对于γ-MAHSCP模型,仍属于NP-Hard问题,可采用启发式算法进行模型求解。本书采用分散搜索算法进行求解,分散搜索算法是一种进化算法,依靠类似遗传算法的进化机制,通过迭代向最优解收敛。通过上述分散搜索算法,能够很好地求解γ-MAHSCP模型。该模型得出的结果与γ-SHSCP模型求解不同,因为非枢纽点的分配方式不同,枢纽点的布局也不尽相同。......
2023-09-19
(1)覆盖总需求的权重
当不考虑需求时序特征和仓库容量限制时,需求点i的人口数量Mi,则不同覆盖质量水平下,覆盖总需求的权重可表示为:
(2)考虑覆盖质量水平的均衡性和救援公平性
考虑救援公平性,保证每个需求点均被覆盖一次,且使平均加权救援最大时间最小:
考虑覆盖率水平的均衡性,使覆盖率水平最低的需求点的覆盖质量水平能够尽量大:
引入控制变量α,则上述公式可转化为如下:
(3)考虑应急服务设施点数量
随着应急服务设施点P的增多,会增加需求点的覆盖质量水平,但也会增加建设成本。考虑资源有限,应合理建设应急服务设施点。
模型构建:
目标函数式(7-1)表示不同覆盖质量水平下,最大化覆盖总需求点的权重,考虑救援有效性;式(7-2)和式(7-8)使最低覆盖质量水平最大,追求最低覆盖水平的最大化,考虑覆盖质量水平的均衡性;式(7-3)和式(7-9)使加权救援最大时间最小,考虑救援公平性;式(7-4)表示应急服务设施点数目设定为P个;约束条件式(7-5)表明只有选定的应急服务设施点才能提供应急需求服务;式(7-6)表示需求点均能被覆盖到一次;式(7-7)保证决策变量为0,1整数变量。
有关基于轴辐网络的重大突发事件应急设施布局优化理论与应用的文章
对于γ-MAHSCP模型,仍属于NP-Hard问题,可采用启发式算法进行模型求解。本书采用分散搜索算法进行求解,分散搜索算法是一种进化算法,依靠类似遗传算法的进化机制,通过迭代向最优解收敛。通过上述分散搜索算法,能够很好地求解γ-MAHSCP模型。该模型得出的结果与γ-SHSCP模型求解不同,因为非枢纽点的分配方式不同,枢纽点的布局也不尽相同。......
2023-09-19
p-中心选址模型是Hakimi[17]提出的,该模型的目标是为p个服务设施进行选址,使得各个需求点到p个服务设施之间的总加权距离最小。这些应急服务设施,应急响应的及时性要求不是很高。在各类突发事件中,应急服务设施选址涉及经济、技术、社会、安全等诸多因素。魏汝营[35]等综合考虑应急设施选址的效率性、公平性和成本等多方面因素,建立了一个多目标决策模型,采用线性加权和法求解该模型。......
2023-09-19
综上,考虑选择建造的应急服务设施点的数目为6个或7个。由此可知,当算例规模较小时,使用分支定界法得全局最优解计算效率很高。以最大化最小覆盖水平模型求解为例。②目标偏差率最小化模型求解得到的最大偏差率最小,能更好地均衡各个目标。为更好地与分支定界法求解结果进行对比以及分析NSGA-Ⅱ的算法有效性,本节更改设定算法程序中目标个数,分别求解单目标、两目标和三目标模型,并分析求解结果。......
2023-09-19
轴辐网络布局主要集中于两个问题:枢纽点选址问题和非枢纽点分配问题。对于存在单一隶属关系的公共组织或公共机构网络布局属于单分配的轴辐网络,而复杂的快递物流网络大多采用多分配轴辐网络。轴辐网络结构如图1-1所示。轴辐网络主要应用于快递网络、航线优化布局方面。李阳[51]在其博士论文中将轴辐网络理论应用于救灾物流中,构建了轴辐式救灾物流系统框架,并从救灾物资供应、配送和发放三方面对该系统的功能进行了设计。......
2023-09-19
第2章研究了重大突发事件下的应急服务需求的特点,在此基础上提出了应急服务设施轴辐网络布局框架,并对轴辐网络的运行和相关保障措施进行了研究。针对这两类问题,分别给出了两种不同的策略。第8章对全书内容及研究结论进行总结,并对书中有待进一步深入研究的地方提出后续研究的方向。......
2023-09-19
在应急服务设施轴辐网络布局构建过程中,核心问题就是枢纽点设施位置和数量以及非枢纽点设施的分配方式的确定,从而规划O-D流路线。在单分配和多分配问题上,即非枢纽点分配给一个枢纽点还是多个枢纽点,考虑到应急服务设施属于公共设施,公共部门管辖,而Hub设施和非枢纽点存在着上下级的行政隶属关系,根据行政管理中的单一领导原则。Campbell[104]对枢纽站最大覆盖问题给出了单分配模型,此类模型具有O个变量与约束条件,具体模型如下。......
2023-09-19
模糊规划中,用模糊隶属度函数表示约束条件的满足程度、目标函数的期望水平及模型系数的不确定变化范围。概率分布函数未知,不确定性参数使用离散的情景或连续的区间范围来进行描述,其目的是找到一个近似最优解,使它对任意的不确定性参数观测值不敏感。......
2023-09-19
折扣系数α依次取值为0.4、0.6和0.8;最大时间约束T分别取值720、960、1 200和1 440分钟;γ*分别取3和5。基于第4章设计的改进的遗传算法,通过算例验证将两模型结果进行比较,并对两个模型的不同参数分析对比。......
2023-09-19
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