Automated Optimal Layout Generator for Animal Shelters: A framework based on Genetic Algorithm, TOPSIS and Graph Theory

动物收容所的过度拥挤导致疾病传播增加和动物医疗保健费用增加，从而导致收养减少和更多的收容所动物死亡。此外，收容所面临的最大挑战之一是犬舍区的噪音水平，这对动物和工作人员在生理和生理上都有危害。本文提出了一个多标准优化框架，自动设计笼子布局，最大化收容所容量，通过减少面对彼此的笼子数量来减少犬舍区的紧张感，并确保工作人员和游客的可访问性。所提出的框架使用遗传算法（GA）系统地生成和改善布局。引入了一种基于图论的新算法来处理解决方案并计算适应值。此外，使用类似理想解排序法（TOPSIS）对每次迭代中的布局进行排名和排序。基于图的算法计算笼子可访问性和到达点的最短路径等变量。此外，开发了一种启发式算法，根据面对彼此的笼子数量计算布局分数。该框架为动物收容所管理提供了灵活的决策支持系统，允许通过为TOPSIS标准分配不同的权重来采用不同的策略。猫和犬的舍区的结果表明，所提出的框架可以在可接受的运行时间内建议尊重不同优先级的最佳布局。

设计动物收容所的笼子布局，以最大化容量，减少犬舍区域的张力，确保员工和访客的可访问性。

提出了一个基于多标准优化框架的遗传算法，使用图论算法和TOPSIS方法来评估和排序不同的笼子布局，以满足不同的优先级和权重。

论文提供了一个灵活的决策支持系统，可以根据不同的策略和权重分配来为动物收容所管理提供帮助。实验结果表明，该框架可以在合理的时间内提供符合要求的最优布局。

最近的相关研究包括基于遗传算法的优化方法，但本论文提出的图论算法和TOPSIS方法是新的。