【摘要】：隨著全球經濟的迅猛發(fā)展,化工產業(yè)鏈不斷延伸,�；返倪\輸總量日益增加。危化品運輸主要通過鐵路運輸、船舶運輸以及汽車運輸三種方式,其中汽運具有方便、快捷等特點,是�；愤\輸?shù)闹饕绞?但該方式運輸成本較高,同時也帶來了許多不可預知的風險,危化品公路運輸?shù)挠行Ч芸匾呀洺蔀槿鐣P注的問題。為此,本文以企業(yè)實際需求為背景,設計開發(fā)了一套�；愤\輸調度與監(jiān)管系統(tǒng),旨在結合調度優(yōu)化和預警技術來減小危化品的運輸開銷及風險,以提高運輸效率。本文主要研究內容如下:(1)給出了�；愤\輸調度與監(jiān)管系統(tǒng)的總體框架,詳細闡述了系統(tǒng)的關鍵技術。(2)提出了一種多目標動態(tài)車輛路徑(MODVRP)模型和兩階段求解策略。在分析傳統(tǒng)模型的基礎上,綜合考慮動態(tài)需求、路網影響、車輛共享、時間窗以及客戶滿意度等因素建立新型模型。預優(yōu)化階段采用多目標混合粒子群優(yōu)化算法(MOHPSO)結合自適應網格算子取得Pareto最優(yōu)解;實時優(yōu)化階段根據(jù)動態(tài)需求進行快速路徑調整。實現(xiàn)了更加合理的多目標動態(tài)車輛調度,并進行了實驗論證。(3)提出了一種基于深度學習的疲勞狀態(tài)識別算法。介紹深度學習相關概念,針對疲勞識別的特點設計FRADL算法,完成疲勞特征的分層自動抽取,實現(xiàn)基于時間窗的視頻流圖像疲勞狀態(tài)識別。實驗表明,算法對疲勞狀態(tài)的識別具有實時性、準確性和很高的個體適應性。(4)實現(xiàn)了危化品運輸調度與監(jiān)管系統(tǒng),將關鍵技術應用于系統(tǒng)中,完成系統(tǒng)的設計與開發(fā),給出系統(tǒng)主要運行界面。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U492.81;TP18

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本文編號：2790430