最坏失效状况下的P中值选址问题研究

最坏失效状况下的P中值选址问题研究

论文摘要

有预谋的突然袭击以及恐怖袭击是对网络系统的主要危害,因此在进行设施选址的时候,应该同时考虑常规时间和紧急状态下系统的运作成本。本文将就此建立一个双层规划模型,同时文章运用了遗传算法以及禁忌搜索算法组成混合遗传算法,将此模型应用于European150数据集,并将其与传统模型进行对比分析,最后对一些关键参数进行了灵敏度分析。文章首先介绍了问题来源及相关文献,然后介绍了P中值问题,并且列举了几个解决中值问题的常用算法。接下来介绍了设施中断问题的两个基本模型,并通过考虑在极端情况下,如何选取P个设施,使当有其中最主要的R个设施遭到破坏时的运作成本加上常规时间的运作成本最小化。我们为这个问题建立了一个双层规划模型,其中上层规划决定在哪儿建立设施,下层规划则是计算对建立的主要设施的袭击所造成的损失。我们将运用基于禁忌搜索的遗传算法来求解双层规划问题,而我们运用的禁忌搜索算法是被证明求解下层问题的最优启发式算法。我们将此模型和传统的P中值问题模型应用于European150数据集,并将结果罗列出来。由这些模型求解的几组解将被详细的列出来,通过一些分析表明,当运用不同模型所构造不同选址策略后, R个中断设施对网络系统的效率影响有多大,然后我们再进行一些关键参数的灵敏度分析,包括常规时间权重、设施数量、中断设施数量。最后我们对未来的研究方向做出一些建议。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 问题来源
  • 1.2 相关研究
  • 2 P 中值问题介绍
  • 2.1 P-中值选址问题模型
  • 2.2 解决P-中值问题常用算法
  • 2.2.1 近似算法
  • 2.2.2 拉格朗日优化算法
  • 3 设施中断问题及双层规划模型
  • 3.1 设施中断问题
  • 3.1.1 r-interdiction median 模型
  • 3.1.2 r-interdiction covering 模型
  • 3.2 PMLRI 的双层规划模型
  • 4 基于禁忌搜索的混合遗传算法
  • 4.1 求解RIM 问题的启发式算法
  • 4.1.1 贪婪算法
  • 4.1.2 邻域搜索算法
  • 4.1.3 禁忌搜索算法
  • 4.1.4 算法比较
  • 4.2 遗传算法
  • 4.2.1 遗传算法的基本思想
  • 4.2.2 遗传算法的特点
  • 4.2.3 遗传算法的一般流程及基本操作
  • 4.3 基于禁忌搜索的混合遗传算法
  • 4.3.1 分层混合遗传算法的计划程序
  • 4.3.2 混合遗传算法描述
  • 5 实例分析
  • 5.1 实例比较研究
  • 5.2 灵敏度分析
  • 6 结论
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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