本文關(guān)鍵詞：不確定條件下危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸路徑優(yōu)化研究

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【摘要】：隨著工業(yè)化社會(huì)的高速發(fā)展,危險(xiǎn)化學(xué)品已成為農(nóng)業(yè)、工業(yè)、國(guó)防和人們?nèi)粘Ｉ畋夭豢缮俚牟牧�。危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸事故屬于低概率一高結(jié)果事件。危險(xiǎn)化學(xué)品事故一旦發(fā)生,就會(huì)給人們的生命、財(cái)產(chǎn)以及生態(tài)環(huán)境造成巨大的損失。同時(shí),危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸涉及風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)、耗能等問(wèn)題。以此為研究將會(huì)有效整合危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸企業(yè)資源,降低運(yùn)營(yíng)成本。隨著危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸事故逐漸增多,保證社會(huì)安全,降低風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前所面臨的重要問(wèn)題。本文從降低危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)、旅行時(shí)間、能耗角度出發(fā),首先對(duì)危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸中相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)模型和模糊理論進(jìn)行了研究；然后對(duì)最短路問(wèn)題和多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題進(jìn)行研究,將不確定理論與最短路問(wèn)題、多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題相結(jié)合,通過(guò)智能優(yōu)化算法得到最優(yōu)運(yùn)輸路徑；最后將多種算法運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,從而驗(yàn)證本文提出的模型和算法的最優(yōu)性,為危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸相關(guān)部門(mén)、企業(yè)提供了有意義的決策和理論支持。本文研究?jī)?nèi)容具體如下：1、危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)度量、風(fēng)險(xiǎn)分析和可信性理論的研究。結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析風(fēng)險(xiǎn)度量、風(fēng)險(xiǎn)分析和可信性理論,介紹了風(fēng)險(xiǎn)分析的基本方法,為建立危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸最短路和多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題奠定理論基礎(chǔ)。為危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸企業(yè)提供了可靠的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量,為其在不確定環(huán)境下提供決策方案。2、危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸路徑優(yōu)化模型的建立。結(jié)合危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸問(wèn)題背景,本文考慮了車(chē)輛路徑問(wèn)題中的最短路問(wèn)題和多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題。基于最短路問(wèn)題,首先,構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)模型、旅行時(shí)間模型和燃料消耗模型。其次,在可信性理論框架下,構(gòu)建了機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型,以?xún)?yōu)化模糊多目標(biāo)規(guī)劃模型�；诙鄠}(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題,構(gòu)建了模糊雙層規(guī)劃模型以最小化期望運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。上層規(guī)劃在倉(cāng)庫(kù)容量和顧客需求的約束下將顧客分配給倉(cāng)庫(kù),下層規(guī)劃確定每組倉(cāng)庫(kù)和顧客間的最優(yōu)路徑。擴(kuò)展了危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸方式,滿(mǎn)足了不同運(yùn)輸企業(yè)要求。3、基于混合啟發(fā)式算法對(duì)模型進(jìn)行求解。對(duì)于最短路模型,本文利用確定型方法和基于模糊模擬的遺傳算法進(jìn)行求解并對(duì)比其結(jié)果。基于多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑模型,本文采用了四種混合啟發(fā)式算法進(jìn)行求解,并對(duì)求解結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。4、采用多案例對(duì)兩種模型進(jìn)行求解。并將多種算法的結(jié)果以及耗時(shí)進(jìn)行對(duì)比。驗(yàn)證了模型的可靠性以及算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸 最短路問(wèn)題 多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型 模糊雙層規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TQ086.52
【目錄】：

• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集3-4
• 摘要4-6
• abstract6-15
• 第一章 緒論15-25
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述16-20
• 1.2.1 危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸研究綜述17-18
• 1.2.2 最短路問(wèn)題研究綜述18-19
• 1.2.3 多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題研究綜述19-20
• 1.2.4 雙層規(guī)劃研究綜述20
• 1.2.5 模糊理論研究綜述20
• 1.3 模糊理論應(yīng)用于危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸決策的可行性分析20-21
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新21-25
• 第二章 理論背景25-39
• 2.1 危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估25-28
• 2.1.1 事故發(fā)生頻率分析25-27
• 2.1.2 結(jié)果建模和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算27-28
• 2.2 可信性規(guī)劃28-35
• 2.2.1 可信性理論28-32
• 2.2.2 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型32-33
• 2.2.3 期望值模型33-35
• 2.3 危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸問(wèn)題求解算法35-37
• 2.3.1 模糊模擬35-36
• 2.3.2 混合粒子群優(yōu)化36
• 2.3.3 遺傳算法36-37
• 2.3.4 蟻群算法37
• 2.3.5 模擬退火算法37
• 2.4 本章小結(jié)37-39
• 第三章 危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸?shù)哪：嗄繕?biāo)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型39-51
• 3.1 問(wèn)題描述39
• 3.2 危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸路徑選擇目標(biāo)優(yōu)化39-41
• 3.2.1 參數(shù)設(shè)置40
• 3.2.2 風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)40-41
• 3.2.3 運(yùn)輸時(shí)間目標(biāo)41
• 3.2.4 燃料消耗目標(biāo)41
• 3.3 模型建立41-42
• 3.4 模型求解42-44
• 3.4.1 基于模糊模擬的遺傳算法42-44
• 3.5 算例分析44-47
• 3.5.1 小型算例44-45
• 3.5.2 中型算例45-47
• 3.5.3 大型算例47
• 3.6 本章小結(jié)47-51
• 第四章 危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸模糊雙層規(guī)劃多倉(cāng)庫(kù)車(chē)輛路徑問(wèn)題51-65
• 4.1 問(wèn)題描述51-52
• 4.2 符號(hào)系統(tǒng)52
• 4.3 模型建立52-53
• 4.3.1 風(fēng)險(xiǎn)模型52-53
• 4.3.2 模糊雙層規(guī)劃模型53
• 4.4 模型求解53-59
• 4.4.1 顧客分配方案53-54
• 4.4.2 基于模糊模擬的混合粒子群優(yōu)化54-56
• 4.4.3 基于模糊模擬的遺傳算法56
• 4.4.4 基于模糊模擬的模擬退火算法56-58
• 4.4.5 基于模糊模擬的蟻群算法58-59
• 4.5 算例分析59-64
• 4.6 本章小結(jié)64-65
• 第五章 結(jié)論與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-73
• 致謝73-75
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-77
• 作者和導(dǎo)師簡(jiǎn)介77-78
• 附件78-79

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 吳軍;王丹;李健;楊豐梅;;基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的�；愤\(yùn)輸路徑選擇博弈分析[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2015年02期

2 李孟波;胡小建;;考慮風(fēng)險(xiǎn)性約束的危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸路徑優(yōu)化研究[J];物流工程與管理;2012年11期

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本文編號(hào)：978655