【摘 要】
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文章研究了需求不确定情形下的层级设施选址问题。用相对后悔值限定系数p来限制实际旅行成本与最优期望旅行成本的差距,以减少不确定需求对选址决策的不利影响,建立了需求不
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71172093）
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文章研究了需求不确定情形下的层级设施选址问题。用相对后悔值限定系数p来限制实际旅行成本与最优期望旅行成本的差距,以减少不确定需求对选址决策的不利影响,建立了需求不确定情况下基于鲁棒优化的层级设施选址模型,利用遗传算法求解,并以武汉市某区的医院选址为例进行了案例分析。结果表明,遗传算法具有较高的求解效率;较小的p值可保持较好的鲁棒性,但需要付出较高的旅行成本;此外,当p值给定时情景概率对设施选址方案具有重要影响。
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