选址问地的题目地地研究地比较牛x地地地总结

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1、实用标准文案对选址问题研究的比较牛X的总结摘自http://blog.vsharing.com/wiki/A435695.html〔转自马云峰〕      现代选址研究起于1909年，当时AlfredWeber为解决如何为单个仓库选址使得仓库到多个顾客间的总距离最小的问题，他在欧氏空间里建立了一个1-中位问题模型，就是著名的Weber问题。1）基本选址问题（1）P-中位问题（p-medianproblems）      P-中位问题是研究如何选择P个服务站使得需求点和服务站之间的距离与需求量的乘积之和最小。Hakimi[13,16]提出该问题之后

2、给出了P-中位问题的Hakimi特性，他证明了P-中位问题的服务站候选点限制在网络节点上时至少有一个最优解是与不对选址点限制时的最优解是一致的，所以将网络连续选址的P-中位问题简化到离散选址问题不会影响到目标函数的最优值。Goldman[17]给出了在树和只有一个环的网络上为单个服务站选址中位问题的简单算法。Miehle于1958年也研究过平面1-中位问题，也就是Weber问题，是他发现了Weiszfeld的研究成果，被选址-分配问题的里程碑文章Cooper[14]誉为Weiszfeld研究的发现者。对于空间P-中位问题，也就是更一般的Weber

3、问题，Rosing[18]提出了最优解法。Garey和Johnson[19]证明了P-中位问题是NP-困难问题。Francis[20]、Francis和Cabot[21]、Chen[22]以及Chen和Handler[23]研究了基于欧氏距离的P-中位问题。　　近年来，P-中位问题仍然是研究的热点，许多学者研究P-中位问题的各种变形和扩展模型：Wesolowsky[24]、Wesolowsky和ruscott[25]、Drezner[26]研究了动态P-中位问题。ReVelle[27]将目标函数定义为新建的服务站所占据的市场份额的最大化，成功地将

4、中位问题运用于竞争环境下的零售商店选址问题中。Lorena、Senne[28]和Luiz等[29]运用列生成方法解决带容量限制的P-中位问题。Berman等[30]研究服务的可靠度随着服务设施与需求的距离变化的设施问题问题。Church提出了通过减少分配的变量来减少约束的传统P-中位问题的新建模方法[31]。Drezner[32]、Chen[33]、Chen和Handler[34]在此基础上研究条件中位问题，又称PQ-中位问题，即网络中已存在Q个服务站的条件下，如何为P个同类服务站选址的中位问题。精彩文档实用标准文案（2）P-中心问题（p-cen

5、terproblems）       P-中心问题也叫minmax问题，是探讨如何在网络中选择P个服务站，使得任意一需求点到距离该需求点最近的服务站的最大距离最小问题。Hakimi[13]首先提出网络中P-中心问题，Kariv和Hakimi[35]证明了P-中心问题为NP-困难问题。Drezner和Wesolowsky[36]提出了Drezner-Wesolowsky法解决多服务站的P-中心问题。Francis[37]在平面上的P-中心问题研究中取得一些进展,Wesolowsky[38]研究基于直线距离P-中心问题；十年后，Chen[22]、Wa

6、rd和Wendell[39]对基于欧几里德距离的P-中心问题作了研究。Masuyayma，Ibaraki和Hasegawa[40]、Megiddo和Supowit[41]证明了基于直线距离和欧氏距离的P-中心问题都是NP-完全问题。C.Caruso等[42]通过求解一系列集覆盖的问题的办法求解P-中心问题。Hassin,Levin,MoradD[43]提出了运用词典区域局部搜索法来求解P-中心问题。YuriLevin,AdiBen-Israel[44]对大规模P-中心问题给出了启发式算法，对一些著名的问题进行了计算分析。（3）覆盖问题（cover

7、ingproblems）       覆盖问题分为最大覆盖问题和集覆盖问题两类。集覆盖问题研究满足覆盖所有需求点顾客的前提下，服务站总的建站个数或建设费用最小的问题。集覆盖问题最早是由Roth[45]和Toregas[46]等提出的，用于解决消防中心和救护车等的应急服务设施的选址问题，他们分别建立了服务站建站成本不同和相同情况下集覆盖问题的整数规划模型。随后Minieka[47]、Moore和ReVelle[48]等都继续研究集覆盖问题。Plane和Hendrick[49]、Daskin和Stern[50]建立了服务站个数最小和备用覆盖的顾客最大

8、的双目标集覆盖问题。Heung-SukHuang[51]研究了产品会随时间变坏或变好时的动态集覆盖问题。最近十几年来许多基于启发式的算法