�；肥峭七M工業(yè)發(fā)展的基石。由于�；返囊兹�、易爆以及有毒等特性,任何與其使用相關(guān)的工業(yè)環(huán)節(jié)都會給人員和環(huán)境帶來極大的風險。如何通過科學的風險管理方法,盡可能降低�；返南嚓P(guān)風險已經(jīng)成為化工安全領(lǐng)域的首要問題。根據(jù)工業(yè)過程的實際狀況,本文以�；穬藓臀；愤\輸車輛為研究對象,將危化品劃分為固定式危險源和移動式危險源,以應(yīng)急設(shè)施選址問題（Emergency Facility Location Problem,EFLP）和�；奋囕v路徑規(guī)劃問題（Haz Mat Vehicle Routing Problem,H-VRP）作為兩類危險源的風險管理方法展開了研究。具體研究內(nèi)容如下:固定式危險源通常大量集中在化工廠或化工園區(qū)此類特定區(qū)域內(nèi),很容易引發(fā)災(zāi)難性連鎖化工事故（Catastrophic Interlocking Chemical Accidents,CICAs）。為了提升固定式危險源風險度量的準確性,提出了一種基于多米諾效應(yīng)的定量區(qū)域風險評估方法。結(jié)合網(wǎng)格化的風險映射結(jié)果,綜合分析選址決策的風險因素、地理因素和經(jīng)濟因素,構(gòu)建了EFLP的多目標優(yōu)化模型。為了處理模型中大規(guī)模復雜高維的空間... 

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTARCT
1 緒論
    1.1 論文背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 應(yīng)急設(shè)施選址問題
        1.2.2 �；奋囕v路徑規(guī)劃問題
    1.3 論文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
2 基礎(chǔ)知識
    2.1 多目標優(yōu)化技術(shù)
        2.1.1 多目標優(yōu)化問題
        2.1.2 Pareto準則
        2.1.3 Pareto最優(yōu)前沿
        2.1.4 基于Pareto準則的多目標進化算法
    2.2 模糊集理論
        2.2.1 集合理論基礎(chǔ)
        2.2.2 常規(guī)模糊集
        2.2.3 置信度理論
        2.2.4 二型模糊集
    2.3 本章小結(jié)
3 基于Pareto準則的應(yīng)急設(shè)施選址多目標優(yōu)化方法
    3.1 引言
    3.2 基于多米諾效應(yīng)的定量區(qū)域風險評估
        3.2.1 評估區(qū)域網(wǎng)格化
        3.2.2 初始事故頻率分析
        3.2.3 事故后果分析
        3.2.4 多米諾效應(yīng)分析
        3.2.5 定量區(qū)域風險計算
    3.3 多目標應(yīng)急設(shè)施選址優(yōu)化模型
    3.4 基于Pareto準則的多目標進化算法
        3.4.1 算法框架
        3.4.2 基于網(wǎng)格空間表示法的矩陣編碼策略
        3.4.3 進化算子設(shè)計
    3.5 仿真算例
        3.5.1 算例數(shù)據(jù)描述
        3.5.2 網(wǎng)格化風險映射結(jié)果
        3.5.3 選址模型求解
    3.6 算法工程化實現(xiàn)
        3.6.1 定量區(qū)域風險評估功能模塊實現(xiàn)
        3.6.2 應(yīng)急設(shè)施選址功能模塊實現(xiàn)
    3.7 本章小結(jié)
4 帶時間窗的�；樊悩�(gòu)車輛路徑規(guī)劃問題建模與優(yōu)化方法
    4.1 引言
    4.2 帶時間窗的�；樊悩�(gòu)車輛路徑規(guī)劃問題建模
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 考慮車輛停駐時間的動態(tài)負載運輸風險評估
        4.2.3 多目標H-HVRPTW優(yōu)化模型
    4.3 基于變鄰域搜索的混合多目標進化算法
        4.3.1 算法框架
        4.3.2 基于兩階段前向插入啟發(fā)式的初始解構(gòu)造
        4.3.3 進化算子設(shè)計
        4.3.4 變鄰域搜索元啟發(fā)式
    4.4 仿真算例
        4.4.1 測試案例描述
        4.4.2 算法參數(shù)優(yōu)化
        4.4.3 算法性能對比分析
        4.4.4 運輸決策分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于二型模糊集理論的�；奋囕v路徑規(guī)劃方法
    5.1 引言
    5.2 帶負載約束的�；奋囕v路徑規(guī)劃問題建模
        5.2.1 問題描述
        5.2.2 不確定性條件下的運輸風險評估
        5.2.3 二型模糊優(yōu)化模型
        5.2.4 機會約束規(guī)劃模型
    5.3 基于多鄰結(jié)構(gòu)的雙層模擬退火算法
        5.3.1 算法框架
        5.3.2 基于隨機序列的初始解構(gòu)造方法
        5.3.3 帶外罰因子的目標函數(shù)
        5.3.5 算法多鄰域結(jié)構(gòu)
        5.3.6 Metropolis準則
    5.4 仿真算例
        5.4.1 案例集描述及算法參數(shù)設(shè)置
        5.4.2 算法性能分析
        5.4.3 敏感性分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄



本文編號：3650768