危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究.pdf

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1、第32卷第10期公路交通科技V01．32No．102015年10月JournalofHighwayand‘FransportationResearchandDevelopmentOct．2015doi：10．3969／j．issn．1002—0268．2015．10．023危险品道路运输网络风险一成本综合优化研究宋洋，孙俊富(中国民航大学安全科学与工程学院，天津300300)摘要：危险品道路运输具有双层特性，即风险和成本，在危险品道路运输网络规划中纳入该特性，并将影响其的因素细化为：运输距离、道路事故概率、道路上人口暴露、道路附近人口

2、暴露、财产损失、环境污染和应急响应效率。利用层次分析法为上述因素进行了量化评定，计算出相关权重。建立了以政府需求的最小风险为上层目标函数、企业需求的最小成本为下层目标函数的危险品运输道路网络的双层规划模型。采用遗传算法，以Matlab为平台编写算法程序对模型进行求解。实例分析表明，利用遗传算法对双层规划模型求解，能够在危险品运输道路网络中迅速地搜索到一条同时满足风险与成本综合最小的路线，完成危险品运输道路网络风险与成本的综合优化。关键词：运输经济；综合优化；双层规划模型；危险品运输；遗传算法中图分类号：U4—9文献标识码：A文章编号：

3、1002—0268(2015)10—0141—06StudyonRisk-costSyntheticOptimizationofDangerousGoodsTransportinRoadNetworkSONGYang，SUNJun—fu(SchoolofSafetyScience＆Engineering，CivilAviationUniversityofChina，Tianjin300300，China)Abstract：Dangerousgoodsroadtransporthasbi—levelingcharacteristic，t

4、hatisriskandcost，thecharacteristicisconsideredinthenetworkprogramming．Theinfluencingfactorsaredissectedintotraveldistance，accidentpossibility，on—roadpopulationexposure，off-roadpopulationexposure，propertylose，environmentalpollutionandemergencyresponseefficiency．Thesefact

5、orsarequantitativelyevaluatedusinganalytichierarchyprocess(AHP)，andtherelativeweightsarecalculated．Abi-levelmodelofdangerousgoodstransportinroadnetwork，inwhichtheminimumriskofgovernmentdemandastheupperobjectivefunctionandtheminimumcostofenterprisedemandasthelowerobjecti

6、vefunction，isformulated．Basedongeneticalgorithm(GA)，thealgorithmprogramisworkedoutbyMatlabtosolvethemodel．ACasestudyshowsthatusingGAtosolvebi—levelprogrammingmodel，thebestwayintheroadnetworktotransportdangerousgoodswhilemeetbothriskandcostrequirementscouldbequicklyfindo

7、uttocompletethecomprehensiveoptimizationofriskandcostindangerousgoodsroadtransport．Keywords：transporteconomics；syntheticoptimization；bi—levelprogrammingmodel；dangerousgoodstransport；geneticalgorithm0引言危险品的运输道路网络规划中，一方面，由于危险品的运输牵涉到较大规模的人身财产安全，因此通常受到政府管制，政府在规划其道路网络时，希望尽可能

8、低降低运输过程中的风险，确保人身财产安全；另一方面，危险品运输企业往往倾向于在道路运输网络中选择运输成本最小的路径。因此，有必要进行危险品运输道路网络风险一成本综合优化研究，在政府目标和企业目标二者之间找到一个收稿日期：