2024年2月1日发(作者：卓宏达)

废电器电子产品回收研究现状及发展趋势

摘要：由于人们的生活质量的提高，以及科学技术的进步，人们对电器和电子产品的需求也在日益增加。但是，由于电器和电子产品的生产和更新的速率在不断地提高，因此，被淘汰的电器和电子产品的数量也在迅速地增加，这使得如何妥善地处理和处理废弃电器和电子产品，在全世界范围内都是一个难题。

关键词：废旧电器电子产品；识别与价值评估；调度优化

1电器电子产品识别与价值评估

电器电子产品的识别与价值评价指的是，在其被回收的过程中，可以迅速、精确地对其型号等参数进行分类，并且将识别的结果与其相联系，对其进行价值评价，从而得到废弃的电器电子产品的价格。对废弃电器设备进行准确的鉴别和评价，既能减少误检，又能提高顾客的购买意愿，又是实现对废旧电器设备的高效率处理的先决条件。

1.1电器电子产品分类识别

关于废弃电器、电子废弃物的分类与鉴定问题，国内外的专家们已经进行了很多年的探讨。其中，以规律性特征为基础的废弃电器电子产品分类与识别是最早被提出并得到实践的一种方法，它一般通过人为地设计的特征抽取方式，将输入的图像降维为一套特征向量，并对其进行训练。YE等人在此基础上，提出了一种将规模不变的特征转换与支撑向量机结合起来的识别算法，这种算法可以利用提取的局部特征，来判断电器电子产品的型号。试验结果显示，这种算法尽管可以对电器电子产品进行分类，但是它的分类准确率很差，很难达到对废旧回收企业高标准的要求。MARTIN等提出了一种建立在外形和外形相匹配基础上的辨识算法，这种算法可以采集到废弃电器和电子设备影像中的部分特性，然后根据这些特性来进行辨识。但是，这种算法只适合于那些特性差异很大的电器和电子设备，

如果遇到型号相近的电器和电子设备，它的辨识准确率就很低，很难达到行业中辨识准确率的要求。LEITNER等人提出了一种基于Lyapunov的识别方法：针对已有的数据，通过对初始的高维特征空间与低维子空间之间的线性关系进行优化，并通过对其进行分类。

深度学习是一种基于深度信息的“端到端”的学习方法，可以克服传统的机器学习方法所面临的冗长、不足等问题。由此，利用大量的信息进行学习和学习，建立“端到端”的计算机视觉识别模式，为废弃电子、电器设备的自动辨识与检测提供了新的途径。在传统的深度数据框架下，无需对原始数据进行繁琐的特征选择，只需将其输入到一个多层卷积层、池化层以及完全连通层构成的多层神经网络中，即可自主地从数据中抽取隐含的特征，并最终输出相应的类别标记，从而完成对目标数据的识别。通过对数据进行端对端地建模，实现从数据到特征的高效匹配，使得该方法相比于常规的机器学习方法，具有更强的鲁棒性和更高的分类准确率。随着大规模数据、高性能GPU等技术的发展，深度学习模型在计算机视觉领域得到了广泛的应用。为此，本项目提出一种新型的智能感知方法——深度卷积神经网络，将为智能感知与智能感知的融合与融合提供一种全新的技术支持。在对废弃家电进行识别时，一般采用基于深度学习的主干网络对其进行特征抽取，再根据抽取出的特征进行初级分类。HAN等研究发现，由于废弃手机具有不同的外形和不同的色彩，很难对其进行精确的型号辨识，因此，本项目拟采用双线性卷积神经网络，对废弃手机图像中的部分区域进行自适应地抽取，并采用核子鉴别分析等技术，减少B-CNN中的冗余特征，加快其学习过程，最后的试验证明了所提方法的可行性。

在废旧家电和电子设备的回收处理中，既要对其进行分类，又要对其在复杂环境中的特定对象进行探测和定位。因此，以主干网络为基础，通过对主干网络中的特征进行抽取，从而实现对物体的探测。LU等将一种图像目标检测模型YOLO.V3引入到废旧电子印刷电路板中，来实现对各个电子部件的准确定位和识别，这样就减少了对回收产业人力资源的占用，同时还提升了对电子部件的分拣效率，最终实现了智能化高精度的检测分类。

1.2电器电子产品价值评估

因此，如何对废旧家电进行有效的价格评估，就显得尤为必要。在此基础上，通过对不同类型的电器设备的特性进行分析，获得电器设备的多种特性，从而为电器设备的可再生性价格制定提供充足的数据支持。在对电器、电子产品进行估价时，通常采用以规则为基础的传统估价方法。FORENBACHER等人以酒店模型为基础，对在非竞争、部分覆盖竞争以及完全覆盖竞争三种情况下，废弃电子、电子产品的再生价格进行了分析。NAKADA等以设备的有形磨损和无形损耗为基础，提出了一种以重置成本为基础的价值评估方法，并将这种方法运用到了电器电子产品的价值评估中，通过待估价的电器电子产品在最新状态下的市场价值，再减去各种损耗，从而达到对电器电子产品的价值进行估算的目的。NASIR等在市场比较的基础上，提出了一种价格评价方法，并把这种方法运用到了电器电子产品的回收流程中，并与最近几年所完成的相似回收案件进行了比较，并以这些案件之间的差别为依据，来修改电器电子产品的回收价值，最终达到了评价电器电子产品的价值的目的。JI等设计了一种以支持向量机和遗传算法为基础的预测方法，通过遗传算法来选取最优的输入特征和模型参数，并使用支持向量机来对模型进行训练，试验结果显示，这种方法在训练精度方面有很大的提高。

以神经网络为基础的评价模型因具有良好的泛化性而受到研究者们的重视。LIU等人利用模糊神经网络对股票价格进行了修正，并对其进行了参数的动态修正。在此基础上，提出了一种基于移动电话的智能移动电话系统，将移动电话系统中的主要特性参数与移动电话系统的价格之间进行了对应，采用了一种新型的移动电话系统。HAN等人在此基础上，提出了一种改进的模糊神经网络，在此基础上，采用最小二范数惩罚原则，对其进行了建模，并对其进行了实时更新，从而达到了评价的目的。WANG等人在前期研究基础上，通过对数据进行稀疏化处理，将数据进行稀疏化处理，建立融合后向传播、径向基底、小波等信息的混合神经网络模型，实现对数据的有效处理。LI等人提出了一种新的时间序列自编码模式下的深层注意增强学习算法，该算法对隐状态进行了有效的表征，并将其与时间序列的自编码器相融合，构建了一套基于时间序列的感知网络，并将感知网络中的信息融合到时间序列中，实现了对目标的感知，从而实现对目标目标的感知。DING等人将遗传算法与倒向传播神经网络联合，构建了一种基于倒向传播神经网络的非线性建模，并采用遗传算法对其进行了参数优化。本项目提出的新算法对

废弃家电产品的评价与评价均有很好的借鉴作用。总之，随着我国家电电子行业的快速发展，我国家电电子行业的快速发展，家电电子行业的快速、准确地进行家电电子行业的分类和评价，是家电电子行业发展的关键，也是家电电子行业发展的主要方向。但是，由于现有的家电产品类别辨识与价值评价技术严重依赖于海量高品质的海量数据，且缺少标准化的家电产品信息互联平台，在某种程度上制约着家电产品类别辨识与价值评价的可信度与精确度。而在产品质量管理中，时效是产品质量管理的一个关键问题，现有的评价方法缺少对产品质量管理的动态调整，导致评价结果不够准确。

2电器电子产品回收调度优化

2.1电器电子产品回收单目标调度优化

以某一特定回收需求为优化对象，通过对回收企业、客户和拆解企业等多个环节进行系统的理论和技术创新，实现了对回收企业、客户和拆解企业等多个环节的物流配送要求。MARORTIZ等人使用一个混合整数规划来对家电和电子产品的废弃物回收问题进行建模，并在此基础上，提出了一种以贪心和随机自适应搜索为基础的路径优化算法，从而可以快速地得到最优的运输路线，并在试验中得到了验证。SZWARC等人为解决废弃电器和电子装备的移动循环利用问题，提出了一种基于禁忌搜索的Memetic算法，并利用品质评估指标来调节算法的参数，从而能够迅速地找到最优的路线。MAR、ORTIZ等建议了一种三阶段的分层优化方法，它对回收设施的位置和路线优化问题的建模进行了研究，并提出了一种混合整数线性规划算法来对设施的选址问题进行求解，并利用改进的启发式算法来对路线进行规划。最后的研究结果显示，所提方法对电器电子产品的回收网络进行了优化，并且明显地减少了运营成本。POURHEJAZY等以一对一的服务为目标，提出了一种带有时间窗的综合回收方案，这个方案将一对一的顾客和一般顾客的回收要求结合起来，从而对回收的路线和次序进行了优化，从而有效地提升了各类顾客的满意度。上述方法虽可有效提升资源回收效率，但不能反映资源回收过程中的动态变化，致使优化结果不理想。在回收调度过程中，所生成的各种数据可以实时地反映出调度的状况。NOWAKOWSKI等提出了一种和声搜索算法，将其应用到在线回收系统中，对回收系统的线上数据和位置信息展开相关性分析，最终实现了

对调度方案的初始化和自适应搜索，从而提升了产品的回收率。YAO等人以中国上海为例，通过深入分析家电、计算机等收集站及转运站点的垃圾回收站的回收站信息，利用改进的蚂蚁群聚类算法，实现了垃圾收集站的最小回收站及转运路线的优化，并在此基础上进行了验证。TIRKOLAEE等人在研究多行程路线的同时，引入了一种基于仿真退火的方法，并在此基础上，综合考虑了多行程路线及顾客的时间窗口，为其提供了一种新的求解方法。NOWAKOWSKI等提出了一种在线排序模型，它可以对用户回收、注册数据进行全面分析，从而达到对回收的及时收集并有效地降低回收成本的目的。上述研究主要是针对废旧家电和电子废弃物处理中的单一目标进行的排序，为废旧家电和电子废弃物的处理提供理论依据和技术支持。

2.2电器电子产品回收多目标调度优化

针对废旧家电和电子废弃物回收利用的多目标调度问题，研究了废旧家电和电子废弃物回收利用的多目标调度问题。针对上述问题，TAO等人在多个优化目标之间进行折衷，采用联合演化与微粒群算法相结合的方式，实现对家电、电子垃圾分类与分类的双重优化，以达到减少家电、电子垃圾分类费用、提升垃圾分类效率的目的。IJEMARU等提出了一种以物联网为基础的家电和电子产品回收计划，并构建了家电和电子产品回收绩效评估体系，对家电和电子产品的回收效率、运输费用和数据传输费用进行了量化评估，并运用蚂蚁算法对最优路线进行了求解，以达到整体绩效的最优。在减少顾客等候时间的前提下，GAMBERINI等人提出一种多目标的家电、电子产品回收计划优化方案，并将其与数据收集技术和数据驱动的建模技术相融合，构建等候时间和运送费用的数学模型，并通过一种新的求解策略来优化优化的车队配置数目和路线。CAO等人对于两级反向物流网络中的异质车辆调度问题，提出了一种以遗传算法为基础的电器、电子产品回收调度优化技术。该技术在初始化阶段，是以随机生成与顾客有关的信息为基础的，使用遗传算法来进行全局的搜索，并使用邻近搜索算子来进行局部的搜索，从而达到了对资源的合理配置，从而可以有效地兼顾到经济效益与环境效益。NOWAKOWSKI等人提出了一种多准则的最优方案，用于解决家电和电子产品的循环使用问题。他们通过在线数绘图系统获得了实时的数据，构建了一个以车辆运行成本、车队车辆使用效率、居民满意度为指标的多个参数的最优优化模型。然后，

运用基因算法和模糊逻辑，对车辆的最优装载量和车辆数量进行了计算，最终达到了综合改善废旧的台式计算机等电子产品以及诸如洗碗机等家电产品的循环使用效果的目的。上述多目标优化算法能高效地解决多目标优化问题，然而，在实际生产过程中，由于生产过程中所面临的各种情况及各种条件的不断改变，使得在生产过程中很难找到最优的生产方案。

针对家电、电子废弃物处理中的多目标调度问题，REN等研究了一种可变邻居搜索方法，该方法可根据多条路线中的数据进行实时调整，从而有效地提升了燃油车和柴油车的利用率，减少了调度的总延误，同时提升了顾客的满意度。针对城乡家电电子设备的循环利用，NOWAKOWSK等研究了一种新的基于免疫的家电电子设备循环利用计划，并在循环利用的基础上，研究了利用循环利用的循环利用计划，在节约资源的前提下，提高了资源循环利用计划的效率，并在节约资源的前提下，达到了节约资源的目的。WANG等人在此基础上，提出了一种以综合学习为基础的家电、电子产品的循环排序方法，并结合演化过程的信息，设计了种群预测策略、路径迁移策略以及随机寻找策略，从而使路径费用和顾客的等候时间达到最小。MALEKKHOUYAN等人在此基础上，提出了一个整合了多个步骤的电子器件和电器设备的回收计划，该计划使用了准确的计算方法来执行一个动态的路线规划，并且使用了元启发式算法来执行一个整体的寻优任务，从而达到了运输成本、拆卸成本以及循环过程中的碳排放的目的。

结语

文章通过对我国家电、电子废弃物回收的现状进行了剖析，归纳出家电、电子废弃物的辨识及价值评价、回收计划的优化、回收的平台及运作方式等3个主要内容。在此基础上，结合当前循环经济中存在的各种问题，对循环经济中的产品辨识和定价技术、循环经济中的调度优化技术和循环经济中的智能化循环经济平台进行了研究。但是，目前我国的家电和电子产品的循环利用仍面临着诸多问题，如资源的循环利用效率低下等。目前，我国正面临着如何逐渐提升其循环使用效率与收益、构建智能循环使用平台、实现环保与资源化的双重目标。在此基础上，对目前我国电器设备循环使用中存在的问题进行了分析，并对其发展方向进行了预测。

参考文献

[1]贺滟.贵阳市废弃电器电子产品回收处理现状分析及对策建议[J].环保科技，2023，29(03):46-48+59.

[2]刘婷婷，朱坤，温志超等.废弃电器电子产品互联网回收发展趋势与挑战[J].环境保护，2023，51(08):66-71.

[3]邓毅，韦洪莲，罗锦程等.中国废弃电器电子产品环境管理政策与处理行业发展成效及展望[J].环境保护，2023，51(08):57-60.

[4]郭浪，汪兰林.基于演化博弈的废弃电器电子产品回收处理利益相关者行为分析[J].数学的实践与认识，2022，52(12):30-38.

[5]郭振起，朱媛媛，钟永光.考虑复杂交通的废弃电器电子产品回收网络模型[J].复杂系统与复杂性科学，2023，20(02):81-89+97.

[6]张云青.废弃电器电子产品回收处理企业盈利模式研究[J].经济论坛，2022(09):143-152.

2024年2月1日发(作者：卓宏达)

废电器电子产品回收研究现状及发展趋势

摘要：由于人们的生活质量的提高，以及科学技术的进步，人们对电器和电子产品的需求也在日益增加。但是，由于电器和电子产品的生产和更新的速率在不断地提高，因此，被淘汰的电器和电子产品的数量也在迅速地增加，这使得如何妥善地处理和处理废弃电器和电子产品，在全世界范围内都是一个难题。

关键词：废旧电器电子产品；识别与价值评估；调度优化

1电器电子产品识别与价值评估

电器电子产品的识别与价值评价指的是，在其被回收的过程中，可以迅速、精确地对其型号等参数进行分类，并且将识别的结果与其相联系，对其进行价值评价，从而得到废弃的电器电子产品的价格。对废弃电器设备进行准确的鉴别和评价，既能减少误检，又能提高顾客的购买意愿，又是实现对废旧电器设备的高效率处理的先决条件。

1.1电器电子产品分类识别

关于废弃电器、电子废弃物的分类与鉴定问题，国内外的专家们已经进行了很多年的探讨。其中，以规律性特征为基础的废弃电器电子产品分类与识别是最早被提出并得到实践的一种方法，它一般通过人为地设计的特征抽取方式，将输入的图像降维为一套特征向量，并对其进行训练。YE等人在此基础上，提出了一种将规模不变的特征转换与支撑向量机结合起来的识别算法，这种算法可以利用提取的局部特征，来判断电器电子产品的型号。试验结果显示，这种算法尽管可以对电器电子产品进行分类，但是它的分类准确率很差，很难达到对废旧回收企业高标准的要求。MARTIN等提出了一种建立在外形和外形相匹配基础上的辨识算法，这种算法可以采集到废弃电器和电子设备影像中的部分特性，然后根据这些特性来进行辨识。但是，这种算法只适合于那些特性差异很大的电器和电子设备，

如果遇到型号相近的电器和电子设备，它的辨识准确率就很低，很难达到行业中辨识准确率的要求。LEITNER等人提出了一种基于Lyapunov的识别方法：针对已有的数据，通过对初始的高维特征空间与低维子空间之间的线性关系进行优化，并通过对其进行分类。

深度学习是一种基于深度信息的“端到端”的学习方法，可以克服传统的机器学习方法所面临的冗长、不足等问题。由此，利用大量的信息进行学习和学习，建立“端到端”的计算机视觉识别模式，为废弃电子、电器设备的自动辨识与检测提供了新的途径。在传统的深度数据框架下，无需对原始数据进行繁琐的特征选择，只需将其输入到一个多层卷积层、池化层以及完全连通层构成的多层神经网络中，即可自主地从数据中抽取隐含的特征，并最终输出相应的类别标记，从而完成对目标数据的识别。通过对数据进行端对端地建模，实现从数据到特征的高效匹配，使得该方法相比于常规的机器学习方法，具有更强的鲁棒性和更高的分类准确率。随着大规模数据、高性能GPU等技术的发展，深度学习模型在计算机视觉领域得到了广泛的应用。为此，本项目提出一种新型的智能感知方法——深度卷积神经网络，将为智能感知与智能感知的融合与融合提供一种全新的技术支持。在对废弃家电进行识别时，一般采用基于深度学习的主干网络对其进行特征抽取，再根据抽取出的特征进行初级分类。HAN等研究发现，由于废弃手机具有不同的外形和不同的色彩，很难对其进行精确的型号辨识，因此，本项目拟采用双线性卷积神经网络，对废弃手机图像中的部分区域进行自适应地抽取，并采用核子鉴别分析等技术，减少B-CNN中的冗余特征，加快其学习过程，最后的试验证明了所提方法的可行性。

在废旧家电和电子设备的回收处理中，既要对其进行分类，又要对其在复杂环境中的特定对象进行探测和定位。因此，以主干网络为基础，通过对主干网络中的特征进行抽取，从而实现对物体的探测。LU等将一种图像目标检测模型YOLO.V3引入到废旧电子印刷电路板中，来实现对各个电子部件的准确定位和识别，这样就减少了对回收产业人力资源的占用，同时还提升了对电子部件的分拣效率，最终实现了智能化高精度的检测分类。

1.2电器电子产品价值评估

因此，如何对废旧家电进行有效的价格评估，就显得尤为必要。在此基础上，通过对不同类型的电器设备的特性进行分析，获得电器设备的多种特性，从而为电器设备的可再生性价格制定提供充足的数据支持。在对电器、电子产品进行估价时，通常采用以规则为基础的传统估价方法。FORENBACHER等人以酒店模型为基础，对在非竞争、部分覆盖竞争以及完全覆盖竞争三种情况下，废弃电子、电子产品的再生价格进行了分析。NAKADA等以设备的有形磨损和无形损耗为基础，提出了一种以重置成本为基础的价值评估方法，并将这种方法运用到了电器电子产品的价值评估中，通过待估价的电器电子产品在最新状态下的市场价值，再减去各种损耗，从而达到对电器电子产品的价值进行估算的目的。NASIR等在市场比较的基础上，提出了一种价格评价方法，并把这种方法运用到了电器电子产品的回收流程中，并与最近几年所完成的相似回收案件进行了比较，并以这些案件之间的差别为依据，来修改电器电子产品的回收价值，最终达到了评价电器电子产品的价值的目的。JI等设计了一种以支持向量机和遗传算法为基础的预测方法，通过遗传算法来选取最优的输入特征和模型参数，并使用支持向量机来对模型进行训练，试验结果显示，这种方法在训练精度方面有很大的提高。

以神经网络为基础的评价模型因具有良好的泛化性而受到研究者们的重视。LIU等人利用模糊神经网络对股票价格进行了修正，并对其进行了参数的动态修正。在此基础上，提出了一种基于移动电话的智能移动电话系统，将移动电话系统中的主要特性参数与移动电话系统的价格之间进行了对应，采用了一种新型的移动电话系统。HAN等人在此基础上，提出了一种改进的模糊神经网络，在此基础上，采用最小二范数惩罚原则，对其进行了建模，并对其进行了实时更新，从而达到了评价的目的。WANG等人在前期研究基础上，通过对数据进行稀疏化处理，将数据进行稀疏化处理，建立融合后向传播、径向基底、小波等信息的混合神经网络模型，实现对数据的有效处理。LI等人提出了一种新的时间序列自编码模式下的深层注意增强学习算法，该算法对隐状态进行了有效的表征，并将其与时间序列的自编码器相融合，构建了一套基于时间序列的感知网络，并将感知网络中的信息融合到时间序列中，实现了对目标的感知，从而实现对目标目标的感知。DING等人将遗传算法与倒向传播神经网络联合，构建了一种基于倒向传播神经网络的非线性建模，并采用遗传算法对其进行了参数优化。本项目提出的新算法对

废弃家电产品的评价与评价均有很好的借鉴作用。总之，随着我国家电电子行业的快速发展，我国家电电子行业的快速发展，家电电子行业的快速、准确地进行家电电子行业的分类和评价，是家电电子行业发展的关键，也是家电电子行业发展的主要方向。但是，由于现有的家电产品类别辨识与价值评价技术严重依赖于海量高品质的海量数据，且缺少标准化的家电产品信息互联平台，在某种程度上制约着家电产品类别辨识与价值评价的可信度与精确度。而在产品质量管理中，时效是产品质量管理的一个关键问题，现有的评价方法缺少对产品质量管理的动态调整，导致评价结果不够准确。

2电器电子产品回收调度优化

2.1电器电子产品回收单目标调度优化

以某一特定回收需求为优化对象，通过对回收企业、客户和拆解企业等多个环节进行系统的理论和技术创新，实现了对回收企业、客户和拆解企业等多个环节的物流配送要求。MARORTIZ等人使用一个混合整数规划来对家电和电子产品的废弃物回收问题进行建模，并在此基础上，提出了一种以贪心和随机自适应搜索为基础的路径优化算法，从而可以快速地得到最优的运输路线，并在试验中得到了验证。SZWARC等人为解决废弃电器和电子装备的移动循环利用问题，提出了一种基于禁忌搜索的Memetic算法，并利用品质评估指标来调节算法的参数，从而能够迅速地找到最优的路线。MAR、ORTIZ等建议了一种三阶段的分层优化方法，它对回收设施的位置和路线优化问题的建模进行了研究，并提出了一种混合整数线性规划算法来对设施的选址问题进行求解，并利用改进的启发式算法来对路线进行规划。最后的研究结果显示，所提方法对电器电子产品的回收网络进行了优化，并且明显地减少了运营成本。POURHEJAZY等以一对一的服务为目标，提出了一种带有时间窗的综合回收方案，这个方案将一对一的顾客和一般顾客的回收要求结合起来，从而对回收的路线和次序进行了优化，从而有效地提升了各类顾客的满意度。上述方法虽可有效提升资源回收效率，但不能反映资源回收过程中的动态变化，致使优化结果不理想。在回收调度过程中，所生成的各种数据可以实时地反映出调度的状况。NOWAKOWSKI等提出了一种和声搜索算法，将其应用到在线回收系统中，对回收系统的线上数据和位置信息展开相关性分析，最终实现了

对调度方案的初始化和自适应搜索，从而提升了产品的回收率。YAO等人以中国上海为例，通过深入分析家电、计算机等收集站及转运站点的垃圾回收站的回收站信息，利用改进的蚂蚁群聚类算法，实现了垃圾收集站的最小回收站及转运路线的优化，并在此基础上进行了验证。TIRKOLAEE等人在研究多行程路线的同时，引入了一种基于仿真退火的方法，并在此基础上，综合考虑了多行程路线及顾客的时间窗口，为其提供了一种新的求解方法。NOWAKOWSKI等提出了一种在线排序模型，它可以对用户回收、注册数据进行全面分析，从而达到对回收的及时收集并有效地降低回收成本的目的。上述研究主要是针对废旧家电和电子废弃物处理中的单一目标进行的排序，为废旧家电和电子废弃物的处理提供理论依据和技术支持。

2.2电器电子产品回收多目标调度优化

针对废旧家电和电子废弃物回收利用的多目标调度问题，研究了废旧家电和电子废弃物回收利用的多目标调度问题。针对上述问题，TAO等人在多个优化目标之间进行折衷，采用联合演化与微粒群算法相结合的方式，实现对家电、电子垃圾分类与分类的双重优化，以达到减少家电、电子垃圾分类费用、提升垃圾分类效率的目的。IJEMARU等提出了一种以物联网为基础的家电和电子产品回收计划，并构建了家电和电子产品回收绩效评估体系，对家电和电子产品的回收效率、运输费用和数据传输费用进行了量化评估，并运用蚂蚁算法对最优路线进行了求解，以达到整体绩效的最优。在减少顾客等候时间的前提下，GAMBERINI等人提出一种多目标的家电、电子产品回收计划优化方案，并将其与数据收集技术和数据驱动的建模技术相融合，构建等候时间和运送费用的数学模型，并通过一种新的求解策略来优化优化的车队配置数目和路线。CAO等人对于两级反向物流网络中的异质车辆调度问题，提出了一种以遗传算法为基础的电器、电子产品回收调度优化技术。该技术在初始化阶段，是以随机生成与顾客有关的信息为基础的，使用遗传算法来进行全局的搜索，并使用邻近搜索算子来进行局部的搜索，从而达到了对资源的合理配置，从而可以有效地兼顾到经济效益与环境效益。NOWAKOWSKI等人提出了一种多准则的最优方案，用于解决家电和电子产品的循环使用问题。他们通过在线数绘图系统获得了实时的数据，构建了一个以车辆运行成本、车队车辆使用效率、居民满意度为指标的多个参数的最优优化模型。然后，

运用基因算法和模糊逻辑，对车辆的最优装载量和车辆数量进行了计算，最终达到了综合改善废旧的台式计算机等电子产品以及诸如洗碗机等家电产品的循环使用效果的目的。上述多目标优化算法能高效地解决多目标优化问题，然而，在实际生产过程中，由于生产过程中所面临的各种情况及各种条件的不断改变，使得在生产过程中很难找到最优的生产方案。

针对家电、电子废弃物处理中的多目标调度问题，REN等研究了一种可变邻居搜索方法，该方法可根据多条路线中的数据进行实时调整，从而有效地提升了燃油车和柴油车的利用率，减少了调度的总延误，同时提升了顾客的满意度。针对城乡家电电子设备的循环利用，NOWAKOWSK等研究了一种新的基于免疫的家电电子设备循环利用计划，并在循环利用的基础上，研究了利用循环利用的循环利用计划，在节约资源的前提下，提高了资源循环利用计划的效率，并在节约资源的前提下，达到了节约资源的目的。WANG等人在此基础上，提出了一种以综合学习为基础的家电、电子产品的循环排序方法，并结合演化过程的信息，设计了种群预测策略、路径迁移策略以及随机寻找策略，从而使路径费用和顾客的等候时间达到最小。MALEKKHOUYAN等人在此基础上，提出了一个整合了多个步骤的电子器件和电器设备的回收计划，该计划使用了准确的计算方法来执行一个动态的路线规划，并且使用了元启发式算法来执行一个整体的寻优任务，从而达到了运输成本、拆卸成本以及循环过程中的碳排放的目的。

结语

文章通过对我国家电、电子废弃物回收的现状进行了剖析，归纳出家电、电子废弃物的辨识及价值评价、回收计划的优化、回收的平台及运作方式等3个主要内容。在此基础上，结合当前循环经济中存在的各种问题，对循环经济中的产品辨识和定价技术、循环经济中的调度优化技术和循环经济中的智能化循环经济平台进行了研究。但是，目前我国的家电和电子产品的循环利用仍面临着诸多问题，如资源的循环利用效率低下等。目前，我国正面临着如何逐渐提升其循环使用效率与收益、构建智能循环使用平台、实现环保与资源化的双重目标。在此基础上，对目前我国电器设备循环使用中存在的问题进行了分析，并对其发展方向进行了预测。

参考文献

[1]贺滟.贵阳市废弃电器电子产品回收处理现状分析及对策建议[J].环保科技，2023，29(03):46-48+59.

[2]刘婷婷，朱坤，温志超等.废弃电器电子产品互联网回收发展趋势与挑战[J].环境保护，2023，51(08):66-71.

[3]邓毅，韦洪莲，罗锦程等.中国废弃电器电子产品环境管理政策与处理行业发展成效及展望[J].环境保护，2023，51(08):57-60.

[4]郭浪，汪兰林.基于演化博弈的废弃电器电子产品回收处理利益相关者行为分析[J].数学的实践与认识，2022，52(12):30-38.

[5]郭振起，朱媛媛，钟永光.考虑复杂交通的废弃电器电子产品回收网络模型[J].复杂系统与复杂性科学，2023，20(02):81-89+97.

[6]张云青.废弃电器电子产品回收处理企业盈利模式研究[J].经济论坛，2022(09):143-152.