题目：超大规模城市垃圾清运模型启发式算法性能分析

随着经济的发展和城市化进程的加快，城市垃圾急剧增加，如何快速有效的处理城市垃圾已经成为当前世界性的研究课题。针对城市垃圾清运问题建立的优化模型，属于超大规模混合整数规划，目前通常采用的是经验规则+优化思想的启发式算法。但启发式算法的一个缺陷是无法保证得到最优解，因此，对算法性能的评价尤为重要。本文是以深圳市罗湖区粪渣清运管理系统的优化为背景，以目前所使用的优化模型和启发式算法为研究对象，探讨基于规则的启发式算法的性能及其用于求解超大规模混合整数规划的效果问题。论文通过对深圳市罗湖区城市垃圾清运系统的详细分析，修正和完善了垃圾清运车辆调度优化模型。然后，构造小规模算例，分别使用最优化算法和启发式算法求解，并对两种方法的计算结果进行比较分析。最后，通过总结和分析最优解状态下清运系统表现的规律，对已有启发式算法的性能作出综合评价，验证了所使用的启发式规则及算法在超大规模城市垃圾清运调度优化问题求解中的有效性。本论文的主要研究内容及成果如下：（1）详细分析深圳市罗湖区城市垃圾清运系统的实际情况，结合车辆调度优化相关理论，修正和完善了已有的混合整数规划，提高了优化模型使用最优化算法求解的可用性。（2）构造了65种小规模算例，并分别使用商业软件LINGO9.0和VB6.0编程求解；通过比较分析两种方法的求解效果和效率，对于优化模型的复杂结构及最优化算法的计算特点进行研究。（3）总结和分析最优解状态下清运系统表现的规律，对已有启发式算法的性能作出综合评价，验证在启发式算法中所使用的启发式规则是有效的。本研究通过大量小规模算例和一系列计算实验，为已有启发式算法的求解效果和效率提供了科学而详实的证明，从而验证了已有基于规则的启发式算法在超大规模车辆调度优化问题求解中的有效性，对启发式算法性能的科学研究和超大规模城市垃圾清运系统的优化都具有重要的指导意义和参考价值。