基于MNC-PSO的循环农业耦合资源智能分配方法
智慧农业为生态农业发展提供了有效的方法论.为了实现生态农业资源的有效分配,根据优化模型特点,提出了一种基于多元变量、非线性约束粒子群(MNC-PSO)算法来实现循环农业资源的智能规划.通过分析构建循环农业系统模型,界定模型的系统边界,创新地将生态效益通过氮平衡转化为约束条件,再依据经济效益建立目标函数,构建了多元变量、非线性约束的多目标粒子群算法.以"猪-玉米"循环农业生产作为研究对象,结果表明:当种植规模为9.85~13.64 hm2,养殖规模为725~931头,达到了经济效益、生态效益与耦合资源的平衡优化.
循环农业、氮平衡、多元变量非线性约束粒子群优化、耦合资源分配
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S126(农业物理学)
吉林省科技发展计划项目;吉林省发展和改革委员会项目;中国工程院院地合作项目;国家重点研发计划项目
2021-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
258-264