唐欣
摘要:隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn),城市生活垃圾數(shù)量劇增,生活垃圾處理問題就成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。論文主要以漢中市漢臺(tái)區(qū)垃圾收運(yùn)為研究對(duì)象,以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化為目標(biāo),對(duì)垃圾收集與運(yùn)輸路線現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研分析,構(gòu)建在一定條件下路線優(yōu)化模型,運(yùn)用蟻群算法在matlab軟件中進(jìn)行仿真測(cè)試,求解車庫—各個(gè)垃圾收集點(diǎn)—江北垃圾處理中心的垃圾收運(yùn)最短路線方案,對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析總結(jié)后,得出在最短路徑下的成本方案,并實(shí)現(xiàn)預(yù)期經(jīng)濟(jì)目標(biāo)。
Abstract: With the continuous progress of urbanization, the amount of urban domestic garbage has increased dramatically, and the problem of domestic garbage disposal has become the focus of attention from all walks of life. The thesis mainly focuses on garbage collection and transportation in Hantai District of Hanzhong City, aiming at economic optimization, investigates and analyzes the status of garbage collection and transportation routes, builds a route optimization model under certain conditions, and carries out a simulation test by using ant colony algorithm in matlab software to find the shortest route plan for garbage collection and transportation of garage—various garbage collection points—Jiangbei garbage treatment center. After analyzing and summarizing the optimization results, the cost scheme under the shortest path is obtained and the expected economic goals are achieved.
關(guān)鍵詞:城市生活垃圾;經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化;收運(yùn)路線尋優(yōu);蟻群算法
Key words: urban living garbage;economic optimization;optimization of collection and transportation routes;ant colony algorith
中圖分類號(hào):TU993.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006-4311(2020)04-0079-04
0? 引言
隨著生活質(zhì)量提高的同時(shí)生活垃圾數(shù)量也隨之劇增,居住環(huán)境質(zhì)量和生活垃圾處理問題就成為了民眾和政府關(guān)注的重點(diǎn)。垃圾對(duì)環(huán)境的破壞主要表現(xiàn)在對(duì)土地等自然環(huán)境地侵染、垃圾隨處堆放對(duì)水資源地污染,從而對(duì)城市中的居民健康問題構(gòu)成威脅,面對(duì)這些層出不窮的問題,人們意識(shí)到要對(duì)其進(jìn)行全面管控。
在垃圾收運(yùn)工作中科學(xué)選擇收運(yùn)路線尤為重要。傳統(tǒng)的收運(yùn)方式中,存在收運(yùn)時(shí)間長、行車距離遠(yuǎn)、整個(gè)收運(yùn)過程效率低下等缺點(diǎn)。研究表明,合理的收運(yùn)線路可以有效節(jié)省收運(yùn)時(shí)間提高收運(yùn)效率和降低燃料成本,減少車輛的運(yùn)輸成本,提高各個(gè)環(huán)節(jié)的工作效率。因此,以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化為目標(biāo),對(duì)城市生活垃圾收運(yùn)路線進(jìn)行優(yōu)化分析會(huì)產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與環(huán)境效應(yīng)。
在路線優(yōu)化研究方面,20 世紀(jì)80 年代,C.e等人提出適用地區(qū)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)模型的兩階段法以及三階段隨機(jī)動(dòng)態(tài)復(fù)合整數(shù)線性運(yùn)輸模型,以尋找最優(yōu)路徑;Chang等人在1996年合理分配收運(yùn)系統(tǒng)中生活垃圾在處理終端和中轉(zhuǎn)站之間的比例;在中國,早期付乾從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益角度出發(fā)等方面論述3 種垃圾運(yùn)輸模式;黃媛媛以重慶市城區(qū)為研究對(duì)象,通過spss軟件采用聚類分析方法進(jìn)行討論。國內(nèi)對(duì)生活垃圾路線優(yōu)化研究較多,主要利用遺傳算法、神經(jīng)元理論等,近年來又結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過建模軟件對(duì)收運(yùn)路線進(jìn)行優(yōu)化分析討論。
1? 漢中市垃圾收運(yùn)現(xiàn)狀與內(nèi)容分析
1.1 城區(qū)的垃圾收運(yùn)現(xiàn)狀
生活垃圾收集與運(yùn)輸體系包括收集、運(yùn)輸和轉(zhuǎn)運(yùn)三個(gè)模塊。經(jīng)調(diào)查,目前城市生活垃圾收運(yùn)過程中存在兩種收運(yùn)模式:一種為轉(zhuǎn)運(yùn)站到垃圾處理站的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模式;另一種為包括垃圾壓縮車的多點(diǎn)集收運(yùn)。本文的研究對(duì)象為包括壓縮車的多點(diǎn)集收運(yùn):
垃圾車的工作路線可以簡化為:各個(gè)垃圾收集點(diǎn)—中轉(zhuǎn)壓縮站—垃圾處理中心。
具體過程可描述為:垃圾收運(yùn)車首次從車庫出發(fā),此時(shí)車輛為空閑狀態(tài),經(jīng)由垃圾收集點(diǎn)收集垃圾,裝載滿后直接駛向垃圾處理中心,此為第一次收運(yùn);在垃圾處理中心卸空垃圾后返回垃圾收集點(diǎn)進(jìn)行第二次裝載,完成裝載后駛向垃圾處理中心進(jìn)行第二次卸貨;若還存在未收集垃圾點(diǎn)的區(qū)域,則返回未收集網(wǎng)點(diǎn)繼續(xù)收集,直至清空所有垃圾,最后收運(yùn)車由垃圾處理中心工作完成后返回車庫,此為最后一次行程。過程見圖1。
漢中作為陜南地區(qū)的一個(gè)交通要道在近幾年得到了大力發(fā)展,目前主要推行混合模式對(duì)垃圾進(jìn)行收運(yùn)。垃圾收運(yùn)車分為兩種:擺臂車和拉臂車,其中擺臂車的限載量為8m3,拉臂車的限載量為16m3,目前投入使用的擺臂車32輛,拉臂車15輛。垃圾收運(yùn)路線指環(huán)保部門通過收運(yùn)車從各個(gè)公共區(qū)域收集生活垃圾后運(yùn)送到垃圾收集點(diǎn),由擺臂車將收集點(diǎn)的垃圾運(yùn)輸?shù)嚼鴫嚎s站,固體生活垃圾經(jīng)過壓縮處理后,最后由拉臂車運(yùn)往江北垃圾處理廠。其中,收集站點(diǎn)大約為35個(gè),主要的五個(gè)大型站點(diǎn)分別位于橋北廣場(chǎng)、飲馬池市場(chǎng)、崔家營、明珠小區(qū)以及陜西理工大學(xué)南門。
1.2 城區(qū)垃圾收運(yùn)存在問題
本文主要研究漢中市城區(qū)即漢臺(tái)區(qū)垃圾收運(yùn)模式,目前實(shí)行的垃圾收運(yùn)模式為小區(qū)、酒店、公園等公共場(chǎng)所將垃圾回收點(diǎn)設(shè)置為一個(gè)臨時(shí)投放點(diǎn),當(dāng)臨時(shí)投放點(diǎn)的垃圾收集滿后,由環(huán)衛(wèi)工人用垃圾收運(yùn)車從各個(gè)公共區(qū)域收集生活垃圾后運(yùn)送到垃圾收集點(diǎn),由擺臂車將收集點(diǎn)的垃圾運(yùn)輸?shù)嚼鴫嚎s站,固體生活垃圾經(jīng)過壓縮處理后,最后由拉臂車運(yùn)往江北垃圾處理廠。在此過程中,漢臺(tái)區(qū)的垃圾收運(yùn)存在兩個(gè)問題:垃圾收集站的選址困難,在垃圾收集站處如果不能及時(shí)清理垃圾,存在對(duì)周圍環(huán)境的二次污染;當(dāng)垃圾收運(yùn)車從各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行收運(yùn)時(shí),需要環(huán)衛(wèi)工人反復(fù)將垃圾裝車運(yùn)輸,工作量大。
1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)方案
1.3.1 研究主要內(nèi)容
論文主要以漢中市漢臺(tái)區(qū)的垃圾收運(yùn)路線為研究對(duì)象,以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化為目標(biāo),通過對(duì)收運(yùn)路線建模分析,結(jié)合群智能優(yōu)化算法中的蟻群算法,在matlab中進(jìn)行仿真求解,得到最短路徑距離。論文之所以選取蟻群算法來解決漢中市垃圾收運(yùn)路線優(yōu)化問題,一方面是因?yàn)槁窂絻?yōu)化問題隸屬于旅行商(tsp)問題,蟻群算法具有較好地全局搜索能力;另一方面實(shí)際生活中往往需要對(duì)多種動(dòng)態(tài)環(huán)境進(jìn)行路徑規(guī)劃,比如地震中有些地區(qū)坍塌導(dǎo)致無法行進(jìn),蟻群算法可滿足多種環(huán)境需要。
1.3.2 研究技術(shù)方案
蟻群行為來源于自然現(xiàn)象,螞蟻沒有視覺且螞蟻記憶功能十分有限。之所以能夠協(xié)同作業(yè),是因?yàn)樗麄冎g存在一種重要物質(zhì)——信息素,以此來進(jìn)行信息交流,從而展現(xiàn)出群體智能行為。在開始選擇路徑時(shí),他們隨機(jī)選擇一個(gè)方向前進(jìn),在前進(jìn)的同時(shí)釋放信息素,當(dāng)下一只螞蟻繼續(xù)選擇時(shí),就會(huì)選擇信息素濃度較高的路徑,此為距離較短路徑。于是形成一個(gè)正反饋影響機(jī)制:最短路徑上的信息素不斷累積,而除最短路徑之外的其他路徑信息素逐漸減退,最終獲得最優(yōu)路徑方案。過程見圖2。
2? 漢中市城市生活垃圾收運(yùn)路線優(yōu)化建模
2.1 漢中市收運(yùn)路線問題描述
將漢中市的垃圾收運(yùn)路線簡化為將垃圾從各個(gè)垃圾收集點(diǎn)運(yùn)輸?shù)嚼幚碇行牡倪^程。整個(gè)收運(yùn)過程是從車庫—垃圾收集點(diǎn)—垃圾處理中心,垃圾運(yùn)輸車從車庫出發(fā)的時(shí)候是空車,他可以在去的路上先收集七個(gè)點(diǎn),此為一條路徑,其中垃圾收集點(diǎn)為35個(gè),那么在整個(gè)循環(huán)過程中循環(huán)四次,也就是四條路徑,單向路徑為一條,總共為6條路徑,求6條路徑之和的最小值。收運(yùn)過程見圖3。
2.2 基本假設(shè)和符號(hào)說明
2.2.1 基本假設(shè)
①每個(gè)垃圾收集點(diǎn)每天的垃圾收集量相等;
②任意兩點(diǎn)間的道路都是暢通無阻的;
③各個(gè)收集點(diǎn)的垃圾日產(chǎn)日清;
④垃圾收運(yùn)車所耗費(fèi)成本與他所走路程長短成正比關(guān)系。
2.2.2 符號(hào)說明
當(dāng)車輛達(dá)到滿載狀態(tài)則無法繼續(xù)收集垃圾;有p輛車,要形成p個(gè)最初行程和p個(gè)最終行程。最優(yōu)解中最多有l(wèi)個(gè)行程,則中間行程最多有l(wèi)-2p個(gè)。
2.3 數(shù)學(xué)建模
3? 漢中市城市生活垃圾收運(yùn)路線優(yōu)化實(shí)證
3.1 相關(guān)數(shù)據(jù)及處理
3.2 實(shí)證過程與結(jié)果
在matlab中對(duì)已經(jīng)構(gòu)建的模型進(jìn)行仿真測(cè)試。建模的過程中,假設(shè)每個(gè)垃圾收集點(diǎn)的垃圾量是相等的都為1噸,每輛垃圾收運(yùn)車的限載量為7噸,所以一輛車只能夠收集7個(gè)地方的垃圾,設(shè)置35個(gè)垃圾點(diǎn),整個(gè)過程就循環(huán)5次,有5條循環(huán)線路和一條單向線路。根據(jù)蟻群算法原理編寫代碼,其中把垃圾收集點(diǎn)分為5部分,運(yùn)行代碼對(duì)事先已設(shè)置好的坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行仿真測(cè)試,得到了尋優(yōu)結(jié)果。
3.3 結(jié)論與建議
整個(gè)過程中,首先以經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化建立目標(biāo)函數(shù),即收運(yùn)總成本=垃圾量×單位垃圾處理成本+路徑長度×單位長度成本;在整個(gè)過程中,迭代尋找最佳路徑為蟻群算法的核心,蟻群逐個(gè)訪問各個(gè)垃圾收集點(diǎn),直至遍歷完所有的垃圾點(diǎn),形成整個(gè)問題的解空間,然后計(jì)算各個(gè)螞蟻經(jīng)過路徑的長度,經(jīng)過多次迭代后,記錄各條路徑的迭代次數(shù)選擇最佳路徑。最終經(jīng)濟(jì)效益也得以實(shí)現(xiàn)。通過計(jì)算得到,沒有優(yōu)化前漢中市城區(qū)垃圾收運(yùn)的路徑長度大約為150,優(yōu)化后的路徑為87,假設(shè)每單位距離需要的成本為6,那么優(yōu)化前的收運(yùn)成本大約為900,優(yōu)化后的收運(yùn)成本為522。綜上所述,通過對(duì)漢中市垃圾收運(yùn)路線的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化的目標(biāo),大大降低了運(yùn)輸成本,提高各個(gè)環(huán)節(jié)的收運(yùn)效率,因此,優(yōu)化垃圾收運(yùn)路線具有重要現(xiàn)實(shí)意義。
研究表明,目前對(duì)垃圾收運(yùn)系統(tǒng)的研究存在以下特點(diǎn):①對(duì)垃圾收運(yùn)路線優(yōu)化時(shí)忽略了成本問題,也即經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化目標(biāo);②對(duì)運(yùn)輸路線的選擇與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合較少;③對(duì)城市垃圾收運(yùn)路線優(yōu)化結(jié)果不能與城市化進(jìn)程保持同步,不適合于長期使用。
4? 結(jié)語
本文立足于群智能優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,通過對(duì)已有的國內(nèi)外垃圾收運(yùn)系統(tǒng)現(xiàn)狀進(jìn)行梳理,對(duì)漢中市主城區(qū)垃圾產(chǎn)量、收運(yùn)方式、處理方式以及垃圾站地理位置進(jìn)行實(shí)地調(diào)研考察,基本完成了對(duì)漢中市垃圾收運(yùn)系統(tǒng)模型建立,最后運(yùn)用蟻群算法完成了在整個(gè)過程中的路線尋優(yōu),并實(shí)現(xiàn)了成本最低的目標(biāo)。在未來,對(duì)城市垃圾收運(yùn)路線的研究將不斷完善更新:城市中生活固體垃圾的運(yùn)輸問題將會(huì)綜合考慮環(huán)境因素、綜合效益等多個(gè)方面,將環(huán)保置于首要位置;現(xiàn)實(shí)問題與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合起來會(huì)進(jìn)行更加準(zhǔn)確優(yōu)化的研究;對(duì)于城市垃圾收運(yùn)模式由靜態(tài)轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)研究,不斷適應(yīng)城市發(fā)展進(jìn)程;最后,隨著理論知識(shí)與實(shí)踐基礎(chǔ)的不斷完善無論都會(huì)為我國垃圾收運(yùn)系統(tǒng)優(yōu)化研究提供了更為完備的基礎(chǔ)框架。
參考文獻(xiàn):
[1]李孟霖.基于蟻群tsp算法的路徑規(guī)劃問題研究[A].中國指揮與控制學(xué)會(huì).第六屆中國指揮控制大會(huì)論文集(上冊(cè))[C].中國指揮與控制學(xué)會(huì):中國指揮與控制學(xué)會(huì),2018:7.
[2]王爽瑤,范爽,王健,沈镕榮.基于蟻群算法的物流配送路線優(yōu)化研究——以重慶市渝中區(qū)為例[J].經(jīng)貿(mào)實(shí)踐,2017(13):31-32.
[3]姜薇薇.農(nóng)村生活固體垃圾收運(yùn)系統(tǒng)選址與路線優(yōu)化研究[D].曲阜師范大學(xué),2014.
[4]路玉龍,趙扶搖,韓靖,張鴻雁.城市生活垃圾收運(yùn)路線優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型與算法[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2010,06:46-50.
[5]王芳芳,秦俠,劉偉.城市生活垃圾收集與運(yùn)輸路線的優(yōu)化[J].四川環(huán)境,2010,04:115-119,130.
[6]潘天洋.城市垃圾運(yùn)輸處理中運(yùn)輸規(guī)劃的研究現(xiàn)狀與方向[J].價(jià)值工程,2012,22:299-301.
[7]吳鴻雁.距離和時(shí)間雙重視角下物流運(yùn)輸路線優(yōu)化探討[J]. 商場(chǎng)現(xiàn)代化,2016,11:52-53.
[8]邵凱月,丁根宏,田園.多車型車輛調(diào)度問題的優(yōu)化模型[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2016,18:1-9.
[9]熊沂鋮,王杏,李金龍,秦芃.隨機(jī)車輛路徑問題研究探討[J].時(shí)代農(nóng)機(jī),2016,10:71-72.
[10]陳曙權(quán).蟻群算法模式下的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題[J].科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊,2016(35):152.
[11]r. saritha,s. s. vinod chandra. multi dimensional honey bee foraging algorithm based on optimal energy consumption[J]. journal of the institution of engineers (india): series b,2017,98(5).
[12]eric papenhausen,klaus mueller. coding ants: optimization of gpu code using ant colony optimization[J]. computer languages, systems & structures,2018,54.