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遗传算法参数对优化灌溉模型寻优过程影响的研究
Study of Different Genetic Algorithms Parameter Effect for Searching Optimal Solution of Optimization Irrigation Model
【Author】 Zhang Bing, Yuan Shouqi, Zhang Jiansheng, Li Hong (ChangZhou Institute of Technology, Jiangsu 213002,China)
【机构】 常州工学院;
【摘要】 主要研究利用遗传算法对优化灌溉模型寻优的过程,不同遗传算法参数对寻优过程的影响。通过不同参数对模型求解过程的对比,得到一组对应该模型最优的遗传算法参数。结果显示初始群体n=20,交叉概率pc=0.5,变异概率pm=0.01时遗传算法寻优效率最高。同时在该组最优组合参数下,对模型的5 种灌水量水平进行了优化求解,并得到了模型的最优解。
【Abstract】 the process of searching optimization solution by genetic algorithm was studied and effects of different genetic operator parameters on searching optimal solution were discussed. A group of the most optimal genetic operator parameters were gotten by contrasts of different genetic parameter. Result shows that the searching efficiency is most high under population n=20, crossover rate pc =0.5 and mutation rate pm =0.01. the optimization solution is gained under the group of genetic parameter for five different irrigation volume.
【Key words】 Genetic Algorithms; Binary encoding; Crossover rate; Mutation rate; Optimization irrigation;
- 【会议录名称】 农业机械化与新农村建设——中国农业机械学会2006年学术年会论文集(上册)
- 【会议名称】中国农业机械学会2006年学术年会
- 【会议时间】2006-11
- 【会议地点】中国江苏镇江
- 【分类号】S274
- 【主办单位】中国农业机械学会