城市生活垃圾管理問(wèn)題研究

1、蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅

2、羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕

3、蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄

4、肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈

5、襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂

6、肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿

7、罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄

8、螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈

9、羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞

10、裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆

11、肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁

12、罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈

13、螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂

14、羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆

15、裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕

16、聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅

17、袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿

18、螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃

19、羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀

20、袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄

21、肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆

22、袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃

23、螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇

24、羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂

25、螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈

26、肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃

27、袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇

28、螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻

29、羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄蒆薇羆肅蕿螃袂膃羋薆螈膂莁螁蚄膁薃薄肅膀芃衿罿腿蒞螞裊膈蕆袈螀膇薀蝕聿膇艿蒃羅芆莂蠆袁芅蒄蒂螇芄膃蚇螃芃莆薀肂節(jié)蒈螅羈芁薀薈襖芁芀螄螀莀莂薆肈荿蒅螂羄莈薇薅袀莇莇螀袆羄葿蚃螂羃薁袈肁羂芁蟻羇羈莃袇袃羀蒆蝕蝿聿薈蒂肇聿羋蚈羃肈蒀蒁罿肇薂螆裊肆節(jié)蕿螁肅莄螄肀肄 城市生活垃圾管理問(wèn)題研究摘要本文對(duì)城市生活垃圾產(chǎn)量變化和垃圾收集管理問(wèn)題進(jìn)行了研究。在第一問(wèn)中，首先采用灰色理論中的預(yù)測(cè)模型合理地對(duì)垃圾產(chǎn)量直接進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)并得到時(shí)間響應(yīng)序列其中發(fā)展系數(shù)和灰作用系數(shù)的估計(jì)值為。預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)原始數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間內(nèi)的關(guān)聯(lián)度為0.9976

30、0.9,預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想。然后通過(guò)影響垃圾產(chǎn)量的因素進(jìn)行間接預(yù)測(cè)，得到以下多元線性回歸模型進(jìn)而對(duì)方程進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和回歸方程的顯著性檢驗(yàn)得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為調(diào)整的、，都表明預(yù)測(cè)效果非常好。模型從兩個(gè)角度進(jìn)行預(yù)測(cè)提高了模型實(shí)用性。在第二問(wèn)中，模型根據(jù)收運(yùn)車(chē)的最大載荷將站點(diǎn)分成若干個(gè)塊，每塊由一車(chē)收運(yùn)。分塊前先用遺傳算法求出垃圾收集站點(diǎn)的全局最優(yōu)路線，再沿站點(diǎn)的全局最優(yōu)路線進(jìn)行分塊，避免了直接按地理分布分塊的特殊性，適合各種分布的分塊。最后將站點(diǎn)劃分成11塊，并分兩種情況對(duì)每一塊求最優(yōu)路線：第一趟收集垃圾時(shí)車(chē)從車(chē)庫(kù)出發(fā)最后到達(dá)垃圾中轉(zhuǎn)站，相應(yīng)地采用非巡回的tsp改進(jìn)模型求得；后面的趟數(shù)則都是從垃

31、圾中轉(zhuǎn)站出發(fā)后又回到垃圾中轉(zhuǎn)站，這是典型的tsp問(wèn)題。在點(diǎn)數(shù)較少時(shí)以上兩個(gè)模型可以轉(zhuǎn)化成混合整數(shù)規(guī)劃模型運(yùn)用lingo進(jìn)行求解。由此可知，對(duì)于不同的車(chē)輛數(shù)，模型都能給出相應(yīng)最優(yōu)垃圾收集方案。最后在一定的數(shù)據(jù)或計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上從不同角度分析得到模型適用于不同車(chē)輛數(shù)的路徑設(shè)計(jì)與分析，考慮到問(wèn)題的復(fù)雜度，算法不是很穩(wěn)定，分析不同的遺傳算法最優(yōu)控制參數(shù)，推出算法魯棒性較好，模型比較健壯。關(guān)鍵詞：灰色理論 預(yù)測(cè) 多元線性回歸 遺傳算法 混合整數(shù)規(guī)劃1 問(wèn)題重述1.1 問(wèn)題背景隨著人類(lèi)生產(chǎn)和生活的不斷發(fā)展，由此而產(chǎn)生的垃圾對(duì)生態(tài)環(huán)境及人類(lèi)生存帶來(lái)極大的威脅，成為重要的社會(huì)問(wèn)題。城市生活垃圾的年增長(zhǎng)速度達(dá)8

32、-10%，嚴(yán)重污染環(huán)境。城市垃圾管理包括計(jì)劃、組織、行政、金融、法律和工程等多方面，并涉及到城市生活垃圾收集、運(yùn)輸和處置。而中國(guó)目前處置水平低，管理辦法不多，更是急待解決的問(wèn)題。在這方面，世界許多國(guó)家在謀求解決城市生活垃圾過(guò)程中，產(chǎn)生出許多好的辦法，并在此過(guò)程中總結(jié)了經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。一般認(rèn)為，城市生活垃圾的影響因素包括地理位置、人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（生產(chǎn)總值）、居民收入以及消費(fèi)水平、居民家庭能源結(jié)構(gòu)等等。城市生活垃圾產(chǎn)量是垃圾管理系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)，因此對(duì)未來(lái)某段時(shí)間內(nèi)垃圾產(chǎn)量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是相關(guān)垃圾管理的部門(mén)做出管理規(guī)劃的前提。另外，城市垃圾自其產(chǎn)生到最終被送到處置場(chǎng)處理，需要環(huán)衛(wèi)部門(mén)對(duì)其進(jìn)行收集與運(yùn)輸，

33、這一過(guò)程稱為城市垃圾的收運(yùn)。收運(yùn)過(guò)程可簡(jiǎn)述如下：某城市有多個(gè)行政區(qū)，每個(gè)區(qū)內(nèi)均有一個(gè)車(chē)庫(kù)，假設(shè)某一車(chē)庫(kù)擁有最大裝載量為 w 的垃圾收集車(chē) k 輛，并且該區(qū)的垃圾收集點(diǎn)（待收集垃圾的點(diǎn)）有 n個(gè)，該城市共有垃圾中轉(zhuǎn)站 p 座。每天 k 輛垃圾車(chē)從車(chē)庫(kù)出發(fā)，經(jīng)過(guò)收集點(diǎn)收集垃圾，當(dāng)垃圾負(fù)載達(dá)到最大裝載量時(shí)，垃圾車(chē)運(yùn)往中轉(zhuǎn)站，在中轉(zhuǎn)站卸下所有收運(yùn)的垃圾，然后再出站收集垃圾，如此反復(fù)，直到所有收集點(diǎn)的垃圾都被收集完，垃圾車(chē)返回車(chē)庫(kù)。以上收運(yùn)過(guò)程均在各點(diǎn)的工作區(qū)間之內(nèi)完成。（注：必須在收集點(diǎn)的工作區(qū)間之內(nèi)，垃圾車(chē)才能在該點(diǎn)收集垃圾。）1.2 問(wèn)題提出為了合理并高效地對(duì)城市垃圾進(jìn)行管理，需要利用數(shù)學(xué)方法建立

34、以下問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，并求解模型，對(duì)模型的結(jié)果做出合理分析和解釋。問(wèn)題一，查閱相關(guān)文獻(xiàn)，搜集垃圾產(chǎn)量數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上建立城市生活垃圾產(chǎn)量中短期預(yù)測(cè)模型，并且分析模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。問(wèn)題二，在收運(yùn)過(guò)程中已知下述四個(gè)條件下，如何安排垃圾收運(yùn)車(chē)的收運(yùn)路線，使在垃圾收運(yùn)車(chē)的行車(chē)?yán)锍瘫M可能的少，或者垃圾收運(yùn)時(shí)間盡可能短？1）車(chē)庫(kù)和收集點(diǎn)、收集點(diǎn)與中轉(zhuǎn)站、中轉(zhuǎn)站與車(chē)庫(kù)的距離；2）各收集點(diǎn)每天的垃圾產(chǎn)量；3）每輛垃圾收運(yùn)車(chē)的最大載荷；4）垃圾收集點(diǎn)、車(chē)庫(kù)、中轉(zhuǎn)站的工作區(qū)間a,b。給出規(guī)劃以上垃圾收運(yùn)路線的數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計(jì)出有效的算法，針對(duì)所得數(shù)據(jù)，求解模型。并且對(duì)模型的適用性、算法的穩(wěn)定性和魯棒性做出分析。

35、2 問(wèn)題分析對(duì)于問(wèn)題一，要對(duì)城市生活垃圾產(chǎn)量進(jìn)行中短期預(yù)測(cè)，必須建立在垃圾產(chǎn)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，并采用一種適合中短期預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)?？紤]到模型的準(zhǔn)確性，還需要對(duì)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的的符合程度進(jìn)行檢驗(yàn)；另外，要使模型具有實(shí)用性就要分析城市生活垃圾的影響因素，即在這些因素發(fā)生變化時(shí)，相應(yīng)地，在對(duì)垃圾產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)采用更加適合新情況的模型。對(duì)于問(wèn)題二，由于車(chē)庫(kù)中的車(chē)輛數(shù)不定，且受每輛垃圾收運(yùn)車(chē)的最大載荷的限制，要設(shè)計(jì)垃圾收運(yùn)路線使在垃圾收運(yùn)車(chē)的行車(chē)?yán)锍瘫M可能的少，或者垃圾收運(yùn)時(shí)間盡可能短，就要從垃圾收集點(diǎn)著手同時(shí)考慮垃圾收運(yùn)車(chē)的最大載荷和收運(yùn)路線最短。最后從不同角度分析模型的適用性

36、、算法的穩(wěn)定性和魯棒性。3 模型假設(shè)與符號(hào)說(shuō)明3.1模型假設(shè)1）題目給出的以及本文搜集的數(shù)據(jù)真實(shí)可信。2）預(yù)測(cè)年份不發(fā)生重大自然災(zāi)害或經(jīng)濟(jì)危機(jī)等影響經(jīng)濟(jì)、人口等因素的突發(fā)情況。3）垃圾車(chē)路途中保持勻速且不考慮路面情況和交通事故的發(fā)生。4）各收集點(diǎn)垃圾量一天之內(nèi)不發(fā)生變化。3.2符號(hào)說(shuō)明 垃圾產(chǎn)量的時(shí)間序列， 垃圾點(diǎn)的編號(hào)， 收運(yùn)車(chē)載重剩余處理臨界值， 垃圾總量， 收運(yùn)車(chē)的最大裝載量， 站點(diǎn)的垃圾量， 判斷之間是否有回路， 站點(diǎn)到站點(diǎn)間的距離 城市人口數(shù) 城市居民人均可支配收入 國(guó)民生產(chǎn)總值 城市垃圾產(chǎn)量 初始種群規(guī)模 遺傳算法交叉概率 突變概率4 模型的建立與求解4.1 生活垃圾產(chǎn)量中短期預(yù)測(cè)

37、模型的建立與求解根據(jù)獲取的垃圾產(chǎn)量的數(shù)據(jù)，本文采用灰色預(yù)測(cè)理論中的模型，并對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行了分析；然后考慮各種因素對(duì)垃圾產(chǎn)量的影響，建立垃圾產(chǎn)量與各種因素的關(guān)系模型，以便當(dāng)這些因素發(fā)生變化時(shí)，修正垃圾產(chǎn)量的預(yù)測(cè)值，提高模型的實(shí)時(shí)性，使模型更加實(shí)用。4.1.1 垃圾產(chǎn)量的灰色預(yù)測(cè)模型1）模型的建立與求解記所得垃圾產(chǎn)量的時(shí)間序列為非負(fù)序列其中，為序列中第年垃圾產(chǎn)量，。為了排除垃圾產(chǎn)量序列中的隨機(jī)干擾（即所謂“噪聲” ），需要對(duì)序列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，產(chǎn)生新的序列，以此來(lái)挖掘和尋找序列的規(guī)律性，這種方法叫做序列的生成。由于累加生成可使非負(fù)的擺動(dòng)與非擺動(dòng)的數(shù)列或任意無(wú)規(guī)律性的數(shù)列轉(zhuǎn)化為非減的、遞

38、增的數(shù)列。本模型對(duì)該序列進(jìn)行累加處理，得到其相應(yīng)的ago生成數(shù)據(jù)序列為其中，上標(biāo)（1）表示1 次累加生成，記作1ago。由于得到灰微分方程還需要用到序列的均值生成。稱 與 為數(shù)列的一對(duì)（緊）鄰值，稱為前值，稱為后值。對(duì)于常數(shù)，則稱為由數(shù)列的鄰值在生成系數(shù)（權(quán)）下的鄰值生成數(shù)（或生成值）。特別地，當(dāng)生成系數(shù)時(shí)，則稱為（緊）鄰均值生成數(shù)，即等權(quán)鄰值生成數(shù)。由以上定義可知的緊鄰均值生成序列其中，。于是定義的灰微分方程模型為即其中或稱為灰導(dǎo)數(shù)，稱為發(fā)展系數(shù)，稱為白化背景值，稱為灰作用量。，是需要通過(guò)建模求解的參數(shù)。以下給出參數(shù)和的計(jì)算方法。若為參數(shù)列，且，則求微分方程的最小二乘估計(jì)系數(shù)列，滿足由此得出

39、和的估計(jì)值。然而以上灰微分方程還不能對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，需要對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)化即白化處理。因此定義為灰微分方程的白化方程，也叫影子方程。其中導(dǎo)數(shù)對(duì)應(yīng)于灰導(dǎo)數(shù)，背景值對(duì)應(yīng)于。如上所述，則有白化方程的解或稱時(shí)間響應(yīng)函數(shù)為灰微分方程的時(shí)間響應(yīng)序列為取，則將生成序列轉(zhuǎn)化成還原值為本模型以北京2001年到2007年的垃圾生產(chǎn)量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，將其代入以上模型得到參數(shù)和的估計(jì)值為從而，得到城市垃圾產(chǎn)量的預(yù)測(cè)方程進(jìn)一步求解并進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)結(jié)果與原始數(shù)據(jù)對(duì)比如下表1所示：表1 垃圾生產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果與原始數(shù)據(jù)比較年份實(shí)際值預(yù)測(cè)值預(yù)測(cè)誤差200130330302002321.4370.917149.51712003454.

40、5407.9093-46.59072004491448.5908-42.40922005454.6493.329538.72952006538.2542.53014.33012007600.9596.6376-4.2624為了更加直觀地觀察預(yù)測(cè)結(jié)果，畫(huà)出垃圾產(chǎn)量圖如下圖1所示 圖1：垃圾產(chǎn)量圖2）預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)本模型通過(guò)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行分析，得出兩者之間的吻合程度，以判斷預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)時(shí)一般要求作關(guān)聯(lián)度計(jì)算的數(shù)列的量綱最好相同，并要求所有數(shù)列有公共交點(diǎn)（公共參數(shù)點(diǎn)）。為解決這二個(gè)問(wèn)題，在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)之前，先將數(shù)列作為初值化處理。一般用每個(gè)數(shù)列的第一個(gè)數(shù)除其他數(shù)

41、。然后根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式求出原始數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的相對(duì)差值。式中相當(dāng)于原始數(shù)據(jù)，而相當(dāng)于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，稱為分辨系數(shù)，一般取0.5。稱為兩極（兩個(gè)層次）的最小差；稱為兩極（兩個(gè)層次）的最大差。關(guān)聯(lián)度的一般表達(dá)式為由以上分析最后得出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)原始數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間內(nèi)的關(guān)聯(lián)度為0.99760.9,由此可知預(yù)測(cè)得到的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的吻合程度很好，本文所建立的模型較合理。4.1.2 垃圾產(chǎn)量及其影響因素關(guān)系預(yù)測(cè)模型本文采用多元線性回歸模型分析垃圾產(chǎn)量與人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（生產(chǎn)總值）、人均居民收入的關(guān)系，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。然后通過(guò)不同地區(qū)城市之間的垃圾產(chǎn)量的比較得出地理因素對(duì)垃圾產(chǎn)量的區(qū)別。以北京為例得

42、到各因素與垃圾產(chǎn)量的數(shù)據(jù)如下表2所示表2 北京各因素與垃圾產(chǎn)量的數(shù)據(jù)年份垃圾量 y(萬(wàn)噸)生產(chǎn)總值 x3（億元）城市居民人均可支配收入 x2（元）人口 x1（萬(wàn)）20013032817.6115781120.52002321.4313012463.921136.32003454.53611.913882.61148.820044914283.315637.81162.92005454.66814.5176531180.72006538.27720.3199781197.62007600.99006.2219891213.3多元線性回歸模型的一般形式為其中表示影響因素的值，表示垃圾產(chǎn)量，為獨(dú)立變

43、量。將表2中的數(shù)據(jù)代入上式中得到用矩陣表示為簡(jiǎn)寫(xiě)為用最小二乘法求的估計(jì)，為此，令其中為誤差平方和，其中可得由上述分析并代入實(shí)際數(shù)據(jù)可得最終的回歸方程為進(jìn)而對(duì)方程進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和回歸方程的顯著性檢驗(yàn)得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為調(diào)整的、，具體的數(shù)據(jù)如下表3所示表3 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值rr squarefsig. f change0.983761080.9677858730.0420.009720225由于檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值為0.0097，小于顯著性水平0.05，調(diào)整的非常接近1，表明擬合優(yōu)度較高；而且統(tǒng)計(jì)量f值也較大，說(shuō)明被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系較顯著。因此，上述求解的線性模型比較合理。4.1.

44、3 模型準(zhǔn)確性與實(shí)用性分析對(duì)于模型的準(zhǔn)確性，模型首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行累加處理由于垃圾產(chǎn)量序列等實(shí)際問(wèn)題的數(shù)列皆是非負(fù)數(shù)列，累加生成可使非負(fù)的擺動(dòng)與非擺動(dòng)的數(shù)列或任意無(wú)規(guī)律性的數(shù)列轉(zhuǎn)化為非減的、遞增的數(shù)列。數(shù)列經(jīng)過(guò)累加生成后規(guī)律性得到加強(qiáng)，為序列的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)打下了明確的基礎(chǔ)。在對(duì)灰微分方程中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)采用的為最小二乘方法，準(zhǔn)確度較高。最后對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和原始進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析得到二者的關(guān)聯(lián)度為0.9976,可知模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?；貧w模型中也用到了最小二乘方法，并通過(guò)控制離差平方和保證了結(jié)果的準(zhǔn)確性，最后經(jīng)過(guò)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和回歸方程的顯著性檢驗(yàn)得到的結(jié)果表明預(yù)測(cè)模型與實(shí)際數(shù)據(jù)規(guī)律吻合程度很高。對(duì)于模型的實(shí)

45、用性，本文建立兩個(gè)垃圾產(chǎn)量的預(yù)測(cè)模型，表面上看是多此一舉，實(shí)際增強(qiáng)了模型的實(shí)用性。在模型中僅僅從各年垃圾產(chǎn)量直接進(jìn)行預(yù)測(cè)，這是從預(yù)測(cè)對(duì)象本身找出其發(fā)展趨勢(shì)的規(guī)律。然而這樣考慮比較單調(diào)，且只有在知道了預(yù)測(cè)前的垃圾產(chǎn)量才能對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，其功能限于預(yù)測(cè)。而考慮垃圾產(chǎn)量的影響因素不僅擴(kuò)大了預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)來(lái)源，可以用不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而且能根據(jù)垃圾產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行間接預(yù)測(cè)?？紤]到因素對(duì)垃圾產(chǎn)量的影響具有時(shí)延性，因此通過(guò)因素進(jìn)行間接預(yù)測(cè)相對(duì)直接預(yù)測(cè)有一定的提前量。另外還可以利用回歸模型的控制功能對(duì)垃圾產(chǎn)量進(jìn)行控制。在考慮地理因素時(shí)，模型還可以分析不同地區(qū)的垃圾產(chǎn)量的變化規(guī)律，得出了各地區(qū)間的垃圾產(chǎn)量

46、的關(guān)系；在以后的預(yù)測(cè)中就可以只預(yù)測(cè)出一個(gè)地區(qū)的垃圾產(chǎn)量，再根據(jù)這個(gè)關(guān)系預(yù)測(cè)出別的地區(qū)的垃圾產(chǎn)量。4.2 垃圾收運(yùn)車(chē)的收運(yùn)路線的設(shè)計(jì)模型4.2.1全局最優(yōu)路線的近似算法確定 1）確定全局最優(yōu)路線的意義根據(jù)所得數(shù)據(jù)，經(jīng)簡(jiǎn)單計(jì)算可知一輛垃圾收運(yùn)車(chē)一天之內(nèi)無(wú)法收集完所有垃圾收集點(diǎn)的垃圾，收集垃圾過(guò)程中還受每輛垃圾收運(yùn)車(chē)的最大載荷限制。因此當(dāng)一輛垃圾收運(yùn)車(chē)達(dá)到或接近其最大載荷時(shí)，就要回到垃圾中轉(zhuǎn)站卸載垃圾。又由于車(chē)庫(kù)中的車(chē)輛數(shù)缺少約束，無(wú)法確定其數(shù)值，本模型將其作為一個(gè)待定的變量，并根據(jù)實(shí)際情況確定它的值。出于以上考慮，可知垃圾收集點(diǎn)被分成若干塊，要設(shè)計(jì)最優(yōu)收運(yùn)路線一個(gè)可行的方法就是先將所有垃圾收集點(diǎn)進(jìn)

47、行分塊。然而如果直接進(jìn)行分塊會(huì)因?yàn)槭占c(diǎn)分布和疏密過(guò)于散亂造成工作量非常大且很難對(duì)保證其合理性，可能會(huì)出現(xiàn)如下圖2中所示的情況圖2 分塊不合理的情況圖中由于所圍部分被分成一塊，導(dǎo)致其右側(cè)點(diǎn)被獨(dú)立起來(lái)，當(dāng)這些點(diǎn)不能裝滿一輛車(chē)時(shí)就必須跨過(guò)（繞過(guò)）所圍部分。這樣明顯不符合問(wèn)題的要求。為了解決以上問(wèn)題，本模型以全局最優(yōu)路線為基礎(chǔ)，沿最優(yōu)路線對(duì)垃圾收集站點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)。這樣即在一定程度上避免了圖2中的情況出現(xiàn)，而且能夠保證在對(duì)收集站點(diǎn)分塊之后整體收運(yùn)趨于最優(yōu)。2）全局最優(yōu)路線的近似求解遍歷垃圾收集點(diǎn)的全局最優(yōu)路線是一個(gè)tsp問(wèn)題，由于這類(lèi)問(wèn)題目前還沒(méi)有找到一個(gè)有效算法，并已證明它是屬于npc問(wèn)題，且收集點(diǎn)的

48、數(shù)量太多，只能求得最優(yōu)路線的近似解?？紤]到收集點(diǎn)數(shù)太多，本文采用智能算法中的遺傳算法解tsp問(wèn)題。遺傳算法的求解過(guò)程： 編碼。對(duì)于個(gè)城市的tsp問(wèn)題，如果用常規(guī)碼對(duì)解進(jìn)行編碼，所以解的個(gè)數(shù)為,當(dāng)確定一個(gè)城市為始終點(diǎn)時(shí)，可用城市間順序的排列來(lái)表示可行解，可行解的個(gè)數(shù)有 ,采用0-1編碼，在計(jì)算過(guò)程中只有極小的比例為可行解，大量的計(jì)算浪費(fèi)。所以針對(duì)tsp問(wèn)題，利用非常規(guī)編碼，其具體形式為,表示垃圾點(diǎn)編號(hào)。 初始化過(guò)程。定義整數(shù)作為染色體的個(gè)數(shù)，隨機(jī)產(chǎn)生個(gè)初始染色體，構(gòu)成一個(gè)初始種群，計(jì)算種群中每個(gè)染色體的適應(yīng)度函數(shù)：其中，,是第個(gè)初始染色體（可行解）的目標(biāo)函數(shù)值。 若停止規(guī)則滿足，則算法停止；否則

49、，計(jì)算概率：計(jì)算累積概率,從區(qū)間中產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)，若,則選擇第個(gè)染色體，這就是旋轉(zhuǎn)賭輪選擇。 交叉操作。定義參數(shù)作為交叉操作的概率，這個(gè)概率說(shuō)明種群中有期望值為個(gè)染色體進(jìn)行交叉操作。為確定交叉操作的父代，從到重復(fù)以下過(guò)程：從中產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，如果,則選擇作為一個(gè)父代。 變異操作。定義參數(shù)作為遺傳系統(tǒng)中的變異概率，這個(gè)概率表明，總體中有期望值為個(gè)染色體用來(lái)進(jìn)行變異操作。它選擇父代的過(guò)程類(lèi)似于交叉操作中的父代選擇。在實(shí)際應(yīng)用中，常取個(gè)體編碼長(zhǎng)度數(shù)的一個(gè)線性倍數(shù)作為初始群體的規(guī)模，此處，定義,專(zhuān)家建議的最優(yōu)參數(shù)范圍 ,，通過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在此問(wèn)題中，當(dāng)時(shí)取得的結(jié)果較好，具體值參考目錄，進(jìn)化過(guò)程圖如下：圖3 遺

50、傳進(jìn)化過(guò)程從圖中可以看出，遺傳算法在第1233代求得最短路徑，效率較高。4.2.2 站點(diǎn)劃分模型1）收運(yùn)車(chē)載荷剩余處理在垃圾收運(yùn)車(chē)收運(yùn)過(guò)程中，當(dāng)車(chē)內(nèi)的垃圾將要達(dá)到其最大裝載量，但是還不滿，而下一站的垃圾量又超過(guò)了車(chē)內(nèi)的剩余量。這就出現(xiàn)了收運(yùn)車(chē)載荷剩余處理的問(wèn)題。本模型定義了一個(gè)收運(yùn)車(chē)載荷剩余處理的臨界值其計(jì)算公式為其中表示所有垃圾站點(diǎn)的垃圾總量，表示一輛垃圾收運(yùn)車(chē)的最大裝載量。根據(jù)所得數(shù)據(jù)并進(jìn)行一定的計(jì)算可知所有垃圾站點(diǎn)的垃圾總量為2132.5 yards，而一輛垃圾收運(yùn)車(chē)的最大裝載量為200 yards。由此可知，如果所有的車(chē)都按其最大裝載量收運(yùn)，運(yùn)完所有的垃圾至少需要11車(chē)，而且最后一車(chē)裝

51、不滿，其剩余載荷還可以裝67.5 yards。由此可得出的值為6.75 yards，由臨界值的意義可對(duì)收運(yùn)車(chē)載荷剩余作如下處理：當(dāng)一輛垃圾收運(yùn)車(chē)的剩余載荷大于時(shí)該車(chē)?yán)^續(xù)到下一個(gè)點(diǎn)收垃圾，直到收滿為止，而下一個(gè)垃圾收集點(diǎn)剩下的垃圾由下一車(chē)?yán)^續(xù)收集；當(dāng)剩余載荷小于時(shí)直接回垃圾中轉(zhuǎn)站，不再繼續(xù)收運(yùn)垃圾。2）局部站點(diǎn)確定利用前面得到的全局最優(yōu)路線從路線第一個(gè)垃圾收集點(diǎn)開(kāi)始，對(duì)后續(xù)經(jīng)過(guò)的收集點(diǎn)的垃圾量進(jìn)行累加，再利用收運(yùn)車(chē)載荷剩余處理的臨界值判斷此次收運(yùn)的結(jié)束點(diǎn)，從而確定此次收運(yùn)所經(jīng)過(guò)的收集點(diǎn)，將這些點(diǎn)記錄下來(lái)并歸為一塊，記為。該過(guò)程的流程圖如下圖4所示nynnyy已知線路中收集點(diǎn)排序和各點(diǎn)垃圾量是否到

52、達(dá)最后一個(gè)收集點(diǎn)垃圾車(chē)剩余空間是否小于6.75記錄該收集點(diǎn)位置n收集該點(diǎn)垃圾后是否超載裝入該收集點(diǎn)垃圾垃圾車(chē)容量清零結(jié)束到下一個(gè)收集點(diǎn)裝滿垃圾車(chē)該點(diǎn)垃圾是否有剩余繼續(xù)到該收集點(diǎn)圖4 局部站點(diǎn)確定流程圖通過(guò)運(yùn)算得出所有的垃圾收集點(diǎn)可以分成11塊，其序號(hào)表示如下表4所示表4 垃圾收集點(diǎn)分區(qū)分區(qū)1分區(qū)2分區(qū)3分區(qū)4分區(qū)5分區(qū)6分區(qū)7分區(qū)8分區(qū)9分區(qū)10分區(qū)1157179140242275103236979938572381875383142181242194613723818980144170255235138156152186189123139148131225271882920023012373

53、782260250112391571081647345184237198621253516286254454416381212272687621011944143583014622244421493175143266105678425916025624611826426643133549517552529014220843174206242392702324563207941741211101221169781992111511971217179178161532621761923722071215751778261402672326524121520551342691319025810910

54、010205521831452102652518510270158521811211520141188107104165611812409811227204233471191825024025728196603637223142332572622987741171669222213211326159913524811413419127425348159179120771111681942281731801792476612816127217115432249116130211726642341475217251596822322420920853822627369141992132021813

55、61671952634.2.3 局部最優(yōu)路線的確定由于問(wèn)題中車(chē)庫(kù)中的車(chē)輛數(shù)不定，則收運(yùn)車(chē)收運(yùn)垃圾分為兩種情況：一種是某車(chē)第一趟從車(chē)庫(kù)出發(fā)經(jīng)過(guò)垃圾收集點(diǎn)再到中轉(zhuǎn)站；另一種是某車(chē)第一趟以后從垃圾中轉(zhuǎn)站出發(fā)經(jīng)過(guò)垃圾收集點(diǎn)再回到垃圾中轉(zhuǎn)站。則局部最優(yōu)路線的確定相應(yīng)也分成兩種情況：一種是確定起始點(diǎn)和終點(diǎn)的非巡回最短路徑；另一種是確定起點(diǎn)的巡回最短路徑，即典型的tsp模型。以下分別給出兩種最短路徑的求解模型。首先建立典型tsp問(wèn)題的求解模型。由于這類(lèi)問(wèn)題目前還沒(méi)有找到一個(gè)有效算法，并已證明它是屬于npc問(wèn)題，且收集點(diǎn)的數(shù)量太多，只能求得最優(yōu)路線的近似解。本文把最優(yōu)路線模型轉(zhuǎn)化成混合整數(shù)規(guī)劃，然后用lingo軟件來(lái)求解。以下給出最優(yōu)路線的數(shù)學(xué)描述，以便用lingo軟件來(lái)求解。首先引入0-1整數(shù)變量:表示路線從到，表示不走路線到，為局部路徑中的站點(diǎn)數(shù)。則對(duì)每個(gè)站點(diǎn)都有只一條路到達(dá)該點(diǎn)，并只有一條路從這一點(diǎn)離開(kāi)。為了保證路線構(gòu)成整體巡回路線而不出現(xiàn)子巡環(huán)，還要加入以下約束條件其中為增加的變量。下面證明：假設(shè)存在子巡回，則至少有兩個(gè)子巡回。那么必然至少有一個(gè)子巡回中不含起點(diǎn)城市1，例如子巡回（4-5-6-4），則新增約束用于該子巡回，必有，把這三個(gè)