内容简介
《数据驱动鲁棒选址优化》从数据驱动决策与*优化角度出发，深入细致地阐述不确定环境下选址决策与优化问题中面临的一系列挑战，并提出相应的数据驱动鲁棒选址优化建模方法。主要内容包括基于有限概率分布信息的数据驱动（分布）鲁棒选址优化方法、基于决策依赖型结构化数据驱动（分布）鲁棒选址优化方法以及基于时间序列预测模型的多阶段（分布）鲁棒选址优化方法等等。《数据驱动鲁棒选址优化》以相关企业实际供应链决策问题为背景，全面阐述不确定环境下数据驱动鲁棒选址优化建模框架及求解算法，不仅丰富了选址优化建模理论，而且为企业提升选址与供应链运营决策质量提供了切实可行的数据驱动方法。
目录
目录
第1章 引言 1
1.1 设施选址问题简介 1
1.2 设施选址问题与不确定性 3
1.3 分布鲁棒优化与数据驱动方法 7
1.4 本书的结构 8
1.5 本书的使用方法 9
1.6 相关数学符号说明 10
第2章 鲁棒与随机优化模型概要 11
2.1 鲁棒优化 11
2.2 分布鲁棒优化.16
2.3 两阶段随机规划 20
2.4 两阶段分布鲁棒优化 24
2.5 本章小结 24
第3章 两阶段分布鲁棒枢纽选址优化 26
3.1 背景 26
3.2 确定性容量充足型枢纽选址模型 27
3.3 不确定参数相互*立下分布鲁棒容量充足型枢纽选址模型 29
3.4 不确定参数非*立下分布鲁棒容量充足型枢纽选址模型 36
3.5 分布鲁棒容量限制型枢纽选址模型 39
3.6 数值实验 41
3.7 本章小结 47
第4章 两阶段状态依赖分布鲁棒选址优化 49
4.1 背景 49
4.2 状态依赖需求不确定性下两阶段产能限制型工厂选址模型 50
4.3 鲁棒敏感性分析 55
4.4 嵌套Benders分解精确求解算法 60
4.5 数值实验 69
4.6 本章小结 74
第5章 鲁棒性指标与两阶段选址优化 76
5.1 背景 76
5.2 资源回收模型与原料状态不确定性建模 77
5.3 资源回收系统的鲁棒性分析 81
5.4 复合鲁棒性指标及高效计算形式 88
5.5 数值实验 91
5.6 本章小结 94
第6章 Stackelberg博弈与双层选址优化 96
6.1 背景 96
6.2 分布鲁棒双层资源回收规划模型 97
6.3 分类方案依赖型原料状态分布不确定集 104
6.4 分布鲁棒双层资源回收规划模型的高效计算形式 106
6.5 数值实验 109
6.6 本章小结 113
第7章 预测不确定集与多阶段选址优化 115
7.1 背景 115
7.2 基于点预测的确定性模型 116
7.3 基于预测不确定集的资源回收系统净现值保证水平 118
7.4 多阶段鲁棒资源回收设施选址模型 124
7.5 数值实验 128
7.6 本章小结 131
第8章 时间序列分布不确定集与多阶段选址优化 132
8.1 背景 132
8.2 多阶段容量充足型枢纽选址模型 133
8.3 模型的高效计算形式与鲁棒性水平分析 137
8.4 多阶段容量限制型枢纽选址模型 141
8.5 数值实验 145
8.6 本章小结 148
附录A 证明及其他相关内容 149
附录B 凸优化基础 218
参考文献 232
试读
第1章引言
1.1设施选址问题简介
设施选址问题的起源可以追溯到17世纪法国数学家费马（Fermat）提出的一个几何问题：在欧几里得平面上，哪个点到三个给定点的距离之和*小？该问题对选址科学的发展产生了深远影响，并且至今仍有许多学者致力于相关问题研究（Benko and Coroian，2018;Gorner and Kanzow，2016）.在20世纪初，朗哈特（Launhardt）和韦伯（Weber）在3-节点Weber问题的研究中*次提出了规范的（normative）设施选址模型（Fearon，2006;Launhardt，1900）.该模型的目标是为一个炼钢设施选择*优的地址，使得钢铁供应链的总运输成本*小.随后几十年中，选址科学不断发展，并成功地应用于多种实际问题.直到20世纪60年代，米勒(Miehle）和库珀（Cooper）将Weber问题拓展到多个设施选址的情况，这标志着现代选址科学的产生（Cooper，1963;Miehle，1958）.特别是，Cooper提出了中位工厂（设施）选址问题（p~medianfacilitylocationproblem），即在多个设施备选地址中选择v个地址，以使设施到需求点之间的运输成本*小.这一问题是现代选址科学的核心问题，也是当前研究的热点（Brimberg and Drezner，2013;Drezner and Salhi，2017;Croci et al.，2023）.
设施选址问题根据选址决策的性质可以分为连续、网络或离散三类.此外，也可根据设施选址问题的目标、约束条件或设施的类型进行分类，如中位设施选址问题、中心(p~center）设施选址问题、工厂设施选址问题、枢纽设施选址问题、多层级设施选址问题以及多阶段设施选址问题等（Laporte et al，2019）.本书主要讨论两种具有离散选址决策的设施选址问题，即工厂丨设施）选址问题（facility location problem）和枢纽设施选址问题（hub location problem）.
工厂设施选址问题是选址科学的一类重要问题.在这一问题中，决策者需要在有限的备选地址中找到*优的建厂地址，以充分满足客户的需求.工厂设施选址包含两个关键决策：设施选址决策和商品运输决策.设施选址决策确定了工厂设施应该建在何处，而运输决策决定如何从工厂将商品运送至客户，以满足其需求.该问题的目标是确定*优的工厂建设和商品运输决策，以*小化建厂和运输成本（Ferndndez and L and ete，2019）.
工厂设施选址模型的应用范围极为广泛，它在供应链管理、分布式系统、人
道主义救援、应急系统、路径规划、货物运输以及资源回收管理等实际问题中发挥着至关重要的作用.Melo等（2009）详细总结了工厂设施选址模型在供应链管理问题中的应用.Klose和Drexl(2005）探讨了工厂设施选址模型在分布式系统设计中的应用.Balcik和Beamon(2008）的研究是将人道主义救援与设施选址模型相结合的一个重要成果.Erkut等（2008）运用设施选址模型解决了希腊城市废物管理问题.其他相关应用研究可参考（Daskin et al.，2002;Jia et al.，2007）以及Nagy和Salhi(2007）.此外，工厂设施选址模型还被应用于机器调度、集群分析及组合拍卖等领域（Drezner and Hamacher，2004;Escudero et al.，2009;Klose and Drexl，2005;Singh，2008）.
枢纽设施选址问题是交通运输、电信通信和计算机系统网络设计的核心问题.该问题通过设计枢纽-辐射型网络（hub- and -spokenetwork）来实现在始发地与目的地之间高效运输资源.在枢纽选址问题中，始发地相同但目的地不同的商品或货物在抵达枢纽后进行分拣，然后与其他目的地相同的商品一同运输.这有助于降低运输成本，并通过货物集中运输实现规模经济效益.枢纽设施选址问题的决策主要包括枢纽设施选址和商品运输（或网络设计）决策，其目标为*小化建设枢纽和运输成本（Campbell and O’Kelly，2012;Contreras and O’Kelly，2019）.
枢纽设施选址模型在交通运输领域应用十分广泛，包括快递包裹运输、航空货运和客运、卡车运输和快速运输系统（Campbell and O’Kelly，2012;Farahani et al.，2013）.对于这些问题，枢纽设施选址模型中的商品或货物是指由各种交通运输工具在公路、铁路、水路和空中航线运输的商品，如快递包裹、乘客、邮件和货物等.枢纽设施通常为商品分拣中心或运输终端（O’Kelly and Bryan，1998;Contreras and O’Kelly，2019）.Bryan和O’Kelly(1999）总结了枢纽设施选址模型在航空运输中的应用.Kuby和Gray(1993）研究了FederalExpress公司如何基于枢纽设施选址模型设计其快递运输网络.Limbourg和Jourquin(2009）研究了枢纽设施选址模型在欧洲公路和铁路货物运输中的应用.更多相关研究可以参考（Campbell et al.，2005;Gelareh and Pisinger，2011;Qetiner et al.，2010;Gelareh and Nickel，2008）.
此外，枢纽设施选址模型在电信领域的应用主要体现在各种分布式数据网络设计问题中，模型涉及的对象是通过各种物理链路（光纤或同轴电缆）或空中链路(卫星或微波链路）所传输的电子数据.枢纽设施是各种交换机、多路复用器和路由器等硬件.同样地，在电信领域，
