基于模糊邏輯方法對(duì)報(bào)廢車輛回收經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性研究

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基于模糊邏輯方法對(duì)報(bào)廢車輛回收經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性研究

提出了一種基于模糊邏輯系統(tǒng)的建模方法，用來(lái)分析報(bào)廢車輛拆解部件的經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性。該方法考慮了多種不確定性因素，包括汽車制造商的設(shè)計(jì)變更、技術(shù)市場(chǎng)和法規(guī)的變化，提供了一個(gè)影響汽車制造商評(píng)估可持續(xù)汽車回收策略的框架。此外，所提出的方法還可以用于經(jīng)營(yíng)者分析不同情況下的利潤(rùn)，加快回收業(yè)務(wù)決策進(jìn)程。

在傳統(tǒng)的利潤(rùn)分析模型中，有4個(gè)重要變量。這些變量是固定成本、可變成本、單位銷售價(jià)格和銷售數(shù)量。為了開(kāi)發(fā)一個(gè)適用于本方法的利潤(rùn)分析模型，考慮了4種重要因素，即費(fèi)用（汽車收購(gòu)成本、固定成本、運(yùn)行成本和運(yùn)輸成本）、利潤(rùn)、收入及基于拆卸系統(tǒng)工具和信息的創(chuàng)新水平。模型的輸入是精確值，需要被轉(zhuǎn)換成一個(gè)語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)。語(yǔ)言變量可以無(wú)變化地輸入到模糊模型。所有輸入項(xiàng)都輸入到一個(gè)基于模糊規(guī)則的Mamdani模型，將所有輸出后，進(jìn)行提取去模糊化過(guò)程后的利潤(rùn)數(shù)值。

采用Matlab仿真、模糊和引導(dǎo)工具箱來(lái)進(jìn)行模型的建立。該模型設(shè)計(jì)了拆解不同類型的車輛。總利潤(rùn)是基于不同類型和體積的利潤(rùn)總和計(jì)算得到的。

模糊Mamdani模型包括7個(gè)子模型（運(yùn)營(yíng)成本、運(yùn)輸成本、獲取成本、可變成本、收益、創(chuàng)新因素和利潤(rùn)）。每個(gè)子模型需要定義輸入和輸出變量。為了最終使用界面進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)及靈敏性分析，利用Matlab的Simulink連接不同的子模型，完成模型的建立。

隨著人們對(duì)報(bào)廢車輛經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的日益關(guān)注，開(kāi)發(fā)一種支持決策工具，以解決在評(píng)估報(bào)廢汽車回收因素的不確定性。影響基本部件回收不確定性的主要來(lái)源有拆解、粉碎和有色處理等。提出了基于模糊邏輯的評(píng)價(jià)模型，來(lái)評(píng)估不同情況下拆解部件在市場(chǎng)變量、管理或技術(shù)的變化組合結(jié)果下，經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展性的一個(gè)應(yīng)用。

Samira Keivanpour et al. Industrial Engineering and Systems Management (IESM), Proceedings of 2013 International Conference on, Rabat, 28-30 Oct. 2013.

編譯：袁建昆