垃圾回收补贴的优化方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了垃圾回收补贴的优化方法和系统，涉及数据处理领域。该优化方法包括：获取居民属性信息、居民垃圾回收信息、正规回收商经营信息、非正规回收商经营信息、居民社会网络以及原始补贴策略；并构建垃圾回收的决策模型和获取8种不同的待选补贴策略；基于待选补贴策略和决策模型，获取不同的待选补贴策略下的第一居民数量和正规回收商利润；基于第一居民数量，确定初选补贴策略；基于初选补贴策略中的正规回收商利润，确定正规回收商利润最高的初选补贴策略，作为最优补贴策略。基于上述处理，在保证选择正规回收商的居民数量超过一定数值的基础上，最大化地提升了正规回收商的利润，有效促进城市生活垃圾正规回收的发展。有效促进城市生活垃圾正规回收的发展。有效促进城市生活垃圾正规回收的发展。

【技术实现步骤摘要】
垃圾回收补贴的优化方法和系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种垃圾回收补贴的优化方法和系统。

技术介绍

[0002]垃圾，尤其是生活垃圾具有重要的资源利用价值。若未能有效解决垃圾问题，不仅使许多能够变废为宝的资源白白浪费，还会对环境造成不可逆转的破坏。
[0003]针对垃圾回收，目前居民呈现高分类回收意愿，低行动支持的现状。在仅考虑价格因素下，导致垃圾中的大量可回收资源流向了非正规回收商，使得回收市场中非正规回收商占据主导地位，而正规回收商则面临生存危机。
[0004]基于上述情况，各地部门相继提出了多种促进垃圾回收的补贴方法。由于现有的补贴方法中仅为对单一主体的仿真研究，如仅考虑补贴对居民选择的影响，使得正规回收商的利润较低，对应的优化方法的有效性较低。
[0005]因此，亟需一种垃圾回收补贴的优化方法，以解决上述问题。

技术实现思路

[0006](一)解决的技术问题
[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种垃圾回收补贴的优化方法和系统，解决了现有优化方法的有效性较低的问题。
[0008](二)技术方案
[0009]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0010]在本专利技术的第一方面，提供了一种垃圾回收补贴的优化方法，所述优化方法包括：
[0011]获取居民属性信息、居民垃圾回收信息、正规回收商经营信息、非正规回收商经营信息、居民社会网络以及原始补贴策略；
[0012]基于所述居民属性信息、居民垃圾回收信息、正规回收商经营信息、非正规回收商经营信息和社会网络，构建垃圾回收的决策模型；
[0013]基于所述原始补贴策略，获取8种不同的待选补贴策略；
[0014]基于所述待选补贴策略和所述决策模型，获取不同的待选补贴策略下的第一居民数量和正规回收商利润；其中，所述第一居民数量表示选择正规回收商进行垃圾回收的居民数量；
[0015]基于不同的待选补贴策略下的第一居民数量，确定所述第一居民数量大于预设阈值的待选补贴策略，作为初选补贴策略；
[0016]基于所述初选补贴策略中的正规回收商利润，确定所述正规回收商利润最高的初选补贴策略，作为最优补贴策略。
[0017]可选的，所述居民属性信息包括：居民的个性特征、居民选择正规回收商的决策和居民选择非正规回收商的决策；
[0018]所述居民垃圾回收信息包括：居民的垃圾回收量、居民选择正规回收商进行垃圾
回收耗费的时间成本、居民选择非正规回收商进行垃圾回收耗费的时间成本、居民选择正规回收商带来的环境改善正效益、居民选择非正规回收商带来的环境破坏负效益、居民选择正规回收商的心理效益以及居民选择非正规回收商的心理效益；
[0019]所述正规回收商经营信息包括：正规回收商的垃圾回收价、垃圾处理成本和垃圾售出价格；
[0020]所述非正规回收商经营信息包括：非正规回收商的垃圾回收价、垃圾处理成本和垃圾售出价格；
[0021]所述原始补贴策略包括：无干预策略、单一主体补贴干预策略、双主体补贴干预策略和三主体补贴干预策略；其中，所述主体包括：居民、正规回收商和非正规回收商；
[0022]所述8种不同的待选补贴策略包括：
[0023]无干预策略共1种，即对居民、正规回收商、非正规回收商不进行任何补贴或罚款；
[0024]单一主体补贴干预策略共3种，包括：居民单一补贴、正规回收商单一补贴、非正规回收商单一罚款；
[0025]双主体补贴干预策略共3种，包括：居民和正规回收商组合补贴、居民补贴和非正规回收商罚款、正规回收商补贴和非正规回收商罚款；
[0026]三主体补贴干预策略共1种，包括居民和正规回收商组合补贴以及非正规回收商罚款。
[0027]可选的，所述决策模型包括：净效用模型、个性特征交互模型、回收商利润模型和回收商价格竞争模型；
[0028]其中，所述净效用模型用于计算居民选择正规回收商或非正规回收商的净效用值；所述个性特征交互模型用于确定居民的下一期决策是否受邻居影响；所述利润模型用于确定正规回收商或非正规回收商的利润；所述回收商价格竞争模型用于确定回收商的价格如何进行调整。
[0029]可选的，所述净效用模型包括：
[0030]U1＝p1q
‑
t1+m1+β1[0031]U2＝p2q
‑
t2‑
m2+β2[0032]其中：U1表示居民选择正规回收商的净效用；U2表示居民选择非正规回收商的净效用；p1表示表示正规回收商的回收单价；p2表示表示非正规回收商的回收单价；q表示居民的垃圾回收总量；t1表示居民选择正规回收商的时间成本；t2表示居民选择非正规回收商的时间成本；m1表示居民选择正规回收商周围环境改善带来的正效益；m2表示居民选择非正规回收商对周围环境破坏带来的负效益；β1表示居民选择正规回收商的心理效益；β2表示居民选择非正规回收商的心理效益；
[0033][0034]其中，i、j分别表示不同的居民；formal
j
＝1表示居民j选择正规回收商；formal
j
＝0表示居民j选择非正规回收商；informal
j
＝1表示居民j选择非正规回收商；informal
j
＝0
表示居民j选择正规回收商；c(i,j)表示为一个二进制变量，且当c(i,j)＝1表示居民i和居民j之间有联系，c(i,j)＝0表示居民i和居民j之间无联系。
[0035]可选的，所述个性特征交互模型包括：
[0036]所述居民的个性特征分为保守型、中立型和易变型3类，个性特征的匹配概率用于表示居民之间的决策模仿程度，且保守型、中立型和易变型居民的决策变化概率分别为P1，P2，P3；
[0037]Mapping(P
qi
,P
qj
)表示P
qi
和P
qj
的个性特征匹配概率，其中，q
i
表示居民i的个性特征，P
qi
表示居民i的决策变化概率、q
j
表示居民j的个性特征，P
qj
表示居民j的决策变化概率、且Mapping(P
qi
,P
qj
)∈[0,1]；
[0038]所述个性特征交互模型的工作流程包括：
[0039]计算居民i的净效用值和邻居k的最大净效用值；
[0040]判断居民i的净效用值是否大于邻居k的最大净效用值，若是，则居民i不发生模仿行为，居民i的下一期决策与当期决策一致；否则，居民i将邻居k作为模仿对象，并基于下述公式计算模仿概率：
[0041][0042]其中：P
(k
→
i)
表示居民i对邻居k进行模仿的模仿概率、U
k
表示邻居k的最大净效用值；U<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种垃圾回收补贴的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括：获取居民属性信息、居民垃圾回收信息、正规回收商经营信息、非正规回收商经营信息、居民社会网络以及原始补贴策略；基于所述居民属性信息、居民垃圾回收信息、正规回收商经营信息、非正规回收商经营信息和社会网络，构建垃圾回收的决策模型；基于所述原始补贴策略，获取8种不同的待选补贴策略；基于所述待选补贴策略和所述决策模型，获取不同的待选补贴策略下的第一居民数量和正规回收商利润；其中，所述第一居民数量表示选择正规回收商进行垃圾回收的居民数量；基于不同的待选补贴策略下的第一居民数量，确定所述第一居民数量大于预设阈值的待选补贴策略，作为初选补贴策略；基于所述初选补贴策略中的正规回收商利润，确定所述正规回收商利润最高的初选补贴策略，作为最优补贴策略。2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，所述居民属性信息包括：居民的个性特征、居民选择正规回收商的决策和居民选择非正规回收商的决策；所述居民垃圾回收信息包括：居民的垃圾回收量、居民选择正规回收商进行垃圾回收耗费的时间成本、居民选择非正规回收商进行垃圾回收耗费的时间成本、居民选择正规回收商带来的环境改善正效益、居民选择非正规回收商带来的环境破坏负效益、居民选择正规回收商的心理效益以及居民选择非正规回收商的心理效益；所述正规回收商经营信息包括：正规回收商的垃圾回收价、垃圾处理成本和垃圾售出价格；所述非正规回收商经营信息包括：非正规回收商的垃圾回收价、垃圾处理成本和垃圾售出价格；所述原始补贴策略包括：无干预策略、单一主体补贴干预策略、双主体补贴干预策略和三主体补贴干预策略；其中，所述主体包括：居民、正规回收商和非正规回收商；所述8种不同的待选补贴策略包括：无干预策略共1种，即对居民、正规回收商、非正规回收商不进行任何补贴或罚款；单一主体补贴干预策略共3种，包括：居民单一补贴、正规回收商单一补贴、非正规回收商单一罚款；双主体补贴干预策略共3种，包括：居民和正规回收商组合补贴、居民补贴和非正规回收商罚款、正规回收商补贴和非正规回收商罚款；三主体补贴干预策略共1种，包括居民和正规回收商组合补贴以及非正规回收商罚款。3.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，所述决策模型包括：净效用模型、个性特征交互模型、回收商利润模型和回收商价格竞争模型；其中，所述净效用模型用于计算居民选择正规回收商或非正规回收商的净效用值；所述个性特征交互模型用于确定居民的下一期决策是否受邻居影响；所述利润模型用于确定正规回收商或非正规回收商的利润；所述回收商价格竞争模型用于确定回收商的价格如何
进行调整。4.根据权利要求3所述的优化方法，其特征在于，所述净效用模型包括：U1＝p1q
‑
t1+m1+β1U2＝p2q
‑
t2‑
m2+β2其中：U1表示居民选择正规回收商的净效用；U2表示居民选择非正规回收商的净效用；p1表示表示正规回收商的回收单价；p2表示表示非正规回收商的回收单价；q表示居民的垃圾回收总量；t1表示居民选择正规回收商的时间成本；t2表示居民选择非正规回收商的时间成本；m1表示居民选择正规回收商周围环境改善带来的正效益；m2表示居民选择非正规回收商对周围环境破坏带来的负效益；β1表示居民选择正规回收商的心理效益；β2表示居民选择非正规回收商的心理效益；非正规回收商的心理效益；其中，i、j分别表示不同的居民；formal
j
＝1表示居民j选择正规回收商；formal
j
＝0表示居民j选择非正规回收商；informal
j
＝1表示居民j选择非正规回收商；informal
j
＝0表示居民j选择正规回收商；c(i,j)表示一个二进制变量，且当c(i,j)＝1表示居民i和居民j之间有联系，c(i,j)＝0表示居民i和居民j之间无联系。5.根据权利要求3所述的优化方法，其特征在于，所述个性特征交互模型包括：所述居民的个性特征分为保守型、中立型和易变型3类，个性特征的匹配概率用于表示居民之间的决策模仿程度，且保守型、中立型和易变型居民的决策变化概率分别为P1，P2，P3；表示和的个性特征匹配概率，其中，q
i
表示居民i的个性特征，表示居民i的决策变化概率、q
j
表示居民j的个性特征，表示居民j的决策变化概率、且所述个性特征交互模型的工作流程包括：计算居民i的净效用值和邻居k的最大净效用值；判断居民i的净效用值是否大于邻居k的最大净效用值，若是，则居民i不发生模...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦建玲，帅雅娜，李晶晶，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：