CN115271190B - 一种垃圾集中回收点布设方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种垃圾集中回收点布设方法和装置。所述方法将目标区域划分为多个子区域,并在每个子区域设置备选回收点位,使得车辆只需行驶至备选集中点位便可收运整个子区域的垃圾,减少收运车辆行驶里程,有利于节约垃圾收运成本和时间。并根据集中回收点位规划车辆行驶路线,结合每个子区域内的垃圾桶点位和垃圾量,计算得到人工将垃圾桶点位的垃圾运送至备选集中点位的人工成本,进而得到垃圾收运的总成本。再对目标城市区域重新划分,重新计算垃圾收运的总成本,经多次计算后,可以得到多种方案,在多种方案中选取垃圾收运的总成本最小的方案,并确定对应该方案的备选集中点位为集中回收点位,为垃圾集中回收点的布设提供一种较佳方案。
Description
技术领域
本申请涉及垃圾回收技术领域,并且更具体地,涉及一种垃圾集中回收点布设方法和装置。
背景技术
近年来我国经济飞速发展,人口的增长和城市化进程的加快导致城市生活垃圾这一城市生活方式的主要副产品的增长速度加快,数量显著增加。当前的城市垃圾转运作业模式大多是“公交化直运”模式,即在城市中设立一定数量的垃圾收集点,居民将生产生活垃圾定点投放至集中收集点,垃圾收运车每天在固定的时间段将集中收集点的垃圾收集运送至转运站等处理设施。
针对上述中的相关技术,发明人认为具有进一步优化的空间。
发明内容
根据本申请的实施例,提供了一种垃圾集中回收点布设方法和装置。
在本申请的第一方面,提供了一种垃圾集中回收点布设方法。该方法包括:
步骤S100:依据从参数备选库中调取的输入参数和预设的划分规则,将目标区域划分为多个子区域,所述参数备选库中存储有多个数值不同的输入参数;
步骤S200:获取位于每个所述子区域范围内的垃圾桶点位和每个垃圾桶点位的垃圾量,并依据预设回收点计算模型确定每个所述子区域的备选集中点位和每个备选集中点位的垃圾量;
步骤S300:根据所述备选集中点位、备选集中点位的垃圾量和预设的车辆路线规划模型,确定回收车辆的行驶路线和行驶里程;
步骤S400:根据所述垃圾桶点位和所述备选集中点位,确定每个子区域的垃圾运送里程;
步骤S500:执行步骤S100-步骤S400,直至遍历所述参数备选库中的输入参数,以获取对应每一输入参数的行驶里程和垃圾总运送里程;
步骤S600:根据所述行驶里程、预设的单位车辆成本、垃圾总运送里程、预设的单位人工成本以及成本计算规则,确定对应每一输入参数的总成本;
步骤S700:筛选出多个总成本中的最小成本,并确定对应所述最小成本的每个备选集中点位为集中回收点位。
可选的,所述划分规则包括:
根据输入参数,将目标区域划分为多个正方形的子区域,所述子区域的边长为所述输入参数。
可选的,所述回收点计算模型包括:
步骤S210:根据每个子区域范围内的垃圾桶点位和垃圾桶点位的垃圾量确定每个子区域的理想点位,所述理想点位被配置为:在每个子区域范围内,各个垃圾桶点位的垃圾量与垃圾桶点位到理想点位的距离的乘积之和最小;
步骤S220:在每个子区域范围内,筛选多个垃圾桶点位中与所述理想点位距离最小的垃圾桶点位为备选集中点位;
步骤S230:在每个子区域范围内,依据全部垃圾桶点位的垃圾量之和得到备选集中点位的垃圾量。
可选的,所述车辆路线规划模型包括:
步骤S310:将多个所述备选集中点位分别与预设的出发点和预设的终止点连接得到多条初始路线,多条初始路线按照预设的排列顺序集合而成第一初始集;
步骤S320:将多个所述备选集中点位采用两两连接的方式得到多个垃圾点对,将多个所述垃圾点对按照垃圾点对之间的距离值由小至大进行排序得到第二初始集;
步骤S330:根据所述第一初始集、第二初始集、备选集中点位的垃圾量、以及预设的路线生成规则得到多条确认路线,并将满足预设条件的确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;
步骤S340:计算第一初始集中包含的每一条初始路线的总垃圾量,将总垃圾量最大的一条初始路线标记为目标路线并输出;
步骤S350:剔除所述目标路线途径的备选集中点位,并执行步骤S310-步骤S340,直至全部备选集中点位被规划进目标路线:
步骤S360:根据多条目标路线确定回收车辆的行驶路线和行驶里程。
可选的,所述路线生成规则包括:
步骤S331:调取第二初始集中排序第一的备选集中点位对并标记为新增路线;
步骤S332:在第一初始集中调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线;
步骤S333:根据预设的合并规则合并初始路线和新增路线得到确认路线;
步骤S334:判断确认路线是否满足预设条件:车辆通过确认路线所消耗的时间位于预设的车辆收运区间内且确认路线中包含的备选集中点位的总垃圾量未超出预设的满载量;
步骤S335:若是,则将确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;
步骤S336:若否,则将调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线返回第一初始集中;
步骤S337:按照第二初始集中的剩余备选集中点位对的排序依次调取备选集中点位对,重复步骤S331至步骤S337;
步骤S338:判断是否遍历第二初始集中的全部备选集中点位对;
步骤S339:若是,跳出步骤S330。
可选的,所述步骤S400包括:
步骤S410:在每个子区域范围内,根据各个垃圾桶点位与备选集中点位之间的距离确定对应每个垃圾桶点位的里程基数;
步骤S420:根据每个垃圾桶点位的垃圾量为对应所述垃圾桶点位的里程基数配置权重;
步骤S430:根据与垃圾桶点位对应的里程基数以及与里程基数对应的权重之积确定单个运送里程;
步骤S440:根据每个子区域范围内的全部单个运送里程之和确定每个子区域的垃圾运送里程,根据全部子区域的垃圾运送里程之和确定垃圾总运送里程。
可选的,所述成本计算规则包括:
总成本=行驶里程×单位车辆成本+垃圾总运送里程×单位人工成本。
由以上方案可知,本申请能够将目标城市区域划分为多个子区域,并在每个子区域设置备选回收点位,使得车辆只需行驶至备选集中点位便可收运整个子区域的垃圾,减少了收运车辆行驶里程和停车次数,有利于节约垃圾收运成本和时间。并且根据集中回收点位规划车辆行驶路线,再结合每个子区域内的垃圾桶点位和垃圾量,计算得到人工将垃圾桶点位的垃圾运送至备选集中点位的人工成本,进而得到垃圾收运的总成本。再对目标城市区域重新划分,改变备选集中点位的数量和位置,再重新计算垃圾收运的总成本,经多次计算后,便可以得到多种方案,在多种方案中选取垃圾收运的总成本最小的方案,并确定对应该方案的备选集中点位为集中回收点位,以为垃圾集中回收点的布设提供一种较佳方案。
在本申请的第二方面,提供了一种垃圾集中回收点布设装置。该装置包括:
划分模块,用于依据从参数备选库中调取的输入参数和预设的划分规则,将目标区域划分为多个子区域,所述参数备选库中存储有多个数值不同的输入参数;
第一计算模块,用于获取位于每个所述子区域范围内的垃圾桶点位和每个垃圾桶点位的垃圾量,并依据预设回收点计算模型确定每个所述子区域的备选集中点位和每个备选集中点位的垃圾量;
第二计算模块,用于根据所述备选集中点位、备选集中点位的垃圾量和预设的车辆路线规划模型,确定回收车辆的行驶路线和行驶里程;
第三计算模块,用于根据所述垃圾桶点位和所述备选集中点位,确定每个子区域的垃圾运送里程;
循环模块,用于执行步骤S100-步骤S400,直至遍历所述参数备选库中的输入参数,以获取对应每一输入参数的行驶里程和垃圾运送里程;
第四计算模块,用于根据所述行驶里程、预设的单位车辆成本、垃圾运送里程、预设的单位人工成本以及成本计算规则,确定对应每一输入参数的总成本;
筛选模块,用于筛选出多个总成本中的最小成本,并确定对应所述最小成本的每个备选集中点位为集中回收点位。
在本申请的第三方面,提供了一种电子设备。该电子设备包括:存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
在本申请的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如根据本申请的第一方面的方法。
应当理解,发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本申请的实施例的关键或重要特征,亦非用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明,本申请各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素,其中:
图1示出了本申请的实施例一种垃圾集中回收点布设方法的流程图;
图2示出了本申请的实施例中目标路线规划的一个具体示例图;
图3为图2的展示图;
图4示出了本申请的实施例的一种垃圾集中回收点布设装置的方框图;
图5示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例,都属于本申请保护的范围。
当前城市的垃圾收集、转运多采用“公交化直运”模式,即在城市中设置一定数量的垃圾桶,居民将生产生活产垃圾定点投放至垃圾桶,垃圾收运车每天在固定的时间段将垃圾桶的垃圾收集运送至转运站、回收站等垃圾处理机构。但由于城市失去垃圾桶点位较为密集,对于收运车辆来说,司机需要频繁停车和发车,这样会造成一些不必要的作业里程和作业时间。
本申请中,将城市区域划分为多个子区域,并在不改变居民将生活垃圾投放至垃圾桶点位的基础上,在每个子区域设置集中回收点位,工作人员在每天的规定时间段将垃圾桶点位内的垃圾运送至集中回收点位,再由收运车辆到集中回收点位将垃圾回收至转运站。这种方式虽然增加了工作人员的人工成本,但是更大程度地减少了收运车辆的行驶里程、停车次数和收运时间。由于集中回收点的布设位置直接影响垃圾收运的人工成本的车辆成本,因此,提供一种较佳的垃圾回收点布设方法十分重要。
本申请提供一种垃圾回收点布设方法,首先将城市区域划分为多个子区域,并且通过回收点计算模型为每个子区域配置一个集中回收点,再根据集中回收点位的位置计算收运车辆的成本和工作人员转运车辆的成本之和。再重新划分区域,计算总成本,如此循环往复,得到多个总成本,在多个总成本中筛选得到最小的总成本,并以最小的总成本对应的集中回收点位为确定选取的集中回收点位。以此方式,可以降低垃圾回收的成本。
参照图1,本申请提供了一种垃圾回收点布设方法,可以由电子设备执行,包括:步骤S100:依据从参数备选库中调取的输入参数和预设的划分规则,将目标区域划分为多个子区域,所述参数备选库中存储有多个数值不同的输入参数。
其中,输入参数可以是通过人机交互模块输入至参数备选库中的,输入参数的大小和数量可以是技术人员依据实际情况设定的。
在本申请实施例中,划分规则可以是在确定目标区域后,将目标区域划分为多个正方形的子区域,正方形子区域的边长可以是依据输入参数设置的,输入参数可以是正方形子区域的边长,当然,输入参数也可以是正方形子区域的面积,或者依据其他的对应方式,在此不做限定。
在另一些实施例中,划分规则也可以是将目标区域划分为多边形子区域,只要是保障每个子区域的形状、大小是一致的即可,在此不做限定。
需要说明的是,在对目标区域进行划分时,靠近目标区域的边缘位置可能存在无法构成完整的子区域的残余区域,对此,可以将残余区域近似看做是完整的子区域,也可以将残余区域划分至相邻的子区域。
在对目标区域划分完成后,为了在每个子区域内选取最低人工运送成本的集中回收点,执行步骤S200。
步骤S200:获取位于每个所述子区域范围内的垃圾桶点位和每个垃圾桶点位的垃圾量,并依据预设回收点计算模型确定每个所述子区域的备选集中点位和每个备选集中点位的垃圾量。
由于在相同的距离下,垃圾桶点位的垃圾量越大,其运送成本越高,因此,本申请采用了为垃圾桶点位到集中回收点的距离配置权重的方法,具体的回收点计算模型如下:步骤S210:根据每个子区域范围内的垃圾桶点位和垃圾桶点位的垃圾量确定每个子区域的理想点位,所述理想点位被配置为:在每个子区域范围内,各个垃圾桶点位的垃圾量与垃圾桶点位到理想点位的距离的乘积之和最小;
其中,对于任一个子区域,确定其理想点位的方法可以是:
将子区域内所有垃圾桶点位组成集合V,对于集合V内的每个垃圾桶点位i,垃圾桶点位坐标(xi,yi)和垃圾量di均可以通过历史记录获取得到,点位坐标(x,y)和垃圾量d均己知,设要寻找的理想点位的坐标为(x,y),则目标任务为找到坐标(x*,y*)使得目标函数f(x,y)最小,目标函数的数学表达形式如式(4-1)所示:
由于函数(4-1)是凸函数,最小化函数值的点(X*,Y*)对应于驻点,应满足式(4-2)和(4-3):
将目标函数代入并化简,可以得到式(4-4)和(4-5):
由于式(4-4)和(4-5)是非线性的,x*和y*为闭式解,无法用严格的数学解析解的形式表示,因此可以使用启发式算法来逼近精确解。针对此问题,可以利用Weiszfeld提出的一种求中位中心的启发式算法来求解,其具体的算法流程为:
1.设置容许参数ε,令迭代系数h=0,将x(h)和y(h)设置为重心坐标,表达式如式(4-6)和(4-7)所示:
初始目标函数如式(4-8)所示:
(2)令h=h+1,且
(3)若f(x(h-1),y(h-1))-f(x(h),y(h))≤ε (4-12)
则算法终止,x(h)和y(h)代表最优解x*和y*的一个好的近似,即理想点位;否则,返回第2步。
由于计算得到的理想点位的位置可能是在城市的不可到达的位置,为了避免这种情况,执行步骤S202。
步骤S220:在每个子区域范围内,筛选多个垃圾桶点位中与所述理想点位距离最小的垃圾桶点位为备选集中点位。
具体的,可以是
1.对于所有i∈V,计算
3.令o=argminzi,xo和yo即为备选集中点位。
以此方式,不仅避免了所求得的备选集中点位在不可到达的位置,同时也无需在地图内重新设置备选集中点位,为后续规划车辆路线提供了方便。
步骤S230:在每个子区域范围内,依据全部垃圾桶点位的垃圾量之和得到备选集中点位的垃圾量。
其中,计算得到备选集中点位的垃圾量,可以在后续规划路线时,结合车辆的装载量阈值,对行驶路线做出进一步限定,具体的行驶路线规划如下。
步骤S300:根据所述备选集中点位、备选集中点位的垃圾量和预设的车辆路线规划模型,确定回收车辆的行驶路线和行驶里程。
具体的,车辆路线规划模型包括:
步骤S310:将多个所述备选集中点位分别与预设的出发点和预设的终止点连接得到多条初始路线,多条初始路线按照预设的排列顺序集合而成第一初始集。
出发点为车辆停车场,即车辆停放的地方。终止点为转运站,即车辆卸载垃圾的地方,车辆完成所有清运任务后,再返回停车场。
得到出发点、终止点以及多个备选集中点位后,将每一备选集中点位分别与出发点和终止点连接,从而使得一个备选集中点位单独形成一条初始路线,而存在n个备选集中点位时得到n条初始路线。需要说明的是,n为任意正整数。
得到n条初始路线后,按照预设的排列顺序集合而成第一初始集。在一个具体的示例中,预设的排列顺序可以是按照初始路线的长度进行排列。在其他示例中,预设的排列顺序可以是以初始路线生成的时间顺序作为排列顺序。在实际应用过程中,具体采用哪一种的排列顺序在此不做限制。
步骤S320:将多个所述备选集中点位采用两两连接的方式得到多个备选集中点位对,将多个所述备选集中点位对按照备选集中点位对之间的距离值由小至大进行排序得到第二初始集。
简单来说,如果存在n个备选集中点位,则采用两两连接的方式将得到n(n-1)个备选集中点位对,再对n(n-1)个备选集中点位对进行排序。需要说明的是,在实际生活中任意两个备选集中点位之间存在以下两种情况:
第一种情况:连通两个备选集中点位的道路为单行道时,可能会造成端点上的备选集中点位相同而顺序相反的两对备选集中点位对的距离不相等,如备选集中点位a至备选集中点位b的距离与备选集中点位b至备选集中点位a的距离不相等,从而使得备选集中点位a至备选集中点位b的备选集中点位对A与备选集中点位b至备选集中点位a的备选集中点位对B在第二初始集中的排序不相同。
第二种情况:如果实际生活中两个备选集中点位之间为双行道或者即使为单行道,但是两条单行道的距离相等,则端点上的备选集中点位相同而顺序刚好相反的两对备选集中点位对距离相同。
针对上述第二种情况,在第二初始集的同一排序中:两端的备选集中点位相同而备选集中点位先后顺序相反的两个备选集中点位对,以距离出发点近的备选集中点位作为前端点的备选集中点位对排在以距离出发点远的备选集中点位作为前端点的备选集中点位对之前,且调取以距离出发点近的备选集中点位作为前端点的备选集中点位对后,不再调取以距离出发点远的备选集中点位作为前端点的备选集中点位对。上述的前端点为车辆先经过的备选集中点位。
得到第二初始集后将第二初始集传送至下一步骤。
步骤S330:根据所述第一初始集、第二初始集、备选集中点位的垃圾量、以及预设的路线生成规则得到多条目标路线;
其中,路线生成规则包括:
步骤S331:调取第二初始集中排序第一的备选集中点位对并标记为新增路线;
步骤S332:在第一初始集中调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线;
步骤S333:根据预设的合并规则合并初始路线和新增路线得到确认路线;
步骤S334:判断确认路线是否满足预设条件:车辆通过确认路线所消耗的时间位于预设的车辆收运区间内且确认路线中包含的备选集中点位的总垃圾量未超出预设的满载量;
步骤S335:若是,则将确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;
步骤S336:若否,则将调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线返回第一初始集中;
步骤S337:按照第二初始集中的剩余备选集中点位对的排序依次调取备选集中点位对,重复步骤S331至步骤S337;
步骤S338:判断是否遍历第二初始集中的全部备选集中点位对;
步骤S339:若是,跳出步骤S330。
简单来说,执行步骤S331至步骤S337为依次遍历第二初始集中的备选集中点位对的过程,在对第二初始集中的备选集中点位对进行遍历的过程中,逐渐生成目标路线。具体遍历过程为:
首先,调取第二初始集中排序第一的备选集中点位对并标记为新增路线,然后根据新增路线的两端包含的备选集中点位在第一初始集中调取所涉及的初始路线,即调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线;再然后,删除新增路线的前端点与终止点的连接线路和删除新增路线的后端点与出发点的连接线路,将剩下的初始路线和新增路线串联形成确认路线。最后判断确认路线是否满足上述两个预设条件,若是满足,则将确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;若是不满足,则放弃形成确认路线,并将调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线返回第一初始集中。上述后端点为车辆最后经过的垃圾点。
遍历第二初始集中排序第一的备选集中点位对后,再按照第二初始集中的剩余备选集中点位对的排序依次调取备选集中点位对,并重复上述步骤S331至步骤S337,直至将第二初始集中的备选集中点位对遍历完毕。需要说明的是,合并而成的确认路线不能成环,即确认路线的前端点与后端点不能连接,且位于确认路线中间段中的备选集中点位所涉及的备选集中点位对不再连接,所以当遇到确认路线的前端点与后端点的连接点对,且位于确认路线中间段中的备选集中点位所涉及的备选集中点位对时,直接跳过该备选集中点位对。上述位于确认路线中间段中的备选集中点位是指确认路线中除了前端点和后端点外的所有备选集中点位。
为了便于对步骤S331至步骤S337进行说明,举例如图2所示,该示例为两个备选集中点位之间为双行道或者即使为单行道,但是两条单行道的距离相等的目标区域,具体描述如下:将目标区域设置为一个二维坐标系,在该二维坐标系中存在出发点S(0,4.5)、终止点T(6,5)、备选集中点位a(3,3.5)、备选集中点位b(4,4.5)、备选集中点位c(4,3)、备选集中点位d(2.5,1)、备选集中点位e(4,0),二维坐标系中的每一个单位对应实际场景的100米。为了简洁,以下不再显示出发点S、终止点T、备选集中点位a、备选集中点位b、备选集中点位c、备选集中点位d、备选集中点位e的二维坐标,且分别将出发点S、终止点T、备选集中点位a、备选集中点位b、备选集中点位c、备选集中点位d、备选集中点位e用字母S、a、b、c、d、e、T表示。
首先,根据上述点位得到第一初始集[路线V、路线W、路线X、路线Y、路线Z]和第二初始集:
上述第一初始集中,a位于初始路线V中,初始路线V包括路线V1和线路V2。同样地,b位于初始路线W中,初始路线W包括路线W1和路线W2;c位于初始路线X中,初始路线X包括路线X1和路线X2;d位于初始路线Y中,初始路线Y包括路线Y1和路线Y2;e位于初始路线Z中,初始路线Z包括路线Z1和路线Z2。
然后;第一步:调取备选集中点位对a-b作为新增路线Ⅰ,在第一初始集中调取初始路线V和初始路线W,删掉路线V2和路线W1,得到确认路线为:路线V1+新增路线Ⅰ+路线W2。如果该确认路线满足上述两个预设条件,则将该确认路线返回第一初始集中并命名为初始路线U,路线U由路线U1和路线U2组成,在图3中用箭头标识了路线U1和路线U2。得到路线U后,由于a为路线U的前端点,而b为路线U的后端点,所以即使垃圾点对b-a与垃圾点对a-b同时位于第二初始集的同一排序中,但是由于先调取垃圾点对a-b,先调取垃圾点对a-b的原因在步骤S320中已经进行了说明,所以在此不再赘述,所以当调取垃圾点对b-a时,不会形成确认路线,而是继续调取第二初始集中排序第二的垃圾点对b-c。
第二步:调取备选集中点位对b-c作为新增路线Ⅱ,在第一初始集中调取初始路线U和初始路线X,删掉路线U2和路线X1,得到确认路线为:路线U1+新增路线Ⅱ+路线X2,如果该确认路线满足上述两个预设条件,则将该确认路线返回第一初始集中并命名为初始路线R。而与垃圾点对b-c位于同一排序中的垃圾点对c-b不生成确认路线。
第三步:调取备选集中点位对d-e作为新增路线III,在第一初始集中调取初始路线Y和初始路线Z,删掉路线Y2和路线Z1,得到确认路线为:路线Y1+新增路线III+路线Z2。如果该确认路线满足上述两个预设条件,则将该确认路线返回第一初始集中并命名为初始路线Q,调取垃圾点对e-d,但是不生成确认路线。上述生成的路线R和路线Q的组成以及展示方式类似与路线U的组成和在图3中的展示方式,因此,附图中不再对路线R和路线Q进行标记。
第四步:调取备选集中点位对d-c作为新增路线IV,在第一初始集中调取初始路线R和初始路线Q,删掉路R2和路线Q1,得到确认路线为:路线R1+新增路线IV+路线Q2。此时,如果该确认路线满足上述两个预设条件,则继续遍历剩下的备选集中点位对。当调取备选集中点位对a-c时,发现备选集中点位a为路线R1+新增路线IV+路线Q2得到的确认路线的前端点,而备选集中点位c位于路线R1+新增路线IV+路线Q2得到的确认路线的中间段,此时,不再对备选集中点位c所涉及的备选集中点位对进行合并,即无法通过备选集中点位对a-c对已生成的确认路线拓展新的备选集中点位,因此跳过备选集中点位对a-c的判定。当调取备选集中点位对c-e时,由于备选集中点位c位于路线R1+新增路线IV+路线Q2得到的确认路线的中间段,此时,不再对备选集中点位c所涉及的备选集中点位对进行合并。按照判定备选集中点位对a-c和c-e的方式判定剩余备选集中点位对,直至剩余备选集中点位对都被遍历为止。
进一步地,如果在遍历备选集中点位对d-c的过程中,发现路线R1+新增路线IV+路线Q2得到的确认路线不满足上述两个预设条件,则需要将调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线返回第一初始集中,即,将初始路线R和初始路线Q重新返回第一初始集中。
在实际的应用过程中,由于目标区域中包含的备选集中点位数量多,在不断合并初始路线得到确认路线,再将满足预设条件的确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线的重复操作下,使得第一初始集中得到满足上述两个预设条件的多条初始路线。
步骤S340:计算第一初始集中包含的每一条初始路线的总垃圾量,将总垃圾量最大的一条初始路线标记为目标路线并输出。
选择总垃圾量最大的一条初始路线作为目标路线是为了保障输出的目标路线为本次路线规划中垃圾收运效率为最高的一条路线,从而实现高效收运垃圾的目的。
进一步地,得到目标路线后,需要进行如下步骤:
步骤S341:计算车辆到达目标路线中包含的每一个备选集中点位的达到时间;
步骤S342:获取目标路线中包含的每一个备选集中点位的禁运时间窗;
步骤S343:判断车辆到达目标路线中包含的每一个备选集中点位的达到时间是否位于对应的禁运时间窗内;
步骤S344:若是,则根据预设的调换规则重新组合目标路线;
步骤S345:输出重新组合后的目标路线。
上述禁运时间窗与实际时间相关联,例如位于学校的垃圾站的允许收运时间为6:00-7:00,其他时间不允许进行垃圾收运,则禁运时间窗为7:00-22:00和00:00-6:00。所以,为了提高本申请的实用性,在输出目标路线时,需要考虑每一个备选集中点位的禁运时间窗问题。需要说明的是,备选集中点位的允许收运时间可能相同,也可以不相同,一般来说,每一城市的垃圾站允许收运时间一般位于早上,所以大多备选集中点位的禁运时间窗差别不会太大,因此,出现车辆达到时间位于禁运时间窗内的备选集中点位常位于目标路线的尾部。
为此,本申请针对于目标路线尾部的备选集中点位,可以采取以多换少和交叉交换邻域的方式替换位于禁运时间窗中的备选集中点位,即采用预设的调换规则重新组合目标路线。例如,目标路线中存在三个备选集中点位的达到时间位于禁运时间窗内,则在与该三个备选集中点位均相邻的区域寻找一个垃圾量同三个备选集中点位总量相近的备选集中点位,从而减少车辆的行驶距离,进而保障目标路线中包含的备选集中点位均满足禁运时间窗的限制条件。上述的示例还可以为:在与该三个备选集中点位均相邻的区域寻找一个垃圾量同任意两个备选集中点位总量相近的备选集中点位,由于交换后车辆的行驶的路径少了一个备选集中点位,而使得交换后的目标路线所包含的备选集中点位均满足禁运时间窗的限制,所以由邻域的一个备选集中点位替换目标路线中三个备选集中点位或者由邻域的一个备选集中点位替换目标路线中两个备选集中点位的情况均满足目标路线对于禁运时间窗的限制,此时,则以距离最短的路线标记为目标路线,以降低重新组合后的目标路线与初始得到的目标路线之间的距离差值,从而降低因重新组合后的目标路线距离变长而导致车辆通过重新组合后的目标路线所消耗的时间超出收运区间的情况发生,进而提高了本申请的实用性。
步骤S350:剔除所述目标路线途径的备选集中点位,并执行步骤S310-步骤S340,直至全部备选集中点位被规划进目标路线.
输出目标路线后,本申请将除目标路线所包含的备选集中点位外,还会将剩余的所有备选集中点位返回步骤S310,并重复步骤S310至步骤S340,直至将目标区域中的所有备选集中点位都纳入目标路线为止,从而便于车辆按照生成的多条目标路线完成目标区域的垃圾清运任务。
步骤S360:根据多条目标路线确定回收车辆的行驶路线和行驶里程。
多条目标路线共同构成最终的行驶路线,依据行驶路线便可以将多条行驶路线的里程做简单的相加处理,进而得到总的行驶里程。
综上所述,步骤S300能够根据目标区域中的作业信息,得到多条既满足位于收运区间内和总垃圾量未超出满载量,还能够根据禁运时间窗的限制而自动调整备选集中点位的目标路线,从而使得输出的目标路线不仅具备路线距离短且满载量也在同等条件下为最优的一个,进而使得派出的车辆依据目标路线执行垃圾收运时的效率得到有效提高。
需要说明的是,具体的行驶路线依据城市地图制定,行驶路线需是车辆行驶道路。
由于垃圾收运成本由收运车辆成本和在子区域内运送垃圾的人工成本共同构成的,在计算完成车辆行驶里程后,则需计算每个子区域内的垃圾运送里程。步骤S300与步骤S400的先后执行顺序不做限定。
步骤S400:根据所述垃圾桶点位和所述备选集中点位,确定每个子区域的垃圾运送里程。具体包括:
步骤S410:在每个子区域范围内,根据各个垃圾桶点位与备选集中点位之间的距离确定对应每个垃圾桶点位的里程基数。
步骤S420:根据每个垃圾桶点位的垃圾量为对应所述垃圾桶点位的里程基数配置权重。
由于垃圾量越大,单位运送里程的人工成本越大,为里程基数配置合理的权重,有利于更准确的计算人工成本,权重的大小可以是有技术人员依据垃圾量评估得到的。在一个具体的示例中,可以是设定垃圾运送人员单次可运送垃圾量,以垃圾桶点位的垃圾量除以单次可运送垃圾量,在计算结果存在余数是做进1操作,以最终计算结果作为对应该垃圾桶点位的权重。
步骤S430:根据与垃圾桶点位对应的里程基数以及与里程基数对应的权重之积确定单个运送里程。
步骤S440:根据每个子区域范围内的全部单个运送里程之和确定每个子区域的垃圾运送里程,根据全部子区域的垃圾运送里程之和确定垃圾总运送里程。
步骤S500:执行步骤S100-步骤S400,直至遍历所述参数备选库中的输入参数,以获取对应每一输入参数的车辆行驶里程和垃圾总运送里程。
由步骤S100可知,每个输入参数对应一种目标区域的划分结果,输入参数的不同,导致子区域的大小不同、集中回收点的数量不同,进而导致车辆行驶里程和垃圾总运送里程的变化,因此,计算多种划分结果下的车辆行驶里程和垃圾总运送里程,便于在多种划分结果下选取总成本最小的方案,计算总成本则需执行步骤S600。
步骤S600:根据所述行驶里程、预设的单位车辆成本、垃圾运送里程、预设的单位人工成本以及成本计算规则,确定对应每一输入参数的总成本。
具体的,成本计算规则包括:
总成本=行驶里程×单位车辆成本+垃圾总运送里程×单位人工成本。
步骤S700:筛选出多个总成本中的最小成本,并确定对应所述最小成本的每个备选集中点位为集中回收点位。
本申请公开的一种垃圾集中回收点布设方法,改变了传统的垃圾收运车到每个垃圾桶点位回收垃圾的方式,将城市区域划分为多个子区域,并在每个子区域设置备选集中点位,以此减少车辆行驶里程。针对每个子区域,在选取备选集中点位时,同时考虑到垃圾桶点位到备选集中点位的距离和对应垃圾桶点位的垃圾量,合理规划备选集中回收点位,并规划车辆行驶路线,最终确定垃圾收运的总成本。本申请还提供了针对城市区域的多种划分方式,并分别计算不同划分方式的垃圾收运总成本,选取最小成本的划分方式以及集中回收点的位置。为降低垃圾收运总成本提供便利的同时,改变了垃圾收运模式,提高垃圾收运效率。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于可选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
以上是关于方法实施例的介绍,以下通过装置实施例,对本申请所述方案进行进一步说明。
本申请还公开一种垃圾集中回收点布设装置,参照图4,该装置包括:
划分模块201,用于依据从参数备选库中调取的输入参数和预设的划分规则,将目标区域划分为多个子区域,所述参数备选库中存储有多个数值不同的输入参数;
第一计算模块202,用于获取位于每个所述子区域范围内的垃圾桶点位和每个垃圾桶点位的垃圾量,并依据预设回收点计算模型确定每个所述子区域的备选集中点位和每个备选集中点位的垃圾量;
第二计算模块203,用于根据所述备选集中点位、备选集中点位的垃圾量和预设的车辆路线规划模型,确定回收车辆的行驶路线和行驶里程;
第三计算模块204,用于根据所述垃圾桶点位和所述备选集中点位,确定每个子区域的垃圾运送里程;
循环模块205,用于执行步骤S100-步骤S400,直至遍历所述参数备选库中的输入参数,以获取对应每一输入参数的行驶里程和垃圾运送里程;
第四计算模块206,用于根据所述行驶里程、预设的单位车辆成本、垃圾运送里程、预设的单位人工成本以及成本计算规则,确定对应每一输入参数的总成本;
筛选模块207,用于筛选出多个总成本中的最小成本,并确定对应所述最小成本的每个备选集中点位为集中回收点位。
在一种可能的实施方式中,划分规则包括:
根据输入参数,将目标区域划分为多个正方形的子区域,所述子区域的边长为所述输入参数。
在一种可能的实施方式中,回收点计算模型包括:
步骤S210:根据每个子区域范围内的垃圾桶点位和垃圾桶点位的垃圾量确定每个子区域的理想点位,所述理想点位被配置为:在每个子区域范围内,各个垃圾桶点位的垃圾量与垃圾桶点位到理想点位的距离的乘积之和最小;
步骤S220:在每个子区域范围内,筛选多个垃圾桶点位中与所述理想点位距离最小的垃圾桶点位为备选集中点位;
步骤S230:在每个子区域范围内,依据全部垃圾桶点位的垃圾量之和得到备选集中点位的垃圾量。
在一种可能的实施方式中,车辆路线规划模型包括:
步骤S310:将多个所述备选集中点位分别与预设的出发点和预设的终止点连接得到多条初始路线,多条初始路线按照预设的排列顺序集合而成第一初始集;
步骤S320:将多个所述备选集中点位采用两两连接的方式得到多个垃圾点对,将多个所述垃圾点对按照垃圾点对之间的距离值由小至大进行排序得到第二初始集;
步骤S330:根据所述第一初始集、第二初始集、备选集中点位的垃圾量、以及预设的路线生成规则得到多条确认路线,并将满足预设条件的确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;
步骤S340:计算第一初始集中包含的每一条初始路线的总垃圾量,将总垃圾量最大的一条初始路线标记为目标路线并输出;
步骤S350:剔除所述目标路线途径的备选集中点位,并执行步骤S310-步骤S340,直至全部备选集中点位被规划进目标路线:
步骤S360:根据多条目标路线确定回收车辆的行驶路线和行驶里程。
在一种可能的实施方式中,路线生成规则包括:
步骤S331:调取第二初始集中排序第一的备选集中点位对并标记为新增路线;
步骤S332:在第一初始集中调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线;
步骤S333:根据预设的合并规则合并初始路线和新增路线得到确认路线;
步骤S334:判断确认路线是否满足预设条件:车辆通过确认路线所消耗的时间位于预设的车辆收运区间内且确认路线中包含的备选集中点位的总垃圾量未超出预设的满载量;
步骤S335:若是,则将确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;
步骤S336:若否,则将调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线返回第一初始集中;
步骤S337:按照第二初始集中的剩余备选集中点位对的排序依次调取备选集中点位对,重复步骤S331至步骤S337;
步骤S338:判断是否遍历第二初始集中的全部备选集中点位对;
步骤S339:若是,跳出步骤S330。
在一种可能的实施方式中,步骤S400包括:
步骤S410:在每个子区域范围内,根据各个垃圾桶点位与备选集中点位之间的距离确定对应每个垃圾桶点位的里程基数;
步骤S420:根据每个垃圾桶点位的垃圾量为对应所述垃圾桶点位的里程基数配置权重;
步骤S430:根据与垃圾桶点位对应的里程基数以及与里程基数对应的权重之积确定单个运送里程;
步骤S440:根据每个子区域范围内的全部单个运送里程之和确定每个子区域的垃圾运送里程,根据全部子区域的垃圾运送里程之和确定垃圾总运送里程。
在一种可能的实施方式中,成本计算规则包括:
总成本=行驶里程×单位车辆成本+垃圾总运送里程×单位人工成本。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,所述描述的模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图5示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的结构示意图。
参照图5,电子设备包括中央处理单元(CPU)301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中,还存储有系统300操作所需的各种程序和数据。CPU301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
以下部件连接至I/O接口305:包括键盘、鼠标等的输入部分306;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307;包括硬盘等的存储部分308;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器310上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。
特别地,根据本申请的实施例,上文参考流程图图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在机器可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时,执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是,本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括划分模块、第一计算模块和第二计算模块。其中,这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定,例如,划分模块还可以被描述为“用于依据从参数备选库中调取的输入参数和预设的划分规则,将目标区域划分为多个子区域的模块”。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中的。上述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,当上述前述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的一种垃圾集中回收点布设方法。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的申请范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (9)
1.一种垃圾集中回收点布设方法,其特征在于,包括:
步骤S100:依据从参数备选库中调取的输入参数和预设的划分规则,将目标区域划分为多个子区域,所述参数备选库中存储有多个数值不同的输入参数;
步骤S200:获取位于每个所述子区域范围内的垃圾桶点位和每个垃圾桶点位的垃圾量,并依据预设回收点计算模型确定每个所述子区域的备选集中点位和每个备选集中点位的垃圾量;
所述回收点计算模型包括:
步骤S210:根据每个子区域范围内的垃圾桶点位和垃圾桶点位的垃圾量确定每个子区域的理想点位,所述理想点位被配置为:在每个子区域范围内,各个垃圾桶点位的垃圾量与垃圾桶点位到理想点位的距离的乘积之和最小;
步骤S220:在每个子区域范围内,筛选多个垃圾桶点位中与所述理想点位距离最小的垃圾桶点位为备选集中点位;
步骤S230:在每个子区域范围内,依据全部垃圾桶点位的垃圾量之和得到备选集中点位的垃圾量;
步骤S300:根据所述备选集中点位、备选集中点位的垃圾量和预设的车辆路线规划模型,确定回收车辆的行驶路线和行驶里程;
步骤S400:根据所述垃圾桶点位和所述备选集中点位,确定每个子区域的垃圾运送里程;
步骤S500:执行步骤S100-步骤S400,直至遍历所述参数备选库中的输入参数,以获取对应每一输入参数的行驶里程和垃圾总运送里程;
步骤S600:根据所述行驶里程、预设的单位车辆成本、垃圾总运送里程、预设的单位人工成本以及成本计算规则,确定对应每一输入参数的总成本;
步骤S700:筛选出多个总成本中的最小成本,并确定对应所述最小成本的每个备选集中点位为集中回收点位。
2.根据权利要求1所述的一种垃圾集中回收点布设方法,其特征在于,所述划分规则包括:
根据输入参数,将目标区域划分为多个正方形的子区域,所述子区域的边长为所述输入参数。
3.根据权利要求1所述的一种垃圾集中回收点布设方法,其特征在于,所述车辆路线规划模型包括:
步骤S310:将多个所述备选集中点位分别与预设的出发点和预设的终止点连接得到多条初始路线,多条初始路线按照预设的排列顺序集合而成第一初始集;
步骤S320:将多个所述备选集中点位采用两两连接的方式得到多个垃圾点对,将多个所述垃圾点对按照垃圾点对之间的距离值由小至大进行排序得到第二初始集;
步骤S330:根据所述第一初始集、第二初始集、备选集中点位的垃圾量、以及预设的路线生成规则得到多条确认路线,并将满足预设条件的确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;
步骤S340:计算第一初始集中包含的每一条初始路线的总垃圾量,将总垃圾量最大的一条初始路线标记为目标路线并输出;
步骤S350:剔除所述目标路线途径的备选集中点位,并执行步骤S310-步骤S340,直至全部备选集中点位被规划进目标路线:
步骤S360:根据多条目标路线确定回收车辆的行驶路线和行驶里程。
4.根据权利要求3所述的一种垃圾集中回收点布设方法,其特征在于,所述路线生成规则包括:
步骤S331:调取第二初始集中排序第一的备选集中点位对并标记为新增路线;
步骤S332:在第一初始集中调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线;
步骤S333:根据预设的合并规则合并初始路线和新增路线得到确认路线;
步骤S334:判断确认路线是否满足预设条件:车辆通过确认路线所消耗的时间位于预设的车辆收运区间内且确认路线中包含的备选集中点位的总垃圾量未超出预设的满载量;
步骤S335:若是,则将确认路线返回第一初始集中成为新的初始路线;
步骤S336:若否,则将调取新增路线两端的备选集中点位所在的初始路线返回第一初始集中;
步骤S337:按照第二初始集中的剩余备选集中点位对的排序依次调取备选集中点位对,重复步骤S331至步骤S337;
步骤S338:判断是否遍历第二初始集中的全部备选集中点位对;
步骤S339:若是,跳出步骤S330。
5.根据权利要求1所述的一种垃圾集中回收点布设方法,其特征在于,所述步骤S400包括:
步骤S410:在每个子区域范围内,根据各个垃圾桶点位与备选集中点位之间的距离确定对应每个垃圾桶点位的里程基数;
步骤S420:根据每个垃圾桶点位的垃圾量为对应所述垃圾桶点位的里程基数配置权重;
步骤S430:根据与垃圾桶点位对应的里程基数以及与里程基数对应的权重之积确定单个运送里程;
步骤S440:根据每个子区域范围内的全部单个运送里程之和确定每个子区域的垃圾运送里程,根据全部子区域的垃圾运送里程之和确定垃圾总运送里程。
6.根据权利要求1所述的一种垃圾集中回收点布设方法,其特征在于,所述成本计算规则包括:
总成本=行驶里程×单位车辆成本+垃圾总运送里程×单位人工成本。
7.一种垃圾集中回收点布设装置,其特征在于,包括:
划分模块,用于依据从参数备选库中调取的输入参数和预设的划分规则,将目标区域划分为多个子区域,所述参数备选库中存储有多个数值不同的输入参数;
第一计算模块,用于获取位于每个所述子区域范围内的垃圾桶点位和每个垃圾桶点位的垃圾量,并依据预设回收点计算模型确定每个所述子区域的备选集中点位和每个备选集中点位的垃圾量;
所述回收点计算模型包括:
步骤S210:根据每个子区域范围内的垃圾桶点位和垃圾桶点位的垃圾量确定每个子区域的理想点位,所述理想点位被配置为:在每个子区域范围内,各个垃圾桶点位的垃圾量与垃圾桶点位到理想点位的距离的乘积之和最小;
步骤S220:在每个子区域范围内,筛选多个垃圾桶点位中与所述理想点位距离最小的垃圾桶点位为备选集中点位;
步骤S230:在每个子区域范围内,依据全部垃圾桶点位的垃圾量之和得到备选集中点位的垃圾量;
第二计算模块,用于根据所述备选集中点位、备选集中点位的垃圾量和预设的车辆路线规划模型,确定回收车辆的行驶路线和行驶里程;
第三计算模块,用于根据所述垃圾桶点位和所述备选集中点位,确定每个子区域的垃圾运送里程;
循环模块,用于执行步骤S100-步骤S400,直至遍历所述参数备选库中的输入参数,以获取对应每一输入参数的行驶里程和垃圾运送里程;
第四计算模块,用于根据所述行驶里程、预设的单位车辆成本、垃圾运送里程、预设的单位人工成本以及成本计算规则,确定对应每一输入参数的总成本;
筛选模块,用于筛选出多个总成本中的最小成本,并确定对应所述最小成本的每个备选集中点位为集中回收点位。
8.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~6中任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~6中任一项所述的方法。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110334874A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-15 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种智慧城市垃圾车行驶路线优化方法 |
CN113435637A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-24 | 广东史客郎环保科技有限公司 | 基于人工智能和cim的垃圾中转站选址评估方法及系统 |
CN113919678A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-11 | 上海建工四建集团有限公司 | 一种村庄垃圾投放点选址方法 |
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CN105956696A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-09-21 | 苏州市伏泰信息科技股份有限公司 | 垃圾收运管理系统及方法 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110334874A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-15 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种智慧城市垃圾车行驶路线优化方法 |
WO2022119052A1 (ko) * | 2019-12-05 | 2022-06-09 | 주식회사 누비랩 | 쓰레기 배출량 측정 및 수거 관리 서버, 방법 및 프로그램 |
CN113435637A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-24 | 广东史客郎环保科技有限公司 | 基于人工智能和cim的垃圾中转站选址评估方法及系统 |
CN113919678A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-11 | 上海建工四建集团有限公司 | 一种村庄垃圾投放点选址方法 |
CN114418503A (zh) * | 2022-01-21 | 2022-04-29 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 垃圾运输方法、装置、服务器及存储介质 |
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