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    基于油耗和低碳的垃圾收集路徑優(yōu)化研究

    2014-07-20 01:52:13單而芳
    關(guān)鍵詞:收運(yùn)油耗車庫(kù)

    王 瑞,單而芳

    (上海大學(xué) 管理學(xué)院, 上海 200444)

    基于油耗和低碳的垃圾收集路徑優(yōu)化研究

    王 瑞,單而芳

    (上海大學(xué) 管理學(xué)院, 上海 200444)

    隨著我國(guó)城市垃圾產(chǎn)量的日漸增多,如何使垃圾收運(yùn)過(guò)程無(wú)害化、節(jié)能化,已成為綜合治理環(huán)境的新挑戰(zhàn).垃圾收運(yùn)費(fèi)用在整個(gè)垃圾處理系統(tǒng)中占很大比例,同時(shí)隨著人們生活水平的提高,人們對(duì)生活環(huán)境和身體健康更加關(guān)注.因此,本文將油耗和碳排放因素考慮到垃圾收集問(wèn)題中,建立了以運(yùn)輸距離、油耗和碳排放相結(jié)合的多目標(biāo)垃圾收集問(wèn)題模型,并采用基于插入算法的文化基因算法進(jìn)行求解,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)算例說(shuō)明了該算法的有效性和實(shí)用性.

    WCVRP 問(wèn)題;油耗;低碳;文化基因算法;城市生活垃圾

    對(duì)于 WCVRP問(wèn)題,目前國(guó)際上還沒有將油耗作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,而 WCVRP問(wèn)題與 VRP問(wèn)題一樣:服務(wù)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的油耗.因此,本文考慮總路程、能源和環(huán)境等多方面因素,建立了WCVRP問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,采用基于插入算法的文化基因算法進(jìn)行求解,通過(guò)實(shí)例求解驗(yàn)證了該算法解決實(shí)際問(wèn)題的可行性和有效性.

    1 問(wèn)題描述和符號(hào)說(shuō)明

    1.1 問(wèn)題描述

    WCVRP問(wèn)題的收運(yùn)過(guò)程可以描述為:垃圾收運(yùn)車輛從車庫(kù)出發(fā),在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)到達(dá)垃圾點(diǎn)收集垃圾,直至車輛達(dá)到容量限制,就運(yùn)到處理廠卸空垃圾.車輛卸空后,再返回繼續(xù)收集,如此重復(fù),直到服務(wù)完所有的垃圾收集點(diǎn),車輛卸空后返回車庫(kù).

    具體描述為:在滿足載重和時(shí)間約束的前題下,如何合理安排車輛路線,在滿足每個(gè)垃圾點(diǎn)被收集且只收集一次的同時(shí),使運(yùn)輸距離、油耗、碳排放量最小.

    1.2 符號(hào)說(shuō)明

    WCVRP問(wèn)題意為圖 G=(V,A),V=VdYVfYVc,其中:車庫(kù) Vd={0},為了方便,車庫(kù)節(jié)分為開始和結(jié)束{0,0'},m個(gè)垃圾處理站 Vf={1,…m},n個(gè)垃圾收集點(diǎn)Vc=(m+1,…,m+n)弧 A={(i,j)|i,j∈V,i≠j}.一共 K種車型(k=1,2,…k),k車型的數(shù)目為 gk,車容量為 qk,tij、為車型 k在弧(i,j)相應(yīng)的運(yùn)輸時(shí)、運(yùn)輸距離,sij、[ai, bi]是垃圾點(diǎn) i∈V相應(yīng)的服務(wù)時(shí)間和時(shí)間窗,qi為垃圾點(diǎn) i∈Vc的垃圾收集量,變量}當(dāng)且僅當(dāng)車型 k的第 g輛車從 i到 j時(shí)當(dāng)且僅當(dāng)任務(wù) i由 k車型的第 g輛車服務(wù)∈{0,1}當(dāng)且僅當(dāng)車型 k能收集 i點(diǎn)時(shí),表示型 k的第 g輛車收集到垃圾點(diǎn) i時(shí),已累計(jì)收集的垃圾量表示車型 k的第 g輛車開始收集垃圾點(diǎn) i的時(shí)間,hk表示第 k型車的碳 -排放因子.

    1.3 建立模型

    一般在給定車型的情況下,油耗與載重有關(guān),本文假設(shè)二者成正比關(guān)系表示 k型車空載時(shí)的單位油耗,Qk表示 k型車滿載時(shí)的單位油耗,ri表示服務(wù)完 i后車輛實(shí)載率,則 k型車服務(wù)弧(i,j)的單位油耗量為:

    WCVRP問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型可建為:

    (1)目標(biāo)函數(shù)

    (2)約束條件

    目標(biāo)函數(shù)為運(yùn)輸距離、油耗量、CO2排放量最小,公式(1)、(2)保證所有車輛必須從車庫(kù)出發(fā),完成任務(wù)后回到車庫(kù),公式(3)所有垃圾收集點(diǎn)必須且僅收集一次,公式(4)、(5)是對(duì)車輛的服務(wù)時(shí)間和時(shí)間窗的限定,公式(6)車輛從車庫(kù)出發(fā)和回到車庫(kù)要保持車是空載,公式(7)保證每個(gè)垃圾點(diǎn)只有一種相容車型的一輛車收集,公式(8)、(9)表示兩個(gè)變量間的約束關(guān)系,公式(10)是對(duì)多類型車輛車容的限制,公式(11)、(12)非負(fù)二元變量.

    2 算法設(shè)計(jì)

    WCVRP問(wèn)題是大規(guī)模車輛路徑問(wèn)題,需要處理的垃圾點(diǎn)往往很多.文獻(xiàn)[11]中提到的文化基因算法是一種基于種群的全局搜索和基于個(gè)體的局部啟發(fā)式搜索的結(jié)合體,通過(guò)局部搜索提高個(gè)體適應(yīng)度,使以后的操作種群變小,進(jìn)而提高算法的效率.本文局部搜索采用爬山法,全局搜索采用遺傳算法.文化基因算法首先通過(guò)插入算法得到一個(gè)初始種群,然后通過(guò)選擇、交叉、突變和適應(yīng)來(lái)一代一代淘汰不良個(gè)體,選出最優(yōu)解.

    2.1 初始種群

    為了得到初始種群,我們采用所羅門的插入算法.該算法路線選擇基于兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn):距離當(dāng)前點(diǎn)最近和時(shí)間窗最早.如:從車庫(kù)開始選擇距離車庫(kù)最近且時(shí)間窗允許的的垃圾點(diǎn)收集,收集完后,選擇距離當(dāng)前垃圾點(diǎn)最近的垃圾點(diǎn)收集,當(dāng)車達(dá)到額定容量的時(shí)候,到最近的垃圾處理廠卸空垃圾.再返回收集,直至服務(wù)完所有的垃圾收集點(diǎn).車輛到垃圾處理站卸空后,回到車庫(kù).路線順序?yàn)閇車庫(kù)、垃圾點(diǎn)、垃圾處理廠、車庫(kù)].因此,所有的垃圾收集點(diǎn)都被服務(wù)完,就得到了初始種群.

    2.2 適應(yīng)度函數(shù)

    基于目標(biāo)函數(shù),適應(yīng)度函數(shù)可以表示為:

    θ1,θ2,θ3:為權(quán)重表示每個(gè)目標(biāo)的重要程度.根據(jù)每個(gè)目標(biāo)的重要性,給予權(quán)重相應(yīng)的值.

    2.3 交叉和突變

    用染色體表示的頂點(diǎn)序列代表每個(gè)個(gè)體,由于車庫(kù)和垃圾處理廠不需要被服務(wù),所以,進(jìn)行交叉和突變時(shí),要將車庫(kù)和垃圾處理廠在頂點(diǎn)序列中刪除.交叉是繁殖下一代的主要部分,它的操作對(duì)象是兩個(gè)個(gè)體.隨機(jī)選擇兩個(gè)個(gè)體作為父代,兩個(gè)染色體之間部分基因先互換,然后選擇一個(gè)或多個(gè)基因(頂點(diǎn)序列)進(jìn)行交叉.圖 1闡述了兩個(gè)個(gè)體 P1,P2位置 1、2以及位置 6-9的基因互換,然后,P1的位置 4、7和第 P2的位置 7、10上的基因交叉.兩個(gè)新的個(gè)體 O1,O2就產(chǎn)生了.

    圖1 交叉程序步驟

    突變操作的對(duì)象是一個(gè)個(gè)體,它交換一個(gè)染色體的兩個(gè)或多個(gè)基因.圖2闡述了孩子這一代O1的染色體位置3與位置7的基因,位置9和位置10的基因交換,形成新的突變后的個(gè)體.

    圖2 突變操作隨機(jī)交換例子

    由于進(jìn)行交叉和突變時(shí),把車庫(kù)和垃圾處理廠刪除了,為了保持路線的完整性,要把車庫(kù)和垃圾處理廠插入.當(dāng)染色體的下一步違反約束時(shí),就將合適的垃圾處理廠插入解中.違反的約束被刪除,繼續(xù)進(jìn)行下一步.如:車輛收集了垃圾點(diǎn) 7-9-11后,達(dá)到了車輛的額定車容,則在垃圾點(diǎn) 11后插入一個(gè)距離垃圾點(diǎn)11最近的垃圾處理廠,卸完垃圾后,再繼續(xù)收集垃圾.最后,把車庫(kù)加在染色體的頭和尾,形成一個(gè)車輛完整的路線.如:路線 0-7-9 -11-1-8-5-3-6-4-2-10-13-12-0,其中 0為車庫(kù),1、2為垃圾處理廠,其余為垃圾點(diǎn).

    2.4 停止條件

    定義每代種群的適應(yīng)度函數(shù)為:

    zi(pop):評(píng)估發(fā)展中的第 i代種群;

    avgi(pop):種群中第 i代所有個(gè)體的平均值;

    maxi(pop):種群中第 i代所有個(gè)體的最大值;

    如果 zi(pop)的值在第 i+1代后不再發(fā)展,且發(fā)生了 n次,則算法結(jié)束.

    3 數(shù)據(jù)分析

    本文采用標(biāo)準(zhǔn)算例 1(數(shù)據(jù)來(lái)源于 http://www. hec.ca/chairedistributique/data/),算法采用 matlab編程實(shí)現(xiàn).算例有 3種車型,2個(gè)垃圾處理廠,16個(gè)垃圾收集點(diǎn),車輛信息:車型 1:數(shù)量 3、車容 10m3、載重 30Kg、碳排放因子 hk2.78Kg/L、空車油耗 Q0k0.09L/Km、滿載油耗 Qk0.15L/Km;車型 2:數(shù)量 5、車容 8m3、載重 60Kg、碳排放因子 hk2.54Kg/L、空車油耗 Q0k0.07/Km、滿載油耗 Qk0.13L/Km;車型 3:數(shù)量8、車容 5m3、載重 30Kg、碳排放因子 hk2.25Kg/L、空車油耗 Q0k0.05L/Km、滿載油耗 Qk0.10L/Km.

    采用上述算法,設(shè)置基本參數(shù)為:最大迭代次數(shù) T=150,種群規(guī)模 G=50,θ1=0.5,θ2=0.3,θ3=0.2.在MATLAB平臺(tái)上運(yùn)行的結(jié)果為:

    具體表述為詳細(xì)路徑即:路徑 1:車庫(kù) 0→垃圾點(diǎn) 9→垃圾點(diǎn) 12→垃圾點(diǎn) 17→垃圾點(diǎn) 15→垃圾處理廠 2→車庫(kù) 0,使用車型 1.路徑 2:車庫(kù) 0→垃圾點(diǎn) 3→垃圾點(diǎn) 6→垃圾點(diǎn) 11→垃圾點(diǎn) 10→垃圾點(diǎn)7→垃圾處理廠 2→車庫(kù) 0,使用車型 3.路徑 3:車庫(kù) 0→垃圾點(diǎn):4→垃圾點(diǎn) 14→垃圾點(diǎn) 16→垃圾點(diǎn)18→垃圾處理廠 1→垃圾點(diǎn) 5→垃圾點(diǎn) 13→垃圾點(diǎn) 8→垃圾處理廠 1→車庫(kù) 0,使用車型 2.得到滿意解 13512.00.

    表1 結(jié)果比較

    以車輛總路程為目標(biāo)和以車輛總路程、油耗量、co2排放量為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行比較由表 1得出:以車輛總路程、油耗量、co2排放量為目標(biāo)與車輛總路程相比,雖然總路程有一些增加,但油耗量和 co2的排放量明顯減少.減少了能源消耗,減輕了環(huán)境污染,對(duì)城市可持續(xù)發(fā)展和人民身體健康有積極作用.

    4 結(jié)論

    為了保證市容、市貌,垃圾處理是市政當(dāng)局急需解決的問(wèn)題.垃圾收運(yùn)是垃圾處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié),因此,對(duì)垃圾收集路線進(jìn)行優(yōu)化,可以減少成本、節(jié)約能源、降低環(huán)境污染.本文針對(duì)垃圾車型號(hào)相同造成的車輛利用率低的現(xiàn)狀同時(shí)考慮油耗和環(huán)境污染等因素,提出了基于油耗和低碳的多車型垃圾收集路線優(yōu)化方案.采用文化基因算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解,得到了問(wèn)題的滿意解.這開辟了對(duì)垃圾收運(yùn)問(wèn)題研究的新思路,研究垃圾收運(yùn)路線時(shí)考慮節(jié)能和環(huán)境保護(hù)問(wèn)題具有理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義.

    〔1〕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,2010,30(5):46-50.

    〔2〕朱明華,范秀敏,劉炳凱,何其昌.上海浦東新區(qū)城市生活垃圾收運(yùn)路線優(yōu)化研究 [J]. 資源科學(xué), 2009,31(9):1612-1618.

    O242;X799

    A

    1673-260X(2014)08-0026-03

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