考虑运营风险的医疗废物回收选址多目标鲁棒优化研究

为规避突发公共卫生事件下的不确定风险,研究医疗废物回收网络中的回收中心、处理中心、处置中心等节点选址问题,以总成本最小以及总风险最小为目标,构建考虑运营风险的医疗废物回收选址多目标鲁棒优化模型,设计非支配排序遗传算法,提出p鲁棒迭代算子求解p值下界,采用轮盘赌选择,结合精英策略、均匀交叉和反向变异等遗传操作。基于仿真案例,求解确定性模型与鲁棒优化模型得到帕累托解。模型对比结果表明鲁棒优化模型适用所有情景,且成本相对遗憾值均小于2%,能够有效应对参数不确定引起的设施选址变化。对p值进行灵敏度分析,结果表明当0.004≤p≤0.08时,解的质量随p值增大而上升;p值越接近下界0.004,目标值下降越迅速,越适于应对紧急情况;同时决策者的风险偏好程度和总成本对设施布局有重要影响,需对二者进行综合权衡。

需求不确定下的两阶段应急物流选址-路径研究

针对灾后应急救援在需求不确定和资源受限方面的问题,以多级应急物流网络为背景,构建了一个需求不确定下的两阶段应急选址-路径规划模型。该模型以总成本最小和救援车辆运输总距离最短为目标,采用三角模糊数刻画受灾点的不确定需求,并采用基于可信性的模糊机会约束规划方法,以消除约束条件中的不确定参数。模型第一阶段调用Gurobi求解器,求解得到应急配送中心选址结果和对受灾点的分配方案;第二阶段将选址及分配结果作为输入进行路径规划,并提出一种改进的自适应遗传算法(IAGA)对算例进行求解。然后采用自适应遗传算法(AGA)与之对比,并进行灵敏度分析。结果表明:IAGA在目标值、收敛速度和运行时间等方面均优于AGA,证明了IAGA具有一定的可行性和有效性,且可以为决策者提供较优的应急选址-路径规划方案,从而提升灾后救援的效率。

基于节点重要度的深层地下空间亚安全区选址研究

为防范化解深层地下疏散面临的安全风险,引入亚安全区的概念,在深地设置具有安全保障和疏散缓冲功能的临时避难场所。将深层地下空间模型抽象为拓扑网络,对各网络节点的节点重要度进行计算,进而基于深地疏散特征和节点重要度排序结果,确立亚安全区选址及分级依据。结果表明,与地面直接相接的一级垂直疏散体底部是重要的疏散节点,应选定为一级亚安全区;节点重要度排序前7.0%的节点多为水平疏散通道相互交接处的楼梯间前室,选定为二级亚安全区;节点重要度排序7.0%~18.4%的节点多为硐室内部楼梯间前室,选定为三级亚安全区。该文提出的深地亚安全区选址能有效保障深层地下空间人员的疏散安全,为建立地下空间安全疏散体系提供理论依据和技术支撑。

衡阳市生鲜农产品冷链物流中心选址研究

1.引言 冷链物流中心选址正成为物流领域研究的热点问题,其选址研究类型通常分为单一设施选址和设施网络选址,针对单一设施选址问题,有重心法、负荷距离法等。王小雨[1]等基于环境、本身、规划三大因素考虑选址,并通过改进的重心法求解坐标,得到最终选址。孔少哲[2]等引入土地租金要素,从两个方面构建改进重心法的选址模型,进一步迭代求解,更新最优解。本文将运用重心法迭代优化对衡阳市生鲜农产品冷链物流中心进行选址。

移动充电桩选址-路径优化及遗传-RSI两阶段算法

在我国“双碳”政策背景下,考虑载重、电量、充电桩服务能力等约束,构建以最小化总配送距离为目标的移动充电桩选址与电动汽车路径规划模型。随后,设计一种两阶段算法求解模型,第一阶段采用遗传算法规划初始配送路径,第二阶段采用RSI(recharge stations insertion)算法实现充电桩选址及路径调整。基于CVRP基准案例进行求解,结果表明车辆访问充电桩导致的配送距离平均增长率在5%以下。与粒子群和模拟退火作为一阶段的算法对比,遗传-RSI两阶段算法与这两种算法求解结果的Gap值分别为-4.04%和-3.65%。最后对“电耗率”等模型参数进行灵敏度分析。结果表明在物流公司专用电动车配送中,若使用专用充电桩并接受8%以下配送距离增长及相应的充电服务费,可采取移动充电桩选址与路径联合优化模式。

风电场选址综述

分别从风电场选址的两个基本阶段——宏观选址和微观选址出发,对风能资源的评估、风力发电机的选型及排布、国内外的风电场选址软件等方面进行论述。以高效合理利用风能资源为目标,整理分析整个风电场选址的过程,简要介绍风电场选址需遵守的基本原则,总结论述了选址过程中涉及的概念及方法,以期对今后的风电场选址工作有所帮助。

深部煤层地下气化选址研究——以东胜气田J148地区为例

从地质构造、水文地质、煤层气化适用性等角度,系统研究了东胜气田J148地区中生界侏罗系中下统延安组延9煤层地下气化的可行性,并探讨了利用深部煤层气化燃空区孔隙层、含水层及该区致密气层进行碳封存的前景。研究结果表明,该区延9煤层埋深1 264~1 285 m、倾角小于1°,煤层稳定性好。气化目标选区内地层断层、节理裂隙不发育,偶有裂隙但断面新鲜、闭合,煤层气化后空腔有较好的密闭性,对煤炭地下气化影响小,有利于气化炉的建设和扩展,可满足规模化煤炭地下气化项目实施。延9煤层顶底板存在连续的隔水层,能阻截地下水对煤层直接充水,有利于地下气化炉布置;顶板隔水层厚度小于导水裂隙带高度,存在垮落导通顶板含水层间接充水的风险,但顶板含水层属弱富水含水层,涌水量小,风险可控;底板隔水层厚度大于隔水层的安全厚度,能有效阻截煤层底板含水层对煤层直接充水的风险。总体而言,延9煤层厚度适中、夹矸少,属低灰、低硫、高热值不黏煤,煤焦反应活性高,具有良好开发前景。针对深部煤层规模化气化开采产生大量的CO_(2)排放,初步探讨了利用煤层燃空区、顶底板含水层和下部致密天然气层进行CO_(2)安全封存可行性。分析认为,在延9煤层气化燃空区孔隙层和顶底板含水层中,可封存煤层气化产生的CO_(2)的60.8%~88.2%;若结合东胜气田上古生界致密天然气开发,用煤气化产生CO_(2)进行天然气驱替与封存,有望实现深部煤层气化开采过程近零碳排放。

基于生鲜电商末端履约模式的前置仓选址优化研究

前置仓作为末端履约模式下生鲜电商的重要物流节点,其选址布局优化研究具有重要的理论与现实意义。根据生鲜电商与客户的现状及需求进行实地调研,同时结合末端履约模式的特点构建一个多目标前置仓选址优化模型,得出最终选址方案可有效减少前置仓建设数目,帮助生鲜电商降低物流成本。为了推动冷链物流的高质量发展,需要建立适应经济社会发展的冷链物流体系,以更好地满足人民日益增长的美好生活需求,末端履约前置仓选址问题对于现代生鲜冷链物流的发展和社会资源的优化分配具有重要意义。

基于集合覆盖模型的生鲜前置仓选址研究

为满足消费者对快速、高效配送的需求,前置仓模式成为生鲜电商关注的焦点,而前置仓的选址规划则成为研究重点。本文以青岛市为例,综合运用定量和定性方法进行研究,首先,通过集合覆盖模型初步筛选前置仓选址方案,随后,引入层次分析法对初步筛选出的前置仓选址方案进行最终确定。本研究旨在为生鲜前置仓选址提供参考。

智能垃圾回收下收集中心选址-路径二层优化

随着技术的进步及环保意识的提升,智能垃圾箱逐渐流行起来,使得垃圾回收工作面临新考验。针对带容量约束的选址-路径问题,引入双商品流公式构建垃圾回收选址-路径多主体优化模型,其中上层智能回收企业以总成本最低为目标确定收集中心选址;下层外包运输公司依据回收阈值选择需访问的智能垃圾箱,规划回收路径并确保运输成本最小化。改进遗传算法求解该问题:上层采用聚类算法处理选址初始化;下层路径为随机生成和节约里程初始化;引入最优成本路线交叉和反向变异算子。选取Prins和Barreto算例集测试,并与BKS、GAPSO和BSA算法对比,结果与BKS的差距均值仅为0.419%;通过模拟实际案例验证智能垃圾收集路径方式可有效降低总成本,为解决智能垃圾回收背景下选址-路径问题提供决策支持。

考虑区域资源利用均衡的电动公交充电站选址及充电路径问题

在新基建助推区域平衡发展和低碳双重背景下,研究电动公交充电站选址及充电路径问题,以经济效益最大化和区域资源利用均衡为目标,考虑公交司机可能充电时机以及充电需求、运营时间、利用率等约束条件建立两阶段多目标决策模型,设计多重嵌套式遗传算法求解模型,并应用于算例检验模型可行性。结果表明:仅考虑经济效益目标会产生充电“拥挤”、路途过长等弊端,而本文模型能有效缩小区域间公交充电效率差异,提高全局资源利用均衡性;通过降低充电站容量可提高充电站利用率与经济效益,但区域资源利用均衡性会减弱,且充电站容量对公交充电路途所耗费时间的作用较为敏感;适当增加区域资源利用均衡目标的权重更有利于提高总体优化效果。研究结果可为公交充电站选址和路径规划提供决策支持。

“双碳”愿景下CO_(2)驱强化采油封存技术工程选址指标评价

在国家能源安全和“双碳”战略愿景下,CO_(2)驱强化采油封存技术(CO_(2)-EOR)因能助力油气行业转型发展,成为“低碳化”乃至“负碳化”的首选技术和最现实的选择。无论是实验、数值模拟还是现场实践,目前国内外学者对CO_(2)-EOR研究侧重于CO_(2)作为高效的驱油“催化剂”本身及油藏CO_(2)-EOR适应性认识,对于工程选址评价缺乏统一标准和系统研究。在充分调研国内外文献的基础上,结合中国CO_(2)-EOR应用进展和工程实践,明确了CO_(2)-EOR工程选址可行性评价所需的通用依据,指出了CO_(2)-EOR工程选址遵循“CO_(2)封存与驱油双统一”、安全性、经济性的专属性原则,并从CO_(2)-EOR工程选址的地质、工程、安全、经济4个要素开展了较详尽系统的研究,定性-定量构建了“4+8+27”CO_(2)-EOR工程选址三级指标评价体系(GESE),以期为油藏开展CO_(2)-EOR工程选址提供借鉴,助力中国碳减排技术的应用与发展。

基于优化第三代非支配排序遗传算法的城市应急设施模糊选址

以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结果进行核密度分析,分别得出基于单设施点的15 min生活圈优化结果、基于双设施点的15 min生活圈优化结果、基于适老化需求修正的设施点优化结果,以及基于单设施点的5 min生活圈优化结果.结果显示,以单设施点的15 min生活圈优化结果为例,在不改变服务能力的前提下,基于优化NSGA3迭代后的核酸检测点网络,将设施平均可达时间从292.44 s优化到了264.62 s.基于核酸检测这一行为结果形成城市应急设施的模糊选址范围,得出“小集聚-大分散”空间规律;在此基础上将模糊选址范围转化为“社区级多功能应急空间”,为将来发生应急事件,进行临时应急设施选点决策时提供理论建议.

考虑洪涝灾害风险的县域应急避难场所选址模型

为提升应急避难场所在灾害管理过程中的服务水平,从洪涝灾害的视角出发,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体脆弱性、防灾减灾能力4个指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法模型,识别出洪涝灾害风险的空间分布,并将其风险值作为权重引入最小化未覆盖风险,同时,结合最小化加权疏散距离、最小化可达性差异,从公平性、效率性、均衡性视角,构建多目标避难场所选址模型;采用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求解模型,并以莆田市仙游县现有避难场所布局为例,验证模型。结果表明:对比现有的避难场所布局,优化后的布局方案中总疏散距离、未覆盖风险值及可达性差异性系数分别平均降低35.90%、61.47%、33.62%。

寒区电动公交充电站选址及定容规划研究

寒区低温环境导致电动公交动力电池容量衰减,充电设施服务范围及规划数量受到影响,给电动公交充电站选址及定容规划带来挑战。为提高电动公交充电站的低温适应性,提出针对寒区电动公交充电站的选址算法及定容模型。首先,在选址规划中,构建充电站渐进覆盖服务半径,利用改进近邻传播聚类算法确定充电站选址点,基于算法聚类中心构建充电站Voronoi图划分充电集群。其次,在定容规划中,构建动力电池低温容量衰减模型,确定寒区电动公交的充电需求;基于容量有限的截尾排队论模型建立充电站有效服务强度、拒绝服务率及充电满意度等约束;引入成本权衡系数,以规划年限内全社会成本最小为优化目标,建立寒区充电站定容规划模型,并设计遗传算法进行求解。最后,以哈尔滨市市区电动公交充电站选址定容规划为例进行分析,算例结果得到9个充电站选址点及其充电集群,以及各充电站的充电机配置数量和各项成本。针对环境温度和成本权衡系数进行灵敏度分析,结果表明:寒区低温环境对充电站的充电机配置数量和各项成本有显著影响,合理权衡充电站和电动公交两者利益有助于提高充电服务满意度,降低全社会成本。

电动汽车集中型充电站选址定容模型

针对充电和换电等单一模式的盲目建设,规划不集中带来的资源利用率低与部分充电需求得不到满足等问题,本文提出一种考虑充电和换电与移动充电的多种充电模式下集中型充电站选址与定容方法。首先,分析不同类型电动汽车的充电行为特性,模拟得到规划区域的充电需求分布;然后,基于最近距离原则采用排队论方法计算电动汽车充电损耗成本,优化移动充电设备自充电时刻,求得电动汽车自充电成本;最后,以集中型充电站建设维护成本、用户损失成本及设备自充电成本总和最小为目标建立选址定容模型,结合某城市部分实际道路网为研究区域,采用遗传算法求解模型,确定规划区域内集中型充电站建设数量、位置及不同设备的配置数量。结果表明:规划区域内建设8座集中型充电站总成本达到最低,充电需求车辆数量与充电功率变化对集中型充电站成本均有较大影响,且优化移动充电设备自充电调度管理,可降低集中型充电站高峰时期32.62%的电网负荷,提高了电网稳定性。

CO_(2)原位矿化选址关键参数及其封存潜力评估研究进展

温室气体特别是二氧化碳的大量排放,是导致全球变暖的主要原因之一。根据国际能源署的报道,碳捕集利用和封存(CCUS)技术是缓解全球气候变化的重要措施之一,约占累计碳减排量的15%。原位矿化封存技术基于快速CO_(2)矿化机制,以镁铁质岩石和超镁铁质岩石(玄武岩、橄榄岩等)地层为碳封存位点,利用CO_(2)与富含Ca、Mg元素矿物的矿化反应,转变为稳定的碳酸盐,从而达到永久且高效封存CO_(2)的目的。冰岛和美国的中试项目已经证明了该技术的可行性,但中国尚未进行相关示范项目。本文介绍了原位矿化封存技术的机理、CO_(2)封存潜力的评估手段及其面临的风险与挑战,讨论了已开展的案例项目及其技术细节,梳理了实施该技术所必需的选址关键参数(包括源-汇距离、矿物类型、注入性、封闭性等),并基于目前研究对其前景进行展望,以期提高我国对原位矿化技术的认识和重视,为推动该领域进一步发展提供理论指导。

基于GA-SA组合算法的山区复杂环境无人机起降点选址

针对山区复杂环境下的物流链前端无人机货运起降点选址和任务分配进行研究。首先以建设成本最小和运输时间满意度最大为目标,综合考虑无人机自身性能和禁飞空域等因素,构建多约束条件下多目标函数的起降点选址和任务分配模型。采用遗传算法(genetic algorithm, GA)和模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)的组合算法进行求解,首先通过遗传算法得出较优的可行解,再以此解作为退火算法的初始解进行模型求解。仿真结果表明,构建的多约束模型能够实现预期效果,并且采用的算法解决此类问题时具有良好的适用性。

基于鲁棒优化的电动汽车充电站点流融合选址模型

随着电池技术的发展,电动汽车续航里程日益增长,用户充电行为从在途充电逐渐向目的地充电转变,形成了以点需求为主、流需求为辅的综合需求模式。因此,规划充电设施选址需同时考虑点需求和流需求,以便设施布局与充电需求模式能够充分匹配,提高设施利用率。将经典选址理论中的集合覆盖模型与截流模型相结合,提出了一种能够服务综合充电需求的点流融合选址模型。考虑到充电需求的不确定性,采用鲁棒优化方法,以最小化充电设施建设和电力设备扩容总成本为目标,建立了需求不确定情形下的鲁棒选址模型,并通过对模型做等价对偶转换进行求解。最后,针对两个路网算例开展了数值分析,结果表明,与传统单一需求选址模型相比,本文提出的点流融合模型能在充分覆盖不同类型充电需求的情形下有效降低充电设施的总体规划成本。

不确定需求下物流配送网点选址多目标优化及仿真

物流配送需求的不确定性导致物流配送成本波动,增加了物流企业配送管理的难度,加剧了“最后一公里”末端配送不畅。以降低末端物流配送成本和缩短配送时间为优化目标,考虑快递包裹数量不确定情况下末端配送的运力水平和配送覆盖区域人口密度因素,提出了一种基于“0-1”整数规划模型的多重目标优化策略,建立了物流配送中心的动态选址模型,并用Anylogic进行了仿真验证。研究结果表明,在配送包裹数量短期大幅度波动的情况下,末端配送运力水平、网点位置和服务能力需要有差别调整才能达到降本增效的目的。