多目标低碳闭环供应链优化：模型与算法

"这篇论文研究了多目标低碳闭环供应链网络优化模型及算法，旨在最小化碳排放和成本，采用遗传算法与ε约束法结合的方法在MATLAB平台上求解，探讨了模型参数对解决方案的影响以及随机需求下的最优结果变化。" 在当前的全球环境下，随着二氧化碳等温室气体排放的急剧增加，环境保护和低碳经济成为了重要的议题。这篇论文针对这一背景，建立了一个多目标的低碳闭环供应链网络优化模型。闭环供应链网络不仅包含了传统的生产、分销环节，还涵盖了产品的回收、再利用过程，以实现资源的最大化利用和环境影响的最小化。 模型的主要目标是同时最小化碳排放和运营成本，这是一个典型的多目标优化问题。论文采用了遗传算法与ε约束法的结合策略来解决这个问题，利用Sheffield大学的遗传算法工具箱在MATLAB 7.6平台上进行编程实现。这种方法能够寻找Pareto非劣最优解，即在两个目标之间找到一个平衡点，无法进一步优化一个目标而不牺牲另一个目标。 论文的一个创新之处在于模型结构的细化，将再加工厂替换为维修中心、拆卸中心和分解中心，这更准确地反映了逆向供应链的实际操作。通过这种方式，研究者能够更深入地分析不同部分对整体性能的影响。 此外，论文还深入探讨了废旧产品利用系数和分配系数如何影响Pareto非劣最优解的范围。这两个系数的变化会导致解决方案的不同，揭示了这些参数在实际操作中的重要性。论文进一步分析了产生这种影响的原因，这对于理解和调整供应链策略具有重要意义。 在随机性研究中，论文考虑了产品需求和废旧产品回收量的不确定性，发现最优结果的范围变化相对较小，这表明模型对于需求波动具有一定的鲁棒性。 这篇论文不仅提供了多目标低碳闭环供应链网络的优化模型，还提出了有效的求解算法，并通过案例分析展示了其在实际场景中的应用价值。这对供应链管理和环境可持续性的理论研究及实践操作都提供了有价值的参考。