Badanie i zarządzanie ryzykiem w transporcie drogowym z zastosowaniem algorytmów sztucznej inteligencji

Spis treści ebooka

Streszczenie 8

Wstęp 9

Spis oznaczeń 12

1. Ryzyko i jego znaczenie w identyfikacji zagrożeń realizacji procesów transportowych 17

1.1. Pojęcie ryzyka w literaturze 17

1.2. Zagrożenia w realizacji procesów transportowych 22

1.3. Rodzaje ryzyka 26

2. Zarządzanie ryzykiem w transporcie drogowym 29

2.1. Ogólna procedura zarządzania ryzykiem 29

2.2. Zarządzanie ryzykiem w realizacji procesów transportowych 31

2.2.1. Problematyka wyznaczania tras jazdy pojazdów 32

2.2.2. Problematyka przydziału pojazdów do zadań 33

3. Metody i narzędzia oceny i zarządzania ryzykiem w transporcie drogowym 35

3.1. Klasyfikacja metod oceny ryzyka 35

3.2. Charakterystyki wybranych metod oceny ryzyka 40

3.3. Algorytmy sztucznej inteligencji w ocenie i zarządzaniu ryzykiem w transporcie drogowym 44

3.4. Szacowanie ryzyka zdarzeń niebezpiecznych 48

4. Uogólnione modele zarządzania ryzykiem w transporcie drogowym 50

4.1. Budowa modelu zarządzania ryzykiem w przewozie ładunków 50

4.1.1. Założenia budowy modelu w przewozie ładunków 50

4.1.2. Identyfikacja elementów modelu zarządzania ryzykiem w przewozach ładunków 54

4.1.3. Struktura sieci transportowej w przewozach ładunków 55

4.1.4. Parametryzacja elementów sieci transportowej w przewozie ładunków 57

4.1.5. Zmienne decyzyjne modelu zarządzania ryzykiem w przewozie ładunków 66

4.1.6. Ograniczenia modelu zarządzania ryzykiem w przewozie ładunków 68

4.1.7. Ocena ryzyka w przewozie ładunków 75

4.2. Budowa modelu zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 77

4.2.1. Założenia budowy modelu zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 77

4.2.2. Identyfikacja i parametryzacja elementów modelu zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 80

4.2.3. Zmienne decyzyjne modelu zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 85

4.2.4. Ograniczenia i funkcja kryterium modelu zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 87

5. Wybrane modele zarządzania ryzykiem w transporcie drogowym 90

5.1. Założenia ogólne – rodzaje modeli 90

5.2. Model zarządzania ryzykiem w transporcie ładunków w systemie całopojazdowym i hierarchicznym 91

5.3. Model zarządzania ryzykiem w transporcie ładunków w systemie rozproszonym 101

5.4. Model zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 107

6. Algorytmy optymalizacyjne zarządzania ryzykiem w przewozie ładunków 112

6.1. Metoda zarządzania ryzykiem w przewozie ładunków 112

6.2. Algorytm mrówkowy w zarządzaniu ryzykiem w przewozie ładunków 113

6.3. Algorytm genetyczny w zarządzaniu ryzykiem w przewozie ładunków 121

6.3.1. Postać ogólna algorytmu genetycznego w zarządzaniu ryzykiem w przewozie ładunków 121

6.3.2. Etapy budowy algorytmu genetycznego w modelu zarządzania ryzykiem w przewozie ładunków 124

7. Algorytmy optymalizacyjne zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 129

7.1. Metoda zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 129

7.2. Algorytm mrówkowy w zarządzaniu ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 131

7.3. Algorytm genetyczny w zarządzaniu ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 133

8. Kalibracja, weryfikacja i aplikacja algorytmów do zarządzania ryzykiem w transporcie drogowym 137

8.1. Założenia do procesu kalibracji i weryfikacji algorytmów 137

8.2. Przykład zastosowania algorytmu mrówkowego i genetycznego do zarządzania ryzykiem w transporcie ładunków niebezpiecznych 138

8.2.1. Dane wejściowe modelu zarządzania ryzykiem w transporcie ładunków niebezpiecznych 138

8.2.2. Wyznaczanie teoretycznych rozkładów prawdopodobieństwa wypadków i ich skutków w transporcie ładunków niebezpiecznych 140

8.2.3. Wyniki kalibracji i weryfikacji algorytmu mrówkowego w przewozach ładunków niebezpiecznych 144

8.2.4. Wyniki kalibracji i weryfikacji algorytmu genetycznego w przewozie ładunków niebezpiecznych 148

8.3. Przykład zastosowania algorytmu mrówkowego i genetycznego do zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie komunalnym 150

8.3.1. Dane wejściowe modelu zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie komunalnym 150

8.3.2. Wyznaczanie teoretycznych rozkładów prawdopodobieństwa wypadków i ich skutków w zbiórce odpadów komunalnych 151

8.3.3. Wyniki kalibracji i weryfikacji algorytmu mrówkowego w zbiórce odpadów komunalnych 155

8.3.4. Wyniki kalibracji i weryfikacji algorytmu genetycznego w zbiórce odpadów komunalnych 157

8.4. Przykład zastosowania algorytmu mrówkowego i genetycznego do zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 160

8.4.1. Dane wejściowe modelu zarządzania ryzykiem w przydziale pojazdów do zadań 160

8.4.2. Wyznaczanie teoretycznych rozkładów prawdopodobieństwa wypadków i ich skutków w przydziale pojazdów do zadań 161

8.4.3. Wyniki kalibracji i weryfikacji algorytmu mrówkowego w przydziale pojazdów do zadań 164

8.4.4. Wyniki kalibracji i weryfikacji algorytmu genetycznego w przydziale pojazdów do zadań 166

Podsumowanie 170

Bibliografia 173

pokaż cały spis treści

ukryj recenzje