Música de fondo: Demons - Imagine Dragons
He estado estudiando el tema de la selección de ubicación recientemente y, por cierto, hice un resumen.
Este artículo es la primera parte, sobre la selección de sitios tradicional basada en estadísticas.
Más adelante habrá otro artículo sobre la aplicación del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en los problemas modernos de selección de sitios.
De Baidu El problema de selección del sitio es uno de los problemas clásicos en la investigación de operaciones. Los problemas de selección de sitios se utilizan ampliamente en la producción y la vida, la logística e incluso en el ejército, como la selección de sitios de fábricas, almacenes, centros de primeros auxilios, estaciones de bomberos, centros de tratamiento de basura, centros logísticos, almacenes de misiles, etc. La selección del sitio es una de las decisiones más importantes a largo plazo. La calidad de la selección del sitio afecta directamente los métodos de servicio, la calidad del servicio, la eficiencia del servicio, los costos del servicio, etc., afectando así las ganancias y la competitividad del mercado, e incluso determina el destino de la empresa. . Una buena selección del sitio brindará comodidad a la vida de las personas, reducirá los costos, aumentará las ganancias y la participación de mercado y mejorará la eficiencia y la competitividad del servicio. La mala selección del sitio a menudo traerá grandes inconvenientes y pérdidas, o incluso desastres. gran importancia económica, social y militar.
El llamado problema de ubicación se refiere a seleccionar la ubicación de una o más instalaciones en el área de planificación para lograr el objetivo óptimo.
PD: Esta "instalación" puede ser una entidad como una fábrica o un hotel. En aras de la unificación, todos la llamamos instalación.
De su definición podemos captar cuatro elementos: instalaciones, área de planificación, ubicación (distancia) y objetivos, analicémoslos uno por uno:
Según las dimensiones espaciales de. las instalaciones Según la división, el problema de selección de ubicación se puede dividir en:
Además, según el número planificado de instalaciones, el problema de selección de ubicación se puede dividir en:
De acuerdo con la estructura del área de planificación, el problema de selección de ubicación se puede dividir en Divida el problema de ubicación en:
Quizás la distancia sería más apropiada, porque el propósito de determinar la ubicación de la instalación es obtener la distancia entre la instalación y otros puntos de demanda.
Según la relación entre las instalaciones y la ubicación de los puntos de demanda, la distancia a obtener se puede dividir en:
Nuestro objetivo es encontrar la mejor ubicación, entonces cuál es la mejor ubicación ?, en otras palabras, ¿cómo cuantificar este objetivo? ¿Distancia más corta, costo más bajo, beneficio máximo u otros objetivos personalizados?
Según la cantidad de objetivos, el problema de selección de ubicación se puede dividir en:
Quizás después de leer el montón anterior, todavía no tengo un concepto claro de la selección de ubicación. problema, así que lo solucioné. El problema básico entre los tres problemas de ubicación. Algunos de los problemas actuales en la selección de sitios son sus ampliaciones (o ampliaciones), como por ejemplo el problema de la selección de sitios para instalaciones sin restricciones de capacidad.
Investigación: En el conjunto de instalaciones alternativas, cómo seleccionar p instalaciones para que se atiendan todos los puntos de demanda y se minimice la suma de distancias ponderadas desde los puntos de demanda hasta sus instalaciones más cercanas.
Este es un problema MinSum, que se puede representar mediante el siguiente modelo de programación entera:
Escenario de aplicación: se usa ampliamente en el campo de la logística. La distancia ponderada representa el transporte. costo y el objetivo es minimizar el costo total.
Investigación: En el conjunto de instalaciones alternativas, cómo seleccionar p instalaciones para que todos los puntos de demanda sean atendidos y se minimice la distancia máxima desde cada punto de demanda a su instalación más cercana.
Este es un problema MinMax, que se puede representar mediante el siguiente modelo de programación entera (la descripción del símbolo es similar a la anterior):
Escenario de aplicación: selección de ubicación de instalaciones de emergencia, como comisarías de policía, estaciones de bomberos y hospitales, es necesario llegar a cualquier lugar lo más rápido posible.
Los problemas de cobertura se dividen en dos categorías: problemas de cobertura máxima y problemas de cobertura establecida.
Escenarios de aplicación: Escenarios que persiguen cobertura, como la selección de ubicación de estaciones base móviles y la selección de ubicación de centros logísticos.
Siempre soy vago cuando se trata de explicaciones de algoritmos, porque es muy complicado de explicar, así que simplemente haré un resumen y lo buscaré yo mismo si estás interesado.
Según el método de solución, se puede dividir en:
"Cualitativo" es fácil de entender y no requiere significación estadística, pero con la experiencia del investigador y las tecnologías relevantes. , puede efectivamente obtener información sobre la naturaleza del objeto de investigación y sus posibles impactos.
Generalmente, los pasos son los siguientes:
Los métodos de evaluación comúnmente utilizados incluyen: método de puntuación de factores ponderados, método de evaluación integral difusa, método basado en riesgos, método Delphi (Delphi)
Los métodos cualitativos tienen deficiencias obvias: se ven muy afectados por la subjetividad. Pero en el proceso real, muchas cosas no se pueden cuantificar, como el impacto de las políticas y el medio ambiente. Por lo tanto, el análisis cualitativo tiene una importancia práctica muy fuerte y a menudo complementa el análisis cuantitativo.
Permítanme presentarles un algoritmo muy eficiente. Puede que no sea necesariamente el mejor, pero lo he leído bastante bien. Muchos autores se han basado en él para escribir algunos artículos jajaja~
<. p> El objetivo es comenzar desde N ubicaciones alternativas, seleccionar p ubicaciones para construir instalaciones de modo que el objetivo sea óptimo.Ventajas y desventajas de este algoritmo:
Debido a que el tiempo es demasiado corto y no hay tiempo para estudiar demasiado profundamente, otros algoritmos no harán lo mismo ~
Inténtalo la próxima vez Prueba Python para resolver varios problemas prácticos.