本文選題：物流工程　切入點(diǎn)：危險(xiǎn)品運(yùn)輸　出處：《中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2015年10期

【摘要】：為保障危險(xiǎn)品安全運(yùn)輸?shù)耐瑫r(shí)實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸成本最小化,采用多目標(biāo)優(yōu)化方法確定危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛的最佳行駛路徑。通過簡化運(yùn)輸車輛經(jīng)過人口密集區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)因素的量化過程,以車輛數(shù)最少、運(yùn)輸總距離及經(jīng)過人口密集區(qū)域行駛距離最短為目標(biāo),建立危險(xiǎn)品車輛運(yùn)輸路徑問題優(yōu)化模型,并針對模型設(shè)計(jì)基于概率模型的多目標(biāo)進(jìn)化算法。以一個(gè)有25個(gè)需求節(jié)點(diǎn)及6個(gè)人口密集區(qū)域的危險(xiǎn)品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)為例,驗(yàn)證模型和算法。算例結(jié)果表明,用該算法能夠獲得車輛路徑問題的Pareto解,為危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛調(diào)度提供決策支持。
[Abstract]:In order to ensure the safe transportation of dangerous goods and minimize the transportation cost, a multi-objective optimization method is adopted to determine the optimal route of dangerous goods transport vehicles. By simplifying the quantitative process of risk factors of transport vehicles passing through densely populated areas, the multi-objective optimization method is used to determine the optimal route of dangerous goods transport vehicles. Aiming at the minimum number of vehicles, the shortest total transportation distance and the shortest travel distance through densely populated areas, an optimization model for the transportation path of dangerous goods vehicles is established. A multi-objective evolutionary algorithm based on probability model is designed for the model. Taking a dangerous goods transportation network with 25 demand nodes and 6 densely populated areas as an example, the model and algorithm are verified. By using this algorithm, the Pareto solution of vehicle routing problem can be obtained, which can provide decision support for vehicle scheduling of dangerous goods.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;蘭州交通大學(xué)機(jī)電技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(61364026,51408288) 蘭州交通大學(xué)校青年基金資助(2015026) 蘭州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014-1-172)
【分類號(hào)】：U492.81

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：1660555