基于改進(jìn)GAPSO的森林空間結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、TheResearchonMulti—ObjectiveOptimizationofForestSpatialStructureBasedonGAPSObyCAOXupengAthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringComputerApplicationTechnologyCentralSouthUnive

2、rsityofForestryandTechnology498ShaoshanSouthRoad，TianxinDistrictChangshaHunan410004，PRCHINASupervisorProfessorLIJianjunMar，2014摘要森林的健康、穩(wěn)定與空間結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，研究基于智能信息處理技術(shù)的森林空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)我國森林可持續(xù)經(jīng)營及“兩型”社會(huì)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。森林空間結(jié)構(gòu)涉及多個(gè)方面，森林空間結(jié)構(gòu)優(yōu)

3、化的多個(gè)目標(biāo)互相沖突、約束條件復(fù)雜，實(shí)際是一個(gè)非線性多目標(biāo)規(guī)劃問題，應(yīng)用常規(guī)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法處理具有較大的局限性，難以取得很好的效果。粒子群算法(PSO)和遺傳算法(GA)是近年來發(fā)展起來的全局優(yōu)化算法。粒子群算法利用群體中的各個(gè)粒子過去的經(jīng)歷和其它粒子的經(jīng)歷獲得有效的信息，對(duì)于大多數(shù)優(yōu)化問題；其有更快的收斂速度，需要設(shè)置的參數(shù)較少等特點(diǎn)，但它們?cè)诮饧植夹?、收斂性方面仍存在不足，涉及到的?shí)際應(yīng)用較少。遺傳算法由于其隱含的并行性性和高度的魯

4、棒性被廣泛用于各類復(fù)雜優(yōu)化問題。本文在全面分析表征森林空間結(jié)構(gòu)特征的基礎(chǔ)上，研究提出了改進(jìn)遺傳、粒子群混合多目標(biāo)優(yōu)化算法(MOGAPSO)求解森林空間結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化問題。通過經(jīng)典優(yōu)化性能的函數(shù)對(duì)提出的算法性能進(jìn)行測(cè)試和現(xiàn)實(shí)林分空間結(jié)構(gòu)模擬優(yōu)化驗(yàn)證了改進(jìn)混合算法的有效性和可行性。主要研究工作和研究結(jié)論包括：(1)在林分尺度篩選了混交度、競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)、相對(duì)角尺度、林層指數(shù)、空間密度指數(shù)、開闊比數(shù)、大小比數(shù)7個(gè)森林空間結(jié)構(gòu)因子，設(shè)置了森林空間結(jié)構(gòu)

5、優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，建立了森林空間結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化的基本數(shù)學(xué)模型。(2)將單個(gè)林木在林分空間中的坐標(biāo)位置、混交度、競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)、相對(duì)角尺度、林層指數(shù)、空間密度指數(shù)、開闊比數(shù)、大小比數(shù)等均映射成染色體中的基因，每株林木成為一個(gè)獨(dú)立的染色體，將空間錨構(gòu)優(yōu)化的多目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，構(gòu)建了基于MOGA的森林理想空間結(jié)構(gòu)模型，把森林空間結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為遺傳種群的進(jìn)化尋優(yōu)問題。實(shí)例分析表明：基于改進(jìn)MOGA模型能夠有效的求

6、出森林的理想空間結(jié)構(gòu)。(3)在PSO算法中引入遺傳算法機(jī)制，提出了改進(jìn)MOGAPSO算法求解森林空間結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化的基本數(shù)學(xué)模型。將林分內(nèi)的每一棵樹木都視為PS0解空間中的一個(gè)解，即將整個(gè)林分空間映射為粒子群體的目標(biāo)求解空間，將林木在林分內(nèi)的空間坐標(biāo)映射為“粒子”在解空間中的位置，通過林分空間的多目標(biāo)函數(shù)設(shè)置粒子群體的適應(yīng)度函數(shù)，建立了基于MOGAPSO的森林空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型，把定位森林空間結(jié)構(gòu)薄弱環(huán)節(jié)的多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為粒子群的迭代尋優(yōu)