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遗传算法在森林收获调整中的应用以及软件的研究

陈桢  
【摘要】: 森林是一个复杂的生态系统,只有具备合理的系统结构,特别是森林的时间结构,才能最终实现森林资源多效益的永续利用。收获调整是建立合理森林结构的途径,谋求均衡的时间结构是森林收获调整的主要目标。 决策的目标随着决策的性质、类型、管理者的哲学观念,特别是随着决策所处的环境条件而变化,决策往往不可能存在一个单一的目标,而是一系列的多目标决策问题。解决多目标优化问题的传统方法是将多目标转化为单目标处理,往往只能得到一个解,一般不能保证Pareto最优性,即使最优化求解很成功。 本文针对森林收获调整这种大型复杂系统的决策问题,分析了传统解决收获调整问题的缺点,建立收获调整的多目标规划模型。作为一种智能优化算法,遗传算法的内在并行机制及全局优化的特点适合于多目标规划问题的解决,特别是目标函数多、数学表达式非线性性或不明确、优化变量多、常规方法难以奏效的复杂场合。本文在解决森林收获调整问题中,首次引入了Pareto多目标遗传算法,分析了多目标优化的原理、多目标规划的特点以及多目标规划的建模步骤;讨论了Pareto多目标遗传算法以及多目标规划的求解算法在寻优上的实用性;特别讨论了群体初始化、评价函数、选择算子、交叉算子、变异算子以及迁移算子等关键步骤。 本文严格遵循软件工程的方法和视调整最终目标是实现森林资源永续利用的思想,研究和开发了基于Visual basic语言的微机软件系统,并给出了实际算例及其分析。系统结构分为3个层次:用户操作界面层,模型应用层和事物处理层。该系统以龙岩市连城邱家山林场为测试对象,所得的非劣解为三维曲球面上的点,实验结果表明,该算法是可行、有效的,而且能为决策者提供满意解。


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