光华讲坛——社会名流与企业家论坛第6693期

主题：Exploring multi-objective spatial optimisation: model formulations and solution approaches（多目标空间优化探索：模型构建与解决方法）

主讲人：陈焕发 副教授

主持人：姚常成 副教授

时间：11月30日 16:00-17:30

举办地点：腾讯会议：347-382-382

主办单位：中国特色社会主义政治经济学理论体系研究团队 经济学院 科研处

主讲人简介：

陈焕发，伦敦大学学院（UCL）高级空间分析中心（CASA）副教授。伦敦大学学院时空实验室（UCL Space Time lab）地理信息科学方向博士。他的研究方向是空间优化，多智能体模拟，地理计算，以及在公共卫生，公共安全，交通，犯罪等领域的应用。曾获UCL-Esri Roger Tomlinson最佳博士论文奖，2015年ISPRS开放数据比赛优秀奖，时空计算国际会议最佳青年论文提名奖，英国EPSRC Connected Nation Pioneers Award决赛奖，AAG Applied Geography Group Project Development Award等奖励。他的研究成果已发表在IJGIS, CEUS,Cities, Travel Behaviours and Society, Sustainable Cities and Society等国际期刊。

讲座内容简介：

Spatial optimisation models have been widely used to support locational decision making of public service systems (e.g. hospitals, fire stations), such as selecting the optimal locations to maximise the coverage. These service systems are generally the product of long-term evolution, and there usually are existing facilities in the system. These existing facilities should not be neglected or relocated without careful consideration as they have financial or management implications, which leads to multiple and potentially conflicting objectives in spatial optimisation models. In this seminar, I will talk about a spatial planning problem where two objectives are involved, including the minimum number of sites needed and the least relocation of existing facilities. I will discuss the model formulation and three solution approaches, using two case studies of optimising the retail stores and the large-scale COVID-19 vaccination network in England.

"空间优化模型被广泛用于支持公共服务系统的选址决策（如医院、消防站），例如选择最优位置以最大化覆盖范围。这些服务系统通常是长期演变的产物，系统中通常存在着现有设施。这些现有设施不应轻率忽视或搬迁，因为它们涉及财务或管理方面的影响，从而导致空间优化模型中存在多个潜在冲突的目标。在这次研讨会中，我将探讨一个涉及两个目标的空间规划问题，包括所需最小场地数量和现有设施最小搬迁。我将讨论模型的构建以及三种解决方法，使用英格兰零售商店和大规模COVID-19疫苗接种网络的两个案例研究。"