本發(fā)明涉及危險品運(yùn)輸收費(fèi)，具體涉及基于風(fēng)險評估的危險品運(yùn)輸收費(fèi)方法。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展，危險品的運(yùn)輸量和需求量逐年增加，尤其是道路運(yùn)輸作為危險品運(yùn)輸?shù)闹饕绞剑呀?jīng)成為社會經(jīng)濟(jì)和工業(yè)生產(chǎn)不可或缺的一部分。然而，危險品運(yùn)輸?shù)陌踩詥栴}始終是一個亟待解決的難題。因此，如何有效降低危險品運(yùn)輸過程中的風(fēng)險，保證道路運(yùn)輸安全，成為亟待解決的重要課題。

2、目前，針對危險品運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險控制，國內(nèi)外已有一定的研究與政策。傳統(tǒng)的管控策略主要依靠道路禁行、容量限制等手段來控制危險品運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險。然而，這些傳統(tǒng)策略往往帶來一系列問題。禁行政策會導(dǎo)致大量道路被剔除，影響交通流暢性，增加運(yùn)輸成本，同時也會導(dǎo)致監(jiān)管成本過高，難以長期持續(xù)。而容量限制雖然能夠避免某些路段過載，但它依賴于固定的容量設(shè)定，難以根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整，因此無法全面應(yīng)對不同道路、不同運(yùn)輸條件下的風(fēng)險。此外，現(xiàn)有的危險品運(yùn)輸路徑規(guī)劃通常側(cè)重于最小化運(yùn)輸成本或最短時間，而忽略了對風(fēng)險的綜合考慮，缺乏靈活的收費(fèi)機(jī)制來調(diào)節(jié)運(yùn)輸行為。

3、針對這些問題，近年來，一些研究開始嘗試將收費(fèi)機(jī)制引入危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，以期通過對特定路段收費(fèi)的方式減少路網(wǎng)的整體風(fēng)險。例如，marcotte?p和mercier?a提出了基于擁堵收費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型，wang?j和kang?y等進(jìn)一步提出了雙重收費(fèi)模型，以同時降低普通貨物和危險貨物運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險。這些研究雖然提出了收費(fèi)策略，但依然存在一些不足。現(xiàn)有的收費(fèi)策略研究主要集中在不同收費(fèi)機(jī)制與其他策略的比較上，較少有學(xué)者深入探討如何根據(jù)不同道路的風(fēng)險特點(diǎn)、交通流量等因素進(jìn)行差異化的收費(fèi)。更為重要的是，當(dāng)前研究中的風(fēng)險度量多依賴于事故發(fā)生的概率及影響程度，缺乏對風(fēng)險公平性(即不同道路段間風(fēng)險分配公平性)的深入分析。因此，如何根據(jù)不同路段的風(fēng)險特性制定科學(xué)合理的收費(fèi)策略，仍是危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的一個空白領(lǐng)域。

4、在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強(qiáng)對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供基于風(fēng)險評估的危險品運(yùn)輸收費(fèi)方法，結(jié)合多維數(shù)據(jù)與高級算法，通過實(shí)時評估運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中各路段的風(fēng)險等級，合理分配運(yùn)輸任務(wù)，避免高風(fēng)險路段過度負(fù)荷，從而提高運(yùn)輸安全性。采用遺傳算法優(yōu)化運(yùn)輸路徑，在降低成本的同時，考慮各路段風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)成本與風(fēng)險的平衡。同時，系統(tǒng)動態(tài)調(diào)整收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，確保企業(yè)靈活應(yīng)對實(shí)時變化的風(fēng)險。通過模擬退火算法對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局優(yōu)化，合理調(diào)度任務(wù)，均衡路段風(fēng)險，避免高風(fēng)險路段交通壓力過大，提升運(yùn)輸效率和安全性，確保資源的合理配置與高效調(diào)度，以解決上述背景技術(shù)中的問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于風(fēng)險評估的危險品運(yùn)輸收費(fèi)方法，包括以下步驟：

3、通過收集危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中各路段的交通流量、事故發(fā)生頻率、環(huán)境因素等數(shù)據(jù)，基于人口覆蓋風(fēng)險模型及事故期望值計(jì)算方法，評估各路段的潛在風(fēng)險等級；

4、根據(jù)風(fēng)險評估結(jié)果，對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的路段進(jìn)行風(fēng)險等級劃分，并根據(jù)不同風(fēng)險等級對路段實(shí)施分段收費(fèi)，通過k-means聚類算法對各路段的風(fēng)險等級進(jìn)行聚類，并基于聚類結(jié)果設(shè)定不同的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)；

5、根據(jù)給定的運(yùn)輸起點(diǎn)和終點(diǎn)，采用遺傳算法對運(yùn)輸路徑進(jìn)行優(yōu)化，以最小化運(yùn)輸成本和減少運(yùn)輸過程中風(fēng)險的總和，遺傳算法通過模擬自然選擇過程，優(yōu)化路徑選擇，平衡成本和風(fēng)險；

6、根據(jù)運(yùn)輸路徑的風(fēng)險等級差異，實(shí)施風(fēng)險均衡分配策略，避免高風(fēng)險路段過度負(fù)擔(dān)運(yùn)輸任務(wù)，通過模擬退火算法對全局運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜索，調(diào)整路徑分布，以實(shí)現(xiàn)不同路段間的風(fēng)險均衡；

7、根據(jù)實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中各路段的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史運(yùn)輸數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測路段未來風(fēng)險，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)整收費(fèi)策略，確保風(fēng)險與收費(fèi)的匹配。

8、優(yōu)選的，基于人口覆蓋風(fēng)險模型及事故期望值計(jì)算方法，評估各路段的潛在風(fēng)險等級，具體的步驟如下：

9、從危險品運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中收集各路段的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括交通流量、事故發(fā)生頻率、環(huán)境因素(如氣候、地形、人口密度等)。這些數(shù)據(jù)可以通過傳感器、歷史事故記錄、氣象數(shù)據(jù)接口和交通監(jiān)控系統(tǒng)等途徑獲得。收集的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過預(yù)處理，確保其準(zhǔn)確性和完整性。例如，對于交通流量數(shù)據(jù)，需要去除異常值和噪聲；對于事故發(fā)生頻率，需要將數(shù)據(jù)歸一化處理，以便后續(xù)計(jì)算；

10、此步驟的目的是為后續(xù)風(fēng)險評估提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。交通流量和事故發(fā)生頻率是影響運(yùn)輸風(fēng)險的重要因素，環(huán)境因素則能夠反映某些特殊路段(如山區(qū)或人口密集區(qū))可能帶來的額外風(fēng)險。通過對這些數(shù)據(jù)的處理，確保風(fēng)險評估的輸入數(shù)據(jù)是高質(zhì)量的。

11、在收集并預(yù)處理數(shù)據(jù)后，接下來需要定義一個綜合的風(fēng)險評估函數(shù)，結(jié)合人口覆蓋風(fēng)險模型和事故期望值計(jì)算方法，用于評估每個路段的風(fēng)險等級，風(fēng)險等級ri表示為：

12、ri＝α·ti+β·ai+γ·ei

13、，其中：ti是路段i的交通流量指標(biāo)，反映了該路段運(yùn)輸?shù)姆泵Τ潭龋琣i是路段i的事故發(fā)生頻率指標(biāo)，表示過往事故的概率，ei是路段i的環(huán)境風(fēng)險因子，包括地理、氣候和人口密度等因素，α、β、γ是權(quán)重系數(shù)，根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定，代表各因素對風(fēng)險的影響程度。

14、通過將各項(xiàng)影響因素加權(quán)整合，計(jì)算出每條路段的綜合風(fēng)險等級ri，提供了一個定量的風(fēng)險評估標(biāo)準(zhǔn)。該函數(shù)通過加權(quán)系數(shù)能夠適應(yīng)不同數(shù)據(jù)源和區(qū)域的差異，便于根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整和優(yōu)化風(fēng)險評估結(jié)果。

15、為了更準(zhǔn)確地量化運(yùn)輸過程中的潛在風(fēng)險，使用事故期望值來度量每個路段可能發(fā)生的事故損失。事故期望值可以表示為：

16、

17、，其中：p(t)表示在時間t時刻發(fā)生事故的概率，c(t)是事故發(fā)生時刻的損失(包括人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失等)，t是整個運(yùn)輸時間的周期；

18、通過此步驟，能夠?yàn)槊恳粭l路段量化運(yùn)輸過程中可能的事故損失，體現(xiàn)出不同路段在運(yùn)輸過程中可能帶來的安全隱患。該方法將事故發(fā)生的時效性和事故的嚴(yán)重性結(jié)合，更加全面地評估潛在的風(fēng)險。

19、在前面步驟中已經(jīng)計(jì)算出每條路段的風(fēng)險等級ri和事故期望值eali，接下來結(jié)合這些評估結(jié)果進(jìn)行路段的劃分。假設(shè)我們根據(jù)綜合風(fēng)險進(jìn)行路段分類，得到每條路段的綜合風(fēng)險分類，可使用如下公式：

20、

21、，其中，ci是路段i的綜合風(fēng)險分類，通過對風(fēng)險等級和事故期望值的加權(quán)平均，可以反映出每條路段的綜合安全風(fēng)險水平；通過此方法，可以將運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的路段按風(fēng)險級別進(jìn)行分類，例如：低風(fēng)險(ci≤0.3)、中風(fēng)險(0.3<ci≤0.7)、高風(fēng)險(ci>0.7)；

22、該步驟通過綜合風(fēng)險評估結(jié)果，將路段進(jìn)行分類，為后續(xù)的收費(fèi)策略制定提供依據(jù)。通過計(jì)算綜合風(fēng)險分類ci，可以為每個路段制定相應(yīng)的風(fēng)險控制措施，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)差異化收費(fèi)。

23、優(yōu)選的，通過k-means聚類算法對各路段的風(fēng)險等級進(jìn)行聚類，并基于聚類結(jié)果設(shè)定不同的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，具體的步驟如下：

24、在實(shí)施k-means聚類算法之前，首先需要對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的路段進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理。這包括根據(jù)風(fēng)險評估的結(jié)果，收集各路段的風(fēng)險等級(如前述步驟中計(jì)算的風(fēng)險等級ri或綜合風(fēng)險分類ci)，這些數(shù)據(jù)應(yīng)涵蓋所有需要進(jìn)行收費(fèi)評估的路段。此外，還需要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性。數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和噪聲需要被處理。例如，對于風(fēng)險評估結(jié)果中的異常數(shù)據(jù)，可以通過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，如中位數(shù)填充或刪除法，去除異常影響，確保k-means聚類過程中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)應(yīng)規(guī)范化，以避免不同量綱的數(shù)據(jù)(如流量、事故發(fā)生頻率、環(huán)境因素)對聚類算法的影響。在這一過程中，常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法是將數(shù)據(jù)歸一化到相同的區(qū)間范圍(如0到1)，以便聚類算法能夠平等地處理不同類型的數(shù)據(jù)。

25、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完畢后，開始使用k-means聚類算法對各路段的風(fēng)險等級進(jìn)行聚類。k-means算法的核心是將數(shù)據(jù)集劃分成預(yù)定數(shù)量的簇(clusters)，每個簇中的路段風(fēng)險等級應(yīng)盡可能相似，而不同簇之間的風(fēng)險等級差異應(yīng)最大化。首先，選擇一個合適的k值(聚類數(shù)目)，即劃分的風(fēng)險等級組數(shù)。這個k值可以通過方法如肘部法則(elbow?method)或輪廓系數(shù)(silhouette?coefficient)來選擇，肘部法則通過繪制不同k值對應(yīng)的誤差平方和(sse)，選擇sse急劇下降的點(diǎn)作為合適的k值。在k-means算法中，每個路段的風(fēng)險等級數(shù)據(jù)會根據(jù)其與簇中心的距離被歸類到最相近的簇。通過多次迭代計(jì)算，不斷更新簇中心，直到聚類結(jié)果收斂。聚類后的結(jié)果就是每條路段對應(yīng)的風(fēng)險類別。

26、聚類完成后，將根據(jù)每個簇的特點(diǎn)為其設(shè)定不同的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。每個簇代表了具有相似風(fēng)險等級的路段，可以將這些簇劃分為不同的風(fēng)險等級，例如低風(fēng)險、中風(fēng)險和高風(fēng)險。具體的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)可根據(jù)風(fēng)險等級來確定：例如，高風(fēng)險路段可能需要設(shè)置較高的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，以補(bǔ)償更高的運(yùn)輸風(fēng)險和潛在的事故損失；而低風(fēng)險路段則設(shè)置較低的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。此外，也可以根據(jù)具體的市場環(huán)境和政策要求，結(jié)合成本、運(yùn)營風(fēng)險等因素，靈活調(diào)整每個風(fēng)險等級的收費(fèi)水平。此時，不同風(fēng)險等級的路段將按照預(yù)設(shè)的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分段收費(fèi)，從而實(shí)現(xiàn)基于風(fēng)險的動態(tài)收費(fèi)策略。這種分段收費(fèi)不僅能更好地體現(xiàn)路段的風(fēng)險差異，還能為危險品運(yùn)輸提供更加公平和靈活的費(fèi)用計(jì)算方式。

27、在初步設(shè)定收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)后，需要通過動態(tài)監(jiān)控和數(shù)據(jù)反饋進(jìn)一步優(yōu)化收費(fèi)策略。運(yùn)輸過程中，隨著道路條件、天氣變化、事故發(fā)生頻率等因素的變化，路段的風(fēng)險等級可能發(fā)生波動。因此，收費(fèi)策略需要定期進(jìn)行評估和調(diào)整。例如，可以設(shè)定一個周期性回顧機(jī)制(如每季度或每年)，通過重新進(jìn)行風(fēng)險評估和聚類分析，及時調(diào)整收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。如果某個路段的風(fēng)險等級發(fā)生變化(例如從中風(fēng)險升至高風(fēng)險)，則該路段的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)可能需要上調(diào)，以反映新的風(fēng)險水平；反之，若某路段的風(fēng)險等級降低，則可以適度降低收費(fèi)。此外，隨著運(yùn)輸數(shù)據(jù)和事故數(shù)據(jù)的逐步積累，k-means算法的k值、聚類結(jié)果以及收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)也可以根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化，使得收費(fèi)策略更加精準(zhǔn)、靈活和公平。

28、通過這四個步驟，基于k-means聚類算法實(shí)現(xiàn)了對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中各路段的風(fēng)險等級劃分，并基于風(fēng)險等級制定了差異化的分段收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。步驟一中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理確保了后續(xù)聚類分析的準(zhǔn)確性，步驟二通過k-means聚類算法實(shí)現(xiàn)了對各路段風(fēng)險的科學(xué)劃分，步驟三根據(jù)聚類結(jié)果制定了合理的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，而步驟四則通過動態(tài)調(diào)整機(jī)制確保收費(fèi)策略的持續(xù)優(yōu)化。這種基于風(fēng)險的收費(fèi)方式，不僅能根據(jù)實(shí)時變化調(diào)整收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，還能提高危險品運(yùn)輸?shù)陌踩院秃侠硇裕罱K實(shí)現(xiàn)風(fēng)險與收費(fèi)的平衡。

29、優(yōu)選的，根據(jù)給定的運(yùn)輸起點(diǎn)和終點(diǎn)，采用遺傳算法對運(yùn)輸路徑進(jìn)行優(yōu)化，以最小化運(yùn)輸成本和減少運(yùn)輸過程中風(fēng)險的總和，具體的步驟如下：

30、在遺傳算法的初步步驟中，首先需要對運(yùn)輸路徑進(jìn)行編碼。每個運(yùn)輸路徑可以視作一個個體(chromosome)，這個個體由一系列的路段組成，每個路段對應(yīng)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的一個路段。假設(shè)運(yùn)輸起點(diǎn)為o，終點(diǎn)為d，而運(yùn)輸路徑的每個路段由網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)(如路段的起點(diǎn)和終點(diǎn))構(gòu)成。為了方便表示，可以將運(yùn)輸路徑編碼為一個向量p＝(pi)＝(p1，p2，…，pn)，其中pi表示第i個路段的id，n是路徑中包含的路段數(shù)；

31、接下來，通過隨機(jī)生成初始種群p0＝{p1，p2，…，pm}，其中每個個體pi都是一個可能的運(yùn)輸路徑，且路徑長度為n，種群大小為m(通常m取較大的值，例如100或200)。初始化種群時，考慮到路徑的多樣性，種群中的每條路徑可以是從起點(diǎn)到終點(diǎn)的不同路徑，且路徑中每個路段都通過隨機(jī)選擇進(jìn)行連接。初始化后的種群為算法提供了多樣的初始解空間。

32、在遺傳算法中，適應(yīng)度函數(shù)是衡量個體優(yōu)劣的關(guān)鍵。對于運(yùn)輸路徑的優(yōu)化問題，目標(biāo)是最小化運(yùn)輸成本和運(yùn)輸過程中的風(fēng)險總和。因此，適應(yīng)度函數(shù)f(p)可以表示為成本和風(fēng)險的加權(quán)和：

33、f(p)＝α′·c(p)+β′·r(p)

34、，其中，c(p)為路徑p的運(yùn)輸成本，r(p)為路徑p上所有路段的風(fēng)險之和，α′和β′為調(diào)節(jié)成本與風(fēng)險之間權(quán)重的系數(shù)。為了更好地適應(yīng)實(shí)際情況，這些系數(shù)可以根據(jù)具體需求進(jìn)行設(shè)置，例如如果運(yùn)輸?shù)奈ｋU品風(fēng)險較高，則可以增加β′的權(quán)重。

35、具體計(jì)算成本和風(fēng)險的公式可以如下定義：

36、運(yùn)輸成本c(p)為每個路段的運(yùn)輸成本的總和：

37、

38、，其中，c(pi)為路段pi的運(yùn)輸成本，可能由交通流量、路段長度、車輛類型等因素決定；

39、運(yùn)輸風(fēng)險r(p)為每個路段的風(fēng)險的總和，可以基于每條路段的交通流量、事故發(fā)生頻率和環(huán)境因素來評估：

40、

41、，其中，r(pi)為路段pi的風(fēng)險值，可能涉及交通事故概率、環(huán)境風(fēng)險系數(shù)等。

42、在適應(yīng)度評估后，選擇操作通過自然選擇的過程來篩選出更好的個體。選擇操作通常使用輪盤賭選擇(roulette?wheel?selection)或錦標(biāo)賽選擇(tournamentselection)等方法。根據(jù)個體的適應(yīng)度值，選擇更適合的個體作為下一代的父代，較高適應(yīng)度的個體有更大的概率被選中，從而保證較優(yōu)的路徑解被傳遞到下一代。

43、在選擇出父代后，遺傳算法通過交叉(crossover)和變異(mutation)操作生成新一代個體。交叉操作模擬自然界中的基因重組，通過兩條父代路徑交換路段生成新的子代路徑。在運(yùn)輸路徑的優(yōu)化問題中，可以選擇部分路徑的交叉，例如通過單點(diǎn)交叉(single-point?crossover)或多點(diǎn)交叉(multi-point?crossover)等方式對路徑進(jìn)行交換。

44、單點(diǎn)交叉：假設(shè)有兩條父代路徑pa和pb，交叉操作在某個位置k處分割路徑，將pa的前部分與pb的后部分以及pb的前部分與pa的后部分進(jìn)行交換，得到新的子代路徑。交叉后可能會得到局部最優(yōu)解，因此為了避免陷入局部最優(yōu)，必須通過變異操作進(jìn)一步提高解的多樣性。變異操作通常對個體進(jìn)行隨機(jī)調(diào)整，例如改變路徑中的某個路段。對于路徑p＝(pi)＝(p1，p2，…，pn)變異操作可以隨機(jī)選擇一個路段pi，將其替換為另一個未出現(xiàn)的路段pj，從而改變路徑的結(jié)構(gòu)。變異操作幫助算法跳出局部最優(yōu)解，提高全局搜索能力。

45、通過反復(fù)進(jìn)行交叉與變異操作，遺傳算法不斷優(yōu)化路徑的選擇，最終找到使得運(yùn)輸成本和運(yùn)輸風(fēng)險總和最小化的最優(yōu)路徑。在每一代，都會計(jì)算新生成路徑的適應(yīng)度值，并根據(jù)適應(yīng)度進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，從而優(yōu)化路徑選擇，平衡成本與風(fēng)險。最終通過足夠多的迭代，找到一個最優(yōu)或近似最優(yōu)的運(yùn)輸路徑，解決運(yùn)輸成本和風(fēng)險的優(yōu)化問題。

46、優(yōu)選的，通過模擬退火算法對全局運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜索，調(diào)整路徑分布，具體的步驟如下：

47、在實(shí)施風(fēng)險均衡分配策略之前，首先需要對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全面的狀態(tài)初始化，包括對每條路段的風(fēng)險等級評估。每條路段的風(fēng)險等級可以基于其交通流量、事故頻率、環(huán)境因素等多個指標(biāo)進(jìn)行綜合評估，得到一個初步的風(fēng)險值。這些評估結(jié)果為后續(xù)的優(yōu)化提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在這一階段，需要收集并存儲各路段的風(fēng)險數(shù)據(jù)，確定每條路段的運(yùn)輸能力和安全風(fēng)險。

48、此時，運(yùn)輸路徑的選擇并不固定，而是基于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險信息進(jìn)行合理配置。通過對各路段的風(fēng)險差異進(jìn)行初步分析，可以發(fā)現(xiàn)一些高風(fēng)險路段和低風(fēng)險路段之間的差異，為后續(xù)的路徑優(yōu)化和風(fēng)險均衡分配提供了數(shù)據(jù)支持。網(wǎng)絡(luò)初始化階段的核心是通過全面的數(shù)據(jù)收集，確保每個路段的風(fēng)險評估能夠準(zhǔn)確反映實(shí)際情況。

49、在進(jìn)行模擬退火算法優(yōu)化之前，需要定義目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)的核心是實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸任務(wù)的風(fēng)險均衡分配，避免某些高風(fēng)險路段承擔(dān)過多的運(yùn)輸任務(wù)。目標(biāo)函數(shù)可以設(shè)計(jì)為：最大化整個運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險均衡度，即使得低風(fēng)險路段的運(yùn)輸任務(wù)有所增加，從而避免高風(fēng)險路段的負(fù)擔(dān)過重。

50、模擬退火算法的主要思想是從一個初始狀態(tài)開始，通過不斷地調(diào)整路徑分布，逐步找到一個低能量狀態(tài)，即使運(yùn)輸任務(wù)能夠在整個網(wǎng)絡(luò)中得到合理的分配。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，退火過程中的“溫度”參數(shù)需要逐漸降低，確保搜索過程的穩(wěn)定性并防止局部最優(yōu)的產(chǎn)生。通過合理的溫度衰減策略，確保全局搜索能夠進(jìn)行充分的探索，直到最終找到使風(fēng)險均衡的最優(yōu)路徑分布。

51、在模擬退火的搜索過程中，路徑的調(diào)整是算法的核心步驟。模擬退火算法通過不斷地對現(xiàn)有路徑進(jìn)行局部調(diào)整，來尋找更優(yōu)的路徑分布。具體而言，模擬退火算法將選擇某一條路徑的某個路段進(jìn)行隨機(jī)改變，并計(jì)算該調(diào)整后路徑的風(fēng)險水平。若新的路徑配置能夠使得整體的風(fēng)險均衡度得到改善，算法會接受這一變更；如果風(fēng)險并未改善，算法則根據(jù)一定概率接受較差的解，以避免陷入局部最優(yōu)解。

52、在路徑搜索過程中，調(diào)整的方式可以是改變路徑選擇，例如，將某些高風(fēng)險的路段替換為低風(fēng)險的路段，或者調(diào)整各個路徑的運(yùn)輸任務(wù)量。通過這些局部的調(diào)整，模擬退火算法能夠逐步改進(jìn)路徑配置，從而達(dá)到全局風(fēng)險均衡的目的。此步驟的關(guān)鍵在于如何通過適當(dāng)?shù)恼{(diào)整策略，確保路徑的選擇盡可能平衡高風(fēng)險與低風(fēng)險路段之間的任務(wù)負(fù)擔(dān)。

53、模擬退火算法的迭代過程是實(shí)現(xiàn)全局搜索并找到最優(yōu)路徑分布的關(guān)鍵。隨著算法的進(jìn)行，溫度會逐漸降低，意味著接受不良解的概率會逐步減小，從而使算法的搜索趨于穩(wěn)定。在每一輪的迭代過程中，都會根據(jù)當(dāng)前的路徑調(diào)整情況計(jì)算出新的風(fēng)險均衡度，并根據(jù)此值判斷是否繼續(xù)進(jìn)行路徑調(diào)整。

54、隨著溫度的降低，算法會更趨向于局部優(yōu)化，逐漸找到最優(yōu)解。因此，在這一過程中，除了路徑調(diào)整外，還需要根據(jù)設(shè)定的溫度衰減策略來控制搜索的深度和廣度。例如，初始階段可以選擇較大的溫度，進(jìn)行廣泛的路徑搜索，而在后期則逐漸減小溫度，集中精力進(jìn)行局部優(yōu)化。最終，算法將停止在某一溫度值附近，從而得到一個相對穩(wěn)定的路徑分布，確保不同路段的風(fēng)險能夠得到均衡分配。

55、通過以上步驟，模擬退火算法能夠在全局運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中有效地調(diào)整路徑分布，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸任務(wù)的合理分配，避免過度依賴高風(fēng)險路段，保證整個運(yùn)輸過程的安全性與穩(wěn)定性。

56、優(yōu)選的，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史運(yùn)輸數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測路段未來風(fēng)險，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)整收費(fèi)策略，確保風(fēng)險與收費(fèi)的匹配，具體的步驟如下：

57、在動態(tài)調(diào)整運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中各路段收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)之前，第一步是確保實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)的全面收集與預(yù)處理。這些數(shù)據(jù)主要包括交通流量、事故發(fā)生率、環(huán)境因素(如天氣、路況等)、運(yùn)輸車輛的類型和速度等。通過傳感器、gps設(shè)備、監(jiān)控?cái)z像頭以及其他監(jiān)測手段，實(shí)時收集各路段的運(yùn)營數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集后，必須對其進(jìn)行預(yù)處理，以去除噪聲、填補(bǔ)缺失值，并進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的要求。預(yù)處理階段的目的是確保數(shù)據(jù)能夠有效反映當(dāng)前運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時狀況，為后續(xù)的預(yù)測與決策提供準(zhǔn)確的輸入。

58、在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，還需要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，包括過往的交通流量、事故記錄、天氣數(shù)據(jù)等，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析出關(guān)鍵特征，識別潛在的模式和規(guī)律。這些歷史數(shù)據(jù)的分析將有助于建立基于歷史經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測模型，并為收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)的動態(tài)調(diào)整提供依據(jù)。通過這種全面的數(shù)據(jù)收集和處理，確保能夠及時、準(zhǔn)確地獲取當(dāng)前運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)信息，為后續(xù)的收費(fèi)策略調(diào)整提供精準(zhǔn)的風(fēng)險預(yù)測。

59、基于預(yù)處理后的實(shí)時數(shù)據(jù)和歷史運(yùn)輸數(shù)據(jù)，下一步是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過分析歷史數(shù)據(jù)中的趨勢和特征，能夠預(yù)測各路段未來的風(fēng)險等級。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸分析、支持向量機(jī)(svm)、決策樹、隨機(jī)森林以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，都可以用于進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測。

60、在這一階段，模型將利用交通流量、事故發(fā)生率、天氣、環(huán)境因素等多個輸入特征，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，構(gòu)建一個能夠在未來預(yù)測各路段風(fēng)險的模型。通過不斷優(yōu)化模型參數(shù)和選擇合適的特征變量，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效捕捉到復(fù)雜的非線性關(guān)系和潛在的風(fēng)險模式。基于歷史和實(shí)時數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果，將有助于在未來時間段內(nèi)對各路段的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)估，并為收費(fèi)策略的調(diào)整提供依據(jù)。例如，若某條路段的事故頻發(fā)率或交通流量預(yù)測值較高，則相應(yīng)的風(fēng)險等級和收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)將會相應(yīng)提升。

61、根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測得到的各路段未來風(fēng)險等級，下一步是根據(jù)風(fēng)險等級調(diào)整各路段的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。風(fēng)險較高的路段需要采取更高的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，以確保運(yùn)輸任務(wù)在較為安全的路段進(jìn)行，同時也為高風(fēng)險路段的管理和維護(hù)提供資金支持。而風(fēng)險較低的路段，則可以設(shè)置較低的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，以促進(jìn)車輛分布的均衡，并避免所有車輛集中到低收費(fèi)路段，導(dǎo)致交通壓力過大。

62、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)整不僅僅依據(jù)風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，還需要結(jié)合實(shí)時交通情況、政策法規(guī)以及市場需求等多方面因素。例如，在交通流量非常大的高風(fēng)險路段，可以考慮通過動態(tài)調(diào)整收費(fèi)策略，在高峰時段實(shí)施高收費(fèi)，以控制交通壓力，保證運(yùn)輸安全。同時，系統(tǒng)也要考慮各類運(yùn)輸任務(wù)的差異，給予不同貨物類型、運(yùn)輸需求的靈活收費(fèi)方案。通過這種動態(tài)調(diào)整的收費(fèi)機(jī)制，確保收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)能夠靈活應(yīng)對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中各路段風(fēng)險的變化，實(shí)現(xiàn)更高效的資源配置和風(fēng)險控制。

63、最后，為確保收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)始終與實(shí)際風(fēng)險相匹配，系統(tǒng)需要進(jìn)行實(shí)時反饋與優(yōu)化調(diào)整。根據(jù)實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)和新的運(yùn)輸數(shù)據(jù)，持續(xù)更新機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果。如果新的數(shù)據(jù)與之前的預(yù)測有所偏差，模型需要通過增量學(xué)習(xí)或重新訓(xùn)練等方式對未來的風(fēng)險預(yù)測進(jìn)行更新。實(shí)時反饋機(jī)制可以確保系統(tǒng)不斷適應(yīng)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中風(fēng)險變化的動態(tài)特征。

64、在實(shí)際運(yùn)行過程中，基于實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)調(diào)整能夠有效識別出突發(fā)事件，如事故、天氣變化或交通堵塞等，從而及時修正預(yù)測和收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。例如，如果某條路段發(fā)生了嚴(yán)重事故，導(dǎo)致該路段的風(fēng)險等級急劇上升，系統(tǒng)應(yīng)迅速調(diào)整該路段的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，并通知運(yùn)輸方選擇其他風(fēng)險較低的路徑進(jìn)行繞行。通過實(shí)時反饋與優(yōu)化調(diào)整，系統(tǒng)能夠最大程度地減少運(yùn)輸過程中的風(fēng)險，并在不同的時段和情況下保持收費(fèi)與風(fēng)險的匹配，確保運(yùn)輸安全性與成本效益的平衡。

65、在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

66、本發(fā)明通過結(jié)合多維數(shù)據(jù)，使用人口覆蓋風(fēng)險模型和事故期望值計(jì)算方法，實(shí)時評估運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中各路段的風(fēng)險等級。通過高效識別高風(fēng)險路段，運(yùn)輸任務(wù)能夠根據(jù)不同風(fēng)險等級合理分配，避免高風(fēng)險路段過度負(fù)荷，顯著提高了運(yùn)輸過程的安全性。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)精確的風(fēng)險預(yù)測，并動態(tài)調(diào)整收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，從而為運(yùn)輸企業(yè)提供更為安全、科學(xué)的決策支持，降低了因不當(dāng)路徑選擇導(dǎo)致的安全隱患。

67、本發(fā)明通過遺傳算法對運(yùn)輸路徑進(jìn)行優(yōu)化，綜合考慮運(yùn)輸成本與各路段風(fēng)險，尋找成本與風(fēng)險的最優(yōu)平衡。在路徑選擇時，遺傳算法能夠篩選出風(fēng)險較低的路徑，從而減少了不必要的風(fēng)險暴露并降低運(yùn)輸成本。同時，系統(tǒng)通過動態(tài)調(diào)整收費(fèi)策略，根據(jù)預(yù)測的風(fēng)險等級實(shí)時變化，確保運(yùn)輸企業(yè)能夠靈活應(yīng)對，進(jìn)一步降低運(yùn)輸成本并保障運(yùn)輸?shù)陌踩耘c穩(wěn)定性。

68、本發(fā)明通過模擬退火算法對運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局優(yōu)化，合理調(diào)度任務(wù)并優(yōu)化路徑分配，以避免高風(fēng)險路段過度負(fù)荷。該算法能在全局搜索中均衡地分配運(yùn)輸任務(wù)，減輕高風(fēng)險路段的交通壓力，減少事故發(fā)生的概率。通過預(yù)測未來的風(fēng)險變化，系統(tǒng)能夠提前調(diào)整任務(wù)分配，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸任務(wù)的風(fēng)險均衡，確保資源的合理配置和運(yùn)輸任務(wù)的高效調(diào)度，提升整體運(yùn)輸效率與安全性。