光華講壇——社會名流與企業家論壇第6693期

主題：Exploring multi-objective spatial optimisation: model formulations and solution approaches（多目標空間優化探索：模型構建與解決方法）

主講人：陳煥發 副教授

主持人：姚常成 副教授

時間：11月30日 16:00-17:30

舉辦地點：騰訊會議：347-382-382

主辦單位：中國特色社會主義政治經濟學理論體系研究團隊 經濟學院 科研處

主講人簡介：

陳煥發，倫敦大學學院（UCL）高級空間分析中心（CASA）副教授。倫敦大學學院時空實驗室（UCL Space Time lab）地理信息科學方向博士。他的研究方向是空間優化，多智能體模擬，地理計算，以及在公共衛生，公共安全，交通，犯罪等領域的應用。曾獲UCL-Esri Roger Tomlinson最佳博士論文獎，2015年ISPRS開放數據比賽優秀獎，時空計算國際會議最佳青年論文提名獎，英國EPSRC Connected Nation Pioneers Award決賽獎，AAG Applied Geography Group Project Development Award等獎勵。他的研究成果已發表在IJGIS, CEUS,Cities, Travel Behaviours and Society, Sustainable Cities and Society等國際期刊。

講座內容簡介：

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.

"空間優化模型被廣泛用于支持公共服務系統的選址決策（如醫院、消防站），例如選擇最優位置以最大化覆蓋范圍。這些服務系統通常是長期演變的產物，系統中通常存在著現有設施。這些現有設施不應輕率忽視或搬遷，因為它們涉及財務或管理方面的影響，從而導致空間優化模型中存在多個潛在沖突的目標。在這次研討會中，我將探討一個涉及兩個目標的空間規劃問題，包括所需最小場地數量和現有設施最小搬遷。我將討論模型的構建以及三種解決方法，使用英格蘭零售商店和大規模COVID-19疫苗接種網絡的兩個案例研究。"