摘要：为了科学地进行危险品运输网络设计和节点选取,减缓突发状况造成的危害,对突发情况下危险品运输网络节点失效渗流鲁棒性进行了仿真研究.结合液体透过缝隙自然渗流和复杂网络渗流理论,建立仿真模型.根据设定的仿真场景和流程图,使用MATLAB进行仿真实验,定量分析网络连通率、渗流节点数、渗流失效率和节点承载力;定性分析不同节点度节点突发状况和不同节点承载系数对危险品运输网络节点失效渗流鲁棒性的影响.结果显示,增加节点度过大或过小的节点数量会降低危险品运输网络的鲁棒性,增加节点承载力则可加强鲁棒性和容错性.

摘要：应急物流系统的多目标选址-路径问题主要旨在解决应急物流中心的选址问题、物流中心处理能力的设定问题和各类应急物资车辆运输路径的选择问题。基于既有研究成果,主要考虑时变条件下物资需求的多样性特点,兼顾应急物资类型的多样性特点和物流中心最小处理量要求,以运输路线能力和含有富余度系数的物流中心能力为约束条件,以时间和费用最小化为优化目标,建立了更为完善的多目标0-1混合整数线性规划模型。采用百分比无量纲化技术消除优化目标的量纲,并设计了基于目标规划的模型求解算法。通过算例试验,对比分析了0-1混合整数线性规划模型与既有模型的时间和费用。结果表明,相较于既有模型,该模型所得的选址-路径方案在费用和时间的消耗上都有所下降,更符合应急物流管理的实践工作。

摘要：在危险废物产量不确定的条件下,为解决加工中心建设点、加工技术和危险废物车辆运输路径的选择问题,考虑危险废物与加工技术的多样性、危险废物与加工技术的相容性,设定风险公平性的度量方法,以风险和成本最小化,风险公平性最大化为优化目标,建立危险废物产量为三角模糊数的多目标模型。根据三角模糊数的特征转化模糊约束条件,将原模糊模型转化为多目标0～1混合整数线性规划模型,并基于模糊优化技术设计多目标线性规划模型的求解方法。最后,算例结果表明,相对于既有模型,新模型所得的优化方案能降低风险和成本。

摘要：为保障城市感染性医疗废物的运输安全,在考虑网络节点随机失效的情况下,提出一类基于网络渗流和风险度量的运输网络鲁棒性建模方法,并进行仿真研究。根据医疗废物的感染性,基于局部连通的城市路网,设计医疗废物运输网络的生成方法。考虑医疗废物的危险性,从运输时间风险的角度定义网络鲁棒性,并构建含风险的网络连通率模型。结合网络连通度的计算方法,考虑城市路网的既有交通量,建立考虑运输时间的网络节点承载力模型,并设定节点渗流量的分配方法。考虑运输网络节点的随机失效,结合复杂网络渗流理论和运输风险传播特性,建立医疗废物运输网络鲁棒性仿真模型。最后,以广州市黄埔区新冠医疗废物运输管理为例进行仿真分析。计算结果表明:在节点随机失效概率下,建立的仿真模型能够定量分析含风险的网络连通率、渗流节点数、渗流失效率和节点风险承载力;相较于传统的网络渗流鲁棒性方法而言,含风险的网络连通率模型能够从运输能力和运输效用2个方面体现医疗废物运输网络鲁棒性;在相同参数环境下,网络渗流风险鲁棒性与失效节点数量和网络交通量成反比;增加节点度过大或过小的节点失效概率,会降低网络渗流风险鲁棒性;增加网络节点风险承载力,将提升运输网络的鲁棒性。

摘要：为降低物流成本,规避环境风险,研究了一类多介质环境条件下有毒废弃物选址-路径问题。考虑了环境系统的多样性,结合逸度模型设计了多介质环境风险的度量方法;以成本和环境风险最小化为目标,构建了双目标0-1混合整数线性规划模型,采用目标规划、遗传算法和蚁群算法设计了三阶段求解方法;以重庆市有毒废弃物管理实例验证了模型和算法的有效性,结果表明,模型能够更全面地度量环境风险,并有效减少物流成本。

摘要：为提高危险品储运安全性,针对一类连续时变风险下的危险品储运选址-选线问题,协同优化仓库选址、运输选线和运量分配决策。首先,考虑应急救援的持续影响,构建连续时变风险的非线性度量模型;然后,以总连续时变风险最小和总成本最小为优化目标,基于局部连通城市路网,建立0-1混合整数多目标非线性规划模型;最后,根据模型复杂性,设计基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的遗传-Dijkstra阶段式求解算法,并通过算例验证模型及算法的有效性。结果表明:相较于现有管理方案,考虑连续时变风险的危险品仓库选址及运输路线选择方案,能减少48.79%的总储运风险,更有利于危险品的储运安全。

摘要：为了减少感染性医疗废物传播的环境风险,提出了一类基于风险扩散的选址-路径多目标优化模型,在考虑运量连续递增的条件下,协同优化了医疗废物运输的设施选址与多车辆路径问题。根据感染性病毒的环境传播特性,以运输网络周边的居民为风险影响对象,基于运输车辆结构特征构建了立体式的风险扩散度量模型。考虑城市路网的应急系统效用,引入运量递增约束,构建了总成本和总风险最小的双目标选址-路径模型。根据模型的计算复杂度和多目标鲁棒性,设计了基于最小包络聚类分析法和NSGA-Ⅱ的分阶段求解步骤,通过武汉实例和多组测试算例验证了新建模型和改进算法的有效性。结果表明:新模型和改进算法能够在209 s内提供多个有效的选址-路径方案,并且对车辆最大载重量、平均行驶速度、阳性率和平均风速参数值具有一定敏感性;相较于原始方案,降低了新优化方案的设施工作负荷、运输成本和运输风险,相较于传统风险模型,新的风险度量模型能够降低最优方案的运输成本;相较于常规多目标求解方法,改进算法能够缩短79.53%的求解时间,求得更优的选址-路径方案,并且能在307 s内求解不同计算规模的优化问题,具有较高计算稳定性。

摘要：为降低危险废物的运输风险,提高网络运转效率,基于公众感知差异,提出了一种城市危险废物运输网络的多目标优化建模与求解方法,旨在解决多品类危险废物的运输设施选址、异构型运输车辆配置及运输网络设计的组合优化问题。考虑应急响应时间对公众感知的影响,设计了感知风险度量模型。采用双商品流方法,构建了成本和感知风险最小的多目标优化模型。针对模型复杂度,设计了一种基于MOEA/D-分支切割三阶段混合多目标求解算法。最后,结合昆明市实例和多个测试验证了运输网络优化模型和三阶段求解算法的有效性。结果表明:新模型和新算法能在1177.8 s内为决策者提供多个有效的新方案;相较于原始方案,新方案可以分别减少53.58%的运输成本和30.56%的运输风险;新模型和算法对车辆额定载重量、设施最大能力和应急响应时间阈值参数,具有一定的敏感性;相较于传统模型,新风险模型能降低10.20%的运输成本,新网络优化模型能有效降低计算量并提升最优解的优化率,可将结果与最优解的差距值缩短5.22%;相较于常规多目标优化方法,新算法能缩短67.28%的求解时间,并在求解不同规模的优化问题时保有较高的计算稳定性。

摘要：在灾害事故应急物资调度过程中,连续消耗型应急物资在补给中断时存在缺失风险。为降低事故应急物资缺失风险,提出应考虑应急物资缺失风险来研究连续消耗型应急物资调度优化问题。首先设计了具有两层物资调度结构的应急物流网络,分析了应急物流网络特征,界定了应急物资调度优化内容。其次,考虑应急物资补给的模糊性,采用三角模糊数表示应急物资需求,以调度总成本最小和应急物资缺失风险最小为目标,在考虑应急物资补给、应急物资中心和应急配送站的能力限制等约束条件下,构建了连续消耗型应急物资调度多目标优化模型。然后,根据模型特点设计了求解方法,模型求解时先将非线性模糊目标函数逆模糊化和线性转化,然后用多目标优化方法进行求解。将应急物资调度优化模型分解为调度子问题和配送子问题,并采用分阶段求解模式进行了求解。算法的第1阶段采用遗传算法单独求解应急物资调度子问题的最优方案,算法的第2阶段采用遗传-模拟退火算法单独求解应急物资配送子问题的最优方案。最后,设计了算例对所建立的优化模型进行了验证。结果表明:相较于传统的以损失费用最小为目标的应急物资调度模型,本模型求出的方案能明显降低总成本和总物资缺失风险。

摘要：为降低回收处理危险废物的环境危害,提出了基于环境风险控制的危险废物选址-路径问题,全面地评估了危险废物回收管理的环境风险。根据环境承载力的理论,设计了环境风险的度量方法。考虑废物残余的危险性、危险废物类型和加工技术种类的多样性、危险废物和加工技术的相容性,建立了成本最小化和环境风险最小化的0-1混合整数线性规划模型。针对双目标选址-路径模型的复杂性特点,设计了多阶段聚类遗传算法。以重庆危险废物物流管理为例,验证了模型和算法的有效性。结果表明:模型和算法能够为实际管理提供合理的选址-路径优化方案,且在两个不同对比条件下,相较于已有的模型,基于环境风险控制的优化方案能够分别降低33.85%和18.16%的总成本。