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。     

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。     

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。     

基于多周期的危险品多式联运路径优化研究

为了更有效地规划危险品运输路线，研究了由多个路径期组成的危险品公铁联运网络扩张问题。以总成本和风险最低为目标，建立混合整数概率鲁棒模型，利用模拟退火算法对模型进行求解，并将多周期动态规划方法与单周期方法进行对比，分析了多周期动态规划方法对危险品联运网络以及路径决策的影响。研究结果表明:规划危险品的运输路线时，采用多周期的公铁联运网络，总运输成本明显优于单周期规划方法。     

危险品道路运输过程风险管理体系探讨

危险品道路运输是一个复杂的系统,风险管理涉及危险品运输规划和事故应急响应。本文介绍了现有的危险品运输风险管理模式和基本管理原则,基于运输风险评估、运输路径优化、应急单位优化选址和选线、人员疏散管理以及事件决策管理等构建了危险品道路运输过程风险管理体系,阐述了系统基本要素之间的相互关系。危险品道路运输过程风险管理是一个持续改进的结构化过程风险管理体系,有助于减少危险品运输事故概率和降低运输沿线影响人员风险,为政府监管部门和危险品生产经营单位的运输安全管理、优化选线以及应急救援等工作提供技术依据,合理规划危险品运输系统。     

危险化学品物流网络选址-运输优化研究

为兼顾经济与安全效益,实现危险化学品物流配送中心选址与运输路径选择的联合互动,建立综合选址-选线模型。该模型考虑危险化学品的风险特性、时间属性、路线路面状况及沿线周围环境随车辆移动的变化,以配送中心建设运行费用、运输费用、选址风险、运输风险和敏感目标人数为优化目标。采用专家打分法对各子目标权重进行打分,将多目标规划问题转化为单目标决策问题来求解,并根据模型给出一种启发式算法。网络选址-运输优化可降低危险化学品物流事故率和沿线人员伤亡风险,优化影响人员风险与物流成本冲突问题,实现最佳网点布局及路径选择。     

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。     

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。     

危险品道路安全运输路径优化方法探讨

危险品道路运输量逐年增加,对人类安全健康的危害的风险正在扩大和加深,一旦发生事故,其后果极为严重。笔者从人-机-环境角度分析了危险品道路运输系统的组成要素,基于对运输网、运输风险源、后果影响区域3个层次辨识,分析运输过程中的风险影响因素,提出危险品道路运输路径优化选择的一般方法;并给出危险品道路运输线风险源的可接受个人风险和社会风险标准;探讨了危险品运输约束最优化选线模型。路径优化选择可减少运输沿线影响人员风险和事故概率,优化影响人员风险与运输效率冲突问题,为政府监管部门与危险品运输企业提供了安全管理的基本决策依据。     

应急救援物资多式联运路径优化

为将应急救援物资在最短时间内运抵受灾点,解决由公路、铁路、直升机等组成的应急救援物资多式联运路径优化问题,结合应急救援物资多式联运网络的实际情况,首先综合考虑运输时间的时变性、铁路发班时间限制,以及受天气等因素影响,导致直升机会有禁止飞行时段的特点,构建时变网络下的应急救援物资多式联运路径优化模型;然后设计蚁群算法;最后进行算例分析。研究结果表明:通过该模型和算法,可根据决策者的要求快速地选出将应急救援物资最快运抵受灾点的运输方案,可为决策者提供决策支持。     

危险品道路运输风险评价与优化选线的研究进展

危险品道路运输的风险评价与优化选线是对其进行安全管理与科学化决策的基础和重要依据,也是减少危险品运输事故概率与降低运输沿线影响人员风险的重要措施.通过对国内外危险品道路运输风险评价与优化选线研究以及相关技术与软件的发展状况进行详细评述,总结了常用的风险评价模型、选线标准以及优化选线方法,并给出了一些国家的个人风险和单位运输距离(通常为1 km)社会风险的可接受标准.最后,对我国的危险品道路运输安全管理提出了对策与建议.     

危险品道路运输选线问题分析

从运输网、运输危险源、影响区域3方面提出了危险品道路运输风险分析的框架.将道路固有特征、气象条件、交通状况和人口密度分布等风险减缓或扩大因素划分为8类,重点讨论了主要路线的自变量和因变量因素.采用双层选线管理模式,深入分析了最小化运输事故概率和暴露人口风险模型.应用权数调整节点标号算法和边线标号算法解决危险品道路运输选线问题.对影响区暴露人口的选取做了深入探讨,考虑了邻接交迭路段暴露人数的误差,对准确计算危险品运输风险有重要价值.     

基于多商品流理论与成本效益分析的公路危险品运输路径优化研究

风险是危险品运输区别与普通货物运输的基本要素,因此,危险品运输既要实现经济目标,又要满足安全的需要。危险品运输其路径优化问题的关键在于在经济性与安全性间取得平衡。为此,在运输成本与风险值间引入权重参量,并充分考虑到路网容量及个别路段最大期望风险等限制因素,运用多商品流理论建立了基于运输成本和运输风险最小化的双目标路径优化模型。进一步地,运用成本效益分析法,并从全局角度对不同解所对应的路径优化方案进行比较,提出了相应的比选准则。最后,通过算例分析证明了该方法的有效性。     

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GIS的城区危险品运输可视化管控系统研究

通过对城区危险品运输管理现状的分析,针对城区危险品道路运输监管过程中存在的沟通信息不畅、权责不明等实际情况,融合城区公共安全联动机制的系统设计理念,基于GIS技术开发了由路径分析选择、应急救援管理、危险货物管理、危险源管理、车辆管理、信息显示及查询、地理信息和系统总控等模块构成的城区道路危险品运输可视化管控系统。首先,基于需求分析及开发目的,给出了系统总体结构框架,阐述了各模块的实施过程及效果;然后,建立了由空间数据与属性数据构成的GIS数据库,并将运输风险最小、费用最低作为路径优化的选线标准;最后,基于角改进的Dijsktra算法,实现系统路径的分析与选择。     

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。     

基于犹豫直觉模糊集-TOPSIS的危险品多式联运风险评估

为了对危险品的多式联运系统风险进行评估,首先在"人、机、管、环"4M理论的基础上,将多式联运中"转运"这一特殊流程考虑进去,以"人、机、管、环、转运"这5个因素作为决策问题中的属性;其次,采用犹豫直觉模糊语言集为决策者的初始决策矩阵赋值,并利用均值-标准差的汉明距离来衡量两个犹豫直觉模糊语言数之间的距离;然后,以危险品多式联运系统中的风险为标准,采用基于犹豫直觉模糊语言集的TOPSIS方法进行不同方案的决策。最后,以磷酸在宜昌-衢州之间的运输为案例,对4种常用运输方案进行风险评估,以综合评价指数进行对比。结果表明,在先水路后铁路、先水路后公路、先公路后铁路、先铁路后公路4种方案中,从宜昌到衢州之间先公路后铁路的运输方式所得综合评价值最高,应选择方案3。     

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。