基于NSGA-Ⅱ农业多水源复合系统多目标配置模型应用

基于多目标非支配排序遗传算法原理,建立佳木斯地区农业多水源灌溉系统多目标供水优化配置模型。运用非支配排序遗传算法求解,结果表明,模型可达到经济目标较大时环境目标较小效果。选取三个方案权衡分析经济和环境目标,高来水情景中方案一经济目标是88.88×10~8元,环境目标588.12×10~4kg,方案二分别是88.00×10~8元,580.55×10~4kg,方案三分别是85.56×10~8元,574.50×10~4kg。在三个不同最优解中,决策者可根据偏好或实际情况选择决策方案,为当地农业水资源规划提供依据。     

3D虚拟仿真技术在体育馆购票系统开发中的应用研究

根据车辆路径问题的数学模型,分析了它的具体特征,从而对BA的操作算子又进行了重新定义,设计了求解VRP问题的离散蝙蝠算法,并通过实例测试将离散蝙蝠算法与其他算法进行比较,验证了该算法求解VRP问题的有效性与可行性.     

改进遗传算法结合Otsu算法的大田作物分割

针对部分田间图像由于其背景复杂、光照不均匀等导致很难确定图像分割的最佳阈值问题,提出了一种基于结合遗传算法Otsu算法改进的图像分割方法。首先对采集的图像进行预处理,基于预处理图像通过改进遗传算法中的选择、交叉、变异三种方法以及基于Otsu优化个体适应度函数,实现了可以自动调整遗传控制参数,既确保了物种的多样性又加快其收敛速度,为Otsu图像分割提供了最佳阈值,最后经过图像形态学对图像进行填充。将改进遗传算法的Otsu算法与基于遗传算法+Otsu算法进行图像分割以及基于遗传算法+Ksw熵值图像分割进行了对比,发现该算法得到的阈值范围较为稳定,使得分割后的图像准确、清晰,对于后期进行作物株数的统计或者植株的覆盖度有一定的帮助。     

基于云技术和Inventor的拖拉机机构运动分析仿真

在拖拉机零件和机构的设计优化过程中,为了提高设计效率、降低设计成本,引入了Inventor设计仿真软件,并提出了基于云技术的协同设计和仿真方法。在机械零件的三维建模和装配与仿真过程中,采用遗传算法对任务的协同化分配和资源的调度进行了优化,提高了设计和仿真计算的效率。以拖拉机运动机构的建模和仿真为例,采用云平台的Inventor软件模块建立了机构的三维模型和装配体,调用云计算资源通过仿真计算得到了机构的位移随时间变化曲线,并将计算效率和传统的计算平台进行了对比,验证了云技术在计算速度和存储能力上的优越性。     

基于自适应模糊控制的拖拉机远程监测系统设计

为了提高拖拉机监测系统的自动化和智能化水平,将自适应模糊算法应用到了拖拉机监测系统的设计上,通过自适应遗传算法和模糊PID反馈调节,实现了拖拉机故障和作业质量的智能化监测。为了验证自适应模糊算法在监测系统中的作用,以多拖拉机联合作业为测试对象,在农田作业区域布置了无线传感网络,对远程监测故障诊断结果进行了统计。统计结果表明:自适应模糊算法相比不采用智能算法得到的诊断结果更加准确,对提高监测系统的精度具有重要作用。     

基于高光谱和GA-BP神经网络模型的冬小麦叶绿素含量反演

叶绿素是绿色植被进行光合作用的主要色素,是影响作物产量的重要因素之一,也是评价作物健康状况的重要生化指标。快速、准确、无损地监测作物叶片叶绿素含量,是实现作物长势和健康程度精准监测的关键。为提高作物叶绿素含量反演的精度,以冬小麦试验小区为基础,测量关中地区冬小麦叶片反射率及其对应的叶绿素含量。运用分数阶微分法计算0～2阶步长为0.1的分数阶光谱,通过灰色关联分析法提取出与叶绿素含量关联度大的特征,作为模型的输入参数。最终提取出0.6阶751、760 nm, 0.7阶744、751 nm, 0.8阶738、747 nm, 0.9阶738、750 nm, 1.0阶731、750 nm共10个与叶绿素含量关联度高的波段作为模型的特征波段。为解决BP神经网络(back propagation network)收敛速度慢、易陷入局部极小值的问题,使用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的权值和阈值,利用优化后的模型进行叶绿素含量的预测。结果表明,运用遗传算法优化BP神经网络模型反演精度较高,r²为0.952,均方根误差(RMSE)为3.64...     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

[目的]优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能.[方法]提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数.依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标...     

参数可变自适应遗传算法在军事地形图矢量化中的应用

针对纸制军事地图矢量化问题进行研究，提出一种基于自适应遗传算法的军事地形图矢量化方法，并在生成新的个体后，增加个体修正操作，提高个体的适应度。在该算法中，提出一种即考虑进化代数对算法的影响，又考虑到每代不同个体适应度作用的自适应交叉概率和变异概率。通过与传统方法的实验比较，证明该方法的可用性和有效性。     

智能化仪表流量与泄漏在线监测及仿真技术的研究

项目简介：《智能化仪表流量与泄漏在线监测及仿真技术的研究》属于塔里木大学校长基金青年资助项目（TDZKQN05002），主要应用在石油、天然气、化工领域的管道流量泄漏定位及监测，将自适应免疫遗传算法和蚁群算法分别应用到新疆管道流量泄漏监测算法的设计中来提高泄漏点定位精度和准确性。     

AGA-FAHP在工程项目评标中的应用

根据目前工程项目评标过程中一些定性指标无法定量化的问题,提出了基于加速遗传算法的模糊层次分析法(AGA-FAHP),分析了其具体的操作步骤,探讨了如何应用AGA-FAHP方法在工程项目评标中科学、合理地选择中标人,以保证最优者中标.