近红外光谱多核并行谱区选择任务调度策略研究

在近红外光谱的谱区选择算法中,滑动窗口偏最小二乘法具有较高的预测精度,但是其程序运行时间很长。在不改变算法预测精度的前提下,首先以分段间隔偏最小二乘法为基础研究了顺序分配法、等间距法和排序法等3种任务调度策略对并行算法性能的影响。在这3种任务调度策略中,排序法具有较好的负载均衡性和较高的并行效率。然后在16核云计算平台下将排序法分配策略分别应用于组合分段偏最小二乘法、反向分段偏最小二乘法和滑动窗口偏最小二乘法等谱区的并行选择算法中。经实验测试,在单核串行算法下反向分段偏最小二乘法和滑动窗口偏最小二乘法的程序运行时间分别为9.22 h和55.51 h,在排序法分配策略下采用2核并行算法时其程序运行时间分别缩短为4.98 h和29.03 h,分别节省了45.99%和47.70%的程序运行时间。实验结果表明:当考虑并行效率和计算成本时,在1~16核的并行算法中,选用2核并行执行以上4种谱区选择算法都具有最高的并行效率和性价比。     

Optimal model on integrated production planning andscheduling of steelmaking and continuous casting process

Considering the uncertainty and complexity of production planning and scheduling in steel making and continuous casting, an optimal simulation model is built. Based on the analysis of the logistics in steelmaking process, the casting plan is regarded as the global goal, and the procedural information is taken into account, as well as the local evolution rule that abstracted from scheduling rule. To simulate transferring of materials in the process, the state of operation sites are updated as a result of the global goals, process information and local rule. The goal directed simulation is carried out based on the self organization evolution mechanism. Finally, an optimal integrated production plan is made by a continuous simulation evolution. A simulation case for eight hours production plan shows that the model is valid and efficient.     

“渔光互补”下的微电网多目标能量优化调度策略

针对“渔光互补”下的微电网系统,为平衡能源“不可能三角”,提出一种多目标优化的能量优化调度方法。首先,基于“渔光互补”背景建立光-蓄-荷微电网系统模型,提出包含经济性、环保性及综合性的多维动态目标函数。其次,考虑麻雀搜索算法存在多样性不足和易陷入局部最优的缺陷,提出基于模拟退火算法及混合策略改进的麻雀搜索算法（SA-ISSA）的微电网能量优化调度策略。最后,针对上海崇明璞叶小镇“渔光互补”工厂化养殖基地进行实例验证,采用SA-ISSA算法对微电网模型求解,获得最优能量调度方案。实验结果表明,SA-ISSA算法在解决微电网能量优化调度问题上具有更好的性能和应用价值,可为“渔光互补”下微电网能量优化调度策略提供参考。     

南疆膜下滴灌棉花耗水规律以及灌溉制度研究

2004年在南疆尉犁县进行了棉花膜下滴灌耗水规律以及灌溉制度的研究,通过设置三个灌水处理:345 mm、420 mm、505 mm,并连续监测每次灌前棉花全生育期土壤含水量变化,得出以下结论:在花期(7月4日)滴灌定额45 mm,灌水只能影响到土壤0~40 cm,灌后第一天,土壤水分损失可达到20 mm;灌后四天,0~40 cm含水量已降至60%以下,棉花已受到水分胁迫。在南疆,在充分满足棉花对水分需求的条件下,膜下滴灌棉花耗水量为625 mm,505 mm的灌溉量可满足棉花对水分的需求。根据实验的灌水安排以及棉花各生育阶段的耗水率,南疆膜下滴灌棉花的灌溉制度为:蕾期每次灌水定额35 mm,每5天灌一次;花铃期每次灌水定额为50 mm,7天灌一次,盛铃期后,灌水定额逐渐降低至35 mm。     

多区域协调调度架构下的农机服务资源优化配置方法

针对多区域互联农机服务资源分配不合理所导致的区域整体经济效益低下的问题,采用数学建模与智能优化算法相结合的仿真方法,对多区互联农机服务资源配置进行研究。结合智慧农业发展现状和多区域互联农机服务调度特点,构建多区域协调调度架构,获取全局农机服务资源状况;建立价值可变的多背包农机服务调度模型,设计改进模拟退火和粒子群优化的混合智能算法求解调度模型;通过实例分析本研究设计的协调调度方法与传统分散调度方法的区域总效益、订单响应率和农机效用比的差异性以及农田面积对调度方法的影响。仿真结果表明,当订单数量375时,2种调度方法所产生的效果相同;当订单数量≥375时,协调调度方法所得农机效用比高于传统分散调度方法2.74%,当订单数量≥625时,协调调度方法所得区域总效益和订单响应率比传统分散调度方法分别高10.65%和14.88%。     

基于地块管理的农机合作社管理系统设计与实现

农机社会化服务是现代农业生产发展的必然趋势,作为社会化服务的主体,农机合作社存在经营管理的需求。为了实现农机合作社在农业生产托管中对于托管地块的管理、农机的调度管理、作业的生产跟踪、农资的管理等,设计了基于地块管理的农机合作社管理系统,通过对合作社管理系统的功能需求分析,完成了信息系统总体架构设计,实现了系统的业务功能,并对系统的应用前景进行展望。结果表明,通过信息化的手段来对合作社的地块、机务及订单进行管理,能够更加科学直观地监测农机的作业数量和作业质量,对机手进行有效的监管,同时为合作社的发展决策提供可靠的数据支撑。     

基于深度强化学习的收割机省内协同调度优化策略

针对目前多机多地块间调度作业存在效率低、成本高等问题,该研究构建了以收割机地块间转移成本最小为目标的协同调度模型,设计了基于深度强化学习的收割机协同调度优化算法(inter-regional collaborative optimization scheduling algorithm based on deep reinforcement learning,DRL-ICOSA)。首先分析收割机调度作业的马尔可夫决策过程,构建基于注意力机制的策略网络和价值网络,在随机采样策略中引入动态高斯噪声,以避免训练初期陷入局部最优,同时提高网络模型的鲁棒性;接着采用近端策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)训练网络模型;最后利用测试集验证DRL-ICOSA算法,得到收割机优化调度方案。基于有效作业时长40和24 h、农机调度中心位于作业区域中心和区域边缘的4种组合作业场景下,采用DRL-ICOSA算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)计算调度策略并进行对比分析。试验结果表明：当调度中心位于区域中心或边缘时,有效作业时长为40 h,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度成本降幅不少于13.9%;有效作业时长为24 h,平均调度成本降幅不少于11.5%。当作业时长为40或24 h时,调度中心位于区域中心,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度成本降幅不少于12.3%;调度中心位于区域边缘时,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度降幅不低于11.5%。因此,有效作业时长为40或24h、调度中心位于区域中心或边缘时,相比其他3种算法,DRL-ICOSA算法均能计算得到最低的调度成本。这一研究结果可为收割机省内协同作业提供科学合理的调度方案。     

图搜索算法优化非线性流水线的无冲突调度

非线性流水线是计算机处理多任务问题的关键技术,解决无冲突的任务调度是非线性流水线的难点。本研究分析了非线性流水线计算机的任务调度问题,并给出了一种优化非线性流水线无冲突调度的算法。通过计算机仿真,利用该算法能够快速找到最优的调度方案。     

植保无人机飞控系统与航线规划研究进展分析

应用无人机开展植保作业是有效防治病虫害的重要途径。本文对植保无人机行业发展和相关应用研究进行了综述,分别从植保无人机飞控系统、单机作业航线规划、多机作业调度场景及优化方法 3个角度进行了阐述,以增强植保无人机作业效果与提高作业效率为目标,分析了植保无人机飞行控制系统及航线规划与调度的研究现状。针对植保无人机因作业精度要求高而导致其飞控系统制造成本高的问题,提出应研发低成本、高精度、可适应植保无人机作业需求的测姿器件,开发相应的姿态估计算法;针对植保无人机航线规划、优化调度模型与实际作业需求不匹配的情况,总结了单机作业航线规划与多机调度优化场景、约束条件与优化方法。最后,提出应研发植保无人机自动补给平台,构建基于多机协同的作业管理与调度优化模型,以增强植保无人机在复杂作业环境中的作业效果,提高作业效率。     

Nitrogen and water use efficiency of zucchini squash for a plastic mulch bed system on a sandy soil

Zucchini squash (Cucurbita pepo L.) is an economically important vegetable crop in Florida. Typically, it is intensively managed with high inputs of fertiliser and irrigation water. Our objectives were to evaluate the interaction between fertilisation rates and irrigation treatments, and to quantify nitrate leaching in a plastic mulched/drip irrigated zucchini squash production systems. Three studies were carried out. The first study evaluated different depth placement of drip and fertigation lines on plant growth and fruit yield. Treatments included SUR (both irrigation and fertigation drip lines placed on the surface); S&S (both lines buried 0.15 m deep); and SDI (irrigation line placed 0.15 m below the fertigation line on the surface). The second and third studies compared three different N-rates and different soil moisture sensor-based irrigation strategies. Nitrate-N leaching was monitored by zero tension drainage lysimeters and soil samples. N leaching increased when irrigation and N-rates increased, with values ranging from 2 to 45 kg ha⁻¹ of N. Use of SDI increased yields by 16% compared to the S&S treatment, and reduced nitrate leaching by 93% while increasing the water use efficiency by 75% compared to a fixed 2-h irrigation event per day treatment. Application of N above the standard recommended rate of 145 kg ha⁻¹ did not increase yield, although yields were reduced at the lowest N-rate. The use of soil moisture sensors for automatic irrigation control reduced irrigation application and minimized nitrogen leaching. In addition, combining the soil moisture controlled SDI system that had surface applied fertigation resulted in similar or higher yields, while reducing both water use and potential N leaching because of improved nutrient retention in the root zone.