CN112270517A - 一种基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，包括以下步骤：确定运输路线和运输网络的变权风险；搜集危险化学品运输中的权重信息、仓库供给量与零售商需求量等信息；上层规划制定零售商分配方案；下层规划确定最优运输路径；根据双层规划的上下层决策，得出最优路径和最优供应量。本发明通过考虑权重信息的不同场景，分别构建了基于有序加权平均风险的多仓库车辆路径双层规划模型和基于状态变权平均风险的多仓库车辆路径双层规划模型，很好的实现了运输网络和运输路线上整体风险和局部风险的均衡，具有很强的实用性。

Description

一种基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法
技术领域
本发明提供了一种基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，属于危险化学品运输技术领域；特别是对多仓库车辆路径问题使用了双层变权优化模型，并考虑了危险化学品车载量的动态变化对运输风险的影响。
背景技术
危险化学品是指具有毒性、放射性、爆炸性、腐蚀性等危险特性的化学品，被广泛应用于工业、农业、国防和人民日常生活等领域。近年来，中国的危险化学品年运输量在10亿吨以上，且运输量逐年增加，其中通过公路运输的危险化学品约占70％。虽然中国政府对危险化学品运输行业的监管在不断加强，但安全形势依然严峻，重大事故时有发生。
如何有效地降低危险化学品的运输风险，是保障人民生命财产、生态环境安全和经济可持续发展的重要研究课题。在学术界，与危险化学品运输相关的风险度量与分析和运输路径优化已经得到了广泛的发展。
虽然对于危险化学品风险度量的研究十分广泛[1-3]，但是所提出的关于危险化学品的传统风险度量没有实现运输路线上整体风险和局部风险很好地均衡。同时，基于传统风险度量进行的危险化学品运输路径优化容易造成运输网络和运输路线上整体风险或局部风险的高估或低估。其中，风险的高估会招致运输成本上升和社会恐慌，而风险的低估则会带来巨大的安全隐患。
危险化学品多仓库车辆路径问题主要涉及两个子问题：客户的分配和运输路径的优化。该问题优化的目标是实现运输网络风险的最小化。现有对于危险化学品多仓库车辆路径问题研究主要是基于传统的运输风险模型[4-6],均没有实现运输网络整体风险和局部风险很好的均衡。
为了解决这些问题，本发明借助变权的思想实现了运输风险中整体风险与局部风险较好的均衡。同时，本发明构建的双层规划方法分别反映了运输网络风险和运输路线风险之间的决策层次。通过考虑不同的权重场景，本发明分别设计了基于有序加权平均风险的双层规划模型和基于状态变权平均风险的双层规划模型。同时，在模型构建中考虑了车载量变化对于运输风险的影响。本发明使用了基于分支定界的混合并行遗传算法以求得满意结果。
参考文献
[1]ReVelle,C.,Cohon,J.,Shobrys,D.,1991.Simultaneous siting androuting in the disposal ofhazardous wastes.Transportation Science.25(2),138-145.
[2]Erkut,E.,Ingolfsson,A.,2000.Catastrophe avoidance models forhazardous materials route planning.Transportation Science.34(2),165-179.
[3]Toumazis,I.,Kwon,C.,2013.Routing hazardous materials on time-dependent networks using conditional value-at-risk.Transportation ResearchPart C:Emerging Technologies.37,73-92.
[4]Wei,M.Y.,Li,X.,Yu,L.A.,2015.Time-dependent fuzzy random location-scheduling programming for hazardous materials transportation.TransportationResearch Part C:Emerging Technologies.57,146-165.
[5]Du,J.M.,Li,X.,Yu,L.A.,Dan,R.,Zhou,J.D.,2017.Multi-depot vehiclerouting problem for hazardous materials transportation:A fuzzy bilevelprogramming.Information Sciences.399,201-218.
[6]Ma,C.R.,Mao,B.H.,Xu,Q.,Hua,G.D.,Zhang,S.J.,Zhang,T.,2018.Multi-depot vehicle routing optimization considering energy consumption forhazardous materials transportation.Sustainability.10,3519.
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径双层规划方法。针对权重信息已知和权重信息未知两种情境，对多仓库车辆路径问题分别构建了基于有序加权平均风险的双层规划模型和基于状态变权平均风险的双层规划模型。本发明通过对运输路段风险的动态调整，实现运输网络和运输路线上整体风险和局部风险的均衡。同时，本发明构建了一种基于双层规划的均衡策略，该策略能反映所需的决策层次。该方法的基本思想是：上层规划通过对零售商的分配实现运输网络的风险最小化，下层规划通过对运输路径的选择实现运输路线的优化。通过上下层规划之间的相互作用，实现最小化运输网络变权风险的目的。
为实现上述目的，本发明提出了一种基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，其特征在于通过以下步骤实现：
S1、基于变权原理，分别确定权重信息下运输路线变权风险的定义和运输网络变权风险，得到危险化学品多仓库车辆路径双层规划模型中上、下层规划的目标函数；
S2、确定危险化学品运输中的权重信息、仓库供应量与零售商需求量等相关参数信息，为后续建模、求解做准备；
S3、基于S1中确定的运输网络变权风险，进行上层规划制定零售商分配方案；
S4、基于S1中确定的运输路线变权风险，进行下层规划确定最优运输路径；
S5、根据双层规划S3、S4的上下层决策，形成双层规划模型，利用基于分支定界的混合并行遗传算法求解该双层规划模型，得出零售商最优分配方案、最优供应量和车辆最优运输路径。
各个详细步骤如下：
指标和参数：
I 仓库集合，其中包含n个仓库；
J 零售商集合，其中包含m个零售商；
i 仓库指标，i＝1,2,…,n；
j 零售商指标，j＝1,2,…,m；
ci 仓库i的供给量，i＝1,2,…,n；
di 零售商j的需求，j＝1,2,…,m；
mi 仓库i服务的零售商个数，i＝1,2,…,n；
li 仓库i下属车辆的运输路线，i＝1,2,…,n；
Ai 仓库i和它服务的零售商集合，
Figure BDA0002781902810000031
Rst 路段(s,t)上车辆的运输风险，s,t∈I∪J；
ξst 路段(s,t)上单位车载量对应的运输风险，s,t∈I∪J；
决策变量：
Figure BDA0002781902810000032
从s到t的路段是可行的，则取值为1，否则取值为0，s,t∈Ai；
yij 仓库i到零售商j的供给量，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m；
中间变量：
aik 运输路线li上第k个被服务的零售商，k＝1,2,…,mi，i＝1,2,…,n，其中ai0和
Figure BDA0002781902810000033
均代表仓库i，分别表示车辆从仓库i出发并返回仓库i；
S1、确定运输路线和运输网络的变权风险；
运输网络的风险利用各运输路线风险的变权平均来度量，而运输路线风险则是利用运输路线上各路段风险的变权平均来度量。运输路线li上第k个被服务的零售商表示如下：
Figure BDA0002781902810000041
其中k＝1,2,…,mi，i＝1,2,…,n。
运输路线li上的危险化学品运输车辆在路段(ai(k-1),aik)上的装载量表示如下：
Figure BDA0002781902810000042
路段(ai(k-1),aik)上的运输风险表示如下：
Figure BDA0002781902810000043
运输路线和运输网络的变权风险均包括权重信息已知下的有序加权平均风险和权重信息未知下的状态变权平均风险；
根据运输路线上各路段的运输风险，决策者分别赋予其相应的权重值。路段的运输风险越大，分配的权重也就越大。当决策者确定了运输路线上各运输路段的权重分配时，运输路线li上的有序加权平均风险表示如下：
Figure BDA0002781902810000044
其中，
Figure BDA0002781902810000045
是一个非负递减的序列满足
Figure BDA0002781902810000046
Figure BDA0002781902810000047
表示集合
Figure BDA0002781902810000048
中第k大的数值；
运输网络的有序加权平均风险表示如下：
Figure BDA0002781902810000049
其中，w1,w2,…,wn是一个非负递减的序列满足w1+w2+…+wn＝1，
Figure BDA00027819028100000410
表示集合
Figure BDA00027819028100000411
中第i大的数值；
当决策者没有给出确定的权重分配时，运输路线li上的状态变权平均风险表示如下：
Figure BDA00027819028100000412
其中，
Figure BDA00027819028100000413
表示运输路线li上的风险向量，
Figure BDA0002781902810000051
表示激励型状态变权向量；
运输网络的状态变权平均风险表示如下：
Figure BDA0002781902810000052
其中，
Figure BDA0002781902810000053
表示运输路网的风险向量，(S1(R),S2(R),…,Sn(R))表示激励型状态变权向量。
S2、确定危险化学品运输中的权重信息、仓库供给量和零售商需求等信息；
通过向危险化学品运输决策者进行征询，确定危险化学品运输中的权重信息；通过企业调查与征询，确定仓库供应量与零售商需求量等相关信息，为后续建模、求解做准备；
S3、上层规划制定零售商分配方案；
仓库的供给量表示为c1,c2,…,cn；随机生成一个零售商序列r1,r2,…,rm，其相应的需求为d1,d2,…,dm；计算该序列中零售商的累计需求Cu1,Cu2,…,Cum，零售商的分配过程如下：
(1)计算Cuj-c1，存在一个m1，如果当j＝m1时
Figure BDA0002781902810000054
且
Figure BDA0002781902810000055
则将零售商
Figure BDA0002781902810000056
分配给仓库1，其相应的供应量依次为
Figure BDA0002781902810000057
剩余待分配零售商序列为
Figure BDA0002781902810000058
如果当j＝m1时
Figure BDA0002781902810000059
且
Figure BDA00027819028100000510
则将零售商
Figure BDA00027819028100000511
分配给仓库1，其相应的供应量依次为
Figure BDA00027819028100000512
由于零售商
Figure BDA00027819028100000513
的需求并未被仓库1完全满足，需要新的仓库来弥补其未被满足的需求
Figure BDA00027819028100000514
则剩余待分配零售商序列为
Figure BDA00027819028100000515
(2)重新计算剩余零售商序列的累计需求，并按照(1)中的方式将累计需求与c2进行比较，进而确定分配给仓库2的零售商及其供应量；
(3)重复(2)中的过程此过程，最终将所有零售商分配给相应仓库；
当权重信息完全已知时，分配方案对应的有序加权平均模型表示如下：
Figure BDA0002781902810000061
目标函数为最小化运输网络的有序加权平均风险；第一个约束确保仓库的供应能力能够满足要求；第二个约束保证客户的需求能够被满足；第三个约束表示每个零售商至多被两个仓库服务；第四个约束表示两个仓库不能同时服务两个以上相同的零售商；第五个约束表示仓库i到零售商j的供给量是非负的。
当权重信息未知时，分配方案对应的状态变权平均模型表示如下：
Figure BDA0002781902810000062
目标函数为最小化运输网络状态变权平均风险。
S4、下层规划确定最优运输路径；
下层规划目的是确定最优运输路径，该问题本质上是一个旅行商问题：
当权重信息完全已知时，确定运输路径的有序加权平均模型表示如下：
Figure BDA0002781902810000071
目标函数为最小化路线li的有序加权平均风险；前两个约束代表流平衡约束；第三个约束是消除子回路约束；第四个约束表示运输路线li上第k个被服务的零售商；第五个约束表示运输路线的域约束。
当权重信息未知时，确定运输路径的状态变权平均模型表示如下：
Figure BDA0002781902810000072
目标函数为最小化运输路线li的状态变权平均风险。
为求解下层规划，使用了分支定界法。
步骤1设定最优运输风险的值；
步骤2根据分支法则划分节点；
步骤3计算节点的下限值；
步骤4继续分支和定界，直至找到最优解。
S5、根据双层规划的上下层决策，得出最优路径和最优供应量；
使用并行遗传算法以求得最优解，步骤如下：
步骤1随机生成初始化种群；
步骤2利用零售商分配方案和运输路线的变权风险值，计算每个基因的适应值；
步骤3利用选择、交叉、变异操作更新种群。其中，在交叉和变异操作中，将运算量分给多个处理器进行并行操作；
步骤4重复步骤2-步骤3直至最大迭代次数；
步骤5返回目标值最小的基因作为最优解，即为最优路径和最优供应量。
本发明与现有技术相比的有益效果如下：本发明采用双层规划能充分反映所需的决策层次，实现运输网络和运输路径的变权风险最优化。现有危险化学品多仓库车辆路径问题中使用的运输风险模型没有很好的实现运输网络上整体风险和局部风险的均衡，也没有实现运输路线上整体风险和局部风险的均衡。本方法基于变权理论充分考虑了运输系统中整体风险和局部风险之间的动态平衡关系。设计了基于分支定界的混合并行遗传算法来求解最优的零售商分配策略和危险化学品车辆的配送策略，实现运输网络风险最小化。通过对实例的计算，说明本发明的有效性。
附图说明
图1为本发明方法的实现流程图；
图2是多仓库车辆路径问题的例图；
图3是基于分支定界的并行遗传算法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实例对本发明内容作详细说明。
如图1所示，本发明具体实现流程如下：
首先，基于变权理论给出危险化学品运输网络变权风险定义和运输路线变权风险定义；其次，将上述定义的两个变权风险作为目标函数构建危险化学品双层规划模型，上层规划主要处理零售商的分配和供应量的确定，下层规划主要处理运输路线的优化，通过上下层规划的相互作用，实现降低整个运输网络整体风险和局部最大风险的目的；再次，通过在实际中对相关参数数据的收集，确定双层规划模型的具体表达式；最后，借助基于分支定界的混合并行遗传算法进行求解，得出最优的零售商分配方案、零售商危险化学品供应量和危险化学品车辆的运输路径。
如图2所示，该图展示了一个双层危险化学品运输网络，包括多个仓库和零售商。仓库通过运输车辆向所属零售商供应危险化学品，配送中优先满足先服务零售商的需求。如果某零售商的需求量没有被该仓库全部满足，可以通过其他仓库进行补充供应。鉴于危险化学品高风险、事故后果严重的特性，运输网络中不会出现两个及两个以上的零售商同时被两家仓库服务。
以5个仓库和40个零售商的危险化学品车辆路径问题为例，对本发明进行详细分析。仓库1到仓库5的供给量分别为170,150,160,140和180；仓库和零售商之间单位车载量对应的运输风险如表1；各零售商之间单位车载量对应的运输风险如表2～表5；零售商的需求量如表6。
表1 仓库和零售商之间单位车载量对应的运输风险
D1 D2 D3 D4 D5 D1 D2 D3 D4 D5
R1 59 66 12 65 42 R21 90 16 31 14 49
R2 14 54 27 21 28 R22 16 90 27 18 37
R3 23 27 13 67 35 R23 51 19 99 39 36
R4 58 72 54 58 50 R24 15 36 8 55 78
R5 21 54 86 88 34 R25 66 18 17 79 91
R6 28 60 67 47 25 R26 58 17 84 40 36
R7 95 18 19 22 24 R27 77 23 14 70 64
R8 65 61 14 93 75 R28 57 75 73 80 35
R9 76 15 87 94 98 R29 72 60 45 15 80
R10 87 80 56 25 45 R30 40 64 76 19 21
R11 22 12 94 37 36 R31 59 53 90 81 76
R12 39 52 68 12 85 R32 16 16 17 81 94
R13 60 86 41 50 14 R33 71 21 75 19 20
R14 25 69 39 90 22 R34 67 39 68 77 62
R15 98 58 73 99 35 R35 76 31 76 97 88
R16 47 51 78 83 16 R36 17 42 43 71 63
R17 26 42 15 56 40 R37 81 43 28 19 79
R18 25 28 91 70 52 R38 28 44 59 30 67
R19 92 19 77 76 60 R39 53 23 80 19 36
R20 3 63 36 22 20 R40 31 57 18 46 19
说明：D代表仓库，R代表零售商；表格中数字表示危险化学品车辆经过仓库与零售商之间路段时，单位车载量对应的运输风险。例如，路段(D1，R1)之间单位车载量对应的运输风险为59。
表2 零售商之间单位车载量对应的运输风险
Figure BDA0002781902810000091
Figure BDA0002781902810000101
说明：1.表格中数字表示危险化学品车辆经过零售商之间路段时，单位车载量对应的运输风险。例如，路段(R1，R2)之间单位车载量对应的运输风险为18。
2.由于路段风险的对称性，每个路段只显示一个方向的风险，相反方向的风险标记为“—”。例如，路段(R1，R2)之间单位车载量对应的运输风险和路段(R2，R1)之间单位车载量对应的运输风险相等，为了简便起见，路段(R2，R1)之间单位车载量对应的运输风险不再显示，标记为“—”。
表3 零售商之间单位车载量对应的运输风险
R11 R12 R13 R14 R15 R16 R17 R18 R19 R20
R11 0 — — — — — — — — —
R12 84 0 — — — — — — — —
R13 34 74 0 — — — — — — —
R14 39 30 11 0 — — — — — —
R15 74 41 56 60 0 — — — — —
R16 11 49 84 65 56 0 — — — —
R17 88 46 20 49 37 46 0 — — —
R18 16 49 12 12 95 48 96 0 — —
R19 34 31 31 23 96 94 83 75 0 —
R20 12 70 85 97 15 50 62 71 74 0
R21 67 29 85 97 86 55 35 77 31 96
R22 57 97 73 38 36 86 92 67 32 17
R23 74 88 39 68 97 35 62 47 37 33
R24 94 53 30 45 73 60 78 99 96 58
R25 65 43 88 80 51 83 90 48 40 63
R26 31 85 87 96 54 29 30 58 78 41
R27 87 13 72 98 35 22 71 91 64 90
R28 22 64 32 39 46 46 44 64 25 26
R29 98 93 46 10 58 28 29 39 18 77
R30 19 85 25 55 99 41 14 29 45 40
R31 45 63 82 19 83 85 41 48 61 73
R32 24 31 73 43 97 97 67 87 46 66
R33 90 39 30 20 37 30 68 15 34 35
R34 96 81 50 40 15 76 55 27 48 25
R35 15 66 81 72 41 95 56 95 16 28
R36 23 62 16 84 75 93 54 68 90 58
R37 20 81 65 16 16 22 81 18 50 31
R38 32 93 16 36 63 28 67 81 55 68
R39 59 88 13 91 21 85 82 92 22 55
说明：表3的说明与表2的说明相同。
表4 零售商之间单位车载量对应的运输风险
Figure BDA0002781902810000111
Figure BDA0002781902810000121
说明：表4的说明与表2的说明相同。
表5 零售商之间单位车载量对应的运输风险
R31 R32 R33 R34 R35 R36 R37 R38 R39 R40
R31 0 — — — — — — — — —
R32 46 0 — — — — — — — —
R33 39 66 0 — — — — — — —
R34 88 11 36 0 — — — — — —
R35 84 83 61 61 0 — — — — —
R36 39 90 54 65 62 0 — — — —
R37 11 96 97 21 52 69 0 — — —
R38 92 55 97 27 20 36 45 0 — —
R39 13 36 82 41 17 55 43 76 0 —
R40 24 39 38 90 32 37 46 50 22 0
说明：表5的说明与表2的说明相同。
表6 零售商之间单位车载量对应的运输风险
Figure BDA0002781902810000122
说明：表格中每一行数字列示了不同零售商处的需求。例如，零售商R1至零售商R10处需求依次为12，14，…，18。
情况1，当决策者给出运输网络和运输路线上的权重信息时。比如，假设运输网络上各运输路线风险对应的权重序列和运输路线上各运输路段对应的权重序列表示为：
Figure BDA0002781902810000131
其中，i＝1,2,…,n,k＝1,2,…,mi+1,
Figure BDA0002781902810000132
运用权重信息已知下的双层规划模型和设计的算法进行求解，结果如表7：
表7 权重信息已知下的结果
Figure BDA0002781902810000133
说明：表格第一列代表仓库标号；第二列代表各仓库服务的零售商及其服务次序，服务次序即车辆的配送次序；第三列数字代表运输路线上各零售商处对应的危化品供应量；第四列数字代表整个运输网络的有序加权平均风险。
情况2，当决策者没有给出运输网络和运输路线上的权重信息时。运用权重信息未知下的双层规划模型和设计的算法进行求解。令模型中的状态变权向量为：
Figure BDA0002781902810000134
其中，i＝1,2,…,n,k＝1,2,…,mi+1,β＝0.2。
通过算法计算，结果如表8：
表8 权重信息未知下的结果
Figure BDA0002781902810000135
Figure BDA0002781902810000141
说明：表8前三列的说明与表7前三列的说明相同；第四列数字代表整个运输网络的状态变权平均风险。
为了说明本发明的有效性，将上述结果与传统双层求和风险模型和双层取大风险模型对应的结果进行比较，如表9。
表9 风险模型的比较
Figure BDA0002781902810000142
说明：表格中粗体数字分别列示了利用四种不同风险模型求得的风险结果。其中，
1.利用双层求和模型求得的风险代表运输网络的整体风险，风险值为58738；将其最优解中零售商分配、零售商供应量和运输路线代入双层取大模型，求出其对应的局部最大风险为4500；
2.利用双层取大模型求得的风险代表运输网络的局部最大风险，风险值为2784；将其最优解中零售商分配、零售商供应量和运输路线代入双层求和模型，求出其对应的整体风险为78810；
3.利用双层有序加权平均模型求得的风险代表权重信息已知下运输网络的有序加权平均风险，风险值为73122；将其最优解中零售商分配、零售商供应量和运输路线分别代入双层求和模型和双层取大模型，分别求出其对应的整体风险为59343和局部最大风险2880；
4.利用双层状态变权平均模型求得的风险代表权重信息未知下运输网络的状态变权平均风险，风险值为70241；将其最优解中零售商分配、零售商供应量和运输路线分别代入双层求和模型和双层取大模型，分别求出其对应的整体风险为59339和局部最大风险2880。
通过对四种模型结果进行比较，可以说明：
1.利用双层求和模型会得到最优的整体风险和最差的局部最大风险；利用双层取大模型会得到最优的局部最大风险和最差的整体风险。这说明两个传统模型没有很好兼顾整体风险和局部最大风险。
2.与双层求和模型相比，双层有序加权平均模型仅仅将整体风险增加了1.03％，但是局部最大风险降低了36.00％；与双层取大模型相比，双层有序加权平均模型仅仅将局部最大风险增加了3.45％，但是整体风险降低了24.70％。说明当权重信息已知时，双层有序加权平均模型很好地兼顾了整体风险和局部最大风险。
3.与双层求和模型相比，双层状态变权平均模型仅仅将整体风险增加了1.02％，但是局部最大风险降低了36.00％；与双层取大模型相比，双层状态变权平均模型仅仅将局部最大风险增加了3.45％，但是整体风险降低了24.71％。说明当权重信息未知时，状态变权加权平均模型很好地兼顾了整体风险和局部最大风险。
如图3所示，所设计的算法为基于分支定界的混合并行遗传算法。算法的左边部分通过遗传算法来处理零售商的分配和分配的更新，右边部分通过分支定界法来确定每种零售商分配方案下的路径寻优。在交叉和变异环节借助多个处理器进行并行计算。通过遗传算法对结果进行不断的筛选和更新，得出最优的零售商分配方案，供应量方案和运输路径。
提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (5)

1.一种基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，其特征在于，通过以下步骤实现：
S1、分别确定不同权重信息下运输网络变权风险的和运输路线变权风险，得到危险化学品多仓库车辆路径双层规划模型中上、下层规划的目标函数；
S2、确定危险化学品运输中的权重信息、仓库供应量与零售商需求量相关参数信息，为后续建模、求解做准备；
S3、基于S1中确定的运输网络变权风险，进行上层规划制定零售商分配方案；
S4、基于S1中确定的运输路线变权风险，进行下层规划确定最优运输路径；
S5、根据S3、S4中上、下层决策形成的双层规划模型，利用S2中搜集的相关参数信息，选择相应权重信息下的双层规划模型，并基于分支定界的混合并行遗传算法求解该双层规划模型，得出零售商最优分配方案、最优供应量和车辆最优运输路径。
2.根据权利要求1所述的基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，其特征在：所述S1、确定运输路线和运输网络的变权风险具体实现如下：
指标和参数：
I仓库集合，其中包含n个仓库；
J零售商集合，其中包含m个零售商；
i仓库指标，i＝1,2,…,n；
j零售商指标，j＝1,2,…,m；
ci仓库i的供给量，i＝1,2,…,n；
di零售商j的需求，j＝1,2,…,m；
mi仓库i服务的零售商个数，i＝1,2,…,n；
li仓库i下属车辆的运输路线，i＝1,2,…,n；
Ai仓库i和它服务的零售商集合，
Figure FDA0002781902800000011
Rst路段(s,t)上车辆的运输风险，s,t∈I∪J；
ξst路段(s,t)上单位车载量对应的运输风险，s,t∈I∪J；
决策变量：
Figure FDA0002781902800000012
从s到t的路段是可行的，则取值为1，否则取值为0，s,t∈Ai；
yij仓库i到零售商j的供给量，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m；
中间变量：
aik运输路线li上第k个被服务的零售商，k＝1,2,…,mi，i＝1,2,…,n，其中ai0和
Figure FDA0002781902800000021
均代表仓库i，分别表示车辆从仓库i出发并返回仓库i；
运输网络的风险利用各运输路线风险的变权平均来度量，所述运输路线风险是利用运输路线上各路段风险的变权平均来度量，运输路线li上第k个被服务的零售商表示如下：
Figure FDA0002781902800000022
其中k＝1,2,…,mi，i＝1,2,…,n；
运输路线li上的危险化学品运输车辆在路段(ai(k-1),aik)上的装载量表示如下：
Figure FDA0002781902800000023
路段(ai(k-1),aik)上的运输风险表示如下：
Figure FDA0002781902800000024
运输路线和运输网络的变权风险均包括权重信息已知下的有序加权平均风险和权重信息未知下的状态变权平均风险；
根据运输路线上各路段的运输风险，决策者分别赋予其相应的权重值。路段的运输风险越大，分配的权重也就越大，当决策者确定了运输路线上各运输路段的权重分配时，运输路线li上的有序加权平均风险表示如下：
Figure FDA0002781902800000025
其中，
Figure FDA0002781902800000026
是一个非负递减的序列满足
Figure FDA0002781902800000027
Figure FDA0002781902800000028
表示集合
Figure FDA0002781902800000029
中第k大的数值；
运输网络的有序加权平均风险表示如下：
Figure FDA00027819028000000210
其中，w1,w2,…,wn是一个非负递减的序列满足w1+w2+…+wn＝1，
Figure FDA00027819028000000211
表示集合
Figure FDA00027819028000000212
中第i大的数值；
当决策者没有给出确定的权重分配时，运输路线li上的状态变权平均风险表示如下：
Figure FDA0002781902800000031
其中，
Figure FDA0002781902800000032
表示运输路线li上的风险向量，
Figure FDA0002781902800000033
表示激励型状态变权向量；
运输网络的状态变权平均风险表示如下：
Figure FDA0002781902800000034
其中，
Figure FDA0002781902800000035
表示运输路网的风险向量，(S1(R),S2(R),…,Sn(R))表示激励型状态变权向量。
3.根据权利要求1所述的基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，其特征在：所述S3、上层规划制定零售商分配方案具体要求实现如下：
仓库的供给量表示为c1,c2,…,cn；随机生成一个零售商序列r1,r2,…,rm，其相应的需求为d1,d2,…,dm；计算该序列中零售商的累计需求Cu1,Cu2,…,Cum，零售商的分配过程如下：
(1)计算Cuj-c1，存在一个m1，如果当j＝m1时
Figure FDA0002781902800000036
且
Figure FDA0002781902800000037
则将零售商
Figure FDA0002781902800000038
分配给仓库1，其相应的供应量依次为
Figure FDA0002781902800000039
剩余待分配零售商序列为
Figure FDA00027819028000000310
如果当j＝m1时
Figure FDA00027819028000000311
且
Figure FDA00027819028000000312
则将零售商
Figure FDA00027819028000000313
分配给仓库1，其相应的供应量依次为
Figure FDA00027819028000000314
由于零售商
Figure FDA00027819028000000315
的需求并未被仓库1完全满足，需要新的仓库来弥补其未被满足的需求
Figure FDA00027819028000000316
则剩余待分配零售商序列为
Figure FDA00027819028000000317
(2)重新计算剩余零售商序列的累计需求，并按照(1)中的方式将累计需求与c2进行比较，进而确定分配给仓库2的零售商及其供应量；
(3)重复步骤(2)中的过程，最终将所有零售商分配给相应仓库；
当权重信息完全已知时，分配方案对应的有序加权平均模型表示如下：
Figure FDA0002781902800000041
目标函数为最小化运输网络的有序加权平均风险；第一个约束确保仓库的供应能力能够满足要求；第二个约束保证客户的需求能够被满足；第三个约束表示每个零售商至多被两个仓库服务；第四个约束表示两个仓库不能同时服务两个以上相同的零售商；第五个约束表示仓库i到零售商j的供给量是非负的；
当权重信息未知时，分配方案对应的状态变权平均模型表示如下：
Figure FDA0002781902800000042
目标函数为最小化运输网络状态变权平均风险。
4.根据权利要求1所述的基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，其特征在：所述S4、下层规划确定最优运输路径具体实现如下：
下层规划目的是确定最优运输路径，当权重信息完全已知时，确定运输路径的有序加权平均模型表示如下：
Figure FDA0002781902800000051
目标函数为最小化路线li的有序加权平均风险；前两个约束代表流平衡约束；第三个约束是消除子回路约束；第四个约束表示运输路线li上第k个被服务的零售商；第五个约束表示运输路线的域约束；
当权重信息未知时，确定运输路径的状态变权平均模型表示如下：
Figure FDA0002781902800000052
目标函数为最小化运输路线li的状态变权平均风险；
为求解下层规划，采用分支定界法，具体为：
步骤1设定最优运输风险的值；
步骤2根据分支法则划分节点；
步骤3计算节点的下限值；
步骤4继续分支和定界，直至找到最优解。
5.根据权利要求1所述的基于变权风险的危险化学品多仓库车辆路径优化方法，其特征在：所述S5、根据双层规划的上下层决策，得出最优路径和最优供应量具体实现如下：
使用并行遗传算法以求得最优解，步骤如下：
步骤1随机生成初始化种群；
步骤2利用零售商分配方案和运输路线的变权风险值，计算每个基因的适应值；
步骤3利用选择、交叉、变异操作更新种群，其中，在交叉和变异操作中，将运算量分给多个处理器进行并行操作；
步骤4重复步骤2-步骤3直至最大迭代次数；
步骤5返回目标值最小的基因作为最优解，即为最优路径和最优供应量。
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