基于连通可靠性的危险品运输路径选择问题

为解决危险品运输路径选择的不确定性问题,提出基于连通可靠性的危险品运输路径选择(HMTPS)方法。在定义危险品运输路径连通可靠性的基础上,根据HMTPS特性,在满足最小路径连通可靠性条件下,以路径风险、运输时间和运输成本最小为目标函数,构建基于连通可靠性的HMTPS多目标优化模型。引入改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),对该多目标优化模型进行求解。最后,通过一个实例对模型和算法进行验证。仿真结果表明:利用NSGA-II求解基于连通可靠性的HMTPS问题,可得到一系列Pareto最优解,其解空间分布均匀,并具有良好的收敛性和鲁棒性,模型和算法的有效性得到验证。

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。

基于条件风险价值的危险品道路运输时变路径选择

危险品运输中的风险评估是危险品运输路径选择的基础,条件风险价值模型通过变换置信水平来反映决策者的风险偏好,并能控制风险超过风险价值的部分。为研究时变条件下的路径选择问题,基于决策者不同的风险偏好,建立基于条件风险价值的危险品道路运输时变路径选择模型,以此评估各可行路径的风险,选择最优CVaR路径。结果表明：该模型能使风险评估更适合现实道路的时变特性;合理的出发时间和运输路径可以有效降低运输风险,最优CVaR及最优路径依赖于出发时间,且不同风险偏好对应不同的最优CVaR及最优路径。

交通信息下危险品道路运输动态路径选择研究

根据影响危险品道路运输路径选择的风险、经济及时间因素,构建了包含风险、经济及时间的广义运输时间函数。将出行者对路段的广义运行时间预测看作随机过程,对出行路径上节点到达广义时间取期望值,利用一阶近似,建立基于广义时间最短的动态路径选择模型。研究表明,在交通信息可获知条件下,只要给定起讫点对(Origin-Destination,简称OD)中起点的出发时间,就可通过基于广义时间最短的动态路径选择模型求解通过某一路径到达终点的期望时间,而最小期望时间所对应路径即是危险品道路运输动态最短路径。

关于危险品运输安全性路径选择仿真研究

为减小危险品运输事故导致的人身伤亡和财产损失数目,减弱事故级联效应造成的交通拥堵。建立关于危险品运输安全性的路径选择模型,以危险品运输事故级联失效导致的交通拥堵最小、危险品运输事故影响的人口最少及危险品运输的总费用最少为目标,构建多目标优化模型。多目标问题求解的难点在于求解具有收敛性的pareto最优解集,因此,采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型求解。以供应点选择多种车辆运输多种危险品到需求点为运输案例验证模型和算法的可靠性。结果表明利用NSGA-Ⅱ算法可以获得危险品运输路径和车辆使用的一系列pareto最优解集,解集的空间分布均匀且具有收敛性和鲁棒性。验证了模型和算法的可靠性,可以为危险品运输提供决策支持。

有时间窗的危险品道路运输路径选择研究

为了选择一条合理的路径,确保危险品安全经济地运输到目的地,本文在分析时间对运输风险和运输成本影响的基础上,建立了基于风险最小和成本最少的有时间窗限制的双目标运输路径选择模型,并针对建立的模型采用动态规划和标号法进行求解.最后应用算例验证了该模型的正确性和可行性.

基于层次分析法的危险品运输路径选择模型研究

针对危险品运输过程中的路径选择问题,提出了一种基于层次分析法的路径选择模型。在利用德尔菲法建立层次结构模型的基础上,构造判断矩阵,通过层次单排序和一致性检验,得出路径选择结论。通过算例的具体分析,详细阐述了运用模型的具体步骤,实例分析结果验证了该方法的合理性。

灰色关联度在危险品运输路径选择中的应用

在危险品运输过程中,时间、成本、风险是运输企业需要考虑的三个重要因素。在给定运输起点和终点并且具有时间窗约束的情况下,选择运输路径时,综合考虑了运输时间、运输成本和运输风险,将其确立为三个目标向量。根据运输任务,确定可行的运输路径,利用灰色关联度理论从其中找出最优路径,为危险品运输企业选择运输路径提供参考。

基于时间依赖非先进先出网络的危险品运输路径选择

为合理选择危险品运输路径,降低危险品运输事故的发生概率,以危险品运输路径选择问题为研究对象,对运输网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻运输路径的思想。考虑到危险品运输不一定满足时间依赖网络先进先出(FIFO)特性,因此建立了包括时间阻抗、费用阻抗和风险阻抗在内的综合阻抗最小的危险品运输路线模型,采用综合阻抗最小化与时间依赖非FIFO网络最短路径综合算法对模型优化求解。给出的算例表明,不同时间段内的最优路径会发生变化,验证了该模型方法的可行性。

基于NSGA-Ⅱ算法的大规模路网危险品运输路径选择

文中针对大规模路网中的危险品运输路径选择问题,分别采用路径长度、人口暴露数量对运输成本和风险进行近似衡量,建立了多目标规划模型。根据大规模路网的特点,针对性设计了NSGA-Ⅱ智能优化算法进行模型求解,并对拓扑后的大规模实际路网进行验证,得到了令决策者满意的帕累托最优解集。实验证明文中设计的多目标规划模型和NSGA-Ⅱ求解算法为大规模路网中的危险品运输路径选择问题提供了科学的指导意见。

确定环境下危险品公路运输路径多属性决策

随着经济的发展,危险品的运输量在大幅增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大.如何选择一条最佳的危险品运输路径,使其既能保证运输安全又能保证快捷地到达目的地,是决策部门面临的一个重要问题.在构建危险品公路运输路径决策指标系统的基础上,建立了确定环境下路径决策的层次分析模型,并通过一个算例证明了决策模型的可行性.该方法有助于决策部门选择合理的运输路径.

危险品运输车辆路径优化问题研究综述

危险品运输是社会关注的热点之一,危险品运输车辆路径优化也是重要的研究问题。本文对现有相关研究进行整理和分类,梳理危险品运输车辆路径优化问题的研究进展。首先将危险品运输车辆路径优化研究分为4类,即单目标危险品运输路径选择研究、多目标危险品运输路径选择研究、单目标危险品运输车辆路径问题研究、多目标危险品运输车辆路径问题研究;进而分别在每类研究中梳理了从特殊约束条件、特殊风险度量、特殊网络、特殊运输条件等角度入手的研究工作,并分析了各研究的研究特色、求解方法和适用性。最后,在整理相关研究优缺点的基础上,分析了现有研究可改进和完善的内容,总结了未来研究的趋势和重要方向。

危险品转运运输路径问题研究

研究了危险品转运运输问题,在对危险品转运运输网络中的运输风险、运输成本等进行分析的基础上,确定了危险品转运问题的目标函数,并构造了该问题的混合目标函数,进一步采用Dijkstra算法确定出转运运输路径,最后结合实例进行了分析求解。

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。

安全优先运输路径选择算法研究与仿真

危险品运输过程中,不但需要考虑运输成本和运输线路,还需要考虑运输风险的因素。传统的路线选择模型仅仅以成本分析为基础,很少考虑危险品运输的风险因素,路线选择存在较大缺失。文中提出基于粒子群离散变换算法的危险品运输车辆路径选择方法。根据最小二乘法相关原理,计算运输路径危险环境函数,获取危险程度拟合曲线,根据该函数得到运输路径中的危险程度。根据最小危害路选择的目标函数,对所有的待优化变量进行二进制编码,并针对编码结果进行离散化变换,实现危险品运输车辆路径的选择。实验结果表明,利用改进算法进行危险品运输车辆路径选择,降低了路径协同误差和路径选择误差。