新能源汽车电池回收网点竞争选址模型及算法

针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题,针对人类学习优化(HLO)算法前期收敛速度较慢、寻优精度不够高、求解稳定性不够高的不足,通过引入精英种群反向学习策略、团队互助学习算子和调和参数自适应策略提出IHLO算法;最后,以上海市和长江三角洲为例进行数值实验,并将IHLO算法和改进二进制灰狼(IBGWO)算法、改进二进制粒子群(IBPSO)算法、HLO算法和融合学习心理学的人类学习优化(LPHLO)算法进行比较。大、中、小三种不同规模的实验结果表明,IHLO算法在15个指标中的14个指标上表现最优,IHLO算法比IBGWO算法求解精度至少提高了0.13%,求解稳定性至少提高了10.05%,求解速度至少提高了17.48%。所提算法具有较高的计算精度和优化速度,可有效解决竞争设施选址问题。

基于竞争选址模型的J公司废纸回收网点布局研究

文章通过对贵阳市J公司回收现状的研究,结合企业的发展战略,对回收网点的布局进行研究,旨在提高废纸回收量,提高企业的竞争力和知名度,为节约资源和建设循环经济体系贡献力量。文章研究发展竞争选址理论的实践应用,填补了现有对废纸回收网点布局研究的空缺,有一定的理论和现实意义。

竞争选址与非竞争选址比较研究

随着市场竞争的加剧，现实中非竞争选址演变成竞争选址实践。然而，竞争选址与非竞争选址在研究背景、目标、形式与解法上，既有联系也存在区别。通过上述方面的比较，指出开展竞争选址研究应规避的问题，进而建议研究竞争选址应结合实际，采取定量与定性的方法加以相互印证。

需求导向的容量设施竞争选址问题研究

客户意愿与容量限制是竞争设施选址问题中两个重要的影响因素,在考虑客户意愿与设施容量共同作用条件下,建立了最小化企业总成本以及每个客户费用为目标的竞争设施选址问题优化模型,通过设计需求导向服务分配机制解决设施与客户之间服务关系分配问题,结合模拟退火思想提出了求解模型的算法。最后利用数值例子分析了需求导向服务分配机制以及目标权重、预算限额等参数对于选址决策的影响,其中考虑需求导向因素会适当增加企业的总成本,但可以减少客户所付出的费用从而增强对客户的吸引力;另外企业的预算限额对于企业的设施选址决策有着重要的影响,企业所能获取的市场份额与其选址预算限额呈正相关的关系;而客户所需付出的总费用与企业提供服务的总成本两者之间则呈负相关的关系,因此需要通过服务质量与成本之间的权衡实现最理想的选址决策。

禁忌搜索算法求解带产品定价的竞争选址问题

讨论了一个在竞争环境下使获利最大的竞争选址双层规划模型,其中上层模型做出选址决策,下层模型确定产品的纳什均衡价格。在保证了不合作状态下双方价格均衡解的存在性和唯一性的前提下,设计了求解该模型的选址-定价启发式算法程序。通过贪心算法和交换算法产生禁忌搜索的初始解,设置了合理的禁忌搜索算法参数,最后通过具有一定规模的实例计算,证明了该算法在求解此类问题中的可行性和科学有效性。

志愿和竞争选址:邻避冲突解决机制的西方经验与中国选择

当前中国的邻避冲突事件此起彼伏。加拿大、美国等西方国家在上世纪70、80年代也曾有过类似经历,后来采用志愿和竞争选址模式,成功地化解了邻避冲突困局。通过比较,中国当下的政治制度环境和社会环境在很大程度上具备了借鉴该模式的条件,可以通过推进法制建设、强化信息公开、确保公众参与、加强组织保障等一系列措施,尝试并推广志愿和竞争选址模式。

城市商圈内加油站的微观竞争选址研究

介绍了国内外竞争选址理论及常用模型,分析了加油站选址时需考虑的因素,针对已宏观选定具有建站可行性的商圈,以所选加油站市场份额最大化为目标,构建了适合城市加油站微观选址的竞争选址模型。

零售商竞争选址问题探讨

目前,零售市场是一个竞争的市场,零售商选址是在竞争环境下的选址问题。国内研究零售商选址的文献较多,但从竞争选址的角度对其展开研究的较少,而竞争选址的研究始于1929年Hotelling的论文,在西方已逐渐成为选址问题研究领域的一个重要方向。我国为数不多的相关文献也仅是采用定量的公式、模型、算法对其展开研究。定量研究具有科学性,但由于商业环境及消费者需求的不断变化,采用定量方法很难完成全部影响要素的搜集,并施以有效分析。正是基于此,本文试图从竞争选址的角度结合定量、定性研究方法,对零售商竞争选址中存在的问题及对策加以探析。

关于国有大型零售商竞争选址问题的思考

随着外资零售巨头抢滩登陆中国市场竞争选址,我国大型零售商竞争选址涉及的要素变的更为复杂。虽然,国内关于选址的研究文献已较丰富,但对于竞争选址问题的研究还非常有限。鉴于目前竞争选址约束条件的复杂性,很难单纯采用一种方法解决国有大型零售商竞争选址时遇到的现实问题。因此,本文试图在探究此类现实问题及成因的基础上,借助区域经济理论、竞争选址理论、体验经济理论及成功选址经验,采用定量与定性研究相结合的方法,从多角度施以综合分析并提出对策思考。

可变吸引力竞争选址模型与算法研究

结合Huff重力模型,考虑了市场存在一个或多个竞争对手情形下的新设施竞争选址模型.假设顾客访问设施的概率与设施吸引力成正比,与设施同需求点的距离成反比.企业通过确定新设施的选址位置和设施的吸引力水平来追求利润最大化.建立了混合整数非线性规划模型并设计算法进行求解.并通过随机算例验证了算法的有效性.

城市郊区化进程中大卖场竞争选址问题探讨

目前,城市郊区化已成为大城市最具影响力的趋势性变化。随着城市郊区化进程的推进,商业环境发生了显著改变,大卖场竞争选址面临新问题和挑战。虽然,国内已有学者从不同角度对大卖场选址展开研究,但是从竞争选址的角度对其开展研究的文献尚不多见,尤其是在城市郊区化这一新背景下研究此方向的文献更为少见。然而,城市郊区化是城市化进程中不可逾越的发展阶段,大卖场在城市郊区化阶段竞争选址面临新的现实问题。因此,本文试图探究此类现实问题,并在剖析问题产生根源的基础上,提出有针对性的解决方案,以期为大卖场竞争选址提供借鉴。

零售商竞争选址层次分析

随着零售市场竞争的加剧,零售商选址变为竞争环境下的选址实践。国内研究零售商选址的文献已较丰富,但研究竞争选址的文献尚不多见。现实中,零售商竞争选址大致要经历地区、商圈、具体地点选择三个步骤。因此,依据竞争选址理论从上述三个层次分析竞争选址,对零售商具有现实的指导意义。

基于竞争选址的商圈问题思考

随着零售商空间集聚程度的不断提高,零售商非竞争选址演变成竞争环境下的选址问题。国内应用商圈理论指导零售商非竞争选址的文献较多,但少有针对竞争选址的商圈研究。现有商圈研究具有科学性,但大多停留在从单个零售企业的辐射能力出发,以静态的视角实施商圈分析,只有少数文献研究商圈的时空动态性演变,但也未能实现与零售商竞争选址实践的有效结合。如果直接把现有指导零售商非竞争选址的商圈研究结论应用于竞争选址,尚缺乏针对性。正是基于此,文章试图以竞争选址为基点,探究指导非竞争选址的商圈分析不完全适用于竞争选址的深层次原因,从集群及动态的视角对其进行改进,提出更符合竞争选址实际情况的商圈分析举措。

考虑碳排放的物流配送中心竞争选址

在考虑物流配送中心新建、扩建、库存及运输中产生的碳排放及其成本的基础上,对低碳背景下物流配送中心的竞争选址进行研究.该方法首先建立垄断条件下物流配送中心的选址模型;然后建立竞争条件下两个公司的Stackelberg博弈选址模型.在此博弈选址模型中,领导者从利润最大化角度进行选址,跟随者通过改变自己配送中心规模的大小参与竞争.算例分析结果表明,该模型能为两个公司的竞争选址问题提供较好的选址决策和配送方案,竞争条件下市场总利润小于垄断条件下的市场总利润.

有约束竞争选址问题的降阶回溯算法

有约束竞争选址问题是组合优化中一个经典的NP-hard问题,现有算法研究该问题时或是无法求得最优解或是求解速度慢。针对现有算法的缺点,首先在这个经典问题的基础上进行修改,构建了一个新的数学模型;接着对该模型的数学性质进行研究,并在数学性质的基础上提出了上下界算法和降阶子算法对问题进行降阶,达到了缩减问题搜索解空间的目的,降阶的过程中既有单个的降阶,也有成批的降阶;然后在前面的基础上设计了一个回溯子算法来求解问题的最优解;最后通过两个示例分析更清楚地阐述该算法的原理,结果证明该算法可以较快求得最优解。

竞争选址问题的单层混合整数规划模型

经典设施选址问题基于空间垄断的假设,不考虑竞争设施的存在。而实际中,企业制定选址决策时需考虑对手的竞争。为此,研究了竞争性设施选址问题。考虑了一个离散的网络,两个服务提供者(领导者和跟随者)相继地开放一定数量的设施,以竞争市场份额。每个客户向最近的设施寻求服务。领导者需求解一个双层线性规划问题,其中下层问题是NP难问题,因为给定领导者的决策,跟随者需求解最大覆盖问题。假设跟随者采用贪婪策略,建立了一个单层的整数规划模型,将跟随者的响应集成到领导者问题的约束条件中。通过理论推导验证了模型的正确性,给出了最优解存在的条件。利用优化求解器Gurobi 6.5求解提出的模型,能在较短时间内给出40个节点的近似最优解。

基于机会约束的双目标竞争选址研究

人们已经开始研究在已经有其他设施存在的多个相互竞争的设施的选址。在原始的选址模型中主要是通过最大市场份额模型,其原始模型市场份额的分配仅仅依赖于距离,本论文将对零售设施的竞争选址模型进行修正,建立一个带有机会约束的最大市场份额模型,通过基于禁忌搜索算法思想上的最大最小蚁群算法进行求解,在matlab软件上仿真分析从而得到最优的选址点。

两个双目标竞争选址问题模型

研究了多目标竞争选址问题,建立了市场份额最大、费用最小和利润最大、利润率也最大的两类双目标竞争选址模型.探讨了模型的性质与相互关系,并利用多目标优化技术将这两类双目标模型转化为同一类型的单目标参数整数规划问题求解,给出有效解集的精确求解方法和近似求解方法,并通过数值例子说明求解方法.

一个竞争选址问题的新模型及其求解算法

提出了一个竞争环境下使获得的市场份额最大化的选址模型,该模型通过引入竞争设施聚集引起的需求增长率和距离折扣率来刻画设施的聚集效应.同时给出了求解该模型的分支定界算法和贪婪算法,并通过一个数值例子说明和检验以上算法.最后,分析了需求增长率和距离折扣率对选址决策的影响.

基于混合和声搜索算法求解竞争选址问题

针对竞争选址问题,提出一种新的混合和声搜索算法.混合和声搜索算法初始化和声记忆库时结合了贪婪算法,降低了初始解的不可行性概率.在寻优过程中,引入了鱼群算法的觅食行为,提高了算法跳出局部最优解的能力和收敛速度.即兴产生一个新的和声时,充分考虑了当前最优解的指导作用,提出了新的基因调整方法,增强了算法的探索能力.在竞争选址问题上对所提出的算法进行了测试,仿真结果验证了所提出算法的有效性.