基于最大覆盖模型和熵权法的预冷站选址优化研究

我国农产品在流通运输过程中货损成本居高不下,产地预冷作为“最先一公里”的重要环节,可以弥补冷藏车效力的不足且降低农产品贮运损耗。优化预冷站选址布局是加强冷链物流基础设施建设,完善“最先一公里”冷链物流体系的有效途径之一,在提高农产品新鲜度、延长货架期以及降低运输过程损耗等方面具有重要的现实意义。文中运用最大覆盖模型为河南省新乡市农产品生产基地集中区域合理规划预冷站选址,并结合熵权法改进传统最大覆盖模型,给出总成本费用最小的预冷站建设建议。

广义最大覆盖模型的新型人类学习优化算法

广义最大覆盖模型是传统覆盖模型的扩展形式,通过覆盖水平评价服务质量。针对上述模型NP-hard问题特征,设计一种基于新型人类学习优化算法的求解方法。将自适应学习策略引入到基本人类学习优化算法中,采用随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子进行优化搜索。利用多个算例进行数值实验,并将新算法与遗传算法、微粒群优化算法、最有价值球员算法和人类学习优化算法进行比较。实验结果证明了新算法的可行性和有效性,为广义最大覆盖模型的求解提供了一种有竞争力的算法。

油库选址的最大覆盖模型研究

成品油配送中心的合理选址，充分发挥成品油油库的作用也是优化成品油供应链的重要环节。成品油配送中心选址合理，可以最大限度地发挥配送中心的作用，消除不合理运输现象，提高成品油经营企业的经济效益。利用重心法构建了油库选址的最大覆盖模型，并采用禁忌搜索算法求解该模型。

广义最大覆盖模型在消防站优化选址中的应用

针对目前我国城市消防站建设存在的数量不足、责任区面积过大、选址缺乏科学性等问题,引入广义最大覆盖模型,探讨城市消防站的优化选址方法。广义最大覆盖模型很好地解决了传统最大覆盖模型中假设覆盖度为二元值的缺陷,通过分段递减函数,将覆盖度表示为0～1之间的连续值,实现了供应点对所有需求点的覆盖。同时,本研究还考虑不同区域的火灾风险等级并设定了相应响应时间限值,通过对最短响应时间和响应时间限值的比较,得出候选消防站点对各个需求点的覆盖度水平。通过实例对广义最大覆盖模型的有效性进行验证,并利用LINGO软件进行求解。研究表明,广义最大覆盖模型可实现供应点以不同程度覆盖所有需求点,更适用于消防站类应急设施的选址问题。

基于模糊综合评价模型和最大覆盖模型的中国战略石油储备基地选址

为完善中国战略石油储备体系布局,分别以沿海和内地两个地区对我国战略石油储备基地进行选址。根据沿海港口城市的选址原则,建立指标体系,运用基于灰色关联系数的模糊综合评价方法进行评价,将评价结果与现有的石油储备基地选择情况进行对照分析,验证了该方法较好的可行性和合理性。结果显示,在进行二期和三期选址时,茂名、惠州、湛江、天津、曹妃甸、锦州等是综合效果较好的选址地点。接着运用最大覆盖模型,对我国中部地区进行选址,结果显示,在金坛、兰州、岳阳、西安、重庆5个城市建立石油储备基地时,能覆盖中部地区主要炼油基地。最后对我国东北、西北、西南石油储备选址展开论证,结果表明,大庆、独山子、昆明有较大优势而作为首选。因此,二期和三期战略石油储备基地选址共14个。

应用广义最大覆盖模型进行公路养护应急中心布局选址研究

应用广义最大覆盖模型方法在江西省国省道公路网络中进行公路养护应急中心布局选址,将养护应急中心设置在县级及以上行政中心点上,在点的服务半径已知的条件下,求解如何设立数量最少的点便可覆盖所有区域。

物资保障网络防卫力量分配的最大覆盖模型

针对后勤防卫中的防卫力量部署问题,根据物资保障网络的结构特点,建立了防卫力量分配的最大覆盖模型.模型表示为双层规划形式,采用保障基地能够覆盖的需求量衡量敌我双方的攻击效果与防护效果.上层规划的目标是最大化己方保护q个保障基地的防护效果,下层规划的目标是最大化敌方攻击r个保障基地的攻击破坏效果.根据模型的特点,采用隐式枚举算法对模型进行了求解.算例应用表明,模型所得分配方案的防护效果优于传统的以网络元素脆弱性为决策依据所得分配方案的防护效果.

基于广义最大覆盖模型的连锁公司货物配送问题

本文运用matlab及lingo软件对连锁超市的商品配送的问题进行了深入的探讨。运用了Floyd算法、运筹学、时间序列预测、广义最大覆盖模型等思想对问题进行了求解，力争使用最简单的模型求得最优化的结果。连锁超市货物运送问题中，由于单位运费固定不变，因此，可利用控制变量法，运用最短距离经典算法——F1oyd算法结合matlab软件对每两个城镇之间的最短公路距离进行测算，同时结合广义最大覆盖模型，设置0-1变量及覆盖度权重建立优化模型，利用lingo软件编程对模型进行求解。通过局部最优解，选择连锁店地址使其达到最大销量，以解决连锁超市选址问题。

基于最大覆盖模型的地铁供电应急选址研究

结合南京地铁多年来在安全与应急管理方面的研究与实践,提出建立最大覆盖范围的预警与供电应急选址模型,详细描述了最大覆盖供电应急选址模型及其算法。结合南京地铁各线路情况,通过选址模型计算得出供电应急站点,并计算出其覆盖度。同时为南京地铁其他安全应急站点的选择提供依据,为应急物资的储备与调配奠定基础。这是南京地铁安全预警与应急平台建设过程中进行的创新性尝试。

基于模糊数的最大覆盖模型对巡逻哨优化的研究

目前,在很多部门或单位存在哨位构造不合理、设计不科学、设置不规范、功能不完善等问题,导致较多隐患,险情频发。为提高哨兵的执勤水平、训练与作战效率,本文采用梯形模糊数建立线性规划的区域最大覆盖模型,优化了每个时间段的巡逻哨兵组数,避免了"暗角"的出现,进而提高了巡逻效能。

基于广义最大覆盖模型的人防专业队布局研究

人防建设是我国国防建设重要的组成部分,针对我国城市现状人防专业队工程建设数量不足、布局缺乏科学性等问题,分析了最大覆盖模型在布局问题上的不足,进而引入广义最大覆盖模型(GMCLP),探讨改进了人防专业队的布局方法。GMCLP模型解决了最大覆盖模型(MCLP)中覆盖度是二元值假设的缺陷,不仅实现了设施点在不同覆盖度下对所有需求点的覆盖,还减少了设施点的数量。用GMCLP模型对实例进行抢险抢修专业队进行布局,结合Arc GIS10.0中的New Analyst功能进行求解。结果表明,GMCLP模型不仅能够不同程度覆盖所有需求点,而且还可以减少抢险抢修专业队的数量,节约政府财政支出。

基于最大覆盖改进模型的报废汽车回收点选址优化研究

通过设置报废汽车回收点的较小较大服务距离,进而对各个汽车报废需求区域进行划分,并将可覆盖子区域的回收点集合以及回收点可覆盖的子区域集合各自分成两类,以此为基础构建了报废汽车回收点选址优化的最大覆盖改进模型,针对该模型设计了相应的算法,并以成都市为例对模型进行了分析和验证。

基于顾客点分布的自提点逐渐覆盖选址模型

为了研究网络零售配送中基于顾客点分布的自提点数量和位置的集成选址问题。根据顾客点的分布设计网格动态密度聚类算法,确定自提点的选址数量和备选位置;然后建立以顾客满意度和最大覆盖为双目标的自提点逐渐覆盖选址模型来实现自提点选址。在IBM CPLEX中对算例进行求解,验证了算法和模型的有效性,同时根据计算结果提出两种适用于网络零售配送的自提点选址策略。

基于最大覆盖圆模型与匹配度的任务定价研究

近年来随着移动互联网的发展,移动互联网的自助式劳务众包平台掀起热潮,APP成为此类平台运行的核心,而自助式劳务众包平台的任务定价会影响会员的意愿接单率,进而影响任务的完成度。20世纪以来,随着电子计算机的出现与飞速发展,数学正以空前的广度和深度向一切领域渗透,数学建模也越来越受到人们的重视,数学建模的重要性就在于它是解决实际问题的桥梁。如何根据实际情况合理地制定价格是APP公司面临的一个实际课题。通过以建立数学模型的方式设计新的任务定价方案,为每个任务制定合理的定价,从而为APP公司解决任务完成度低这一难题提供一些理论上的参考。

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。

基于协同库存和模糊需求的离散选址模型研究

供应链环境下配送中心的运作是竞争和协作并存的。在满足供应链整体利益的前提下,各配送中心仍然追求个体利益的最大化。因而我们引入协同库存机制来解决这个问题。我们构建了供应链总成本最低和配送中心覆盖率最大的多目标的离散随机选址模型。模型中需求点对配送中心贡献的效益和需求点的需求量是两个重要的参数,对于前者我们采用网络层次法求解,而后者我们采用模糊三角函数来模拟,使其更贴近于现实情况。该模型考虑了随需求量产生非线性变化的配送中心的固定投资以及在配送中心和需求点之间产生的运输费用和仓储费用,对传统的最大覆盖模型进行了优化,提出了覆盖率的概念。

模糊环境下的海上溢油应急选址模型

针对海上环境的复杂性和不确定性,为了合理选择海上溢油应急服务设施点,从最大覆盖选址问题进行研究,构建了基于三角模糊数的最大覆盖模型,并给出模型的具体算法.结果表明,该模型对解决模糊环境下的海上溢油应急服务设施点布设是有效的.

基于上落客时空特征的出租车停靠站选址模型

为了规范出租车运营,改善出行者候车环境,提高出租车经营效益,进行基于出租车出行需求特征的停靠站选址研究有着十分重要的现实意义.本文首先界定了出租车出行需求时空热点的含义,基于样本出租车GPS数据研究出行需求的时空聚集特征,得到了出行高峰时段和出行热点区域.将出行需求作为依据应用于出租车停靠站选址,提出了基于最大覆盖的停靠站选址模型,同时结合出行者的不确定性交通行为和消费特点,在车站服务能力、出行者步行距离和计划修建数量等方面分析了模型的适用条件.实例区域的选址研究结果表明,以客观需求为依据的选址方法,可以更好地契合出行者的出行需求,具有较高的实用性.

基于连续空间需求的公共图书馆最大覆盖选址方法——以武汉市主城区为例

为解决现有公共图书馆布局不合理问题,该文基于离散空间需求分别构建P-中值模型、最大覆盖模型进行选址,结果表明后者更适用于图书馆选址;但因需求点分布密度不均,最大覆盖模型求出的一组设施点并非最优解,其覆盖效果一般。针对此问题,提出了基于连续空间需求下的最大覆盖选址方法,即当需求为多边形区域时,将无限个候选点转变为有限个PIPS候选点,并包含最优解,则可用较少的一组设施实现服务最大化覆盖。以武汉市主城区公共图书馆选址研究为例,验证了基于连续空间需求的最大覆盖选址方法的可行性,该方法能够显著提高服务覆盖率,优化公共图书馆的空间布局。

基于网络Voronoi图启发式和群智能的最大覆盖空间优化

提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,为城市化区域响应敏感型公共服务设施的空间优化提供技术方法。考虑设施功能沿交通网络传导以及需求非均匀连续分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型最大化设施利用效率,设施功能对覆盖半径以内的需求完全覆盖,对覆盖半径以外的需求部分覆盖。提出一种集成遗传机制和广义Voronoi图的改进粒子群算法,以提高连续网络空间内的空间优化性能。对南京市消防站最大覆盖选址优化的试验表明,该研究取得较为理想的结果。