재사용 제품을 위한 다단계 역물류 네트워크 개발의 진화연산 접근법

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper suggests the reverse logistics (RL) network which are composed of customers, collection centers, recovery centers, redistribution centers, and secondary markets. This RL network is formulated using a mixed integer programming (MIP) model and its objective is to minimize the total cost under considering various constraints such as unit transportation costs, fixed costs, and variable costs. The MIP model is implemented in the genetic algorithm (GA) approach. Two test problems with various sizes of collection centers, recovery centers, redistribution centers, and secondary markets are considered and they are solved using the GA approaches. A comparison between the GA approach and the other competing approaches has been done using some measures of performance. Finally, it has shown that the optimal solution of the GA approach is more efficient than those of other competing approaches.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서 제시하는 역물류 네트워크는 고객으로부터 회수한 제품이 재생 후 재사용하기 위한 목적으로 구축되며, 그 단계는 수집센터(Collection Center)  회복센터(Recovery Center)  재분배센터(Re-distribution Center)  2차시장(Secondary Market) 으로 연결되는 4단계 구조를 가지고 있다. 각 단계에서 현실적으로 고려되어야 하는 다양한 제약조건을 바탕으로 단계별 수송비용, 고정비용, 변동비용의 총합을 최소화하는 수리모델을 구축하였다. 구축된 수리모델은 실제 현장에서 적용 가능한 수준의 규모로 확장된 역물류 네트워크에 적용되고 이를 진화연산 접근법중의 하나인 유전알고리즘을 통해 최적해를 구하게 된다. 구해진 최적해는 기존연구들에서 제시된 접근법과의 다양한 비교를 통해 본 연구에서 제시된 접근법의 우수성을 입증하였다. 본 연구에서 제시된 역물류 네트워크는 기존의 순방향 물류네트워크와의 통합화 단계를 거쳐 보다 다양한 분야에 적용되어 그 응용성을 확장할 것으로 판단된다.