針對精準農(nóng)業(yè)土壤測量中,田地因土壤時空變異性,會出現(xiàn)與附近土壤差異較大的"斑塊",將田地中"斑塊"位置信息進行整合并轉(zhuǎn)化為TSP問題（旅行商問題）的變體。使用改進型蟻群算法對該TSP問題進行求解,并通過MATLAB軟件對算法進行驗證,使機器在田地行駛路徑為最優(yōu)路徑,節(jié)約了機器燃料和運行時間。 

【文章來源】：中國農(nóng)村水利水電. 2020,(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

土壤濕度地圖

將其簡化后得到二維圖,如圖2所示。圖2中黑色塊狀圖形代表斑塊,黑線代表作物區(qū)域。農(nóng)田多為“豐”字形或是“井”字形,而作物區(qū)域一般機器不能通行,這樣就形成了精準農(nóng)業(yè)的TSP問題。2 求解精準農(nóng)業(yè)TSP問題的蟻群算法

設有m只螞蟻,每只螞蟻根據(jù)以“斑塊”距離和鏈接邊上信息素的數(shù)量為變量的概率函數(shù)選擇下一個“斑塊”[設τij (t)為 t 時刻e(i,j)上信息素的強度]。“斑塊”距離是根據(jù)田地實際情況如圖3(白色空白區(qū)域為田埂區(qū)域允許機器通過,綠色區(qū)域為作物區(qū)域不允許機器通過)可分為三類。第一類,兩個“斑塊”位置處于同一塊區(qū)域,如圖3中1、2“斑塊”位置,則兩點最短距離公式為:

【參考文獻】：
期刊論文
[1]改進蟻群算法在旅行商問題中的應用[J]. 李成兵,郭瑞雪,李敏.  計算機應用. 2014(S1)
[2]改進的蟻群遺傳算法求解旅行商問題[J]. 于瑩瑩,陳燕,李桃迎.  計算機仿真. 2013(11)
[3]求解TSP問題的快速蟻群算法[J]. 申鉉京,劉陽陽,黃永平,徐鐵,何習文.  吉林大學學報(工學版). 2013(01)
[4]一種求解旅行商問題的改進蟻群算法[J]. 王沛棟,唐功友,楊熙鑫,李揚.  中國海洋大學學報(自然科學版). 2013(01)
[5]求解TSP問題算法綜述[J]. 王劍文,戴光明,謝柏橋,張全元.  計算機工程與科學. 2008(02)

碩士論文
[1]蟻群算法的改進及其在若干優(yōu)化問題中的應用[D]. 許凱波.江南大學 2018
[2]蟻群算法求解TSP問題的研究[D]. 楊學峰.吉林大學 2010
[3]遺傳算法求解TSP的研究[D]. 喻菡.西南交通大學 2006



本文編號：3620134