【摘 要】
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目前我国报废汽车回收逆向物流发展与许多欧美发达国家相比非常落后,从报废汽车回收逆向物流立法,报废汽车拆解工艺到报废汽车回收逆向物流系统管理都存在着很大的差异。北京
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目前我国报废汽车回收逆向物流发展与许多欧美发达国家相比非常落后,从报废汽车回收逆向物流立法,报废汽车拆解工艺到报废汽车回收逆向物流系统管理都存在着很大的差异。北京市作为我国首都,经济发展领先全国,虽然通过摇号机制对北京市汽车保有量进行了限制,但汽车保有量仍然与日俱增,随之导致每年存在大量报废汽车亟待回收拆解处理。报废汽车如果没能得到有效回收拆解,不仅对环境带来污染,资源经济的浪费,对人民人身财产安全也会带来威胁。本文针对北京市报废汽车回收逆向物流网络优化问题,对北京市2020年汽车应报废数量做出预测,运用SPSS软件,通过曲线拟合方法对北京市2004年到2014年十年数据进行拟合,利用所得模型预测出2020年汽车保有量将达到818万辆,应报废车辆达到25万辆,以目前北京市报废汽车正规处理渠道的处理能力,并不能满足这些需求。本文考虑回收率不确定条件下的报废汽车回收过程,根据具有遗憾值约束的鲁棒优化理论进行模型构建。在通过对北京市报废汽车回收拆解行业情况进行详细了解后,收集并整理了相关数据,通过Lingo软件编程,将数据带入模型进行计算,得到模型优化解与优化方案,对北京市报废汽车回收逆向物流网络进行优化,保证了北京市报废汽车回收逆向物流网络的可靠性与稳定性。
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