多目标的危险品道路运输路径规划方法与流程

本发明涉及路径规划领域，具体地，涉及一种多目标的危险品道路运输路径规划方法。
背景技术：
：强酸、强碱等危险品作为化工业不可或缺的原材料，其运输的安全是关乎国计民生的大事。当前危险品道路运输在路径选择时虽有考虑路段安全因素的影响，但危险品的运输是一项系统工程，其在道路上运输时是一个运动的安全隐患，运输时间越短，事故发生的几率越低，同时石油作为不可再生能源，在可持续发展背景下，能源消耗日益引起了人们的重视。融合时间、安全、能耗多个目标并将其统一为一个有机的整体，当前路径规划方法仅考虑时间或距离单个目标，不能全方位的考虑各因素的影响。技术实现要素：本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种多目标的危险品道路运输路径规划方法，以实现全方位的考虑时间、安全、能耗等因素对路径规划影响的优点。为实现上述目的，本发明技术方案提供了一种多目标的危险品道路运输路径规划方法，包括:分别求取筛选的道路网络中的时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径，时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径统称为目标最优路径；判断所述目标最优路径否为同一个有向边；分别求取不是同一个有向边的目标最优路径的其他阻抗；基于所述目标最优路径的阻抗确定所述目标最优路径的隶属度函数及所述隶属度函数的上下界，从而得到所述目标最优路径的隶属度；将所述目标最优路径的隶属度集为一体，转化成加权附属目标；基于所述加权附属目标获得最优路径。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述分别求取筛选的道路网络中的时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径的步骤之前，包括：获取起讫点间的道路网络；计算所述道理网络中各有向边的时间阻抗、安全阻抗和能耗阻抗；剔除安全阻抗大于安全阈值的有向边，从而得到筛选后的道路网络。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述判断所述目标最优路径否为同一个有向边的步骤之后，包括：如所述目标最优路径是一个有向边，则将该有向边确认为最优路径。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述时间阻抗的表达式为：t1＝t0[1+a·x1b+c·x2d]；式中：t0为无交通负荷情况下路段行驶时间；x1为机动车饱和度，即路段机动车实际交通量与通行能力之比；x2为非机动车饱和度，即路段非机动车实际交通量与通行能力之比；a、b、c、d为回归参数。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述安全阻抗表达式为：式中：d为全年交通事故次数；l为路段长度。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述能耗阻抗表达式为：式中：l为路段长度；p为危险品运输车辆行驶阻力功率；η1为燃料消耗率；v为危险品运输车辆行驶速度；α为燃料密度；η2为发动机传动机械功率；m为危险品运输车辆总重量；g为重量加速度；f1为滚动摩擦阻力系数；i为道路坡度；f2为空气阻力系数；s为车辆迎风面积。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述目标最优路径的隶属度函数表达式：为目标最优路径的隶属度函数的上界和下界。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述将所述目标最优路径的隶属度集为一体，转化成加权附属目标，具体为：根据所述目标最优路径的权重值及加权开方乘方数将所述目标最优路径的隶属度集为一体。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述根据所述目标最优路径的权重值及加权开方乘方数将所述目标最优路径的隶属度集为一体中，所述加权开方乘方数将所述目标最优路径的隶属度集为一体，具体为：式中：ai为集成的目标；wi为目标i的权重值，w和β为常数。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述β取1，2或-∞。本发明的技术方案具有以下有益效果：本发明的技术方案，在路径规划中对目标最优路径的阻抗进行计算，并根据阻抗得到所述目标最优路径的隶属度，从而基于目标最优路径的隶属度获取最优路径，在路径规划中充分考虑了时间、安全和能耗对路径规划的影响，从而达到了全方位的考虑时间、安全、能耗等因素对路径规划影响，从而获取最优路径的目的。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明图1为本发明实施例一所述的多目标的危险品道路运输路径规划方法的流程图；图2为本发明实施例二所述的多目标的危险品道路运输路径规划方法的流程图；图3为本发明实施例二所述的起讫点间交通网络示意图。具体实施方式应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。实施例一：如图1所示，一种多目标的危险品道路运输路径规划方法，包括:步骤s101：分别求取筛选的道路网络中的时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径，时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径统称为目标最优路径。步骤s102：判断所述目标最优路径否为同一个有向边；即判断时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径是否为同一个路径。对筛选后的道路网络运用dijkstra算法分别求取时间、安全、能耗各目标的最优路径，如果三个目标的最优路径相同，则该路径为满足所有目标的最终路径。步骤s103：分别求取不是同一个有向边的目标最优路径的其他阻抗；求解各目标最优路径的其他目标阻抗值，如对于时间最优路径还要求取它的安全阻抗和能耗阻抗，安全最优路径还要求取它的时间阻抗和能耗阻抗，能耗最优路径还要求取它的时间阻抗和安全阻抗。求解各目标最优路径的其他目标阻抗值，步骤s104：基于所述目标最优路径的阻抗确定所述目标最优路径的隶属度函数及所述隶属度函数的上下界，从而得到所述目标最优路径的隶属度；步骤s105：将所述目标最优路径的隶属度集为一体，转化成加权附属目标；步骤s106：基于所述加权附属目标获得最优路径。由各目标的阻抗值确定各隶属度函数的上、下界根据权重w＝(w1,w2,w3)及合适的加权开方乘方数将三个目标的隶属度集为一体，运用扩展的dijkstra算法求得其pareto最优路径。可选的，所述分别求取筛选的道路网络中的时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径的步骤之前，包括：获取起讫点间的道路网络；获取起讫点间的道路网络g＝(v,e)，其中v为节点，v＝{v1,v2,…,vn}，节点vi与节点vj之间的路段用ei,j表示，i,j∈v，全部有向边构成集合e，e＝{e1,2,e2,3,…,em-1,m}，对任一有向边ei,j的阻抗用三维向量表示，其中为有向边ei,j的时间阻抗，为有向边ei,j的安全阻抗，为有向边ei,j的能耗阻抗。计算所述道理网络中各有向边的时间阻抗、安全阻抗和能耗阻抗；剔除安全阻抗大于安全阈值的有向边，从而得到筛选后的道路网络。即优选考虑路径的安全阻抗，所有路径的安全阻抗都要在设定的阈值内，如安全阻抗大于设定的阈值，则直接剔除。如果ei,j的安全阻抗大于安全阈值，则在道路网络中直接剔除该有向边。可选的，所述判断所述目标最优路径否为同一个有向边的步骤之后，包括：如所述目标最优路径是一个有向边，则将该有向边确认为最优路径。根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述时间阻抗的表达式为：t1＝t0[1+a·x1b+c·x2d]；式中：t0为无交通负荷情况下路段行驶时间；x1为机动车饱和度，即路段机动车实际交通量与通行能力之比；x2为非机动车饱和度，即路段非机动车实际交通量与通行能力之比；a、b、c、d为回归参数。可选的，所述安全阻抗表达式为：式中：d为全年交通事故次数；l为路段长度。可选的，所述能耗阻抗表达式为：式中：l为路段长度；p为危险品运输车辆行驶阻力功率；η1为燃料消耗率；v为危险品运输车辆行驶速度；α为燃料密度；η2为发动机传动机械功率；m为危险品运输车辆总重量；g为重量加速度；f1为滚动摩擦阻力系数；i为道路坡度；f2为空气阻力系数；s为车辆迎风面积。可选的，所述目标最优路径的隶属度函数表达式：为目标最优路径的隶属度函数的上界和下界。可选的，所述将所述目标最优路径的隶属度集为一体，转化成加权附属目标，具体为：根据所述目标最优路径的权重值及加权开方乘方数将所述目标最优路径的隶属度集为一体。可选的，所述根据所述目标最优路径的权重值及加权开方乘方数将所述目标最优路径的隶属度集为一体中，所述加权开方乘方数将所述目标最优路径的隶属度集为一体，具体为：式中：ai为集成的目标；wi为目标i的权重值，w和β为常数。可选的，所述β取1，2或-∞。时间阻抗、安全阻抗和能耗阻抗权重值w＝(w1,w2,w3)由危险品运输管理部门给定。实施例二：如图2所示，步骤1中危险品运输起讫点为图3中的v1、v10，v1、v10间的道路交通网络g＝(v,e)如图3所示，其中v＝{v1,v2，…,v10}，e＝{e1,e2,…e10}，各有向边ei,j的阻抗为时间阻抗单位为h，安全阻抗单位为次/亿车公里，能耗阻抗单位为kw·h，如表1所示。有向边阻抗向量有向边阻抗向量e1,2(3,24,274)e8,9(9,24,151)e1,3(4,5,231)e2,6(14,20,267)e3,4(10,5,300)e6,7(5,3,273)e4,5(8,23,161)e5,7(12,15,281)e2,5(6,32,216)e7,10(12,9,162)e4,8(13,38,216)e9,10(6,33,210)e5,9(9,7,295)表1：阻抗信息表。其中时间下界为3，安全下界为3，能耗下界为150。步骤2中预设安全阈值为40次/亿车公里，各有向边安全阻抗均大于40次/亿车公里，因此各有向边皆有效。步骤3运用dijkstra算法求得时间最优路径为①→②→⑤→⑨→⑩；安全最优路径为①→②→⑥→⑦→⑩；能耗最优路径为①→②→⑤→⑦→⑩，因三者最优路径不同，继续步骤4。假设三者最优路径相同，即如时间最优路径、安全最优路径和能耗最优路径均为①→②→⑤→⑨→⑩，则认定①→②→⑤→⑨→⑩为最优路径。步骤4求得各目标最优路径其他目标值如下：因此，时间上界为33，安全上界为96，能耗上界为995，各目标的隶属度函数为：危险品运输管理部门给定各目标权重为w＝(0.3,0.4,0.3)，利用加权开方乘方算子将三个目标隶属度集为一体，当β＝1时各有向边的加权阻抗值如表2所示。有向边加权阻抗有向边加权阻抗e1,20.866e8,90.85e1,30.953e2,60.775e3,40.868e6,70.936e4,50.86e5,70.812e2,50.822e7,100.88e4,80.744e9,100.82e5,90.871表2：β＝1时加权阻抗信息表。根据扩展的dijkstra算法求得β＝1时满足所有目标的pareto最优路径为①→②→⑤→⑨→⑩，同理，当β＝2、β＝-∞，满足所有目标的pareto最优路径如表3所示。βpareto路径时间安全能耗1①→②→⑤→⑨→⑩24969952①→②→⑤→⑨→⑩2496995-∞①→②→⑤→⑨→⑩2496995表3：不同β时pareto最优路径。综上，满足所有目标且满意程度最高的最终路径为①→②→⑤→⑨→⑩，时间阻抗为24h，安全阻抗为96次/亿车公里，能耗阻抗为995kw·h。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。当前第1页12