當(dāng)前,我國林木工作已經(jīng)獲得不少成就,種子園的營建工作也正在向高世代改良發(fā)展,在發(fā)展過程中種子園內(nèi)的林木種類和數(shù)量必然會不斷減少,最終將面臨近交衰退問題。為了減少無性系親本及其分株之間的近交和自交繁殖,以及花期不遇和花粉量不足的現(xiàn)象,本文將基于樟子松無性的遺傳距離,以及模擬的親本花期和花粉量數(shù)據(jù),進(jìn)行無性系種子園設(shè)計(jì)。果蠅優(yōu)化算法是一種簡單且全局尋優(yōu)能力強(qiáng)的智能優(yōu)化算法,并已在不同領(lǐng)域上得到了廣泛應(yīng)用。本文采用了果蠅優(yōu)化算法來解決無性系種子園設(shè)計(jì)問題,并針對種子園設(shè)計(jì)問題的特征對標(biāo)準(zhǔn)的果蠅優(yōu)化算法進(jìn)行了改進(jìn)。首先,本文設(shè)計(jì)了步長改進(jìn)型果蠅優(yōu)化算法(Step-modified improved fruit fly optimization algorithm,SIFOA),應(yīng)用在基于遺傳算法的無性系種子園設(shè)計(jì)中,并與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和其他智能優(yōu)化算法進(jìn)行對比。結(jié)果表明,所有算法分別執(zhí)行200次之后SIFOA的最大值低于其他算法的最小值;在最終的種子園設(shè)計(jì)方案中,完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方案存在多處同一無性系的分株作為近鄰,而SIFOA無此現(xiàn)象,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中遺傳距離最大的兩個(gè)無性系出現(xiàn)比例高于遺傳算法,可見SI...

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及研究目的
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和目標(biāo)
    1.4 論文組織
2 基礎(chǔ)理論及問題描述
    2.1 果蠅優(yōu)化算法介紹
        2.1.1 基本果蠅優(yōu)化算法
        2.1.2 多種群果蠅優(yōu)化算法
        2.1.3 遺傳算法簡介
    2.2 種子園設(shè)計(jì)問題
        2.2.1 問題描述
        2.2.2 問題抽象
    2.3 本章總結(jié)
3 步長改進(jìn)型果蠅優(yōu)化算法在無性系種子園設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
    3.1 算法基本思想
    3.2 算法設(shè)計(jì)
        3.2.1 編碼設(shè)計(jì)
        3.2.2 種群初始化
        3.2.3 搜索步長
        3.2.4 覓食方向
        3.2.5 算法流程
        3.2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對比分析
    3.3 無性系種子園配置設(shè)計(jì)系統(tǒng)
    3.4 本章小結(jié)
4 雙種群改進(jìn)型自適應(yīng)步長果蠅優(yōu)化算法在無性系種子園設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
    4.1 添加花期與花粉量的種子園無性系設(shè)計(jì)
        4.1.1 問題描述
        4.1.2 目標(biāo)函數(shù)
    4.2 雙種群改進(jìn)型自適應(yīng)步長果蠅優(yōu)化算法設(shè)計(jì)
        4.2.1 自適應(yīng)步長
        4.2.2 多種群策略
        4.2.3 覓食行為
        4.2.4 基本流程
    4.3 實(shí)驗(yàn)對比與結(jié)果分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置
        4.3.2 增添花期與花粉量與未增添的實(shí)驗(yàn)對比
        4.3.3 基于不同算法的實(shí)驗(yàn)對比
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡介
導(dǎo)師簡介
獲得成果目錄
致謝



本文編號：4027839