【文章內容簡介】 1535163323然后我們采用TSP模型對集合的垃圾運轉路徑進行搜索得出焚燒垃圾運輸路線如下圖。圖1. 焚燒垃圾運輸路線圖注： :，且一次就能運完的垃圾站點 : :表示需要運輸兩次或兩次以上的垃圾站點 :表示垃圾處理中心費用的計算公式：（:表示轉運站點之間的距離；:表示末點到處理中心的距離）時間的計算公式：(:表示總路程。a:表示裝車的次數(shù)。b:表示卸車的次數(shù))每天運輸焚燒垃圾的總費用1428元：,（2）填埋垃圾的清運路線此問題的求解過程與焚燒垃圾清運路線的求解過程一樣，并且結果基本相同。通過計算，每天運輸填埋垃圾的總費用為2349元。（3）廚余垃圾的清運路線我們將三類內部的垃圾站點分別采用kMeans聚類方法分成5塊，并記為、集合，具體數(shù)據(jù)如下表所示：表7. 、集合中的垃圾量以及到處理中心的距離區(qū)塊塊序號集合垃圾量到涌下村的距離一區(qū)123，24，，236321，22，10，14，30，，，，49，1，17，，512二區(qū)1722，18，6，，38，20，413，27，516，28，35，40，三區(qū)131，11，5，32，，，234319，4，3，，425，38，37，，533然后采用和處理P集合同樣的處理方法對 、進行處理，得出廚余垃圾的運輸路線，結果如下圖所示：圖2. 一區(qū)的廚余垃圾運輸路線圖3. 二區(qū)的廚余垃圾運輸路線圖4. 三區(qū)的廚余垃圾運輸路線注： :運走n*10噸后,還有剩余的站點(n是次數(shù)，n=1,2,…) :，且一次就能運完的垃圾站點 :表示運走n*（～10）噸后無剩余的站點（n是次數(shù)，n=2,3，…） : :表示需要運輸兩次或兩次以上的垃圾站點 :表示垃圾處理中心運輸廚余垃圾每天的總費用為1224元，小結： 1. 每天廚余垃圾的的產(chǎn)量為460噸，然后計算出廚余垃圾經(jīng)處理設備處理后的產(chǎn)物量為92噸，其收益為23000～69000元。 2. 我們首先利用題目所給的四類垃圾（廚余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾、其他不可回收垃圾）的比例（4:2:1:3）計算出每天產(chǎn)生的可回收垃圾量為230噸，然后，利用可回收垃圾中四類垃圾（紙類、塑料、玻璃、金屬）的平均比例計算出相應垃圾的產(chǎn)量，具體結果如下表表8. 可回收垃圾收益表類別產(chǎn)量（噸）收益（元）紙類127019塑料201201玻璃6898金屬22994合計358112 3. 總收益為381112～427112元 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本問題我們采用了kmeans模型、集合覆蓋模型以及中心位點選址模型進行求解。 模型一：kMeans模型——垃圾轉運站點的初步確定（1）kMeans 聚類基本思路：接受聚類參數(shù)k，然后將事先輸入的n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。（2）算法流程Step1：從數(shù)據(jù)集中任意選取3賦給初始的聚類中心。Step2：對數(shù)據(jù)集中的每個樣本點，計算其與各個聚類中心的歐式距離并獲取其類別標號：。Step3：按下式重新計算3聚類中心。Step4：重復Stept2和Stept3，直到達到最大迭代次數(shù)為止。 （3）kMeans模型的求解：我們首先利用excel[3] 深圳所有小區(qū)的數(shù)據(jù)按片區(qū)名稱分類匯總，并得出每個小區(qū)的總人數(shù)。然后篩選出人數(shù)超過2800人的小區(qū)以及剩余中房間數(shù)超過80間的小區(qū)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。參照當?shù)厝丝诿芏纫约袄占芏?，算出該城區(qū)垃圾收集最優(yōu)半徑為 750m；再結合實際勘探情況以及城市總體規(guī)劃共布置大型垃圾收集站149座。然后通過Matlab軟件中的pdist函數(shù)和squareform函數(shù)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(shù)和距離作為選取轉運站位置的主要依據(jù)，用選址問題中的中位點選址方法確定垃圾運轉站的位置， 模型二：集合覆蓋模型——垃圾轉運站點的調整集合覆蓋模型目標是在滿足覆蓋所有垃圾運轉戰(zhàn)的情況下，確定建立大型廚余垃圾處理設備的個數(shù)或建設費用最小，并配置這些服務設施使所有的轉運站都能被覆蓋住到。具體表達式如下所示。目標函數(shù)為從現(xiàn)有m座垃圾運轉站的位置中優(yōu)選出可以覆蓋m座垃圾收集站的最小數(shù)目的中轉站選點；約束式l表示每一座垃圾運轉站的垃圾均被清運；約束式2是滿足垃圾運轉站中轉能力的要求；約束式3表示垃圾站和中轉站的垃圾量非負；約束式4是垃圾收集站是否位于第k座垃圾中轉站附近的決策變量；約束式5是第j座垃圾收集站是否有垃圾收運到第k座中轉站的決策變量。從而得出垃圾轉運站點的位置分布，如下表所示：表9. 垃圾運轉站新站點分布編號片區(qū)名稱地址總人數(shù)垃圾轉運量1平山村站南山區(qū)平山村內28943207網(wǎng)格片區(qū) 匯總南山華泰小區(qū)7941307網(wǎng)格片區(qū) 匯總后海小學4001401網(wǎng)格片區(qū) 匯總登良路與南商路交叉口處333305南山村站東濱路與前海路交匯處411356沙河市場站南山區(qū)沙河市場旁798037大沖站深南大道大沖村旁199978前海公園站南山區(qū)前海公園內191119龍井龍珠五路龍井村旁3202810大新小學站南頭街大新小學旁581291103網(wǎng)格片區(qū) 匯總大磡村綜合市場173461201網(wǎng)格片區(qū) 匯總公園路與招商路163331322網(wǎng)格片區(qū) 匯總新圍村1473414華僑城站僑城東路西側214551505網(wǎng)格片區(qū) 匯總白芒村南2251216北頭站前海路與桂廟路交叉口1041917動物園站深圳野生動物園120401816網(wǎng)格片區(qū) 匯總留仙洞村1306219南園站南山區(qū)南園村內4060920白石洲站白石洲與石洲中路交叉口289392107網(wǎng)格片區(qū) 匯總西麗路22612221網(wǎng)格 匯總珠光村152132304網(wǎng)格片區(qū) 匯總北環(huán)大道與京港澳高速公路交叉口1368324玉泉站玉泉路寶龍路口2373425九街站深南大道南頭中學旁120482610網(wǎng)格片區(qū) 匯總官龍村1706627深圳科技工業(yè)園大廈深圳科技工業(yè)園大廈168252803網(wǎng)格片區(qū) 匯總東角頭地鐵站202952907網(wǎng)格片區(qū) 匯總玉泉路142513011網(wǎng)格片區(qū) 匯總興海大道蛇口站126593102網(wǎng)格片區(qū) 匯總南山區(qū)福光村內5080732松坪山（二）站高新北區(qū)朗山一路綠地內2047133深圳大學站校園內810634平山P片區(qū) 匯總創(chuàng)業(yè)路與南光路交叉口1748635科技園站科苑南路與濱海路大道交匯處西側863336松坪山站南山區(qū)松坪山第五工業(yè)區(qū)30543703網(wǎng)格片區(qū) 匯總桃李花園32813803網(wǎng)格片區(qū) 匯總學府路與南山大道交叉口9649圖5. 新設計的垃圾轉運站分布圖 模型三：優(yōu)化模型——廚余垃圾處理中心的確定 1. 聚類分析模型——將38個站點分為三類根據(jù)表9的垃圾轉運站最終聚類結果，以及對于廚余垃圾處理設備的分布設計，我們首先用百度地圖測出每一個垃圾轉運站至其它各個站點的最短路徑長度（i，j ＝ 1，2，…），求出三類內部的距離矩陣下面建立模型確定每一類內部廚余垃圾處理中心的位置。以距離和各轉運站的廚余垃圾量乘積之和為運行成本，以成本值為目標函數(shù)確定垃圾處理設備的具體位置?？紤]目標函數(shù)其中，為每類內各站點的載荷矩陣（廚余垃圾量）。我們首先采用與解決問題一同樣的方法確定38個垃圾站點的坐標，結果如下表：編號坐標編號坐標1（,）20（,）2（,）21（,）3（,）