Maximal Covering Location Problem (MCLP)

- 여러 제약 조건 아래에서 목적 함수를 최대화하는 방법 (현실적인 제약사항을 고려할 수 있는 알고리즘)

- LSCP가 탐색적 의미라는 점에서, 확실한 최종 입지 선정 목적으로 가능 (반드시 모든 수요 지점에 서비스 공급하지 않아도 되기 때문에)

- 가중치 계수에 다양한 데이터 반영할수록 더욱 최적화

 

 

MCLP 최적화 (커버 면적 증가, 편향성 제거)

- 공공성  고려 : 지역 안에 균등하게 분포해야 함

- 최소 거리 이상 떨어져 있어야 한다는 제약 조건 필요

 

 

공공 분야 입지 선정 기준

- 사회적 비용, 효율성과 형평성 등은 양적으로 측정 어려움

- 양적으로 측정할 수 있는 간접적 대체 기준 사용해야 함 (접근성)

- 접근성 측정 기준 : 수요자와 시설물 사이 평균 거리, 공간상 존재하는 서비스의 수요를 재현하여 이 수요를 각 시설물에 할당, 수요자와 시설물 간 최대 도달 거리 특정 (짧을수록 접근성이 큼)