TY - JOUR A2 - Ghobakhloo，莫尔塔扎AU - 卡瓦列罗，莫拉莱斯，圣地亚哥奥马尔AU - Barojas-Payan，埃里卡AU - 桑切斯 - Partida，戴安娜AU - 马丁内斯 - 弗洛雷斯，何塞 - 路易斯PY - 2018 DA - 二○一八年十二月二十〇日TI - 扩展GRASP-能力受限 -3605298 VL - - 2018 AB - 墨西哥位于所谓的防火林带这使得它容易受到地震中的均值聚类算法在墨西哥SP风险大的地区建立人道主义支援中心。事实上，墨西哥领土的三分之二的有显著地震风险。在另一方面，该国的热带位置，使得它容易受到其在太平洋和大西洋的飓风生成。由于这些情况，每年许多社区在墨西哥和高效的物流系统，多样的自然灾害的严重影响，须提供及时的支持。这项工作的目的是提供一种有效的启发式，以确定在韦拉克鲁斯，这是在墨西哥受灾最严重的地区之一的国家的支持中心最合适的位置。该启发式是基于 ķ -Means聚类（KMC）算法，该算法被扩展为整合支持中心（a）的相关联的容量限制，（b）一种微遗传算法 μ GA来估计支持中心的最适当数目的搜索间隔，（c）中分配元件的中心，以便增加灵活性到分配任务，以及（d）基于随机决策模型，以进一步提高最终分配可变数目的。在KMC算法这些扩展导致GRASP，容量受限 ķ -Means聚类（GRASP-CKMC）算法能够在风险韦拉克鲁斯，墨西哥建立了3837个社区260个技术支持中心，非常适合的解决方案。所述GRASP-CKMC算法的验证用公知的试验实例和启发式进行。验证支持其适合作为替代标准启发式如容量约束 ķ -Means（CKM），遗传算法（GA），和变邻域搜索（VNS）。SN - 2356-752X UR - https://doi.org/10.1155/2018/3605298 DO - 10.1155 /三百六十〇万五千二百九十八分之二千○一十八JF - 中华优化PB的 - Hindawi出版KW - ER -