农村垃圾的收集现状在上一篇文章中做了介绍，在农村的沿路部署比较分散的垃圾桶收集点，各点的垃圾量也不相同。在农村项目中垃圾车属于紧缺资源，在对垃圾收运时效性达标的情况下如何高效率运转，直接关系到农村项目的利润，以及项目是否在合理成本之下达标完成垃圾收运作业。这些问题值得深入重视，环卫超脑在研究中发现农村垃圾运输特点和滴滴拼车模式非常相近，所以环卫超脑在解决农村垃圾运输问题时提出了滴滴订单式的数据处理模式。
滴滴核心算法
将垃圾车的收运路线规划以动态订单模式管理，一个垃圾桶收集点就是一个拼车用户，将一个订单记成LnWnDn，其中Ln表示该订单的地点，Wn表示该订单的预计垃圾量，Dn表示前往的目的地（垃圾中转站或垃圾处理厂）。
Dist(L1,L2)表示L1、L2之间的距离
Time_diff(L1D1,L2D2)表示L1D1，L2D2期望送达时间差的最优时间
TSPAN(m,n)表示两点间的时间开销
DSPAN(m,n)表示两点间的距离
……
订单合并策略
将待分配订单中距离较近的或顺路率高的一组订单找出来，分配给同一台车辆，以提高收运效率。
所需考虑到的因素：
（1）距离
（2）最优时间
（3）垃圾重量最大值
（4）驾驶员属性
（5）订单类型（生活垃圾、厨余垃圾等）
在订单相似的情况下，优先分配给绩效得分高的运输车辆。
订单不合并策略
当指派订单与某台垃圾运输车已有订单的剩余承载重量恰好相近或超出承载范围，订单不合并。
收运路线调度&规划
基于滴滴订单算法得出一sim( L1D1, L2D2 ,…, LnDn)数据，即路径规划经纬度数组为D1, D2, D3…..Dn,……
最后，小编想说的是，农村生活垃圾收集点比较零散，且区域分布广泛，对垃圾收运的效率提出了挑战。环卫超脑独有的人工智能算法，无需传感器和定位芯片，可以做到垃圾桶、垃圾收集点的定位和每日收集状态的监测，以及实时垃圾运输调度管理。有助于从数字环卫、传感器物联 等解决方案跃升至人工智能时代的智慧环卫系统。
说在最后
做好环卫日常管理，其实却并不简单，一个项目是否能盈利，利润多少，都是取决于日常管理的点点滴滴。业主方对环卫企业的要求也无非就是日常作业干得怎么样，遇事反应速度怎么样，以及解决问题的效果怎么样。环卫企业如果解决好人员管理的事，就基本解决了项目的70%了，作业质量的不断提升，主管部门和业主都会为我们的每一份辛勤付出点赞！
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