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智能回收模式下逆向物流车辆路径优化研究：模型与算法创新

1. 研究团队与发表信息

本研究由王勇、孟亚雷、罗思妤、许茂增（重庆交通大学经济与管理学院）合作完成，发表于《计算机集成制造系统》（*Computer Integrated Manufacturing Systems*）2025年第31卷第5期，DOI编号10.13196/j.cims.2022.0837。研究获国家自然科学基金（72371044, 71961027）、重庆市教委重大科研项目（KJZD-M202300704）及巴渝学者青年项目（YS2021058）资助。

2. 学术背景与研究目标

科学领域：本研究属于逆向物流与智能优化交叉领域，聚焦于智能回收模式下的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）。
研究动机：传统回收模式存在信息化不足、车辆资源利用率低等问题，而智能回收模式通过物联网技术实时监测回收箱状态，但多频次回收与车辆共享调度的协同优化尚未充分解决。
研究目标：提出一种结合多频次回收与车辆共享的双目标优化策略，旨在最小化逆向物流运营成本与车辆使用数，为智慧城市物流网络提供决策支持。

3. 研究流程与方法

3.1 模型构建

研究构建了双目标优化模型：
- 目标1：逆向物流运营成本最小化，涵盖运输成本、车辆租赁与维修成本、回收品处理成本、时间窗惩罚成本及环境外部性收益。
- 目标2：回收车辆使用数最小化。
约束条件包括车辆容量、回收中心处理能力、时间窗限制及子回路消除等，通过数学规划形式化表述（见原文式1-26）。

3.2 算法设计：两阶段CW-SLNSGA-II

第一阶段（初始解生成）：
- 结合Clarke-Wright节约算法（CW）与Sweep扫描算法，生成高质量初始路径方案。CW算法通过节约里程排序优化路径，Sweep算法按极坐标划分区域增强多样性。

第二阶段（自适应优化）：
- 提出自学习非支配排序遗传算法（SLNSGA-II），核心创新如下：
- 自学习机制：动态调整交叉概率（(p_c)）与变异概率（(p_m)），根据个体适应度值（式30）及迭代进度自适应优化（式27-29）。
- 精英迭代策略：保留非支配层级高、拥挤距离大的个体，加速收敛（算法2）。
- PMX交叉与均匀变异：采用部分映射交叉（PMX）和均匀变异算子维持种群多样性（图4）。

3.3 实验验证

• 数据集：基于Solomon标准数据集生成30组算例，覆盖不同回收箱规模（80-100个）、满载次数（1.5-2.5次）及时间窗分布（C/R/RC类）。
  
• 对比算法：与MOACO、MOWOA、MOEA/D对比，CW-SLNSGA-II在逆向物流成本（均值3478元 vs 其他算法3787-4159元）、车辆使用数（10辆 vs 11辆）及求解时间（112s vs 120-124s）上均显著更优（表4）。
  
• 实例分析：以重庆150个智能回收箱为例，优化后车辆使用数减少60%（10辆→4辆），运营成本降低29.33%（表6），车辆在多频次间共享调度（图8）。
  

4. 主要结果与逻辑贡献

• 算法性能：CW-SLNSGA-II的帕累托解集质量优于对比算法，其自学习机制使交叉/变异概率动态调整，提升搜索效率（图9消融实验）。
  
• 车辆容量影响：当车辆容量为800kg时，运营成本最低（3885元），且车辆共享效果最优（表9）。
  
• 多频次调度：通过划分3个回收频次（4:00-9:00、10:00-16:00、17:00-22:00），实现车辆跨频次复用（表7）。
  

5. 研究结论与价值

科学价值：
- 提出首个融合多频次回收与车辆共享的双目标VRP模型，扩展了智能物流优化理论。
- 设计的CW-SLNSGA-II算法为多目标组合优化问题提供了自适应求解框架。

应用价值：
- 为回收中心降低运营成本（如重庆实例节省29.33%）和车辆资源配置（减少60%车辆）提供实操方案。
- 支持智慧城市建设，推动“互联网+回收”模式落地。

6. 研究亮点

1. 创新模型：首次将环境外部性收益纳入成本目标，量化绿色物流效益。
   
2. 算法突破：自学习机制与精英迭代策略结合，提升NSGA-II的收敛速度与解质量。
   
3. 实证贡献：通过消融实验验证自学习机制与精英迭代的协同必要性（表8），并揭示车辆容量对成本的非线性影响（图10）。
   

7. 其他价值

• 研究数据与代码可为后续智能物流研究提供基准参考。
  
• 提出的频次划分方法可推广至动态需求场景（如突发回收请求）。
  

此报告全面覆盖了研究的背景、方法、结果与价值，适合学术同行快速把握该研究的创新性与实用性。