双重不确定条件下危险品运输的多目标优化
来源：计算机集成制造系统杂志2020年第4期北京时间：
作者：刘亿鑫,朱小林
单位：1.上海海事大学物流科学与工程研究院2.上海海事大学文理学院
摘要：针对危险品运输路径优化问题,考虑危险品终端需求量和人口中心的不确定性影响,构建了双重不确定条件下以运输成本和风险系数的期望值最低为目标的随机优化模型。设计了基于优先权的多目标粒子群遗传混合算法结合样本平均近似法对随机模型进行求解,并进一步采用基于动态拥挤距离的精英解集更新。通过算例分析和算法对比验证了模型的可行性和算法的有效性,并进一步对不同样本规模下的结果进行了稳定性分析,对需求量和人口数量两个不确定条件进行灵敏度分析。实验结果表明改进的多目标粒子群算法可有效解决该问题,且具有很好的收敛性和多样性,不同样本规模和不确定性条件均会对路径规划产生影响,所得结果可以为决策者提供参考。
关键词：危险品运输,改进的多目标粒子群算法,不确定性,样本平均近似法,路径优化
基金资助：国家社会科学基金重大招标项目(18ZDA052);上海市科委科研计划资助项目(14DZ2280200)。
