4.第17讲 应急设施的优化选址问题(数学建模)
选址模型及应用
略进行处理,避免模型过拟合少数类别。
模型参数的灵敏度分析
参数范围确定
确定每个参数的取值范围,避免超出有效范围的设置对模型性能 的影响。
参数相关性分析
分析参数之间的相关性,找出参数之间的相互影响关系,避免多 重共线性的存在。
网格搜索与交叉验证
通过网格搜索和交叉验证的方法,寻找最优参数组合,提高模型 性能。
误差分析
对模型预测结果进行误差分析,找出误差来源,为优化模型提供依据 。
数据质量对模型的影响
数据清洗
01
对数据进行预处理,去除异常值、缺失值和重复值,提高数据
质量。
数据特征选择
02
根据实际需求,选择与目标变量相关性强、具有代表性的特征
,避免冗余和无关特征对模型的影响。
数据分布与不平衡性
03
关注数据分布是否平衡,对于不平衡的数据集,采取合适的策
06
总结与展望
选址模型的发展趋势与挑战
精细化选址
随着大数据和人工智能技术的发展,选址模型正朝着更精细化的方向发展。例如,通过分 析用户行为数据,可以更准确地预测消费者的购买意向和需求,从而指导选址决策。
多目标决策
传统的选址模型往往只考虑单一目标,如最大化利润或最小化成本。而随着商业环境的复 杂性和不确定性增加,多目标决策变得越来越重要。例如,在选址过程中,可能需要同时 考虑销售量、成本、库存等多个方面。
早期选址模型
早期的选址模型主要基于 经验和主观判断,如商圈 分析、人口统计等。
现代选址模型
随着计算机技术的发展, 现代选址模型开始引入数 学和运筹学方法,如线性 规划、整数规划等。
未来选址模型
未来选址模型将更加注重 数据分析和机器学习技术 的应用,以实现更加精准 的预测和决策。
数学建模之应急设施的位置
数学建模之应急设施的位置应急设施的位置选择是一个重要的决策问题,它直接关系到应急管理的有效性和应对突发事件的能力。
在数学建模中,我们可以运用空间分析、最优化等方法来研究应急设施的位置选择问题。
本文主要探讨数学建模在应急设施位置选择中的应用,包括数学模型的建立、求解方法的选择以及结果的分析。
首先,建立一个数学模型是研究应急设施位置选择问题的基础。
在建模过程中,我们需要考虑以下几个方面的因素:需求点的分布、设施的容量限制、应急响应时间等。
以城市的应急设施的位置选择为例,我们可以将该城市划分为若干个网格,每个网格代表一个潜在的设施位置。
假设有n个需求点需要被覆盖,我们可以使用二进制变量xi表示第i个网格是否选择建立应急设施,其中i=1,2,…,m,m表示网格的总数。
另外,我们需要引入距离变量dij表示第i个网格与第j个需求点之间的距离,以及容量限制变量ci表示第i个网格的容量限制。
最后,对结果进行分析是问题求解的最后一步。
通过对结果进行分析,我们可以评估不同位置方案的优劣,并对进一步决策提供依据。
例如,我们可以计算每个需求点到最近的应急设施的距离,从而评估覆盖范围的有效性。
另外,我们还可以根据建设和维护成本、应急响应时间等指标来评估不同网格的选择。
通过综合考虑各种因素,我们可以得出一个最优的设施位置方案。
总之,数学建模在应急设施位置选择中起到了重要的作用。
通过建立数学模型、选择合适的求解方法以及对结果进行分析,我们可以为应急管理提供科学、高效的决策支持,提高城市的应急响应能力。
应急物资储备点选址多目标优化模型及算法研究
应急物资储备点选址多目标优化模型及算法研究冯舰锐;盖文妹【摘要】为应急物资储备点的选址问题提供一个合理的解决方法,提高应急救援工作的响应能力,基于运筹学中求解多目标优化问题的理论和方法,根据紧急情况下物资运输调度的时效性与经济性特征,构造相应目标函数,引入权重综合考虑时效性和经济性,并利用可变权重因子构造辅助函数,进而建立应急选址问题的优化模型;在此基础上,借用智能算法中系统动态演化方法,提出求解权重的算法,并拓展到多目标决策,将多目标问题逐步转化为单目标问题进而解决;实例计算结果验证了所提算法的正确性及优势,以及求解效率、辅助函数性质的正确性,可以为决策者提供多种在灾变条件下的选择方案;此外,提出的算法也可用于应急管理领域中其他相关优化与选址问题.%To provide a reasonable solution for the problem of site selection for the reserve sites of emergency materials,and improve the response ability of emergency rescue work,based on the threory and method to solve the multi-objective optimiza-tion problem in the operational research,the corresponding objective functions were constructed accoring to the characteristics of timeliness and economy in the transportation and scheduling of emergency materials under the emergency situation.The timeliness and economy were comprehensively considered by introducing into the weights,and the auxiliary functions were constructed by using the variable weight factor,thus the optimization model of emergency site selection was established.On this basis,the algorithm for solving the weights was put forward by using the system dynamic evolution method of the intelli-gent algorithm,and it was extended to the multi-objectivedecision-making to convert the multi-objective problem into the sin-gle objective problem step by step for solving.The correctness and advantages of the proposed new algorithm were verified by the calculation results of case,as well as the solving efficiency and the correctness of the properties of auxiliary functions.It can provide various selection schemes under the catastrophic conditions to the decision makers,and can also be applied in other relevant optimization and site selection problems in the field of emergency management.【期刊名称】《中国安全生产科学技术》【年(卷),期】2018(014)006【总页数】6页(P64-69)【关键词】应急管理;多目标优化;应急物资;选址【作者】冯舰锐;盖文妹【作者单位】中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083;中国地质大学(北京)工程技术学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】X913.40 引言随着城市的不断发展,建筑物、各类网络系统工程密集程度增加。
数学建模仓库选址问题
数学建模仓库选址问题(总10页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除仓库选址问题摘要随着全球经济的一体化,物资流通的范围已经不仅仅局限在国家内部,而是也走向来了世界各地。
面对多种多样的物资运输方案,就需要我们从中选择一种最节约费用的方案来实施。
基于此,本文针对美国超级医疗设备公司选址问题给出了两种数学模型。
全文首先对给出的题目进行数学分析,分析数据之间的直观联系和潜在联系,把数据从现实问题中抽离出来转化为纯粹的数学符号,然后借助于数学分析中求解重心坐标的公式(Dix--第i个地点的x坐标;Diy--第i个地点的y坐标;Vi--运到第i个地点或从第i个地点运出的货物量)两点间距离公式和数理统计中求解加权平均值的方法对数据进一步整合。
在此基础上,将之转化为MATLAB计算语言进行数据操作,一方面,借助于MAYLAB绘图工具将题中给出的数据再现于图中,直观明了,便于从图中发现些隐含信息;另一方面,利用MATLAB程序设计中的循环结构进行必要的编程和计算。
由于每种方案的均相等,所以只需比较一下每种方案的总成本(外向运输成本和内向运输成本)即可,总成本最低的城市即为最佳选址点,利用方案比较法最终得出结论。
关键词:重心法、加权平均值法一、问题重述美国超级医疗设备公司在亚利桑那州的菲尼克斯和墨西哥的蒙特雷生产零部件,然后由位于堪萨斯州堪萨斯城的一家仓库接受生产出来的零件,随后在分拨给位于美国和加拿大的客户。
但由于某些原因,公司要考虑仓库选址的最优化。
现已知若继续租赁原仓库,租金为每年每平方英尺美元,仓库面积为20万平方英尺,若在其他城市租同等规模的仓库,租金为每平方英尺美元,并且新租约或续租的期限均为5年。
假如转移仓库,则需一次性支付30万美元的搬迁费及其他选址费。
从工厂到堪萨斯仓库的运输费为2162535美元,从仓库到客户的运输费为4519569美元,仓库租赁费为每年100万美元。
设施选址模型 (1)
物流系统分析翻译——设施选址模型小组成员:辛双琪、郭远哲、陈显鑫、胡程、衡欢乐7.1简介工厂、仓库、零售商以及其他物理设施的数量和位置是厂商们面临的主要战略决策之一。
这是很多模型一解决设施选址问题而著名的原因。
大部分的选址问题的关键就是在设施费用和顾客服务之间的权衡。
如果我们开设了许多设施(图7。
1a)我们要承受高昂的设施花费(用来搭建和维护这些设施)但是我们能提供好的服务,因为大部分顾客都离设施比较近。
或者是说,如果我们开设比较少的设施(图7。
1b),我们降低了我们的设施费用,但是我们要走更远的路途以服务我们的顾客(或者他们来找我们)。
大部分(但不是全部)位置选址问题都要做两个决策:(1)选哪些地方(2)哪些客户被分配到哪些设施。
因此,设施选址问题有时也被称作地址分配问题。
在建立设施选址模型时,大范围的路径选择被考虑。
路径选择的问题按照他们怎么考虑设施费用(比如,一些模型中费用相比其他因素对开设设施数量的约束要更为明显)和顾客服务(比如,一些模型中包含交通费用和一些其他需求,所有或大部分设施被覆盖,这表明顾客在规定距离内必须被服务)是不同的。
基于设施类型的不同,设施选址模型的类型也是不同的,设施是否限量,哪些问题(若果有的话)中的影响因子是随机的,设施需要坐落于什么样的布局中(比如,在直线上,网络中或是离散的),距离或运输成本是如何被衡量的,等等。
我们对带设施选址问题的总结仅仅是从大量文献中选取了一些比较浅显的部分。
我们为感兴趣的读者推荐比较好的选择:比如例如,Mirchandani and Francis(1990年)、Daskin(1995年),Drczncr(1995年)还有Drezncr and Hamacher(2002年)。
除了供应链工厂和仓库等设施定位模型已经应用到公交站和消防站等公共设施,还有一些电信中心,卫星轨道、银行账户和其他物品,并不是真正的“设施”的设施。
此外,许多运筹学问题可以被看为设施选址问题或是他们的子问题。
美国数学建模竞赛题目(1985--2009年)
美国数学建模竞赛题目1985年:A题:动物群体的管理B题:战略物资储备的管理问题1986年:A题:海底地型测量问题B题:应急设施的优化选址问题1987年:A题:堆盐问题(盐堆稳定性问题)B题:停车场安排问题1988年:A题:确定毒品走私船位置B题:平板列车车厢的优化装载1989年:A题:蠓虫识别问题;最佳分类与隔离B题:飞机排队模型1990年:A题:脑中多巴胺的分布B题:铲雪车的路径与效率问题1991年:A题:估计水塔的水流量B题:通信网络费用问题1992年:A题:雷达系统的功率与设计式样B题:紧急修复系统的研制1993年:A题:堆肥问题B题:煤炭装卸场的最优操作1994年:A题:保温房屋设计问题B题:计算机网络的最小接通时间1996年:A题:大型水下物体的探测B题:快速遴选优胜者问题1997年:A题:恐龙捕食问题B题:会议混合安排问题1998年:A题:MRI图象处理问题B题:分数贬值问题1999年:A题:小星体撞击地球问题B题:公用设施的合法容量问题C题:确定环境污染的物质、位置、数量和时间的问题2000年:A题:空间交通管制B题:无线电信道分配C题:大象群落的兴衰2001年:A题:选择自行车车轮B题:逃避飓风怒吼C题:我们的水系-不确定的前景2002年:A题:风和喷水池B题:航空公司超员订票C题:如果我们过分扫荡自己的土地,将会失去各种各样的蜥蜴。
2003年:A题:特技演员B题:Gamma刀治疗方案C题:航空行李的扫描对策2004年:A题:指纹是独一无二的吗?B题:更快的快通系统C题:安全与否?2005年:A题:flood planningB题:tollboothsC题: Nonrenewable Resources2006年:A题:Positioning and Moving SprinklerSystems for IrrigationB题:Wheel Chair Access at AirportsC题:Trade-offs in the fight againstHIV/AIDS2007年:A题:GerrymanderingB题:The Airplane Seating ProblemC题:Organ Transplant: The Kidney Exchange Problem2008年:A题:Take a BathB题:Creating Sudoku PuzzlesC题:Finding the Good in Health Care Systems2009年:A题:Designing a Traffic CircleB题:Energy and the Cell PhoneC题:Creating Food Systems: Re-Balancing Human-Influenced Ecosystems。
突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法
突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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数学建模 学校选址问题模型
学校选址问题摘 要本文针对某地新开发的20个小区建设配套小学问题建立了0-1规划模型和优化模型。
为问题一和问题二的求解,提供了理论依据。
模型一:首先:根据目标要求,要建立最少学校的方案列出了目标函数:∑==161i i x s然后:根据每个小区至少能被一所学校所覆盖,列出了20个约束条件;最后:由列出的目标函数和约束函数,用matlab 进行编程求解,从而得到,在每个小区至少被一所学校所覆盖时,建立学校最少的个数是四所,并且一共有22种方案。
模型二:首先:从建校个数最少开始考虑建校总费用,在整个费用里面,主要是固定费用,由此在问题一以求解的条件下,进行初步筛选,得到方案1,4,8的固定成本最少。
然后:在初步得出成本费用最少时,对每个这三个方案进一步的求解,求出这三个方案的具体的总费用,并记下这三套方案中的最小费用。
其次:对这三套方案进行调整,调整的原则是:在保证每个小区有学校覆盖的条件下,用多个固定成本费用低的备选校址替换固定成本费用高的备选校址。
在替换后,进行具体求解。
再次:比较各种方案的计算结果,从而的出了如下结论: 选用10,11,13,15,16号备选校址的选址方案,花费最少,最少花费为13378000元。
最后:对该模型做了灵敏度分析,模型的评价和推广。
关键字:最少建校个数 最小花费 固定成本 规模成本 灵敏度分析1. 问题重述1.1问题背景:某地新开发的20个小区内需要建设配套的小学,以方便小区内居民的的孩子上学。
但是为了节省开支,建造的学校要求尽量的少,为此,设备选定的16个校址提供参考,各校址覆盖的小区情况如表1所示:表1-1备选校址表备选校址1 2 345 6 7 8 覆盖小区1,2,3, 4,6 2,3,5,8, 11,20 3,5,11,201,4,6,7,12 1,4,7,8,9,11,13, 14 5,8,9,10 11,16,20 10,11,1516,19, 20 6,7,12, 13,17, 18 备选校址9 10 11 12 13 14 15 16覆盖小区 7,9,13, 14,15, 17,18, 199,10,14,15,16, 18,191,2,4,6, 75,10,11, 16,20,12,13,14,17, 189,10,14, 152,3,,5, 11,202,3,4,5,81.2 问题提出:问题一、求学校个数最少的建校方案,并用数学软件求解(说明你所使用的软件并写出输入指令)。
选址问题数学模型
选址问题数学模型选址问题数学模型摘要本题是用图论与算法结合的数学模型,来解决居民各社区生活中存在三个的问题:合理的建立3个煤气缴费站的问题;如何建立合理的派出所;市领导人巡视路线最佳安排方案的问题。
通过对原型进行初步分析,分清各个要素及求解目标,理出它们之间的联系.在用图论模型描述研究对象时,为了突出与求解目标息息相关的要素,降低思考的复杂度。
对客观事物进行抽象、化简,并用图来描述事物特征及内在联系的过程.建立图论模型是为了简化问题,突出要点,以便更深入地研究问题针对问题1:0-1规划的穷举法模型。
该模型首先采用改善的Floyd-Warshall算法计算出城市间最短路径矩阵见附录表一;然后,用0-1规划的穷举法获得模型目标函数的最优解,其煤气缴费站设置点分别在Q、W、M社区,各社区居民缴费区域见表7-1,居民与最近的缴费点之间平均距离的最小值11.7118百米。
针对问题2:为避免资源的浪费,且满足条件,建立了以最少分组数为目标函数的单目标最优化模型,用问题一中最短路径的Floyd算法,运用LINGO软件编程计算,得到个社区之间的最短距离,再经过计算可得到本问的派出所管辖范围是2.5千米。
最后采用就近归组的搜索方法,逐步优化,最终得到最少需要设置3个派出所,其所在位置有三种方案,分别是:(1)K区,W区,D区;(2)K区,W区,R区;(3)K区,W区,Q区。
最后根据效率和公平性和工作负荷考虑考虑,其第三种方案为最佳方案,故选择K区,W区,Q区,其各自管辖区域路线图如图8-1。
针对问题3:建立了双目标最优化模型。
首先将问题三转化为三个售货员的最佳旅行售货员问题,得到以总路程最短和路程均衡度最小的目标函数,采用最短路径Floyd算法,并用MATLAB和LINGO软件编程计算,得到最优树图,然后按每块近似有相等总路程的标准将最优树分成三块,最后根据最小环路定理,得到三组巡视路程分别为11.8 、11 和12.5 ,三组巡视的总路程达到35.3 ,路程均衡度为12%,具体巡视路线安排见表9-1和图9.2 。
数学建模论文选址优化
安徽建筑大学大学生数学建模竞赛报名表编号(由活动组织者填写):队员详细信息(选手题写)公司新厂选址问题摘要本文针对公司新厂址选址问题,以经济因素作为主要评判指标,综合分析了各城市距原加工厂的距离数值、各城市的月需求量、相关的人工工资和运费标准数据,运用灰色预测法、指数平滑法、线性规划法、重心迭代法分别建立了需求量预测模型、最优生产规模模型和新厂厂址选址模型,运用EXCEL、MATLAB、LINGO数学软件得出了相应的预测数据和地理位置坐标。
最后,我们从运费节省的角度对新厂厂址进行了评价,与原厂厂址的运费花费作对比得到了新厂厂址更优的结论。
针对问题一,根据所给各城市的月需求量,为了减少单种预测方法带来的误差,我们采用了灰色预测法和指数平滑法建立了模型I:组合预测模型。
首先,采用灰色预测法,运用MATLAB数学软件对18个城市本年度第12个月和未来一年的产品需求量进行预测,并将得到的预测值与实际值进行对比分析,得到未来一年中各地区每月的产品需求量。
由对预测结果的分析可知,各城市需求量在1-5月呈递增趋势,但是增长幅度不太明显,在5月份以后各月产量上下波动,波动相对稳定,其中最大需求量出现在1月份,最小需求量在12月份。
针对问题二,根据所给工资标准及运输价格等条件,确定各工厂的生产规模。
在考虑总成本即人工费用和运输费用最小的前提下运用线性规划思想,建立了模型II:最有生产规模模型。
以满足加工厂产量不小于供货城市的需求量为条件,同时为了确定加工厂和供货城市之间的对应关系,我们引入了0—1规划并运用LINGO数学软件分别对11个月份进行线性规划分析,从而得到各个工厂的生产产量和工人人数针对问题三,我们在问题一和问题二的基础上,参考各城市的地理位置重新选址,并给新厂选址做出评价,建立模型III:重心迭代模型。
首先,我们对18个城市地理位置特点进行区域划分。
然后,采用重心法和微分法利用MATLAB软件求解,并通过迭代计算。
数学建模:城市消防站选址
城市消防站选址
在城市中消防站的选址对于及时的消灭火警有着特别重要的意义。
考虑某城市内一区域,为简化问题,假定所有火警现场均在下图的道路上。
该区域内三个重点部位的坐标分别为:(5112,4806),(9126,4266),(7434 ,1332)(见下图红点部位,蓝色部分为水域,道路数据见附件,相邻两个交叉路口之间的道路近似认为是直线)。
附件的“地图数据.xls”文件包含了两个表格,分别给出了道路交叉路口的位置以及道路的起点与终点的编号。
请研究以下问题:
1. 如果该城市只建一个消防站,最佳的地点应该位于什么位置,该消防站到达城市道路上
的点的最远距离是多少?
2. 如果该城市建五个消防站,最佳的地点应该位于什么位置。
3. 如果消防车的行驶速度60km/h,要建几个消防站才能使得该城市道路上任何一点发生火
警之后,消防车能在10分钟之内到达。
4. 如果消防车的行驶速度60km/h,要建几个消防站才能使得该城市道路上任何一点发生火
警之后,消防车能在5分钟之内到达,同时要求到达重点部位的时间不多于3分钟。
5. 分析消防车的行驶速度对消防车到达火警现场的时间的影响。
基于鲁棒优化的应急设施选址决策研究
基于鲁棒优化的应急设施选址决策研究基于鲁棒优化的应急设施选址决策研究摘要:随着自然灾害和突发事件频繁发生,应急设施的选址成为保障公众安全的重要环节。
传统的选址方法往往忽视了不确定性因素,导致选址方案效果差异较大。
本文基于鲁棒优化的思想,结合分析模型与算法建立,通过考虑不确定性因素的影响,提出了一种改进的应急设施选址决策方法。
在城市规划与应急管理结合的基础上,本文对该方法进行了实证研究,并进行了模型评估和分析,结果表明该方法能够有效提高应急设施选址方案的鲁棒性和可靠性。
关键词:应急设施选址;不确定性;鲁棒优化;决策研究 1. 引言随着城市化进程的加快,人口规模不断扩大,自然灾害和突发事件频繁发生,给社会带来了巨大的安全风险。
应急设施的选址对于提高城市应急管理能力,保障公众生命安全至关重要。
然而,传统的选址方法往往只考虑了少数变量,忽视了现实中存在的不确定性因素,容易导致选址方案的不可靠性和不具备鲁棒性。
2. 鲁棒优化理论介绍鲁棒优化理论是一种在多变量场景下考虑不确定性的优化方法。
该方法通过引入可行域和不确定性因素对决策变量进行调整,使得方案更具鲁棒性。
3. 分析模型与算法建立基于鲁棒优化理论,本文建立了一套应急设施选址的分析模型。
模型综合考虑了空间布局、避险能力、人口分布等多个因素,并引入不确定性因素。
同时,针对模型的求解问题,本文采用了遗传算法来获取最优解。
4. 实证研究及结果分析以某地区为案例,本文应用所建立的分析模型进行了实证研究。
首先,收集了相关数据,包括自然灾害风险分布、人口密度等信息。
然后,将数据输入到模型中,应用遗传算法进行求解。
通过对比不同方案的效果,评估了模型的优劣。
结果显示,与传统选址方法相比,基于鲁棒优化的方法在考虑不确定性因素的情况下,能够提供更加鲁棒和可靠的应急设施选址方案。
5. 结论本文基于鲁棒优化的思想,结合实证研究和分析模型,提出了一种改进的应急设施选址决策方法。
通过考虑不确定性因素的影响,该方法能够提高应急设施选址方案的鲁棒性和可靠性。
Python小白的数学建模课-07.选址问题
Python小白的数学建模课-07.选址问题1. 选址问题选址问题是指在某个区域内选择设施的位置使所需的目标达到最优。
选址问题也是一种互斥的计划问题。
例如投资场所的选址:企业要在 m 个候选位置选择若干个建厂,已知建厂费用、运输费及 n 个地区的产品需求量,应如何进行选址。
选址问题是运筹学中经典的问题之一,选址问题在生产生活、物流、甚至军事中都有着非常广泛的应用,如工厂、仓库、急救中心、消防站、垃圾处理中心、物流中心、导弹仓库的选址等。
更重要的,选址问题也是数模竞赛的热点问题。
选址是重要的长期决策,选址的好坏直接影响到服务方式、服务质量、服务效率、服务成本等,从而影响到利润和市场竞争力,选址问题的研究有着重大的经济、社会和军事意义。
选址问题有四个基本要素:设施、区域、距离和优化目标。
1.1 设施选址问题加粗样式中所说的设施,在具体题目中可以是工厂、仓库、服务站等形式。
1.2 区域选址问题中所说的区域,在具体题目中可以是工厂、车间的内部布局,也可以是给定的某个地区、甚至空间范围。
按照规划区域的特征,可以分为连续选址问题和离散选址问题。
连续选址问题,设施可以布局在区域内的任意位置,就要求出最优选址的坐标;离散选址问题,只能从若干候选位置中进行选择,运筹学中的选址问题通常是这类离散选址问题。
1.3 距离选址问题中所说的距离,是指设施到服务对象之间的距离,在具体题目中也可以是某个选址位置的服务时间、成本、覆盖范围。
如果用图论方法求解,通常就是连接顶点的边的权值。
当问题所关注的是设施到服务对象之间的距离时,如果问题给出的不是顶点之间的距离,而是设施的位置坐标,要注意不是只有欧式距离,对于不同问题也可能是球面距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离。
1.4 优化目标选址问题要求选择最好的选址位置,但选址位置只是决策变量,选择的最终目的通常是实现加权距离最短、费用最小、利润最大、时间最短,这才是优化问题的目标函数。
按照目标函数的特点,可以分为:中位问题,要求总成本最小;中心问题,服务于每个客户的最大成本最小;反中心问题:服务于每个客户的最小成本最大。
数学建模消防救援问题
数学建模消防救援问题数学建模——消防救援问题一、问题背景随着科学技术的发展,消防救援工作日益重要,为了提高救灾效率,需要建立消防救援系统,以便快速布置消防车救援资源,因此想通过数学建模来优化消防救援系统。
二、模型的建立1. 设计目标构建消防救援系统,最小化用于救援的资源成本,尽可能达到最佳的救援效果。
2. 模型建立(1) 将消防救援工作视为横向转移运输作业,需要构建横截模型。
(2) 消防救援问题可以用最小费用流的形式描述,其中每个节点表示资源,每条弧表示其运输成本。
三、模型的应用1. 对数据处理(1) 收集消防任务信息,包括消防地点的位置及任务的紧迫性等。
(2) 收集应急车辆的信息,包括车辆类型、应急任务的分配能力等。
2. 分析数据(1) 分析消防任务的位置,计算每辆应急车辆到达每个任务地点的时间,以及每辆车的分配能力,计算出可能分配的总数。
(2) 分析每辆应急车的行驶时间和单位费用。
3. 优化模型(1) 确定模型的决策变量:应急车辆的分配方式。
(2) 确定模型的目标函数:最小化救援资源成本。
(3) 确定模型的约束条件:满足每个任务的分配要求。
四、模型的求解1. 使用软件包求解采用Cplex数学软件包进行求解,编程语言为GAMS,求解过程为:读入数据,定义模型,求解模型,输出结果,检查结果,得出最优解及相应的最优值。
2. 手动求解将数学模型转化成线性规划模型,根据线性规划求解步骤,采用数学分析和枚举解法,求得最优解及相应的最优值。
五、总结通过构建消防救援系统的数学模型,采用Cplex数学软件包或者数学分析和枚举解法,可以寻求最优解,从而提高救援效率,降低消防救援的成本。
用改进TOPSIS法分析应急系统优化选址问题
【 e o sE e ec s mO t idse ol r r mn;pr ia eda s uo r K yw r ]m r ny y e ;pmz tG ap g d g st i e i; o a i A po m t t elo tns t m g x e h i l i o
m te t s ad ti mehd i rlt eyojci .Pst ead ngt eielslt n i as rvd es rb hsm to hc i i l ahmai , hs to s ea vl bete oiv n eai d a oui s l ar e ai y ti ehd w ihwt s e c n i v i v o o i e h mp
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选址模型及应用
目 录
• 选址模型概述 • 选址模型的建立 • 选址模型的优化方法 • 选址模型的实际应用案例 • 选址模型的未来发展方向
01 选址模型概述
定义与分类
定义
选址模型是一种数学模型,用于 确定最优的地理位置或布局方案 ,以实现特定的目标或满足特定 的条件。
分类
根据不同的应用领域和目标,选 址模型可以分为多种类型,如运 输选址模型、设施选址模型、分 配选址模型等。
蚁群优化算法
蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的 优化算法,通过模拟蚂蚁的信息素传递过 程来寻找最优解。在选址模型中,蚁群优 化算法可以用于求解组合优化问题。
蚁群优化算法的主要步骤包括初始信息 素分布、蚂蚁路径选择和信息素更新等 。通过蚂蚁之间的相互协作和信息素传 递,蚁群优化算法能够找到最优解。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法,通过模拟鸟群、鱼群等生物群 体的行为规律来寻找最优解。在选址模型中,粒子群优化算法可以用于求解连续 或离散的多目标优化问题。
粒子群优化算法的主要步骤包括粒子初始化、速度和位置更新、个体和全局最优 解的更新等。通过粒子之间的相互协作和竞争,粒子群优化算法能够快速收敛到 最优解。
03 选址模型的优化方法
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,通过模拟生 物进化过程中的遗传和变异机制,寻找最优解。在选址模型 中,遗传算法可以用于求解多目标、多约束条件下的最优解 。
遗传算法的主要步骤包括编码、初始种群生成、适应度函数 设计、选择操作、交叉操作和变异操作等。通过不断迭代, 遗传算法能够逐渐逼近最优解。
选址模型的重要性
01
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提高效率
通过合理的选址,可以减 少运输成本、提高物流效 率,从而降低整个供应链 的成本。
用改进TOPSIS法分析应急系统优化选址问题
在城 市规划 中 ,决策者 往往要决定 一些 公共 紧急服 务设 施的优 化选址 问题 ,同时应急服 务设施 一经建立 就将长 时间
选择Mr <埘 个满 意方案或一个最满意的方案s 。 设 第j 急设施候选地址的第i 个应 个指标值 为a/,构成一 i
运营 , 它不仅 与运行 费用直 接相 关 , 而且 对工 作效率 及控
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其中 ∑W=1 0=…. = ≥, 1 . i 2,
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基于文献 [ 提出的影 响应 急系统选 址的 因素 ,用下列符 7 】
号来表示 多属性 的应 急系统 优化 选址问题 】 : S={ :. ,: S, ,, }m个应急设施候选地址 . S . .
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标值的优越度为1 ,那么 可用如下公式计算得到: ,
二 ,改进T P I法并建立模型 O SS
( ) 确 定变量 一
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对于成本型指标 ,指标的优越度 表示该指标在 同类 指
在上 述 各指 标 中安 全 防护 能 力 、交通 容 载能 力 、与 周 围环境 协 调性 是 效益 型指 标 ,其 他 是成 本 型 指标 。 其 中语
五一数学建模消防救援问题
消防救援问题的数学建模1. 引言消防救援是一项关乎人们生命财产安全的重要工作,对其进行科学、高效的规划和决策尤为重要。
数学建模作为一种有效的工具,可以帮助我们分析和解决复杂的消防救援问题。
本文将以五一数学建模消防救援问题为例,介绍数学建模在消防救援中的应用。
2. 问题描述五一假期期间,大型游乐园成为游客们的热门目的地。
然而,由于游乐园面积庞大、人流量巨大,一旦发生火灾等紧急情况,消防救援将面临巨大挑战。
为了合理规划消防救援的资源和路线,我们需要考虑以下几个因素:1.游乐园的布局:游乐园由多个区域和设施组成,每个区域都有不同的密度、复杂程度和人流量。
2.消防站点的选址:在游乐园周围选择适当的位置建立消防站点,以确保短时间内可以到达任何紧急情况的现场。
3.消防车辆的调度:如何合理调度消防车辆,使之能够快速到达火灾现场,并尽可能多的拯救受困人员。
3. 模型建立3.1 区域分析模型首先,我们需要对游乐园的布局进行分析。
将游乐园划分为多个区域,并对每个区域进行特征量化,如密度、复杂程度和人流量。
可以使用统计数据或者通过对游乐园进行测量和观察来获取这些信息。
3.2 消防站点选址模型要合理选址建立消防站点,我们可以使用最小生成树算法或模拟退火算法等方法。
首先,根据游乐园的布局和特征,我们可以计算每个区域到其他区域的距离。
然后,通过这些距离信息,可以采用适当的算法选择最佳的消防站点位置,使得从站点到其他区域的距离总和最小。
3.3 消防车辆的调度模型为了合理调度消防车辆,我们可以使用VRP(Vehicle Routing Problem,车辆路径问题)等算法。
首先,根据消防站点的位置和游乐园的布局,我们可以计算每个消防车辆到达每个区域的时间。
然后,利用VRP算法,可以将消防车辆按照最优路线分配到各个区域,以最大限度地缩短到达时间,提高消防救援效率。
4. 结论通过数学建模,我们可以对消防救援问题进行全面分析,提出相应的解决方案,以便在紧急情况下能够做出科学决策并进行高效的救援行动。
应急物资储备库选址及调运模型研究综述
应急物资储备库选址及调运模型研究综述引言:随着自然灾害和突发事故的频发,应急物资储备成为保障人民生命安全和财产安全的重要措施。
而应急物资储备库的选址和调运对于提高应急响应能力和效率至关重要。
本文将就应急物资储备库选址及调运模型的研究进行综述,以期为相关领域的研究和实践提供参考。
一、应急物资储备库选址的重要性应急物资储备库选址的合理性直接影响着应急物资的储备和调运效果。
合理选址可缩短物资调运距离,提高应急响应速度;同时,选址还需要综合考虑地理环境、交通条件、人口分布等多个因素,以确保物资储备库具备足够的容量和便捷的交通条件。
二、应急物资储备库选址的影响因素1.地理环境因素:包括地质、气候、水文等因素,如地震多发地区选址时需考虑地质稳定性。
2.交通条件:包括交通网络的密度和交通工具的可用性,优先选择交通便捷、能够快速到达灾区的地点。
3.人口分布:根据人口密度和灾害频发情况,选择离人口密集区较近且易受灾的地区进行选址。
4.设施条件:主要包括供水、供电、通信等基础设施的可用性和可靠性,以及周边环境的适宜性。
三、应急物资储备库选址模型1.层次分析法:该方法将选址问题分解为多个层次,通过对各层次因素的权重赋值,综合计算得出最优选址结果。
2.熵权法:该方法通过计算各因素的熵值来确定权重,从而实现选址的定量分析。
3.模糊综合评价法:该方法通过建立模糊评价矩阵,将模糊数学方法引入选址决策过程中,综合考虑各因素的模糊信息,得出最优选址结果。
4.灰色关联分析法:该方法通过计算各因素之间的关联度,确定各因素对选址的重要程度,从而实现选址的综合分析。
四、应急物资调运模型研究应急物资调运模型是指通过数学模型和算法来优化物资的调运路径和调运量,以提高应急响应效率。
常用的调运模型有最短路径模型、网络流模型和整数规划模型等。
五、应急物资储备库选址和调运模型研究的应用案例1.某地区选址案例:通过层次分析法,综合考虑了地理环境、交通条件、人口分布和设施条件等因素,选址结果为山区的某个地点,具备较好的交通条件和供水、供电设施。
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第17讲应急设施的优化选址问题问题(AMCM-86B题)里奥兰翘镇迄今还没有自己的应急设施。
1986年该镇得到了建立两个应急设施的拨款,每个设施都把救护站、消防队和警察所合在一起。
图17-1指出了1985年每个长方形街区发生应急事件的次数。
在北边的L形状的区域是一个障碍,而在南边的长方形区域是一个有浅水池塘的公园。
应急车辆驶过一条南北向的街道平均要花15秒,而通过一条东西向的街道平均花20秒。
你的任务是确定这两个应急设施的位置,使得总响应时间最少。
图17-1 1985年里奥兰翘每个长方街区应急事件的数目(I)假定需求集中在每个街区的中心,而应急设施位于街角处。
(II)假定需求是沿包围每个街区的街道上平均分布的,而应急设施可位于街道的任何地方。
§1 若干假设1、图17-1所标出的1985年每个长方形街区应急事件的次数具有典型代表性,能够反映该街区应急事件出现的概率的大小。
2、应急车辆的响应时间只考虑在街道上行驶时间,其他因纱(如转弯时间等)可以忽略不计。
3、两个应急设施的功能完全相同。
在应急事件出现时,只要从离事件发生地点最近的应急设施派出应急车辆即可。
4、执行任何一次应急任务的车辆都从某一个应急设施出发,完成任务后回到原设施。
不出现从一个应急事件点直接到另一事件点的情况。
(这是因为,每一个地点发生事件的概率都很小,两个地点同时发生事故的概率就更是小得可以忽略不计)。
§2 假定(I )下的模在假定(I )下,应急需求集中在每个街区中心。
我们可以进一步假定应急车辆只要到达该街区四个街角中最近的一个,就认为到达了该街区,可以开始工作了。
按假定(I ),每个应急设施选在街角处,可能的位置只有6×11=66个。
两个应急设施的位置的可能的组合至多只有66×65/2=2145个。
这个数目对计算机来说并不大,可用计算机进行穷举,对每种组合一一算出所对应的总响应时间,依次比较得出最小的响应时间及对应的选址方案。
具体算法是:建立直角坐标系,以该镇的西北角为原点,从北到南为X -轴正方向,从西到东为Y -轴正方向,在南北、东西方向上分别以一个街区的长作为单位长,则街角的坐标),(Y X 是满足条件50,100≤≤≤≤Y X 的整数。
而每个街区中心的坐标具有形式)5.0,5.0(++j i ,其中j i ,是满足条件:40,90≤≤≤≤j i 的整数。
如果不考虑障碍和水塘的影响,同应急车辆从设在),(Y X 点的应急设施到以)5.0,5.0(++j i 为中心的街区的行驶时间等于)5.05.0(20)5.05.0(15),,,(---+---=j Y i X j i Y X t)5.17)5.0(20)5.0((15-+-++-=j Y i X 秒记),(j i p 为以)5.0,5.0(++j i 为中心的街区的事故发生频率(即在图上该街区所标的数字)。
如果应急设施设在),(),,(2211Y X Y X 这两点,总不妨设21X X ≤,则该设置方案的总响应时间为),,,(2211Y X Y X T∑∑===90402211)},,,(),,,,(min{),(i j j i Y X t j i Y X t j i p让1X 取遍0—10,2X 取遍101-X ,21,Y Y 分别独立地取遍0—4。
依次对四数组),,,(2211Y X Y X 的每一个值算出对应的总响应时间的最小值及对应的四数组。
以上算法不难用计算机编程实现。
由于数组的个数不算多(只有两千多个),计算机可很快得出答案。
答案是:两个应急设施分别设在点(2,3),(6,3)时最优。
这是在不考虑L 形障碍区域和水塘的影响的假定下得出的最优解,但从这两个点到任何街区都可避开L 形障碍区域和水塘,故它们也就是原题所需的最优选址。
§2 假定(II )下的模型在假定(II )下,由于允许应急设施设在街道上任何位置,这就有无穷多种可能位置,不能直接用计算机穷举。
不过,我们可证明:应急设施仍应设在街角处,才能使总响应时间最少。
对已选定的两个应急设施的位置A 和B ,我们先来看总响应时间怎样计算。
首先,我们将街道上所有的点的集合划分成两个责任区B A V V ,,分别由B A ,进行救助:街道上的点P 如果由A 点去救助比由B 点去救助的路程更近,就将P 划进A 的责任区A V ,反之就划进B V ,为叙述方便,我们将每个长方形街区的四条边中的每一条称为一条“街道”,街道的一段称为“街段”。
每条街道中属于A V 的点与属于B V 的点各组成一个街段,分别称为A 的或B 的“责任段”。
一条街道最多被分成两个责任段(也有可能整条街道属于同一个责任区,因而本身就是一个责任段),责任地段只有有限多条,对每个应急设施,我们分别算出它的每个责任段的总响应时间,将这些总响应时间求和就得到这个设施的责任区的总响应时间。
将两个责任区各自的总响应时间相加就得到这一选址方案的总响应时间。
下面需要知道:任一设施A 到它的一个责任段EF 的总响应时间怎样计算。
按假定(II ),街区出现事故的频率平均分布在它周围的四条街道上,每条街段的事故发生频率与它的长度成正比。
将应急车辆每秒钟行驶的路程作为长度单位,则当街区事故频率为p 、街段的长度为t 时,这一街段的事故频率为70,70/t p ⨯是街区的周长,即车辆绕街区行驶一周需70秒。
在大多数情况下,一条街段同时与两个街区相邻,两个街区的事故它都有份,它的事故频率应为q p t q p 、,70/)(⨯+分别是两个街区的事故的总频率(即原题图上标出的数)。
当然可以用积分的方法。
即插入分点将责任段EF 分成许多微小街段i δ,对每一小段i δ按其长度计算出它的事故发生频率i i kds p =,其中i ds 是i δ的长度,k 是与i 无关(但与EF 的选取有关)的常数。
取应急车辆人A 到i δ中任意一点的行驶时间i T 作为A 到i δ的时间,则微小街段i δ的响应时间近似地等于i i ds T 。
对这些微小的响应时间求和即得到EF 的总响应时间的近似值。
让每个0→i ds ,求和变成求积分即可。
但在这里,问题比较简单,可以不用积分。
事实上,由于EF 的每一小段的事故发生频率只与这一小段的长度有关,换句话说:频率密度是常数,只要求出EF 到A 的平均行驶时间T ,再乘以EF 的总的事故频率就行了。
当A 设在街角处时,平均行驶时间也就是A 到EF 的中点M 的行驶时间212015m Y m X T MA -+-=秒,这里),(),,(21m m Y X 分别是M A ,的坐标,而且不考虑障碍和水塘的影响。
将MA T 乘以EF 的事故频率,就得到EF 的总响应时间。
换句话说,就是将EF 的事故频率EF P 集中到M 点,认为M 按频率EF P 发生事故,而EF 的其他点都不发生事故。
这样不会改变EF 的总响应时间,却便于计算,如果应急设施A 不是设在街角处,而是设在某条街道CD 的两个端点D C 、之间,则可能出现这样的情况:从A 出发到EF 中的某些点的最短救助路线应向C 方向行驶,崦到另一些点去则应向D 方向行驶。
这时,平均时间就不等于A 到EF 中点M 的时间AM T ,而是比AM T 小。
在这样的情况下EF 可以分成两段GF EG 、,从A 到其中一段(比如EG )上的所有的点的最短救助路线应向C 方向行驶,而到另一段(比如GF )上的所有的点的点则应向D 方向行驶。
分别计算GF EG 、的事故发生频率GF EG P P ,,将这两个频率分别集中在GF EG 、各自的中点21,M M ,就可分别算出GF EG 、的总响应时间,再将它们相加就得到EF 的总响应时间。
下面证明:最短的总响应时间必可由设在街角处的应急设施B A 、来实现。
假定已选择两个应急设施B A 、的位置使总响应时间最短,且至少有一个设施(比如A )不是设在街角处,而是设在某一条街道CD 的两个端点D C 、之间。
我们证明:可以把这个设施从A 移到C 或D ,使总响应时间不增加,(而且很可能减少)。
证明的主要想法是:将设施迁移到街角后,它到某些街段缩短了一段路程,同时到另外某些街段增加同样长的一段路程。
如果路程缩短的那些街段的事故总频率大于路程增加的那些街段的事故总频率,则总响应时间缩短了,设施位置得到优化,说明原来的位置不是最优。
先考虑与街道CD 相邻的街区,也就是与急救站A 相邻的街区。
要使总响应时间最少,两个急救站B A ,的位置显然不应当靠得太近。
因此,可以假定与A 相邻的街区周界上所有的点到A 的路程都小于它们到B 的路程,因而都应当由A 负责救助。
这个街区的事故频率p 均匀分布在街区的周界上。
我们指出:救助这个街区的事故频率p 均匀分布在街区的周界上。
我们指出:救助这个街区的事故的总响应时间与A 在CD 上的位置选取无关。
事实上,无论A 处于街道CD 上哪一个位置,总存在一点A '将街区周界分成路程相等的两段,第一段由A 经C 到A ',第二段由A 经D 到A ',每一段的总行驶时间是7/2=35秒,事故总频率是2/p 。
由A 出发去救助每一段上各点的平均行驶时间等于35/2秒,因而两段的总响应时间为2)2/35()2/(⨯⨯p 秒,确实与A 点位置的选取无关。
因此,在讨论A 在CD 上的位置选取时,不需考虑到CD 相邻的街区的事故的影响,不妨暂时假定这样的街区的事故频率为0,特别是街道CD 上不发生事故,不需要救助。
设P 是A 的责任区A V 内需要救助的任一点,从A 出发到P ,有两种可能的最短救助路线AP :一种是沿AC 、经由C 点到P ,另一种是沿AD 、经由D 点到P 。
凡是AP 属于前一种情况的,这样的点P 组成的集合记作C U ;凡是AP 属于后一种情况的,这样的点P 组成的集合记作D U 。
这样就将A 的责任区按最短救助路线出发时的两个不同方向分成了两个区域(各由一些街段组成)。
比较D C U U ,这两个区域各自的事故总频率D C P P ,的大小。
如果C P 比D P 大,我们就将设施从A 移到C ,向C U 靠拢(同时远离D U );反之,当D P 比C P 大时,将设施由A 迁到D 去靠近D U (同时远离C U );当D C P P =时将设施任意迁到C 或D 都可以。
我们证明:将设施经过这样的迁移后,总响应时间只可能减少,不可能增加。
因此,假如迁移前的方案最优,迁移后一定还是最优(事实上,当D C P P ≠时,迁移后的方案一定比原来更优,说明原来不可能最优)。
不妨先假定D C P P ≥,设施从A 迁到C 点。