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广义极值模型下最大捕获问题的子模和局部搜索方法。 (英语) Zbl 1506.90136号

摘要:我们研究随机效用模型下设施选址中的最大捕获问题,即在竞争市场中寻找新设施,以最大化捕获的用户需求,假设每个客户根据随机效用最大化模型在所有可用设施中进行选择。我们采用离散选择模型的广义极值(GEV)族,并证明了在这种情况下目标函数是单调的子模函数。这个发现意味着一个简单的贪婪启发式总是可以保证一个近似解。我们进一步开发了一种结合贪婪启发式、基于梯度的局部搜索和交换过程的新算法,以有效地解决该问题。我们使用不同大小的实例和不同的离散选择模型进行了实验,结果表明,我们的方法在返回的目标值和CPU时间方面都显著优于先前的方法。我们的算法和理论发现可以应用于文献中各种随机效用模型下的最大捕获问题,包括流行的多项式logit、嵌套logit、交叉嵌套logit和混合logit模型。

MSC公司:

90B80型 离散位置和分配
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

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