近年来,我国各地发生突发性自然灾害或人为事故的频率不断增大,给人们带来了严重的生命威胁与经济损失。为了在发生突发事故时能够及时向受灾地区采取救援措施、尽最大能力减少车辆的行驶时间、最大程度地降低受灾人员因救援不及时所造成的进一步伤亡,选择一个科学合理的位置建设救援中心尤为重要。然而,救援中心选址问题所涉及到的场景较为复杂,且该问题在科技研究领域属于NP-Hard问题,使用精确算法求解这类问题往往会因为问题的复杂性而得不到最终结果,而演化算法对求解NP-Hard问题具有有效性与高效性。因此,演化算法已经成为了求解救援中心选址问题的一种有效的方法,据此本文提出了求解救援中心选址问题的教与学优化算法研究的课题。教与学优化算法是一种模拟教师与学生之间教学活动的演化算法,与其他演化算法相比,该算法具有演化机制简单、参数少、编程实现难度低的优势,并成功应用于很多领域,但存在易早熟、求解精度较低的弱点。本文应用教与学优化算法求解救援中心选址问题,基于求解结果,对此算法改进并获得选址方案。本文主要研究工作如下:1、对救援中心选址问题进行研究分析,根据救援中心选址问题中对救援车辆行驶时间与建设成本的需求,建立双层规划模型,该模型在满足假设条件的基础上考虑了不同道路在不同时间段下的交通拥堵状况对于车辆行驶时间的影响。2、介绍教与学优化算法的演化机制与算法流程,设计编码方案,利用此算法求解救援中心选址问题,分析实验结果与算法性能。3、依据教与学优化算法对救援中心选址问题的求解效果,设计两种改进方案并提出相应算法,分别应用两种改进算法对救援中心选址问题再次求解,实验结果表明,两种改进算法的演化策略均使得算法的求解精度、收敛速度、勘探寻优能力等有所提升。本文创新点如下:1、提出引入加权中心思想的教与学优化算法,其中对“教”、“学”两个算子的演化策略作出调整。该算法改变由单一教师解决定种群移动方向的局面,使得信息得到充分利用;将中心思想与“学”算子融合,随机选择多人进行组队,并以一定概率选择小组中心,利用小组中心实现个人自学。2、提出融合邻域结构变异的教与学优化算法,将基于邻域结构的变异算子与教与学优化算法相融合,该变异算子通过交换、逆转或插入的方式使每个个体进行变异从而得到新个体。