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不确定环境下多目标危险品道路运输路径优化研究
| 论文题名： | 不确定环境下多目标危险品道路运输路径优化研究 |
| 关键词： | 多目标危险品;道路运输;路径优化;蚁群优化算法 |
| 摘要： | 随着现代工业高速发展，危险品运输量日益增加，虽然危险品运输事故发生概率较低，但危险品具有不同的存在状态和有毒有害、易燃易爆等特性，在危险品的运输过程一旦发生事故导致的多米诺效应后果可能是灾难性的，会给路线附近居民带来潜在人身和财产伤害风险，甚至会对周围环境造成不可逆的影响。随着国内道路上危险品运输比例的增加，越来越多的学者开始对危险品运输路径规划这一领域进行研究。本文针对危险品车辆运输路径规划问题开展研究，将道路交通韧性融入到风险目标中，在降低运输风险的同时，考虑碳排放因素和运输成本对路径规划的影响，构建危险品运输模型，具体研究内容如下： 本研究建立考虑道路交通韧性和低碳的多目标不确定性危险品运输路径规划模型。该模型考虑了需求和时间的不确定性，以运输成本、运输风险和碳排放为目标，在时间窗、节点流量、车辆载重等约束下将多种危险货物从多个供应商运输到多个销售商。该模型填补了低碳领域危险品运输研究的空白，首次将道路交通韧性作为危险品运输风险计算的权重因素之一，且在运输危险品时考虑车辆负载的变化。本文设计改进的蚁群优化算法(IACO)，将运输成本、运输风险和碳排放三个目标融入到IACO算法的信息素中，并通过均一化处理，以消除求解目标之间的耦合性冲突对求解的影响，并将其在构建的运输路网结构中多次运行得到pareto最优解集以验证算法的稳定性。将改进后的蚁群算法与遗传算法和模拟退火算法进行比较，结果表明改进的蚁群优化算法具有更好的解质量和解空间，验证了本文构建的模型和设计的算法的有效性和可靠性。 |
| 作者： | 王炎 |
| 专业： | 物流工程 |
| 导师： | 王占中 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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