一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法技术

一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法，包括以下步骤：1)首先设定此次间作作物的作物种植比例，之后进行时间切换点范围的优化，接着再使用之前得到的最优时间切换点范围作为算法的时间切换点之后对间作模型的间距问题进行优化；2)基于改进型混合粒子群优化算法对间作作物的种植模式进行优化运算；3)改变种植模式，再次使用之前的流程，通过比较不同种植模式下的最优单位面积光截获量来得到间作作物的最优种植模式，即种植比例及种植间距。本发明专利技术平衡了算法的局部探索能力及收敛能力；通过多级扰动，可避免优化过程陷入局部最优值。

An improved hybrid particle swarm optimization algorithm for intercropping crop planting pattern

An improved hybrid particle swarm optimization method for crop intercropping pattern optimization is proposed, which includes the following steps: 1) Firstly, the intercropping crop planting ratio is set, then the time-switching point range is optimized, and then the optimal time-switching point range is used as the time-switching point after the time-switching point of the algorithm. Intercropping model spacing was optimized; 2) Intercropping model was optimized based on improved hybrid particle swarm optimization algorithm; 3) Intercropping model was changed, and the previous process was used again. Optimal interception per unit area of intercropping crop was obtained by comparing the optimal interception per unit area under different cropping patterns. Type, namely planting proportion and planting spacing. The invention balances the local exploration ability and the convergence ability of the algorithm, and avoids the optimization process falling into the local optimum value through the multi-level disturbance.

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法
本
技术实现思路
涉及优化方法及算法设计领域，是一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法，此优化方法能够对间作作物种植模式中的种植品种比例及种植间距使用改进型算法进行优化。其中改进型混合粒子群算法具备一定的摆脱局部极值能力。
技术介绍
农业生产生活中，经常存在一些关于种植方式的问题需要得到优化结果，比如间作作物种植模式的优化。然而，实际生产生活中的间作作物种植模式优化问题往往十分复杂，例如间作作物种类的比例选择，间作作物间距的选择。若要得到优异的结果，往往需要大量的种植实验，而这便需要大量的人力物力。因此可以通过对已有的作物模型进行间作种植模式优化研究。目前已有的作物模型已具备较高的真实性，因此可以基于间作作物模型来对间作种类比例和间作间距进行选择。之后，便需要使用相应的方法来对该解决该问题。此时便需要智能优化算法。自然界中的生物通过种群的逐代进化，来针对生存环境进行优胜劣汰。人们便通过对这种生物行为特性从不同角度进行研究，加以模拟生物进化的过程，建立计算模型，并与实际优化问题相结合，由此产生的模拟生物自然进化过程的随本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)记优化间作模型中间距的粒子种群大小为n，解空间维数为3，A作物种内间距，B作物种内间距，AB作物种间间距，种群中每个粒子的位置为Xi(i＝1,2,3)，每个粒子的适应度值为f(Xi)(i＝1,2,3)，第k代中第i个粒子的位置为Xik，粒子的速度为Vik，第i个粒子得到的最优适应度值的位置为Pik(i＝1,2,3)，所有粒子中得到最优适应度值的位置为Pgk；之后首先设定此次间作作物的作物种植比例，之后进行时间切换点范围的优化，接着再使用之前得到的最优时间切换点范围作为算法的时间切换点之后对间作模型...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)记优化间作模型中间距的粒子种群大小为n，解空间维数为3，A作物种内间距，B作物种内间距，AB作物种间间距，种群中每个粒子的位置为Xi(i＝1,2,3)，每个粒子的适应度值为f(Xi)(i＝1,2,3)，第k代中第i个粒子的位置为Xik，粒子的速度为Vik，第i个粒子得到的最优适应度值的位置为Pik(i＝1,2,3)，所有粒子中得到最优适应度值的位置为Pgk；之后首先设定此次间作作物的作物种植比例，之后进行时间切换点范围的优化，接着再使用之前得到的最优时间切换点范围作为算法的时间切换点之后对间作模型的间距问题进行优化；2)基于改进型混合粒子群优化算法对间作作物的种植模式进行优化运算，其中的时间切换范围为之前得到的最优切换范围，之后将间作作物的单位面积光截获量作为优化的适应度值，使用改进型混合粒子群优化算法进行优化。之后，当迭代过程进行到切换时间范围时，开始准备切换算法，若把算法总体优化迭代深度的进展归一化为[0,1]之间，0表示开始，1表示结束，当时间点到达Rsa之时，判断当前最优值第一次出现的迭代深度来决定到底是在[Rsa,Rst]中的哪个时刻进行算法切换；3)改变种植模式，再次使用之前的流程，通过比较不同种植模式下的最优单位面积光截获量来得到间作作物的最优种植模式，即种植比例及种植间距。2.如权利要求1所述的一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法，其特征在于，所述步骤1)的优化流程如下：步骤1.1：初始化粒子群中所有参数；步骤1.2：初始化一级粒子群算法中的粒子；步骤1.3：更新一级粒子的时间切换点范围；步骤1.4：初始化二级粒子群算法中的粒子；步骤1.5：更新二级粒子的位置和速度；步骤1.6：更新二级粒子的适应度值；步骤1.7：判断是否满足二级算法结束条件，若满足，则到步骤1.8；若不满足则回到步骤1.5；步骤1.8：更新一级算法的适应度值；步骤1.9：判断是否满足一级算法结束条件，若满足，则结束算法；若不满足，则回到步骤1.3。3.如权利要求1或2所述的一种基于改进型混合粒子群算法的间作作物种植模式优化方法，其特征在于，所述步骤2)的优化流程如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐利锋，黄祖胜，杨中柱，丁维龙，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33