【摘 要】
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资源分布情况复杂,资源指派涉及到较多的影响因素,合理划分空间以评估资源数量及利用资源,使得空间呈现出明显的多维特性,例如城市交通网络划分和物种集聚地划分等。为了在资源有限的情况下,根据服务对象的相关需求,高效利用资源,保证空间主体划分和客体资源利用的利益最大程度,本文主要研究多维空间中资源分配的指派问题,通过任务属性划分空间网络,避免资源分配和使用的效益因空间约束过度耦合而降低。合理分配相应的资源
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资源分布情况复杂,资源指派涉及到较多的影响因素,合理划分空间以评估资源数量及利用资源,使得空间呈现出明显的多维特性,例如城市交通网络划分和物种集聚地划分等。为了在资源有限的情况下,根据服务对象的相关需求,高效利用资源,保证空间主体划分和客体资源利用的利益最大程度,本文主要研究多维空间中资源分配的指派问题,通过任务属性划分空间网络,避免资源分配和使用的效益因空间约束过度耦合而降低。合理分配相应的资源,是提高空间划分和资源分配利益的关键,也更好地提升了对资源合理利用效率。本文选取了交通网络空间为背景,取交通网络中供应能源的充电桩作为资源,结合各划分网格中的车辆用电需求和资源利用情况等实际约束,对多维空间约束问题进行相关的工作求解。主要包括了以下的内容:（1）约束条件下的量化评估及指派问题建模。通过聚类分析对交通空间中的数据集进行划分,研究空间与资源调度的分配模式,使用基于角色的协同理论方法,抽象提取资源分配要素,选取划分的交通网格空间作为角色,选取合适的指派模型将交通网络中基础设施资源属性抽象,将影响资源指派的约束使用矩阵形式化表达,建立群组角色指派模型协作矩阵;（2）提出基于代理集的量化评估矩阵的计算方法。平衡空间划分和资源使用情况对基础设施指派的关系,促使资源指派利用率得到更好的提升,同时使用整数规划算法对考虑资源使用电量负荷和资源利用收益率的问题指派;（3）大规模指派调度实验验证及多目标平衡指派,根据单目标规划下的多维空间约束及指派问题的指派求解得到证实有效后,增加对平衡子目标重要性的考虑,使得指派结果促进资源协作效益,使用多目标规划进行资源指派。通过定义代理和量化资格评估矩阵,提出多目标规划中促进各子目标平衡的资源指派方法,使得在保证资源高效利用的同时,选取最满意的调整方案。论文分析了交通网络中基础设施数据,对指派方法进行了大规模的仿真实验。通过基于单目标规划及多目标规划将空间中的资源调度指派,合理地提升对复杂资源分布的利用率,更好地提升了空间中基础设施资源指派的高效性,同时提升了资源调用的收益。通过与随机指派方法相对比,本文的求解方法对于复杂交通网络所需的新型资源,例如充电桩资源指派来说,多目标规划下的电量负荷与一般随机指派相比有了较大的降低,同时也提升了收益。指派任务结果所需的求解时间短,满足多维空间约束下的资源指派要求,能快速进行基础设施资源指派求解,增加了多维空间资源利用的效益。
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