【摘 要】
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为有效解决当前城市环卫车调度决策过度依赖人工主观经验所造成的车辆配置不合理以及作业效率低下问题，本文提出一种多约束条件下的城市道路环卫车优化配置与路径规划方法。首先，通过综合考虑环卫车在现实作业中的作业时限、服务次数、行驶速度和车辆退出节点等多种约束条件，将物理道路网络拓展为时空网络来刻画车辆在路网上的时空运行轨迹，进而将环卫车优化配置与路径规划问题从数学上描述为带多类约束条件的弧路径问题（Arc
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71871005）； 全国统计科学研究项目（2020LY049）；
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为有效解决当前城市环卫车调度决策过度依赖人工主观经验所造成的车辆配置不合理以及作业效率低下问题，本文提出一种多约束条件下的城市道路环卫车优化配置与路径规划方法。首先，通过综合考虑环卫车在现实作业中的作业时限、服务次数、行驶速度和车辆退出节点等多种约束条件，将物理道路网络拓展为时空网络来刻画车辆在路网上的时空运行轨迹，进而将环卫车优化配置与路径规划问题从数学上描述为带多类约束条件的弧路径问题（Arc Routing Problem，ARP）。在此基础上，构建以车辆配置与出行总成本最小化为目标函数的环卫车优化配置与路径规划模型，并通过设计分支定价算法对模型进行精确求解。将所提出方法应用于苏州工业园区19个区域路网的环卫车辆配置与调度管理，从经济成本、作业效率和环保效益三个方面评估了所提出方法的可行性和有效性。结果表明，本文所提出方法能够显著节约环卫运营成本并提升环卫车辆作业效率，同时亦可有效降低环卫车辆碳排放量，形成了良好的经济和社会效益，为智慧环卫提供了行之有效的新方案。
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