危险品运输车辆鲁棒调度模型与算法研究
发布时间：2017-12-25 16:40
本文关键词：危险品运输车辆鲁棒调度模型与算法研究 出处：《兰州交通大学》2016年硕士论文 论文类型：学位论文
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【摘要】：危险品运输车辆调度是保障危险品安全运输的重要环节,在实际的危险品运输过程中往往存在不确定因素,如需求点需求量不确定、运输风险不确定等,而这些不确定性因素直接影响着危险品的运输安全和运输效益。当设计危险品运输车辆的调度方案时,需要搜集需求点相关信息,以及危险品运输网络中各路段上相应的属性信息等,由于以上信息具有不确定性,在确定条件下获得的危险品运输方案将很可能变得不再适用,设计对不确定信息输入仍然可行的危险品运输车辆调度方案,对实现危险品安全、经济、高效的运输十分重要。本文对危险品运输车辆调度问题进行了研究,按照不确定因素类别从需求不确定和风险不确定两方面研究了危险品运输车辆调度问题,具体细分为以下四个子问题:需求不确定的单配送中心危险品运输车辆调度问题、风险不确定下的单配送中心危险品单车运输调度问题、风险不确定下的单配送中心危险品多车运输调度问题以及风险不确定下的多配送中心危险品多车运输调度问题。根据鲁棒离散优化理论,综合考虑运输风险和运输费用建立了各自的多目标鲁棒调度优化模型,结合问题本身特点,以NSGA-Ⅱ算法为主要框架设计了求解这四个子问题的多目标遗传算法。对需求不确定的单配送中心危险品运输车辆调度问题,巧妙设计编码方法,使得无需专门设计遗传算子,采用常规遗传算子即可保证解的可行性,简化了算法设计过程;在风险不确定下的单配送中心危险品单车运输调度问题中,设计了一种两段式编码的多目标遗传算法;对风险不确定下的单配送中心危险品多车运输调度问题,采用以快速排序法构造非支配解集的多目标遗传算法进行求解;针对风险不确定下多配送中心危险品多车运输调度问题,以两段式编码方法为基础,设计了一种三段式编码的多目标遗传算法。本文对每一个子问题都给出了算例分析,算例结果表明本文中设计的多目标遗传算法能够找到具有不同鲁棒性的危险品运输车辆调度方案,为决策者寻找安全、经济、“稳健”的危险品运输车辆调度方案提供了一定的参考。
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U492.336.3
【参考文献】
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