基于案例的温室作物多变量生长模型优化研究

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1、华东师范人学坝士学位论文摘要精准农业(PrecisionAgriculture)是在现代信息技术、生物技术、控制技术等一系列高新技术最新成就的基础上发展起来的一种重要的现代农业生产形式，它能减少不必要的投入和资源浪费，提高投入产出转换效率。作物生长模拟模型作为温室生产智能化操作与管理软件的核心部分，是精准农业支持技术的重要部分之。作物牛长模拟模型的准确建立，是作物牛产管理决策支持技术的关键依据，也是发展现代数字精准农业和高效、智能型农业的重要环节。本文针对上海市农业科学院、上海市设施园艺技术重点实验室建立的温室黄瓜生长模型，在了解多种农作物的千物质积

2、累的动态关系，并对其结构和参数特点进行分析和比较的基础上，结合黄瓜生长模型参数优化的特点和难点，利用遗传算法(Oencticalgorithms，GA)在解决复杂优化问题上突显的优势，探索适用于温室黄瓜生长模型参数优化的遗传算法新模型。本文从最基本的简单遗传算法(simpJegeneticalgorithm，sGA)出发，通过总结和分析简单遗传算法用于参数优化出现的早熟收敛现象，引入基于小生境(Njche)进化思想和分等级公平竞争(HierarchicalFaircompetition，HFc)原则的种群竞争消亡(speciescompcte-D．e

3、outA190r触m，scD)模型。为了研究不同控制参数和遗传算子的组合对遗传算法的性能产生的影响，比较和分析多种控制参数和遗传算子的不同组合的GA模型，找到适合黄瓜参数优化的模型，并进一步提出两层GA嵌套优化的新模型。两层GA中，主级GA用于实现温室黄瓜生长模型的参数优化，亚级GA用于实现对主级GA控制参数和遗传算予的组合优化，两级GA相互嵌套，共同实现黄瓜生长模型的参数优化。该模型已在计算机硬件平台上使片jc语言进行了优化仿真实验，其有效性与合理性己得到了充分验证。本文研究提出的算法模型，可为现代精准农业计算机智能控制下的作物生长模型的参数优化提

4、供一一种新的有效方法，并可推广应用于不同的作物生长环境(温室、大棚、田间)在不同的地理位置，从国外引入或自行研究建立的作物(小麦、水稻、番茄等)生长模型的参数优化或重估。关键词：遗传算法，参数优化，生长模型，黄瓜，温室华东师范大学硕十学位论文ABsTRACTABSTRACTBasedonthedeveIopmentofadVancedtechnofogyofmodemjnfomlation，bioIogy，andcontr01，precisionagricultureisakindofimponantagricultllrewhichcanreduc

5、esounnecessaryinputandrcsoIIrcesastoimpr0Vethetransitione伯ciency．Asacompanofintelllgentoperationandmanagingsoftofgrce“housepmduction，cropgrowthsimulationmodelsareimportampartofprecisionaFiculturctechnology．Theiraccurateestablishmentisthekeybasisofplantpmductionmanagingtechnolog

6、y8ndthesignI仃cantstepofdeVelopmentofmodemdigjtala11demcientagricuIturc．Aimatthedrymatterproductionanddistributionmodelofgreenhousecucumberinitiatedbysh柚gllaiAcademyofAgricunuraISciencesandshan曲aiKeyLabomtoryofPmtectedHorticultural1'cchnoIogy，thispapertakeadvantageofpowerfulGene

7、ticalgori廿1ms(GA)tosearchfornewGAmodelapplicabletoparameterSoptimizationofcucumbergrowthmodel．ThroughtheanalysisoftheprcmaturcconVe唱encyarising仔omsjmpleGA，thisthesismakeuseofSpeciesCompete-DieoutAlgorithmimportingNichesthoughtandHierarchicalFairCompetitionmodeltotheoptimalquest

8、ion．rnordertofindouttheef南ctofdiversecontr01par锄etersa