课题基金 / 基金详情

面向农村小学广域布局优化的进化算法研究

批准号:
62107013
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
张琼冰
依托单位:
学科分类:
教育信息科学与技术
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
张琼冰

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
我国农村小学学校规划以区县统筹、布局政策包含多重内容和学校布局涉及多方关联利益,使布局优化问题具有广域、多目标、多约束的特征。进化算法是求解多目标多约束优化问题的主要技术。本项目围绕实际场景下农村小学学校布局优化问题的建模技术及其规划优化方法开展研究,内容包括:(1)农村小学广域布局优化问题的多目标多约束特征刻画和量化建模;(2)研究目标函数和场景地理空间属性的可分解性,建立子问题的关联行为模式,提出高效的基于协同优化的问题分解分析方法;(3)构建适当的问题域特征和启发式策略的知识集,发展基于选择的启发式算法框架,设计多目标多约束组合优化问题的自选择式的高效启发式优化算法。研究成果将获得契合实际场景的农村小学广域布局问题建模技术和优化技术,为省、市、县级教育部门提供包含“撤销、合并、新建、改造、交通补贴”等内容的学校布局优化方案。
英文摘要
The distribution adjustment of the rural primary schools in china has some characters:taking a county as a whole, many contents contained in the layout policy and involving multiple related interests. The optimization of the Wide-Area Layout of Rural Primary Schools (WALRPS) is a multi-restrictions multi-objectives optimization problem and evolutionary computing constitutes major tools to solve this kind problem. This project focuses on Modeling techniques and planning optimization methods of WALRPS in real scenarios. Firstly, we will investigate the characteristics of WALRPS and establish the multi-restrictions multi-objectives problem model. Secondly, we will analyze the decomposable features of the attributes of objective functions and geographic elements, explore the association behavior between sub-problems and propose co-evolutionary based decomposition methods.Finally, based on specific features of actual problems, we will construct the knowledge set of appropriate problem domain features and heuristic strategies, develop a selection based heuristic algorithm framework and design efficient and self-adaptive heuristic algorithms for multi-restrictions multi-objectives problem. The research results will obtain the modeling technology and optimization technology of WALRPS in real scenarios and provide WALRPS optimization schemes with contents including "cancellation, merger, new construction, transformation, transportation subsidies" for the provincial, municipal and county-level education departments.
当前农村经济和人口形势的急剧变化,使各地区普遍存在农村小学动态调整的现实。农村学校布局不合理易导致教育质量不佳、学生上学时间过长、择校意愿不断增强、寄宿生比例过高且低龄化严重以及家庭教育负担增重等问题。但是目前在学校布局数据收集、数据分析和决策上缺乏科学手段,致使布局决策中主观因素占比较大;而与此同时,智能优化等信息科学领域关于农村小学布局优化的研究较少。本项目针对当前农村教育需求,面向实际场景的农村小学广域布局规划问题,分析该类组合优化问题的特征刻画和量化建模,研究基于辅助代理机制和协同优化的求解复杂度降低策略,设计契合的基于选择的启发式搜索算法,实现为农村小学布局动态调整提供决策建议和科学依据。项目进行了面向地理可达相似性聚类的聚类算法、针对高维多目标优化的进化算法、用于隐私保护联邦学习、集群负载均衡等研究,发表包括SCI一区期刊在内的5篇论文,实审1项发明专利,开发了农村小学布局规划软件。并且,项目成果应用于L区的学校布局规划中,分别对教育资源服务范围和供需情况、教育均衡程度、获取教育资源的距离成本进行分析,并给出乡村学校布局建议和优化措施建议。
面向农村小学广域布局的时域鲁棒优化理论与方法
  • 批准号:
    2026JJ50047
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2026
  • 负责人:
    张琼冰
  • 依托单位:
不确定交通中油气类库存路径问题的分解分析与启发式算法研究
  • 批准号:
    2020JJ5202
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    张琼冰
  • 依托单位:
国内基金
海外基金