【摘 要】
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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
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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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