免疫遗传算法的研究及其在节水灌

根据生物的免疫原理，将免疫算法中的抗体多样性的维持机制、记忆机制、促进抑制机制引入到遗传算法中，在标准遗传算法的基础上提出了加速实数编码的免疫遗传算法。研究表明，免疫遗传算法改进了基本遗传算法群体多样性差、搜索区间大和免疫算法容易陷入局部最优的平衡态，以及进化后期搜索停滞不前的性能，使其快速成熟的收敛同时又提高了局部寻优和全局寻优的搜索能力。针对黑龙江省半干旱地区水资源紧缺的问题，用免疫遗传算法进行水量优化分配，结果表明实码加速免疫速遗传算法有较好的实用性能与稳定性能。     

免疫遗传算法的研究及其在节水灌溉中的应用

根据生物的免疫原理,将免疫算法中的抗体多样性的维持机制、记忆机制、促进抑制机制引入到遗传算法中,在标准遗传算法的基础上提出了加速实数编码的免疫遗传算法.研究表明,免疫遗传算法改进了基本遗传算法群体多样性差、搜索区间大和免疫算法容易陷入局部最优的平衡态,以及进化后期搜索停滞不前的性能,使其快速成熟的收敛同时又提高了局部寻优和全局寻优的搜索能力.针对黑龙江省半干旱地区水资源紧缺的问题,用免疫遗传算法进行水量优化分配,结果表明实码加速免疫速遗传算法有较好的实用性能与稳定性能.     

基于微粒群算法的大豆生育期内有限水量的最优分配

粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能理论的优化算法.该算法利用生物群体内个体的合作与竞争等复杂性行为产生群体智能,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.通过水肥互作盆栽试验,应用Jensen模型对大豆水分生产函数进行拟合,计算出不同氮肥条件下的各生育阶段的水分敏感指数.利用PSO收敛速度快、预测精度高等优势,建立一种大豆灌水量优化分配模型,旨在准确预测大豆灌水量.结果表明,粒子群算法应用于灌溉制度优化中是可行的,既拓宽了PSO应用领域,又为制定合理的灌溉制度与提高水分利用效率提供新思路.     

不同水肥组合对玉米产量与耗水量的影响

通过玉米水肥耦合盆栽试验,根据玉米产量和耗水量的试验结果,建立了不同水肥(氮)组合条件下玉米产量和耗水量的关系模型。结果表明,增加水、氮的施用量对产量有提高作用,影响顺序为水>氮。交互项系数为正值,说明水、氮配合为正交互效应,具有相互促进的作用。灌水量保持田间持水量的95.13%,施氮量为243 kg·hm-2时,预计能获得最高产量为12 132.95 kg·hm-2。     

土壤改良剂对松嫩平原盐碱土壤理化性状、水稻生长及产量的影响

通过大田试验，研究了4个改良剂处理对松嫩平原盐碱地土壤理化性质及水稻生长的影响。结果表明：4个改良剂处理均能够有效提高土壤速效钾、速效磷、有机质含量，降低0～30 cm土壤pH、交换性钠含量，并能促进水稻生长，提高水稻产量。改良后土壤HCO₃^-、SO₄^2-、Na⁺含量升高，Cl^-、Ca²⁺含量降低，Mg²⁺、K⁺含量变化不大。综合分析可知改良剂SH效果较为显著。