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摘要
为实现城市生活垃圾的高效收集和低碳运输，加快实现城市交通运输体系“双碳”目标，基于车辆路径问题的建模求解方法，进行了具有车辆容量限制及时间窗约束的垃圾车辆低碳收运路径优化研究。为合理利用现有资源，根据垃圾时空分布规律，采用K-means聚类算法对城市垃圾收集的关键节点进行了分区重构。为准确测算车辆收运过程中的碳排放量，引入碳排放系数与碳税参数，采用“燃油-碳排”转化法来衡量企业的碳成本，构建了以车辆运输成本、固定成本和碳排放成本之和最小化为目标的车辆调度与路径优化模型。为加快算法的收敛速度并提高求解质量，提出了改进蚁群算法，首先改进了蚁群算法的状态转移方式和信息素更新方式，引入最大最小蚁群算法与2-opt局部搜索算法，进行了早熟收敛性判断。最后基于浙江省湖州某地垃圾收运实例数据，与遗传算法和粒子群算法进行了对比分析，验证了所提模型和算法的有效性。结果表明：与遗传算法和粒子群算法相比，蚁群算法具有较强的鲁棒性与并行性；与实际收运方案相比，基于分区的改进蚁群算法所得到的收运方案总成本可减少35.7%,其中碳排放成本可减少25.3%。研究成果可为实际收运过程中的车辆路径选择提供参考，提高收运效率，实现节能减排的目的。
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