会议选址问题的优化模型
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。
应急避难场所选址问题的优化模型与算法仿真
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。
全国大学生数学建模大赛D题优秀论文（精）
会议筹备优化模型摘要能否成功举办一届全国性的大型会议，取决于会前的筹备工作是否到位。
本文为某会议筹备组，从经济、方便、满意度等方面，通过数学建模的方法制定了一个预订宾馆客房、租借会议室和租用客车的合理方案。
首先，通过对往届与会情况和本届住房信息有关数据的定量分析，预测到本届与会人数的均值是662人，波动范围在640至679之间。
拟预订各类客房475间。
其次，为便于管理、节省费用，所选宾馆应兼顾客房价位合适，宾馆数量少，距离近，租借的会议室集中等要素。
为此，依据附件4，借助EXCEL计算，得出7号宾馆为10个宾馆的中心。
然后，运用LINGO软件对选择宾馆和分配客房的0-1规划模型求解，得出分别在1、2、6、7、8号宾馆所预订的各类客房。
最后，建立租借会议室和客车的整数规划模型，求解结果为：某天上下午的会议，均在7、8号宾馆预订容纳人数分别为200、140、140、160、130、130人的6个会议室；租用45座客车2辆、33座客车2辆，客车在半天内须分别接送各两趟，行车路线见正文。
注：表中有下画线的数字，表示独住该类双人房间的个数。
关键词：均值综合满意度EXCEL 0-1规划LINGO软件1．问题的提出1.1基本情况某一会议服务公司负责承办某专业领域的一届全国性会议。
本着经济、方便和代表满意的原则，从备选10家宾馆中的地理位置、客房结构、会议室的规模（费用）等因素出发，同时，依据会议代表回执中的相关信息，初步确定代表总人数并预定宾馆和客房；会议期间在某一天上下午各安排6个分组会议，需合理分配和租借会议室；为保证代表按时参会，租用客车接送代表是必需的（现有45座、36座、33座三种类型的客车，租金分别是半天800元、700元和600元）。
1.2相关信息（见附录）附件1 10家备选宾馆的有关数据。
附件2 本届会议的代表回执中有关住房要求的信息（单位：人）。
附件3 以往几届会议代表回执和与会情况。
附件4 宾馆平面分布图。
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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选址模型 (2)
选址模型概述选址模型是指在进行商业或城市发展规划时，通过分析各种因素来确定最佳的位置或区域。
选址模型可以应用于各种场景，例如新建商场、餐厅、分销中心等。
通过合理的选址，可以最大限度地满足消费者需求，提高效益和竞争力。
选址模型的重要性选址模型的选择对于商业或城市规划有着重要的意义。
一个良好的选址模型可以带来许多好处，包括：1.降低风险：通过综合考虑各种因素来选址，可以减少投资风险。
选址模型可以考虑到市场需求、竞争对手、成本等因素，降低商业活动的不确定性。
2.提高收入：选择最佳的位置可以提高商业收入。
比如，在选址模型中考虑到人流量、经济发展水平、周边竞争等因素可以使商业活动获得更多的客户和收入。
3.优化资源利用：选址模型可以帮助合理利用有限的资源。
例如，商场的选址模型可以考虑到交通便利性、人口密度、用地成本等因素，从而达到最优资源利用的目的。
常用的选址模型以下介绍几种常用的选址模型：1. 网格模型网格模型是最常见的选址模型之一。
在网格模型中，研究区域被分成一系列的网格，并对每个网格进行评估。
评估指标可以包括人口密度、购买力、竞争对手等因素。
然后根据评估结果选择最佳的网格作为选址位置。
网格模型的优点是简单易实施，适用于大规模选择。
然而，网格模型也存在一些局限性，例如无法考虑到与选址相关的地理、社会和经济因素。
2.层次分析模型层次分析模型是一种多标准决策方法，常用于选址决策。
在层次分析模型中，将选址问题划分为多个层次，每个层次有不同的评价指标。
然后通过对各个层次的指标进行权重分配和比较，得出最佳选址。
层次分析模型的优点是可以综合考虑多个因素，较全面全面。
但是，层次分析模型需要大量的数据和专业知识来支持权重分配和比较，对决策者的要求较高。
3. 空间交互模型空间交互模型通过分析地理空间上的交互关系来进行选址分析。
这种模型通常基于一定的空间约束，例如距离、方向等。
通过分析人流量、交通通行情况等地理因素，选择最优位置。
设施选址问题的数学模型与优化算法研究
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。
选址路径问题及其优化算法综述
选址路径问题及其优化算法综述作者：贺协腾来源：《中国新技术新产品》2009年第18期摘要：本文叙述了物流系统中选址运输路径安排问题(LRP)的含义、发展历程，重点阐述了求解LRP优化算法的机制，并对LRP的未来研究方向作了分析。
关键词：选址路径；算法1选址路径问题(LRP)概述选址-路径问题(Location-Routing Problems, LRP)的研究开始于70年代，Watson-Gandy和Dohrn将运输车辆行程安排的多点停留特性与定位-运输网络结合起来开展研究。
通过增加定位-运输网络中巡回路线的建立决策，LRP问题比传统的运输-定位模型更难解决。
虽然存在求解及模型构建方面的许多困难，真正意义上的LRP研究还是在20世纪70年代末和80年代初得到发展。
这些研究工作包括Or和Pierskalla(1979)，Jacobsen和Madsen(1978)，Harrison(1979)， Jacobsen和Madsen(1980)，Nambiar(1981)，Laporte和Nobert(1981)，Madsen(1983)。
到80年代后期，由于实际应用的迫切需要，LRP的研究才得到了学术界的广泛重视。
据不完全统计，迄今为止，在英文出版物中，有关LRP的模型、算法的研究及综述文章和论著已有数百篇。
国内学术界对LRP的起步虽然较晚，但也取得一些成就，如汪寿阳(2000)《集成物流管理系统中定位-运输路线安排问题的研究》，东北大学张潜的博士论文介绍了集成化物流中LRP问题的模型，并对其优化算法进行研究。
2LRP问题的求解算法一般而言，LRP的算法可以分为两类，一类是精确算法，一类是启发式算法。
2.1.精确算法由于LRP是NP-Hard的，因而用精确算法求解LRP是十分困难的，求解规模也十分小，用精确算法求解LRP的文献十分的少，随着实际问题越来越复杂，最近几年很少有人研究精确算法求解，精确算法的研究一般是在早期的文献里。
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 。