| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1. 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目标 | 第8-9页 |
| 1.3 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 最大覆盖问题或定位问题的概念 | 第9-10页 |
| 1.3.2 应急设施选址问题的相关模型 | 第10-12页 |
| 1.3.3 最大覆盖问题模型的求解 | 第12页 |
| 1.3.4 最大覆盖问题模型的应用 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 2. 相关理论研究 | 第14-20页 |
| 2.1 密度聚类 | 第14-15页 |
| 2.2 动态规划 | 第15-16页 |
| 2.3 进化算法 | 第16-20页 |
| 3. 基于位置随机性和需求定量化的最大覆盖问题建模 | 第20-26页 |
| 3.1 符号说明 | 第20页 |
| 3.2 数学模型 | 第20-21页 |
| 3.2.1 决策变量 | 第20-21页 |
| 3.2.2 模型构造 | 第21页 |
| 3.3 模型求解过程中的关键问题分析 | 第21-26页 |
| 3.3.1 模型求解过程中需要考虑的几个关键问题及分析 | 第21页 |
| 3.3.2 救灾包落入区域的判别算法 | 第21-22页 |
| 3.3.3 蒙特卡罗法模拟计算区域获得救灾包的概率计算 | 第22页 |
| 3.3.4 正态分布样本的产生方法 | 第22-23页 |
| 3.3.5 救灾包数量问题处理 | 第23-24页 |
| 3.3.6 k 个平面区域以不小于概率 p 获得所需的救灾包数 | 第24-26页 |
| 4. 基于位置随机性和需求定量化的最大覆盖问题求解 | 第26-30页 |
| 4.1 概念 | 第26页 |
| 4.2 目标区域分类 | 第26-27页 |
| 4.2.1 目标区域分类算法 | 第26-27页 |
| 4.2.2 求每类区域所占空间矩形区域 | 第27页 |
| 4.3 模型求解方法—LRDP 法 | 第27-30页 |
| 5. 求解方法的程序实现与结果分析 | 第30-46页 |
| 5.1 类的设计 | 第30-34页 |
| 5.2 类之间的关系 | 第34-35页 |
| 5.3 LRDP 算法流程 | 第35-36页 |
| 5.4 程序实现结果 | 第36-46页 |
| 5.4.1 实验一 | 第36-39页 |
| 5.4.2 实验二 | 第39-46页 |
| 6. 结束语 | 第46-48页 |
| 6.1 结论 | 第46页 |
| 6.2 展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 1.程序主要部分源码 | 第54-62页 |
