.png){kind=icon}
返回
Solid Waste Management Optimization Techniques: A Systematic Review
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s41742-026-01204-3.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
人口增长、快速城市化、持续经济增长、工业化指数级上升以及大量新兴特大城市，导致全球产生的废物数量和复杂性增加。全球废物产生量已达20.1亿吨，城市管理者在以经济可行和环境可持续的方式处理如此巨大数量的废物方面面临重大挑战。这一切使得固体废物管理（SWM）更加复杂，从而需要先进且优越的优化策略，以降低成本并提高任何SWM模型的效率。本文综述了研究人员用于SWM的优化技术，同时评估了其应用、优势和局限性。已回顾2010年至2024年的研究论文，并将优化模型分为确定性模型、概率模型、混合模型和基于物联网（IoT）的模型，同时对SWM的收集和运输阶段进行了详细评估。模型比较考虑了成本最小化、距离减少、温室气体排放（GHGE）削减和社会可持续性。通过创新的路线规划、先进的垃圾箱放置和调整收集车辆的时机，在优化SWM方面取得了一些进展。该综述突出了主要的研究空白，并为SWM优化技术未来的研究方向提出了可行的建议，这可以使城市管理者采用能够为新兴特大城市产生高效SWM模型的方法。这些方向将有助于管理者、研究人员和废物管理专业人士制定经济可行和环境可持续的SWM模型。该综述遵循PRISMA 2020指南，综合了66项高质量研究（2010–2014）。比较分析表明，与传统的确定性方法相比，混合模型和集成IoT的模型可实现高达20-40%的成本降低和15–30%的运营效率提升。
Keyword:
Solid waste management
Optimization techniques
Optimization models
Route optimization
Internet of things
查看更多机构