【摘 要】
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在需求无概率分布的条件下,将区间数据作为需求上下界,以所有设施中最大负荷量最小化为目标,基于鲁棒优化方法,采用最小最大后悔准则,在就近服务假设下建立新增设施选址优化模型.基于最坏情景分析,证明了最坏情景具有特殊的结构特征,设计了使最大负荷量的最大后悔值最小的求解算法.研究结果克服了求解时间复杂度会随需求点数量的增加而呈指数增长的缺点,把已有的时间复杂度为指数的求解算法改进到多项式时间求解.算例分析结果进一步表明本文算法更适合大规模网络上的新增设施选址问题.
【机 构】
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西安电子科技大学经济与管理学院,陕西西安710126;西北大学经济管理学院,陕西西安710127
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在需求无概率分布的条件下,将区间数据作为需求上下界,以所有设施中最大负荷量最小化为目标,基于鲁棒优化方法,采用最小最大后悔准则,在就近服务假设下建立新增设施选址优化模型.基于最坏情景分析,证明了最坏情景具有特殊的结构特征,设计了使最大负荷量的最大后悔值最小的求解算法.研究结果克服了求解时间复杂度会随需求点数量的增加而呈指数增长的缺点,把已有的时间复杂度为指数的求解算法改进到多项式时间求解.算例分析结果进一步表明本文算法更适合大规模网络上的新增设施选址问题.
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