數(shù)學(xué)建模論文垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)

1、垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)摘要：本論文主要針對(duì)深圳市南山區(qū)垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)問題進(jìn)行了研究與討論。 近年來，城市垃圾的處理逐漸走入了人們的視線。如何有效方便的處理城垃圾成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)話題。城市垃圾的處理涉及到垃圾的分類，中轉(zhuǎn)站的選址，以及垃圾處理站的選址。如何有效地協(xié)調(diào)好各個(gè)方面的因素，在考慮到經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí)，減少對(duì)城市的環(huán)境污染，在經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境保護(hù)方面尋找平衡點(diǎn)，成為當(dāng)前的熱點(diǎn)。 本文研究了深圳市南山區(qū)垃圾中轉(zhuǎn)站和處理廠分布設(shè)計(jì)的最優(yōu)解問題，同時(shí)在目前的運(yùn)輸裝備條件下給出清運(yùn)路線的具體方案。我們根據(jù)從深圳市規(guī)劃和國(guó)土資源委員會(huì)官網(wǎng)得到的數(shù)據(jù)，針對(duì)南山區(qū)的垃圾總量，垃圾站，轉(zhuǎn)運(yùn)站

2、以及處理廠的數(shù)目，運(yùn)輸?shù)馁M(fèi)用進(jìn)行了定量的分析，給出了具有較高參考價(jià)值的圾中轉(zhuǎn)站和處理廠分布設(shè)計(jì)。 第一，現(xiàn)有垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站規(guī)模與位置不變條件下，針對(duì)城市生活垃圾廚余垃圾處理廠選址這一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，運(yùn)用層次分析法即ahp法使復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化，從環(huán)境因素、經(jīng)濟(jì)因素2個(gè)方面分別進(jìn)行分析，取權(quán)重的定量化方式進(jìn)行研究，比較各決策因素的重要程度，得出給出大、小型設(shè)備（櫥余垃圾）的選址應(yīng)該以垃圾處理資源化為首要的目標(biāo)進(jìn)行選擇的結(jié)論。然后根據(jù)權(quán)重利用gis對(duì)南山區(qū)的地理位置進(jìn)行評(píng)估，主要是對(duì)具體候選廠址進(jìn)行全面的多目標(biāo)決策分析，計(jì)算出各廠址的相對(duì)綜合適應(yīng)性評(píng)價(jià)數(shù)值，并加以比較，獲得最佳選址。對(duì)于運(yùn)輸車的調(diào)度方案

3、，我們建立單目標(biāo)規(guī)劃的非線性模型使得運(yùn)輸費(fèi)用最小，在目前的運(yùn)輸裝備條件下給出清運(yùn)路線的具體方案。 第二，在轉(zhuǎn)運(yùn)站允許重新設(shè)計(jì)的條件下，為尋求一種南山區(qū)垃圾中轉(zhuǎn)站優(yōu)化選址方法 ,根據(jù)城市垃圾收運(yùn)系統(tǒng)的特點(diǎn) ,引入逆向物流系統(tǒng)選址規(guī)劃的理念 ,選用集合覆蓋模型對(duì)中轉(zhuǎn)站的位置進(jìn)行初步優(yōu)化 ,確定了垃圾中轉(zhuǎn)站的待選點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上 ,運(yùn)用整數(shù)規(guī)劃構(gòu)建整個(gè)城市垃圾收運(yùn)系統(tǒng)費(fèi)用現(xiàn)值最小模型 ,對(duì)城市垃圾中轉(zhuǎn)站的初步規(guī)劃進(jìn)行二次優(yōu)化 ,從待選點(diǎn)中選出垃圾中轉(zhuǎn)站的最優(yōu)組合。同時(shí)完成對(duì)問題一的重新設(shè)計(jì)。關(guān)鍵詞：ahp法，環(huán)境因素，經(jīng)濟(jì)因素，gis，權(quán)重，逆向物流系統(tǒng)選址規(guī)劃，集合覆蓋模型，整數(shù)規(guī)劃，二次優(yōu)化。1問

4、題重述 垃圾分類化收集與處理是有利于減少垃圾的產(chǎn)生，有益于環(huán)境保護(hù)，同時(shí)也有利于資源回收與再利用的城市綠色工程。在發(fā)達(dá)國(guó)家普遍實(shí)現(xiàn)了垃圾分類化，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市化進(jìn)程加快，我國(guó)大城市的垃圾分類化已經(jīng)提到日程上來。2010年5月國(guó)家發(fā)改委、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、環(huán)境保護(hù)部、農(nóng)業(yè)部聯(lián)合印發(fā)了關(guān)于組織開展城市餐廚廢棄物資源化利用和無害化處理試點(diǎn)工作的通知，并且在北京、上海、重慶和深圳都取得一定成果，但是許多問題仍然是垃圾分類化進(jìn)程中需要深入研究的。在深圳，垃圾分為四類：櫥余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他不可回收垃圾，這種分類顧名思義不難理解。其中對(duì)于居民垃圾，基本的分類處理流程如下：在垃圾分類收

5、集與處理中，不同類的垃圾有不同的處理方式，簡(jiǎn)述如下：1）櫥余垃圾可以使用脫水干燥處理裝置，處理后的干物質(zhì)運(yùn)送飼料加工廠做原料。不同處理規(guī)模的設(shè)備成本和運(yùn)行成本（分大型和小型）見附錄1說明。2） 可回收垃圾將收集后分類再利用。3） 有害垃圾，運(yùn)送到固廢處理中心集中處理。 4）其他不可回收垃圾將運(yùn)送到填埋場(chǎng)或焚燒場(chǎng)處理。所有垃圾將從小區(qū)運(yùn)送到附近的轉(zhuǎn)運(yùn)站，再運(yùn)送到少數(shù)幾個(gè)垃圾處理中心。顯然，1）和2）兩項(xiàng)中，經(jīng)過處理，回收和利用，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，而3）和4）只有消耗處理費(fèi)用，不產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。 本項(xiàng)研究課題旨在為深圳市的垃圾分類化進(jìn)程作出貢獻(xiàn)。為此請(qǐng)你們運(yùn)用數(shù)學(xué)建模方法對(duì)深圳市南山區(qū)的分類化垃圾的實(shí)現(xiàn)

6、做一些研究，具體的研究目標(biāo)是：1） 假定現(xiàn)有垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站規(guī)模與位置不變條件下，給出大、小型設(shè)備（櫥余垃圾）的分布設(shè)計(jì)，同時(shí)在目前的運(yùn)輸裝備條件下給出清運(yùn)路線的具體方案。以期達(dá)到最佳經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)保效果。2） 假設(shè)轉(zhuǎn)運(yùn)站允許重新設(shè)計(jì)，請(qǐng)為問題1）的目標(biāo)重新設(shè)計(jì)。 僅僅為了查詢方便，在題目附錄2所指出的網(wǎng)頁中，給出了深圳市南山區(qū)所有小區(qū)的相關(guān)資料，同時(shí)給出了現(xiàn)有垃圾處理的數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)運(yùn)站的位置。其他所需數(shù)據(jù)資料自行解決。附錄11）大型廚余垃圾處理設(shè)備（如南山餐廚垃圾綜合利用項(xiàng)目，處理能力為200噸/日，投資額約為4500萬元，運(yùn)行成本為150元/噸。小型餐廚垃圾處理機(jī)，處理能力為200-300公斤/日，投

7、資額約為28萬元，運(yùn)行成本為200元/噸。櫥余垃圾處理后產(chǎn)物價(jià)格在1000-1500元/噸。2） 四類垃圾的平均比例櫥余垃圾：可回收垃圾：有害垃圾：其他不可回收垃圾比例約為4：2：1：3。可回收垃圾劃分為紙類、塑料、玻璃、金屬四大類，大概比例分別是：55%、35%、6%、4%。紙類、塑料、玻璃、金屬四類的廢品回收價(jià)格是每公斤： 1元、2.5元、0.5元、2.5元。3）南山區(qū)的垃圾清運(yùn)設(shè)備情況（主要是車輛數(shù)目和載重）。拖頭（拖車）： 只拖十噸的大型廂，只用于從轉(zhuǎn)運(yùn)站到垃圾中心，每次只拖一個(gè)大型“廂”， 平均噸公里耗油25l30l柴油/百公里。收集車輛： 只負(fù)責(zé)從小區(qū)的垃圾站到轉(zhuǎn)運(yùn)站運(yùn)輸。100輛

8、2.5噸汽車，每車耗油20l35l 70#汽油/百公里。 司機(jī)月薪平均3500元。附錄2. 部分有關(guān)資料請(qǐng)上網(wǎng)站，在數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ)數(shù)據(jù)頁之垃圾問題基礎(chǔ)數(shù)據(jù)下載：1）垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)量等情況統(tǒng)計(jì)表（南山），2）南山區(qū)居民數(shù)據(jù)，3）中轉(zhuǎn)站位置圖。2基本假設(shè)1，假設(shè)各站點(diǎn)每天的垃圾量是不變的；2，假設(shè)各站點(diǎn)的垃圾都必須在當(dāng)天清理完畢；3，不允許拖車有超載現(xiàn)象；4，假設(shè)車的耗油量不會(huì)發(fā)生變化5，忽略新型（如核污染）或者未被發(fā)現(xiàn)的污染因素3符號(hào)說明a：廚余垃圾處理廠選址影響因素的總得分b1：環(huán)境因素總的得分值b2：經(jīng)濟(jì)因素總的得分值c1：水污染的得分值c2：土地污染的得分值c3: 大氣污染的得分值c4:

9、 固廢污染的得分值c5: 噪聲污染的得分值c6: 土地價(jià)格的得分值c7: 運(yùn)輸費(fèi)用的得分值ci:表示上面的特定的污染因素特定值，如：當(dāng)i = 1，ci表示c1，即水污染的得分值ri:矩陣階數(shù)，即當(dāng)i = 1的時(shí)候，ri為第一階矩陣m:垃圾收集站的個(gè)數(shù)ck：表示篩選出的第 k座垃圾中轉(zhuǎn)站的中轉(zhuǎn)能力xi：表示第i座垃圾收集站的垃圾量a ( k )：表示集合b ( i) = k | ia ( k ) ：表示可以覆蓋第 i座示篩選出的第 k座垃圾中轉(zhuǎn)站所覆蓋的垃圾收集站垃圾收集站的中轉(zhuǎn)站的集合.t：為規(guī)劃使用年限t0：建設(shè)期r：進(jìn)行現(xiàn)值轉(zhuǎn)換的貼現(xiàn)率cik：第i座收集站運(yùn)往第k座中轉(zhuǎn)站單位運(yùn)輸量單位距離

10、的費(fèi)用,(）xik：第i座收集站運(yùn)往第k座中轉(zhuǎn)站的日運(yùn)輸垃圾量()lik：為第 i座收集站運(yùn)往第 k座中轉(zhuǎn)站運(yùn)輸距離 ( km )dkj：為第 k座中站運(yùn)往第 j座處理場(chǎng)單位運(yùn)輸距離的費(fèi)用 ()uij運(yùn)輸車是否從第個(gè)中轉(zhuǎn)站點(diǎn)向第個(gè)中轉(zhuǎn)站點(diǎn)運(yùn)輸?shù)?-1變量；ykj：第 k座中轉(zhuǎn)站運(yùn)往第 j座處理場(chǎng)日運(yùn)輸垃圾量 ( )skj：第 k座中轉(zhuǎn)站運(yùn)往第 j座處理場(chǎng)運(yùn)輸距離 ( km )fk：規(guī)劃期內(nèi)待建中轉(zhuǎn)站的固定投資 (元 )e：中轉(zhuǎn)站的運(yùn)行成本 ( )qmin：中轉(zhuǎn)站建設(shè)的最小控制規(guī)模()qmax：中轉(zhuǎn)站建設(shè)的最大控制規(guī)模 ( ).：處于“打開”狀態(tài)的費(fèi)用現(xiàn)值最小的中轉(zhuǎn)站組合pv 1：組合對(duì)應(yīng)的費(fèi)用

11、現(xiàn)值a: 拖車的單位量貨物每公里的運(yùn)輸費(fèi)用2.253元/公里；b: 拖車每公里的空載費(fèi)用；1.8775元/公里。t：表示垃圾收集站 p：表示垃圾中轉(zhuǎn)站 m：表示垃圾處理場(chǎng)4問題分析及模型建立問題（一） 針對(duì)城市生活垃圾廚余垃圾處理廠選址這一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，用層次分析法使復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化，從環(huán)境因素、經(jīng)濟(jì)因素2個(gè)方面進(jìn)行分析，用取權(quán)重的定量化方式進(jìn)行研究，比較各決策因素的重要程度，得出垃圾焚燒發(fā)電廠選址應(yīng)該以垃圾處理資源化為首要目標(biāo)進(jìn)行選擇的結(jié)論。然后根據(jù)權(quán)重利用gis對(duì)南山區(qū)所有的地理位置進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)行主要是對(duì)具體候選廠址進(jìn)行全面的多目標(biāo)決策分析，計(jì)算出各廠址的相對(duì)綜合適應(yīng)性評(píng)價(jià)數(shù)值，加以比較

12、，以獲得最佳選址。1，層次分析法（ahp法） ahp法的基本原理是：將要評(píng)判系統(tǒng)的有關(guān)替代該方案的各種要素按照上一層次為準(zhǔn)則，對(duì)層次元素進(jìn)行逐次比較，依照規(guī)定的標(biāo)度量化后寫成矩陣形式，即構(gòu)成判斷矩陣。根據(jù)兩兩比較算出各因素的權(quán)重，根據(jù)綜合權(quán)重按最大權(quán)重原則確定最優(yōu)方案。具體步驟如下：(1)建立階梯層次結(jié)構(gòu): 對(duì)目標(biāo)問題進(jìn)行分析。將其包含的影響因素分類，每類作為一個(gè)層次。一般而言。包括最高層（目標(biāo)層）、層b（中間層）以及最底層c（基層）。廚余垃圾處理廠選址a環(huán)境因素b1經(jīng)濟(jì)因素b2土地污染c2水污染c1大地污染c3固廢污染c4噪聲污染c5土地價(jià)格c6運(yùn)輸路程c7 階梯層次結(jié)構(gòu)圖(2) 根據(jù)南山區(qū)

13、環(huán)境影響評(píng)估報(bào)告等數(shù)據(jù)資料平衡分析得出各個(gè)子決策因素的得分值，再進(jìn)一步確定各決策因素的重要性及其權(quán)重通過對(duì)上一層次某因素與本層次相關(guān)因素之間相對(duì)重要性的比較和層次結(jié)構(gòu)示意圖，可以構(gòu)成判斷矩陣判斷矩陣的確定可參考判斷矩陣標(biāo)度表（如表）判斷矩陣標(biāo)度標(biāo)度含義1表示2個(gè)目標(biāo)同等重要3表示一個(gè)目標(biāo)比另一個(gè)目標(biāo)重要5表示一個(gè)目標(biāo)比另一個(gè)目標(biāo)強(qiáng)烈重要7表示一個(gè)目標(biāo)比另一個(gè)目標(biāo)重要的非常多9表示一個(gè)目標(biāo)比另一個(gè)目標(biāo)極端重要2,4,6,8中間值上列各數(shù)的倒數(shù)反比較，即目標(biāo)i與目標(biāo)j比較得到判斷,即（3）對(duì)層次圖各邊加權(quán)設(shè)b1，b2對(duì)于a的重要性的比分矩陣為 求得m（a）的主特征向量為，邊ab1與邊ab2的權(quán)分別

14、為0.75,0.25。由最大特征值近似公式：設(shè)c1，c2，c3，c4，c5對(duì)b1的重要性的比分矩陣為求得m（b1）的主特征向量為，邊b1c1 ,邊b1c2 ,邊b1c3, 邊b1c4,邊 b1c5 的權(quán)分別為0.4827,0.0527,0.2414,0.1298,0.0934。 由最大特征值近似公式： 設(shè)c6，c7對(duì)b2的重要性的比分矩陣為 求得m（b2）的主特征向量為，邊b2c6與邊b2c7的權(quán)分別為0.2,0.8。（） 判斷矩陣的一致性檢驗(yàn) 為了保證層次分析法得出的結(jié)論具有合理性，有必要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)計(jì)算一致性指標(biāo)，并與平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表7進(jìn)行比較，當(dāng)隨機(jī)一致性比率時(shí)，可認(rèn)為判

15、斷矩陣滿足一致性要求，即可對(duì)底層可操作性要素歸一化得到要素的組合權(quán)重；否則要對(duì)兩兩比較判斷矩陣重新組建。平均隨機(jī)一致性指標(biāo)ri數(shù)值矩陣階數(shù)1234567891011ri0.000.000.580.901.121.241.321.411.451.491.51顯然m（a）和m（b2）滿足對(duì)于m（b1）計(jì)算得也滿足因此認(rèn)為矩陣有滿意的一致性。由各指標(biāo)權(quán)重結(jié)果可看出，每一分析指標(biāo)對(duì)選址的影響程度是不同的計(jì)算結(jié)果在計(jì)算機(jī)中通過編程實(shí)現(xiàn)。權(quán)重值賦予到空間數(shù)據(jù)的屬性字段中，進(jìn)行空間分析（5） 數(shù)據(jù)處理與分析 gis平臺(tái)采用的是eris生產(chǎn)的arcview系列，將組合權(quán)重值賦予到個(gè)緩沖圖層之中，實(shí)現(xiàn)空間信息化

16、與屬性信息的聯(lián)接，接著進(jìn)行空間疊加分析，將權(quán)重的值在空間位置進(jìn)行疊加，得出在整個(gè)的研究區(qū)域內(nèi)受環(huán)境因子影響的強(qiáng)弱分布圖。分值越高越不適合建廚余垃圾處理廠。根據(jù)規(guī)劃需要設(shè)定出得分值的閾值，最后得出可能的候選場(chǎng)址。由于我們還沒有完全掌握gis平臺(tái)的使用,但是我們堅(jiān)信這個(gè)系統(tǒng)根據(jù)我們已經(jīng)有的數(shù)據(jù)時(shí)可以確定出大型廚余垃圾處理廠的位置的，我們暫且把這個(gè)處理廠記為q。 我們已知南山區(qū)已有的南山大型廚余垃圾處理廠記為p，這樣兩個(gè)大型處理廠的一天處理量是400噸，由于題給統(tǒng)計(jì)表中說南山區(qū)垃圾量到轉(zhuǎn)運(yùn)站的是804噸（包含廚余垃圾，有害垃圾，不可回收垃圾）每日，那么根據(jù)題給比例，在轉(zhuǎn)運(yùn)站中的廚余垃圾就是402噸，

17、除去2個(gè)大型處理設(shè)備廠每天能處理的廚余垃圾量，還有2噸廚余垃圾這就至少需要小型設(shè)備7-10個(gè)（這7到10個(gè)小設(shè)備安放的地點(diǎn)由下一步運(yùn)輸路線決定）我們現(xiàn)在已知兩個(gè)大設(shè)備處理中心位置和所有中轉(zhuǎn)站到處理中心的實(shí)際距離對(duì)于拖車調(diào)度方案的設(shè)計(jì)，不能僅僅考慮使拖車的行走路線最短，因?yàn)榇颂庍€存在著垃圾的累積運(yùn)輸?shù)幕ㄙM(fèi)問題，因此，我們的目標(biāo)函數(shù)應(yīng)該是使得所有運(yùn)輸?shù)幕ㄙM(fèi)最少。在建模過程中，我們無需考慮投入的拖車臺(tái)數(shù)，只需對(duì)各條路徑各拖車載重量約束即可，至于投入的車輛數(shù)，在各條路徑確定后，進(jìn)行計(jì)算即可。2 清運(yùn)路線模型的建立21 運(yùn)輸車調(diào)度方案的模型對(duì)于運(yùn)輸車的調(diào)度方案，我們建立單目標(biāo)規(guī)劃的非線性模型使得運(yùn)輸費(fèi)用

18、最小，模型如下。注當(dāng)中轉(zhuǎn)站垃圾某類垃圾超過10噸小于20噸的時(shí)候，我們就假設(shè)此處有2個(gè)中轉(zhuǎn)站相聚極近，當(dāng)中轉(zhuǎn)站垃圾某類垃圾超過20噸小于30噸的時(shí)候，我們就假設(shè)此處有3個(gè)中轉(zhuǎn)站相聚極近，以此類推。2.1.1目標(biāo)函數(shù)的建立考慮使運(yùn)輸費(fèi)用最小時(shí)，目標(biāo)函數(shù)包括兩個(gè)方面的費(fèi)用：空載費(fèi)用和重載費(fèi)用。其中，空載費(fèi)用為第39號(hào)站點(diǎn)直接到達(dá)的其他各點(diǎn)所花的費(fèi)用；而重載費(fèi)用為上一個(gè)點(diǎn)（除39號(hào)站點(diǎn)）到下一個(gè)點(diǎn)（包括39號(hào)站點(diǎn)）所花的費(fèi)用，表示如下： ：2.1.2約束條件的確立（1）對(duì)于各個(gè)中轉(zhuǎn)站點(diǎn)，只有一輛運(yùn)輸車經(jīng)過，即每個(gè)站點(diǎn)的運(yùn)進(jìn)點(diǎn)和運(yùn)出點(diǎn)均是有且只有一個(gè)，即：其中， uij= 0 表示拖車不從第i號(hào)中轉(zhuǎn)站

19、到了第j號(hào)中轉(zhuǎn)站 1表示拖車從第i號(hào)中轉(zhuǎn)站到了第j號(hào)中轉(zhuǎn)站 （ i,j=1,2,38）（2）運(yùn)輸車到達(dá)某個(gè)站點(diǎn)后，必須將此站點(diǎn)的所有垃圾帶走：（3）不允許出現(xiàn)自己往自己站點(diǎn)運(yùn)輸垃圾的現(xiàn)象,即當(dāng)時(shí)有：（4）不允許從第39號(hào)站點(diǎn)（處理站廠）運(yùn)出垃圾，即： （5）每個(gè)轉(zhuǎn)運(yùn)站點(diǎn)的垃圾都必須在當(dāng)天清理完畢，不允許有滯留：（6）各垃圾拖車不允許有超載現(xiàn)象，即每輛車的載重最多為10噸：21.3單目標(biāo)規(guī)劃模型在給出了目標(biāo)函數(shù)和約束條件后，即可得到一個(gè)使得運(yùn)輸費(fèi)用最小的單目標(biāo)規(guī)劃模型如下： s.t. 3 運(yùn)輸車調(diào)度方案模型的求解 利用lingo 10編程，對(duì)運(yùn)輸車調(diào)度方案的模型（1）進(jìn)行求解,即可求得各垃圾站點(diǎn)

20、的運(yùn)輸方案。由于我們上一問題gis平臺(tái)中并未得到處理廠的真實(shí)位置，所以此問題我們也是在假設(shè)處理廠位置已知的情形下建立的，在理論上我們完全可以驗(yàn)證此模型是完全可行的。但迫于我們上一問中關(guān)于gis平臺(tái)的使用受知識(shí)能力所限，本方案的路線我們也只能給我理論上是可行的，但由于沒有上一問的結(jié)果我們無法給出具體路線。問題（二） 為尋求一種南山區(qū)垃圾中轉(zhuǎn)站優(yōu)化選址方法 ,根據(jù)城市垃圾收運(yùn)系統(tǒng)的特點(diǎn) ,引入逆向物流系統(tǒng)選址規(guī)劃的理念 ,選用集合覆蓋模型對(duì)中轉(zhuǎn)站的位置進(jìn)行初步優(yōu)化 ,確定了垃圾中轉(zhuǎn)站的待選點(diǎn) ;在此基礎(chǔ)上 ,運(yùn)用整數(shù)規(guī)劃構(gòu)建整個(gè)城市垃圾收運(yùn)系統(tǒng)費(fèi)用現(xiàn)值最小模型 ,對(duì)城市垃圾中轉(zhuǎn)站的初步規(guī)劃進(jìn)行二次

21、優(yōu)化 ,從待選點(diǎn)中選出垃圾中轉(zhuǎn)站的最優(yōu)組合。1. 垃圾中轉(zhuǎn)站待選點(diǎn)的確定1.1垃圾收運(yùn)系統(tǒng) 垃圾收運(yùn)系統(tǒng)由中轉(zhuǎn)站劃分為收集和運(yùn)輸 2個(gè)階段.針對(duì)南山區(qū) ,設(shè)有 m座垃圾收集站 , p座中轉(zhuǎn)站待選點(diǎn) , n座垃圾處理場(chǎng) ,垃圾的收集、中轉(zhuǎn)和運(yùn)輸形成了整個(gè)“逆向物流”網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) (見圖 1) t1t2tmy1m1mnyp圖1：“逆向物流”網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 由圖 1可知 ,垃圾收集站的垃圾只能就近運(yùn)往一個(gè)垃圾中轉(zhuǎn)站 ,而且一個(gè)垃圾中轉(zhuǎn)站可以接受多個(gè)垃圾收集站的垃圾 ,垃圾收集站和中轉(zhuǎn)站是“多對(duì)一”關(guān)系 ;而一個(gè)垃圾中轉(zhuǎn)站的垃圾可以運(yùn)往多個(gè)垃圾處理場(chǎng) ,而且一個(gè)垃圾處理場(chǎng)可以接受多個(gè)垃圾中轉(zhuǎn)站的垃圾 ,垃圾中轉(zhuǎn)

22、站與處理場(chǎng)之間是“多對(duì)多”關(guān)系.1. 2垃圾中轉(zhuǎn)站集合覆蓋模型 對(duì)于城市垃圾收運(yùn)系統(tǒng) ,在綜合考慮城市總體規(guī)劃、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、市政設(shè)施、交通狀況、眾的接受認(rèn)可度等影響因素應(yīng)用集合覆蓋模型 ,確定垃圾中轉(zhuǎn)站的待選址.考慮到垃圾站越多 ,環(huán)境影響點(diǎn)越多.因此 ,在不影響垃圾正常收集的前提下 ,參照垃圾收集密度以及當(dāng)?shù)厝丝诿芏?,適當(dāng)增加每座垃圾站的服務(wù)范圍 ,計(jì)算出每一垃圾收集站的規(guī)模和最優(yōu)收集半徑 ,據(jù)此布置垃圾收集站.而后選用集合覆蓋模型 確定垃圾中轉(zhuǎn)站的待選點(diǎn) ,即用最少的垃圾中轉(zhuǎn)站去覆蓋所有的垃圾收集站.具體步驟如下 ：設(shè)有 m座垃圾收集站 ,集合覆蓋模型為 :min (1)約束方程： = 1

23、, i= 1,2,m (2)·uik<<ck·wk, i=1,2,m,kb(i) (3)xi,ck0,i = 1,2, ,m;kb(i) (4) wk = 1 啟用第k座垃圾中轉(zhuǎn)站 （5）0 不啟用第k座垃圾中轉(zhuǎn)站 uik= 1 第i座垃圾收集站被第k座垃圾中轉(zhuǎn)站覆蓋 （6） 0 第i座垃圾收集站沒被第k座垃圾中轉(zhuǎn)站覆蓋 表達(dá)式 ( 1)為目標(biāo)函數(shù) ,即從現(xiàn)有 m座垃圾收集站的位置中優(yōu)選出可以覆蓋 m座垃圾收集站的最小數(shù)目的中轉(zhuǎn)站選點(diǎn) ;約束方程 ( 2 )表示每一座垃圾收集站的垃圾均被清運(yùn) ;約束方程 ( 3 )是滿足垃圾中轉(zhuǎn)站中轉(zhuǎn)能力的要求 ;約束方程 (

24、4 )表示垃圾站和中轉(zhuǎn)站的垃圾量非負(fù) ;約束方程 ( 5 )是垃圾收集站是否位于第 k座垃圾中轉(zhuǎn)站附近的決策變量 ;約束方程 ( 6)是第 i座垃圾收集站是否有垃圾收運(yùn)到第 k座中轉(zhuǎn)站的決策變量. 對(duì)上述帶有約束的極值模型求解 ,可以應(yīng)用分枝定界的求解方法進(jìn)行精確計(jì)算 ,但計(jì)算過程復(fù)雜且運(yùn)算量較大.因此我們采用發(fā)式算法進(jìn)行求解 ,所得結(jié)果可能不是最優(yōu)解 ,但必定是可行解，據(jù)此初步確定垃圾中轉(zhuǎn)站的待選點(diǎn) ,為二次優(yōu)化做準(zhǔn)備。1. 3垃圾中轉(zhuǎn)站選址優(yōu)化模型的建立 在確定了垃圾中轉(zhuǎn)站的待選點(diǎn)后 ,運(yùn)用整數(shù)規(guī)劃法建立整個(gè)垃圾收運(yùn)系統(tǒng)總費(fèi)用現(xiàn)值最小模型 ,實(shí)現(xiàn)總體優(yōu)化 ,并從垃圾中轉(zhuǎn)站待選點(diǎn)中優(yōu)選出中轉(zhuǎn)

25、站位置的最優(yōu)組合 ,同時(shí)確定最優(yōu)組合中每座中轉(zhuǎn)站接納的垃圾量.1.31模型提出 在垃圾收集站和處理場(chǎng)的位置和數(shù)量已確定的情況下 ,整個(gè)垃圾收運(yùn)過程中所發(fā)生的費(fèi)用主要取決于規(guī)劃期內(nèi)垃圾從收集站到中轉(zhuǎn)站的運(yùn)輸費(fèi)用、圾從中轉(zhuǎn)站到處理場(chǎng)的運(yùn)輸費(fèi)用、中轉(zhuǎn)站的固定投資費(fèi)用和中轉(zhuǎn)站的運(yùn)行費(fèi)用 ,上述 4種費(fèi)用彼此相互關(guān)聯(lián)互相制約 ,均與中轉(zhuǎn)站位置、規(guī)模密切相關(guān).1.32垃圾收運(yùn)系統(tǒng)費(fèi)用現(xiàn)值最小模型費(fèi)用現(xiàn)值最小模型的建立過程如下 : minr = (lik·cik)/(1+r)t-t0)·(365xik)·uik + (sik·dik)/(1+r)t-t0)·

26、(365yik)·vik + fk·wk + ( (365·ykj·e)/(1+r)t-t0 ) ·wk (7) 約束方程： 1 啟用第k座垃圾中轉(zhuǎn)站 (14)wik= 0 不啟用第k座垃圾中轉(zhuǎn)站 1 第i座垃圾收集站運(yùn)往第k座垃圾中轉(zhuǎn)站 (15)uik= 0第i座垃圾收集站不運(yùn)往第k座垃圾中轉(zhuǎn)站 1 第k座垃圾中轉(zhuǎn)站有垃圾運(yùn)輸?shù)降趈座垃圾處理場(chǎng) (16) uik= 0第k座垃圾中轉(zhuǎn)站沒有垃圾運(yùn)輸?shù)降趈座垃圾處理場(chǎng) 表達(dá)式 ( 7)即為規(guī)劃使用年限內(nèi)的費(fèi)用現(xiàn)值最小模型 ,涵蓋了垃圾收運(yùn)系統(tǒng)中收集、中轉(zhuǎn)和運(yùn)輸 3個(gè)階段中所發(fā)生的 4部分費(fèi)用 ,通

27、過貼現(xiàn)率 r進(jìn)行現(xiàn)值轉(zhuǎn)換 ,將其有機(jī)的結(jié)合在一起 (以每年 365d計(jì) ) ；約束方程 ( 8)表示中轉(zhuǎn)站固定投資與實(shí)際接納垃圾量間的函數(shù)關(guān)系 ；約束方程 ( 9 )表示進(jìn)出中轉(zhuǎn)站垃圾量的物料平衡關(guān)系 ;約束方程 ( 10 )表示 1個(gè)收集站的垃圾只運(yùn)往 1個(gè)中轉(zhuǎn)站 ,二者是“多對(duì)一”的關(guān)系 ；約束方程 ( 11)表示無垃圾站的垃圾運(yùn)往中轉(zhuǎn)站時(shí) ,中轉(zhuǎn)站不啟用 ,但只要有垃圾站的垃圾運(yùn)往中轉(zhuǎn)站 ,中轉(zhuǎn)站必須啟用 ；約束方程 ( 12 )對(duì)中轉(zhuǎn)站規(guī)模的進(jìn)行控制 ；約束方程( 13 )表示垃圾量非負(fù) ；約束方程 ( 14 )是中轉(zhuǎn)站是否被選用的決策變量;約束方程 ( 15 )是某一垃圾站的垃圾是否

28、運(yùn)往某一中轉(zhuǎn)站的決策變量；約束方程 ( 16)是某一中轉(zhuǎn)站的垃圾是否運(yùn)往某一垃圾處理廠的決策變量。1.33模型計(jì)算即結(jié)果分析第 1步 :初始化 ,令循環(huán)參數(shù)=p.第 2步 :在座中轉(zhuǎn)站待選點(diǎn)位置中隨機(jī)地選取 1個(gè) ,將其狀態(tài)設(shè)為“關(guān)閉”,而其它中轉(zhuǎn)站待選位置都設(shè)為“打開”搜索出處于“打開”狀態(tài)的費(fèi)用現(xiàn)值最小的中轉(zhuǎn)站組合，記為，將此組合對(duì)應(yīng)的費(fèi)用現(xiàn)值，記為pv - 1第 3步 :將組合下，座中轉(zhuǎn)站中呈“關(guān)閉”狀態(tài)的中轉(zhuǎn)站刪除 ,并在pv - 1增加量最小的目標(biāo)下，將其垃圾量分配給組合中的中轉(zhuǎn)站。第 4步 :令=-1,在座中轉(zhuǎn)站待選點(diǎn)位置中再隨機(jī)地選取 1個(gè) ,將其狀態(tài)設(shè)為“關(guān)閉”,而其它中轉(zhuǎn)站待

29、選位置都設(shè)為“打開”,搜索出處于“打開”狀將此組合對(duì)應(yīng)的費(fèi)用現(xiàn)值記為 pv-2 。第 5步 :比較 pv-1與 pv-2 ,若 pv-2>pv-1 ,則轉(zhuǎn)向第 6步 ;若 pv-2<pv-1 ,重復(fù) 25步 ,直至pv-1>pv ,轉(zhuǎn)向第 6步 。第 6步 :輸出以及座垃圾中轉(zhuǎn)站時(shí)的xik和ykj,終止程序.根據(jù)輸出的計(jì)算結(jié)果 ,可以求出每個(gè)垃圾中轉(zhuǎn)站運(yùn)往垃圾處理場(chǎng)的垃圾量.若某一垃圾中轉(zhuǎn)站中轉(zhuǎn)量為 0,則表明在垃圾收運(yùn)費(fèi)用現(xiàn)值最小的目標(biāo)下 ,不應(yīng)設(shè)置該中轉(zhuǎn)站 ,應(yīng)從待選點(diǎn)中剔除 ；對(duì)于輸出的計(jì)算結(jié)果不為 0的垃圾中轉(zhuǎn)站 ,予以保留 ,從而實(shí)現(xiàn)了中轉(zhuǎn)站選址的二次優(yōu)化.5模型的

30、評(píng)價(jià) 我們知道垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)受到諸多方面的影響，比方說城市規(guī)劃的需要，當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，各站點(diǎn)垃圾量保持不變，還有一定的人為因素。但是在這紛繁復(fù)雜的變量之中，我我們?yōu)闉榱私⒛Ｐ偷姆奖阒贿x取了對(duì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)作為主要的因素和限制條件。那么可以方便的根據(jù)物流學(xué)等相關(guān)知識(shí)體系進(jìn)行模型的求解，從而得出我們想要的結(jié)果。在模型的建立求解的過程之中，我們充分利用逆向物流系統(tǒng)選址規(guī)劃，集合覆蓋模型，整數(shù)規(guī)劃，二次優(yōu)化并結(jié)合lingo軟件進(jìn)行仿真模擬，利用matlab求解主特征向量，以及google earth通過地圖的匹配求解中轉(zhuǎn)站之間的距離，得出具有一定參考價(jià)值的模型。模型的不足： 首先，由于本

31、模型忽略了現(xiàn)實(shí)中一些不可回避的因素，那么很容易引入誤差。 其次，由于我們還沒有完全掌握arcview平臺(tái)的使用,但是我們堅(jiān)信這個(gè)系統(tǒng)根據(jù)我們已經(jīng)有的數(shù)據(jù)時(shí)可以確定出大型廚余垃圾處理廠的位置的，在模型中我們暫且把這個(gè)處理廠位置記為q。 再次，在使用google earth采集數(shù)據(jù)的過程之中，利用地圖匹配不可避免的會(huì)引入一定的誤差，這是所使用工具所決定的。 最后，基于我們知識(shí)水平的有限，所建立的模型不一定是最好的，但很具有參考價(jià)值，能夠說明一定的問題。6對(duì)南山區(qū)垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)的建議我們建立的模型論證了深圳市南山區(qū)垃圾分類處理與清運(yùn)方案設(shè)計(jì)的合理方案。從城市的規(guī)劃者角度，希望在設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)運(yùn)站

32、，垃圾處理廠以及清運(yùn)路線的時(shí)候采用科學(xué)的設(shè)計(jì)方案，在實(shí)際的應(yīng)用之中要考慮多方面的因素，如減少環(huán)境的污染（水污染和土地污染等），節(jié)約投入的成本和處理費(fèi)用。綜合考慮好之后盡可能協(xié)調(diào)好各種因素間的關(guān)系，已達(dá)到環(huán)境污染小，經(jīng)濟(jì)效益高的雙贏境界。從資源管理者的角度，垃圾是一種潛在的資源?；厥绽哂芯薮蟮慕?jīng)濟(jì)效益，隨著技術(shù)水平的提高，逐步構(gòu)建城市垃圾處理循環(huán)經(jīng)濟(jì)體系，實(shí)現(xiàn)垃圾的回收再利用。提高生活垃圾分類覆蓋率，加大宣傳教育，在小區(qū)及公共場(chǎng)所設(shè)置垃圾分類收集裝置及分類收集運(yùn)輸車，繼續(xù)在南山區(qū)推進(jìn)小區(qū)，社會(huì)單位的垃圾源頭分類工作，減少進(jìn)入生活垃圾收集系統(tǒng)的總量；二是在垃圾站，轉(zhuǎn)運(yùn)站，綜合處理廠等處安裝垃圾

33、分類裝置，通過機(jī)械化分選等不同工藝實(shí)現(xiàn)垃圾收運(yùn)環(huán)節(jié)的分類減量，提高垃圾的資源化水平；參考文獻(xiàn)1陳炳祿.廣州市生活垃圾處理的確定j.城市環(huán)境，2000,14（1）：27302陳述彭，魯學(xué)軍，周成虎編.地理信息系統(tǒng)導(dǎo)論m.北京：科學(xué)出版社,20003王偉，袁光鈺.我國(guó)固體廢物處理現(xiàn)狀與發(fā)展j，環(huán)境科學(xué)，1997,18（2）：87894張益.城市生活垃圾焚燒廠設(shè)計(jì)方案研究j.城市環(huán)境與城市生態(tài)，2000,13（3）：26275王羽.gis在城市來及收運(yùn)規(guī)劃研究中的應(yīng)用j.江蘇環(huán)境科技，2002,15（2）：28306王林，葉小俠.基于lingo語言求解物流配送中心選址模型j.物流技術(shù),2008年10

34、期7 王樹禾 數(shù)學(xué)模型選講 科學(xué)出版社2008年1月第一版8 賈傳興 ,彭緒亞 ,劉國(guó)濤 ,等. 2006. 城市垃圾中轉(zhuǎn)站選址優(yōu)化模型的建立及其應(yīng)用. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào) , 26 ( 11) : 1927 - 1931 9袁新生，邵大宏.lingo和excel在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用,北京：科學(xué)出版社，2007.10深圳市規(guī)劃和國(guó)土資源委員會(huì)官網(wǎng)11湯國(guó)安，陳正江，趙牡丹.arc view地理信息系統(tǒng)空間分析方法,北京：科學(xué)出版社,2008.附件：1,主特征向量的matlab代碼a=1 1/4;1/3 1;x=1;1;x1=a*x;x1=x1/(x1(1)+x1(2);while 1>0if(x

35、1(1)=x(1)&&x1(2)=x(2) break;else x=x1; x1=a*x; x1=x1/(x1(1)+x1(2);x1endendv=0;for i=1:2 s=0; for j=1:2 s=s+a(i,j)*x1(j); end s=s/x1(i); v=v+s;endv=v/2;2,路線的lingo代碼sets:jiedian/1.39/:s,m;link1(jiedian,jiedian):x,u,d;endsetsdata:a=2.253;b=1.8775;s=ole('d:垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)量等情況統(tǒng)計(jì)表（南山）.xls',f);d=

36、ole('d:data2.xls',f);enddatamin=f;!運(yùn)輸費(fèi)用;f=sum(jiedian(t)|t#le#38:a*d(39,t)*u(39,t)+sum(link1(i,j):b*x(i,j)*d(i,j); !方程(a) !運(yùn)輸時(shí)間;!t=sum(link1(i,j):d(i,j)*u(i,j)/40)+1/6*sum(link1(t,k)|t#le#36:u(t,k)+sum(jiedian(t)|t#le#36:d(37,t)*sum(jiedian(i):u(t,i)-u(i,t)/40;!37號(hào)節(jié)點(diǎn)沒有垃圾運(yùn)出;for(jiedian(j):x(3

37、9,j)=0); !最終垃圾全部被運(yùn)到37號(hào)節(jié)點(diǎn);sum(jiedian(i)|i#le#36:x(i,37)=100.5;!定義0-1變量;for(link1:bin(u);!不允許各節(jié)點(diǎn)自己往自己運(yùn)輸垃圾;for(jiedian(i)|i#le#38:x(i,i)=0);!每個(gè)站點(diǎn)只允許一輛車在此處運(yùn)出垃圾;for(jiedian(i)|i#le#38:sum(jiedian(j):u(i,j)=1);!每個(gè)站點(diǎn)只允許一輛車在此處運(yùn)進(jìn)垃圾;for(jiedian(i)|i#le#38:sum(jiedian(j):u(j,i)=1);!運(yùn)出量等于運(yùn)進(jìn)來的加上該站點(diǎn)原有的垃圾量;for(li

38、nk1(t,i)|t#le#38:x(t,i)=u(t,i)*(sum(jiedian(j):x(j,t)+s(t);!每輛車的載重不超過6噸;for(link1(i,j)|i#le#38:x(i,j)<=10);for(jiedian(i)|i#le#38:u(1,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38:x(1,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38:u(2,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38:x(2,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ne#1:u(3,i)=0);for(jiedian(i)

39、|i#le#38#and#i#ne#1:x(3,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#3:u(4,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#3:x(4,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#3#and#i#ne#6:u(5,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#3#and#i#ne#6:x(5,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38:u(6,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38:x(6,i)=0);for(ji

40、edian(i)|i#le#38#and#i#ge#5#and#i#ne#6:u(7,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#5#and#i#ne#6:x(7,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#4:u(8,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#4:x(8,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#2:u(9,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#2:x(9,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#

41、38:u(10,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38:x(10,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#2#and#i#ne#9#and#i#ne#10:u(11,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#2#and#i#ne#9#and#i#ne#10:x(11,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#4#and#i#ne#9#and#i#ne#10#and#i#ne#8:u(12,i)=0);u(13,5)=0;x(13,5)=0;for(jiedian(i)|i#

42、le#38#and#i#ge#4#and#i#ne#9#and#i#ne#10#and#i#ne#8:x(12,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#10:u(13,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#10:x(13,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#10#and#i#ne#31:u(14,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#10#and#i#ne#31:x(14,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#g

43、e#14:u(15,i)=0);u(15,5)=0;x(15,5)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#14:x(15,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#7:u(16,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#7:x(16,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#5#and#i#ne#2:u(16,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#5#and#i#ne#2:x(16,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#7:u(17,i

44、)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#7:x(17,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#10#and#i#ne#14#and#i#ne#16#and#i#ne#20#and#i#ne#31:u(18,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#10#and#i#ne#14#and#i#ne#16#and#i#ne#20#and#i#ne#31:x(18,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#8:u(20,i)=0);for(jiedian(i)|i#

45、le#38#and#i#ge#8:x(20,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ne#10:u(22,i)=0);for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ne#10:x(22,i)=0);!;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#11:u(19,i)=0);u(19,11)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#11:x(19,i)=0);x(19,11)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#21#and#i#ne#25#and#i#ne#35:u(21,

46、i)=0);u(21,15)=0;u(21,17)=0;u(21,18)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#21#and#i#ne#25#and#i#ne#35:x(21,i)=0);x(21,15)=0;x(21,17)=0;x(21,18)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#14#and#i#ne#15#and#i#ne#22#and#i#ne#32#and#i#ne#33:u(23,i)=0);u(23,5)=0; for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#14#and#i#ne#15#and#i#

47、ne#22#and#i#ne#32#and#i#ne#33:x(23,i)=0);x(23,5)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#21#and#i#ne#25#and#i#ne#31#and#i#ne#35:u(24,i)=0);u(24,15)=0;u(24,11)=0; for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#21#and#i#ne#25#and#i#ne#31#and#i#ne#35:x(24,i)=0);x(24,15)=0;x(24,11)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#15#and#i#ne#19#and#i#ne#20#and#i#ne#31:u(25,i)=0);u(25,11)=0; for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#15#and#i#ne#19#and#i#ne#20#and#i#ne#31:x(25,i)=0);x(25,11)=0;for(jiedian(i)|i#le#38#and#i#ge#22#and#i#ne#25#and#i#ne#31#and#i#ne#35:u(26,i)=0);u(23,17)=0;