考虑车辆限速区间和风险公平性的危险品运输网络优化

针对有路段风险约束的危险品运输网络优化问题,讨论了不同路段上车辆限速区间的变化对危险品运输风险和成本的影响.基于最小最大准则构建了双层规划模型:上层规划表示政府部门通过对不同路段设置不同的限速区间来最小化最大运输网络总风险和路段最大风险的上界值,并通过增加路段最大风险的上界约束来实现风险分布的公平性;下层规划表示危险品运输商选择鲁棒成本最小的路径.为求解模型,设计了粒子群优化算法.根据算例分析发现,政府管理部门通过实施车辆限速区间策略,在考虑风险公平性的同时,可以有效地控制危险品运输网络的最大总风险.     

区域危险品道路运输网络双层反馈规划模型及算法

为通过运输网络规划方式降低区域路网危险品运输风险,根据危险品道路运输网络规划中存在监管者路网规划和运输者路线选择的双层约束特征,在假设监管者网络规划目的为总运输风险最小,运输者选线目的为总运输成本最小的基础上,建立区域危险品道路运输网络双层规划模型。进一步提出能求解得到稳定运输网络的双层反馈式算法,即在传统模型算法中增加稳定性检验和反馈调整算法,进而保证运输者在监管者规划路网中所选路线运输成本最小的同时运输风险也尽可能小。最后,通过实例分析检验模型和算法的有效性。计算结果显示,反馈式算法求得的运输网络更稳定,总运输风险值也比传统模式和算法的低。     

危险品运输网络优化设计研究综述

为分析当今反恐新形势下的危险品运输网络优化设计问题的研究现状,系统总结国内外关于一般场景和恐怖袭击威胁2种情况下危险品运输网络优化设计研究的主要模型和方法,梳理两者现有的研究内容,并讨论其共性及恐怖袭击威胁情景下的研究的新特点。结果发现:目前关于解决危险品运输网络优化设计问题模型的鲁棒性研究较为缺乏,尤其是模型在更为复杂和不确定性更强的恐怖袭击情景中适用性不强;危险品运输的鲁棒优化模型即使在突发事件条件下,也可以使决策者能够作出相对满意的决策;鲁棒性危险品运输网络能够规避风险扰动,可用来防止在恐怖袭击中因危险品车辆爆炸等造成更大的危害。     

危险品运输车辆路径问题的多目标优化

为保障危险品安全运输的同时实现运输成本最小化,采用多目标优化方法确定危险品运输车辆的最佳行驶路径。通过简化运输车辆经过人口密集区域风险因素的量化过程,以车辆数最少、运输总距离及经过人口密集区域行驶距离最短为目标,建立危险品车辆运输路径问题优化模型,并针对模型设计基于概率模型的多目标进化算法。以一个有25个需求节点及6个人口密集区域的危险品运输网络为例,验证模型和算法。算例结果表明,用该算法能够获得车辆路径问题的Pareto解,为危险品运输车辆调度提供决策支持。     

危险品运输道路轴辐式网络设计

为降低危险品运输网络的总风险和成本,实现规模效益,根据危险品道路运输网络规划中存在监管者路网规划和运输者路线选择的双层约束特征,探讨轴辐式网络在危险品运输网络设计中的应用。针对长距离、大规模的第三方危险品货运业务,建立上层以风险最小化,下层以成本最小化为目标的双层规划模型。运用Matlab对模型进行求解。最后,通过实例分析检验模型和算法的有效性。结果表明,通过对运输企业网络进行轴辐式网络设计,即将原有节点设置为一个或多个枢纽点,集中零散分布的货源,能比传统直通式物流网络设计节约总运输成本。     

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。     

基于相异路径的危险品运输车辆调度

为有效降低多车同时运输危险品时的潜在风险,针对危险品运输网络中2点间相异路径上多车运输问题,提出车辆安全出发时间间隔计算方法,通过路径选择和车辆调配,建立相异路径上多车同时运输车辆调度数学模型,并设计基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的多目标优化算法求解。以8个节点13条边的危险品运输网络中运输10车危险品为例,根据所提方法获得单次运输风险约束条件的运输方案13种,运输总风险约束条件下运输方案15种,对比不同风险约束下的运输风险、运输距离和运输时间。结果表明：相比于运输总风险约束,单次运输风险约束更严格,适合道路管理者筛选安全的运输路径,而运输总风险约束适合承运企业在车辆调度时作出决策。     

基于改进VRP模型的危险品配送路径优化及其求解研究

危险品道路运输高风险性,一直受到人们的广泛关注。危险品道路运输路径优化的研究,对于降低运输风险具有十分重要的意义。本文针对危险品运输配送过程中的路径优化问题,提出综合考虑道路运输的风险和费用两方面指标改进VRP模型路径优化目标,并设计遗传算法对改进模型进行了求解。最后通过实例进行了验证。结果表明：用遗传算法对改进VRP模型的求解结果与实际分析结果相符。因此,改进VRP模型及其遗传算法求解设计可以应用于危险品运输的路径优化分析。     

基于风险的危险品道路运输安全容量研究

为了确定危险品道路运输安全容量，保障危险品道路运输安全，基于风险理念，使用对比研究方法，提出危险品道路运输个人风险基准，建立改进的危险品道路运输定量风险评估模型。结合提出的风险基准，提出危险品运输安全容量确定方法，解决了单一类别和多种类别危险品运输安全容量确定问题。研究结果表明:在某城市化工集聚区的实例应用该方法，能够大幅度降低危险品道路运输潜在生命损失，有助于保障危险品道路运输安全。     

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。     

危险品运输网络渗流鲁棒性智能评估方法

为高效评估危险品运输网络(HMTN)鲁棒性,科学管理危险品运输,开发一种智能评估网络渗流鲁棒性方法。从实际出发,综合考虑网络拓扑结构、节点/边渗流度、流量压力配比、负载阈值等参数,建立仿真识别模型,通过动态识别巨簇节点数量占总节点数量的比例度量网络渗流鲁棒性,并提出优化算法;以张家港HMTN为背景作仿真分析。结果表明:危险品运输网络渗流鲁棒性与突发事件规模成反比,阈值系数与渗流鲁棒性成正比;相同参数条件下,节点突发事件影响大于边突发事件;投入更多应急救援资源有助于预防边突发事件。     

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。     

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。     

危险货物道路运输风险评估的集对模型及应用

为解决现有危险货物道路运输风险评估方法的不足,在考虑危险货物道路运输风险的不确定性、随机性和动态性特征的基础上,建立基于区间层次分析法(IAHP)和集对分析法(SPA)的风险评估模型。首先给出危险货物道路运输风险评估模型及评估的基本步骤,根据危险品道路运输风险影响因素建立风险评估指标体系,利用区间层次分析法(IAHP)计算指标权重;然后采用SPA法研究危险品道路运输风险指标及其评估等级的同异反确定不确定特性,并利用联系度和集对势分析定量给出风险等级及风险因素的动态变化;最后以某企业近段的危险货物道路运输过程为例,利用所建模型评估风险并计算分析。结果表明:SPA可识别风险因素的变化趋势,风险评估结果与道路运输实际风险情况基本符合。     

基于双层规划的危险品运输专用车道优化设计

为更有效地设置危险品运输专用车道,在降低运输风险的同时减少专用道对路权的占用,从路网整体出发,以总体出行成本最小、路网运输风险最小和专用道利用率最大为目标,构建双层规划模型;使用NSGA-2算法求解双层规划模型,结合算例网络进行分析,验证模型和算法的有效性。结果表明:模型可综合考虑路网风险和总体出行成本,得到有效的专用道布局方案;在危险品运输交通量较大和采用路径限制政策的情况下,专用道可取得更好的风险控制效果、更低的总体出行成本和更高的专用道利用率。     

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。     

多应急点多需求点物资调度的灰色多目标规划

为了研究在信息不确定情况下,应急物资需求量和应急时间为区间数的物资调度问题,基于灰色系统理论构建多目标规划模型,结合实例并采用灰色区间数求解方法,计算物资调度方案。结果表明:应急物资调度与区间参数取值无关,相关调度模型与算法对应急初期的实际物资调度具有参考意义;运用灰色区间数描述调度中的不确定因素,有助于提高实际物资调度过程中的准确性。     

基于质量功能配置法的危险品运输风险分析

为确定危险品运输过程中不同风险影响因素的相对重要度,方便危险品运输企业合理配置有限资源,提出基于质量功能配置(QFD)法的危险品运输风险影响因素的重要度分析方法。首先,应用QFD方法在服务设计阶段充分识别风险影响因素。然后,基于AHP法和熵值法,构建使专家主客观权重偏差最小化的综合赋权模型。最后,基于模糊语言术语和三角模糊数,构建模糊环境中风险影响因素的重要度评估模型。通过该模型,确定运输过程中各影响因素的相对重要度。算例结果表明,危险品运输设备、交通沿线状况、从业人员的专业技能、应急安全保障设备和风险应急预案对危险品运输的风险有较大影响。     

恐怖袭击下危险品运输网络节点风险评估方法

为解决危险品运输网络节点遭恐怖袭击风险评估的模糊性和随机性问题,提出基于云模型的评估方法。以恐怖分子视角,确定以"节点可识别性"、"节点可接近性"、"节点的象征性与轰动效应"和"危害性程度"组成节点风险评估指标集,并采用专家咨询的方法确定节点风险评估指标对应的权重云。通过综合云模型综合评价者给出的最大和最小评价值,采用云变换的数据驱动法确定节点风险对应的评价云。根据云算术运算规则对网络节点风险进行评估。结果表明,实例的评价节点云参数为(0.636 9,0.046 1,0.005 7),隶属度为"较危险",解决了节点风险评价的模糊性和随机性量化问题。