Các thông tin về hình ảnh bản đồ, vị trí các điểm tập kết rác, vị trí bãi xe, bãi rác, các tuyến đường, ma trận khoảng cách giữa các điểm tập kết rác được chuyển đổi từ các tập tinh dữ liệu bản đồ số GIS. Dữ liệu về thể tích rác tại các điểm thu gom được căn cứ trên tập dữ liệu lịch sử. Trong trường hợp tốt hơn, có thể thu thập dữ liệu bằng thiết bị thông minh.
Các điểm tập kết rác, vị trí bãi xe, bãi rác được biểu diễn bởi tập các véc tơ hai chiều bao gồm kinh độ và vĩ độ. Các điểm tập kết rác được chia thành các cụm bởi thuật toán phân cụm K-Mean với số cụm bằng số lượng xe cuốn ép rác. Tổng thể tích rác tại các cụm được tính toán. Cụm có tổng thể tích rác cao nhất được gán cho xe cuốn ép rác có thể tích cao nhất, cụm có tổng thể tích rác cao thứ nhì được gán cho xe cuốn ép rác có thể tích cao thứ nhì, thực hiện tương tự lần lượt cho đến khi đã giao hết các cụm cho các xe cuốn ép rác.
Bước tiếp theo thực hiện lần lượt cho mỗi cụm. Với mỗi cụm, khởi chạy thuật toán ACO với các ràng buộc đã nêu. Từ đó ta có được lộ trình tối ưu cho từng xe cuốn ép rác. Trong phạm vi chương trình thử nghiệm còn thực hiện tính toán lộ trình theo giải thuật láng giềng gần nhất từ đó so sánh với lộ trình tính toán được bởi ACO và lựa chọn lộ trình tốt hơn.
Trong thực tế, sau khi áp dụng thuật toán nêu trên, tổng quãng đường phải đi của mỗi xe cuốn ép rác đều giảm xuống. Nhưng, những giá trị này được tính toán trong một ngữ cảnh tĩnh. Bởi vậy, trong phạm vi luận văn cũng phát triển một mô hình dựa trên tác tử (Agent Based Model - ABM) để mô phỏng lộ trình tối ưu trong
ngữ cảnh động. Từ đó đối chiếu và so sánh hai kết quả với nhau. Sau đây là mô hình tính toán đề xuất:
Hình 2.2. Mô hình tính toán đề xuất