医疗废弃物逆向物流回收网络优化——以苏州市为例开题报告

1. 研究目的与意义

1.1 研究背景

2020年，受疫情以及国务院最新颁布的《医疗废物集中处置设施能力建设实施方案》的影响，就当前的医疗技术以及设备方面都已经有了长足的进步，因此，随之带来的问题就是医疗废弃物种类和数量也有了较大的增长，这就导致我们不得不重视这样的问题。而苏州市作为江苏省的“领头羊”，在这其中扮演的角色就显得至关重要。

1.2 研究目的及意义

2. 研究内容和预期目标

2.1 主要研究内容

（1）医疗废弃物逆向物流的相关理论

（2）城市医疗废弃物逆向网络分析（现状，特征，处理流程，问题）,主要假定物流中心确定下的分析。其中，医疗废弃物逆向物流系统参与的主体包括了供应点（医疗卫生机构，各级医院以及诊所），物流中心（收集场）以及需求点（处理企业，物流网络的终点），这里我们假定的是供应点，需求点以及物流中心位置既定，如果想要优化物流网络的布局，其主要就是对物流中心进行分析（包括定性分析与定量分析，其中定性分析主要是主观因素的分析，也就是社会与环境因素分析，定量分析主要在于运输的成本与运输的路线分析，也就是运输的效率），从而调整物流中心的位置，对物流中心的选址进行调整。

3. 研究的方法与步骤

3.1 拟采用的研究方法

遗传算法，是一种模拟遗传学机理的生物进化过程和生物进化论的自然选择的优化模型,目的是通过模拟生物自然进化的过程从而搜索寻求问题最优解的方法。它是由美国教授在1975年提出的,基于darwin生物进化论中的“适者生存”原则以及mendel遗传理论中基因遗传的原理,通过模拟生物自然进化过程来搜索最优解。它可以用来解决函数优化，组合优化以及车间调度问题。这里主要利用遗传算法求解出各个物流节点间的流量分配问题以及各个物流节点的选址问题。

3.2 论文研究步骤

4. 参考文献

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5. 计划与进度安排

（1）2022.02-2022.03：选定题目，查阅研究对象相关资料，理清文章思路，完成论文第一章“绪论”。

（2）2022.03-2022.04：根据选题，查阅学术文献，完成论文第二章“医疗废弃物逆向物流理论概述”及第三章“苏州市医疗废弃物处理现状及优化分析”

（3）2022.04-2022.05，结合分析，整理函数，学习遗传算法，完成论文第四章“城市医疗废弃物网络优化模构建及算法设计”，并结合现状数据，完成第五章“实例验证与分析”。