1、垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)1.摘要隨著我國城市生活質(zhì)量要求的提高及垃圾處理事業(yè)的發(fā)展，垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)運(yùn)效率和投資效益在城市環(huán)衛(wèi)建設(shè)中起著越來越重要的作用。因此，轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)的合理規(guī)劃及優(yōu)化設(shè)計(jì)，也隨之成為城市環(huán)衛(wèi)規(guī)劃中的一個(gè)重要課題。本文就A題給出的深圳市南山區(qū)垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)的問題進(jìn)行研究，展開討論，分析和建立數(shù)學(xué)模型，利用編程進(jìn)行求解。對(duì)于問題一：從以下兩點(diǎn)進(jìn)行研究。一、垃圾中轉(zhuǎn)站的位置與數(shù)量已定，但廚余垃圾處理中心的位置與數(shù)量不確定。二、為了確定廚余垃圾處理中心的數(shù)量與位置，我們選用集合覆蓋模型求出待選處理中心位置后，再利用整數(shù)規(guī)劃建立整個(gè)垃圾清運(yùn)系統(tǒng)總費(fèi)用現(xiàn)值最小模型，確定最優(yōu)

2、組合。對(duì)于問題二：在問題一確定垃圾處理中心基礎(chǔ)上求解垃圾清運(yùn)路線問題，類似于物流線路優(yōu)化問題。我們參考周期多車場(chǎng)車輛路徑問題（Periodic Mulit-depot Vehicle Routing Problem，Periodic MDVRP），因?yàn)閂RP問題已被證明為NP問題，通過普通計(jì)算數(shù)據(jù)量大并很難求出有效解。本文運(yùn)用遺傳模擬退火算法進(jìn)行求解。并利用仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法具較好的搜索性能與全局并行性。對(duì)于問題三：在問題一基礎(chǔ)上，增加一個(gè)更普通條件，即垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站和廚余垃圾處理中心的布局也顯不確定性。由于未知量太多，采用常規(guī)類似物流中心選址方法模型進(jìn)行求解已顯得無能為力。本文采用選址-路徑三層

3、模型（LAP），此模型的特點(diǎn)為中轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)于處理中心的位置為未知量。并且在模型中選址與路徑看做整體對(duì)待。我們使用遺傳算法對(duì)此模型進(jìn)行求解，通過迭代計(jì)算便可以得到中轉(zhuǎn)站分布于最佳線路組合。我們通過實(shí)驗(yàn)仿真求解證明此模型是高效與可行的。關(guān)鍵詞：最優(yōu)組合 集合覆蓋 周期多車場(chǎng)車輛 遺傳模擬退火算法 2.問題的重述背景近年來垃圾包圍城市的問題越來越突出，為了解決這一難題，中國許多大中城市投資興建垃圾填埋場(chǎng)和焚燒場(chǎng)，垃圾處理工藝越來越先進(jìn)有效，而原有發(fā)展多年的城市環(huán)衛(wèi)清掃體系也保證了垃圾的有效收集，但是中轉(zhuǎn)運(yùn)輸這一環(huán)的發(fā)展滯后卻逐漸成為立即處理系統(tǒng)的瓶頸，隨之產(chǎn)生原有收運(yùn)系統(tǒng)與其不配套的問題，如垃圾處理場(chǎng)遠(yuǎn)離

4、市區(qū)；城市垃圾收運(yùn)車噸位又比較小，不適宜遠(yuǎn)途運(yùn)輸?shù)龋瑸榱私鉀Q這些問題，垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)的問題得到越來越多的人的關(guān)注。2.問題 對(duì)于第一問和第二問，垃圾分為;廚余垃圾，可回收垃圾，有害垃圾和其他不可回收垃圾。所有垃圾將由收集汽車從小區(qū)的垃圾站運(yùn)往附近的垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站，在垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站進(jìn)行分類后，由拖車將有害垃圾和不可回收垃圾運(yùn)往垃圾處理中心，將廚余垃圾運(yùn)往廚余垃圾處理中心，可回收垃圾就在垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站進(jìn)行分類再利用，顯然，可回收垃圾和廚余垃圾能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，而不可回收垃圾和有害垃圾不能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。 其中相關(guān)已知條件如下表所示：廚余設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)類別處理能力投資額運(yùn)行成本產(chǎn)物價(jià)格大型廚余設(shè)備200噸

5、/日4500萬元150元/噸1000-1500元/噸小型廚余設(shè)備200-300公斤/日28萬元200元/噸1000-1500元/噸四類垃圾比例類別廚余垃圾可回收垃圾有害垃圾其他不可回收垃圾比例4213可回收垃圾的相關(guān)數(shù)據(jù)類別所占比類回收價(jià)格紙類55%1元/公斤塑料35%2.5元/公斤玻璃6%0.5元/公斤金屬4%2.5元/公斤拖車：只拖十噸的大型廂，只用于從轉(zhuǎn)運(yùn)站到垃圾中心，每次只拖一個(gè)大型廂，平均每公里耗油25L30L柴油/每公里。柴油單價(jià)：6.39元/升。收集車輛：只負(fù)責(zé)從小區(qū)的垃圾站到轉(zhuǎn)運(yùn)站運(yùn)輸，60輛2.5噸汽車，每車耗油20L35L 70#汽油/百公里。司機(jī)月薪平均3500元。（1）

6、假定現(xiàn)有垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站的規(guī)模與位置不變的條件下，即38個(gè)垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站位置確定接收垃圾能力一定。建立數(shù)學(xué)模型，確定大、小型廚余垃圾設(shè)備分布的最優(yōu)情況以及目前運(yùn)輸條件下的最優(yōu)清運(yùn)路線。（2）在問題（1）中，假設(shè)垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站的規(guī)模與位置隨機(jī)，再次建立數(shù)學(xué)模型，確定大、小型廚余垃圾設(shè)備分布的最優(yōu)情況以及目前運(yùn)輸條件下的最優(yōu)清運(yùn)路線。符號(hào)說明對(duì)于第一個(gè)問題的模型符號(hào)說明：，表示有nz座垃圾收集站組成的集合；Ck表示篩選出的第k座垃圾中轉(zhuǎn)站的中轉(zhuǎn)能力；Xi表示第Z座垃圾收；A（K）表示篩選出的第k座垃圾中轉(zhuǎn)站所覆蓋的垃圾收集站的集合；B（i）表示可以覆蓋第Z座垃圾收集站的中轉(zhuǎn)站的集合；Wk表示是否啟用第k座垃圾中

7、轉(zhuǎn)站；Uik表示第i座垃圾中轉(zhuǎn)站是否被第k座垃圾中轉(zhuǎn)站覆蓋；T 為規(guī)劃使用年限，建設(shè)期為t0年；r 為進(jìn)行現(xiàn)值轉(zhuǎn)換的貼現(xiàn)率；Cik 為第i座收集站運(yùn)往第k座中轉(zhuǎn)站單位運(yùn)輸量單位距離的費(fèi)用 ；Xik為第i座收集站運(yùn)往第k座中轉(zhuǎn)站的口運(yùn)輸垃圾量；Lik 為第i座收集站運(yùn)往第k座中轉(zhuǎn)站運(yùn)輸距離(km)；Dkj 為第k座中站運(yùn)往第j座處理場(chǎng)單位運(yùn)輸量單位距離的費(fèi)用；Ykj 為第k座中轉(zhuǎn)站運(yùn)往第i座處理場(chǎng)口運(yùn)輸垃圾量；Skj為第k座中轉(zhuǎn)站運(yùn)往第.J座處理場(chǎng)運(yùn)輸距離為；Fk 為規(guī)劃期內(nèi)待建中轉(zhuǎn)站的固定投資；E 為中轉(zhuǎn)站的運(yùn)行成本；Qmin為中轉(zhuǎn)站建設(shè)的最小控制規(guī)模；Qmax 為中轉(zhuǎn)站建設(shè)的最大控制規(guī)模。對(duì)

8、于第二個(gè)問題的模型符號(hào)說明： 式為車次k所收集垃圾的總資源含量；為點(diǎn)i的垃圾資源含量D(F)為各車次總資源含量的方差，方差越大，說明各車次資源含量具有明顯差別，資源歸類更明確為道路網(wǎng)絡(luò)圖所有頂點(diǎn)的集合，n為收集點(diǎn)數(shù)，廚余垃圾處理中心標(biāo)記為0點(diǎn)，垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站標(biāo)記為，t為總車輛數(shù)。為0-1整型規(guī)劃變量，且=為i到j(luò)的距離，k為規(guī)劃車次序數(shù)，m為總車次數(shù)。點(diǎn)i要求的收集時(shí)間，點(diǎn)i開始時(shí)間，為點(diǎn)i結(jié)束時(shí)間為提前到達(dá)收集點(diǎn)的懲罰因子為延遲收集完成收集作業(yè)的懲罰因子對(duì)于第三個(gè)問題的模型符號(hào)說明：Hi|i =0,1.m是停車場(chǎng)和一系列收集點(diǎn)的集合;Grlr=1,.r是一系列備選的中轉(zhuǎn)站;Lp|p=1,.p對(duì)是

9、一系列備選的處理站;SGH指停車場(chǎng)，所有的備選中轉(zhuǎn)站和收集點(diǎn)的總和;Fp表示在P處建立處理站的固定成本;Fr表示在r處建立中轉(zhuǎn)站的固定成本;是從收集點(diǎn)i 到收集點(diǎn)j 的平均單位距離的運(yùn)輸成本;是從中轉(zhuǎn)站r到處理站P的平均單位距離的運(yùn)輸成本是中轉(zhuǎn)站r到處理站P的距離; 是收集點(diǎn)i到收集點(diǎn)J的距離;是收集點(diǎn)i到收集點(diǎn)r的距離;是收集點(diǎn)i到處理站P的距離為收集點(diǎn)1的垃圾量;為收集車輛容量;為運(yùn)輸車輛容量;為處理站P的處理容量。 = 模型假設(shè)對(duì)于第一個(gè)問題的模型條件假設(shè)：（1）廚余垃圾中心的選址僅考慮經(jīng)濟(jì)效益，不受地域、環(huán)境、政治等條件的限制或影響；（2）假設(shè)所有運(yùn)輸車輛每天都能正常工作；（3）每天產(chǎn)

10、生的垃圾總量穩(wěn)定；（4）不考慮交通所帶來的影響（如：堵車等）；對(duì)于第二個(gè)問題的模型條件假設(shè)為： （1）不考慮生活垃圾在經(jīng)過轉(zhuǎn)運(yùn)站之后的物質(zhì)流變化。 （2）居民每天所產(chǎn)生的垃圾都能運(yùn)往垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站 （3）假設(shè)所有中轉(zhuǎn)站將當(dāng)天的垃圾都能轉(zhuǎn)運(yùn)到垃圾處理中心。 （4）小型垃圾收集車行駛的速度恒定，不考慮實(shí)際道路交通狀況。對(duì)于第三個(gè)問題的模型假設(shè)條件為：（1）設(shè)施的層次為三層，收集點(diǎn)、中轉(zhuǎn)站和處理站，最后選定的處理站數(shù)量是確定的，只選其中一個(gè)，中轉(zhuǎn)站個(gè)數(shù)不確定; (2)廢棄物只能先運(yùn)到中轉(zhuǎn)站，然后由中轉(zhuǎn)站運(yùn)送到處理站，不能直接運(yùn)送到處理站; (3)中轉(zhuǎn)站和處理站一旦選定建成，使用年限為10年，每年按360

11、天算; (4)停車場(chǎng)的位置是給定的，收集車從停車場(chǎng)出發(fā)，到達(dá)中轉(zhuǎn)站清空垃圾后返回停車場(chǎng)。且停車場(chǎng)有同種型號(hào)的收集車輛若干，且載重量一定; (5)運(yùn)輸車輛從中轉(zhuǎn)站出發(fā)，到達(dá)處理站后路返回中轉(zhuǎn)站。且有同種型號(hào)的運(yùn)輸車輛若干，且載重量一定;(6)每個(gè)收集點(diǎn)的垃圾產(chǎn)生量是確定的，都小于收集車輛的裝載量。且在一定時(shí)期內(nèi)垃圾量不變;(7)每輛收集車為一個(gè)以上的收集點(diǎn)服務(wù);且每輛車只負(fù)責(zé)一次收集活動(dòng); (8)單位距離的廢棄物的運(yùn)費(fèi)是已知的。這個(gè)費(fèi)用主要包括垃圾車成本費(fèi)用和人工費(fèi)用。垃圾車成本費(fèi)用包括最初投資成本的折舊加上其運(yùn)行和維護(hù)成本。且此費(fèi)用在一定時(shí)期內(nèi)不變;(9)各收集點(diǎn)、停車場(chǎng)、備選中轉(zhuǎn)站和處理站的

12、位置是已知的且服從三角不等，以及費(fèi)用矩陣是對(duì)稱的;(10)考慮到進(jìn)行本文所做研究時(shí)尚處于選址規(guī)劃階段，不考慮各設(shè)施(中轉(zhuǎn)站和處理站)的容量約束限制，在進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候?yàn)榱朔奖?，處理站的容量取一個(gè)極大值150萬噸;中轉(zhuǎn)站的處理容量取20噸/天;(11)道路狀況確定.，不考慮路段擁擠、堵塞或車輛本身故障情況。問題分析這是一個(gè)優(yōu)化問題，要解決大、小廚余設(shè)備的最佳分布設(shè)計(jì)和在一定運(yùn)輸條件下的最佳運(yùn)輸路線的規(guī)劃，即所謂的最優(yōu)化組合，要達(dá)到目標(biāo)，一般來說有如下幾個(gè)目標(biāo)是矛盾的，建立廚余垃圾處理中心越多，投入的成本越大，每天的運(yùn)行成本也就隨之增加，而且每天用戶產(chǎn)生的垃圾一定，過多的處理中心會(huì)造成資源的浪費(fèi)；但

13、少建立廚余垃圾中轉(zhuǎn)站會(huì)增大拖車的運(yùn)輸距離，每天投入的運(yùn)輸費(fèi)用便會(huì)增多。所以需要更多的約束條件使這些目標(biāo)同時(shí)達(dá)到最優(yōu)的即所謂的最優(yōu)決策，我們追求的只能是，在用戶產(chǎn)生垃圾量一定的情況下，保證在盡量減少運(yùn)輸成本的條件下，少建立廚余垃圾處理場(chǎng)，產(chǎn)生最大的經(jīng)濟(jì)效益，即在這樣的思想下，找出最優(yōu)組合規(guī)劃。建立優(yōu)化問題的模型最主要的是用數(shù)學(xué)符號(hào)和式子表述決策變量、構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)和確定約束條件。對(duì)于本體來講，建立目標(biāo)函數(shù)，在能處理運(yùn)輸路線和廚余垃圾中心個(gè)數(shù)上，找尋一個(gè)權(quán)衡兩者的最優(yōu)組合。5、模型建立5.1問題一、二、三中垃圾費(fèi)用產(chǎn)生關(guān)系如下圖：垃 圾 收 運(yùn) 總 費(fèi)用垃 圾 站 費(fèi) 用人 工 費(fèi) 用運(yùn) 輸 費(fèi) 用

14、廚建余設(shè)垃費(fèi)圾用站垃成圾本站運(yùn)行工人月薪運(yùn)輸車油費(fèi)5.2問題二、三、清運(yùn)垃圾車線路示意圖：5.3南山區(qū)垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站分布圖：5.5南山區(qū)垃圾處理中心運(yùn)行數(shù)據(jù) 參 數(shù)（單 位） 數(shù) 值垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站站數(shù)M（座） 38大型廚余垃圾處理中心運(yùn)行成本E（元/噸） 150小型垃圾廚余處理中心運(yùn)行成本F（元/噸） 200大型垃圾廚余處理中心處理能力Q（噸/日） 200小型垃圾廚余處理中心處理能力L（公斤/日） 200-300 大型垃圾廚余處理中心建設(shè)成本H（萬元/座） 4500小型垃圾廚余處理中心建設(shè)成本h（萬元/座） 285.4：南山區(qū)垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站坐標(biāo)： 建立以垃圾焚燒廠為原點(diǎn)建立直角坐標(biāo)系垃圾焚燒廠（1.00，

15、0.00） A（8.57，1.67） B（14.26，16.54）C（17.52，20.45） D（18.84，19.45） E（22.46，18.92）F（19.87，22.46） G（18.76，24.46） H（19.37，30.22）I（15.64，32.2.） J（15.16，32.81） K（21.33，42.73）L（23.97，66.97） M（29.16，75.09） N（36.62，76.99）O（30.67，71.57） P（34.24，33.60） Q（40.98，56.17）R（40.40，52.44） S（36.75，51.83） T（34.98，45.43）U（4

16、1.86，41.12） V（28.31，38.21） W（33.42，38.36）X（26.01，32.68） Y（36.94，29.69） Z（44.00，31.33）a（29.87，26.33） b（42.70，24.58） c（32.07，20.29）d（24.84，2.67） e（25.11，0.44） f（47.52，40.08）g（46.75，68.47） h（56.46,56.67） i（57.12，55.48）j（63.47，57.57） k（56.33，28.50） l（17.97，27.81）55深圳南山區(qū)垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站轉(zhuǎn)運(yùn)量等情況統(tǒng)計(jì)表：序號(hào)垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站名稱位置運(yùn)營單位廂數(shù)垃圾

17、轉(zhuǎn)運(yùn) 量(噸/日)1九街站深南大道南頭中學(xué)旁德盈利公司1202玉泉站玉泉路寶龍路口德盈利公司2253動(dòng)物園站西麗湖路旁德盈利公司2204平山村站南山區(qū)平山村內(nèi)德盈利公司1255牛城村站南山區(qū)牛成村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站156科技園站科苑南路與濱海大道交匯處西側(cè)環(huán)衛(wèi)總站2207同樂村站同樂村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站258松坪山（二）站高新北區(qū)朗山一路綠地內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站2109大新小學(xué)站南頭街大新小學(xué)旁環(huán)衛(wèi)總站13010南山村站東濱路與前海路交匯處環(huán)衛(wèi)總站22511陽光(白芒關(guān)外)站南山區(qū)白芒關(guān)外德盈利公司11012月亮灣大道站西部綠化長廊北端環(huán)衛(wèi)總站44013光前站龍珠三路光前村旁環(huán)衛(wèi)總站12014北頭站前海路北頭村旁德盈利

18、公司11515涌下村站桃園路涌下村內(nèi)德盈利公司12016白石洲南站白石洲路與石洲中路交叉東南角環(huán)衛(wèi)總站13017前海公園站南山區(qū)前海公園內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站11618深圳大學(xué)站校園內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站21519官龍村站南山區(qū)官龍村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站11520松坪山站南山區(qū)松坪山第五工業(yè)區(qū)內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站22521南光站南山區(qū)南光村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站11522南園站南山區(qū)南園村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站11523望海路站望海路避風(fēng)塘對(duì)面蛇口市政13024花果路站花果路蛇口小學(xué)旁蛇口市政23025福光站南山區(qū)福光村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站11026新圍村站沙河西路新圍村旁環(huán)衛(wèi)總站12027大沖站深南大道大沖村旁環(huán)衛(wèi)總站23528沙河市場(chǎng)站南山區(qū)沙河市場(chǎng)旁環(huán)衛(wèi)總站130

19、29龍井龍珠五路龍井村旁環(huán)衛(wèi)總站11530南山市場(chǎng)南新路南山市場(chǎng)旁環(huán)衛(wèi)總站12531麻勘站南山區(qū)麻勘村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站11032白芒站南山區(qū)白芒村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站1833大石磡站南山區(qū)大磡村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站23034長源村站南山區(qū)長源村內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站1535華僑城站僑城東路西側(cè)華僑城清潔27036疏港小區(qū)站興海大道旁陽光三環(huán)34037西麗路站西麗監(jiān)督隊(duì)樓下環(huán)衛(wèi)總站11538塘朗站塘朗工業(yè)區(qū)內(nèi)環(huán)衛(wèi)總站210合計(jì)638045.4問題一模型建立： 對(duì)于問題1的模型建立，討論如何確定余垃圾處理中心的數(shù)量和位置，已使得垃圾清運(yùn)成本最低。根據(jù)前面模型家屬，首先討論如何確定垃圾廚余中心的數(shù)量和位置，可以利用集合覆蓋模型初步確定一

20、系列廚余垃圾處理中心的待選地址。利用集合覆蓋模型已確定垃圾處理中心的待選點(diǎn)后，運(yùn)用整數(shù)規(guī)劃建立整個(gè)垃圾清運(yùn)系統(tǒng)總費(fèi)用現(xiàn)值最小模型，進(jìn)行總體優(yōu)化，從垃圾處理中心待選點(diǎn)中優(yōu)選出處理中心位置的最優(yōu)組合，確定最優(yōu)組合中每座垃圾處理中心接納的垃圾量。在垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站和處理中心的位置和數(shù)量已確定的情況下，整個(gè)垃圾清運(yùn)過程中所發(fā)生的費(fèi)用主要取決于規(guī)劃期內(nèi)垃圾從轉(zhuǎn)運(yùn)站到處理中心的運(yùn)輸費(fèi)用，垃圾處理中心的固定投資費(fèi)用，垃圾處理中心的運(yùn)行費(fèi)用。上述3種費(fèi)用都與處理中心位置、規(guī)模密切相關(guān)。約束方程： 目標(biāo)函數(shù)為從現(xiàn)有m座垃圾收集站的位置中優(yōu)選出可以覆蓋m座垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站的最小數(shù)目的廚余垃圾垃圾處理中心;約束式1表示每一座垃

21、圾轉(zhuǎn)運(yùn)站的垃圾均被清運(yùn);約束式2是滿足廚余垃圾垃圾處理中心處理能力的要求;約束式3表示垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站和廚余垃圾垃圾處理中心的垃圾量非負(fù);約束式4是垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站是否位十第k座廚余垃圾處理中心附近的決策變量;約束式5是第i座垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站是否有垃圾清運(yùn)到第k座垃圾處理中心的決策變量。 費(fèi)用現(xiàn)值最小模型:約束方程：UikWk (i=1,2,.m,k=1,2,.p)問題二模型建立：對(duì)于問題2的模型建立，在問題1的基礎(chǔ)上，垃圾處理中心的數(shù)量和位置已經(jīng)確定，討論如何設(shè)計(jì)垃圾清運(yùn)車的清運(yùn)路線，使得垃圾清運(yùn)的成本最小。垃圾清運(yùn)成本包括收集線路產(chǎn)生費(fèi)用和轉(zhuǎn)運(yùn)線路產(chǎn)生費(fèi)用，更具本文深圳市南山區(qū)所給的實(shí)際數(shù)據(jù)，無法得知小區(qū)垃

22、圾收集點(diǎn)的信息，故對(duì)垃圾清運(yùn)成本之考慮從垃圾中轉(zhuǎn)站到垃圾處理中心線路中所產(chǎn)生的費(fèi)用。 那么，目標(biāo)函數(shù)為以運(yùn)輸成本、垃圾清運(yùn)時(shí)間和資源化利用為計(jì)算單項(xiàng)。如下: 其中： 為運(yùn)輸成本分量垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)約束分量為堆策略分量，保證各車次總垃圾資源含量具有明顯差別 式為車次k所轉(zhuǎn)運(yùn)垃圾的總資源含量，為點(diǎn)i的垃圾資源含量，D(F)為各車次總資源含量的方差，方差越大，說明各車次資源含量具有明顯差別，資源歸類更明確為道路網(wǎng)絡(luò)圖所有頂點(diǎn)的集合，n為中占站數(shù)，為了方便，廚余垃圾處理中心標(biāo)記為0點(diǎn)，垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站標(biāo)記為，t為總車輛數(shù)。為0-1整型規(guī)劃變量，且=為i到j(luò)的距離，k為規(guī)劃車次序數(shù)，m為總車次數(shù)。點(diǎn)i要求的轉(zhuǎn)運(yùn)時(shí)間，

23、點(diǎn)i開始時(shí)間，為點(diǎn)i結(jié)束時(shí)間為提前到達(dá)轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)的懲罰因子為延遲收集完成轉(zhuǎn)運(yùn)作業(yè)的懲罰因子3約束條件 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 式(1)限定了所有垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)必須目只能訪問一次; 式(2)限定了每車次中訪問垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)的重量和體積總和必須低于垃圾運(yùn)輸車的載重量限制; 式(3)限定每一車次的路線必須從點(diǎn)0(中轉(zhuǎn)站)出發(fā); 式(4)限定每一次車必須返回點(diǎn)0(中轉(zhuǎn)站); 式(5)限制每車次中若進(jìn)入一個(gè)垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)則必須從該點(diǎn)出來; 式(6)限制堆任意車次k最多通過一次垃圾處理中心，從而保證每輛車都可經(jīng)過垃圾處理中心。問題三模型的建立： （3-1） （3-2）滿足的約束條件為： （3-3）

24、 （3-4） （3-5） （3-6） （3-7） （3-8） （3-9） （3-10） （3-11） （3-12） （3-13）目標(biāo)函數(shù)(3-1)式為規(guī)劃使用年限內(nèi)費(fèi)用現(xiàn)值最小模型，涵蓋了收運(yùn)系統(tǒng)中收集、中轉(zhuǎn)和運(yùn)輸3個(gè)階段中所發(fā)生的四部分費(fèi)用，通過貼現(xiàn)率r進(jìn)行現(xiàn)值轉(zhuǎn)換，將其有機(jī)的結(jié)合在一起(每年以360天計(jì))。其中第一項(xiàng)和第三項(xiàng)是處理站和中轉(zhuǎn)站的固定成本，第二項(xiàng)是運(yùn)輸車輛的運(yùn)行成本，等于中轉(zhuǎn)站和處理站之間的距離與往返次數(shù)以及單位距離運(yùn)費(fèi)的乘積，第四項(xiàng)是收集車輛的運(yùn)行成本。其中一t為使用年限，r為進(jìn)行現(xiàn)值轉(zhuǎn)換的貼現(xiàn)率(本文中取10%)。目標(biāo)函數(shù)(3-2)最小化所建立的設(shè)施所產(chǎn)生的負(fù)效用。表示處理

25、站所產(chǎn)生的負(fù)效用與其規(guī)模成正比，與離居民區(qū)的距離成反比。為參數(shù)，反映了相應(yīng)系數(shù)對(duì)效用的影響程約束條件(3-3 )確保每個(gè)收集點(diǎn)僅由一輛垃圾收集車進(jìn)行收集。約束條件(3-4 )為垃圾收集車容量的約束條件，滿足在路徑上行駛的每輛都不超過其容量。約束條件( 3-5 )是一系列路徑連續(xù)約束，他是指某點(diǎn)的垃圾收集由同一輛車運(yùn)出。約束條件(3-6 )保證每個(gè)收集車輛的路徑最多駛向一個(gè)中轉(zhuǎn)站。約束條件(3-7 )保證任何兩個(gè)到達(dá)中轉(zhuǎn)站的車輛不會(huì)在同一個(gè)收集路徑上。 約束條件(3-8 ) , ( 3-9 )保證每個(gè)中轉(zhuǎn)站只要選定就有收集車輛到達(dá)。 約束條件(3-10 )保證只選取一個(gè)處理站。最后三個(gè)約束條件(

26、3-11)、(3-12 )和(3-13 )保證滿足整數(shù)約束。模型的求解第一個(gè)問題的解法： 目標(biāo)函數(shù)為從現(xiàn)有m座垃圾收集站的位置中優(yōu)選出可以覆蓋m座垃圾收集站的最小數(shù)目的中轉(zhuǎn)站選點(diǎn);約束式1表示每一座垃圾收集站的垃圾均被清運(yùn);約束式2是滿足垃圾中轉(zhuǎn)站中轉(zhuǎn)能力的要求;約束式3表示垃圾站和中轉(zhuǎn)站的垃圾量非負(fù);約束式4是垃圾收集站是否位十第k座垃圾中轉(zhuǎn)站附近的決策變量;約束式5是第i座垃圾收集站是否有垃圾收運(yùn)到第k座中轉(zhuǎn)站的決策變量。對(duì)中轉(zhuǎn)站待選點(diǎn)進(jìn)行確定，運(yùn)用啟發(fā)式算法進(jìn)行集合覆蓋模型優(yōu)化步驟如下: 第一步，確定128座垃圾收集站的相對(duì)位置和距離; 第二步，根據(jù)垃圾收集最優(yōu)半徑450m，找出每一個(gè)可

27、以作為中轉(zhuǎn)站的收集點(diǎn)以提供垃圾收集服務(wù)的服務(wù)范圍內(nèi)的收集點(diǎn)集合A(k), k=1,2,.,m,即距離該收集點(diǎn)距離小十或等十垃圾最優(yōu)收集半徑的所有收集點(diǎn)的集合。 第三步，找到可以給每一個(gè)收集點(diǎn)提供垃圾收集服務(wù)的可做為中轉(zhuǎn)站的收集點(diǎn)的集合Bpi) , i =1,2,.,m，一般來說，A(k)和B(i)這兩個(gè)集合是一致的，但是考慮到其他的一些限制條件，就可能出現(xiàn)差異。 第四步，在B（i）中，將其中的子集省去，以簡(jiǎn)化問題。例如:若B(1) = (1,2,3,4) ,B（2) =（1,2,3) , B（3) =（1,2,3,4,5)，則B(1)和 B(2)是B(3)的一個(gè)子集，可以省去以簡(jiǎn)化問題。 第五

28、步，確定合適的組合解。在問題被簡(jiǎn)化后，在有限的侯選點(diǎn)上選擇一個(gè)組合解是可行的。為滿足模型目標(biāo)即以最小數(shù)量的設(shè)施點(diǎn)覆蓋所有的需求點(diǎn)，應(yīng)盡可能少地確定待選點(diǎn)，從組合解中剔除可以被合并的待選點(diǎn)。針對(duì)該城區(qū)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、交通等的實(shí)際狀況，確定費(fèi)用現(xiàn)值最小模型各參數(shù)取值。對(duì)十待建垃圾中轉(zhuǎn)站的固定投資Fk，根據(jù)其實(shí)際接納的垃圾量，結(jié)合實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn)假定為分段常數(shù)函數(shù)進(jìn)行估算;垃圾收集站、中轉(zhuǎn)站和處理場(chǎng)之間的距離和引用物流理論中的折線距離，即： 代入費(fèi)用，得 大型廚余垃圾處理中心P（座） 3小型廚余垃圾處理中心N（座） 1 名稱 坐標(biāo)大型垃圾廚余處理中心A （28.76,27.64）大型垃圾廚余處理中心B （4

29、9.16,42.93）大型垃圾廚余處理中心C （39.69,57.53）小型垃圾廚余處理中心d （3.61,10.52）第二個(gè)問題的解法： (2)遺傳模擬退火算法實(shí)現(xiàn)a算法步驟 1確定初始種群，確定初始溫度； 2若達(dá)到退火結(jié)束溫度，結(jié)束算法;若沒有，對(duì)每個(gè)染色體進(jìn)行變異以模擬退火概率決定是否接受； 3對(duì)染色體進(jìn)行交配，以一定規(guī)則用子代替換父代； 4以一定概率，對(duì)染色體進(jìn)行變異，降低溫度，轉(zhuǎn)到2。遺傳模擬退火算法流程圖利用編程求解計(jì)算出16輛垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)車，清運(yùn)垃圾至處理中心的最佳線路，結(jié)果如下表：車輛序號(hào)清運(yùn)路線垃圾量（t）11-s1-2-s1-24-s2-1-s1-26-s25027-5-s2-

30、10-30-s1-34-37-s3-36-s340319-18-s3-19-s2-11-s2-27-s4-23-s250426-s3-2-s1-2-29-s3-29-s3-23-s25058-s2-6-s3-18-s3-31-s4-35-s45066-s3-3-s1-14-s2-32-s4-38-s348717-s2-16-s1-3-s1-9-s2-17-s246833-s4-35-s4-36-s3-37-s4-29-s350935-s4-12-s1-14-27-s4-25-s3-10-s1501035-s4-36-s3-33-s4-10-s1-4-20-s2501121-s2-35-s4-3

31、3-s4-21-22-s3401235-s4-12-s1-15-s2-16-s1-28-s3-22-s3601316-s1-15-s2-9-s2-4-s1-27-s4-35-s460149-s2-4-s1-24-s2-20-s2-27-s4-36-s3601528-s3-24-s2-11-s2-12-s1-23-s2-30-s1601628-s3-36-s3-20-s2-35-s4-12-s150總和804第三個(gè)問題的求解：遺傳算法計(jì)算流程：確定實(shí)際問題參數(shù)集對(duì)參數(shù)進(jìn)行編碼初始化種群適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算1.計(jì)算目標(biāo)函數(shù)2.函數(shù)值 適應(yīng)值3.適應(yīng)值的調(diào)整評(píng)價(jià)群體群體p（t+1）群體p（t）滿足停止規(guī)

32、則結(jié)果3個(gè)基本操作算子1.選擇2.交叉3.變異遺傳操作 從上圖可以看出，遺傳算法的運(yùn)行為一個(gè)典型的迭代過程，其必須完成的工作內(nèi)容和基本步驟如下: (1)選擇編碼策略，將解空間中的解數(shù)據(jù)表示成遺傳空間的基因型串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，這些結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的不同組合便構(gòu)成了不同的編碼; (2)定義適應(yīng)度函數(shù)f (x) (3)確定遺傳策略，包括選擇群體大小M，選擇、交叉、變異方法，以及角定交叉概率Pc、變異概率Pm等遺傳參數(shù); M為群體大小，即群體中所含個(gè)體的數(shù)量，一般取100500; T為遺傳算法的終止進(jìn)化代數(shù)，一般取為100500; Pc為交叉概率，一般取為0.40.99; Pm為變異概率，一般取為0.0001 0.

33、1。 (4)隨機(jī)初始化生成群體P;(5)計(jì)算群體中個(gè)體位串解碼后的適應(yīng)值f (x) ;(6)按照遺傳策略，運(yùn)用選擇、交叉和變異算子作用于群體，形成下一代群(7)判斷群體性能是否滿足某一指標(biāo)，或者己完成預(yù)定迭代次數(shù)，不滿足則返回步驟(6)，或者修改遺傳策略再返回步驟(6).。 算法中涉及到的參數(shù)有種群規(guī)模、交叉概率、變異概率、進(jìn)化代數(shù)或進(jìn)化時(shí)間。綜合考慮遺傳算法求解過程中求解的效率與計(jì)算效率之間的關(guān)系，本文設(shè)定種群規(guī)模為100;交叉概率為0.8;變異概率為0.07;進(jìn)化代數(shù)設(shè)置為500代。經(jīng)由上述遺傳算法用C+開發(fā)語言在Microsoft Visual Studio 2008運(yùn)行環(huán)境中編程求解，

34、運(yùn)行程序得到結(jié)果如圖下圖所示。模型評(píng)價(jià)問題一模型；優(yōu)點(diǎn)：通過兩個(gè)互補(bǔ)模型的連立復(fù)合，使得垃圾處理中心數(shù)量、位置，于經(jīng)濟(jì)因素相互聯(lián)系，相互制約。從而得到較為一般的單獨(dú)模型更理想的優(yōu)化組合。缺點(diǎn)：模型在選取待選中心時(shí)，是離散選取而非連續(xù)選取。致使最終組合解可能存在不穩(wěn)定因素，忽略一部分優(yōu)化點(diǎn)。復(fù)合模型計(jì)算較單一模型計(jì)算更大。問題二模型；優(yōu)點(diǎn)：模型運(yùn)用物流運(yùn)輸線路優(yōu)化模型，并利用遺傳退火算法求解，可以兼顧到遺傳算法的并行遍利和退火算法的高效搜索。并避開np問題，使得求解速度較快。缺點(diǎn)：由于遺傳退火算法需要一些特定的初值。所以初值的選取好壞對(duì)最終結(jié)果有一定影響。問題三模型；優(yōu)點(diǎn)：選址路徑模型把選址問題

35、與路徑問題當(dāng)作整體對(duì)待。從而允許中轉(zhuǎn)站和處理中心為未知變量，符合題目的要求。缺點(diǎn)：模型利用遺傳退火算法進(jìn)行求解，算法時(shí)間復(fù)雜度較大。附錄一:LRP遺傳算法程序部分代碼1.主程序namespace逆向物流LRP模型public partial class逆向物流LRP模型:Formpublic逆向物流LRP模型0InitializeComponent();gs=new Settings()settings:CollectAndCollect=new List();=0, Portl=cpl”，Port2=tp 1”); ost=()，Name=cpl”); /settings.DealAndTr

36、ans=new List(); /settings.DealAndTrans.Add(new Relation()Cost=0, Distence=0,Fortl=tp 1”，Port2=dpl”);/settings.TransPorts=new List();Name=tp 1”/settings.TransPorts.Add(new Port()Capability=0, Cost=0,);private Group CreateGroup() var basicElements=settings.CollectPorts.Select(cp=Element(cp:Name, cp).T

37、oList();new var group=new Group(); group.AberranceProbability=numericUpDownAberrance. Value; group.AimFunction=new DAimFuilction(AimFunction); group.BasicElement=basicElements; group.BestType=BestType.MinValue; EventHandler(Groupee Evolved); return group; private void Group_ Evolved(object sender, H

38、eredityEventArgs e) best=e.BestElement; ChangeProcessBar(e.EvolveEra.ToString(); /ShowBest(e.EvolveEra.ToString();private delegate void DChangeProcessBar(string era);private void ChangeProcessBar(string era)private double Distence(decimal distence, int year) var a1lPorts(CollectPort)a.Something).ToL

39、istQ;element.Select(aList a1lCars;var check=false;foreach (var car in allCars)var portsOneCar=a1lPorts. Where(a=a.CarNO=car.NO).ToList(); car.Distence+=settings.ParkAdnCollect.Single(a=a.Port2一portsOneCar0.Name).Distence;CollectPort last=null;foreach (var cp in portsOneCar)if (last!=null) var cc=set

40、tings.CollectAndCollect.SingleOrDefault(a=(a.Portl一cp.Name&a.Port2一last.Name) (a.Port2= cp.Name&a.Portl= last.Name);if (cc一null)return decimal.MaxValue/4;car.Distence+=cc.Distence;last=cp; car.TransPortvar tpUse=allCars:Select(a=a.TransPort).ToList();var valueTP=(double)tpUse.Sum(a= a.Cost);/中轉(zhuǎn)站容量fo

41、reach (var tp in tpUse)刀容量var capabilityNeed=allCars.Where(a= a.TransPort.Name一tp.Name).Sum(a二a. Weight);if (capabilityNeedtp.Capability) return decimal:MaxValue/4;/確定處理廠var min=double:MaxValue; Port dealPort =null; foreach (var d in settings.DealPorts) var valueAdd=settings.DealAndTrans.Where(a= a.

42、Port2=d:NametpUse.Exists(b= b.Name一a.Porfl).Sum(a=Distence(Math.Ceiling(a1lCars.Where(b=b.TransPort.Name一a.Port1).Sum(b=b. Weight)/5)*a.Distence, 1); if (valueAdd(double)decimal.MaxValue/4)?decimal.MaxValue/4:(decimal)total;private Port ChooseTransPort(CollectPort collectPort, Lista1lPorts)var min=d

43、ecimal.MaxValue;Port port=null;foreach (var tp in settings.TransPorts) /距離 var value=settings.CollectAndTrans:Single(a= a.Portl一collectPort.Name&a.Port2一tp.Name).Distence;if (valuea.Use).ToList(); /collectPort.TransPort(Port)settings.Transportsrandom.Next(settings.TransPorts.Count).Clone(); settings.CollectAndCollectrandom.Next(settings.CollectAndCollect.Count); private void打開配置ToolStripMenuItem Click(object sender,EventArgs e) using (var ofd=new OpenFileDialog()if (ofd.ShowDialog()= DialogResult.OK)trysett