考虑多级覆盖衰减双目标应急设施选址模型及算法

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1、考虑多级覆盖衰减双目标应急设施选址模型及算法摘要:针对在重大突发事件下应急物资的需求量巨大以及对资源持续需求的特点,考虑设施选址的公平性、效率性及成本等因素,基于备用覆盖和覆盖衰减思想,提出一类应急设施双目标多级覆盖衰减选址模型,并基于MATLAB7.0设计遗传算法对模型进行求解;以一个算例验证了模型和算法的有效性,并比较了传统0-1覆盖与覆盖衰减的优劣,分析了覆盖衰减函数敏感系数、不同覆盖半径对模型目标的影响;结果表明:其模型为决策者进行应急设施选址决策提供了一个有效的途径;最后得出结论并给出了进一步拓展研究的方向。关键

2、词:应急设施选址;双目标;多级覆盖衰减;遗传算法中图分类号:F252文献标识码:A文章编号:1001-8409(2012)12-0127-05Bi-objectiveEmergencyFacilityLocationModelandAlgorithmConsideringMulti-levelGradualCoverageXIAOJun-hual,2,HOUYun-xianl(1.SchoolofEconomicsandManagement,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083

3、;2.BeijingVocationalCollegeLaborandSocialSecurity,Beijing100029)Abstract:Inallusiontothecharacteristicsoftremendousandcontinueddemandsforemergencysuppliesduringlarge-scaleemergencyoccurring,consideringthefactorsoffairness,efficiencyandcostforfacilitylocation,aBi-o

4、bjectivemulti-levelgradualcoveragelocationmodelwasproposedbasedontheideaofbackupcoverageandgradualcoverageinthispaper・AgeneticalgorithmprocedurebasedonMATLAB7.0wasdevelopedtosolvethemodeLAcomputationalexperimentwasadoptedtoprovetheeffectivenessofgeneticalgorithm,a

5、ndperformanceofthetraditionalbinarycoverageandgradualcoveragewascompared,influenceofsensitivecoefficientofgradualcoverageanddifferentcoveringradiustotheobjectiveofmodelwereanalyzed.ResuItshowsthatthemodelcanprovideaneffectiveapproachforthedecisionmakerstomaketheem

6、ergencyfacilitylocationdecision.Finally,conclusionsandsuggestionsforthefutureresearchweregiven.Keywords:emergencyfacilitylocation;bi-objective;multi-levelgradualcoverage;geneticalgorithm设施选址是选址问题的一个重要研究领域,主要采用运筹学、拓扑学等研究方法,涉及数学建模与算法设计,强调定量,或努力做到定量与定性分析的有机结合[1,2]。传统

7、的设施选址问题可分为:P-中值问题、P-中心问题和覆盖问题[3〜5],其中,覆盖问题是设施选址问题中应用最广的模型,尤其适用于应急设施的选址。Schilling,D.A等[6]对1991年以前的覆盖问题进行了综述,Farahani,R.Z等[7]对1992〜2011年的覆盖问题进行了综述。传统覆盖问题有一个基本假设,即若需求点与设施点之间的距离小于某一距离(时间)则被认为是完全覆盖,反之则认为不会被覆盖,这种假设可以称之为0-1覆盖。学者们认识到这一假设在很多情况下是不合理的,并提出了一些改进思路:Berman,0•等[8

8、]研究了“覆盖逐渐”的最大覆盖选址问题,马云峰[9]提出了基于时间满意度的最大覆盖选址问题,陆相林[10]提出了覆盖半径内需求满意存在差异的最大覆盖选址问题。覆盖问题的另一个基本假设是需求点只能由一个设施点提供服务。这种假设没有考虑到设施拥塞或失效的情况。为此,Daskin,M.S.等[11]提出了多重

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