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原文传递 基于风险分析的危险品车辆路径优化问题研究
论文题名: 基于风险分析的危险品车辆路径优化问题研究
关键词: 危险品运输;车辆路径优化;风险分析;粗糙集理论;遗传算法
摘要: 随着工业化的发展,危险品的生产量和运输量与年俱增,对人类安全健康和自然环境的危害正在逐步扩大和加深。据统计,我国95%以上的危险品涉及异地运输问题,其中82%左右是通过道路运输的,年运输量达2亿吨左右。近年来危险品事故频发,后果极其严重,这是因为危险品运输量逐年增加,运输管理不能适应如此大量的危险品运输。危险品运输是关系到国民生命财产安全的大问题,基于风险分析的路径优化可降低危险品道路运输风险,为管理部门以及运输企业提供相应的决策支持,已达到降低运输风险的目的。
  本文首先概述了国内外危险品运输管理情况,危险品运输风险分析与路径优化的研究情况,发展趋势以及存在的主要问题;经过分析200起具有代表性的危险品运输案例,得出危险品运输事故的一般特性并对危险品运输事故致因进行研究,明确运输事故发生的原因,并用粗糙集理论对影响因素的属性重要度进行排序,识别影响危险品运输的主要因素与次要因素;构建了风险评价标准与流程,从事故率与事故后果两个方面对运输风险进行评价,构建了风险评价模型;针对危险品回收问题,将危险品回收时间窗约束引入到模型中,建立了同时考虑时间与运输成本的多目标VRP TW模型,通过对四种启发式算法做比较,基于遗传算法求在求解VRP问题上的优势,利用遗传算法解出模型的帕累托最优解,为危险品运输选线作参考;最后,本文提出了危险品运输风险的控制流程,危险品运输风险的控制技术手段,针对人,车,物,环境以及管理这五个方面,给出了具体的危险品运输风险控制对策。
作者: 赵天一
专业: 工业工程
导师: 高举红;薛威
授予学位: 硕士
授予学位单位: 天津大学
学位年度: 2013
正文语种: 中文
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