LS物流公司城市社區(qū)超市配送路徑優(yōu)化研究論文(DOCX 40頁).docx

分 類 號： 密 級：論文編號： 學(xué) 號：52141210103重慶理工大學(xué)碩士學(xué)位論文LS物流公司城市社區(qū)超市配送路徑優(yōu)化研究研 究 生: 孫會龍指 導(dǎo) 教 師： 何開倫教授學(xué) 位 類 型： 學(xué)術(shù)學(xué)位學(xué) 科 專 業(yè)： 管理科學(xué)與工程研 究 方 向： 現(xiàn)代供應(yīng)鏈與物流工程培 養(yǎng) 單 位： 管理學(xué)院論文完成時間： 2016年11月25日論文答辯日期： 201X年X月X日Category Number： Level of Secrecy：Serial Number ： Student Number：51312100103Masters Dissertation of Chongqing University of Technology Study on the Recycling Network System of Waste Electrical and Electronic Equipment in Chongqing Postgraduate: Cheng ChuangyeSupervisor: Professor He KailunDegree Category： Academic DegreeSpecialty: Management Science and EngineeringResearch Direction: Modern Supply Chain and Logistics EngineeringTraining Unit: Institute of ManagementThesis Deadline: March 25, 2016Oral Defense Date: May xx, 201x學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明及使用授權(quán)聲明重慶理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果、作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的集體和個人，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人承擔(dān)本聲明的法律后果。作者簽名： 日期： 年 月 學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)重慶理工大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于（請在以下相應(yīng)方框內(nèi)打”）： 1.保密，在 年解密后適用本授權(quán)書。2.不保密。作者簽名： 日期： 年 月 日導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日摘要摘要關(guān)鍵詞：電子廢棄物；回收網(wǎng)絡(luò)；逆向物流；層次分析法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VIIABSTRACTAbstractThe main conclusions of this paper include: Chongqing electrical and electronic waste growth with an average annual growth rate of 17.31 percent in the next decade. It proposed four network modes for electrical and electronic waste recycling network system in Chongqing That is, establishing a recycling point for each township; setting up a storage station for each county; and building a processing center in Jiulongpo, Bishan, Fuling, Wanzhou of Chongqing; and establishing a disposal site in Bishan, Wanzhou of Chongqing .Key words：Electronic Waste; Recycling Network; Reverse Logistics; Analytic Hierarchy Process; Neural Network目錄目錄摘要IAbstractIII目錄V1 緒論11.1研究背景及意義11.1.1 研究背景11.1.2 研究意義21.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及述評31.2.1 電子電器廢棄物產(chǎn)生量預(yù)測研究31.2.2 電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系研究41.2.3 電子電器廢棄物回收處理運營模式與政策建議研究51.3 研究目標(biāo)、研究內(nèi)容與創(chuàng)新點61.3.1 研究目標(biāo)61.3.2 研究內(nèi)容71.3.3 創(chuàng)新點71.4研究方法與技術(shù)路線81.4.1 研究方法81.4.2 技術(shù)路線82 電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系理論基礎(chǔ)112.1相關(guān)概念112.1.1 電子電器廢棄物112.1.2 電子電器廢棄物回收體系112.1.3 電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系112.2回收網(wǎng)絡(luò)體系理論基礎(chǔ)122.2.1 循環(huán)經(jīng)濟(jì)122.2.2 逆向物流122.2.3 生產(chǎn)者延伸責(zé)任制133 重慶市電子電器廢棄物總量預(yù)測153.1 重慶市電子電器廢棄物總量預(yù)測的基本思路與方法選擇153.1.1 重慶市電子電器廢棄物總量預(yù)測的基本思路153.1.2 重慶市電子電器廢棄物總量預(yù)測的方法選擇173.2 重慶市電子電器廢棄物總量預(yù)測的具體過程與結(jié)果193.2.1 電子電器產(chǎn)品保有量及新增量的估算及預(yù)測193.2.2 各類電子電器產(chǎn)品的使用年限及其廢棄年限的確定233.2.3 電子電器廢棄物產(chǎn)生量與總量的估算和預(yù)測243.3 重慶市電子電器廢棄物總量的空間分布254 重慶市電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系設(shè)計274.1 回收網(wǎng)絡(luò)體系設(shè)計的基本原則和總體思路274.1.1 基本原則274.1.2 總體思路274.2 回收網(wǎng)絡(luò)體系的基本構(gòu)成及功能284.2.1 回收集成284.2.2 處理集成294.3 回收集成的設(shè)計304.3.1 基于AHP的模糊綜合評價模型的基本理論304.3.2 基于AHP的模糊綜合評價模型的建立324.3.3 基于AHP的模糊綜合評價模型的具體實現(xiàn)過程344.3.4 基于AHP的模糊綜合評價模型的結(jié)果分析384.4處理集成的設(shè)計384.4.1 基于成本最小化的區(qū)位選址模型的基本理論394.4.2 基于成本最小化的區(qū)位選址模型的建立404.4.3 基于成本最小化的區(qū)位選址模型的具體實現(xiàn)過程414.4.4 基于成本最小化的區(qū)位選址模型的結(jié)果分析444.5 重慶市電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系的模式總結(jié)465 發(fā)展重慶市電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)的建議495.1運行模式495.1.1 責(zé)任主體495.1.2 回收模式495.2對策建議505.2.1完善法律法規(guī)和制度建設(shè)，保障回收網(wǎng)絡(luò)順利開展505.2.2發(fā)展專業(yè)化處置企業(yè)，提高回收網(wǎng)絡(luò)的周轉(zhuǎn)效率505.2.3建立專門的管理機制和監(jiān)督機制，提高回收網(wǎng)絡(luò)的透明度515.2.4加大政策扶持力度，保障回收處理企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益515.2.5提高消費者環(huán)保意識，調(diào)動公眾參與的積極性526 結(jié)論與展望536.1 結(jié)論536.2 展望54致謝55參考文獻(xiàn)57個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果613 重慶市電子電器廢棄物總量預(yù)測 1 緒論1.1研究背景及意義隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，物流發(fā)展迅速，物流企業(yè)之間的競爭日益激烈，合理地控制物流成本已經(jīng)成為物流企業(yè)生存的根本。而運輸成本占物流企業(yè)的成本為40%左右，如何優(yōu)化配送路徑進(jìn)而減少運輸成本對提高企業(yè)的競爭力非常重要。LS物流公司的配送對象為重慶100多家社區(qū)超市，消費品一般是指購買頻率較高、使用期限較短、消費規(guī)模較大的日用產(chǎn)品。社會消費品零售總額的快速上漲催生了對消費品物流的廣泛需求。由于消費品自身的特點，其物流配送也呈現(xiàn)出與其他行業(yè)物流差異化的特點：小批量、多品種、高頻率，季節(jié)波動頻繁，對質(zhì)量和速度的要求高，物流的配送環(huán)節(jié)多且復(fù)雜性高。然而，也正因其服務(wù)于人民生活的剛性需求，消費品物流始終是社會的基礎(chǔ)性物流和長盛不衰的發(fā)展熱點。車輛路徑問題（VRP）涉及到很多學(xué)科，如運籌學(xué)、計算機領(lǐng)域、交通運輸、物流管理等，具有很強的應(yīng)用前景，在對社區(qū)超市配送過程中，選擇合適的路線，是配送企業(yè)首要的任務(wù)。VRP又稱車輛調(diào)度問題，通?？梢悦枋鰹閷τ诓煌姆?wù)客戶，組織合適的配送路線，在貨物需求量、服務(wù)時間、車輛容量的前提下，達(dá)到優(yōu)化的目標(biāo)（如路程最短、使用車輛少、時間少等）。一般認(rèn)為不涉及時間的配送是路徑問題，涉及時間的是調(diào)度問題。目前，城市社區(qū)超市配送路徑存在諸多問題，首先，一家城市社區(qū)超市配送公司如LS物流公司配送的中心是固定的，并且配送車輛基本固定，而社區(qū)超市對配送的需要量是動態(tài)的，有時多有時少，這就加大了配送的費用和難度。其次，個別社區(qū)超市不是24小時營業(yè)，運輸?shù)牡纳唐罚ㄈ缗Ｄ?、速食品）有一些時間限制，而每一輛配送車有一定的載重量限制和最大路程限制，在滿足客戶需求的同時又必須返回出發(fā)的配送中心。這就加大了配送路徑選擇的難度。城市社區(qū)超市配送路徑問題突出，一個合理的配送路徑是配送企業(yè)保證服務(wù)質(zhì)量和增加利潤的根本。本文通過優(yōu)化配送路徑，進(jìn)而利用數(shù)學(xué)模型建模，遺傳算法在MATLAB上編程，設(shè)計路徑優(yōu)化的線路，進(jìn)而為企業(yè)配送問題提供相關(guān)的配送路線，減少配送企業(yè)的運輸費用和提高物流企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及述評1.2.1 城市社區(qū)超市配送路徑優(yōu)化車輛路徑問題現(xiàn)狀 車輛路徑問題一直是研究領(lǐng)域的熱點問題。車輛路徑問題由Dantzig 和Ramser（1959）首先提出來，在近50多年，各個研究領(lǐng)域都對它非常重視，如物流管理、運籌學(xué)、計算機應(yīng)用等，這些領(lǐng)域的專家學(xué)者對車輛路徑問題進(jìn)行深入研究并取得了很多研究成果，對不同的車輛路徑問題建立相對的數(shù)學(xué)模型，并且提出了精確算法和啟發(fā)式算法等，尤其是現(xiàn)代啟發(fā)式算法，對車輛路徑問題的解決有著重要作用。Lenstra J.K和Rinooy K(1981)的論文證明車輛路徑問題屬于NP問題。Thangiah(1995)運用啟發(fā)式算法的遺傳算法來得到帶時間窗的車輛路徑問題的次優(yōu)解，進(jìn)一步地優(yōu)化路徑，取得了比較理想的實驗結(jié)果。Alvarenga和 Mateus（2004）運用兩階段遺傳算解決帶時間窗的路徑優(yōu)化問題，得出比較好的優(yōu)化路線。Homber和 Gehring（2005）運用混合兩階段優(yōu)化算法，得出次優(yōu)的優(yōu)化路徑。Pisinger和Ropke（2007）針對大規(guī)模車輛路徑問題，把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為普通的送貨問題，實驗結(jié)果證明了該放方法可以有效地解決大規(guī)模車輛路徑問題。衛(wèi)田運用NSGA方法對多目標(biāo)車輛路徑問題進(jìn)行求解，通過實例證明了算法的有效性。唐建通過遺傳算法解決動態(tài)車輛路徑問題，通過與其他算法作對比，證明了遺傳算法的高效性。李兵針對動態(tài)路徑問題提出虛擬路徑來規(guī)劃和優(yōu)化車輛路徑。趙建有利用節(jié)約法對。楊進(jìn)通過蜂窩算法對帶時間窗車輛路徑問題進(jìn)行求解，通過實驗驗證了算法有效性。胡明偉利用v+編寫遺傳算法程序?qū)ε渌拖到y(tǒng)路徑優(yōu)化進(jìn)行設(shè)計，通過算例驗證了遺傳算法在大規(guī)模路徑問題的有效性。王海賓用過遺傳算法解決多車場多目標(biāo)開放式物流路徑問題，通過實例驗證了遺傳算法的有效性。張建強利用禁忌搜索對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，增加了遺傳算法的收斂性，避免了早熟出現(xiàn)。李峰利用遺傳算法對貨物配送時變問題進(jìn)行研究，通過二次規(guī)劃配送路徑，有效地解決了實際問題。陸琳對隨機客車車輛路徑問題進(jìn)行求解，結(jié)果表明蟻群算法在解決此類問題的有效性。魏明利用離散粒子群算法求解車輛路徑問題。張景玲通過預(yù)優(yōu)化和實時優(yōu)化對多車型動態(tài)需求車輛路徑進(jìn)行優(yōu)化。吳潔明用蟻群算車輛路徑優(yōu)化。王征采用聚類方法首先完成客戶分配，讓后利用改進(jìn)型鄰域搜索算法對多車輛帶時間窗車輛路徑問題進(jìn)行求解。范靜利用鄰近法以及最廉價插入法對客戶滿意度同時收發(fā)車輛路徑問題進(jìn)行求解，并通過實例對不同參數(shù)的情況進(jìn)行比較。李琳通過蟻群算法求解帶時間窗的車輛路徑問題。王君利用禁忌搜索算法求解模糊預(yù)約時間的車輛路徑問題。凃偉利用Voronoi對于大規(guī)模物流車輛路徑進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果顯示可以快速解出初始解。毛敏采用啟發(fā)式算法對連鎖超市車輛配送路徑進(jìn)行優(yōu)化。石兆，符卓通過禁忌搜索法對連鎖門店配送路徑進(jìn)行優(yōu)化。陳迎欣利用遺傳算法，并用MAT軟件求解，對車輛路徑進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)行仿真，驗證了改進(jìn)蟻群法的有效性和可行性。趙燕偉利用兩階段法求解多目標(biāo)隨機車輛路徑問題，第一階段利用量子進(jìn)化算法，第二階段通過粒子算法進(jìn)行求解。韓雪梅利用改進(jìn)節(jié)約法對連鎖性商業(yè)企業(yè)的配送庫存進(jìn)行優(yōu)化。張迅利用集束算法對帶有世家你床的快遞進(jìn)行路徑優(yōu)化。熊浩采用旅行商策略，對配送顧客進(jìn)行分批處理，優(yōu)先安排不能延遲的顧客，實例驗證了方法的有效性。王君采用多目標(biāo)基因算法求解車輛路徑問題，實驗表明了該方法的有效性。凃偉利用Voronoi和模擬退火機制對武漢大規(guī)模車輛路徑進(jìn)行求解，結(jié)果顯示減少了運輸時間，提高了物流效率。谷煒針對零售業(yè)配送采用先分組后排程兩階段啟發(fā)式算法求解，在GIS上設(shè)計開發(fā)系統(tǒng)對商品零售業(yè)配送路徑進(jìn)行優(yōu)化，驗證了混合智能優(yōu)化算法的有效性和優(yōu)越性。李遠(yuǎn)遠(yuǎn)利用掃描改進(jìn)節(jié)約法對配送路徑進(jìn)行優(yōu)化并提出相關(guān)建議。吳麗英，胡祥培以燃料消耗率優(yōu)化目標(biāo)，通過降低燃料消耗來優(yōu)化路徑。吳天羿，許繼恒設(shè)計了改進(jìn)遺傳法對軍事物流進(jìn)行路徑優(yōu)化，通過實驗仿真，證明了有效性。侯玉梅采用自適遺傳算法，通過MATLAB進(jìn)行編程，生成優(yōu)化方案求解車輛路徑問題，并與掃描法對比，張明了遺傳算法具有一定的優(yōu)勢。陳玉光對優(yōu)化車輛路徑降低油耗進(jìn)行研究并用實例證明了方法的有效性。徐云口利用貪心，環(huán)。劉云利用單親遺傳法與基本蟻群算法結(jié)合，完成總路徑最小和車輛數(shù)最少的目標(biāo)。楊翔對模糊時間窗車輛路徑問題進(jìn)行求解。葉勇利用狼群算法對。1.2.2 電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系研究從以上學(xué)者的研究中可以看出，由于電子電器廢棄物處理工作的社會效益顯著，單純考慮成本收益的定量方法不能完全適用回收網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建，因此將定性分析和定量分析結(jié)合是目前研究電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)的主要方法，比如將定性分析轉(zhuǎn)化為定量分析的模糊綜合評判方法以及基于總成本角度考量的數(shù)學(xué)模型等。而這些模型又因不同的學(xué)者考慮的影響因素和成本項目不同，導(dǎo)致模型計算得出的回收網(wǎng)絡(luò)結(jié)論具有較大的差異。1.2.3 電子電器廢棄物回收處理運營模式與政策建議研究上述學(xué)者對電子電器廢棄物的回收模式進(jìn)行了詳細(xì)的探討，諸如生產(chǎn)商回收模式、專業(yè)第三方企業(yè)回收模式、聯(lián)合回收模式等各種模式下的優(yōu)缺點，并經(jīng)過模型或?qū)Ρ确治龅贸鲎顑?yōu)模式的結(jié)論，然而各位學(xué)者研究的結(jié)論因其關(guān)注的角度不同而截然相反。另外從政策建議上，不同學(xué)者也有不同的建議，比如從政策法律角度、從市場監(jiān)管角度、從回收處理技術(shù)角度、從政府補貼角度等等，這些研究為本文研究重慶市發(fā)展電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系提供了較大的參考價值。另外，從以上的文獻(xiàn)綜述中可以看出，各學(xué)者的研究主要針對上海市、北京市、天津市、深圳市以及全國范圍內(nèi)的電子電器廢棄物進(jìn)行產(chǎn)生量預(yù)測和回收網(wǎng)絡(luò)體系的構(gòu)建，但對于重慶市電子電器廢棄物的回收處理和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的相關(guān)研究幾乎屬于空白，而重慶市作為中國直轄市之一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，電子電器廢棄物的產(chǎn)生量呈快速增長趨勢，因此對于重慶市電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系的研究填補了各位學(xué)者區(qū)域研究的空白。1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點1.3.2 研究內(nèi)容本論文在以LS物流公司城市社區(qū)配送的問題的基礎(chǔ)，分析了解決配送問題四種情況，主要研究內(nèi)容如下：（1）緒論。首先分析了城市社區(qū)超市配送路徑問題的現(xiàn)狀與問題，引入本文研究的背景和意義，通過對國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)的研究，了解國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的最新研究成果，明確研究目的、研究內(nèi)容、研究方法和技術(shù)路線。 （2）LS物流公司社區(qū)超市運作現(xiàn)狀與問題。通過對LS物流公司對城市社區(qū)超市的配送現(xiàn)狀進(jìn)行分析，了解研究對象的基本情況，并從配送現(xiàn)狀中找到存在的問題。（3）城市社區(qū)超市配送車輛路徑問題概述和遺傳算法原理。主要通過車輛路徑問題相關(guān)理論概述和遺產(chǎn)算法原理的分析，設(shè)計出配送路徑問題的數(shù)學(xué)模型。（4）實例分析。利用遺傳方法解決LS物流公司的實際配送問題。設(shè)計四種任務(wù)的優(yōu)化方案，并在MATALAB上編程。四種方案包括:基于旅行商為基礎(chǔ)的臨時任務(wù)；考慮車輛行程和最大載重量的常規(guī)任務(wù)；考慮時間窗的臨時任務(wù)；雙配送中心的常規(guī)任務(wù)。（5）為LS物流公司社區(qū)超市配送提出路徑優(yōu)化建議。根據(jù)遺傳算法的解決方案的優(yōu)越性為配送路徑優(yōu)化提供相關(guān)的建議并展望未來發(fā)展趨勢。1.3.3 創(chuàng)新點本論文通過分析LS物流公司社區(qū)超市配送路徑中的現(xiàn)狀與問題。主要創(chuàng)新點如下：（1）在車輛路徑問題的研究中，首次將常規(guī)任務(wù)和臨時共同分析，構(gòu)建了多種情景下的車輛路徑優(yōu)化方案。由于實際配送過程中會出現(xiàn)多種情況，研究一種情況不足以解決實際問題，本文構(gòu)建多種情景的解決模型，把雙配送中心問題轉(zhuǎn)化為單配送中心問題，在解決車輛路徑優(yōu)化實際問題的過程，有效性和準(zhǔn)確性有了較大提高。（2）。1.4研究方法與技術(shù)路線1.4.1 研究方法本論文通過廣泛查閱相關(guān)文獻(xiàn)，采用多種研究方法對LS物流公司社區(qū)超市配送路徑優(yōu)進(jìn)行深入研究。主要采用的研究方法有：（1）文獻(xiàn)研究法：在大量閱讀和梳理車輛路徑問題、電子廢棄物產(chǎn)生量預(yù)測模型、電子廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建等文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行論文的撰寫。（2）實地調(diào)研法：本論文依托LS物流公司城市社區(qū)超市配送路徑優(yōu)化橫向項目，通過到LS物流公司進(jìn)行調(diào)研，對配送人員進(jìn)行訪談，了解其配送模式，并得到一些配送路徑數(shù)據(jù)和相關(guān)資料。（3）數(shù)學(xué)建模法。在配送路徑優(yōu)化上，本文采用遺傳算法對LS物流公司社區(qū)超市配送路徑進(jìn)行優(yōu)化；等。1.4.2 技術(shù)路線在總結(jié)城市社區(qū)超市車輛配送路徑現(xiàn)狀與問題的基礎(chǔ)上，通過數(shù)學(xué)建模，利用遺傳算法對路徑優(yōu)化，然后用MATALAB編程，最后對配送問題的四種情況進(jìn)行路線優(yōu)化，最后為社區(qū)超市配送提供相關(guān)建議。具體技術(shù)路線如圖1.1所示。圖1.1 技術(shù)路線2 車輛路徑問題概述和遺傳算法原理2.1車輛路徑問題概述2.1.1 旅行商問題旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP）又譯為旅行推銷員問題、貨郎擔(dān)問題，簡稱為TSP問題，是最基本的路線問題，該問題是在尋求單一旅行者由起點出發(fā)，通過所有給定的需求點之后，最后再回到原點的最小路徑成本。最早的旅行商問題的數(shù)學(xué)規(guī)劃是由Dantzig（1959）等人提出。TSP是車輛路徑問題的最基礎(chǔ)模型，是著名的NP問題，也是運籌學(xué)研究的重點之一。TSP可以復(fù)雜化變化為多個旅行商問題，把每個旅行商看做配送車輛，加上裝載限制，就可以看做普通的車輛路徑問題（VRP），繼續(xù)增加條件限制，就演變?yōu)楦鞣N類型的車輛路徑問題。2.1.2 車輛路徑問題（VRP）定義Dantzig 和Ramser首先提出VRP，VRP又叫做車輛調(diào)度問題，一般可以表述為：對于一系列配送中心和配送對象。組織合適的配送路線，使車輛有序地配送，在一些前提條件下（如客戶的需求量、發(fā)貨量、配送時間、車輛最大裝載量和最大車輛最大配送距離），達(dá)到一些目標(biāo)（配送路徑最短、時間花費最少、配送車輛數(shù)量最少）。一般認(rèn)為，沒有時間約束的是路徑問題，有時間約束的是調(diào)度問題。通過車輛路徑問題的概念可以知道，它包括以下基本要素：（1）配送中心，指接受并處理末端用戶的訂貨信息，對上游運來的多品種貨物進(jìn)行分揀，根據(jù)用戶訂貨要求進(jìn)行揀選、加工、組配等作業(yè)，并進(jìn)行送貨的設(shè)施和機構(gòu)。是從供應(yīng)者手中接受多種大量的貨物，進(jìn)行倒裝、分類、保管、流通加工和情報處理等作業(yè)，然后按照眾多需要者的訂貨要求備齊貨物，以令人滿意的服務(wù)水平進(jìn)行配送的設(shè)施。（2）配送對象，指物流配送車輛所到達(dá)的各個卸貨點，如社區(qū)超市、連鎖店、倉庫等。本文的配送對象是社區(qū)超市，也可以稱為各個連鎖商店。配送量多少由社區(qū)超市的需求量決定，（3）車輛，指配送貨物的運輸工具，車輛有最大行駛距離和最大裝載量限制，配送車輛的數(shù)目由客戶的需求量和車輛最大裝載量決定；配送車輛的路線由車輛最大行駛距離和客戶位置決定。（4）配送網(wǎng)路，由配送端（配送中心、客戶）和弧組成?；〉膶傩园ㄜ囕v行駛的方向、權(quán)值和車輛流量限制等，弧的權(quán)值包括車輛行駛的距離、車輛運行的時間和相關(guān)成本等。（5）貨物，指我國交通運輸領(lǐng)域中的一個專門概念.交通運輸領(lǐng)域?qū)⑵浣?jīng)營的對象分為兩大類,一類是人,一類是物,物的這一類統(tǒng)稱為貨物。在本文中，指城市社區(qū)超市配送的貨物。（6）限定條件，指客戶所需要的貨物的種類、數(shù)量；客戶對時間的要求；車輛的通行時間；車輛的最大行駛距離（指來回的總距離）和最大載貨量。（7）車輛路徑的優(yōu)化目標(biāo)，指通過路徑優(yōu)化要達(dá)到的目的，如油耗量最少、路徑最短、時間合理、客戶滿意等。2.1.3 車輛路徑問題的基本類型車輛路徑問題概念出現(xiàn)后，國內(nèi)外學(xué)者對VRP進(jìn)行了多種分類。根據(jù)研究重點的不同，VRP可以產(chǎn)生很多模型，這些模型有不同的分類方式?？傮w來說有以下分類：（1） 根據(jù)車場（配送中心、倉庫等）劃分，分為多車場和單車場問題。本文了研究單配送中心車輛路徑問題，即所有車輛從一個配送中心出發(fā)；也研究了多配送中心為題，即雙配送中心車輛路徑問題，車輛從兩個配送中心出發(fā)。（2） 根據(jù)配送車輛的型號劃分，可以分為單車型車輛路徑問題和多車型車輛路徑問題，本文重點研究單車型車輛路徑問題。（3） 根據(jù)客戶對車輛達(dá)到時間來劃分，可以分為無時間要求的車輛路徑問題和帶時間窗的車輛路徑問題。帶時間窗的車輛路徑問題又可以分軟時間窗問題和硬時間窗問題，硬時間窗車輛路徑問題對時間要求非常嚴(yán)格，必須在指定時間到達(dá)配送收貨點，早到或者晚到都會被拒絕；軟時間窗車輛路徑問題要求配送車輛在客戶要求的時間范圍內(nèi)到達(dá)，在規(guī)定范圍提前到或者遲到，則需要承擔(dān)一定的懲罰費用。本文主要研究無時間限制的車輛路徑問題和軟時間窗車輛路徑問題。（4） 按照車輛載重情況劃分，可以分為滿載和非滿載車輛路徑問題。本文主要研究兩者的混合裝載問題，即盡量滿載，可以出現(xiàn)非滿載情況。（5） 按照配送任務(wù)劃分，可以分為送貨配送，收貨配送，送貨和收貨同時進(jìn)行的車輛路徑問題。（6） 按照配送車輛是否返回配送中心劃分，可以分為封閉式車輛路徑問題（配送車輛從配送中心出發(fā)并且返回配送中心）和開放式車輛路徑問題（配送車輛從配送中心出發(fā)但是不返回配送中心）。本文重點研究封閉式車輛路徑問題。2.1.3 車輛路徑問題的求解算法車輛路徑問題屬于NP問題，求解該問題的算法主要是精確算法和啟發(fā)式算法。精確算法是通過有限計算和推理得到的路徑優(yōu)化問題的最優(yōu)解算法，一般包括割平面算法、動態(tài)規(guī)劃算法、網(wǎng)絡(luò)流法等。啟發(fā)式算法是通過對以往經(jīng)驗的總結(jié)歸納或者通過實驗仿真來解決問題的方法，啟發(fā)式算法不是最求最優(yōu)解，而是相對滿意的次優(yōu)解。啟發(fā)式算法一般包括傳統(tǒng)啟發(fā)式算法和現(xiàn)代啟發(fā)式算法。傳統(tǒng)啟發(fā)式算法主要有節(jié)約算法、插入算法、兩階段啟發(fā)式算法、掃描算法等；現(xiàn)代啟發(fā)式算法主要有遺傳算法、禁忌搜索算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、量子進(jìn)化算法等。2.2遺傳算法概述遺傳算法是一種在自然選擇和生物進(jìn)化的基礎(chǔ)上，運用計算機模擬生物群在自然進(jìn)化過程中基因的選擇、交叉、變異，進(jìn)而香型的一種智能優(yōu)化搜索算法。2.2.1 遺傳算法的相關(guān)概念1、基因在遺傳算法中的基本單元就是基因，可以表示為X=x1,x2.xn,根據(jù)不同的問題，基因可以分為二進(jìn)制串，整數(shù)串，實數(shù)串等。2、 編碼和解碼在實際應(yīng)用中，需要把實際問題的解轉(zhuǎn)化為遺傳的解。編碼就是將普通的模型轉(zhuǎn)化到基因模型，這樣就把實際的問題轉(zhuǎn)化為遺傳算法可以解決的問題；解碼是與編碼相反的過程，即將遺傳算法解決的方案轉(zhuǎn)化實際的問題解。3、 種群種群就是許多基因的集合。遺傳算法解決實際問題的過程中，從隨機選擇的個體初始解開始進(jìn)行地帶搜索，初始解的集合和每次迭代生成新的解就形成了一個種群。種群的規(guī)模大小代表所含基因的數(shù)量所以種群的大小取值很重要，種群規(guī)模越大運行速度越慢。4、 適應(yīng)度函數(shù)為了尋找最優(yōu)個體，必須對個體位串進(jìn)行適應(yīng)性評價。因此，適應(yīng)度函數(shù)就構(gòu)成了個體的生存環(huán)境。根據(jù)個體的適應(yīng)值就可以決定它在次環(huán)境的生存能力。一般來說，好的染色體串結(jié)構(gòu)具有比較高的適應(yīng)度函數(shù)值，可以獲得較高的評價，具有較強的生存能力。5、遺傳算子遺傳算法的進(jìn)化通過遺傳算子的作用逐代進(jìn)化。標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算子包括選擇算子、交叉算子和變異算子三種基本形式。1、 選擇算子選擇的作用是是從種群中選擇優(yōu)秀的個體，使它出現(xiàn)在下一代中，一般適應(yīng)度函數(shù)越高的個體，出現(xiàn)在下一代的概率越大。選擇算子能提高種群的適應(yīng)度平均值，但是不影響個體的適應(yīng)度值。選擇算子的作用是保存對解決問題有用的遺傳信息，可以影響遺傳算法的整體結(jié)果。選擇算子種類繁多，根據(jù)不用的選擇方式可以產(chǎn)生不同的結(jié)果。一般來說，最常見選擇方法是轉(zhuǎn)輪盤法。隨機選擇、優(yōu)勢個體保留等。2、 交叉算子利用遺傳算法解決實際問題的過程中，在種群中選擇一對個體進(jìn)行交配；根據(jù)位串的長度對要交配的個體隨機選擇1到L長度的位置作為雜交位置；根據(jù)雜交概率實施雜交，配對的給提在雜交位置處，相互交換各自的部分基因，最后形成一對新個體。3、 變異算子 變異算子根據(jù)生物進(jìn)化染色體某位基因的突變，從而改變?nèi)旧w結(jié)構(gòu)和特征的特性，在利用遺傳算法節(jié)約實際問題的過程中，主要目的是保持種群的多樣性，避免過早收斂。 2.2.2 遺傳算法的流程遺傳算法在整個進(jìn)化過程中的遺傳操作是隨機性的，但是它所沉陷的特性并不是完全隨機搜索，它能有效利用歷史信息來推測下一代期望性能所有的尋優(yōu)點集。這樣一代代不斷進(jìn)化，最后收斂到一個最適應(yīng)環(huán)境的個體上，求得問題的最優(yōu)解。遺傳算法所涉及的五大要素：參數(shù)編碼、初始群體設(shè)定、適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計、遺傳操作的設(shè)計和控制參數(shù)的設(shè)定。遺傳算法的運行過程是一個典型的迭代過程，其必須完成的工作內(nèi)容基本步驟如下： 1、選擇編碼策略，把參數(shù)集合X和域轉(zhuǎn)換為串結(jié)構(gòu)空間S； 2、定義適應(yīng)值函數(shù)f(x) 3、確定遺傳策略，包括選擇群體大小n，選擇、雜交、變異方法，以及確定雜交概率pc、變異概率pm等遺傳參數(shù)； 4、隨機初始化生成群體P； 5、計算群體中個體位穿解碼后的適應(yīng)值f(x); 6、按照遺傳策略，運用選擇、雜交和變異算子作用于新后代形成下一代。 7、判斷群性能是否滿足某一指標(biāo)，或者已完成預(yù)定迭代次數(shù)，如果不滿足則返回步驟（6），或者修改遺傳策略再返回步驟（6）。2.2.1 遺傳算法的特點 與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比，遺傳算法主要有有以下特點：1、遺傳算法不是直接作用在參變量集上，而是利用參變量集的某種編碼。2、遺傳算法不是從單個點，而是從一個點的群體開始搜索。3、遺傳算法利用適應(yīng)值信息，無須導(dǎo)數(shù)和其他輔助信息。4、遺傳算法利用概率轉(zhuǎn)移規(guī)則，而不是確定性規(guī)則。遺傳算法的主要優(yōu)點是它在搜索過程中不容易陷入局部最優(yōu)，即使在所定義的函數(shù)是不連續(xù)的。非規(guī)則的情況下，它也能以很大的概率找到整體最優(yōu)解；其次，由于它的固有的并行性，遺傳算法使用于大規(guī)模車輛路徑計算。3遺傳算法在 LS物流公司城市社區(qū)超市配送運作現(xiàn)狀與問題3.1LS物流公司簡介重慶LS物流有限公司成立于2012年，注冊資金8000萬元，是一家專業(yè)致力于服務(wù)重慶及全國范圍內(nèi)干線運輸、倉儲、配送等一體化物流服務(wù)、物流方案設(shè)計、大件運輸、軍品運輸、商品貿(mào)易及供應(yīng)鏈金融服務(wù)的物流企業(yè)。公司先后為宗申集團(tuán)、嘉陵集團(tuán)、濰柴動力、潤通動力、兩江機械、珠峰大江、佳速汽配、大江信達(dá)、瑞方渝美、特發(fā)信息、重慶羅森等客戶開展民品全國干線運輸、倉儲、商品批發(fā)與代理、冷鏈物流及城市商超配送業(yè)務(wù)。3.2LS物流公司配送中存在的問題3.2.1 城市社區(qū)超市配送存在的問題 隨著城市社區(qū)超市配送企業(yè)的競爭加劇，城市社區(qū)超市物流企業(yè)面臨著減小訂單響應(yīng)時間、降低物流運輸成本以及提高客戶滿意度等的壓力。為了能夠在競爭激烈的市場生存，物流企業(yè)必須改善自己的物流配送體系，才能滿足市場需求。配送路徑的的規(guī)劃是物流配送的核心，超市配送企業(yè)對其非常重視。但是，大多數(shù)物流公司在規(guī)劃配送路線時，只考慮了一般情況，而沒有考慮客戶的臨時要求和多配送中心的問題，這可能造成配送路線的局部優(yōu)化，沒要達(dá)到系統(tǒng)優(yōu)化的目的。3.2.2 LS物流公司配送信息系統(tǒng)難以達(dá)到配送要求 LS物流公司原來是某國有企業(yè)的一個部門，后來發(fā)展為股份制有限公司。由于受到傳統(tǒng)觀念和以前公司制度的固定思維的約束，配送模式陳舊，配送效率緩慢，耗費高。公司的資源配置不合理，在物流信息系統(tǒng)、物流車輛路徑規(guī)劃和決策等軟件方面投入不足，導(dǎo)致信息系統(tǒng)落后，物流規(guī)劃混亂，車輛調(diào)度不合理等。物流新技術(shù)的應(yīng)用不足，大多停留在分散的、低水平層面、不能綜合、系統(tǒng)地應(yīng)用新的物流技術(shù)。缺乏高效的信息指揮系統(tǒng)，不能隨時對車輛配送進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)節(jié)路線。配送人員只能在設(shè)定的路線配送，盲目性強。3.2.3 LS物流公司物流管理落后根快速消費品的配送要求比較高，城市社區(qū)超市每天需求的物品更新速度快，而LS物流公司的配送商品的更新速度慢，滿足不了社區(qū)超市的靈活性要求。城市社區(qū)超市商品的配送效率受到配送中心、車輛配送路線安排以及調(diào)度的影響。而LS物流公司配送路線固定，配送中心與配送車輛之間的協(xié)調(diào)度低，導(dǎo)致滿載車輛的數(shù)目，空載情況經(jīng)常發(fā)生，車輛的適用效率不高。沒有專門的人員協(xié)調(diào)配送中心的選址和配送路線的合理制定，導(dǎo)致物流配送管理體系混亂，配送人員與管理人員之間的溝通不足，難以對實際配送問題作出有效的解決方案。3.3 總結(jié) 本章主要是對LS物流公司的基本情況進(jìn)行介紹，通過分析社區(qū)超市物流公司配送過程中存在的問題。415 發(fā)展重慶市電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)的建議4 LS物流公司社區(qū)超市配送路徑優(yōu)化中VRP模型構(gòu)建與遺傳算法的應(yīng)用4.1 車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型4.1.1旅行商問題無時限單配送中心TSP問題，即不考慮客戶對貨物送達(dá)時間限制的單配送中心車輛路徑問題。該問題可以描述為：在配送中心地理位置、客戶地理位置和需求量抑制的條件下，要求從單配送中心派出多輛車為所有客戶提供配送服務(wù)，要求完成所有配送任務(wù)的車輛行駛總里程最短，并滿足條件：1、車輛由配送中心出發(fā)，最終返回該配送中心；2、所有客戶的需求必須得到滿足，每個客戶只能由一輛車提供服務(wù)，且僅被服務(wù)一次；3、每條配送路線上，貨物的配送量之和不能超過配送車輛的最大載重量，并且運行距離不得超過該車的最大行駛距離。1.2符號說明其中，式（1）目標(biāo)函數(shù)，表示服務(wù)完所有客戶所需行駛的總里程最短；式（2）確保每輛配送車輛的載重量（即該車所服務(wù)所有客戶需求量之和）不得超過該車的最大承載量；式（3）表示配送車輛的配送行程不得超過該車的最大行駛距離；式（4）表示車輛從配送中心出發(fā)并返回配送中心；式（5）（6）表示客戶i,j,在車輛k的行駛路線上，并由車輛k提供服務(wù)。4.2.2 單配送中心VRP問題 無時限單配送中心車輛路徑問題，即不考慮客戶對貨物送達(dá)時間限制的單配送中心車輛路徑問題。該問題可以描述為：在配送中心地理位置、客戶地理位置和需求量抑制的條件下，要求從單配送中心派出多輛車為所有客戶提供配送服務(wù)，要求完成所有配送任務(wù)的車輛行駛總里程最短，并滿足條件：1、車輛由配送中心出發(fā)，最終返回該配送中心；2、所有客戶的需求必須得到滿足，每個客戶只能由一輛車提供服務(wù)，且僅被服務(wù)一次；3、每條配送路線上，貨物的配送量之和不能超過配送車輛的最大載重量，并且運行距離不得超過該車的最大行駛距離。1.2符號說明其中，式（1）目標(biāo)函數(shù)，表示服務(wù)完所有客戶所需行駛的總里程最短；式（2）確保每輛配送車輛的載重量（即該車所服務(wù)所有客戶需求量之和）不得超過該車的最大承載量；式（3）表示配送車輛的配送行程不得超過該車的最大行駛距離；式（4）表示車輛從配送中心出發(fā)并返回配送中心；式（5）（6）表示客戶i,j,在車輛k的行駛路線上，并由車輛k提供服務(wù)。jds：城市社區(qū)超市的總數(shù)量 l,s:單個城市社區(qū)超市，l,s=(0,1,2.,n),l,s=0時代表配送中心； j:各車輛的編號，j=(1,2,.k)Cij:從客戶l到客戶s的配送成本，其中l(wèi)s；A：車輛單位配送距離的成本；B：單位車輛的啟用固定成本；clzz：車輛的最大載重量di：客戶l的需求量，并且滿足客戶最大需求量clzzai：客戶l允許的最早服務(wù)時間；bi：客戶l允許的最晚服務(wù)時間；si：車輛j到達(dá)客戶l的時間點，其中j0=0；llsj:車輛從客戶l到達(dá)客戶s的時間。tw：車輛完成客戶l任務(wù)所需的服務(wù)時間wj：若車輛提前到達(dá)客戶點必須等待的時間，其中w0=0Tj0：車輛的j的出發(fā)時間；Tjh：車輛j的規(guī)定返回的時間；xlsj： 其中（2-1）表示車輛配送費用最小的目標(biāo)，包括車輛行駛距離，車輛的最小量以及時間早到或者延誤的成本；（2-2）表示配送的車輛最大數(shù)量為K；（2-3）表示每輛車從配送中心出發(fā)并且返回配送中心；（2-4），（2-5）表示每個客戶只能由一輛車配送。（2-6）表示每輛車的裝載量不能超過車輛最大裝載量。（2-7）表示車輛到達(dá)某個客戶后，從該點理科。（2-8）表示整數(shù)約束，xlsj只能取1或者0。4.2.2.1染色體編碼 針對上文建立的旅行商車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型，本節(jié)將根據(jù)第三節(jié)遺傳算法的基本原理來設(shè)計該模型的遺傳算法。將配送中心編碼為0，因為LS公司的配送車輛總數(shù)為t，客戶的總數(shù)為n個，那么染色體的總長度為t+n+1,就可以形成一條t+n+1長度的染色體串（0,i11,i12,i1f,0,.,0,i21,i22,.i2s,0）,0和0之間表示一條配送路徑，并且各條路徑不重復(fù)。例如，2輛車配送9個客戶（012340567890），可以表示為第一輛車從配送中心出發(fā)，經(jīng)過客戶1,2，3,4返回配送中心，形成子路徑1；第二輛車也從配送中心出發(fā)，經(jīng)過客戶5,6,7,8,9返回配送中心，形成路徑2。對應(yīng)的配送路徑方案如下：0,1,2,3,4,0,0,5,6,7,8,9,0。4.2.2.1初始群體 遺傳算法屬于一種智能群體搜索的算法，這一特點使遺傳算法具有搜索過程的并行性、全局性和魯棒性，可見群體的設(shè)定對整個遺傳算法運行性能具有基礎(chǔ)性的決定作用。種群大小取20-200比較合適，本文根據(jù)LS物流公司的城市社區(qū)超市客戶設(shè)置種群大小為128，進(jìn)化代數(shù)為500。根據(jù)024.2 考慮車輛行程和最大載重的常規(guī)任務(wù)4.2.1 常規(guī)配送任務(wù)出現(xiàn)的問題由于配送路徑是提前設(shè)定好的，沒有根據(jù)實際情況臨時調(diào)動車輛，導(dǎo)致車輛滿載率低。配送繞路的情況經(jīng)常發(fā)生。另外，配送車輛的來回行程都比較短，導(dǎo)致總配送路徑短，浪費人力和車輛。（1）（2）4.2.2 數(shù)學(xué)建模與程序設(shè)計 （1）處理中心。處理中心的功能較為繁多，主要對不能直接回收利用的廢棄物（2）處置場。處置場主要將經(jīng)拆解處理后無經(jīng)濟(jì)價值的電子電器廢棄物的殘骸圖4.1 電子電器廢棄物回收網(wǎng)絡(luò)基本流程4.3 考慮時間的臨時任務(wù)前4.3.1 考慮時間的臨時任務(wù)問題（1）單層次模糊綜合評判模型（2）多層次模糊綜合評判模型4.3.2 數(shù)學(xué)建模和相關(guān)程序的設(shè)計為了簡化模型的復(fù)雜度，令用戶編碼為1,2,.N,配送中心編碼為N+1,N+2,.,N+M,定義變量x表示配送中心m的車輛k是否從客戶i行駛到客戶j，另x=公式1，表示車輛從一個配送中心出發(fā)并且返回原配送中心；2和3表示每個客戶點必須只能由一輛車輛進(jìn)行貨物配送；3表示客戶的需求量不能超過車輛的最大載重量；4表示車輛不能4.3.3 優(yōu)化結(jié)果分析（1）回收點的具體實現(xiàn)過程4.4 雙配送中心的常規(guī)任務(wù)4.4.1 多中心的常規(guī)任務(wù)問題4.4.2 數(shù)學(xué)建模和相關(guān)程序的設(shè)計無時限多配送中心車輛路徑問題，即不考慮客戶對貨物送達(dá)時間限制的多配送中心車輛路徑問題。該問題可以描述為：在配送中國中心地理位置、客戶地理位置和需求量抑制的條件下，要求從多配送中心派出多輛車為所有客戶提供配送服務(wù)，要求完成所有配送任務(wù)的車輛行駛總里程最短，并滿足條件：1、車輛由某個配送中心出發(fā)，最終返回該配送中心；2、所有客戶的需求必須得到滿足，每個客戶只能由一輛車提供服務(wù)，且僅被服務(wù)一次；3、每條配送路線上，貨物的配送量之和不能超過配送車輛的最大載重量，并且運行距離不得超過該車的最大行駛距離。1.2符號說明 其中，式（1）目標(biāo)函數(shù)，表示服務(wù)完所有客戶所需行駛的總里程最短；式（2）確保每輛配送車輛的載重量（即該車所服務(wù)所有客戶需求量之和）不得超過該車的最大承載量；式（3）表示配送車輛的配送行程不得超過該車的最大行駛距離；式（4）表示只有被選中啟用的配送中心才可以提供服務(wù)；式（5）表示唯有被啟用的配送中心才配備運輸車輛；式（6）表示每輛車只從它所屬的配送中心出發(fā)；式（7）表示車輛不在配送中心之間來往；式（8）表示每輛車由所屬配送中心出發(fā)，最終返回該配送中心；式（9）表示車輛從某個客戶點駛?cè)?，也要從該客戶點駛出；式（10）確保每個客戶一定有且只有一輛車為之服務(wù)一次。4.4.3 優(yōu)化結(jié)果分析（1）回收點的具體實現(xiàn)過程4.5本章小結(jié)前已述及，處理集成的基本功能為處理處置功能，即不僅需要進(jìn)行破碎、拆解、等日常處理，還需要進(jìn)行焚燒、填埋等無害化處置，需要大量的特殊廠房建設(shè)、專業(yè)設(shè)備、專業(yè)技術(shù)以及專業(yè)人才等。由于這些專業(yè)需求需要大量的成本，并且對便捷性要求不高，因此在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計時，應(yīng)當(dāng)重點考慮處理處置成本和運輸成本的問題。參考國內(nèi)相關(guān)研究，我們可以將其抽象為單一目標(biāo)的多配送中心選址問題，基于此，本文擬采用改進(jìn)的多配送中心選址模型基于成本最小化的區(qū)位選址模型進(jìn)行處理中心和處置場的數(shù)量和空間布局的確定。5 LS物流公司社區(qū)超市配送優(yōu)化的建議5.1責(zé)任主體和回收模式的選擇5.1.1 責(zé)任主體電子5.1.2 回收模式前已述及5.2對策建議5.2.1完善法律法規(guī)和制度建設(shè)，保障回收網(wǎng)絡(luò)順利開展由于5.2.2發(fā)展專業(yè)化處置企業(yè)，提高回收網(wǎng)絡(luò)的周轉(zhuǎn)效率電子5.2.3建立專門的管理機制和監(jiān)督機制，提高回收網(wǎng)絡(luò)的透明度電子5.2.5提高消費者環(huán)保意識，調(diào)動公眾參與的積極性電子個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果6 結(jié)論與展望6.1 結(jié)論電子電下結(jié)論：（1）（2）（3）重6.2 展望由于鑒于以，因此該方面的研究具有重大的理論和實踐價值，因此是今后需要更深一步研究的方向。參考文獻(xiàn)1 重慶市人民政府.重慶市電子信息產(chǎn)業(yè)三年振興規(guī)劃.2012-8-15.2 重慶市環(huán)境保護(hù)局.重慶市廢棄電器電子產(chǎn)品處理發(fā)展規(guī)劃（2011-2015）.2011-1-14.3 李科,丁晴晴,蒙麗娜,田媛.電子垃圾拆解區(qū)不同深度土壤重金屬污染特征J.環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2015,06:204-209.4 田軍,馮耕中.加強電子廢棄物管理的政策制度研究J.中國軟科學(xué),2005,12:33-37.5 宋旭,周世俊.基于專家“估計”模型的河南省電子廢棄物量化分析J.河南科學(xué),2007,25(3):487-490.6 徐偉.基于深圳電子廢棄物產(chǎn)生量分析的立法對策J.生態(tài)經(jīng)濟(jì),2011,(12):55-57.7 何開倫,程創(chuàng)業(yè),孫會龍,李偉.基于“估計”模型的重慶市主要電子廢棄物產(chǎn)生量預(yù)測研究J.綠色科技,2015,(3):227-228.8 梁曉輝,李光明,黃菊文,賀文智,丁婧.上海市電子廢棄物產(chǎn)生量預(yù)測與回收網(wǎng)絡(luò)體系建立J.環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2010,30(5):1115-1120.9 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