检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《农机化研究》2011年第10期27-30,共4页Journal of Agricultural Mechanization Research
基 金:黑龙江省青年科学基金项目(QC2009C87)
摘 要:在吸取以往灌溉决策支持系统经验的基础上,为了对系统的决策解进一步优化,将遗传算法(GA)融入其中,但遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"。为此,针对这些缺点在遗传算法的整个操作过程中应用了一部分模拟退火技术,并详细分析了该混合算法的性能和特点。实验证明,该算法能够有效地克服GA的缺点,不仅提高了计算速度,而且在改善解的质量方面有着很好的效果,从而对作物的产量进行优化,以达到最大的收益。On the basis of learning from the past experience in irrigation decision support system,genetic algorithm(GA) was involved in it for further optimized decision-making solution in this paper.But the convergence rate of genetic algorithm is slow and it is ofen premature convergence.For these shortcomings it applied a part of simulated annealing technique in the operating process of GA.The author analyzed the performance and characteristics of this mixed algorithm in detail.Experiments indicate that the algorithm can overcome these shortcomings of GA.It not only increased computation speed but improved the quality of solution effectively.So it optimized the production of crop to achieve maximum profit.
分 类 号:S117[农业科学—农业基础科学]
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