都市廃棄物管理における路線最適化 局所調整された離散カクヨウの検索:ハイブリッドメタヒューリスティックのアプローチ

科学分野:

• 環境科学 環境科学
• コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
• 事業 事業研究 事業研究

背景:

• 都市化と人口増加により,廃棄物の発生が増加し,効率的な廃棄物管理が必要になります.
• 廃棄物収集のルートを最適化することは,運用コストと環境への影響を削減するために不可欠です.
• 既存の方法は,都市環境における離散的なルーティングの問題の複雑さに対処するために苦労しています.

研究 の 目的:

• 都市廃棄物管理における効果的なルート最適化のために,Locally Optimized Discrete Cuckoo Search (LO-DCS) というハイブリッドメタヒューリスティック・フレームワークを提案する.
• 変位ベースのランダムウォーク,2-opt ローカル最適化,K-means クラスタリングを使用して,離散型ルーティング問題に対する Cuckoo Search アルゴリズムを適応する.
• 現実世界の都市データセットを使用してLO-DCSのパフォーマンスを評価し,既存のアルゴリズムと比較します.

主な方法:

• ハイブリッドのメタヒューリスティック・フレームワーク,LO-DCSを開発し,カクヨウ検索と離散最適化技術を統合しました.
• ゴミ箱の座標抽出のために,Google Earth Engineとジオリファレンスされた衛星画像を使用しました.
• ベンガロール市のデータセットでLO-DCSを実装し,テストし,移動距離,燃料消費量,炭素排出量,運用時間を測定しました.

主要な成果:

• LO-DCSは,キーパフォーマンス指標 (距離,燃料,CO2排出量,移動時間) のクラスター全体で平均約85%の改善を示しました.
• 大幅な改善を達成した (約. 78%) ベースライン方法 (GA,PSO,DSMO,QANA) と比較して,強い収束率を示しています.
• 統計テストにより,LO-DCSの堅実性と競争力のある性能が確認され,ほぼ最適のソリューションが得られました.

結論:

• LO-DCSは,持続可能で費用対効果の高い都市廃棄物管理のためのスケーラブルでデータ主導の意思決定支援ツールを提供します.
• このフレームワークは,インフラ計画における市政当局と研究者のための貴重な洞察を提供します.
• このアプローチは,都市廃棄物物流の環境責任を強化します.