城市生活垃圾收运车辆干扰管理模型与优化

"城市生活垃圾收运车辆调度干扰管理研究 (2015年)，马慧民，罗长见，上海电机学院商学院，上海理工大学管理学院" 本文主要探讨的是城市生活垃圾收运过程中遇到的一个关键问题——车辆故障，以及如何通过干扰管理理论来解决这一问题。在城市生活垃圾收运系统中，由于各种不可预见的因素，如车辆故障、交通拥堵等，往往会导致原有的运输计划被打乱，从而影响整个系统的效率和服务质量。针对这一挑战，作者马慧民和罗长见提出了一个创新的干扰管理方法。 首先，文章介绍了干扰辨识方法，这是一种识别和定位突发问题的策略。在垃圾收运过程中，当车辆出现故障时，需要快速识别出这一干扰源，以便采取相应的应对措施。识别方法可能包括实时监控车辆状态、跟踪车辆运行数据以及建立有效的报告机制。 其次，基于初始计划偏离的扰动度量方法被提出来评估计划执行中的偏差。这个方法关注的是实际执行情况与预设计划之间的差距，通过量化这些偏差，可以更好地理解干扰对整体运营的影响程度，并为调整和优化提供依据。 接着，文章构建了一个干扰管理模型，其目标是尽可能减小因干扰导致的计划偏离。该模型旨在找到最佳的调整策略，使得即使在车辆故障等干扰情况下，也能使整体收运任务尽可能接近原定计划，从而保证服务质量和效率。 为了验证模型的有效性和优越性，作者进行了实例仿真实验，并将结果与传统的干扰处理方法进行了比较。实验结果表明，提出的干扰管理模型能够更有效地应对车辆故障，降低计划偏差，提高系统的适应性和鲁棒性。 此外，文中还提到了遗传算法的应用，这是一种优化算法，常用于解决复杂的调度问题。遗传算法可能被用来搜索最佳的调度策略，以应对干扰事件，确保城市生活垃圾收运系统的稳定运行。 总结来说，这篇论文贡献了一种创新的干扰管理策略，为城市生活垃圾收运车辆调度提供了理论支持，有助于提升城市环境卫生服务的质量和效率。通过识别、量化干扰以及优化调度策略，该研究为实际的垃圾收运系统提供了有价值的解决方案。