多目标交互：一个村庄布点规划框架的构想
村庄规划任务书
村庄规划任务书一、任务背景近年来，随着城市化进程的加快，农村地区的发展也日益受到关注。
为了促进农村地区的可持续发展，提高农民的生活质量，我市决定对各个村庄进行规划和改造。
本次任务书旨在对村庄规划进行详细描述，确保规划的科学性、合理性和可行性。
二、任务目标本次村庄规划任务的目标是通过科学的规划和改造，实现以下几个方面的目标：1. 优化村庄空间布局，提高土地利用效率，实现村庄功能的合理布局。
2. 改善村庄基础设施，提升居民生活条件，提高村庄的整体品质。
3. 保护和利用村庄的自然环境和文化遗产，提升村庄的文化内涵和吸引力。
4. 推动农村经济发展，促进农村产业结构的升级和优化，提高农民收入水平。
三、任务内容1. 村庄规划调研：对目标村庄进行全面的调研，包括村庄的自然环境、人口情况、基础设施状况、产业结构等方面的情况进行详细了解，为后续的规划工作提供基础数据。
2. 村庄规划设计：根据调研结果，制定村庄规划设计方案，包括村庄的总体布局、道路交通规划、住宅区规划、公共设施规划等内容。
规划设计应充分考虑村庄的特点和需求，确保规划的科学性和可行性。
3. 村庄改造实施：根据规划设计方案，制定村庄改造的实施方案，明确改造的步骤、时间节点和责任单位。
改造过程中应注重与居民的沟通和参与，确保改造工作的顺利进行。
4. 村庄规划成果评估：在规划实施完毕后，对规划成果进行评估，包括规划目标的实现情况、居民满意度等方面的评估。
评估结果将为后续的规划工作提供参考和借鉴。
四、任务计划1. 调研阶段：根据任务计划书，组织相关人员对目标村庄进行调研，了解村庄的各项情况，预计用时2个月。
2. 规划设计阶段：根据调研结果，制定村庄规划设计方案，预计用时1个月。
3. 改造实施阶段：根据规划设计方案，制定实施方案，组织相关单位进行改造工作，预计用时6个月。
4. 成果评估阶段：在改造工作完成后，对规划成果进行评估，预计用时1个月。
五、任务执行机构本次任务由市规划局负责组织实施，具体的调研、设计、实施和评估工作将由相关专业团队负责完成。
多目标规划模型概述
例题：某公司考虑生产两种光电太阳能电池：产品甲和产品乙。这种生产过程会在空气中引起放射性污染。因此，公司经理有两个目标：极大化利润与极小化总的放射性污染。已知在一个生产周期内，每单位甲产品的收益是1元，每单位乙产品的收益是3元。而放射性污染的数量，每单位甲产品是1.5个单位,每单位乙产品是1个单位.由于机器能力(小时)、装配能力（人时）和可用的原材料（单位）的限制，约束条件是
4、步骤法（STEM法） 这是一种交互方法，其求解过程通过分析者与决策者之间的对话逐步进行，故称步骤法。 步骤法的基本思想是，首先需要求出原多目标问题的一组理想解(f1*,f2*,…,fp*)。实际上，这些解fi*(i=1,2,…,p)无法同时达到，但可以当作一组理想的最优值。以理想解作为一个标准，可以估计有效解，然后通过对话，不断修改目标值，并把降低要求的目标作为新的约束条件加入原来的约束条件中去重新计算，直到决策者得到满意的解。 步骤法算法如下：第一步：分别求解以下p个单目标问题的最优解
1、多目标规划问题的模型结构
为决策变量
如对于求极大(max)型，其各种解定义如下：绝对最优解：若对于任意的X，都有F(X*)≥F(X)有效解：若不存在X，使得F(X*)≤ F(X)弱有效解：若不存在X，使得F(X*)<F(X)
2、多目标优选问题的模型结构 可用效用函数来表示。设方案的效用是目标属性的函数：
得到最优解 ，其相应的目标值 即为理想值，此最优解处别的目标所取的值用 表示，即 ，把上述计算结果列入下表
目标有两个:一是利润最大,二是污染最小.该问题的多目标规划模型如下:
解:首先,分别求解两个单目标问题的最优解,由它们得到的目标函数值组成理想解.
多目标决策理论与方法
多目标决策理论与方法
多目标决策理论与方法是一种能够同时考虑多个目标和多个决策变量的决策模型和决策方法。
它的主要目标是在决策过程中寻找一种最优解，使得在给定的约束条件下，多个目标都能够得到最优的平衡。
多目标决策理论与方法主要包括以下几个方面：
1. 多目标决策模型：多目标决策模型是描述多个目标之间的关系和权衡的数学模型。
它可以通过建立目标函数和约束条件，并确定决策变量的取值来寻找最优解。
2. 多目标优化方法：多目标优化方法是为了求解多目标决策模型而设计的算法和技术。
它包括传统的多目标线性规划、多目标非线性规划、多目标动态规划等方法，以及基于进化算法的多目标优化方法如多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法等。
3. 多目标决策分析：多目标决策分析是为了帮助决策者对多个目标进行评估和权衡的方法。
它可以通过建立决策树、层次分析法、模糊综合评价等方法来帮助决策者进行决策分析和决策评估。
4. 多目标决策支持系统：多目标决策支持系统是为了帮助决策者进行多目标决策而设计的计算机应用系统。
它通过结合多目标优化方法和决策分析方法，提供
了一种交互式的决策支持环境，帮助决策者进行决策方案的生成、评估和选择。
总之，多目标决策理论与方法为决策者提供了一种全面、系统和有效的决策工具，能够考虑多个目标和多个变量之间的复杂关系，帮助决策者做出更好的决策。
多目标优化设计方法
多目标优化设计方法多目标优化（Multi-Objective Optimization，MOO）是指在考虑多个冲突目标的情况下，通过寻求一组最优解，并找到它们之间的权衡点来解决问题。
多目标优化设计方法是指为了解决多目标优化问题而采取的具体方法和策略。
本文将介绍几种常见的多目标优化设计方法。
1.加权和方法加权和方法是最简单直观的多目标优化设计方法之一、其基本思想是将多个目标函数进行加权求和，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
具体来说，给定目标函数集合f(x)={f1(x),f2(x),...,fn(x)}和权重向量w={w1,w2,...,wn}，多目标优化问题可以表示为：minimize Σ(wi * fi(x))其中，wi表示各个目标函数的权重，fi(x)表示第i个目标函数的值。
通过调整权重向量w的取值可以改变优化问题的偏好方向，从而得到不同的最优解。
2. Pareto最优解法Pareto最优解法是一种基于Pareto最优原理的多目标优化设计方法。
Pareto最优解指的是在多个目标函数下，不存在一种改进解使得所有目标函数都得到改进。
换句话说，一个解x是Pareto最优解，当且仅当它不被其他解严格支配。
基于Pareto最优原理，可以通过比较各个解之间的支配关系，找到Pareto最优解集合。
3.遗传算法遗传算法是一种模仿自然界中遗传机制的优化算法。
在多目标优化问题中，遗传算法能够通过遗传操作（如选择、交叉和变异）进行，寻找较优的解集合。
遗传算法的基本流程包括：初始化种群、评估种群、选择操作、交叉操作、变异操作和更新种群。
通过不断迭代，遗传算法可以逐渐收敛到Pareto最优解。
4.支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习方法。
在多目标优化问题中，SVM可以通过构建一个多目标分类模型，将多个目标函数转化为二进制分类问题。
具体来说，可以将目标函数的取值分为正例和负例，然后使用SVM算法进行分类训练，得到一个最优的分类器。
浅谈村庄布点规划
浅谈村庄布点规划摘要：村庄合并、集中居住已是当前各地村庄规划、村镇体系规划中的重要内容，已引起各级政府的普遍关注。
聚集村、中心村的数量、选址自然成为村庄合并的关键。
分析、评价、选择聚集村、中心村的方法众多，有各自的有点、局限。
本文主要探讨村庄布点规划的背景条件、方法，对村庄布点规划的内在机制进行了初步探索。
关键词：村庄合并；中心村选址；空间优化1.社会经济背景自1990年代开始，全国的城镇化进程加快，农村人口减少，但是人多地少的矛盾持续存在。
农村居民点相对集中，可节省建设用地，缓解人多地少的矛盾，同时可提高基础设施、公共设施的服务水平，降低设施运营成本，提高农民的生活质量。
农业机械化水平的提高，耕作方式变化，交通工具的进步，适宜耕作半径在加大，耕作距离对农民居住点的制约逐渐变得宽松。
村庄适度合并，促进农民集中居住，很早就被认识到，除了众多专业人士提倡，各地政府往往将此事看成推进农村和农业现代化，节约土地资源的途径，为此出现过村庄合并的局部尝试（各地常称为“村庄撤并”，“迁村并点”，村庄兼并“），但要迅速推广，缺乏成熟经验，并且制约因素多而复杂。
农村居民点合并引起资源和产权关系重组，收到的制约因素至少包括：已有住宅搬迁、基础设施重新配置、生活习惯、生产方式改变、宗族关系受冲击等等。
多项因素一旦发生交织，问题的复杂性就会加剧，合并成本就会很高。
在上述列举的背景条件下，各地做村庄体系规划、村庄布点规划时，基础设施如何改造，现有住宅如何更新，农民向何处集中，自然成为矛盾焦点。
2.集中居住的一般途径农民改变居住地点的一般途径大致有三种：①异地城镇化；②镇区扩大、邻近村庄并入，农民住宅在扩大的镇区规划范围内搬迁、改造；③规模小、基础设施弱、区位条件差的基层村撤销、合并，这些农民到聚集村或中心村居住。
第一种途径，主要靠农民自发形成，是目前全国城镇化进程的主要途径，而难点在于城镇如何接纳来自农村涌入的大量农村人口。
多目标规划(运筹学
环境与资源管理
资源利用
多目标规划可用于资源利用优化，以最 大化资源利用效率、最小化资源浪费为 目标，同时考虑环境保护、可持续发展 等因素。
VS
环境污染控制
多目标规划可以应用于环境污染控制，以 最小化污染排放、最大化环境质量为目标 ，同时考虑经济成本、技术可行性等因素 。
城市规划与交通管理
城市布局
发展更高级的建模语言和工具， 以简化多目标规划问题的描述和 求解过程。
求解算法
02
03
混合整数规划
研究更高效的求解算法，以处理 大规模、高维度的多目标规划问 题。
研究如何将连续变量和离散变量 有效地结合在多目标规划问题中， 以解决更广泛的优化问题。
数据驱动的多目标优化
数据驱动决策
利用大数据和机器学习技术，从大量数据中提取有用的信息，以 支持多目标决策过程。
案例二：投资组合优化
总结词
投资组合优化是多目标规划在金融领域的应 用，旨在实现投资组合的风险和回报之间的 最佳平衡。
详细描述
在投资组合优化中，投资者需要权衡风险和 回报两个目标。多目标规划方法可以帮助投 资者找到一个最优的投资组合，该组合在给 定风险水平下能够获得最大的回报，或者在 给定回报水平下能够实现最小的风险。通过 考虑多个目标，多目标规划可以帮助投资者 避免过度依赖单一目标而导致的潜在风险。
在多目标规划中，约束条件可能包括资源限制、时间限制、技术限制等，需要综合考虑各种因素来制 定合理的约束条件。
决策变量
决策变量是规划方案中需要确定的参 数，其取值范围和类型根据问题的实 际情况而定。
在多目标规划中，决策变量可能包括 投资规模、生产能力、产品种类等， 需要合理选择和定义决策变量，以便 更好地描述问题。
多目标路径规划算法的研究与优化
多目标路径规划算法的研究与优化路径规划在现代社会中发挥着重要的作用，它可以帮助人们高效地规划出行路线，节省时间和成本。
然而，传统的路径规划算法主要关注单一目标，无法满足实际需求中存在的多个目标。
因此，研究和优化多目标路径规划算法成为了当今学术界和工业界的热门问题之一。
多目标路径规划问题的主要特点是存在多个冲突的目标，例如时间最短、路径最短、成本最低等。
为了解决这个问题，研究者们提出了多种多目标路径规划算法，并进行了不断地优化。
一、遗传算法在多目标路径规划中的应用遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，它模拟了生物进化的遗传过程。
在多目标路径规划中，遗传算法可以通过遗传操作（如选择、交叉和变异）来搜索全局最优解的近似解集合，从而实现多目标的优化。
二、蚁群算法在多目标路径规划中的应用蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种启发式算法。
在多目标路径规划中，蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息交流和协作行为，找到近似最优的路径解集合。
蚁群算法具有分布式计算、并行性强等特点，能够有效地解决多目标路径规划问题。
三、粒子群优化算法在多目标路径规划中的应用粒子群优化算法是受鸟群觅食行为启发而提出的一种优化算法。
在多目标路径规划中，粒子群优化算法可以通过模拟粒子的位置和速度变化，搜索最优路径解集合。
粒子群算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，在多目标路径规划问题中取得了一定的研究进展。
四、混合算法在多目标路径规划中的应用为了进一步提高多目标路径规划算法的性能，研究者们还将遗传算法、蚁群算法和粒子群优化算法等不同的优化算法进行混合。
混合算法通过结合不同算法的优势，克服各自的局限性，提高算法的求解能力和效果。
总结：多目标路径规划算法的研究和优化是一个具有挑战性的课题，其中遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法等算法都在这个领域中取得了一定的研究进展。
未来，我们可以进一步探索新的算法和方法，提高多目标路径规划的求解能力，为人们提供更加高效和优质的路径规划服务。
路径规划中的多目标优化方法学习指南
路径规划中的多目标优化方法学习指南路径规划是计算机科学中重要的研究领域，涉及到如何找到在给定条件下最优的路径。
在现实生活中，路径规划在许多领域中都有广泛的应用，包括交通规划、物流调度和机器人导航等。
在路径规划问题中，通常有一个或多个目标需要同时优化，这就是多目标优化。
本文将介绍路径规划中的多目标优化方法学习指南。
首先，了解多目标优化的基本概念是很重要的。
多目标优化是一种在有多个冲突目标的情况下，寻找最优解的方法。
在路径规划中，这些冲突目标可能包括：路径长度、行驶时间、燃料消耗等。
多目标优化方法的目标是找到一组解，这些解被称为“非支配解”，即在所有目标上都没有其他解更优。
多目标优化方法通常使用决策变量空间和目标函数空间来表示解，通过对这两个空间进行优化，找到最优的解。
其次，了解路径规划中的常用多目标优化方法是非常重要的。
路径规划中常用的多目标优化方法包括：多目标遗传算法(MOGA)、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和多目标模拟退火算法(MOSA)等。
这些算法都基于不同的原理和策略，但它们的目标都是在多个冲突目标之间找到最优解。
多目标遗传算法是一种基于进化计算的方法，通过模拟遗传和自然选择的过程，找到非支配解。
多目标粒子群优化算法基于群体智能的思想，通过模拟粒子在目标空间中的搜索过程，找到非支配解。
多目标模拟退火算法则基于模拟退火的思想，在目标空间中通过随机扰动和接受概率来优化解。
接下来，学习如何应用多目标优化方法进行路径规划。
路径规划中的多目标优化可以分为两个阶段：目标建模和求解算法。
在目标建模阶段，需要将路径规划问题转化为一个多目标优化问题。
这涉及到将冲突目标转化为目标函数，并定义决策变量的搜索空间。
在求解算法阶段，需要选择适合路径规划问题的多目标优化算法。
这包括选择合适的算法参数、设置优化过程的终止条件和执行优化算法。
通过应用多目标优化方法，可以得到一组在多个冲突目标上都最优的路径方案。
此外，了解多目标优化方法的优缺点也是很重要的。
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多目标交互：一个村庄布点规划框架的构想赵丹摘要：村庄布局合理性对于推动城乡统筹进程、促进城乡融合、缩小城乡差距有重要作用，然而在既有的村庄布点规划实践和研究中，往往难以避免方法和视角相对单一的局限性。
本文尝试构建一个多目标交互式的村庄布点规划框架，在多元的价值导向和利益诉求中寻求均衡，并注重自上而下与自下而上研究方法的交互，以期增强规划结果的科学性与公平性。
关键词：多目标交互村庄布点规划村庄布局合理性对于推动城乡统筹进程、促进城乡融合、缩小城乡差距有重要作用，然而在既有的村庄布点规划实践中，往往采用自下而上政府逐级上报的方式确定保留村庄名录并进一步进行空间与体系的优化，这样的规划方法充分考虑了乡村的实际情况，高效的确定了选择成果，但不可避免的带来了缺乏科学性、缺乏整体统筹的诟病。
近年来，城市规划学界对村庄布点优化方法进行了大量的探索，但多难以摆脱研究方法相对单一的困境：或是基于某项技术，或是基于农民意愿调查，如宋小东[1]、陈有川[2]、叶育成[3]等，利用GIS平台定量分析村庄布局，但难以顾及农民意愿，一定程度上影响了规划的可实施性；如马璇[4]、张如林[5]等，虽以农民意愿自下而上提出了城乡统筹的措施和建议，但多为定性研究，缺乏客观数据的理性分析，不可避免地带来保留村庄的选择过于主观的问题。
为了更科学、更全面的展开村庄布点规划，本研究综合了两种研究思路，尝试提出多目标交互式的村庄布点规划。
多目标是指并非从单一的城市利益诉求出发，而是从城、乡利益兼顾的角度，建立一个包括乡村自组织发展、资源最优化配置、差异化发展等多元的目标体系，力求布点规划结果更加科学和客观。
交互是指以自上而下与自下而上的村庄布局交互为研究视角，一方面通过宏观的空间分析、经济社会分析、案例借鉴等研究方法对乡村聚落体系进行科学与全面的分析、判断与预测，另一方面研究重视自下而上的反馈，将初步方案在村镇实地进行深入的可行性校核与村民意愿校核以验证规划方案的可行性与可操作性，从而最终确定村庄布点规划方案。
以多目标交互为理念，本文构建了一个村庄布点规划框架，由于篇幅有限，本文重在探讨框架本身的逻辑思路与研究方法，在部分计算中以江苏省高邮市2013年数据为基础进行实例分析从而更直观地展现研究过程。
1规划框架构建规划遵循“综合评价——方案优化”的逻辑思路。
首先从生态、经济、社会等多目标视角出发，对现状村庄发展状况进行全面的评价与判断，明确村庄调整优化的优先次序。
其次，探究村庄布点合理的集聚方式，从而得到初步的规划布点村庄方案，进而将规划初步方案与各镇、行政村进行可行性校核与村民意愿校核，确定最终方案，研究技术路线如下图。
图1 本研究技术路线图2综合评价在现状综合评价部分，本研究建构了“乡村自组织发展”、“生活服务资源最优化”、“生产服务资源最优化”、“塑造乡村多元发展路径”等4个目标层作为村庄布点优化的综合评价标准与发展引导目标，并进行配套的居民点布局适宜性评价、基于生活圈的村庄布局分析、基于耕作半径的村庄布局分析以及特色村庄遴选，以期对发展现状形成全面的认知和判断。
2.1 乡村自组织发展乡村是一个具有鲜明自组织特征的高度有序、充满活力的系统，现状的乡村空间并不是一个静态的结果，更是在长期的自组织与他组织共同作用下动态演变过程。
因此，村庄布点优化首先要对既有乡村现状进行充分的、全方面的评价，才能充分认知村庄发展特征并对村庄布点规划规划形成充足的依据，进而引导不同条件的乡村空间向不同的合理方向转型。
本研究构建了包含空间集约性、经济和理性、设施完善性、生态安全性、城乡协调性等五方面指标体系，并在每个方面中选取了1-2项具体指标进行定量评价。
为了确定各项目标在现状评价中的主次次序以获得综合的评价结果，本研究运用了层次分析法计算指标权重，在此基础上综合计算现状居民点布局的适宜性评价结果。
图2 居民点布局适宜性评价技术路线图本研究在空间集约性、经济和理性、设施完善性、生态安全性、城乡协调性五个目标引导下，选取了人口密度、居民点密度、农民人均收入、农业产值比重、设施状况、交通可达性、是否位于禁建区及限建区、是否位于城镇规划区等八个具体指标进行定量计算。
每项指标的具体计算方法如下：表1 居民点布局适宜性评价指标及计算方法如依据以上计算方法，将高邮市各行政区的指标值绘制成以下专题图：为了便于比较与数据处理与比较，将各项指标的计算结果运用极大值标准化的方法进行标准化处理（在生态安全性目标层中，位于禁建区赋值0，位于限建区赋值0.5，其他赋值1；在城乡协调性目标层中，位于城镇规划区赋值0，其他区域赋值1）。
乡村常住人口密度村庄建设用地密度农村人均收入现状公共设施数量现状交通可达性生态敏感性图3 高邮市2013年各项指标专题图极大值标准化计算公式：层次分析法是一种定性与定量相结合的决策分析方法。
该方法将各种定量和定性的因素层次化，并根据每一层的重要程度来确定权重。
层次分析法通过对同一层因子的相互比较来进行排序，因此适用于为具有多层次、多因子的指标体系定权。
通过层层分解，将权重合理地分配到每一层的每个因子上。
表2 层次分析法确定各项指标权重将五个目标层次中各项指标标准化值通过加权求和的方式在空间中进行叠合，得到居民点布局适宜性专题图。
2.2 生活服务资源最优化居民的公共服务需求具有层次性，即：服务的层次越高，使用频率越低，居民可容忍的出行距离越远。
根据居民不同层次公共服务的最大容忍距离画圆，形成圈层结构，称之为“生活圈”。
依据生活圈理论，对居民公共服务需求进行不同层次的划分，构建不同层次的生活圈，配套城乡公共服务设施，以达到生活服务资源最优化的目的，并为统筹城乡发展提供基础性支撑。
研究表明，在各年龄阶层间，存在着共同的圈域和不同的圈域。
由于生理状况、生活规律、交通出行方式的不同，其出行距离呈现出明显的空间圈层：幼儿与老人的徒步界限、成年人徒步界限、自行车出行界限、机动车出行界限。
与此相对应，居民的公共服务需求也可以划分为四个空间圈层，我们称之为：基本生活圈、一次生活圈、二次生活圈和三次生活圈。
每个生活服务圈层表征出不同的服务半径和服务面积，并对应了相应的设施空间落实单元和服务内容。
表3 各等级生活圈服务范围与内容另一方面，从长期来看，各等级生活圈层的受众人群是处于不断的变化之中，因为人口年龄结构并不是一项静态的指标，通常都是随着人口变化以及社会经济发展，逐渐从年轻型、成年型向老年型转变。
不仅如此，由于我国政府推行了比较严格的计划生育，加之居民平均寿命的延长，使我国正快速步入老龄化社会，预计2050年中国60岁以上老年人将达到三成以上，这也对生活服务资源的布局提出了更高的、更具有针对性的要求。
因此，本研究在依据“生活圈”理论进行空间叠合分析的基础上，综合考虑了未来农村地区人口年龄结构的变化。
通过对年龄结构进行科学的预测，根据预期年龄结构特征对主要针对各个年龄阶层的生活服务圈层赋予不同的权重，从而从生活服务资源最优化的视角对村庄布局做出合理的评价与判断。
2.3 生产服务资源最优化聚落是农民的定居场所，土地是农民的劳动对象。
农业生产是在居民点之外的田间完成的，因而聚落与耕地的关系反映在耕作半径上。
耕作半径是乡村聚落离耕作区的远近程度,图4 生活服务资源最优化技术路线因此也决定了农民与土地之间的关系。
合理的耕作半径不仅是农民降低劳动强度的主要途径，也是提高单位面积产出的主要手段。
因此，合理的村庄布局应当协调村庄聚落与耕作区之间的关系，以达到生产服务资源最优化的目的。
依据土地利用总体规划中基本农田、一般农田的信息，将空间数据录入作为空间分析的基础数据。
其次，针对现状村庄采用问卷调查的方式进行耕作半径的现状值、理想值调查以及农业生产组织模式的调查，从而根据乡村地区的实际情况确定合理的耕作半径参考值。
在以上数据的基础上，利用ARCGIS的空间缓冲区分析，得到合理的农业生产服务影响区域，从生产服务资源最优化的视角对村庄布局进行全面的评价和判断。
图5 生产服务资源最优化技术路线2.4 塑造乡村多元发展路径关于乡村自组织发展、生活服务资源最优化、生产服务资源最优化的分析都是出于对传统乡村职能与特征的认知与优化，然而在愈发强调城乡统筹、城乡互补的当下，乡村更突出的价值在于其本身的资源禀赋和文化传统特征。
乡村持续发展的动力首先要将乡村资源的保护和“可持续”利用的结合，通过乡村特色的自然资源、人文社会资源的保护和合理利用，将乡村作为一类富有价值的空间进行精心营造，才能体现城乡一体化发展背景下，乡村发展的社会、经济价值，塑造乡村的多元化发展路径和复合的乡村功能格局（摆脱传统农业生产的功能局限）。
通过综合评价，明确村庄布点的初步遴选方案，包括：符合多元化发展思路的特色村庄以及位于适宜居民点布局区、合理生活圈以及合理耕作半径三个范围内的村庄。
可将多目标分析结果进一步加权叠合，确定村庄布点选择的优先次序。
3方案优化在方案深化部分，研究在现状评价基础上进一步探究村庄布点优化的合理集聚方式，从村庄密度-规模的回归分析、集聚度优化的成本模型构建、居民迁移意愿调查三个方面进行因地制宜的分析与判断，并以此为指导，通过人口规模预测与土地整理潜力的测算，确定初步的规划布点村庄方案。
在此基础上，本研究将规划初步方案在各乡镇、行政村进行自下而上的可行性校核与村民意愿校核，从而确定最终方案。
图6 乡村聚落优化技术路线图3.1 村庄集聚方式（1）村庄密度-规模回归分析一般来讲，村庄的集聚度反映在村庄密度和村庄规模两个方面，从一般认知来看二者具有负相关的关系，即在村庄分散的状态下，村庄密度越大、平均规模相对越小；而随着村庄的集聚，村庄平均规模增大、密度减小。
为了量化以及合理评判村庄的集聚度并确定合理的集聚方式，本研究选取了苏南地区的南京市溧水区、浦口区以及常州市武进区、新北区的遥观镇、横山桥镇、横林镇等25个乡镇作为案例分析对象，对这些乡镇进行过村庄整理后的现状村庄布局密度与平均规模进行回归分析，探寻二者之间的函数关系。
（注：村庄密度=居民点数量/镇域面积，单位：个/平方公里；村庄平均规模=农村常住人口数量/居民点数量，单位：人）图7案例区域村庄密度-规模回归分析结果通过案例乡镇的回归分析，印证了村庄密度和村庄平均规模之间存在着负相关关系，表现出置信度较高的指数曲线形式：y = 434.24e-0.204x（R² = 0.8275），这对村庄布点优化提供了一定的借鉴意义。
如将回归结果代入高邮市各乡镇进行对比评价，绘制专题图如下。
从分析结果可以看出高邮市除了位于中心城区的高邮镇、经济开发区，以及林泽镇等个别乡镇外，大部分乡镇中村庄与案例乡村相比，表现出村庄规模偏小、村庄密度偏高的特征，菱塘回族乡等乡村尤为突出，这也表明高邮市亟需进一步优化现状村庄体系。