考虑运营风险的医疗废物回收选址多目标鲁棒优化研究OA北大核心

为规避突发公共卫生事件下的不确定风险,研究医疗废物回收网络中的回收中心、处理中心、处置中心等节点选址问题,以总成本最小以及总风险最小为目标,构建考虑运营风险的医疗废物回收选址多目标鲁棒优化模型,设计非支配排序遗传算法,提出p鲁棒迭代算子求解p值下界,采用轮盘赌选择,结合精英策略、均匀交叉和反向变异等遗传操作。基于仿真案例,求解确定性模型与鲁棒优化模型得到帕累托解。模型对比结果表明鲁棒优化模型适用所有情景,且成本相对遗憾值均小于2%,能够有效应对参数不确定引起的设施选址变化。对p值进行灵敏度分析,结果表明当0.004≤p≤0.08时,解的质量随p值增大而上升;p值越接近下界0.004,目标值下降越迅速,越适于应对紧急情况;同时决策者的风险偏好程度和总成本对设施布局有重要影响,需对二者进行综合权衡。