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最近在研究选址问题，顺便就做了一个归纳整理。 这篇文章是第一部分，关于传统的、基于统计学的选址。 之后会有另一篇，是关于机器学习、深度学习在现代的选址问题的应用。
【来自百度】选址问题是运筹学中经典的问题之一。选址问题在生产生活、物流、甚至军事中都有着非常广泛的应用，如工厂、仓库、急救中心、消防站、垃圾处理中心、物流中心、导弹仓库的选址等。选址是最重要的长期决策之一，选址的好坏直接影响到服务方式、服务质量、服务效率、服务成本等，从而影响到利润和市场竞争力，甚至决定了企业的命运。好的选址会给人民的生活带来便利，降低成本，扩大利润和市场份额，提高服务效率和竞争力，差的选址往往会带来很大的不便和损失，甚至是灾难，所以，选址问题的研究有着重大的经济、社会和军事意义。
所谓选址问题，就是指在规划区域里选择一个或多个设施的位置，使得目标最优 。 PS：这个“设施”可以是工厂、饭店等实体，为了统一，我们都称呼它为设施。
从它的定义，我们可以抓住四个要素：设施、规划区域、位置（距离）、目标，我们来一个个分析：
按照设施的空间维度划分，可以将选址问题分为：
还有，按照设施的规划数量划分，可以将选址问题分为：
按照规划区域的结构划分，可以将选址问题分为：
或许说距离会更合适，因为我们确定设施位置的目的，就是为了获得设施与其他需求点的距离。 按照设施与需求点位置的关系，可以将所要获取的距离分为：
我们的目标是找到最好的位置，那么什么是最好的位置呢，换句话说，该如何量化这个目标呢？距离最短、费用最少、利润最大，或者其他定制的目标？ 按照目标的数量，可以将选址问题分为：
可能洋洋洒洒看了上面一堆，对于选址问题还是没有一个清晰的概念，所以我整理了三个选址问题中的基本问题。而目前选址问题里的一些难题，都是它们的拓展（或者说延伸），比如无容量限制设施选址问题。
研究：在备选设施集合里，如何选择p个设施，使所有需求点得到服务，并且需求点到其最近设施的加权距离总和最小。
这是一个MinSum问题，可由以下整数规划模型表示：
应用场景：在物流领域应用得非常广泛，加权距离代表了运输成本，目标是总成本最少。
研究：在备选设施集合里，如何选择p个设施，使所有需求点得到服务，并且每个需求点到其最近设施的最大距离最小。
这是一个MinMax问题，可由以下整数规划模型表示（符号说明与上面类似）：
应用场景：应急设施的选址，比如警局、消防局、医院，要求尽可能快地到达任意位置。
覆盖问题分为最大覆盖问题和集覆盖问题两类。
应用场景：追求覆盖面的场景，比如移动基站的选址、物流中心的选址。
对于算法的解释，我总是比较偷懒的，因为解释起来很麻烦，所以就做个总结，感兴趣的话再自行搜索哈。
按照求解的方式，可以分为：
“定性”很好理解，不要求具有统计意义，但是凭借研究者的经验以及有关的技术，能有效地洞察研究对象的性质，以及可能带来的影响等。
一般是如下步骤：
常用的评价方法有：加权因素评分法、模糊综合评判法、风险型方法、德尔菲法(Delphi)
定性方法有着明显的缺点——受主观影响极大。可实际过程中，很多东西都是无法定量的，比如政策、环境的影响~因此定性分析具有非常强的实际意义，往往与定量分析相辅相成。
给大家介绍一个效率挺高的算法，不一定最好，但我看了还不错，很多作者靠它水了一些文章哈哈哈~
目标是从N个备选位置里，选择p个位置建设施，使得目标最优。
该算法的优点和缺点：
因为时间太短，没时间研究得太深，其他算法就不班门弄斧了~
下回试试用Python解决几个实际问题。
在中国战国时期，曾经有过一次流传后世的赛马比赛，相信大家都知道，这就是田忌赛马。田忌赛马的故事说明在已有的条件下，经过筹划，选择一个最好的方案，就会取得最好的效果。可见，筹划是十分重要的。现在普遍认为，运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。前者提供模型，后者提供理论和方法。运筹学的思想在古代就已经产生了。敌我双方交战，要克敌制胜就要在了解双方情况的基础上，做出最优的对付敌人的方法，这就是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”的说法。但是作为一门数学学科，用纯数学的方法来解决最优方法的选择安排，却是晚多了。也可以说，运筹学是在二十世纪四十年代才开始兴起的一门分支。运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。当然，随着客观实际的发展，运筹学的许多内容不但研究经济和军事活动，有些已经深入到日常生活当中去了。运筹学可以根据问题的要求，通过数学上的分析、运算，得出各种各样的结果，最后提出综合性的合理安排，已达到最好的效果。运筹学作为一门用来解决实际问题的学科，在处理千差万别的各种问题时，一般有以下几个步骤：确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。虽然不大可能存在能处理及其广泛对象的运筹学，但是在运筹学的发展过程中还是形成了某些抽象模型，并能应用解决较广泛的实际问题。随着科学技术和生产的发展，运筹学已渗入很多领域里，发挥了越来越重要的作用。运筹学本身也在不断发展，现在已经是一个包括好几个分支的数学部门了。比如：数学规划（又包含线性规划；非线性规划；整数规划；组合规划等）、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论、搜索论、模拟等等。
现在和将来的角度，结合你所学 我可以写，比较多
如下：
1、中国知网
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中国知网是国内查找学术文献最齐全的网站，以收录核心期刊和专业期刊为主，权威、检索效果好、期刊类型比较综合、覆盖范围广。提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源统一检索、统一导航、在线阅读和下载服务。
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3、超星发现
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全世界最大的中文电子书图书网站，数据库涵盖了1949年后85%以上的中国大陆所有出版书籍，主要面向大学以上高校用户。
4、OALib 免费论文搜索引擎
网址：
OALib是一个学术论文存储量超过420W篇的网站，其中涵盖数学、物理、化学、人文、生物、材料、医学和人文科学等领域，文章均可免费下载。
它的一大特色在于功能上支持页面快照，不出站就可直接浏览文章标题、作者、关键词、以及摘要等基本信息，大大缩短了时间成本，是一个较为高效的论文查找网站。
5、BaseSearch 德国比勒菲尔德学术搜索引擎
网址：
它是由德国著名的比勒菲尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。BaseSearch整合了德国比勒菲尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源(超过200万个文档)的数据。
文献党下载器（）：整合汇集大量中外文献数据库，每个数据库又提供了海量的文献资源。主要用于查询下载中外文献。知网：国内最大知识库，综合学科。提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书、引文库、中国经济社会大数据研究平台等学术文献资源统一检索、统一导航、在线阅读和下载服务。万方：国内著名知识库之一，综合学科。涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库。维普：期刊文献查询下载平台。读秀、超星：主要是电子书查询下载，需要下载超星阅读器。百度学术：免费学术论文搜索引擎，部分文献可直接下载。谷歌学术：免费外文学术论文搜索引擎，部分文献可直接下载。Web of Science（ISI科学引文索引）：包括著名的三大引文索引数据库(SCI,SSCI,A&HCI)。ScienceDirect（Elsevier）：荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。ProQuest：美国国会图书馆指定的收藏全美国博硕士论文的机构，ProQuest Dissertations & Theses Global（PQDT Global）是目前世界上规模最大、使用最广泛的博硕士论文数据库。SpringerLink：是全球最大的在线科学、技术和医学(STM)领域学术资源平台。主要用于外文电子书检索。PubMed： 生物医学信息检索系统，该系统通过网络途径免费提供包括MEDLINE在内的自1950年以来全世界70多个国家4300多种主要生物医学文献的书目索引和摘要，并提供部分免费和付费全文链接服务。Wiley：全球最大的学术出版商之一，面向专业人士、科研人员、教育工作者、学生、终身学习者提供必需的知识和服务。IEEE/IEE Electronic Library (IEL) 数据库：收录美国电气电子工程师学会（ IEEE ）和英国电气工程师学会（ IEE ）出版的 242 种期刊、 8706 余种会议录和近 1706 种标准的全文信息。
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