基于网络Voronoi图和多目标微粒群的空间选址优化.pdf

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1、第30卷第3期地理与地理信息科学Vo1．3ONo．32014年5月GeographyandGeo-InformationScienceMay20146oi：10．~69／j．issn．1672—0504．2014．03．001基于网络Voronoi图和多目标微粒群的空间选址优化陈文龙，安聪荣，王结臣，杨云丽(1．江苏省地理信息技术重点实验室，江苏南京210046；2．中国石油大学(华东)地球科学与技术学院，山东青岛266580)摘要：根据网络Voronoi图对中心设施影响范围的空间划分和多目标微粒群的

2、智能搜索提出了一种空间选址的技术方法。城市功能设施的选址往往受到交通网络的影响，而且涉及多个优化目标和约束条件，利用最短路径分析构建的网络Voronoi图来模拟设施的辐射影响范围，并根据其他优化目标和约束条件，使用经过粒子记忆体和遗传交叉机制改进的多目标微粒群算法智能地搜索设施的空间布局位置。实验结果表明，该方法能够较好地模拟出在交通网络和多个约束条件影响下的有限个功能设施的较优布局方案，具有一定的参考价值。关键词：网络Voronoi图；多目标微粒群；粒子记忆体；遗传交叉；空间选址中图分类号：P208

3、文献标识码：A文章编号：1672-0504(2014)03-0001-05存在粒子趋向同一、算法收敛到一定精度时优化能0引言力降低[4]等缺陷。黎海波等采用多目标微粒群l_5对空间选址是地理信息系统空间分析的一个重要设施进行选址l6]，但这种布局方式未考虑设施对周内容，可为设施布设决策提供方案，在减少建设费围的影响，不属于功能设施的选址。功能设施的布用、最大化设施效能方面有着重要作用。若干个设设须确保对服务区的覆盖情况及设施影响的传播方施的空间选址最直接的方式是对每个设施进行单独式，尤其在有密集交通网

4、的城市区域，设施的辐射影的分析布局，根据这种思想，Openshow等采用对每响是通过一定的传播媒介进行的，通过合理的布设个目标单独进行搜索的方式选择原子弹的最佳落达到设施服务的最优化，这是空间选址优化的首要点，但由于不考虑选址之间相互组合所产生的效果。目标。洲l顾平等[7]考虑到城市道路网络对设施功能和其他约束条件的作用，该方法的用途受到限制_1]。辐射范围的影响，尝试利用网络Voronoi面域图建对于空间选址，最直接的方式是对所有的可能组合立功能设施的最大覆盖选址模型，通过微粒群算法方案进行评价，找

5、到最佳方案，称之为brute—force搜达到设施的最大覆盖选址优化。但该研究采用的是索。但brute-force搜索的计算量很大，其组合方式单目标微粒群，实验中考虑的是最大人口覆盖，没有数量巨大，难以在有限时间内得到最优选址方案。考虑其他优化目标和约束条件，在实际中功能设施研究者开始考虑利用智能搜索的方式搜索布局方布设涉及交通成本、人口覆盖等问题。如何建立合案，如黎夏等将遗传算法与GIS相结合以解决空间理的功能设施服务范围模型，并以较好的方式对功优化问题，该方法基于自然选择机制且算法简单，能能设施的

6、选址进行优化值得探索。够在复杂条件快速获得空间优化方案[2]。但遗传算1设施服务范围模型法涉及繁琐的编码解码，导致计算量偏大，而且存在早期收敛和后期震荡的现象，容易陷入局部最优。1．1网络Voronoi多边形杜国明等利用微粒群与GIS相结合的方式进行空间Voronoi图在空间选址方面有着独特优势，但在优化。微粒群算法是在解空间内放置一定数目的微应用于城市设施选址时暴露出缺陷和局限性，如对粒，微粒通过追逐最佳的粒子而求得最优解，该算法城市功能设施辐射采取各向同性的方式过于粗糙，具有收敛快、计算量少、适宜

7、性好、求得的解优良等对道路网的影响考虑不够等。网络Voronoi图以研特点，在空间优化上效果不错[3]。但该方法只考虑究区域的路径耗费为量度，通过最短耗费路径分析到人口密度，属于单目标优化，现实中空问优化的方对网络中的节点和弧段进行最邻近发生元的划分，案总要考虑多个约束条件；而且基本的微粒群算法并搜索区域内各点的最邻近道路，实现区域空间的收稿日期：2O137r24；修回日期：2O13—1O—l5基金项目：国家科技支撑计划课题(2O12BAH28B04)；教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0

8、280)作者简介：陈文龙(1989一)，男，硕士研究生，主要从事GIS算法与开发研究。E—mail：Cowerling@163．com第2页地理与地理信息科学第3O卷平面分割，模拟设施功能沿道路网的传播方式和服是对解集的更新，所以对微粒取舍时任意丢弃非占务覆盖格局。优的Pareto解会造成微粒信息丢失，使得找到的解与Voronoi图相比，网络Voronoi图中发生元方案缺乏全局多样性。到各自范围内点位的传播路径是沿着道路网的最小针对多目标微粒群存在的问题