考虑时变风险的成品油二次配送路径优化

发布时间：2020-10-01 06:22

　　 成品油属于易燃易爆炸危险品,其配送过程一旦发生事故后果严重。考虑到配送过程人群聚集程度、载重和车速的动态变化,本文建立时变风险度量模型,运用BP神经网络预测车速,预测了城市高速路段和主干路路段的车速。在此基础上,构建了同时考虑配送成本与时变风险的成品油二次配送双目标路径优化模型,并提出改进的多目标列队竞争算法进行求解。本文还采用改进的多目标列队竞争算法求解文献报道的实例,求得非支配解完全支配文献报道中的非支配解,验证了算法的有效性。某武汉石化企业实例研究表明,预测的车速具有较高的准确度,所提出的方法能同步考虑配送过程的时变风险和配送成本,求得的Pareto最优配送路径集可以为企业决策者提供多样化的选择方案,具有较好的应用价值。
【部分图文】：

成品油配送过程中，油罐车到站后卸油，载重量会减少，产生事故的影响随之减少，故成品油在配送过程中的风险是动态变化的，其风险影响程度可以定量地用如图1所示的风险影响区域面积表示。配送过程中，城市相同区域不同时间段的人群集聚程度不同，油罐车在不同时间段经过相同区域时风险量的大小不同，考虑到载重和人群聚集程度的动态变化，可将风险度量模型表示为式(1)[9-10]。

本文采用的是实数型编码，变异策略是在数列中随机产生两个点，并交换两个点的位置，繁殖策略采取的是无性繁殖，在数列中随机产生两个点，并在这两个点这间进行随机排列，具体的过程如图2所示。5 实例计算与结果分析

在成品油二次运输过程中，大多时间都是在高速路/快速路和主干路上行驶，所以本文主要考虑油罐车在运输过程中高速路/快速路和主干路上的行车速度，假设次干路速度和主干路行车速度相等。BP神经网络传递函数选择双极S型函数，对于训练函数选取学习率可变的最速下降BP算法，网络的迭代次数设置为1000，目标误差设置为0.01，不同数据的最佳网络结构不同，所以对于主干路车速的预测，输入层节点数为5，隐含层节点数为7，输出层节点数为1的网络结构，对于高速路/快速路的预测，输入层节点数为5，隐含层节点数为14，输出层节点数为1的网络结构。数据收集选择从2018年10月29日到12月14日工作日的35天数据，每天从7:00到20:00每30min收集一次高速路/快速度和主干路的平均车速，样本数据为10月29日到12月9日工作日的数据，12月10日到12月14日为预测数据。本文以12月11日周二的预测为例，对预测结果进行分析，采用MATLAB软件对数据进行处理以及分析，抽取周二组的数据对网络进行训练，高速路/快速路和主干路网络的R值分别为0.95596、0.97337，可见预测精度较高。为了进一步评估模型，引入平均相对误差（MRE），见式(18)。式中，yi为实际车速，km/h;y′为预测的车速数据，km/h。通过计算快速路的MRE值为7.99%，主干路的MRE值为5.68%，预测程度具有较高的可信度，两者的速度对比图如图4所示。

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本文编号：2831511