基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人 遍历路径规划

【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。     

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数．采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作．针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优．仿真结果表明：该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的．     

基于并行蚁群算法的设施温室机器人多点路径规划的研究

在设施温室中,为了实现机器人在面对多个工作点时,能够找到一个最优顺序使得完成全部工作所走过的路程最短,受蚁群算法解决旅行商问题(TSP)的启发,提出一种并行的蚁群算法来解决设施温室农业机器人多点路径规划问题。首先,该算法借助于蚂蚁数量自调整的蚁群算法计算出所有点与点之间的最短安全距离,形成一个特殊的距离矩阵;然后借助于蚁群算法根据特殊的距离矩阵来寻找最优顺序;再按照最优顺序依次实现路径规划。仿真结果表明,该方法克服了目前蚁群算法在解决TSP上存在的近似计算及未考虑安全性问题,提高了计算精度,可以快速找到最优顺序进行路径规划,使机器人得到最短、最安全的路径。     

多功能农用机器人路径规划的多种优化算法

针对多功能农用机器人路径规划问题,提出禁忌搜索算法(TSA)、模拟退火算法(SAA)、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)等4种路径搜索方法。为测试算法实际效果,以4种不同规格环境模型为研究背景,以距离最短、程序耗时最少、收敛代数最小为评价指标,运用Matlab软件对算法规划路径过程进行仿真测试。结果表明,4种算法均能为农用机器人规划出距离最短的优化路径;在作物种植区节点规模较小环境下,与其他3种算法相比,蚁群算法具有较强的全局搜索能力,且不易陷入局部最优;在作物种植区节点规模较大环境下,遗传算法全局搜索能力优于其他算法,可通过增大种群数量和增加收敛代数获取最优路径。     

基于改进蚁群算法的供水管网优化计算

【目的】以供水特点为基础建立相应的数学模型,优化选择供水中的管网路径。【方法】利用改进的蚁群算法,对供水管网进行优化选择,在选择策略上,以初始节点引入的虚拟路径距离为基础,对启发信息进行归一化处理,并利用全局策略进行优选节点的概率选择;在更新策略上,利用信息素的局部和全局更新,并结合蚂蚁数量自适应调整及增加随机干扰进行改进;最后以巴家咀水库为对象,利用基本蚁群算法和改进蚁群算法进行优化计算并比较。【结果】利用改进的蚁群算法进行计算时,所得的平均路径、最短路径、最差路径、平均迭代次数和总成本分别为139.635 5km、138.214 7km、142.301 9km、314次和11.32亿元,而基本蚁群算法分别为145.042 1km、140.582 7km、149.215 5km、638次和11.51亿元,改进蚁群算法各项计算指标均优于基本蚁群算法。【结论】改进的蚁群算法可以提高全局搜索能力和收敛速度,能快速有效地获得供水路径的最优解或近似最优解,可以为管道供水路径的优化选择提供参考。     

基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划

【目的】实现农业移动机器人在复杂动态的农业环境中实时准确地无碰撞行驶。【方法】基于云模型的不确定性在线推理方法,提出一种基于云模型的动态引导A*(CDGA*)算法进行人机合作路径规划,将人的专业知识和喜好等引入DGA*优化中,实现机器人更快速的路径规划。利用Matlab软件对CDGA*算法与DGA*算法进行仿真对比分析。【结果】静态路径规划中,DGA*算法与CDGA*算法的close的点数分别为158和96,人员规划时间分别为8.8和4.0 s,规划总时间分别为15.6和8.9 s;动态路径规划中,DGA*算法与CDGA*算法的人员规划时间分别为12.5和5.8 s,规划总时间分别为23.3和14.6 s。【结论】提出的CDGA*算法能够大大减少产生的节点数,缩短规划时间,提高搜索效率。     

基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水电站水库优化调度研究

【目的】解决传统粒子群算法在求解水库优化调度问题中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。【方法】基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种量化正交免疫克隆粒子群算法(OICPSO/Q)。采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性;通过接种疫苗和计算亲合度等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,使得算法快速收敛,同时保持一定的多样性,抑制了早熟现象。提出一种自学习算子,避免个体邻域内最优解的丢失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水库优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法与标准粒子群算法(SPSO)及动态规划方法进行比较。【结果】与SPSO算法和动态规划方法计算结果相比,OICPSO/Q算法计算时间明显降低,但发电量明显增加,说明OICPSO/Q算法可提高解的精度,加快其收敛速度,其性能优于标准粒子群算法和动态规划方法。【结论】OICPSO/Q算法为求解水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。     

基于Fast Marching方法的多目标点路径规划的研究

目前,水下自主机器鱼已经被应用于对水域多个目标点依次进行水质监测,因此有必要研究多个目标点的路径规划。针对遍历多个目标点的路径规划问题,提出一种Multi-Direction Fast Marching（MDFM）方法和遗传算法相结合的路径规划方法。该方法首先使用MDFM方法对工作站和多个目标点两两之间进行路径规划,然后使用遗传算法规划出遍历所有点的最短路径,最后通过仿真实验验证算法的可行性。     

基于深度强化学习的柑橘采摘机械臂路径规划方法

【目的】为解决非结构化环境下采用深度强化学习进行采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘路径规划成功率不佳的问题,提出了一种非结构化环境下基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)和人工势场的柑橘采摘机械臂的路径规划方法。【方法】首先,通过强化学习方法进行采摘路径规划问题求解,设计了结合人工势场的强化学习方法;其次,引入长短期记忆(Longshort term memory,LSTM)结构对2种DRL算法的Actor网络和Critic网络进行改进;最后,在3种不同的非结构化柑橘果树环境训练DRL算法对采摘机械臂进行路径规划。【结果】仿真对比试验表明：结合人工势场的强化学习方法有效提高了采摘机械臂路径规划的成功率;引入LSTM结构的方法可使深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的收敛速度提升57.25%,路径规划成功率提升23.00%;使软行为评判(Soft actor critic,SAC)算法的收敛速度提升53.73%,路径规划成功率提升9.00%;与传统算法RRT-connec...     

基于优化算法的新安江模型参数的估计

【目的】解决传统优化算法在新安江模型参数估计中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。【方法】在标准PSO算法的基础上,引入小生境和交叉选择算子,对寻优过程中粒子的个体历史最好位置进行多样化处理,提出基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法(NCSPSO),建立基于NCSPSO算法的新安江模型参数估计数学模型,并给出具体求解步骤。最后将该方法在具体流域的洪水预报中进行应用。【结果】NCSPSO算法计算时间短,参数估计精度大大提高,且预报结果均达到了规范要求。【结论】NCSPSO算法为新安江模型参数估计提供了一条新途径。     

水稻遗传图谱构建及粒形相关性状的QTL定位

[目的]构建水稻遗传连锁图谱,并对水稻粒形相关性状进行QTL分析,为水稻高效育种提供理论依据和育种材料.[方法]对具有极端粒形差异的两份水稻材料K1561和G1025进行杂交、自交获得F2分离群体,通过软件Map-maker/Exp 3.0构建水稻遗传连锁图谱,并利用软件QTLNetwork-2.0对2011年F2群体、2012年F2∶3家系群体的粒形相关性状数据进行相关性状的QTL定位.[结果]两个亲本的粒形性状指标差异明显,以千粒重相差最大;F2、F2∶3两个群体的相关粒形指标基本上呈连续分布状态且分布频率范围广.与F2单株相比,F2∶3家系的千粒重、粒长和粒宽的平均值更偏向于大粒亲本K1561.构建了含161对SSR标记的水稻遗传连锁图谱;共检测到18个粒形相关性状的QTL,分别分布于第1、2、3、7、9和12染色体上.其中,控制千粒重、粒长、粒宽和长宽比的QTL分别有7、5、5和1个,除qGL/GW12外,其他增效等位基因均来源于大粒亲本K1561.两个群体均能检测到的QTL有8个,分别为qTGW3、qTGW7、qTGW9.2、qTGW12、qG L1、qGL9、qGW12和qGL/GW12,其平均加性遗传力为6.04％、12.59％、6.29％、22.08％、4.86％、15.39％、22.12％和10.83％.[结论]定位获得3个效应值较大的新QTL位点qTGW12、qGL9和qGW12,为进一步定位并克隆这些粒形相关基因、阐明水稻产量和品质的控制机理提供了较好的遗传材料.     

基于GIS的农资连锁超市配送系统的设计

农资公司为分散在各地的农资连锁超市提供统一、快速的农资配送服务。为降低公司的运营成本,就需制定合理的配送方案,使配送达到最优。本文用最短路径算法、最短闭合回路等算法得到优化路线,然后利用GIS软件将优化路线显示在地图上,从而为用户提供了全新、直观的配送系统。     

水杉人工林细根形态及生物量分布规律

[目的]研究水杉人工林细根形态和生物量分布特征,为水杉人工林管理提供数据支持。[方法]利用根钻法,对水杉细根的形态参数(直径、长度、比根长、比表面积)和生物量进行测定。[结果]随着细根根序等级的增加,水杉细根直径和细根平均长度呈现增加趋势;一级细根的比根长和比表面积远大于高级根;水杉细根主要集中在距树干1.5 m范围内;在垂直分布上,绝大部分的细根分布在0~20 cm土层;表层以小直径细根为主,而土壤深层以大直径细根为主。[结论]该研究可为细根生态过程研究及人工林管理提供数据支持。     

2代种子园红锥生长和形质性状遗传变异分析

【目的】有效评价和利用红锥Castanopsis hystrix 2代种子园资源、挖掘其优良性状。【方法】对广东省龙眼洞林场2代种子园内56个红锥无性系生长和形质性状进行调查,分析各性状的变异系数、不同性状间的相关关系,并进行主成分分析和聚类分析。【结果】56个红锥无性系的10个生长和形质性状的变异系数介于11%~47%,平均变异系数为28.2%。树高与胸径、冠幅与树高、胸径间呈极显著正相关,胸径与分枝数、分枝大小与叶片疏密间也存在极显著正相关,冠幅与分枝角度、尖削度与分枝大小存在显著的负相关。10个性状可以综合为3个主成分,前3个主成分累计贡献率达85%。根据系统聚类将56个红锥无性系划分为4个组。【结论】不同红锥无性系的生长性状和形质性状间变异系数较大,遗传多样性较丰富,且性状间存在不同程度的相关性,为开展红锥种内杂交育种的亲本选择奠定基础。     

不同抚育方式对杉木幼林生长的影响

[目的]为杉木人工林的经营管理提供指导。[方法]对3种不同抚育方式(全面铲草、铲草+化学除草、割草+施肥)下杉木幼林的生长量及抚育成本进行比较,确定其最佳抚育方式。[结果]3种抚育方式下,杉木幼林的平均树高分别为3.8、5.0、4.2m,平均胸径分别为5.0、6.4、5.3cm;铲草+化学除草抚育方式杉木幼林的单株材积最高,达0.00970m3,分别为全面铲草和割草+施肥抚育方式杉木幼林单株材积的2.29和1.66倍;割草+施肥抚育方式投资最高(4900元/hm2),其次为全面铲草抚育方式(3600元/hm2),铲草+化学除草抚育方式投资最少(2250元/hm2)。[结论]南方林区杉木幼林的最佳抚育方式为人工除草+化学除草。     

基于粒子群的支持向量机SVR冰情预报研究

[目的]研究基于粒子群算法优化支持向量机SVR的黄河宁蒙段封河、开河日期预报模型。[方法]采用相关分析和成因分析相结合的方法选取合适的冰情预报因子组合,并运用粒子群算优化方法确定最优参数构建预报模型,将其运用到黄河宁蒙段封开河日期预报中。[结果]该模型预报精度高、运行时间短,预报平均误差为3.51 d,平均运行时间为10.464 s,预报效果明显优于遗传算法优化的支持向量回归与反向传播式神经网络,能够较准确地对封开河日期做出预报。[结论]基于粒子群算法优化支持向量回归的方法可以用于冰情预报。     

基于最小编码长度的基因数据聚类

[目的]分析基于最小编码长度的基因数据聚类算法的聚类效果,以期为基因数据聚类提供新的方法。[方法]将基因数据的聚类看成是高维混合数据的聚类,通过对基因数据进行预处理后,再利用主成分分析将基因数据降维,降维后基因数据呈类高斯分布,这样分布的基因数据能够被一个简单的基于有损数据压缩的聚类算法进行有效的聚类,而该基于有损数据压缩的聚类算法是根据聚类后使基因的总体编码长度最小原则对基因进行聚类的。试验中分别利用该新算法与传统聚类算法对酵母和拟南芥基因数据进行聚类,并通过基因聚类内部评价和功能评价来验证该新算法的有效性。[结果]通过利用酵母和拟南芥基因数据对新算法的验证试验表明,该研究中的新算法得到的聚类效果优于传统聚类算法,且避免了聚类数需要主观确定和对初始聚类中心敏感等问题。[结论]该研究结果为基因数据聚类提供了一种全新的聚类方法。     

杉木采伐迹地鹅掌楸和杉木生长特性的研究

[目的]揭示引种鹅掌楸和杉木人工林在广西自治区融水县的生长特性,为杉木连栽迹地造林树种的选择提供科学依据。[方法]对广西自治区融水苗族自治县杉木采伐迹地的鹅掌楸和杉木人工林的生长特性进行了5年的定位监测,并进行了比较研究。[结果]在相似立地条件下,1～5年生鹅掌楸人工林的平均树高、平均胸径和平均蓄积量均明显高于杉木人工林,其中,5年生杉木人工林年均胸径生长量为1.43 cm,年均树高生长量为1.23 m,年平均蓄积量为17.02 m3/hm2,而5年生鹅掌楸人工林的上述3个数据分别为2.19 cm、1.78 m和31.80 m3/hm2,是杉木人工林的1.53、1.45和1.87倍。[结论]鹅掌楸是一种早期速生树种,其生长速度比杉木快,成材比杉木早,可以作为杉木的替代轮作树种进行推广。     

玉米重组自交系苗期耐盐相关性状QTL的初步定位

[目的]对玉米重组自交系苗期耐盐相关性状进行QTL定位。[方法]以玉米黄早四与Mo17杂交的RIL-F7代171份材料为作图群体,构建其玉米的分子标记遗传图谱,并在此基础上开展对玉米耐盐相差性状的QTL分析。[结果]构建了一张包含81个SSR位点,覆盖了玉米基因组10条染色体,共1 428.3 cM,标记间平均间距为17.63 cM的分子遗传连锁图谱;共检测到6个QTL,分别位于第1、5、6号染色体上。[结论]该研究对深入认识玉米耐盐遗传机理,了解控制玉米耐盐性的基因数目及其在染色体上的位置以及对耐盐性的遗传效应,进行玉米耐盐性育种的分子标记辅助选择和基因克隆均具有极其重要意义。     

3种引进栎类种实形态特征分析

[目的]分析3种引进栎类种实形态特征,丰富我国栎类资源,选育栎类良种。[方法]以从德国引进的猩红栎(Quercus coccinea Muench)、沼生栎(Quercus palustris Muench)、北美红栎(Quercus rubra L.)及辽宁地区乡土树种辽东栎(Quercus wutaishansea Mary)为研究对象,对其种子形态特征进行研究。[结果]不同栎类种子的粒重存在显著差异,最小粒重为沼生栎(1.69 g),最大粒重为北美红栎(5.91 g),二者相差4.22 g;粒长最长的是北美红栎(2.25 cm),粒长最短的是沼生栎(1.33 cm),二者相差0.92 cm;直径最长的是北美红栎(2.07 cm),直径最短的是辽东栎(1.29 cm),二者相差0.78 cm。[结论]种子形态指标可作为栎类分类的重要依据。