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闫，铜仁;吕富强;王素馨;王磊珍;毕华玲

灾后早期多目标选址问题的混合元启发式算法。 （英语） Zbl 1524.90093号

J.工业管理。最佳方案。 19，第6号，4663-4691（2023）.
概述：地震、台风、洪水和新冠肺炎等灾害继续威胁着各国人民的生命。为了满足受害者的基本需求，应及时实施紧急后勤。选址问题（Location-routing problem，LRP）同时处理设施选址问题和车辆路径问题，以获得全局优化。针对灾后早期救灾物资短缺的问题，通过评估各需求点的紧急系数，构建了考虑公平性的LRP多目标模型。目标是最低的成本、交付时间和不满程度。由于LRP是一个NP-hard问题，因此设计了离散粒子群优化（DPSO）和哈里斯-霍克斯优化（HHO）混合元启发式算法来求解该模型。此外，为了提高算法的执行效率，引入了三种改进策略，即精英对立学习、非线性逃逸能量、多概率随机行走。最后，以武汉市新冠肺炎疫情为例，验证了LRP模型和混合元启发式算法的有效性和性能。结果表明，与其他元启发式算法相比，混合元启发式方法具有更高的精度和跳出局部最优解的能力，具有更强的竞争力。

MSC公司：

90B06型 运输、物流和供应链管理
90B80型 离散位置和分配
90C59 数学规划中的近似方法和启发式
90C27型 组合优化
90立方厘米29 多目标和目标规划

关键词：

应急物流;定位程序;公平;多目标;混合元启发式算法

软件：

WOA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Yan}等人，J.Ind.Manag。最佳方案。19，第6号，4663--4691（2023；Zbl 1524.90093）
全文： 内政部

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