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本文建立了集中器位置问题的数学最优化模型，它属于0-1整数线性规划问题．作为0—1规划的基本解法，隐枚举法被使用来解决该问题．给出它的基本流程后，原模型被重新整理以适合该方法的实施．之后给出了一个简单的例子来验证该方法，它证明了隐枚举法可以有效地缩短搜索的过程．
尽管隐枚举法可以精确地找到最优解，但它只局限于规模较小的问题．再结合问题的特性，一个遗传算法被设计出来解决该问题．
遗传算法对由很多个体组成的一个种群进行处理，每个个体代表了原问题的一个可能解．通过选择、交叉和变异这样的带有随机性的操作，种群向着更好的解的方向发展．在本文中，初始种群随机地产生出来，经过带最优保留策略的轮盘赌选择、均匀交叉和随机扰动的变异方式，来产生后来的每一代种群．
给出了通过随机方式产生的两个例子，计算结果表明该算法是可行和有效的．在10(节点)×4(集中器)的例子当中，该算法发挥出色，在合适的参数配置下，算法以96％的概率找到了最优解．在接下来的30×10的例子中，更多的实验和合适的参数选择是遗留下来的以后的努力方向．