数学建模论文-关于垃圾清运的方案设计

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垃圾分类处理与清运方案设计(数学建模)

垃圾分类处理与清运方案设计(数学建模)

A题:垃圾分类处理与清运方案设计深圳市南山区厨余垃圾处理方案设计摘要本文所讨论的是垃圾运输与处理总的整数规划问题。

首先,根据给出的“南山区垃圾转运站分布图”,用几何画板将图形简化,把38个垃圾转运站简化为18个垃圾转运站分布区,并在地图上选取主要干道,确定厨余垃圾处理所需设备数量(只需3个大型设备),根据垃圾站日转运量将18个垃圾转运区划分为3个区域,每个区域建设1个厨余垃圾处理厂,候选点选取在垃圾中转站附近。

其次,用几何画板标记18个点的坐标,并算出18个候选点两两之间的路程。

计算简化图与实际地图比例。

再次,我们确定将厨余垃圾处理厂建在所选的候选点上能使总运费最小。

然后根据设备处理量、设备建设成本、待处理垃圾总量等条件与总成本最小这一目标构建整数规划模型。

在实际建模中合理假设建设3个大型处理厂正本最小,然后利用lingo软件求解,得出处理厂的分布方案。

最后,在问题2中把居民区合理简化为分布点,把所选的主要干道交叉点一齐作为中转站的候选点,参考问题一的步骤,修改了问题已的模型求出新的垃圾中转站方案,在根据这个方案利用问题已的方法与步骤求出新的厨余垃圾处理厂方案与厨余垃圾清运方案。

本文给出的模型可以求解出处理厂的建设数量、规模、位置以及中转站垃圾的运输去向,同时模型的应用性强,可以用来解决本题中的1、2题,并对模型进行了适当修改是指能够适用于其他地区的相关设施建设问题,适用性强。

关键词:最短路、整数线性规划、垃圾中转、lingo软件、几何画板问题重述在垃圾分类收集与处理中,不同类的垃圾有不同的处理方式,简述如下:1)橱余垃圾可以使用脱水干燥处理装置,处理后的干物质运送饲料加工厂做原料。

不同处理规模的设备成本和运行成本(分大型和小型)见附录1说明。

可回收垃圾将收集后分类再利用。

有害垃圾,运送到固废处理中心集中处理。

4)其他不可回收垃圾将运送到填埋场或焚烧场处理。

所有垃圾将从小区运送到附近的转运站,再运送到少数几个垃圾处理中心。

《数学建模优秀论文垃圾分类处理与清运方案设计》

《数学建模优秀论文垃圾分类处理与清运方案设计》

垃圾分类处理与清运方案设计摘要垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。

本文即针对深圳市南山区的分类化垃圾的实现问题建立了相应的数学模型。

首先在垃圾中转站的位置与数量已定的条件下,根据柴油费不超过的数量确定大型垃圾处理中心的数量,然后根据大型垃圾处理中心的数量进行分区,将各个区的垃圾转运站进行比较,求找使总成本最小的坐标位置,确立大型垃圾处理中心的坐标,相应的确立小型垃圾处理中心的位置。

进一步考虑在垃圾转运站的位置和规模不定的情况下,由问题一的求解可知,建设小型垃圾处理中心的位置在偏远地区,并且产生的垃圾总量比较小,只有同时满足才适合建设,否则运往大型垃圾处理中心比较经济。

因此可以将距离比较近的垃圾转运站合并,并建立大型垃圾处理中心,在偏远的地方的并且产生垃圾量比较少的点建立小型垃圾处理中心,偏远但产生垃圾量比较多的点保留垃圾转运站,大型垃圾处理中心进行垃圾处理。

,关键词:灰色模型剔除法递归算法非线性规划和线性规划求最优解数理统计一问题重述深圳垃圾分为四类:橱余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾,其中对于居民垃圾,基本的分类处理流程如下:在垃圾分类收集与处理中,不同类的垃圾有不同的处理方式,简述如下:1)橱余垃圾。

可以使用脱水干燥处理装置,处理后的干物质运送饲料加工厂做原料。

不同处理规模的设备成本和运行成本(分大型和小型)见附录1说明。

2)回收垃圾。

将收集后分类再利用。

3)有害垃圾。

运送到固废处理中心集中处理。

4)其他不可回收垃圾。

将运送到填埋场或焚烧场处理。

所有垃圾将从小区运送到附近的转运站,再运送到少数几个垃圾处理中心。

显然,1)和2)两项中,经过处理,回收和利用,产生经济效益,而3)和4)只有消耗处理费用,不产生经济效益。

本项研究课题旨在为深圳市的垃圾分类化进程作出贡献。

为此请你们运用数学建模方法对深圳市南山区的分类化垃圾的实现做一些研究,具体的研究目标是:1)、假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下,给出大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案。

数学建模论文(A[1][1].垃圾的分类处理与清运方案)道县教育局

数学建模论文(A[1][1].垃圾的分类处理与清运方案)道县教育局

垃圾的分类处理与清运方案 1数学建模比赛预选A 题:垃圾分类处理与清运方案设计垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程.在发达国家普遍实现了垃圾分类化,随着国民经济发展与城市化进程加快,我国大城市的垃圾分类化已经提到日程上来.2010年5月国家发改委、住房和城乡建设部、环境保护部、农业部联合印发了《关于组织开展城市餐厨废弃物资源化利用和无害化处理试点工作的通知》,并且在北京、上海、重庆和深圳都取得一定成果,但是许多问题仍然是垃圾分类化进程中需要深入研究的.在深圳,垃圾分为四类:橱余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾,这种分类顾名思义不难理解.其中对于居民垃圾,基本的分类处理流程如下:在垃圾分类收集与处理中,不同类的垃圾有不同的处理方式,简述如下:1)橱余垃圾可以使用脱水干燥处理装置,处理后的干物质运送饲料加工厂做原料.不同处理规模的设备成本和运行成本(分大型和小型)见附录1说明.2)可回收垃圾将收集后分类再利用.3)有害垃圾,运送到固废处理中心集中处理.4)其他不可回收垃圾将运送到填埋场或焚烧场处理.所有垃圾将从小区运送到附近的转运站,再运送到少数几个垃圾处理中心.显然,1)和2)两项中,经过处理,回收和利用,产生经济效益,而3)和4)只有消耗处理费用,不产生经济效益.本项研究课题旨在为深圳市的垃圾分类化进程作出贡献.为此请你们运用数学建模方法对深圳市南山区的分类化垃圾的实现做一些研究,具体的研究目标是:1)假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下,给出大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案.以期达到最佳经济效益和环保效果.2)假设转运站允许重新设计,请为问题1)的目标重新设计.仅仅为了查询方便,在题目附录2所指出的网页中,给出了深圳市南山区所有小区的相关资料,同时给出了现有垃圾处理的数据和转运站的位置.其他所需数据资料自行解决.垃圾的分类处理与清运方案 2垃圾的分类处理与清运方案3论文题目: 垃圾分类处理与清运方案设计姓名1:唐宏庆 学号:09090230 专业: 数学与应用数学 姓名1:赵彩仙 学号:09090248 专业: 数学与应用数学姓名1:邓建华 学号:08190106专业:计算机科学与技术2011 年5月7日目录一.摘要 (5)二问题的提出 (6)三.问题的分析 (6)3.1 问题所要考虑的主要因素 (6)3.2 问题的转化与数学描述 (7)3.3 算法选择及其时间复杂度分析 (8)3.4 考虑转运站重新设计情况 (8)四符号说明和模型假设 (8)4.1 符号说明 (8)4.2 模型假设 (8)五.数学模型的建立与求解 (9)5.1 数学模型的建立 (9)1. 城市生活垃圾产生量窥测方法 (9)2. 垃圾清运路线优化 (9)3. 转运站设置 (11)4. 转运优化 (11)5.2 数学模型的求解 (12)1. 问题的转化与数学刻画 (12)2. 算法的描述与求解 (13)3.复杂度比较分析 (14)4.模型评价 (15)六.进一步的问题分析 (15)6.1 关于算法的思考 (15)6.2 关于“和谐垃圾站节点[7]”的构想 (16)七.参考文献 (17)垃圾的分类处理与清运方案 4一.摘要:城市生活垃圾是人们生活中产生的固体废弃物.在收集、运输和处理处置过程中,垃圾中所含有的和产生的有害成份,会对大气、土壤、水体造成污染,不仅严重影响城市环境质量,而且威胁人民身体健康,成为社会公害之一.如何解决城市垃圾问题,还城市乡居民一个健康洁净的生存环境,已引起全社会的高度重视.现在我们以深圳市南山区垃圾的分类处理与清运为研究对象,根据南山区生活垃圾的特性,设计一个科学合理的垃圾的分类处理与清运方案,因此我们需对垃圾车的收运路线进行合理优化,以降低收运系统成本,减少环境污染和社会影响.本文在参考国内外大量文献的基础上,研究了国内外城市生活垃圾收集与运输路线的优化模型与方法, 通过各种模型与方法的对比,借鉴已有的研究思路与方法, 应用神经网络的理论,找出影响垃圾分类处理与清运的主要因素,采集人工神经网络训练所需的样本并进行数据预处理;设计一套相应的算法并进行计算机实现;分析基于人工神经网络的垃圾的分类处理与清运系统的作用、应用方法与可以推广和改进的地方,从而建立一套有效的垃圾分类处理与清运系统.关健词:生活垃圾人工神经网络模型数据预处理计算机算法收运系统优化模型深圳市南山区垃圾的分类处理与清运方案 5二.问题的提出:面对城市生活垃圾泛滥成灾和围剿城市的现实,我们有必要选择科学合理的方案,以还居民一个洁净舒适的生活环境,但同时我们也面临多条线路的选择问题.现在拟开发一个解决清运线路选则问题的自助查询计算机系统,要解决的核心问题就是线路的选择的模型和算法实现.需要解决的具体问题如下:1)假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下,给出大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案.以期达到最佳经济效益和环保效果.2)假设转运站允许重新设计,请为问题1)的目标重新设计.三.问题的分析:近年来, 随着经济的快速发展, 城市人口的迅猛增加以及人们生活水平的不断提高, 城市生活垃圾问题成为日渐突出的问题, 垃圾的产生量大于清运量, 无害化处理量更小, 垃圾污染事故频出, 严重破坏了城市生态环境系统的平衡.城市生活垃圾已成为制约城市社会经济发展的主要因素之一.城市生活垃圾的运输环节是垃圾处理系统中的重要组成部分, 在垃圾处理成本中, 收集与运输成本占相当大的比例, 如W ilson 指出美国每年的垃圾处理费用总额约在200亿美元左右, 其中收集运输费用已超过100亿美元[ 1] .因而有必要对垃圾车的收运路线进行合理优化, 以降低收运系统成本, 减少环境污染与社会影响.因此, 如何使城市生活垃圾的收运系统快速化、高效化、合理化、经济化是近年来被广泛关注和研究的一个课题.3.1 问题所要考虑的主要因素在研究垃圾分类处理与清运方案和相关算法时,我们有必要考虑问题的主要因素,在保证垃圾能正常合理的转运清运处理下,尽量的节省能源,即里程最短、费用最少、时间尽量少、车队规模尽量小、车辆利用率高等.垃圾的分类处理与清运方案 63.2 问题的转化与数学描述问题的关键是在一定条件下求出任意两站点之间的投资线路.如果将所有站点看作结点,站点之间用同一趟车转运垃圾(当考虑站点间运送时间时)可以到达看作一条有向边,所花费的时间看作边权,则某一时刻的的公共交通状态便形成了一个网络.因为站点与站点之间可能有多种到达方式,所以该网络是一个多重有向图[2].问题就转化为一个图论问题,即在给定的加权网络图中寻找任意两点之间满足一定权值条件(本题表示为路径最短、耗时最少等)的一条通路.3.3 算法选择及其时间复杂度分析在算法的选择上,很自然地想到Dijkstra最短路径算法.因为该算法稳定性好,能适应网络拓扑的变化,同时对系统的内存空间占用少.但在经过试验后,我们发现该算法的数据结构及其实现方法、时间复杂度等方面在本题应用上表现出较大的不足.其一,数据结构复杂.一般而言,无向图可以用邻接矩阵和十字链表表示.但垃圾站节点线路网络拓扑,很难用现有的数据结构加以完整的表示.如果采用该算法分析,其建立的数据结构模型将非常复杂.其二,算法时间长.我们在试验时还只规定最多两次换乘,在大量数据的情况下,计算速度就慢得让人难以忍受,根本达不到实时查询的需要.该算法的时间复杂度为2O m n,其中m表(,)示站点结点数,n表示所有结点数.其三,垃圾站节点转车的特殊性并不一定要求用Dijkstra算法求出一条最短路径.使用Dijkstra算法计算出来的结果可能是需要转乘多次或上十次车才能到达.这样的计算结果是毫无意义的.其次,我们尝试使用了动态规划算法[4]求解.由于数据量大,其运行时间也是很漫长的,中间甚至出现了死机现象.所以也不适宜用来进行实时计算.于是,我们考虑,如果在搜索过程中能够优先考虑靠近终点方向的顶点,即使用启发式搜索,则可以减少算法搜索空间,并大大提高算法搜索效率.目前在关于路径优化问题最流行的启发式搜索算法是弗洛伊德算法.该算法在选择下一个被检查的节点时,对当前节点距离终点的长度(权值)进行估计,评价其处于最优路径上的可能性量度,这样就可以首先搜索可能性大的节点,达到提高搜索效率的目的.考虑到本题特殊情况,我们在搜索过程中考虑了优先级,对弗洛伊垃圾的分类处理与清运方案7垃圾的分类处理与清运方案 8德算法选择具有最小估价函数值的节点改为选择具有最大优先级的节点.这一改进应该能够很好地解决上述其他算法遇到的困难.3.4 考虑转运站重新设计的情况把转运站所管辖的小区做近似处理,以带点的处理方式,根据题目所给的居民数据,利用计算机进行合理分布.四.符号说明和模型假设4.1 符号说明i V 图的顶点,1,2,i = ;ij E 连接顶点i V 和j V 的有向边;),,(ωE V G 由顶点集V 、边集E 和权向量ω构成的有向多重图; N 所查询的始发站至终到站的可行路线方案数;k λ 所查询的始发站至终到站的第k 个可行路线方案的转乘次数;ij d 从顶点i V 到j V 的路程;ki F k 方案总费用.4.2 模型假设H1 为简化问题,只考虑垃圾清运系统正常营运的情况;H2 假设题中所给数据真实可靠;H3 假设居民将垃圾放入垃圾站时,已将垃圾分好类.H4假设任意相邻两个垃圾转运站点之间的距离相同.五.数学模型的建立与求解5.1数学模型的建立城市垃圾收运是由产生垃圾的源头运送至处理处置场的全过程操作,包括3 个阶段:①收集———垃圾从产生源到公共贮存容器的过程;②清运———指清运车沿一定路线清除贮存容器内垃圾并将其转运到垃圾转运站的过程(在一定情况下,清运车可直接将垃圾运送至处理处置场);③中转———指在转运站将垃圾装载至大容量转运车,远途运输至处理处置场.前1 个阶段需要对垃圾产生源分布情况、垃圾产生量及成分等进行调查和预测;后 2 个阶段需要运用最优化技术对清运线路和转运站垃圾分配运输进行优化.5.1.1.城市生活垃圾产生量预测方法城市生活垃圾收运模式的设计是在对生活垃圾产生量作正确预测的条件下进行的,因为设计的收运模式,不仅应满足当前垃圾产生量的需求,而且应该能够应对未来几年的变化.我们运用灰色系统模型分析法进行预测.灰色系统模型()GM包含模型的变量维数m和阶数n,记作()mGM,.在生活垃圾产生量预测中nGM模型.通过对原始的时间序列数据进行累加处理后,数据便会出普遍使用()1,1现明显的指数规律,通过进一步分析,可以进行垃圾产生量预测.在实际应用中,灰色系统模型预测法会产生正误差,而线形回归分析方法的预测结果偏小.因此可以结合2 种预测方法的特点,运用2 种预测值的加权平均值作为垃圾产生量的推荐值〔2〕.5.1.2.垃圾清运路线优化垃圾物流是一种具有“产生源高度分散、处置高度集中、产生量和品质随季节变化”特点的“倒物流”系统,是从分散到集中的过程;而生活物质供应“正物流”垃圾的分类处理与清运方案9垃圾的分类处理与清运方案 10 是商品从集中到分散的过程.虽然2 种物流在表现上有所区别,但也有本质联系.在环卫作业中采用先进的生活垃圾物流管理环境卫生工程EnvironmentalSanitation EngineeringVol .17 No.4August 2009第17 卷第4 期2009 年8 月·43·环境卫生工程第17 卷技术,可以有效提高效率,降低成本.因此垃圾清运车辆选择、路线优化可以参照物流配送系统对运输车辆的优化调度.车辆调度问题一般定义为:对一系列发货点/收货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时空限制等) 下,达到一定的目标(如路程最短、费用极小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)〔3〕.比照物流学中车辆调度问题〔4〕,建立垃圾清运的基本模型.用o 标志垃圾转运站;设有n 个清运点,分别用标志;,,2,1n 完成清运任务需要的车辆数为 m ,每个车辆的载质量为c ;每个清运点的垃圾产生量为)n i g i ,,2,1 =;转运站和各清运点中任意两点之间的运距用()n j n i d ij ,,2,1,0;,,2,1,0 ==表示;第 k 辆车的行车路线称为第k 条子路径,其包含清运点的数目为k p nk ,表示第k 条子路径中nk 个清运点组成的集合,其中的元素()nk i p ki ,,2,1 = 代表第 k 条子路径中顺序为i 的清运点;0k p 、1+knk p 均表示转运站,即010==+knk k p p .ki ki i i k p dp n m Minz 1111-=+==∑∑,n nk ≤≤1,m k ,,2,1 =;(3)n nk mk ==∑1;(4)c gp n k ki ≤=∑1,{};,,2,1,,2,1m k nk i p p ki k ===(5)=⋂21k k p p Φ;.,,2,1;,,2,1,2121m k m k k k ==≠(6)经证明:一般车辆优化调度问题属于组合优化领域的NP-hard 问题,通常采用启发式算法进行求解.例如Eugênio de Oliveira Simonetto 等综合运用启发式算法、拍卖算法和动态惩罚法求解了巴西的阿雷格里港24 辆清运车的调度问题.该问题中包含1 个车库,在清运该市60 t 垃圾的同时,满足8 个垃圾分选场的最小需求〔5〕.AndrzejJaszkiewicz 等用保距重组算子的遗传局部搜索算法解决了1 个固体废物管理公司清运30 000 个垃圾容器的车辆运输问题.该问题包含1 个车库,2个垃圾填埋场〔6〕.该优化问题不仅要总路线最短,而且要实现经济、环境与社会三方共赢.宋薇等提出可将环境与社会因素的信息加至优化模型中,即对实际路线长度进行加权改造.得到综合路线长度公式为〔7〕:Cs C 321ααα=.(7)式中: C 为综合路线长度,km ; Cs 为实际路线长度,km ; 1α为噪声影响权重;2α 为大气影响 权重; 3α为交通状况权重.5.1.3.转运站设置设置垃圾转运站可以更有效地利用人力和物力,充分发挥垃圾清运车的效益,保证载质量较大的垃圾转运车经济而有效地进行长距离运输,从而降低垃圾收运总费用.所以,一般来说,当转运距离超过一定临界值时,需要设置转运站. 目前,多目标评价模型〔8〕、整数规划模型〔9〕被广泛应用于转运站的选择决策中.5.1.4.转运优化城市垃圾转运的优化属于运输问题,主要是根据不同处置方式的处置量,以及各转运站至不同处置场所的运输路线及距离来确定各转运站向不同处置场所分配和运输垃圾的量.如设有 m 个转运站,,,2,1Am A A 分别产生的垃圾量为am a a ,,2,1 .另有垃圾处理处置点 n 个,分别为,,,2,1Bn B B 可接收的处置量分别为bn b b ,,2,1 .从i A 到j B 的运输距离(体现运能的经济性) 为ij c ,在产生量与处置量平衡的条件下,∑∑===11j j i i b n a n ,求最经济(运输距离最小) 的调运方案〔10〕.数学模型:设从i A 到j B 的发运量为ij x ,则∑∑⨯==11ij ij j i i c n nm M .(8)i ij j a x n ==∑1,j ij i b x m ==∑1,0≥ij x ,()n j m i ,,2,1;,,2,1 ==.(9)5 结束语在决策中引入定量模型,可以提高决策的质量和水平,但应该注意城市生活垃圾收运系统的规划设计牵涉到许多相互关联、相互制约的因素,涵盖经济、环境、社会多个方面.因此,在建立模型时应该综合考虑各种因素,经过反复比较和权衡,最后获得最佳的生活垃圾清运与处理方案.5.2数学模型的求解垃圾转运站数据模型[3]以垃圾转运路线段为基本单元.转运线路是一系列垃圾转运线路段的有序排列,为转运车辆行驶的一个物理路径,不同的运输线路是由居民生活垃圾站连接的.在垃圾转运过程中,我们关心的是垃圾转运的路径最短、耗时最少等问题,而对转运过程经过的街道并不感兴趣.于是将垃圾站点和转运站点合并,得到适合垃圾转运线路查询的数据模型如图1所示.图1 垃圾转运数据模型5.2.1问题转化与数学刻画垃圾转运与处理站点的布局关键是在一定条件下求出任意两站点A 与B 之间的运行线路上的权重.如果将所有站点看作结点,1,i V i N = ,站点之间投入大型或小型运输车辆(看作一条有向边ij E )运输垃圾所开销的成本看作边权ij ω,则某一时刻的运输交通状态便形成了一个网络.因为站点与站点之间可能有多种到达方式,所以该网络是一个多重有向图[2].问题就转化为一个图论问题,即在给定的加权网络图),,(ωE V G 中寻找任意两点i V 与j V 之间满足一定条件(本题表示为运输成本最少、、投资路程最短、费用最少等)的一条通路j k i V V V →→→→ .根据题目要求以及前面关于投入最少获利最大的分析,由最优化原理[4],问题可以依次描述为下面优化问题:min ,..0k k s t λλ≥ (4.1){1,,}min ()()k i k ki mn ki i T T i N T C g T P f X ∈==⋅+⋅∑∑ (4.2)min ,..0,,kimn mn ki p d s t d m n p >∈∑ (4.3){1,,}min k i k ki F F i N F f ∈==∑ (4.4)其中,()mn g T 表示与ki C 匹配的大,小型运输车辆, ()i f X 表示第i 个下一个节点匹配的相邻站点行驶路径.5.1.2 算法描述与求解在考虑大,小型运输车辆如何投入时,我们知道相距较远且不在相邻区域的垃圾处理点是不可能进行垃圾集中处理的.所以,根据:1)深圳市南山区垃圾转运站垃圾转运量等情况统计表(南山),2)南山区居民数据,3)中转站位置图.采用佛洛依德算法来求解上述优化问题.弗洛伊德算法[5]在选择下一个被检查的节点时,比Dijkstra 算法快速,从而提高效率.考虑到本题特殊情况,在搜索过程中应该考虑到垃圾处理站点的区域性,对佛洛依德算法选择具有最小开销成本的节点,我们按照“设最大值----->做标记”的优先顺序进行估计.下面是佛洛依德算法步骤,其中INFINITY 和enum BOOL {False,True}是引入的两个标记位,INFINITY 为超出区域的两垃圾处理站以及没有可行边的两节点的标记位,enum BOOL {False,True}为存在可行边的且处于同一个最近区域的两节点的标记位.第一步,生成垃圾站点模拟图CreateGraph(Graph &),建立垃圾站点模拟图的邻接矩阵arcs[MAX_NUM][MAX_NUM],初始其权值为INFINITY .依次读入邻接矩阵的值.令INFINITY表示无穷大,不于考虑.第二步,依次循环探视其他节点(若开始节点为由V到W),若存在U节点使得D[v][u]+D[u][w] <D[v][w]存在,则置enum BOOL { False,True}的标志位为True,并将其作为最佳节点BEST.否则,置False,继续探视下个相邻的节点.直止探视完非INFINITY为止.第三步,根据第二步探视的BOOL值,修改邻接矩阵arcs[MAX_NUM][MAX_NUM]的值.第四步,输出节点之间的最小权值,并显示运行路线.5.1.3复杂度比较分析为了说明我们所采用算法的优越性,下面把之前我们尝试过的Dijkstra算法和动态规划算法与之进行形势上的比较.鉴于动态规划算法在试验过程中执行太慢,已经超过了人们的心理承受能力,在此没有必要拿来比较.虽然Dijkstra算法与弗洛伊德算法的时间复杂度也是2O m n,但形式上简(,)单些.弗洛伊德算法仍从图的带权邻接矩阵arcs[MAX_NUM][MAX_NUM]出发,其基本思想是:假设求从顶点Vi到Vj的最短路径.如果从Vi到Vj有弧,则从Vi到Vj存在一条长度为arcs[i][j]的路径,该路径不一定是最短的,尚需进行n次的探试.首先考虑路径(Vi,V0,Vj)是否存在(即判别弧(Vi,V0)( V0 ,Vj)是否存在).如果存在,则比较(Vi,Vj)和(Vi,V0,Vj)的路径长度取较短者为从Vi到Vj的中间顶点的序列不大于0的最短路径.假如在路径上再加入一个顶点V1,也就是说,如果(Vi,……V1)和(Vi,……Vj)分别是当前找到的中间顶点的序列号不大于0的最短路径,那么(Vi,……V1,……Vj)就有可能是从Vi到Vj的中间顶点的序列号不大于1的最短路径.将它和已经得到的从Vi到Vj中间顶点序列号不大于0的最短路径相比较,从中选出中间顶点的序列号不大于1的最短路径之后,再增加一的顶点V2继续进行探试.依次类推.在一般情况下,若(Vi,……Vk)和(Vk,……Vj)分别是从Vi到Vk和Vk到Vj的中间序列号不大于k-1的最短路径,则将(Vi,……Vk,……Vj)和已经得到Vi到Vj且中间顶点序列号不大于K-1的最短路径比较,其长度较短者便是Vi到Vj的中间序列号不大于k的最短路径.这样,经过n次的比较后,最后必然求得Vi到Vj的最短路径.按照此法,可以同时求得各对顶点的最短距离.5.1.4模型评价本模型首先从宏观上给出了一个垃圾站节点数据模型,这对进一步理解整个系统的运行和算法的实现都大有帮助.我们在算法中考虑了优先级搜索,对目前在关于路径优化问题方面最流行的启发式搜索算法——弗洛伊德算法进行了相关改进,使得搜索效率大大提高,基本能够满足实时查询需要.这体现在与其他算法的比较数据中.当同时考虑最短路径和大小型车辆的投入时,我们对问题进行了合理的转化,把大小型车辆的投入看成“特殊的权”,只需在程序中加上几个简单的约束和说明,就很快得到了相应问题的解.但是本模型所采用的改进弗洛伊德算法只是我们目前找到的一种可行算法而已,有无比其更加适合的算法需要进一步分析寻找.题中基本假设H3只是为简化问题而设,与实际情况可能存在一些出入,但这并不影响改进弗洛伊德算法本身的执行.此外,基于投资者满意度最优的优化模型虽然充分考虑了运输的满意度,但是寻找合适的算法就变得更加复杂,这也是一个不容忽视的问题.六.进一步的问题6.1 关于算法的思考我们采用改进的弗洛伊德算法虽然获得了比较满意的结果,但如果对垃圾站节点网络中的节点和边赋予空间信息,那么由几何学原理,两点之间直线最短,若两节点间存在一条边,则该边为两节点间的最短路径;若不存在边相连,则连接两点间的直线段代表了一个路线趋势,顺着连线的方向的某条边是最短路径的可能性较大.从而可在计算最短路径时采用效用优先的路径搜索.所以,如果再加上一张标有路径距离的地图,我们的算法还可以改进,搜索效率还可以提高. 6.2 关于“和谐垃圾站节点[7]”的构想“和谐社会”,“关注民生”,“以人为本”.这已经逐步成为我国社会主义社会的鲜明特征.那么,作为与城市居民息息相关的垃圾站节点系统,理应逐步实现“和谐垃圾站节点”,做到“以人为本”.具体到垃圾站节点查询系统的开发上,。

数学建模优秀论文-垃圾分类处理与清运方案设计

数学建模优秀论文-垃圾分类处理与清运方案设计

垃圾分类处理与清运方案设计摘要随着社会的快速发展,城市化进程的日益加快,城市垃圾处理问题也随之而来。

近几年,我国大城市的垃圾分类化也已经提到日程上来。

本文主要针对深圳市南山区垃圾的处理问题进行了垃圾分类和清运方案的设计,在合理的假设基础上,建立了合适的数学模型。

问题一,我们优先考虑了最佳经济效益根据现有垃圾转运站规模与位置的资料,给出了大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案。

由于橱余设备的分布之和厨余垃圾量有关,因此只要考虑厨余垃圾的处理过程中的情况就可以。

针对厨余垃圾量,设备的分布可以分为两个大型设备、一个大型设备和多个小型小型设备、全部用小型设备这三种情况。

引入0-1变量,列出目标函数和约束条件后用lingo分别求出了三种情况下后的最优解为:两个大型处理设备,分别建在30和37号转运站。

问题二,分析题目可知,转运站地址将决定小区到其之间的运费,转运站处理厨余垃圾所需的成本、运费,以及处理有害垃圾和不可回收垃圾的运费。

而在环保效益方面,垃圾清运过程将造成垃圾对环境的二次污染。

本题还是先考虑经济效益,最优经济效益的基础上优先考虑环保效益。

我我们按照小区地理位置,综合处理数据后,将小区分为21个片区,每个片区的中心点建立一个转运站。

求出了其最优运费为。

而对于厨余垃圾的处理方式,可以参照第一问的方法求解,最终选择一个大型设备有害垃圾和不可回收垃圾则直接以该转运站到垃圾填埋场或焚烧厂的最短路程为实际路程求解计算。

关键字:清运路线经济效益0-1变量lingo 片区一问题重述随着社会的快速发展,城市化进程的日益加快,城市垃圾处理问题也随之而来。

在发达国家城市已普遍实现了垃圾分类化,近几年,我国大城市的垃圾分类化也已经提到日程上来。

自《关于组织开展城市餐厨废弃物资源化利用和无害化处理试点工作的通知》下达后在北京、上海、重庆和深圳都取得了一定成果。

在深圳,垃圾分橱余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾这四类,在垃圾分类收集与处理中,不同类的垃圾有不同的处理方式。

城市垃圾运输问题Word版

城市垃圾运输问题Word版

魅力数模美丽师大浙江师范大学“同梦杯”第八届数学建模竞赛自信创新合作快乐A B论文题目城市垃圾运输问题编号 56组评分监制:浙江师范大学数学建模研究会(2009年5月7日)(说明:评分一栏为评阅人填写,请参赛者不要填写)垃圾运输问题摘要:该题我们的主要解题思路分三阶段:第一阶段,我们先根据题设条件和基本假设画出该题的图。

第二阶段,我们根据图和点的位置关系结合题设,归纳出一些最基本的确定路线的原则:在仔细分析该题后,我们认为该题为一个TSP与VRT相结合的问题。

我们先抛开空载费用,若要把所有的垃圾运回垃圾处理站,这部分有效工的费用为∑2.0*|Xi|*Yi(|Xi|为垃圾点Xi到原点的距离,Yi为垃圾点的垃圾量),是恒定不变的。

只要我们能保证空载路线最小,则所花的时间和费用都最小。

因此解题的关键在于找出一个调度方案,使空载行驶的线路最小。

第三阶段则是编制程序阶段,我们结合下山法逐点搜索,并引入随机生成器。

在出现后继点权值相等难以判断以哪点继续搜索时,由随机生成器确定。

为了让算法更接近人的思维,我们让更靠近父点的子点有更高的几率被作为下一个将去的垃圾点,这也与我们的算法原则对应。

采用计算机模拟搜索的计算方法,搜索出运输车投入辆数以及运输车最佳调配方案,使得在不考虑铲车的情况下运营费用最低。

总运营费用为运输车空载费与实际运输费之和。

问题的解答如下:第一问,求得所需总费用为2496.3元,所需总时间为23小时08分,路线分配图见正文;第二问,求得需4辆铲车,铲车费用为199.0元,分配图及运输车调度表见正文;第三问,运营总费用为:2460.6,其中8吨、6吨、4吨载重量的运输车各需5、2、3辆,路线分配图见正文。

关键词:单目标优化计算机搜索 TSP一、问题的重述某城区有 38 个垃圾集中点,每天都要从垃圾处理厂(第 38 号节点)出发将垃圾运回。

现有一种载重 6 吨的运输车。

每个垃圾点需要用 10 分钟的时间装车,运输车平均速度为 40 公里/小时(夜里运输,不考虑塞车现象);每台车每日平均工作 4 小时。

数学建模之垃圾处理

数学建模之垃圾处理

城市生活垃圾管理问题研究摘要近年来,随着垃圾产量的日益增加,人们已经逐渐意识到它对生态环境及人类生存带来的极大威胁。

本文针对垃圾处理问题,先采用一元线性回归和最小二乘曲线拟合的方法,求出垃圾产量的预测模型,再采用图论法,得到垃圾最短收运路径以及最佳车辆分配方案。

对于第一问,我们根据题意找到影响垃圾产量的六个因素,查得相关数据后,式,如下:12345638.262618.38748.0855 5.7036 2.9462 4.5376Y y y y y y y =-+++++这样,在已知年份的条件下,可以通过各个影响因素的值,预测出垃圾的产量。

由于预测量考虑了实际中的各个影响因素,故具有准确性和较高的实用性。

对于第二问,我们经过数据预处理,画出以车库为原点的垃圾收集点、中转站分布图。

接着,根据题中垃圾车的最大装载量与垃圾站的分布特点将数据分成十二区域,用图论法在每个区域中找到最小生成树,为了避免垃圾收运车走重复路线,我们通过观察,将最小生成树的树叶融入树中,形成一条链,即为垃圾收运车的最短收运路线。

在得到12个区域的最短路径图后,我们将行驶时间、装为3辆垃圾收运车每辆每天前往4个区域收运垃圾。

运用以上方法得到的收运路线,不但满足题设条件(不超过垃圾车的最大装载量、日负载总量以及最多日收集点数),而且还能使垃圾的收运时间最短,另外该模型可以提出合理的车辆分配方案,提高了资源利用率。

因此,本模型具有较好的实用性和可靠性。

关键词 垃圾预产量 线性回归 最小二乘曲线拟合 图论法 收运路线1.问题的重述由于人类生产和生活的不断发展而产生的垃圾对生态环境及人类生存带来极大的威胁已逐步成为重要的社会问题。

城市生活垃圾是居民生活、消费过程中产生的废弃物,其年增长速度达8-10%,因此导致城市垃圾的数量日益庞大,并且其组分复杂还处于不断变化中, 使处理费用慢慢升高。

另一方面城市垃圾占用大量土地、污染水体、污染大气、破坏植被, 严重影响城市的市容景观和居民的生活环境[1]。

垃圾分类处理与清运方案设计111

垃圾分类处理与清运方案设计111

垃圾分类处理与清运方案设计摘要我国大城市的垃圾分类处理问题,在经济迅猛发展和高速的城市化进程的背景下,愈发的成为国民关注的热点。

垃圾分类处理不仅有利于环境保护,还能带来一定的经济效益。

本文针对深圳市南山区垃圾分类处理与清运方案的问题,展开了一系列的研究讨论,最终有效解决了这个难题。

对于问题一,基于聚类分析法,确定大、小型厨余垃圾处理设备的数量和分布,计算得总量为536吨,并得到三台大型设备的结论,通过spss处理分析数据,以距离为指标,采用最长距离法,将38个垃圾站划分为三个区域;再以垃圾转运站每日处理最大垃圾量为权重,用Lingo分别求出这三个区域的垃圾转运站到其他垃圾站距离乘上权重并求和,来求解中心垃圾站的选址问题,分别将结果最小的垃圾转运站作为厨余垃圾处理设备的中心垃圾站;最后利用TSP算法,尝试不同的初始圈,求解清运路线,并且参考近期的油价,柴油及汽油的单价,与所得的路程相乘,比较大小得到最优解。

对于问题二,与第一题不同的在于,第一题是建立在垃圾转运站规模和位置都不变的情况下,而本题是要通过分析研究,对垃圾转运站规模和位置进行优化设计,以追求与上题相同的目标,最大的经济效益和环保效益。

先对附件所给的小区人口数量和位置进行处理,将人口和小区位置在地图上进行统一。

以片区和街道地址为参考标准,在地图上找出小区的大致位置,划定区域,再将这一区域内的人数统计出来。

已知计算得厨余垃圾每日产生量为536吨,南山区总人口为132万,求出人均每日厨余垃圾产量,并以人口数量作为垃圾量多少的衡量标准。

经过计算和matlab处理得到了这些小区大致的分布情况,再利用spss聚类分析划分出28个区域,每个区域用选址问题算法,通过lingo软件找出重新设计后的垃圾转运站站点,最后仿照第一问的解法,求解出垃圾的清运路线。

通过问题一及问题二的结果分析讨论,得到聚类分析法是解决问题的主要方法,对于复杂问题要先行假设,进行一定的合理的简化,尽管最后的结果可能因为假设而有细微的误差,但可以进行进一步的改进,优化模型,对于数据处理,探索更简洁精确的方法,对于TSP旅行商问题的应用实际也有了一定的推广,为了使结果更符合实际情况,可以多考虑一些假设的相反情况,多种因素叠加考虑分析后,会更贴合实际。

深圳市南山区垃圾处理与清运方案数学建模

深圳市南山区垃圾处理与清运方案数学建模

垃圾分类处理与清运方案设计问题的研究摘要:随着经济的快速发展和人民生活水平的普遍提高,生产生活中日益增多的垃圾已经成为困扰城市发展,污染环境,影响市容,影响人民生活的社会问题。

生活垃圾的收集,运输,处理问题越来越受到关注,垃圾转运系统的转运效率和投资效益在城市环卫建设中起着越来越重要的作用。

因此,转运系统的合理规划及优化设计,也随之成为城市环卫规划中的一个重要课题。

为简化模型,我们假设橱余垃圾处理设备置放在顶点即垃圾转运站处,于是将题目第一步转化为:在每一个板块内的图中,求出一个垃圾转运站点,使所有其它垃圾站运送垃圾到此站的总运送量(t×km)最小. 我们用矩阵表示图,通过矩阵运算,使用matlab软件编程,利用Floyd算法,求出图内任意两点的最短路程及路线,分别用距离矩阵和路径矩阵表示结果. 然后再结合垃圾转运站的转运垃圾吨数,将问题转化为最短路程问题中的重心问题.在垃圾转运站规模与位置不必按条件下,确定垃圾转运中心的数量与位置,要求达到最大经济效益,即总的设备费用以及运输费用最小化问题。

设备费用即为大型厨余垃圾处理设备加小型厨余垃圾处理设备费用之和;运输费用与各个小区到垃圾转运站的距离和各个垃圾转运站到垃圾处理中心的距离有关,因各个小区到各个转运站的距离一定,这便涉及到处理设备位置的确定问题。

再通过整体规划,使得费用最小,利润最大确定最优组合。

关键词:图论最短路问题覆盖问题目录1.问题的重述1.1背景 (4)1.2问题条件 (4)1.3假设条件 (5)1.4符号说明 (6)1.5问题分析 (7)2.模型建立 (8)2.1问题一中垃圾费用产生关系 (8)2.2垃圾转运站位置分布如图 (8)2.3深圳南山区垃圾转运站转运量等情况统计表 (11)2.4问题一模型的建立 (13)2.5问题二模型的建立 (14)3.模型求解 (17)4.模型评价 (20)5.参考文献 (20)附录 (21)1 问题的重述1.1 背景:垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。

城市垃圾处理问题数学建模

城市垃圾处理问题数学建模

城市垃圾处理问题数学建模如下:
1.问题定义:首先需要明确问题的定义和目标。

例如,要解决的
问题可以是:预测未来几年城市垃圾的生成量,优化垃圾处理
设施的布局和容量,减少垃圾处理对环境的影响等。

2.数据收集:收集与问题相关的数据,包括垃圾的生成量、垃圾
的类型、处理设施的处理能力、环境质量等。

数据来源可以是
统计数据、调查问卷、实地观测等。

3.建立模型:根据问题的定义和收集的数据,选择合适的数学模
型。

例如,可以使用回归分析模型预测垃圾生成量,使用线性
规划模型优化处理设施的布局和容量等。

4.模型求解:根据建立的模型,利用数学软件或编程语言进行求
解。

例如,可以使用MATLAB、Python等软件进行数值计算。

5.结果分析:对求解结果进行分析,评估模型的准确性和可靠性。

如果模型的预测结果与实际情况存在较大差异,需要对模型进
行调整和改进。

6.决策应用:将数学模型应用于实际的城市垃圾处理问题中,为
决策提供支持。

例如,可以根据模型预测结果制定垃圾处理计
划,优化垃圾处理设施的布局和容量等。

需要注意的是,城市垃圾处理问题的数学建模是一个复杂的过程,需要综合考虑多种因素。

同时,数学模型只是对实际情况的一种近似描述,存在一定的误差和不确定性。

因此,在实际应用中需要根据具体情况进行适当的调整和改进。

A3 垃圾分类运输与清运方案的设计

A3 垃圾分类运输与清运方案的设计

垃圾分类处理与清运方案设计摘要本文就深圳市南山区厨余设备分布,中转站选址,以及垃圾清运路线进行研究.通过对问题的分析和合理假设,建立非线性规划,线性规划数学模型。

运用MATLAB,GETDATA,LINGO11,GOOGLEMAP等软件进行数据分析和求解,给出了厨余设备地理分布,和各公司下辖车辆综合清运路线,达到最佳的经济效益和环保效益。

对于问题一,通过目标分析,约束分析,为了达到题设经济,环保效益,我们确定了厨余垃圾处理设备地理坐标分布,车辆转运路线长度为目标函数,以厨余垃圾站到各转运站路径,各公司下辖车辆总清运路径为目标函数,车辆出入站点约束、自由环路约束、TSP经典约束、车容量约束、站点容纳约束、垃圾数量约束、出入垃圾站物料平衡方程为约束条件;利用层次分析权向量确定了带权修正路径,综合考察道路优劣;建立了使得带权路径最小的多目标的规划模型INLP,PILP(lingo11版本)。

确定了建立三座厨余垃圾处理设备地理分布和坐标:D1(DX,DY)=(299.7,323.4),D2(DX,DY)=(339.6,623.4),D3(DX,DY)=(665.0,782.5);我们通过站点规模估计除了十六辆(含共用车的一辆,见假设(见表2)托运车分配,给出了各公司下辖车辆大型托运车运输路线:德盈利公司(下辖三辆大型拖车,S为公司地理位置):车辆编路径(数字对于相应的转运站)号(1~3)1 S(318.3,568.8)→4(D3)→S(318.3,568.8)2 S(318.3,568.8)→11(D3)→15(D2)→1(D2)→2(D2)→14(D2)→4(D3)→S(318.3,568.8)3 S(318.3,568.8)→3(D3)→S(318.3,568.8)环卫总站(同上),共十三条可组合路径,这里给出几条主要路径:路径(数字对于相应的转运站)车辆编号1~133 S(323.2,619.3)→20(D3)→18(D2)→9(D2)→30(D2)→21(D2)→7(D2)→26(D3)→S(323.2,619.3)5 S(323.2,619.3)→32(D3)→5(D3)→31(D3)→38(D3)→S(323.2,619.3)7 S(323.2,619.3)→8(D2)→17(D2)→12(D2)→10(D2)→22(D2)→6(D2)→37(D3)→S(323.2,619.3)12 S(323.2,619.3)→27(D3)→16(D3)→28(D3)→S(323.2,619.3)接着问题二,假定转运站允许重新设计以节约成本,转运站服务半径可适当扩大,转运能力可适当加强,以动态服务半径,采用集合覆盖方法,给出转运站设计方案。

垃圾清运方案设计

垃圾清运方案设计

垃圾清运方案设计1. 引言垃圾清运是城市管理中必不可少的环节,它关乎城市的环境卫生和居民的生活质量。

一个高效的垃圾清运方案可以提高垃圾处理效率,降低环境污染,改善城市居民的生活环境。

本文将介绍一个垃圾清运方案的设计,包括垃圾收集、垃圾转运和垃圾处理等环节。

2. 垃圾收集垃圾收集是垃圾清运的第一步,它需要有效地收集各类垃圾,确保垃圾不会在城市中积累。

以下是垃圾收集的几个关键步骤:2.1 垃圾分类垃圾分类是垃圾清运的基础,它可以将可回收垃圾、有害垃圾和其他垃圾分开,以便于后续的处理和处置。

在垃圾收集的过程中,可以设置不同的垃圾分类桶,方便居民将垃圾投放到正确的桶中。

2.2 垃圾箱设置在城市的各个角落设置垃圾箱,提供便捷的垃圾投放点。

垃圾箱应具备一定的容量,能够满足居民的需求。

同时,垃圾箱的布局应合理,避免出现过于拥挤或过于分散的情况。

2.3 垃圾收集车辆垃圾收集车辆是垃圾收集的重要工具,它可以定期巡回收集各个垃圾箱内的垃圾,并将垃圾运输到转运站或处理厂。

垃圾收集车辆需要保持良好的工作状态,保证它们能够及时到达垃圾箱,减少垃圾在城市中的滞留时间。

3. 垃圾转运垃圾转运是将收集到的垃圾从垃圾收集车辆转移到转运站或处理厂的过程。

以下是垃圾转运的几个关键步骤:3.1 转运站设置转运站是垃圾转运的中转点,它可以集中垃圾供后续的处理使用。

转运站应具备一定的容量,能够满足城市各个区域的垃圾转运需求。

同时,转运站的位置应选择在靠近城市出口或交通便利的地方。

3.2 转运车辆转运车辆负责将垃圾从垃圾收集车辆转运到转运站或处理厂。

这些车辆需要具备一定的容量,能够承载大量的垃圾。

在选择转运车辆时,可以考虑使用环保型车辆,减少对环境的污染。

4. 垃圾处理垃圾处理是垃圾清运的最后一步,它需要将垃圾进行合理的处理和处置。

以下是垃圾处理的几个关键步骤:4.1 垃圾焚烧对于不可回收或有害的垃圾,可以选择利用垃圾焚烧技术进行处理。

垃圾焚烧可以将垃圾燃烧成灰烬,减少垃圾的体积和对环境的影响。

垃圾清运数字化管理论文(全文)

垃圾清运数字化管理论文(全文)

垃圾清运数字化治理论文一、核心业务工作流程分析与设计通过对现行的城市餐饮垃圾清运与治理的工作流程进行分析和归纳,结合基于web的信息治理系统的特点,我们研究确认整个系统的最核心是垃圾清运业务的运营治理体系。

要实现这一运营治理体系,需要6个方面的支撑:核心业务事件、重点业务功能、治理组织、外部关联组织、分支机构与行业标准及规范。

通过对以上六个方面进行调研和分析,我们设计了城市餐厨垃圾清运业务的主要业务流程架构,如图1所示。

二、系统数据架构设计数据架构的设计本着“分层组织,向上提供服务”的原则进行。

自顶向下分别提供数据使用、数据治理、数据定义、数据存储功能,从而使得数据的生产、治理和使用能相对独立,增强数据的安全性和可维护性。

如图2所示架构中,4个层次主要完成以下功能:数据使用层:实现数据的录入、查询、修改、删除等数据操作。

数据治理层:实现对数据源的建立、维护、更新、转存等操作。

数据模型层:完成各个业务对象的数据模型设计与实现。

数据存储层:完成基础数据、业务数据、主题数据的存储,同时,在各个层面的设计中加入标准治理和数据安全与保障等分析和措施,以增强系统的标准化治理和数据安全性[1]。

三、系统应用架构分析系统应用的架构设计是通过对业务架构分析的基础上,归纳总结出各类主要应用以及相关的子应用、中间层组件、业务数据库、服务组件等系统应用要素。

然后依据“业务关联程度”、“数据流向”、“相互支撑关系”、“高内聚、低耦合”等因素将这些应用、服务、数据库、组件等要素进行排列组合,设计形成一个能高效支撑系统业务的应用架构体系[2]。

应用系统设计:根据用户的业务需求和架构设计,整理出本系统的各个应用系统,并对每个系统的功能模块进行了描述和说明。

同时,在应用架构的规划上也考虑了信息化系统中通用的辅助模块,如用户治理、权限治理、操作审计、统计分析等模块。

四、系统功能模块设计整个系统包括治理中心、车载终端和场站综合治理三部分。

数学建模垃圾处理

数学建模垃圾处理

B题组员高菊红陈虹锦郭东海城市生活垃圾年产量及垃圾收运问题的研究摘要随着经济的快速发展和人民生活水平的普遍提高,生活和生产过程中产生的日益增多的生活垃圾,已成为困扰城市发展、污染环境、影响市容、影响市民生活的社会问题。

生活垃圾的收集、运输和处理问题越来越受到关注,而收运工作的科学性和经济性的关键是合理的安排收集和运输路线。

第一问,本文选取上海市作为研究对象,通过对上海市生活垃圾产量的分析。

选用1990—2005年的数据建立灰色预测()1,1GM 模型,并利用残差百分比进行精度检验。

运用MATLAB 编写程序,得到:()()()00.051910.051915842.6()t t X t e e ∧-+=-通过精度检验,发现各年的残差百分比相差较大,仅在原点附近精确度较好,因此该模型的预测稳定性不高。

因此本文选取总人口、地区生产总值、人均消费性支出和可支配收入作为主要影响因素,将生活垃圾产量看作因变量,建立多元回归分析模型: 1234210.38700.04230.00510.00430.0250y x x x x =+--+并进行F 检验,概率0.05P <,显著性较高。

利用该模型预测各年垃圾产量的数值与真实值更为接近,历史数据拟合度较好,稳定性优于灰色预测模型。

最后预第二问,针对城市生活垃圾收集路径优化问题,以路径最短作为目标函数建立线性规划模型:11000min n n k ij ijc i j c z d A ++====∑∑∑将所有垃圾收集点分为左、中、右三个区域,根据各区域的垃圾量安排相应的车辆数,分别为3、5、3辆,共11条路线。

然后依据单亲遗传算法的基本思想得出了每条路线的最优路径和最短距离,并应用MATLAB 数学软件进行编程运算,得到全程的距离为2326800英尺。

关键词:灰色预测、多元线性回归分析、线性规划、单亲遗传算法1问题重述城市是以人口为主体的有机体,城市的发展是衡量一个国家现代化程度的指标【1】。

垃圾分类处理与清运方案设计的数学建模

垃圾分类处理与清运方案设计的数学建模

城市垃圾收运是由产生垃圾的源头运送至处理处置场的全过程操作,包括3 个阶段:①收集———垃圾从产生源到公共贮存容器的过程;②清运———指清运车沿一定路线清除贮存容器内垃圾并将其转运到垃圾转运站的过程(在一定情况下,清运车可直接将垃圾运送至处理处置场);③中转———指在转运站将垃圾装载至大容量转运车,远途运输至处理处置场。

前1 个阶段需要对垃圾产生源分布情况、垃圾产生量及成分等进行调查和预测;后2 个阶段需要运用最优化技术对清运线路和转运站垃圾分配运输进行优化。

1 城市生活垃圾产生量预测方法城市生活垃圾收运模式的设计是在对生活垃圾产生量作正确预测的条件下进行的,因为设计的收运模式,不仅应满足当前垃圾产生量的需求,而且应该能够应对未来几年的变化。

目前,国内外较为普遍使用的数理统计方法为单指数平滑法、线性回归分析法、灰色系统模型分析法。

1. 1 单指数平滑法Yt+1=aXt+(1-a)Yt。

(1)式中:t 为时间;a 为指数平滑系数,介于0~1;Xt 为t 时垃圾产生量的实际观测值;Yt 为t 时垃圾产生量的预测值;Yt+1 为t+1 时垃圾产生量的预测值。

1. 2 线形回归分析法Y=a0+a1x1+a2x2+…+amxm。

(2)式中:Y 为垃圾预测产生量;xi 为影响垃圾产生的多个因素(i=1,2,…,m);ai 为回归系数(i=1,2,…,m)。

影响垃圾产生的因素有很多,如人口数量、工资收入、消费水平、生活习惯、燃料结构等。

对于众多因素,可以采用变量聚类法,对数据进行预处理。

据介绍,经过数据处理后多元回归分析法中很多变量都属“同解”,经过变量与处理后,实际运算时,相当于一元回归的“人口模式”预测法〔1〕。

1. 3 灰色系统模型分析法灰色系统模型(GM)包含模型的变量维数m和阶数n,记作GM (n,m)。

在生活垃圾产生量预测中普遍使用GM(1,1)模型。

通过对原始的时间序列数据进行累加处理后,数据便会出现明显的指数规律,通过进一步分析,可以进行垃圾产生量预测。

深圳市南山区垃圾清运模型(论文)

深圳市南山区垃圾清运模型(论文)

深圳市南山区垃圾处理及清运方案设计模型摘要该问题主要寻找垃圾转运站到填埋场或处理场得最优运行方案以及如何在各小区到转运站之间的收集车辆进行配置。

对于垃圾分类后的处理问题的主要途径有三种:1对于厨余垃圾主要是在厨余处理中心进行脱水处理,2对于可回收的物体直接在转运站进行处理不在涉及其他的运输问题,3对除掉厨余垃圾和可回收垃圾外的其他垃圾主要考虑其运输到处理地的问题。

在对其运输进行求最优时我们主要采用区域划分先求区域最优在求全局最优。

这个模型先划分后求有利于减少对大量数据的处理,简化求解方法,便于数学不是很精的人进行资源的配置。

关键字:转运站、最优路径、最短路径、区域最优、总体最优、迪杰斯特拉斯算法动态规划法、旅行商问题一、问题重述与分析这个题主要是针对深圳市南山区垃圾的分类处理及其运输路线的选定及大、小型厨余设备的设置问题进行求解。

对于对垃圾的处理因其分类的不同而具体的处理方法也不同,所需的要的求解方法和处理程序都不同,所以我们需要针对不同的分类情况寻找不同的处理方案和运输方案。

首先针对厨余垃圾的处理主要是利用大、小型厨余处理来进行脱水处理,对于这个问题主要是对其在小区到转运站及再从转运站到处理中心的运输问题及大、小型厨余设备的设置问题进行求解。

对于可回收垃圾,其在转运站就可进行直接处理所以对它我们只需考虑其从小区到转运站的运输问题。

其他垃圾的处理必须要到固定的场所进行处理,这样的话我们就只需求解它的最优运输路线问题。

对它们的总的处理就是对大型拖车和收集车辆进行配置和对大型拖车的运输路线问题求解。

当允许重设转运站时,需要我们对各小区的垃圾总量进行考虑,并在此基础上寻求以上问题的最优。

符号说明:)(1台为大型设备数→y 台)为小型设备数(2→y)(吨垃圾总量→M吨)总量大型设备处理橱余垃圾(11→m)(12吨总量小型设备处理橱余垃圾→m)(2吨可回收垃圾总量→m )(3吨有害垃圾总量→m)(4吨其他不可回收垃圾总量→m橱余垃圾转化率→∂)(11辆橱余垃圾收集车辆数→z)(12辆橱余垃圾拖车数→z收集车辆数(辆)从小区到转运站所用的→z(辆)可回收垃圾收集车辆数→z 2辆)有害垃圾运输拖车数(→z 3拖车数(辆)其他不可回收垃圾运输→z 4类垃圾占总垃圾的比例第i ri→类所占的比例可回收垃圾中第i i→β类的单价(元)可回收垃圾中第i s i→程橱余垃圾运输处理总路→l 1程有害垃圾运输处理总路→l 2处理总路程其他不可回收垃圾运输→l3单价(元)橱余垃圾处理后产物的→s每升油单价→'S有害垃圾处理的单价→''S单价其他不可回收垃圾处理→'''S二、模型假设1根据地图测距,无论是从其边界的福龙路、广深高速、北环大道等路到清水河填埋场的的距离都比从最远的麻勘站到南山垃圾焚烧场的距离远。

数学建模垃圾运输问题论文(数模)

数学建模垃圾运输问题论文(数模)

垃圾运输问题姓名:学号:班级:指导老师:数学与计算机科学技术学院垃圾运输问题摘要我们就生活中垃圾运输的问题的调度方案予以研究。

本文通过对问题的分析和合理的假设,采用规划的理论建立了单目标的非线性规划的数学模型。

,运用LINGO软件得到了全局最优解,对此类问题的求解提供了一种较优的方案。

题中的问题(1)包含着垃圾量和运输费用的累积计算问题,因此,文中以运输车所花费用最少为目标函数,以运输车载重量的大小、当天必须将所有垃圾清理完等为约束条件,以运输车是否从一个垃圾站点到达另一个垃圾站点为决策变量,建立了使得运输费用最小的单目标的非线性规划模型。

运用LINGO求解,得出了最优的运输路线为10条,此时运输所花费用为2335.77元。

通过分析,发现只需6辆运输车(载重量为6吨)即可完成所有任务,且每辆运输车的工作时间均在4个小时左右。

具体结果见文中表3。

问题(2),建立了以运行路径最短为目标的单目标非线性规划模型。

从而求出了使铲车费用最少的3条运行路线,且各条路线的工作时间较均衡。

因此,处理站需投入3台铲车才能完成所有装载任务,且求得铲车所花费用为202.0元,三辆铲车的具体运行路线见文中表4。

文中,我们假定垃圾处理站的运输工作从晚21:00开始,根据各铲车的运输路线和所花时间的大小,将铲车和运输车相互配合进行工作的时间做出了详细的安排见表5。

问题(3),要求给出当有载重量为4吨、6吨、8吨三种运输车时的最优的调度方案。

基于第(1)问中的模型,修改载重量的约束条件,用LINGO和MATLAB 分别求解,得出两种调度方案,但总的运输费用不变,均为2326.17元;对于方案一,有9条路径,分别需要4吨的运输车1辆;6吨的运输车2辆;8吨的运输车5辆,各运输车具体的运输线路见文中表8。

对于方案二,有10条路径,分别需要4吨的运输车1辆;6吨的运输车1辆;8吨的运输车4辆,各运输车具体的运输线路见文中表10。

最后,对模型的优缺点进行了分析,并给出了模型的改进意见,对解决实际问题具有一定的指导意义。

数学建模城市垃圾运输问题

数学建模城市垃圾运输问题

货运公司运输问题数信学院 14 级信计班魏琮【摘要】本文是针对解决某港口对某地区8 个公司所需原材料A、B、C的运输调度问题提出的方案。

首先考虑在满足各个公司的需求的情况下,所需要的运输的最小运输次数,然后根据卸载顺序的约束以及载重费用尽量小的原则,提出了较为合理的优化模型,求出较为优化的调配方案。

针对问题一,在两个大的方面进行分析与优化。

第一方面是对车次安排的优化分析,得出① ~④公司顺时针送货,⑤ ~⑧公司逆时针送货为最佳方案。

第二方面根据车载重相对最大化思想使方案分为两个步骤,第一步先是使每个车次满载并运往同一个公司,第二步采用分批次运输的方案,即在第一批次运输中,我们使 A 材料有优先运输权;在第二批次运输中,我们使 B材料有优先运输权;在第三批次中运输剩下所需的货物。

最后得出耗时最少、费用最少的方案。

耗时为小时,费用为元。

针对问题二,加上两个定理及其推论数学模型与问题一几乎相同,只是空载路径不同。

采取与问题一相同的算法,得出耗时最少,费用最少的方案。

耗时为小时,费用为元。

针对问题三的第一小问,知道货车有 4 吨、 6 吨和 8 吨三种型号。

经过简单的论证,排除了 4 吨货车的使用。

题目没有规定车子不能变向,所以认为车辆可以掉头。

然后仍旧采取① ~④公司顺时针送货,⑤~⑧公司逆时针送货的方案。

最后在满足公司需求量的条件下,采用不同吨位满载运输方案,此方案分为三个步骤:第一,使 8 吨车次满载并运往同一公司;第二, 6 吨位车次满载并运往同一公司;第三,剩下的货物若在 1~6 吨内,则用 6 吨货车运输,若在 7~8 吨内用 8 吨货车运输。

最后得出耗时最少、费用最省的方案。

耗时为小时,费用为元。

一、问题重述某地区有8个公司( 如图一编号①至⑧) ,某天某货运公司要派车将各公司所需的三种原材料A,B,C从某港口( 编号⑨) 分别运往各个公司。

路线是唯一的双向道路( 如图1) 。

货运公司现有一种载重6 吨的运输车,派车有固定成本 20元/ 辆,从港口出车有固定成本为 10元/车次 ( 车辆每出动一次为一车次) 。

垃圾分类处理与清运方案设计

垃圾分类处理与清运方案设计

垃圾分类处理与清运方案设计摘要在成本最小化愈发重要的今天,本文利用LINGO,MATLAB以及遍历搜索方法对深圳市南山区垃圾分类处理与清运方案设计问题做了研究。

本文利用google earth检索了所有的垃圾转运站,垃圾焚烧厂以及填埋场的经纬度,再利用平面投影计算出经纬度与实际距离的关系,以垃圾焚烧厂为原点,求出了其余各个地方的坐标,从而确定了垃圾转运站的位置。

又以两点的横纵坐标绝对值之差作为该两点之间路网的长度。

在设计厨余垃圾处理设备的分布时,本文从总体数据中抽取300个样本,模拟总体分布,将小区的垃圾划分给距离最近的转运站,从而确定了38个转运站每天接收的垃圾量。

又以厨余垃圾处理设备的位置和数量为变量,建立了成本最小化模型。

在求解过程中,lingo无法求出全局最优解,遗传算法程序无法收敛到最优解,本文最后采用MATLAB遍历搜索,求解出了成本最小化模型。

发现应该建3个厨余垃圾处理设备,分别建在牛成村站,南园站和沙河市场站。

当厨余垃圾处理设备的位置任意时,本文证明了该设备一定会建在垃圾转运站处,从而设计方案不变。

当进一步考虑环保效果时,本文分析得出可以少建一个大型处理设备的结论。

对于厨余垃圾之外的其他垃圾,本文利用聚类的思想,把所有的垃圾转运站按照平方欧式距离聚成6类。

再对每一类遍历搜索出最佳清运方案,从而利用所有的局部最优,实现全局最优。

从而求解出十年的最小处理费用为49051.89万元。

确定每一个居民小区由哪一个垃圾转运站及厨余垃圾处理设备服务时,本文分别利用所有居民小区和垃圾转运站的坐标数据,对于每一个居民小区,计算出离它最近的垃圾转运站和厨余垃圾处理设备,从而确定了服务分配方案。

在重新设计转运站时,本文本着转运站数目不变的原则。

把一个转运站和它负责的小区看作一个局部系统,在局部系统内搜索最优的转运站位置,从而得到了更优的转运站的分布设计。

再根据转运站的位置,利用前面的优化模型,求解出最优的设备分布方案。

垃圾收运系统数学建模论文

垃圾收运系统数学建模论文


,其他情况
用 MATLAB 求解算法基本步骤如下:
,其中 dij xi xj yi yj
1、 输入权矩阵 D(0)
2、
计算
D=(dij )mn
,其中
dij =min
d
(0)
is
+d
(0)
sj

表示从垃圾收集点
i
到垃圾收集点
j

s
距离,或者经过某一个中间点 s 到达 j 的最短路。
编号专用页
评阅编号(由组委会评阅前进行编号):
评阅记录(可供评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注
统一编号:
评阅编号:
C 题 生活垃圾管理系统
摘要
随着人类生产和生活的不断发展,由此而产生的垃圾对生态环境及人类生存带来极 大的威胁,中国目前处置水平低,管理办法不多,更是急待解决的问题。本文就此类问 题进行讨论,并深入分析建立两种模型:最短路径模型和规划模型。
目标。然后,由于要求做到车辆尽可能少,每辆车的工作时间最好在 4:00 到 12:00,工
作时间最好接近于 8 个小时,这样可以达到“车辆尽可能少”的目标,并实现资源的最
大利用。
构造图 G 权矩阵 D(0) (Ci(j0) ) ,得到:
C(0) ij

dij,0,当当(ii,jj时) E
城市垃圾自其产生到最终被送到处置场处理,需要环卫部门对其进行收集与运输, 这一过程称为城市垃圾的收运。收运过程可简述如下:某城市有多个行政区,每个区内 均有一个车库,假设某一车库拥有最大装载量为 w 的垃圾收集车 k 辆,并且该区的垃 圾收集点(待收集垃圾的点)有 n 个,该城市共有垃圾中转站 p 座。每天 k 辆垃圾车 从车库出发,经过收集点收集垃圾,当垃圾负载达到最大装载量时,垃圾车运往中转站, 在中转站卸下所有收运的垃圾,然后再出站收集垃圾,如此反复,直到所有收集点的垃 圾都被收集完,垃圾车返回车库。以上收运过程均在各点的工作区间之内完成。

(最新)垃圾处理与清运方案设计

(最新)垃圾处理与清运方案设计

夏令营数学建模竞赛院系:数学科学学院班级:09统计班队员一:刘伟霞队员二:闫赛队员三:李玲垃圾分类处理与清运方案设计摘要:对于问题一厨余垃圾处理中心选址问题,为尽量简化模型,首先我们考虑只建大型设备,采用集合覆盖模型,用lingo编程解得所有可以建设大型厨余垃圾处理中心的地址集合(#3 #8 #13 #17 #24 #28 #30 #32 #36 # 38),共10个选址。

然后,建大小型设备转换模型,最终得出建设选址:建大型厨余垃圾处理设备的中转站编号分别为3、17、28、30;小型厨余垃圾处理设备的中转站编号分别为8、13、24、32、36、38。

对于问题二中转站改建问题,模型一为将原有中转站作为待选点,运用整数规划法建立整个垃圾运系统总费用现值最小模型 ,实现总体优化 ,选出中转站位置的最优组合;模型二首先在excel中利用数据透视表统计各小区的垃圾量,再利用聚类分析思想,简化小区数量,利用重心法确定中转站的最优位置,然后再次采用问题一中分析方法确定厨余垃圾处理中心的位置及清运方案。

关键字:集合覆盖 0-1整数规划重心法中转站选址(一)问题的重述:垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程,以还居民一个洁净舒适的生活环境,但我们面临中转站的选址和多条线路的选择问题。

需要解决的具体问题如下:(1)假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下,给出大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案.以期达到最佳经济效益和环保效果。

(2)假设转运站允许重新设计,请为问题1)的目标重新设计。

(二)问题的分析对于问题一的厨余设备的分布设计问题,为了达到最佳经济效益和环保效果,首先我们主要从厨余垃圾处理设备的投资和运行费用角度进行考虑,来规划厨余垃圾处理中心放置地点问题。

另外,为了尽量简化模型,在建模过程中,我们将拖车台数和各条路径所花费的时间作为次要考虑条件,因为投入的车辆数,在各条路径确定后,最终便可确定投入拖车数量和花费与收益。

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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): A我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学院(请填写完整的全名):自动化学院参赛队员(打印并签名) :1. xx2. xxx3. xxx日期: 2011 年 5 月 8 日评阅编号(教师评阅时填写):垃圾分类处理与清运方案设计摘要本文通过对深圳市南山区垃圾转运站站点的分布位置和转运量进行数据分析,并争对题目的两个问题分别建立了符合实际的数学模型,在模型的求解过程中,应用了C++语言进行编程调试、数学软件MATLAB等计算工具,编写相应的程序,对建立的模型进行求解,等到了符合实际的结果。

首先,我们根据转运站的分布位置绘制了xy散点图,根据题设提出自己假设的条件。

其次,结合已有的模型,对垃圾转运站站点之间的位置分布关系进行讨论及证明,从而确定最基本的大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计。

城市垃圾收运是由产生垃圾的源头运送至处理处置场的全过程操作,包括3 个阶段:1.收集———垃圾从产生源到公共贮存容器的过程;2.清运———指清运车沿一定路线清除贮存容器内垃圾并将其转运到垃圾转运站的过程(在一定情况下,清运车可直接将垃圾运送至处理处置场);3.中转———指在转运站将垃圾装载至大容量转运车,远途运输至处理处置场。

前1 个阶段需要对垃圾产生源分布情况、垃圾产生量及成分等进行调查和预测;后2 个阶段需要运用最优化技术对清运线路和转运站垃圾分配运输进行优化。

最后结果:需要构建4个大型设备。

一.问题重述与提出垃圾分类化收集与处理有利于减少垃圾的产生和环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。

现今,发达国家普遍实现了垃圾分类化。

在深圳市,为了促进垃圾分类化进程,需要建立大、小型设备。

现对深圳市南山区分类化垃圾的实现进行探究,以期达到最佳经济效益和环保效果。

现已知大型厨余垃圾处理设备处理能力为200吨/日,投资额约为4500万元,运行成本为150元/吨。

小型餐厨垃圾处理机,处理能力为200-300公斤/日,投资额约为28万元,运行成本为200元/吨。

橱余垃圾处理后产物价格在1000-1500元/吨。

南山区的垃圾清运设备情况:拖头(拖车):只拖十吨的大型厢,只用于从转运站到垃圾中心,每次只拖一个大型“厢”,平均吨公里耗油25L—30L柴油/百公里。

收集车辆:只负责从小区的垃圾站到转运站运输。

60辆2.5吨汽车,每车耗油20L—35L 70#汽油/百公里。

司机月薪平均3500元。

南山区有38个垃圾转运站,已知各转运站的具体位置、日垃圾转运量及大型厢厢数。

问题一:在垃圾转运站规模和位置不变条件下,大、小型设备(橱余垃圾)如何设计,给出清运路线的具体方案。

问题二:在转运站允许重建设计条件下,设计大、小型设备(橱余垃圾)又如何设计,同时给出清运方案。

二.模型的基本假设和符号说明1.各个垃圾转运站日转运量保持不变;2.每个转运站只有一名司机;3.柴油、汽油价格保持不变。

;4.从垃圾转运站到处理设备之间是直线路线;三.模型的建立这是一个求解最短路线问题,在散点图划分的各个区域中寻找一点,使得路线最短。

(一) 城市生活垃圾产生量预测方法城市生活垃圾收运模式的设计是在对生活垃圾产生量作正确预测的条件下进行的,因为设计的收运模式,不仅应满足当前垃圾产生量的需求,而且应该能够应对未来几年的变化。

目前,国内外较为普遍使用的数理统计方法为单指数平滑法、线性回归分析法、灰色系统模型分析法。

1.单指数平滑法Yt+1=aXt+(1-a)Yt (1)式中:t 为时间;a 为指数平滑系数,介于(0,1)之间Xt为t 时垃圾产生量的实际观测值;Yt 为t 时垃圾产生量的预测值;Yt+1 为t+1 时垃圾产生量的预测值。

2.线形回归分析法Y=a0+a1x1+a2x2+…+amxm (2)式中:Y 为垃圾预测产生量;xi 为影响垃圾产生的多个因素(i=1,2,…,m);ai 为回归系数(i=1,2,…,m)。

影响垃圾产生的因素有很多,如人口数量、工资收入、消费水平、生活习惯、燃料结构等。

对于众多因素,可以采用变量聚类法,对数据进行预处理。

据介绍,经过数据处理后多元回归分析法中很多变量都属“同解”,经过变量与处理后,实际运算时,相当于一元回归的“人口模式”预测法。

3.灰色系统模型分析法灰色系统模型(GM)包含模型的变量维数m和阶数n,记作GM (n,m)。

在生活垃圾产生量预测中普遍使用GM(1,1)模型。

通过对原始的时间序列数据进行累加处理后,数据便会出现明显的指数规律,通过进一步分析,可以进行垃圾产生量预测。

在实际应用中,灰色系统模型预测法会产生正误差,而线形回归分析方法预测结果偏小。

因此可以结合两种预测方法的特点,运用两种种预测值的加权平均值作为垃圾产生量的推荐值。

(二) 转运优化城市垃圾转运的优化属于运输问题,主要是根据不同处置方式的处置量,以及各转运站至不同处置场所的运输路线及距离来确定各转运站向不同处置场所分配和运输垃圾的量。

如设有m 个转运站A1、A2、…、Am,分别产生的垃圾量为a1、a2、…、am。

另有垃圾处理处置点n 个,分别为B1、B2、…、Bn,可接收的处置量分别为b1、b2、…、bn。

从Ai 到Bj 的运输距离(体现运能的经济性)为cij,在产生量与处置量平衡的条件下,mi = 1 ∑ai=nj = 1 ∑bj,求最经济(运输距离最小)的调运方案。

数学模型:设从Ai 到Bj 的发运量为xij,则Minmi = 1 ∑nj = 1 ∑cijxij。

nj = 1 ∑ xij=ai,mi = 1 ∑ xij=bj,xij≥0,(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。

(三) 垃圾处理站的选址重心法是一种简单便捷的单个设施选址方法,能帮助那些多个市场和供应点和企业确定最小的设施地址。

该方法试图确定一个固定的设施(例如我们这里的大、小型设备橱余垃圾处理站和垃圾转运站)的地址,运用该技术可以在地理网络上确定进货原料和出货产品的最底成本中心。

这一技术确定了移动原材料和完工产品的底成本“重心”。

“重心法”的基本数学模型公式:x0 = ( ∑ xiwi ) / ( ∑ wi )y0 = ( ∑ yiwi ) / ( ∑ wi )单设施选址模型有不同的名称,如:精确重心法、网格法和重心法等,因为选址因素只包括运输费率和该点的货物运输量,所以此方法较为简单。

我们以预计处理站位到达各个目的点位的成本最低为考察目标:即:Min TC=∑ViRidi i 遍历所有目的地 0其中: TC——总运输成本;Vi——i 点运输量;Ri——到 i 点的运输费率;di——从待定仓库位置到i 点的距离。

在坐标平面中设待定垃圾处理站的坐标为(X0,Y0)∑ViRiXi/diX0= (1)∑ViRi/di∑ViRiYi/diY0= (2)∑ViRi/di其中di可以坐标间公式di =SQR((X0-Xi)2+(Y0-Yi)2) (3)该方法求解过程:1、确定各目的地点的坐标,同时确定各点货物运输量和直线距离运费;2、不考虑距离因素,用重心公式估算初始选址点:∑ViRiXiX0= —————— (4)∑ViRi∑ViRiYiY0 =—————— (5)∑ViRi3、根据公式(3),用步骤2得到的(X0,Y0)计算di;4、将di代入公式(1),(2),得到修正的(X0,Y0)坐标;5、根据修正的(X0,Y0)坐标,再重新计算di;6、重复步骤4和步骤5直至(X0,Y0)坐标在连续迭代过程中都不再变化或变化在误差范围内;7、最后,如果需要,利用公式(0)计算最优选址的总成本。

(四)垃圾清运路线优化垃圾物流是一种具有“产生源高度分散、处置高度集中、产生量和品质随季节变化”特点的“倒物流”系统,是从分散到集中的过程;而生活物质供应“正物流”是商品从集中到分散的过程。

虽然2 种物流在表现上有所区别,但也有本质联系。

在环卫作业中采用先进的生活垃圾物流管理环境卫生工程技术,可以有效提高效率,降低成本。

因此垃圾清运车辆选择、路线优化可以参照物流配送系统对运输车辆的优化调度。

车辆调度问题一般定义为:对一系列发货点/收货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时空限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用极小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)。

比照物流学中车辆调度问题,建立垃圾清运的基本模型。

用0 标志垃圾转运站;设有n 个清运点,分别用标志1,2,…,n;完成清运任务需要的车辆数为m,每个车辆的载质量为c;每个清运点的垃圾产生量为gi (i=1,2,…,n);转运站和各清运点中任意两点之间的运距用dij (i =0,1,2,…,n;j=0,1,2,…,n)表示;第k 辆车的行车路线称为第k 条子路径,其包含清运点的数目为nk,Pk 表示第k 条子路径中nk 个清运点组成的集合,其中的元素Pki (i=1,2,…,nk)代表第k 条子路径中顺序为i 的清运点;Pk0、Pknk+1均表示转运站,即Pk0=Pknk+1=0。

Minz=mk = 1 ∑ni+1i = 1 ∑ dPki-1 Pk i, 1≤nk≤n, k =1, 2,…,m;(3)mk = 1 ∑nk=n;(4)nki = 1 ∑gPk≤c,Pk= {Pki |i=1,2,…nk},k=1,2,…,m;(5)Pk1∩Pk2 =Φ;k1≠k2 k1=1,2,…,m;k2=1,2,…,m。

(6)经证明:一般车辆优化调度问题属于组合优化领域的NP-hard 问题,通常采用启发式算法进行求解。

例如Eugênio de Oliveira Simonetto 等综合运用启发式算法、拍卖算法和动态惩罚法求解了巴西的阿雷格里港24 辆清运车的调度问题。

该问题中包含1 个车库,在清运该市60 t 垃圾的同时,满足8 个垃圾分选场的最小需求〔5〕。

AndrzejJaszkiewicz 等用保距重组算子的遗传局部搜索算法解决了1 个固体废物管理公司清运30 000 个垃圾容器的车辆运输问题。

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