中国安全科学学报

作者：马天明, 黄楚原, 陈先锋

单位：武汉理工大学 安全科学与应急管理学院,湖北 武汉 430070

关键词：碳排放,危险品,异构车辆路径问题(HVRP),多目标优化,非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)

基金：国家自然科学基金资助(52274224); 贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2023]一般186); 湖北省自然科学基金资助(2023AFA013)

为满足危险品运输异构车辆路径问题(HVRP)的低碳需求,对易爆危险品运输过程中的总风险、总成本和总碳排放量进行最优化处理。首先,在模型构造阶段,改进总成本与总风险的度量方式,包括建立爆炸事故场景下考虑危险品装载量的风险量化模型,并设计一种用于惩罚成本计算的软时间窗函数,该函数可以优先减少装载量较大的车辆在客户处的等待时间;然后,在算法改良阶段从2方面改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),设计一种带有改良交叉算子的混合交叉方法来提升全局搜索效率,并通过包含2个阶段的变邻域搜索(VNS)算法来提高局部搜索能力;最后,通过算例验证模型和算法的有效性。研究结果表明:相较于原始NSGA-Ⅱ,改进的算法收敛曲线下降更快,使总成本、总风险和总碳排放量3个优化目标的平均值进一步减少3.36%、12.16%和6.96%;在车辆数目有限的车队中,承运人可以通过选择不同的车辆类型对各目标产生不同程度的影响。

来源：2024年第1期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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