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第37卷第7期计算机仿真2020年7月文章编号:1006 -9348 (2020)07 -0440 -06应急避难场所选址问题的优化模型与算法仿真任清元、张亚璞2(1.山东工业职业学院，山东淄博256414;2.中国科学院大学数学科学学院，北京1_9)摘要:针对我国城市因缺乏应急避难场所而导致当发生各类自然或人为灾害（如地震、火灾等）时，将造成更为严重的人员伤 亡和经济损失问题，提出了 1-Median选址方法。
该方法优化了 p-Median选址模型,用离散情景刻划树图中的不确定性，提出了树图中1-Median选址问题的绝对鲁棒和鲁棒偏离准则，设计了基于配对思想的有效求解算法并分析了复杂性结果，分析了所给算法随网络规模、路径费用、风险因素、情景数目等参数变化时的性能。
并以山东工业职业学院为案例，建立了 1- Median选址鲁棒模型，仿真验证了算法的有效性，提高了应急避难场所选址的合理性，解决了居民到应急避难场所的紧急性 和危险性问题。
关键词：选址问题;鲁棒优化;模型;算法仿真中图分类号:TP391 文献标识码:BOptimization Model and Algorithm Simulation forEmergency Shelters Location ProblemREN Qing-yuan1, ZHANG Ya-pu2(1. Shandong V o c a t i o n a l C o l l e g e o f I n d u s t r y,Z i b o Shandong256414, China；2. S c h o o l o f M a t h e m a t i c s S c i e n c e s,U n i v e r s i t y o f C h i n e s e Academy o f S c i e n c e s,B e i j i n g 100049, China)A B S T R A C T：I n v i e w o f t h e l a c k o f emergency s h e l t e r s i n China,i t w i l l c a u s e more s e r i o u s c a s u a l t i e s an d e c o n o m i cl o s s e s,when v a r i o u s n a t u r a l o r man-made d i s a s t e r s(s u c h a s e a r t h q u a k e s,f i r e s,e t c. )o c c u r.T h e r e f o r e, 1-Median l o c a t i o n method i s p r o p o s e d.T h i s method o p t i m i z e s t h e p-Median l o c a t i o n m c x l e l,and u s e s t h e d i s c r e t e s c e n a r i o t oc h a r a c t e r i z e t h e u n c e r t a i n t y i n t h e t r e e di ag ra m.A b s o l u t e R o b u s t O p t i m i z a t i o n Model (A R O M)and R o b u s t De v i a t i o nO p t i m i z a t i o n Model (R D O M)i n t h e t r e e d i a g r a m was p r o p o s e d,e f f e c t i v e s i m u l a t i o n a l g o r i t h m b a s e d o n m a t c h i n g p a i r was de si g n e d,and c o m p l e x i t y r e s u l t s o f t h e a l g o r i t h m w e r e a n a l y z e d.The p e r f o r m a n c e o f t h e p r o p o s e d s i m u l a t i o n a lg o r i t h m was a n a l y z e d w i t h t h e v a r i a t i o n s o f n e t w o r k s i z e,p a t h c o s t,number o f s c e n a r i o s and o t h e r p a r a m e t e r s.T a k i n gShandong V o c a t i o n a l C o l l e g e o f I n d u s t r y a s a n example, 1-Median l o c a t i o n r o b u s t model was e s t a b l i s h e d.The simul a t i o n v e r i f i e d t h e e f f e c t i v e n e s s o f t h e a l g o r i t h m,w h i c h c a n i m p r o v e t h e r a t i o n a l i t y o f t h e l o c a t i o n o f t h e em er g e n c y s h e l t e r s,and s o l v e t h e u r g e n c y and d a n g e r f o r t h e r e s i d e n t s who g o t o t h e emergency s h e l t e r s.K E Y W O R D S：L o c a t i o n problem；Ro b u s t o p t i m i z a t i o n；Model；A l g o r i t h m s i m u l a t i o ni引言应急避难场所是一种特殊的公共设施，在突发自然灾害 或人为灾害时，居民到应急避难场所的避难过程非常紧急, 且极易遇到危险事件发生，因此，提出1-Median选址方法，改进了传统空间选址问题中对选址影响因素的选取,构建了 应急疏散指数来量化居民道路疏散风险指标，替换P-Median 中距离参数。
城市应急系统优化选址的模型及其算法队伍编号：046队员：王天成代川李黎摘要本文针对城市应急系统选址问题，结合2—中位点理论模型、图论的相关理论和优化方法，在不同的约束条件下，建立了城市应急系统优化选址模型，并且给出了多种条件下最优方案的求解算法。
主要工作如下:问题一：我们通过年度、月、以及每个街区等不同的维度来找出事件发生的规律性，挖掘出其发生的规律性如下：每年中每个街区发生应急事件次数主要集中在1、11、12月份；1-8号街区在10年中发生应急事件次数的波动较小；用50个街区00年到09年平均的应急事件次数，通过系统.聚类，发现50个街区可以聚类分成5类。
分析过程中，我们发现过去十年的应急事件发生总数原始数据呈现S形，因此我们建立了灰色Verhulst预测模型，对不确定性的应急事件对2010年的预测，为问题二的数据来源做准备。
问题二：我们通过建立笛卡尔直角坐标系给各个街区、街道、街角定位，将总响应时间转化为权距离，并结合图论，使用了一种独立的最短路算法，求得每个需求点和应急服务地点在坐标系内的最短距离。
通过matlab编程求出的结果为第16号和44号应急服务供给点，最终服务店定位在8、9、13、14号街区的街角处，另一个定位在31、32、36、37号街区的街角处。
问题三：对于问题三，我们采取的策略跟问题二基本一致，我们首先假设两个障碍区中道路可以通过，用问题二的算法，求解得到了一组备选点分别与第8号备选点（即已确定的1、2、6、7号街区之间的街角处）的组合方案，然后考虑L型和长条形的障碍区域的影响，对这些组合的总响应时间进行调整。
最后通过matlab计算的方式确定了另外一个点的位置在45号应急设备点，即第32、33、37、38号街区之间的街角处。
问题四：问题四跟问题二的问题不同点在于问题二不考虑障碍的影响，而问题四考虑了障碍的影响，但是我们发现，障碍的影响范围是有限的，只对部分的应急设施点产生障碍，因此，我们在问题二和三结合的基础上，求得了与问题二相同的答案，即在第16号和44号应急设施点，原因是由于最佳的两个组合点没有受到障碍区域的影响。
城市应急系统优化选址决策模型和算法
方磊;何建敏
【期刊名称】《管理科学学报》
【年(卷),期】2005(008)001
【摘要】以往的应急系统选址模型仅仅考虑在一个确定应急限制期下的选址问题.但是,在城市规划决策中,应急限制期和应急服务设施点建立的费用(数目)都相当重要.针对这个特点,提出了应急限制期下的应急选址模型,并提出了基于分支定界方法的应急选址模型的最优解.该算法利用FLPS′(k)的最优解为起点,进而获得FLPS′(k+1)的最优解,大大减少了计算量.
【总页数】5页(P12-16)
【作者】方磊;何建敏
【作者单位】南开大学国际商学院,天津,300071;东南大学经济管理学院,南
京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】O22
【相关文献】
1.基于改进目标规划方法的应急系统优化选址模型 [J], 陶泽琼;高岩
2.用改进TOPSIS法分析应急系统优化选址问题 [J], 陶泽琼;高岩
3.给定限期条件下的应急系统优化选址模型及算法 [J], 方磊;何建敏
4.应急系统优化选址模型的一种改进算法 [J], 孙文秀;胥晓庆;唐恒永
5.应急系统优化选址的模型及其算法 [J], 方磊;何建敏
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解决应急场所选址问题的算法
解决应急场所选址问题的算法是一种专门设计用于确定在紧急情况下，如何选择合适的地点来部署资源、设备和人员，以最大限度地减少损失并提高救援效率的方法。
这种算法通常需要考虑多种因素，如地理位置、交通状况、可用资源、人口密度等，并利用这些信息来评估不同选址方案的优劣。
该算法通常采用数学模型或计算机模拟方法，通过优化算法来寻找最优解。
它可能包括一些关键步骤，如定义问题、收集数据、建立模型、评估解的质量、选择最优解等。
解决应急场所选址问题的算法在紧急救援领域具有重要意义。
在自然灾害、事故灾难等紧急情况下，快速、准确地确定应急场所的选址，可以大大提高救援效率，减少人员伤亡和财产损失。
因此，这种算法是紧急救援领域中不可或缺的一部分。
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设施选址问题的数学模型与优化算法研究1. 本文概述随着全球化经济的发展和市场竞争的加剧，设施选址问题的合理解决对于企业的运营效率和成本控制具有重要意义。
本文旨在探讨设施选址问题的数学模型与优化算法，以期为实际应用提供理论支持和决策依据。
本文将综述设施选址问题的研究背景和意义，明确其在物流、供应链管理等领域的重要性。
本文将分析现有设施选址问题的数学模型，包括连续型和离散型模型，并探讨其优缺点。
接着，本文将重点研究设施选址问题的优化算法，包括启发式算法、遗传算法、粒子群优化算法等，并比较其性能和适用范围。
本文将通过实证研究，验证所提出的数学模型与优化算法的有效性和可行性，为实际应用提供参考和借鉴。
本文的研究结果将为解决设施选址问题提供新的思路和方法，对于提高企业竞争力具有重要的理论和实践价值。
2. 设施选址问题的基本概念与分类设施选址问题（Facility Location Problem, FLP）是运筹学和物流管理中的一个重要问题，它涉及到在给定一组潜在位置和相关成本或效益的情况下，选择最优的位置来设置一个或多个设施，以满足一定的服务需求。
这个问题的核心在于平衡各种成本和效益，包括建设成本、运营成本、运输成本、客户服务水平等。
目标是在满足服务要求的前提下，最小化总成本或最大化总效益。
设施选址问题可以根据不同的标准进行分类，以下是一些常见的分类方式：单设施选址问题（Single Facility Location Problem）：只设置一个设施，目标是找到最佳位置。
多设施选址问题（Multiple Facility Location Problem）：需要在多个位置设置多个设施，考虑它们之间的相互作用和整体优化。
静态选址问题：假设需求和成本等参数在问题解决期间保持不变。
随机选址问题：某些参数是不确定的，需要使用概率模型来描述。
连续选址问题：设施可以在连续的空间（如二维平面）中的任何位置设置。
多目标选址问题：需要同时考虑多个目标，如成本、服务水平、环境影响等，并寻求它们的最优平衡。
大规模突发事件应急设施选址模型及算法肖俊华;侯云先【摘要】It has very important significance to research on the location theory for emergency material depositories in response to frequently occurring large-scale emergencies. In allusion to the characteristics of tremendous and continued demands for emer-gency supplies during large-scale emergency occurring, considering the factors of fairness, efficiency and cost for facility loca-tion, a multi-objective multiple gradual coverage location model is proposed based on the idea of multiple coverage and gradual coverage. Three programs of greedy algorithm, ascent algorithm and genetic algorithm based on MATLAB 7.0 are developed to solve the model. A computational experiment is adopted to prove the effectiveness and performance of model and heuristic algo-rithms. The results of simulation prove that the performance of gradual coverage model is better than traditional binary coverage model. Different weight coefficients of objective can affect the location results obviously. Twenty-five different scales data is used to compare the performance of heuristic algorithms, the performance of genetic algorithm is better than ascent algorithm, and greedy algorithm is worst. The ascent algorithm is suitable for the small and medium-sized location problems, and genetic algorithm is suitable for solving large-scale location problems.% 大规模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，基于多级覆盖和覆盖衰减思想，提出一类应急设施多目标多重覆盖衰减选址模型.基于MATLAB7.0设计贪婪算法、上升算法、遗传算法程序对模型进行求解，以25组不同规模的算例验证了模型的性能和算法的有效性.数值模拟结果表明，该模型较之传统覆盖选址模型可以为需求点提供更高的覆盖满意度；当目标权系数取不同值时对选址结果产生较大影响；对三个算法性能进行比较，遗传算法最优，上升算法次之，贪婪算法最差，上升算法适于求解中小规模的选址问题，而遗传算法更适合于大规模选址问题的求解.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)008【总页数】6页(P67-71,104)【关键词】应急设施选址;多目标;多级覆盖衰减;启发式算法【作者】肖俊华;侯云先【作者单位】中国农业大学经济管理学院，北京 100083; 北京劳动保障职业学院教务处，北京 100029;中国农业大学经济管理学院，北京 100083【正文语种】中文【中图分类】F224.3近年来，频发的各类大规模突发事件对我国人民的生命和财产造成了重大损失。
