[发明专利]一种以碳排放为限制的危化品多车辆运输的路径优化方法

说明书

本发明涉及一种以碳排放为限制的危化品多车辆运输的路径优化方法，该方法包括如下步骤：综合考虑边缘人群、行驶距离、危化品等多方信息构建风险刻画模型；通过车辆运输路径来构建成本模型；利用燃料消耗率、COsubgt;2/subgt;的排放率来构建碳排放模型；建立双目标优化模型，优化方向为两个目标同时最小化；将仓库、客户信息编码为网络图节点；构建混合智能算法来求解双目标优化模型，即基于模拟退火改进的混合蚁群算法：求得双目标帕累托最优解和最优路径。本发明主要在危化品多车辆运输的背景下，有效权衡风险、成本，并通过加入碳排放约束，提高了实际意义与参考价值。

技术领域

本发明为一种以碳排放为限制的危化品多车辆运输的路径优化方法，属于危化品运输车辆路径问题领域，特别是研究了定量碳排放约束下在车辆路径规划策略，建立了双目标优化模型。

背景技术

化学产品应用广泛，在工业、农业、国防和人民日常生活中发挥着重要作用。随着经济的快速发展，化学产品的使用正在迅速增长。2021年，石油和化工行业规模以上企业26947家，累计实现营业收入14.45万亿元，实现利润总额1.16万亿元。通常，许多种类的化学产品由于其爆炸性、易燃性、毒性、腐蚀性和放射性特征而具有危险性。根据相关数据，中国危险化学品行业的总运输量持续增长，从2015年的13.6亿吨增至2020年的17.3亿吨。5000多种化学原料在我国的分布并不均匀，95％以上需要运输到不同的地方。在运输过程中一旦发生事故，将对人环境造成严重的后果。

在运输领域，车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)受到人们的广泛关注，取得了许多研究成果。在危险化学品运输问题中，危险化学品车辆路径问题是在VRP问题上扩展的考虑了运输风险和运输距离的双目标问题。由于危险品的固有危险性和巨大的运输量，确保危险品的安全运输非常重要。近年来，全球变暖日益严重，减少碳排放的热点问题引起了全世界的关注。交通运输是碳排放的主要组成部分之一，占全球碳排放总量的14％。因此，危险化学品道路运输的目标不仅需考虑成本和危险风险，还应考虑CO₂排放。

Pradhananga等(DOI:https://doi.org/10.1016/j.seps.2014.02.003)以最小化总行程时间和运输过程的总风险为目标，提出了一个基于帕累托的带时间窗口的危险品车辆路径和调度问题的双目标优化模型，设计了一种元启发式求解算法。Revelle等(DOI:https://doi.org/10.1287/trsc.25.2.138)结合暴露人群和危险品装载能力来衡量危险品运输的风险。袁文燕等(DOI:CNKI:SUN:SSJS.0.2016-14-023)针对危险品车辆路径问题中车辆访问多个需求点的特性，在风险度量方式上考虑了运输过程中车辆载重量的变化，建立了最小化总运输距离以及最小化运输风险的双目标优化模型。采用改进的蚁群算法对模型进行求解并获得优化问题的非支配解。陈高华等(CN 113343575 A)提出了一种配送总成本最小和碳排放最少的多目标车辆路径优化模型，并设计改进的蚁群算法来求解该优化问题。唐慧玲等(DOI:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2018.1405)考虑带有碳排放约束的车辆路径问题，以运输距离最短和碳排放最小为目标，构建了多目标车辆路径问题的非线性规划模型，通过引入一种混沌扰动机制提出了一种改进的蚁群算法对模型进行求解。

通过对上述文献的分析，可以发现尽管现有研究考虑了载重对危险品运输风险的影响，但在分析和评估过程中，载重量仅被视为一个常数。在危险品运输风险度量中鲜有考虑车辆载重量的动态变化；环境问题日益严重，旨在减少温室气体排放的绿色交通已经引起了极大关注，但是在危化品车辆路径问题中较少有研究涉及环境问题。

危化品运输是国民经济发展的一个重要环节。在权衡风险、成本的同时，通过加入碳排放约束来研究危化品车辆路径问题，以提高实际意义与参考价值。