基于iaga优化约束条件下造林规划的研究

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1、福建农林大学硕士学位论文摘要造林规划设计不但要遵守适地适树的法则，而且要根据当地、当时社会经济条件、林业生产计划和经营目的，来选择最适宜的造林设计方案。做到在满足物质、计划、经济等方面的条件下、最大限度发挥自然生产力基础上，使得营林生产获得较好的经济效益。在实际工作中，用科学方法做出造林设计后，具体实施过程会经常受到各种条件的约束，迫使修改原规划设计方案。在满足这些约束条件下，为达到获得最大经济收益目标，编制整个林场或县、市作业区内造林树种选择的最佳方案，我们把它称为“在约束条件下造林规划设计问题"。

2、本文是针对造林规划进行深入研究，运用计算机智能算法对造林规划方案优选，最终实现在各种约束条件下，达到经济效益的最高。基于计算机智能算法的造林规划系统，能够避免人为的主观因素对造林规划计划的影响，能充分利用计算机智能算法对造林规划进行静态和动态分析，对实现森林的永续利用有重要意义。本文针对造林规划问题，建立约束条件下造林规划模型，研究和开发了基于Visualbasic语言的微机软件系统。利用开发的基于改进自适应遗传算法和自动建模技术来对约束条件下造林规划过程进行模拟。获取最优造林规划方案，最终实现在保证

3、各种约束条件的基础上实现最优的造林规划。实验结果表明：改进自适应遗传算法在求解复杂的、大规模约束条件下造林规划问题时，显示了一定的优越性，如寻优质量高等特点，大大扩展了智能计算在林业方面的应用。关键字约束条件；造林规划优化；遗传算法；改进自适应遗传算法；最优化方法基于计算智能优化约束条件下造林规划的研究AbstractReforestationplanninganddesignmustnotonlybeappropriatetocomplywiththelawsofnaturefighttree，bu

4、talsoaccordingtolocal，socio．economicconditionsatthattime，forestryproductionplanningandmanagementobjectives，toselectthemostappropriateplantingdesign．Tomakeforestproductionhavebettereconomicbenefitsbaseonmeetingtheeconomic，planning，material，etc．conditions

5、，andmaximizingnaturalproductivity．Andthisisanimportantreforestationdesignresearchtopic，whichhaspracticalsignificance．Intheactualdesignwork，whentousescientificmethodstomakedesign，andtheimplementationprocessisoftensubjecttovariousconditions，SOwemustamendm

6、enttotheoriginalplanninganddesignprogram．Constraintsinmeetingtheseconditions，toachievemaximumeconomicbenefitstothetarget，thepreparationoftheentireForestorCounty，thecityoftreespeciesintheoperationalareastochoosethebestsolution，wecallit”Reforestationunder

7、restrictiveconditionsintheplanninganddesignissues”．Withtheforestryinformationtechnologyhasbeenputontheagenda，andChina’Sforestryinformationsystemofthebuildinghasagoodstart，graduallydemonstratingthelevelofmodernizationoftheforestrybuildingandvigorouslypro

8、motingtheForestryandincreasingproductivity．Thisarticleisforafforestationplanningtoconductin—depthresearch，usingintelligentcomputeralgorithmsreforestationplanningoptimizationtooptimalplanningreforestationprogram，andultimatelyreali