دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 146625
ترجمه فارسی عنوان مقاله

شبکه های پیشرو و معکوس تدارکات و برنامه ریزی مسیر در محیط زیست انتشار گازهای گلخانه ای کم: مطالعه موردی شرکت شانگهای سبز تجارت الکترونیک

عنوان انگلیسی
Forward and reverse logistics network and route planning under the environment of low-carbon emissions: A case study of Shanghai fresh food E-commerce enterprises
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
146625 2017 29 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Computers & Industrial Engineering, Volume 106, April 2017, Pages 351-360

ترجمه کلمات کلیدی
برنامه ریزی مکان و مسیر، شرکت های مواد غذایی الکترونیکی تجارت الکترونیکی، کم کربن، شبکه لجستیک، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم بهینه سازی ذرات ذرات،
کلمات کلیدی انگلیسی
Location and route planning; Fresh food e-commerce enterprises; Low-carbon; Logistics network; Genetic algorithm; Particle swarm optimization algorithm;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  شبکه های پیشرو و معکوس تدارکات و برنامه ریزی مسیر در محیط زیست انتشار گازهای گلخانه ای کم: مطالعه موردی شرکت شانگهای سبز تجارت الکترونیک

چکیده انگلیسی

In view of the rapid development of low-carbon economy, the increasing distribution demand and returned demand which caused by the short shelf life and spoilage of fresh food, network and route planning model of a two-stage forward/reverse logistics is firstly proposed for fresh food e-commerce enterprises under the environment of low-carbon emissions (The objective in the first stage is to minimize the overall cost of the system, and the minimum overall cost of the circulation-type distribution vehicles routing is considered in the second stage). And the validity of the model is verified by adopting genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm with the study of the fresh food e-commerce enterprises of Shanghai. Furthermore, a good reference can be provided to build the forward and reverse logistics network and optimal route planning model of fresh food e-commerce enterprises and reduce the carbon emissions during its operation process.