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Reverse logistics network design for product recovery and remanufacturing

机译：用于产品回收和再制造的逆向物流网络设计

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Due to environmental concerns, reverse logistics now is becoming an important strategy to increase customer satisfaction. This research develops a generic mixed integer nonlinear programming model (MINLP) for reverse logistics network design. This is a multi-echelon reverse logistics model. It maximizes total profit by handling products returned for repair, remanufacturing, recycling, reuse, or incineration/landfill. A hybrid genetic algorithm (GA) is proposed to solve the problem. The designed model is validated and tested by using a real-life example of recycling bulk waste in Taoyuan City, Taiwan. Sensitivity analyses are conducted on various parameters to illustrate the capabilities of the proposed model. Post-optimality analysis and comparison show that the proposed model performs better than current reverse logistic operations and the proposed hybrid GA demonstrates the efficiency of solving the complex reverse logistics problem. (C) 2018 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：由于环境问题，逆向物流现在已成为提高客户满意度的重要策略。本研究开发了用于逆向物流网络设计的通用混合整数非线性规划模型（MINLP）。这是一个多级逆向物流模型。通过处理退回的产品进行维修，再制造，回收，再利用或焚烧/垃圾填埋，它可以使总利润最大化。提出了一种混合遗传算法（GA）来解决该问题。通过使用台湾桃园市的一个回收大宗废物的真实示例，对设计的模型进行了验证和测试。对各种参数进行了敏感性分析，以说明所提出模型的功能。后最优性分析和比较表明，该模型的性能优于当前的逆向物流操作，并且所提出的混合遗传算法证明了解决复杂的逆向物流问题的效率。 （C）2018 Elsevier Inc.保留所有权利。

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