基于遗传算法的农业机械调配研究

遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法,利用该方法在已知数目及位置农业机械的前提下,建立了农业机械作业最优路径搜索方法,给出农机调配站作业任务派出的最优化解,派出确定数目的某项单一功能农业机械,完成指定作业区域内的单一目标作业。同时,在跨区域作业过程中计算或者规划出一条最优路径的作业路线,使得农业机械(如玉米收割机)在整个作业过程中找出一种或者多种优化目标,从而使整个作业的农机运输路线最短、作业成本最低及作业时间最短。     

遗传算法在余码头泵站优化调度中

遗传算法是模仿生物界遗传与进化过程的一种寻优方法,用遗传算法来指导泵站的优化运行,可以克服经典优化算法要求的目标函数可求导以及约束条件连续等缺点。以余码头泵站为例对泵站的优化运行问题进行了探讨,建立了泵站优化运行的数学模型,并设计了相应的遗传算法进行了求解,结果证明,将遗传算法用于余码头泵站的优化调度是可行的。     

半固定管道式喷灌系统移管机行走

为了寻求半固定管道式喷灌系统移管机行走轮最佳的稳定性，通过移管机行走轮设计参数（行走轮半径、轮距、宽度和竖管中心高度）对其稳定性的影响分析，构建了行走轮设计参数优化组合的数学模型，并采用了模拟生物界遗传和进化过程而建立的遗传算法求出最优解。     

蚂蚁算法的应用发展及进化研究

蚂蚁算法是近年来新出现的一种仿生类进化算法,自从在TSP等著名问题中得到成功的运用以后,先后在许多其它领域得到了广泛的应用,如在多目标和函数优化问题中的使用是蚂蚁算法发展过程的一大飞跃。本文进一步提出了蚂蚁算法的几种不同发展形式,蚂蚁算法与其它启发式方法的混合,对以后的研究具有一定的借鉴和指导作用。     

高等农业院校生物教学改革的探索与实践——评《农业概论》

生物学是当今最重要的学科之一,其是研究生物的生命现象、本质和生活规律的科学,又称生命科学,研究范畴主要包括生物的形态结构和功能、发育规律、生物的物质与能量代谢、遗传变异和进化、生物多样性、分布规律及其与环境的相互关系等.16世纪以前,人类对生物学的认识主要着重于在生产和医疗中的应用,并没有形成真正的科学体系,但为生命科...     

基于协同差分演化算法的梯级水库短期发电优化调度研究

随着我国水电事业不断发展,流域梯级水库群联合调度的新格局已逐渐形成.针对梯级水库发电优化调度问题,在差分演化算法中适应度的进化模式中计及进化成分与外部环境之间的内在联系,借鉴生态学对个体生存环境与种群竞争的关系,提出了协同差分演化算法,并将其引入梯级水库短期发电优化调度中.实例仿真计算结果表明,该算法具有可靠性与合理性,计算速度显著提升,为解决高维复杂、多约束、非线性的梯级水库优化调度问题提供了一条新路径.     

城市水资源承载力综合评价的DEPP

由于水资源短缺和水环境恶化等问题日益突出,引起了众多学者对水资源承载力的关注。投影寻踪法具有分辨率高、赋权客观、人为干扰小、结果稳定等优点,差分进化算法是一种高效的并行搜索算法,结合两者建立了一种新的数学模型——差分进化投影寻踪插值模型(DEPPIM),并应用文献中的实例进行了城市水资源承载力综合评价,其结果合理精确,能较好的找出水资源承载力与评价指标间的内在规律, 说明DEPPIM可有效地应用于城市水资源承载力综合评价中.     

自适应差分进化算法在灌区频率分析中的应用

在较短水文系列下灌区规划设计水文频率分析中,枯水设计年的年径流量和年降雨量的精确度难以保证。差分进化算法具有收敛快、参数较少、较强的鲁棒性等特性,但标准差分进化算法具有搜索能力与开发能力相矛盾的缺点。【目的】引入一种随机扰动与三角函数相结合的迭代结构,保证迭代过程中变异随机性的同时加大收敛速率,构建可用于有较短水文系列的P-Ⅲ型分布曲线参数估值的自适应差分进化算法。【方法】以江西省赣州市南康区窑下坝站的实测降雨资料为例,分别选取1956—2010年和1981—2010年实测降雨量资料为长短系列降雨资料,计算长系列降雨资料下应用OLS准则的离差平方和及其在不同迭代次数下的标准差,计算长短系列降雨资料下不同枯水年的设计值,将自适应差分进化算法与遗传算法及传统的参数估计方法加以比较。【结果】自适应差分进化算法效率高、精度高、寻优结果稳定、鲁棒性强,在长短系列之间4个枯水年的设计值的误差之和最小。【结论】自适应差分进化算法适用于灌区规划的水文频率分析。     

基于模糊聚类的黄瓜病害图像自动分割

提出了一种基于模糊聚类的黄瓜病害图像自动分割方法,模糊聚类与差分进化算法相结合,在进化过程中根据聚类中心对应的阈值确定模糊聚类中心的个数,由差分进化适应度函数值确定聚类中心是否被选中,以此实现图像的模糊聚类自动分割。经黄瓜炭疽病叶图像、白粉病叶图像、灰霉病叶图像和霜霉病叶图像的实验测试,该方法可以实现无人干预情况下的黄瓜病害图像自动分割,与相同类别个数的FCM算法相比,表现出了更好的性能。     

关于人身安全的雷电防御

在查阅文献资料的基础上,对雷击伤人的规律进行阐述,在认知规律的基础上,提出防御雷电的措施和建议,为今后保护人身安全,防御雷电提供参考和借鉴。     

基于TRIZ进化理论的产品创新设计

提出了基于不同视角的产品创新设计过程统一模型,并将TRIZ进化理论集成到产品创新解的产生环节.利用TRIZ进化理论,确定产品进化较差的进化路线,预测未来技术的可能结构状态,指导设计者沿着正确的方向产生创新解,实现了产品的快速创新设计.通过实例分析,表明该方法在实际产品设计过程中的可操作性和有效性.     

黄瓜病害图像自动分割方法研究

黄瓜病害图像分割是其病害图像识别及后续工作的重要步骤。为此,基于二维最大熵原理,结合差分进化算法生成图像分割阈值,提出了一种黄瓜病害图像自动分割方法。为了避免实验中出现的偶然性误差,采用30次独立运行的差分进化优化结果平均值作为图像分割的阈值。自然条件下摄取的黄瓜炭疽病叶图像、灰霉病叶图像和霜霉病叶图像的实验测试表明,该方法具有良好的性能。     

杂种优势预测和固定方法的研究进展

作物杂种优势是生物界一种普遍现象,在农艺、生理和生化性状上均有表现.对杂种优势的预测和固定方法的研究进展进行阐述,介绍杂种优势预测和固定的主要方法.目前,主要利用地理差异、群体遗传学、生理生化、分子标记的方法预测杂种优势.固定杂种优势的方法包括选择固定法、无性繁殖法、无融合生殖法、双二倍体法、组织培养法、平衡致死法和染色体结构变异法.通过对各方法的优缺点进行分析,为今后的杂种优势利用提供一定的参考依据.     

基于自适应进化相关向量机的城市需水量预测模型研究

为改进城市需水量预测模型,将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进,提出基于自适应进化相关向量机的需水量预测模型.以新疆阿克苏市为例,建立基于自适应进化相关向量机的城市需水量预测模型,并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度与可靠性方面进行对比分析.结果表明:新模型预测精度大约是上述其他方法的2倍以上;测试数据的实际需水量均在自适应进化相关向量机估计的95％置信度的置信区间内,并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于“好”级别.     

基于系统动力学的产品进化机制研究

基于自然生态系统和产品环境系统之间特性的相似性,引用生态系统的相关理论,构建产品生态环境系统的概念框架;应用系统动力学方法分析产品在生态环境系统框架下的进化机制,并采用模糊综合评判法建立进化的重要因素——市场期望的表达模型;最后以某企业自吸泵产品为例,说明产品进化分析的过程。     

基于反向学习模型的多目标进化算法

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合,能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证,并与MOEA/D-DE、GDE3、NSGA-II和SPEA2等方法比较,实验结果表明,所提方法能够获得收敛性、分布性及延展性较好的Pareto最优解集。为了研究算法在求解约束问题的性能,将其应用于减速器多目标优化设计问题中,结果表明了该算法获得Pareto前端较均匀,说明其算法具有求解约束问题的能力和工程有效性。     

松软地面机械仿生理论与技术

生物经过长期与自然环境进行物质、能量及信息交换,造就了适应生态环境的生物系统和生存本领许多科学技术难题在生物界已经获得圆满解决。现代侧试技术和测试仪器的出现使得对生物结构、生物功能和生命过程的认识得到了惊人的进展,这为其他学科的研究及发展注入了新的活力,提供了全新的科学原理和技术方法。在工程科学领域中融入生物科学原理和方法进行生物科学与工程科学渗透交融的工程仿生学研究获得了长足的发展,生物科学、机     

多目标进化算法在通信网络中的应用研究

进化算法的出现提供了新的复杂问题求解的新思路,正是因为进化算法的智能型、通用性和稳健性、本质并行性,最重要的是进化算法的全局搜索能力,进化算法已经在很多领域上得到了广泛的应用。本文从生物个体与环境、个体与个体之间的竞争与协作关系出发,首先针对无约束多目标优化问题提出了相应的进化模型与算法,然后分析了已有多目标进化算法的收敛性。给出了衡量不同算法性能的定量性能指标。     

差分进化算法及其在水电站厂内经济运行中的应用

差分进化算法(differential evolution,DE)是一种基于群体的进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索.文中将其改进的方法应用于以水电站运行成本最小为目标的优化模型.该模型考虑了机组能量特性差异,以旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等指标作为约束条件.实例计算表明,该方法克服了传统方法在处理多约束、多维优化问题上的困难.     

基于改进差分进化算法的无功优化

电力系统的无功优化问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性的混合整数优化问题,针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种新的改进差分进化算法。该算法通过动态交换、多群体分组和调节自适应参数的方式,增强个体间的信息交换,保持解的多样性,进而实现跳出局部最优解的目的。在此基础上,将该算法应用于电力系统的无功优化中,对IEEE 57节点测试系统进行无功优化仿真,证明该改进差分进化算法是求解电力系统无功优化问题的一种有效工具。