[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 308
نرخ پذیرش: 62.7
نرخ رد: 37.3
میانگین داوری: 209 روز
میانگین انتشار: 344 روز
..
:: دوره 9، شماره 2 - ( 7-1400 ) ::
جلد 9 شماره 2 صفحات 49-29 برگشت به فهرست نسخه ها
مکانیابی و تخصیص همزمان انواع مراکز خدماتی با استفاده از الگوریتم تکاملی چندهدفه مبتنی بر تجزیه
سارا بهشتی فر*
دانشگاه تبریز
چکیده:   (1669 مشاهده)
انتخاب مکان مناسب برای مراکز خدماتی جدید می‌تواند نقش مهمی در کاهش هزینه‌های سفر برای متقاضیان خدمات، استفاده مطلوب از زمین و هماهنگ‌سازی اثرات متقابل کاربری‌های مختلف برهم داشته باشد. زمانی که مکانیابی و تخصیص هر نوع مرکز خدماتی جدید بطور مستقل انجام می‌شود، تنها اثرات کاربری‌های موجود مد نظر قرار می‌گیرد؛ درحالیکه استقرار یک نوع مرکز، به دلیل تأثیر بر فضای پیرامون، ممکن است محدودیت‌هایی را برای استقرار سایر مراکز مورد نیاز به‌وجود آورد. با مکانیابی کلیه مراکز مورد نیاز  بطور همزمان می‌توان نتایج بهتری در خصوص چیدمان مراکز مختلف در یک منطقه به‌دست آورد. هدف اصلی این پژوهش، حل مسأله مکانیابی و تخصیص برای چند مرکز خدماتی با خدمات همسان و غیرهمسان به‌صورت همزمان در محیط سیستم اطلاعات مکانی (GIS) می‌باشد. برای این منظور از الگوریتم تکاملی چندهدفه مبتنی برتجزیه(MOEA/D) برای بهینه‌سازی سه تابع هدف شامل کمینه‌سازی هزینه سفر، بیشینه‌سازی مطلوبیت و تناسب سایت‌های انتخابی و بیشینه‌سازی سازگاری بین مراکز جدید استفاده شده است. نتایج تحقیق نشان داد که با به‌کارگیری این روش، پاسخ‌های قابل قبولی برای چیدمان مراکز مختلف با توجه به اهداف تعیین شده، به‌دست آمده است. مقایسه نتایج این روش با الگوریتم ژنتیک چندهدفه با مرتب‌سازی نامغلوب (NSGA_II)، به‌عنوان یکی از رایج‌ترین روش‌های بهینه‌سازی، بر اساس معیارهای مختلف، نشان داد که روشMOEA/D  در یافتن پاسخ‌های بهینه عملکرد مناسبی داشته است؛ بطوریکه بر اساس معیار پوشش مجموعه، هیچ یک از پاسخ‌های این روش توسط پاسخ‌های روش NSGA_II مغلوب نشده‌اند در حالیکه برعکس آن صادق نبوده است. همچنین براساس معیار نزدیکی پاسخ‌ها به نقطه ایده‌آل، این روش با مقدار 16/0، نتایج بهتری داشته و زمان سپری شده نیز حدود 25/0 روش NSGA_II بوده است.
واژه‌های کلیدی: مکانیابی و تخصیص، سیستم اطلاعات مکانی، بهینه‌سازی چندهدفه، MOEA/D، مدل میانه.
متن کامل [PDF 1682 kb]   (569 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سیستمهای اطلاعات مکانی (عمومی)
دریافت: 1400/1/16 | پذیرش: 1400/4/28 | انتشار: 1400/7/30
فهرست منابع
1. [1] M. R. Pour-Mohammadi, "Urban Land-use Planning" (In Persian), 9 ed.: samt, 2013.
2. [2] R. L. Church, "Geographical information systems and location science", Computers and Operations Research, Vol. 29 (6), pp. 541-562, 2002. [DOI:10.1016/S0305-0548(99)00104-5]
3. [3] J. Malczewski, "GIS-based land-use suitability analysis: a critical Overview", Progress in Planning, Vol.62, pp. 3-65, 2004. [DOI:10.1016/j.progress.2003.09.002]
4. [4] R. Z. Farahani and M. Hekmatfar, "Facility Location: Concepts, Models, Algorithms and Case Studies VIII", Hardcover ISBN: 978-3-7908-2150-5, 2009.
5. [5] O. Kariv and S. L. Hakimi, "An algorithmic Approach to network location problems, Part II: The p-median", Journal of Applied, Mathematics, Vol. 37, pp. 539-560, 1979. [DOI:10.1137/0137041]
6. [6] X. Li, N. Xiao, C. Claramunt, and H. Lin, "Initialization strategies to enhancing the performance of genetic algorithms for the p-median problem", Computers & Industrial Engineering, Vol. 61, pp. 1024-1034, 2011. [DOI:10.1016/j.cie.2011.06.015]
7. [7] B. Jayalakshmi and A. Singh, "A hybrid artificial bee colony algorithm for the p-median problem with positive/negative weights", OPSEARCH, Vol. 54, pp. 67-93, 2017. [DOI:10.1007/s12597-016-0271-8]
8. [8] S. Bolouri, A. Vafeainejad, A. Alesheikh, and H. Aghamohammadi, "Environmental sustainable development optimizing the location of urban facilities using vector assignment ordered median problem-integrated GIS", International Journal of Environmental Science and Technology, Vol. 17, pp. 3033-3054, 2020. [DOI:10.1007/s13762-019-02573-3]
9. [9] T. Jia, H. Tao, K. Qin, Y. Wang, C. Liu, and Q. Gao, "Selecting the optimal healthcare centers with a modified P-median model: a visual analytic perspective", International Journal of Health Geographics, Vol. 13, p. 42, 2014. [DOI:10.1186/1476-072X-13-42]
10. [10]
11. J. Shi, X. Zheng, B. Jiao, and R. Wang, "Multi-Scenario Cooperative Evolutionary Algorithm for the β-Robust p-Median Problem with Demand Uncertainty", Applied Sciences, Vol. 9, p. 4174, 2019. [DOI:10.3390/app9194174]
12. [11] M. Herda, "Parallel genetic algorithm for capacitated p-median problem", Procedia engineering, 192, pp. 313-317, 2017. [DOI:10.1016/j.proeng.2017.06.054]
13. [12] X. Li, N. Xiao, C. Claramunt, and, H. Lin, "Initialization strategies to enhancing the performance of genetic algorithms for the p-median problem", Computers & Industrial Engineering, Vol. 61(4), pp.1024-1034, 2011. [DOI:10.1016/j.cie.2011.06.015]
14. [13] C. Cintrano, F. Chicano, and E. Alba, "Using metaheuristics for the location of bicycle stations", Expert Systems with Applications, Vol. 161, p. 113684, 2020. [DOI:10.1016/j.eswa.2020.113684]
15. [14] T. Jia, H. Tao, K. Qin, Y. Wang, C. Liu, and Q. Gao, "Selecting the optimal healthcare centers with a modified P-median model: a visual analytic perspective", International journal of health geographics, Vol. 13(1), pp.1-15, 2014. [DOI:10.1186/1476-072X-13-42]
16. [15] O. M. Araz, J.W. Fowler, and A. R. Nafarrate, "Optimizing service times for a public health emergency using a genetic algorithm: Locating dispensing sites and allocating medical staff", IIE Transactions on Healthcare Systems Engineering, Vol.4 (4), pp. 178-190, 2014. [DOI:10.1080/19488300.2014.965394]
17. [16] J. G. Villegas, F. Palacios, and A. L. Medaglia, "Solution methods for the bi-objective (cost-coverage) unconstrained facility location problem with an illustrative example", Annals of Operations Research, Vol. 147, pp. 109-141, 2006. [DOI:10.1007/s10479-006-0061-4]
18. [17] J. Shi, W. Chen, Z. Zhou, and G. Zhang, "A bi-objective multi-period facility location problem for household e-waste collection", International Journal of Production Research, Vol. 58, pp. 526-545, 2020. [DOI:10.1080/00207543.2019.1598591]
19. [18] C. M. Xavier, M. G. Fernandes Costa and C. F. F. C. Filho, "Combining Facility-Location Approaches for Public Schools Expansion", in IEEE Access, Vol. 8, pp. 24229-24241, 2020. [DOI:10.1109/ACCESS.2020.2970385]
20. [19] R. Z. Farahani, M. SteadieSeifi, and N. Asgari, "Multiple criteria facility location problems: A survey", Applied Mathematical Modelling, Vol. 34, pp. 1689-1709, 2010. [DOI:10.1016/j.apm.2009.10.005]
21. [21] J. L. Redondo, J. Fernández, I. García, and P. M. Ortigosa, "Sensitivity analysis of a continuous multifacility competitive location and design problem", TOP, Vol. 17, p. 347, 2008. [DOI:10.1007/s11750-008-0071-2]
22. [22] Y. Ren, "Meta heuristics for multi objective capacitated location allocation on logistics networks", MSc. thesis, Concordia University, Montreal, Quebec, Canada, 2011.
23. [23] A. Marín, "The discrete facility location problem with balanced allocation of customers", European Journal of Operational Research, Vol. 210, pp. 27-38, 2011. [DOI:10.1016/j.ejor.2010.10.012]
24. [24] P. Mirchandani and R. Francis, "Discrete Location Theory", Wiley-Intersience, 1990.
25. [25] C. S. ReVelle, H. A. Eiselt, and M. S. Daskin, "A bibliography for some fundamental problem categories in discrete location science", European Journal of Operational Research, Vol. 184, pp. 817-848, 2008. [DOI:10.1016/j.ejor.2006.12.044]
26. [26] F. P. Preparata and M. Shamos, "Computational Geometry - An Introduction", Springer-Verlag,1989.
27. [27] D. S. Hochbaum, "Approximating covering and packing problems: set cover, vertex cover, independent set, and related problems", in Approximation algorithms for NP-hard problems, ed: PWS Publishing Co., pp. 94-143, 1996.
28. [28] V. Vazirani, "Approximation Algorithms". Springer-Verlag, 2001.
29. [29] C. S. ReVelle and R. W. Swain, "Central Facilities Location", Geographical Analysis, Vol. 2, pp. 30-42, 1970. [DOI:10.1111/j.1538-4632.1970.tb00142.x]
30. [30] A. Konak, D. W. Coit, and A. E. Smith, "Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial", Reliability Engineering & System Safety, Vol. 91, pp. 992-1007,2006. [DOI:10.1016/j.ress.2005.11.018]
31. [31] M. J. Asgarpour, "Multiple- criteria decision making", 17 ed.: University of Tehran Press (In Persian), 2019.
32. [32] Q. Zhang and H. Li, "MOEA/D: A Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition", in IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 11(6), pp. 712-731, 2007. [DOI:10.1109/TEVC.2007.892759]
33. [33] B. Khakpour, Z. Khodabakhshi, and M. Ebrahimi Ghouzlu, "Site Selection for Medical Centers, Using GIS and Analytical Hierarchy Process (AHP) in District Two of Neyshabour City", Journal of Geography And Regional Development, Vol.10 (19), pp. 1-20, 2013.
34. [34] R. Gholamhosseini, M. ahadnejad, and A. zolfi, "The Evaluation of Spatial distribution and allocation of urban medical centers using Network Analyst Model (A case study Zanjan city) ", Vol. 13, pp. 167-180, 2014.
35. [35] P. Soleimani Moghadam, S. Amanpour, and F. Ghafarzadeh, "The analysis of the spatial distribution of urban land uses in District 3 in Ahwaz with an emphasis on educational uses", Journal of Urban Ecology Researches, Vol. 6(11), pp. 41-58, 2015.
36. [36] S. Beheshtifar, and A. Alimohammadi, "Survey of Using Multi-Criteria Decision-making Methods and Multi-Objective Optimization for Site Selection of Schools, Case Study: Region 17 of Tehran", Geography and Planning, Vol. 19, pp. 49-68, 2015.
37. [37] R. Farhady Googueh, and A. Parhizkar, "Primary Schools' Spatial Distribution and Locating Them in the Region 6 of Tehran, Using GIS", The Journal of Spatial Planning, Vol. 6(2), pp. 97-117, 2002.
38. [38] M. Ahmadian, J. Mohammadi, and A. Zarrabi, "Assessment the spatial priority of green spaces growth and urban parks using AHP (Case Study: Miandoab city)", Quarterly Journal of Human Geography, Vol. 4(2), pp. 41-62, 2012.
39. [39] T. Parizadi, H. Shaikhi, and M. Ebrahimpoor, "Determine the appropriate location of parks and urban green space by using (GIS) (Case study: 9 district of Mashhad)", Spatial Planning, Vol. 2, pp. 111-134, 2013.
40. [40] M. Taleai ,"Design and development of a GIS-Based Planning Support System for Urban Land Use Externalities Evaluation", PhD Thesis in Geomatics Engineering, K. N.Toosi University of Technology, Tehran, Iran, 2007.
41. [41] E. Zitzler, K. Deb, and L. Thiele, "Comparison of multi-objective evolutionary algorithms: Empirical results", Evolutionary Computation, Vol. 8(2), pp. 173-195, 2000. [DOI:10.1162/106365600568202]
42. [42] K. Deb, "Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithm", New York,John Wiley and Sons, 2001.
43. [43] J. Schott, "Fault Tolerant Design Using single and Multi-Criteria Genetic Algorithm Optimization", Master thesis, Department of Aeronautics and Astronautics, Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, 1995.
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Beheshtifar S. Simultaneous Location-Allocation of multiple Facilities using Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition. jgit 2021; 9 (2) :29-49
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-822-fa.html

بهشتی فر سارا. مکانیابی و تخصیص همزمان انواع مراکز خدماتی با استفاده از الگوریتم تکاملی چندهدفه مبتنی بر تجزیه. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1400; 9 (2) :29-49

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-822-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 9، شماره 2 - ( 7-1400 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4645