Research on Optimization of Rural Characteristic Industry Development Path Based on Multi-Objective Planning in the Context of Rural Revitalization
Notice bibliographique
Résumé
Encouraged by the strategy of rural revitalization, rural areas in many places are exploring the development path of characteristic industries.The article embeds the multi-objective optimization model into the development of rural characteristic industries to optimize the current rural industrial development path.The multi-objective optimization model of rural characteristic industry development is constructed, and the ACO-PSO algorithm is used to solve the model, in order to realize the organic unity of economic, social and ecological benefits of rural industry development.The multiobjective optimization model is used to optimize the industrial development of village S. The total regional output value of village S in 2035 is 2.08 times of that in 2025.The proportion of output value of primary industry and secondary industry decreases by 20.29% and 18.50% respectively.The proportion of tertiary industry output value increases by 38.79%, and the industrial structure becomes more and more reasonable.After the multi-objective optimization, Village S changes the development mode at the expense of resources and the environment, and maintains the survival of the ecological environment by appropriately slowing down the economic development.After the multiobjective optimization, the total output value of the primary industry and the per capita income of farmers in Village S increased by 17,412 and 205.76 yuan respectively.The total output of tourism in the tertiary industry is 465,222,000 yuan, which is 126% higher than that before optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».