混合遺傳算法在農(nóng)業(yè)優(yōu)化灌溉中的應(yīng)用.pdf

1、非充分灌溉條件下的作物灌溉制度優(yōu)化可以有效地提高農(nóng)作物產(chǎn)量及水分利用率?；诖耍疚脑诓殚喆罅繃?guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，闡述了國(guó)內(nèi)外優(yōu)化灌溉制度及灌溉水資源在單一作物和多作物之間優(yōu)化分配模型的進(jìn)展。在借鑒前人所做工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)的水資源及農(nóng)業(yè)灌溉實(shí)踐狀況，提出了適用于我國(guó)農(nóng)業(yè)灌溉工程的單(多)作物優(yōu)化灌溉模型，并通過混合遺傳算法(Hybrid GenotieAlgorithm：HGA)對(duì)該模型進(jìn)行了求解。 目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)優(yōu)化灌溉

2、模型的求解通常采用的是動(dòng)態(tài)規(guī)劃逐次漸進(jìn)法(DPSA)和非線性規(guī)劃(NLP)，但是DPSA法并不能保證在任何情況下都收斂到最優(yōu)解，而NLP法求解需將非線性目標(biāo)線性化，難度較大。針對(duì)普通遺傳算法(GA)收斂慢，以及動(dòng)態(tài)規(guī)劃逐次漸進(jìn)法、NLP法收斂難度大的問題，本文應(yīng)用了一種將遺傳算法與模擬退火算法相結(jié)合的新的搜索算法——HGA。HGA將GA算子和模擬退火算法結(jié)合起來，構(gòu)成混合遺傳模擬退火算法，融合了遺傳算法強(qiáng)大的全局搜索能力和模擬退火算法較

3、強(qiáng)的局部搜索能力。 根據(jù)已得到的單作物優(yōu)化灌溉模型，將其應(yīng)用于某灌溉區(qū)水稻灌溉水量?jī)?yōu)化分配的工程實(shí)例中。通過混合遺傳算法強(qiáng)大的搜尋能力，對(duì)模型的實(shí)數(shù)編碼空間進(jìn)行搜索，得到特定條件下模型的最優(yōu)解。仿真試驗(yàn)表明，該混合遺傳算法能有效提高遺傳算子的運(yùn)行效率和計(jì)算精度。同時(shí)以靜態(tài)作物水分生產(chǎn)函數(shù)Jenson 模型為基礎(chǔ)，建立了基于產(chǎn)量最大的有限灌水量的3種作物優(yōu)化灌溉模型，將有限水量在3種作物的生育期內(nèi)進(jìn)行分配，以達(dá)到最優(yōu)產(chǎn)量。并繪制作