危险品道路运输网络优化设计研究

危险品道路运输网络优化设计研究

作者:师大云端图书馆 时间:2015-10-19 分类:期刊论文 喜欢:3334
师大云端图书馆

【摘要】危险品运输(HazardousMaterialsTransportation,简称HMT)是其生命周期中的一个重要环节,近年来其运量不断增加,运输事故时有发生。危险品由于其特殊的危险特性,一旦发生事故,可能会造成巨大的损失,公众对此非常敏感。研究危险品运输网络优化设计方法,设计出安全、快捷的危险品运输路径,不仅能给政府决策部门及危险品运输企业提供直接参考,同时也是预防危险品运输事故的有效途径。目前国内外针对危险品运输网络优化设计问题已经取得了一些成果,但至少存在以下4个方面的问题:(1)并不是所有路段都适合运输危险品,现有的研究成果均未涉及“危险品备选运输路段筛选”这一论题,而该论题是进行危险品运输网络优化设计之前就必须要确定的一个重要问题。而且,该问题不能简单的凭路况或人的经验轻易确定,需要建立先进的“路段筛选算法”,来解决危险品备选运输路段筛选这一问题,为后期的危险品运输网络优化设计提供一个安全的基础路网,同时也可降低后期优化模型求解的复杂程度。(2)目前针对危险品运输网络优化设计方面的研究成果未系统区分“城市内”危险品运输和“城市间”危险品运输,而这两种情况下的交通网络阻抗属性有一定的差异,从而使得危险品运输网络优化设计方法不同,前人对此问题还未重点关注。(3)当前,规避交通中断路段、分散运输风险等需求存在于危险品运输网络优化设计问题之中,前人对此问题考虑不足,需针对此类问题展开深入研究。(4)综观现有研究成果,发现针对危险品运输路径优化方面的研究成果较多,而针对危险品运输网络优化设计方面的研究成果较少。危险品运输路径优化研究的实质是解决单源单汇条件下的危险品运输路线选择问题,而危险品运输网络优化设计的实质是解决单源多汇、多源多汇条件下的危险品运输路线优化问题。由于危险品的特殊性,不能简单的将单源单汇的研究成果直接推广应用形成单源多汇、多源多汇危险品运输网络,现有的研究成果较零散,研究成果适用范围不清、系统性不强。需分单源单汇、单源多汇、多源多汇3种情况分别展开深入、系统的研究。针对上述4个方面的问题,本文以“危险品道路运输网络”为研究对象,系统研究了不同情况下危险品道路运输网络优化设计问题。论文具体进行了以下探讨:(1)在综述国内外研究现状的基础上,指出了当前危险品道路运输网络优化设计研究方面存在的不足。(2)针对“危险品备选运输路段筛选”这一研究盲点,本文提出了“显性”和“隐性”禁行路段概念,并分别构建了危险品“显性”禁行路段结构化筛选方法,以及基于神经网络的危险品“隐性”禁行路段筛选方法,并通过仿真验证了方法的可行性。(3)提出了K最优运输网络的概念,并分析了K最优运输网络与K最短路之间存在的5个方面的差别。分单源单汇、单源多汇、多源多汇3种情况分别构建了K最优运输网络求解算法。该算法可用于危险品K最优运输网络的设计。(4)针对城市间单源单汇危险品运输,分不发达路网环境、发达路网环境2个方面分别展开研究,分别建立了基于运输路段确定性评价的危险品运输网络优化设计方法,以及基于染色体标记多目标遗传算法的危险品P最优运输网络设计方法;针对城市间单源多汇危险品运输,分单车集中服务型、多车协同服务型以及多车分散服务型3个方面分别展开研究,分别建立了相应的危险品P最优运输网络设计模型,并设计了相应的求解算法。针对城市间多源多汇危险品运输,分多车分散服务型、多车协同服务型2个方面分别展开研究,建立了相应的危险品P最优运输网络设计方法。(5)针对城市内单源单汇危险品运输,也分不发达路网环境、发达路网环境2个方面分别展开研究,分别建立了基于运输路段不确定性评价的危险品运输网络设计方法,以及基于多目标混合算法的危险品P最优运输网络设计方法;针对城市内单源多汇危险品运输,分单车集中服务型、多车协同服务型以及多车分散服务型3个方面分别展开研究,建立了相应的危险品运输网络机会约束规划模型及多目标混合算法;针对城市内多源多汇危险品运输,分多车分散服务型、多车协同服务型2个方面展开研究,分别建立了相应的危险品运输网络多目标机会约束规划模型,并设计了相应的求解算法。(6)提出了运输网络点边重复度的定义及其表征公式,并构建了考虑点边重复度的单源多汇、多源多汇危险品KP最优运输网络求解方法。实例研究表明,该方法可行,得到的KP最优运输网络集合不仅能满足决策者分散运输风险的目的,还能规避部分交通中断路段,较好地完成危险品运输网络设计任务。通过计算机程序反复测试,结果表明本文构建的危险品运输网络优化设计方法可行,研究成果可为保障危险品运输安全提供基础理论支持。
【作者】马昌喜;
【导师】李引珍;
【作者基本信息】兰州交通大学,交通运输规划与管理,2013,博士
【关键词】危险品;K最优运输网络;P最优运输网络;多目标遗传算法;

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