【摘要】：危險(xiǎn)品在國民經(jīng)濟(jì)中具有巨大的應(yīng)用潛力,它的大量使用在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),帶來越來越多的風(fēng)險(xiǎn),引起了廣泛的關(guān)注。隨著世界各地對(duì)危險(xiǎn)品需求量的不斷增加,危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸線路優(yōu)化問題成為一個(gè)熱門話題。盡管危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸事故發(fā)生的概率極低,但一旦發(fā)生其后果卻是災(zāi)難性的,這意味著需要考慮更多現(xiàn)實(shí)因素以降低危險(xiǎn)。由于危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸存在不確定性,且國內(nèi)在不確定性理論這方面的研究起步較晚、投入力度較低、研究基礎(chǔ)薄弱,特別是將不確定理論與危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸結(jié)合的研究與國外相比存在巨大差距。因此,開展不確定環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸線路優(yōu)化問題研究是極其迫切和必要的。國內(nèi)外研究焦點(diǎn)集中于確定性環(huán)境下的危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸,對(duì)不確定性理論在危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸方面的應(yīng)用較少。在算法設(shè)計(jì)時(shí),雖然遺傳算法已被成功應(yīng)用于確定性環(huán)境下的危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸模型,但由于危險(xiǎn)品獨(dú)有的特性,單純的遺傳算法已不能滿足系統(tǒng)優(yōu)化的需求,需要針對(duì)具體的模型設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的混合智能算法。因此,深入不確定環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸線路優(yōu)化問題研究是非常有意義的。本文關(guān)注危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸線路過程中的多個(gè)環(huán)節(jié),提出車輛路徑、物流中心選址、路徑選擇、配送等優(yōu)化模型,將減少受影響的人數(shù)作為主要考慮因素,降低危險(xiǎn)的同時(shí)為決策者提供多種選擇。論文的研究內(nèi)容包括:(1)模糊環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸車輛路徑優(yōu)化模型針對(duì)確定性環(huán)境下的危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸車輛路徑優(yōu)化模型,采用不確定性理論對(duì)危險(xiǎn)品運(yùn)輸?shù)脑谕緯r(shí)間和受影響人數(shù)進(jìn)行模糊化,該方法包括多約束條件數(shù)學(xué)建模、可信性測度的計(jì)算等關(guān)鍵部分;設(shè)計(jì)混合智能算法的流程,針對(duì)提出的數(shù)學(xué)模型提供解決方案,有利于提高客戶的滿意度,驗(yàn)證了不確定性理論在解決危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸優(yōu)化問題上可以達(dá)到降低危險(xiǎn)的目的。(2)模糊環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸物流中心選址優(yōu)化模型依據(jù)不確定性理論可以降低危險(xiǎn)品運(yùn)輸總危險(xiǎn)的思路,設(shè)計(jì)如何評(píng)估危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸事故發(fā)生概率,分別使用負(fù)二項(xiàng)回歸模型和模糊邏輯模型完成基礎(chǔ)概率的確定以及修正,得到最終的事故概率。將其應(yīng)用于物流中心的選址優(yōu)化模型上,完成單物流中心以及多物流中心的選址,設(shè)計(jì)生物免疫算法與模糊模擬相結(jié)合的混合智能算法,驗(yàn)證其收斂性。(3)模糊隨機(jī)環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸路徑選擇優(yōu)化模型借鑒金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型,在模糊隨機(jī)環(huán)境下提出帶有機(jī)會(huì)測度的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型--機(jī)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型,提出模型的主要性質(zhì),據(jù)此構(gòu)建適合危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸?shù)碾p目標(biāo)即危險(xiǎn)性最小和運(yùn)輸成本最小模型。使用k-最短路算法與模糊隨機(jī)模擬算法設(shè)計(jì)混合智能算法并判斷其收斂性,研究不確定性環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)路段篩選的空間規(guī)律,確定合理的路徑。(4)模糊隨機(jī)環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸配送優(yōu)化模型利用不確定環(huán)境下道路運(yùn)輸配送的危險(xiǎn)信息,針對(duì)倉庫與客戶之間的多對(duì)一配送模式,以配送數(shù)量為研究對(duì)象,建立不確定環(huán)境下危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸配送的雙目標(biāo)模型,分別對(duì)期望值模型和機(jī)會(huì)模型分析處理,設(shè)計(jì)相應(yīng)的混合智能算法并加以驗(yàn)證,為系統(tǒng)決策者提供危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸?shù)淖罴雅渌头桨浮?br> 【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U492.336.3
【圖文】：

圖 1.1 思路框架圖研究課題的背景為隨著危險(xiǎn)品運(yùn)輸量日漸增多，占據(jù)國民經(jīng)濟(jì)中的比重逐漸增大。近年來危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸事故頻發(fā)且造成的后果嚴(yán)重，原有的確定性理論不再適合現(xiàn)有的模型，不確定理論的成熟為新研究指明了研究方向。本文的研究優(yōu)化模型為車輛路徑、物流中心選址、路徑選擇以及配送模型，貫穿

圖 1.2 技術(shù)路線圖(3) 實(shí)例驗(yàn)證階段對(duì)于本文提出的四個(gè)方面的優(yōu)化，均使用兩個(gè)案例進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)于模糊環(huán)境下的車輛路徑規(guī)劃問題，主要使用兩個(gè)案例-小案例和中案例進(jìn)行驗(yàn)證。物流選址問題主要是選擇單物流中心和多物流中心進(jìn)行說明。與車輛路徑規(guī)劃問題不同，除使用一個(gè)較

圖 2.1 三角模糊變量隸屬度及可信性分布示意圖2.4 危險(xiǎn)品車輛路徑優(yōu)化模型建立2.4.1 問題分析在模糊環(huán)境中，危險(xiǎn)品運(yùn)輸?shù)臅r(shí)間和發(fā)生事故受影響的人數(shù)為模糊變量。結(jié)合

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 馬曉剛;胡春麗;焦敏;李月安;張琳娜;王婉昭;李凝;楊曉彤;魏濤;;路面濕滑氣象等級(jí)研究與建立[J];氣象與環(huán)境學(xué)報(bào);2015年06期

2 柴獲;何瑞春;馬昌喜;代存杰;;危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛路徑問題的多目標(biāo)優(yōu)化[J];中國安全科學(xué)學(xué)報(bào);2015年10期

3 毛淑君;李棟梁;;基于氣象要素的我國南方低溫雨雪冰凍綜合評(píng)估[J];冰川凍土;2015年01期

4 王茹;翁劍成;喬國梁;;不同道路條件對(duì)城市路段交通流特征的影響研究[J];道路交通與安全;2015年01期

5 龔大鵬;宋國華;黎明;高永;于雷;;降雨對(duì)城市道路行程速度的影響[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2015年01期

6 夏超;;帶時(shí)間窗約束的道路危險(xiǎn)品運(yùn)輸路徑選擇研究[J];石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年04期

7 張衛(wèi)華;韓高峰;顏冉;衛(wèi)立陽;;城市道路路段可變車道設(shè)置效果評(píng)價(jià)方法[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年04期

8 毛華;劉輝;史田敏;;危險(xiǎn)品配送的最小風(fēng)險(xiǎn)最低費(fèi)用算法[J];首都師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年04期

9 高文康;高慶先;陳躍浩;馬占云;谷雨;李文杰;李文濤;;北京市沙塵暴天氣環(huán)境質(zhì)量等級(jí)劃分[J];資源科學(xué);2014年07期

10 麻存瑞;馬昌喜;;不確定環(huán)境中危險(xiǎn)品運(yùn)輸路徑魯棒優(yōu)化[J];中國安全科學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期

本文編號(hào)：2788953