一种饲料配方优化方法、系统、计算机及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种饲料配方优化方法、系统、计算机及存储介质，方法包括：首先结合实际情况选择饲料配方原料，通过查阅饲料成分及营养价值表获取选择得到的原料的营养成分含量，并根据喂养的动物结合参考文献确定该动物的营养需求量。接着，建立饲料配方优化模型，之后对建立的饲料配方优化模型进行求解。最后通过改进的禁忌搜索算法对求解得到的结果进行优化，最终得到最优的饲料配方。本发明专利技术在传统优化算法或智能优化算法所求结果的基础上，利用改进的禁忌搜索算法实现跳出局优全局搜索，找到更优解，得到的饲料配方既能满足限制性约束条件又能最大限度地降低成本。条件又能最大限度地降低成本。条件又能最大限度地降低成本。

【技术实现步骤摘要】
一种饲料配方优化方法、系统、计算机及存储介质


[0001]本专利技术涉及饲料配方优化的
，尤其涉及到一种饲料配方优化方法、系统、计算机及存储介质。

技术介绍

[0002]饲料的配方研制中，由于原料营养成分的多样性和动物需求营养指标的复杂性，导致目标求解时会遇到多种约束条件。在满足限制条件的同时还需要实现成本的降低，并且在求解过程中需要考虑到时间复杂度、搜索范围和结果的精度等多个问题，这给饲料配方研究加大了难度。由于传统的手工算法、线性规划法或局部搜索法已经无法满足现实中要求的配方涵盖更多原料与原料市场价格不断变化等现实因素，其所求的结果质量较差。虽然智能优化算法有很好的性能，但是单纯地使用群智能优化算法，所求结果较好，却在时间复杂度和精度控制上总是不能较好满足限制性约束条件控制。因此，如何得到既能满足限制性约束条件又能最大限度地降低成本的饲料配方显得尤为重要。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种饲料配方优化方法，使得得到既能满足限制性约束条件又能最大限度地降低成本的饲料配方。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种饲料配方优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、结合实际情况选择饲料配方的原料；S2、通过查阅饲料成分及营养价值表获取步骤S1选择得到的原料的营养成分含量；S3、根据喂养的动物结合参考文献确定该动物的营养需求量；S4、建立饲料配方优化模型；S5、对步骤S4建立的饲料配方优化模型进行求解；S6、通过改进的禁忌搜索算法对步骤S5求解得到的结果进行优化，最终得到最优的饲料配方。2.根据权利要求1所述的一种饲料配方优化方法，其特征在于，所述步骤S1结合实际情况选择饲料配方原料时，需要考虑的情况包括原料的种类、原料的体积、原料的特性、原料的混合情况以及原料的单价；所述原料的单价包括原料本身的价值和运费。3.根据权利要求1所述的一种饲料配方优化方法，其特征在于，所述步骤S4建立饲料配方优化模型的过程如下：设有m种原料和n种饲料营养需求，则构建一个n*m的矩阵P(a
ij
)，i＝1，2，...，n；j＝1，2,...,m；假设饲料成本为E，则定义饲料配方优化模型中的目标函数为如下所示：minE＝c1x1+c2x2+...+c
m
x
m
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式(1)中，x
i
(i＝1,..,m)为每个原料在配方中所占的含量，x1+x2+...+x
m
等于饲料配方的总重量，c1,c2,...,c
m
为每个原料的单价；对于饲料的相关约束条件，用以下的不等式方程组进行刻画：式(2)中，a
ij
为第i种原料含有的第j种营养成分的含量；b
i
为喂养的动物所需的各项营养成分的最低标准。4.根据权利要求3所述的一种饲料配方优化方法，其特征在于，所述步骤S5通过传统优化算法或智能优化算法对步骤S4建立的饲料配方优化模型进行求解；其中，传统优化算法采用穷举法或线性规划法；智能优化算法采用遗传算法、粒子群算法或模拟退火算法。5.根据权利要求4所述的一种饲料配方优化方法，其特征在于，所述步骤S6通过改进的禁忌搜索算法对步骤S5求解得到的结果进行优化的具体过程如下：S6
‑
1、从步骤S5求解得到的结果X＝[x1,x2,...,x
m
]，x
i
(i＝1,..,m)为每个原料在配方中所占的含量，对应的饲料成本为f；设置搜索精度矩阵W＝[w1,w2,...,w
p
]、迭代次数K，k＝0；定义包括有邻域移动矩阵的禁忌表T；S6
‑
2、判断k是否大于K，若是，则跳至步骤S6
‑
8，否则，设置i＝1，并进入步骤S6<...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学聪，樊锁海，鲁嘉，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：