周鑫鑫
1.南京郵電大學(xué)地理與生物信息學(xué)院,江蘇 南京 210023;2.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210023
服務(wù)設(shè)施是人類活動(dòng)載體,含教育、文體、衛(wèi)生、商業(yè)、生活等,合理配置服務(wù)設(shè)施,提高服務(wù)設(shè)施配置方案質(zhì)量,可改善閑置和匱乏情況,是規(guī)劃學(xué)、地理學(xué)、運(yùn)籌學(xué)持續(xù)關(guān)注的前沿問題。首先,隨著城市功能結(jié)構(gòu)日趨綜合,尤其受職住通勤、交通潮汐等動(dòng)態(tài)城市環(huán)境因素影響,服務(wù)設(shè)施配置方案如何適應(yīng)居民動(dòng)態(tài)時(shí)變需求日趨凸顯?,F(xiàn)有服務(wù)設(shè)施空間配置以靜態(tài)模式下指標(biāo)傳導(dǎo)和布局方法為主,難以適應(yīng)“超大城市如何進(jìn)一步提高服務(wù)設(shè)施配置方案質(zhì)量”需求,尤其是動(dòng)態(tài)敏感性強(qiáng)的服務(wù)設(shè)施。城市時(shí)空間動(dòng)態(tài)交互是從更精細(xì)的時(shí)空尺度對(duì)動(dòng)態(tài)城市環(huán)境的建模表達(dá),可作為空間優(yōu)化的新途徑。如何從時(shí)空間交互行為、空間優(yōu)化理論出發(fā),研究城市服務(wù)設(shè)施空間動(dòng)態(tài)配置模型,對(duì)提升服務(wù)設(shè)施配置方案質(zhì)量具有長(zhǎng)足價(jià)值。其次,服務(wù)設(shè)施空間動(dòng)態(tài)配置模型是以規(guī)劃學(xué)為理論背景,以地理信息建模為方法內(nèi)核,以運(yùn)籌學(xué)為算法突破點(diǎn)的交叉研究方向,本質(zhì)是基于空間因子的多時(shí)序組合優(yōu)化問題,是典型高維多峰空間優(yōu)化問題,是地理建模NP-Hard問題。當(dāng)融入多時(shí)序變量后,求解規(guī)模呈幾何倍數(shù)增加。因此,探索量子優(yōu)化理論,以緩解“長(zhǎng)度災(zāi)”“局部搜索”,推進(jìn)空間動(dòng)態(tài)優(yōu)化發(fā)展,具有重要理論、應(yīng)用價(jià)值。
為研究服務(wù)設(shè)施空間動(dòng)態(tài)配置模型,并獲得高質(zhì)量的空間配置解,本文融入動(dòng)態(tài)城市環(huán)境和量子進(jìn)化機(jī)制思路,研究服務(wù)設(shè)施空間配置概念模型框架、動(dòng)態(tài)城市環(huán)境下服務(wù)設(shè)施空間布局優(yōu)化模型、動(dòng)態(tài)城市環(huán)境下服務(wù)設(shè)施空間重定位優(yōu)化模型,并改進(jìn)得出量子進(jìn)化機(jī)制作用下的服務(wù)設(shè)施空間優(yōu)化算法。本文以南京市為研究區(qū),基于多時(shí)序活動(dòng)人口空間分布數(shù)據(jù)和多時(shí)序交通路徑導(dǎo)航數(shù)據(jù),選取公共充電站和急救服務(wù)設(shè)施2種實(shí)例,開展了多目標(biāo)空間優(yōu)化布局、單目標(biāo)空間重定位調(diào)度研究。具體研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:
(1)設(shè)計(jì)服務(wù)設(shè)施空間配置優(yōu)化概念模型框架,從模型指標(biāo)、模型規(guī)則、模型算法3個(gè)層面設(shè)計(jì)形成了服務(wù)設(shè)施空間配置優(yōu)化概念模型框架。該框架可為后繼開展服務(wù)設(shè)施評(píng)價(jià)、布局優(yōu)化及模型設(shè)計(jì)提供統(tǒng)一的范式基礎(chǔ)。
(2)研究動(dòng)態(tài)城市環(huán)境下新建服務(wù)設(shè)施空間動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化模型。在新建服務(wù)設(shè)施方面,以概念模型為藍(lán)本,選取公共充電站服務(wù)設(shè)施作為典型的服務(wù)設(shè)施,開展在多目標(biāo)導(dǎo)向下的城市公共充電站服務(wù)設(shè)施新建布局優(yōu)化的實(shí)例研究。結(jié)果表明,較傳統(tǒng)靜態(tài)空間配置方式而言,空間動(dòng)態(tài)配置方式可有效提升配置后的服務(wù)設(shè)施的方案質(zhì)量,各Pareto方案的綜合覆蓋人口率較傳統(tǒng)方式提升27.5%。
(3)研究動(dòng)態(tài)城市環(huán)境下服務(wù)設(shè)施空間重定位優(yōu)化模型。在已建服務(wù)設(shè)施調(diào)度方面,以概念模型為藍(lán)本,選取城市急救服務(wù)設(shè)施為典型的服務(wù)設(shè)施,開展在公平性最大化目標(biāo)導(dǎo)向下的城市急救服務(wù)設(shè)施空間重定位調(diào)度優(yōu)化結(jié)果表明,針對(duì)急救服務(wù)設(shè)施,其結(jié)果較傳統(tǒng)靜態(tài)配置方式的公平性提升40%。
(4)探索與構(gòu)建融合量子進(jìn)化機(jī)制的服務(wù)設(shè)施空間優(yōu)化算法。在借鑒前人量子進(jìn)化算法和量子實(shí)數(shù)編碼進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上,將量子比特、量子門、狀態(tài)空間控制與轉(zhuǎn)換的量子進(jìn)化機(jī)制集成到遺傳算法中,復(fù)現(xiàn)形成實(shí)數(shù)編碼量子進(jìn)化算法,形成顧及動(dòng)態(tài)效應(yīng)的總量約束整數(shù)編碼量子進(jìn)化算法。該算法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)城市環(huán)境下服務(wù)設(shè)施空間重定位優(yōu)化問題求解,方案集較原算法解集公平性相對(duì)提升60%。改進(jìn)后算法突破了顧及動(dòng)態(tài)效應(yīng)的總量約束整數(shù)編碼遺傳算法在高維求解問題容易陷入局部的困境,搜索精度顯著提升。
綜述,論文構(gòu)建了服務(wù)設(shè)施空間動(dòng)態(tài)配置模型,較傳統(tǒng)靜態(tài)配置,在配置方案質(zhì)量提升上增效顯著,發(fā)展了服務(wù)設(shè)施空間配置模型,融入了動(dòng)態(tài)城市環(huán)境,研究了服務(wù)設(shè)施空間布局優(yōu)化和重定位優(yōu)化模型,模型和實(shí)例具有類型和區(qū)域的推廣性,可以擴(kuò)展到多類型服務(wù)設(shè)施、多個(gè)城市,可為城市專項(xiàng)服務(wù)設(shè)施規(guī)劃、智慧城市發(fā)展提供決策。此外,論文將量子進(jìn)化機(jī)制引入到空間優(yōu)化研究,為服務(wù)設(shè)施空間動(dòng)態(tài)配置優(yōu)化研究提供了搜索精度更高的方法,改善傳統(tǒng)空間進(jìn)化算法在高維多峰空間優(yōu)化問題中搜索精度的不足,為發(fā)展地理空間量子計(jì)算新命題付諸努力。