導(dǎo)語(yǔ)：逆向物流研究狀況與展望一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

1引言

隨著產(chǎn)品更新?lián)Q代速度的加快和顧客消費(fèi)水平的提高,很多產(chǎn)品在完成使用價(jià)值后被消費(fèi)者丟棄或淘汰,這些產(chǎn)品(如冰箱、彩電)大多還有一定的殘余價(jià)值,如果直接報(bào)廢,不但會(huì)造成資源的很大浪費(fèi),而且會(huì)污染環(huán)境。二十一世紀(jì)以來,隨著人們環(huán)保意識(shí)的日益增強(qiáng)和可利用資源的逐漸減少,同時(shí)在政府“生產(chǎn)商延伸責(zé)任”制度及各種經(jīng)濟(jì)因素的驅(qū)動(dòng)下,廢舊產(chǎn)品的回收再利用成為全球制造業(yè),特別是高科技制造業(yè)的一個(gè)熱點(diǎn)問題。產(chǎn)品的回收再利用改變了傳統(tǒng)的正向物流運(yùn)作模式,導(dǎo)致了一種反向結(jié)構(gòu)———逆向物流。逆向物流在保護(hù)環(huán)境、節(jié)約資源和推動(dòng)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展方面具有非常重要的價(jià)值和意義,因此,逆向物流成為近年的研究熱點(diǎn)之一。逆向物流的研究已經(jīng)從早期的概念發(fā)展和驅(qū)動(dòng)力研究發(fā)展到網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、路徑優(yōu)化、庫(kù)存管理、循環(huán)再利用、回收價(jià)值的評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)等方面。本文從以上幾個(gè)方面對(duì)逆向物流的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,并對(duì)逆向物流的未來研究方向進(jìn)行了展望。

2逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

關(guān)于逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的研究主要是采用仿真模擬法和數(shù)學(xué)建模法。Louwers等(1999)針對(duì)廢舊地毯加工處理中心的選址問題,提出了一個(gè)非線性整數(shù)規(guī)劃選址定位模型。該模型綜合考慮了處理成本、運(yùn)輸成本以及加工處理中心固定成本,確定了加工處理中心的位置及其處理能力。Hu等(2002)研究了危險(xiǎn)廢物的回收物流系統(tǒng),提出了一個(gè)多階段、多類型物品的離散時(shí)間線性分析模型,實(shí)現(xiàn)了回收物流運(yùn)營(yíng)成本最小化,利用該模型對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果顯示出全部回收物流的成本削減可超過49%。Sheu等(2005)考慮了廢舊產(chǎn)品回收率和從政府組織可獲得的補(bǔ)貼等因素,構(gòu)造了多目標(biāo)規(guī)劃模型。結(jié)果顯示,運(yùn)用該模型的供應(yīng)鏈凈利潤(rùn)可以提高21·1%。Listes等(2005)采用了一個(gè)多階隨機(jī)規(guī)劃的方法分析了從建筑廢棄物中循環(huán)再利用沙子的案例。冷杰等(2004)構(gòu)建了一個(gè)包含回收中心、拆卸/檢驗(yàn)中心和再制造工廠三級(jí)結(jié)構(gòu)的逆向物流網(wǎng)絡(luò)MILP模型,并采用啟發(fā)式算法求得了全局優(yōu)化解,實(shí)現(xiàn)了回收網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)行成本最小化的目標(biāo)。

Amponsah(2004)針對(duì)固體廢棄物的收集、運(yùn)輸和處理具有可見度高、費(fèi)用高等特點(diǎn),提出采用以最小插入規(guī)則和轉(zhuǎn)換技巧法為基礎(chǔ)的啟發(fā)式算法。趙宜等(2005)建立了廢棄物品回收設(shè)施選址問題的MILP模型,并采用遺傳算法和分支定界相結(jié)合的方法對(duì)模型進(jìn)行了求解,結(jié)果表明該混合算法可以在較短的時(shí)間內(nèi)獲得回收設(shè)施位置的次優(yōu)解。Wang等(2007)提出了一種新的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,并采用了RSHCMHE和MCCMHE兩種算法在較短的時(shí)間內(nèi)成功地求得了較優(yōu)解。Lee(2009)提出一種基于啟發(fā)式算法的整合抽樣方法,用動(dòng)態(tài)位置和分配模式解決逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題,并通過數(shù)值試驗(yàn)證實(shí)了該方法的效率。Mutha(2009)建立了逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型,解決了只考慮回收產(chǎn)品數(shù)量而沒有考慮再造產(chǎn)品和部分已使用產(chǎn)品的需求問題,并用一個(gè)數(shù)值實(shí)例對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。

3逆向物流路徑優(yōu)化

由于逆向物流具有產(chǎn)生地點(diǎn)、時(shí)間及回收品的質(zhì)量和數(shù)量等高度不確定性,因此對(duì)于逆向物流路徑優(yōu)化的研究主要集中于回收需求量不確定和客戶需求時(shí)間不確定兩類問題的研究。Lists等(2001)研究了廢沙回收的路徑優(yōu)化問題,在需求不確定的前提下,以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)函數(shù),將MILP模型擴(kuò)展為隨機(jī)模型。周根貴等(2005)考慮隨機(jī)需求,建立了一個(gè)單目標(biāo)、單品種混合整數(shù)規(guī)劃模型,并采用遺傳算法進(jìn)行了求解。Tavakkoli-Moghaddam等(2006)采用了啟發(fā)式算法求解了先配送后回收的閉環(huán)物流車輛路徑問題。

Salema等(2007)擴(kuò)展了RNM模型,提出一個(gè)基于容量限制的多產(chǎn)品逆向物流混合整數(shù)規(guī)劃模型,并指出目前大部分研究都是基于實(shí)例的,缺乏一般性。文章也指出隨著問題規(guī)模的增加,計(jì)算時(shí)間是非常大的。Hyun等(2007)提出一個(gè)多周期多產(chǎn)品的動(dòng)態(tài)逆向物流混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型,并采用啟發(fā)式遺傳算法進(jìn)行了求解。Tung等(2002)提出一個(gè)多時(shí)間段、多種有毒廢物回收系統(tǒng)的費(fèi)用最小模型。Kris等(2007)考慮到提前期和庫(kù)存位置的不確定性對(duì)逆向物流的影響,建立了單目標(biāo)、單品種混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型,并采用基于不同進(jìn)化方式的遺傳算法進(jìn)行了求解。

4逆向物流庫(kù)存管理

關(guān)于逆向物流庫(kù)存管理優(yōu)化問題,主要涉及需求確定和需求隨機(jī)兩類研究。Schrady(1967)最早研究了確定型庫(kù)存管理問題,假定需求、回收率、外部訂購(gòu)和再制造的延遲時(shí)間是恒定的,提出一個(gè)最小化固定成本和庫(kù)存成本的最優(yōu)批量模型。Richter(1996)在Schrady的基礎(chǔ)上,給出了一個(gè)不同控制策略下最優(yōu)控制參數(shù)值的表達(dá)式,并討論了回收率對(duì)這些參數(shù)的影響。Kleber等(2002)提出了動(dòng)態(tài)需求和回收量條件下,最優(yōu)生產(chǎn)、再制造、廢棄處置的線性成本控制模型,并用Pontryagin極值定理求解某一產(chǎn)品恢復(fù)系統(tǒng)有幾種需求選擇的最優(yōu)庫(kù)存控制策略。Dobos(2003)把需求和回收量作為時(shí)間的連續(xù)函數(shù),提出以庫(kù)存、生產(chǎn)、再制造以及廢棄處置總成本最小為目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)生產(chǎn)和庫(kù)存控制策略。

Teunter(2004)研究了再生產(chǎn)品與新產(chǎn)品滿足相同需求的確定型需求率和回收率的庫(kù)存系統(tǒng),推導(dǎo)出了確定新產(chǎn)品的生產(chǎn)和舊產(chǎn)品回收的最優(yōu)批量組合公式。姚衛(wèi)新(2004)假定產(chǎn)品需求是其價(jià)格的線性函數(shù),在滿足負(fù)責(zé)回收方利潤(rùn)最大時(shí),推導(dǎo)出產(chǎn)品零售價(jià)、批發(fā)價(jià)和回收率的最優(yōu)表達(dá)式,該模型為企業(yè)選擇適合的回收模式提供了理論依據(jù)。Fleischmann等(2002)提出了一個(gè)需求和回收服從Poission分布的隨機(jī)需求基本庫(kù)存模型,并分析了逆向物流對(duì)于庫(kù)存系統(tǒng)的影響。黃祖慶(2003)給出一個(gè)需求和退貨服從Poisson分布的隨機(jī)庫(kù)存優(yōu)化模型,并分析了退貨率、庫(kù)存成本、缺貨損失參數(shù)對(duì)模型的影響,通過算例得出退貨率對(duì)模型有明顯影響的結(jié)論。Fleischmann(2003)考慮獨(dú)立隨機(jī)需求和物品回收的單項(xiàng)物品庫(kù)存,得到傳統(tǒng)單項(xiàng)物品庫(kù)存模型的變形,運(yùn)用Markov決策過程,得出(s,S)訂貨政策的最優(yōu)平均成本。運(yùn)用庫(kù)存的分解,把模型轉(zhuǎn)化為不含回收流的等價(jià)傳統(tǒng)(s,S)模型,從而運(yùn)用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法決定控制參數(shù)值。