基于改進型蟻群算法的餐廚垃圾收運路線優(yōu)化研究.pdf

1、隨著城市化進程的加快及人民生活水平的提高，餐廚垃圾的產生量越來越大。如今對餐廚垃圾的研究基本都停留在末端治理和源頭控制，對餐廚垃圾的收運路線關注很少，帶來了不良的經濟效益、社會效益和環(huán)境效益。而對于收運路線的研究:也只是單一地研究收運路線，結合實際收運系統(tǒng)研究的較少;只是研究單一車型的數學模型，多車型研究的較少;只是單一地利用蟻群算法或遺傳算法求解，對于蟻群算法自身的改進、與遺傳算法融合算法研究的較少。本文以垃圾收運路線問題的三個研究不

2、足為突破口，探討基于改進型蟻群算法重慶餐廚垃圾收運路線優(yōu)化研究。
　　通過對餐廚垃圾收運系統(tǒng)的各因子進行了定性和定量地分析，結合重慶市餐廚垃圾收運的現(xiàn)狀和現(xiàn)場的調查，從而分析了重慶市餐廚垃圾收運系統(tǒng);在此基礎上，提出了重慶餐廚垃圾收運路線優(yōu)化問題。
　　重慶餐廚垃圾收運路線是餐廚垃圾車在車庫、收集區(qū)域、轉運站（或處理場）間的行駛，形成了一個往返的環(huán)游。將環(huán)游分解為三種類型的行程:即從車庫到收集區(qū)域到轉運站（或處理場）的最初行

3、程;從轉運站到收集區(qū)域（或處理場）到轉運站的中間行程;從轉運站（或處理場）到車庫的最終行程，中間行程可為一次或多次。本文采用優(yōu)化理論中的圖論和網絡流的知識對實際問題建立網絡權重的單一車型和多車型模型，并對此模型的目標函數和約束條件進行了分析研究，再用改進型蟻群算法對實際問題的模型進行求解。
　　對于求解垃圾收運路線問題的算法研究，單一的蟻群算法和遺傳算法在求解時間和精確度方面不能兼得，所以選用蟻群算法的改進型算法，有兩方面改進:自

4、身的改進和與遺傳算法融合的改進，自身的改進分為參數選取的優(yōu)化和蟻群系統(tǒng)（Ant Colony System，ACS）。運用了兩個經典的車輛路徑問題(Vehicle RoutingProblem，VRP)實例，第一個實例說明了蟻群算法中參數選取的優(yōu)化;第二個實例說明了動態(tài)螞蟻遺傳混合算法（Dynamic Ant Algorithm-Genetic Algorithm，DAAGA）在解決VRP時，比螞蟻算法(Ant Algorithm，AA

5、)、遺傳算法(GeneticAlgorithm，GA)、蟻群系統(tǒng)(Ant Colony System，ACS)和蟻群遺傳算法(AntColony System-Genetic Algorithm，ACSGA)的性能都好。
　　最后以重慶市主城區(qū)的江北區(qū)作為實例一，沙坪壩區(qū)作為實例二，在實際的餐廚垃圾收運系統(tǒng)的基礎上，采用DAAGA對餐廚垃圾收運路線進行了優(yōu)化，并且在研究的過程中運用了收集點合并、聚類分區(qū)和垃圾分配技術。對于實例一: