Optymalizacja tras odbioru odpadów komunalnych z wykorzystaniem różnych typówi pojazdów i ograniczeniami czasowymi w obsłudze klienta

Podobne dokumenty
A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014

WYSYCHANIE ZABYTKOWYCH MURÓW Z CEGŁY *

OGŁOSZENIE TARYFA DLA ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ I ZBIOROWEGO ODPROWADZANIA ŚCIEKÓW. Taryfa obowiązuje od do

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Wyznaczenie współczynnika podziału kwasu octowego pomiędzy fazą organiczną a wodną

MINISTER EDUKACJI NARODOWEJ

Sieć kątowa metoda spostrzeżeń pośredniczących. Układ równań obserwacyjnych

Regulamin promocji 14 wiosna

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki

Sygn. akt II Kp 420/11 POSTANOWIENIE dnia 5 stycznia 2012 roku

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych

WikiWS For Business Sharks

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

Zagadnienia do omówienia

Dotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012)

Uchwała Nr XXVI 11/176/2012 Rada Gminy Jeleśnia z dnia 11 grudnia 2012

ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Zaawansowane metody numeryczne

ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO

Definicje ogólne

Regulamin promocji upalne lato

MPEC wydaje warunki techniczne KONIEC

Regulamin promocji zimowa piętnastka

Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.

Zasady wyznaczania minimalnej wartości środków pobieranych przez uczestników od osób zlecających zawarcie transakcji na rynku terminowym

Zapytanie ofertowe nr 4/2016/Młodzi (dotyczy zamówienia na usługę ochrony)

KINEMATYKA MANIPULATORÓW

RODO final countdown - nowa jakość w ochronie danych osobowych

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ WYZNACZANIE MOMENTU BEZWŁADNOŚCI BRYŁY SZTYWNEJ ZA POMOCĄ WAHADŁA TORSYJNEGO

REGULAMIN PROMOCJI Teraz płacisz 50%, resztę za pół roku

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

I. Elementy analizy matematycznej

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Nowe europejskie prawo jazdy w celu większej ochrony, bezpieczeństwa i swobodnego przemieszczania się

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

System M/M/c/N. System róni si od wyej omawianego tym, e posiada c kanałów obsługi. ródła zgłosze. Stanowiska obsługi. 2 kolejka

STEROWANIE GOTOWOŒCI W SYSTEMACH EKSPLOATACJI ŒRODKÓW TRANSPORTU

2. STOPIEŃ KINEMATYCZNEJ NIEWYZNACZALNOŚCI

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak

WIELOKRYTERIALNA OPTYMALIZACJA DYSKRETNO CIĄGŁA ŁOPATY TURBINY WIATROWEJ

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla studentów

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Regulamin promocji fiber xmas 2015

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Warszawa, dnia 9 sierpnia 2016 r. Poz. 1201

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

D Archiwum Prac Dyplomowych - Instrukcja dla opiekunów/promotorów/recenzentów

Pomiary parametrów akustycznych wnętrz.

Wielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

PROJEKTOWANIE REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ BUDOWLANYCH ZE ZMIENNĄ W CZASIE INTENSYWNOŚCIĄ WYKONANIA PROCESÓW NIEKRYTYCZNYCH

3.1. ODZIAŁYWANIE DŹWIĘKÓW NA CZŁOWIEKA I OTOCZENIE

KONCEPCJA SYSTEMU DO WSPOMAGANIA DECYZJI ZARZĄDZANIA ŁAŃCUCHEM DOSTAW

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

PROCEDURY ODPORNEJ ALOKACJI ZASOBÓW DLA PROBLEMU HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WAŻONYMI KOSZTAMI NIESTABILNOŚCI 1

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Procedura normalizacji

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej:

Minimalizacja globalna. Algorytmy genetyczne i ewolucyjne.

OPTYMALIZACJA WARTOŚCI POLA MAGNETYCZNEGO W POBLIŻU LINII NAPOWIETRZNEJ Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU GENETYCZNEGO

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE

Minimalizacja globalna, algorytmy genetyczne i zastosowanie w geotechnice

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz

2. Rok. Adres Szadek ul. Warszawska 3 B. DANE SKŁADAJĄCEGO INFORMACJĘ

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH

ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

METODA EFEKTYWNEGO ZARZĄDZANIA ROZDZIAŁEM ŚRODKÓW NA REDUKCJĘ EMISJI GAZÓW CIEPLARNIANYCH

Optymalizacja belki wspornikowej

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch


Proces narodzin i śmierci

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Metody Ilościowe w Socjologii

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

ASPEKT PRZYDZIAŁU ODBIORCÓW W PROBLEMIE INTEGRACJI HIERARCHICZNEGO SYSTEMU DYSTRYBUCJI

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Transkrypt:

Anton Koryl 1, Katarzyna Gdowska 2, Roger Ksążek 3 AGH w Krakowe Optymalzaja tras odboru odpadów komunalnyh z wykorzystanem różnyh typów pojazdów ogranzenam zasowym w obsłudze klenta Wprowadzene Dynamzny rozwój gospodarzy powoduje wykorzystywane nowyh tehnolog do produkj wyrobów gospodarstwa domowego, przemysłu motoryzayjnego, żywnoś, kosmetyków, środków hem gospodarzej oraz w nnyh dzedznah żya. Zakłady przemysłowe w wale o klenta stosują oraz to nowoześnejsze sposoby zabezpezena swoh wyrobów podzas transportu do odbory jak metody zwróena uwag na swój produkt, o powoduje generowane dużej loś odpadów. Także fnaln konsumen stają sę ne tylko użytkownkam tyh produktów, ale poprzez swoje zakupy artykułów zarówno artykułów żywnośowyh, hem gospodarzej oraz nnyh dóbr stają sę produentam odpadów komunalnyh. W 2013 roku w Polse wytworzonyh zostało ok. 11 295 tys. ton odpadów komunalnyh (dane szaunkowe) o przy wzrośe konsumpj jest lośą mnejszą od loś wytworzonyh odpadów w roku 2005 (12 169 tys. t), jednakże wzrosła lość odpadów komunalnyh generowanyh przez gospodarstwa domowe z 6423 tys. t w roku 2005 do 7139 tys. t w roku 2013. W 2012 roku gospodarstwa domowe wytworzyły 6821 tys. t odpadów[lteratura]. Wraz z wprowadzenem w żye Ustawy z 14.12.2012 o odpadah zaszły stotne zmany w systeme gospodarowana odpadam. Ustawa ta została wprowadzona w zwązku z Dyrektywą UE 2008/98/WE z dna 19.11.2008 r. reguluje obowązk nałożone na podmoty generująe odpady, gospodarstwa domowe a także podmoty uzestnząe w obroe odpadam oraz jednostk samorządowe w zakrese gospodark odpadam. Istotnym zynnkem w systeme gospodarowana odpadam komunalnym są koszty. Ih mnmalzaja przy maksymalnym wykorzystanu posadanyh zasobów oraz jednozesnym spełnenu wymagań stawanyh przez Ustawę jest kluzowym zadanem, przed którym stają jednostk admnstraj terenowej jak podmoty gospodarze uzestnząe w gospodare odpadam komunalnym. Nezbędne są analzy stanu rzezywstego na h podstawe opraowane odpowednh strateg dzałana. Bardzo pomone w tym zakrese może sę okazać modelowane matematyzne, które w oparu o dane z otozena ne podlegająego zbyt dynamznym zmanom przy małej nepewnoś pozwol na optymalzaję zakładanyh elów. W strukturze kosztów utrzymana funkjonowana systemu odboru odpadów komunalnyh znaząe mejse zajmują pozyje zwązane z utrzymanem floty pojazdów (zależne są one, mędzy nnym, od rozmaru floty, rodzajów wykorzystywanyh pojazdów oraz stopna h wykorzystana), a także koszty zwązane z ruhem pojazdów w se (mędzy nnym: lzba przejehanyh klometrów, lzba odborów odpadów od danego klenta w okrese zasu, harmonogram odboru odpadów od poszzególnyh klentów). Dlatego planowane optymalzaja tras pojazdów odberająyh odpady stotne wpływa na redukję kosztów funkjonowana systemu odboru odpadów komunalnyh przy zahowanu pożądanego pozomu jakoś śwadzonyh usług. 1 Anton Koryl, AGH Akadema Górnzo-Hutnza, Wydzał Zarządzana, Katedra Badań Operayjnyh Tehnolog Informayjnyh, Kraków, Polska, akoryl@zarz.agh.edu.pl 2 Katarzyna Zofa Gdowska, AGH Akadema Górnzo-Hutnza, Wydzał Zarządzana, Katedra Badań Operayjnyh Tehnolog Informayjnyh, Kraków, Polska, kgdowska@zarz.agh.edu.pl 3 Roger Ksążek, AGH Akadema Górnzo-Hutnza, Wydzał Zarządzana, Katedra Badań Operayjnyh Tehnolog Informayjnyh Kraków, Polska, rksazek@zarz.agh.edu.pl 9202

W nnejszej pray sharakteryzowano problem gospodarowana odpadam komunalnym w śwetle aktualne obowązująyh przepsów prawa polskego, a także przedstawono opraowany model programowana lnowego ałkowtolzbowego meszanego dla optymalzaj tras odboru odpadów komunalnyh w systeme z różnym typam pojazdów ogranzenam zasowym w obsłudze klenta. Zaprezentowany model należy do grupy model dla problemów wyznazana tras pojazdów w se. W przedstawonym tutaj ujęu problemu model pozwala na wyznazene optymalnyh tras w se zawerająej określoną lzbę klentów, zyl punktów odboru odpadów, gwarantuje obsłużene klentów w określonyh termnah, a także mnmalzuje lzbę pojazdów używanyh do wykonana usług odboru odpadów komunalnyh przy jednozesnej maksymalzaj lzby obsłużonyh prawdłowo klentów. Dzałane modelu zostało zlustrowane rozwązanem otrzymanym dla przykładowej se. Gospodarowane odpadam komunalnym Wejśe w żye Ustawy w dnu 23.01.2013 spowodowało stotną zmanę w gospodare odpadam komunalnym o odzweredlają dane statystyzne. Ilość odpadów gromadzonyh selektywne wzrosła do 1275 tys. t w roku 2013 z 295 tys. t w roku 2005. Struktura odpadów przeznazonyh do odzysku zmenła sę w sposób znaząy. Ilość odpadów poddawanyh reyklngow w 2013 roku wynosła 1499 tys. t (367 tys. t w 2005r.) hoaż ne osągnęto pozomu z roku 2010 (1783 tys. t). Kompostowanu lub fermentaj poddano 1231 tys. t (318 tys. t w 2005r) a przekształanu termznemu 766 tys. t (44 tys. t). Dane te odzweredlają stotne zmany zahodząe w gospodarowanu odpadam w Polse. Zmnejszyła sę także lość odpadów, które są poddawane składowanu z 8623 tys. t w roku 2005 do 5979 tys. t w roku 2013. [11] Wprowadzona Ustawa defnuje nowe pojęa jak np.: gospodarowane odpadam, magazynowane odpadów, odzysk, pośrednk w obroe odpadam zy zberane odpadów. Gospodarka odpadam pownna odpowadać normom, które zapewną w odpowedn sposób zberana transportu odpadów zapewnająy ohronę zdrowa żya ludz oraz szzególną dbałość o środowsko. Podmoty gospodarze mająe możlwość prowadzena dzałalnoś w zakrese odberana odpadów komunalnyh na zleene gmny, mogą wykonywać take usług jedyne w przypadku, gdy zostaną wyłonone w drodze przetargu. Gmny lząe powyżej 10 tys. meszkańów mogą podzelć swój obszar na sektory wówzas dla każdego z sektorów mus ogłosć osobny przetarg. Ustawa nakłada na gmny obowązek oroznej analzy stanu gospodark odpadam komunalnym, która pownna pozwolć na weryfkaję możlwoś tehnzne organzayjne gmny w zakrese możlwoś przetwarzana odpadów komunalnyh zwązanyh z tym potrzeb nwestyyjnyh a także kosztów systemu gospodark odpadam komunalnym. Pownna także dostarzyć o loś wytwarzanyh odpadów komunalnyh w rozbu na odpady zmeszane, odpady zelone zy odpady posortowane. Analza taka pownna sę stać podstawą do stworzena systemu gospodark odpadam komunalnym. Istotnym zynnkem w systeme gospodarowana odpadam komunalnym są koszty. Ih mnmalzaja przy maksymalnym wykorzystanu posadanyh zasobów oraz jednozesnym spełnenu wymagań stawanyh przez Ustawę jest kluzowym zadanem, przed którym stają jednostk admnstraj terenowej jak podmoty gospodarze uzestnząe w gospodare odpadam komunalnym. Nezbędne są analzy stanu rzezywstego na h podstawe opraowane odpowednh strateg dzałana. Bardzo pomone w tym zakrese może sę okazać modelowane matematyzne, które w oparu o dane z otozena ne podlegająego zbyt dynamznym zmanom przy małej nepewnoś pozwol na optymalzaję zakładanyh elów. Problem wyznazana tras w se transportowej Problem wyznazana tras pojazdów w seah transportowyh (ang. Vehle Routng Problem, VRP) jest ważnym zagadnenem z domeny logstyk badań operayjnyh. Konentruje sę on na wyznazanu optymalnej kolejnoś odwedzanyh węzłów (zyl obsługwanyh klentów) przez dysponowane pojazdy, tak aby koszty ałkowte zwązane z poruszanem sę pojazdów po se w elu dotara do pożądanej grupy klentów były jak najmnejsze. Jako uogólnene problemu komwojażera uważany jest nawet entralny problem zarządzana logstyznego [2][9]. Na przestrzen ponad 50 lat, od kedy Dantzg Ramser sformułowal po raz perwszy problem wyboru tras dla samohodów, rozwożąyh przesyłk [4] [6]. Problem 9203

wyznazana tras pojazdów w seah transportowyh był na przestrzen lat wzbogaany o kolejne aspekty rzezywstoś dozekał sę sformułowana różnyh model matematyznyh, wśród któryh wele harakteryzuje sę wysoką złożonośą oblzenową lub są NP-trudne, oraz opraowana klku generaj metod heurystyznyh [2]. W polskojęzyznej lteraturze spejalstyznej problem wyznazana tras pojazdów w seah transportowyh bywa nekedy nazywany problemem trasowana pojazdów [1]. Klasyzny problem wyznazana tras pojazdów w seah transportowyh (VRP) formułowany jest rzadko, poneważ w zagadnenu tym stotne znazene mają ogranzena zwązane z pojemnośam pojazdów, przepustowośą łuków oraz długośam tras. Modele dla VRP wzbogaonego o kolejne ogranzena występują jako CVRP (ang. Capatated Vehle Routng Problem), zyl problem wyznazana tras w seah z pojemnośam [2]. CVRP polega na zaplanowanu tras o mnmalnym kosze zazynająyh sę końząyh sę w baze dla floty pojazdów obsługująyh klentów o znanym zapotrzebowanu, pod warunkem, że o najwyżej jeden pojazd odwedza danego klenta, a pojazdy dowożąe/odberająe towar od klentów ne mogą przekrozyć swojej ładownoś. Do tej grupy ogranzeń należą także kweste zwązane z typam samohodów, przydzałem poszzególnyh typów pojazdów do obsług pewnego podzboru węzłów. W sformułowanah z grupy CVRP ne jest stotny zas realzaj tras, zyl zanedbuje sę ogranzena zwązane z momentem wyjazdu pojazdów z punktów pozątkowyh, momentem dotara do punktów końowyh oraz momentem odwedzn w poszzególnyh węzłah. Sformułowane problemu wyznazana tras pojazdów w seah transportowyh, które uwzględna kweste zasu znane jest pod nazwą problemu wyznazana tras z oknam zasowym VRPTW (ang. Vehle Routng Problem wth Tme Wndows). W VRPTW obowązują ogranzena zwązane z pojemnośam zapotrzebowanem klentów, a ponadto, obsługa danego klenta mus następować w jego okne zasowym, zyl przedzale zasu, w którym dopuszza on rozładunek/załadunek pojazdu [1][3][2][10]. Znane są sformułowana VRPTW uwzględnająe różne grupy ogranzeń problemów, m.n. następująe przypadk: przedsęborstwo dysponuje flotą złożoną z nedentyznyh pojazdów, w se występuje wele baz przeładunkowyh, występowane welu rozłąznyh oken zasowyh dla każdego klenta, wykorzystane pojazdów z podzeloną ładowną, o umożlwa jednozesny transport towarów wymagająyh różnyh warunków w zase przewozu, sztywne mękke okna zasowe, wykonywane dostawy odboru przesyłek przez ten sam pojazd w ramah jednej trasy, a także rozmate kombnaje ww. problemów [6][2]. Problemy wyznazana tras w seah transportowyh metody h rozwązywana są stale rozwjane ze względu na różnorodność problemów transportowyh h praktyznyh zastosowań [7]. Model matematyzny dla problemu wyznazana tras w se transportowej z różnym typam pojazdów ogranzenam zasowym W tej zęś artykułu przedstawono opraowany model programowana lnowego ałkowtolzbowego meszanego dla omawanego problemu. Jest to problem, w którym występują okna zasowe, zarówno postronne bazy, jak klentów, oraz flota złożona z nedentyznyh pojazdów. Model pozwala na otrzymane rozwązane dla problemu układana tras dla pojazdów odberająyh odpady komunalne w se zawerająej określoną lzbę klentów, zyl punktów odboru odpadów. Pojazdy danego typu wyjeżdżają z bazy, będąej równoześne mejsem składowana odpadów, obsługują punkty odboru odpadów komunalnyh wraają do punktu pozątkowego. W Tabel 1 zebrano zdefnowane oznazena używane w modelu, zaś w dalszej zęś pray przedstawono formalną defnję modelu matematyznego. 9204

Zbory: Tabela 1. Notaja przyjęta w modelu. V = zbór wszystkh węzłów se, węzeł 0 reprezentuje punkt wyjazdu powrotu; N = zbór punktów odboru odpadów komunalnyh (klentów), jest to podzbór zboru V bez węzła 0 K = zbór pojazdów, (zawerająy podzbory K, pojazdów danego typu ); C = zbór typów pojazdów; Parametry: d zapotrzebowane na odbór odpadów komunalnyh w punke odboru; e dolna wartość grany okna zasowego dla punktu odboru odpadów komunalnyh; l górna wartość grany okna zasowego dla punktu odboru odpadów komunalnyh; s zas obsług dla punktu odboru odpadów komunalnyh; E najwześnejszy możlwy zas wyjazdu z bazy; L najpóźnejszy możlwy zas wyjazdu z bazy; q zdolność przewozowa pojazdu danego typu ; p najpóźnejszy możlwy zas powrotu do bazy pojazdu danego typu ; stały koszt użya pojazdu danego typu ; zmenny koszt użya pojazdów danego typu ; n lzba dostępnyh pojazdów typu ; t j zas przejazdu z punktu odboru do punktu odboru j; M duża lzba; 1 współzynnk stałyh kosztów użya pojazdu; 2 współzynnk zmennyh kosztów użya pojazdów; Zmenne deyzyjne: x jk zmenna bnarna równa 1, kedy przejazd od punktu odboru odpadów komunalnyh do punktu j jest obsługwany przez pojazd k; nazej 0; y k Zmenna bnarna równa 0, kedy pojazd k wyrusza w trasę; nazej 0; a k Czas przyjazdu pojazdu k do punktu odboru ; w k Czas ozekwana pojazdu k w punke odboru ; Model MIP dla problemu wyznazana tras w se transportowej z różnym typam pojazdów ogranzenam zasowym: 1 (1 yk ) xjk kk N jn kk C kk jn max x t x (1) x V jk jk jk jv kk V jn N x N; j 0 jk 2 j C kk N jn 1 (2) x 1 k K; j 0 jk (3) x 1 k K; j jk k 0 (4) x x j V k K; j ; (5) x 1 V ; j V ; j (6) jk jn x k 0 k K; V (7) x0 jk 1 yk k K (8) jk 9205

a a k jk jk N jn jn x j0 k 1 yk k K (9) x M 1 y ) k K; j N jv ( (10) k d x q k K ; C (11) jk w s t a M ( 1 x ) k K; V; j N; j (12) k j jk jk w s t a M ( 1 x ) k K; V; j N; j (13) k V jk j k k jk a l x k K N; j k k jk jv e x a w l x k K N; j a k jk jv ; (14) ; (15) E a 0 k L k K (16) w s p k K ; C; N (17) k w k jnkk C x 0 n C (18) jk 0 ; a 0; k K; V (19) k Funkja elu (1) zapewna równozesne spełnene ztereh określonyh kryterów. Perwsze z nh mnmalzuje lość pojazdów yk wykorzystanyh do odboru odpadów komunalnyh w danej se odborów reprezentowanyh przez punkty odboru. Druge kryterum maksymalzuje lość przejazdów xjk wykonanyh przez dany pojazd k pomędzy punktem odboru oraz punktem odboru j. Kolejno, zgodne z zapsem, mnmalzowane są stałe zmenne koszty zwązane z poruszanem sę pojazdów w se. Koszty stałe (kryterum trzee) wynkają z użya danej lość pojazdów danego typu, natomast koszty zmenne (kryterum zwarte) zwązane są z pokonaną odległośą przez pojazdy danyh typów. W funkj elu zastosowano parametry 1 oraz 2 w elu przemanowana jednostek przeskalowana odpowednh wartość kosztów. Wartość parametrów 1 oraz 2 muszą być na tyle małe aby w perwszej kolejnoś mnmalzowana była lzba użytyh pojazdów przy równozesnym maksymalzowanu lzby przejazdów pomędzy danym punktam odborów odpadów komunalnyh. Ogranzene (2) zapewna, że każdy punkt odboru odpadów komunalnyh będze obsłużony tylko przez jeden pojazd. Ogranzena (3) (4) (5) odpowadają za prawdłowe poruszane sę danego pojazdu pomędzy bazą a punktam odboru odpadów komunalnyh oraz powrotem do pozątku trasy. Po danej wybranej trase pomędzy punktem odboru oraz punktem odboru odpadów komunalnyh j, może poruszać sę tylko jeden pojazd (6). Ogranzene (7) odrzua możlwość przejazdu pomędzy tym samym punktem odboru. Jeśl użyto dany pojazd k to znazy, że wyjehał (8) oraz powrół on do bazy (9). Ogranzene (10) pozwala przypsać odpowedn przejazd pomędzy dwoma punktam odboru odpadów komunalnyh tylko w sytuaj jeśl dany pojazd zostane użyty. Dla danego pojazdu k będąego typu, poruszająego sę wyznazoną trasą ne zostane przekrozona jego zdolność przewozowa (11). Równana blansu przejazdu pojazdów (12) (13) pozwalają wyznazyć zasy przybya pojazdów do poszzególnyh punktów odboru odpadów komunalnyh w se. Ogranzena (14) (15) dotyzą gran ustalonyh oken zasowyh dla poszzególnyh punktów odboru. Dodatkowo znana są wartoś okna zasowego dla bazy (16). Określono także najpóźnejszy możlwy zas powrotu pojazdów (17). Ogranzene (18) określa maksymalną lość dostępnyh pojazdów danego typu. Zastosowane opraowanego modelu do przykładowego zadana wyznazana tras w se transportowej z różnym typam pojazdów ogranzenam zasowym Problem dotyzy odboru odpadów w se, złożonej z 7 węzłów V= {N0, K1, K2, K3, K4, K5, K6}, gdze węzeł N0 jest bazą, z której każdy pojazd zazyna swoją trasę do której powraa (można przyjąć, 9206

że baza usytułowana jest nedaleko od składowska odpadów). Węzły K1,, K5 reprezentują klentów (punkty odboru odpadów). Usługa odboru odpadów śwadzona jest z wykorzystanem pojazdów dwóh rodzajów {C1, C2}, które różną sę wzajemne welkośą, a o za tym dze także ładownośą. Przedsęborstwo dysponuje określoną lzbą pojazdów każdego typu; w tym przypadku flota złożona jest z 4 pojazdów pojazdy P1 P2 są typu C1, a pojazdy P3 P4 są typu C2. Znana jest zdolność przewozowa dla pojazdów każdego typu (qc1, qc2). Znane jest zapotrzebowane każdego klenta na usługę odboru odpadów komunalnyh (wyrażoną lośą odpadów do zabrana dk1,, dk6) w rozpatrywanym horyzone planowana odpady odberane są od każdego klenta tylko jeden raz. W obenym sformułowanu zadana przyjmujemy, że generowany harmonogram obejmuje jeden dzeń pray przedsęborstwa transportowego. Dla każdego klenta znany jest jego zas obsług (sk1,, sk6), a także pora dna, w której klent mus zostać obsłużony, tzn. k-ty klent ma zostać obsłużony ne wześnej nż ek oraz ne późnej nż lk. Punkt bazy równeż posada pewne okno zasowe określająe najwześnejszy E najpóźnejszy L zas w jakm pojazdy mogą wyjehać w trasę. Współzynnk 1, 2 mają wartość 0,00001. Shemat se połązeń dla przedstawanego zadana, w której realzowany jest systemowy odbór odpadów przedstawono na rys. 1., zaś dane do przykładowego zadana zebrano w tabelah 1 3. Rys. 1. Shemat problemu odboru odpadów w se. Źródło: opraowane własne. 9207

Klent k (oznazene węzła w se) Tabela 1. Dane dotyząe punktów odboru Zapotrzebowane na usługę dk Czas obsług sk Najwześnejszy moment obsług ek Najpóźnejszy moment obsług lk K1 6 1 3 69 K2 10 1 37 97 K3 4 1 45 70 K4 6 1 27 61 K5 9 1 6 94 K6 7 1 5 85 Okno zasowe dla punktu bazy NO5 E=10 L=50 Źródło: opraowane własne Tabela 2. Dane dotyząe pojazdów Typ C1: p q p p p p p P1 13 70 300 2 2 P2 13 70 300 2 2 Typ C2: P q p p p p p P3 12 50 300 2 2 P4 12 50 300 2 2 Źródło: opraowane własne Tabela 3. Odległoś pomędzy punktam odboru odpadów komunalnyh N0 K1 K2 K3 K4 K5 K6 N0 0 9 8 7 5 7 8 K1 9 0 10 10 5 7 9 K2 8 10 0 9 10 9 6 K3 7 10 9 0 5 7 10 K4 5 5 10 5 0 9 5 K5 7 7 9 7 9 0 8 K6 8 9 6 10 5 8 0 Źródło: opraowane własne Dla przedstawonego zadana znalezono rozwązane optymalne. Wartość funkj elu wynosła 3,99256. Uzyskane rozwązane przedstawono w tabel 4. Obsłużono 4 punkty odboru odpadów komunalnyh wykorzystują jeden pojazd typu C1 jeden pojazd typu C2, zyl tylko 50% dysponowanej floty. Opraowany model zadana wymusza dla każdego pojazdu przejazd przez o najmnej dwa punkty odboru odpadów komunalnyh, zyl zapobega tzw. kursom wahadłowym, które angażowałyby ałą dostępną flotę, a tym samym znazne zwększały koszty wykonana usług odboru odpadów. Dlatego pommo tego, że dostępne są jeszze dwa wolne pojazdy to możlwy byłby kurs tylko jednego z nh, który mógłby obsłużyć pozostałe punkty K2 K5. Jednak suma popytu na odbór odpadów w tyh punktah odboru wynos 19, a zdolność przewozowa pojazdu typu C1 wynos 13 pojazdu typu C2 równa sę 12. Dlatego take przejazdy ne są już możlwe. n p n p 9208

Tabela 4. Rozwązane zadana wyznazone trasy dla mnmalnej lzby pojazdów. Marszruty tras: Pojazd P1 j a,p1 s w,p1 tj dj 0 6 10 1 0 8 7 6 3 19 1 0 10 4 3 0 30 1 15 7 0 Pojazd P3 j a,p3 s w,p3 tj dj 0 4 10 1 11 5 6 4 1 27 1 0 5 6 1 0 33 1 0 9 0 Źródło: opraowane własne Należy zauważyć, że ogranzena zwązane z pojemnośam oknam zasowym spowodowały, że w rozpatrywanym dnu obsłużen zostal klen K1, K3, K4 K6, a pomnę zostal K2 K5. Model ne wymusza, aby odpady od wszystkh klentów zostały odebrane. W analzowanym przypadku obsłużene wszystkh klentów było nemożlwe równeż ze względu na zabronene kursów wahadłowyh. Podsumowane Przedstawone podejśe do problemu optymalzaj tras odboru odpadów komunalnyh z wykorzystanem różnyh typów pojazdów ogranzenam zasowym w obsłudze klenta wraz z wykorzystanym modelem MIP może stanowć wspare przy rozwązywanu problemów deyzyjnyh zwązanyh z organzają pray systemu odboru odpadów na terene jednostk samorządu lokalnego. Na podstawe przedstawonego przykładu oblzenowego można zauważyć, że model poprawne wyznaza trasy, maksymalzuje lzbę obsłużonyh klentów przy najnższym możlwym kosze (model mnmalzuje lzbę użytyh pojazdów). Przedstawony model pozwala na otrzymane rozwązana optymalnego w stosunkowo krótkm zase, jednakże jego założena upraszzają znazne problem optymalzaj tras odboru odpadów komunalnyh z wykorzystanem różnyh typów pojazdów ogranzenam zasowym w obsłudze klenta. Należy kontynuować badana nad rozwjanem modelu testowane jego dzałana w odnesenu do rozwązań stosowanyh w rzezywśe funkjonująyh systemah gospodarowana odpadam komunalnym. Ponadto należałoby w zadanu wyznazyć welkość optymalnej floty do obsług określonej se. Po uzupełnenu o kolejne ogranzena krytera optymalzaj wypraowane narzędze może efektywne generować harmonogramy dla floty obsługująej system odboru odpadów komunalnyh na danym terene. Streszzene Zakłady przemysłowe w wale o klenta stosują oraz to nowoześnejsze sposoby zabezpezena swoh wyrobów podzas transportu do odbory jak metody zwróena uwag na swój produkt, o powoduje generowane dużej loś odpadów. W nnejszej pray sharakteryzowano problem gospodarowana odpadam komunalnym w śwetle aktualne obowązująyh przepsów prawa polskego, a także przedstawono opraowany model programowana lnowego ałkowtolzbowego meszanego dla optymalzaj tras odboru odpadów komunalnyh w systeme z różnym typam pojazdów ogranzenam zasowym w obsłudze klenta. Zaprezentowany model należy do grupy model dla problemów wyznazana tras pojazdów w se. W przedstawonym tutaj ujęu problemu model pozwala na wyznazene optymalnyh tras w se zawerająej określoną lzbę klentów, zyl punktów odboru odpadów, gwarantuje obsłużene klentów w określonyh termnah, a także mnmalzuje lzbę pojazdów używanyh do wykonana usług odboru odpadów komunalnyh przy jednozesnej maksymalzaj lzby obsłużonyh prawdłowo klentów. Dzałane modelu zostało zlustrowane rozwązanem otrzymanym dla przykładowej se. 9209

Słowa kluzowe: MILP model, programowane lnowe, wyznazane tras, seć transportowa, okna zasowe OPTIMIZATION OF ROUTES IN A MUNICIPAL WASTE COLLECTION SYSTEM WITH VARIOUTS TYPES OF VEHICLES AND TIME WINDOWS FOR CUSTOMER SERVICE Abstrat Nowadays manufaturers utlze up-to-date methods of pakagng, so that they an make sure that ther produt wll be ntat durng transportaton and attratve pakagng also draws attenton of potental buyers. Unfortunately, t results n generatng great amounts of waste. In ths paper munpal waste management s desrbed aordng to up-to-date law and regulatons n Poland. Subsequently, a newly developed MILP model for vehle routng problem n a munpal waste olleton system wth varous types of vehles and tme wndows for ustomer serve s ntrodued. In ths formulaton the model fnds optmal routes for vehles n a network wth a ertan number of lents (waste olleton ponts). The objetves adopted n the model guarantee that eah lent s served n hs/her pkup hours that were prevously defned, the number of vehles utlzed for servng the lents s mnmzed, but the number of properly served ustomers s maxmzed. Funtonng of the model s llustrated wth an soluton obtaned for a sample network. Keywords: lnear programmng, MILP model, Vehle Routng Problem, tme wndows, transport network Lteratura [1] Ambrozak T., Jahmowsk R.: Wybrane aspekty zagadnena oken zasowyh w probleme trasowana pojazdów, Automatyka, 15(2)/2011, s. 51 59. [2] Cordeau J.-F., Laporte G., Savelsbergh M.W.P., Vgo D.: Vehle Routng, [w:] Handbook n OR & MS, Vol. 14, C. Barnhart, G. Laporte (red.), Elsever B.V. 2007, s. 367 428. [3] Cran G., Laporte G.: Fleet Management and Logsts, Kluwer Aadem Publsher 2000. [4] Dantzg G.B., Ramser J.H.: The truk dspathng problem, Management Sene, 6/1959, s. 80 91. [5] Fsher M., Vehle routng, Handbooks n Or&MS, Elsever Sene, 8/1995. [6] El-Sherbeny N.A.: Vehle routng wth tme wndows: An overvew of exat, heurst and metaheurst methods, Journal of Kng Saud Unversty (Sene), 22/2010, s. 123 131. [7] Jang J., Ng K.M., Poh K.L., Teo K.M.: Vehle routng problem wth a heterogeneous fleet and tme wndows, Expert Systems wth Applatons, 41/2015, s. 3748 3760. [8] Hoff A., Andersson H., Chrstansen M., Hasle G., Løkettangen A.: Industral aspets and lterature survey: Fleet omposton and routng, Computers & Operatons Researh, 37(12)/2010, s. 2041 2061. [9] Laporte G., The travellng salesman problem: an overvew of exat and approxmate algorthms, European Journal of Operatonal Researh, 59/1992, s. 231 247. [10] Toth P., Vgo D.: The Vehle Routng Problem, Monographs on Dsrete Mathemats and Applatons, SIAM 2002. 9210

[11] Roznk Statystyzny Rzezypospoltej Polskej 2014, (ROK LXXIV ), GUS, Warszawa 2014. Podzękowana Praę wykonano w ramah pray statutowej nr 15/11.200.294. Praę wykonano w ramah pray statutowej nr 15/11.200.291. 9211