WEEKLY ACTIVITIES

Xây dựng mô hình quản lý tối ưu các xe thu gom rác tại thành phố Hà Nội
Báo cáo viên: Lê Hà Đức

Thời gian: 9h30, Thứ 5, ngày 28 tháng 11 năm 2019
Địa điểm: Phòng 611-612, Nhà A6, Viện Toán học

Tóm tắt: ALEXANDER D. IOFFE Technion (Israel)
KIM CHUAN TOH National University of Singapore
XU ZHANG Sichuan University
CONSTANTIN ZALINESCU I am sorry. I wrote the wrong name

Việc thu gom rác tại các khu đô thị là một vấn đề lớn, đòi hỏi nhiều nguồn lực của xã hội và bài toán đặt ra là làm sao có thể xây dựng một mô hình quản lý các xe thu gom rác nhằm hướng tới việc tìm ra các giải pháp tối ưu hóa chi phí và lượng khí thải ra môi trường. Năm 2016, nhóm các nhà khoa học bao gồm TS. Nguyễn Ngọc Doanh, TS. Nguyễn Trọng Khánh, TS. Đinh Thị Hải Vân và Nguyễn Thị Ngọc Anh đã nghiên cứu xây dựng mô hình MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION và mô hình Agent-Based để xây dựng thuật toán nhằm kiểm soát khí thải và tối ưu hóa đường đi của xe thu gom rác tại thành phố Hà Giang nhằm hướng đến mục tiêu chạy mô phỏng trên máy tính sử dụng JAVA/SWARM (là một nền tảng mô phỏng mô hình đa tác tử, kế hợp cùng phần mềm ArcView GIS).

Việc so sánh giữa kết quả thực tế và lý thuyết tại Hà Giang đã cho thấy việc tối ưu hóa cho phép cắt giảm chi phí cũng như lượng khí thải tương ứng lần lượt là 15.8% và 16%. Các kết quả nghiên cứu này đã được công bố và đăng trên các tạp chí Elsevier (www.elsevier.com/locate/wasman) và tạp chí International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE) (ISSN: 2278-3075, Volume-7 Issue-2, November 2017). Dựa trên kết quả đáng khích lệ nói trên, mục tiêu tiếp theo của nhóm là việc mở rộng hướng tới xây dựng mô hình với thủ đô Hà Nội Đây sẽ là một bài toán vô cùng phức tạp vì Hà Nội là một siêu đô thị với diện tích 3.229km2 và dân số khoảng 7,8 triệu người (vào năm 2018) cùng tốc độ tăng dân số hàng năm rất cao (khoảng hơn 200.000 người/1 năm) và mật độ dân số trung bình thuộc loại cao trên thế giới (xấp xỉ 2.100 người/1 km2), tạo ra một lượng rác thải khổng lồ khoảng 6000 tấn/ngày.

References:

  1. D. Anghinolfi, M. Paolucci, M. Robba, and A. C. Taramasso, “A dynamic optimization model for solid waste recycling,” Waste Manage- ment, vol. 33, no. 2, pp. 287 – 296, 2013.
  2. C. Chalkias and K. Lasaridi, “A GIS based model for the optimisation of municipal solid waste collection: The case study
of Nikea, Athens, Greece,” WSEAS Transactions on Environment and Development, vol. 5, no. 10, pp. 640–650, 2009. [Online]. Available: http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 71449113236&partnerID=40&md5=2b62a0a667c0b3241644d767d4b 04cc2
  3. S.DasandB.K.Bhattacharyya,“Optimizationofmunicipalsolidwaste collection and transportation routes,” Waste Management, vol. 43, pp. 9 – 18, 2015.
  4. N. V. Karadimas, G. Rigopoulos, and N. Bardis, “Coupling multi- agent simulation and gis: An application in waste management,” in Proceedings of the 10th WSEAS International Conference on Systems, ser. ICS’06. Stevens Point, Wisconsin, USA: World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS), 2006, pp. 656–660.
  5. T. M. Hua, T. K. Nguyen, H. Van Dinh Thi, and N. A. N. Thi, “Towards a decision support system for municipal waste collection by integrating geographical information system map, smart devices and agent-based model,” in Proceedings of the Seventh Symposium on Information and Communication Technology, ser. SoICT ’16. New York, NY, USA: ACM, 2016, pp. 139–146. [Online]. Available: http://doi.acm.org/10.1145/3011077.3011129
  6. A. Drogoul, E. Amouroux, P. Caillou, B. Gaudou, A. Grignard, N. Mar- illeau, P. Taillandier, M. Vavasseur, D.-A. Vo, and J.-D. Zucker, GAMA: A Spatially Explicit, Multi-level, Agent-Based Modeling and Simulation Platform. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 271–274.
  7. S.-H. Huang and P.-C. Lin, “Vehicle routing scheduling for municipal waste collection system under the ’keep trash off the ground’ policy,” Omega, vol. 55, pp. 24 – 37, 2015.
  8. M. A. Maimoun, D. R. Reinhart, F. T. Gammoh, and P. M. Bush, “Emissions from {US} waste collection vehicles,” Waste Management, vol. 33, no. 5, pp. 1079 – 1089, 2013.
  9. M. Mes, M. Schutten, and A. P. Rivera, “Inventory routing for dynamic waste collection,” Waste Management, vol. 34, no. 9, pp. 1564 – 1576, 2014. 

  10. H. Haghshenas, M. Vaziri, and A. Gholamialam, “Evaluation of sustain- able policy in urban transportation using system dynamics and world cities data: A case study in isfahan,” Cities, vol. 45, pp.

Back

Highlights

New Scientiffic Publications