[发明专利]一种回收站选址与分配优化方法、系统、装置和存储介质

权利要求书

1.一种回收站选址与分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取城市的布局信息，根据所述布局信息构建基于回收站选址和分配问题的多目标数学模型；

确定所述多目标数学模型的约束条件和优化目标；

采用分类代理模型和基于分解的多目标优化算法对所述多目标数学模型进行优化，获得最终的选址分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种回收站选址与分配优化方法，其特征在于，所述布局信息包括：城市道路之间的路径集、节点的坐标、各生产区域产生的废品量、备选回收区域的面积；

所述确定所述多目标数学模型的约束条件和优化目标，包括：

以分配废品量不超过回收站容量、每个生产区域都需安排到一个回收站、一个回收站可以在容量范围内接收多个生产区域的废品，作为约束条件；

以所有选址回收站的利用率最大、从各生产区域回收路程花费最小、带路网破坏场景下回收路程花费最小，作为优化目标。

3.根据权利要求2所述的一种回收站选址与分配优化方法，其特征在于，所述优化目标的表达式如下：

其中，x_ij表示第i个生产区域选择第j个回收区域这一命题，如果选取情况为真则x_ij值为1，如果第i个生产区域并没有安排废品回收到第j个回收区域则x_ij值为0；c_j表示第j个回收区域的预设容量；p_i表示第i个生产区域的废品量；d_ij表示从第i个生产区域回收废品到第j个回收区域的最短距离，表示在第k中破坏场景下的d_ij；N_s表示模拟的破坏场景数量，即通过给定的需要研究的道路毁坏数量下随机生成N_s个破坏场景作为探究不确定路网状况使用。

4.根据权利要求1所述的一种回收站选址与分配优化方法，其特征在于，所述采用分类代理模型和基于分解的多目标优化算法对所述多目标数学模型进行优化，包括：

A1、对生产区域、备选回收区域进行编号，以所有生产区域匹配的回收区域作为个体，对所述个体进行编码，并初始化种群；其中，生产区域对应为维度，匹配到的回收区域对应为维度的值；

A2、计算初始种群的真实评估值，并得到帕累托支配关系，将初始种群和对应的帕累托支配关系添加到数据库中；

A3、通过差分进化算法生成新的子代；

A4、使用通过数据库训练的分类代理模型，预测新子代是否优于当前帕累托前沿，如果预测优于当前帕累托前沿，则带入真实函数计算评估值，并通过基于分解的多目标优化算法选择该个体是否成为下一代的父代个体；

A5、将所有新的使用真实函数评估的个体更新数据库，并重新计算帕累托支配情况，循环执行步骤A3至A5，直到达到预设条件。

5.根据权利要求4所述的一种回收站选址与分配优化方法，其特征在于，所述分类代理模型通过以下方式训练：

通过数值优化技术改进的BP神经网络训练分类代理模型；其中，数据库中的数据只存在优于当前帕累托前沿、劣于当前帕累托前沿两种类别，以训练生成二分类的模型，用于预测新个体是否优于当前帕累托前沿。

6.根据权利要求4所述的一种回收站选址与分配优化方法，其特征在于，所述基于分解的多目标优化算法的公式表达如下：

其中，z是一个m维向量作为参考点，每一维代表当前第i个目标函数的存在的最小值；g^te()表示按照切比雪夫聚合法表示的目标函数，λ_i表示预先生成好的一系列均匀的权重向量，f_i(x)表示目标函数对应维度的值，表示参考点对应维度的值。

7.根据权利要求1所述的一种回收站选址与分配优化方法，其特征在于，所述基于分解的多目标优化算法通过以下方式进行优化：

利用预设的权重向量将多目标问题分解为一系列单目标子问题进行优化，同时相邻权重向量的子问题的解可以互相借鉴，从而使得优化更加具有全局性。