服务设施是人类活动的载体,合理配置服务设施,提高服务设施配置方案质量,可改善闲置和匮乏情况,是规划学、地理学、运筹学持续关注的前沿问题。服务设施包括教育、文体、卫生、商业、生活等,有“公共-商业”、“城镇-乡村”、“动态-静态”类型之分,配置规则因类型、目标导向而异。随着城市功能结构日趋综合,尤其受到职住通勤、交通潮汐等动态城市环境因素影响,服务设施配置优化问题进一步凸显。现有服务设施空间配置主要以静态模式下指标传导和布局方法为主,难以完全适应“超大城市如何进一步提高服务设施配置方案质量”需求,尤其是动态敏感性强的服务设施。其中,城市时空间动态交互是从更精细的时空尺度对动态城市环境的建模表达,可作为空间优化的新途径。如何从时空间交互行为、空间优化理论出发,研究动态城市环境中服务设施空间配置优化模型（简称:服务设施空间动态配置模型）,对提升服务设施配置方案质量具有长足价值。服务设施空间动态配置模型是以规划学为理论背景,以地理空间建模为方法内核,以运筹学为算法突破点的交叉研究方向,本质是包含空间因子的多时序组合优化问题,是典型高维多峰空间优化问题。服务设施空间配置是一种典型的空间NP-Hard问题,是地理建模研究和突破计算性能的重要方向。当融入多时序变量后,求解数据规模呈几何倍数增加,也导致计算规模更大。因此,探索新的优化理论,以提升服务设施空间动态配置模型的搜索精度;提出新方法,以缓解“长度灾”、“局部搜索”,推进空间动态优化发展,这具有重要的理论、应用价值。为研究服务设施空间动态配置模型,并获得高质量的空间配置解,本文融入动态城市环境和量子进化机制新思路,研究服务设施空间配置概念模型框架、动态城市环境下服务设施空间布局优化模型、动态城市环境下服务设施空间重定位优化模型,并改进得出量子进化机制作用下的服务设施空间优化算法。本文融入量子进化机制,提升服务设施空间动态配置的求解精度;并以特大城市——南京市,为典型研究区,基于多时序活动人口空间分布数据和多时序交通路径导航数据,并选取公共充电站和急救服务设施2种实例,开展了多目标空间优化布局、单目标空间重定位调度研究。具体研究内容包括:（1）设计服务设施空间配置优化概念模型框架,从模型指标、模型规则、模型算法三个层面设计形成了服务设施空间配置优化概念模型框架。该框架为后继开展服务设施评价、布局优化及模型设计提供统一的范式基础。（2）研究动态城市环境下新建服务设施空间动态布局优化模型。在新建服务设施方面,以概念模型为蓝本,选取公共充电站服务设施作为典型的服务设施,开展在多目标导向下的城市公共充电站服务设施新建布局优化的实例研究。（3）研究动态城市环境下服务设施空间重定位优化模型。在已建服务设施调度方面,以概念模型为蓝本,选取城市急救服务设施为典型的服务设施,开展在公平性最大化目标导向下的城市急救服务设施空间重定位调度优化的实例研究。（4）探索与构建融合量子进化机制的服务设施空间优化算法。在借鉴前人量子进化算法和量子实数编码进化算法的基础上,将量子比特、量子门、状态空间控制与转换的量子进化机制集成到遗传算法中,复现形成实数编码量子进化算法,并证明其在搜索精度上的优势。最终形成顾及动态效应的总量约束整数编码量子进化算法,并将该算法应用于动态城市环境下服务设施空间重定位优化问题求解。本文主要研究结果包括:（1）在遵循概念模型框架的基础上,开展针对急救服务设施、公共充电站服务设施的空间动态配置实例研究,得出不同目标导向下的配置结果。（2）其中,针对公共充电站服务设施的多目标空间布局优化配置,得到多组Pareto最优解,较传统静态空间配置方式而言,空间动态配置方式可有效提升配置后的服务设施的方案质量,各Pareto方案的综合覆盖人口率较传统方式提升27.5%。（3）针对急救服务设施,经动态城市环境下服务设施空间重定位优化模型计算,其结果较传统静态配置方式的公平性提升40%。（4）引入量子进化机制,改进得到顾及动态效应的总量约束的整数编码量子进化算法,其突破了顾及动态效应的总量约束整数编码遗传算法在高维求解问题容易陷入局部最优的问题,搜索精度显著提升,解集较原算法解集公平性相对提升60%,这表明量子进化机制在空间优化问题中的巨大潜力。综述,本文构建了服务设施空间动态配置模型,较传统静态配置,在配置方案质量提升上增效显著。本文发展了服务设施空间配置模型,融入了动态城市环境,将服务设施空间配置模型从静态走向动态、从布局走向空间交互,这对城市服务设施专项规划制定、提高布局后的服务设施的配置方案质量具有重要价值。模型和实例具有类型和区域的推广性,可以扩展到多类型服务设施、多个城市,可为城市专项服务设施规划、智慧城市发展提供决策。此外,本文将量子进化机制引入到空间优化研究,为服务设施空间动态配置优化研究提供了搜索精度更高的方法,改善传统空间进化算法在高维多峰空间优化问题中搜索精度的不足,为发展地理空间量子计算这一新命题付诸了努力。