CN113650993A - 一种基于优化路径的智能垃圾处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于优化路径的智能垃圾处理方法，该方法首先对管辖内所有的垃圾车进行编号，存储垃圾车和垃圾箱的型号和装载容量等关键信息；并在垃圾箱内装载智能传感器，然后将服务区域块状化，确定不同垃圾车的大致行走区域，其次等到固定垃圾箱内的传感器将信息传输至数据平台，数据平台对所有传感信息进行处理，最后数据平台根据优化算法，将清理任务发送到垃圾车终端，垃圾车根据优化的路径实施垃圾清理。本发明基于垃圾车行驶总成本最低和垃圾箱内垃圾堆积时间最短双重目标构建模型，提出的方法具有实际意义，可以有效地城市整体环保水平。

Description

一种基于优化路径的智能垃圾处理方法

技术领域

本发明涉及垃圾处理领域，尤其涉及一种基于优化路径的智能垃圾处理方法。

背景技术

随着国家对环保问题越来越关注，垃圾清理回收等问题也逐渐成为了热点问题；许多垃圾回收问题亟待解决；例如传统的人工清理垃圾，向上级部门报告附近垃圾箱装载情况会出现报告不及时，信息不准确，导致部分垃圾堆放时间较长影响环境；现有的大多数垃圾车行走路线都是提前人为设置的，垃圾车根据已定的排班计划出车，但这往往会出现垃圾箱内充满量少，但车次出现比较频繁的现象，造成了人力物力等资源的浪费；而且垃圾车缺乏对路况的充分了解，按照既定的路线行驶也会在某些时刻加剧道路拥堵；

现有的发明中，存在一些智能的垃圾管理模式。例如在垃圾车内装载定位系统和车内垃圾重量监测，及时的确定垃圾车位置和垃圾清理状况，方便上级部门管理；上级部门的数据平台对于各个垃圾车传输的信息进行处理，重新编排车的行走方案。但这也存在一些问题，例如数据平台只根据垃圾车的情况进行考虑，没有和实时的路况进行结合，会出现垃圾车行走路线拥堵不合理等状况；而且缺少对城市内部各个垃圾箱存量的监测，信息不够准确导致安排不合理，或者安装的传感器过于昂贵无法大面积的普及等问题；而且应对突发状况能力较差，例如在高峰时段，垃圾车到达站点后发现箱内垃圾过多需要额外的车辆，却无法短时间内有效调度，或者如何短时有效地进行垃圾车辆对接问题。这是亟待政府和业内专家解决的问题。

发明内容：

基于背景技术存在的问题，本发明旨在一种基于优化路径的智能垃圾处理方法，将服务区域网格化；使用各种规格垃圾车上的无线传输设施，与所有管辖垃圾车无线装置相连的数据平台，实时的路况数据地图，城市中等规模以上的固定垃圾箱内装载的智能传感器；并基于垃圾车行驶总成本最低和垃圾箱内垃圾堆积时间最短双重目标构建模型，有效地提升整体经济社会效益。

为实现本发明，特采用以下技术方案：

一种基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1：对管辖内所有的垃圾车进行编号，数据平台存储垃圾车和垃圾箱的型号和装载容量等关键信息，并在服务区内中等及以上大小的垃圾箱内装载智能传感器；

步骤2：将服务区域块状化，细化处理器的处理范围，确定不同垃圾车的大致行走区域；

步骤3：固定垃圾箱内的智能传感器将信息传输至数据平台，数据平台对所有传感信息进行处理；并对所有需要清理的垃圾箱进行编号；

步骤4：数据平台根据优化算法，将清理任务发送到垃圾车终端，垃圾车根据优化的路径实施垃圾清理；

步骤5：如遇突发状况，及时安排其他车辆或增添新车中转对接垃圾。

进一步地，所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：步骤1中所述装载智能传感器，是利用智能传感器的声波模式，监测垃圾桶内的装载量情况，当充满程度达到一定标准时及时向数据平台报警，优先处理。

进一步地，所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：步骤3中所述对所有需要清理的垃圾箱进行编号，是根据垃圾箱内智能传感器传输的数据，确定垃圾车需要清理的垃圾箱，并对这些垃圾箱进行编号1,2,3…n；用P＝{N1,N2,N3…}表示一条垃圾清理线路，其中Ni表示第i个垃圾箱安排在这条线路上回收，其所在位置的顺序表示其被安排的先后。

进一步地，所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：步骤4所述的优化的路径，其优化方法包括下列步骤：

步骤4.1，采用遗传算法对路径进行优化，首先利用数据平台，随机出m条合理的清理路径作为初始方案，之后的每次迭代都是以上一次的优化方案作为本次优化的起始方案；

步骤4.2，然后从m条路径方案中选择h条路径方案，以这h条方案作为基础，使用复制交叉变异的方法，遗传得到新的m条路径方案，并不断地更新迭代；

步骤4.3，设每条线路垃圾车需要行驶的距离Li，其中Li表示第i条路线；垃圾箱达到预定的充满程度后报警至垃圾车前去清理的等待时间Ti，其中Ti表示第i个垃圾箱的等待时间；设立目标函数min Z＝α(L1+L2+L3…)+β(T1+T2+T3+…)；其中α和β是垃圾车行驶路线成本和垃圾箱等待时间的参数，具体设置值根据地方情况而定；

步骤4.4，不断地重复步骤4.3进行迭代，当其达到设置的迭代次数上限后停止；

步骤4.5，选取所有方案中最优化的路径作为最终方案，通过数据平台将任务下放到各个垃圾清理车，执行清理方案。

进一步地，所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：如有步骤5的情况，垃圾车及时将时间地点垃圾装载量等信息传回数据平台，平台根据步骤4制定车辆对接方案，并重新进行迭代，更新最优解；垃圾车执行新的清理计划。

本发明设计的基于优化路径的智能垃圾处理方法，具有以下优点：

1、传统的垃圾管理更多的考虑如何分析历史数据合理安排车辆，本发明通过各种设备可以及时有效地反映出垃圾箱内的垃圾存量情况，以及垃圾车行驶过程中的动态情形；

2、本发明基于垃圾车行驶成本和垃圾箱内垃圾堆积时间双重目标进行建模，通过数据平台进行迭代计算找出的优化方案，相比人工排班大大地提高了效率和效用；

3、本发明方便有关部门及时掌握服务区内的相关情况，不会因为突发事故处理不及时导致各种问题。

附图说明：

图1为本发明的区域划分图；

图2为本发明方法的流程图。

具体实施方式：

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

实施例1

如图1、2所示，一种基于优化路径的智能垃圾处理方法，包括以下步骤：

(1)对管辖内所有的垃圾车进行编号，数据平台存储垃圾车和垃圾箱的型号和装载容量等关键信息；并在服务区内中等及以上大小的垃圾箱内装载智能传感器；

A：根据车型和容量，对不同的车进行编号，例如A1，A2，B1，B2…；既方便对不同大小的垃圾清理车进行分类，也方便记载储存和调度使用；

B：对服务区内中等及以上大小的垃圾箱内装载智能传感器，既可以节约成本，在重要的垃圾箱设施上装载智能传感器，也可以及时对服务区内绝大部分垃圾情况进行有效的监测及时清理；

(2)将服务区域块状化，细化处理器的处理范围，确定不同垃圾车的大致行走区域；

A：综合服务区内历史垃圾数据和区域内面积大小，将研究区域划分成几个不同的块状范围，对垃圾车清理垃圾行为进行细化研究。如图1所示，位于块状区域i的垃圾清理车可在该范围内接受指令清理垃圾。相邻块状区域间互通连接，表示如有紧急情况，垃圾车接受调度指令可以临时跨区域行驶；

B：根据垃圾清理车的能力和各个小区域内历史数据中的垃圾产生量，将不同数量的垃圾清理车大致分散在几大区域的停车场内，避免清理车位置过于集中造成运力的浪费；

(3)固定垃圾箱内的传感器将信息传输至数据平台，数据平台对所有传感信息进行处理；并对所有需要清理的垃圾箱进行编号；

A：根据垃圾箱内传感器传输的数据，确定垃圾车需要清理的垃圾箱，并对这些垃圾箱进行编号1,2,3…n；用P＝{N1,N2,N3…}表示一条垃圾清理线路，其中Ni表示第i个垃圾箱安排在这条线路上回收，其所在位置的顺序表示其被安排的先后；

B:例如P＝{N1,N3,N6,N4,N2}；表示根据传感器传回的信息，编号为1，2，3，4，6的垃圾箱需要及时的清理；数据平台安排垃圾车一条路线，清理这五个垃圾箱，首先清理编号为1的垃圾箱，然后清理编号为3的垃圾箱…,最后清理编号为2的垃圾箱结束本次清理任务；

(4)数据平台根据优化算法，将清理任务发送到垃圾车终端，垃圾车根据优化的路径实施垃圾清理；

如图2所示，这是本发明的流程图，通过下列具体步骤加以说明：

步骤1，在对需要处理的垃圾箱进行编码之后，就要考虑如何给所有的垃圾清理车安排最优的路径高效的清理垃圾；本发明考虑各个垃圾箱的清理量、垃圾车的装载能力、垃圾车的走行距离、垃圾箱达到预定容量到被清理的时间等因素，采用遗传算法对路径进行优化。首先利用数据平台，随机生成m条合理的清理路径作为初始方案。之后的每次迭代都是以上一次的优化方案作为本次优化的起始方案。

步骤2，然后从m条路径方案中选择h条路径方案，以这h条方案作为基础，使用复制交叉变异的方法，遗传得到新的m条路径方案。其中复制指的是将h条路径直接复制；交叉是指h条路径的元素互相交叉，生成新的路径；变异是指路径内部顺序调动变化；例如本区域分成四个部分ABCD，然后生成了9个具体的清理路线，然后选取最优的两条线路，直接复制一次，然后两两交叉，就生成了4条新的线路。例如P＝{1,6,3,2,5}和P＝{3,5,2,1,6},然后第一个1和6与第二个路径的3和5交换一次，然后剩余的数自行更改，就变成了P＝{3，5,1,2,6}和P＝{1,6,2,3,5}。这样一共就是6条路径，然后剩余三个路径内部自行变异，比如P＝{1,2,3,4,5}变成P＝{5，4，3，2，1}；这就是完全不同的方案。

步骤3，设每条线路垃圾车需要行驶的距离Li，其中Li表示第i条路线；垃圾箱达到预定的充满程度后报警至垃圾车前去清理的等待时间Ti，其中Ti表示第i个垃圾箱的等待时间；设立目标函数min Z＝α(L1+L2+L3…)+β(T1+T2+T3+…)；其中α和β是垃圾车行驶路线成本和垃圾箱等待时间的参数，具体设置值根据地方情况而定；将各个方案带入目标函数中，得到不同的Z值；若没有达到设定的迭代次数，则不断地重复步骤2进行迭代，当其达到设置的迭代次数上限后停止；

步骤4，输出所有的结果，选取最小的Z值以及对应的最优化的路径作为最终方案，结束路径规划，通过数据平台将任务下放到各个垃圾清理车，执行清理方案。

(5)如遇突发状况，及时安排其他车辆或增添新车中转对接垃圾；

当遇到垃圾处理量大于垃圾车装载能力时，或者车祸等不良状况后，通过无线传输设施将具体情况传输到数据平台，优先安排同区域内，同级别的或者更大型的垃圾车进行对接，选取计算后的优化方案，在合适的地点进行垃圾车对接中转，保证运转畅通。

紧急情况下也可跨区域调动车辆，保证作业顺畅。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1：对管辖内所有的垃圾车进行编号，数据平台存储垃圾车和垃圾箱的型号和装载容量等关键信息，并在服务区内中等及以上大小的垃圾箱内装载智能传感器；

步骤2：将服务区域块状化，细化处理器的处理范围，确定不同垃圾车的大致行走区域；

步骤3：固定垃圾箱内的智能传感器将信息传输至数据平台，数据平台对所有传感信息进行处理；并对所有需要清理的垃圾箱进行编号；

步骤4：数据平台根据优化算法，将清理任务发送到垃圾车终端，垃圾车根据优化的路径实施垃圾清理；

步骤5：如遇突发状况，及时安排其他车辆或增添新车中转对接垃圾。

2.根据权利要求1所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：步骤1中所述装载智能传感器，是利用智能传感器的声波模式，监测垃圾桶内的装载量情况，当充满程度达到一定标准时及时向数据平台报警，优先处理。

3.根据权利要求1所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：步骤3中所述对所有需要清理的垃圾箱进行编号，是根据垃圾箱内智能传感器传输的数据，确定垃圾车需要清理的垃圾箱，并对这些垃圾箱进行编号1,2,3…n；用P＝{N1,N2,N3…}表示一条垃圾清理线路，其中Ni表示第i个垃圾箱安排在这条线路上回收，其所在位置的顺序表示其被安排的先后。

4.根据权利要求1所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：步骤4所述的优化的路径，其优化方法包括下列步骤：

步骤4.1，采用遗传算法对路径进行优化，首先利用数据平台，随机出m条合理的清理路径作为初始方案，之后的每次迭代都是以上一次的优化方案作为本次优化的起始方案；

步骤4.2，然后从m条路径方案中选择h条路径方案，以这h条方案作为基础，使用复制交叉变异的方法，遗传得到新的m条路径方案，并不断地更新迭代；

步骤4.3，设每条线路垃圾车需要行驶的距离Li，其中Li表示第i条路线；垃圾箱达到预定的充满程度后报警至垃圾车前去清理的等待时间Ti，其中Ti表示第i个垃圾箱的等待时间；设立目标函数min Z＝α(L1+L2+L3…)+β(T1+T2+T3+…)；其中α和β是垃圾车行驶路线成本和垃圾箱等待时间的参数，具体设置值根据地方情况而定；

步骤4.4，不断地重复步骤4.3进行迭代，当其达到设置的迭代次数上限后停止；

步骤4.5，选取所有方案中最优化的路径作为最终方案，通过数据平台将任务下放到各个垃圾清理车，执行清理方案。

5.根据权利要求1所述的基于优化路径的智能垃圾处理方法，其特征在于：如有步骤5的情况，垃圾车及时将时间地点垃圾装载量等信息传回数据平台，平台根据步骤4制定车辆对接方案，并重新进行迭代，更新最优解；垃圾车执行新的清理计划。

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