城市环卫车调度系统建模与控制策略的研究
发布时间：2022-01-09 10:02
随着城镇化、工业化的发展,我国的城市生活垃圾量不断增长,现有的垃圾清运模式存在效率低、实时性差、管理难、资源化程度低、处理方式单一等弊端。基于这个背景,本文提出了在混合回收、集中分拣的模式下构建环卫车调度系统的策略。本文首先介绍了垃圾产生和环卫车收运垃圾的现状,阐述了本文研究的意义和内容。接下来介绍城市环卫车调度系统相关理论,主要有收运模式理论基础、选址优化理论基础和运输线路优化理论基础。本文通过调研和资料查阅,提出垃圾元产生动态概率模型,为本文的数学建模奠定理论基础。本文提出构建具有分拣中心的环卫车收运系统,通过分拣中心实现生活垃圾的分类回收。由于环卫车收运系统涉及到设施选址和环卫车路径优化问题,本文将两个问题的数学模型结合起来,并将各种假设条件抽象成数学约束,运用遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法解决设施选址和环卫车路径规划问题,最终形成城市环卫车调度系统数学模型。本文选取一个算例对所建模型和算法进行测试。测试结果表明模型的可靠性和算法的优良性。进而分析模型的花费和算法参数灵敏度,结果表明收集费用和运输费用对总费用影响较大,而算法参数的变化不会对总费用产生太大影响,说明算法对参数变化...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于干湿分类优化的城市生活垃圾收运处理系统研究[J]. 董玥,梅凤乔. 环境工程. 2017(08)
[2]典型农村牧区生活垃圾收运体系管理新模式研究[J]. 阿音嘎,陈灏,高燕. 环境与发展. 2016(06)
[3]基于互联网思维的再生资源智能回收系统设计(宝特瓶类)[J]. 王岳,赵雪青. 电脑知识与技术. 2016(31)
[4]农村生活垃圾收运体系探讨——以绵阳市为例[J]. 郭任宏,徐长勇,蒲东栋. 小城镇建设. 2016(08)
[5]公共自行车系统满意度的多层次模糊综合评价——以镇江市为例[J]. 刘梦丽. 中国集体经济. 2016(18)
[6]基于内容的互联网流量调度策略研究[J]. 唐宇. 电信快报. 2016(01)
[7]广东平远 五措并举 有效推进农村垃圾处理[J]. 肖国强. 城乡建设. 2014(11)
[8]基于改进蚁群算法的考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题研究[J]. 姜启跃. 物流技术. 2014(19)
[9]基于神经网络的时变非线性系统迭代学习辨识[J]. 孙明轩,何海港,孔颖. 系统科学与数学. 2013(06)
[10]基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究[J]. 陈迎欣. 计算机应用研究. 2012(06)
博士论文
[1]迭代学习辨识与控制及在高速列车运行控制系统中的应用[D]. 余琼霞.北京交通大学 2017
[2]山岳型风景区生活垃圾分类收运处理系统多目标多级优化研究[D]. 杨禹.华中科技大学 2015
[3]基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究[D]. 张家善.辽宁工程技术大学 2014
[4]基于地理单元的生活垃圾收运系统优化研究[D]. 周靖承.华中科技大学 2014
[5]城市生活垃圾收运系统优化模型研究[D]. 刘洁.西南交通大学 2011
硕士论文
[1]列车控制与服务网络业务分类识别与建模[D]. 白雪.西南交通大学 2017
[2]基于改进蚁群算法的应急物流车辆路径问题研究[D]. 韦晓.济南大学 2015
[3]基于物联网的城市生活垃圾收运系统优化研究[D]. 余波.天津理工大学 2015
[4]基于时变神经网络的非线性时变系统迭代学习辨识与控制[D]. 何海港.浙江工业大学 2014
[5]我国城市生活垃圾收运系统的研究[D]. 贾娜.大连海事大学 2014
[6]车载导航系统的最优路径规划算法研究[D]. 沈国杰.大连理工大学 2013
[7]成都典型地貌区农村生活垃圾收运系统研究[D]. 曾建萍.西南交通大学 2012
[8]基于改进蚁群算法的城市生活垃圾收运线路优化研究[D]. 王芳芳.北京工业大学 2011
[9]基于改进蚁群算法的物流路径优化问题研究[D]. 王洪川.东北大学 2011
[10]车载导航系统中的路径规划算法研究[D]. 李彩霞.华南理工大学 2010
本文编号：3578494
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３．１每小时出现垃圾元数量规律??Ｆｉｇ?３．１?Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｇａｒｂａｇｅ?ｅｌｅｍｅｎｔｓ?ｐｅｒ?ｈｏｕｒ??
图５．２垃圾收运线路??Ｆｉｇ?５．２?Ｗａｓｔｅ?ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ?ａｎｄ?ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ?ｌｉｎｅ??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于干湿分类优化的城市生活垃圾收运处理系统研究[J]. 董玥,梅凤乔. 环境工程. 2017(08)
[2]典型农村牧区生活垃圾收运体系管理新模式研究[J]. 阿音嘎,陈灏,高燕. 环境与发展. 2016(06)
[3]基于互联网思维的再生资源智能回收系统设计(宝特瓶类)[J]. 王岳,赵雪青. 电脑知识与技术. 2016(31)
[4]农村生活垃圾收运体系探讨——以绵阳市为例[J]. 郭任宏,徐长勇,蒲东栋. 小城镇建设. 2016(08)
[5]公共自行车系统满意度的多层次模糊综合评价——以镇江市为例[J]. 刘梦丽. 中国集体经济. 2016(18)
[6]基于内容的互联网流量调度策略研究[J]. 唐宇. 电信快报. 2016(01)
[7]广东平远 五措并举 有效推进农村垃圾处理[J]. 肖国强. 城乡建设. 2014(11)
[8]基于改进蚁群算法的考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题研究[J]. 姜启跃. 物流技术. 2014(19)
[9]基于神经网络的时变非线性系统迭代学习辨识[J]. 孙明轩,何海港,孔颖. 系统科学与数学. 2013(06)
[10]基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究[J]. 陈迎欣. 计算机应用研究. 2012(06)
博士论文
[1]迭代学习辨识与控制及在高速列车运行控制系统中的应用[D]. 余琼霞.北京交通大学 2017
[2]山岳型风景区生活垃圾分类收运处理系统多目标多级优化研究[D]. 杨禹.华中科技大学 2015
[3]基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化研究[D]. 张家善.辽宁工程技术大学 2014
[4]基于地理单元的生活垃圾收运系统优化研究[D]. 周靖承.华中科技大学 2014
[5]城市生活垃圾收运系统优化模型研究[D]. 刘洁.西南交通大学 2011
硕士论文
[1]列车控制与服务网络业务分类识别与建模[D]. 白雪.西南交通大学 2017
[2]基于改进蚁群算法的应急物流车辆路径问题研究[D]. 韦晓.济南大学 2015
[3]基于物联网的城市生活垃圾收运系统优化研究[D]. 余波.天津理工大学 2015
[4]基于时变神经网络的非线性时变系统迭代学习辨识与控制[D]. 何海港.浙江工业大学 2014
[5]我国城市生活垃圾收运系统的研究[D]. 贾娜.大连海事大学 2014
[6]车载导航系统的最优路径规划算法研究[D]. 沈国杰.大连理工大学 2013
[7]成都典型地貌区农村生活垃圾收运系统研究[D]. 曾建萍.西南交通大学 2012
[8]基于改进蚁群算法的城市生活垃圾收运线路优化研究[D]. 王芳芳.北京工业大学 2011
[9]基于改进蚁群算法的物流路径优化问题研究[D]. 王洪川.东北大学 2011
[10]车载导航系统中的路径规划算法研究[D]. 李彩霞.华南理工大学 2010
本文编号：3578494
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