基于改进高斯烟羽模型的废弃物处理设施负效应测度

废弃物处理设施的选址和运营是公众参与度较高的决策领域。负效应测度既是这类设施选址优化的焦点和难点,也是设施运营后负效应评价和治理的关键。根据风向、风速和其他气象资料设置典型情景;对高斯烟羽模型进行改进,建立基于情景的多点源、多污染气体种类的受影响点气体污染计量模型;开发了由污染气体浓度、气体毒害系数和恶臭因子决定的负效应测度函数;结合情景持续时间,建立较长时期内综合负效应测度模型。通过算例验证模型的效果并提出负效应治理策略。     

基于持续运营机会约束的竞争设施点选址研究——一种有效的实数编码遗传求解算法

竞争设施点选址是空间经济、区域发展、组合优化和系统工程的重要课题之一。本文以市场份额最大化为目标,研究了基于持续运营机会约束的竞争设施点选址问题,并给出了一种有效的实数编码遗传求解算法。在求解模型方面,首先假定运营成本是竞争设施点规模大小的函数,并对设施点持续运营概率进行机会约束,借鉴引力模型建立竞争设施点选址-设计问题的非线性混合整数规划模型。其次,考虑到选址变量和规模变量的数值类型,以及编码变换问题,设计了一种实数编码遗传求解算法。通过数值实验表明,对不同规模问题的实际计算结果,该算法可以在较短时间内获得最优解,可行解和精确解之间误差小于0.5%,相关比较分析也讨论了该算法的优越性和实用性,为竞争设施点选址问题的研究提供了不同的视角和实用求解算法。     

生态旅游区固体废弃物回收的模糊优化模型

研究了生态旅游区固体废弃物逆向物流网络设计问题,包括中转站和处理站的2级选址.建立了成本最小和处理站距人们的最小距离最大化的双目标整数规划模型.考虑到废弃物产生量具有不确定性,提出了带有模糊参数的中转站和处理站选址的模糊优化模型,并用启发式算法给予求解.最后给出一个算例证明了算法的有效性和可行性.     

废弃物回收的多层逆向物流网络优化设计问题研究

废弃物逆向物流网络设计问题是一个关系到经济效益和社会效益的问题.本文研究了废弃物逆向物流网络设计问题,包括选择中转站和处理站的地址,确定将产生点的废弃物分配给中转站以及从中转站运送到处理站的最佳策略,确定处理站的容量.考虑了在满足公众的意愿的情况下,建立了一个多目标的纯整数规划模型,最小化总的建设费用和设施对公众产生的负效用.设计了基于启发式的两阶段分解算法求解,从而构建一个废弃物回收的多层逆向物流网络.最后的算例仿真表明了算法的有效性和可行性.     

基于二阶段随机规划的城市医疗废弃物回收网络设计

城市医疗废弃物日益增加,且回收需求量受诸多因素的影响,难以准确预测,假定回收需求为确定值的医疗废弃物网络优化设计不能与实际需求相匹配。本文考虑了离散随机参数环境下,医疗回收网络设计中选址规划、分配计划及运输规划的协同优化问题,建立了以选址成本、运输成本最小为目标,设施与车辆能力限制为约束的二阶段随机规划模型。根据模型特点,设计了基于Benders decomposition的求解算法,同时,设计了一系列加速技术用于提高算法的求解效率。最后,以国内某城市医疗回收网络为背景设计算例,检验本文模型和求解策略的可行性和有效性。结果表明：相比确定性规划,随机规划的解能够节约总成本,结合一系列加速技术的Benders decomposition方法比CPLEX与纯的Benders decomposition更有优势。     

基于非概率可靠性的铁路应急设施选址-路径鲁棒优化

鉴于铁路应急设施选址研究中很难合理估计参数的概率分布或确定其隶属函数的问题,将选址-路径问题与区间非概率可靠性方法结合起来,以复杂网络理论为基础,提出网络节点区间权重的确定方法,同时考虑节点权重、边权及径权区间不确定性的共同作用,构建铁路应急设施选址节点加权网络。基于区间非概率可靠性理论及区间运算规则,提出路径的非概率可靠性度量及最优时间可靠度路径选择方法,建立节点权重、边权及径权均为区间数的非概率可靠性铁路应急设施选址-路径鲁棒优化模型,并给出了求解算法,确定了基于区间模型的铁路应急设施鲁棒选址的最优方案。算例表明,本文的优化方案能更好地保证救援的时间鲁棒性,能有效地规避不确定因素波动对设施选址的长期风险,具有很好的实际应用价值。     

随机需求下联合选址-库存模型研究

研究了一类具有季节性需求特性的商品的联合选址-库存模型。在传统的无容量限制的固定费用设施选址问题中考虑了分销中心的运作库存和安全库存的影响,以及规模经济效应和风险分摊效应,同时考虑了季节性商品未来需求的不确定性,将订货决策作为模型的决策变量,建立了一类随机需求下以期望销售收益最大化为目标函数的联合选址-库存模型,拓展了已有的联合选址-库存模型。该模型是一个混合整数规划问题,给出了求解该问题的基于拉格朗日松弛算法的两阶段算法,最后通过随机生成四组不同规模的数值算例,得到的计算结果表明拉格朗日松弛算法可以有效地求解该问题。     

考虑最坏中断损失下的P-中位设施选址问题的模型与算法研究

蓄意突袭以及恐怖袭击会造成设施服务的突然中断成为网络系统的主要危害之一,因此网络设施选址决策应该同时考虑正常和紧急状态下系统的运作成本.本文研究考虑最坏中断损失下的网络设施选址问题,建立了该问题的双层规划模型,上层规划涉及设施选址决策,下层规划研究确定设施位置后,设施中断产生最大损失的问题.本文运用基于拉格朗日松弛的混合遗传算法来求解该双层规划问题.将European150数据集作为研究对象,对比研究了本文研究问题与传统的P-中位选址问题的结果,分析不同选址策略下网络系统的效率被中断影响的程度是不同的.最后通过改变一些关键参数,比如常规运作权重、设施数量、中断设施数量,对相关结果进行了分析.     

多级覆盖设施选址问题建模及求解方法研究

针对应急服务网络优化设计中的设施选址决策问题,分析了应急服务的特殊性以及现有的设施选址模型在求解该问题时的局限性,基于传统的最大覆盖模型提出了应急服务设施的多级覆盖选址模型.该模型对"覆盖"概念的定义进行了扩展,考虑了应急服务的多源服务特性以及对多个服务源提供服务时可存在的差异性.之后基于分布估计算法(Estimation of distribution algorilhms,简称EDAs)提出了模型的启发式求解方法,并基于实验结果对算法参数选取给出了参考意见.     

基于失效情景的应急设施选址评估指标体系与模型

突发事件具有巨大的破坏性、不确定性,应急设施有可能失效,本文研究基于失效情景的应急设施选址评估指标体系与评估模型。首先基于定义的失效情景研究应急设施选址评估指标。构建全局性、可靠性、时效性、均衡性、经济性评估指标。可靠性作为重要评估指标有助于提高应急设施对需求区域的物资保障程度,保证系统的稳定性,采用多重覆盖率刻画。然后,设计具有不同侧重评估目标的一般情景评估指标体系、设施失效情景评估指标体系以及多区域情景评估指标体系。最后,由于应急设施选址评估具有多影响因素特征,涉及输入和输出多个指标的测度,选取处理多输入\多输出问题具有优势的评估方法—数据包络法,对应急设施选址的合理性进行评估。实例验证评估指标体系的实用性和有效性。