[发明专利]基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法

说明书

本发明公开了一种基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，解决了传统路线规划方法无法及时的应对日益复杂的城市道路状况，易造成交通拥堵甚至更严重危险及损失，其技术方案要点是包括有以下步骤：获得运输风险因素，建立运输风险模型；基于运输风险和运输成本两个目标，建立多目标运输路径规划模型，确定目标函数及约束条件；根据改进的非支配遗传算法对多目标运输路径规划模型进行求解；通过设定的多种动态更新方式对不同情景下多目标运输路径规划模型进行运算，获取路线规划选择，本发明的基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，能快速的应对突发情况并及时进行动态调整，避免运输规划中的危险性和成本损失。

技术领域

本发明涉及交通运输规划方法，特别涉及基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法。

背景技术

城市物流是现代城市赖以存在和发展的重要基础，是城市居民生活、工作的支撑与保障，在城市发展中占有重要地位。车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)与物流配送息息相关，是物流活动中与消费者直接联系的一个环节，一个好的车辆路径规划可以起到节约成本、提高客户满意度、降低运输风险等作用。

危险品运输(Hazardous Material Transportation,HAZMAT)是车辆物流配送路径优化问题的一个重要分支，随着城市目前日益复杂的交通状况，譬如交通拥堵、事故发生，传统的路线规划模型已难以满足运输所需的各项要求，一旦未能及时作出合理应对调整，易造成道路拥堵，甚至会造成更大的危害和成本损失。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，能快速的应对运输遇到的突发情况并及时进行动态调整，避免车辆运输规划中的危险性和成本损失。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法，包括有以下步骤：

对危险品运输行业数据统计并进行贝叶斯分析以获得影响危险品运输的运输风险因素，根据获得的运输风险因素建立运输风险模型；

基于运输风险和运输成本两个目标，建立多目标运输路径规划模型，确定目标函数及约束条件；

选取非支配多目标遗传算法进行优化及改进，并根据改进的非支配遗传算法对多目标运输路径规划模型进行求解；

通过设定的多种动态更新方式对不同情景下多目标运输路径规划模型进行运算，分析比对获取动态更新方式于不同情境下的路线规划选择。

作为优选，建立多目标运输路径规划模型的步骤包括有：

对危险品运输行业数据进行贝叶斯分析，定义用于计算危险品运输风险的四个因素，分别包括有人员因素R_d、线路因素R_r、车辆因素R_v及人口土地环境因素R_e；

根据危险品运输风险的四个因素构建运输风险模型；

定义用于计算危险品运输成本的四个参数，分别包括有危险品运输的固定成本FC、危险品运输的可变成本VC、外部成本内部化EC、时间窗约束成本PC；

根据运输成本的四个参数设定运输成本函数，根据危险品运输风险模型与运输成本函数其约束合并形成多目标运输路径规划模型。

作为优选，求解及规划路线选择具体为：

设定多种动态更新方式，包括有按时段动态更新、按关键节点动态更新、按时空动态更新；

运用改进型非支配多目标遗传算法对多目标运输路径规划模型求解，K＝[0,1,2,3]，分别代表不做动态更新、按时段动态更新、按关键节点动态更新、按时空动态更新三种方式下的多目标运输路径规划模型运算；