This paper presents a model aimed at finding an efficient allocation of infrastructure investments in a region. The problem’s complexity is due not only to its combinatorial nature, but also due to the intrinsic multidimensional spatio-temporal relationships of its variables. Furthermore, there is no explicit solution for such NP-complete combinatorial optimisation problem; thus a heuristic optimisation technique such as Simulated Annealing is used to search for ‘‘good’’ solutions in a finite but huge solution space. In this paper, the approach applied in the ‘‘Xuzhou Integrated Settlement and Transportation Planning Project’’, carried out in the People’s Republic of China as a joint venture between the Jiangsu Development Planning Commission (JDPC) and the Institute of Regional Development Planning of the University of Stuttgart (IREUS), is to be presented. This study considered projects in 18 realms of infrastructure, in 115 locations of an administrative unit with about 9 million inhabitants. The results of the study suggest a significant gain in allocation efficiency due to the applied method of optimisation. In dem vorliegenden Beitrag wird ein Modell für die effiziente Allokation von Infrastruktureinrichtungen in einer Region entwickelt. Die Komplexität des Allokationsproblems ergibt sich nicht nur durch die Vielzahl der Kombinationsmöglichkeiten, sondern auch durch die immanenten multidimensionalen Raum-Zeit-Beziehungen der Modellvariablen. Zudem gibt es keine explizite Lösung für solche ,,NP-complete‘‘-kombinatorischen Optimierungsprobleme. Daher wird ein heuristisches Optimierungsverfahren wie das Simulated Annealing genutzt, um eine ,,gute‘‘ Lösung in einem endlichen, aber sehr großen Lösungsraum zu finden. In diesem Beitrag wird der Ansatz vorgestellt, der im Rahmen des Forschungsprojekts ,,Xuzhou Integrated Settlement and Transportation Project‘‘ – ein in der Volksrepublik China durchgeführtes Gemeinschaftsprojekt der Jiangsu Development Planning Commission (JDPC) und des Instituts für Raumordnung und Entwicklungsplanung der Universität Stuttgart (IREUS) – entwickelt und angewendet wurde. Die Studie berücksichtigte Infrastrukturprojekte aus 18 Bereichen in 115 räumlichen Einheiten in einem Gesamtraum mit ca. 9 Mio. Einwohnern. Die Ergebnisse versprechen eine signifikante Effizienzsteigerung bei der Allokation von Infrastruktureinrichtungen. Keywords Infrastructure location - Combinatorial optimisation - Simulated annealing
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机译：本文提出了一个旨在寻找一个地区的基础设施投资的有效分配的模型。问题的复杂性不仅归因于其组合性质，还归因于其变量固有的多维时空关系。而且，对于这种NP完全组合优化问题，没有明确的解决方案。因此，启发式优化技术（例如“模拟退火”）用于在有限但巨大的求解空间中搜索“好的”求解。本文采用的方法是在“徐州综合定居和运输规划项目”中采用的方法，该项目是在中华人民共和国江苏省发展计划委员会（JDPC）与江苏省区域发展规划研究所的合资企业中开展的。斯图加特大学（IREUS）将被介绍。这项研究考虑了在一个拥有约900万居民的行政单位的115个位置的18个基础架构领域中的项目。研究结果表明，由于采用了优化方法，分配效率显着提高。在北弗拉里格（Dei vorliegenden），贝特拉格（Bertrag）和恩纳（Ennerelt）地区的有效基础设施分配模型（Infrastruktureinrichtungen）。分配问题发生了问题，维米尔扎赫·德·科姆贝格因茨维奇·扎克·米格里奇基滕，多维·拉姆·泽伊特·贝齐洪恩根·德尔·范德莱布维恩·布赖恩Zudem gibt es keine exploziteLösungfürsolche，NP完全的“ -kombinatorischen Optimierungs”问题。 Daher wird ein进行了优化，模拟了退火工艺，而在einem endlichen的gö´Lösung，aber sehrgroßenLösungsraumzu finden。江苏省发展计划委员会（JDPC）和规划设计与工程学院爱尔兰-Entwickelt和Angewendet世界。 Die StudieberücksichtigteInfrastrukturprojekte aus 18 Bereichen in 115räumlichenEinheiten in einem Gesamtraum mit ca. 9宇达电通爱因沃纳。在基础设施基础设施建设中的重要性关键词基础设施位置-组合优化-模拟退火
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