【正文】 保證每個收集車輛的路徑最多駛向一個中轉(zhuǎn)站。最后三個約束條件(311)、(312 )和(313 )保證滿足整數(shù)約束。約束式3表示垃圾站和中轉(zhuǎn)站的垃圾量非負。 第二步，根據(jù)垃圾收集最優(yōu)半徑450m，找出每一個可以作為中轉(zhuǎn)站的收集點以提供垃圾收集服務(wù)的服務(wù)范圍內(nèi)的收集點集合A(k), k=1,2,...,m,即距離該收集點距離小十或等十垃圾最優(yōu)收集半徑的所有收集點的集合。 第五步，確定合適的組合解。對十待建垃圾中轉(zhuǎn)站的固定投資Fk，根據(jù)其實際接納的垃圾量，結(jié)合實際工程經(jīng)驗假定為分段常數(shù)函數(shù)進行估算。 (2)定義適應度函數(shù)f (x) (3)確定遺傳策略，包括選擇群體大小M，選擇、交叉、變異方法，以及角定交叉概率Pc、變異概率Pm等遺傳參數(shù)。 Pm為變異概率， ~。 算法中涉及到的參數(shù)有種群規(guī)模、交叉概率、變異概率、進化代數(shù)或進化時間。模型評價問題一模型；優(yōu)點：通過兩個互補模型的連立復合，使得垃圾處理中心數(shù)量、位置，于經(jīng)濟因素相互聯(lián)系，相互制約。復合模型計算較單一模型計算更大。所以初值的選取好壞對最終結(jié)果有一定影響。附錄一:LRP遺傳算法程序部分代碼namespace逆向物流LRP模型{public partial class逆向物流LRP模型:Form{public逆向物流LRP模型0{InitializeComponent()。 //=new ListRelation()。Name=tp 1”//(new Port(){Capability=0, Cost=0,})。 =new DAimFuilction(AimFunction)。 return group。private delegate void DChangeProcessBar(string era)。foreach (var car in allCars){var portsOneCar=a1lPorts. Where(a====).ToList()。amp。if (cc一null){return 。var valueTP=(double)(a= )。 Port dealPort =null。}設(shè)置處理廠return (total(double))?4:(decimal)total。amp。}private void InitialFunction(ref Element element){ var collectPort= as CollectPort。 //var tpUse=. Where(a=).ToList()。 ReadSettings()。private void開始ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){carCount=(int)((a= )/settings. CarCapability)+1。=(int)。exception=null。}!!if (exception!=null)//{// ((),”錯誤”)。最終結(jié)果”)。(index,newListViewItem(newstring[] {”目標值，39。 private voidDoWorkEventArgs e) {backgroundWorker DoWork(objectsender,trybest=()。最終結(jié)果”)。=false。}//()。private ListElement best。//=false。l/try//// best=()。()。 = false。 } }} private Group group。 [()]。 //var tpsettings. Transports [(settings. Transports. Count)] 。if (valuemin){value。Port port=null。 if (valueAddmin) .{dealPort=d。if (capabilityNeed) return decimal:MaxValue/4。last=cp。amp。CollectPort last=null。(aListTemp a1lCars。 ChangeProcessBar(())。 =。new var group=new Group()。ortl=tp 1”，Port2=dpl”})。=0, Portl=cpl”，Port2=tp 1”})。從而允許中轉(zhuǎn)站和處理中心為未知變量，符合題目的要求。并避開np問題，使得求解速度較快。缺點：模型在選取待選中心時，是離散選取而非連續(xù)選取。進化代數(shù)設(shè)置為500代。(5)計算群體中個體位串解碼后的適應值f (x) 。 T為遺傳算法的終止進化代數(shù)，一般取為100~500。若沒有，對每個染色體進行變異以模擬退火概率決定是否接受； [3]對染色體進行交配，以一定規(guī)則用子代替換父代； [4]以一定概率，對染色體進行變異，降低溫度，轉(zhuǎn)到[2]。為滿足模型目標即以最小數(shù)量的設(shè)施點覆蓋所有的需求點，應盡可能少地確定待選點，從組合解中剔除可以被合并的待選點。 第四步，在B（i）中，將其中的子集省去，以簡化問題。約束式5是第i座垃圾收集站是否有垃圾收運到第k座中轉(zhuǎn)站的決策變量。約束式1表示每一座垃圾收集站的垃圾均被清運。 約束條件(38 ) , ( 39 )保證每個中轉(zhuǎn)站只要選定就有收集車輛到達。約束條件(34 )為垃圾收集車容量的約束條件，滿足在路徑上行駛的每輛都不超過其容量。其中一t為使用年限，r為進行現(xiàn)值轉(zhuǎn)換的貼現(xiàn)率(本文中取10%)。 式(5)限制每車次中若進入一個垃圾轉(zhuǎn)運點則必須從該點出來。點i要求的轉(zhuǎn)運時間，點i開始時間，為點i結(jié)束時間為提前到達轉(zhuǎn)運點的懲罰因子為延遲收集完成轉(zhuǎn)運作業(yè)的懲罰因子 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 式(1)限定了所有垃圾轉(zhuǎn)運點必須目只能訪問一次。垃圾清運成本包括收集線路產(chǎn)生費用和轉(zhuǎn)運線路產(chǎn)生費用，更具本文深圳市南山區(qū)所給的實際數(shù)據(jù)，無法得知小區(qū)垃圾收集點的信息，故對垃圾清運成本之考慮從垃圾中轉(zhuǎn)站到垃圾處理中心線路中所產(chǎn)生的費用。約束式3表示垃圾轉(zhuǎn)運站和廚余垃圾垃圾處理中心的垃圾量非負。上述3種費用都與處理中心位置、規(guī)模密切相關(guān)。模型建立、二、三中垃圾費用產(chǎn)生關(guān)系如下圖：垃 圾 收 運 總 費用垃 圾