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龙图腾网获悉河北工程大学申请的专利基于改进NSGA-III的多目标地理站点选址优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121052457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511587692.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于改进NSGA-III的多目标地理站点选址优化方法及系统是由田丰;毕程程;张海方;李朋辉;李拥宪;杨振杰;路赛丛;张龙强设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进NSGA-III的多目标地理站点选址优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进NSGA‑III的多目标地理站点选址优化方法及系统，属于商业管理与资源规划中的优化技术领域，具体涉及利用计算模型进行资源分配与选址决策。该技术旨在解决在有限资源下进行多目标站点选址时方案收敛慢、解集分布不均及计算效率低的问题。方案通过预处理地理空间数据并生成代表不同选址方案的初始种群；采用改进NSGA‑III算法进行优化迭代，计算覆盖率、归一化人口密度和医疗服务可达性等多个目标函数；利用改进的参考点生成和垂直距离度量进行个体选择与种群更新。该方法主要用于提升城市规划、医疗资源配置、能源站布局及物流网络优化等商业与市政决策的效率和效果。

本发明授权基于改进NSGA-III的多目标地理站点选址优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进NSGA-III的多目标地理站点选址优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取地理空间数据，并对所述地理空间数据进行预处理，所述地理空间数据包括站点候选位置数据、区域边界数据、人口分布数据以及服务设施数据；预处理包括将坐标系转换为统一坐标参考系统CRS、验证几何对象的有效性以及构建空间索引； 步骤二、使用预处理后的站点候选位置数据生成初始种群，其中种群规模范围为30至100，每个个体代表一组站点选址方案，个体通过GeoDataFrame数据结构表示站点几何信息，并设定随机种子值以保证计算过程可重复； 步骤三、采用改进NSGA-III算法对初始种群进行多目标优化迭代，多目标优化迭代包括：为每个站点设置一个缓冲区，基于站点缓冲区计算每个个体的三个目标函数值，三个目标函数值为覆盖率、归一化人口密度以及医疗服务可达性；根据目标函数值进行非支配排序以划分Pareto前沿；基于划分数nd在12至20之间取值，生成参考点集合，并采用垂直距离度量进行个体与参考点的关联选择；对种群个体执行交叉操作和变异操作，交叉操作采用随机点交换方式，变异操作采用高斯偏移方式，变异概率范围为0.01至0.1； 步骤四、将改进NSGA-III算法得到的优化结果与传统NSGA-II算法以及NSGA-III算法得到的优化结果进行对比分析，对比分析通过计算反转世代距离IGD、均匀性指标Spacing以及扩展性指标Spread来定量评估各算法性能； 步骤五、对改进NSGA-III算法进行多次独立运行，多次独立运行的次数范围为5至20次，统计每次运行的性能指标的平均值与标准差，性能指标包括IGD、Spacing以及Spread；并输出包含Pareto前沿分布和指标对比结果的Excel分析报告； 其中，步骤三中采用改进NSGA-III算法对种群进行多目标优化迭代包括： 基于划分数nd在12至20之间取值，生成参考点集合，并采用垂直距离度量进行个体与参考点的关联选择；对种群个体执行交叉操作和变异操作，其中交叉操作采用随机点交换方式，变异操作采用高斯偏移方式且变异概率范围为0.01至0.1； 其中，基于划分数nd生成参考点集合包括采用改进的Das-Dennis方法生成参考点，在三维目标空间中，每个参考点Pr由三个权重分量构成，表示为： ；其中，权重因子ωi=i+1nd+2，i为从0到nd的整数；∑ωi为每个参考点三个权重分量ω1、ω2与ω3的总和，表示对该参考点的权重归一化，使其满足ω1+ω2+ω3=1；在通过上述方法生成的参考点集合中，额外添加边界参考点[1,0,0]、[0,1,0]以及[0,0,1]； 采用垂直距离度量进行个体与参考点的关联选择，垂直距离d⊥根据以下公式计算：；其中，F为个体的目标向量，Rd为归一化的参考点向量，由参考点R除以其模长‖R‖得到，即Rd=R‖R‖；依据计算得到的垂直距离d⊥，选择与参考点距离最近的个体；对种群个体执行交叉操作和变异操作，交叉操作采用随机点交换方式，变异操作采用高斯偏移方式，变异概率范围为0.01至0.1。

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