军民融合背景下无人机配送中心选址问题研究

结合“平时服务、急时应急、战时应战”的军民融合战略背景,考虑不同类型的需求点及配送中心,建立了一个以网络总里程最小为目标,以投资预算、规模效益、网络抗毁性等为约束条件的纯整数线性规划模型,据此对无人机配送中心的选址进行决策。算例分析验证了模型的可行性、有效性及大规模问题的适用性。参数分析表明在其他条件不变情况下,网络时效性与投资预算正相关,与规模效益、建设成本和网络抗毁性负相关,决策者需在网络时效性与投资预算、规模效益、建设成本、网络抗毁性之间进行权衡。     

基于PBIL算法的物流中心选址问题研究

介绍了基于种群竞争式学习的PBIL算法的基本原理和实现方法。比较了PBIL算法和遗传算法求解过程的异同点。分析了PBIL算法在物流中心选址问题中的应用,并且通过实例验证了算法的可行性和有效性,证明了PBIL算法比遗传算法具有更高的搜索效率。     

求解物流配送中心选址问题的蜘蛛猴算法

物流配送中心选址问题的核心是效率最大化,成本最小化。为了快速得到合理的物流配送中心选址方案,现提出一种基于Laplace分布的伪反向蜘蛛猴优化算法（LOBSMO）来求解此问题。建立物流配送中心选址模型。在基本蜘蛛猴优化算法中,采用了Laplace分布初始化蜘蛛猴种群,在局部领导阶段用指数递减与随机对数递减策略改进步长因子,在全局领导阶段提出了新的搜索机制及局部领导决策阶段的伪反向学习策略来提高算法的寻优性能。最后,通过仿真实验说明该方法是可行的。     

物流中心选址问题的二元语义决策方法

为了有效避免语言评价中信息的损失和扭曲,从而提高物流中心选址的准确性,在层次分析法中引入三角模糊数,将各评价指标量化,提出一种二元语义决策选址方法.给出二元语义评价的方法与步骤,并通过物流中心选址的算例分析说明该方法的合理性.     

基于模拟退火遗传混合算法的物流中心选址问题研究

为了增快货物流动速度、方便客户并减少不必要的配送成本,结合模拟退火算法和遣传算法,研究了物流配送中心选址问题,模拟退火遗传算法在收敛速度及跳出局部极值的能力诸方面明显优于标准的遗传算法和模拟退火算法。     

激光光斑中心精确定位算法研究

研究激光光斑精确定位问题,传统的亚像素定位算法,面临抗干扰能力弱、定位精度低和软件实现复杂等问题.为了满足变形测量系统中对激光光斑中心精确定位的要求,提出了基于重心的曲线拟合亚像素定位算法.在重心法的基础上,引人了曲线拟合算法来提高激光光斑中心定位的精度.由于加人了图像预处理环节,有效的降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能.算法仅对图像中少量的数据点进行计算,不但语言描述简单,而且能大大节省系统资源.仿真结果表明算法是一种实用的精确定位算法,提高变形测量系统的精度要求.     

一种改进的激光光斑中心定位算法

激光光束中心位置的测量精度直接决定了激光武器的作战效能,但激光武器都是远距离作战,常见的激光光斑中心位置测量算法对远距离激光光斑中心的检测都存在一定的不足;在对传统激光光斑中心位置计算方法研究的基础上,找到一种能有效提高激光光斑中心检测抗干扰性能和定位精度的算法,通过试验,得到了坐标值与中心点误差在0.13个像素之内,验证了该算法的有效性,并将该算法成功运用于实际的激光光斑测量设备中。     

激光光斑中心定位算法的实用性改进

研究了重心法、Hough变换、圆拟合算法及空间矩算法,通过理论分析与实验测试,找到一种能有效提高激光光斑中心检测抗干扰性能和定位精度的算法,该算法适用于对测量精度要求高的实时自动测量,并被成功地用于渝黔高速公路太平庄大桥和安稳大桥的自动激光挠度测量系统中。     

PBIL算法求解物流中心选址优化问题

物流中心的合理布局对整个物流系统的效益有着决定性的影响。通过对物流中心选址问题相关特点和要求进行研究,我们以建设成本和运行费用最优为目标构造了选址问题的数学模型,设计了基于PBIL的物流中心选址优化算法,并进行了算法的实现和测试。测试表明,该算法计算速度快、稳定性好,对约束条件增减具有良好的适应性。最后,提出了该算法的学习概率修正参数动态变化方法,测试表明通过该方法可有效提高算法的收敛速度和寻优能力。     

The Follower Competitive Location Problem with Comparison-Shopping

Networks and Spatial Economics - In competitive settings, firms locate their stores to take advantage of consumers’ behavior to maximize their market share. A common behavior is...     

应急设施选址问题研究综述

合理的应急设施选址能够显著提高应急服务的质量和效率,在医疗、救灾和人道主义物流等领域具有重要的研究意义。根据时效性和应用领域对应急设施进行分类,从不同设施种类的角度阐述国内外研究的主要区别。按照基本选址问题、动态选址问题、随机选址问题、鲁棒选址问题和其他选址问题5种类型论述应急设施选址模型的研究现状,从求解方式、优化算法、测试用例3个角度对模型优化求解方法进行对比分析,指出当前研究存在的不足,并对应急设施选址问题的未来研究方向进行展望。     

Parallel VNS for Bus Terminal Location Problem

This paper considers the Bus Terminal Location Problem (BTLP) which incorporates characteristics of both the p-median and maximal covering problems. We propose a parallel variable neighborhood search algorithm (PVNS) for solving BTLP. Improved local search, based on efficient neighborhood interchange, is used for the p-median problem, and is combined with a reduced neighborhood size for the maximal covering part of the problem. The proposed parallel algorithm is compared with its non-parallel version. Parallelization yielded significant time improvement in function of the processor core count. Computational results show that PVNS improves all existing results from the literature, while using significantly less time. New larger instances, based on rl instances from the TSP library, are introduced and computational results for those new instances are reported.     

一种光斑中心定位算法的研究与实现

激光头是否垂直光盘直接影响到光驱的读取能力以及稳定性．实际生产中采用机械方法来测量，其效率低、误差大．本文研究并实现一种通过直接检测光斑来计算激光束垂直度的新技术，着重介绍了该技术使用的一种光斑中心定位算法，给出了算法的理论模型和实际实现方法，分析了算法的性能．     

物流配送中心多目标优化选址的仿真设计

物流配送中心的选址对物流服务能力具有决定性影响,在进行物流配送中心选址时必须综合考虑物流成本和物流服务能力,并以物流成本最小化和物流服务能力最大化为目标,构建了一个多目标优化选址模型。根据模型特点,采用博弈理论的纳什均衡博弈方法对模型进行求解,将模型中的两个目标函数看成博弈方,所有可行的选址方案作为博弈策略集,建立博弈分析的技术路线和计算步骤。最后通过实例仿真,得到满意的设施选址方案。结果证明,选址模型的正确性和有效性,同时表明纳什均衡博弈方法有效地解决选址的多目标优化问题,具有一定的应用前景。     

用进化规划算法求解多目标平面选址问题

现实生活中,若要建立新的超市、工厂、医院等公共基础设施,面临的一个首要问题即为选址问题。针对某大学城超市的选址问题,用改进的进化规划算法对此问题进行求解,给出了可行方案,为决策提供了依据。     

软容量限制设施选址问题的竞争决策算法

软容量设施选址问题是NP-Hard问题之一，具有广泛的应用价值。为了求解软容量设施选址问题，提出一种基于数学性质的竞争决策算法。首先研究该问题的数学性质，运用这些数学性质不仅可以确定某些设施必定开设或关闭，还可以确定部分顾客由哪个设施提供服务，从而缩小问题的规模，加快求解速度。在此基础上设计了求解该问题的竞争决策算法，最后经过一个小规模的算例测试并与精确算法的结果比较，得出了最优解；针对大规模的问题快速地求出了可行解，得到了令人满意的结果。     

需求不确定的设施选址与多阶段生产鲁棒模型研究

选址决策是长期的战略性问题,在选址问题中考虑不确定性因素至关重要。假设需求取值于有界的对称区间,在设施选址与多阶段生产问题中提出一种新的鲁棒性方法,通过调节不确定预算,来权衡解的鲁棒性与系统成本之间的关系。该鲁棒性问题不仅能够转化成线性规划,而且可以计算出设施的最低服务水平。最后,通过随机生成数值算例,得出不同鲁棒性水平下拓扑结构截然不同的设施网络,并分析了服务水平与成本之间的权衡关系,同时对需求的不确定水平作了敏感性分析。     

Robust Facility Location Problem for Hazardous Waste Transportation

We consider a robust facility location problem for hazardous materials (hazmat) transportation considering routing decisions of hazmat carriers. Given a network and a known set of nodes from which hazmat originate, we compute the locations of hazmat processing sites (e.g. incinerators) which will minimize total cost, in terms of fixed facility cost, transportation cost, and exposure risk. We assume that hazmat will be taken to the closest existing processing site. We present an exact full enumeration method, which is useful for small or medium-size problems. For larger problems, the use of a genetic algorithm is explored. Through numerical experiments, we discuss the impact of uncertainty and robust optimization in the hazmat combined location-routing problem.     

基于设施选址问题的费用分配问题的近似算法

许多有着重要理论和应用价值的最优化问题在算法复杂性上都是NP-hard的,其解决方法之一是近似算法。论文研究了与设施选址问题密切相关的费用分配问题,并利用原始与对偶线性规划的思想和无容量设施选址问题的一个1.52-近似算法[1]给出了该问题的一个更好的近似算法。     

不确定条件下战时应急物资配送中心选址研究

应急物资配送中心是战时运送应急物资的重要枢纽,面对战场环境的不确定性,设计高效、可靠的战时应急物资配送网络具有重要战略意义。将需求不确定性和设施损毁同时纳入考量,建立了模糊需求和设施损毁场景下带容量约束的可靠性选址模型。设计了一种改进的免疫遗传算法对模型进行求解。算法中针对模型特点加入动态交叉变异算子和客户优先级算法,通过仿真实验验证了模型和算法的有效性,为可靠性选址问题提供模型和求解思路。通过数值实验分析了不确定水平和损毁概率对实验结果的影响,结果表明损毁概率对最终选址方案有更大的影响。