危险品道路运输多目标路径优化方法研究

道路危险品运输路径优化是提高危险品运输安全的一项重要措施。通过对国内外文献的分析研究，本文提出了危险品道路运输路径优化的数学模型，该模型首先求出单项目标的最优解，然后找出每项目标的实际值尽可能接近各自单项的最优值。本文也建立了包括路线长度、时间、费用、路线风险、敏感目标人数在内的危险品道路运输目标体系，并给出危险品运输路线选择决策的程序，为政府相关部门进行路线选择提供决策依据。     

危险品运输路径优化问题研究综述

为使危险品运输路径优化问题更加贴近现实,通过梳理危险品运输路径优化领域的相关理论和研究方法,从运输方式的视角总结危险品在单式运输、多式联运和选址-选线问题等3方面的研究成果,深入分析国内外在关键因素选取以及建模和设计算法上的差异,指出现有研究中存在的不足,并提出下一步研究方向。结果表明:单式运输研究由单目标优化向多目标优化问题发展,多式运输研究从多式联运向多式联运选址-选线问题发展,研究方法也从精确算法到启发式算法或进化算法求解转变,研究方向可从时变网络和有限理性等方面展开。     

危险品配送选址-多式联运路径优化

为兼顾安全与经济效益,有效优化运输网络,研究危险品配送中心选址和多式联运路径优化问题。基于运输方式的多样性,建立既考虑各配送中心到各需求点的多式联运最优路径,又考虑选址配给问题的选址—多式联运路径模型。将运输网络进行变形,引入目标权重和经济转化因子,将多目标规划问题转化为单目标决策问题;用Dijkstra改进算法和O-D矩阵搜索算法求解所建模型。最后,通过实例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,单目标优化并不能满足具有不同偏好的决策者,需要综合考虑成本和风险的目标值;不同运输方式组合运输,会影响最优路径的目标值,进而影响配送组合的目标值选择。     

时变条件下多式联运危险品路径优化研究

为研究时变条件下多式联运危险品路径优化问题,基于运输费用和人口风险的较强时变特性,将中转作业细化为中转运输、卸货装货和等待出发3项子作业;建立时变条件下危险品多式联运的最短路径选择模型,提出Dijkstra改进算法;通过实证分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,起点出发时刻不同,相应的危险品多式联运最短路径及最佳运输方式的组合便不同。     

基于风险分析的危险品道路运输多目标Pareto最优选线

基于危险品道路运输风险分析辨识最优的运输路径，以道路运输事故率、影响人数、影响人员风险、环境风险、运输距离和运输时间6个指标，确定具体起点-终点之间危险品运输的有效路径。采用带目标权重系数的Pareto-最优路线算法寻找多个满足要求的有效解，近似评估Pareto前沿，以比例法标准化选线指标，转化为无量纲的目标评价函数值，合理优化多个选线标准选择可行的最小运输风险路线。带权重系数Pareto-优化选线可有效降低运输路线的影响人员风险，平衡选线目标之间冲突的，为政府监管部门和危险品运输企业提供优化选线决策技术。     

静态单点多目标危险品道路运输路径优化

为控制危险品运输对环境和居民造成的影响,基于不同运输决策者的路径选择要求,建立有关静态单点多目标约束条件下危险品道路运输路径优化的多个模型。分析危险品事故率影响范围、人口暴露、环境破坏和综合后果风险,并以距离、成本及风险最小化为目标,设计运输路径优化算法,运用灰色关联分析法(GRA)选出与"绝对最优路线"关联度最大的次优路线;最后以国内某公司的苯乙烯运输为例,验证模型和算法。结果表明,模型和算法适于求解危险品运输路径的优化问题,能得到运输时间较短、成本较低、对人和环境危害较小的最优路径。     

危险货物多式联运路径优化问题的多目标优化算法

为了更为有效地规划与管理危险货物运输,研究在多式联运危险货物时的路径优化问题,同时囊括双目标、多批货物以及货物的送达时间要求和路段的容量限制。以运输和转运过程中的总成本和总风险最小为目标,构建了双目标0-1线性规划模型。集成路径搜索算法和非支配排序规则,设计了基于帕累托分析的多目标优化算法,以获得原问题的非劣路径。算例结果表明,该算法可有效地获得实际问题的一组具有竞争性的非劣解,且相比于单式运输,多式联运危险货物有望同时降低总成本和总风险。     

时变条件下公路危险品罐车运输路线选择

为合理选择公路运输危险品路线,保障运输安全,将用于求解静态路径规划问题的Diikstra标号法进行推广和改进,提出指标累积值标号法,运用该方法并依据危险品罐车运输事故统计数据,建立了时变条件下以路段泄漏事故率、路侧人口密度及路段运输费用为指标的危险品罐车公路运输路线选择模型.并给出待选路线对比原则.实例应用表明,该模型充分考虑了事故概率、事故后果及运输成本3大危险品运输路线选择影响因素,使用方便且受主观因素影响小,具有较好的实用性.     

级联失效特性下的危险品运输路径选择研究

基于复杂网络的级联失效特性,构建危险品运输网络的级联失效模型,提出用路段重要度来度量某条路段上发生危险品事故后引起网络其他路段失效的规模。以路径风险最小化和路径总重要度最小化为目标,建立危险品运输路径的多目标决策模型,并利用标号法进行求解。算例结果表明,危险品运输网络确实存在级联失效现象。选择危险品运输路径时,应尽量避开重要度高的路段,以降低危险品事故对普通道路网络的不良交通影响。     

不确定需求下危险品运输路径问题的多目标优化

为评估危险品运输路线的稳定性与可靠性,设计动态运输网络,构建以道路安全指数、总运输成本与目标函数期望值的最优组合为目标的随机优化模型。考虑运输网中发生交通拥堵或封路的情形,探究危险品运输终端的不确定性需求对运输总成本与道路安全的影响;针对危险品运输的特殊性与复杂性,将人口中心到附近路段的最短距离与中心的人口数的比值设为道路安全指数;采用基于改进的粒子群算法(PSO)求解模型算例,能得到不同封路情况下不同目标期望的危险品运输路线。结果表明,不确定需求的样本差异对路径的运输稳定性有影响。     

路径-脆弱点最短距离最大化的危险品运输网络设计

为了实现危险品运输网络的有效设计,进而降低危险品运输风险。将分布于公路两侧的医院、学校、居民区、购物中心等人口集聚场所定义为“脆弱点”,并通过计算运输路径和脆弱点间的加权距离来评估路段风险;结合双层理论构建模型,上层规划为政府的网络设计问题,通过关闭部分路段来最大化危险品车辆行驶路径与各脆弱点间的最小加权距离,下层规划则为承运商的车辆路径选择问题;为求解模型,设计1类启发式算法,并对算法的计算时间复杂性进行证明,最后根据算例分析发现,该算法经过有限数量的迭代即可得到风险最小的、次小的、…、第k小的运输路径及对应的路段关闭方案,为寻求兼顾运输风险和运输成本的最优方案提供决策支持。     

铁路危险品运输系统单因素耦合风险折叠突变及控制机理研究

为研究铁路危险品运输系统受人、机、物、环、管单因素耦合风险的影响，分别建立了各单因素耦合风险折叠突变模型，采用1985—2016年中国发生的铁路危险品运输事故统计数据分析模型，显示出人的单因素耦合风险突变对于铁路危险品运输系统的影响最大，其次是管、机、物、环因素。基于此分别建立了含系统内部风险防御阻尼控制系数和外部影响因素幅值调节系数的杜芬震荡分叉响应方程研究单因素耦合风险控制机理，研究结果表明:随着系统内部阻尼不断增强，或是外部影响幅值得到控制，铁路危险品运输系统都将不再产生折叠突变，系统将变得更加稳定、安全。     

铁路危险货物运输风险度量模型

为度量铁路危险货物运输对于人员、环境和财产等方面的危害,在已有危险货物运输风险度量研究的基础上,针对铁路运输的特点,以传统的双指标(概率和后果)技术风险度量模型为框架,构建铁路危险货物运输路径风险度量模型。模型综合考虑人员伤亡、财产损失、运输中断和环境破坏多方面后果,通过有效度量运输风险,为铁路危险货物运输组织优化提供依据。     

铁路危险货物办理站点优化配置方法研究

铁路危险货物运输办理站点的优化配置,涉及到需求分布、设置地点、区域规划、环保要求、业务功能以及与其他运输方式的分工、衔接等,是一个复杂的系统工程。分析了已有铁路危险货物办理站点整合优化模型的不足,首先从铁路部门角度综合考虑现有铁路危险货物办理站点的各方面条件,进行多准则决策评价,从运输需求者角度考虑运输方式多属性决策,进行铁路危险货物办理站点的综合效用评价,并基于投资成本、环境风险、运输效用和区域公平性等方面构建了铁路危险货物办理站点优化配置模型,为了有效解决多站点、多需求、多区域、多目标铁路危险货物办理站点优化配置模型因素复杂、规模大、层次多的问题,提出了运用大系统分解协调的多目标遗传算法求解模型的思路。     

基于叠加-触发原理的铁路危险品运输系统风险场形成机理研究

引入风险场理论研究铁路危险品运输系统风险形成机理，基于系统风险因素识别，建立铁路危险品运输系统风险势函数及对应的风险场强模型，采用触发器原理分析了风险场叠加后的风险形成机理。研究结果表明:内部风险场承受体风险势和风险场强均为代数加和叠加；外部风险场分为单一和多风险源2类，风险势均表现为代数加和叠加，风险场强叠加均满足平行四边形法则。风险状态的变化直接作用于内、外风险场承受体，内部风险场承受体全部或部分崩溃，将导致铁路危险品运输系统失效，其释放的风险场能量将会对外部风险场承受体系统进行攻击，导致外部风险场承受体的部分或整体失效，进而产生风险级联效应。     

基于熵权模糊综合评价的铁路危险货物运输预警

为保证危险货物铁路运输安全,基于铁路交通灾害预警管理理论,就危险货物铁路运输提出预警管理方法和建议。首先大量参阅危险货物铁路运输事故案例,结合安全系统工程理论,构建危险货物铁路运输预警系统指标体系。然后针对模糊综合评价权重难以确定的问题,为避免权重主观性过强,利用基于熵权模糊综合评价法对危险货物铁路运输安全进行评价。结合实例试算,结果表明:基于熵权模糊综合评价法的结果同原用评价法的结果基本一致。最后探讨铁路危险货物运输的定性预控措施。     

基于STAMP-ISM的铁路危险品运输系统风险-事故分析方法*

为预防铁路危险品运输系统事故的发生，采用STAMP-ISM模型分析铁路危险品运输系统风险-事故。首先，利用STAMP模型详细分析事故，得到控制结构的相关安全约束、不充分控制行为及产生原因，以及系统的安全动态变化；其次，采用ISM分析事故致因因素之间的关联关系并划分层级；最后，基于STAMP和ISM分析结果提出系统改进方案。以我国一起匿名夹带事故为背景进行案例研究，结果表明，ISM模型的加入可深入挖掘事故因素间的相互关系，为事故致因因素重要度划分层级，分析结果及建议更具针对性。     

1种基于CCRP火灾情况下的动态疏散算法

为在火灾发生时给逃生人群规划最优的安全疏散方案，基于CCRP算法开发1种火灾情况下受容量限制的动态疏散算法。该算法模型将发生火灾的建筑布局信息表达成节点连接弧形式，鉴于可预测危害蔓延对火灾逃生过程中疏散通道封锁时间的影响，为建筑网络图上的节点赋予“危险时刻”属性，逃生人员通过节点的时刻必须小于该节点的“危险时刻”才能规避火灾危险；基于eclipse软件平台，通过动态疏散算法与相似Dinesh算法应用实例对比仿真分析，验证基于CCRP的动态疏散算法的可行性与优越性。结果表明:通过该算法计算出的逃生路径保证逃生人员在最短时间疏散出去；且其具有安全性高和耗时少等优点。     

不同空间尺度下危化品运输路径优化

为了解决化工园区危化品运输路径优化问题，研究了化工“园区间”与“园区内”2种空间尺度下危化品运输的影响因素差异性，提出以最小化运输阻抗、最小化运输风险和最小化风险敏感度为优化目标的不同空间尺度下危化品运输路径优化模型。通过目标量化确定每条路径上的目标值，将标准化后的目标值引入到Dijkstra算法和集成目标函数最优折衷路径的扩展标号法中，对危化品运输多目标优化模型进行求解。研究结果表明:不同空间尺度下的危化品运输最优路径不同，应根据危化品运输的实际情况对运输路径进行选择。最后，以平顶山某化工园区的抽象路网为例对优化模型进行验证。     

基于点危险源的危险品运输路径优化研究

为合理选择危险品运输路径,降低危险品运输事故造成的损失,使道路危险品运输风险评价更符合实际情况,建立点危险源风险评价模型。模型综合考虑了运输时间和季节情况影响因子,在准确估算危险品泄漏事故毒害区域面积和后果损失的基础上,结合传统风险评价模型与最大最小模型进行求解。最后通过算例分析,检验该模型的实际运用,通过与传统求和方式所得的最优运输路径的对比,反映2种方式所求得的最优运输路径并不相同,同时也表明,用所建模型求得的运输路径风险值有更高的精确性。计算结果表明:该模型求得的某条运输路径的风险值等于该路径上风险值最大的路段的风险值,而不是该路径上所有路段的风险值之和。