逆向物流網絡選址優化策略研究

該書共七章。第一章緒論。介紹該書的研究背景，包括現實社會背景和學術背景；提出該書研究的問題並界定相關概念，明確研究目標和研究意義，提出研究思路和研究框架。

第二章相關研究綜述。綜述國內外有關逆向物流、智能優化和人工免疫系統的研究結果，並探討該書的研究空間。

第三章逆向物流網絡選址策略模型。在分析基本的逆向物流網絡選址模型的基礎上，基於Jayaraman模型，考慮運輸路徑約束，以及逆向物流和正向物流對物流網絡的共同使用等狀況，分別提出兩種改進模型：基本最短路徑物流網絡選址策略模型和正—逆向物流網絡選址策略模型。

第四章用於逆向物流網絡選址策略優化的人工免疫系統模型。在提出用於逆向物流網絡選址問題人工免疫系統五元模型的基礎上，構造一個簡單的人工免疫系統優化算法，從網絡的視角，指出人工免疫系統與進化算法（遺傳算法）間的關係；系統分析算法的收斂性；最後將其用於Jayaraman逆向物流網絡選址優化問題，通過試驗説明免疫優化策略的有效和可用。

第五章基本最短路徑物流網絡選址優化策略。在物流網絡最短路徑問題建模的基礎上，針對遺傳算法求解時存在的過度破壞問題，提出一種三角形表示的路徑編碼方案，並探討相應的啓發式路徑搜索策略和人工免疫系統算法，通過試驗驗證算法的性能；然後基於已獲得的最短路徑，探討基本最短路徑逆向物流網絡選址的免疫優化。

第六章正—逆向最短路徑物流網絡選址的免疫優化策略。在已建立的人工免疫系統模型的框架下，根據正—逆向最短路物流網絡選址本質上是一種混合整數優化問題，從抗體、抗原、規則集和先驗知識獲取方法集和算法等方面，系統地探討相應人工免疫系統優化策略的實現。

第七章結論與研究展望。對該書的研究內容進行系統總結，給出最終結論，指出該書的主要貢獻和創新。最後，探討該書的研究侷限與進一步的研究方向。 ^[4] 

隨着科學技術的進步和人民生活水平的提高，消費者對產品多樣化和個性化的要求越來越高，由此導致產品生命週期日漸縮短，更新換代速度加快，被人們淘汰和廢棄的物品也越來越多。與此同時，隨着公眾環保意識的日益增強，許多國家加大了環保的立法力度，開始要求生產企業對產品主命週期全過程負責，尤其是廢舊產品的回收處理。從物流的角度來看，廢舊產品的回收和重新利用形成了一種從消費者到生產者的附加物資流，這就是物流中的逆向物流。但長期以來，管理者一直將顧客退回的物品以及產品使用後的廢棄物排除在企業經營戰略之外，對這些物品沿供應鏈逆向渠道的收集、運輸和分撥——即逆向物流活動幾乎沒有引起應有的重視。直至自20世紀90年代末，逆向物流才逐漸受到國內外物流學者和企業管理者的重視。這是因為，對逆向物流的有效管理，不僅能保護環境，為企業帶來明顯的經濟效益，而且還能強化企業的競爭優勢，提高供應鏈的整體績效。基於上述背景和認知，《逆向物流網絡選址優化策略研究》深入研究了逆向物流網絡選址優化策略。 ^[5] 

針對逆向物流網絡選址的研究現狀，該書的主要工作集中在受最短路徑約束的逆向物流網絡的選址策略建模和優化問題，具體來説，有以下幾個方面：（一）提出兩種最短路徑逆向物流網絡選址模型：基本最短路徑逆向物流網絡選址策略模型和正—逆向最短路物流網絡選址策略模型。基本最短路徑逆向物流網絡選址策略模型是一整數—組合優化模型，主要考慮物流網絡中運輸約束，而正—逆向最短路物流網絡選址策略模型則進一步考慮正、逆向物流共用同一個物流網絡的情況，以及退貨量、客户需求量等物流中非確定變量的影響，是一混合整數—組合優化模型。將最短路徑約束納入逆向物流網絡選址模型，使相應模型更加符合物流實際。

（二）建立一個五元逆向物流網絡選址策略免疫優化模型。基於抗體、抗原、免疫規則集、先驗知識獲取方法集和算法五個要素，構建了用於逆向物流網絡選址優化的人工免疫系統框架。該書也從網絡的觀點討論了遺傳算法和免疫優化的區別，並且指出免疫優化不是遺傳算法的簡單改進，而是一種新的人工智能算法。Jayaraman逆向物流網絡選址問題的試驗表明，免疫優化可以獲得比遺傳算法更好的結果。遺傳算法在逆向物流網絡選址問題中有廣泛應用，將免疫優化用於這一問題，不是對遺傳算法應用的補充，而是為類似複雜管理問題提供新的解決思路，也進一步拓展了人工免疫系統的應用研究領域，還是豐富人工免疫系統框架的有益嘗試。

（三）基於三角形編碼的免疫優化策略在求解旅行商等最短路徑問題時是有效的。基於路徑編碼的遺傳算法由於交叉算子的作用，導致對父代個體變的過度破壞，從而影響了算法的效率。該書將整條路徑用三角形表示，將其作為基本模式，強調以變異為主的克隆成熟操作，從而保證了在算法求解過程中儘量保持抗體中的優秀模式，試驗表明免疫優化在求解最短路徑問題時的可用和有效性。最短路徑優化不但是最短路徑逆向物流網絡選址問題求解的必要條件，而且以旅行商問題為代表的最短路徑問題研究在管理優化中也有普遍意義。

（四）免疫優化策略可以實現最短路徑逆向物流網絡選址策略的優化。針對基本最短路徑逆向物流網絡選址問題和正—逆向最短路物流網絡選址問題，該書從問題編碼、免疫規則制定、約束條件處理以及先驗知識獲取等方面系統地探討相應的人工免疫系統模型的實現，並提出了相應的免疫優化策略。相關試驗結果表明，和遺傳算法相比，該書提出的免疫優化策略具有解決複雜逆向物流網絡優化問題的潛力。 ^[6] 

任志剛，曾就讀中國科技大學、北京大學、西安交通大學、華中科技大學，獲學士、碩士、博士學位；西安交通大學應用經濟學博士後。長期從事經濟、管理的研究和實際工作。 ^[1]