도시 고형 폐기물 수거 및 운송 시스템의 수학적 모델 분석
어린이 환환, 손욱, 조 재능
"동제대 환경과학 공학대학, 상하이 200092"
도시 생활 쓰레기 생산량의 세 가지 예측 방법, 즉 단일 지수 평활법, 선형 회귀 분석 및 회색 시스템 모델 분석 방법을 간략하게 설명합니다.
방법 및 물류 배송 시스템 운송 차량의 최적화된 일정을 참조하여 쓰레기 수거 최적화 모델을 구축합니다.
키워드: 가정 쓰레기; 수집 및 운송 시스템 시스템 모델
중국 도서관 분류 번호: X32 문헌 식별 번호: a 문자:1005-8206 (2009) 04-0043-03
도시 고형 폐기물 수거 및 운송 시스템의 수학적 모델에 관한 예비 분석
어린이 환환, 손욱, 조 재능
"동제대 환경과학과, 상하이 200092"
다이제스트: 도시생활쓰레기 생산량을 예측하는 세 가지 방법, 즉 단일지수 평활법, 회귀법을 소개했다.
분석 방법 및 회색 시스템 모델 물류 및 유통에 기반한 운송 차량의 최적 스케줄링
시스템, 쓰레기 수거 및 운송 최적화 모델이 수립되었습니다.
키워드: 가정 쓰레기; 수집 및 운송 시스템 모형
접수일: 2009 년 2 월 -0 1
도시 쓰레기 수거와 운송은 쓰레기를 근원에서 장소로 운송하는 것이다.
처분장의 전 과정 운영은 3 단계, 즉 ① 수집으로 구성된다.
수집-소스에서 공용 스토리지 컨테이너까지 쓰레기를 수집하는 과정; ②
청운-청운 차량이 일정한 노선을 따라 저장용기 안의 쓰레기를 운반해 가는 것을 가리킨다.
쓰레기를 쓰레기 운송소로 옮기는 과정 (경우에 따라
, 픽업 트럭은 처리 현장으로 쓰레기를 직접 운송 할 수 있습니다); ③
환적-환적소에서 쓰레기를 대용량 환적차에 싣는 것을 말한다.
장거리 운송을 처리 및 폐기 장소로 하다. 이전 1 단계에서는 쓰레기를 처리해야 합니다.
쓰레기의 출처 분포, 수량 및 성분을 조사하다.
그리고 예측; 마지막 두 단계에서는 정리 및 운송을 위해 최적화 기술을 사용해야 합니다.
노선과 중계소 쓰레기 집산운송을 최적화하다.
1 도시 고형 폐기물 생산 예측 방법
도시 고형 폐기물 수거 및 운송 모드는 가정 쓰레기를위한 것입니다.
쓰레기 생산량을 정확하게 예측하는 경우, 왜냐하면 디자인은
수거 및 운송 방식은 현재의 쓰레기 생산 수요를 충족시켜야 할 뿐만 아니라
앞으로 몇 년 동안의 변화에 대처할 수 있어야 한다. 현재, 국내
일반적으로 사용되는 수학 통계 방법은 단일 지수 평활법입니다.
선형 회귀 분석, 회색 시스템 모델 분석
1..1단일 지수 평활법
Yt+1= axt+(1-a) yt. (1)
여기서 t 는 시간입니다. A 는 지수 평활 계수이며 범위는 0~
1; Xt 가 t 일 때 쓰레기 출력의 실제 관찰; Yt 가 t 인 경우
쓰레기 생산량의 예측치 Yt+ 1 이 t+ 1 일 때 생성되는 쓰레기의 양은 다음과 같습니다
예측 값입니다.
1.2 선형 회귀 분석 방법
Y = A0+a1x1+a2x2+...+amxm. (2)
여기서 y 는 쓰레기의 예상 생산이다. 쓰레기가 Xi 에 미치는 영향
다중 계수 (I = 1, 2, ..., m); Ai 는 회귀선입니다.
숫자 (I = 1, 2, ..., m).
쓰레기 생산에 영향을 미치는 요인으로는 인구,
임금 수입, 소비 수준, 생활습관, 연료 구조 등.
많은 요소의 경우 변수 클러스터링 방법을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다
행선처리. 소개에 따르면, 데이터 처리 후, 다중 회귀 점수
분석 방법의 많은 변수는 변수화 및 처리된 후 "공감" 에 속합니다.
실제 조작 후 단항 회귀의' 인구모형' 에 해당한다.
예측 방법 [1].
1.3 회색 시스템 모델 분석 방법
회색 시스템 모델 (GM) 에는 모델의 가변 치수 M 이 포함되어 있습니다.
그리고 차수 n 은 GM (n, m) 으로 표시됩니다. 가정 쓰레기 생산에서
GM( 1, 1) 모델은 예측에 널리 사용됩니다. 원작을 연구함으로써
시계열 데이터가 누적되면 데이터가 밝아집니다
명백한 지수 법칙, 진일보한 분석은 쓰레기가 될 수 있다.
생산량 예측.
실제 응용 프로그램에서는 회색 시스템 모델 예측 방법이 생성됩니다.
양의 오차는 있지만 선형 회귀 분석의 예측 결과는 작습니다.
따라서 두 가지 예측 방법의 특징을 결합하여 두 가지 예측 방법을 사용할 수 있습니다.
측정값의 가중 평균은 가비지 생산량의 권장 값 [2] 으로 사용됩니다.
2 쓰레기 수거 경로 최적화
쓰레기 물류는 "고도로 분산된 원천, 장소" 입니다
생산량과 품질의 고도로 집중되고 계절적인 변화가 특징이다.
"역 물류" 시스템은 분산에서 집중으로의 과정입니다. 생활
물자 공급의' 전방 물류' 는 화물이 집중에서 분산에 이르는 과정이다.
두 종류의 물류는 비록 성과는 다르지만, 본질적으로도 관련이 있다.
부서. 위생 작업에서 선진적인 가정 쓰레기 물류 관리를 채택하다
환경건강공사
환경 위생 공사
17 볼륨 4 호
2009 년 8 월
볼륨 17 제 4 호
지난 2009 년 8 월 43 일
환경위생공사권 17
기술은 효율성을 효과적으로 향상시키고 비용을 절감 할 수 있습니다. 너무 쓰레기야
피카 차량의 선택과 노선 최적화는 물류 배송 체계를 참고할 수 있다.
운송 차량의 최적 스케줄링.
차량 스케줄링 문제는 일반적으로 다음과 같이 정의됩니다. 일련의 납품 지점의 경우/
수신 지점에서 적절한 주행 경로를 조직하여 차량이 질서 있게 통과하게 하다.
그들이 일정한 제약을 충족한 후 (예: 상품에 대한 수요,
납품량, 납품시간, 차량 용량 제한, 마일리지
제한, 시공제한 등. ), 목표 달성 (예: 도로)
가장 짧은 거리, 가장 낮은 비용, 가장 적은 시간, 가장 좋은 차량 이용.
잠깐만) [3].
물류의 차량 스케줄링 문제 [4] 에 따라 쓰레기 제거 문제가 수립됐다.
운송의 기본 모델.
쓰레기 이송 스테이션을 0 으로 표시하십시오. N 개의 선택점이 있습니다.
1, 2, ..., n 이 기호를 사용하지 마십시오. 정리 임무를 완수하는 데 필요한 차량
차량 수는 m 이고 각 차량의 운반 품질은 c 입니다. 결제점당
생성된 쓰레기의 양은 GI (I = 1, 2, ..., N) 입니다. 중계소와
각 출하 점에 있는 두 점 사이의 운송 거리는 dij (i =
0, 1, 2, ..., n; J = 0, 1, 2, ..., n); 순서
K 차의 주행 경로는 K 번째 하위 경로라고 하며, 방해받지 않는 도로를 포함한다.
전송 포인트 수는 NK 이고 Pk 는 k 번째 하위 경로에서 NK 지우기를 나타냅니다.
전송 지점 모음, 요소 Pki
(i= 1, 2, ... ，
Nk) 는 k 번째 하위 경로에서 순서가 I 인 선택점을 나타냅니다. Pk0,
Pknk+ 1
모두 중계소, 즉 Pk0=Pknk+ 1=0 을 나타냅니다.
Minz=
M
K =1∝
Ni+ 1
I =1σ dpki-1PKI
, 1≤nk≤n, k = 1, 2,
..., m; (3)
M
K =1σ NK = n; (4)
(닉과 동일) 목
I =1σgpk ≤ c, Pk= {Pki |i= 1, 2, ... NK}, k =/kloc-
..., m; (5)
Pk1∩ pk2 = φ; K 1≠k2 k 1= 1, 2, ..., m; K2=
1, 2, ..., m .(6)
일반적인 차량 최적화 스케줄링 문제가 조합 최적화에 속한다는 것을 증명했다.
휴리스틱 알고리즘은 일반적으로 화학 분야의 NP 난문제를 해결하는 데 사용됩니다.
선해. Eug mi nio de Oliveira sim onetto 등을 예로 들 수 있습니다.
휴리스틱 알고리즘, 경매 알고리즘 및 동적 처벌 방법을 사용하여 해결
브라질 알레그리항 24 대의 피카 파견 문제를 토론했다. 응당
문제는 1 차고를 포함한다. 본 시의 60 t 쓰레기 수거와 같다.
, 8 개의 쓰레기 분류 야드의 최소 요구 사항 충족 [5]. 안제이
Jaszkiewicz 등은 거리 유지 재편성 산자를 위한 유전 국부 검색 알고리즘을 사용했다.
이 방법은 1 고폐관리회사가 3 만 개의 쓰레기를 치우는 문제를 해결했다.
쓰레기 컨테이너의 차량 운송. 이 문제에는 1 차고, 2 가 포함됩니다
쓰레기 매립지.
최적화 문제는 가장 짧은 총경로뿐만 아니라 실현도 필요하다
경제 환경 사회 3 승. 위송 등은 고리가 될 수 있다고 제안했다.
환경 및 사회적 요인에 대한 정보가 최적화 모델, 즉 현실에 추가됩니다
경로의 길이는 가중치가 적용됩니다. 종합 경로 길이 공식을 얻었다.
[7] 의 경우:
C=α 1α2α3Cs .(7)
여기서 c 는 통합 경로 길이, km 입니다. Cs 는 실제 도로입니다.
라인 길이, km; α 1 소음에 대한 가중치 영향; α2 는 대기의 영향이다.
무게; α3 은 교통 상황의 가중치입니다.
3 환승역 설정
쓰레기 중계소를 설립하면 인력과 물력을 더욱 효율적으로 활용할 수 있다.
힘, 쓰레기차의 효과를 충분히 발휘하여 적재 품질을 확보하다.
대형 쓰레기 트럭은 경제적으로 장거리 운송이 가능합니다.
쓰레기 수거와 운송의 총 비용을 줄일 수 있습니다. 그래서, 일반적으로,
환승 거리가 특정 임계값을 초과하면 환승역을 설치해야 한다.
현재 다목표 평가 모델 [8] 과 정수 계획 모델 [9] 이 널리 사용되고 있습니다.
환승역 선택의 결정에 광범위하게 적용된다.
4 운송 최적화
도시 쓰레기 운송 최적화는 주로 다음을 포함한 운송 문제입니다
다른 처분 방법에 따른 처분 능력, 환적소 대 no
폐기 장소의 운송 경로와 거리에 따라 각 환적소의 진로를 확정하다.
다른 처리장에서 분배되고 운송되는 쓰레기의 양.
M 개의 환적소 A 1, A2, ... 가 있는 경우 각각 생성됩니다
원시 쓰레기의 양은 a 1, a2, ..., am 입니다. 또 다른 쓰레기 처리장치.
N 점, 각각 B 1, B2, ..., Bn, 처분 허용.
수량은 각각 b 1, B2, ..., bn 입니다. Ai 에서 베이징까지의 운송 거리
(운송 능력을 반영하는 경제) 는 cij 로, 생산량과 처분량과 같다.
균형 잡힌 상황에서
M
I =1σ ai =
N
J =1σ bj, 가장 경제적 인 (운송 거리
최저) 운송 프로그램 [10].
수학적 모델: Ai 에서 Bj 까지의 출하량이 Xiji 인 경우
푸젠어
M
I =1∝
N
J =1σ cijxij. (8)
N
J =1* xij = ai,
M
I = 1 * xij = bj, xij≥0, (I =1,2 ...
M; J= 1, 2, ..., n) .. (9)
5 끝말
양적 모델을 의사 결정에 도입하면 의사 결정의 질을 향상시킬 수 있습니다.
수량과 수준은 도시 고형 폐기물의 수거 및 운송 시스템에 주의해야 한다
계획 설계에는 서로 연결되고 제약되는 많은 요소들이 관련되어 있다.
경제적, 환경적, 사회적 측면을 포괄합니다. 그래서, 이 (가)
모델링할 때는 여러 가지 요소를 종합적으로 고려하여, 반복적인 비교와
트레이드 오프, 결국 최고의 가정 쓰레기 얻기 (48 페이지 계속)
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환경위생공사권 17
수집 및 운송 수단.
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연구。
퍼지 연산의 경우 표 2 와 같이 가중치를 정규화해야 합니다.
3.3 종합 평가 결과
종합평가는 R 과 A 의 모호한 합성연산을 통해 얻을 수 있다.
가격 결과.
슬러지 샘플1:A R = (0.022,0. 033, 0.945);
슬러지 시료 2 의 가치: r 은 달성 할 수 없다.
쓰레기 샘플 3: a r = (0. 747,0.253,0,0) 。
평가 결과 슬러지 퇴비 샘플 1' 분해됨' 이 나타났다
등급 멤버십은 0 입니다. 022, 그리고 학년은' 잘 분해되었다' 는 소속이다.
0, "기본 성숙" 수준은 0 에 속합니다. 033, "썩지 않음"
요리' 급 예속도는 0 이다. 945. 최대 회원 등급에 따라,
음, 퇴비 샘플 등급은 "미성숙" 입니다. 슬러지 퇴비 샘플 2
최초의 C/N (7. 13) 퇴비가 끝날 때의 수준보다 낮다.
C/N (16), a 값 r 이 충족되지 않아 오염이 발생했음을 나타냅니다
이 방법은 슬러지 퇴비의 초기 탄소-질소 비율이 최종 탄소-질소 비율보다 작거나 같은 경우 적용되지 않습니다. 쓰레기 더미
비료 샘플 3 은 최대 예속 원칙에 따라 평가한다.
학년이 "분해" 되었다. 평가 결과는 실제와 일치한다.
4 결론 및 전망
고온 호기성 퇴비에서 적절한 슬러지 (초기 탄소-질소 비율
퇴비와 생활 쓰레기 퇴비의 성숙도 ≤ c/n.
퇴비 고온 기간, ηC/N,
NH3-N/NO3-N, GI 및 NH3-N (ηNH3-N) 의 분해율
) 5
퍼지 수학 종합 방법에 의한 퇴비의 품질 평가
종합 평가관. 많은 퇴비 재료 중에서 본 연구는
퍼지 수학 모델은 오염 (초기 탄소-질소 비율 ≤ 최종 탄소-질소 비율) 에만 적용됩니다.
슬러지 및 생활 쓰레기 퇴비의 성숙도 평가, 기타 퇴비
이 자료는 성숙도 지수를 더 잘 최적화하기 위해 추가 검증이 필요합니다.
매개 변수, 보편적인 적용성을 높여 퇴비의 성숙도를 높이다
평가 체계.
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