7、如何定位分散的有害设施中心?

如何定位分散的有害设施中心?

1. 引言

在企业管理中,设施定位问题至关重要,无论是私营企业还是公共机构,都需要合理规划设施的位置。设施定位问题可以定义为一种优化问题,旨在根据给定的客户或需求点集合,放置一个或多个中心或设施。

根据目标函数标准,设施定位问题可分为以下四类:
- 设施选址问题:寻找设施的位置,以最小化需求点与设施之间的总成本。
- p - 中位数问题:确定 p 个设施的位置,以最小化需求点与设施之间的总成本。
- p - 中心问题:最小化每个需求点与其分配的设施之间的最大距离。
- 覆盖问题:找到最小数量的设施以覆盖所有需求点,或最大化给定数量的设施所覆盖的需求点数量。

这些问题可以分为有容量限制和无容量限制的问题,也可以在离散空间(设施只能放置在特定位置)或连续空间(设施可以放置在给定区域的任何位置)中考虑。本文主要研究无容量限制的离散设施定位问题,具体是双目标有害 p - 中位数问题(Bi - OpM)。

Bi - OpM 问题主要是在与客户共享的区域中定位一组有害设施。“有害”设施是指希望将其尽可能远离需求点的设施,例如废物或危险材料处理厂、核电站、化工厂、机场等。此外,这些设施还应适当分布,以避免多个有害设施彼此靠近。

Bi - OpM 问题的正式表述如下:
设 I 为客户集合,J 为候选设施中心集合,|I| = n,|J| = m,d 存储所有考虑节点之间的距离。目标是定位一组 P 个候选设施(|P| = p,p < m),同时最大化两个目标函数:
- (max f_1 = \sum_{i \in I} min { d_{ij} : j \in P

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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