基于四值中智集优化的电动汽车电池闭环供应链多目标规划模型

《Results in Engineering》：Managing E-waste in Reverse Logistics Network Through Technology Investment And Facility Effectiveness To Support The Electric Vehicles (EV) Market

为解决电动汽车电池废弃物管理中的经济、环境与设施效率等多目标冲突问题，研究人员开展了基于四值中智集优化的闭环供应链网络设计研究。该研究构建了一个多周期、多设施的网络模型，以同时最大化利润、最小化温室气体排放并最大化设施运行效率。通过中智集优化方法处理目标间的不确定性与矛盾性，得出了帕累托最优解集，为可持续的电动汽车电池回收管理提供了决策支持，对推动循环经济和减少环境足迹具有重要意义。

　　

随着全球电动汽车（EV）市场的迅猛扩张，一个严峻的挑战随之而来：大量退役的电动汽车动力电池如何处理？这些电池若处置不当，不仅会浪费其中蕴含的钴、锂、镍等宝贵资源，更可能因含有重金属和有毒电解质而对环境和人类健康构成严重威胁。传统的线性经济模式“开采-制造-废弃”显然难以为继，构建高效、环保的电池回收再利用体系，即闭环供应链（CLSC），已成为推动交通领域可持续发展的关键环节。然而，设计这样一个系统绝非易事，决策者常常陷入多目标相互冲突的困境：是优先考虑回收过程的经济效益，还是竭力降低运输和处理环节产生的温室气体排放（GHG emissions）？又该如何在设施可能发生故障的现实情况下，确保整个网络的处理效率？这些目标之间存在着固有的矛盾性、不确定性和信息不完整性，给精准决策带来了巨大挑战。

为了系统解决上述复杂问题，发表在《Results in Engineering》上的这项研究，提出了一种创新的多目标优化框架，用于规划电动汽车电池的闭环供应链网络。该研究的核心在于首次将四值中智集（Quadri-partitioned Neutrosophic Set）理论引入到该领域，以同时处理利润最大化、温室气体排放最小化和设施效率最大化这三个相互冲突的目标。研究构建了一个包含收集中心、拆解中心、印刷电路板（PCB）回收中心、电池修复中心、塑料回收中心、电池制造厂和电动汽车市场等多层级的网络模型，并考虑了多规划周期内设施的运作与故障概率。通过这一模型，研究旨在回答如何在不同目标之间取得最佳平衡，从而为可持续的电动汽车电池废物管理提供科学的决策依据。

本研究采用了几项关键的技术方法来实现研究目标。首先，构建了一个多周期、多梯队的混合整数线性规划（MILP）模型作为基础框架。其次，创新性地应用了四值中智集优化方法，该方法通过定义真值（Truth）、假值（Falsity）、不确定度（Uncertainty）和矛盾度（Contradiction）四个独立的隶属度函数，精细地描述了目标函数值对于各自期望值的满足程度，从而有效处理了传统模糊方法难以捕捉的目标间复杂关系。求解过程采用了基于 payoff 表的方法来确立各目标的理想与反理想解，进而将原多目标问题转化为在满足一定约束下，优化中智集综合隶属度的单目标问题。模型考虑了设施在不同时期的随机故障概率，这通过马尔可夫过程进行模拟，使得网络设计更具鲁棒性。案例研究的数据来源于公开报告和行业估计，用于验证模型的有效性。

研究结果

1. 模型构建与验证

研究人员成功构建了所描述的多目标闭环供应链规划模型，并通过理论推导和算例分析验证了模型的正确性和可行性。模型能够清晰刻画物料（废弃电池、、再生材料、新产品）在供应链网络中的流动，以及伴随的成本、排放和设施负载情况。

2. 四值中智集优化的有效性

与传统的加权和法或模糊优化方法相比，应用四值中智集优化方法能够获得一组分布更均匀、代表性更强的帕累托最优解（Pareto-optimal solutions）。这些解集清晰地展现了三个目标函数（利润、排放、效率）之间此消彼长的权衡关系（Trade-off），为决策者提供了丰富且灵活的方案选择空间。

3. 目标间的权衡分析

对帕累托解集的分析表明，追求极高的利润目标往往会导致温室气体排放水平的显著上升，因为可能会选择更廉价但排放更高的运输方案或处理技术。反之，过于严格地控制排放则会牺牲一部分经济效益。同时，设施效率目标与其它两个目标也存在着复杂的互动关系，例如，维持高效率可能需要投入更多成本以降低故障率，这又会影响利润。

4. 设施可靠性的影响

敏感性分析显示，设施（特别是拆解中心和处理中心）的故障概率对供应链的整体性能，尤其是效率目标，有着至关重要的影响。当故障率升高时，为了满足市场需求，可能需要建立更多的备用设施或提高单个设施的冗余容量，这将直接增加运营成本并可能影响排放水平。因此，在规划阶段考虑设施可靠性是确保供应链韧性的关键。

5. 案例研究启示

通过对一个假设的、但数据基于现实的案例进行求解，研究表明所提出的模型和方法能够为特定区域或情境下的电动汽车电池回收网络设计提供具体的、量化的决策支持。例如，结果可以指明在给定条件下，开设哪些设施、采用何种技术、以及物料的最佳流动路径是什么。

结论与讨论

本研究成功开发了一个基于四值中智集理论的多目标优化模型，用于解决电动汽车电池闭环供应链网络设计这一复杂问题。研究结论表明，将利润、环境排放和运营效率协同优化是可行且必要的，而四值中智集方法为解决此类充满不确定性和矛盾性的多目标决策问题提供了强有力的工具。

该研究的重要意义在于理论和实践两个层面。在理论层面，它拓展了中智集理论在供应链管理和可持续工程领域的应用，提供了一种新的、更精细的处理多目标冲突和决策不确定性的建模思路。在实践层面，该模型为政府和相关企业设计、评估和优化电动汽车电池回收体系提供了科学的决策框架。通过量化不同目标间的权衡关系，决策者可以根据具体的政策导向、环境标准和经济约束，选择最符合可持续发展理念的供应链配置方案，从而推动电动汽车产业真正走向绿色循环，降低整个生命周期的环境足迹，最终为实现“双碳”目标和循环经济提供关键技术支撑。

未来的研究可进一步考虑需求的不确定性、更复杂的物料清单（BOM）以及不同回收技术的经济与环境参数动态变化等因素，使模型更加贴近现实。