城市生活垃圾管理：预测模型与收运路线优化

该文档是关于城市生活垃圾管理问题的研究方案，主要探讨了两个核心问题：一是预测城市生活垃圾的产量，二是规划垃圾收运的最优路线。 在第一部分，研究者以上海市为例，分析了中短期生活垃圾产量的预测模型。通过对上海市1995年至2009年的垃圾产量数据进行研究，发现产量随时间呈指数增长，并运用马尔萨斯模型进行初步建模。然而，由于马尔萨斯模型仅考虑时间因素，未能全面反映垃圾产量的复杂性，因此其预测精度有限。为提高预测准确性，研究者引入灰色理论，建立了基于多元线性回归的垃圾产量预测模型，将GDP、人均消费支出、社会销售品零售总额、人均可支配收入作为影响因素，通过计算关联度排除了非农业人口的影响。最终的模型能够更准确地预测垃圾产量，平均相对误差降低至0.0506。 第二部分则聚焦于垃圾收运路线的优化。研究将问题转化为经典的旅行商问题（TSP），在不确定垃圾收集车数量的情况下，首先运用贪婪算法与遗传算法的结合求解全局最优解，得到最短路径。接着，考虑到垃圾收集车的载重限制和工作区间，通过MATLAB编程进一步优化，得到了11条最优路线。计算得出，这些路线的总路程为881.8 miles，垃圾车的总工作时间为30.2603小时。根据需求，研究者将11条路线分为4组，每组由一辆垃圾收集车完成，以实现高效的城市垃圾收运。 综上，此研究方案深入探究了城市生活垃圾管理的关键问题，不仅提供了精准的产量预测模型，还提出了实际可行的垃圾收运路线优化策略，对提升城市环境卫生管理水平具有重要意义。