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基于模糊邏輯方法對報廢車輛回收經(jīng)濟可持續(xù)性研究

提出了一種基于模糊邏輯系統(tǒng)的建模方法，用來分析報廢車輛拆解部件的經(jīng)濟可持續(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計變更、技術市場和法規(guī)的變化，提供了一個影響汽車制造商評估可持續(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)營者分析不同情況下的利潤，加快回收業(yè)務決策進程。

在傳統(tǒng)的利潤分析模型中，有4個重要變量。這些變量是固定成本、可變成本、單位銷售價格和銷售數(shù)量。為了開發(fā)一個適用于本方法的利潤分析模型，考慮了4種重要因素，即費用（汽車收購成本、固定成本、運行成本和運輸成本）、利潤、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)換成一個語言標準。語言變量可以無變化地輸入到模糊模型。所有輸入項都輸入到一個基于模糊規(guī)則的Mamdani模型，將所有輸出后，進行提取去模糊化過程后的利潤數(shù)值。

采用Matlab仿真、模糊和引導工具箱來進行模型的建立。該模型設計了拆解不同類型的車輛?？偫麧櫴腔诓煌愋秃腕w積的利潤總和計算得到的。

模糊Mamdani模型包括7個子模型（運營成本、運輸成本、獲取成本、可變成本、收益、創(chuàng)新因素和利潤）。每個子模型需要定義輸入和輸出變量。為了最終使用界面進行試驗設計及靈敏性分析，利用Matlab的Simulink連接不同的子模型，完成模型的建立。

隨著人們對報廢車輛經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的日益關注，開發(fā)一種支持決策工具，以解決在評估報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源有拆解、粉碎和有色處理等。提出了基于模糊邏輯的評價模型，來評估不同情況下拆解部件在市場變量、管理或技術的變化組合結果下，經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展性的一個應用。

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