庄嘉祥
- 作品数：6 被引量：30H指数：4
- 供职机构：南京农业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 约束性知识与精英个体策略遗传算法融合的作物生育期模型品种参数优化方法
- 本发明提出一种约束性知识引导精英个体策略遗传算法的作物生育期模型参数优化方法，属于作物模型品种参数优化的最优化方法领域。其步骤：作物生育期模型品种参数优化的数据准备；作物生育期模型品种参数初始范围的等级划分；确定对模型品...
- 姜海燕许一骅庄嘉祥刘蕾蕾朱艳于娟娟吴冕
- 基于自主学习和精英群的多子群粒子群算法被引量：6
- 2014年
- 为了提高动态多子群粒子群算法中粒子学习的自主性,提出一种基于自主学习和精英群的粒子群算法.该算法借鉴教育心理学自主学习的理念,用基础群中粒子自主选择学习对象的操作代替子群的重组操作,并通过精英群局部搜索的配合来达到寻优的目的.将所提出的算法应用于6个测试函数,并与动态多子群PSO等算法进行了比较,比较结果表明,新算法在提高收敛速度、精度和寻优时间等方面具有良好的性能。
- 姜海燕王芳芳郭小清庄嘉祥
- 关键词：粒子群优化多样性
- 精英策略个体优势遗传算法研究被引量：8
- 2016年
- 针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法(Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA)。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。
- 伍艳莲姜海燕庄嘉祥郭小清许一骅
- 关键词：遗传算法精英策略局部搜索
- 基于个体优势遗传算法的水稻生育期模型参数优化被引量：13
- 2013年
- 【目的】快速并准确估算作物生育期模型参数。【方法】本文提出了一种新的改进型遗传算法——个体优势遗传算法(individual advantages genetic algorithm,IAGA),并应用于水稻生育期模型参数估算。在遗传算法的基础上引入个体优势算子,并改进了变异算子及种群更新策略。以完全嵌入方式耦合RiceGrow和ORYZA2000水稻生育期模型,实现了模型参数的自动率定。利用汕优63等5个水稻品种在徐州、高要等地的多年田间试验资料,对IAGA算法的有效性进行对比试验。【结果】(1)试验验证结果的RMSE<3.05 d,NRMSE<3.19%,MDA<2.41 d,R2>0.9885,表明利用IAGA获得的模型参数准确性较高。(2)调参的实测数据量大小对调参结果影响不大。由3年数据增加到6年数据,试验拟合结果最大NRMSE值由2.58%增大到3.08%,增加了0.5%。选择隔年并包含全生育期天数最大值与最小值的调参数据,可以获得较准确的模型参数值。(3)IAGA与复合形混合演化算法、遗传模拟退火算法以及标准粒子群算法相比,可获得更准确的模型参数值。【结论】IAGA算法可以实现水稻生育期模型参数的自动率定,为作物生长模型参数的快速准确估算提供了一种有效新方法。
- 庄嘉祥姜海燕刘蕾蕾王芳芳汤亮朱艳曹卫星
- 关键词：水稻参数优化遗传算法ORYZA2000
- 约束性知识与精英个体策略遗传算法融合的作物生育期模型品种参数优化方法
- 本发明提出一种约束性知识引导精英个体策略遗传算法的作物生育期模型参数优化方法，属于作物模型品种参数优化的最优化方法领域。其步骤：作物生育期模型品种参数优化的数据准备；作物生育期模型品种参数初始范围的等级划分；确定对模型品...
- 姜海燕许一骅庄嘉祥刘蕾蕾朱艳于娟娟吴冕
- 文献传递
- 精英策略遗传算法改进及在作物模型参数优化的应用
- 遗传算法（Genetic algorithm，GA）是一类借鉴生物进化论和遗传学原理的自适应全局随机搜索算法，具有简单易行、鲁棒性强等优点。目前GA研究还存在局部搜索能力弱、早熟收敛和收敛速度慢等问题。精英策略是利用种群...
- 庄嘉祥
- 关键词：遗传算法精英策略作物模型参数优化水稻生育期
