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随着城市化和居民生活水平的不断提高，城市生活垃圾产生量呈持续增长趋势，对现有垃圾收运系统的运行效率与环境承载能力提出了严峻挑战。尤其在垃圾分类全面推行背景下，如何在兼顾分类准确性、运输成本、车辆调度效率及碳排放控制的前提下，科学规划垃圾运输路径，已成为城市固废治理中的关键技术难题。
本文以城市垃圾分类运输为研究对象，面向厨余垃圾、可回收物、有害垃圾和其他垃圾四类典型类型，综合考虑收集点分布、车辆载重与体积限制、运输成本结构、中转站容量与选址，以及碳排放因子等实际约束条件，构建了多层次、多目标的调度优化模型。针对单类垃圾情景，首先建立了基于容量约束的车辆路径优化模型（CVRP），并采用Clarke-Wright Savings 启发式构造初始解，结合2-opt局部搜索和改进型遗传算法，提升解的全局探索能力与局部最优性。
在此基础上，模型进一步拓展至多车辆协同调度场景，针对多类型垃圾独立建模并并行求解，额外引入服务时间窗限制与多次随机优化策略，增强模型在复杂约束下的鲁棒性与解的稳定性。针对含中转站选址与碳排放控制的综合优化问题，本文提出"两阶段解耦求解策略"：第一阶段通过枚举与分配机制确定中转站组合与收集点归属，第二阶段以各中转站为中心独立求解路径优化问题，并引入中转站建设成本与基于载重的碳排放核算公式，以多维成本作为整体评估准则。
计算结果表明所提出的算法框架在保证求解效率的同时，显著降低了运输成本与碳排放总量，车辆调度方案合理、路径均衡，具备较强的工程适应性与推广潜力。
关键词：城市垃圾分类；路径优化；车辆调度；Clarke-Wright算法；遗传算法；两阶段解耦求解策略; 2-opt局部搜索
