Разработка авторского метода построения маршрутов ликвидации стихийных несанкционированных свалок

Цель исследования. Целью данной статьи является разработка метода построения маршрута ликвидации стихийно образующихся несанкционированных свалок на территории муниципального образования субъекта Российской Федерации.
Методы. Разработка метода построения маршрутов ликвидации несанкционированных свалок базируется на теории графов, включающей алгоритмы нахождения кратчайшего пути: алгоритм Дейкстры, алгоритм Флойда-Уоршелла, алгоритм Форда-Беллмана, цикл Гамильтона и др. Проведя анализ особенностей использования перечисленных алгоритмов, авторами разработан метод составления маршрута ликвидации несанкционированных свалок на основе Гамильтонова цикла.
Результаты. Задача построения маршрута сводится к выбору тех несанкционированных свалок из обнаруженных, которые будут приняты в качестве вершин графа, между которыми необходимо найти кратчайший путь. Авторский подход к формированию набора вершин графа состоит в следующем. На первом этапе задаются начальные и граничные условия. В качестве нулевой вершины графа выбирается стоянка спецтехники (мусоровозов), в качестве последней (n-ой) вершины - полигон ТКО. При этом необходимо учесть, что после транспортировки отходов со свалок к месту их захоронения (полигону), мусоровоз должен вернуться к месту стоянки. Учитываемыми ограничениями являются максимальное расстояние, которое может без дозаправки проехать мусоровоз, и объем кузова мусоровоза. Далее в качестве первой вершины графа выбирается наиболее близкая к отправной точке несанкционированная свалка, представляющая наибольшую опасность для окружающей среды. В качестве второй и т.д. вершин выбираются ближайшие к первой вершине несанкционированные свалки. Поиск вершин продолжается до тех пор, пока выполняются неравенства, учитывающие заданные ограничения. Далее происходит формирование графа, матрицы смежности, построение маршрута. При таком подходе для построения маршрута оптимальным является использование цикла Гамильтона, который обеспечивает нахождение минимального пути между всеми вершинами графа и возвращается в исходную точку.
Заключение. Применение авторского метода для составления маршрутов ликвидации несанкционированных свалок позволит оперативно осуществлять уборку обнаруженных в черте города несанкционированных свалок, что существенно снизит экологическую нагрузку на окружающую природную среду.

1. Иорданов А.А., Гнездилова А.В. Государственное управление в сфере обращения с твердыми коммунальными отходами // Молодежь и XXI век - 2017: материалы VII Международной молодежной научной конференции: в 4 т. Курск, 2017. С. 385-387.

2. Мартынова К.И., Иорданова А.В. Исследование загрязнения окружающей природной среды твердыми коммунальными отходами в Курской области // Актуальные проблемы экологии и охраны труда: сборник статей XI Международной научнопрактической конференции. Курск, 2019. С. 235-240.

3. Иорданова А.В. Исследование вклада междисциплинарных научных подходов в решение экологических проблем, связанных с утилизацией коммунальных отходов // Исторические, философские и методологические проблемы современной науки: сборник статей 2-й Международной научной конференции молодых ученых. Курск, 2019. С. 238-242.

4. Особенности процедуры оценки риска негативного воздействия объектов размещения отходов на окружающую среду и здоровье населения / В.В. Юшин, В.М. Попов, И.О. Кирильчук, А.Ю. Коровина // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. 2018. № 3 (28). С. 36-49.

5. Клочкова Е.Н. Обоснование выбора алгоритма поиска пути решения задач построения маршрута к месту назначения // Вестник Московского университета МВД России. 2015. №5. С. 205-209.

6. Sven Peyer, Dieter Rautenbach, Jens Vygen. A generalization of Dijkstra's shortest path algorithm with applications to VLSI routing // Journal of Discrete Algorithms. 2009. №7. P. 377-390.

7. Chowdhury M., Rahman M., Boutaba R. Vineyard: Virtual network embedding algorithms with coordinated node and link mapping // IEEE ACM Trans. Netw. 2012. Vol. 20(1). P. 206-219.

8. Pape U. Implementation and efficiency of moor-algorithms for the shortest route problem // Mathematical programming. 2012. 7. P. 212-222.

9. . Efficient algorithm for finding k shortest paths based on reoptimization technique / Bi Yu Chen, Xiao-Wei Chena, Hui-Ping Chen, William H.K. Lam // Transportation Research Part E. 2020. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1366554519305678

10. Ладик А.С., Маслобоев А.В. Разработка автоматизированной информационной системы управления логистикой бытовых отходов (на примере г. Апатиты) // Вестник МГТУ. 2016. Т. 19. № /. С. 207-216.

11. Рамзаев В.М., Хаймович И.Н., Мартынов И.В. Методы поиска кратчайших путей на графах в организационно-экономических системах и их реализация // Информационные технологии и нанотехнологии: сборник V Международной конференции и молодёжной школы. Самара, 2019. С.1-8.

12. Оценка загрязнения городской среды с применением ГИС-технологий / В.М. Попов, Е.В. Меркулова, Н.А. Чепиков, И.О. Рыкунова // Известия Орловского государственного технического университета. Серия: Строительство. Транспорт. 2008. № 2-18. С. 48-51.

13. Кирильчук И.О., Юшин В.В. Адаптированная система критериев типизации несанкционированных свалок // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. 2017. № 2 (23). С. 85-93.

14. Разработка элементов информационно-аналитической системы учета несанкционированных свалок / В.В. Юшин, В.М. Попов, И.О. Кирильчук, А.В. Гнездилова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2018. Т. 8. № 3 (28). С. 68-80.

15. Юшин В.В., Кирильчук И.О. Геоинформационный учет и оценка опасности стихийных несанкционированных свалок // Безопасность жизнедеятельности. 2017. № 6 (198). С. 34-42.

16. Sabry A. H., Bacha A., Benhra J. A contribution to solving the traveling salesman problem using ant colony optimization and web mapping platforms Application to logistics in a urban context. in Codit'14, Metz, France, 2014.

17. Sabry A. H., Benhra J., Hicham E. H. Comparison of the performance of genetic algorithms and ant algorithms in relation to the traveling salesman problem // International Journal of Computer Applications. 2015. Vol.19. № 19.

18. Minji Choi, Seokho Chi. Optimal route selection model for fire evacuations based on hazard prediction data // Simulation Modelling Practice and Theory. 2019. Vol. 94. P. 321-333.

19. Анализ трудоемкости различных алгоритмических подходов для решения задачи коммивояжера / С. С. Семенов, А. В. Педан, В. С. Воловиков, И. С. Климов // Системы управления, связи и безопасности. 2017. №1. С. 116-131. URL:http://sccs.intelgr.com/archive/2017-01/08-Semenov.pdf

20. Baldacci R., Mingozzi A., Roberti R. Recent exact algorithms for solving the vehicle routing problem under capacity and time window constraints // European Journal of Operational Research. 2012. Vol. 218. P. 1-6.