[发明专利]基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法

说明书

一种基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，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。本发明通过层次聚类算法Pie，将超大规模问题尽可能等价的分解为一组小规模的易求解的子问题，并采用求解带容量限制的车辆调度问题的算法求解器LKH‑3来求解本发明经过拆分后的子问题，从而有效的减少整体的垃圾收运成本和算法运行时间。

技术领域

本发明涉及的是一种城市环卫领域的技术，具体是一种基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法。

背景技术

现有分类垃圾收运的主要技术及其对应的问题分别是：传统的垃圾收运问题通常由人工来进行，不能根据垃圾量的多少进行实时的调整，而且人力也往往无法做出最优的选择。现有技术方法而言，将垃圾收运问题概括成带容量限制的车辆路径规划问题(CVRP)，对这样一个问题来说，世界上最好的技术方法都存在的问题是无法求解城市规模的问题，一个城市的垃圾站点规模是成千上万的，而此类问题是计算机证明无法在多项式时间内求解的NP完全问题，所以当问题规模变大时各种方法都会显得难以求解，表现在求解时间过长以及结果过差。为降低日益增长的运营成本，大型城市往往需要更好的在线垃圾收运调度方案。然而垃圾收运问题作为一个NP完全问题，无法在多项式时间内求解，当垃圾点数目很大时，这个求解时间是难以接受的。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，通过层次聚类算法Pie，将超大规模问题尽可能等价的分解为一组小规模的易求解的子问题，并采用求解带容量限制的车辆调度问题的算法求解器LKH-3来求解本发明经过拆分后的子问题，从而有效的减少整体的垃圾收运成本和算法运行时间。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于分治法的在线大规模垃圾收运调度方法，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。

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。

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(在本问题中为行驶距离)，将初始问题抽象为规范数学模型：

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.t.

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，