危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究

危险品道路运输具有双层特性,即风险和成本,在危险品道路运输网络规划中纳入该特性,并将影响其的因素细化为:运输距离、道路事故概率、道路上人口暴露、道路附近人口暴露、财产损失、环境污染和应急响应效率。利用层次分析法为上述因素进行了量化评定,计算出相关权重。建立了以政府需求的最小风险为上层目标函数、企业需求的最小成本为下层目标函数的危险品运输道路网络的双层规划模型。采用遗传算法,以Matlab为平台编写算法程序对模型进行求解。实例分析表明,利用遗传算法对双层规划模型求解,能够在危险品运输道路网络中迅速地搜索到一条同时满足风险与成本综合最小的路线,完成危险品运输道路网络风险与成本的综合优化。     

基于博弈论的危险品运输网络选线

针对运输路段交通事故概率未知的情况,提出同时考虑运输成本和风险的危险品运输网络选线模型,以降低危险品运输事故对沿线居民和周围环境的影响。考虑发生交通事故后有毒气体泄漏的二次事故,对事故后果进行量化,界定为气体覆盖范围内的受影响人数;考虑在实际运输过程中路段的复杂性,采用最短路径算法选取运输成本较低的若干条备选路径,对运输路网进行简化;假设事故由袭击方制造且运输方对多条路径进行组合使用,以运输风险最小为目标,建立基于零和博弈理论的复合选线模型;采用启发式算法对模型进行求解,获得运输方对各条备选路径的选择概率,构成复合选线策略。以上海市道路网液氯运输选线问题作为典型案例,验证复合选线模型的有效性,并将模型得到的复合选线策略与最优单一选线策略的结果进行对比分析。结果表明：复合选线策略的期望受影响人数为184人,而单选线策略的期望受影响人数为374人;复合选线模型能够很好地解决危险品运输路段概率未知的问题,并能很好地指导实际危险品运输,且在降低运输风险方面效果优于单一选线策略;最短路径算法的运用能有效限制运输路径的长度,有利于节约运输成本;启发式算法的运行时间较短,在适当控制备选路径数量的前提下,可以用于更大规模路网下的运输选线工作。     

Bi-level Programming Model for Road Transport Route Optimization of Dangerous Goods Based on Simulated Annealing Algorithm

选择一条既能保运输安全,又能满足经济需要的路线,是危险货物道路运输过程中的重要问题.危险货物道路运输路径优化是解决这一问题的有效方法.在对危险货物道路运输进行系统分析的基础上,根据危险货物运输的特点和广义阻抗函数的定义,建立了危险货物道路运输路段阻抗函数模型;为满足政府要求的运输安全性与运输企业要求的运输经济性,根据Wardrop平衡原理,建立了以UE模型为下层模型的危险货物道路运输路径优化的双层规划模型,通过模拟退火算法和对双层规划模型进行求解;最后,进行了案例研究,证明了模型和算法的有效性.     

基于风险价值的危险品运输路径优化方法

考虑危险品事故发生概率和事故后果等主要因素,研究了危险品运输路径优化设计问题.通过分析不同危险值计算模型的性能特点,选用TR模型计算危险品运输的危险值,通过设定必要限制条件对KSP最短路径搜索算法进行改进,建立危险品运输最短路径集;考虑危险品运输事故发生概率受到多因素影响,具有一定的随机性和不确定性,引入金融领域用于风险管控制的风险价值理论,构建危险品运输路径风险价值模型,求解危险品运输网络在某置信水平下的最小风险值,从而提出了基于风险价值的危险品运输路径优化设计方法,并以长春市加油站为实例进行了模型检验和对比分析.结果表明:①随着置信水平的提高,对应的VaR值也在提高,最佳路径也会有所不同;②当置信水平在[0.9950,1.0000]时,最佳路径为路径6,此时不仅保证了路径最短,也保证了在可接受水平内的危险最小;③与传统最短路径模型相比,所建立危险价值模型能够不同置信水平下的危险路径选择方案,能有效降低运输危险.      

考虑有限理性和公平性的危险品运输网络优化

针对含有风险控制的危险品运输网络优化问题，讨论了运输商的有限理性路径选择行为对运输风险的影响。基于鲁棒优化的方法构建了双层规划模型，通过增加各路段最大风险值的上界约束来实现不同路段之间运输风险分布的公平性，上层规划表示政府部门通过关闭部分路段来最小化最大运输网络总风险、路段最大风险的上界值以及路段关闭总数；下层规划表示有限理性的运输商在考虑感知偏差的情形下选择总成本最小的运输路径。考虑到传统启发式算法容易陷入局部最优解，通过重新定义上下层问题，设计了割平面算法求解该模型，并给出了算例分析。结果表明:虽然有限理性运输商的总成本增加了3.5%，但危险品运输网络的最大总风险下降了约8.4%；通过改变政府部门对各目标的关注度，可以影响有限理性运输商的路径选择行为，使得方差系数和基尼系数分别下降了约36.1%和26.2%，实现了不同路段之间风险分布的公平性目标；在实施车辆限行策略的情形下，针对有限理性运输商的感知偏差进行灵敏度分析，发现运输网络最大总风险的最小值不会改变，但会对路段关闭总数产生影响。在考虑运输商为有限理性决策者的情形下，可为政府部门设计更加符合实际情况的危险品运输网络，从而有效降低运输风险。      

基于遗传算法求解的危险品道路运输线路优化双层规划模型

危险品道路运输网络设计问题是各国政府监管部门非常重视的问题。通过对危险品运输网络设计双重约束特性的分析,以及对不同危险品运输网络设计方法进行比较,建立起一个双层规划模型,兼顾政府与运输者双方不同的利益目标。结合网络设计问题的要求,研究了危险品道路运输网络双层规划设计问题的遗传算法。通过实例分析,结果表明双层规划是求解危险品道路运输网络设计问题的优秀方法之一,同时遗传算法能产生稳定的最优解。     

随机运输时间下集装箱海铁联运箱流径路优化方法

集装箱在海铁联运过程中容易受到各种不确定因素的影响, 导致运输时间波动, 进而影响货物的送达准点率。为有效降低不确定运输时间的影响, 兼顾运输过程的经济性和绿色可持续性优化集装箱海铁联运箱流径路。采用随机机会约束规划构建运输总费用最少和碳排放量最低的多目标模型。在约束条件中引入铁路和海洋期望运到时间, 并对超过期望运到时间的径路进行惩罚处理, 保证运输径路的优越性。考虑一站直达和中转换装这2种运输组织模式, 克服现有研究未考虑货源是否充足的缺陷。运用不确定及概率论相关理论知识将不确定约束转化为线性约束。以西安至洛杉矶的集装箱货物出口径路优化为案例背景, 采用NSGA-Ⅱ算法求解, 并通过贪心算法改进初始化种群以及基于logistics分布的概率选择算子改进精英选择算子。通过对比分析得到以下结果: ①算法优化后运输总费用减少23.15万美元, 碳排放减少6.69 t, 同时算法求解速度提高了75.36%;②将本文模型选用的随机规划和模糊规划进行对比, 发现随机规划解集数量多于模糊规划, 且二者在相同输送径路中的运输总费用和碳排放量均优化了10.65%。因此本文模型和算法具有良好的优化效果。进行灵敏度分析, 观察置信水平以及时间影响系数对目标函数和货物送达准点率的影响。结果表明: ①较高的铁路和海洋运输置信水平会提高货物的运输总费用。②时间影响系数和货物送达准点率呈负相关, 影响系数越大货物送达准点率越低。      

随机条件下单点交叉口绿灯时间计算方法研究

通过分析交叉口交通流的随机特性,建立了以期望排队长为目标函数的绿灯时间优化模型。在模型求解过程中,利用Lagrange乘数法给出了求解随机期望值模型的解析算法,通过随机仿真逼近随机函数得到了交叉口各相位绿灯时间的最优值。最后以两相位信号交叉口为例进行了算例试验和分析,结果表明到达率的随机变化特性对于绿灯时间的分配有明显影响,仿真结果验证了模型和算法的正确性。     

危险品公路运输安全保障技术的评估方法

危险品公路运输安全保障技术示范效果的综合评估是一项具有复杂性和系统性的工作。本研究在对危险品公路运输现有技术和评估方法进行分析的基础上,考虑未来新技术的研究特征和预期成果,从应用示范的可靠性和风险性两个方面考虑提出了评价模型,为危险品公路运输安全保障技术示范效果评估的指标体系和最终评价提出了思路和方向。以基于层次分析法的高速公路危险品运输安全风险评估为应用实例,利用提出的评估模型进行了评价,得出影响高速公路危险品运输安全的因素权重,对该危险品公路运输的安全可靠性进行评估,分析了评估模型的可行性。     

弹性需求下高速公路超限补偿费率优化模型

为了准确刻画超限需求弹性对补偿费率的影响,从用户和系统的角度分别对超限运输的收益和成本进行分析和建模,构造超限运输弹性需求函数,反映超限运输需求量与其运输效益之间的变化关系,将超限运输业者运输行为的选择归结为弹性需求下的用户均衡配流问题,进而利用高速公路管理者与超限运输业者之间的Stackelberg博弈关系,建立了基于弹性需求的高速公路超限补偿费率的双层规划优化模型,并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法。结果表明：模型能较好地优化超限补偿费率,使之对超限运输业者进行合理补偿收费和适度惩罚,有效遏制超限运输,从而产生更大的社会与经济效益。     

网络扩容和拥挤道路使用收费的组合模型及求解算法

研究了网络扩容和拥挤道路使用收费组合问题 ,建立了双层规划模型 ,其中上层模型以网络的净效益最大化为目标 ,下层模型是一个弹性需求的随机用户平衡 ( SUE)模型。鉴于双层模型求解的复杂性 ,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法 ;实例计算表明 ,该组合模型的结果比纯拥挤道路使用收费的结果更合理、更容易为公众所接受 ,增强了实施拥挤道路使用收费的可行性     

基于海铁联运的集装箱班列服务路径优化

虑考虑海铁联运过程中影响集装箱班列开行的不确定因素, 结合班列服务客户各自固定需求时间窗的实际需求, 引入不确定规划区间来表示集装箱在客户节点的装卸箱服务时间, 同时将具有时效性要求的需求时间窗设置为软约束, 运用惩罚函数将其作为惩罚项整合到运输成本目标函数中, 选择合理的惩罚系数, 构建以运输成本低、运输时间少为目标的班列服务路径非线性多目标优化模型, 针对不确定变量, 采用机会约束规划转换模型得到考虑模糊时间的多目标路径优化模型, 通过加权求和将多目标合并转化为单目标问题, 并设计人工蜂群算法求解所构建的班列服务路径优化模型, 并以盐田港海铁联运为实例进行了模型检验和对比分析。结果表明: (1)在硬时间窗约束下运输时间减少了88%, 但成本增加了97%, 充分表明了软时间窗设置的优势; (2)考虑不同的运输目标时, 只考虑运输费用时, 运输时间增加了5.3%;只考虑运输时间时, 运输费用增加了67.8%。所建模型和算法能够很好的满足不同客户不同运输时效性的需求, 在运输费用方面具有明显的优越性。      

基于信号灯配时的动态路径诱导模型

针对城市交通流量变化产生的问题,在交叉口信号灯配时方案改进的基础上建立了动态路径诱导的双层优化模型,上层模型以行驶时间为目标函数,下层模型以总交叉口延误最小为目标函数。利用改进蚁群算法来求解优化模型,从而获得多准最优路径。以实际交叉口为例,将信号灯配时改进前、后的模型计算结果进行比较。结果表明:应用信号灯配时改进后的模型获得的路径更省时,交叉口等待通行时间更短。     

基于可靠性的城市组团间运输通道优化方法

为了科学解决城市组团间运输通道优化问题,首先对传统美国公路局(BPR)函数进行改进,通过引入通行能力影响因子以及区分交通流类型的方法,建立了组团间运输通道的行程时间可靠性测算模型;其次构建以运输通道可靠性最大为上层模型,用户平衡最优为下层模型的双层优化模型,并设计模型求解算法;最后将理论方法应用到南京市组团间运输通道优化案例中。研究结果表明:基于改进BPR函数的可靠性测算方法更适用于高等级、中长距离路段可靠性的计算,能客观反映出组团间运输通道通行能力易受过境车流影响的特征;采用双层优化模型后,南京市组团间运输通道整体可靠性水平提升了约11%,其中,原有运输通道可靠性的差距明显降低,中心城区以及江宁区周边路段可靠性提高了约15%,有效解决了中心城区路段可靠性偏低的问题;新方案与原方案对比分析显示,新方案可靠性比原方案提高了约6%,路段流量降幅约为4%,新方案对提升道路可靠性效果更好,而原方案则更有利于路段流量降低。采用提出的方法有效缓解了路段可靠性分布不均,中心城区路段可靠性偏低的问题,能够为城市组团间运输通道优化方案决策提供理论依据。     

基于微分进化算法的经济圈公路网双层优化模型

在界定经济圈内涵的基础上,利用微分进化算法对经济圈公路网优化问题进行了研究。在探讨经济圈公路网优化目标、优化原则和优化意义的基础上,以经济圈交通效率、运营成本、能源消耗、环境保护和出行时间等为优化目标函数,建立了经济圈公路网优化的双层模型,并采用微分进化算法求解。经济圈公路网双层优化模型是利用生成的初始路径点集,经过提炼处理来提高经济圈公路网交通效率,并得到最佳优化路网,相对于传统的优化模型更能结合经济圈交通系统与经济特性,结论更加符合经济圈实际情况。研究结果表明：优化模型不仅能够满足经济圈交通需求,而且能够满足经济圈交通系统的环境保护目标、促进经济圈交通系统可持续发展。     

跨河桥梁水环境风险模拟分析

本文采用二维河流模型,对跨河桥梁围堰事故下悬浮物的扩散规律及危险品运输事故下污染物的运移规律进行模拟,预测分析了扰动状态下悬浮物的影响范围及危险品污染团到达目标水域的最大浓度和运移时间,并针对性地提出了跨河桥梁的水环境风险减缓措施,为跨河桥梁的水环境保护工作提供科学借鉴。     

城市危险品道路运输网络的设计和分析

为了更好地研究道路危险品运输网络的拓扑特性,通过分析危险品道路运输路径选择模型特点和所面临的问题,建立了适用于危险品道路运输网络的、规范的、准确的一套体系和标准。以成都市为例,使用Arc GIS和Matlab软件初步设计和建立了道路危险品运输拓扑网络,统计了相关拓扑基础数据,并仿真生成相同规模的随机拓扑网络。对比发现:成都市危险品道路运输拓扑网络具有随机网络特性,主要表现为节点度频次分布服从泊松分布。分别通过线性拟合、高斯拟合、幂律拟合,以拟合优度值选择发现:节点度累积概率分布服从泊松分布;节点度分布中的主要集中节点度为2~4,平均节点度为2.968 2。这些表现特征可为危险品运输相关政府部门、运输公司提供危险品道路运输网络设计相关的科学有效方法。     

危险品公路物流决策支持系统设计

根据危险品公路物流需求,设计了危险品公路物流决策支持系统,对其中危险品信息、运输、包装、存储和应急功能进行了针对性设计,用户可通过多个客户端实现危险品信息查询,同时通过改进DJ算法得出最优路线并编辑成代码放入客户端,初步实现线路规划功能;以叠氮钠及三硝基苯甲醚运输为例,通过分类及特点分析,对其包装、仓储及事故预防和应急措施方案进行了具体设计。     

基于改进遗传算法的带软时间窗果蔬运输路径选择问题

为了研究果蔬在运输过程中受到的振动、冲击和碰撞对产品质量的不利影响,提出了一种包含带软时间窗、路面不平度和道路等级影响等因素的改进遗传算法模型。该模型是以改进目标函数、适应度函数和交叉因子为参数设置,对配送成本进行最小优化分析。将此模型与传统OX交叉遗传算法和组序交叉遗传算法进行了对比,以江苏省13个地级市之间的果蔬配送路径为案例分析。结果表明与其传统算法相比,提出的改进遗传算法能够对成本的预测提高15.3%。     

网络条件下高速公路收费费率优化方法研究

以区域公路网为研究对象,在分析高速公路收费费率与交通量之间关系的基础上,建立收费费率优化双层规划模型,兼顾经营者和使用者的利益,并考虑路网交通流分布,设计了模型的实用求解算法。该方法弥补了已有方法多以运输通道为研究对象的不足之处,可以在收费系数确定的情况下根据优化目标直接得到优化结果,具有较为广泛的适用性。