B题“城市垃圾分类运输的路径优化与调度”解题思路本题为典型的组合优化问题，融合TSP、MTSP、VRP及调度优化，需针对不同场景建立数学模型并选择合适算法求解。以下分问题阐述具体思路：问题一：单一车辆类型下的基础路径优化与调度模型优化目标：最小化每日总行驶距离公式为：其中，(d_{ij})为两点间欧氏距离，(x_{ijk})为二元变量（车辆(k)从(i)到(j)时为1，否则为0）。约束条件：收集点覆盖：每个收集点必须被访问一次，公式为：载重限制：每辆车每次运输总载重不超过(Q)，公式为：出发与返回：每辆车必须从处理厂出发并返回，公式为：求解方法：算法选择：可用Matlab或Python编程，参考TSP求解程序（如动态规划、遗传算法）。时间复杂度：暴力搜索为(O(n!))，动态规划降至(O(n^2 cdot 2^n))，智能优化算法可控制在(O(n^2) sim O(n^3))。局限性：忽略拥堵、红绿灯等实际因素，车速恒定。改进方向：引入时间窗、非对称距离矩阵或强化学习。问题二：多车辆协同与载重约束下的优化模型优化目标：最小化每日总运输成本公式为：其中，(C_k)为单位运输成本。约束条件：垃圾完整收集：每种垃圾在每个收集点需被完整收集，公式为：载重与体积限制：每辆车每趟运输需满足载重(Q_k)和体积(V_k)限制，公式为：出发与返回：与问题一相同。求解方法：分组处理：按垃圾类型独立分组，每类问题视为TSP问题。约束聚类：在容量约束下对收集点聚类。路径规划：采用智能优化算法（如遗传算法、模拟退火）规划路径。成本合并：合并所有类型车辆路径并累加成本。问题三：含中转站选址与时间窗口的综合