灌溉渠道支斗渠轮灌配水与引水时间优化模型

建立了配水渠道流量优化调度0-1线性整数规划模型。模型适用于支渠以下各级配水渠道在来水流量确定,分水渠道流量彼此相同且按“定流量、变历时”方式轮灌时的优化配水方案决策。并提出了各轮灌组引水时间均一化处理方法,使各轮灌组在同一引水时间结束灌溉,从而可使配水渠道进水闸能在同一时间关闭。     

基于自由搜索算法的灌渠配水优化模型

国内外现有的渠道配水模型是建立在下级渠道流量相等、上级渠道断面均匀水力参数相同的基础上,无疑限制了模型的应用范围。针对该种不足,该文建立了考虑下级渠道流量不等和上级渠道断面变化的精细化配水模型。在模型求解方面,通过构建合理的适应度函数和对约束条件的高效处理,应用自由搜索算法对模型进行了求解。应用结果表明,采用本模型和算法得到的配水方案与原配水方案相比,输水渗漏损失减少了8.26%;配水过程也更加均匀,有效减少了闸门调节次数。     

灌溉渠系优化配水研究

介绍了灌溉渠系优化配水模型的研究进展,并从模型参数、输配水技术和管理体制等方面分析了优化配水难以在灌区实施的原因,指出实行优化配水还必需加强田间试验,完善渠道量水设施,提高量水技术,建立适应现行管理体制的配水模型,同时继续推进灌溉管理体制改革。     

滴灌轮灌分组优化模型与算法

传统的轮灌组划分计算方式效率较低且难以获得较好方案.该研究首次采用智能算法来求解轮灌组划分问题,依据《微灌工程技术标准》及轮灌组划分原则,提出了基于流量均衡的数学模型及其约束条件.通过分析支管空间分布,确定了滴灌问题的邻域特征,在半径阈值范围内给出了最大限度查找关键路径的邻域搜索策略和不可行解修复算法,并采用传统遗传算...     

基于遗传算法求解的冬小麦优化灌溉产量模型研究

为了在有限灌溉水量条件下研究作物最大产量与不同生育阶段水量分配的关系,该文以静态的作物水分生产函数Jensen模型为基础,建立基于产量最大的有限灌水量优化灌溉模型,并应用最优保存策略遗传算法对建立的多约束非线性模型进行求解。结果显示遗传算法能在不同的灌溉情况下,搜索到模型的最优解,并且能对有限的灌水量在作物不同生育期进行优化分配。     

渠系配水优化编组通用化软件的研发与应用

针对国内外己开发的渠系优化配水软件存在的通用化程度不高的问题,在对渠系结构及优化配水模型抽象概化的基础上,以VC++6.0为开发平台,研制了一种渠系优化配水的通用化软件。该软件以渠系层状树形结构图、空间布局概化图、渠道特征参数数据库等直观表达复杂渠系上下级关系、空间布局和特征参数,并实现了上述图形与数据库的交互使用,使用户可以方便的完成复杂渠系的空间布局搭建、渠道特征参数的输入与修改。在对渠系配水过程分析的基础上,建立了所需参数少、通用性强、计算结果稳定可靠的渠系优化配水模型。并通过对模型特点的分析,提出     

多级灌溉渠系配水优化编组模型与算法研究

合理安排各级渠道的配水时间和流量,实现灌溉渠系大流量短历时输配水,减小整个渠系的渗水损失,是目前灌区管理中亟需解决的技术问题.该文基于大系统分解协调的思想,以陕西省冯家山灌区为例,建立了一种解决多级渠系配水优化编组问题的分解协调模型.针对模型中存在多约束条件和大搜索空间问题,设计了基于自适应遗传算法模型求解方法,并比较分析了用该文方法与传统方法确定的配水编组方案性能,结果表明该文确定的算法能实现多约束条件下模型的稳定快速求解,确定的优化配水方案下级渠道配水过程搭配合理,上级渠道配水流量较为均匀且总输水损失小等优点,能解决多级渠系配水优化编组问题,可满足灌区管理需要.     

采用改进的遗传算法求解高速犁体曲面的优化模型

针对高速犁体曲面的最优化问题，提出用一种新的鲁棒全局优化算法——改进的遗传算法，并采用该算法求解犁体曲面。通过6400个数值试验优选出遗传算子，用Turbo C语言编制了相应的软件进行了仿真试验。试验结果表明，该方法能较成功地解决犁体曲面优化设计时高度非线性函数优化求解难的问题，求解时间是复合形法的1/360。     

混沌人工鱼群算法及其在灌区优化配水中的应用

对人工鱼群算法进行了改进,结合灌区优化配水问题,建立了灌区优化配水的混沌人工鱼群算法模型。通过对山东省威海市节水灌溉示范区进行优化计算,算法能有效地搜索到灌区净效益最高点,优化后与现状种植结构相比,粮食作物面积减少,经济效益较高的果树面积增大,灌区净效益提高56％。优化结果表明,混沌人工鱼群算法应用于灌区优化配水计算切实可行,为复杂的灌区优化配水问题提供了新的思路和方法。     

基于最优保留策略遗传算法的玉米小麦优化灌溉模型研究

在综合考虑灌溉水量、作物水分需求、作物种植结构、水分生产函数、降雨量、土壤水分平衡、缺水敏感指数、粮食市场价格、农田灌溉用水价格、最低产量需求和灌溉成本等因素的基础上,建立了适合中国国情的基于灌水收益最大的多作物多约束非线性优化灌溉模型,同时应用遗传算法的搜寻功能,对模型的实数编码解空间进行搜索。求解结果显示该模型很好地解决了玉米和小麦联合种植的优化灌溉问题,遗传算法在求解该模型中显示出了较好的搜寻能力,能在很短时间内搜寻到模型的最优解。     

基于超平面实码遗传算法的灌溉制度优化设计

针对传统实码遗传算法(RGA)在求解等式约束的优化问题时,存在精度低、易早熟的缺点,该文提出了超平面实码遗传算法(HRGA),在超平面内进行各种遗传操作的运算,并将改进后的遗传算法应用于作物最优灌溉制度问题之中。计算结果表明：应用超平面遗传算法解决等式约束的优化问题,不但方法简单、计算速度快,而且寻优精度明显高于传统实码遗传算法,大大提高了算法的性能,有较高的推广应用价值。     

基于混合变邻域的自动化滴灌轮灌分组算法

为了解决自动化滴灌轮灌分组手工计算效率低的问题。该研究分析比较自动化滴灌与手工控制滴灌问题特征和划分原则,构建以轮灌组流量均衡为目标的数学模型,模型以流量标准差最小为目标函数,以流量差、压力差和离散度指标等为约束条件,以支管数量、流量大小和轮灌组数为决策变量,并提出一种基于混合变邻域的GSRV-GA算法进行模型求解。算法通过设计罚函数以及子代修复算法来解决工程约束以及交叉变异产生的非法解问题,然后将选择算子结合模拟退火机制以避免优化解陷入局部最优。为了提高算法搜索精度,设计基于流量和位置调整的2种邻域结构,通过变邻域搜索来强化遗传算法的搜索能力。对新疆某团场灌区工程进行实例优化分析,求解的最小标准差为10.03 m3/h,算法在350代左右实现收敛,求解时间为2 504.53 s。在3组不同规模的案例中求解最小标准差分别为15.18、13.93和7.52 m3/h,在1～5个支管堵塞抖动试验中离散度指标均达到1。该模型和算法可为后续挖掘自动化滴灌节水技术提供研究基础。     

基于改进双链量子遗传算法的投影寻踪调亏灌溉综合评价

针对调亏灌溉方案优选过程中存在单项指标的灌溉优劣评估结果单一和难以客观评价灌溉综合效益等问题,该文提出了基于双链量子遗传算法的投影寻踪综合评价模型。该模型利用双链量子遗传算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,同时通过矢量距浓度筛选进入搜索空间的量子染色体,以及在进化过程中逐步优化、压缩搜索空间对双链量子遗传算法进行改进。将改进双链量子遗传算法的投影寻踪模型对玉米各调亏灌溉方案进行综合评价,评价结果表明苗期水分亏缺程度为田间持水量50%～60%的处理是最佳调亏灌溉方案,产量与水分利用效率比正常灌溉处理分别提高了6.4%、10.8%。改进后的模型全局搜索能力与优化效率得到了显著提高。     

基于模拟技术及遗传算法的作物灌溉制度优化方法

通过土壤水量平衡模型对作物生育期内的土壤含水率及田间腾发过程进行动态模拟,并利用作物水分生产函数的Jensen模型估算作物产量,建立了以灌溉日期为决策变量、最大相对产量为决策目标的灌溉制度优化模型,并采用保留最佳个体的遗传算法求解作物最优灌溉制度。结合山西潇河灌区2003年冬小麦返青后的实际气象状况,用上述模型对冬小麦灌溉制度进行了优化与分析。对动态规划、单纯形搜索法及遗传算法的求解结果进行了比较,表明保留最佳个体的遗传算法能搜索到全局最优解,且结果稳定。不同情况下的灌溉制度优化结果表明抽穗初期是冬小麦的生长关键期,其次是拨节期。随着灌溉水量的增加,最优灌溉制度下的田间腾发量及冬小麦产量也相应增加,但增加幅度逐渐减小。     

多作物种植结构和灌溉水量优化模型及算法研究

在综合考虑作物灌溉水量、种植面积、水分生产函数、产量反应系数、水分敏感指数等因素基础上, 以实现灌区作物总产量最大为目标函数, 建立了多作物种植结构和灌溉水量优化分解协调模型, 设计了改进实码遗传算法与分解协调迭代算法相结合的模型求解算法, 并利用中国科学院盐亭紫色土农业生态试验站多年试验数据, 运用上述模型和算法对玉米、小麦联合种植的种植结构、灌溉水量以及玉米、小麦灌溉制度进行了优化计算。结果表明: 产量反应系数大的作物分配的灌溉水量和种植面积大, 且随灌溉水量增加其增产速度越快; 当作物某些生育阶段灌水前的潜在腾发量与可供利用水量的差值相差不大时, 水分敏感指数大的作物生育阶段获得灌溉水量较多, 反之, 即使水分敏感指数大的作物生育阶段也有可能分配不到更多的灌溉水量。这一结果与作物产量反应系数的几何意识、边际效益递减规律等理论以及节水增收初衷相符合, 充分说明模型在实现灌区有限水资源在多作物间和各作物生育阶段优化分配的同时, 实现了灌区多作物种植结构优化, 具有较强推广价值。改进实码遗传算法克服了传统实码遗传算法计算精度低、易早熟、求解结果不能严格满足等式约束等缺陷, 能够搜索到严格满足约束条件的模型最优解, 表明该改进实码遗传算法在解决这类包含等式和不等式约束的最优化问题上具有一定应用价值。分解协调迭代算法能使模型在允许迭代误差范围内收敛, 能够获得使模型整体效果较为理想的最优解, 表明分解协调迭代算法在求解复杂大系统优化问题上具有很好的应用前景。