【正文】 （2）美化企業(yè)的社會(huì)形象：世界先進(jìn)的工業(yè)大國(guó)都已有嚴(yán)格的法律法規(guī)，要求本國(guó)的產(chǎn)品生產(chǎn)商在產(chǎn)品出售之后及時(shí)收回，這樣做既可以提升社會(huì)公眾對(duì)企業(yè)。（）再生材料市場(chǎng)分銷中心工 廠 廢棄物處理中心回 收中 心消費(fèi)區(qū)域消費(fèi)區(qū)域消費(fèi)區(qū)域圖4. 1企業(yè)自營(yíng)模式. 1 Deal with Enterprise own mode 企業(yè)自建逆向物流系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)企業(yè)自建物流系統(tǒng)模式的優(yōu)勢(shì)主要是可使企業(yè)更好地控制供應(yīng)鏈的運(yùn)作，有利于企業(yè)更好地掌握原有資產(chǎn)流動(dòng)，降低企業(yè)的交易成本，有效地防止企業(yè)的核心技術(shù)和信息泄露，同時(shí)更好地提高品牌競(jìng)爭(zhēng)力等。在這種模式之下，企業(yè)不僅會(huì)對(duì)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量嚴(yán)格把關(guān)，而且也會(huì)更加重視消費(fèi)品的回收和包裝材料的運(yùn)輸。按照分類來看，當(dāng)前比較通用的企業(yè)逆向物流的模式有：自營(yíng)、聯(lián)營(yíng)和外包三種模式。逆向物流管理不僅可以使企業(yè)增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提高顧客的滿意度發(fā)展長(zhǎng)期顧客，同時(shí)還可降低企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本，同時(shí)由生產(chǎn)商自身來處理廢舊產(chǎn)品，在技術(shù)上也更具有一定的優(yōu)勢(shì)。4 有害廢棄物逆向物流模式的構(gòu)建解決現(xiàn)階段回有害廢棄物逆向回收存在問題的最佳方式就是讓物流環(huán)節(jié)中最重要的一環(huán)—生產(chǎn)商參與到逆向物流的環(huán)節(jié)中來，目前，國(guó)外的逆向物流已經(jīng)開展的如火如荼，但是我國(guó)現(xiàn)在還正處于逆向物流的起步階段，法律法規(guī)也是少之甚少。 配套生活區(qū)配套生活區(qū)包括了宿舍、食堂、賓館、娛樂休閑場(chǎng)所。貨架區(qū)的立體化存取活，叉車、傳送帶等機(jī)械化設(shè)備應(yīng)用于倉儲(chǔ)區(qū)內(nèi)，使得進(jìn)出貨速度大大提高。本回收型城市物流中心的倉儲(chǔ)區(qū)是目前國(guó)內(nèi)都沒有的最全面的存儲(chǔ)設(shè)計(jì)。倉庫區(qū)分為幾個(gè)部分，有暫存區(qū)、中轉(zhuǎn)包裝區(qū)、長(zhǎng)期存貨區(qū)和大件儲(chǔ)存區(qū)。倉儲(chǔ)也是物流系統(tǒng)的一個(gè)子系統(tǒng)，是物流系統(tǒng)不可缺少的部分，倉儲(chǔ)是用盡可能低的總成本提供理想的客戶服務(wù)水平，是生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的重要紐帶。解決了制造業(yè)物流布局不合理導(dǎo)致的搬運(yùn)費(fèi)用的增加和物料供應(yīng)不順暢問題，同時(shí)物料供應(yīng)效率有所提高。逆向物流中廢棄物處理是很重要的組成部分，所謂廢棄物處理逆向物流主要是指將顧客所持有的廢棄物品回收到供應(yīng)鏈上進(jìn)行再加工和處理。逆向物流與正向物流是親姊妹，但在我國(guó)物流領(lǐng)域，往往輕視了它的作用。 產(chǎn)品拆解中心產(chǎn)品拆解中心是有用零件回收的最有效的節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過回收處理將產(chǎn)品分解、各種零件分類，有助于有用的零件的回收特別是電子產(chǎn)品如廢舊家電、電腦、手機(jī)以及家用電器等，廢舊家電也含有很多有用的、可再回收和再利用的資源，比如貴重金屬、稀有金屬、塑料、橡膠等加以回收可很好地實(shí)現(xiàn)資源的再利用，并且可以有效地降低廢舊家電等有害廢棄物對(duì)環(huán)境的影響，還將成為企業(yè)降低生產(chǎn)成本、提高社會(huì)形象的一大推動(dòng)力。 回收處理中心逆向物流專業(yè)處理中心是進(jìn)行逆向物流的重要結(jié)點(diǎn)，它是逆向物流和技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物，其利用其某一領(lǐng)域的專有技術(shù)對(duì)逆流物進(jìn)行及時(shí)有效的處理，將逆流物合理配送到最需要的地點(diǎn)，使逆流物的價(jià)值再現(xiàn)最大化和對(duì)環(huán)境影響最小化?；厥瘴锪髦行牡臉I(yè)務(wù)主要有回收處理中心、產(chǎn)品拆解中心、價(jià)值恢復(fù)處理中心、緩存區(qū)、倉儲(chǔ)、暫存、中轉(zhuǎn)運(yùn)輸、包裝運(yùn)輸、市內(nèi)配送等，這些業(yè)務(wù)高度集約于中心內(nèi)，所以快速準(zhǔn)確的處理訂單信息是回收物流中心的第一要?jiǎng)?wù)。圖3. 16 Model Options窗口Monitor Interval頁面. 16 Dialog box of Model Options and Monitor Interval page模型仿真鐘去系統(tǒng)默認(rèn)的1的時(shí)間單位為1min，運(yùn)行6024=1440仿真時(shí)間單位。⑤ 對(duì)tank元素細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)在元素窗口中選擇toinspection元素，右擊Detail，設(shè)置Capacity=20000，點(diǎn)擊Fill下的擊From在跳出的窗口中輸入如下命令：CONNECT with pipe（2）圖3. 13 Detail tank 對(duì)話框. 13 Dialog box of Detail tank⑥ 對(duì)Processor元素細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)在元素窗口中選擇Process元素，右擊Detail，設(shè)置Capacity=100000，Minimum Process=75000，點(diǎn)擊Fill下的擊From在跳出的窗口中輸入如下命令：CONNECT with pipe（1） 圖3. 14 Detail Processor對(duì)話框. 14 Dialog box of Detail Processor在Process下設(shè)置Cycle Time=，在Empty下點(diǎn)擊To在跳出的窗口中輸入如下命令：CONNECT with pipe（2）⑦ 對(duì)Pipe元素細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)在元素窗口中選擇Process元素，右擊Detail，設(shè)置Capacity=10，在Flow下設(shè)置Rate=1500，在Fluid Change下點(diǎn)擊Input在跳出的窗口中設(shè)置Color為啤酒顏色。在元素窗口中選擇topack元素，右擊Detail，設(shè)置Type為Queuing，Length in Parts=75，Index Time=。② 對(duì)Buffer元素buf細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)Capacity=1000③ 對(duì)Machine元素細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)在元素窗口中選擇Emptydrum元素看鼠標(biāo)右擊Detail，點(diǎn)擊From，在跳出的窗口中輸入如下命令：IF NPARTS（buf） 100 OR VCONTS（cooker） 70000 PULL from drum out of WORLDELSE WaitENDIF設(shè)置Cycle Time=，在跳出的窗口中輸入命令：PUSH to SCRAP點(diǎn)擊Fluid ，在Emptying Detail的Volume per Part下輸入Contents，在Relation to Cycle中選擇After選項(xiàng)，在to中輸入Contents with Pipe（1）。圖3. 10 Display path 對(duì)話框. 10 Dialog box of display path⑤ Tank元素可視化的設(shè)置選擇Cooker，設(shè)置它的Contents和vessel。② Buffer元素可視化的設(shè)置在元素選擇窗口中選擇Buf元素，鼠標(biāo)右擊Display，設(shè)置它的Queue形式和Count形式的Part Queue。 仿真模型的設(shè)計(jì)Witness 仿真是面向?qū)ο蟮姆抡?，要?duì)實(shí)例供應(yīng)鏈進(jìn)行建模，就必須創(chuàng)建仿真模型中的各個(gè)元素，創(chuàng)建模型元素的具體步驟為：定義元素、可視化元素及元素細(xì)節(jié)設(shè)置。玻璃啤酒瓶的大量使用，其產(chǎn)生的環(huán)境污染問題已引起的全世界的關(guān)注和重視。我們可以直接使用同一個(gè)計(jì)算機(jī)模型，然后通過“optimizer”模塊來設(shè)定每一元素的可變屬性值的取值范圍，得到一個(gè)取值范圍集合，并設(shè)定表示績(jī)效的目標(biāo)函數(shù)是取最大值還是最小值，進(jìn)行優(yōu)化仿真運(yùn)行，就可以得到前n個(gè)最優(yōu)績(jī)效的系統(tǒng)配置（n可自行設(shè)定）。（7）優(yōu)化Witness 還提供了系統(tǒng)優(yōu)化“optimizer”模塊。（6）歸檔Witness 還提供了歸檔“documentor”模塊，可以讓我們提取計(jì)算機(jī)模型的各種信息，生成 word 文檔或直接打印出來。如機(jī)器的利用率、產(chǎn)品的通過時(shí)間、在制品庫存等。（5）報(bào)告系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間后，顯示系統(tǒng)中各元素的運(yùn)行狀態(tài)統(tǒng)計(jì)報(bào)告。（4）運(yùn)行通過試運(yùn)行和修改模型，重復(fù)前三步得到正確的計(jì)算機(jī)仿真模型之后，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行一定時(shí)間范圍的運(yùn)行，并在屏幕上動(dòng)畫顯示系統(tǒng)運(yùn)行的過程，運(yùn)行方式可以是單步的、連續(xù)的和設(shè)定時(shí)間的。（3）細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)本步驟詳細(xì)定義模型基本元素工作參數(shù)以及各元素之間的邏輯關(guān)系，如系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、被加工對(duì)象在各臺(tái)機(jī)器上的加工時(shí)間分布、加工對(duì)象的工藝路線、以及其他規(guī)則等。本步驟可以通過右擊要定義顯示特征的元素，通過選定彈出式菜單中的“display”菜單項(xiàng)，來進(jìn)行設(shè)定。（2）元素可視化的設(shè)置Witness 軟件是一套優(yōu)秀的可視化建模與仿真工具，它可以將被仿真系統(tǒng)的可視實(shí)體以二維或三維的圖形顯示出來；在仿真運(yùn)行時(shí)，它可以顯示原材料、零部件、人員、運(yùn)輸車輛在系統(tǒng)中的運(yùn)動(dòng)狀況。 Witness用戶界面圖3. 5 WITNESS 用戶界面. 5 Manipulative interface of Witness Witness 建模與仿真過程使用 Witness 軟件包進(jìn)行物流與供應(yīng)鏈系統(tǒng)的建模與仿真，同樣要遵循建模與仿真的一般步驟。在整個(gè)建模與仿真過程中，用戶可根據(jù)不同階段的仿真結(jié)果，隨時(shí)地修改系統(tǒng)模型，如添加和刪除必要的模型元素，動(dòng)態(tài)地提高模型的精度。然后，通過定義模型元素之間的輸入輸出關(guān)系，完成對(duì)物流系統(tǒng)和商業(yè)流程的邏輯行為建模，從而建立起物流系統(tǒng)和商業(yè)流程仿真模型。仿真模型是工廠或流程的真實(shí)表示，基于此平臺(tái)的仿真試驗(yàn)可以較準(zhǔn)確地進(jìn)行工廠或流程的行為預(yù)測(cè)。 數(shù)字仿真軟件 Witness 簡(jiǎn)介Witness 仿真軟件是英國(guó) Lanner Group 公司集數(shù)十年系統(tǒng)仿真經(jīng)驗(yàn)開發(fā)出的面向工業(yè)、商業(yè)流程的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模仿真軟件平臺(tái)，是世界上在該領(lǐng)域的主流仿真軟件。隨著計(jì)算機(jī)及信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人們偏向先構(gòu)造系統(tǒng)的模型，通過對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來代替對(duì)真實(shí)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)，從而方便研究和分析。表3. 2 配送中心及配送城市. 2 Distribution center and distribution city59121825272 4 5 6 7 16 238 9 101 11 12 13 14 15 293 17 18 19 21 2220 24 2526 27 28 30 31 基于Witness的有害廢棄物回收物流仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行研究、分析時(shí)，經(jīng)常需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。（4）免疫操作① 選擇：按照輪盤賭選擇機(jī)制進(jìn)行選擇操作，個(gè)體被選擇的概率即為式子計(jì)算出的期望繁殖率② 交叉：本文采用單點(diǎn)交叉法進(jìn)行交叉操作③ 變異：采用常用的變異方法，即隨機(jī)選擇變異位進(jìn)行變異 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析為了證明算法的可行性和有效性，采集了全國(guó)31個(gè)城市的坐標(biāo)，這里的物資需求量是經(jīng)過規(guī)范處理后的數(shù)值，并不代表實(shí)際值，從中選擇6個(gè)作為物流配送中心。這樣既鼓勵(lì)了適應(yīng)度高的個(gè)體，同時(shí)也抑制了濃度高的個(gè)體，從而確保了個(gè)體多樣性。③ 期望繁殖率在群體中，每個(gè)個(gè)體的期望繁殖率由抗體與抗原間的親和力和體濃度兩部分共同決定，即 （）其中，為常數(shù)。此處抗原的編碼方法各位之間不需要考慮排序，可參考變形的R位連續(xù)方法計(jì)算抗體之間的親和度，即 （3. 8）其中，為抗體V與抗體S中相同的位數(shù)；L為抗體的長(zhǎng)度。該方法的關(guān)鍵是確定一個(gè)R值，代表親和度判斷的閥值。此外借鑒由Forrest等提出的R位連續(xù)方法計(jì)算抗體與抗體之間的親和力。（3）解的多樣性評(píng)價(jià)抗體與抗原間親和力抗體抗原之間的親和力用于表示抗體對(duì)抗原的識(shí)別程度，此處針對(duì)上述配送中心選址的模型設(shè)計(jì)親和力函數(shù) （3. 7）其中，為目標(biāo)函數(shù)；分母中第二項(xiàng)表示為違反距離約束的解給予懲罰，C取一個(gè)較大的正數(shù)。此處采用簡(jiǎn)單編碼方式。（2）初始抗體群的產(chǎn)生如果記憶庫非空，則初始抗體群從記憶庫中選擇生成。決策變量：為01決策變量，表示用戶和物流中心的服務(wù)需求分配關(guān)系，當(dāng)其為1時(shí)，需求點(diǎn)由配送中心供應(yīng)，否則為0；也為01變量，當(dāng)其位1時(shí)，表示點(diǎn)被選為配送中心；模型參數(shù)：是所有需求點(diǎn)的序號(hào)集合；為到需求點(diǎn)的距離小于的備選配送中心集合，表示需求點(diǎn)的需求量；表示從需求點(diǎn)到離它距離最近的配送中心的距離；為新建配送中心離它服務(wù)的需求點(diǎn)的距離的上限[16]。基于以上假設(shè)，建立如下模型。在考慮問題中的約束條件和優(yōu)化目標(biāo)的基礎(chǔ)上，建立了物流配送中心選址問題的數(shù)學(xué)模型，并采用了免疫優(yōu)化算法求解最佳物流配送中心選址模型。此外，遺傳算法通過交叉、變異等等遺傳操作產(chǎn)生新個(gè)體，而在免疫算法中，雖然也存在交叉、變異等等固有的遺傳操作也存在廣泛地應(yīng)用，但是新抗體的產(chǎn)生還可以借助克隆選擇，免疫記憶，疫苗接種等遺傳算法中所欠缺的機(jī)理，同時(shí)免疫算法中還對(duì)抗體的產(chǎn)生進(jìn)行促進(jìn)或者抑制，體現(xiàn)免疫反應(yīng)的自我調(diào)節(jié)功能，保證了個(gè)體的多樣性。遺傳算法中個(gè)體的評(píng)價(jià)是通過計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度得到的，算法選擇父代個(gè)體的唯一標(biāo)準(zhǔn)時(shí)個(gè)體的適應(yīng)度；而免疫算法對(duì)個(gè)體的評(píng)價(jià)是通過計(jì)算親和度得到的，個(gè)體的選擇也是通過以親和度為基礎(chǔ)來進(jìn)行的。免疫算法和遺傳算法都是采用群體搜索策略，并且強(qiáng)調(diào)群體中個(gè)體之間的信息交換，因此有許多相似之處，比如兩者具有大致相同的算法結(jié)構(gòu)，都有經(jīng)過“初始種群產(chǎn)生→評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算→種群間個(gè)體信息交換→新種群產(chǎn)生”這一循環(huán)過程，最終以較大的概率獲得問題的最優(yōu)解；另外，兩者之間本質(zhì)上具有并行性，并且具有與其他智能算法相結(jié)合的固有優(yōu)勢(shì)。與其他智能算法相比，免疫算法的研究起步相當(dāng)晚，其發(fā)展歷史只有二十幾年。免疫算法正是受生物免疫系統(tǒng)啟發(fā)，在免疫學(xué)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新型的智能的計(jì)算方法。③ 免疫記憶功能。② 自我調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)。（2）免疫系統(tǒng)具有如下的特征：① 產(chǎn)生多種抗體的能力。群體更新時(shí)，親和度高的抗體的濃度不斷提高，到達(dá)一定的值時(shí)，則抑制這種抗體的產(chǎn)生，反之則相應(yīng)提高濃度低的抗體的產(chǎn)生和選擇概率。在免疫調(diào)節(jié)機(jī)制下，抗體群體不斷更新進(jìn)化，最終消滅抗原，即搜索到問題的解。② 抗體產(chǎn)生由于抗原的出現(xiàn)，抗體產(chǎn)生細(xì)胞（B細(xì)胞）不斷分化、增殖，形成大量抗體。與遺傳算法相比，人工免疫遺傳算法通過細(xì)胞的分裂會(huì)產(chǎn)生大量的抗體，使種群呈現(xiàn)出多樣性，有效的避免了遺傳算法陷入局部收斂的現(xiàn)象；人工免疫算法是將目標(biāo)函數(shù)作為抗原，使抗體直接與問題相關(guān)聯(lián)，解決了遺傳算法中收斂方向無法控制的缺陷；通過記憶與抗原親和力高的抗體，促進(jìn)了問題快速求解，當(dāng)遇到侵入的抗原同類或相似時(shí)，可快速生成相應(yīng)的抗體，從而提高總體的搜索能力 [13]。算法將待求解問題的目標(biāo)函數(shù)對(duì)應(yīng)為抗原，問題的解對(duì)應(yīng)為抗體，在抗體與抗原自適應(yīng)迭代過程中尋找問題的最優(yōu)解。從計(jì)算的角度來看，生物免疫系統(tǒng)是一個(gè)高度并行、分布、自適