[發明專利]一種危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑優化方法有效
| 申請號: | 201911309655.6 | 申請日: | 2019-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN111091329B | 公開(公告)日: | 2022-12-16 |
| 發明(設計)人: | 馬紅光;李想;周仲鑫;哈明虎 | 申請(專利權)人: | 北京化工大學 |
| 主分類號: | G06Q10/08 | 分類號: | G06Q10/08;G06Q10/06;G06Q10/04 |
| 代理公司: | 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251 | 代理人: | 鄧治平 |
| 地址: | 100029 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 危化品多 車型 運輸 半開 車輛 路徑 優化 方法 | ||
一種危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑優化方法,該方法包括以下步驟:明確使用多車型運輸的半開放式車輛路徑的特點;根據決策者對降低風險和成本的要求,確定運輸網絡中的風險參數和成本參數;建立雙目標優化模型,同時最小化兩個沖突的目標;搜集倉庫和客戶的位置、客戶的需求以及多車型車輛的基本屬性;設計求解雙目標優化模型的混合智能算法,即基于遺傳算法的ε?約束方法;計算得到帕累托最優解和對應的最優路徑。該方法主要在危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑問題的背景下,采用雙目標優化方法充分反映決策者的決策偏好達到均衡的狀態,以求得均衡解。本方法提出的模型具有有效性和在策略上的最優性。
技術領域
本發明提供了一種處理危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑問題的優化方法,屬于危化品運輸技術領域;特別是研究了多車型運輸的半開放式車輛路徑在危化品運輸中的作用,并同時考慮了最小化總風險和總成本兩個目標,建立了雙目標優化模型。
背景技術
隨著經濟的不斷發展,工業和制造業等產業對危化品(碳氫化合物、爆炸物等化學物質)的需求日益增加。2015年,中國大約有11000家危化品企業,包含31萬輛運輸車,120萬名員工。同時每年危化品的運輸量也在不斷增加,危化品可以通過道路、管道、鐵路、水路等運輸方式運輸,但道路運輸受基礎設施限制較小。因此,在中國每年大約有占危化品總量80%的2億噸危化品通過道路運輸。但是,由于道路運輸本身相比于其它運輸方式安全性較低,再加上危化品自帶的危險屬性,危化品頻繁且大量的運輸具有較高的潛在風險。載有危化品的車輛一旦發生事故將造成嚴重的后果,如經濟損失、人員傷亡以及環境污染等。因此,多年來危化品運輸一直是國內外研究的一個熱點問題,其中如何更大程度的降低運輸風險是研究該問題的首要目標。
道路運輸是危化品運輸的主要手段,車輛路徑問題所研究的路徑規劃對于降低危化品運輸的潛在風險、以及危化品公司進行運輸活動的成本具有重要意義。此外,在當前危化品需求不斷增長的前提下,危化品運輸已不再簡單的僅具有單一倉庫、單一車型和閉合路徑的特點。危化品公司有更多的倉庫來滿足客戶的需求,且根據實際危化品類型以及實際需求,存在著多種類型的車輛來進行運輸,由于運輸過程可能存在的缺貨或長途運輸的現象,多個倉庫之間協同合作,進行整個運輸的安排具有現實的意義。因此,研究危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑問題,并提供有效的降低運輸風險和成本的優化方法,進行路徑規劃,可以提高運輸質量,為決策者提供更多的選擇。
發明內容
為了解決目前危化品運輸領域存在的關于多類型路徑以及多車型車輛的問題,本發明提出了一種解決危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑優化方法,該方法基于危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑問題進行建模;同時基于危化品運輸需要實現的決策者的首要目標,提出了總運輸風險最小化,以及考慮決策者對于降低成本的要求,提出了總成本最小化,包括使用車輛的固定成本以及運輸成本,建立了雙目標優化模型,通過混合智能算法求解該模型,并設計算例說明模型和算法的有效性,最后和原有的多車型運輸的閉合式多倉庫車輛路徑問題以及單車型運輸的半開放式車輛路徑問題對比,得出本發明所提出的優化方法可以有效降低危化品運輸的風險和成本,對應的最優路徑可以給決策者提供更好的選擇方案。
本發明提出的雙目標優化模型主要從最小化運輸風險和最小化成本兩個角度,其中對于最小化風險目標,如何度量風險是危化品運輸領域的首要問題。由于實際危化品車輛發生事故具有低概率高后果的特點,所以很難有精確的數據度量發生事故的可能性和事故后果。本發明采取的發生事故的可能性來自于歷史數據,而事故后果由受事故影響區域的人數決定。然而,本發明從危化品車輛實際服務后載重發生變化的角度,將某一路段事故影響區域的半徑和該路段上車輛的實際載重聯系起來,對應不同路段上車輛載重的不同,影響區域的半徑也不同,并且影響半徑和實際車輛載重呈一種非線性函數關系。
本發明提出一種危化品多車型運輸的半開放式車輛路徑優化方法,包括以下步驟:
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