城市生活垃圾收运系统优化综述

简述了城市生活垃圾收运工作所面临的严峻现状及收运系统的相关影响因素,对城市生活垃圾收运系统中的两个主要优化层面,即收运线路的优化和转运站(处置场)规模、容量、选址的优化,分别从国外和国内两个角度进行详述,总结垃圾收运系统优化的研究成果.进而提出了目前城市生活垃圾收运系统优化中需要进一步研究和改进的地方.     

基于多车型多行程的城市生活垃圾分类运输路径优化北大核心CSCD

生活垃圾的产生和处理是城市环境压力的重大来源之一,在垃圾收运网络中,使用不同的运输模式和车型,会在很大程度上影响垃圾收运路径的选择,从而导致不同的垃圾收运总成本。根据城市生活垃圾分类收运模式的特点,以总成本最小为目标,多角度考虑现实约束,建立多车型多行程带时间窗的城市生活垃圾分类单独运输模型和分类联合运输模型。通过ArcGIS分析功能获取的真实路径距离矩阵构建算例,使用模拟退火算法对两种分类运输模型进行求解,得到实际收运路径,进一步对车型使用进行敏感性对比分析。结果表明:在分类单独运输模式下,采用多车型垃圾收运车比单一车型成本更低;但采用分类联合运输模式的效率更高,且能大幅降低社会总成本,有效减轻环境污染。     

武汉市生活垃圾分类收运及处理模式研究

通过学习借鉴日本、德国、台湾等国家和地区以及北京、上海、广州等国内城市的生活垃圾分类收运及处理先进经验,结合武汉市生活垃圾处理现状及存在的问题,探索研究适用于武汉市的生活垃圾分类收运及处理模式。     

基于IPSO-SVM对尾矿坝变形预测的研究

针对支持向量机在参数模型选择上的敏感性,以及在理论上无法直接实现的问题,在标准粒子群算法的基础上对粒子速度与位置更新策略进行改进,通过改进的粒子群算法对支持向量机模型参数进行选择优化,进而提出了一种改进粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)算法模型。根据尾矿坝实测数据,建立了基于IPSO-SVM算法的对尾矿坝坝体位移预测模型,同时与经典的SVM算法以及PSO-SVM算法进行比较分析。结果表明,3种算法在坝体变形预测中都具有较好的可行性,但IPSO-SVM算法在训练效率上有较大优势,而且具有较高的预测精度,更适合在变形预测中应用。     

家庭厨余垃圾分布式就地厌氧消化工艺及效果研究

针对厨余垃圾收运后集中处理模式的收集难、成本高的问题,设计了分布式就地厌氧消化工艺,用研制的设备进行半连续试验.运行80 d左右趋于稳定,稳定后的VS去除率高于60％;VS进料产气率、VS进料甲烷产率分别为0.444 m3/kg VS、0.245 m3/kg VS,VS去除产气率、VS去除甲烷产率分别为0.737 m3...     

基于多目标分布估计算法的地铁网络化应急站点选址

为提升地铁网络的应急救援能力,提出兼顾地下和地面交通两种运输方式的应急资源网络化共享模式,并建立多目标优化模型,对应急站点进行优化选址。模型以应急站点数量最少和总响应时间最短为优化目标,地铁车站重要程度为关键因素,求解各地铁车站的优化覆盖方案。提出了一种多目标分布估计算法,该算法采用拥挤比较算子和锦标赛选择算法获取优势群体,借助概率模型描述可行解的离散分布,并不断更新概率模型来实现种群的进化。运用建立的模型和算法求解北京市局部地铁网络应急站点选址问题,最终获得满足地面交通运输时效、并符合问题优化目标的Pareto最优解集。与NSGE-Ⅱ算法相比,多目标分布估计算法提前123代开始收敛,且针对最小化问题,多目标分布估计算法最优解的两个目标函数值较NSGE-Ⅱ算法分别减小64%和29%。可见,模型符合地铁应急站点选址问题的决策规则;多目标分布估计算法有效地缩小了决策空间,它比NSGE-Ⅱ算法更快地收敛,且能够获得更为优化的应急站点选址方案。     

考虑车辆限速区间和风险公平性的危险品运输网络优化

针对有路段风险约束的危险品运输网络优化问题,讨论了不同路段上车辆限速区间的变化对危险品运输风险和成本的影响.基于最小最大准则构建了双层规划模型:上层规划表示政府部门通过对不同路段设置不同的限速区间来最小化最大运输网络总风险和路段最大风险的上界值,并通过增加路段最大风险的上界约束来实现风险分布的公平性;下层规划表示危险品运输商选择鲁棒成本最小的路径.为求解模型,设计了粒子群优化算法.根据算例分析发现,政府管理部门通过实施车辆限速区间策略,在考虑风险公平性的同时,可以有效地控制危险品运输网络的最大总风险.     

铀矿山穿孔爆破系统免疫遗传优化控制

根据地下铀矿山穿孔爆破系统特点及放射性污染物的特性,应用自适应模糊推理技术构建爆破矿石块度模型,应用放射性污染物迁移机制构建氡浓度析出模型,再将其模型参数换算成与穿爆参数关联的氡浓度模型,然后构建铀矿山氡浓度控制下穿孔爆破系统的集成模型,最后运用免疫遗传优化算法对其进行优化求解。实例分析表示该方法可在满足氡浓度的要求下实现块度最优化问题,为铀矿山安全生产提供了重要决策依据。     

结合TF-IDF的企业生产隐患关联预警及可视化研究

为有效利用企业在日常管理中积累的大量生产事故隐患记录,实现隐患预警,解决人工分析数据效率低、主观性强等问题,构建结合词频率-逆文档频率(TF-IDF)的企业生产隐患关联预警可视化模型。首先,运用先验(Apriori)关联规则算法挖掘各隐患间的潜在联系,获取信息中的隐藏价值;然后,引入TF-IDF算法优化关联规则,找出隐患间的关键规则;最后,运用可视化技术直观地展现挖掘结果。研究表明:可视化模型能快速、准确地实现隐患预警;对关联规则的优化,解决了Apriori算法支持度依赖性强的问题;挖掘结果能为企业安全管理者提供整改方向与依据。     

基于VEGA和DCGA的化工园区布局优化研究

化工园区布局优化是一个复杂的多目标优化问题,建立了以事故风险和经济收益为两个优化指标的化工园区布局优化模型,以潜在死亡人数(PLL)表征事故风险,以销售收入表征经济收益;从算法的正确性、有效性及其搜索性能上提出了三条化工园区布局优化算法性能的评价准则;基于向量评价遗传算法(VEGA)和基于确定性拥挤机制的小生境遗传算法(DCGA)分别对化工园区布局优化进行研究,并对比分析了优化计算结果,得出:建立的化工园区双目标布局优化模型和提出的优化方法是可行的,计算所得的Pareto最优解对化工园区布局具有较好的参考价值;VEGA算法仅能满足部分准则要求,而DCGA算法能同时满足三条评价准则要求,可知DCGA算法适用于化工园区布局优化。