基于车辆动力学启发的智能城市废物收集与路径优化算法VRO研究

本研究针对智能城市废物管理中的动态路径优化难题，提出了一种受车辆运动学启发的创新算法VRO（Vehicle Route Optimizer）。通过模拟车辆加速度和群体扩散机制，该算法在IEEE CEC2022基准测试中超越18种现有优化器，并在合成数据集PVRP-IF上验证了其在废物收集路径优化问题（WCROP）中的卓越性能，为智慧城市资源调度提供了高效解决方案。

　　

随着城市化进程加速，传统固定路线的垃圾收运模式已无法应对日益复杂的城市环境。垃圾填埋场选址受限、交通拥堵加剧、碳排放压力等问题，迫使研究者寻求更智能的解决方案。约旦佩特拉大学信息技术学院（University of Petra, Jordan）的研究团队从车辆运动规律中获得灵感，开发出VRO算法，其成果发表在《Intelligent Systems with Applications》上，为智慧城市废物管理提供了新范式。

研究团队采用三项关键技术：1）基于车辆加速度的种群更新机制，通过速度因子c₁^(t)和加速度因子c_{2^(t)动态平衡探索与开发；2）Lévy飞行随机游走策略增强全局搜索能力；3）反射边界处理技术确保解空间有效性。测试采用包含12个函数的CEC2022基准集，并与ROA、SA、SMA等18种算法对比。}

【算法设计】
VRO通过模拟车辆运动学特性建立数学模型：位置更新公式x_i^(t+1)=x_i^(t)+v_i^(t)r₁+1/2a_i^(t)r₂²将物理概念转化为优化算子，其中r₁,r₂为随机参数。

【性能验证】
在F1测试函数中，VRO以平均成本300.002显著优于ROA（8929.823）和SA（14043.187），标准差仅0.002表明算法稳定性。特别在复杂函数F6中，VRO（3747.473）比RSA（56303809.629）提升4个数量级。

【应用验证】
针对WCROP问题，VRO成功整合容器分配与路径规划双目标：1）通过约束∑x_ij·Q_j≥w_i确保容量匹配；2）利用服务频率约束∑v_jgp=s_jp实现动态调度，较传统方法降低21%运营成本。

这项研究的重要意义在于：1）首次将车辆运动学原理引入优化算法设计，开辟了物理模型驱动算法的新路径；2）提出的动态反射机制和自适应参数策略，为解决组合优化问题中的"维度灾难"提供了新思路；3）在智慧城市废物管理场景中验证了算法的工程实用性，为物联网环境下的实时路径优化树立了标杆。研究团队特别指出，VRO框架可扩展至物流配送、应急响应等动态优化领域，其模块化设计便于与其他智能算法融合创新。