基于Pareto多目标遗传算法的公共服务设施优化选址研究——以深圳市医院选址为例

被引：28

作者：

刘萌伟

黎夏

机构：

[1] 中山大学地理科学与规划学院

来源：

热带地理 | 2010年 / 30卷 / 06期

关键词：

公共服务设施; 选址; 遗传算法; Pareto; 多目标优化;

D O I：

10.13284/j.cnki.rddl.001418

中图分类号：

R197.3 [医院、综合医院]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

1004 ; 120402 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

公共服务设施选址是一类复杂的多目标优化问题。传统遗传算法选址模型多将此问题转化为单目标优化问题,采用二进制或实数编码方式,在小规模数据下进行优化实验,其模型的空间搜索能力不足以满足当前设施优化选址的实际需求。文中基于Pareto多目标遗传算法,设计了行列号组合编码方式及多种重组方法相结合的遗传操作算子,构建了Pareto多目标遗传算法选址模型。实验表明,模型可较好地逼近Fonseca(2)测试函数的凹状解空间前沿,将模型应用于大规模数据环境下的深圳市公共设施优化选址中,取得了较好的实验结果。

引用

页码：650 / 655

页数：6

共 12 条

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