摘 要：近年來，產品更新換代速度的加快對廢舊產品逆向物流提出了更高的要求，文章針對四川的家電企業CH為研究對象，構建以混合整數線性規劃模型為基礎的逆向物流網絡模型，并采用集合覆蓋模型運用啟發式算法解決候選物流節點的選址問題?？紤]到收集點數量的隨機性，將模型中難以分析的隨機不確定因素結合仿真軟件的特點，運用一定的規則對其約束和指引實現Flexsim仿真，分析逆向物流網絡系統的處理效率及優化狀態。仿真結果表明，Flexsim仿真軟件對于不確定性因素影響下的離散事件復雜性系統的研究非常有效，繼而實現更具應用價值的逆向物流系統。
關鍵詞：逆向物流；仿真；最優化
中圖分類號：F252.19 文獻標識碼：A
Abstract： Recent years，the speed of product update has increased obviously， which gives the request for reverse logistics of waste products. Based on CH enterprise located in Sichuan province， mixed integer linear programming model is proposed for appropriate reverse logistics network model. And the location of the logistics nodes have been solved by the set covering model using henuristic algorithm. Considering the randomness of the collection points' number， the difficult part to analysis will be applied to Flexsim simulation to optimize the reverse logistics network model of TV recycling， All that will verify the validity and rationality of the logistics system construction.
Key words： reverse logistics； simulation； optimization
0 引 言
如今產品更新換代速度不斷提高，生命周期日益縮短，大量產品因功能失效而被迅速淘汰[1]。隨著家用電器逐步普及，生產量持續增加，廢舊產品的數量正在以驚人的速度上升[2]。2013年八大品種再生資源回收總值為4 817.1億元，同比下降11%，但其中廢棄電子產品卻出現最大增幅，同比增長22%。與此同時，國家已要求生產企業對產品生命周期全過程負責，為積極推動電子電器廢物的無害化、資源化處理，制定了一系列相關法規[3]。目前針對回收逆向物流網絡結構的研究基本上采用混合整數線性規劃方法進行建模求解[4-5]，其目標函數主要考慮模型運行期間的成本最低[6]，約束條件一般為庫存容量、設備數量、運輸能力以及生產處理能力，從而求出最佳廢品收集點、再加工中心、再加工制造廠、倉儲點、銷售點、填埋點。馬祖軍、代穎等研究了逆向物流系統各節點的功能，并且根據廢舊產品的種類及其回收處理方式的不同，并將逆向物流網絡的類型和結構進行了分類[7]。薛雷等通過建立混合整數線性規劃模型，構建了一個由第三方物流參與的逆向物流網絡，對家電產品回收的逆向物流網絡的設施進行選址優化[8]。
由于逆向物流網絡系統受到高度的復雜性和不確定性影響，運用混合整數線性規劃模型進行研究，很難滿足實際逆向物流系統的構建需求。計算機系統仿真的研究方法和技術對于一些不確定性因素影響下的離散事件復雜性系統研究非常有效[9-10]，而逆向物流網絡系統具有高度的系統復雜性。文章針對四川的家電企業CH為研究對象，提出適宜CH的電視回收混合整數線性規劃逆向物流模型。再根據實際情況，運用仿真方法對逆向物流網絡中的行為主體進行研究，建立模型運行規則，對混合整數線性規劃模型的輸出數據輸入仿真模型，通過隨機性驗證，對電視機回收逆向物流網絡進行校正。本文將模型與仿真相結合，分析企業逆向物流網絡的有效性，以實現更具實際意義的逆向物流系統。
1 逆向物流模型方法研究
CH逆向物流網絡主要包括以下節點：收集點、銷售點、檢測中心、再制造中心、分銷中心、處理中心。
逆向物流網絡各節點的功能如下：
收集點：通過有償或無償的方式，收集分散在各地的廢舊物品，運往處理地點；銷售點：銷售再制造和再利用的電視機；檢測中心：對回收產品的質量進行檢測，確定合適的處理方式，并據此進行分類，包括檢測、分類和倉儲等環節，早期檢測和分類可以及早識別出是否有可進入市場的二手電視機，節省對可用的電視機的運輸成本；再制造中心：對回收產品或其零部件進行處理，以獲取價值；分銷中心：將處理后的再生產品運往市場進行銷售；處理中心：對環境有危害或潛在危害的廢棄物進行妥善處理的場所，對無法再利用的廢舊產品或零部件進行銷毀。
1.1 模型假設
為了便于分析和解決問題，對電視機回收逆向物流網絡數學模型，做如下假設和簡化。該模型的建立基于如下假設：
（1）廢舊電視機收集點的回收量、各種設施的處理能力以及投資運營成本、設施之間的運輸成本都是確定已知的；
（2）檢測中心、再制造中心、廢棄物處置中心以及分銷中心的規模，處理能力是已知的；
（3）不考慮在回收處理過程中產品的損耗，即經檢驗合格的產品分為再制造產品和再利用產品，不合格的產品分為原材料和廢棄物； （4）在單位時間內廢舊產品的運輸成本已知，不受市場變化的影響，且只與運輸量、運輸距離有關，不考慮設施建設和管理成本；
（5）各種設施選址只在地理位置已知的一些備選地點中進行選擇；
（6）檢測中心和再制造中心的產品送往分銷中心為終端，為正向物流，文章不考慮。
1.2 確定條件下逆向物流網絡混合整數線性規劃模型建立
1.3 隨機條件下逆向物流網絡模型仿真優化
Flexsim仿真軟件采用了面向對象技術，并具有3D顯示功能，是用來對生產制造、物料處理、物流、交通、管理等離散時間系統進行仿真的軟件產品，對于不確定性因素影響下的離散事件復雜性系統的研究非常有效。文章將用Flexsim解決CH的電視機回收逆向物流網絡模型仿真優化。為了便于分析和解決問題，對于逆向物流網絡仿真模型（如圖2所示），該模型的建立基于如下假設：
（1）收集點回收數量與時間服從隨機分布；
（2）各物流節點的處理能力是已知的；
（3）檢測中心通過處理送往分銷中心的廢舊品數量百分率是確定的，再制造中心處理廢棄物的百分率是確定的；
（4）檢測中心和再制造中心的產品送往分銷中心為終端。
由于仿真模型是通過運用計算機程序語言建立的一種虛擬現實的模型，在模型建立的過程中需要運用一定的規則去對其約束和引導，以期能夠實現需要的結果。在文章所建立的模型中，運用以下規則對其進行約束。
2 電視機回收逆向物流網絡優化實證分析
2.1 電視機回收逆向物流網絡數據
根據四川省行政區域劃分，將其劃分為21個不同區域，可知攀枝花、涼山、甘孜、阿壩這4個行政區域與其他省相隔較近，且相對人口密度小，CH公司將這4個區域的電視機供應劃分在其他區域，因此文章暫對這4個行政區域不予考慮。設每個行政區域為一個收集點，負責回收廢棄的電視機。
根據四川省年鑒及相關資料，各行政區域的人口及所占的比例推算得到的各區域的平均年廢棄量（如表1所示）。
CH在成都、內江、南充設有3個區域配送中心（Regional Distribution Center， RDC），可知CH的分銷中心地址為成都、內江、南充。綿陽作為CH的生產基地，并設有再制造中心，從電視機回收逆向物流網絡及各物流節點的功能分析，假設處理中心靠近再制造中心，即假設建在綿陽。檢測中心需識別是否有可進入市場的二手電視機，節省可用的電視機的運輸成本，但檢測和分類需要昂貴的設備，地方設置有限，且待選的檢測中心要滿足服務要求，因而須權衡三者關系，CH公司目前規劃將在四川設3個檢測中心。根據收集的CH公司再制造的相關數據可知各物流節點的成本、能力限制（如表2所示）。
本案例各節點設施間的運輸成本采用重型卡車，重型卡車的裝載容量為：15噸；運輸費用：0.5元/噸公里。電視機平均重量為：30Kg/臺。
假設收集點收集的電視機經檢測中心檢測有60%的電視機只要經過簡單的處理就可以進入分銷中心，40%的電視機需要進入再制造中心進行拆解、專業處理、再制造。再制造中心的處理廢舊電視機有30%的量是要進入處理中心進行機械處理、地下掩埋或焚燒等處理。
2.2 確定條件下CH逆向物流網絡規劃
公司擁有較完整的銷售網絡（收集點）、分銷中心、再制造工廠，以及成熟的電子垃圾處理工藝?；贑H公司現有的資源，文章主要討論如何在待選的檢測點建立最佳檢測點以及逆向物流網絡中各種設施節點間的理論最優流量，以實現成本最小化。
2.2.1 物流節點選址
集合覆蓋模型適用于商業物流系統，是以最小代價將某一集合利用其若干子集加以覆蓋。由于案例約束條件較多，文章運用啟發式算法求解可保證得到可行解，以便確定候選檢測點位置。
本文假設最大的服務半徑為200KM，各點的容量能力不限。通過分析，檢測點建議在綿陽、成都、內江、南充這4個候選地選擇。
2.2.2 模型求解
將以上相關數據帶入數學模型，運用Lingo軟件建模求解。通過計算分析最優解，本文建議在成都、內江、南充設立檢測中心。計算得到各物流路徑上運輸量（單位：萬臺）如圖3所示。
得到總成本最小為：2.754799×1010元。
2.3 隨機條件下模型仿真
根據仿真規則，將在確定的假設條件下進行無量綱化處理（統一折算為萬臺/年），并假設各收集點的廢舊電視機的產生服從正態分布，均值如表3所示，標準偏差為2，使用隨機數流1。
各物流節點的能力限制如表4所示。
并假設檢測中心的處理時間為1.5。再制造中心的處理時間為0.5。
通過導入現有的實體，建立連接，實體布局圖如圖4所示。運行3 000次，文章分別提取150次，500次，600次，750次，1 000次，1 500次，2 000次，2 500次，3 000次的狀態。
統計分析發現，新建物流節點檢測中心成都的處理能力需要提高，而內江的處理能力有空閑狀態，因此在構建檢測中心時需要對兩者的能力重新分配，由于受到各收集點的數量產生的隨機性影響，檢測中心的處理效率處于不穩定狀態，且呈下降趨勢，如圖5所示。因此需要對系統收集點的廢舊電視機的產生進行有效預測，保證檢測中心的運轉通暢，從而使得整個逆向物流系統處于穩定運行狀態。
3 總 結
隨著經濟的不斷發展和電視機的不斷普及應用，對廢舊電視機的回收與再利用已經成為一個必須面對的嚴峻問題。電視機回收逆向物流的運作效率直接依賴和受限于逆向物流網絡結構，在廢舊電視機的逆向物流中，確定逆向物流網絡的結構，并對其有效性進行分析，是極其重要的工作。
電視機回收逆向物流網絡規劃的主要困難在于系統中電視機的回收數量、各種設施的建設成本和營運成本等參數都具有不確定性。文章提出了混合整數線性規劃模型與離散事件的系統仿真結合的方法，解決了電視機回收逆向物流網絡優化問題。文章采用混合整數線性規劃模型確定了最優檢測中心和各種設施節點間的理論最優流量，并針對混合整數線性規劃模型中難以分析的隨機不確定因素進行考慮，運用Flexsim仿真軟件實現仿真，達到電視機回收逆向物流網絡模型優化?？傮w上講，文章研究出發點是具有實際應用價值的，對于構建我國區域廢舊電視機回收逆向物流網絡具有一定的適用性。
參考文獻：
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