【摘 要】
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针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题，提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题，并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划，而后在每个时域末，综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃
【基金项目】
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教育部人文社科一般项目（19YJC630198）； 中国博士后面上项目（2019M653345）； 重庆交通大学研究生科研创新项目（2022S0064）；
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针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题，提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题，并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划，而后在每个时域末，综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃圾收运车辆的位置和装载量以动态调整现有车辆路径。研究结果表明，相较于传统的静态收运方案，动态垃圾收运方案能够在降低车辆运输成本和碳排放成本的同时，显著降低由于清运不及时造成的环境二次污染的风险。
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