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。     

基于最小最大准则的危险品运输网络优化研究

为研究不确定型区间风险数据情境下的危险品运输网络风险规避问题,采用最小最大准则,构建一个具有更强鲁棒性的危险品运输网络双层规划模型。结合求解最短路径的Dijkstra算法,设计出启发式算法,处理不确定型区间风险数据,通过实例求解并验证模型的有效性。实例测试结果表明:算法程序在运行过程中始终能够达到一种稳定状态,能够删除那些具有最大风险上界值的边,促使企业在运输危险品时,选择远离人口密集区域的运输路线,求解得到的危险品运输鲁棒性网络,可以解决危险品运输过程中路段产生风险波动的问题。     

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。     

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。     

自然灾害下节点失效的运输网络关键节点识别

为提升自然灾害下运输网络应急救援组织安排运作效率,需对运输网络中关键节点进行识别。利用PageRank与Warshall相结合的方法,建立基于节点随机失效下的各阶段关键节点识别算法,同时以自然灾害破坏最大为前提,基于贪婪策略预判自然灾害下运输网络关键节点;以汶川地震关键运输网络为算例,验证所提算法。结果表明:该算法在兼顾自然灾害发生不确定性的条件下,对网络连接通达性节点以及孤立节点具有较好的识别效果,可实时动态识别运输网络关键节点,为救援过程中的物资运输及人员疏散提供理论依据。     

铁路快捷货运网络鲁棒性分析

为保障铁路快捷货运运营面对突发事件时的稳定性,采用复杂网络及鲁棒优化理论,研究铁路快捷货运网络(REFN)拓扑特性及鲁棒性。首先,计算网络特征统计参数,分析REFN拓扑特性;然后,评价REFN中的重要节点,建立基于线路等级、度值、介数的综合评价指标;最后,计算不同攻击方式下的鲁棒性指标,对比分析有无级联失效情况下REFN鲁棒性。结果表明:与传统复杂网络节点重要性评价指标相比,考虑线路等级计算出的重要节点对网络鲁棒性影响更大; REFN在随机攻击下具有鲁棒性,在蓄意攻击下表现出较强的脆弱性,在考虑级联失效的情况下网络的脆弱性更加突出。     

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。     

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。     

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。     

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。     

预案视角下城市防汛应急组织间网络鲁棒性评价

为解决城市防汛应急预案在制订过程中,相关组织应急协同能力难以量化的问题,提出考虑级联失效的城市防汛应急组织间网络鲁棒性评价方法。首先,以北京、上海与深圳市防汛应急预案为研究对象,构建组织间网络,并提出网络攻击策略与鲁棒性评价指标;其次,计算网络特征统计参数,并分析网络拓扑特性;然后,以自然连通度为鲁棒性指标,评价城市防汛应急组织间网络在遭受节点单次攻击与连续攻击下的鲁棒性;最后,对比不同攻击下网络的鲁棒性强弱并找出对鲁棒性影响较大的关键组织。结果表明：北京、上海与深圳市防汛应急预组织间网络具有无标度特性和小世界特性;节点单次攻击时,相较于非级联失效情形,组织间网络在级联失效情况下鲁棒性较弱,造成级联失效节点数较大的组织为影响网络鲁棒性的关键组织;连续攻击时,组织间网络在蓄意攻击情形下鲁棒性较弱,度值较大的组织为影响网络鲁棒性的关键组织。     

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。     

基于Bayesian网络的建筑火灾疏散条件安全性评估方法*

为了对建筑火灾疏散条件安全性进行评估,基于Bayesian网络对疏散条件重要构成要素及评估方法逻辑推理过程进行研究探讨。结果表明:评估网络结构、根节点、中间节点及目标节点之间存在因果关联关系;研究得出根节点先验概率与量化节点条件概率表设定方法;Bayesian网络将风险评估与人工智能分析方法相结合,实现对建筑火灾疏散条件的安全性评估,并可用于识别高风险建筑。     

面向突发事件的粮食铁水联运网络抗毁性研究

铁水联运是我国粮食物流的主体运输方式，其网络面向突发事件的抗毁能力是网络系统可靠性的重要指标，也是粮食安全的核心要素。而网络中各节点城市的重要度存在差异，不同的节点失效，会影响网络系统结构和性能，导致不同的网络抗毁性。在统计和分析粮食物流突发事件的基础上，基于复杂网络理论，以城市为节点，并以铁路或水路为边，以城市间的粮食物流联系强度为边权建立了我国的粮食铁水联运网络模型。通过Gephi和MATLAB工具分析网络的节点度、平均路径长度、聚类系数等复杂特性，建立了综合的抗毁性测度指标。结合节点城市的粮食产能、农业经济、货运能力等属性以及拓扑结构特性，构建邻接信息熵模型衡量节点重要度，完成节点体系的层级划分。研究随机攻击和蓄意攻击模式下网络抗毁性测度的变化，针对指标参数进行敏感性分析。结果表明：粮食铁水联运网络整体呈现小世界特性和无标度特性。节点体系的层级网络中，一级节点枢纽作用最强，尤其是广州、上海、重庆等关键节点“沿线”和“沿水”特征明显，需重点维系和保护；二级节点数量最多，分布最广，包含大量东部地区交通枢纽城市和各个粮食主产地，“沿线特征”明显；目前，三级节点中，成都、贵阳、昆明等西南...     

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。     

熵-TOPSIS-IFPA聚类方法在中欧班列运输节点风险识别中的应用

中欧班列运输网络中关键节点风险影响班列线路规划和运营安全。通过分析中欧班列运输节点的物理网络拓扑特性，结合考虑服务网络中节点服务能力的重要性，提出熵-逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS)节点重要度评估方法。考虑节点受外部宏观因素影响可能失效的情况，引入国家运输支撑力衡量节点失效可能，提出重要性-失效可能分析模型(Importance-Failure Possibility Analysis, IFPA)识别中欧班列关键运输节点风险，并采用K-Means++聚类算法对节点进行风险划分。通过构建中欧班列全域运输网络进行案例分析，结果表明该模型可有效识别节点风险且节点风险分类结果符合实际情况。高、中、低风险区和风险监测区分别对应5、10、7和6个关键运输节点。对运输节点进行风险分类有助于分级管理中欧班列运输风险，保障运输安全。     

成都地铁网络的关键节点识别方法及性能分析

为提高地铁网络性能分析的精度,基于复杂网络理论分析成都地铁网络的拓扑特性,构建节点重要度评价指标体系,应用灰色关联和逼近理想解法(TOPSIS)综合评价排序136个节点,完成关键节点的识别;采用网络效率等4个参数作为网络性能衡量指标,观察30个关键节点被蓄意攻击、106个普通节点被随机攻击后的网络性能变化趋势。结果表明:成都地铁网络在Space L模型下平均度为2.147,平均路径长度为13.146 5,网络介数、连通度、效率等指标较低,并识别出以成都东客站为首的30个关键节点;蓄意、随机攻击下网络效率与自然连通度下降趋势较慢,网络连通度与最大连通子图的下降趋势较快。     

考虑引力关联的机场网络节点重要度分析

机场网络中关键节点的失效会对网络运行造成一定影响。准确识别关键节点可提升整个网络运行的安全性、正常性和高效性,同时为基于空中交通网络的大面积航班延误治理提供一定的决策依据。基于万有引力定律,以节点间的引力构建具有引力关联的机场网络,对传统的邻域结构洞指标进行改进并结合复杂网络选取适当的评估指标;结合指标之间的差异和冲突,采用基尼系数、肯德尔系数来计算权重,以此建立评估指标体系。同时,引入弹性系数并结合改进的前景理论,得到前景值,采用以相对熵代替欧氏距离的TOPSIS方法计算节点的综合度,将前景值和综合度结合得到节点的重要度。另将节点延误状态作为一种失效模式,建立考虑延误波及的级联失效抗毁性模型,量化网络抗毁性。最后,以中国东北、华北、华中、华东部分机场网络进行实例对比和仿真分析。分别以所提方法和其他3种方法评估该网络节点的重要度,并各选取排名前五的节点计算网络抗毁性。结果表明,所评估出的北京、郑州、青岛、大连、太原节点对于整体网络的重要性最高,一旦发生延误对网络的抗毁性影响最大。     

QFD和模糊二元语义模型在危险品运输风险管控中的应用

为有效控制危险品运输风险、保障运输服务质量,提出基于质量功能配置(QFD)和二元语义的运输风险管控方法。首先,基于QFD的核心技术质量屋(Ho Q)识别危险品运输过程中的风险影响因素,并建立有层次结构的风险评价指标体系;其次,基于二元语义模型评估危险品运输风险影响因素综合重要度;特别地,基于G1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,确定评估专家的相对权重。研究结果表明:QFD有助于识别危险品运输风险影响因素,二元语义既方便表达评估结果,又能有效避免损失决策信息。具体地,危险品运输风险管控应着重于应急预防设备、从业人员专业技能和风险应急预案等3方面。     

航空相依网络的鲁棒性与拥堵性分析

为保障航空网络在恶劣天气、军事活动或空管设备失效等影响下的安全性和有效性,以华北地区为例,建立由机场网络、航路网络、管制网络互相连接而形成的航空相依网络,并基于空中交通管理运行下的失效与拥堵规则,计算失效与拥堵模式下航空相依网络的鲁棒性与拥堵的测度,分析其鲁棒性与拥堵性。结果表明:航空相依网络的静态鲁棒性比动态的好;管制网络对航空相依网络的鲁棒性影响最大;边对航空相依网络的鲁棒性影响比节点的大;航路网络对航空相依网络的拥堵性影响最大。