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。     

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。     

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。     

时间和成本最低的应急车辆调度研究

为研究灾害发生后如何科学地进行救援,考虑受灾地区物资需求量及车辆运输时间为模糊变量,利用三角模糊数法建立以物资调度时间和成本最小为目标的非线性多目标模型。首先应用Buckley提出的模糊量处理方法,通过α截集和加权法将模型转化为单目标线性规划模型,最后求解得到初始模型最优可行方案和各目标值。仿真实验表明了算法的可行性,在考虑了调度成本和调度时间两个目标前提下,能较好地满足应急救援车辆调度优化需求。     

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。     

考虑动态需求的应急物资配送中心快速选址研究

为有效开展应急物资配送工作,综合考虑灾后道路损毁及恢复情况、不同类型物资动态需求和应急物流的多个优化目标,构建最小化配送时间和成本,同时最大化物资分配公平性的应急物资配送中心快速选址模型;利用耦合Dijstra算法的分层序列法来求解模型,并通过数据仿真分析,设计耦合配送路径的多物资多周期应急物资配送中心选址方案。结果表明:该模型既能实现物资需求和道路状况动态变化情况下,耦合配送路径的应急物资配送中心快速选址;又可减少应急物资配送中心建设和使用中可能产生的资源浪费,使整个应急物流体系更加敏捷可靠。     

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。     

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。     

大规模突发事件应急资源调度的多目标鲁棒优化研究

为及时有效地控制大规模突发事件的不良影响,考虑应急响应系统中多种应急物资需求呈不确定性的特征,建立最小化总成本和总时间的多目标-两阶段临时配送中心选址和应急资源调度模型。采用相对鲁棒优化方法对模型进行求解,利用区间估计描述不确定性因素,并引入扰动系数和控制参数调节模型的鲁棒性和最优性。数值实验结果表明,该模型能有效解决需求不确定下应急资源调度网络的构建问题,且能保证应急决策良好的鲁棒性。最后,通过分析测算单目标与多目标模型下目标值的结果以及不同控制参数与扰动系数下目标值结果,进一步验证了该模型符合应急响应实际情况。     

基于多目标分布估计算法的地铁网络化应急站点选址

为提升地铁网络的应急救援能力,提出兼顾地下和地面交通两种运输方式的应急资源网络化共享模式,并建立多目标优化模型,对应急站点进行优化选址。模型以应急站点数量最少和总响应时间最短为优化目标,地铁车站重要程度为关键因素,求解各地铁车站的优化覆盖方案。提出了一种多目标分布估计算法,该算法采用拥挤比较算子和锦标赛选择算法获取优势群体,借助概率模型描述可行解的离散分布,并不断更新概率模型来实现种群的进化。运用建立的模型和算法求解北京市局部地铁网络应急站点选址问题,最终获得满足地面交通运输时效、并符合问题优化目标的Pareto最优解集。与NSGE-Ⅱ算法相比,多目标分布估计算法提前123代开始收敛,且针对最小化问题,多目标分布估计算法最优解的两个目标函数值较NSGE-Ⅱ算法分别减小64%和29%。可见,模型符合地铁应急站点选址问题的决策规则;多目标分布估计算法有效地缩小了决策空间,它比NSGE-Ⅱ算法更快地收敛,且能够获得更为优化的应急站点选址方案。     

危险品运输网络中运输方式和路径优化研究

在危险品运输网络中,往往有多种运输方式和多条运输路径。不同运输方式在不同路径上发生事故所造成的损失不同,不同运输方式的单位运输成本也不同。本文研究了在给定运输起点和终点的情况下,在综合考虑事故所造成的损失最小和运输成本最小的情况下,运输方式和运输路径的选择方法。通过一个仿真例子说明了模型的求解方法和实际效果,并与单一运输方式的方案进行了对比。结果表明考虑运输方式的组合,在一定程度上可以降低危险品运输过程中的社会总期望损失和运输成本。     

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。     

应急物资储备点选址多目标优化模型及算法研究

为应急物资储备点的选址问题提供一个合理的解决方法,提高应急救援工作的响应能力,基于运筹学中求解多目标优化问题的理论和方法,根据紧急情况下物资运输调度的时效性与经济性特征,构造相应目标函数,引入权重综合考虑时效性和经济性,并利用可变权重因子构造辅助函数,进而建立应急选址问题的优化模型;在此基础上,借用智能算法中系统动态演化方法,提出求解权重的算法,并拓展到多目标决策,将多目标问题逐步转化为单目标问题进而解决;实例计算结果验证了所提算法的正确性及优势,以及求解效率、辅助函数性质的正确性,可以为决策者提供多种在灾变条件下的选择方案;此外,提出的算法也可用于应急管理领域中其他相关优化与选址问题。     

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。     

带混合时间窗的多目标危险化学品运输路径优化

为降低危险化学品运输风险,使路径选择更加科学、切合实际,从责任主体、社会影响等方面综合考虑危险化学品运输相关主体,根据各主体目标对影响运输路径选择的指标进行重新识别和细分,提出5大指标体系。应用熵权法计算出各指标权重,建立混合时间窗条件下的多目标危化品运输路径优化模型,通过改进的多目标遗传算法求出Pareto最优解。结果表明,不同时间点出发会产生不同的Pareto最优解,并且可得到每条最优路径的出发时间窗,每个最优解代表了某项指标达到相对最优时的路径。混合时间窗较符合实际情况,基于出发时间窗及生成的多条最优路径,决策者可根据决策偏好及关注重点以较高效率选出最合适的路径。     

危险废物处置中心优化选址模型研究

现阶段,危险化学品的运输仅以风险性最小作为目标,没有把道路运输费用和风险性综合考虑.利用Floyd算法首先确定事故概率矩阵,再确定运输距离矩阵和总费用矩阵,从经济角度建立危险废物处置中心选址数学模型.模型通过选择经济合理、事故概率低的最优路径来确定危险废物处置中心的场址,并通过数字实例讨论了危险废物处置中心选址算法的步骤.通过与风险最小作为目标或纯道路运输费用作为目标所得的结论相比较,论证了模型的有效性.     

灾后应急资源配送的LRP模型与算法研究

针对灾后应急资源配送的优化问题,考虑配送中心定位和配送路径方案的相互影响,建立应急资源配送的“定位-路径安排问题”优化模型,给出应急配送中心定位和配送可靠路径的全局优化方案。根据该模型的特点,设计多吸引子的离散粒子群优化算法,并结合仿真与分析,验证模型和算法的有效性。模型与算法的研究,对于突发事件下不确定交通路网应急资源配送决策具有一定指导意义。     

库区水上应急救助设施选址多目标优化模型

为提高库区水域应急救助设施选址决策的科学性,在深入分析应急救助设施最优选址问题的基础上,引入应急需求点的安全风险权重系数,以应急救助点覆盖半径为约束条件,建立以公平性、时效性和可靠性为核心的应急救助设施选址多目标优化模型;利用多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行模型求解,得到Pareto最优解集,运用改进的逼近理想解排序算法(TOPSIS)在Pareto最优解集中权衡筛选出最佳折衷选址方案;将所建模型应用于某库区水上应急救助设施选址问题。结果表明:模型的非劣解能够充分反映选址实例中的公平性、时效性和可靠性间的悖反关系;用MOPSO和TOPSIS算法,能有效求得选址多目标优化模型的最优折衷解。