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⛄ 内容介绍
为了降低由于应急突发事件随机性带来的应急资源需求不确定性,在对基于Multi— HUB(多枢纽)城际应急管理网络机制研究的基础上,分析基于Multi—HUB城际应急管理网络信息传递和资源调度方式,建立以时间最小为目标的资源优 化调度模型并鲁棒性地选择一级HUB点,通过Matlab7.0对优化调度模型及一级HUB点鲁棒性选择进行了数值仿真.研究表明:对Multi—HUB 城际应急管理网络中的一级HUB点进行鲁棒性选择,能很好地对"都市圈"内应急资源进行优化调度,降低需求不确定性所带来的"都市圈"内资源无法有效整合 的风险,从而有效地提高城市应急资源利用效率.
⛄ 部分代码
function sol=ParseSolution(xhat,model)
N=model.N;
P=model.P;
c=model.c;
alpha=model.alpha;
f=model.f;
r=model.r;
xii=diag(xhat)';
if any(xii>=0.5)
[~, so]=sort(xii,'descend');
nHub=0;
for i=so
if xii(i)<0.5 || nHub>=P
break;
end
xii(i)=1;
nHub=nHub+1;
end
xii(xii<1)=0;
else
[~, imax]=max(xii);
xii(:)=0;
xii(imax)=1;
end
Hubs=find(xii==1);
x=xhat;
for i=1:N
if xii(i)==0
x(i,:)=0;
else
x(:,i)=0;
x(i,i)=1;
end
end
h=zeros(1,N);
for i=1:N
XI=x(:,i);
XI(xii==0)=-inf;
[~, h(i)]=max(XI);
x(:,i)=0;
x(h(i),i)=1;
end
oc=zeros(N,N);
for i=1:N
for j=1:N
if i==j
oc(i,j)=0;
else
k=h(i);
l=h(j);
oc(i,j)=c(i,k)+alpha*c(k,l)+c(l,j);
end
end
end
ocr=oc.*r;
SumOCR=sum(ocr(:));
xiif=xii.*f;
SumXF=sum(xiif);
TotalCost=SumOCR+SumXF;
sol.x=x;
sol.h=h;
sol.Hubs=Hubs;
sol.SumOCR=SumOCR;
sol.SumXF=SumXF;
sol.TotalCost=TotalCost;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 丛华, 张睿, 刘远宏,等. 和声搜索算法用于测试性建模的测点布局优化[J]. 计算机工程与设计, 2018, 39(11):6.
[2] 李岳洪. 基于智能算法的认知无线网络关键技术研究[D]. 广东工业大学, 2013.
[3] 李宁, 刘建芹, 贺毅朝. 基于和声搜索算法求解组合优化问题[J]. 计算机应用, 2012, 32(4):4.
[4] 吴君民, 陈明菲, 鞠可一,等. 基于和声搜索算法的船舶分段工程项目工期—成本优化[J]. 财会月刊（下）, 2015(6):3.
