关于深圳南山垃圾清运方案最终论文

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1、深圳南山垃圾分类处理与清运方案设计组员:教技1092方启梅数学1092陈惠玲电子1192黎学清20目录摘要3一、问题重述4二、问题假设4三、符号说明5四、模型的建立与求解54.1问题一54.1.1确定大、小型橱余垃圾处理设备数量54.1.2确定橱余设备的位置64.1.3橱余垃圾的清运路线10五、模型优缺点分析13六、参考文献13附录1320垃圾分类处理与清运方案设计摘要随着城市经济的发展及城市化进程的加快,如何对垃圾进行合理地分类收集与处理,对垃圾清运系统进行合理地规划优化设计,已经成为城市规划的重要课题,垃圾转运系统的转运效率和投资

2、效益在城市建设中起着越来越重要的作用。垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。本文就深圳市南山区垃圾分类处理与清运方案设计的问题进行研究,分析并建立数学模型,利用编程进行求解。针对问题一:我们主要是要解决两个问题,首先是要确定大小型厨余设备放置的位置,然后在给定的条件下,确定具体的清运路线。我们是运用整数规划的模型,用Winqsb软件求出所需厨余设备的数量,即需要两台大型设备,不用小型设备;接下来我们先用matlab软件找出38个中转站的坐标,根据这些坐标在几何画板上绘出

3、站点,由此我们在原有的转运站上,南北各放一个设备,两转运站之间实际距离为权重,画出无向赋权图,转化为图论问题,再根据Floyd算法,运用Winqsb软件确定任意两转运站之间的最短路矩阵和路径矩阵,从而确定设备的位置和清运路线。对模型的优缺点分析:因为我们重考虑处理中心位置和清运路线,对经济效益和环境保护讨论的较少,考虑那些问题需要设置更多的条件,模型需要再改进。关键词:整数规划kmeans算法清运路线20一、问题重述垃圾分类化收集与处理是有利于减少垃圾的产生,有益于环境保护,同时也有利于资源回收与再利用的城市绿色工程。在深圳,垃圾分为

4、四类:橱余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾,四类垃圾的比例图如下:在纸类、塑料、玻璃、金属四类的废品回收价格是每公斤:1元、2.5元、0.5元、2.5元。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;2)可回收垃圾将收集后分类再利用;3)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。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。运用数学建模方法对深圳市南山区的分类化垃圾的实

5、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。二、问题假设1.每个站不能同时往处理中心运垃圾;2.各社区人口数目相对固定,市民每天产生的垃圾量为定值;3.垃圾转运站及垃圾处理厂每天都处理一次垃圾;4.各垃圾转运站的垃圾将在当天清运完毕,不能积累;5.选择转运站和处理中心时,不考虑它们所处地理位置的地产价格;201.所有运输车辆不得

6、超载,不考虑交通所带来的影响(如:堵车等);2.所有运输车和拖车均从转运站出发前往小区或者处理中心,最后再回到转运站,拖车到一个中转站运完垃圾之后便返回处理中心;3.拖车每次所耗油量与载重量无关。一、符号说明f目标函数(即投资成本最小)x大型橱余垃圾处理设备数y小型橱余垃圾处理设备数二、模型的建立与求解4.1问题一4.1.1确定大、小型橱余垃圾处理设备数量确定数量,要考虑大、小型橱余垃圾处理设备的投资成本、处理能力、运行成本各不相同,同时要使设备的投资金额尽量小。假设大型橱余垃圾处理设备数为x,小型橱余垃圾处理设备数y,目标函数为投资

7、金额Z,取小型处理设备每天处理0.25顿,于是有方程其中约束条件为:所建处理厂能够处理所有的橱余垃圾:1)所建处理厂能够处理所有的橱余垃圾:2)橱余垃圾处理厂的数量非负:3)处理厂数量必为整数:以上几个方程构成了整数规划问题,要求目标函数尽量小,即在满足使投资金额最小:20用Winqsb求解可得到最佳结果为:即两台大型设备就可以满足要求。综上所述,大型设备的投资额虽然比较高,但是运行成本低,运行效率高;小型橱余垃圾处理设备的处理能力远小于大型设备,且运行成本较高,性价比低,不适宜于大规模应用,因此选两台大型设备来处理橱余垃圾是合理的。

8、4.1.2确定橱余设备的位置1、模型的建立由上一步求出,恰好只需要2台大型的橱余垃圾处理设备,因此可以考虑将南山分成两个区域,每个区域在合适的位置安放一台处理设备,使得区域内各转运站到该设备所在的处理中心的距离之和最小,

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