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中国矿业大学学报 2016年第6期45卷 1294-1299页

作者：孙文彬闫志远赵学胜中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083

针对传统的pMp（p-median problem）算法在单机环境下无法突破大规模地理网络求解时的空间和时间瓶颈,提出了一种基于网络分割的大规模稀疏网络p-中位问题求解方法.采用多层k-路划分算法对网络进行分割,将大规模pMp问题转换为多个小规模... 详细信息

针对传统的pMp（p-median problem）算法在单机环境下无法突破大规模地理网络求解时的空间和时间瓶颈,提出了一种基于网络分割的大规模稀疏网络p-中位问题求解方法.采用多层k-路划分算法对网络进行分割,将大规模pMp问题转换为多个小规模的pMp问题;研究了＂子网络求解-归并-调整中位点数＂操作对pMp解质量的优化效果;应用测试数据评价了网络分割对pMp解质量的影响.结果表明：该算法能够在单机环境下解算大规模pMp问题;分割后pMp解的偏差率在0.16%～2.82%之间;随着中位点数的增加,网络分割对pMp解质量的影响呈减弱的趋势.

关键词： p-中位问题网络分割解的质量目标函数

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基于混合蚁群算法p-中位问题的研究

基于混合蚁群算法P-中位问题的研究

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作者：李国宣辽宁科技大学

学位级别：硕士

随着社会主义现代化经济迅猛发展,物流运输交通道路信息化越来越高,实现最优选址在现代化城市规划中起到的作用不言而喻。设施选址的合理与否对配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行选取位置的优化,是设施选... 详细信息

随着社会主义现代化经济迅猛发展,物流运输交通道路信息化越来越高,实现最优选址在现代化城市规划中起到的作用不言而喻。设施选址的合理与否对配送服务水平、成本和效益影响很大。采用科学、合理的方法来进行选取位置的优化,是设施选址领域的重要研究课题。其中,p-中位问题(p-median problem,pMp)是设施选址类型之一,也是当前研究的重点。现代智能优化算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫优化算法等,这些算法的出现为求解设施选址问题提供了新的工具。p-中位问题计算复杂,属于Np-hard问题。本文研究了p-中位问题模型的构建,基于蚁群算法和免疫优化算法提出一种混合优化算法用于设施选址优化问题中。针对蚁群算法的不足,分别通过免疫优化算法处理蚁群算法初始解和信息素更新策略的选择,在优化过程的初期,利用蚁群算法进行随机寻优,扩大解的搜索范围;为解决蚁群算法求解时间长,容易出现停滞的问题,利用免疫优化算法跳出局部最优解和增强算法遍历寻优能力,提高了蚁群的计算速度。经过多次对比实验表明,使用混合优化算法可以实现设施的最优化选址,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。采用参考文献中的数据作为实例数据基础,采用MATLAB语言编写了计算程序,对混合蚁群-免疫优化算法进行了计算验证,证实了该算法可行性和有效性,结果表明混合算法与其它单一智能算法相比具有优越性;而且对提出的混合智能算法中的各项参数进行了对比分析,探讨了所用参数的最优组合。

关键词： p-中位问题蚁群算法免疫优化算法设施选址

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求解p-中位问题新的变邻域搜索算法

求解p-中位问题新的变邻域搜索算法

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中国运筹学会成立三十周年庆祝大会暨2010年全国学术交流年会

作者：王其涛蒋建林吴仆南京航空航天大学理学院

p-中位问题就是在m个设施候选点中选择p(p 详细信息

p-中位问题就是在m个设施候选点中选择p(p

关键词： p-中位问题变邻域搜索算法 Np-难启发式算法

来源： cnki会议评论

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中心问题与中位问题的研究现状

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系统工程 2005年第5期23卷 11-16页

作者：黎青松杨伟曾传华西华大学交通与汽车工程学院四川成都610039

p-中心问题与p-中位问题是两类基本的选址问题,在选址问题的研究中占有十分重要的地位。本文从问题的性质、算法设计思想与计算复杂性等方面总结了现有的研究成果,并指出了进一步研究的方向。

关键词：运筹学网络选址综述 p-中心问题 p-中位问题

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基于蚁群算法的城市应急避难场所选址研究

基于蚁群算法的城市应急避难场所选址研究

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作者：杜邵妮上海师范大学

学位级别：硕士

随着中国城市化进程加快,城市人口急剧增加,城市中发生的各类自然和人为灾害将导致更为严重的人员伤亡和经济损失。城市应急避难场所的规划和建设直接关系到城市人民生命财产安全和城市可持续发展。而目前我国城市中现有的应急避难场所... 详细信息

随着中国城市化进程加快,城市人口急剧增加,城市中发生的各类自然和人为灾害将导致更为严重的人员伤亡和经济损失。城市应急避难场所的规划和建设直接关系到城市人民生命财产安全和城市可持续发展。而目前我国城市中现有的应急避难场所尚不能满足城市在防灾减灾方面的需求。针对上述现状,本文提出了基于蚁群算法和道路应急疏散风险分析的城市应急避难场所选址方法,并以上海市静安区南部五个街道为案例,证明了该方法的有效性和实用性。本文的研究成果主要包括以下四个方面:(1)应急避难场所是一种特殊的公共服务设施,在突发重大自然灾害或人为灾害时,城市居民到应急避难场所的避难过程具有紧急性,疏散过程中极易遇到各类危险。因此,本研究改进了传统空间选址问题中对于选址影响因素的选取。构建了“道路应急疏散指数”来量化反映居民在道路上疏散中风险的综合指标,用于替换“p-中位问题”中的距离参数。这一改进提高了城市应急避难场所选址的合理性,具有较强的实际意义和研究价值。(2)将蚁群算法首次引入到应急避难场所的选址研究中。蚁群算法被应用于空间优化选址领域后,已被证明具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点。但是在避难场所的选址领域,该智能优化算法尚未有应用的案例。研究中,将蚁群算法和穷举法进行了对比分析,证明了蚁群算法在选址效率上的优势。(3)根据本研究设计的选址方法,基于C#编程语言和ArcGIS Engine开发组件,自主开发了城市应急避难场所选址工具软件。该软件能够为有效的应急避难场所选址研究提供技术支撑,提高大范围避难场所选址工作的效率。(4)研究中,以上海市静安区南部五个街道为案例,在精细尺度的土地利用数据、道路网络数据和住宅建筑人口数据的基础上,分别进行了2个和5个城市应急避难场所选址的情景模拟。选址结果证明了本文提出方法的有效性和实用性。本文的研究成果能够丰富城市应急避难场所选址的理论和方法,对地方政府和规划部门开展类似的城市应急避难所的选址和规划工作提供有效的决策依据和技术支持。

关键词：应急避难场所空间选址蚁群算法 p-中位问题上海市静安区疏散风险

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设施选址中的一些模型与算法

设施选址中的一些模型与算法

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作者：吴仆南京航空航天大学

学位级别：硕士

本文主要研究用一些元启发式算法来求解一些经典的设施选址问题及其扩展问题。首先,本文简单阐述了设施选址的发展以及研究现状,介绍了一些经典的设施选址模型,包括Weber问题、集合覆盖问题等。选址问题是常见的优化问题,其中很... 详细信息

本文主要研究用一些元启发式算法来求解一些经典的设施选址问题及其扩展问题。首先,本文简单阐述了设施选址的发展以及研究现状,介绍了一些经典的设施选址模型,包括Weber问题、集合覆盖问题等。选址问题是常见的优化问题,其中很多都是Np-难问题。已有许多方法来求解设施选址问题,本文首先介绍了几种常见的算法,包括传统方法和元启发式算法。传统方法有Weiszfeld算法、分枝定界法和拉格朗日松弛算法等;元启发式算法有变邻域搜索算法,遗传算法等。其次,本文综合了点上带权和边上带权的k-CARD问题,提出了一种更为一般和实际的模型,并应用一种新的变邻域搜索方法进行求解。它根据模型的特点划分邻域,通过贪婪算法的思想选择初始点,并且在变邻域过程中采用简单的交换叶子的思想简化算法。这三点极大地提高了变邻域搜索方法求解此推广问题的计算效率。再次,对于经典模型中的p-中位问题,本文提出一种新的变邻域搜索算法。该算法嵌套使用邻域变换思想,并且在搜索局部最优解时应用了一种基于自然界蜘蛛网模型的蛛网搜索,避免了一些不必要的搜索路径。实验证明该算法求解p-中位问题是有效的。紧接着,针对一种p不定的推广p-中位问题,本文应用了简单启发式算法、变邻域搜索算法和改进的遗传算法进行求解。在变邻域搜索算法的邻域变换中采用以概率选取邻域的思想;在遗传算法中加入了种群改进策略、局部搜索策略和最优保存策略。实验表明遗传算法求解该推广p-中位问题比另外两种算法有效。最后,总结全文,指出了未来可行的研究方向。

关键词：设施选址 Np-难 k-CARD问题 p-中位问题元启发式算法

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