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考虑风险性约束的危险化学品运输路径优化研究
| 论文题名： | 考虑风险性约束的危险化学品运输路径优化研究 |
| 关键词： | 危险化学品;运输路径;事故树分析;风险性约束;蚁群算法;缩放因子 |
| 摘要： | 每年，关于危险化学品的事故报道都屡见不鲜。2012年8月发生的一起危险品运输事故造成36人死亡，3人受伤，已属于特别重大事故。总的来说，危险化学品事故属于发生概率低，但如果发生会造成很大影响，具有突发性、剧烈性等特征。危险化学品事故不仅会造成人员伤亡，更恶劣的是会对自然环境造成污染。目前，国内对危险化学品运输的研究已经有一段时间，且从多个方面展开了一系列研究，如分析了近年来危险化学品公路运输事故的新特点及变化规律、提出了危险化学品公路运输风险研究的一般程序、建立了危险化学品道路运输的风险评价体系、构建了危险化学品道路运输监控系统、创建了危险化学品运输事故损失计算模型等，分别从事前预防、实时跟踪、事后处理等方面进行了深入的研究。事故树分析法是美国入维森于1962年首先提出的，是一种利用因果逻辑进行分析的方法。蚁群算法是由MarcoDorigo于1992年在他的论文中提出的，是目前应用最广的优化算法，其优点是适合在图上搜索路径。 本文从距离和风险因素两方面综合考虑，对危险品运输路径优化问题进行了深入研究，研究内容主要如下: 首先，通过相关统计数据指出，公路运输是我国目前危险化学品的主要货运方式，目前我国每年通过公路运输的危险化学品超过2亿吨，而造成危险化学品运输事故的原因中80％左右属于交通因素，因此研究危险化学品运输路径优化问题具有必要性和重要意义。 其次，通过了解国际和国内的化学品分类，可以明确危险化学品的含义，认识其危险性;通过介绍风险管理理论，指出在运输危险化学品时进行路线规划的意义;事故致因理论可以明确危险化学品运输中存在的各种风险因素;事故树分析法用来分析危险化学品运输风险因素;风险评估矩阵法可以确定风险因素的重要度，从而为危险化学品运输路径优化提供基础。 最后，选取典型的危险品运输问题，建立了考虑风险性约束的运输模型，通过在蚁群算法中引入“缩放因子”，以充分体现距离和风险的共同作用;用Matlab工具实现了蚁群算法。 |
| 作者： | 李孟波 |
| 专业： | 信息管理与信息系统 |
| 导师： | 胡小建 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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