碳排放约束下生产与路径集成优化问题及其算法研究

Integrated optimization of production routing problem under the restriction of carbon emission is a key point for modern logistics management, and a key foundation of low carbon logistics. This proposed research aims to explore the method of low carbon integrated optimization for production routing problem, based on carbon emission regulation, mixed fleet with low emission vehicles, and reversed logistics management, by utilizing the modeling approach of mixed integer programming, robust optimization and stochastic programming, and thereby perfect the theory of integrated optimization for production routing problem. First, integrated optimization of production routing problems under carbon emission regulation are proposed, and the carbon footprints in the integrated decision of production inventory and routing are analyzed thoroughly. Deterministic, stochastic and dynamic mathematical programming models are established and corresponding exact algorithms and heuristics are designed. Secondly, the production and mixed fleet routing problems with low emission vehicles as well as their algorithms are investigated. Thirdly, the production routing problems in the system of re-manufacturing reversed logistics as well as their algorithms are studied. Finally, the prototype system of integrated optimization for production routing is designed and tested according to the empirical study and the results of the models, to guide the management practice of logistics and popularize the theory and method of low carbon integrated optimization for production routing..This research conforms to the trend of low carbon and integration for logistics industry, helps to promote the method of integrated optimization for production routing in modern logistics management, and helps to provide a brand new approach to logistics management theory and method.

碳排放约束下的生产与路径集成优化是现代物流管理的重要内容，也是实现低碳物流的重要基础。本研究利用混合整数规划、鲁棒优化、随机规划建模方法，探索基于碳排放规制、低排放车辆和逆向物流管理的生产与路径低碳集成优化方法，在此基础上完善生产与路径集成优化理论。首先，提出碳排放规制下的生产与路径问题，深入分析生产、库存和配送集成决策中的碳排放足迹，建立确定、随机和动态随机型数学规划模型，并设计相应的确切算法与启发式算法。其次，研究生产与低排放车辆混合车队路径选择问题及其算法。然后，研究再制造逆向物流系统中的生产与路径问题及其算法。最后，根据实证研究和模型运行结果，设计生产与路径集成优化的原型系统，并进行检验，用以指导管理实践并推广生产与路径低碳集成优化的理论与方法。本研究符合我国物流业低碳化发展趋势，有助于促进生产与路径集成优化方法在现代物流管理中的应用，有助于物流管理理论与方法的创新。

结合“十三五”时期我国经济“中高速”增长“新常态”下物流业发展面临碳排放约束和应对雾霾等空气质量问题的挑战，本项目围绕“以系统科学思想为指导，综合运用整数规划理论、组合优化理论与参数化建模方法，建立完备的模型及其算法，并建立原型系统进行检验”的思路，从降低碳排放视角对生产与路径集成优化问题进行研究。本项目主要围绕五个问题进行了研究：（1）研究了碳排放限额与交易机制下生产与路径集成优化问题；（2）研究了易腐品的生产与路径集成优化问题；（3）研究了考虑逆向物流与再制造的生产与路径集成优化问题；（4）研究了带时间窗口的生产与路径集成优化问题；（5）研究了多产品生产与路径集成优化问题。研究主要结论表明：（1）在有碳排放限制的情况下，集成优化在运营成本和碳排放水平方面优于单独优化。但集成优化的运营成本和碳排放水平对碳价格的变化更为敏感。当运输成本增加时，以生产、库存和运输路线集成优化为运营目标的企业或供应链可能对碳价格的平均变化更为敏感。运营规划周期较短的企业或供应链往往对碳限额和交易监管更加敏感。如果销售损失的单位成本较高，那么企业或供应链往往对碳价格的变化不那么敏感。（2）如果基准腐化率保持不变，那么总成本就会随着库存成本基准率增加而增加。然而，当库存成本基准率保持恒定时，总成本意外地随着基准腐化率增加而增加。如果我们不考虑库存腐化的环境影响，忽略处置成本，最优决策会导致更多的腐化库存和更低的库存持有成本。将库存腐化的环境影响纳入易腐品生产路径问题的框架将导致更合理的库存管理实践。（3）在闭环生产路径问题中，单位制造成本和再制造成本的绝对值并不影响制造和再制造决策。再制造的好处随着运输成本的增加而下降。再制造的好处随着库存成本降低而下降。（4）再制造活动主要受制于再制造能力。然而，当制造和再制造活动的平衡以及库存管理和车辆路径选择决策达到最佳时，额外的再制造能力是不必要的。