危险品运输k-最短路径相异度优化方法

摘要

为有效降低危险货物道路运输风险。本文针对点到点的危险品运输问题，在k-最短路径问题中考虑路径相异度，提出“网格”与“缓冲区”相结合的相异度计算方法，建立考虑车辆容量约束的运输风险和路径相异度双目标优化模型，并设计基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解。验证算法效率时，本文以10个节点为例，先采用kshortest算法得到满足路网风险最小要求的15条初始路径，而后根据不同运量条件，选择不同的路径组合以对比不同缓冲区半径情况下的风险值和相异度。实验结果表明：在限定k值为10时，缓冲区半径的变化对路径相异度的影响明显。与此同时，危险品运输风险值在限定k值为10时随着缓冲区半径大小的变化波动幅度小于5%。k-最短路径相异度优化方法能够稳定得到运输路线簇，从而更好地权衡危险品运输风险和路径相异度。通过实例计算，在限定k值时，缓冲区半径变化对总风险影响不显著。但同时，缓冲区半径也是决定路线相异度的关键。当半径较大时，运输路线被视为重叠；只有当缓冲区的半径较小，模型才能计算出更多不同路线。因此，缓冲区半径需要根据实际情况精确校准，不得随意选择。

关键词

公路运输 / 相异路径 / 危险货物 / k-最短路径 / 多目标优化

基金资助

国家自然科学基金（71961015,52162041）