【正文】 答卷編號（參賽學校填寫）：答卷編號（競賽組委會填寫）：論文題目： 組 別：本科生參賽隊員信息(必填)： 姓 名專業(yè)班級及學號聯(lián)系電話參賽隊員1參賽隊員2參賽隊員3 參賽學校：黑龍江八一農墾大學答卷編號（參賽學校填寫）：答卷編號（競賽組委會填寫）：評閱情況（學校評閱專家填寫）：學校評閱1.學校評閱2.學校評閱3. 評閱情況（聯(lián)賽評閱專家填寫）：聯(lián)賽評閱1.聯(lián)賽評閱2.聯(lián)賽評閱3.垃圾分類處理與清運方案設計摘要隨著環(huán)境保護日益被人們重視，垃圾分類化受到越來越多國家的重視。隨著國民經濟發(fā)展與城市化進程加快，我國大城市的垃圾分類化也已經提到日程上來。但是垃圾的運送處理成為了一個很難解決的問題，因此如何達到最佳經濟效益和環(huán)保效果，是我們此次研究的主要問題。問題一：廚余垃圾處理設備的分布設計。本問題我們首先采用最短距離聚類模型以及kMeans 聚類模型來確定大型廚余垃圾處理設備的數量。通過對兩種模型的分析比較，我們發(fā)現(xiàn)采用kMeans 聚類模型所得結果更為符合我們所要達到的效果，而且通過比較建設廚余垃圾處理設備的花費，發(fā)現(xiàn)使用3個大型廚余垃圾處理設備時能達到最佳經濟效益和環(huán)保效果。因此我們運用kMeans聚類模型進行距離聚類，將38個垃圾轉運站分成3塊。然后我們利用優(yōu)化模型，使用Matlab進行編程，求解廚余垃圾處理設備的位置分布。將三個大型廚余垃圾處理設備分別置于新圍公廁垃圾站，大沖公廁垃圾站及涌下村。通過計算建立設備的總花費為13500萬元。問題二：清運路線具體方案設計。我們通過建TSP模型來解決。對于焚燒垃圾和填埋垃圾清運路線的確定，我們首先運用kMeans聚類方法，將38個垃圾轉運站劃分為16塊，然后采用下山逐點搜索法，確定路線運輸路線。而對于廚余垃圾的運輸，我們在第一問題中所分得的3塊基礎上，再次利用kMeans聚類方法將每個塊分為5～6個塊，最后采用下山逐點搜索法確定出處于廚余垃圾的運輸路線,通過計算得出每天總的費用為5001元（不包括可回收垃圾、有害垃圾以及每個小區(qū)收集垃圾的運輸費用）。問題三：垃圾運轉站的重新分布設計和大、小型廚余垃圾處理設備的分布設計。對于此問題我們建立了kMeans聚類模型，中位點選址模型以及集合覆蓋模型。對于此模型，我們首先利用excel將深圳所有小區(qū)的數據按片區(qū)名稱分類匯總，并得出每個小區(qū)的總人數。然后篩選出人數超過2800人的小區(qū)及人數不足2800人但房間數超過80間的小區(qū)作作為分析研究的對象。再運用谷歌地球軟件測出篩選出來的小區(qū)的坐標。通過Matlab軟件中的pdist函數和squareform函數將其化為距離方陣，并通過kMeans方法將小區(qū)聚為38類。然后以每一類中的居民人數和距離作為選取轉運站位置的主要依據，用選址問題中的中位點選址方法確定垃圾運轉站的位置，最后根據所給的垃圾運轉站的轉運量進行局部調整而得出垃圾站點的位置分布。問題四：垃圾運轉站位置重新設計后清運路線具體方案設計。此問題的解決方案與解決問題二的方案相同。關鍵詞：中位點選址方法 Matlab 下山搜索法 集合覆蓋算法 kMeans聚類法30一、問題重述垃圾分類化收集與處理是有利于減少垃圾的產生，有益于環(huán)境保護，同時也有利于資源回收與再利用的城市綠色工程。我國大城市如北京、上海、重慶和深圳的垃圾分類化已經提到日程上來，并且都都取得了一定成果，但是許多問題仍然是垃圾分類化進程中需要深入研究的。在深圳，垃圾分為四類：櫥余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾。在垃圾分類收集與處理中，不同類的垃圾有不同的處理方式，所有垃圾將從小區(qū)運送到附近的轉運站，再運送到少數幾個垃圾處理中心。其中，廚余垃圾和可回收垃圾經過處理，回收和利用，能產生經濟效益。而有害垃圾和不可回收垃圾只有消耗處理費用，不產生經濟效益。我們此次研究主要是解決以下幾個問題：問題（一）：假定現(xiàn)有垃圾轉運站規(guī)模與位置不變條件下，給出大、小型設備（櫥余垃圾）的分布設計問題（二）：在目前的運輸裝備條件下給出清運路線的具體方案。以期達到最佳經濟效益和環(huán)保效果。問題（三）：假設轉運站允許重新設計，重新給出大、小型設備的分布設計。問題（四）：求出重新設計垃圾運轉站位置后清運路線的具體方案二、問題分析 廚余垃圾處理設備的分布設計根據題意我們首先要解決的問題是廚余垃圾處理設備的分布設計，對于此問題我們要考慮所用大、小型處于垃圾處理設備的數量，以及所選用的廚余垃圾處理設備的放置地點的選擇。我們首先計算大型設備和小型設備所需的臺數。由于大、小型設備的處理垃圾能力不同，而且大型設備的的處理能力遠遠大于小型設備，所以我們先考慮大型廚余垃圾處理設備的安置。通過計算，我們得出廚余垃圾總量大約460噸，而大型廚余設備處理能力為200噸。相對來說小型廚余垃圾處理設備比大型廚余垃圾處理設備成本高出許多，所以決定采用3臺大型廚余垃圾處理設備。我們考慮將38個垃圾站點分成三類，并分別建設大型廚余垃圾處理設備。為此，先運用模糊數學中的聚類分析方法，構造距離相似矩陣，將轉運站分為三類，每一類轉運站中布置一臺大型廚余設備。然后，確定設備的具體位置，這時可以考慮在每一個大型設備分區(qū)內，以運行成本最少為目標來確定位置。為此，我們用百度地圖搜索到了轉運站之間的最短距離，結合各轉運站的廚余垃圾量，以及距離和各轉運站的廚余垃圾量乘積之和為運行成本，求最小成本值。求出每一個大型設備分區(qū)內大型廚余垃圾處理設備的具體位置。具體算法可以采用退火算法、中位點算法等，因為數據少、計算精確我們選擇中位點算法求得具體位置。 清運路線具體方案的設計對于此問題我們建立了TSP模型解決。首先根據題意，針對焚燒和填埋垃圾的運輸，我們運用kMeans聚類方法，將38個垃圾轉運站劃分為16個塊，然后運用TSP模型，確定路線運輸路線。而對于廚余垃圾的運輸，我們在第一問題中所分得的3塊的基礎上，再次利用kMeans聚類方法將每個塊分為5～6個塊并運用TSP模型確定出廚余垃圾的運輸路線。 垃圾運轉站的重新分布設計和大、小型廚余垃圾處理設備的分布設計對于此問題我們建立了三個數學模型：kMeans聚類模型，中心位置選址模型和集合覆蓋模型。通過對問題的分析，我們首先要解決的是居民小區(qū)的數據。我們首先利用excel將深圳所有小區(qū)的數據按片區(qū)名稱分類匯總，并得出每個小區(qū)的總人數，然后通過人數和房間數對小區(qū)進行篩選作為分析研究的對象。再運用谷歌地球軟件測出篩選出來的小區(qū)的坐標，通過Matlab軟件中的pdist函數和squareform函數將其化為距離方陣，并通過kMeans聚類法將小區(qū)聚類。然后以每一類中的居民人數和距離作為選取轉運站位置的主要依據，用選址問題中的中位點選址方法確定垃圾運轉站的位置，最后根據所給的垃圾運轉站的轉運量進行局部調整而得出垃圾站點的位置分布。此問題與問題二方法相同。三、模型假設1．假設題目所給的數據真實可靠；2．假設百度地圖中測量的兩點間距離真實可靠；3．考慮到環(huán)保，假設廚余垃圾處理設備建在垃圾轉運站處；4．各垃圾點的垃圾必須當天及時清除完，不允許滯留；5．晚上22：00后不堵車；6．垃圾只在晚上運輸，每天各垃圾點的垃圾量基本相同，并且基本保證運完后，當天不會再有新的垃圾產生；7．每個垃圾點無論其中垃圾是否清理完全都需要10分鐘裝車時間；8．假設小區(qū)人數小于等于2800人在數據處理時忽略（雖然平均每個小區(qū)的人數在1400人左右，但人數分布比較集中，所以利用人數較集中的小區(qū)作為研究對象，將小區(qū)人數的下界定為2800人。）9．測小區(qū)坐標時不考慮海拔高度對距離的影響；10．假設小區(qū)間距離用其坐標之間的直線距離表示；11．假設垃圾的產生量與人數呈正比關系；12．不考慮小區(qū)人數的變動；13．廚余設備所安放的轉運點出廚余垃圾不需要運輸；14．，在每個站點運送時所走路程相等；。四、定義與符號說明：距離矩陣，元素（i,j ＝1，2，…，9）為垃圾轉運點至垃圾轉運點的最短路徑長度。：調整后的距離矩陣（t=1，2，…，3）。：各垃圾轉運點的載荷矩陣（以廚余垃圾的轉運量為載荷）。：每一個垃圾轉運點至其它各個垃圾轉的最短路徑長度的加權和。、：垃圾轉運站點。：第一區(qū)中第i個垃圾轉運站的廚余垃圾量（i=1，2，…，13）。：第二區(qū)中第i個垃圾轉運站的廚余垃圾量（i=1，2，…，12）。：第三區(qū)中第i個垃圾轉運站的廚余垃圾量（i=1，2，…，13）。：第一區(qū)中第i個垃圾轉運站到涌下村垃圾處理中心的距離（i=1，2，…，13）。：第二區(qū)中第i個垃圾轉運站到大沖公廁垃圾站垃圾處理中心的距離（i=1，2，…，12）。：第三區(qū)中第i個垃圾轉運站到新圍公廁垃圾站的距離（i=1，2，…，13）。：表示各個垃圾轉運站焚燒垃圾量（i=1，2，…，37）。：表示