2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

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?,本文在查閱大量國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,闡述了國內(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)合我國的水資源及農(nóng)業(yè)灌溉實踐狀況,提出了適用于我國農(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)對該模型進(jìn)行了求解。 目前,國內(nèi)外對優(yōu)化灌溉

2、模型的求解通常采用的是動態(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。針對普通遺傳算法(GA)收斂慢,以及動態(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,融合了遺傳算法強大的全局搜索能力和模擬退火算法較

3、強的局部搜索能力。 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)水稻灌溉水量優(yōu)化分配的工程實例中。通過混合遺傳算法強大的搜尋能力,對模型的實數(shù)編碼空間進(jìn)行搜索,得到特定條件下模型的最優(yōu)解。仿真試驗表明,該混合遺傳算法能有效提高遺傳算子的運行效率和計算精度。同時以靜態(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

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