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郭帅，谢文刚，柳道武，等 . 基于聚类分析法与粒子群算法的某城市建筑垃圾调配场建设规划研究［J］. 环境卫生工程，2024，32（5）：1-10.
GUO S，XIE W G，LIU D W，et al. Research on the construction planning of construction waste redistribution sites in a city based on cluster analysis and particle swarm optimization algorithm［J］. Environmental Sanitation Engineering，2024，32（5）：1-10.
本文亮点
城市化和工业化进程的推进使建筑更新和改造速度逐年增加，随之产生的建筑垃圾总量呈现指数式增长，对于建筑垃圾不合理、不规范的管理体系导致的环境污染问题日益严峻，收运调 配作为管理体系的枢纽环节对于建筑垃圾的有效管理起着至关重要的作用，如何合理构建收运调配系统成为了当下亟待解决的问题。
笔者采用聚类分析和粒子群算法开展某城市建筑垃圾调配场建设规划研究。聚类分析法对于数据简化处理、预设分类方案等均非常有用；粒子群算法作为一种群智能仿生算法，可以求解大规模复杂非线性优化问题，具有较好的收敛性，适用于本研究中多点选址类问题的求解。
内容概要
将某城市下辖各乡镇和街道作为建筑垃圾的基本产生点，根据未来规划开发面积预测各产生点的建筑垃圾产生量，基于各产生点之间的距离因素进行聚类分析，再对各类别中的产生点和建筑垃圾调配场应用粒子群算法优化求解最优调配路径，得到总运输成本最低的情况下各建筑垃圾调配场的最优选址，同时按照收运量确定调配场的建设规模，最后针对建筑垃圾调配场的建设给出指引性意见。
结论
本研究的主要目标是对某城市建筑垃圾调配场的选址和建设规模进行规划，并给出调配场建设的指引意见。
1）基于该城市不同建筑垃圾产生点之间的距离数据，采用聚类分析的方法分别对建设数量为4、5、6、7的建设方案中的建筑垃圾产生点进行分类，并比选各方案的成本费用，得到调配场最优建设数量为4。
2）在聚类分析结果的基础上，采用PSO算法对建设数量为4时的建筑垃圾收运路线进行优化求解，求解结果为建筑垃圾收运路线及4座建筑垃圾调配场的选址结果，同时给出该城市建筑垃圾调配场的建设规划结果：秀英区、龙华区、美兰区和琼山区4个区分别建设1座调配场，其规模分别为1.557×105、1.606×106、5.225×105、1.546×105 t/a。
本研究给出的优化结果作为调配场建设的趋势性规律和建设性结论，可指导实际工程实践。调配场建设规划指引聚焦于调配场建设和运维两方面，旨在指导建筑垃圾调配场运行更加高效、安全、环保。
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编发：王雅楠；校对：刘冬梅；审核：张艺
