【摘 要】
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在新冠病毒肺炎（COVID-19）等大规模疫情下,防疫隔离点的选址对控制疫情传播、病患及时救治具有重要意义。疫情传播区往往需要设置大量隔离点,而隔离点的设置又会受到交通条件、人群分布等多种约束,因此防疫隔离点的选址问题是一个复杂的约束优化问题。传统的精确优化方法难以有效对其进行求解,而元启发式算法能够在较短时间内快速求得问题的最优解或近似最优解,在此类问题中得到了广泛应用。因此,对防疫隔离点选址问
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在新冠病毒肺炎（COVID-19）等大规模疫情下,防疫隔离点的选址对控制疫情传播、病患及时救治具有重要意义。疫情传播区往往需要设置大量隔离点,而隔离点的设置又会受到交通条件、人群分布等多种约束,因此防疫隔离点的选址问题是一个复杂的约束优化问题。传统的精确优化方法难以有效对其进行求解,而元启发式算法能够在较短时间内快速求得问题的最优解或近似最优解,在此类问题中得到了广泛应用。因此,对防疫隔离点选址问题及其元启发式算法的研究,具有重要的理论意义和实际应用价值。水波优化（Water Wave Optimization,WWO）算法是一种受自然启发的元启发式算法,它通过模拟浅水波的传播、折射和碎浪运动,在搜索空间中搜索全局最优解,在大量优化问题上都表现出了良好的性能。本文提出了一种基于分布学习的改进水波优化算法（Distributed-Learning Water Wave Optimization,DLWWO）,并将其应用于防疫隔离点选址问题的求解。本文的主要成果贡献如下:（1）提出了一种基于分布学习的改进水波优化算法（DLWWO）,在传播算子中使用非线性维度递减策略来加速搜索过程;设计了一种新的分布学习折射算子,使种群中搜索停滞的解向更多的优质解学习,以此来提高解的多样性;进一步对分布学习采样率进行自适应控制,更好地平衡全局搜索和局部搜索。基于CEC2015基准测试集的实验结果表明,DLWWO算法的综合性能显著优于原始WWO和其他流行的启发式算法。（2）针对防疫隔离点的选址问题,考虑根据隔离人群分布点的情况在交通网络中建立应急隔离点,构建了以使所有分布点到其所属隔离点之间的人数加权总距离成本最小为优化目标的数学模型。使用所提出的DLWWO算法求解该问题,基于选址约束进行编码和算子的适配。在多个不同规模的问题实例上的实验结果表明,与现有流行的启发式算法相比,DLWWO算法具有明显的性能优势。
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