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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明公开了一种用于城市垃圾收集的路线规划方法，是应用于由垃圾处理场、K辆垃圾运输车和L个垃圾站点所构成的城市垃圾收集环境中，并包括：1随机生成初始种群，并对所有个体进行评价；2根据垃圾收集点的分组相似性进行多种群划分；3对子种群间进行交互操作；4对交互后的子种群进行交叉和变异操作，生成临时子代；5依据环境选择策略对交互后的子种群及临时子代进行比较，获得下一代种群，并选出每个子种群的领导；6若达到终止条件，输出最终种群；否则返回步骤3执行；7对最终种群的所有个体按评价值进行降序排序，选出最小评价值的路线规划方案。本发明能权衡路线规划方案的最优性和鲁棒性，从而能获得适应多种场景的路线规划方案。

主权项：1.一种用于城市垃圾收集的路线规划方法，其特征是应用于由一个垃圾处理场Gar、K辆垃圾运输车和L个垃圾站点V＝{Cus1,Cus2,...,Cusi...,CusL}所构成的城市垃圾收集环境中，其中，Cusi表示第i个垃圾站点，i∈[1,L]；令第i个垃圾站点Cusi和第j个垃圾站点Cusj之间的路线记为i,j，路线i,j的距离长度记为cij；定义垃圾回收的场景为Scene＝{sc1,sc2,...,scp,...,scP}，scp表示第p个场景，p∈[1,P]；P表示场景的总个数；用dis表示第i个垃圾站点Cusi在第p个场景下scp的垃圾量；用di表示第i个垃圾站点Cusi在P个场景的垃圾量的均值；令每辆垃圾运输车的最大装载量均为Q；所述路线规划方法是按照如下步骤进行：步骤一、随机生成初始种群，并对种群中的所有个体进行评价；令种群共有NP个个体，定义初始种群中当前个体的序号为num，令第num个个体πnum代表Knum辆垃圾运输车访问L个垃圾站点的路线规划方案；且Knum≤K；步骤1.1、并初始化num＝1；步骤1.2、随机生成第num个个体πnum，并将个体πnum放入种群中；步骤1.2.1、初始化未访问的垃圾站点的集合I＝{Cus1,Cus2,...,Cusi...,CusL}；步骤1.2.2、定义当前车辆的序号为k，并初始化k＝1，定义第k辆车的路径方案为Rk，并初始化πnum＝{Rk}；步骤1.2.3、初始化Rk＝{Gar}；步骤1.2.4、在集合I中随机选择一个垃圾站点Cusi，判断向第k辆车的路径方案Rk中插入垃圾站点Cusi后是否超出车辆的最大装载量Q；若没有超出，则将垃圾站点Cusi加入路径方案Rk中，作为第k辆车访问的下一个垃圾站点；若超出，则将πnum∪{Rk}赋值给πnum，将k+1赋值给k后，重新初始化Rk＝{Gar}，并将垃圾站点Cusi加入路径方案Rk中，作为第k辆车访问的第一个垃圾站点；步骤1.2.5、将垃圾站点Cusi从集合I中删除后，判断集合I是否为空，若为空，则输出第num个个体πnum，否则，重复步骤1.2.4顺序执行；步骤1.3、利用式1对第num个个体πnum进行评价，得到评价值f1πnum： 步骤1.4、将num+1赋值给num后，判断num＞NP是否成立，如成立，则表示得到初始种群；否则，返回步骤1.2顺序执行；步骤二、根据垃圾收集点的分组相似性进行多种群划分，将初始种群分为N个小种群，每个小种群内均有M个个体；M×N＝NP；步骤2.1、定义变量n，并初始化n＝1；步骤2.2、按照评价值对种群中的所有个体进行升序排序，并选出评价值最小的个体作为当前第n个小种群的领导个体πleader,n；步骤2.3、利用式2计算初始种群中剩余第res个个体πres,n与第n个领导个体πleader,n的相似度NMIπleader,n,πres,n，从而得到初始种群中所有剩余个体与第n个领导个体πleader,n的相似度： 式2中，和分别是个体πleader,n和个体πres,n所用垃圾运输车的数量；C是一个混淆矩阵，Cab为第n个领导个体πleader,n中第a辆车和个体πres,n中第b辆车共同经过的垃圾收集点的数目；Ca.是混淆矩阵的第a行的元素之和，C.b混淆矩阵的第b列的元素之和；步骤2.4、将初始种群中所有剩余个体分别与第n个领导个体πleader,n的相似度进行降序排序，并选出前M-1个个体与第n个领导个体πleader,n组成第n个小种群，并将第n个小种群中的所有个体从初始种群中删除；步骤2.5、将n+1赋值给n后，判断n＞N是否成立，若成立，则表示得到N个小种群，且每个小种群内均有M个个体；否则返回步骤2.2顺序执行；步骤三、定义当前迭代次数为gen，并初始化gen＝1；令N个小种群为第gen代种群的子种群，并对子种群间进行交互操作：步骤3.1、第gen代种群的子种群中的领导个体组成领导集合POOLgen；步骤3.2、随机选出领导集合POOLgen中的一个个体πleader,n，并利用式2计算个体πleader,n与领导集合POOLgen中的其它个体的相似度；步骤3.3、选出与个体πleader,n相似度最高的个体πsim,gen；步骤3.4、对个体πleader,n和个体πsim,gen进行比较：若个体πleader,n的评价值小于个体πsim,gen的评价值，则向个体πsim,gen所在子种群中添加个体πleader,n；反之，向个体πleader,n所在子种群中添加个体πsim,gen；步骤3.5、在领导集合POOLgen删除个体πsim,gen和πleder,gen；步骤3.6、返回步骤3.2顺序执行，直到领导集合POOLgen中没有个体为止，从而得到交互后的N个小种群并为第gen代种群交互后的子种群；步骤四、对第gen代种群交互后的子种群进行交叉和变异操作，生成第gen代种群的临时子代；步骤4.1、初始化n＝1，令Parentn,gen表示第gen代种群中交互后的第n个子种群；步骤4.2、基于交互后的第n个子种群，应用二元锦标赛选择法生成一个大小为M的交配池MatingPooln,gen；步骤4.2.1、初始化MatingPooln,gen＝{}；步骤4.2.2、从第n个子种群Parentn,gen中随机选择两个个体，并比较两个个体的评价值，选择评价值较小的个体存入交配池MatingPooln,gen；步骤4.2.3、重复步骤4.2.2，直至交配池MatingPooln,gen的规模达到M为止；步骤4.3、定义交叉变异的次数为q，并初始化q＝1，令Childn,gen表示交互后的第n个子种群Parentn,gen的子代，并初始化Childn,gen＝{}；步骤4.4、在交配池MatingPooln,gen中选择两个个体和作为父代，其中，表示个体π2q-1中第K2q-1辆垃圾运输车访问的垃圾站点的路线规划方案，表示个体π2q中第K2q辆垃圾运输车访问的垃圾站点的路线规划方案，利用重组交叉算子生成两个子代：步骤4.4.1、生成一个随机值p1，若p1＞pc，则将π2q-1赋值给新的个体将π2q赋值给新的个体否则执行步骤4.4.2；其中，pc是设定的阈值，且p1∈[0,1]、pc∈[0,1]；步骤4.4.2、随机选择个体π2q-1中一个路线规划方案步骤4.4.3、从个体π2q中删除路线规划方案中所访问的所有垃圾站点，从而获得临时个体π′2q；步骤4.4.4、将路线规划方案加入临时个体π′2q中，从而获得新的个体步骤4.4.5、按照步骤4.4.2-步骤4.4.4的过程获得新的个体步骤4.5、对新的个体个体和新的个体进行变异操作；生成一个随机值p2，若p2＞p′c，则直接将新的个体和放入子代集合Childn,gen；否则利用变异算子对新的个体和进行改进，并将改进后的个体放入子代集合Childn,gen；其中，p′c是设定的阈值，且p2∈[0,1]，p′c∈[0,1]；步骤4.6、判断是否满足停止条件若满足，则表示得到交互后的第n个子种群Parentn,gen的子代集合Childn,gen，否则，将q+1赋值给q后，返回步骤4.4顺序执行；步骤4.7、将n+1赋值给n后，判断n＞N是否成立，若成立，则表示得到第gen代的N个子种群的临时子代；否则，返回步骤4.2顺序执行；步骤五、依据环境选择策略对第gen代的N个子种群及其临时子代进行比较，获得第gen+1代的N个子种群，并更新第gen+1代的每个子种群中的领导；步骤5.1、初始化n＝1；步骤5.2、定义并初始化第n个新的子种群NewParentn,gen＝{}；步骤5.3、对第gen代种群中交互后的第n个子种群Parentn,gen中的个体和第gen代种群的临时子代中的第n个子种群Childn,gen的个体进行环境选择操作：步骤5.3.1、定义变量并初始化t＝1；令表示第n个子种群Parentn,gen中的第t个个体；表示第n个子代集合Childn,gen的第t个个体；步骤5.3.2、分别计算第t个个体和的鲁棒水平；若鲁棒水平为零，则表示相应的个体为可行解；步骤5.3.3、若是可行解且不是可行解，则将第t个个体放入第n个新的子种群NewParentn,gen；如果是可行解且不是可行解，则将放入第n个新的子种群NewParentn,gen；如果和都不是可行解，则将鲁棒水平更高的个体放入第n个新的子种群NewParentn,gen；如果和的鲁棒水平相同，则将评价值小的个体放入第n个新的子种群NewParentn,gen；步骤5.3.4、选出第n个新的子种群NewParentn,gen中评价值最小的个体作为领导个体；步骤5.3.5、将t+1赋值给t，判断t＞M是否成立，若成立，则表示获得第n个新的子种群NewParentn，否则，返回步骤5.3.2顺序执行；步骤5.4、将n+1赋值给n后，判断n＞N是否成立，若成立，则表示得到N个新的子种群并组成第gen+1代种群，否则，返回步骤5.2顺序执行；步骤六、将gen+1赋值给gen后，判断gen是否达到最大迭代次数genmax，若是，则停止迭代并得到第genmax代种群的NP个路线规划方案，否则，返回步骤3.1顺序执行；步骤七、对第genmax代种群的NP个路线规划方案按照评价值进行降序排序，选出其中评价值最小的一个路线规划方案作为最终方案输出。

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百度查询： 安徽大学 一种用于城市垃圾收集的路线规划方法