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图3A区域现有抢修驻点位置
3.1A区域驻点配置优化
已知:①A区现有的6个驻点和400个非电力故障点,驻点和故障点的城市坐标。②故障发生时间段,天气是否恶劣(大雪、暴雨等),所在地区(市区或郊区)。在此例中只考虑了道路、天气、时间这3个因素。优化目标:寻找6个新驻点,使得6个新驻点比6个旧驻点到达400个故障点的平均时间短。
建模过程:
步骤1:分析影响驻点到达故障点时间的因素的重要性,即给每个因素一个权重来表示其对到达时间的影响程度。考虑到道路因素:若故障点发生在市区,其权重为w10;若发生在郊区,权重为w11。通过道路因素可将所有故障点分为2个集合B0和1,B0中故障都发生在市区,B1中故障都发生在郊区。w10的取值等于400个故障点中发生在市区的故障点所占的比例,w11=1-w10。考虑到天气因素:若故障发生时天气恶劣(有大雪或者暴雨),其权重为w20;天气良好时,权重为w21。通过天气因素将所有故障点分为2个集合C0和C1,C0中故障发生时天气恶劣,C1中故障发生时天气良好。w20的取值等于400个故障点中发生大雨或大雪天气时的故障点所占的比例,w21=1-w20。考虑到时间因素:若故障发生在上下班高峰时段,其权重为w30;其他时段时,权重为31。通过时间因素将所有故障点分为2个集合D0和D1,D0中故障发生在上下班高峰时段;D1中故障发生在其他时段。w30的取值等于400个故障点中发生在上下班高峰时段的故障点所占的比例,w30=1-w30。所以每个故障点的权重有3个来源:道路、天气、时间段,记为k=0或1。
步骤2:6个驻点将400个故障点分成6份。
步骤3:每一份中的每个故障点到达对应驻点的加权距离要比到达其他驻点的加权距离小。
步骤4:6个驻点的位置要使得所有故障点达到其对应驻点的加权距离总和最小。
1)优化前。
将现有的6个实际驻点分布和400个故障点分布放入一张图中,模拟分布见图4,红色点是400个故障点,绿色点是现有的6个驻点。
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