程建波 李銳
摘要: ?為了提高城市生活廢棄物物流系統(tǒng)的運(yùn)作效率,本文主要對(duì)不確定收集量下城市廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)進(jìn)行研究。建立最大最小化模型,最小化所有情景下網(wǎng)絡(luò)總成本的最大值。同時(shí),為對(duì)問(wèn)題模型進(jìn)行有效求解,根據(jù)問(wèn)題模型特點(diǎn),設(shè)計(jì)智能優(yōu)化算法。為了驗(yàn)證模型和算法的有效性,采用Matlab編程,對(duì)隨機(jī)生成的數(shù)值算例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,對(duì)于不同規(guī)模的問(wèn)題森林優(yōu)化算法(forest optimization algorithm,F(xiàn)OA)能夠有效求解,并且能夠保持穩(wěn)定性能,說(shuō)明所建立的模型,能夠?qū)?wèn)題進(jìn)行合理描述,且算法能夠?qū)?wèn)題有效求解,驗(yàn)證了模型的合理性和算法的有效性。該研究對(duì)不確定收集量下的城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)具有重要意義。
關(guān)鍵詞: ?廢棄物物流; 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì); 不確定性; 森林優(yōu)化算法
中圖分類(lèi)號(hào): TP393.02; X71 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
隨著環(huán)境保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng),城市生活廢棄物的有效處理開(kāi)始得到人們的重視。廢棄物物流是指對(duì)失去使用價(jià)值的產(chǎn)品進(jìn)行收集和分類(lèi)等,并運(yùn)輸?shù)教囟ㄌ幚韴?chǎng)所形成的物流活動(dòng)。廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)是城市生活廢棄物物流系統(tǒng)運(yùn)作的基礎(chǔ),對(duì)于提高運(yùn)作效率和降低成本具有重要作用。此外,在現(xiàn)實(shí)運(yùn)作中,由于受各種因素的影響,城市廢棄物的回收量往往具有不確定性。因此,研究不確定收集量下的城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題意義重大。近年來(lái),逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題已經(jīng)得到廣泛研究[16],P.Sasikumar等人[7]研究了貨車(chē)輪胎的多級(jí)逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題;Qiang S等人[8]研究不確定下的電子電氣設(shè)備逆向網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題;S.T.John等人[9]對(duì)移動(dòng)電話(huà)和數(shù)碼相機(jī)的逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行研究;A.Sadrnia等人[10]對(duì)二手家用電器的回收網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行研究。目前,也有一些關(guān)于廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題的研究,賀政綱等人[11]研究不確定環(huán)境下的危險(xiǎn)廢棄物多級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題;何波等人[12]對(duì)多目標(biāo)廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行研究;黃錚[13]研究多級(jí)廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題;付小勇等人[14]對(duì)模糊環(huán)境下的城市垃圾回收物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行研究?;诖?,本文主要對(duì)不確定收集量下的城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行研究,與現(xiàn)有廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題的研究不同,本研究建立城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題的最大最小化模型,并根據(jù)模型特點(diǎn),設(shè)計(jì)森林優(yōu)化算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了模型的合理性和算法的有效性。
1 模型建立
城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)由廢棄物收集點(diǎn)、轉(zhuǎn)運(yùn)站、壓縮站和處理中心組成。廢棄物從收集點(diǎn)經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)運(yùn)站和壓縮站,運(yùn)輸?shù)教幚碇行倪M(jìn)行填埋、焚燒等處理。由于廢棄物的收集量具有不確定性,收集量的不確定性可以通過(guò)有限的情景來(lái)描述。不確定收集量下的城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題是通過(guò)選擇開(kāi)設(shè)轉(zhuǎn)運(yùn)站、壓縮站和處理中心,以確定各個(gè)情景下節(jié)點(diǎn)之間的運(yùn)輸量,以及最小化最壞情況下的城市生活廢棄物物流總成本。城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。
3 算法設(shè)計(jì)
不確定收集量下城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題是傳統(tǒng)物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題的擴(kuò)展,因此也是NPhard問(wèn)題。為了對(duì)問(wèn)題模型進(jìn)行有效求解,設(shè)計(jì)智能優(yōu)化算法。森林優(yōu)化算法(forest optimization algorithm,F(xiàn)OA)是一種仿植物生長(zhǎng)的智能優(yōu)化算法[15]。FOA通過(guò)模擬樹(shù)木種子的局部播種和全局播種,實(shí)現(xiàn)對(duì)優(yōu)化問(wèn)題的求解。其中,局部播種模擬樹(shù)木在當(dāng)?shù)胤职l(fā)種子以實(shí)現(xiàn)局部搜索,全局播種模擬在廣泛地區(qū)分發(fā)種子以防止陷入局部最優(yōu),F(xiàn)OA算法流程如圖2所示。目前,F(xiàn)OA已經(jīng)應(yīng)用于不同領(lǐng)域優(yōu)化問(wèn)題的求解,如特征選擇問(wèn)題[16]、單行設(shè)施布局問(wèn)題[17]、癌癥分類(lèi)問(wèn)題[18]、模糊聚類(lèi)問(wèn)題[19]和營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題[20]等。
3.1 解的編碼方法
問(wèn)題的解可由二值向量表示,向量由3部分組成,即轉(zhuǎn)運(yùn)站、壓縮站和處理中心。每一部分的維度為潛在的物流設(shè)施數(shù)量。解的編碼如圖3所示。圖3中,1表示物流設(shè)施開(kāi)設(shè),0表示不開(kāi)設(shè)。
3.2 FOA主要步驟
1) 初始化森林。按照3.1中解的編碼方法,生成由M棵樹(shù)組成的森林Pop=X1,X2,…,XM,每棵樹(shù)代表問(wèn)題的一個(gè)解,計(jì)算每棵樹(shù)的適應(yīng)值,并將每棵樹(shù)的年齡初始化為0。
2) 對(duì)年齡為0的樹(shù)執(zhí)行局部播種。對(duì)每個(gè)年齡為0的樹(shù),從二值向量中隨機(jī)選擇一位,并改變其值,生成數(shù)量為L(zhǎng)SC棵新樹(shù),計(jì)算適應(yīng)值,并將新樹(shù)的年齡設(shè)置為0,將所有樹(shù)的年齡增加1,新生成的樹(shù)除外。
3) 種群限制。移除年齡大于lifetime的樹(shù),并加入候選種群,根據(jù)適應(yīng)值將樹(shù)排序,移除超過(guò)area_limit的樹(shù),并加入候選種群。
4) 全局播種。在候選種群中,按照轉(zhuǎn)移率transfer_rate隨機(jī)選擇樹(shù);對(duì)于每棵被選擇的樹(shù),隨機(jī)選擇GSC個(gè)位,對(duì)其值取反,生成新樹(shù),并設(shè)置年齡為0。
5) 更新最好樹(shù)。根據(jù)適應(yīng)值進(jìn)行排序,并將最好樹(shù)的年齡設(shè)置為0。
6) 如果達(dá)到最大循環(huán)次數(shù)NT,則輸出最優(yōu)值;否則,轉(zhuǎn)到步驟2。
5 結(jié)束語(yǔ)
鑒于以往不確定環(huán)境下的廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的研究都沒(méi)有考慮最小化最壞情況,本文針對(duì)不確定收集量下城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題,建立了最大最小化模型,并設(shè)計(jì)了森林優(yōu)化算法進(jìn)行求解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,森林優(yōu)化算法能能夠?qū)δP瓦M(jìn)行有效求解,并且對(duì)于不同規(guī)模的問(wèn)題,算法能夠保持穩(wěn)定的性能。同時(shí),最大最小化模型能夠?qū)Τ鞘猩顝U棄物收集量的不確定性進(jìn)行合理描述。本研究為不確定收集量下城市生活廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)提供了參考模型和有效的優(yōu)化方法,對(duì)于實(shí)際應(yīng)用和理論研究具有重要意義。優(yōu)化算法對(duì)于模型的求解至關(guān)重要,因此未來(lái)可考慮對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)一步提高算法的性能。
參考文獻(xiàn):
[1] Fleischmann M, Beullens P, BloemhofRuwaard J M, et al. The impact of product recovery on logistics network design[J]. Production and Operations Management, 2001, 10(2): 156173.
[2] Alshamsi A, Diabat A. A reverse logistics network design[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2015, 37: 589598.
[3] Yu H, Solvang W D. A general reverse logistics network design model for product reuse and recycling with environmental considerations[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2016, 87: 26932711.
[4] Jayaraman V, Patterson R A, Rolland E. The design of reverse distribution networks: models and solution procedures[J]. European Journal of Operational Research, 2003, 150(1): 128149.
[5] Alshamsi A, Diabat A . A reverse logistics network design[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2015, 37(3): 589598.
[6] Zandieh M, Chensebli A. Reverse logistics network design: a water flowlike algorithm approach[J]. Opsearch, 2016, 53(4): 667692.
[7] Sasikumar P, Kannan G, Haq A N. A multiechelon reverse logistics network design for product recoverya case of truck tire remanufacturing[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2010, 49(9/12): 12231234.
[8] Qiang S, Zhou X Z. Robust reverse logistics network design for the waste of electrical and electronic equipment(WEEE)under recovery uncertainty[J]. Journal of Environmental Biology, 2016, 37(5): 11531165.
[9] John S T, Sridharan R, Ram Kumar P N. Reverse logistics network design: a case of mobile phones and digital cameras[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 94(8): 615631.
[10] Sadrnia A, Langarudi N R, Sani A P. Logistics network design to reuse secondhand household appliances for charities[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 244: 118717.
[11] 賀政綱, 鄒曄, 葉立鵬. 不確定環(huán)境下危險(xiǎn)廢棄物物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究[J]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2016, 12(5): 114119.
[12] 何波, 楊超, 楊珺. 廢棄物逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的多目標(biāo)優(yōu)化模型[J]. 工業(yè)工程與管理, 2007(5): 4346.
[13] 黃錚. 廢棄物回收逆向物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 系統(tǒng)工程, 2009, 27(7): 4953.
[14] 付小勇, 劉誠(chéng), 黃玉蘭. 模糊環(huán)境下的城市生活垃圾逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)[J]. 運(yùn)籌與管理, 2009, 18(1): 3033, 41.
[15] Ghaemi M, FeiziDerakhshi M R. Forest optimization algorithm[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41(15): 66766687.
[16] Ghaemi M, FeiziDerakhshi M R. Feature selection using forest optimization algorithm[J]. Pattern Recognition, 2016, 60: 121129.
[17] Maadi M, Javidnia M, Ghasemi M. Applications of two new algorithms of cuckoo optimization (CO) and forest optimization (FO) for solving single row facility layout problem (SRFLP)[J]. Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, 2015, 4(1): 3548.
[18] Baliarsingh S K, Vipsita S, Dash B. A new optimal gene selection approach for cancer classification using enhanced Jayabased forest optimization algorithm[J]. Neural Computing and Applications, 2020, 32(12): 85998616.
[19] Chaghari A, FeiziDerakhshi M R, Balafar M A . Fuzzy clustering based on Forest optimization algorithm[J]. Journal of King Saud UniversityComputer and Information Sciences, 2018, 30(1): 2532.
[20] BeheshtianArdakani A, Fathian M, NouriMoghaddam B, et al. A novel model for direct marketing based on forest optimization algorithm[J]. Journal of KnowledgeBased Engineering and Innovation, 2017, 3(10): 757765.