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。     

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。     

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ISM-ANP的危化品物流安全风险因素研究

为提高企业危化品物流安全水平,最大限度地控制危化品物流过程中的安全风险,在WSR方法论思想指导下从物理、事理、人理3方面建立了危化品物流安全风险因素指标体系。基于解释结构模型(ISM)分析了各因素之间的内在联系,通过建立的5级层次关系图,从不同层面分析了各个因素。在得出的各因素层级关系的基础上,用网络层次分析法(ANP)计算各因素重要性,确定了各因素的权重及排序,得到了影响企业危化品物流安全风险的主要因素。     

基于ISM模型的多式联运网络风险因素结构分析

首次通过解析结构模型对多式联运网络的风险因素结构问题进行了深入研究,旨在揭示多式联运网络风险因素之间的复杂层级关系.以多式联运网络为研究对象,首先分析了多式联运网络风险内涵,接着从外部和内部因素两方面对多式联运网络风险因素的构成进行辨识,进而构建了多式联运网络风险因素的多级递阶解析结构模型,最终探究了多式联运网络风险因素的结构及层级关系.结果表明,多式联运网络风险影响因素分为5个层次,其中顶层因素指多式联运网络的运行安全,最直接因素包括外部环境和网络节点,关键性因素包括载运工具、联运线路及技术手段,基础性因素包括经济发展状况、政策法律法规及人员能力素质,而深层次因素是组织管理因素.     

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。     

基于模糊BN的企业业务中断风险分析:以洪涝灾害情景为例

为量化极端暴雨洪涝灾害导致企业业务中断的风险,并识别导致中断发生的关键因素,分析2008年以来新闻报道的183例企业因洪涝受灾的案例,利用故障树映射方法构建企业业务中断风险贝叶斯网络(BN)模型;通过模糊集理论(FST)降低案例数据的不确定性,优化该BN模型的概率推理过程,并通过灵敏度分析识别出业务中断的关键因素。结果表明:洪涝灾害情景下,国内企业业务中断风险为35. 5%,供水中断及供电中断等2个因素是洪涝灾害情景下导致企业业务中断最关键的风险因素。     

基于三角模糊数的机械伤害事故风险分析

为研究机械伤害事故风险因素的影响程度,更好地对机械系统进行安全管理,实现机械设备安全运行和生产,以某企业清理沥青修整机作业时发生的机械伤害事故为例对其进行风险评估,根据机械伤害事故的特点并结合《机械工厂安全性评价标准》构建了机械伤害风险评价指标体系,采用三角模糊数和网络分析法计算导致事故的各个因素和子因素的权重。结果表明,危险操作倾向、机器安全防护、身心状态是导致事故发生的直接因素,并据此提出了相应的风险预防措施,为机械伤害事故风险决策提供了有力依据。     

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。     

时变条件下路径既定的危险废弃物运输问题研究

为降低危险废弃物运输风险,建立既定路径下基于离散时变条件的危险废弃物运输模型。用动态规划方法求解模型。分别从静态网络和动态网络2个状态分析案例,以验证模型的有效性。计算结果表明:静态网络中采用单位时间事故频率与运输时间的乘积来衡量事故频率时,模型的目标值小于采用单位距离事故频率与运输距离的乘积来衡量事故频率时模型的目标值,采用前者衡量事故频率时,各路段的运输风险更小;动态网络下模型的目标值是不断波动的,大多数出发时间对应的模型目标值优于静态网络中模型的目标值,且存在最优的运输出发时间;同静态网络下2种方法的计算结果相比,风险分别降低39%和31.8%。     

不确定性条件下危险废物物流LRP建模与求解

在危险废物产量不确定的条件下,为解决加工中心建设点、加工技术和危险废物车辆运输路径的选择问题,考虑危险废物与加工技术的多样性、危险废物与加工技术的相容性,设定风险公平性的度量方法,以风险和成本最小化,风险公平性最大化为优化目标,建立危险废物产量为三角模糊数的多目标模型。根据三角模糊数的特征转化模糊约束条件,将原模糊模型转化为多目标0～1混合整数线性规划模型,并基于模糊优化技术设计多目标线性规划模型的求解方法。最后,算例结果表明,相对于既有模型,新模型所得的优化方案能降低风险和成本。     

基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置

为解决不同灾情下多目标多周期灾后救援问题,减少受灾损失,对灾后应急资源配置进行研究。从物流成本和系统损失2个方面最小化救灾行动的成本和最大化有限救灾资源的分配,建立基于路况的多目标应急资源配置模型,将帕累托前沿和超体积作为元胞遗传算法的求解性能指标,开展元胞遗传算法与遗传算法对模型的求解对比实验。结果表明:元胞遗传算法能较好地求解多目标多周期应急资源配置模型,且求解性能比遗传算法更好;通过对模型的求解,可为决策者基于不同灾情下的应急决策提供参考。     

危险废物多目标规划模型研究

根据危险废物系统管理的原则,采用全过程管理理念,运用最优化理论和系统分析方法,充分考虑各种因素,建立了危险废物多目标规划模型,并提出模型的求解方法。考虑废物间的相容性和复合效用函数,将所建立的危险废物多目标规划模型应用于重庆市主城区危险废物系统管理规划。结果表明,在设计的案例和场景下,分别以环境影响、经济因素、综合考虑环境因素和经济因素为首要因素考虑时,得到不同的优化方案。该模型的应用为环境管理者对危险废物系统管理提供了决策支持。     

危险废物管理系统的优化

危险废物管理系统的规划和设计包括处理和处置设施的选择、危险废物的分配、废物残渣从产生地运往处理处置点运输路线的选择等。在考虑了不同危险废物的不同特征、不同废物间的相容性、废物与处理技术的相容性、废物处置设施产生的废物残渣和选址问题等,基于多目标整数规划方法,提出了危险废物管理系统的优化模型。其中,经济目标包括运输费用、处理与处置成本、处理废物经济效益,环境目标包括处理设施总的环境影响、运输过程的环境影响,并从经济和环境影响方面,提出了一个综合考虑了费用和环境影响相关目标的复合效用函数。所提出的危险废物管理系统优化模型对我国区域性危险废物管理提供理论参考。     

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。     

Multi-objective transportation route optimization for hazardous materials based on GIS

Safety and security are of paramount importance, it is important to optimize and improve the routes of trucks that carry hazardous materials. In this study, we not only ensure the risk in the network, but also consider the transportation cost and the factors such as buildings and emergency facilities around the routes. The Geographic Information System (GIS) is used to quantify the factors on each section in the network. We present an epsilon constrained multi-objective mixed-integer linear programming optimization model to find the robust and stable transportation optimization solutions. At the end, we complete a case analysis of the proposed methodology to determine the motorway segments in Jiangsu province, China and test the above algorithm on the network, which has 144 nodes and 388 sections. The results we get show that the factors of buildings play a very important role in the model, and the multi-objective mixed-integer linear optimization model is reasonable and performs good quality.     

安全评价方法在危险废物处置环境风险评价中的应用探讨

对安全评价方法在危险废物处置建设项目环境风险评价中的运用进行初步探索。主要用"工艺过程风险因素分析表"对工艺过程潜在风险性识别;用蒙德法进行源项分析;用池火灾模型、蒸气云爆炸伤害模型对易燃、易爆物质的火灾、爆炸等重大事故后果进行计算,得出人员的伤亡半径和财产损失半径等参数,以便于判断风险的可接受水平。分析结果表明:采用安全评价方法对危险废物处置建设项目进行环境风险评价是适用的、可行的。     

Research on the prediction model of hazardous chemical road transportation accidents

In recent years, hazardous chemicals road transport accidents have occurred frequently, causing huge casualties and property losses, and accident risk assessment has become the focus of researchers' research. To predict the risk probability value of hazardous chemical road transport accidents, first, we compiled data on road transportation accidents of hazardous chemicals in China in the past five years. And the nine nodes in the Bayesian network (BN) structure were defined in combination with relevant classification standards. The optimal Bayesian network structure for hazardous chemical road transport accidents was determined based on the K2 algorithm and the causalities between the nodes. Second, the node conditional probabilities were derived by parameter learning of the model using Netica, and the validity of the model was verified using the 5-fold cross-validation method. Last, the Bayesian network model of hazardous chemical road transport accidents is used to analyze accident examples, and the accident chain of “rear-end-leakage” is predicted, and the accident is most likely to be disposed of within 3–9 h. The study shows that the derived accident prediction model for hazardous chemical road transportation can reason reasonably about the evolution of accident scenarios and determine the probability values of accident risks under different parameter conditions.     

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。