成品油屬于易燃易爆炸危險品,其配送過程一旦發(fā)生事故后果嚴(yán)重�？紤]到配送過程人群聚集程度、載重和車速的動態(tài)變化,本文建立時變風(fēng)險度量模型,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測車速,預(yù)測了城市高速路段和主干路路段的車速。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了同時考慮配送成本與時變風(fēng)險的成品油二次配送雙目標(biāo)路徑優(yōu)化模型,并提出改進的多目標(biāo)列隊競爭算法進行求解。本文還采用改進的多目標(biāo)列隊競爭算法求解文獻報道的實例,求得非支配解完全支配文獻報道中的非支配解,驗證了算法的有效性。某武漢石化企業(yè)實例研究表明,預(yù)測的車速具有較高的準(zhǔn)確度,所提出的方法能同步考慮配送過程的時變風(fēng)險和配送成本,求得的Pareto最優(yōu)配送路徑集可以為企業(yè)決策者提供多樣化的選擇方案,具有較好的應(yīng)用價值。
【部分圖文】：

成品油配送過程中，油罐車到站后卸油，載重量會減少，產(chǎn)生事故的影響隨之減少，故成品油在配送過程中的風(fēng)險是動態(tài)變化的，其風(fēng)險影響程度可以定量地用如圖1所示的風(fēng)險影響區(qū)域面積表示。配送過程中，城市相同區(qū)域不同時間段的人群集聚程度不同，油罐車在不同時間段經(jīng)過相同區(qū)域時風(fēng)險量的大小不同，考慮到載重和人群聚集程度的動態(tài)變化，可將風(fēng)險度量模型表示為式(1)[9-10]。

本文采用的是實數(shù)型編碼，變異策略是在數(shù)列中隨機產(chǎn)生兩個點，并交換兩個點的位置，繁殖策略采取的是無性繁殖，在數(shù)列中隨機產(chǎn)生兩個點，并在這兩個點這間進行隨機排列，具體的過程如圖2所示。5 實例計算與結(jié)果分析

在成品油二次運輸過程中，大多時間都是在高速路/快速路和主干路上行駛，所以本文主要考慮油罐車在運輸過程中高速路/快速路和主干路上的行車速度，假設(shè)次干路速度和主干路行車速度相等。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)選擇雙極S型函數(shù)，對于訓(xùn)練函數(shù)選取學(xué)習(xí)率可變的最速下降BP算法，網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)設(shè)置為1000，目標(biāo)誤差設(shè)置為0.01，不同數(shù)據(jù)的最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，所以對于主干路車速的預(yù)測，輸入層節(jié)點數(shù)為5，隱含層節(jié)點數(shù)為7，輸出層節(jié)點數(shù)為1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對于高速路/快速路的預(yù)測，輸入層節(jié)點數(shù)為5，隱含層節(jié)點數(shù)為14，輸出層節(jié)點數(shù)為1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)收集選擇從2018年10月29日到12月14日工作日的35天數(shù)據(jù)，每天從7:00到20:00每30min收集一次高速路/快速度和主干路的平均車速，樣本數(shù)據(jù)為10月29日到12月9日工作日的數(shù)據(jù)，12月10日到12月14日為預(yù)測數(shù)據(jù)。本文以12月11日周二的預(yù)測為例，對預(yù)測結(jié)果進行分析，采用MATLAB軟件對數(shù)據(jù)進行處理以及分析，抽取周二組的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，高速路/快速路和主干路網(wǎng)絡(luò)的R值分別為0.95596、0.97337，可見預(yù)測精度較高。為了進一步評估模型，引入平均相對誤差（MRE），見式(18)。式中，yi為實際車速，km/h;y′為預(yù)測的車速數(shù)據(jù)，km/h。通過計算快速路的MRE值為7.99%，主干路的MRE值為5.68%，預(yù)測程度具有較高的可信度，兩者的速度對比圖如圖4所示。

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