CN106447050A - 均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，具有以下优点：根据报废车辆的实际位置，通过对各个回收企业的回收价格的调整，使得报废车主即顾客对某个回收企业的选择具有倾向性，从而导致各个回收企业的回收量不同。回收量的不同影响着下层模型中的路径优化模型的优化结果。而根据下层运输模型确定的运输路径方案，又可以重新优化上层系统模型的定价方案。最后达到上层系统模型和下层运输模型的平衡，得到系统最优的实施方案。

Description

均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法

技术领域

本发明涉及一种报废汽车回收的规划方法，本规划方法特别基于均衡回收企业定价和回收成本。涉及专利分类号G06计算；推算；计数G06F电数字数据处理G06F17/00特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法。

背景技术

随着中国汽车保有量的持续增长，报废汽车的数量也出现井喷式增长。基于国家的可持续发展战略，报废汽车的回收再利用显得至关重要。回收报废汽车作为一项重要举措，在资源的可持续利用，减少环境污染等方面取得了不错的效果。

回收报废汽车的目的是为落实资源节约型和环境友好型的社会发展思路。但是，中国通过正规渠道回收的报废汽车数量不是很大，有很大一部分通过二手市场进行交易。从目前来看，中国基本已经在每个市建立了一个报废车辆回收拆解有限公司，并且部分品牌也在中国建立了一家或几家再制造企业。通过正规途径报废的汽车，在回收拆解公司进行拆解和暂时存储后，一部分车体运往钢铁企业，一部分可直接利用的零件运往市场，一部分可再制造的零件运往再制造企业，如发动机、变速箱等，还有一部分不可利用的部分直接进行废弃处理。另外，现有的从回收企业运往再制造企业方法，主要是通过回收企业自己的车辆进行不确定的配送。这种配送方式不仅效率低，且不利于再制造企业的标准化管理。所以，报废汽车回收是一个复杂的优化问题，并且随着报废量的逐年增加，报废汽车回收优化问题已迫在眉睫。

发明内容

本发明针对以上问题的提出，本发明的目的是提供一种均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，具有如下步骤：

—采集统计目标覆盖的车主的地理位置和回收企业的回收价格，根据地理位置得到车辆与回收企业的实际距离，将所述的实际距离和回收价格输入Logit模型得到每辆报废汽车选择每个所述的回收企业的效用值和概率；进而得到每个所述的回收企业回收的回收量和回收成本；

—采集所述回收企业收集车辆的单位运输成本、出行固定成本以及单位装卸成本以及所述回收企业的回收量和回收成本输入运输模型；确定回收期T内最优运输路径，进而得到最优运输成本；

—计算系统总体模型，得到总成本，总成本包括回收成本和运输成本，当总成本最小时，即为当前的优化结果，完成回收规划。

作为优选的实施方式，所述的实际距离和回收价格输入所述的Logit模型时需要标准化；

实际距离标准化的公式为：

l_gi表示车辆g与回收企业i的实际距离，L_gi表示车辆g与回收企业i的标准化距离；

回收价格标准化的公式为：

e_i表示回收企业i的回收价格，E_i表示回收企业i标准化之后的价格。

更进一步的，在所述的Logit模型综合考虑所述地理位置和回收价格的权重。

更进一步的，所述Logit模型中包含的效用值和概率计算过程如下：

—效用值的计算公式为：

其中，G表示所有车辆的集合，B表示所有回收企业的集合，θ_n表示第n个影响因素的权重，这里只有两个影响因素，即距离和价格。γ_gin表示在影响因素n下，车辆g选择第i个回收企业的取值；V_gi(g)则表示车辆g选择第i个回收企业的效用值；

—概率的计算公式为：

其中，p_gi表示车辆g选择第i个回收企业的概率；

根据每个车辆选择第i个回收企业的概率，即可算出第i个回收企业被选择的概率。

—概率的计算公式为：

其中，p_i表示回收企业i被选择的概率。

更进一步的，所述的Logit模型还包括：

基于第i个回收企业被选择的概率，计算每个回收企业的回收量；

—回收量的计算公式为：

q_i＝p_iS/365

其中，q_i表示回收企业i的回收量，S表示所有回收企业年的总回收量。

依据回收量、回收价格和报废车辆种类及数量信息，即可计算出所述第i个回收企业所需的回收成本。

—周期内的回收成本的计算公式为：

其中，R表示周期内的回收成本,e_i表示回收企业i的单位重量的回收价格，q_i表示回收企业i每天的回收量，T表示回收周期，M表示报废车辆的重量。

作为优选的实施方式，确定回收期T内最优运输路径，进而得到最优运输成本的计算过程如下：

所述步骤2)中，运输成本模型的计算公式如下：

其中，C₁表示单位距离的运输成本，C₂表示车辆出行一次的固定成本，C₃表示单位货运量的装卸成本，d_ij表示两点间的距离，是一个0-1变量，如果车辆k在第t天经由回收企业或再制造企业i到回收企业或再制造企业j，则其值为1，否则为0；O代表再制造企业，是一个0-1变量，如果车辆k在第t天经由再制造企业O到回收企业j,则其值为1，否则为0；K代表所有车辆的集合，T表示规划周期，A代表再制造企业和所有回收企业的集合，B代表所有回收企业的集合。

更进一步的，所述运输成本模型的考虑因素如下：

所需车辆数应小于等于再制造企业现有的车辆总数，即必须满足公式：

保证回收车辆路径的连续性，即从再制造企业出发，最终再回到再制造企业。即满足以下两个公式：

由于每个回收企业都有自己的存储空间，受库存容量的限制，车辆回收企业此次回收时间与上次回收时间的时间间隔不大于该点最大允许的回收期。

满足的计算公式如下：其中，Δf_it，若回收企业i第t天进行回收，则表示与上次回收的时间间隔。若没有在第t天进行回收，则为0。

对于每个回收点的回收时间间隔的计算方法如下：

每辆车辆的回收量应不大于车辆的最大载重量。

作为优选的实施方式，系统总体模型如下：

其中，e_i表示回收企业i的单位重量的回收价格，q_i表示回收企业i每天的回收量，T表示回收周期，M表示报废车辆的重量，表示运输成本；

计算上层系统模型中的总成本，包括回收成本和运输成本；其中，回收价格应满足a和b为规定的范围；

针对得到的系统总成本，调整回收价格，重复步骤，直到得到最优的回收价格和回收路径，使得系统总成本最低。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明根据报废车辆的实际位置，通过对各个回收企业的回收价格的调整，使得报废车主即顾客对某个回收企业的选择具有倾向性，从而导致各个回收企业的回收量不同。回收量的不同影响着下层模型中的路径优化模型的优化结果。而根据下层运输模型确定的运输路径方案，又可以重新优化上层系统模型的定价方案。最后达到上层系统模型和下层运输模型的平衡，得到系统最优的实施方案。因此，本发明从再制造企业的视角来对整个报废汽车回收网络进行总体设计与优化，找到较优的报废汽车回收方案。鉴于以上理由，本发明可以广泛用于逆向物流领域。

附图说明

为了更清楚的说明本发明的实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明用实际工资单位衡量的劳动供给—劳动需求模型示意图

具体实施方式

为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

如图1所示：

1)采集制造企业品牌下报废车辆的

车主的位置信息，采集

回收企业回收价格信息，根据Logit模型；

确定每个回收企业回收的车辆数，并得到回收成本；

A、通过问卷调查确定距离因素和价格因素的权重系数。

依据采集的数据，将报废车辆距离回收企业的距离进行标准化处理；由于距离和价格的单位和数量级不一致，所以通过标准化将距离和价格全都转化成0～1之间的数值，使得方便效用函数的计算

其中，将距离标准化的公式为：

l_gi表示车辆g与回收企业i的实际距离，L_gi表示车辆g与回收企业i的标准化距离。

B、采集回收企业回收价格，并对其进行标准化处理；

其中，将距离标准化的公式为：

e_i表示回收企业i的回收价格，E_i表示回收企业i标准化之后的价格。

C、按照logit模型，计算每个报废车辆选择每个回收企业的效用值，以得到

每个报废车辆选择各个回收企业的概率。

Step1：

计算效用值，效用值的计算公式为：

其中G表示所有车辆的集合，B表示所有回收企业的集合，θ_n表示第n个影响因素的权重，这里只有两个影响因素，即距离和价格。γ_gin表示在影响因素n下，车辆g选择第i个回收企业的取值。V_gi(g)则表示车辆g选择第i个回收企业的效用值。

Step2：

计算概率，概率的计算公式为：

其中，p_gi表示车辆g选择第i个回收企业的概率。

Step3:

根据每个车辆选择第i个回收企业的概率，即可算出第i个回收企业被选择的概率。根据每个车辆选择第i个回收企业的概率，即可算出第i个回收企业被选择的概率。

—概率的计算公式为：

其中，p_i表示回收企业i被选择的概率。

又因为考虑到国家政策，价格幅度不会变化太大，所以基本上认为通过正规渠道回收的车辆总数保持不变，基于第i个回收企业被选择的概率，计算每个回收企业的回收量。

—回收量的计算公式为：

q_i＝p_iS/365

其中，q_i表示回收企业i的回收量，S表示所有回收企业年的总回收量。

依据回收量、回收价格和报废车辆种类及数量信息，即可计算出所述第i个回收企业所需的回收成本。

—周期内的回收成本的计算公式为：

其中，R表示周期内的回收成本,e_i表示回收企业i的单位重量的回收价格，q_i表示回收企业i每天的回收量，T表示回收周期，M表示报废车辆的重量。

Step4:

依据回收量、回收价格和报废车辆种类及数量信息，即可计算出所述第i个回收企业所需的回收成本。

2)收集车辆的单位运输成本、出行的固定成本、单位装卸成本的信息，根据得到的每个回收企业回收的车辆数，依据下层运输模型，确定回收期T内的最优运输路径，得到最优运输成本。所述的单位运输成本主要考虑车辆的出行的燃油费，出行固定成本主要涉及运输车辆的折旧费，单位装卸成本主要是报废车辆装卸零部件所需要的费用。

下层运输模型考虑的因素如下：

A、所需车辆数应小于等于再制造企业现有的车辆总数。即必须满足公式：

但在实际回收中，通过优化的所需车辆数的结果，再制造企业可以综合考虑以下两种方法：

一是在此约束的条件下，求取最优的回收价格和运输路径，并按此优化方案实施回收；

二是不考虑此约束，若车辆不够，采取租赁或购买新的配送车辆的策略。这主要取决于决策者的意向。

B、必须保证回收车辆路径的连续性，即从再制造企业出发，最终再回到再制造企业。即满足以下两个公式：

C、由于每个回收企业都有自己的存储空间，受库存容量的限制，车辆回收企业此次回收时间与上次回收时间的时间间隔不大于该点最大允许的回收期。

满足的计算公式如下：其中，Δf_it，若回收企业i第t天进行回收，则表示与上次回收的时间间隔。若没有在第t天进行回收，则为0。

另外，对于每个回收点的回收时间间隔的计算方法如下：

D、每辆车辆的回收量应不大于车辆的最大载重量。

3)计算上层系统模型中的总成本，包括回收成本和运输成本。其中，回收价格应满足：a和b为国家规定的范围。

4)针对得到的系统总成本，调整回收价格，重新计算步骤1)、2)和3),直到得到最优的回收价格和回收路径，使得系统总成本最低。

系统总体模型如下

其中，e_i表示回收企业i的单位重量的回收价格，q_i表示回收企业i每天的回收量，T表示回收周期，M表示报废车辆的重量，表示运输成本；

计算上层系统模型中的总成本，包括回收成本和运输成本；其中，回收价格应满足a和b为规定的范围；

针对得到的系统总成本，调整回收价格，重复步骤，直到得到最优的回收价格和回收路径，使得系统总成本最低。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征在于具有如下步骤：

—采集统计目标覆盖的车主的地理位置和回收企业的回收价格，根据地理位置得到车辆与回收企业的实际距离，将所述的实际距离和回收价格输入Logit模型得到每辆报废汽车选择每个所述的回收企业的效用值和概率；进而得到每个所述的回收企业回收的回收量和回收成本；

—采集所述回收企业收集车辆的单位运输成本、出行固定成本以及单位装卸成本以及所述回收企业的回收量和回收成本输入运输模型；确定回收期T内最优运输路径，进而得到最优运输成本；

—计算系统总体模型，得到总成本，总成本包括回收成本和运输成本，当总成本最小时，即为当前的优化结果，完成回收规划。

2.根据权利要求1所述的均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征还在于所述的实际距离和回收价格输入所述的Logit模型时需要标准化；

实际距离标准化的公式为：

$L_{gi}=\frac{l_{gi}-\min \left\{l_{gi}\right\}}{\max \left\{l_{gi}\right\}-\min \left\{l_{gi}\right\}}$

l_gi表示车辆g与回收企业i的实际距离，L_gi表示车辆g与回收企业i的标准化距离；

回收价格标准化的公式为：

$E_i=\frac{e_i-min\left\{e_i\right\}}{\max \left\{e_i\right\}-\min \left\{e_i\right\}}$

e_i表示回收企业i的回收价格，E_i表示回收企业i标准化之后的价格。

3.根据权利要求1或2所述的均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征还在于：在所述的Logit模型综合考虑所述地理位置和回收价格的权重。

4.根据权利要求3所述的均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征还在于所述Logit模型中包含的效用值和概率计算过程如下：

—效用值的计算公式为：

$\begin{array}{cc}{V}_{gi}\left(g\right)=\underset{n=1}{\overset{2}{\Σ}}{\mathrm{\γ}}_{gin}{\mathrm{\θ}}_n& \∀g\∈G,\∀i\∈B\end{array}$

其中，G表示所有车辆的集合，B表示所有回收企业的集合，θ_n表示第n个影响因素的权重，这里只有两个影响因素，即距离和价格。γ_gin表示在影响因素n下，车辆g选择第i个回收企业的取值；V_gi(g)则表示车辆g选择第i个回收企业的效用值；

—概率的计算公式为：

$p_{gi}=\frac{{\mathrm{expV}}_{gi}}{\underset{i\∈B}{\Σ}{\mathrm{expV}}_{gi}}$

其中，p_gi表示车辆g选择第i个回收企业的概率；

根据每个车辆选择第i个回收企业的概率，即可算出第i个回收企业被选择的概率。

—概率的计算公式为：

$p_i=\frac{\underset{g\∈G}{\Σ}{p}_{gi}}{\underset{i\∈B}{\Σ}\underset{g\∈G}{\Σ}{p}_{gi}}$

其中，p_i表示回收企业i被选择的概率。

5.根据权利要求4所述的均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征还在于所述的Logit模型还包括：

基于第i个回收企业被选择的概率，计算每个回收企业的回收量；

—回收量的计算公式为：

q_i＝p_iS/365

其中，q_i表示回收企业i的回收量，S表示所有回收企业年的总回收量。

依据回收量、回收价格和报废车辆种类及数量信息，即可计算出所述第i个回收企业所需的回收成本。

—周期内的回收成本的计算公式为：

$R=M\underset{i\∈B}{\Σ}{e}_i{q}_{i}T$

其中，R表示周期内的回收成本,e_i表示回收企业i的单位重量的回收价格，q_i表示回收企业i每天的回收量，T表示回收周期，M表示报废车辆的重量。

6.根据权利要求1所述的均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征还在于确定回收期T内最优运输路径，进而得到最优运输成本的计算过程如下：

所述步骤2)中，运输成本模型的计算公式如下：

$\min Z\left(x_{ijk}^t\right)=C_1\underset{k\∈K}{\Σ}\underset{(i,j)\∈A,i\≠j}{\Σ}\underset{t\∈T}{\Σ}{d}_{ij}{x}_{ijk}^t+C_2\underset{k\∈K}{\Σ}\underset{j\∈B}{\Σ}\underset{t\∈T}{\Σ}{x}_{Ojk}^t+C_3\underset{k\∈K}{\Σ}\underset{(i,j)\∈A,i\≠j}{\Σ}\underset{t\∈T}{\Σ}{x}_{ijk}^t$

其中，C₁表示单位距离的运输成本，C₂表示车辆出行一次的固定成本，C₃表示单位货运量的装卸成本，d_ij表示两点间的距离，是一个0-1变量，如果车辆k在第t天经由回收企业或再制造企业i到回收企业或再制造企业j，则其值为1，否则为0；O代表再制造企业，是一个0-1变量，如果车辆k在第t天经由再制造企业O到回收企业j,则其值为1，否则为0；K代表所有车辆的集合，T表示规划周期，A代表再制造企业和所有回收企业的集合，B代表所有回收企业的集合。

7.根据权利要求6所述的均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征还在于所述运输成本模型的考虑因素如下：

所需车辆数应小于等于再制造企业现有的车辆总数，即必须满足公式：

$\begin{array}{cc}\underset{k\∈K}{\Σ}\underset{j\∈B}{\Σ}{x}_{Ojk}^t\≤K& \∀t\∈T\end{array}$

保证回收车辆路径的连续性，即从再制造企业出发，最终再回到再制造企业。即满足以下两个公式：

$\begin{array}{cccc}\underset{j\∈B}{\Σ}{x}_{Ojk}^t\≤1& \∀k\∈K,\∀t\∈T& \underset{i\∈A,i\≠j}{\Σ}{x}_{ijk}^t=\underset{i\∈A,i\≠j}{\Σ}{x}_{jik}^t& \∀j\∈A,\∀k\∈K,\∀t\∈T\end{array}$

由于每个回收企业都有自己的存储空间，受库存容量的限制，车辆回收企业此次回收时间与上次回收时间的时间间隔不大于该点最大允许的回收期。

满足的计算公式如下：Δf_it≤F_i 其中，Δf_it，若回收企业i第t天进行回收，则表示与上次回收的时间间隔。若没有在第t天进行回收，则为0。

对于每个回收点的回收时间间隔的计算方法如下：

$\begin{array}{cc}{f}_{it}^n=t\underset{j\∈A,i\≠j}{\Σ}\underset{k\∈K}{\Σ}{x}_{ijk}^t-(t-n)\underset{j\∈A,i\≠j}{\Σ}\underset{k\∈K}{\Σ}{x}_{ijk}^{t-n}& \∀t\∈T,\∀n\∈\{1,\mathrm{...},t-1\},\∀i\∈B\end{array}$

${\mathrm{\Δf}}_{it}=max\left\{min\right\{f_{it}^n\},0\}n\∈\{1,...,t-1\},\∀t\∈T,\∀i\∈B$

每辆车辆的回收量应不大于车辆的最大载重量。

8.根据权利要求1所述的均衡回收企业定价和回收成本的报废汽车回收规划方法，其特征还在于

系统总体模型如下：

$\min H=M\underset{i\∈B}{\Σ}{e}_i{q}_{i}T+Z\left(x_{ijk}^t\right)$

其中，e_i表示回收企业i的单位重量的回收价格，q_i表示回收企业i每天的回收量，T表示回收周期，M表示报废车辆的重量，表示运输成本；

计算上层系统模型中的总成本，包括回收成本和运输成本；其中，回收价格应满足a和b为规定的范围；

针对得到的系统总成本，调整回收价格，重复步骤，直到得到最优的回收价格和回收路径，使得系统总成本最低。