CN109978266A - 一种资源回收的路线规划方法 - Google Patents

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陈静
闫晓惠
张香梁
王龙宝
李聪
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    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment

Abstract

本发明公开了一种资源回收的路线规划方法，包括以下几个步骤：1、获取用户订单，2、生成订单信息多维矩阵，3、综合路况、时间、距离、重量得到权值，4、待回收点、路径、权值一起构成加权连通图Z，5、根据KRUSKAL算法得到最小生成树Z1,6、最小生成树Z1即为生成的回收路径。本发明回收成本低、回收效率高、道路使用强度低的、用户满意度。

Description

一种资源回收的路线规划方法
技术领域
本发明属于路径规划技术领域，特别涉及一种资源回收的路线规划方法。
背景技术
目前我国城市垃圾管理呈现出不可持续的态式。伴随着经济高速发展和城市化进程不断加快，城市垃圾数量不断增加，而这又给我国垃圾管理带来了更大的压力。目前，我国城市垃圾已达1.4亿吨以上，人均垃圾年产量在450～500kg左右，还在以每年8％～9％的增长率不断增加。
我国现在的垃圾回收基本是依靠拾荒者零散地回收，回收站点再进行分类处理回收，这种模式效率低，很多废品没有很好地回收再利用，许多城市垃圾常年暴露在外甚至向河流、湖泊倾倒，危害人身健康和环境质量。
针对这些现象，本发明旨在发明一种资源回收的路线规划方法，并将O2O模式应用在资源回收上，找到一种回收成本低、回收效率高、道路使用强度低、用户满意度高的资源回收路径。由此降低资源回收成本，减少人力资源的使用，减轻道路使用强度，提高资源回收的效率和质量，美化城市生态环境，实现垃圾管理回收可持续。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供资源回收的路线规划方法，能够实现所需人力成本低、回收效率高、道路使用强度低、用户满意的可持续资源回收模式。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种资源回收的路线规划方法，包括如下步骤：
(1)回收员在客户端下单，回收员平台采集用户的订单信息，根据订单信息决定回收员是否需要继续接单；
(2)根据回收员接收的N个订单信息可以得到构成待回收订单的多维信息矩阵；
(3)根据地图、实时路况和订单信息矩阵，得出包括回收中心所在地在内的所有目标点两两之间每一条路径的运输成本、道路堵塞情况、用户的预期回收时间，并将其综合成一个权值；
(4)综上可以得到一个加权连通图Z＝(W,I)，根据KRUSKAL理论可以得到一个最小生成树Z1＝(W,I)，W为各个目标回收点，I为各个目标点之间的路径；
(5)因为综合考虑了用户预期回收时间、运输成本、道路堵塞情况、路径长度、单次货物的重量，所以得到的最小生成树就是一条距离短、时间少、成本低、用户满意度的路线。
进一步的，所述步骤(2)中所述多维信息矩阵中矩阵内容包括：用户地址信息和联系方式、预期的回收时间、待回收资源的重量、类别。
进一步的，所述步骤(1)中决定回收员是否能继续接单取决于回收员所接订单的总重量x是否在回收区间[a,b]内，a为可以进行回收的最低阈值，b为回收员所能接收订单的最大阈值。若x<a,则回收员继续接单，若x>b,则将订单拆分成几个子订单。
进一步的，所述步骤(3)中每一条路径权值W的最终确定综合考虑了用户预期回收、订单重量、路径长度和路径的拥塞程度,并且根据实际情况赋予其不同的权重；
S(W)＝a*(L*LW+W*WW+C*CW)
其中a为时间系数根据其紧急情况分为1、2、3、4级，L为路径的长度，W为订单重量，C为路径的拥塞程度，LW,WW,CW分别表示路径的长度，订单重量，路径的拥塞程度在计算总权值的时候所占的比重，具体的数值根据实际情况来确定。
进一步的，所述步骤(4)中如何根据KRUSKAL理论从图Z＝(W,I)中得到我们需要的最小生成树Z1的具体步骤如下：
(4.1)假设图Z的最小生成树为Z1，Z1的初始状态就为T＝(W,{})，即开始时最小生成树是由图G中的n个顶点、零条边构成的，T中的各个顶点独自构成一个连通分量；
(4.2)按照边上权值从小到大的顺序，考察无向带权连通图Z的边集I中的各条边。如果被考察边的两个顶点分别属于最小生成树Z1中两个不同的连通分量，则将此边加入到Z1中，此时两个连通分量变成一个连通分量；如果被考察边的两个顶点一同属于一个连通分量，则不能将此边加入Z1中，以免造成回路(环)；
(4.3)如此继续下去，当Z1中只有一个连通分量时，此连通分量便是图Z的一棵最小生成树。简单说，就是从余下的边中选择出来一条不会产生回路且具有最小权值的边加入到已选择的边的集合中。
有益效果：本发明与现有技术相比具有以下优点：
本发明采用了资源回收O2O模式：用户可管理、回收订单可管理、回收人员可管理。本发明大大缩短了废品到回收站的产业链，使废品能够及时回收二次利用。本发明找到一种回收成本低、回收效率高、道路使用强度低的、用户满意度高资源回收路线。该路线降低了资源回收的成本，使得资源回收更加高效环保。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是步骤4中根据KRUSKAL算法得到最小生成树Z1的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图1-2所示，本发明本发明基于一个资源回收O2O平台，包括客户端、回收员端、回收平台端，用户在用户端提交订单，回收平台端收集信息，并根据信息将订单分派给回收员，并为规划路线，回收员接收到足够的订单以后，依据回收平台为其规划的路线进行资源的回收。本发明也提供一个思路即如何综合考虑实时路况、待回收资源的重量、回收路径长度、用户的预期回收时间来确定一个权值，然后根据权值、回收点的位置、各个回收点之间的路径来将该问题抽象成一个无向权值图求最小生成树的问题。本发明利用KRUSKAL算法最终来确定最小生成树，即回收路径。
A：回收员在客户端下单，提交订单信息(预期回收时间、废品重量和种类、电话、地址信息)，回收平台随机分配订单给回收员，并且结合用户的订单中废品的重量和回收员的接单重量区间[a,b]信息，决定回收员是否需要继续接单,a是一个可启动回收的最小值，当订单中废品的总重量低于该值时，进行废品回收不经济，b是回收员单次进行回收废品的重量阈值，当订单中废品重量不能大于这个值。也就是说回收员可以进行回收的必要条件是接收订单的总重量在此区间内。
B：根据回收员接收的N个订单信息可以得到构成待回收资源的多维信息矩阵，矩阵内容包括：用户地址信息、待回收资源的重量和种类、预期回收时间、用户地址信息；
C:根据地图、实时路况和订单信息矩阵，得出包括回收中心所在地在内的所有目标点两两之间每一条路径的运输成本、道路堵塞情况、用户的预期回收时间。
S(W)＝a*(L*LW+W*WW+C*CW)
其中a为时间系数根据其紧急情况分为1、2、3、4级，L为路径的长度，W为订单重量，C为路径的拥塞程度，LW,WW,CW分别表示路径的长度，订单重量，路径的拥塞程度在计算总权值的时候所占的比重。如用户的预期时间不紧急，a＝4，在规划路线时，我们希望长度越长的路线越晚进行回收，可以适当地增加路径的长度在计算权重时的比例增加，可令LW＝0.6，而CW＝0.2、WW＝0.2。然后再根据实际情况进行权值的最终计算。
D：综上可以得到一个加权连通图，根据KRUSKAL算法可以得到一个最小生成树Z1＝(W,I)，W为各个目标回收点，I为各个目标点之间的路径。
其步骤为：
1、假设图Z的最小生成树为Z1，Z1的初始状态就为T＝(W,{})，即开始时最小生成树是由图G中的n个顶点、零条边构成的，T中的各个顶点独自构成一个连通分量；
2、按照边上权值从小到大的顺序，考察无向带权连通图Z的边集I中的各条边。如果被考察边的两个顶点分别属于最小生成树Z1中两个不同的连通分量，则将此边加入到Z1中，此时两个连通分量变成一个连通分量；如果被考察边的两个顶点一同属于一个连通分量，则不能将此边加入Z1中，以免造成回路(环)；
3、继续下去，当Z1中只有一个连通分量时，此连通分量便是图Z的一棵最小生成树。简单说，就是从余下的边中选择出来一条不会产生回路且具有最小权值的边加入到已选择的边的集合中；
E：因为综合考虑了成本运输成本、道路堵塞情况、每一次货物的重量，所以得到的最小生成树就是一条距离短、时间少、成本低的路线；
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种资源回收的路线规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)回收员在客户端下单，回收员平台采集用户的订单信息，根据订单信息决定回收员是否需要继续接单；
(2)根据回收员接收的N个订单信息可以得到构成待回收订单的多维信息矩阵；
(3)根据地图、实时路况和订单信息矩阵，得出包括回收中心所在地在内的所有目标点两两之间每一条路径的运输成本、道路堵塞情况、用户的预期回收时间，并将其综合成一个权值；
(4)综上可以得到一个加权连通图Z＝(W,I)，根据KRUSKAL理论可以得到一个最小生成树Z1＝(W,I)，W为各个目标回收点，I为各个目标点之间的路径；
(5)因为综合考虑了用户预期回收时间、运输成本、道路堵塞情况、路径长度、单次货物的重量，所以得到的最小生成树就是一条距离短、时间少、成本低、用户满意度的路线。
2.所述步骤(2)中所述多维信息矩阵中矩阵内容包括：用户地址信息和联系方式、预期的回收时间、待回收资源的重量、类别。
3.所述步骤(1)中决定回收员是否能继续接单取决于回收员所接订单的总重量x是否在回收区间[a,b]内，a为可以进行回收的最低阈值，b为回收员所能接收订单的最大阈值。若x<a,则回收员继续接单，若x>b,则将订单拆分成几个子订单。
4.所述步骤(3)中每一条路径权值W的最终确定综合考虑了用户预期回收、订单重量、路径长度和路径的拥塞程度,并且根据实际情况赋予其不同的权重；
S(W)＝a*(L*LW+W*WW+C*CW)
其中a为时间系数根据其紧急情况分为1、2、3、4级，L为路径的长度，W为订单重量，C为路径的拥塞程度，LW,WW,CW分别表示路径的长度，订单重量，路径的拥塞程度在计算总权值的时候所占的比重，具体的数值根据实际情况来确定。
5.所述步骤(4)中如何根据KRUSKAL理论从图Z＝(W,I)中得到我们需要的最小生成树Z1的具体步骤如下：
(4.1)假设图Z的最小生成树为Z1，Z1的初始状态就为T＝(W,{})，即开始时最小生成树是由图G中的n个顶点、零条边构成的，T中的各个顶点独自构成一个连通分量；
(4.2)按照边上权值从小到大的顺序，考察无向带权连通图Z的边集I中的各条边；如果被考察边的两个顶点分别属于最小生成树Z1中两个不同的连通分量，则将此边加入到Z1中，此时两个连通分量变成一个连通分量；如果被考察边的两个顶点一同属于一个连通分量，则不能将此边加入Z1中，以免造成回路；
(4.3)如此继续下去，当Z1中只有一个连通分量时，此连通分量便是图Z的一棵最小生成树；简单说，就是从余下的边中选择出来一条不会产生回路且具有最小权值的边加入到已选择的边的集合中。
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CN111301896A (zh) * 2020-02-18 2020-06-19 东莞蜂巢智慧智能科技有限公司 一种垃圾高效收集方法及系统、计算机与存储介质
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