[发明专利]基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法

权利要求书

1.一种基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征在于，通过采集垃圾站点和车辆相关数据后进行数据预处理，生成初始问题模型；然后以层次聚类算法(AHC)对初始问题进行等效分剖，获得若干初始集群；再对初始集群通过集群细化(CR)微调后对子收运问题进行求解并汇总得到总收运调度方案；

所述的垃圾站点和车辆相关数据包括：各个垃圾站点和初始出发点位的位置及垃圾量信息，每辆车的载重信息。

2.根据权利要求1所述的基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征是，所述的数据预处理是指：从前面的垃圾点位通过GPS地图信息或给定数据获取任意两点间的通行距离，得到下面问题模型里所有所需数据。

3.根据权利要求1所述的基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征是，所述的初始问题模型为：给定n个在地理上任意分布的站点，设为S＝{S_i,i∈[1,n]}，其中每个站点s_i都有在该站点上所积累的垃圾量q_i，另外把s₀站点特别的取出来作为问题的原点，所有收运车辆将从此出发并最终回到原点；模型中共有p辆垃圾收运车辆组成一个车队，设为V＝{v_j,j∈[1,p]}，其中每辆车都有一个给定的最大载重量称为C，问题要求使用这p辆车收运完成n个站点的所有垃圾并且每辆车不得超载，在这个前提下去优化收运路线使得总代价最小，将初始问题抽象为规范数学模型，即定义的优化目标是使所有车辆行驶的总距离最小同时满足以下约束s姨t姨

每辆车需要离开每个它进入的站点

每个站点只所有车中的一辆访问一次

每辆车开始从原点即车库出发并在最后回到出发地点s₀，

每辆车不能超载，其中：d_ij为s_i和s_j之间的距离；x_ijk为v_k是否从s_i到s_j；当一个站点的垃圾量大于预定车辆的可用容量，将该站点划分为多个虚拟站点以满足CVRP问题的定义。

4.根据权利要求1所述的基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征是，所述的层次聚类算法包括：将问题描述中所定义的各个站点初始化成单个聚类，然后根据点与点之间的位置关系以及点与点之间的垃圾量关系对相邻聚类进行合并，以节省收运车辆数并且最近的聚类，在没有可以合并的时候停止。

5.根据权利要求1所述的基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征是，所述的集群细化微调包括：从最远的聚类开始考虑每个聚类的垃圾量是否刚好为收运车辆载重的整数倍，当不是则原则最近的站点放入本聚类进行微调，迭代每个聚类直至可以使用最少的车辆数进行收运。

6.根据权利要求1所述的基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征是，所述的对自收运问题进行求解是指：使用LKH-3算法对层次聚类分割得到的子问题进行求解，得到每个子问题的多条收运路线和总行驶距离。

7.根据权利要求1所述的基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征是，所述的汇总包括：对求解得到的各个子问题收运路线进行汇总，行驶距离进行相加，得到最终原问题结果。

8.根据权利要求1或4所述的基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，其特征是，所述的层次聚类算法具体包括：

步骤1、将所有初始点位初始化成若干初始聚类；

步骤2、从最远的站点开始，判断每个聚类和其他临近聚类的关系，当两个聚类合并以后能够减少总的收运车辆或收运范围有较大覆盖，则满足合并标准；将合并满足收运标准的聚类中和本聚类最近的聚类，当一轮下来没有新的可合并聚类，到步骤3，否则循环步骤2；

步骤3、得到粗粒度划分的子问题。