利用元启发式算法进行自行车站点选址
神经与进化计算
2024-02-07 v1
摘要
在本工作中，我们解决了寻找最佳位置以放置共享自行车存取站点的问题。为此，我们将该问题建模为 p-中位问题，这是优化领域中一个主要的现有选址问题。p-中位问题旨在放置一组设施（自行车站点），以最小化一组客户（市民）与其最近设施（自行车站点）之间的距离。我们使用了遗传算法、迭代局部搜索、粒子群优化、模拟退火和变邻域搜索来寻找自行车站点的最佳位置，并研究它们的比较优势。我们使用 irace 自动参数化每种算法，以促进自动微调算法的方法论。我们还研究了来自真实城市马拉加（西班牙）不同开放数据源的不同真实数据（距离和权重），希望能最终应用于智慧城市。我们将我们的结果与马拉加已实施的解决方案进行了比较。最后，我们分析了如何利用我们的提案通过增加更多站点来改善城市现有的系统。
引用
@article{arxiv.2402.03945,
title = {Using metaheuristics for the location of bicycle stations},
author = {Christian Cintrano and Francisco Chicano and Enrique Alba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.03945},
year = {2024}
}