建模实现学校选址
幼儿园选址与优化研究数学建模
幼儿园选址与优化研究数学建模在幼儿园选址与优化研究中，数学建模起着重要的作用。
数学建模可以通过运用数学的知识和方法，定量地描述和分析幼儿园选址的问题，从而为幼儿园的选址和优化提供决策支持。
以下将介绍幼儿园选址与优化研究中的数学建模。
1.问题描述在幼儿园选址与优化研究中，首先需要明确问题的目标和约束条件。
目标可以是最大化幼儿园的受益人数，最小化选址成本等。
约束条件可以包括规划限制、人口分布等。
2.数据收集和分析为了进行数学建模，需要收集和分析相关的数据。
这包括土地价格、人口分布、幼儿园的需求等。
通过对数据的整理和分析，可以得到问题所需的参数和变量。
3.模型建立在数学建模过程中，可以运用多种数学方法，如线性规划、整数规划、动态规划等。
根据问题的性质和要求，选择适合的数学模型。
以线性规划为例，假设幼儿园选址问题的目标是最大化受益人数。
可以设置幼儿园选址的决策变量为$x_i$，表示在第$i$个地点建立幼儿园的人数。
设土地价格为$p_i$，则幼儿园的成本为$\sum p_i x_i$。
同时，需满足的约束条件可以包括：幼儿园可供的总人数不能超过预设的最大值$M$；每个地点建立的幼儿园人数不能超过该地点的可容纳人数等。
可以表示为以下数学模型：$\max \sum p_i x_i$$s.t. \sum x_i \leq M$$x_i \leq c_i$其中$c_i$表示第$i$个地点的人口容纳能力。
4.求解和验证建立数学模型后，需要求解模型得到实际的幼儿园选址方案。
可以利用计算机软件或者数学工具对模型进行求解。
同时，需要进行模型的验证，通过对模型结果的分析和对比，验证模型的合理性和可行性。
幼儿园选址与优化研究中的数学建模能够直观地表达问题，通过定量的分析和计算，得出合理的决策结果。
数学建模不仅提供了科学的工具和方法，还能够指导实际操作，为幼儿园选址和优化提供理论支持。
同时，数学建模也可以为相关问题的研究提供新的思路和方法，促进该领域的发展。
Arcgic学校选址课程设计总结
Arcgic学校选址课程设计总结一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握ArcGIS在地理信息科学中的应用，特别是学校选址的基本原理和操作流程。
2. 学生能够运用GIS数据采集、处理、分析等功能，对不同地理位置的适宜性进行评估。
3. 学生能够掌握基本的地图制作和空间数据分析方法，并应用于实际问题的解决。
技能目标：1. 学生能够独立操作ArcGIS软件，进行地图的创建、编辑和管理。
2. 学生能够利用GIS工具，执行空间查询和空间分析，解决选址问题。
3. 学生通过实际案例分析，提高解决问题的能力，形成批判性思维。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对地理信息科学的兴趣，激发探索未知世界的热情。
2. 学生通过小组合作，培养团队协作精神，增强集体荣誉感。
3. 学生能够认识到科学选址对教育资源公平分配的重要性，树立社会责任感。
课程性质分析：本课程为高中地理选修课程，结合ArcGIS软件进行实际案例分析，旨在提高学生的地理信息素养和实际问题解决能力。
学生特点分析：高中学生具有较强的逻辑思维能力和问题解决能力，对信息技术有较高的接受度，但对GIS软件操作可能存在一定难度。
教学要求：1. 教师需提供详细的操作指导，帮助学生掌握GIS软件的使用。
2. 教学过程中注重启发式教学，引导学生主动探究问题。
3. 教学评价应关注学生在知识、技能和情感态度价值观方面的综合表现。
二、教学内容1. GIS基本概念与功能：介绍地理信息系统的定义、构成要素及其在教育、城市规划等领域的应用。
- 教材章节：第一章 地理信息系统概述2. ArcGIS软件操作基础：讲解ArcGIS软件的界面、工具栏、基本操作方法。
- 教材章节：第二章 ArcGIS软件操作基础3. 空间数据采集与处理：学习空间数据的采集、编辑、导入和导出等操作。
- 教材章节：第三章 空间数据采集与处理4. 空间分析与应用：介绍空间分析的基本方法，如缓冲区分析、叠加分析等，并应用于学校选址案例。
幼儿园选址与优化研究数学建模
幼儿园选址与优化研究数学建模【原创版1篇】篇1 目录1.幼儿园选址的重要性2.数学建模在幼儿园选址优化中的应用3.幼儿园选址的考虑因素4.基于数学建模的幼儿园选址优化方法5.结论与展望篇1正文1.幼儿园选址的重要性幼儿园是孩子们成长的第一所学校，选址的合理性对于幼儿园的教育质量和孩子们的身心健康具有重要意义。
合适的选址可以方便家长接送，保障幼儿安全，有利于幼儿园与社区的互动，提高教育效果。
因此，幼儿园选址应综合考虑周边环境、交通状况、设施资源等多方面因素。
2.数学建模在幼儿园选址优化中的应用数学建模是一种通过数学方法和技术来描述和解决实际问题的科学方法。
在幼儿园选址优化中，数学建模可以有效地分析和评估各种影响因素，为选址决策提供科学依据。
通过建立数学模型，可以定量分析选址方案的优劣，提高选址的准确性和可行性。
3.幼儿园选址的考虑因素幼儿园选址应综合考虑以下因素：(1) 人口分布：分析周边人口年龄结构，预测幼儿生源需求。
(2) 交通状况：考虑周边道路交通、公共交通等设施，保障幼儿上下学的安全与便利。
(3) 配套设施：评估周边教育、医疗、商业等设施的配套情况，为幼儿提供良好的成长环境。
(4) 环境质量：关注周边环境质量，如空气质量、噪音、绿化等因素，保障幼儿身心健康。
(5) 安全因素：评估周边安全状况，如治安、消防、地震等应急情况，确保幼儿安全。
4.基于数学建模的幼儿园选址优化方法(1) 确定评价指标：根据选址考虑因素，确定评价指标，如人口分布、交通状况、配套设施等。
(2) 收集数据：通过实地调查、政府公开数据等途径，收集相关数据。
(3) 建立数学模型：运用数学方法和技术，建立评价指标的数学模型，如线性回归模型、层次分析模型等。
(4) 模型求解：通过求解数学模型，得到各选址方案的评价结果。
(5) 结果分析与决策：根据模型结果，分析各选址方案的优劣，为决策者提供参考依据。
5.结论与展望数学建模在幼儿园选址优化中具有重要作用，可以提高选址的科学性和准确性。
【数学建模案例分析6.选址问题】
出版社销售代理点的选择模型摘要：本文主要是为了解决出版社准备在某市建立两个销售代理点，向七个区的大学生售书，知道每个区的大学生人数（千人）和每个区的位置关系，如图一，每个销售代理点只能向本区和一个相邻区的大学生售书，建立模型确定销售代理点的位置，使得能供应的大学生的数量最大。
我们建立了一个整数线性规划模型，确定决策变量：12x ，13x ，23x ，24x ，34x ，25x ，45x ，46x ，47x ，56x ，67x ，ij x 1=表示（i ，j ）区的大学生由一个销售代理点供应，否则0ij x =，写出目标函数，确定约束条件。
用lindo 软件求解，的到的最优解：max 177=， 251x =，471x =。
对图一得各区进行标号，见图二，说明2和5区的大学生由一个销售代理点供应，4和7区的大学生由一个销售代理点供应，该出版社能供应的大学生的最大数量为177千人。
此整数线性规划模型在地区小的范围和销售代理点少的情况小无疑是一个很好的模型，但要在比较大的市场上来选在较多的代理点的话还得考虑其他更好的方案。
关键字：整数线性规划模型 lindo 软件1 问题重述随着现在社会的进步，人民生活水平的提高，市场的公司也是越做越大，销售代理点也是越来越多，而且是做到更小的区域了，以满足更多人的需要，这就要求我们在选择销售代理点的时候，需要考虑的情况也越来越多，在满足更多人方便的时候也得为公司赚取更多的资金。
本文需要解决的题目：一家出版社准备在某市建立两个销售代理点，向七个区的大学生售书，每个区的大学生（单位：千人）已经表示在图上，如图一。
每个销售代理点只能向本区和一个相邻区的大学生售书，这两个销售代理点应该建在何处，才能使所能供应的大学生的数量最大。
2 模型假设及符号说明对七个区分别进行标号，如图二，图中的人数和标号是对应的。
（1）i ，j 表示区，i ，j 1,2,3,4,5,6,7=；（2）i y 表示第i 区大学生的人数；（3）ij x 1=表示（i ，j ）区的大学生由一个销售代理点供应，i j <且它们在地图上相邻。
实验1-利用DEM进行学校选址
实验一学校选址一、实验目的通过练习，熟悉ArcGIS栅格数据距离制图、成本距离加权、数据重分类、多层面合并等空间分析功能；熟练掌握利用ArcGIS空间分析功能，分析和结果类似学校选址的实际应用问题二、实验数据(1)Landuse（土地利用图）；(2)dem（地面高程图）；(3)rec_sites（娱乐场所分布图）；(4)school（现有学校分布图）。
三、实验步骤3.1设置空间分析环境1、打开ArcMap，选择菜单栏Tools中的Extensions…，打开对话框；2、在Extensions对话框中都选Spatial Analyst前面的复选框，激活Spatial Analyst模块；3、选择Spatial Analyst下拉菜单中的Option…，进行工作路径设置；4、如图所示，将工作路径设置为E:\DEM\Pra1\Result下；5、打开Option对话框中Extent选项卡，设置Analysis extent 为Same as Layer “Landuse”；6、打开Options对话框中的Cell Size选项卡，设置Analysis cell为Same as Layer “Landuse”，单击“确定”；3.2从DEM数据提取坡度数据集1、打开School.mxd文件，如图所示；2、选择Spatial Analyst 中的Surface Analysis 中的Slope；3、设置Input surface为dem图层，单击OK；4、坡度数据集提取结果如图所示：3.3从娱乐场所数据“Rec_sites”提取娱乐场直线距离数据1、在Spatial Analyst的下拉菜单中选择Distance中的Straight Line；2、在Straight Line对话框中设置Distance to中为rec_sites娱乐场图层，单击Ok；3、生成的娱乐场直线距离图层如图所示；3.4从现有学校位置数据“School”提取学校直线距离数据1、选择Spatial Analysis下的Distance中的Straight Line；2、在Straight Line对话框中设置Distance to图层为school图层，单击OK；3、输出的结果如图所示；3.5重分类数据集a)重分类坡度数据集1、选择Spatial Analyst下Reclassify，打开重分类对话框；2、在Input raster的下拉菜单中选择需要重新分类的图层slope of dem，在Reclass Field 文本框的下拉菜单中选择需用的字段，采用等间距分级把坡度分为10级，单击OK；4、分类够得结果如图所示；b)重分类娱乐场直线距离数据集1、同样，选择Spatial Analyst下Reclassify，打开重分类对话框；2、在Input raster的下拉菜单中选择需要重新分类的图层Distance to rec_sites，在Reclass Field文本框的下拉菜单中选择需用的字段，采用等间距分级把坡度分为10级，单击OK；3、分类后的结果如图所示；c)重分类现有学校直线距离数据集1、同样，选择Spatial Analyst下Reclassify，打开重分类对话框；2、在Input raster的下拉菜单中选择需要重新分类的图层Distance to school，在Reclass Field文本框的下拉菜单中选择需用的字段，采用等间距分级把坡度分为10级，单击OK；3、分类后的结果如图所示；d)重分类土地利用数据集1、同样，选择Spatial Analyst下Reclassify，打开重分类对话框；2、在Input raster的下拉菜单中选择需要重新分类的图层landuse，在Reclass Field文本框的下拉菜单中选择需用的字段，采用等间距分级把坡度分为10级，单击OK；3、分类后的结果如图所示；3.5适宜区分析1、单击Spatial Analyst下拉列表框中的Raster Calculator命令对各个重分类后数据集的合并计算；2、最终适宜性数据集的加权计算公式为：Suit(最终适宜性）= recclass of Distance to rec_sites（娱乐场所）* 0.5 + recclass of Distance to school（现有学校）* 0.25 + recclass of landuse（土地利用数据）* 0.125 + recclass of Slope of dem（坡度数据）* 0.125，单击Evaluate；3、得到最终适宜性数据集，适宜性较高区域（深色部分）为推荐学校选址区域。
数学建模 学校选址问题模型
学校选址问题摘 要本文针对某地新开发的20个小区建设配套小学问题建立了0-1规划模型和优化模型。
为问题一和问题二的求解，提供了理论依据。
模型一：首先：根据目标要求，要建立最少学校的方案列出了目标函数：∑==161i i x s然后：根据每个小区至少能被一所学校所覆盖，列出了20个约束条件;最后：由列出的目标函数和约束函数，用matlab 进行编程求解，从而得到，在每个小区至少被一所学校所覆盖时，建立学校最少的个数是四所，并且一共有22种方案。
模型二：首先：从建校个数最少开始考虑建校总费用，在整个费用里面，主要是固定费用，由此在问题一以求解的条件下，进行初步筛选，得到方案1,4,8的固定成本最少。
然后：在初步得出成本费用最少时，对每个这三个方案进一步的求解，求出这三个方案的具体的总费用，并记下这三套方案中的最小费用。
其次：对这三套方案进行调整，调整的原则是：在保证每个小区有学校覆盖的条件下，用多个固定成本费用低的备选校址替换固定成本费用高的备选校址。
在替换后，进行具体求解。
再次：比较各种方案的计算结果，从而的出了如下结论： 选用10,11,13,15,16号备选校址的选址方案，花费最少，最少花费为13378000元。
最后：对该模型做了灵敏度分析，模型的评价和推广。
关键字：最少建校个数 最小花费 固定成本 规模成本 灵敏度分析1. 问题重述1.1问题背景：某地新开发的20个小区内需要建设配套的小学，以方便小区内居民的的孩子上学。
但是为了节省开支，建造的学校要求尽量的少，为此，设备选定的16个校址提供参考，各校址覆盖的小区情况如表1所示：表1-1备选校址表备选校址1 2 345 6 7 8 覆盖小区1,2,3, 4,6 2,3,5,8, 11,20 3,5,11,201,4,6,7,12 1,4,7,8,9,11,13, 14 5,8,9,10 11,16,20 10,11,1516,19, 20 6,7,12, 13,17, 18 备选校址9 10 11 12 13 14 15 16覆盖小区 7,9,13, 14,15, 17,18, 199,10,14,15,16, 18,191,2,4,6, 75,10,11, 16,20,12,13，14,17, 189,10,14, 152,3,,5, 11,202,3,4,5,81.2 问题提出：问题一、求学校个数最少的建校方案，并用数学软件求解（说明你所使用的软件并写出输入指令）。
学校选址问题 论文
2.1 问题假设 1 每个学校教学质量都一样，被多个校址覆盖的小区的学生都愿意去其中任何一所
学校； 2.2 符号说明
α ：建校的固定成本； ci ：第 i 个备选校址的建设成本； βi ：学校建设成本参数； c ：建校的总成本。
3 问题分析
3.1 问题一的分析 首先，由题目可知，要对新开发的 20 个小区进行建校方案的确定，已知有 16 个校
1 建校成本计算方法； 2 每个学校建设成本参数表； 3 已知各个校址所覆盖的小区； 4 建一所学校的成本由固定成本和规模成本两部分组成； 5 新开发的 20 个小区需要建设配套的小学，共有 16 个校址可供选择； 6 根据小区规模大小用统计方法得出每个小区的学龄儿童的估计值(样本均值)。 1.3 问题提出 一 建立数学模型求学校个数最少的建校方案，用数学软件求解并说明所使用的软 件及输入指令； 二 设计总成本最低的建校方案。
由问题一可知，要从备选的 16 个校址中选择最少的校址进行建设，并且要求覆盖 所有的小区，则每个小区至少有一次在所选校址的覆盖范围内。
对题目中给定的备选校址表，通过 0-1 规划建立备选校址 0-1 规划表(校址如果覆盖 小区用 1 表示，未覆盖标用 0 表示)
-3-
备选校址 0-1 规划表 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 11001100000100000 21100000000100011 31110000000000011 41001100000100001 50110010000010011 61001000100100000 70001100110100000 80100110000000001 90000110011010100 10 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 11 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 12 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 13 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 14 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 16 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 18 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 20 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0
幼儿园选址与优化研究数学建模
幼儿园选址与优化研究数学建模摘要：1.研究背景2.幼儿园选址的重要性3.数学建模在幼儿园选址优化中的应用4.案例分析5.结论与展望正文：1.研究背景随着我国人口红利的逐渐减弱，全面二孩政策的实施，以及城市化进程的加快，幼儿教育资源配置问题愈发凸显。
幼儿园作为基础教育的重要组成部分，其选址问题直接关系到幼儿的健康成长、教育质量以及家庭和社会的和谐发展。
因此，如何科学合理地选择幼儿园地址，提高教育资源利用效率，成为当前亟待解决的问题。
2.幼儿园选址的重要性幼儿园选址的合理性对于幼儿的成长、家长的满意度以及教育质量至关重要。
首先，幼儿园选址应充分考虑周边环境安全、交通便利、配套设施完善等因素，以保障幼儿在校期间的安全与健康。
其次，合理选址有助于提高家长对幼儿园的满意度，便于家长接送孩子，减少家庭负担。
最后，优化选址可以促进教育资源的合理配置，提高教育质量，从而为幼儿的全面发展创造良好条件。
3.数学建模在幼儿园选址优化中的应用数学建模作为一种科学、有效的研究方法，可以借助数学方法和技术对现实问题进行抽象和模拟。
在幼儿园选址优化中，数学建模主要通过建立数学模型，综合考虑各种因素，给出最优选址方案。
具体步骤如下：（1）确定评价指标：根据幼儿园选址的实际需求，确定影响选址的关键因素，如地理位置、交通状况、环境质量、配套设施等，并赋予各指标权重。
（2）构建数学模型：根据评价指标，构建多目标优化模型，如线性规划模型、遗传算法模型等，以实现最优选址目标。
（3）求解模型：运用数学方法和技术，求解模型，得到最优选址方案。
4.案例分析以某城市幼儿园选址为例，首先根据实际情况确定评价指标，然后构建遗传算法模型，并设置适当的参数。
通过模拟运算，得出最优选址方案，如图所示。
可以看出，最优选址方案充分考虑了各方面因素，有利于幼儿园的发展。
5.结论与展望幼儿园选址与优化研究数学建模是一种科学、有效的方法，有助于提高教育资源利用效率，促进幼儿全面发展。
数学建模学校选址问题
学校选址问题摘要本文为解决学校选址问题，建立了相应的数学模型。
针对模型一首先，根据信息，对题目中给出的数据进展处理分析。
在保证每个小区,学生至少有一个校址可供选择的情况下，运用整数规划中的0-1规划法，列出建校方案的目标函数与其约束条件，通过LINGO软件，使用计算机搜索算法进展求解。
得出建立校址的最少数目为4个。
再运用MATLAB软件编程，运行得到当建校的个数为4个时，学校选首先，对文中给出的学校建设本钱参数表和各校区1到6年级学龄儿童的平均值〔样本均值〕进展分析，可知20个小区估计共有4320个学龄儿童，当每个学校的平均人数都小于600时，至少需要建设8个学校；其次，模型一得到最少的建校数目为4个，运用MATLAB软件编程，依次列出学校个数为4、5、6、7、8时的最优建校方案，分别算出其最优建校方案下的总本钱；最后，通过比照得出，最低的建校总本钱为1650万，即选取校址10、11、13、14、15、16建设学校。
最后，我们不但对模型进展了灵敏度分析，，保证了模型的有效可行。
关键词：MATLAB灵敏度 0-1规划总本钱选址1 问题重述当代教育的普与，使得学校的建设已成为不得不认真考虑的问题。
1、某地新开发的20个小区需要建设配套的小学，备选的校址共有16个，各校址覆盖的小区情况如表1所示：2、在问题二中，每建一所小学的本钱由固定本钱和规模本钱两局部组成，固定本钱由学校所在地域以与根本规模学校根底设施本钱构成，规模本钱指学校规模超过根本规模时额外的建设本钱，它与该学校学生数有关，同时与学校所处地域有关。
设第i 个备选校址的建校本钱i c 可表示为（单元：元）学生人数)600-(50100200010⎩⎨⎧⨯⨯⨯+=i i i c βα，假如学生人数超过600人，其中i α和i β由表2给出：并且考虑到每一小区的学龄儿童数会随住户的迁移和时间发生变化，当前的准确数据并不能作为我们确定学校规模的唯一标准，于是我们根据小区规模大小用统计方法给出每个小区的学龄儿童数的估计值，见表3：1、要求建立数学模型并利用数学软件求解出学校个数最少的建校方案。
幼儿园选址与优化研究数学建模
幼儿园选址与优化研究数学建模摘要：一、引言1.幼儿园的重要性和现状2.选址与优化研究的重要性3.数学建模在幼儿园选址与优化中的应用二、幼儿园选址原则1.安全性2.便利性3.环境适宜性4.经济性三、幼儿园优化目标1.设施优化2.师资优化3.课程优化4.管理优化四、数学建模方法1.建立选址模型2.求解最优化问题3.模型验证与分析五、案例分析1.案例背景2.选址过程3.优化成果六、总结与展望1.研究成果总结2.未来研究方向正文：一、引言随着我国社会经济的快速发展，人们对教育的重视程度越来越高，特别是幼儿园阶段的教育。
幼儿园是孩子们接受正式教育的第一站，对于孩子的成长和发展具有重要意义。
然而，在当前的幼儿园市场中，存在一些问题，如幼儿园的选址不合理，导致家长接送孩子不便，幼儿园设施不完善，师资力量不足等。
因此，对幼儿园的选址与优化研究显得尤为重要。
数学建模作为一种科学的方法，可以有效地解决这些问题。
二、幼儿园选址原则1.安全性：幼儿园的选址应避免自然灾害、治安案件等安全隐患，确保孩子在园内的安全。
2.便利性：幼儿园的选址应考虑家长的接送便利，尽量选择公共交通便利、道路畅通的地区。
3.环境适宜性：幼儿园的选址应注重周边环境对孩子的影响，如空气质量、噪音、绿化等因素。
4.经济性：在满足前三个原则的基础上，幼儿园的选址还应考虑成本问题，尽量降低开办和运营成本。
三、幼儿园优化目标1.设施优化：完善幼儿园的基础设施，提供良好的学习和生活环境。
2.师资优化：提高幼儿园教师的素质和教学水平，为孩子提供优质的教育。
3.课程优化：根据孩子的年龄特点和发展需求，优化课程设置，提高教育质量。
4.管理优化：完善幼儿园的管理制度，提高幼儿园的运营效率。
四、数学建模方法1.建立选址模型：通过数学方法，将幼儿园选址的原则转化为数学模型，以便进行求解。
2.求解最优化问题：根据建立的选址模型，使用数学方法求解最优解，得到最佳的选址方案。
ArcGIS学校选址空间分析建模作业程文生
河北联合大学学校选址空间分析建模姓名：程文生学号：201114430109专业：地理信息系统班级：1班指导教师：李小光2013.11.10 学校选址空间分析建模一、环境设置选择菜单栏中的“地理处理”，选择环境，设置临时的工作空间为C:\Users\CWS\Desktop\建模。
设置处理范围为：与landuse相同。
设置栅格分析的象元大小为：与landuse相同。
如图1图1二、加载分析建模工具打开Arctoolbox工具箱，右键加载分析建模工具，如下图2所示。
图2三、建模步骤1、分析建模右键→新建→模型。
在新建的模型1窗口的菜单中选择，以此加载chap8\Ex1\Schoolsite.mdb中的landuse、dem、rec_sites、school数据。
如图3图32、对dem数据进行坡度计算：spatial analyst→表面分析→坡度。
拖拽至窗口中，并双击坡度工具进行数据设置。
如图4图43、从rec_sites和school数据提取直线距离数据。
方法：spatial analyst→距离分析→欧式距离，得到数据EucDist_rec_1和EucDist_scho1。
如图5图54、重分类：spatial analyst→重分类→重分类。
如图61）对landuse进行重分类。
在考察土地利用数据时，容如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于是在重分类时删除这两个选项，实现如下：按Ctrl键，选择“water“、”wetland”、”grass”，并删除。
然后根据用地类型给各种类型赋值，得到Reclass_land1。
2）重分类坡度数据集。
学校的位置在平坦地区比较有利，比较陡的地方适宜性比较差。
采用等间距分级分为10级，在平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性值；陡峭的地区赋比较小的值，得到坡度适宜性数据Reclass_Slop1。
3）重分类娱乐场直线距离数据采集。
考虑到新学校距离娱乐场所比较近时适宜性好，采用等间距分级分为10级，距离娱乐场所最近适宜性最高，赋值10；距离最远的地方赋值1。
gis学校选址
学校选址操作步骤一. 打开ArcMap ,打开schoolsite二. 在标题栏中点Tools—Extenions—Spatial Analyst三. 在标题栏上右击勾选Spatial Analyst，将此工具栏拖动至标题栏四. 在D盘新建文件夹，命名为（0922032036）五. 设置存储路径在Spatial Analyst下拉菜单中选择options，其中包括general、extent和cell size在general中选择新建的文件夹（0922032036）设置工作范围在extent中大小选择same as layer“landuse”在cell size中大小选择same as layer“landuse”六. 在Spatial Analyst下拉菜单中选择surface analyst中选择slope在出现的菜单中的input surface中选择dem在output raster中选中D盘新建文件夹（0922032036），并将图层命名为slope，点击ok，再点击ok七. 生成直线距离图在Spatial Analyst下拉菜单中选择distance—straight line先选择school图层，output raster为re-school在选择rec_sites图层，output raster为re-rec_sites八. Reclassfy1. 首先对slope进行设置，最符合条件的记为10分，最不符合条件的记为1分在Spatial Analyst下拉菜单中选择reclassify，再点击右侧的classify按钮，对其中的method和calsses进行设置Method中选择equal intervalClasses中选择10单击ok完成上述操作，然后更改数值，将坡度的new values设置为从10到1的倒序Output raster 命名为reslope，单击ok完成对坡度图层的设置2. 再对re-school进行设置，由于re-school已分为10类且赋值正确，所以不用进行修改，Output raster命名为re-reschool3. 最好对re-rec_sites进行设置，由于re-rec_sites已分为10 类，只需将娱乐场所的new values设置为从10到1的倒序，Output raster命名为re-rerecsites九. 赋值1.由于landuse中10个颜色代表不同的土地利用类型, 在Spatial Analyst下拉菜单中选择reclassify，在reclass field中选择land-use我们认定其中的water、wetland、glass不能建设学校，赋值为NODATA另外7个等级有差别，分别赋值为Barren land---------1Forest---------------2City center---------3Vegetable----------4Agriculture--------5Transnational------7Public--------------10然后保存，Output raster命名为relanduse十. 运算1.在Spatial Analyst下拉菜单中选择raster calculator2.设置表达式为“suit=[re-recsites]*0.5+[re-reschool]*0.25+[relanduse]*0.125+[reslope]*0.1253. 按evaluate完成操作。
幼儿园选址与优化研究数学建模
幼儿园选址与优化研究数学建模幼儿园作为孩子成长的重要场所，其选址与规划直接关系到孩子的健康成长和教育质量。
因此，幼儿园选址的科学性和合理性显得尤为重要。
本文将探讨数学建模在幼儿园选址与优化中的应用，以期为幼儿园的选址提供有力的理论支持。
一、幼儿园选址的重要性幼儿园选址关系到教育环境、交通便利性、安全性和周边设施等多方面因素。
一个良好的选址可以为幼儿园创造优越的教育条件，有利于孩子的全面发展。
二、数学建模在幼儿园选址中的应用数学建模作为一种科学的研究方法，可以有效地解决幼儿园选址中的实际问题。
通过收集相关数据，构建数学模型，对幼儿园选址进行优化分析，从而为实际操作提供理论依据。
三、幼儿园选址与优化研究的数学建模方法幼儿园选址与优化的数学建模方法主要包括以下几种：1.引力模型：该模型以人口密度、设施分布等为变量，计算各选址点的吸引力，从而确定最佳选址。
2.空间分析法：通过分析选址点与周边设施的空间关系，评价选址的合理性。
3.线性规划法：以幼儿园的各项需求为目标，建立数学规划模型，求解最优选址方案。
四、实际案例分析以下将以某城市幼儿园选址为例，具体分析数学建模在幼儿园选址中的应用过程。
1.收集数据：包括所在地人口密度、交通便利程度、周边设施等方面的数据。
2.构建数学模型：根据实际情况，选择合适的数学模型进行建模。
3.模型求解：运用相关软件求解最优选址方案。
4.方案评估：根据选址结果，分析其合理性，并结合实际情况进行调整。
五、数学建模对幼儿园选址的指导意义数学建模在幼儿园选址中的应用具有重要的实践意义：1.提高选址的科学性和合理性：通过数学建模，可以充分考虑各种因素，确保选址的合理性。
2.优化教育资源配置：数学建模有助于合理分布幼儿园，提高教育资源的利用效率。
3.提升幼儿园教育质量：优化选址有助于提高幼儿园的教育质量，为孩子们创造更好的成长环境。
六、总结幼儿园选址与优化研究的数学建模作为一种科学的研究方法，有助于提高选址的合理性和优化教育资源配置。
ArcGIS学校选址空间分析建模作业
ArcGIS学校选址空间分析建模作业一、环境设置地理处理”，选择环境，设置临时的工作空间为选择菜单栏中的“C:\Users\DD\Desktop\学校选址。
设置处理范围为:与landuse相同。
设置栅格分析的象元大小为:与landuse相同。
二、加载分析建模工具打开Arctoolbox工具箱，右键加载分析建模工具，如图1图1三、建模步骤1、Arctoolbox右键?添加工具?工具箱?新建?模型。
并命名为“学校选址“。
2、在学校选址模型窗口的菜单中选择landuse、dem、rec_sites、school数据。
如图2 ，以此加载chap8\Ex1\Schoolsite.mdb中的图23、对dem数据进行坡度计算:spatial analyst?表面分析?坡度。
拖拽至窗口中，并双击坡度工具进行数据设置。
如图34、从娱乐场所数据rec_sites提取娱乐场所的直线距离数据。
spatial analyst?距离分析?欧式距离，用上述方法提取其数据EucDist_rec_1。
同理提取school的数据EucDist_scho1。
结果如图4 图3图45、重分类:spatial analyst?重分类?重分类。
其结果如图5. 1)对landuse进行重分类。
在考察土地利用数据时，容如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于是在重分类时删除这两个选项，实现如下: 按Ctrl键，选择“water“、”wetland”、”grass”，并删除。
然后根据用地类型给各种类型赋值，得到Reclass_land1。
2)重分类坡度数据集。
学校的位置在平坦地区比较有利，比较陡的地方适宜性比较差。
采用等间距分级分为10级，在平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性值;陡峭的地区赋比较小的值，得到坡度适第2/4页宜性数据Reclass_Slop1。
3)重分类娱乐场直线距离数据采集。
考虑到新学校距离娱乐场所比较近时适宜性好，采用等间距分级分为10级，距离娱乐场所最近适宜性最高，赋值10;距离最远的地方赋值1。
学院选址实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着我国高等教育事业的快速发展，学院数量的不断增加，学院选址问题日益凸显。
合理的学院选址不仅能提高学院的教学质量，还能促进学院与周边环境的和谐共生。
本实验旨在通过模拟实验，探讨学院选址的合理性，为我国学院选址提供理论依据。
二、实验目的1. 了解学院选址的相关因素，包括地理位置、交通条件、环境因素等；2. 分析学院选址对学院发展的影响；3. 探讨合理的学院选址策略，为我国学院选址提供参考。
三、实验方法1. 文献调研：收集国内外关于学院选址的文献资料，了解相关理论和研究成果；2. 模拟实验：利用地理信息系统（GIS）软件，模拟不同选址方案对学院发展的影响；3. 数据分析：对模拟实验结果进行统计分析，得出结论。
四、实验结果与分析1. 地理位置因素地理位置是学院选址的重要考虑因素。
优越的地理位置有利于学院吸引优秀人才、扩大招生规模、提升学院知名度。
本实验模拟了不同地理位置对学院发展的影响，结果显示，选址在交通便利、教育资源丰富、环境优美的地区，有利于学院的发展。
2. 交通条件因素交通条件是学院与外界联系的重要纽带。
便捷的交通条件有利于学院开展教学、科研和社会服务活动。
本实验模拟了不同交通条件对学院发展的影响，结果显示，选址在交通便利的地区，有利于学院的发展。
3. 环境因素环境因素包括自然环境和社会环境。
自然环境包括气候、地形、植被等，社会环境包括周边设施、人口密度等。
本实验模拟了不同环境因素对学院发展的影响，结果显示，选址在环境优美的地区，有利于学院的发展。
4. 学院选址策略根据实验结果，提出以下学院选址策略：（1）充分考虑地理位置、交通条件、环境因素，选择具有发展潜力的地区；（2）与地方政府合作，争取政策支持，优化学院周边环境；（3）充分利用现有资源，降低建设成本，提高学院效益；（4）注重学院特色，打造具有竞争力的学科体系。
五、实验结论1. 学院选址对学院发展具有重要影响；2. 地理位置、交通条件、环境因素是影响学院选址的关键因素；3. 优化学院选址策略，有利于学院的发展。
幼儿园选址与优化研究数学建模
幼儿园选址与优化研究数学建模摘要：一、引言1.幼儿园的重要性和现状2.选址与优化研究数学建模的意义二、幼儿园选址的影响因素1.地理环境2.人口因素3.经济条件4.政策法规三、幼儿园优化研究的数学建模方法1.建立数学模型2.选择合适的优化算法3.模型验证与分析四、案例分析1.案例背景及需求2.选址与优化过程3.结果与评价五、结论与建议1.研究成果总结2.对幼儿园选址与优化工作的建议正文：一、引言随着我国社会经济的快速发展，人们对教育越来越重视，特别是幼儿园阶段的教育。
幼儿园作为孩子教育的第一站，直接影响到孩子的成长和未来。
然而，当前我国幼儿园的选址与优化工作仍有许多不足之处，需要借助数学建模方法进行科学分析与研究。
本文旨在探讨幼儿园选址与优化研究数学建模的相关问题，以期为我国幼儿园的选址与优化工作提供参考。
二、幼儿园选址的影响因素1.地理环境地理环境是幼儿园选址的重要因素，包括交通便利程度、周边环境的安全、噪音、污染等因素。
一个良好的地理环境有利于孩子的身心健康和家长的接送。
2.人口因素人口因素包括区域内的人口密度、年龄结构、家庭结构等。
合理分析人口因素，可以预测幼儿园的生源和需求，为选址提供依据。
3.经济条件经济条件是幼儿园选址的另一个重要因素。
除了考虑房租、装修、设备等开办费用外，还需要评估当地的消费水平、家庭收入等情况，以确保幼儿园的可持续发展。
4.政策法规政策法规对幼儿园的选址也有影响。
政府对幼儿园的设立有一定的标准和规定，如占地面积、建筑要求、消防设施等。
在选址时，需遵循相关政策法规，确保幼儿园合法合规经营。
三、幼儿园优化研究的数学建模方法1.建立数学模型数学模型是将现实问题抽象成数学表达式，以便进行计算和分析。
在幼儿园优化研究中，可以根据实际情况建立如线性规划、多目标规划等数学模型。
2.选择合适的优化算法优化算法是解决数学模型的方法。
根据模型的特点和需求，可以选择合适的优化算法，如单纯形法、遗传算法等。
ArcGIS学校选址空间分析建模作业-程文生
河北联合大学学校选址空间分析建模姓名：程文生学号：201114430109专业：地理信息系统班级：1班指导教师：李小光2013.11.10学校选址空间分析建模一、环境设置选择菜单栏中的“地理处理”，选择环境，设置临时的工作空间为C:\Users\CWS\Desktop\建模。
设置处理范围为：与landuse相同。
设置栅格分析的象元大小为：与landuse相同。
如图1图1二、加载分析建模工具打开Arctoolbox工具箱，右键加载分析建模工具，如下图2所示。
图2三、建模步骤1、分析建模右键→新建→模型。
在新建的模型1窗口的菜单中选择，以此加载chap8\Ex1\Schoolsite.mdb中的landuse、dem、rec_sites、school数据。
如图3图32、对dem数据进行坡度计算：spatial analyst→表面分析→坡度。
拖拽至窗口中，并双击坡度工具进行数据设置。
如图4图43、从rec_sites和school数据提取直线距离数据。
方法：spatial analyst→距离分析→欧式距离，得到数据EucDist_rec_1和EucDist_scho1。
如图5图54、重分类：spatial analyst→重分类→重分类。
如图61）对landuse进行重分类。
在考察土地利用数据时，容如在有湿地、水体分布区建学校的适宜性极差，于是在重分类时删除这两个选项，实现如下：按Ctrl键，选择“water“、”wetland”、”grass”，并删除。
然后根据用地类型给各种类型赋值，得到Reclass_land1。
2）重分类坡度数据集。
学校的位置在平坦地区比较有利，比较陡的地方适宜性比较差。
采用等间距分级分为10级，在平坦的地方适宜性好，赋以较大的适宜性值；陡峭的地区赋比较小的值，得到坡度适宜性数据Reclass_Slop1。
3）重分类娱乐场直线距离数据采集。
考虑到新学校距离娱乐场所比较近时适宜性好，采用等间距分级分为10级，距离娱乐场所最近适宜性最高，赋值10；距离最远的地方赋值1。
ArcGIS空间分析教程——学校选址
ArcGIS空间分析实习一．实习内容合理的学校空间位置布局，有利于学生的上课与生活。
学校的选址问题需要考虑地理位置、学生娱乐场所配套、与现有学校的距离间隔等因素,从总体上把握这些因素能够确定出适宜的学校选址区.本实习通过空间数据和属性数据,利用地理信息系统的空间分析功能以及基本编辑功能，综合分析用地类型,对某学校的修建位置进行选择，以达到最利于学生学习环境的目的.二．实习数据及平台（1）土地利用图(landuse)(2）数字高程模型(DEM)(3）娱乐场所分布图（rec_sites）(4）现有学生分布图（school）（5）ArcMap桌面端注：数据来源均来源于网络以及相关教程三．基本要求（1）新学校的选址需要注意以下几点：地势平坦、结合土地利用类型综合考虑、成本不高、新学校应该与现有娱乐设施相配套、新建学校应该避开现有学校,合理分布。
四．实验流程 准备 数据 派生数据重分类权重 0。
125 0。
125 0.50.25栅格计算学校选址示意图五．实验步骤1.运行ArcMAP，激活Spatial Analyst模块.激活步骤是：自定义—拓展模块—Spatial Analyst。
2。
单击图标加载上述四个实验数据，包括landuse、DEM、rec_sites、school。
3.从DEM数据文件中提取坡度数据. 单击打开ArcToolbox工具箱，选择“Spatial Analyst"工具-—表面分析——坡度，输入DEM数据，生成slope数据文件.生成的slope数据集如下图：4。
提取娱乐场所直线距离的数据.选择“Spatial Analyst”工具-—距离分析——欧氏距离，加载rec_sites文件，参数均选择默认,生成距离文件。
5。
提取学校直线距离的数据.同样选择“Spatial Analyst”工具——距离分析-—欧氏距离，加载school文件，等到dis_school数据集。
6。
对数据集进行重分类。
基于目标规划模型的新建学校选址问题
DOI：10.16660/ki.1674-098X.1909-1005-3550基于目标规划模型的新建学校选址问题①耿淑莉 赵红(中国海洋大学数学科学学院 山东青岛 266100)摘 要：基础教育设施中新建学校选址是很重要的问题，本文基于某市某区2017年公立小学学区划分情况，由出行成本确定备选点，利用目标规划方法，在Lingo和MATLAB软件支持下进行新建学校选址。
以降低总体出行成本和提高总体服务效用为目标，依据学校、居民单元及道路交通数据，构建学区划分优化的多目标线性规划模型。
采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题进行求解，在此基础上建立新建学校选址的非线性目标规划模型，进一步缩小备选点的范围。
最后利用学区划分优化模型逐个测试余下备选点，得到新建学校的最优选址。
关键词：目标规划 学区划分优化 新建学校选址 Huff模型中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2020)08(a)-0239-04The Location Problem of Newly-built Schools Based on GoalProgramming ModelGENG Shuli ZHAO Hong(School of Mathematical Sciences, Ocean University of China, Qingdao, Shandong Province, 266100 China)Abstract: The location of new schools in basic education facilities is a very important issue. Based on the division of public primary school districts in a certain district of a city in 2017, the candidate points are determined by the travel cost, and the goal programming method is used to solve this problem with the support of Lingo and MATLAB software. With the goal of reducing overall travel costs and improving overall service utility, based on school, residential unit and road traffic data, a multi-objective linear programming model for the optimization of school district division is constructed. The linear weighting method is used to convert the multi-objective problem into a single-objective problem for solution. And on this basis, a nonlinear goal programming model for the location of new schools is established to further narrow the range of candidate points. Finally, the school district division optimization model is used to test the remaining candidate points one by one to obtain the most optimal location for the new school.Key Words: Goal programming; Optimization of school district division; Location selection of new school; Huffmodel①作者简介：耿淑莉（1998—），女，汉族，河南驻马店人，本科，研究方向为数学与应用数学。
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建模方法实现学校选址
（1）启动ArcMap，选择<地图处理>的<模型构建器>
（2）在模型构建器的工作区内右键单击，选择<创建变量>，在弹出的创建变量对话框里选择<栅格数据集>，点击确定
（3）打开ArcToolbox，选择Spatial Analyst工具下的<表面分析><坡度>，将坡度工具拖至模型构建器的工作区内，点击连接按钮
，将“栅格数据集”和“坡度”连接起来，选择输入栅格。
（4）右键单击栅格数据集，选择打开，将DEM数据添加进去，点击运行按钮
（5）同样将Spatial Analyst工具下的重分类工具拖至模型构建器里，
点击链接将输出栅格和重分类连接起来，然后点击运行按钮。
然后右键单击重分类，选择打开，在弹出的重分类对话框里，点击分类按钮，弹出分类对话框，将数据等间距分成10类，点击确定，然后再对新值取反，点击确定按钮。
点击运行按钮
（6）创建要素集变量，右键单击选择打开，将rec_sites数据添加进
去，选择Spatial Analyst工具下的距离工具箱里的欧式距离工具，将其拖至模型构建器里，将EucDist_rec_1和重分类连接，然后按照步骤（5）里的步骤设置重分类
点击运行按钮
（7）同第六步，构建模型，使用的数据位school
（8）创建栅格要素集变量，添加landuse数据，将重分类工具拖至模型构建器里，连接landuse数据和重分类，运行。
（9）右键单击重分类，选择打开，设置重分类，期间要将water grass 和wetland三个数据删除，同时要将新值取反，将“将却失的
值改为NoData”前的多选框选中，点击确定
点击运行
（10）将Spatial Analyst工具下的地图代数工具箱里的栅格计算器工具拖至模型构建器里，然后将最后输出的四个数据分别于栅格计算器连接起来，连接时选择前提条件
（11）右键单击栅格计算器，选择打开，弹出栅格计算器对话框
在栅格计算器里构建公式："%Reclass_Slop3%" * 0.125 + "%Reclass_EucD1%" * 0.5 + "%Reclass_EucD2%" * 0.25 +
"%Reclass_land1%" * 0.125，然后点击确定
（12）（12再将栅格计算器拖至模型构建器里，步骤重复（11）构建的公式为："%raster10%" > 8，然后分别右键单击“dem，
rec_sites,school,lanuse,suit”选择模型参数。
而最后运行的结果图（学校选址地点图）。