具有有序部分吸引力的合作最大覆盖选址问题

最大覆盖选址问题（MCLP）是一个经典的选址问题，其中某公司通过放置给定数量的设施来最大化所覆盖的需求，如果每个需求节点距离最近设施在预定半径内则被覆盖。在该问题的合作版本（CMCLP）中，假设决策者的设施合作行动以增强客户对公司的吸引力。在此意义上，如果已开放设施的聚合部分吸引力（或部分覆盖）超过某一阈值，则一个需求节点被覆盖。本文推广了 CMCLP，引入有序中位数函数（OMf），该函数为每个客户的排序部分吸引力分配重要性权重，然后聚合加权吸引力以提供总吸引力水平。我们将此问题命名为有序合作最大覆盖选址问题（OCMCLP）。OMf 作为一种手段，将有序部分吸引力聚合以计算每个客户对公司的总吸引力，并构成了 CMCLP 模型的统一框架。我们为 CMCLP 引入了一个多周期随机非线性公式，其中嵌入了刻画有序合作覆盖的指派问题。针对该模型，提出了两种精确求解方法：带有效不等式的 MILP 重构以及基于广义 Benders 割的有效方法。提供了大量的计算实验以使用随机生成数据检验我们的结果，并以在加拿大魁北克省三河城（Trois-Rivières）为电动汽车选址充电站案例说明了该问题。