Der Prozess der haushaltnahen Sammlung ist schon häufig untersucht worden. Bisher gab es allerdings keine Verfahren die Lösungsvorschläge anbieten, die sowohl effizient als auch für einen menschlichen Planer akzeptabel sind. Diese Lücke schließt sich hier durch ein Verfahren, das das Maß der Benutzerakzeptanz definiert und dieses bei der Revierplanung der Sammeltouren mit berücksichtigt. Dabei werden sowohl Behälter mit den unterschiedlichen Behältergrößen als auch unterschiedliche Abfuhrrhythmen (5:1 bis 1:4) der einzelnen Behälter betrachtet. Die Arbeitslast wird durch Leistungspunkte abstrahiert und wird so mit individuellen Anforderungen wie Treppen an den einzelnen Stellplätzen integriert. Diese Stellplätze und Behälter bilden die Anfahrtstellen, die an einem Straßennetz platziert werden. Dieses Netz mit den Anfahrtstellen, Depots und Anlagen bildet die Basis der Optimierung. Zur Verifikation sind zwei neue Testinstanzen realer Größe erstellt worden. Eines einer realen Stadt mit sehr hoher Einwohnerdichte (>2000 EW/km2), ein zweites künstliches mit Nachfrage aller unterstützten Kriterien: mehrere Abfuhrrhythmen je Straßenabschnitt, Einbahnstraßen und einem City-Bereich.
Household near waste collection has been tackled often, but there are no solutions calculated which are efficient and human acceptable. The definition and using the measurement of human acceptance closes the gap for this collection problem. We consider different request frequencies and bin sizes. Workload is defined by individual factors like amount of stairs at bin places. Bins on places with different frequencies placed at a street network build the requests. This net with depots and plants are the basis to be optimized. Two new Instances are provided to verify solutions on this model. The first is a real world Instance for a city with more than 2000 Inhabitants/qm2. The other one is an artificial Instance with special requests like city-area, different frequencies per street and one way streets.
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