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基于進(jìn)化算法的高寒草地放牧牦牛種群優(yōu)化問(wèn)題研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-11 20:40

  本文選題:牦牛 切入點(diǎn):高寒牧場(chǎng) 出處:《青海大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:遺傳算法發(fā)展至今日,已成為了計(jì)算智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。云模型是一種定性定量不確定性轉(zhuǎn)換模型,它結(jié)合了模糊數(shù)學(xué)及概率論。云模型能夠準(zhǔn)確表達(dá)出自然語(yǔ)言的不確定性,可以為不確定性問(wèn)題的研究及表達(dá)提供新的思路。使用傳統(tǒng)的遺傳算法解決實(shí)際問(wèn)題,具有極大的隨機(jī)性以及盲目性,同時(shí)具有搜索能力差,搜索慢等不足。因此,本文將云模型的不確定性轉(zhuǎn)換能力使用到遺傳算法中并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),以加快收斂、加強(qiáng)算法尋優(yōu)能力。由于本文模型的特殊性,本文主要利用正態(tài)云發(fā)生器代替變異運(yùn)算,Y條件云發(fā)生器代替交叉運(yùn)算,對(duì)種群進(jìn)行更新。青海高寒草甸牧場(chǎng)管理技術(shù)比較原始及落后,畜群結(jié)構(gòu)不合理、超載放牧現(xiàn)象嚴(yán)重,這導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境破壞、牧民收益降低。為緩解這個(gè)問(wèn)題,牧民需要采用科學(xué)的放牧模式。結(jié)合信息化技術(shù)及放牧系統(tǒng)優(yōu)化理論,本文提出了一種求解高寒牧場(chǎng)牦牛種群結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題的云遺傳算法?紤]保護(hù)天然草場(chǎng)資源和畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,以最大凈貨幣價(jià)值收益和最大綜合收益為目的,以牧草資源為約束條件,建立了高寒草地放牧種群結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,先用數(shù)學(xué)建模的方法對(duì)高寒牧場(chǎng)牦牛種群結(jié)構(gòu)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行建模,然后通過(guò)改進(jìn)的云遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行仿真及其求解,最后分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,得到結(jié)論,其結(jié)果為高寒牧場(chǎng)生產(chǎn)計(jì)劃提供了一定的指導(dǎo)作用。
[Abstract]:Genetic algorithm (GA) has become an important branch of computational intelligence field. Cloud model is a qualitative and quantitative uncertainty transformation model. It combines fuzzy mathematics with probability theory. The cloud model can accurately express the uncertainty of natural language, and can provide a new way of thinking for the research and expression of uncertainty problems. The traditional genetic algorithm is used to solve practical problems. Because of its great randomness and blindness, poor searching ability and slow searching ability, this paper applies the uncertainty transformation ability of cloud model to genetic algorithm and improves it to speed up convergence. Because of the particularity of this model, this paper mainly uses normal cloud generator instead of variation operation condition cloud generator to replace cross operation. The management technology of Qinghai alpine meadow pasture is primitive and backward, the structure of herd is unreasonable, and the phenomenon of overloading grazing is serious, which leads to the destruction of ecological environment and the decrease of herdsmen's income. In order to alleviate this problem, Herdsmen need to adopt scientific grazing mode, combining with information technology and grazing system optimization theory, In this paper, a cloud genetic algorithm is proposed to solve the problem of yak population structure optimization in alpine pastures. Considering the protection of natural grassland resources and the sustainable development of animal husbandry, the purpose of this algorithm is to maximize the net monetary value and the maximum comprehensive income. The optimization model of grazing population structure in alpine grassland was established with forage resources as the constraint condition. Firstly, the optimization of yak population structure in alpine pasture was modeled by mathematical modeling method. Then the model is simulated and solved by the improved cloud genetic algorithm. Finally, the experimental results are analyzed and the conclusion is drawn. The results provide some guidance for the production planning of alpine pasture.
【學(xué)位授予單位】:青海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:S823.85;TP18

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本文編號(hào):1599809

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