危险化学品车辆路径问题及算法研究

发布时间：2017-04-02 14:04

  本文关键词：危险化学品车辆路径问题及算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：危险化学品因其固有的危险性,容易引发事故,且事故后果往往很严重,对于危险化学品各个管理环节必须考虑其安全性。本文针对危险化学品车辆路径问题,研究了单仓库与多仓库的危险化学品车辆路径问题,同时还对求解这些问题的算法进行了研究。因为危险化学品车辆路径问题是NP难的问题,针对NP难的问题基本上都是通过设计启发式算法搜寻近似最优解。本文把GA与PSO这两种基于群概念的算法相结合,同时适当的利用L-BFGS极强的局部搜索能力,提出一种整体性能更优的混合算法-加加强局部搜索的遗传-粒子群算法(L-GPS)。并且,在混合算法中加入随机扰动策略和最佳交换点评估策略来增强搜索效率和平衡全局与局部的搜索能力,数值实验证明了该算法求解NP难问题的有效性,为后续进一步的算法设计的研究打下了基础。危险化学品车辆路径问题可以分为单仓库的问题和多仓库的问题。针对单仓库的问题,本文对其建立了同时考虑运输费用和运输安全风险的双目标优化模型,风险度量采用考虑路径上物品载重量变化的风险度量方式。不同于该类传统模型,本文新引入了描述需求点访问次序的决策变量,降低了传统模型中的决策变量个数和约束条件的数量,达到了简化模型的效果。针对该新模型的求解,本文提出了种改进的粒子群算法,将非支配解方法与种群杂交策略相结合来处理双目标问题,在迭代过程中加入了局部搜索策略以增强算法效率。数值实验说明与传统的粒子群算法相比改进的粒子群算法具有更优的搜索效率。针对多仓库的问题,本文将其在单仓库的基础上进行扩展。同样的,针对多仓库的问题,本文建立了一个新的模型,同时提出了一个新的两阶段启发式算法对其进行求解。首先,根据聚类算法将多仓库的问题转化成多个单仓库的问题,然后运用改进的粒子群算法对多个单仓库问题分别进行求解。数值实验表明本文提出的两阶段启发式算法可以很好的处理多仓库的问题。
【关键词】：危险化学品 车辆路径问题 NP难问题 启发式算法 双目标优化
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ086.52;TP18
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-16
• 第一章 绪论16-38
• 1.1 论文选题背景16-19
• 1.1.1 危险化学品和相关事故16-17
• 1.1.2 危险化学品事故统计分析17-19
• 1.2 论文研究意义19-21
• 1.2.1 研究的必要性19-20
• 1.2.2 研究的意义20-21
• 1.3 危险化学品车辆路径问题研究现状21-23
• 1.4 风险度量23-27
• 1.4.1 风险度量的定义23
• 1.4.2 风险分析方法23-24
• 1.4.3 危险化学品运输的常用风险度量方法24-25
• 1.4.4 VaR与CVaR方法25-27
• 1.5 危险化学品车辆路径问题的相关求解算法27-35
• 1.5.1 常用方法28
• 1.5.2 传统启发式算法28-29
• 1.5.3 现代启发式算法29-35
• 1.6 文章主要研究内容和创新点35-36
• 1.7 本文章节安排36-38
• 第二章 混合遗传-粒子群算法38-48
• 2.1 L-GPS算法的提出38-41
• 2.1.1 遗传-粒子群混合39
• 2.1.2 最佳交换点评估策略39-40
• 2.1.3 加强局部搜索策略40
• 2.1.4 随机扰动策略40
• 2.1.5 L-GPS算法的具体步骤40-41
• 2.2 L-GPS算法的数值实验41-48
• 第三章 单仓库危险化学品车辆路径问题的一个新模型及算法研究48-60
• 3.1 运输模型48-53
• 3.1.1 问题描述48-49
• 3.1.2 符号说明49
• 3.1.3 风险度量49-50
• 3.1.4 路径风险50-52
• 3.1.5 模型建立52-53
• 3.2 算法设计53-57
• 3.2.1 初始解的构造53-54
• 3.2.2 粒子群更新54-55
• 3.2.3 双目标的处理方法55
• 3.2.4 局部搜索策略55-56
• 3.2.5 算法流程56-57
• 3.3 数值实验57-60
• 第四章 多仓库危险化学品车辆路径问题的一个新模型及算法研究60-72
• 4.1 运输模型60-66
• 4.1.1 问题描述60-61
• 4.1.2 符号说明61-62
• 4.1.3 风险度量62-63
• 4.1.4 路径风险63-65
• 4.1.5 模型建立65-66
• 4.2 两阶段启发式算法66-68
• 4.2.1 多维信息启发式分类算法66-68
• 4.2.2 改进的粒子群算法68
• 4.3 数值实验68-72
• 结论72-74
• 参考文献74-78
• 致谢78-80
• 攻读硕士期间发表的论文80-82
• 作者和导师简介82-83
• 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书83-84

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 李健;白晓昀;任正中;吴军;;2011～2013年我国危险化学品事故统计分析及对策研究[J];中国安全生产科学技术;2014年06期

2 公茂果;焦李成;杨咚咚;马文萍;;进化多目标优化算法研究[J];软件学报;2009年02期

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本文编号：282594