危險(xiǎn)品物流運(yùn)輸中的多目標(biāo)車(chē)輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題

鄒坤

成都信息工程學(xué)院銀杏酒店管理學(xué)院 四川成都 611743

危險(xiǎn)品物流運(yùn)輸中的多目標(biāo)車(chē)輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題

鄒坤

成都信息工程學(xué)院銀杏酒店管理學(xué)院 四川成都 611743

綜合考慮危險(xiǎn)品物流運(yùn)輸?shù)陌踩院徒?jīng)濟(jì)性，以運(yùn)輸總成本、車(chē)輛總數(shù)、人口密集區(qū)經(jīng)過(guò)數(shù)、限行區(qū)域數(shù)為目標(biāo)建立了一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化模型。針對(duì)模型，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的遺傳算法來(lái)求解問(wèn)題。

危險(xiǎn)品；車(chē)輛優(yōu)化調(diào)度；危險(xiǎn)品運(yùn)輸；多目標(biāo)

1.引言

危險(xiǎn)品物流運(yùn)輸不斷的威脅著社會(huì)環(huán)境和人類(lèi)生命財(cái)產(chǎn)安全。2000年至2009年間，在美國(guó)，就發(fā)生167680起危險(xiǎn)品運(yùn)輸事故，死亡133人，受傷2784人，損失達(dá)6億4千萬(wàn)美元[1]。目前關(guān)于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題的研究多是從風(fēng)險(xiǎn)分析的角度來(lái)建立模型，目標(biāo)為最小風(fēng)險(xiǎn)[2,3]，最小最大風(fēng)險(xiǎn)，以及最小風(fēng)險(xiǎn)方差。在許多情況下，風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏、以及風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)及懲罰成本參數(shù)的準(zhǔn)確性和可靠性難以保證。此時(shí)，基于風(fēng)險(xiǎn)分析的危險(xiǎn)品運(yùn)輸車(chē)輛調(diào)度優(yōu)化模型的可用性受到限制。

2.危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸車(chē)輛優(yōu)化調(diào)度模型的建立

2.1 模型描述與假設(shè)

基于文章的研究?jī)?nèi)容，作如下的假設(shè)：

1)單獨(dú)顧客對(duì)危險(xiǎn)品的需求量不會(huì)超過(guò)每輛車(chē)的最大容量；

2)文章中只有一種車(chē)型，并且車(chē)輛容量已知；

3)每個(gè)顧客都被滿(mǎn)足，并且都只由一輛車(chē)來(lái)進(jìn)行。

2.2 符號(hào)定義

θ：表示配送中心（i=0）；N：表示{θ}∪C；qi：顧客i對(duì)貨物的需求量；q0：貨物的運(yùn)輸部門(mén)

ai：顧客i指定的最早送達(dá)時(shí)間；bi：顧客i指定的最遲送達(dá)時(shí)間；Lij：顧客i到顧客j所間隔的距離；tij：顧客i到顧客j所要行駛的時(shí)間；Tik：到顧客i的車(chē)輛k所要的總時(shí)間；

y ：由顧客i到顧客j的車(chē)輛k所涉及的押運(yùn)人員數(shù)；

2.3 模型建立

建立的危險(xiǎn)品物流運(yùn)輸調(diào)度模型目標(biāo)函數(shù)為：

3.模型求解

應(yīng)用遺傳算法解決非線(xiàn)性0-1整數(shù)模型，具體的操作程序如下：

1）編碼及種群初始化。對(duì)于危險(xiǎn)品運(yùn)輸車(chē)輛調(diào)度優(yōu)化模型（1）-（16）隨機(jī)產(chǎn)生5個(gè)種群V1, V2,V3, V4,V5，設(shè)popsize為染色體規(guī)模，讓這5個(gè)種群都包含有popsize個(gè)染色體。

2）目標(biāo)的評(píng)價(jià)。5個(gè)種群V1, V2,V3, V4,V5的目標(biāo)函數(shù)分別為（1）-（4），先對(duì)每個(gè)種群進(jìn)行個(gè)體評(píng)價(jià)，再進(jìn)行相應(yīng)的排序。

3）挑選。運(yùn)用賭輪盤(pán)機(jī)制，利用相應(yīng)評(píng)價(jià)函數(shù)，分別對(duì)這幾個(gè)種群進(jìn)行單個(gè)的選擇：

a) 對(duì)當(dāng)前得到的這5個(gè)種群的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，再進(jìn)行排序；b）前4個(gè)群體一共選出*popsize個(gè)染色體替代第5個(gè)種群中最后popsize個(gè)染色體，為最后一個(gè)種 選擇該種群中的前λj**popsize 個(gè)染色體，j=1,2,3,4。這樣就得到第5個(gè)種群來(lái)為下一代的種群。

6）結(jié)束。當(dāng)?shù)螖?shù)符合所求目標(biāo)函數(shù)時(shí)，程序運(yùn)行結(jié)束并且得出結(jié)果。

4.結(jié)語(yǔ)

文章同時(shí)考慮危險(xiǎn)品運(yùn)輸?shù)陌踩院徒?jīng)濟(jì)性，建立了一個(gè)帶時(shí)間窗的危險(xiǎn)品物流運(yùn)輸車(chē)輛多目標(biāo)調(diào)度模型。該模型避免了風(fēng)險(xiǎn)分析模型中事故概率等模型參數(shù)難以獲取的障礙，具有良好的使用范圍和可操作性。針對(duì)文章建立的非線(xiàn)性0-1整數(shù)規(guī)劃模型，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的遺傳算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解。為危險(xiǎn)化學(xué)品配送中心進(jìn)行危險(xiǎn)品運(yùn)輸提供了決策技術(shù)。

[1]Y Kang, R Batta, C Kwon. Generalized route planning model for hazardous material transportation with var and equity considerations [R]. Working paper, University at Bufalo, Bufalo, USA, 2012.

[2]E Alp. Risk-based transportation planning practice: overall methodology and a case example [J]. Information Systems and Operations Research, 1995, 33(1):4-19.

[3]高清平.基于可能-概率測(cè)度轉(zhuǎn)換的危險(xiǎn)品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)分析[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2011,21(3):90-94.