交运集团危险货物运输车辆调度优化设计(附件)
化学工业和现代科学技术在飞速发展，危险货物运输的品种和数量也日益增多，如何在更短的时间内完成更多的运输任务，为公司节约更多的费用，这就要求我们对危险货物运输车辆调度问题进行展开研究。为了解决车辆调度问题，本文首先介绍了危险货物及车辆调度的相关理论，分析了调度中对配送路线的优化意义及节约里程法的相关内容，研究了危险货物运输车辆在确定环境以及不确定环境下的调度问题以及对危险货物运输车辆调度时需要考虑的因素，探讨了一般VRP模型以及带时间窗约束的模型，针对淮安交运集团，建立了危险货物运输车辆调度优化模型，并利用节约里程法进行求解。研究成果表明对于节约运输费用、提高运输效率等方面具有一定的参考价值。关键词 危险货物，车辆调度，路线优化，节约里程法
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
1.3 国内外研究现状 1
1.4 研究内容 2
1.5 研究技术路线图 3
2 危险货物运输车辆调度相关理论 4
2.1 危险货物运输分类及特点 4
2.2 车辆调度理论分析 5
3 配送路线的优化 8
3.1 优化配送路线的意义 9
3.2 节约里程法概述 10
4 危险货物运输车辆调度问题研究 12
4.1 确定环境下车辆调度问题 12
4.2 不确定环境下车辆调度问题 12
4.3 车辆调度影响因素 13
5 危险货物运输车辆调度优化模型研究 13
5.1 模型问题描述 13
5.2 一般VRP模型 14
5.3 带时间窗约束的模型 14
6 淮安交运危货运输公司车辆调度优化模型研究 15
6.1 公司概况 15
6.2 公司调度现状及存在问题 15
6.3 模型构建 16
6.4 模型求解 17
结论 23
致谢 24
参考文献 25
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
1 引言
危险货物不同于普通货物，在运输过程中，它的物理性质、化学性质在受到一些因素影响的情况下会变得不太稳定，容易引发严重的事故，导致车毁人亡。所以，我们有必要寻找一些可靠的方法设计出一项关于危险货物运输车辆的调度方案，在一定程度上可以保证危险品运输的安全。
1．1 研究背景
现如今，中国在工业方面的发展已经取得了极大的进步，经济发展水平也得到提高，很多企业对于危险货物的需求量也越来越多。国际上，如果一个国家的物流发展水平很高，那么就象征着它的经济发展水平很高，综合国力很强。想要提高企业在市场上的竞争力就必须保证物流活动的质量以及效率。
选择配送车辆、确定配送时间以及安排配送路线等等都属于车辆调度的内容，而车辆调度是属于配送问题中最重要的一个环节。为了能够大幅降低危险货物运输的物流费用，加快配送速度提高服务质量，需要选取科学的方法对危险货物车辆运输的路线进行优化，从而实现车辆的合理调度。
1．2 研究意义
在现代物流活动中，物流的核心业务就是配送。车辆调度问题一直以来都是研究的热点。在现有的环境中，为了完成危险货物运输的任务，以提高危险货物运输公司配送车辆的利用率，我们需要选择合适数量及类型的交通工具，再对路线进行优化安排。现实生活中，对车辆进行调度优化时，需要考虑到很多影响决策者合理调度的因素，因为这关系到整个物流活动完成的效率。为了满足危险货物运输的新要求，我们可以通过学习并运用一些相关的理论方法，研究出这些因素对车辆调度影响的程度。
1．3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
在外国的运输优化研究中，很多研究车辆调度问题的学者都会运用人工智能和启发式算法来处理该问题。研究这一问题将有助于提高物流的经济效率，实现物流的科学化。
Branko Milovanovic建立了基于风险模型的危险货物运输路径优化模型，并进行了求解[1]。Jassbi等为危险货物运输的多目标优化设计了一个框架[2]。该框架的优化目标包括减少运输里程，尽量减少受影响居民的数量，尽量减少社会风险，并尽量减少事故发生概率。最后，利用遗传算法计算求解这一问题。Minciardi和Robba从决策者的角度进行研究，通过减少运输成本和运输风险，建立出危险货物运输路线的优化模型[3]。Stefan Bunte,?Natalia Kliewer针对公共交通巴士公司产生的车辆调度问题，提出了不同种类车辆调度的建模方法以及专门的解决方案和策略[4]。Jacques A.Ferland,Philippe Michelon针对时间窗和单型车辆的车辆调度问题，提出了启发式和精确的方法，可直接扩展到多模型问题，实现车辆调度优化[5]。
由此可以看出，国外现有的研究成果主要集中在环境的确定性上，但是得到的最优解的稳定性不强。
1.3.2 国内研究现状
中国研究危险货物运输车辆调度优化这一问题就比较晚了，研究成果也相对较少。研究的重点是在一定条件下（确定环境）对危险品运输路径的优化。
刁爱霞在《危险货物运输车辆调度优化研究》一文中主要提出了在确定环境和不确定环境下的危险货物运输车辆调度问题[6]。在确定环境下，将危险货物运输车辆调度问题分为单源点多需求点和多源点多需求点两个方面展开研究，建立多目标优化模型，设计算法并进行求解；在不确定环境下，分为单源点及多源点危险货物运输车辆调度问题两个方面开展研究，建立机会约束规划模型，再用算法求解。
颜颖、赖顺天在《基于节约里程法的配送路线优化》一文针对物流配送中的路径规划问题进行探讨，深入研究了多种条件约束下的配送路线优化问题，并通过节约里程法进行求解[7]。
目前，学者们对于运输调度优化问题的研究已经越来越多。针对该问题的解决方案有启发式算法、从属组算法、遗传算法。遗传算法在解决困难问题时具有很强的稳定性，它可以有效的避免对整个问题的优化落入到局部的优化问题中。然而，绝大部分应用只能以解决物流问题方案的形式进行模拟，并且很难在大规模信息管理系统中实现。
1．4 研究内容
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
1.3 国内外研究现状 1
1.4 研究内容 2
1.5 研究技术路线图 3
2 危险货物运输车辆调度相关理论 4
2.1 危险货物运输分类及特点 4
2.2 车辆调度理论分析 5
3 配送路线的优化 8
3.1 优化配送路线的意义 9
3.2 节约里程法概述 10
4 危险货物运输车辆调度问题研究 12
4.1 确定环境下车辆调度问题 12
4.2 不确定环境下车辆调度问题 12
4.3 车辆调度影响因素 13
5 危险货物运输车辆调度优化模型研究 13
5.1 模型问题描述 13
5.2 一般VRP模型 14
5.3 带时间窗约束的模型 14
6 淮安交运危货运输公司车辆调度优化模型研究 15
6.1 公司概况 15
6.2 公司调度现状及存在问题 15
6.3 模型构建 16
6.4 模型求解 17
结论 23
致谢 24
参考文献 25
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
1 引言
危险货物不同于普通货物，在运输过程中，它的物理性质、化学性质在受到一些因素影响的情况下会变得不太稳定，容易引发严重的事故，导致车毁人亡。所以，我们有必要寻找一些可靠的方法设计出一项关于危险货物运输车辆的调度方案，在一定程度上可以保证危险品运输的安全。
1．1 研究背景
现如今，中国在工业方面的发展已经取得了极大的进步，经济发展水平也得到提高，很多企业对于危险货物的需求量也越来越多。国际上，如果一个国家的物流发展水平很高，那么就象征着它的经济发展水平很高，综合国力很强。想要提高企业在市场上的竞争力就必须保证物流活动的质量以及效率。
选择配送车辆、确定配送时间以及安排配送路线等等都属于车辆调度的内容，而车辆调度是属于配送问题中最重要的一个环节。为了能够大幅降低危险货物运输的物流费用，加快配送速度提高服务质量，需要选取科学的方法对危险货物车辆运输的路线进行优化，从而实现车辆的合理调度。
1．2 研究意义
在现代物流活动中，物流的核心业务就是配送。车辆调度问题一直以来都是研究的热点。在现有的环境中，为了完成危险货物运输的任务，以提高危险货物运输公司配送车辆的利用率，我们需要选择合适数量及类型的交通工具，再对路线进行优化安排。现实生活中，对车辆进行调度优化时，需要考虑到很多影响决策者合理调度的因素，因为这关系到整个物流活动完成的效率。为了满足危险货物运输的新要求，我们可以通过学习并运用一些相关的理论方法，研究出这些因素对车辆调度影响的程度。
1．3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
在外国的运输优化研究中，很多研究车辆调度问题的学者都会运用人工智能和启发式算法来处理该问题。研究这一问题将有助于提高物流的经济效率，实现物流的科学化。
Branko Milovanovic建立了基于风险模型的危险货物运输路径优化模型，并进行了求解[1]。Jassbi等为危险货物运输的多目标优化设计了一个框架[2]。该框架的优化目标包括减少运输里程，尽量减少受影响居民的数量，尽量减少社会风险，并尽量减少事故发生概率。最后，利用遗传算法计算求解这一问题。Minciardi和Robba从决策者的角度进行研究，通过减少运输成本和运输风险，建立出危险货物运输路线的优化模型[3]。Stefan Bunte,?Natalia Kliewer针对公共交通巴士公司产生的车辆调度问题，提出了不同种类车辆调度的建模方法以及专门的解决方案和策略[4]。Jacques A.Ferland,Philippe Michelon针对时间窗和单型车辆的车辆调度问题，提出了启发式和精确的方法，可直接扩展到多模型问题，实现车辆调度优化[5]。
由此可以看出，国外现有的研究成果主要集中在环境的确定性上，但是得到的最优解的稳定性不强。
1.3.2 国内研究现状
中国研究危险货物运输车辆调度优化这一问题就比较晚了，研究成果也相对较少。研究的重点是在一定条件下（确定环境）对危险品运输路径的优化。
刁爱霞在《危险货物运输车辆调度优化研究》一文中主要提出了在确定环境和不确定环境下的危险货物运输车辆调度问题[6]。在确定环境下，将危险货物运输车辆调度问题分为单源点多需求点和多源点多需求点两个方面展开研究，建立多目标优化模型，设计算法并进行求解；在不确定环境下，分为单源点及多源点危险货物运输车辆调度问题两个方面开展研究，建立机会约束规划模型，再用算法求解。
颜颖、赖顺天在《基于节约里程法的配送路线优化》一文针对物流配送中的路径规划问题进行探讨，深入研究了多种条件约束下的配送路线优化问题，并通过节约里程法进行求解[7]。
目前，学者们对于运输调度优化问题的研究已经越来越多。针对该问题的解决方案有启发式算法、从属组算法、遗传算法。遗传算法在解决困难问题时具有很强的稳定性，它可以有效的避免对整个问题的优化落入到局部的优化问题中。然而，绝大部分应用只能以解决物流问题方案的形式进行模拟，并且很难在大规模信息管理系统中实现。
1．4 研究内容
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