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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

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【作者】 张兵袁寿其张建生李红史建平

【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.

【基金】 国家高技术研究发展计划(863计划) 项目编号:2004AA2Z4010
  • 【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
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