一种固废综合利用产业链风险监控管理方法及系统与流程

本发明涉及固体废弃物物流监控与风险管理，尤其涉及一种固废综合利用产业链风险监控管理方法及系统。

背景技术：

1、随着全球经济的快速发展和城市化进程的不断推进，固体废弃物的产生量呈现出爆炸式增长趋势。如何高效、经济地实现固体废弃物的收集、运输、处理和资源化利用，近年来，学界和业界提出了许多解决方案，例如基于大数据的废弃物分拣优化技术、处理设施的智能化监控系统以及基于图论模型的废弃物流向规划技术等。这些技术的应用提高了产业链中某些环节的效率，但由于固体废弃物综合利用产业链涉及多节点、多路径的复杂网络，以及处理过程中动态环境的影响（如天气、交通、设备状态等），使得全链条的高效协同管理仍面临诸多挑战。在此背景下，基于风险监控的智能优化技术逐渐成为学界关注的焦点，以期对复杂的动态运行环境进行更全面、更精准的管理。

2、尽管现有技术在某些方面取得了进展，但在应对固体废弃物综合利用产业链动态特性时仍存在明显不足。其一，目前大多数路径优化方法更多关注静态条件下的理想规划，而缺乏对动态变量的响应能力，这导致规划结果的实际应用效果与预期存在偏差；其二，现有技术中处理节点的风险评估多集中于处理能力的测算，而忽视了节点内部动态风险对整体链条运行的潜在影响；其三，已有优化算法在应对多目标、多变量的复杂优化问题时效率不高，尤其在全链条运行环境频繁波动的情况下，其优化结果难以实时满足实际需求。这些不足在固体废弃物综合利用产业链的实际应用中，可能导致整体运行效率下降、局部瓶颈加剧以及潜在环境风险增加。因此，进一步提升动态风险监控与应急响应能力，构建具有自适应优化风险能力的产业链管理技术已成为行业亟待突破的方向。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。因此，本发明提供了一种固废综合利用产业链风险监控管理方法，用来解决背景技术中提到的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明提供了一种固废综合利用产业链风险监控管理方法，包括：

5、获取固体废弃物综合利用产业链中的处理节点和物流路径，得到固体废弃物综合利用产业链的基本信息，将所述固体废弃物综合利用产业链的基本信息抽象为加权图，构建固体废弃物产业链风险监控模型；

6、在所述固体废弃物产业链风险监控模型中，考虑物流路径的风险问题，通过蚁群优化算法，对所述风险问题进行优化，得到物流路径的最小风险值，根据所述最小风险值，设计风险值的奖励函数以动态调整蚁群算法，同时更新固体废弃物的产业链风险监控模型；

7、根据固体废弃物产业链风险监控模型的动态更新，进行实时性的风险评估和应急策略制定，形成对固体废弃物产业链风险监控模型的管理方法。

8、作为本发明所述的固废综合利用产业链风险监控管理方法的一种优选方案，其中：获取固体废弃物综合利用产业链中的处理节点和物流路径，得到固体废弃物综合利用产业链的基本信息，包括：

9、将固体废弃物在综合利用过程中发生的物理或化学处理以及分类或储存的地理位置点，作为处理节点，将某一个处理节点到另一个节点之间的固体废弃物运输线路，作为物流路径；

10、通过地理信息系统获取所述处理节点和物流路径，构成固体废弃物综合利用产业链的基本信息。

11、作为本发明所述的固废综合利用产业链风险监控管理方法的一种优选方案，其中：将所述固体废弃物综合利用产业链的基本信息抽象为加权图，构建固体废弃物产业链风险监控模型，包括：

12、将每一个处理节点映射为一个加权图中的节点，并将每一条物流路径根据加权图中的节点位置映射为加权图中的有向边，构成加权图；

13、将所述加权图作为构建固体废弃物产业链风险监控模型的输入集。

14、作为本发明所述的固废综合利用产业链风险监控管理方法的一种优选方案，其中：在所述固体废弃物产业链风险监控模型中，考虑物流路径的风险问题，包括：

15、所述固体废弃物产业链风险监控模型接收所述加权图，并提取处理节点和物流路径的属性；

16、根据所述处理节点和物流路径的属性，计算每条物流路径的风险值，并生成动态风险矩阵。

17、作为本发明所述的固废综合利用产业链风险监控管理方法的一种优选方案，其中：通过蚁群优化算法，对所述风险问题进行优化，得到物流路径的最小风险值，包括：

18、对每条物流路径分配对应的信息素浓度值，以所述信息素浓度值作为该条物流路径被选择的优先程度；

19、创建蚁群，蚁群中的蚂蚁数量由物流路径的数量得到，并将蚁群中的每一只蚂蚁都分配至加权图中的任意一个处理节点上；

20、让每一条蚂蚁从对应的处理节点出发，根据每条物流路径的风险值选择下一个处理节点，其中，每次选择下一个处理节点基于，该路径上的信息素浓度和该路径上的启发式信息；

21、若蚂蚁在路径生成中出现路径循环，则将该路径和路径中的处理节点作为备选；

22、重复以上过程，直到信息素浓度值达到最大，输出对应物流路径的最小风险值并更新动态风险矩阵。

23、作为本发明所述的固废综合利用产业链风险监控管理方法的一种优选方案，其中：根据所述最小风险值，设计风险值的奖励函数以动态调整蚁群算法，同时更新固体废弃物的产业链风险监控模型，包括：

24、所述风险值的奖励函数根据更新后的动态风险矩阵进行定义，且该奖励函数的输出结果越小，该物流路径的风险值越低；

25、根据奖励函数的输出结果对蚂蚁在每条物流路径的风险值选择进行判断，若所述奖励函数的输出结果大于蚂蚁在每条物流路径的风险值，则降低该路径上的信息素浓度和该路径上的启发式信息，否则，提高该路径上的信息素浓度和该路径上的启发式信息。

26、作为本发明所述的固废综合利用产业链风险监控管理方法的一种优选方案，其中：根据固体废弃物产业链风险监控模型的动态更新，进行实时性的风险评估和应急策略制定，包括：

27、基于专家经验方法对更新后的固体废弃物产业链风险监控模型进行风险评估，以专家经验方法的风险评估分值作为对模型实时性风险评估的阈值；

28、若模型实时性风险评估分值高于专家经验方法的风险评估分值，则触发应急策略制定，即调用模型中的备选物流路径和处理节点，或删除风险值最高的物流路径，更新加权图。

29、第二方面，本发明提供了一种固废综合利用产业链风险监控管理系统，其包括：

30、固体废弃物产业链风险监控模型构建模块，被配置为获取固体废弃物综合利用产业链中的处理节点和物流路径，得到固体废弃物综合利用产业链的基本信息，将所述固体废弃物综合利用产业链的基本信息抽象为加权图，构建固体废弃物产业链风险监控模型；

31、蚁群算法优化模块，被配置为在所述固体废弃物产业链风险监控模型中，考虑物流路径的风险问题，通过蚁群优化算法，对所述风险问题进行优化，得到物流路径的最小风险值，根据所述最小风险值，设计风险值的奖励函数以动态调整蚁群算法，同时更新固体废弃物的产业链风险监控模型；

32、风险评估与应急响应模块，被配置为根据固体废弃物产业链风险监控模型的动态更新，进行实时性的风险评估和应急策略制定，形成对固体废弃物产业链风险监控模型的管理方法。

33、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的任一步骤。

34、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的任一步骤。

35、与现有技术相比，发明有益效果为：

36、1、本发明借助蚁群优化算法，将固体废弃物综合利用产业链的风险优化问题转化为路径优化问题，结合信息素浓度动态调整路径机制，解决了传统算法在处理多目标优化问题时效率低下的局限性；

37、2、利用最小风险值设计奖励函数，通过动态调整蚁群算法的参数，实现了物流路径的优化，并结合专家经验风险评估方法，建立了高效应急响应机制，能够在模型风险评估分值超出阈值时，迅速启用备选路径或调整高风险节点，以保障固体废弃物综合利用产业链的连续性与稳定性； 3、通过对物流路径和处理节点的监控与优化，能够最大限度地提升固体废弃物的综合利用效率，减少资源浪费，降低潜在环境风险，为实现可持续发展提供重要技术支持。