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1. 需求和回收不确定的闭环供应链渠道结构选择

张盟, 郭健全

计算机应用 2021, 41 (7): 2100-2107. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101617

摘要（293）

PDF （1256KB）（216）

针对闭环供应链中销售渠道结构的最优选择问题，考虑市场需求和回收品质量水平的不确定性，以总利润最大化为目标，构建了政府差别权重补贴下四种销售渠道结构闭环供应链系统的四个平均总利润模型。首先运用模糊机会约束规划（FCCP）法将模糊约束等价变换为清晰对应式，然后采用粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）对模型算例进行对比求解，最后对参数进行了灵敏度分析。结果表明，上述两种算法的差值比率最大为0.018%，表明两种算法均未陷入局部最优解，验证了算法的效度和模型的信度。企业可以根据潜在需求的不同置信水平制定最优回收、生产和销售策略，选择最优的渠道结构并逐渐提高总利润。

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2. 基于改进遗传算法的生鲜多目标闭环物流网络模型

霍晴晴, 郭健全

计算机应用 2020, 40 (5): 1494-1500. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091682

摘要（367）

PDF （702KB）（283）

针对生鲜产品闭环物流网络中存在的经济成本高、碳排放量大、社会效益重视不足等问题，综合考虑退货量的不确定性，以经济成本最小、碳排放最小、社会效益最大为目标，建立了不确定条件下的生鲜多目标闭环物流网络模型。首先，利用改进的遗传算法（GA）求解该模型；然后，结合上海某生鲜企业运营管理数据，验证了模型的可行性；最后，将改进的GA的结果与粒子群优化（PSO）算法的结果对比，验证了算法的有效性，凸显了改进的GA在求解多目标的复杂约束问题时的优越性。算例结果表明，多目标优化满意度达到0.92，高于单目标优化满意度，展示了所提模型的有效性。

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3. 模糊环境下多周期多决策生鲜闭环物流网络

杨晓华, 郭健全

计算机应用 2019, 39 (7): 2168-2174. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122434

摘要（469）

PDF （1059KB）（231）

针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题，提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统，以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划（FMILP）模型，首先将生鲜需求量和退货量设定为三角模糊值，其次运用模糊机会约束规划方法将模糊约束等价变换为清晰式，最后利用遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法搜索案例的最优解。实验结果表明，多周期闭环系统比单周期更能兼顾多决策规划，同时三角模糊量的置信水平变化对企业最优运作有着显著影响，进而为相关决策者提供借鉴。

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