Abstract
今時今日，由於能源與資源的有限，環境保育意識的抬頭，「永續發展」成為是一個相當重要的課題。為顧全經濟的發展與環境的維護，「綠色供應鏈管理」已成為達到永續發展的一個必要的步驟與方法。過去，傳統供應鏈管理對於物流的問題有很深入的研究；近來，綠色物流多針對逆向物流的部分做探討。由於多數的研究或缺乏整合正逆向物流的「封閉迴圈物流」，或採取個案研究的方式作分析，因此，缺乏一般性而無法解決綠色供應鏈中「回收、再利用與再製造」的目的。因此，本研究的目的為整合正逆向物流系統，且針對綠色供應鏈中相當重要的「不確定性」建構一般性的封閉迴圈物流模型，俾能處理確定與隨機環境的實際情境。在考慮營運成本下，除使總成本最小化，並針對「製造廠、配銷中心和拆解廠」的廠址做出適當的選擇。此外，在隨機情境中我們特別針對引起不確定的主要因素討論兩個議題: 其一為考慮決策者之決策行為，提供其最佳規劃之建議與風險評估；其二則為考慮不確定環境下「過剩」與「不足」的情形，建構符合原始隨機環境議題之模型架構。此外，由於模糊數擁有足以處理高度相依的不確定環境的特性，因而被採用於描述綠色物流中的隨機問題。由於此類型的物流問題，多為非多項式的困難(NP-hard)問題。發展一個快速且精確的演算法是必須的。而遺傳演算法無論在確定與不確定的問題上都成功的被廣泛應用，因此，藉由建構一個改良式伸展樹的遺傳演算法，同時能夠解決確定性與非確定性的封閉迴圈物流模型是本研究的另一項重要議題。