电力巡检无人机固定机巢多阶段选址研究

为满足日益增长的无人机电力巡检需求,克服现有无人机巡检方式效率与自动化水平仍偏低的问题,研究基于固定机巢的巡检模式,并提出多阶段的无人机固定机巢选址方法。使用CIPS(圆交叉点集法)确定设施候选点。考虑到机巢的阶段性开放特征,建立多目标多阶段机巢选址模型。设计NSGA-Ⅲ算法,基于徐州市的实际案例,验证模型和算法。实验结果表明,NSGA-Ⅲ算法有着稳定的求解质量优势。最终选址方案的需求覆盖率高达94.7%,需求重复覆盖率仅为14.5%。因此,该无人机巢选址方法能够在节约建设成本的同时,实现无人机巡检需求的较优覆盖,并避免了需求重复覆盖,对于电力巡检部门在机巢选址方面具有一定实用价值。

多阶段零售店选址的模型与算法研究

针对零售店的选址问题,设计了分段效用函数,改进了现有竞争性设施选址模型中效用函数的设计不足,把消费者居住地到零售店的距离对效用的作用分成无影响、有直接影响和绝对影响三种情况考虑。在此基础上,建立了多阶段零售店选址模型,决策者对不同阶段的零售店重新布局,使其与消费者需求分布和零售店经营成本变动相匹配。根据模型特点设计了分散搜索算法,分别用Lingo软件和分散搜索算法编程对一组算例进行计算比较,两种算法的运算结果显示,分散搜索算法的运行速度快而且收敛性好。

多阶段优化规划模型在天津应急资源基站优化规划中的应用

利用多阶段优化选址规划模型对天津市进行应急资源基站的选址规划研究。首先,利用集合覆盖模型(LSCP)确定满足需求的最小应急物流基站数,然后利用最大覆盖模型(MCLP),在备选位置中,根据不同的应急时间标准确定满足需求的合适位置作为应急物流基站的选址。通过计算。分别得到在30 min、45 min和60 min的不同应急时间标准下覆盖天津市全境所需的应急资源基站数以及合理的选址规划方案。研究表明,多阶段选址规划模型将选址规划问题分步骤解决,使问题简化,可以应用于不同的城市安全规划过程,为城市应急管理提供了应急决策依据,有效提高了城市应急管理能力。

基于均衡策略的医疗应急救援中心多阶段布局问题研究

灾害发生后,应急救援中心的选址和医疗服务决策是一个重要问题.设施工作量的不均衡会降低应急医疗资源的救援效力.针对灾区对医疗救援服务需求的多个阶段时变特征,提出基于均衡策略的医疗应急救援中心多阶段选址模型.综合考虑多个阶段需求,均衡各阶段所有医疗救援中心的救助工作量,从而充分发挥每个医疗救援中心在每个阶段的救援效用.仿真研究表明模型和算法有效,分析得到基于均衡策略的多阶段选址分配模型的适用性,表明均衡策略在多阶段应急救援中具有可行性.

贵安新区无水港选址研究

选址问题是关系贵安新区无水港建设成败的关键环节。从尽量靠近进出口货源、依托铁路枢纽进行规划建设、充分利用运输资源、具备优良场地和预留发展空间、充分考虑与既有规划对接等基本原则出发,基于铁路货运站进行多阶段选址。在分析规划区域铁路主要货运站运量的基础上,从货场与城市用地布局、产业布局的匹配度,货场功能及运量,货场货流组织便捷度,站场周边用地条件,以及与既有国际物流体系匹配程度等因素出发,对铁路货运站进行初步评估,分析候选方案优缺点,确定最终方案。贵安新区无水港选址方法对于市域范围内基于铁路货运站进行选址具有较强的可操作性。