基于改进HHO算法的反坦克地雷多目标选址优化

地形因素是反坦克地雷效能评估要考虑的重要因子,亟需要构建科学的模型进行精细化的评估。现提出以障碍组为基本设障单位的反坦克地雷选址模型,在设障区域内进行多目标选址优化,尝试量化地理要素影响,结合提出并利用改进的哈里斯鹰算法求解,为地雷设置密度与方式的选择提供更精细的数据支撑,指导部队遂行战斗任务。通过计算机编程模拟不同数量坦克进攻的仿真证明,采用改进哈里斯鹰算法进行最优化的设置方案可以有效提高反坦克地雷的毁伤效能、降低地雷消耗,并为类似的选址仿真研究提供参考。

装配式建筑预制构件生产基地多目标选址研究

为了在装配式建筑预制构件生产基地选址中减少运输过程中的碳排放量、降低预制构件配送的总成本,从5个维度识别出影响选址的因素,利用决策实验室分析法(DEMATEL)筛选出关键影响因素,再根据关键因素碳排放量和总成本构建0-1整数规划的多目标选址模型,并采用基于改进的优劣解距离法(TOPSIS)将多目标转化为单目标求解选址模型。以长沙市进行实例验证,更加接近理想解的选址地为岳麓区,基于此,可以进行特定范围内多个厂址的评估和决策。研究表明:DEMATEL筛选出的关键影响因素适用于多目标的装配式建筑预制构件生产基地选址,基于改进的TOPSIS方法能精确达到符合经济和环境最优的研究目的,且具有良好的适用性。

基于改进遗传算法的CMS选址探究

随着数字交通的发展和国家对出行者提供一体化出行信息服务的要求,对高速公路可变信息标志(Changeable Message Sign,CMS)的使用提出了更高的要求。不但要求CMS发布的信息更加及时、准确、丰富,还要求CMS信息突破单点孤立现状,实现CMS信息实现出行信息的连续性提供。而在CMS使用中,合理的CMS选址布局是实现以上要求的一个关键因素。在此背景下,如何选择科学合理的安装位置,使其适应数字化高速建设和一体化公路出行服务新模式的要求,有积极的作用和意义。本文探索用基于改进遗传算法的选址方法进行了分析,主要从选址目标,影响因素以及效用最大化几个角度进行论述。

多目标粒子群算法与选址中的形状优化

选址问题是GIS最基本的任务之一。一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成。实际的选址问题是很复杂的。在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用。采用一般的方法无法求解这种最优化问题。而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂。提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题。具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果。

化工园区消防站多目标选址模型

为提高化工园区的应急能力,针对化工园区内消防站的选址问题,建立一个消防站多目标选址模型。分析影响消防站选址的经济、时间、距离及覆盖率等基本因素,利用潜在生命损失值（PLL）对化工园区进行风险评估;建立消防站选址的约束条件,进而通过计算实现消防站的选址;通过实例验证模型的有效性。结果表明：该模型能综合考虑潜在生命损失值和影响消防站选址的因素,确定化工园区消防站位置,完善园区消防安全体系。

城市应急物流中心多目标选址模型及方法研究

针对城市应急物流中心选址问题,建立了考虑覆盖率、总时间成本的多目标0~1整数模型和评价模型,并利用深度优先搜索法和模糊神经网络法来求解该模型。为验证所提出的模型及方法,以南京市江宁区为例,设计了算例实验,同时将多目标模型和单目标模型进行对比,分析多目标模型对选址方案的影响,并对选址方案及相关影响因素进行评价,最终实验结果验证了模型和方法的有效性,可为城市突发事件应急设施选址提供参考依据。

城市配送中心多目标选址模型与车辆调度仿真研究

城市配送中心选址问题是影响物流企业战略发展的重要因素,加强城市配送中心选址研究具有重要的现实管理意义。以物流系统总费用为主目标函数,将目标函数划分为建设费用、车线费用、配送费用三个部分,建立多目标选址模型。提出改进的多重心算法对模型进行求解,以国内某大型物流企业城市配送中心选址规划的相关数据为测试示例,构建中心选址与车辆一体化的车辆运输系统仿真模型,验证了模型和求解算法的有效性。

基于NSGA-Ⅱ的给水管网传感器多目标优化选址研究

在EPANET2污染物侵入模拟的基础上，以污染事件期望监测时间最短和传感器系统能够监测到的污染事件比例最大为优化目标，研究了传感器选址的多目标优化问题。针对选址问题的特性。通过改进非支配排序遗传算法-Ⅱ（NSGA-Ⅱ）的编码方式、交叉算子和变异算子，使其能够较好地解决给水管网传感器多目标优化选址问题。结合一管网算例，利用改进过的NSGA-Ⅱ给出了一组Pareto解．并对两个极端解对应的选址结果进行了权衡分析。提出的优化模型与求解方法对给水管网传感器多目标选址具有一定的参考作用。

基于微粒群算法的多目标离散物流选址问题

研究多目标离散物流选址问题,根据所提问题的特点,建立模型,并根据模型的特点设计了一个有效的微粒群优化算法.最后通过实例验证了算法的有效性.

基于可靠性的给水管网传感器多目标选址

针对蓄意污染事件下给水管网传感器优化选址问题,提出了以污染事件监测比例最大化、污染事件监测时间期望值最小化和选址方案可靠性最大化为设计目标的多目标优化选址模型.结合一管网算例,利用EPANET2模拟污染入侵后管网结点的污染物浓度时间序列,通过蒙特卡洛方法获取污染事件监测时间矩阵;应用基于整数编码的非支配排序遗传算法-II(NSGA-II)求解该模型,给出了设计目标间的Pareto前沿面并对参数敏感性做了分析.结果表明,传感器预算数目与可靠性时间标准对传感器选址结果有着显著影响.提出的模型可用于对给水管网传感器选址问题的多个竞争目标进行权衡分析.

改进的蝗虫优化算法在双目标应急物资中心选址问题中的应用

近年来世界各地频发灾情疫情等紧急事件,严重影响人民的生活物资保障。在这种情况下,急需建立应急物资中心来缓解燃眉之急。该类问题通常面临资源稀缺并且时间相对紧迫的处境,因此需要在短时间内获得合理的应急设施选址方案来提升服务的质量和效率。本文对应急物资中心选址问题展开研究,提出一种考虑后续运输成本以及有概率发生紧急事件而导致无法正常运送物资的双目标离散选址模型,并为此设计一种二进制多目标蝗虫优化算法。该算法采用模糊关联熵系数来引导迭代更新,同时为其添加外部档案,最优解选择机制和竞争决策机制来提升算法性能。多次数值实验表明该算法的计算效率和求解质量较高,可作为应急物资中心选址问题的一种可行且有效的算法。

基于改进蜂群算法的共享汽车停放区域多目标选址方法

为了提高共享汽车停放区域多目标选址的准确性,提出基于改进蜂群算法的共享汽车停放区域多目标选址方法。构建网格区域规划模型,通过量化进行多目标参数融合,实现选址过程中参数寻优,构建节点定位模型,在支配集约束下,采用改进蜂群算法实现对多目标选址寻优控制,建立最优目标搜索函数,通过反馈调节方法,实现共享汽车停放区域多目标选址和自适应定位。仿真结果表明,采用该方法定位能力较好,识别能力较强,提高了共享汽车停放区域利用效率。

计及失负荷等级和抢修效率的全能型供电所多目标选址

全能型供电所的科学选址,对于提升抢修效率,减少用户损失具有重要意义。为体现失负荷等级对供电所选址的影响,在分析全能型供电所业务特性的基础上,比较考虑失负荷等级2种情况下对应的抢修距离与成本的变化,建立供电所应急抢修多目标模型。采用Pareto支配的多目标粒子群算法进行模型求解,利用拥挤距离排序以更新非劣解集,并确定最终优化方案。最后,通过算例得出计及失负荷等级情况下加权距离与综合成本均优于未考虑负荷等级情况。仿真结果显示,该文构建的应急抢修多目标选址模型和提出的求解方法对全能型供电所抢修策略具有一定的指导意义。

回收连锁店选址问题及蘑菇繁殖算法求解

针对日益增长的多样化回收服务需求,解决了多服务方式、多规模的回收连锁店选址优化问题。构建了建设与服务成本最小化和客户满意度最大化的回收连锁店双目标选址模型,并针对模型的具体特征,将交叉与变异算子和精英保留策略等与基本蘑菇繁殖算法相结合,设计了改进的蘑菇繁殖算法对模型求解。通过对某电子产品回收连锁店的选址优化实例,确定其服务方式和选址的数量、位置及规模。验证了模型的有效性和算法的可行性。同时,不同的服务方式及规模选择,对回收连锁店的选址有显著影响,企业相关决策者可通过合理提供不同服务来提升利润。

基于多目标的电商仓配中心选址模型研究

电商仓配模式是“电商仓配中心+快递仓”的多层节点服务网络,基于快递仓相对固定,电商仓配中心需要调整的前提,通过考虑电商服务时效性的突出特征,基于客户服务硬时间窗和成本两个维度,构建了包括运输成本、仓储处理成本、固定建设成本以及退换货成本在内的总成本最小化以及客户最大等候时间最小化的多目标函数。对于多目标选址模型的求解算法,以主要目标法将其转化为单目标混合整数规划模型,并采用lingo软件求解模型。同时对比分析了单一目标与多目标下选址方案及其总成本的差异,为电商企业在不同目标下的选址决策提供参考依据。

基于ERRS选址模型的地下应急物流系统建设研究

地下物流系统(ULS)可缓解地面交通压力,为保障ULS正常运行,利用数学建模技术,研究建设基于应急资源储备站(ERRS)选址模型的地下应急物流系统(UELS)。首先根据地面拥堵指数(TPI),构建ULS的节点群和路径;其次考虑救援时间、覆盖范围及区域数量等因素,在节点群内选建ERRS,分2步共同建立救援时间最短和建站成本最小的多目标ERRS选址模型;然后,根据系统工程相关知识,建立地下应急物流系统(UELS)模型,包含基于ERRS的UELS硬件基础设施、地下应急管理体系的信息化平台、地下应急指挥系统3大部分。研究结果表明:通过建立地下应急物流系统(UELS)可为正处在探索发展阶段的地下物流系统及其应急管理工作提供理论支持。

考虑可靠性的矿井瓦斯传感器选址模型

针对依据现行煤矿安全规程及相关规范布置的瓦斯传感器有可能出现失效的情况,提出兼顾经济性和可靠性双目标的瓦斯传感器优化选址模型。借助图论和设施选址理论,以矿井通风网络节点为候选布置点,节点间的风流流经时间为监测等级,以煤矿相关规程规范硬性要求的布置点为必选点,建立瓦斯传感器多目标优化选址模型。然后,基于Pareto蚁群算法(PACA)阐述模型的求解过程。最后,结合某风网算例,给出模型与算法的具体应用。结果表明:模型的非劣解包含了传统的以最小化传感器成本为目标的选址模型最优解,并且可靠性越高所需的传感器就越多。

考虑服务可靠度的生鲜电商前置仓选址问题研究

目前包括生鲜电商企业在内的新零售企业积极探索前置仓模式,它是以总仓为商品供应源,根据订单密度在核心商圈和社区建立一定面积的前置仓,每个仓服务特定服务半径之内的区域,实现周边客户在线上下单后可直接由附近仓配送。本文在生鲜电商前置仓选址问题研究过程中,不仅考虑了前置仓成本要素,还考虑了商品新鲜度、服务可靠度等服务要素。将服务半径、运输成本、仓储投资及运营成本等综合要素考虑在内,构建了多目标选址模型,并以每日优鲜为案例背景,利用lingo求解了选址规划模型,可为生鲜电商企业的前置仓选址问题提供合理的决策依据。

路由器级拓扑发现目标地址选择问题研究

路由器级拓扑发现对于获取Internet网络拓扑结构具有重要意义,而如何获得拓扑发现的目标地址是其面临的一个主要问题。现有的方法主要使用Internet上公布的BGP(Border Gateway Protocol)前缀,若对其不加处理,对所有的网络前缀都进行探测,所产生的网络负荷和算法收敛时间将难以接受。同时,在选择目标地址时也需要考虑完备性,以保证对目标网络的覆盖程度。文中对已有的"桩网络法"进行改进,实验证明提高了目标地址的真实性以及对目标网络覆盖的完备性。

基于灾害中后期的应急物流中心选址问题研究

在灾害发生的不同阶段,应急物流管理活动的目标具有差异性,灾害发生前期,应急物流管理以时间性为主,弱经济性;而灾害发生中后期,应急物流管理需考虑经济性。应急物流中心选址是应急物流管理的关键环节之一,在回顾国内外学者对应急物流中心选址问题研究现状的基础上,总结了现有研究的不足之处。基于灾害中后期应急物流管理活动中时限性与经济性的双重目标,构建了应急物流中心的多目标选址模型,模型求解过程中,采用主要目标法将多目标函数转换成单目标函数,并利用Lingo软件求出选址优化结果。