实的理论基础。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力。当今的许多研究领域都涉及到了遗传算法，并且在解决实际问题时取得了良好的效果。具体的求解步骤如下：

（1）编码

（2）产生群体

当t=0时，随机产生几个个体组成一个群体Pt，该群体代表优化问题的一些可能解的集合，也就是企业逆向物流系统优化过程中可以采取的几种可行方案，一般来说，它们并不是最优的方案，GA的任务就是从这些群体出发，模拟进化过程，择优汰劣，最后得出最优方案。

（3）评价

（4）选择

（5）交叉

（6）变异

在生物的进化过程中，基因突变是偶然的现象，所以突变概率P是很小的概率，是将染色体中的某一位基因进行反转，即由1?邛0或0?邛1。突变算子可以防止任何一位数遍历整个群体后收敛于一个值，更重要的是，它防止群体收敛并停滞于局部最优点。突变率通常很低，所以通过交叉获得的好的染色体不会丢失，并且保证算法能搜索到问题解空间的每一点，从而使算法更具有全局优化性，增强了遗传算法的能力。

在自然演变过程中，选择、交叉和变异都同时出现以繁衍出后代。遗传算法的详细实现变化非常大，主要的过程就是迭代过程，如此循环往复，使群体中最优个体的适应度和平均适应度不断提高，直到最优个体的适应度达到某一限值或最优个体的适应度和群体的平均适应度不再提高，则迭代过程收敛，算法结束。

3算例

4结束语

遗传算法是一种多参数、多个体同时优化的算法。用它来研究逆向物流系统建设和优化具有一定的科学性。当企业的规模大、决策复杂时，我们可以采用细分企业的系统建设指标和建设措施来增强决策的准确度。但是，运用遗传算法来解决此类问题，也有其缺陷所在，即：存在一个过早收敛的问题，从而使模型并不能找到全局最优解，而是过早的收敛于局部最优解。因此，在以后的研究中如何来阻止过早收敛以及采用何种措施来提高算法的科学性均是热门的研究方向。