[发明专利]基于KnEA高维多目标优化的大学区教育资源配置方法在审
| 申请号： | 201910628474.3 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110473124A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 金海燕;李硕;蔡磊;肖照林;武丹萍 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20 |
| 代理公司： | 61214 西安弘理专利事务所 | 代理人： | 王蕊转<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开基于KnEA高维多目标优化的大学区教育资源配置方法，具体按照以下步骤实施：具体按照以下步骤实施：步骤1，根据大学区教育配置指标体系，构建大学区教育资源配置模型，所述大学区教育资源配置模型包括目标函数和约束条件；步骤2，通过基于KnEA高维多目标优化算法对步骤1所建立的模型求解，所得最优解即为的最优大学区教育资源分配解集。本发明提升了教育资源配置的均衡性，降低了区县之间的差异状况、提高了资源配置利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 教育资源 大学区 步骤实施 配置 高维 多目标优化算法 多目标优化 模型求解 目标函数 约束条件 指标体系 资源配置 均衡性 配置的 最优解 构建 分配 教育 | ||
【主权项】：
1.基于KnEA高维多目标优化的大学区教育资源配置方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：/n步骤1，根据大学区教育配置指标体系，构建大学区教育资源配置模型，所述大学区教育资源配置模型包括目标函数和约束条件；/n步骤2，通过KnEA高维多目标优化算法对步骤1所建立的模型求解，所得最优解即为的最优大学区教育资源分配解集。/n
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