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基于微粒群优化算法的超市最优选址定量化研究
引用本文:杜国明,陈晓翔,黎夏. 基于微粒群优化算法的超市最优选址定量化研究[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(25): 16-18,52
作者姓名:杜国明  陈晓翔  黎夏
作者单位:中山大学地理科学与规划学院遥感与地理信息工程系,广州,510275;中山大学地理科学与规划学院遥感与地理信息工程系,广州,510275;中山大学地理科学与规划学院遥感与地理信息工程系,广州,510275
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金;引进国际先进农业科技计划(948计划)
摘    要:
论文尝试使用微粒群优化算法与GIS相结合解决超市最优选址问题。首先,对影响超市经营好坏的因子进行了分析,包括:人口密度、交通因子以及竞争因子的影响;然后,详细阐述了微粒群优化算法与GIS技术相结合用于解决超市最优选址的实施方法;最后,以广州市芳村区为例,对PSO方法进行实例验证。通过与穷举法进行对比实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决超市最优选址的一种有效方法。

关 键 词:微粒群优化算法  最优选址  GIS
文章编号:1002-8331-(2006)25-0016-03
收稿时间:2006-07-01
修稿时间:2006-07-01

Particle Swarm Optimization Approach for Location of Supermarkets
DU Guo-ming,CHEN Xiao-xiang,LI Xia. Particle Swarm Optimization Approach for Location of Supermarkets[J]. Computer Engineering and Applications, 2006, 42(25): 16-18,52
Authors:DU Guo-ming  CHEN Xiao-xiang  LI Xia
Affiliation:Department of Remote Sensing and Geographic Information Engineering Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275
Abstract:
This paper demonstrates that using particle swarm optimization approach to solve optimal location of supermarkets based on GIS.First,the paper analyzes the factors of affecting the work of supermarkets,which include population density,traffic and competition.Second,the paper elaborates on the implementing procedure and method of optimal location of supermarkets by using PSO and GIS under population,traffic and competition constraint conditions. Finally,the paper verifies this method by a case of Fangcun District,Guangzhou.It is concluded that particle swarm optimization is a robust method of solving spatial optimal search under complex condition.
Keywords:GIS
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