A joint construction research for multi-period medicine reverse logistics network with consideration of carbon emissions
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摘要: 为建立有效的过期药品或废旧医疗器材回收网络，文章构建了考虑碳排放的多周期医药逆向物流网络联建模型，并采用遗传算法（GA）进行算例分析，从而验证了模型的有效性.结果表明，与单周期系统相比，该多周期系统具有动态性、系统总成本达到最低、碳排放量明显减少的优点.同时研究也为构建地区性医药逆向物流网络，降低系统运营成本以及响应国家节能减排号召提供了借鉴.Abstract: A joint construction model for multi-period medicine reverse logistics network was introduced to recycle expired drugs or used medical equipment with the consideration of carbon emissions. Then the feasibility of the model was validated with a numerical example by adopting genetic algorithm (GA). The results reveal that, compared with traditional single-period reverse logistics system, the multi-period system is dynamic and the total cost of system is minimized with the significant decreasing of carbon emissions. Furthermore, this research provides a reference for building a regional medicine reverse logistics network which reduces the operation costs and responds to the national energy-saving emission reduction call.
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表 1 消费者区域坐标与一级回收中心之间最短距离
Tab. 1 The shortest distance between the consumer area coordinates and the first recovery center
坐标/距离 X Y I1 I2 I3 G1 0.48 0.59 10.20 7.40 5.50 G2 0.43 0.55 10.50 13.80 11.20 G3 0.42 0.58 18.80 6.00 5.00 G4 0.50 0.63 15.70 0.94 2.30 G5 0.52 0.62 13.20 4.70 2.30 G6 0.38 0.48 18.20 5.30 7.00 G7 0.22 0.40 10.80 5.30 5.20 注：数据来源于谷歌地图 
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表 2 回收数量
Tab. 2 The quantity of recovery goods
消费者区域 单周期回收数量 第一周期回收数量 第二周期回收数量 第三周期回收数量 第四周期回收数量 G1 142 745 46 036 28 062 45 235 23 412 G2 184 063 50 475 36 559 75 566 21 463 G3 128 215 45 758 13 270 37 951 31 236 G4 205 477 51 797 25 137 85 131 43 412 G5 185 309 48 983 27 365 65 751 43 210 G6 228 329 68 617 38 113 77 623 43 976 G7 153 638 49 024 23 720 41 207 39 687
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表 3 各网络节点之间最短距离
Tab. 3 The shortest distance between network nodes
d K1 K2 S F P1 P2 P3 I1 I2 I3 J1 51.40 25.00 11.90 27.80 29.00 16.40 29.60 26.10 20.10 17.60 J2 34.60 41.80 23.50 41.40 10.90 6.40 8.20 31.20 16.70 17.00 注：数据来源于谷歌地图
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表 4 模型中设定的变量值
Tab. 4 The simulated value of parameters in the model
参数 符号 数值 废弃率 α 10% 二手率 β 10% 原料率 γ 45% 返还率 δ 35% 一级回收点i的最大回收产品数量 cai 200 000 联建回收点j的最大处理产品数量 caj 300 000 联建处理厂k的最大处理产品数量 cak 300 000 生产商p的最大处理产品数量 cap 200 000 次级市场s容纳的最大产品数量 cas 300 000 一级市场f容纳的最大产品数量 caft 1 050 000 一级回收点i在t周期固定投入费用 wit 400 000 联建回收点j在t周期固定投入费用 wjt 600 000 联建处理厂k在t周期固定投入费用 wkt 500 000 一级回收点i设施维护费用 mci 300 000 联建回收点心j设施维护费用 mcj 450 000 联建处理厂k设施维护费用 mck 350 000 信息处理单位成本 pm 4 一级回收点产品单位处理成本 uci 6 联建处理厂产品单位处理成本 uck 4 生产商产品单位处理成本 ucp 5 联建回收点产品单位处理成本 ucjken 6 联建回收点产品单位处理成本 ucjs 12 两点之间单位运输成本 tr 1 碳排放税 trcarbon 0.000 2 产品的平均重量 prowei 1 每周期碳排放量 ccarbon 25
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表 5 GA运算结果
Tab. 5 Computational results
最优解 单周期 第一周期 第二周期 第三周期 第四周期 多周期 84 988 909 24 809 718 13 556 990 29 800 920 16 612 356 84 779 983 Usin / Umul 610 000 580 000 580 000 580 000 580 000 2 320 000 u2 9 320 229 2 716 093 1 546 041 3 123 313 1 934 783 9 320 230 u3 18 109 696 5 320 178 2 835 334 6 319 844 3 634 341 18 109 696 u4 53 256 175 15 367 664 8 138 847 18 805 750 9 936 411 52 248 672 u5 3 692 809 825 783 456 768 972 013 526 821 2 781 385
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[1] 冯勤超, 顾宁生.逆向物流网络优化设计模型[J].东南大学学报 (自然科学版), 2007, S2:321-326. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DNDX2007S2016.htm [2] 刘永清.逆向物流系统研究评述[J].经济学动态, 2009, 05:119-123. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXD200905028.htm [3] KARA S, RUGRUNGRUANG F, KAEBER N H. Simulation modelling of reverse logistics networks[J]. International Journal of Production Economics, 2007, 106(1):61-69. doi: 10.1016/j.ijpe.2006.04.009 [4] 唐建荣, 张雪萍, 陈振环.面向循环经济的电子产品逆向物流网络选址研究[J].资源开发与市场, 2013, 9:916-919. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZTKB201309006.htm [5] 黄铮.废弃物回收逆向物流网络优化设计[J].系统工程, 2009, 7:49-53. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCXT200907008.htm [6] 荣凯, 高阳.基于第三方物流的汽车产品回收网络设计[J].财务与金融, 2012(5):60-63+69. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SYCH201205014.htm [7] MAHMOUDZADEH M, MANSOUR S, KARIMI B. To develop a third-party reverse logistics network for endof-life vehicles in Iran[J]. Resources & Conservation and Recycling, 2013, 78:1-14. [8] 彭本红, 冯良清.现代物流业与先进制造业的共生机理研究[J].商业经济与管理, 2010(1):18-25. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SYJG201001005.htm [9] SOLEIMANI H, GOVRNDAN K. Reverse logistics network design and planning utilizing conditional value at risk[J]. European Journal of Operational Research, 2014, 237(2):487-497. doi: 10.1016/j.ejor.2014.02.030 [10] 翁朝旭, 郭健全. B2C服饰类电商企业逆向物流网络联建研究[J].资源开发与场, 2014, 9:1046-1050+1117. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZTKB201409006.htm [11] 高举红, 王瑞, 王海燕.碳补贴政策下闭环供应链网络优化[J].计算机集成制造系统, 2015, 11:3033-3040. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJJ201511026.htm [12] 中国科学院报告提出我国发展低碳经济战略目标[EB/OL]. (2009-03-03)[2015-05-05]. http://news.xinhuanet.com/newscenter/2009-03/03/content.10935355.htm. [13] 戴卓.多周期多原料的供应链网络成本优化及其混合遗传算法[J].计算机应用研究, 2014, 9:2620-2624. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSYJ201409015.htm [14] GUO J, LIU X, JO J. Dynamic joint construction and optimal operation strategy of multi-period reverse logistics network:A case study of Shanghai apparel E-commerce enterprises[J/OL]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2015, [2015-05-05]. http://download.springer.com/static/pdf/906/art%253A10.1007%252Fs10845-015-1034-8.pdf.DOI: 10.1007/s10845-015-1034-8. [15] 苏明, 傅志华, 许文, 等.新形势下我国碳税政策设计与构想[J].地方财政研究, 2010(1):9-13. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DFCZ201001004.htm [16] KUBAT C, YUCE B. A hybrid intelligent approach for supply chain management system[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2012, 23(4):1237-1244. doi: 10.1007/s10845-010-0431-2 -
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图(7) / 表(5)
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