38計算機集成制造系統表5模型中相關輸入參數表6總逆向物流成本及各項成本q1q2第14卷參數Csetup值018Chandγ0105l2Eα1018pcentα2016β11.1總成本(最優目標值C1C2C3C45893043062012192418140013888011648000018l11pint200400參數β2值1.2λ012η011CcleanCrepair306064016016應用前述遺傳算法計算,初始條件是種群規模40,最大代數200,交叉概率pc=018,變異概率pm=0105,誤差精度δ=0101。進行仿真計算,迭代過C5C6C7cent程如圖4所示。使上述算例中的C6=20000,C6=012;假設c由于新建的集中回收中心采用了新技術,使回收產品的維修成本降低為C′repair=012。則此時的仿真結果中yj={1,1,0,0,0,1},即選擇了在位置6新建集中回收中心,總逆向物流成本為581652。綜上所述,是否需要新建初始收集點或集中回收中心主要取決于各項成本的均衡,其目標是使總逆向物流成本最小。5結束語本文在企業原有正向物流網絡的基礎上,構建了企業逆向物流網絡。從企業產品回收的便利性和計算結果如下:(初始收集點k:分配至該初始收集點的客戶群i={(3:4,17,18,20,(4:11,12,(6:1,2,5,6,9,經濟性出發,建立了初始收集點、集中回收中心和回收處理工廠三級回收設施,實現企業的逆向物流運行。在綜合考慮了運費率、庫存成本、處理成本等情況下,建立了以總逆向物流成本最小為目標的混合整數規劃模型,并考慮了較為實際的約束情況,解決了逆向物流設施的選址/分配問題。通過遺傳算法的應用,對該問題進行了求解。通過模型應用算例及其分析,驗證了模型和算法的有效性。參考文獻:[1]SUNLinyan,WANGBei.State2of2the2artinreverselogisticsresearches[J].ChinaMechanicalEngineering,2005,16(10:9282934(inChinese.[孫林巖,王蓓.逆向物流的研究現狀10,13,14,19,(7:3,7,8,15,16},相應的zki=1,其他zki=0。xi={0,0,1,1,0,1,1,0,0,0},即只需將位置3,4,6和7的原有分銷點擴建,而不需新建初始收集點。Ti={0,0,4,5,0,2,3,0,0,0},表示各選定初始收集點對應的存儲周期。yj={1,1,0,0,0,0},即只需將位置1和2的原有分銷中心擴建,而不需新建集中回收中心。u32=518,u41=336,u61=675,u72=547,其他uij=0。和發展趨勢[J].中國機械工程,2005,16(10:9282934.][2]DAQingli,HUANGZuqing,ZHANGQin.Currentandfu2turestudiesonstructureofthereverselogisticssystem:are2view[J].ChineseJournalofManagementScience,2004,12(1:1312138(inChinese.[達慶利,黃祖慶,張欽.逆向物算例中產品回收的總逆向物流成本和各項成本如表6所示。應用文中提出的模型和算法,在滿足總逆向物流成本最小的同時,增加了客戶產品回收的便利性,使企業在具備原有正向物流網絡的前提下,獲得逆向物流網絡的最優化配置。流系統結構研究的現狀及展望[J].中國管理科學,2004,12(1:1312138.](下轉第49頁第1期王正元等:基于狀態的單部件維修策略優化方法49從表1的計算結果可以看出,采用模型(23可有效地降低維修費用。分析檢查時間間隔的變化情況和平均維修費用變化情況可知:單一狀態下檢查時間間隔的變化將引起目標函數值規律性地變化。這種變化規律性可用于簡化求解過程,提高問題求解速度。[3]COFFMANEG,GILBERTEN.Optimalstrategiesforschedulingcheckingpointsandpreventivemaintenance[J].IEEETransactionsonReliability,1990,39(1:9218.[4]AMARISV,MCLAUGHLINL.Optimaldesignofconditionbasedmaintenancemodel[C]//ProceedingsoftheAnnualRe2liabitityandMaintainabilitySymposium.Washington,D.C.,USA:IEEE,2004:5282533.[5]HANBangjun,FANXiumin,MADengzhe,etal.Optimiza2tionofequipmentpreventivemaintenancecycleinproductionsystembasedongeneticalgorithm[J].ComputerIntegratedManufacturingSystems,2003,9(3:1222125(inChinese.[韓幫軍,范秀敏,馬登哲,等.用遺傳算法優化制造設備的預4結束語本文把部件劣化過程看成多個離散狀態不斷變更的過程,以單位時間平均維修費用最小化為目標,給出了預防性維修策略優化的方法。實驗結果表明,本文方法可以有效地降低維修費用。由于廠家只能提供理想情況下裝備變化情況的數據,需要進一步研究的問題是根據裝備使用的實際情況確定狀態轉移概率[728]。當維修工作較多時,對維修任務進行調度可有效提高維修效益[9210]。參考文獻:[1]LIANGJian.On2conditionmaintenancedecisionresearchofaero2enginebasedoncostoptimization[D].Nanjing:NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,2004(inChi2nese.[梁劍.基于成本優化的民用航空發動機視情維修防性維修周期模型[J].計算機集成制造系統,2003,9(3:1222125.][6]HANBangjun,FANXiumin,MADengzhe.Researchontheoptimalpreventivemaintenancepolicybasedonreliabilitycon2straints[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering,2003,39(6:1022105(inChinese.[韓幫軍,范秀敏,馬登哲.基于可靠度約束的預防性維修策略的優化研究[J].機械工程學報,2003,39(6:1022105.][7]ROGERC.Maintenanceschedulingformechanicalequipment[EB/OL].[2006210210]./power/da2ta/fist/fist4_1a/421a.pdf.[8]ROGERC.Maintenanceschedulingforelectricalequipment[EB/OL].[2006210210]./power/da2ta/fist/fist4_1b/fist4_1b.pdf.[9]PETRAS.Approximatingschedules[D].Eindhoven,Nether2lands:EindhovenUniversityofTechnology,2001.[10]DANIELF,RIAND.Maintenanceschedulingproblemsasbenchmarksforconstraintalgorithms[EB/OL].[2006210210]./～csp/r70b2maintscheduling.pdf.決策研究[D].南京:南京航空航天大學,2004.][2]GULei,QIANZhengfang,FANYing,etal.Themainte2nanceintervalmodelforvesselequipmentsdependingonsitua2tion[J].JournalofHuazhongUniversityofScienceandTech2nology,2003,31(6:1032105(inChinese.[顧磊,錢正芳,范英,等.艦船裝備視情維修間隔模型研究[J].華中科技大學學報,2003,31(6:1032105.](上接第38頁[3]BARROSAI,DEKKERR,SCHOLTENV.Atwo2levelnet2workforrecyclingsand:acasestudy[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,1998,110(2:1992214.[4]JAYARAMANV,GUIDEJ,SRIVASTAVAR.Aclosed2looplogisticsmodelforremanufacturing[J].JournaloftheOperationalResearchSociety,1999,50(5:4972508.[5]JAYARAMANV,PATTERSONRA,ROLLANDE.Thedesignofreversedistributionnetworks:modelsandsolutionprocedures[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2003,150(1:1282149.[6]FLEISCHMANNM,KRIKKEHR,DEKKERR,etal.Acharacterizationoflogisticsnetworksforproductrecovery