【布局优化】基于和声搜索算法求解Hub 位置分配优化问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

为了降低由于应急突发事件随机性带来的应急资源需求不确定性,在对基于Multi— HUB(多枢纽)城际应急管理网络机制研究的基础上,分析基于Multi—HUB城际应急管理网络信息传递和资源调度方式,建立以时间最小为目标的资源优 化调度模型并鲁棒性地选择一级HUB点,通过Matlab7.0对优化调度模型及一级HUB点鲁棒性选择进行了数值仿真.研究表明:对Multi—HUB 城际应急管理网络中的一级HUB点进行鲁棒性选择,能很好地对"都市圈"内应急资源进行优化调度,降低需求不确定性所带来的"都市圈"内资源无法有效整合 的风险,从而有效地提高城市应急资源利用效率.

⛄ 部分代码

function sol=ParseSolution(xhat,model)

N=model.N;

P=model.P;

c=model.c;

alpha=model.alpha;

f=model.f;

r=model.r;

xii=diag(xhat)';

if any(xii>=0.5)

[~, so]=sort(xii,'descend');

nHub=0;

for i=so

if xii(i)<0.5 || nHub>=P

break;

end

xii(i)=1;

nHub=nHub+1;

end

xii(xii<1)=0;

else

[~, imax]=max(xii);

xii(:)=0;

xii(imax)=1;

end

Hubs=find(xii==1);

x=xhat;

for i=1:N

if xii(i)==0

x(i,:)=0;

else

x(:,i)=0;

x(i,i)=1;

end

end

h=zeros(1,N);

for i=1:N

XI=x(:,i);

XI(xii==0)=-inf;

[~, h(i)]=max(XI);

x(:,i)=0;

x(h(i),i)=1;

end

oc=zeros(N,N);

for i=1:N

for j=1:N

if i==j

oc(i,j)=0;

else

k=h(i);

l=h(j);

oc(i,j)=c(i,k)+alpha*c(k,l)+c(l,j);

end

end

end

ocr=oc.*r;

SumOCR=sum(ocr(:));

xiif=xii.*f;

SumXF=sum(xiif);

TotalCost=SumOCR+SumXF;

sol.x=x;

sol.h=h;

sol.Hubs=Hubs;

sol.SumOCR=SumOCR;

sol.SumXF=SumXF;

sol.TotalCost=TotalCost;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 丛华, 张睿, 刘远宏,等. 和声搜索算法用于测试性建模的测点布局优化[J]. 计算机工程与设计, 2018, 39(11):6.

[2] 李岳洪. 基于智能算法的认知无线网络关键技术研究[D]. 广东工业大学, 2013.

[3] 李宁, 刘建芹, 贺毅朝. 基于和声搜索算法求解组合优化问题[J]. 计算机应用, 2012, 32(4):4.

[4] 吴君民, 陈明菲, 鞠可一,等. 基于和声搜索算法的船舶分段工程项目工期—成本优化[J]. 财会月刊(下), 2015(6):3.

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