改进NSGA-II算法在应急中心选址中的应用与优势分析

本文主要探讨了改进的非支配遗传排序算法（NSGA-II-TS）在应急管理中的应用，特别是针对应急中心选址问题。作者提出了一个考虑救济物资效用、受灾区域满意度和临时物资点数量的多目标动态选址模型。通过在NSGA-II算法的基础上结合禁忌搜索策略，该算法能实现更有效的局部和全局搜索，保持解集的多样性和均匀性，从而在实际应急救援方案中提供更优的决策支持。 正文: 在应对突发自然灾害等紧急情况时，应急中心的选址至关重要，因为它直接影响到救援效率和效果。传统的应急选址模型通常基于单一目标，而本文则提出了一种多目标动态选址模型，将三个关键因素纳入考虑：救济物资效用最大化、受灾区域满意度提升以及临时物资点的最小化设置。这些因素综合反映了应急响应的整体效益和社会影响。 NSGA-II算法是一种经典的多目标进化算法，适用于解决多目标优化问题。然而，为了进一步增强算法的性能，作者在NSGA-II的基础上引入了禁忌搜索(Tabu Search)策略。禁忌搜索是一种局部搜索方法，能有效防止算法陷入局部最优，促进全局搜索。结合NSGA-II的非支配排序和精英保留策略，NSGA-II-TS算法能在保证解集多样性的前提下，提升搜索的全局性和解的质量。 通过数值算例，NSGA-II-TS算法与传统的NSGA-II和MOEA/D算法进行了对比。结果显示，改进后的算法在物资效用的分配、临时物资点的数量控制以及受灾区域满意度的提升方面表现出更好的性能。这表明NSGA-II-TS算法在应对突发性灾害危机的应急管理和相关保障体系构建中具有更高的实用价值。 应急选址优化问题的复杂性在于它需要同时考虑多种因素，包括地理环境、交通条件、人口分布等。文献中提到的其他研究者如Salman等和Wohlgemuth等分别提出了基于不同策略的模型，但本文提出的NSGA-II-TS算法通过结合多目标优化和禁忌搜索，提高了处理此类复杂问题的能力。 本文的研究对应急管理系统的设计提供了理论支持和实际工具，有助于在灾难发生时做出快速、高效的决策。未来的研究可以进一步探索如何将该算法与其他决策支持技术结合，以应对更多元化和复杂的应急场景。此外，也可以考虑将实时数据和机器学习方法融入算法，以提高预测和适应能力。