不確定條件下危險(xiǎn)貨物公路運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)分析、路徑選擇與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究.pdf

1、危險(xiǎn)貨物是工業(yè)生產(chǎn)的原料、燃料或產(chǎn)品，現(xiàn)代社會不可缺少。但大多數(shù)危險(xiǎn)貨物往往不是在它們的生產(chǎn)地點(diǎn)被使用，而是需要經(jīng)過較長距離的運(yùn)輸才被使用或處置，危險(xiǎn)貨物的公路運(yùn)輸量巨大。然而，危險(xiǎn)貨物容易在生產(chǎn)、貯存、運(yùn)輸中引起泄漏、燃燒、爆炸、中毒等災(zāi)害事故，對路徑兩側(cè)影響范圍內(nèi)的財(cái)產(chǎn)和環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重破壞，造成人身傷害、死亡以及人群疏散和交通中斷。因此，危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)控制和安全保障問題成為當(dāng)前社會各界關(guān)注的重點(diǎn)問題之一。而不確定條件下危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸

2、的風(fēng)險(xiǎn)分析、路徑選擇和應(yīng)急設(shè)施選址優(yōu)化，是保障危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸安全的重要手段之一。
　　 本論文構(gòu)建了不確定條件下危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸相關(guān)路徑選擇、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和設(shè)施選址的理論框架，為危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)囊幌盗袥Q策問題提供了理論支持。本論文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：
　　 (1)通過回顧危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)度量和風(fēng)險(xiǎn)分析的既有文獻(xiàn)，總結(jié)了既有研究存在的問題。應(yīng)用既有的研究成果，采用模糊集理論和模糊邏輯進(jìn)行危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)分析，分別引入了用

3、非參數(shù)核密度估計(jì)方法估計(jì)危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)氖录实母怕史植?，以及用概率測度-可能性測度轉(zhuǎn)換公式建立風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的模糊數(shù)。分析了貝葉斯方法具有充分利用先驗(yàn)信息和樣本信息的特點(diǎn)，提出采用貝葉斯方法估計(jì)危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)參數(shù)。根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和相關(guān)專家知識確定隨機(jī)變量的先驗(yàn)分布，結(jié)合新樣本信息，最后估計(jì)危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事故次數(shù)等風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)。介紹了粗糙集琿論的基本方法，闡述了粗糙集理論對危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)分析的適用性。通過粗糙集理論的屬性重要度方法，識別出影響

4、危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事件發(fā)生的主要因素和次要因素。通過粗糙集理論的規(guī)則推琿方法，揭示了危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸事件類型和嚴(yán)重程度與多個(gè)影響因素之間的“結(jié)果-原因”關(guān)系。
　　 (2)基于路段走行時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)的正態(tài)分布假設(shè)和對數(shù)正態(tài)分布假設(shè)以及既有的路徑屬性簡單累加形式，給出了路徑屬性概率分布的遞推形式?；诼窂綄傩缘母怕史植迹紤]時(shí)間窗約束和屬性可靠度約束，采用占優(yōu)準(zhǔn)則最終確定占優(yōu)路徑。針對城市空間發(fā)展和危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸沖突的情形，通過個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)值和社會風(fēng)

5、險(xiǎn)值設(shè)定的閾值推算危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)輸量限制。進(jìn)一步，依據(jù)運(yùn)輸量限制，引入最小費(fèi)用最大流方法求解從出發(fā)地到目的地的最小風(fēng)險(xiǎn)配流方案。
　　 (3)引入經(jīng)典的TSP問題，分析了路徑屬性均值和方差的既有遞推公式，推導(dǎo)了考慮走行風(fēng)險(xiǎn)和服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)屬性值遞推公式。為求解隨機(jī)、動(dòng)態(tài)、帶時(shí)間窗約束的TSP問題，改進(jìn)了Tsung-Sheng Chang等人的既有求解算法，設(shè)計(jì)了求解多目標(biāo)的隨機(jī)、動(dòng)態(tài)、帶時(shí)間窗旅行商問題的啟發(fā)式算法。針對更為復(fù)

6、雜的情形，引入VRP模型求解。
　　 (4)針對現(xiàn)實(shí)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中，各個(gè)路段各種危險(xiǎn)貨物的單位運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)輸費(fèi)用具有隨機(jī)性且服從一定概率分布，基于雙層規(guī)劃理論構(gòu)建了隨機(jī)風(fēng)險(xiǎn)和費(fèi)用條件下運(yùn)輸管理者和運(yùn)輸者相互作用的隨機(jī)雙層規(guī)劃模型。設(shè)計(jì)了基于隨機(jī)模擬的遺傳算法求解模型，并進(jìn)行了數(shù)值仿真研究?；趫D論和不確定規(guī)劃理論，構(gòu)建了不確定條件下危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的最小風(fēng)險(xiǎn)樹模型，第一階段求解最小風(fēng)險(xiǎn)樹問題，第二階段通過在最小風(fēng)險(xiǎn)樹上添加適當(dāng)?shù)?/p>

7、路段，使運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)增加不多的條件下運(yùn)輸費(fèi)用顯著減小，從而求得令運(yùn)輸管理者和運(yùn)輸者滿意的危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸方案。
　　 (5)構(gòu)建了反應(yīng)時(shí)間服從對數(shù)正態(tài)分布條件下，應(yīng)急救援設(shè)施的的選址優(yōu)化模型。不僅考慮反應(yīng)時(shí)間的隨機(jī)性，而且以需求點(diǎn)的受威脅人口數(shù)量和事件概率作為權(quán)重，增加救援設(shè)施的工作量約束和到達(dá)時(shí)間約束。模型以各救援設(shè)施覆蓋的需求點(diǎn)全部收益期望值最大作為目標(biāo)，以各救援設(shè)施的位置和各救援設(shè)施分別覆蓋哪些需求點(diǎn)作為決策變量。結(jié)合危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸