垃圾分类处理与清运方案设计(数学建模)

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1、A题:垃圾分类处理与清运方案设计-12-深圳市南山区厨余垃圾处理方案设计摘要本文所讨论的是垃圾运输与处理总的整数规划问题。首先,根据给出的“南山区垃圾转运站分布图”,用几何画板将图形简化,把38个垃圾转运站简化为18个垃圾转运站分布区,并在地图上选取主要干道,确定厨余垃圾处理所需设备数量(只需3个大型设备),根据垃圾站日转运量将18个垃圾转运区划分为3个区域,每个区域建设1个厨余垃圾处理厂,候选点选取在垃圾中转站附近。其次,用几何画板标记18个点的坐标,并算出18个候选点两两之间的路程。计算简化图与实际地图比例。再次,我们确定将厨余垃圾处理厂建在所选的候选点上能使总运费最小。

2、然后根据设备处理量、设备建设成本、待处理垃圾总量等条件与总成本最小这一目标构建整数规划模型。在实际建模中合理假设建设3个大型处理厂正本最小,然后利用lingo软件求解,得出处理厂的分布方案。最后,在问题2中把居民区合理简化为分布点,把所选的主要干道交叉点一齐作为中转站的候选点,参考问题一的步骤,修改了问题已的模型求出新的垃圾中转站方案,在根据这个方案利用问题已的方法与步骤求出新的厨余垃圾处理厂方案与厨余垃圾清运方案。本文给出的模型可以求解出处理厂的建设数量、规模、位置以及中转站垃圾的运输去向,同时模型的应用性强,可以用来解决本题中的1、2题,并对模型进行了适当修改是指能够适用

3、于其他地区的相关设施建设问题,适用性强。关键词:最短路、整数线性规划、垃圾中转、lingo软件、几何画板问题重述在垃圾分类收集与处理中,不同类的垃圾有不同的处理方式,简述如下:1)橱余垃圾可以使用脱水干燥处理装置,处理后的干物质运送饲料加工厂做原料。不同处理规模的设备成本和运行成本(分大型和小型)见附录1说明。可回收垃圾将收集后分类再利用。有害垃圾,运送到固废处理中心集中处理。4)其他不可回收垃圾将运送到填埋场或焚烧场处理。-12-所有垃圾将从小区运送到附近的转运站,再运送到少数几个垃圾处理中心。显然,1)和2)两项中,经过处理,回收和利用,产生经济效益,而3)和4)只有消耗

4、处理费用,不产生经济效益。-本项研究课题旨在为深圳市的垃圾分类化进程作出贡献。为此请你们运用数学建模方法对深圳市南山区的分类化垃圾的实现做一些研究,具体的研究目标是:1、假定现有垃圾转运站规模与位置不变条件下,给出大、小型设备(橱余垃圾)的分布设计,同时在目前的运输装备条件下给出清运路线的具体方案。以期达到最佳经济效益和环保效果。2、假设转运站允许重新设计,请为问题1)的目标重新设计。问题分析:我们认为最符合经济效益应该为:总成本最小,其中总成本=处理厂建设成本+垃圾处理费用+垃圾运输成本;最符合环保效益应该为:把所有能够利用回收的垃圾都回收。根据所给出的垃圾中转站处理垃圾数

5、据以及垃圾的比例,我们认为有害垃圾和其他不可回收不通过中转站直接运到处理点处理,经中转站的那部分总量为804吨的垃圾,都为厨余垃圾与可回收垃圾,其中按照厨余垃圾:可回收垃圾=4:2来计算出厨余垃圾量为536吨。本题仅考虑厨余垃圾处理厂的建设问题以及这部分厨余垃圾的运输问题。本题的运输路线是南山区的实际道路,已经建成,出于成本考虑,我们不可能在一个没有道路的地方建设处理厂,所以选取实际道路,为方便建模我们可以将垃圾站分布图简化。问题1分析:1、城市垃圾收运是由产生垃圾的源头运送至处理处置场的全过程操作,包括3个阶段:①收集———垃圾从产生源到公共贮存容器的过程;②清运———指清

6、运车沿一定路线清除贮存容器内垃圾并将其转运到垃圾转运站的过程(在一定情况下,清运车可直接将垃圾运送至处理处置场,如不可回收垃圾和有害垃圾);我们先不考虑收集车辆的分配,只需确定每个垃圾站需收发车辆次数,最后即可确定分配问题。③中转———指在转运站将垃圾装载至大容量转运车,远途运输至处理处置场。小区垃圾站-收集车辆60辆(2.5吨)--转运站--拖车16辆(10吨)--垃圾中心-12-前1个阶段需要对垃圾产生源分布情况、垃圾产生量及成分等进行数据统计;后2个阶段需要运用最优化技术对清运线路和转运站垃圾分配运输进行优化。2、城市生活垃圾产生量数据处理方法:可简单的将统计数据按照垃

7、圾中转站日处理量和各类垃圾分类比例来计算,因为每个垃圾中转站日处理量都是按照所处区域垃圾日产生量来设置的,故可将垃圾中转站日处理量视为垃圾中转站方圆6公里范围垃圾日产生量,使得问题简化。3、垃圾清运路线优化对运输车辆的优化调度:车辆调度问题一般定义为:对一系列发货点/收货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时空限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用极小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)〔1〕。比照物流学中车

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