文献类型：期刊文章

作　　者：蒲松[1] 夏嫦[2]

PU Song;XIA Chang(School of Economics and Management,Chengdu Technological University,Chengdu 610031,China;School of Economics and Management,Chengdu College of Arts and Sciences,Chengdu 610401,China)

机构地区：[1]成都工业学院经济与管理学院,四川成都611730 [2]成都文理学院经济与管理学院,四川成都610401

出　　处：《中国管理科学》

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(71432003);教育厅哲学社会科学重点研究基地项目(XHJJ-1780,SCUAV20-A001);成都工业学院人才引进项目(2017RC021)。

年　　份：2021

卷　　号：29

期　　号：5

起止页码：166-172

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：城市医疗废弃物日益增加,且回收需求量受诸多因素的影响,难以准确预测,假定回收需求为确定值的医疗废弃物网络优化设计不能与实际需求相匹配。本文考虑了离散随机参数环境下,医疗回收网络设计中选址规划、分配计划及运输规划的协同优化问题,建立了以选址成本、运输成本最小为目标,设施与车辆能力限制为约束的二阶段随机规划模型。根据模型特点,设计了基于Benders decomposition的求解算法,同时,设计了一系列加速技术用于提高算法的求解效率。最后,以国内某城市医疗回收网络为背景设计算例,检验本文模型和求解策略的可行性和有效性。结果表明:相比确定性规划,随机规划的解能够节约总成本,结合一系列加速技术的Benders decomposition方法比CPLEX与纯的Benders decomposition更有优势。

关 键 词：城市医疗废弃物  网络设计 随机规划  Benders decomposition  加速技术  

分 类 号：F252]