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An Efficient Approach for Solving Hub Location Problems Using Network Autocorrelation Structures
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AI
DOI：10.1080/24694452.2025.2482105.png)
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摘要
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空间信息的属性已被证明有助于识别选址分配问题的最优解。尽管如此，为解决枢纽选址问题而开发空间信息方法的研究投入甚少，因为这类问题涉及更复杂的模型结构和在求解能力方面更大的挑战。为解决此问题，本研究提出了空间信息枢纽选址问题（SI-HLP），该问题源于对枢纽选址问题行为的研究，即通过利用节点、链路和路径之间的底层空间特征，来确定枢纽及其对非枢纽的分配以实现最优解。SI-HLP的性能通过两种策略实现，以区分选址和分配决策变量中的关键与非关键变量，并采用一种创新的凸包法HUBI-COV，捕捉具有高正网络自相关的节点及其分配的链路。在稳健设计条件下进行的模拟实验旨在推广研究结果并评估SI-HLP的有效性，表明SI-HLP为推进大规模枢纽选址问题的求解提供了新的途径。
Keyword:
hub location problems
network autocorrelation
spatial optimization
spatially informed approach
期刊
IF:
2.9
论文数:
1.4K
被引数:
4.5K
机构
引用论文
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Effects of geographically stratified random sampling initial solutions on solving a continuous surface p-median location problem using the ALTERN heuristic地理分层随机抽样初始解对使用ALTERN启发式算法求解连续面p-中位设施选址问题的影响
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