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基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决农业机械(简称农机)多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路程代价等因素,建立了多机协同代价函数;根据多机协同作业特点,构建了多变异分组遗传算法,设计了两段式编码、分组交叉算子和多种变异算子,并建立了农机多机协同作业静态任务分配模型;通过仿真试验对比分析了算法的性能,并采用不同的代价权重进行了任务分配仿真试验;最后,采用不同的权重对实际深松作业进行任务分配试验,对本文提出算法进行了验证。结果表明:在不同权重下,基于多变异分组遗传算法的多机协同静态任务分配的机群代价比实际作业代价降低了29.48%~55.00%,选取合理权重的静态任务分配具有较高的分配效率和分配性能,能够满足实际多机协同作业中任务分配的要求。 相似文献
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[目的]非洲猪瘟(african swine fever,ASF)是一种以猪急性发病、高死亡率为典型特征的病毒病,其病原非洲猪瘟病毒(ASF virus,ASFV)在中国的暴发给中国养猪业造成重大损失.p72蛋白是ASFV的主要衣壳蛋白,能够有效诱导机体产生特异性抗体,常被利用于检测试剂盒的备成.[方法]构建了p72全长(pET-28a-ASFV-p72)及1-171aa截短突变体(pET-28a-ASFV-p72-(1-171))原核表达质粒,通过E.coli原核表达系统表达并纯化了p72全长及1-171aa融合蛋白.该2种蛋白经过4次免疫日本大耳白Balb/C兔后,获得效价皆为大于1:819200的多抗血清.[结果]通过间接免疫荧光实验和Western blot检测2种多抗均能与真核表达的p72蛋白发生特异性反应.[结论]制备的针对p72多克隆抗体为后续诊断试剂盒的研发提供依据. 相似文献
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基于野外实地考察、植物标本的采集与鉴定以及结合文献研究的方法,分析了多儿保护区维管植物区系的物种组成和分布区类型。结果表明,该区维管植物共115科469属1323种,包括蕨类植物14科25属61种,裸子植物4科8属25种,被子植物97科436属1237种。多儿保护区维管植物区系优势现象明显,≥20种的优势科共879种,占该区维管植物总种数的66.44%;小属和单种属成分比例较大,占该区维管植物总属数的95.31%,总种数的75.51%。科级水平上,热带科(30.43%)稍多于温带科(26.96%);属级水平上,温带科(72.49%)明显高于热带科(13.01%);种级水平上,中国特有种有545种,其中538种与周边省份所共有,体现了该区系明显的过渡性和交汇性。该保护区维管植物区系地理成分复杂多样,属的分布有15个分布型和5个变型,温带地理成分占绝对优势,尤其以北温带分布为主。该区珍稀濒危野生植物较多,被列入保护名录有37种;一些古老、孑遗植物在该保护区具有良好的原始类群分布。本研究进一步完善了多儿保护区维管植物区系特征,为以后了解该保护区生物多样性提供可靠依据。 相似文献
9.
大量水母涌入核电站取水口会对核电冷源取水安全造成严重威胁,为把握夏季红沿河核电站附近海域水母的密度和基本运动规律,分别于2017年7、8、9月在红沿河核电站附近海域使用同时搭载科学探鱼仪(120、200 kHz)和多普勒流速剖面仪(ADCP)的调查船,沿垂直等深线方向进行25 h、10 n mile长垂直断面往复走航水母资源声学调查和潮流观测,并在次日昼间使用多锚张网进行水母样本采集;利用频差处理技术分离海月水母Aurelia aurita、沙蛰Nemopilema nomurai及浮游动物的叠加声学散射信号,使用回波积分法推定沙蛰和海月水母密度,并结合潮流数据计算水母通过调查断面的通量。结果表明:2017年7、8、9月份潮流流速最大值分别为0.80、0.70、0.65 m/s,流速随涨潮和落潮周期逐渐增大和减小;海月水母的平均密度高于沙蛰,二者7月分别为9.79、2.30 ind./m2,8月分别为11.05、1.51 ind./m2,9月分别为0.82、0.32 ind./m2;海月水母在7、8、9月份涨潮时平均通量分别为5.85、3.53、0.40 ind./(s·m2),落潮时平均通量分别为-2.84、-6.07、-0.36 ind./(s·m2),沙蜇在7、8、9月份涨潮时平均通量分别为1.45、0.44、0.17 ind./(s·m2),落潮时平均通量分别为-0.86、-0.76、-0.13 ind./(s·m2)。研究表明:水母通量与涨落潮流速变化具有相关性,能够较好地反映水母的移动趋势,并可作为核电站冷源生物监测预警的重要指标;水母在取水口外侧海域具有随机分布的特性,适合声学浮标监测。 相似文献
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基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测 总被引:1,自引:0,他引:1
通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R2提高约0.021,支持向量机回归模型R2提高约0.015,随机森林回归模型R2提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm2,支持向量机回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm2,随机森林回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm2,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。 相似文献