垃圾运输问题 路线 最优

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。

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〕。

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”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

Environmental Sanitation Engineering

Vol．17 No.4

August 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+1

i = 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〕。Andrzej Jaszkiewicz 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〕：

C=α1α2α3Cs。（7）

式中：C 为综合路线长度，km；Cs 为实际路

线长度，km；α1 为噪声影响权重；α2 为大气影响

权重；α3 为交通状况权重。

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，

从而降低垃圾收运的总费用。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。

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A1、A2、…、Am，分别产