基于免疫蛙跳算法优化的投影寻踪水质评价模型

以地下水各聚类指标水质级别国家标准值为评价标准,应用基于高维降维技术的投影寻踪模型,并采用改进的免疫蛙跳算法对投影寻踪模型投影方向进行优化求解,将高维数据指标转换到低维子空间,根据计算得出投影函数值的大小对样本水质进行评价。结果表明:免疫蛙跳算法收敛速度、搜索精度优于混合蛙跳算法;基于免疫蛙跳算法优化的投影寻踪模型能够很好的对水环境质量进行评价,可用于其他环境的综合评价。     

基于混合PSO算法的西北干旱区作物灌溉制度优化设计

在西北干旱地区,由于水资源不足,所以在非充分灌溉条件下研究作物灌溉制度优化设计显得尤为关键.为了得到灌溉制度优化模型的最优解,提出了应用基于自然选择的混合粒子群算法(SELPSO)进行求解,并结合实例,对甘肃省景泰川一期灌区春小麦灌溉制度进行优化设计,优化结果验证了该算法的有效性与可行性.     

基于模拟退火与布谷鸟混合算法的树状灌溉管网优化设计

为实现树状灌溉管网低能耗、投资节约以及灌水均匀度高等目的,构建了树状灌溉管网非线性数学模型,设定压力、管径、流速为约束条件,设计了模拟退火与布谷鸟(SACS)混合算法,结合文献[14]资料数据分别采用遗传(GA)算法、模拟退火遗传(SAGA)混合算法、布谷鸟搜索(CS)算法、SACS混合算法4种优化算法对模型进行了求解.优化结果表明,采用SACS混合算法比GA算法灌溉管长减少了16.27％、投资节约了2.13％,比SAGA混合算法、CS算法,虽灌溉管长相等,但管径得到较大的优化,投资分别节约了3.76％、17.28％,验证了SACS混合算法的有效性.最后,以贵州省石阡县龙塘大屯茶叶园区216 hm2现代水利试点区喷灌工程为例,采用SACS混合算法对喷灌工程管网进行了优化,比传统设计方法灌溉管长减少了12.08 m,投资节约了17.93％,优化效果明显,为树状灌溉工程管网优化设计提供了新的思路.     

多目标优化设计的灰色—混合离散变量寻优算法

根据机械产品对多目标优化设计的更高需求,提出了灰色－混合离散变量多目标寻优算法。此算法把多目标寻优的高维问题简化成低维问题处理,寻优效率高,并且能分析寻优过程的变化态势和利用贫信息作定性分析。此算法不仅注意在启发式搜索技术上有所突破,而且注重跨学科、跨领域新兴寻优技术的最优组合。最后运用工程实例介绍这一算法的应用。     

基于邻域搜索的穴盘苗移钵路径优化蛙跳算法

在农业钵苗培育环节中常出现漏栽或钵苗不健康的情况,补种作业利用钵苗移栽机器人末端执行器从原点出发,从移栽穴盘中选取健康钵苗逐一补种到目的穴盘中,最后回到出发点的过程。本文基于混合蛙跳算法提出了一套解决补种作业过程中自动移钵问题的模型算法,较好解决了末端执行器在补种作业中的路径优化问题。针对自动移钵问题的特殊性,蛙跳算法模型融入了邻域搜索策略、交换因子、交换序和交叉操作等思想,算法简单且稳定性好。本算法有效解决了自动移钵路径的优化问题,移钵路径长度得到了大幅度的优化,提高了移栽效率。     

基于模拟退火算法求解灌溉制度优化模型

随着更加完善而复杂的灌溉制度优化模型被提出,对模型进行优化求解的方法成为研究热点。提出了应用模拟退火算法求解灌溉制度优化模型,通过实例应用来探讨该算法在模型求解过程中的特点和效果。结果表明,该算法所求目标函数值可以逼近全局,适用于最优灌溉制度优化模型的求解。尽管如此,但是该算法仍存在所求目标函数值不稳定的缺陷,需经多次计算再选最优,因此模拟退火算法仍有待改进。     

基于混合蛙跳优化的采摘机器人相机标定方法

针对采摘机器人领域传统的张正友相机标定方法存在对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于改进混合蛙跳和LM算法的相机标定方法。该方法把相机标定划分为两步:(1)以混合蛙跳优化为工具,求出相机模型参数的初始值,避免传统张正友相机标定方法直接求取相机模型的参数初值所带来的初值敏感问题。(2)以改进LM算法对第1步求出的相机模型参数初值进行非线性优化求精,避免张正友相机标定方法须求取相机模型优化参数的雅可比矩阵,从而导致标定结果不稳定的问题。采用Open CV编写采摘机器人双目视觉标定系统,分别对传统张正友相机标定方法、基于遗传算法的相机标定方法、基于标准混合蛙跳算法的相机标定方法和本文相机标定方法进行相机标定试验。试验结果表明:本文相机标定方法所获得的左相机焦距的绝对误差为0. 065～0. 506 mm、相对误差为1. 899%～12. 652%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 166～0. 175像素;右相机焦距的绝对误差为0. 083～0. 360 mm、相对误差为2. 429%～11. 484%,平面靶标图像特征点的平均像素误差为0. 103～0. 114像素;双目相机之间距离的绝对误差为1. 866～2. 789 mm、相对误差为3. 209%～4. 874%。以上参数精度及收敛速度和稳定性均优于其他相机标定方法,从而验证了该方法所获得的相机标定参数具有较高的准确性和可靠性。     

改进的蝴蝶优化算法在精准灌溉中的应用

土壤湿度无线传感器网络(SMWSNs)应用在精准化的农田灌溉信息监测领域中,面临的主要挑战之一是在监测区域一定的条件下,节点覆盖面积达到最大的同时减少部署节点数量。针对这一问题,设计了一种新的自适应柯西变异蝴蝶优化算法(ACBOA),自适应权重因子提升了算法的局部寻优能力,柯西变异提高算法的全局搜索能力并增加其搜索空间。将所提出的算法与其他群智能优化算法进行比较,即蝴蝶优化算法(BOA)、人工蜂群算法(ABC)、果蝇优化算法(FOA)、粒子群优化算法(PSO),仿真结果表明：经过ACBOA优化后SMWSNs的覆盖率最高。最后,在台架测试平台上进行灌溉控制实验,验证了ACBOA优化覆盖后的SMWSNs采集土壤湿度信息的准确性,为农作物精准灌溉提供了科学依据。     

基于多年降雨资料的作物灌溉制度多目标优化

在非充分灌溉制度条件下,基于农田水量平衡模拟模型和作物产量计算模型并考虑随机降雨的影响,以灌溉日期和灌溉水量为决策变量,将多年作物相对产量均值最大、多年作物相对产量方差最小以及作物全生育期的总灌溉水量最小作为优化目标,建立了能够同时对灌溉日期和灌溉水量进行优化的多目标优化模型.以玉米的非充分灌溉制度优化为例用上述模型及算法进行了计算分析,并与典型年法得到的优化结果进行了对比,结果表明:基于多年降雨资料的优化灌溉制度具有较强的适应性和鲁棒性,可以避免由于灌溉日期安排不合理而导致的减产或绝收问题.     

基于混沌人工鱼群算法的水库发电优化调度研究

针对人工鱼群算法后期搜索盲目性较大，容易陷入局部最优值的缺点，结合混沌优化算法的遍历性优势，提出了适用于水库中长期发电优化调度的混沌人工鱼群算法。实例仿真结果表明该混合算法能有效应用于水库中长期发电优化调度中，具有收敛速度快和寻优质量高等特点，为该模型求解提供了一种新思路。     

南方大型灌区水稻田灌溉制度实时优化方法研究

【目的】提高南方大型平原自流灌区农业用水效率,发展精准灌溉。【方法】针对江苏省洪金灌区,基于降雨短期预报和水量平衡方程,开展水稻灌溉制度的实时优化研究。【结果】基于7 d短历时天气预报,2017年7月7─13日洪金灌区采用实时优化方法确定的灌溉方案与传统灌溉制度相比,在满足同样灌水要求情况下的灌溉水量减少了32%。【结论】该方法对南方水稻区种植具有普遍指导意义,能够更加精确地安排水稻灌溉制度,提高雨水利用率,优化地区水资源分配。     

考虑降雨有效利用的水稻灌溉模式的优化

为充分利用有效降雨挖掘农业节水潜力,以湖北漳河灌区为例,提出一种考虑降雨有效利用的水稻灌溉模式的优化方法,根据长系列历史气象数据对传统淹灌模式进行分阶段优化,改变各生育阶段控制水层深度,寻找最大利用降雨兼顾减少灌水次数的最优水层深度组合并分析节水原因及效果.结果显示,优化后适宜水层下限比优化前低10 mm,降雨后最大蓄水深度比优化前深10 mm,而优化后适宜水层上限分蘖前期、拔节孕穗期、抽穗开花期、乳熟期优化后适宜水层上限分别为50,50,40,25 mm.与传统淹灌模式相比,优化后平均降雨利用率提高3.78%,其中分蘖前期增幅最大,为6.41%,灌水次数减少4.60次,其中乳熟期减少最多,为2.44次,灌溉定额减少25.50 mm,节水率为5.14%,其中拔节孕穗期节水率最高,为7.23%.     

作物非充分灌溉制度优化的01规划模型建立与应用

以农田水量平衡模型及作物水分生产函数模型为基础,引入0-1变量描述在可能的灌溉期内是否进行灌溉,建立了非充分灌溉制度优化的0-1规划模型。模型利用Microsoft Excel的规划求解工具进行求解。将该模型应用于山西省潇河灌区冬小麦灌溉制度优化,结果与现有模拟-优化模型比较接近,但求解过程更为简单。结果表明研究区冬小麦灌溉的关键期是拔节末期(5月上旬);初始土壤含水率较低时,适宜灌水时间有所提前,灌溉的增产效果也更明显;冬小麦蒸散发量及相对产量均随灌水量的增加而增加,但边际产量却逐渐降低。     

新疆和田地区棉花优化灌溉制度研究

基于和田市气象资料,研究了参考蒸散量ET0的累加规律及其不同土质棉花一定根系深度的储存水量规律和模型。利用作物蒸散量及根系土壤储水量模型,制定了棉花的灌水周期和灌水定额,制定了和田地区的灌溉制度方法。并分析了灌溉制度对地下水位的影响,为今后其他地区棉花需水量和优化灌溉制度模型的建立奠定理论基础。     

灌区计算机监控系统与灌溉优化调度模型集成应用研究

大型灌区实施计算机监控是提高灌区管理水平的重要手段,灌区轮灌分组优化模型旨在求解干渠各出水口运行时调度的最优组合方案,而灌溉优化调度方案在实施过程中往往仍然采用的是计算机远程人工调度.为此研究了一种灌区轮灌分组优化模型,并得出了灌溉优化调度方案,同时采用OPC（即OLE for Process Control）技术,使灌溉优化调度方案数据与计算机控制系统有效地结合起来,提高了灌区灌溉管理自动化水平。     

黑龙江省西部半干旱区水稻水分生产函数及优化灌溉制度研究

选择黑龙江省西部半干旱区查哈阳灌区为试验基点,进行了水稻的非充分灌溉试验,经过数学分析计算,得到了查哈阳灌区水稻最适宜的水分生产函数模型为Jensen模型,在此基础上建立了水稻的优化灌溉制度的非线性规划模型,并利用实码加速遗传算法进行求解以相对产量最大为目标的优化灌溉制度,优化结果表明,优化灌溉定额比当地节水灌溉定额省水达22.4%,提高了水分利用效率,为查哈阳灌区水资源的优化利用提供了科学依据。     

基于CERES-Maize模型的新疆滴灌玉米灌溉制度优化

【目的】研究新疆膜下滴灌玉米的灌溉制度和需水规律,为新疆玉米节水增产提供科学指导。【方法】基于2020年4个不同灌水水平下的玉米生长发育及产量数据,对DSSAT-CERES-Maize模型进行参数率定和验证,评价模型在新疆地区的适用性;利用1979―2017年气象数据,对典型年型分别设置14种灌溉方案,探究新疆膜下滴灌玉米的最优灌溉制度。【结果】利用玉米的叶面积指数、干物质量、产量的观测值对CERES-Maize模型进行参数率定和验证。叶面积指数、干物质量、产量等的模拟值和实测值都表现出了较好的一致性,模拟效果较好。通过模拟分析可得,不同年型玉米关键需水期对缺水的敏感程度大小为:抽雄期>拔节期>灌浆期。综合考虑产量和水分利用效率,枯水年、平水年、丰水年玉米抽雄期灌溉量分别为180、180、120 mm,灌浆期均灌溉120 mm,其余各生育期灌溉量都为60mm时最优。优化后灌溉制度对应的产量分别在枯水年、平水年、丰水年占对应最高产量的99.53%、97.51%、98.45%。【结论】CERES-Maize模型总体上可以应用于新疆地区滴灌玉米的研究,利用模型优化后的灌溉制度能够为新疆滴灌玉米的种植提供一定的参考依据。     

Genetic algorithms for the sequential irrigation scheduling problem

A sequential irrigation scheduling problem is the problem of preparing a schedule to sequentially service a set of water users. This problem has an analogy with the classical single machine earliness/tardiness scheduling problem in operations research. In previously published work, integer program and heuristics were used to solve sequential irrigation scheduling problems; however, such scheduling problems belong to a class of combinatorial optimization problems known to be computationally demanding (NP-hard). This is widely reported in operations research. Hence, integer program can only be used to solve relatively small problems usually in a research environment where considerable computational resources and time can be allocated to solve a single schedule. For practical applications, metaheuristics such as genetic algorithms (GA), simulated annealing, or tabu search methods need to be used. These need to be formulated carefully and tested thoroughly. The current research is to explore the potential of GA to solve the sequential irrigation scheduling problems. Four GA models are presented that model four different sequential irrigation scenarios. The GA models are tested extensively for a range of problem sizes, and the solution quality is compared against solutions from integer programs and heuristics. The GA is applied to the practical engineering problem of scheduling water scheduling to 94 water users.     

Flexible delivery schedules to improve farm irrigation and reduce pressure on groundwater: a case study in southern Italy

This study was conducted on an irrigated area of southern Italy to analyze the current operation of a large-scale irrigation delivery system and the effects of the operation procedures on crop irrigation management and aquifer salinity increase. The area is characterized by relatively high levels of groundwater salinity in the summer that are probably due to intensive groundwater pumping by farmers during periods of peak irrigation demand, with the resulting seawater intrusion. Two alternative delivery schedules, namely the rotation delivery schedule and the flexible delivery schedule, referred to as RDS and FDS, respectively, were simulated using a soil-water balance model under different combinations of crop, soil and climatic conditions. The first set of simulations concerned the farm irrigation management constrained by the rotational delivery used by the local water management organization. The second scenario simulated the farm irrigation schedule most commonly used by growers in the area for maximizing crop yields. Based on crop irrigation management under RDS and FDS, two alternative operational scenarios were also developed at the scheme level and then compared for evaluation. Winter and summer salinity maps of the aquifer were developed by interpolating salinity measurements of the groundwater samples collected during the 2006 irrigation season. From these maps, a close relationship can be inferred among delivery schedule, aquifer exploitation and salinity increase, which justifies the need for implementing FDS that might reduce the groundwater demand for irrigation.