数学建模垃圾处理

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1、莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇

2、蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂

3、蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿

4、蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃

5、薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇

6、莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁

7、蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆

8、蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀

9、蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇

10、薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁

11、莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅

12、薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀

13、葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄

14、蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈

15、蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂

16、螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿

17、蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄

18、蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈

19、蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节

20、蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆

21、螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁

22、蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈

23、莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂

24、蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆

25、蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁

26、蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅

27、薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿

28、莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃

29、蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿膅蒂蚄羈芇芅薀羇羇蒀蒆蚄聿芃莂蚃膁葿蚁蚂袁芁蚇蚁肃薇薃蚀膆莀葿虿芈膂螇虿羈莈蚃蚈肀膁蕿螇膂莆蒅螆袂腿莁螅羄莅螀螄膆膇蚆螄艿蒃薂螃羈芆蒈螂肁蒁莄螁膃芄蚃袀袃葿蕿衿羅节蒅袈肇蒈莁袈芀芁蝿袇罿膃蚅袆肂荿薁袅膄膂蒇袄袄莇莃羃羆膀蚂羂肈莅薈羂膀膈蒄羁羀莄蒀羀肂芆螈罿 城市生活垃圾年产量及垃圾收运问题的研究1 问题重述城市是以人口为主体的有机体,城市的发展是衡量一个国家现代化程度的指标1】。目前世界各国的城市数量和垃圾产量都处于不断增长之中2】。中国自改革开放以来,城市数目和人口有了很大增长,人民生活水平也有了很大提高,因此作为城市公害的

30、生活垃圾产量也有了很大增长 。据统计中国现有670座大城市,城市生活垃圾年产量以7%9%的速度增长,中国近2 /3的城市陷入垃圾包围之中3】。城市生活垃圾侵占了大量土地,影响城市景观,对土地资源造成破坏;垃圾处理过程中产生大量污染物污染水体和大气,威胁人们健康,成为严重的社会问题垃圾问题如此严重，城市生活垃圾的处理又是环境保护与治理的重中之重，因此，垃圾的处理与清运更应该被重视。城市生活垃圾的收集与清运是一项大工程，因此进行处理之前应该对生活垃圾产量进行科学的预测。本文中利用数学方法建立以下问题的数学模型，并求解模型，对模型的结果做出合理分析和解释。1. 查阅相关文献，搜集垃圾产量数据，在此基

31、础上建立城市生活垃圾产量中短期预测模型，并且分析模型的准确性和实用性。2. 在收运过程已知下述（1）（2）（3）（4）等条件下，如何安排垃圾收运车的收运路线，使在垃圾收运车的行车里程尽可能的少，或者垃圾收运时间尽可能短？（1）车库和收集点、收集点与中转站、中转站与车库的距离；（2）各收集点每天的垃圾产量；（3）每辆垃圾收运车的最大载荷；（4）垃圾收集点、车库、中转站的工作区间a,b。请给出规划以上垃圾收运路线的数学模型，并设计出有效的算法，针对附录中给出的数据，求解模型。并且对模型的适用性、算法的稳定性和鲁棒性做出分析。2 问题分析与基本假设2.1 问题分析2.1.1 背景分析随着我国城市经济

32、发展和人口的增加，城市生活垃圾产生量在迅速增加。尤其是近20年间，我国城市数量及城市居住人口显著增加，城市规模和范围不断扩大，促使城市垃圾产量不断增长。近年来，城市垃圾的年增长速度达到5%-9%，其中尤以上海市最为突出。上海是我国最大的工业城市,随着经济的快速增长,城市居民生活水平有了较大的提高,城市生活垃圾的产生量也在同步增长，连年居全国各城市之首。4】因此本文选取上海市作为研究对象。2.1.2 生活垃圾年产量预测问题分析第一步，根据附表所给的数据，以年份为横坐标，上海市生活垃圾年产量为纵坐标，利用MATLAB作图进行二维作图，所得图形如图 2.11所示：图 2.11上海市生活垃圾年产量变化

33、曲线从图 2.11可以看出城市垃圾年产量具有以下特征:单调递增,并且非负,变化率不均匀,符合灰色理论的建模条件5】。因此本文采用灰色系统模型进行预测未来几年垃圾总产量。第二步，考虑到城市生活垃圾产量的变化受到多种因素的制约或影响。其影响因素包括地理位置、人口、经济发展水平（生产总值）、居民收入以及消费水平、居民家庭能源结构等等。一般情况下，这些影响因素难以分清主次，需进行多因素分析。而多元回归是两个或两个以上的自变量与一个因变量的变动分析。本文选取总人口、地区生产总值、人均消费性支出和可支配收入作为影响因素，将生活垃圾产量看作因变量，进行多元回归分析6】。2.1.3 垃圾收集与运输问题分析已有

34、学者研究表明城市生活垃圾收运系统是一种物流系统。垃圾收运过程是垃圾从分散到集中的过程，是一个产生源高度分散、处置相对集中、产生量随季节变化的“倒物流”系统。垃圾收集车辆的路径选择是收集车辆从出发点出发，在满足垃圾量和车辆容量的限制条件下，完成对每个收集点的垃圾收集工作后运往垃圾中转站的过程。遗传算法为其提供了工具，其中的单亲遗传算法对于解决该问题更加具有优势。本文基于城市垃圾收集路径优化问题的特殊性，采用改进的单亲遗传算法进行求解，用MATLAB软件编程计算。2.2 基本假设假设一：城市生活垃圾年产量与城市生活垃圾年清运量相等。假设二：城市生活垃圾产量仅受城市总人口、地区生产总值、人均年消费性

35、支出和城市人均可支配收入的影响。假设三：预测数据允许有5%的相对误差。假设四：假设每次垃圾车到达垃圾收集点时，该收集点的垃圾产量处于最大值。假设五：每个收集点的任务只能由一台车完成，且该车一次性运走该收集点的全部垃圾。假设六：3 符号定义与说明符号说明垃圾产量原始数据垃圾产量累加数据垃圾产量预测数据（灰色预测模型）发展灰度内生控制灰度残差垃圾产量预测模型（多元线性回归模型）上海市人口总数上海地区生产总值上海市人均年消费支出上海市人均可支配收入收集车的序号收集车辆数第个收集点的垃圾量收集车的最大运载量点到点的距离车是否由使向第点的货是否由车来完成4 模型建立4.1 灰色预测（GM（1，1）模型第

36、一步:对原始数据作一次AGO ( accumulated generating operation)累加生成,目的在于为建模提供中间信息,使原始时间序列的随机性弱化。设时间序列有n个观察值:通过AGO累加生成新序列:,其中,则GM (1, 1)模型相应的微分方程为:第二步:构造累加数据矩阵B和常数向量： , 第三步:用最小二乘法求得发展灰数和内生控制灰数：第四步：将灰数代入时间微分方程，解微分方程求得时间函数：第五步：递减还原：第六步：精度检验，利用残差检验，求出残差百分比。若精度达到要求,则可利用所建模型进行预测。若精度达不到要求,则仍需建立残差修正模型以提高精度,然后利用修改后的模型进行预

37、测。建立残差模型,原始数列采用残差:残差模型与合并，即为修正后的模型：4.2 多元回归分析模型以上海市生活垃圾年产量作为预测目标，选取上海市总人口、地区生产总值（GDP）、城市人均年消费性支出、城市人均可支配收入为城市生活垃圾清运量的主要影响因子，建立多元线性回归模型：利用MATLAB软件进行多元线性回归分析，求出各影响因素的参数，得到多元线性回归方程，并进行F检验，做出残差图，检验显著性。最后预测出近期几年的生活垃圾年产量。4.3 线性规划模型安排垃圾收运车的收运路线问题，使总运输距离最小作为目标函数，根据题中和基本假设所给的约束条件，建立如下线性规划模型： 上述模型中，代表收集车的序号，共

38、有辆车。这些车从出发点（车库）即0点出发把1至n个收集点的垃圾收集后运输至n+1地（中转站）。每个收集点的垃圾的量是,每台车的运量是。表示从点到点的距离，表示车是否由使向,如果是则为1，否则为0。表示第点的货是否由车来完成，是则为1，不是为0。式(1)：目标函数，总运输距离最小；式(2)：车装运的所有地点的垃圾不能超过他的载重；式(3)：上半部分表示每个地点的任务只能由一台车完成，下半部分表示所有的车都从出发点行驶到终到点；式(4)：到达每个收集点的车有且仅有一台；式(5)：离开每个收集点的车有且仅有一台；式(6): 为01变量；式(7): 为01变量。然后运用单亲遗传算法，利用MATLAB软

39、件进行求解。5 模型求解5.1 生活垃圾年产量的预测5.1.1 灰色预测模型的求解利用上海市19902005年的生活垃圾年产量的数据（参见附表一）作为建立模型的基础，用2006、2007年的数据来检验模型预测能力的好坏，利用MATLAB进行灰色预测(程序见附录一)，通过逐步计算可得到上海市生活垃圾年产生量的时间响应函数:进行递减还原，得到GM (1, 1)预测模型：预测出19912008年的生活垃圾年产量，用模型计算出的预测值与实际的比较值表 1所示。年份实际年产量预测值残差残差百分比%1990278.6278.61991295.6308.613.04.41992300.4325.525.18

40、.41993335.1343.38.22.41994333.7362.128.48.51995372.1381.99.82.61996418.3402.7-15.6-3.71997453.8424.8-29.0-6.41998470.1448.0-22.1-4.71999499.8472.5-27.3-5.52000506.2498.3-7.9-1.62001531.9525.6-6.3-1.22002551.4554.32.90.52003585.3584.6-0.7-0.12004609.7616.66.91.12005622.3650.328.04.52006658.3685.927.6

41、4.22007690.7723.432.74.7表 1生活垃圾产量预测数据及残差 由上表可见，最近五年的残差百分比较小，在5%以内，且由2006、2007年的预测数据来看，较实际数据偏大，但误差在允许范围内，因此得到的预测模型不需要做修正。5.1.2 多元线性回归分析模型的求解以19952005年的数据作为建立模型的基础（2006、2007年的数据留作模型分析），其中上海市人口、上海市生产总值（GDP）、城市人均消费性支出、居民家庭人均可支配收入为城市生活垃圾清运量的主要影响因子，利用MATLAB软件进行多元线性回归分析（程序见附录二），得到多元线性回归方程：相关系数： F值： 概率：，可知该

42、回归模型成立。残差图如图 5.11所示：图 5.11残差图从残差图可以看出，除第一个数据外，其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据，而第一个数据可视为异常点. 利用该多元线性回归模型，预测1995-2007年的生活垃圾总产量，与实际数据比较。年份生活垃圾年产量实际值（万吨）生活垃圾年产量预测值（万吨）残差残差百分比（%）1995372.1412.240.110.81996418.3431.012.73.01997453.8436.5-17.3-3.81998470.1443.3-26.8-5.7199949

43、9.8490.0-9.8-2.02000506.2512.86.61.32001531.9532.80.90.22002551.4537.8-13.6-2.52003585.3572.8-12.5-2.12004609.7605.7-4.0-0.72005622.3645.823.53.82006658.3687.629.34.52007690.7724.343.34.9由上表可见，该模型所作的预测数据与实际数值更为接近，且残差百分都比较小（第一个数据视为异常点），预测的稳定性优于灰色预测系统所作出的结果。由2006、2007年的预测数据来看，较实际数据也偏大，但误差在允许范围内。利用该模型预

44、测20082012年五年的生活垃圾年产量，得到如下结果：年份20082009201020112012垃圾产量（万吨）763.0762.4804.7848.9895.15.2 垃圾运输问题的求解将题中所给的垃圾收集点、车库及垃圾中转站的坐标标在图中，如图 5.21所示：图 5.21由上图可见，垃圾收集点可以分为左、中、右三个区，如图中虚线框所示，又由于左、中、右三个区域垃圾量分别为536、997.5、599（yard）。所以安排车辆分别为3、5、3辆。每辆车有共同的起点、终点和中转站，但走不同的路线，那么左区域有3条路线，中区域有5条路线，右区域有3条路线，各路线所经过的垃圾收集点见附表二。在求

45、解时，由于数据复杂，本文采用单亲遗传算法。垃圾收集路线优化问题的单亲遗传算法步骤如下附表：上海市生活垃圾年产量及其各影响因素相关数据年份生活垃圾年产量（万吨）总人口（万人）地区生产总值（亿元）人均年消费性支出（元）城市人均可支配收入（元）1990278.61991295.61992300.41993335.11994333.71995372.114152462.65868.17191.81996418.314192902.26763.18178.51997453.814573360.26819.98438.91998470.114643688.26866.48773.11999499.8147

46、44034.98247.710931.62000506.216744551.28868.211718.02001531.916144950.89936.112883.42002551.416255408.810464.013249.82003585.317116694.211040.314867.52004609.717428072.812631.016682.82005622.317789164.113773.418645.02006658.3181810366.414761.820667.92007690.7185812188.917255.423622.7附录一：clearclcn=16

47、;x0=278.6 295.6 300.4 335.1 333.7 372.1 418.3 453.8 470.1 499.8 . 506.2 531.9 551.4 585.3 609.7 622.3;x1(1)=x0(1);for i=2:n, x1(i)=x1(i-1)+x0(i);endfor i=1:n-1, z1(i)=(x1(i+1)+x1(i)/(-2);endY=x0(1,2:16);B=z1,ones(15,1);a=(inv(B*B)*(B*Y)for k=0:22,x2(k+1)=(x0(1)-a(2,1)/a(1,1)*exp(-a(1,1)*k)+a(2,1)/a(

48、1,1);endx3(1)=x0(1);for k=1:22, x3(k+1)=x2(k+1)-x2(k);endw=x3(1:16)disp(对未来数据进行预测：)x3(17:23)e=x0-w%残差A=e./x0%残差百分比附录二：learclcA=xlsread(a.xls);x1=A(:,2);x2=A(:,3);x3=A(:,4);x4=A(:,5);y=A(:,1);x=ones(11,1),x1,x2,x3,x4;b,bint,r,rint,stats=regress(y,x)rcoplot(r,rint)附录三：function R,Rlength=GA_TSP(xyCity,

49、dCity,Population,nPopulation,pCrossover,percent,pMutation,generation,nR,rr,rangeCity,rR,moffspring,record,pi,Shock,maxShock)clear allA=load(d.txt);xyCity=A(2,:);A(x,y);A(1,:); %x,y为各地点坐标figure(1)grid onhold onscatter(xyCity(:,1),xyCity(:,2),x)grid onnCity=size(xyCity,1);for i=1:nCity %计算城市间距离，假设距离为欧

50、几里德范数 for j=1:nCity dCity(i,j)=(xyCity(i,1)-xyCity(j,1)2+(xyCity(i,2)-xyCity(j,2)2)0.5; endend %计算城市间距离，假设距离为欧几里德范数xyCity; %显示城市坐标dCity %显示城市距离矩阵%初始种群k=input(取点操作结束); %取点时对操作保护disp(-)nPopulation=input(种群个体数量：); %输入种群个体数量if size(nPopulation,1)=0 nPopulation=20; %默认值endfor i=1:nPopulation Population(i

51、,:)=randperm(nCity-1); %产生随机个体endPopulation %显示初始种群pCrossover=input(交叉概率：); %输入交叉概率percent=input(交叉部分占整体的百分比：); %输入交叉比率pMutation=input(突变概率：); %输入突变概率nRemain=input(最优个体保留最大数量：);pi(1)=input(选择操作最优个体被保护概率：); %输入最优个体被保护概率pi(2)=input(交叉操作最优个体被保护概率：);pi(3)=input(突变操作最优个体被保护概率：);maxShock=input(最大突变概率：);if

52、 size(pCrossover,1)=0 pCrossover=0.85;endif size(percent,1)=0 percent=0.5;endif size(pMutation,1)=0 pMutation=0.05;endShock=0;rr=0;Rlength=0;counter1=0;counter2=0;R=zeros(1,nCity-1);newPopulation,R,Rlength,counter2,rr=select(Population,nPopulation,nCity,dCity,Rlength,R,counter2,pi,nRemain);R0=R;reco

53、rd(1,:)=R;rR(1)=Rlength;Rlength0=Rlength;generation=input(算法终止条件A.最多迭代次数：); %输入算法终止条件if size(generation,1)=0 generation=50;endnR=input(算法终止条件B.最短路径连续保持不变代数：);if size(nR,1)=0 nR=10;endwhile counter1generation&counter2nR if counter2nR*1/5 Shock=0; elseif counter2nR*2/5 Shock=maxShock*1/4-pMutation; el

54、seif counter2nR*3/5 Shock=maxShock*2/4-pMutation; elseif counter2nR*4/5 Shock=maxShock*3/4-pMutation; else Shock=maxShock-pMutation; end counter1 newPopulation offspring=crossover(newPopulation,nCity,pCrossover,percent,nPopulation,rr,pi,nRemain); offspring moffspring=Mutation(offspring,nCity,pMutati

55、on,nPopulation,rr,pi,nRemain,Shock); newPopulation,R,Rlength,counter2,rr=select(moffspring,nPopulation,nCity,dCity,Rlength,R,counter2,pi,nRemain); counter1=counter1+1; rR(counter1+1)=Rlength; record(counter1+1,:)=R;endR0;Rlength0;R;Rlength;minR=min(rR);disp(最短路经出现代数:)rr=find(rR=minR)disp(最短路经:)recor

56、d(rr,:);mR=record(rr(1,1),:)disp(终止条件一:)counter1disp(终止条件二:)counter2disp(最短路经长度:)minRdisp(最初路经长度:)rR(1)figure(2)plotaiwa(xyCity,mR,nCity)figure(3)i=1:counter1+1;plot(i,rR(i)grid onfunction newPopulation,R,Rlength,counter2,rr=select(Population,nPopulation,nCity,dCity,Rlength,R,counter2,pi,nRemain)Dis

57、tance=zeros(nPopulation,1); %零化路径长度Fitness=zeros(nPopulation,1); %零化适应概率Sum=0; %路径长度for i=1:nPopulation %计算个体路径长度 for j=1:nCity-2 Distance(i)=Distance(i)+dCity(Population(i,j),Population(i,j+1); end %对路径长度调整，增加起始点到路径首尾点的距离 Distance(i)=Distance(i)+dCity(Population(i,1),nCity)+dCity(Population(i,nCity

58、-1),nCity); Sum=Sum+Distance(i); %累计总路径长度end %计算个体路径长度if Rlength=min(Distance) counter2=counter2+1;else counter2=0;endRlength=min(Distance); %更新最短路径长度Rlengthrr=find(Distance=Rlength);R=Population(rr(1,1),:); %更新最短路径Rfor i=1:nPopulation Fitness(i)=(max(Distance)-Distance(i)+0.001)/(nPopulation*(max(Distance)+0.001)-Sum); %适应概率=个体/总和。已作调整，大小作了调换endFitness %显示适应概率sFitness=zeros(nPopulation,1); %累积概率sFitness(1)=Fitness(1);for i=2:nPopulation sFitness(i)=sFitness(i-1)+Fitness(i);endsFitness %显示累积概率newPopulation=zeros(nPopulation,nCity-1); %零化新种群for i=1:nPopulation %甩随机数 a=rand; a %显示甩出的随机数 for