[发明专利]一种基于车载信息数据的大数据处理方法

权利要求书

1.一种基于车载信息数据的大数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，收集垃圾收运车相关的地理坐标和数据信息；

步骤S2，对获得的地理坐标和数据信息进行分析，并根据分析结果对垃圾收运点进行分组；

步骤S3，对分组后的垃圾收运车进行收集路线优化；

步骤S4，将优化后的收集路线通过无线方式传输至所述垃圾收运车中。

2.根据权利要求1所述的基于车载信息数据的大数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，收集垃圾收运车的每个停靠垃圾收运点的地理坐标、垃圾转运站的地理坐标、垃圾处理设施的地理坐标、垃圾收运点所装载的垃圾重量、每次垃圾装载的时间以及垃圾收运车本身装载的垃圾重量。

3.根据权利要求1或2所述的基于车载信息数据的大数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，建立混合整数线性规划模型，然后将获得的地理坐标、垃圾量、路程距离和时间这四个数据包的数据代入至所述混合整数线性规划模型中进行运算，进而根据运算结果得到对垃圾收运点进行分组。

4.根据权利要求3所述的基于车载信息数据的大数据处理方法，其特征在于，所述分组用于实现每一组垃圾收运点的垃圾总量能够达到一辆垃圾收运车满载重量的整数倍数。

5.根据权利要求4所述的基于车载信息数据的大数据处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，对分组后的各个垃圾收运点所装载的垃圾重量进行分析，进而在减少运输距离的基础上尽量减少所述垃圾收运车的非满载状况。

6.根据权利要求3所述的基于车载信息数据的大数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2通过以下公式建立混合整数线性规划模型：min cve*Σt(Σldo,l*Xt,1,l+Σs>1ΣiΣldi,l*Yt,s,i,l+ΣmΣl1.1*dl,o*Zt,s,l)+Σlcla*Llde;]]>其中，i为垃圾收运点的地理坐标；l为垃圾收运车的停靠节点的地理坐标，t为收集垃圾所需要的往返次数，s为垃圾收运车停靠的先后步骤；c_ve为垃圾收运车满载时的收运成本，单位为元/每千米；d_o,l为垃圾收运车起点和终点与每个垃圾收运点之间的路线距离，单位为千米；X_t,1,l为定位变量，表示当垃圾收运车在第t次的第1步的时候到达l位置；d_i,l为每个垃圾收运点之间的路线距离，单位为千米；Y_t,s,i,l为运行弧变量，表示当车辆在第t次的第s步的时候从位置i到达位置l；d_l,o为垃圾收运车终点和起点与每个垃圾收运点之间的路线距离，单位为千米；Z_t,s,l为返回变量，表示当垃圾收运车在第t次的第s步的时候，垃圾收运车已经没有更多的承载量来装载垃圾，需要返回卸载的时间；c_la为垃圾填埋费，单位为元/每立方米；L_l为需要投进填埋场处理的垃圾量，单位为吨；de为垃圾的密度，单位为吨/每立方米。