Contiguity-Based Optimization Models for Political Redistricting Problems
Contiguity-Based Optimization Models for Political Redistricting Problems
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政治选区重划问题的基于连续性的优化模型
DOI：
10.4018/ijagr.2017100101
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
N. Xiao
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Kim;N. Xiao
政治选区重划是一个根据人口平等、少数民族代表、邻近、重新划分图很难手工绘制，自20世纪70年代以来，在创建重新划分图时使用计算机的情况急剧增加。本文的目的是制定重新划分图的问题作为优化问题的基础上的人口平等和邻接。作者专门解决这个问题，从邻接的角度来看。他们开发了两个精确的优化模型：一个基于最小生成树，一个基于网络流。他们讨论了这两种模型的空间表示和邻接公式，并比较了这两种模型的性能，沿着文献中开发的第三种模型，使用各种合成和真实的数据。作者的结果证实，这样的问题是计算密集型的，并且对于大尺寸的问题需要更有效的方法，但通过适当的公式化方法，他们可以获得这些问题的有用的基线解，这些问题的规模相对较小。他们还发现，对于同一问题，可能存在具有不同空间配置的多个最优解，这对发展政治选区重划问题的解决方法提出了新的挑战。关键词土地征用问题，政治选区重划问题，空间邻接，空间优化，严格均等人口
Politicalredistrictingisaprocessusedtoredrawpoliticalboundariesbasedonanumberofcriteria thatincludepopulationequality,minorityrepresentation,contiguity,andcompactness.Redistricting planscanbedifficulttodrawmanuallyandsincethe1970stheuseofcomputersinthecreationof redistrictingplanshasincreaseddramatically.Thepurposeofthispaperistoformulatetheproblemof findingredistrictingplansasoptimizationproblemsonthebasisofpopulationequalityandcontiguity. Theauthorsspecificallyaddresstheproblemfromthecontiguityperspective.Theydevelopedtwo exactoptimalmodels:onebasedonaminimumspanningtreeandonebasedonnetworkflows.They discussthespatialrepresentationandtheformulationofcontiguityforbothmodelsandcompare theperformanceofthesetwomodels,alongwithathirdmodeldevelopedintheliterature,usinga varietyofsyntheticandrealdata.Theauthors’resultsconfirmthatsuchaproblemiscomputationally intensive and more efficient methods are needed for large size problems, but with appropriate formulationapproachestheycanobtainusefulbaselinesolutionstotheseproblemswithrelatively smallsize.Theyalsofindthatmultipleoptimalsolutionswithdifferentspatialconfigurationsmay existforthesameproblem,whichpresentsanewchallengetothedevelopmentofsolutionmethods forpoliticalredistrictingproblems. KeywORdS Land Acquisition Problems, Political Redistricting Problems, Spatial Contiguity, Spatial Optimization, Strict Equal Population