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摘要:
公共服务设施选址是一类复杂的多目标优化问题.传统遗传算法选址模型多将此问题转化为单目标优化问题,采用二进制或实数编码方式,在小规模数据下进行优化实验,其模型的空间搜索能力不足以满足当前设施优化选址的实际需求.文中基于Pareto多目标遗传算法,设计了行列号组合编码方式及多种重组方法相结合的遗传操作算子,构建了Pareto多目标遗传算法选址模型.实验表明,模型可较好地逼近Fonseca(2)测试函数的凹状解空间前沿,将模型应用于大规模数据环境下的深圳市公共设施优化选址中,取得了较好的实验结果.
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文献信息
篇名 基于Pareto多目标遗传算法的公共服务设施优化选址研究——以深圳市医院选址为例
来源期刊 热带地理 学科 地球科学
关键词 公共服务设施 选址 遗传算法 Pareto 多目标优化
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 650-655
页数 分类号 P208
字数 5858字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-5221.2010.06.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黎夏 中山大学地理科学与规划学院 99 5158 44.0 70.0
2 刘萌伟 中山大学地理科学与规划学院 8 119 4.0 8.0
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研究主题发展历程
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公共服务设施
选址
遗传算法
Pareto
多目标优化
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热带地理
双月刊
1001-5221
44-1209/N
大16开
广州市先烈中路100号大院广州地理研究所
1980
chi
出版文献量(篇)
2342
总下载数(次)
10
总被引数(次)
29348
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