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基于内地城市生活垃圾收运场景的路线规划算法

news 来源：原创 2024/9/20 6:51:53

基于混合遗传算法和模拟退火算法的优化垃圾收集路线规划

摘要

本文提出了一种基于混合遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的创新路线规划方法，旨在优化内地城市的生活垃圾收集效率。算法结合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力，以应对复杂的城市环境和动态的垃圾收集需求。通过多次实验和对比分析，证明了该算法在减少收集成本、提高资源利用效率方面的有效性和实用性。

1. 引言

随着城市化进程的加速和人口增长，生活垃圾的管理成为内地城市面临的重要挑战之一。优化垃圾收集路线不仅能够提升城市环境卫生水平，还能有效利用资源，降低管理成本。传统的启发式算法如贪婪算法和禁忌搜索虽然在一定程度上解决了问题，但往往难以达到全局最优解。因此，本研究提出了一种结合了GA和SA的新型优化方法，旨在克服传统算法的局限性，实现更高效的垃圾收集路线规划。

2. 相关工作

在垃圾收集路线规划领域，已有许多研究探讨了各种优化算法的应用。例如，遗传算法被广泛应用于解决路线优化问题，其通过选择、交叉和变异操作优化路径。模拟退火算法则通过接受劣解的概率来跳出局部最优解，具有一定的全局搜索能力。然而，单独应用这些算法往往难以兼顾搜索效率和解的质量，因此本研究将两者结合，以期在垃圾收集路线优化中取得更好的效果。

3. 研究方法

本研究采用了以下方法来实现混合遗传算法和模拟退火算法的优化垃圾收集路线规划：

种群初始化：随机生成初始种群，每个个体代表一条垃圾收集路线。
遗传算法的操作：选择操作根据路线的适应度评估选择父代个体，交叉和变异操作生成新的个体。
模拟退火的全局优化：在遗传算法每一代迭代后，对最优个体进行一定次数的随机变动和评估，以进一步改进解的质量。
评估与选择：根据预设的优化目标（如最小化总行驶距离、最大化装载率等），评估每个个体的适应度，并选择下一代种群的父代。
终止条件：设定迭代次数或收敛条件，当种群在连续若干代中未发生显著变化时，算法停止。

4. 实验与结果

4.1 约束条件

区域类型约束：任务⻋型需小于收集点的允许⻋型，同时车辆所属区域需要和收集点区域一致
收集点时间约束：满足收集点收运窗口时间
车辆容量约束：不超载，尽量平衡车辆收运负载
车辆里程约束：单趟车辆不能超过100KM
工作时间约束：单趟工作不能超过8小时

4.2 目标

最小化行驶距离
最大化装载率
均衡服务

4.3 实验一

4.3.1 优化前路线

在这里插入图片描述

车辆苏A 车辆类型2 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区6 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(25min)】 ->
小区2 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区1 【允许车辆类型(3) 载重(420) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(420) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)
收运路线总里程: 2000m
收运路线总负载: 420
收运路线总时间: 100min

车辆苏B 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区8 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区7 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区5 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(8,8), 耗时(15min) 】->
小区4 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(25min)】 ->
小区3 【允许车辆类型(1) 载重(750) 窗口时间(9,9), 耗时(5min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(750) 窗口时间(10,10), 耗时(35min)】
收运路线总里程: 2200m
收运路线总负载: 750
收运路线总时间: 110min

车辆苏C 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区11 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(25min)】 ->
小区14 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)】 ->
小区16 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
小区10 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区9 【允许车辆类型(3) 载重(750) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(750) 窗口时间(10,10), 耗时(10min)】
收运路线总里程: 2200m
收运路线总负载: 750
收运路线总时间: 110min

车辆苏D 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区15 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(40min)】 ->
小区13 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】->
小区12 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】
收运路线总里程: 1800m
收运路线总负载: 450
收运路线总时间: 90min

所有车辆行驶总距离

8200m

所有车辆装载总重量

2370

所有车辆花费总时间

410min

4.3.2 优化后路线

在这里插入图片描述

车辆苏A 车辆类型2 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区13 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(20min)】 ->
小区15 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区11 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
小区12 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(5min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 600
收运路线总时间: 80min

车辆苏B 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区7 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(10min)】 ->
小区1 【允许车辆类型(3) 载重(270) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区3 【允许车辆类型(1) 载重(420) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
小区4 【允许车辆类型(3) 载重(570) 窗口时间(9,9), 耗时(5min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(570) 窗口时间(9,9), 耗时(30min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 570
收运路线总时间: 80min

车辆苏C 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区14 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(9,9), 耗时(25min)】 ->
小区16 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
小区10 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(20min)】 ->
小区9 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(600) 窗口时间(10,10), 耗时(10min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 600
收运路线总时间: 80min

车辆苏D 车辆类型1 路线:

停车场【允许车辆类型(0) 载重(0) 窗口时间(8,8), 耗时(0min)】 ->
小区5 【允许车辆类型(3) 载重(150) 窗口时间(8,8), 耗时(15min)】 ->
小区6 【允许车辆类型(3) 载重(300) 窗口时间(9,9), 耗时(10min)】 ->
小区2 【允许车辆类型(3) 载重(450) 窗口时间(9,9), 耗时(15min)】 ->
小区8 【允许车辆类型(3) 载重(600) 窗口时间(9,9), 耗时(25min)】 ->
处理厂【允许车辆类型(0) 载重(600) 窗口时间(10,10), 耗时(15min)】
收运路线总里程: 1600m
收运路线总负载: 600
收运路线总时间: 80min

所有车辆行驶总距离

6400m

所有车辆装载总重量

2370

所有车辆花费总时间

320min

4.3.3数据对比

在这里插入图片描述

4.4 实验二

4.4.1优化前

在这里插入图片描述

苏EXP907

在这里插入图片描述

停车场 -> 勤丰新村东 -> 海上一品 -> 周家市 -> 凯明苑 -> 纺装小区 -> 泰慈苑 -> 衡丰家园1(8栋北门口) -> 锦湖花园2(21栋) -> 锦湖花园1(8栋) -> 名都花苑 -> 衡丰家园2(1栋) -> 信一广场 -> 常馨苑 -> 泰慈村 -> 衡泰国际花园3(南门20栋) -> 衡泰国际花园1（35栋） -> 衡泰国际花园2（35栋） -> 衡泰国际花园4（39栋） -> 山河花园（流动） -> 新加坡花园北区 -> 长泰花园（流动） -> 新加坡中心花园 -> 处理厂

收运路线总里程: 17811m
收运路线总负载: 1980
收运路线总时间: 24411second

苏ERQ509

在这里插入图片描述

停车场 -> 世茂一期（世纪中心）泰山路西门 -> 听枫园 -> 花园公寓 -> 香格丽花园2(枫林路大门口) -> 香格丽花园1(2幢边) -> 海枫公寓 -> 信一尚城 -> 裕坤国贸小区 -> 吴家角（2） -> 御兴园 -> 新加坡花园南区 -> 明珠新村 -> 锦洪苑 -> 世贸五期 -> 世贸四期1(喜年超市旁) -> 世贸四期2（格林豪泰左边） -> 世茂一期（世纪中心）2(珠江路大门口边) -> 处理厂

收运路线总里程: 16710m
收运路线总负载: 1530
收运路线总时间: 21810second

苏UB565L

在这里插入图片描述

停车场 -> 五星四区1（湘江路加油站边） -> 五星四区2（46-47幢） -> 五星四区3（48-53幢） -> 五星外七区2 -> 五星外七区1（43栋） -> 五星外七区（24小时） -> 五星七区3(3栋） -> 五星七区2（24栋） -> 五星七区1（24栋） -> 南马家桥（2） -> 南马家桥（1） -> 漕泾五区1（11-14栋间） -> 漕泾五区2（2-4栋间） -> 衡山花园 -> 吴家角（1） -> 兴裕园 -> 长江路245号 -> 海虞苑 -> 后桃花村 -> 漕泾六区 -> 漕泾小六区 -> 处理厂

收运路线总里程: 17157m
收运路线总负载: 1890
收运路线总时间: 23457second

苏US2785

在这里插入图片描述

停车场 -> 中漕泾70号 -> 昭文公寓 -> 三里桥东 -> 枫林公寓 -> 虞园一区1（3-4幢之间） -> 虞园二区2（幼儿园门口） -> 虞园二区1（优果小铺边上） -> 虞园一区2（19幢门口） -> 漕泾新村二区1（39幢后） -> 漕泾新村二区2（18-21幢） -> 漕泾新村二区3(7-2幢) -> 漕泾新村四区2（39幢） -> 漕泾新村四区1（22幢） -> 漕泾新村四区3(7幢) -> 漕泾新村三区 -> 衡山路常客隆处（移动点位） -> 漕泾新村一区北 -> 漕泾老一区 -> 前漕泾77号 -> 漕泾新村一区南 -> 昭文路口与漕泾交界处 -> 前漕泾（流动分类车） -> 处理厂

收运路线总里程: 29695m
收运路线总负载: 1980
收运路线总时间: 36295second

所有车辆

所有车辆行驶总距离: 81373 m
所有车辆装载总重量: 7380
所有车辆花费总时间: 105973 second

4.4.2 优化后

在这里插入图片描述

苏EXP907

在这里插入图片描述

停车场允许车辆类型(0) 载重(0) ->
世茂一期（世纪中心）1（泰山路西门）允许车辆类型(3) 载重(90) ->
漕泾小六区允许车辆类型(3) 载重(180) ->
漕泾新村二区2（18-21幢）允许车辆类型(3) 载重(270) ->
衡山路常客隆处（移动点位）允许车辆类型(3) 载重(360) ->
漕泾老一区允许车辆类型(3) 载重(450) ->
听枫园允许车辆类型(3) 载重(540) ->
花园公寓允许车辆类型(3) 载重(630) ->
五星四区1（湘江路加油站边）允许车辆类型(3) 载重(720) ->
五星四区3（48-53幢）允许车辆类型(3) 载重(810) ->
漕泾新村二区3(7-2幢) 允许车辆类型(3) 载重(900) ->
漕泾六区允许车辆类型(3) 载重(990) ->
南马家桥（1）允许车辆类型(3) 载重(1080) ->
五星外七区（24小时）允许车辆类型(3) 载重(1170) ->
五星外七区1（43栋）允许车辆类型(3) 载重(1260) ->
五星七区3(3栋）允许车辆类型(3) 载重(1350) ->
凯明苑允许车辆类型(3) 载重(1440) ->
纺装小区允许车辆类型(3) 载重(1530) ->
周家市允许车辆类型(3) 载重(1620) ->
勤丰新村东允许车辆类型(3) 载重(1710) ->
海上一品允许车辆类型(3) 载重(1800) ->
衡丰家园1(8栋北门口) 允许车辆类型(3) 载重(1890) ->
泰慈苑允许车辆类型(3) 载重(1980) ->
常馨苑允许车辆类型(3) 载重(2070) ->
衡泰国际花园3(南门20栋) 允许车辆类型(3) 载重(2160) ->
泰慈村允许车辆类型(3) 载重(2250) ->
新加坡花园北区允许车辆类型(3) 载重(2340) ->
兴裕园允许车辆类型(3) 载重(2430) ->
长泰花园（流动）允许车辆类型(3) 载重(2520) ->
山河花园（流动）允许车辆类型(3) 载重(2610) ->
锦湖花园2(21栋) 允许车辆类型(3) 载重(2700) ->
处理厂载重(2700)
收运路线总里程: 15683m
收运路线总负载: 2700
收运路线总时间: 24683second

苏ERQ509

在这里插入图片描述

停车场允许车辆类型(0) 载重(0) ->
新加坡花园南区允许车辆类型(3) 载重(90) ->
衡泰国际花园2（35栋）允许车辆类型(3) 载重(180) ->
衡泰国际花园1（35栋）允许车辆类型(3) 载重(270) ->
衡泰国际花园4（39栋）允许车辆类型(3) 载重(360) ->
新加坡中心花园允许车辆类型(3) 载重(450) ->
锦洪苑允许车辆类型(3) 载重(540) ->
长江路245号允许车辆类型(3) 载重(630) ->
御兴园允许车辆类型(3) 载重(720) ->
漕泾五区1（11-14栋间）允许车辆类型(3) 载重(810) ->
漕泾新村二区1（39幢后）允许车辆类型(3) 载重(900) ->
漕泾新村一区南允许车辆类型(3) 载重(990) ->
虞园二区1（优果小铺边上）允许车辆类型(3) 载重(1080) ->
虞园一区2（19幢门口）允许车辆类型(3) 载重(1170) ->
海枫公寓允许车辆类型(3) 载重(1260) ->
虞园一区1（3-4幢之间）允许车辆类型(3) 载重(1350) ->
枫林公寓允许车辆类型(3) 载重(1440) ->
香格丽花园2(枫林路大门口) 允许车辆类型(3) 载重(1530) ->
香格丽花园1(2幢边) 允许车辆类型(3) 载重(1620) ->
三里桥东允许车辆类型(3) 载重(1710) ->
漕泾新村一区北允许车辆类型(3) 载重(1800) ->
漕泾新村四区3(7幢) 允许车辆类型(3) 载重(1890) ->
漕泾新村三区允许车辆类型(3) 载重(1980) ->
漕泾新村四区2（39幢）允许车辆类型(3) 载重(2070) ->
漕泾五区2（2-4栋间）允许车辆类型(3) 载重(2160) ->
五星外七区2 允许车辆类型(3) 载重(2250) ->
裕坤国贸小区允许车辆类型(3) 载重(2340) ->
五星七区2（24栋）允许车辆类型(3) 载重(2430) ->
南马家桥（2）允许车辆类型(3) 载重(2520) ->
衡山花园允许车辆类型(3) 载重(2610) ->
吴家角（2）允许车辆类型(3) 载重(2700) ->
吴家角（1）允许车辆类型(3) 载重(2790) ->
世贸五期允许车辆类型(3) 载重(2880) ->
处理厂载重(2880)
收运路线总里程: 14274m
收运路线总负载: 2880
收运路线总时间: 23874second

苏UB565L

在这里插入图片描述

停车场允许车辆类型(0) 载重(0) ->
明珠新村允许车辆类型(3) 载重(90) ->
五星七区1（24栋）允许车辆类型(3) 载重(180) ->
前漕泾（流动分类车）允许车辆类型(3) 载重(270) ->
昭文公寓允许车辆类型(3) 载重(360) ->
虞园二区2（幼儿园门口）允许车辆类型(3) 载重(450) ->
五星四区2（46-47幢）允许车辆类型(3) 载重(540) ->
信一尚城允许车辆类型(3) 载重(630) ->
漕泾新村四区1（22幢）允许车辆类型(3) 载重(720) ->
世贸四期2（格林豪泰左边）允许车辆类型(3) 载重(810) ->
处理厂载重(810)
收运路线总里程: 13658m
收运路线总负载: 810
收运路线总时间: 16358second

苏US2785

在这里插入图片描述

停车场允许车辆类型(0) 载重(0) ->
世贸四期1(喜年超市旁) 允许车辆类型(3) 载重(90) ->
昭文路口与漕泾交界处允许车辆类型(3) 载重(180) ->
前漕泾77号允许车辆类型(3) 载重(270) ->
中漕泾70号允许车辆类型(3) 载重(360) ->
世茂一期（世纪中心）2(珠江路大门口边) 允许车辆类型(3) 载重(450) ->
锦湖花园1(8栋) 允许车辆类型(3) 载重(540) ->
名都花苑允许车辆类型(3) 载重(630) ->
衡丰家园2(1栋) 允许车辆类型(3) 载重(720) ->
海虞苑允许车辆类型(3) 载重(810) ->
信一广场允许车辆类型(3) 载重(900) ->
后桃花村允许车辆类型(3) 载重(990) ->
处理厂载重(990)
收运路线总里程: 13533m
收运路线总负载: 990
收运路线总时间: 16833second

所有车辆

所有车辆行驶总距离: 57148m
所有车辆装载总重量: 7380
所有车辆花费总时间: 81748second

4.4.3 数据对比

指标	优化前	优化后	变化量	变化百分比
总行驶距离	81,373 m	57,148 m	-24,225 m	-29.8%
总装载重量	7,380	7,380	0	0%
总花费时间	105,973 seconds	81,748 seconds	-24,225 seconds	-22.8%

说明：

总行驶距离：优化后减少了24,225米，减少幅度约为29.8%。
总装载重量：保持不变，仍为7,380单位。
总花费时间：优化后减少了24,225秒，减少幅度约为22.8%。

4.5 结论

本研究基于实际城市的垃圾收集数据进行了多次实验和对比分析。通过比较混合算法与传统算法（如贪婪算法和禁忌搜索算法）的收集效率和路线质量，结果显示混合算法在减少行驶距离和提高装载率方面表现优异。特别是在复杂城市环境下，混合算法能够更好地适应交通变化和垃圾点分布的动态性，提高了路线规划的灵活性和实用性。

5. 讨论与展望

本研究提出的混合遗传算法和模拟退火算法在垃圾收集路线优化中展现出了显著的优势和潜力。未来的研究方向包括进一步优化算法的性能、结合更多实时数据和智能化技术（如机器学习和大数据分析），以实现更智能、高效的城市管理和服务。此外，还可以考虑将算法扩展到其他城市管理领域，如物流配送、公共交通优化等，以推动城市智慧化发展和可持续性发展目标的实现。

6. 结论

综上所述，本论文提出的混合遗传算法与模拟退火算法优化的垃圾收集路线规划方法，不仅在理论上有着坚实的基础和创新的思路，而且在实际应用中表现出了显著的效果和潜力。通过结合遗传算法和模拟退火算法的优势，能够有效地提升城市垃圾管理的效率和质量，为城市智慧化管理提供了一种新的技术路径和方法。

7.参考代码

# 导入所需库
import random# 定义垃圾收集点和收运点的坐标数据
garbage_points = [(x1, y1), (x2, y2), ...]  # 垃圾收集点坐标
collection_points = [(x1, y1), (x2, y2), ...]  # 收运点坐标# 设定算法参数
population_size = 100  # 种群大小
mutation_rate = 0.1  # 变异率
max_generations = 100  # 最大迭代次数# 遗传算法操作
def initialize_population():population = []for _ in range(population_size):route = random.shuffle(garbage_points) + collection_pointspopulation.append(route)return populationdef crossover(parent1, parent2):# 交叉操作，例如部分映射交叉或顺序交叉# 返回两个新个体（子代）passdef mutate(individual):# 变异操作，例如随机交换路径中的节点# 返回变异后的个体passdef evaluate_fitness(route):# 计算路线的适应度，例如总行驶距离或装载率passdef select_parents(population):# 选择适应度高的个体作为父代# 返回父代个体列表pass# 模拟退火操作
def simulated_annealing(best_solution):# 在最优解的基础上进行模拟退火搜索pass# 主循环：遗传算法迭代
def main():population = initialize_population()for generation in range(max_generations):parents = select_parents(population)offspring = []for i in range(0, len(parents), 2):parent1 = parents[i]parent2 = parents[i+1]child1, child2 = crossover(parent1, parent2)offspring.append(mutate(child1))offspring.append(mutate(child2))population = offspring# 模拟退火全局优化best_solution = max(population, key=evaluate_fitness)best_solution = simulated_annealing(best_solution)# 输出最优解print("最优垃圾收集路线：", best_solution)if __name__ == "__main__":main()