本文關(guān)鍵詞： 交通運(yùn)輸安全工程 危險(xiǎn)品運(yùn)輸 總在途時(shí)間 目標(biāo)函數(shù) 多層編碼遺傳算法　出處：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的危險(xiǎn)品運(yùn)輸建模時(shí)只考慮危險(xiǎn)品貨物的配送問(wèn)題,每次派送危險(xiǎn)品貨物僅派送一次且不考慮危險(xiǎn)品運(yùn)輸需要特定的車(chē)輛的情況。本文從實(shí)際情況出發(fā),建模時(shí)假定危險(xiǎn)品運(yùn)輸需派送多次,將特定危險(xiǎn)品需要特定車(chē)型納入到約束條件中,將危險(xiǎn)品運(yùn)輸?shù)脑诳偼緯r(shí)間最小作為目標(biāo)函數(shù),使用多層編碼遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。最后,通過(guò)Matlab仿真驗(yàn)證了該模型的正確性。
[Abstract]:The traditional model of dangerous goods transportation only considers the distribution of dangerous goods, each delivery of dangerous goods only once, and does not consider the transport of dangerous goods need a specific vehicle. When modeling, it is assumed that the transport of dangerous goods needs to be sent many times, and the specific type of dangerous goods is brought into the constraint condition, and the minimum time in the total journey of the transportation of dangerous goods is taken as the objective function. Multilayer coding genetic algorithm is used to solve the model. Finally, the correctness of the model is verified by Matlab simulation.
【作者單位】： 吉林大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51578262)
【分類號(hào)】：TP18;U492.336.3

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