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《重庆交通大学》 2015年
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根据改善型蚁群算法的餐厨废物收运道路优化研讨

王勇  
【摘要】:跟着城市化进程的加速及人民日子水平的进步,餐厨废物的发生量越来越大。现在对餐厨废物的研讨根本都停留在结尾办理和源头操控,对餐厨废物的收运道路重视很少,带来了不良的经济效益、社会效益和环境效益。而关于收运道路的研讨:也仅仅单一地研讨收运道路,结合实践收运体系研讨的较少;仅仅研讨单一车型的数学模型,多车型研讨的较少;仅仅单一地使用蚁群算法或遗传算法求解,关于蚁群算法本身的改善、与遗传算法交融算法研讨的较少。本文以废物收运道路问题的三个研讨缺乏为突破口,讨论根据改善型蚁群算法重庆餐厨废物收运道路优化研讨。经过对餐厨废物收运体系的各因子进行了定性和定量地剖析,结合重庆市餐厨废物收运的现状和现场的查询,然后剖析了重庆市餐厨废物收运体系;在此基础上,提出了重庆餐厨废物收运道路优化问题。重庆餐厨废物收运道路是餐厨废物车在车库、搜集区域、转运站(或处理场)间的行进,形成了一个往复的环游。将环游分解为三种类型的行程:即从车库到搜集区域到转运站(或处理场)的开始行程;从转运站到搜集区域(或处理场)到转运站的中心行程;从转运站(或处理场)到车库的终究行程,中心行程可为一次或屡次。本文选用优化理论中的图论和网络流的常识对实践问题树立网络权重的单一车型和多车型模型,并对此模型的方针函数和约束条件进行了剖析研讨,再用改善型蚁群算法对实践问题的模型进行求解。关于求解废物收运道路问题的算法研讨,单一的蚁群算法和遗传算法在求解时刻和精确度方面不能兼得,所以选用蚁群算法的改善型算法,有两方面改善:本身的改善和与遗传算法交融的改善,本身的改善分为参数选取的优化和蚁群体系(Ant Colony System,ACS)。运用了两个经典的车辆途径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)实例,第一个实例说明晰蚁群算法中参数选取的优化;第二个实例说明晰动态蚂蚁遗传混合算法(Dynamic Ant Algorithm-Genetic Algorithm,DAAGA)在处理VRP时,比蚂蚁算法(Ant Algorithm,AA)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、蚁群体系(Ant Colony System,ACS)和蚁群遗传算法(Ant Colony System-Genetic Algorithm,ACSGA)的功能都好。最终以重庆市主城区的江北区作为实例一,沙坪坝区作为实例二,在实践的餐厨废物收运体系的基础上,选用DAAGA对餐厨废物收运道路进行了优化,并且在研讨的进程中运用了搜集点兼并、聚类分区和废物分配技能。关于实例一:江北区,事例一与事例二、事例三和事例四进行求解和比照,得出结论:在江北区的实例中DAAGA优化的一级转运收运形式的多车型的餐厨废物收运道路优于直接纳运形式、单一车型和实践情况的三种餐厨废物收运道路;关于实例二:沙坪坝区,将最优的情况使用在沙坪坝区的餐厨废物收运线路,得到了抱负的成果,说明晰所树立的模型、所使用的算法在其他实例中也适用,证明晰其具有可行性和普遍性。
【学位颁发单位】:重庆交通大学
【学位等级】:硕士
【学位颁发年份】:2015
【分类号】:U116.2;TP18

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