基于碳税政策的整车物流网络优化模型及算法研究
Industrial Technology & Economy（2020）
Abstract
本文针对整车物流网络优化问题,建立低碳经济下的鲁棒优化模型,设计遗传退火算法对模型进行求解,并通过算例仿真验证了模型和算法的有效性.研究结果表明,与随机规划模型相比,鲁棒优化模型能够有效减少决策风险,但提高决策方案的鲁棒性需付出更高的成本;遗传退火算法较参数取值相同下的遗传算法和模拟退火算法性能更优;碳税的增加对碳排放量的影响呈现明显的阶梯状下降特征,碳税政策制定者可利用这一规律,合理设置碳税值,使其达到减排效果的同时尽可能的减轻企业的经济负担.
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