基于内地城市生活垃圾收运场景的路线规划算法

基于混合遗传算法和模拟退火算法的优化垃圾收集路线规划

摘要

本论文提出了一种基于混合遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的创新路线规划方法，旨在优化内地城市的生活垃圾收集效率。算法结合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力，以应对复杂的城市环境和动态的垃圾收集需求。通过多次实验和对比分析，证明了该算法在减少收集成本、提高资源利用效率方面的有效性和实用性。

1. 引言

随着城市化进程的加速和人口增长，生活垃圾的管理成为内地城市面临的重要挑战之一。优化垃圾收集路线不仅能够提升城市环境卫生水平，还能有效利用资源，降低管理成本。传统的启发式算法如贪婪算法和禁忌搜索虽然在一定程度上解决了问题，但往往难以达到全局最优解。因此，本研究提出了一种结合了GA和SA的新型优化方法，旨在克服传统算法的局限性，实现更高效的垃圾收集路线规划。

2. 相关工作

在垃圾收集路线规划领域，已有许多研究探讨了各种优化算法的应用。例如，遗传算法被广泛应用于解决路线优化问题，其通过选择、交叉和变异操作优化路径。模拟退火算法则通过接受劣解的概率来跳出局部最优解，具有一定的全局搜索能力。然而，单独应用这些算法往往难以兼顾搜索效率和解的质量，因此本研究将两者结合，以期在垃圾收集路线优化中取得更好的效果。

3. 研究方法

本研究采用了以下方法来实现混合遗传算法和模拟退火算法的优化垃圾收集路线规划：

种群初始化：随机生成初始种群，每个个体代表一条垃圾收集路线。
遗传算法的操作：选择操作根据路线的适应度评估选择父代个体，交叉和变异操作生成新的个体。
模拟退火的全局优化：在遗传算法每一代迭代后，对最优个体进行一定次数的随机变动和评估，以进一步改进解的质量。
评估与选择：根据预设的优化目标（如最小化总行驶距离、最大化装载率等），评估每个个体的适应度，并选择下一代种群的父代。
终止条件：设定迭代次数或收敛条件，当种群在连续若干代中未发生显著变化时，算法停止。

4. 实验与结果

4.1 约束条件

区域类型约束：任务⻋型需小于收集点的允许⻋型，同时车辆所属区域需要和收集点区域一致
收集点时间约束：满足收集点收运窗口时间
车辆容量约束：不超载，尽量平衡车辆收运负载
车辆里程约束：单趟车辆不能超过100KM
工作时间约束：单趟工作不能超过8小时

4.2 目标

最小化行驶距离
最大化装载率
均衡服务

4.3 优化前路线

在这里插入图片描述

4.3.1 车辆苏A 车辆类型2 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区6 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(25min)】 ->
小区2 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区1 【允许车辆类型(3) 载重(420) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(420) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)
收运路线总里程: 2000m
收运路线总负载: 420
收运路线总时间: 100min

4.3.2 车辆苏B 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区8 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区7 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区5 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(8,8), 耗时(15min) 】->
小区4 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(25min)】 ->
小区3 【允许车辆类型(1) 载重(750) 窗口时间(9,9), 耗时(5min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(750) 窗口时间(10,10), 耗时(35min)】
收运路线总里程: 2200m
收运路线总负载: 750
收运路线总时间: 110min

4.3.3 车辆苏C 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区11 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(25min)】 ->
小区14 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)】 ->
小区16 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
小区10 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区9 【允许车辆类型(3) 载重(750) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(750) 窗口时间(10,10), 耗时(10min)】
收运路线总里程: 2200m
收运路线总负载: 750
收运路线总时间: 110min

4.3.4 车辆苏D 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区15 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(40min)】 ->
小区13 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】->
小区12 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】
收运路线总里程: 1800m
收运路线总负载: 450
收运路线总时间: 90min

4.3.5 所有车辆行驶总距离

8200m

4.3.6 所有车辆装载总重量

2370

4.3.7 所有车辆花费总时间

410min

4.4 优化后路线

在这里插入图片描述

4.4.1 车辆苏A 车辆类型2 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区13 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(20min)】 ->
小区15 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区11 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
小区12 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(5min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 600
收运路线总时间: 80min

4.4.2 车辆苏B 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区7 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(10min)】 ->
小区1 【允许车辆类型(3) 载重(270) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区3 【允许车辆类型(1) 载重(420) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
小区4 【允许车辆类型(3) 载重(570) 窗口时间(9,9), 耗时(5min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(570) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 570
收运路线总时间: 80min

4.4.3 车辆苏C 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区14 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(9,9), 耗时(25min)】 ->
小区16 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
小区10 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区9 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(600) 窗口时间(10,10), 耗时(10min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 600
收运路线总时间: 80min

4.4.4 车辆苏D 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区5 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区6 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
小区2 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
小区8 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(25min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(600) 窗口时间(10,10), 耗时(15min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 600
收运路线总时间: 80min

4.4.5 所有车辆行驶总距离

6400m

4.4.6 所有车辆装载总重量

2370

4.4.7 所有车辆花费总时间

320min

4.5数据对比

在这里插入图片描述

本研究基于实际城市的垃圾收集数据进行了多次实验和对比分析。通过比较混合算法与传统算法（如贪婪算法和禁忌搜索算法）的收集效率和路线质量，结果显示混合算法在减少行驶距离和提高装载率方面表现优异。特别是在复杂城市环境下，混合算法能够更好地适应交通变化和垃圾点分布的动态性，提高了路线规划的灵活性和实用性。

5. 讨论与展望

本研究提出的混合遗传算法和模拟退火算法在垃圾收集路线优化中展现出了显著的优势和潜力。未来的研究方向包括进一步优化算法的性能、结合更多实时数据和智能化技术（如机器学习和大数据分析），以实现更智能、高效的城市管理和服务。此外，还可以考虑将算法扩展到其他城市管理领域，如物流配送、公共交通优化等，以推动城市智慧化发展和可持续性发展目标的实现。

6. 结论

综上所述，本论文提出的混合遗传算法与模拟退火算法优化的垃圾收集路线规划方法，不仅在理论上有着坚实的基础和创新的思路，而且在实际应用中表现出了显著的效果和潜力。通过结合遗传算法和模拟退火算法的优势，能够有效地提升城市垃圾管理的效率和质量，为城市智慧化管理提供了一种新的技术路径和方法。

7.参考代码

# 导入所需库
import random

# 定义垃圾收集点和收运点的坐标数据
garbage_points = [(x1, y1), (x2, y2), ...]  # 垃圾收集点坐标
collection_points = [(x1, y1), (x2, y2), ...]  # 收运点坐标

# 设定算法参数
population_size = 100  # 种群大小
mutation_rate = 0.1  # 变异率
max_generations = 100  # 最大迭代次数

# 遗传算法操作
def initialize_population():
    population = []
    for _ in range(population_size):
        route = random.shuffle(garbage_points) + collection_points
        population.append(route)
    return population

def crossover(parent1, parent2):
    # 交叉操作，例如部分映射交叉或顺序交叉
    # 返回两个新个体（子代）
    pass

def mutate(individual):
    # 变异操作，例如随机交换路径中的节点
    # 返回变异后的个体
    pass

def evaluate_fitness(route):
    # 计算路线的适应度，例如总行驶距离或装载率
    pass

def select_parents(population):
    # 选择适应度高的个体作为父代
    # 返回父代个体列表
    pass

# 模拟退火操作
def simulated_annealing(best_solution):
    # 在最优解的基础上进行模拟退火搜索
    pass

# 主循环：遗传算法迭代
def main():
    population = initialize_population()
    for generation in range(max_generations):
        parents = select_parents(population)
        offspring = []
        for i in range(0, len(parents), 2):
            parent1 = parents[i]
            parent2 = parents[i+1]
            child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
            offspring.append(mutate(child1))
            offspring.append(mutate(child2))
        population = offspring
        
        # 模拟退火全局优化
        best_solution = max(population, key=evaluate_fitness)
        best_solution = simulated_annealing(best_solution)
    
    # 输出最优解
    print("最优垃圾收集路线：", best_solution)

if __name__ == "__main__":
    main()