基于网络Voronoi图和多目标微粒群的空间选址优化
本文根据网络Voronoi图对中心设施影响范围的空间划分和多目标微粒群的智能搜索提出了一种空间选址的技术方法.城市功能设施的选址往往涉及多个优化目标和约束条件,利用最短路径分析构建的网络Voronoi图模拟设施的辐射影响范围,再加上其他优化目标和约束条件,使用微粒群解决有限设施的选址问题.本文将基于粒子记忆体的多目标微粒群算法与遗传交叉机制相结合,较好地求得分布较均匀的Pareto最优解,逼近真实的Pareto沿.提出一种用于网络Voronoi范围划分的临近道路索引构建算法,快速地搜寻计算区域内点的最近道路.相应开发出一套基础的地理信息系统平台程序,空间优化选址分析作为工具插件组合在地理信息系统平台之内,平台内嵌了将常用的Esri地理数据ShapeFile转换为拓扑结构的功能.
地理信息系统 空间选址 网络森泰多边形 多目标微粒群 算法优化
陈文龙 安聪荣 王结臣
南京大学 地理与海洋科学学院,南京 210093;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580 南京大学 地理与海洋科学学院,南京 210093
国内会议
山东潍坊
中文
1-9
2013-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）