危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究
物流企业危险品道路运输风险管理
物流企业危险品道路运输风险管理探究摘要：近几年，我国的危险品道路运输数量不断增加，所产生的危害和影响也在持续加深。
危险品运输本就有较强的不确定性，一旦发生事故所产生的后果将极为严重。
为了保证危险品道路运输安全，物流企业需深入分析危险品运输过程中存在的风险，以及造成风险的各项因素，以此为基础针对性的提出解决对策，不但能够降低事故发生率，还能为物流企业赢得客户的信任，真正实现物流企业的长远与可持续发展。
关键词：物流企业；危险品；道路运输风险危险品的包含范围较广，但易燃易爆炸，带有腐蚀性、放射性特征的物品都被称之为危险品。
一旦危险品在运输过程中出现意外，事故对人类社会产生的影响会非常严重。
由于危险品运输属于高危行业，并且极易受到外部条件、因素的影响，所以对物流企业而言，怎样加强道路运输风险管理，减少运输的安全隐患是迫在眉睫的一项举措。
文章从多角度分析危险品道路运输风险，并详细提出了改进措施，望能为相关人士提供参考。
一、物流企业危险品道路运输风险1.1危险品自身风险危险品运输与普通货物运输存在着较大的不同，同危险品的风险特征会有所区别。
作为物流企业的危险品运输人员，必须提前了解各危险品的风险特性，只有这样才能有效将风险的发生概率降到最低。
从现有的危险品运输类别中，能得知危险品会受到其化学特性以及物理特性的影响。
例如，某些危险品及易氧化，且氧化后会发生某些不可预估的风险，在此期间工作人员需要严格控制危险品的密闭性[1]。
1.2人员因素风险当前的危险品运输事故大多以人员风险为主。
首先，驾驶人员会因驾驶风险造成安全事故。
例如酒后驾驶、疲劳驾驶、恶劣天气高速行驶、超速行驶、违规行驶等等。
其次驾驶员为了减少运输时间，不按照规定的运输路线开展，选择抄小道或走某些不熟悉的道路都会增加安全事故的发生概率。
最后，驾驶人员在条件不允许的情况下随意停靠车辆，周围的不确定因素增加会对危险品产生严重影响。
此外，人员在装卸过程中以及车辆维修过程中所产生的不规范行为，也会增大危险品运输事故的发生概率。
物流配送网络优化与运输成本控制
物流配送网络优化与运输成本控制在现代经济社会中，物流配送网络的优化和运输成本的控制是企业实现高效、低成本运作的重要环节。
物流配送网络优化可以减少运输时间、提高货物的送达速度和准确性，同时还能降低运输成本，提高企业的利润率。
本文将从几个方面探讨物流配送网络的优化和运输成本的控制。
首先，物流配送网络的优化需要考虑供应链管理。
供应链管理是一种以客户为中心的管理理念，通过确保物流流程的顺畅运转和协调各个环节之间的关系来实现最佳效果。
在供应链管理中，企业需要做到精确预测需求，准确计划物流路线，并及时处理运输中的问题和风险。
通过科学的供应链管理，企业可以充分优化物流配送网络，提高运输效率，减少成本。
其次，物流配送网络的优化还需要注意仓储管理。
仓储管理是物流配送网络中的重要环节，可以直接影响到运输成本。
优化仓储管理可以通过合理规划仓库的位置和布局，减少货物的搬运成本和运输距离。
此外，合理利用现代化的仓储设备和信息系统，提高仓库的出入库效率和货物管理的准确性，也能有效降低企业的运输成本。
另外，物流配送网络的优化和运输成本的控制还需要考虑运输工具的选择和管理。
不同类型的货物需要使用不同的运输工具，如海运、铁运、公路运输等。
选择合适的运输工具可以降低运输成本和损耗，同时还能保证货物的安全和及时送达。
此外，有效管理运输工具，保持其良好的运行状态，避免因故障和维修延误运输进程，也是优化配送网络和降低运输成本的关键。
最后，物流配送网络的优化需要充分利用信息技术。
现代信息技术的发展，给物流配送网络的优化和运输成本的控制提供了重要的手段和方法。
通过利用物联网、云计算和大数据分析等技术，企业可以实时监控物流流程，精确把握货物的位置和状态。
通过预测分析和智能调度，优化物流配送网络，提高运输效率，降低运输成本。
总而言之，物流配送网络的优化和运输成本的控制是企业实现高效运作和降低成本的重要手段。
企业可以通过供应链管理、仓储管理、合理选择和管理运输工具以及充分利用信息技术等手段来实现物流配送网络的优化和运输成本的控制。
运输网络优化
模型选择与适用性分析
模型选择
选择合适的模型是运输网络优化的关键。需 要根据问题的性质、规模和复杂性，选择适 合的模型进行描述和求解。
适用性分析
对所选模型的适用性进行分析，确保其能够 准确反映实际运输网络的特性和需求。同时 ，需要考虑模型的计算效率和可扩展性，以 便在实际应用中取得良好的效果。
03
常见算法与技术
算法
常见的运输网络优化算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、遗传算法、 模拟退火算法等。这些算法用于寻找满足特定条件的优化路径或解决方案。
技术
相关技术包括启发式方法、元启发式方法、混合整数规划等。这些技术用于处 理大规模、复杂的运输网络优化问题，提高算法的效率和可行性。
重要性及应用领域
重要性
随着物流行业的快速发展，运输网络优化对于提高物流效率、降低物流成本具有重要意义。
应用领域
广泛应用于物流、交通运输、快递、仓储等行业。
优化方法与技术
优化方法
包括线性规划、整数规划、动态规划等数学优化方法，以及启发式算法、模拟退火算法等智能优化算 法。
技术
涉及GIS地理信息系统、大数据分析、人工智能等技术，用于数据处理、模型构建和优化求解。
展望
随着物联网、大数据和人工智能等技 术的发展，未来运输网络将更加智能 化和高效化，实现更加精细化的管理 和运营。
对企业的建议与启示
建议
企业应重视运输网络优化，加大投入力度，引进先进技术和管理经验，提高运输 网络的效率和可靠性。
启示
企业应积极探索新的运输模式和合作方式，以适应市场变化和客户需求，提升自 身竞争力和市场地位。
02
运输网络模型与算法
基础模型与概念
危险品运输风险分析毕业作品
危险品运输风险分析毕业作品一、危险品运输的风险1.车辆事故风险：在危险品运输过程中，由于车辆故障、交通事故等因素，可能发生泄露、爆炸等危险事故，造成人员伤亡和环境污染。
2.包装破损风险：危险品的包装破损可能导致泄漏、散发有毒气体等情况，对人员和环境造成危害。
3.操作失误风险：运输过程中，操作人员的失误或疏忽可能导致事故发生，如错误操作、搬运不当等。
4.突发事件风险：如恶劣天气、自然灾害、恐怖袭击等突发事件，可能对危险品运输造成影响，增加风险。
5.法规合规风险：不符合相关法规和规定进行危险品运输，存在违法违规的风险，可能受到行政处罚或司法追究。
二、危险品运输风险分析1.风险识别：对危险品运输过程中可能存在的风险进行识别，包括车辆事故、包装破损、操作失误、突发事件等方面的风险。
2.风险评估：对已识别的风险进行评估，确定风险的可能性和影响程度，从而确定哪些风险需要优先防范和控制。
3.风险规划：制定相应的控制措施和预案，包括车辆维护、包装检查、操作培训、危险品分类运输等方面的规划，保证危险品运输过程中的安全。
4.风险监控：对实施的控制措施和预案进行监控和评估，及时发现并解决存在的问题，避免风险扩大。
5.风险应急响应：制定应急响应预案，对可能发生的事故进行应急处理，保证人员和环境的安全。
三、危险品运输风险分析案例一家化工企业需要将生产的有毒气体产品运输到客户处，因为产品具有一定的危险性，必须进行风险分析。
1.风险识别：产品具有毒性，车辆事故可能导致泄露，包装破损可能导致气体泄漏，操作失误可能导致安全事故等。
2.风险评估：根据产品的性质和危险等级，评估车辆事故和包装破损的可能性和影响程度较大。
3.风险规划：制定严格的运输控制措施，包括车辆定期检查、包装质量检测、操作人员培训等措施，保证运输安全。
4.风险监控：对控制措施进行监控和评估，保证产品运输过程中的安全。
5.风险应急响应：建立应急响应预案，一旦发生事故，及时采取措施，减少伤害和损失。
考虑风险性约束的危险化学品运输路径优化研究
第 11 期 总第 221 期
物流工程与管理 LOGISTICS ENGINEERING AND MANAGEMENT
商品配送
doi： 10． 3969 / j． issn． 1674 － 4993． 2012． 11． 049
考虑风险性约束的危险化学品 运输路径优化研究
□ 李孟波， 胡小建
n n NV v ij ij
9
50 ） （ 25 ， 40 ） （ 38 ， 60 ） （ 45 ， 90 ） （ 10 ， 70 ） （ 60 ， 60 ） （ 75 ， 75 ） （ 80 ， 40 ） （ 60 ， 10 ） 坐标 （ 50 ， 需求 0 2. 0 1. 5 4. 5 3. 0 1. 5 4. 0 2. 5 3. 0
A Study on Dangerous Chemicals transporting path optimization with considering the risk constraint
HU Xiao － jian， □ LI Meng － bo， Hefei University of Technology， China， 230009 Logistics （ Management Department， and Internet of Things Laboratory Heifei 230009 ， China） 【Abstract 】 To the Dangerous Chemicals transporting path optimization with considering the risk constraint，the and was solved by improved Ant Colony Algorithm． Considering distance and transport risk， a Mathematical model was built， limited set of ways was evaluated by TOPSIS Method and the result was sorted to fully embody distance and risk of objective value a example was presented to illustrate the feasibility， rationality and the effectiveness of the model and the solving to select． At last， process. 【Key words】risk constraint； dangerous chemicals； ant colony algorithm； TOPSIS 1 引言 危险化学品主要具有易燃 、 易爆、 腐蚀、 毒害和放射性等 特点。由 2006 —2010 年的统计数据
物流成本控制与优化策略研究
物流成本控制与优化策略研究随着全球化贸易的不断发展，物流成本对企业的竞争力和盈利能力起着至关重要的作用。
因此，如何控制和优化物流成本成为了企业高效运营的重要课题。
本文将探讨物流成本控制的挑战以及一些有效的优化策略。
一、挑战与压力在全球化贸易背景下，物流成本的控制面临着多方面的挑战和压力。
首先是物流环节的复杂性。
随着供应链的延伸和分工的深入，物流环节涉及的主体众多，涉及形式多样，如供应商、仓库、承运人等。
不同的物流环节之间的关系错综复杂，给物流成本控制带来了困难。
其次，物流成本的波动性也是一个挑战。
原材料价格、燃油价格、劳动力成本等外部因素的波动对物流成本有着直接的影响。
企业在制定物流成本控制策略时需要考虑这些波动因素，并适应其变化，以保持竞争力。
最后，效率与服务之间的平衡也是一个挑战。
物流成本控制的一个重要目标是提高物流效率，减少物流环节的浪费。
然而，与此同时，企业还要确保服务质量，提供及时、准确、可靠的物流服务，以满足客户需求。
这就要求企业在控制物流成本的同时，不断探索如何提高效率和质量之间的平衡。
二、物流成本控制策略为了应对物流成本上的挑战，企业可以采取一系列的控制策略，并根据实际情况进行优化。
首先，企业可以通过优化运输网络来控制物流成本。
运输网络的设计和布局直接关系到物流成本的高低。
通过精确的数据分析和模拟，企业可以确定最佳的运输路径和运输模式，以降低运输成本和提高运输效率。
其次，企业可以通过优化库存管理来控制物流成本。
库存是物流成本的重要组成部分，过多的库存会增加仓储成本，而过少的库存则会增加运输成本。
企业可以借助先进的库存管理工具和技术，实现对库存的实时监控和精细化管理，以达到减少库存成本的目的。
另外，企业可以通过加强供应链协同来控制物流成本。
供应链各个环节之间的协同作用对物流成本的控制至关重要。
企业可以与供应商、仓库、承运人等各方建立密切的合作关系，共享信息、资源和技术，优化物流流程，减少时间和成本的浪费。
2024年危险货物道路运输市场调查报告
2024年危险货物道路运输市场调查报告一、引言危险货物道路运输是指将危险品从一个地点运输到另一个地点的过程中所涉及的各种活动。
随着我国经济的快速发展和对危险货物的需求增加，危险货物道路运输市场也得到了快速的发展。
本报告旨在对危险货物道路运输市场进行调查，分析其现状和未来发展趋势。
二、市场概况危险货物道路运输市场呈现出快速增长的趋势。
目前，我国各大城市之间的货物运输量正在不断增加，而其中一定比例的货物属于危险货物。
危险货物道路运输市场主要由运输公司、物流企业和相关的配套服务提供商组成。
三、市场竞争在危险货物道路运输市场上，主要的竞争力来自于运输公司之间的竞争。
运输公司通过提供高效、安全的运输服务，吸引客户并提升市场份额。
此外，运输公司还需要具备合理的价格策略和良好的客户服务，以巩固市场地位。
四、市场规模根据市场调查数据显示，危险货物道路运输市场的总规模达到了X亿元。
预计在未来几年中，该市场规模将进一步扩大，达到X亿元。
这主要受益于我国经济的持续增长和对危险货物的需求增加。
五、市场发展趋势危险货物道路运输市场的发展将呈现以下几个趋势：1.技术的应用：随着科技的进步，智能化、自动化的运输设备将逐渐应用于危险货物道路运输领域，提高运输效率和安全性。
2.环保意识的提高：随着环境保护意识的提高，对危险货物运输过程中的环境污染问题将越来越重视。
因此，运输公司需要采取一系列措施，减少对环境的影响。
3.安全防范的加强：随着社会的进步和恐怖主义活动的增多，对危险货物道路运输的安全防范要求也在不断提高。
运输公司需要加强安全管理体系，确保货物的安全运输。
六、市场挑战危险货物道路运输市场面临以下几个挑战：1.法规的不完善：目前，我国对危险货物道路运输的相关法规还不完善，需要进一步健全和完善相关法律法规，以提升运输市场的规范程度。
2.价格竞争的加剧：由于市场竞争的加剧，一些运输公司通过压低价格以获取订单，导致市场价格普遍偏低。
如何降低我国的物流成本的研究报告
如何降低我国的物流成本的研究报告随着全球化进程的加速，物流行业在我国的经济发展中占据了非常重要的地位。
然而，我国的物流成本一直偏高，严重阻碍了国民经济的健康发展。
本文将研究如何降低我国的物流成本，提出具体的解决方案。
第一，优化设施布局。
我国的物流设施布局比较分散和杂乱，并且大多位于城市周边的山区和乡镇。
我们需要通过政策和投资引导，推动物流企业在城市或城市周边建立现代化的物流中心，完善高速公路、铁路、航空、水运四种运输方式之间的衔接，实现联运和共享，降低成本。
第二，提高过境效率。
当前我国在各大港口和出入境点长期存在货运堆积、滞留的问题，严重影响货物的物流效率。
为此，要大力加强各大港口和出入境点的装卸技术，提高过境效率，加快货物的发运速度，降低待货天数，减少物流成本。
第三，拓宽物流经营范围。
我国的物流企业总体规模相对偏小，很难享受到规模效应带来的优势。
因此，我们需要建立起多元化、综合化的物流网络，在传统仓储和运输服务的基础上，增加向价值链高位延伸的附加值服务，例如加工、配送等服务，从而扩大经营范围，提升企业竞争力，降低成本。
第四，提高物流信息化程度。
如今，物流信息化已经成为国际物流业务的重要标志，我国的物流信息化水平仍然不高。
如果我们能将现代电子商务技术应用于物流业务，加强对物流信息流程全面管理，实现物流业务信息化的便捷性、准确性、及时性，将有助于降低物流成本。
第五，加强物流人才培养。
在物流行业中，优秀的管理团队和专业技术人才是推动物流业务转型升级的核心力量。
我们需要积极加强高职院校和企业内部的物流人才培养，并制定有针对性的人才选拔和培训计划，实现人才的优化和成长，提高物流行业人才的整体素质，为降低物流成本提供坚实的人才保障。
综上所述，降低我国的物流成本是一个非常复杂而综合的过程。
我们需要在政府引导下，鼓励物流企业加大投资，优化设施布局，提高过境效率，拓宽经营范围，创新信息技术，加强人才培养，以形成“政府引导、市场化经营、行业自律”的物流发展新格局。
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危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究危险品道路运输网络风险-成本综合优化研究宋洋，孙俊富(中国民航大学安全科学与工程学院，天津300300) 摘要：危险品道路运输具有双层特性，即风险和成本，在危险品道路运输网络规划中纳入该特性，并将影响其的因素细化为：运输距离、道路事故概率、道路上人口暴露、道路附近人口暴露、财产损失、环境污染和应急响应效率。
利用层次分析法为上述因素进行了量化评定，计算出相关权重。
建立了以政府需求的最小风险为上层目标函数、企业需求的最小成本为下层目标函数的危险品运输道路网络的双层规划模型。
采用遗传算法，以Matlab为平台编写算法程序对模型进行求解。
实例分析表明，利用遗传算法对双层规划模型求解，能够在危险品运输道路网络中迅速地搜索到一条同时满足风险与成本综合最小的路线，完成危险品运输道路网络风险与成本的综合优化。
关键词：运输经济；综合优化；双层规划模型；危险品运输；遗传算法0 引言危险品的运输道路网络规划中，一方面，由于危险品的运输牵涉到较大规模的人身财产安全，因此通常受到政府管制，政府在规划其道路网络时，希望尽可能低降低运输过程中的风险，确保人身财产安全；另一方面，危险品运输企业往往倾向于在道路运输网络中选择运输成本最小的路径。
因此，有必要进行危险品运输道路网络风险-成本综合优化研究，在政府目标和企业目标二者之间找到一个均衡点，从而保障危险品运输安全。
从国内外研究的发展历程来看，针对危险品运输的研究经过了以下3个阶段[1]，即：危险品运输风险评价、危险品运输选线研究、危险品运输道路网络规划。
针对危险品风险的评价源于20世纪70年代。
这一时期是起步阶段，多为框架性的建立，如定量的风险评价等。
80年代时期，Chan和Saccomanno[2]在分析加拿大的事故数据之后得出以下结论：不同天气和不同时段的事故概率不同主要是由道路差异造成的。
20世纪90年代后，随着危险品风险评价发展迅速，研究从单纯的风险分析转向了风险、路径选择、设施选址等多方面。
首开先河的是List等人[3]，他们对80年代危险品运输风险评价和选线进行了综合分析。
由于危险品的运输关系到风险和成本这一对矛盾的目标，而单一目标无法解决这种问题，因此多目标选线应运而生。
Shobrys[4]和Robbins[5]以最小化吨位运输距离和最小化吨位影响人数作为选线标准，最早开展了多目标选线研究。
21世纪后，危险品运输又进入了另一个高度，即全局性的道路网络优化分析。
Kara和Vert[6]首次提出了危险品运输网络设计的双层模型，政府关闭网络中的某些路段，减少暴露人口，从而使网络中的总风险最小。
本文从危险品道路运输的政府-企业双层规划特性出发，针对危险品运输道路网络规划上的风险和成本进行优化分析。
首先对风险和成本进行了定量分析，建立了危险品运输道路风险-成本双层规划的数学模型和目标函数。
并利用遗传算法对目标函数进行求解，借助Matlab程序获得运算结果和优化方案。
1 危险品道路运输风险-成本分析根据美国联邦公路管理局针对危险品运输时提出的建议，以下因素应该被考虑在内：人口密度、公路类型、危险品类型和运量、暴露风险和其他风险因素、历史事故、地形、对商业的影响、运输的成本等。
在基于以上考虑，本文将危险品道路运输时需要考虑的因素归为以下7个方面，如图1所示。
图1 危险品道路运输考虑因素Fig.1 Considered factors for dangerous goods transport 假设道路网络G(N,A)，其中N表示节点的集合，A表示边的集合[7]。
用(i,j)表示路段，则有i,j∈N，(i,j)∈A，lij表示路段长度。
假设每年有不同的k种危险品从各自的起点ok 运往各自的终点dk,其中k∈{k1,k2,k3,…，K}，运输量为qk；假设ok ～dk 路径由n个(i,j)路段组成，其中n∈{1,2,3,…,N}。
1.1 危险品道路运输成本估算忽略其他成本因素，危险品道路运输的成本主要由运输量q和运输距离lij决定。
设1个单位距离内1个单位运量的运输危险品k的成本为mk，运输总量为qk，则危险品k在路段(i,j)上的运输成本那么ok ～dk 路径的总成本有：(1) 1.2 危险品道路运输风险估算按照传统的风险定义，风险R等于事故发生概率P乘以事故后果的严重程度C (1)路事故概率P分析若用则表示k类危险品在路段(i,j)上运输时发生事故的概率，且假设在一个(i,j)路段上是不变的，则那么第k 类危险品在第n个(i,j)路段上发生事故的概率为：(2) (2)事故严重程度C分析本文采用层次分析法(AHP)对以上影响危险品运输事故后果严重程度的5项指标进行量化分析，参考相关文献[8-10]，并结合实际情况，得出以上5个因素的比较打分表格，如表1所示。
表1 比较打分表Tab.1 Comparison and scoring影响因素c1c2c3c4c5c111237c211237c31/21/213/27/2c41/31/32/31 7/3c51/71/72/73/71 利用层次分析法定量分析得到影响危险品运输事故后果严重程度各个因素的权重为：0.285,0.285,0.142,0.095,0.041,0.095,0.057。
综合事故概率分析和事故后果严重程度分析，用表示危险品k在(i,j)路段上的风险，则ok ～dk路径上的风险表示为：(0.336c1+0.336c2+0.168c3+0.112c4+0.048c5)。
(3) 1.3 危险品运输双层规划分析危险品运输道路网络双层规划的优化过程，如图2所示，针对每一个风险水平r，在其对应的不同成本中搜寻出最低成本mmin，如在风险水平r1对应的成本m11，m12，…，m1n中搜寻出最低成本mmin1，r2对应一个最低成本mmin2，rn对应一个最低成本mminn，再在所有的最低成本mmin中搜寻出最小的值，即总最低成本Mmin(反之亦然)。
同时，Mmin对应的风险R既满足了政府的风险要求，也使企业获得了最低成本的风险值。
图2 双层规划过程Fig.2 Bi-level programming process 2 危险品运输风险-成本优化模型的建立根据上述分析，可设上下层决策变量分别为：上层：(4) 下层：(5) 则危险品道路运输网络双层规划模型可建立如下：上层规划：(6) s.t. yij=yji , (i,j),(j,i)∈A；(7) 下层规划：(8) (9) 上述式中，式(4)和式(5)表示决策变量和yij只能在1或0中取值；式(6)为政府的上层规划的风险函数，即政府希望在现有的道路网络中总运输风险最小；式(7)是上层约束条件，其意义是在现有的道路网络A中，若(i, j)路段允许运输危险品，则相反方向的(j, i)路段同样也允许；式(8)为企业的下层规划的成本函数，即企业期望在现有的道路网络中总运输成本最小；式(9)是下层约束条件，表示企业只能在政府规定的路径里选线。
3 遗传算法求解危险品运输风险-成本优化模型用遗传算法求解危险品运输路径优化问题的过程就是：将种群代入下层目标函数进行初步计算后，再将结果导入以上层目标函数转换而来的适应度函数，进行排序处理，再进行3个遗传操作：选择、交叉、变异[11-12]。
3.1 参数设定根据本文计算的规模，设GEN为进化代数，最大进化数GENmax=20；GGAP为代沟，取1；XVOR为交叉概率，取值0.3；MUTR为变异概率，取值1/NVAR，NVAR为变量维度。
3.2 算法具体步骤本文采用了谢菲尔德大学(Sheffield University)开发的遗传算法工具箱GATOB对模型进行求解，步骤如下：(1)初始种群的生成本文个体为随机0-1矩阵，因此采用三维矩阵来生成具有若干个体的种群。
(2)下层目标函数计算由于运输成本与运输路径成线性相关，因此本文采取dijkstra算法来计算最短路径，从而计算出每个个体对应的最低成本路径X。
(3)上层目标函数计算转换后的上层目标函数即适应度函数，计算每个最短路径X对应的风险值。
(4)排序采用遗传工具箱自带的ranking函数进行排序，其输出的结果为一列向量。
(5)选择、交叉、变异利用遗传算法工具箱自带select、recombin和mut函数完成选择、交叉和变异。
4 实例分析本文选取了天津市两交易市场之间的危险品运输作为实例进行分析。
2个交易市分别为天津危险化学品交易市场，位于天津市内环线金狮立交桥旁；和滨海新区大港分市场，位于天津市滨海新区大港交通主干道世纪大道86号。
在分析位置、地形等实际情况后，初步选定运输网络包括如图3所示的几条路线，其中共有8个节点。
图3 天津市危险品道路运输网络图Fig.3 Dangerous goods transport road network in Tianjin 根据上述分析，对各项指标按一定标准进行评价打分，得到邻接矩阵如下。
运输距离：道路事故概率：道路上人口暴露：道路附近人口暴露：财产损失：环境污染：应急响应效率：设种群大小NIND=8，变量维度NVAR=64。
将实例信息转化为Matlab语句代入程序中进行计算，调用MATLAB遗传算法工具箱GATOB模块，对程序做适当调整，将遗传算法进行适当改良，提高全局搜索能力，计算出的最优路径为：1—3—4—7—8。
实际路径如图4所示：从滨海新区危险品交易市场①出发，沿津港线卫津路经过节点③进入S107道，随后经过节点④进入解放南路，到达节点⑦，再沿新开路到达终点⑧天津市危险化学品交易市场。
图4 天津市危险品道路运输最优路径图Fig.4 Optimal path for dangerous goods road transport in Tianjin 此路径的风险与成本同最短路径的比较如表2所示。
表2 最优路径与最短路径对比Tab.2 Comparison of optimal path and shortest path最优路径路径1—33—44—77—8总计风险1.1614.528.99415.624成本422210最短路径路径1—22—44—77—8总计风险1.0484.264.528.99418.772成本32229 通过对比，最短路径由于成本值最低，是企业追求最低成本的最佳选择，但该路径风险值却偏高，为4.26；而最优路径虽然在选择3—4路段时，使得成本值略有增加，但风险值却大大降低，符合管理者追求低风险的目标。
因此本实例求解出的1—3—4—7—8路径符合双层模型需求，同时满足了管理者低风险与企业低成本的要求，为最佳路径。