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遗传算法优化问题控制参数寻优策略分析1、引言随着科学技术的发展，优化问题的解决越来越受到重视。
遗传算法作为一种重要的优化算法，在解决复杂问题中展现出了巨大的潜力。
本文将分析遗传算法在优化问题控制参数寻优中的应用策略。
2、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
其基本思想是通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化问题的解。
遗传算法具有全局搜索能力，适用于复杂问题的优化。
3、问题控制参数优化在实际应用中，很多复杂问题都存在着控制参数需要优化的情况。
例如，在工业生产中，控制参数的选择将直接影响产品的质量和效率。
通过遗传算法优化问题控制参数能够找到最优的参数组合，从而提升系统性能。
4、遗传算法在问题控制参数寻优中的应用策略4.1 初始种群的设计对于复杂问题的优化，初始种群的设计直接影响到算法的搜索空间和收敛速度。
一种常用的策略是通过随机生成种群，并根据实际问题设置合理的初始值范围。
另外，可以结合先验知识，将一些具有更大潜力的个体加入到初始种群中。
4.2 适应度函数的定义在遗传算法中，适应度函数决定了每个个体在选择和交叉过程中的权重。
对于问题控制参数寻优，在设计适应度函数时，需要根据具体问题制定精确的评价准则。
例如，在优化产品质量时，可以将适应度函数定义为与目标质量指标的偏差程度。
适应度函数的设计要尽可能符合实际问题需求。
4.3 选择操作的策略选择操作是指根据适应度函数对种群中的个体进行选择，以保留适应度较高的个体。
常用的选择操作策略包括轮盘赌选择、竞争选择等。
针对问题控制参数优化，可以根据适应度值的大小进行比例选择，或者设定一个阈值，只选择适应度最高的个体。
4.4 交叉操作的方式交叉操作是指通过交叉两个个体的基因信息来产生新的个体。
常见的交叉操作方式有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
在问题控制参数优化中，交叉操作可以通过交换参数的值，生成新的参数组合。
可以根据问题的特点选择不同的交叉操作方式。
基于遗传算法的路径规划算法在农业机械自动化中的应用随着现代农业机械化的推进，农业生产效率得到了显著提高。
然而，仍然存在一些问题，其中最突出的问题之一是农业机械化的自动化程度不高，对操作员的工作能力有一定要求，且效率低下。
因此，为了提高农业机械运作效率和自动化程度，路径规划算法成为了研究的热点。
本文就基于遗传算法来研究路径规划算法的应用。
在农业生产中，传统路径规划算法的主要问题之一是难以处理复杂环境下的规划。
现有的路径规划算法中，最常用的是 A* 算法、Dijkstra 算法等基于启发式搜索的算法。
基于遗传算法的路径规划算法可克服这些方法的问题，具有很强的适应性和鲁棒性，并且能够快速搜索出最优解。
遗传算法的核心思想是自然选择和遗传。
自然选择是指利用随机选取的“染色体”来生成初始的路径规划并根据适应度函数进行评估、筛选和排序，以使得更好的连续路径规划被更多的遗传下去。
这一过程类似于自然界中物种的繁衍，让更优秀的特征逐渐进化到种群中。
采用遗传算法的路径规划算法可以分为两个主要步骤。
首先，将地图域建立成“染色体”的基本结构单元，然后生成随机的“染色体”集合。
各个“染色体”根据适应度排名，进入优胜杂交区并交叉、突变。
最终形成更优的新“染色体”集合，直到遗传的后代符合预设准则即可结束。
遗传算法在农业机械自动化中的应用有很大潜力。
例如，农业作业中的农用车辆可以搭载传感器及 GPS 定位等设备，通过遗传算法得出最优的路径规划，使得农用车辆能够从另一方面更好地满足人们对粮食的需求。
总之，基于遗传算法的路径规划算法在农业机械自动化中的应用具有很大的潜力。
通过模拟自然界中的进化过程，能够快速搜索最优方案。
未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，农业机械自动化将会变得更加高效和智能化。
基于智能控制的割草机自动化设计与优化1. 引言智能化技术的快速发展已经渗透到我们生活的方方面面，其中之一就是智能控制技术。
在农业领域，智能控制技术的应用已经相当成熟，其中之一就是割草机的自动化设计与优化。
本文将探讨基于智能控制的割草机自动化设计与优化的相关内容。
2. 割草机的自动化设计与优化现状传统的割草机需要人工操控，效率低且工作强度大。
随着智能控制技术的发展，越来越多的割草机开始采用自动化设计，并结合机器视觉和传感技术，使割草机能够自动感知周围环境、规划割草路径以及避障等。
当前的割草机已经实现了一定程度的自动化，但还有待进一步的优化。
3. 智能控制系统设计智能控制系统是实现割草机自动化的核心。
设计一个可靠、高效的智能控制系统对于实现割草机的自动化至关重要。
该系统应包括机器视觉技术、传感器技术、自主导航技术等关键技术。
机器视觉技术用于感知割草机周围环境，传感器技术用于收集割草机的状态信息，自主导航技术用于规划割草路径和避障。
4. 割草机自动化算法优化提高割草机的自动化效率和性能必须依靠智能算法的优化。
首先，路径规划算法是割草机自动化设计中的一项核心算法。
根据割草区域的大小和形状，以及机器视觉和传感器提供的信息，设计一个能够高效规划最优路径的算法非常重要。
其次，障碍物避障算法也是割草机自动化设计中的关键算法。
通过结合传感器信息和自主导航技术，使割草机能够智能地避开障碍物，提高割草效率。
5. 割草机自动化的优势与挑战相比传统的人工割草，基于智能控制的割草机自动化具有许多优势。
首先，可以提高割草效率，减少人工操纵的时间和劳动强度。
其次，割草机的自动化设计可以更加精确地割草，避免对植被的伤害。
然而，割草机的自动化设计也面临一些挑战，如环境复杂性、机器视觉和传感器技术的限制以及系统的稳定性等。
6. 割草机自动化的未来发展趋势随着智能控制技术的不断进步，基于智能控制的割草机自动化将会有更广阔的发展前景。
未来，割草机将更加智能化，能够更加精确地感知和规划割草路径，避开障碍物，并通过数据分析和学习算法不断优化割草效率和性能。
基于人工智能的割草机路径规划算法研究目前，越来越多的人工智能技术应用于农业领域，其中包括割草机的路径规划。
割草机是一种自动化设备，能够代替人工完成割草工作，能够提高工作效率和质量。
然而，基于人工智能的割草机路径规划算法研究仍然存在一些挑战和问题，本文将对这些问题进行详细讨论，并提出一种基于人工智能的割草机路径规划算法。
首先，割草机路径规划算法的核心目标是找到一条最优路径，使得割草机能够高效地覆盖整个草坪区域。
在此过程中，需要考虑以下几个因素：草坪的形状和尺寸、障碍物的分布以及割草机的机动性能等。
针对以上问题，我们提出了一种基于人工智能的割草机路径规划算法。
该算法基于遗传算法和深度学习模型，结合草坪区域的几何特征和割草机的运动模型，能够自动地生成一条最优路径，使得割草机能够高效地完成割草任务。
首先，算法通过对草坪区域进行图像分析，提取草坪的几何特征，如形状、长度、宽度等。
同时，算法还会检测障碍物的位置和形状，以及割草机的起始位置。
接下来，算法会将草坪区域划分为若干个小区域，并将每个小区域视为一个遗传算法的染色体。
染色体中的基因表示割草机从一个小区域到另一个小区域的路径。
遗传算法通过不断地迭代，优化路径的选择，最终找到一条最优路径。
为了进一步提高路径的质量，我们引入了深度学习模型，该模型能够学习割草机的运动模式和行为规律。
深度学习模型通过对割草机历史路径的学习和分析，能够预测下一步的最优位置。
这样，割草机就可以根据模型的预测结果，进行智能化的路径规划。
需要注意的是，在算法的实现过程中，我们还考虑了割草机的机动性能和障碍物的避让。
例如，当割草机检测到障碍物时，算法会根据避让策略，调整路径，以避免与障碍物发生碰撞。
经过多次实验和测试，我们发现基于人工智能的割草机路径规划算法在不同场景下表现出了良好的性能和效果。
与传统的固定路径规划算法相比，我们的算法能够根据草坪区域的特征和割草机的运动模型，自动调整路径，更好地适应不同的场景，提高割草的效率。
基于先进计算机视觉算法的小麦收割智能化操作系统设计与研发小麦收割是农业生产中不可避免的任务之一，具有时间紧迫、劳动强度大等特点。
而随着计算机视觉相关技术的不断发展与应用，先进计算机视觉算法可为小麦收割智能化操作系统的设计和研发提供新思路、新方法和新技术，为农业机械化生产提供更好的解决方案。
本文将基于以上背景，阐述小麦收割智能化操作系统设计与研发的思路和现状。
一、小麦收割现状及问题小麦收割在农业生产中占有重要地位。
然而，目前传统的手工收割方式仍然占据着主要地位，机械收割系统应用不广泛。
具体问题表现在以下几个方面：1. 劳动强度大。
目前手工收割方式仍然占主导地位，需要耗费大量体力和耐力，加上天气不稳定、环境复杂等不利因素，给操作人员带来不小的压力。
2. 人工成本高。
手工收割需要大量的劳动力投入，而人工越来越难以招聘，人工成本也越来越高。
3. 时间紧迫。
小麦收割季节一般在夏季，昼长夜短，只能在限定的时间内完成收割工作，需要快速捕捉麦穗的位置和快速移动收割机实现自动割06式。
4. 收割效果差。
传统的手工收割和一些粗糙的机械收割容易损失部分小麦籽粒，对小麦产量造成影响。
二、计算机视觉在小麦收割中的应用随着计算机视觉相关技术的不断发展，小麦收割的自动化和智能化已经成为可能，也成为小麦收割研发的重要技术方向。
具体应用表现在以下几个方面：1. 麦穗识别。
计算机视觉技术可以对小麦田间图像进行处理和分析，实现麦穗位置的精细化识别，减少浪费和效率浪费。
2. 视觉导航。
使用计算机视觉技术可以对收割机进行导航控制和路径规划，保证收割机安全、高效的行驶路线并减少操作员对收割过程的控制。
3. 捕捉高质量的图像。
使用先进的摄像机和高性能的算法可以保证对田间实况的全方位捕捉，得到高质量、高清晰度的图像以供后续的数据处理和分析。
三、小麦收割智能化操作系统设计在计算机视觉的基础上，设计一套小麦收割智能化操作系统，可以帮助农民实现快速、高效、智能化的小麦收割。
以下为用遗传算法实现离散系统收获控制系统的MATLAB代码程序，种群采用十进制表示，且有8个子种群，每个子种群有20个变量，其中考虑了在一定代数之后的子种群间的迁移率。
NIND=20;NVAR=20;MAXGEN=200;GGAP=0.8;MUTR=1/NVAR;INSR=0.9;SUBPOP=8;MIGR=0.2;MIGGEN=20;RANGE=[0;200]FieldDD=rep(RANGE,[1,NVAR]);gen=1;trace=zeros(MAXGEN,2);%是两列，MAXGEN行Chrom=crtrp(NIND*SUBPOP,FieldDD)Objv=objharv(Chrom);gen=1;while gen<=MAXGENFitv=ranking(Objv,[2,1],SUBPOP);Sel=select('sus',Chrom,Fitv,GGAP);Sel=recombin('recdis',Sel,1,SUBPOP);Sel=mutate('mutbga',Sel,FieldDD,MUTR,SUBPOP);Objvsel=objharv(Sel)[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Sel,SUBPOP,[1,INSR],Objv,Objvsel) ; trace(gen,1)=min(Objv);trace(gen,2)=sum(Objv)/length(Objv);if (rem(gen,MIGGEN)==20)[Chrom,Objv]=migrate(Chrom,SUBPOP,[MIGR,1,1],Objv);endgen=gen+1;end[Y,I]=min(Objv);figure(1)plot(Chrom(I,:),'bo');%画出最后种群对应最小目标函数值的那一行的个体变量值figure(2)plot(trace(:,1));hold onplot(trace(:,2),'.')gridlegend('解的变化','平均值的变化')functionObjVal = objharv(Chrom,rtn_type);% Dimension of objective functionDim = 20;% values from MICHALEWICZa = 1.1;x0 = 100;xend = x0;XENDWEIGHT = 0.4/(Dim^0.6);% Compute population parameters[Nind,Nvar] = size(Chrom);% Check size of Chrom and do the appropriate thing% if Chrom is [], then define size of boundary-matrix and values ifNind == 0% return text of title for graphic outputifrtn_type == 2ObjVal = ['HARVEST PROBLEM-' int2str(Dim)];% return value of global minimumelseifrtn_type == 3ObjVal = -sqrt(x0*(a^Dim-1)^2/(a^(Dim-1)*(a-1)));% define size of boundary-matrix and valueselse% lower and upper bound, identical for all n variablesObjVal1 = [0; 10*Dim];ObjVal = rep(ObjVal1,[1 Dim]);end% if Dim variables, compute values of functionelseifNvar == DimObjVal = zeros(Nind,1);X = rep(x0,[Nind 1]);forirun = 1:Nvar,X = a*X - Chrom(:,irun);endX;ObjVal = -(sum(sqrt(Chrom)')' - XENDWEIGHT * abs(X-x0));% otherwise error, wrong format of Chromelseerror('size of matrix Chrom is not correct for function evaluation'); end图为最终种群对应目标函数值的各个变量的大小，一共20个变量图为每一代种群对应的最小目标函数值以及每一代种群对应的目标函数值的平均值。
面向智慧农业的农业机械自主控制与优化研究智慧农业是应用先进技术和信息化手段推动农业生产现代化的重要方向。
在智慧农业中，农业机械的自主控制与优化成为关键技术之一。
本文将针对这一问题展开探讨，重点讨论农业机械自主控制与优化的研究。
首先，农业机械的自主控制是指农业机械通过搭载传感器、执行器和控制器等设备，实现对自身工作状态和作业任务的实时感知和自主调整的能力。
这种自主控制的实现可以提高农业机械的智能化程度，使其能够自主地完成作业任务，有效减轻农民的劳动负担。
在农业机械的自主控制中，关键技术包括机器视觉、路径规划和动态控制等。
机器视觉技术能够通过图像处理和识别技术，实现对农田作物生长状况、土壤质量和病虫害等信息的感知。
路径规划技术能够根据作业需求和地形条件，合理规划作业路径，确保农田覆盖的均匀性和高效性。
动态控制技术则是农业机械能够根据实时数据和作业任务进行动态调整和优化，实现更加精确和高效的作业。
其次，农业机械的优化是指通过对作业过程中的关键指标进行模型分析和算法优化，实现作业效率和质量的最大化。
农业机械优化的关键指标包括作业速度、作业品质和作业能耗等。
通过对这些指标的优化，可以实现农业生产的高效化和可持续发展。
农业机械的优化需要依赖于数学建模和优化算法。
数学建模可以将机械作业过程抽象为数学模型，从而实现对作业过程的定量分析。
优化算法则是根据数学模型和约束条件，通过搜索和迭代等方法，找到使目标函数最优的参数配置和操作策略。
农业机械的自主控制和优化研究不仅需要关注单个机械设备的智能化，还需要考虑农业机械之间的协同作业和信息交互。
农业机械的协同作业是指多台农业机械之间的合作和配合，实现更加高效和精确的作业。
信息交互则是指农业机械与农业信息系统之间的数据传输和交流，实现作业过程的实时监测和管理。
实现农业机械的自主控制和优化面临着许多挑战。
首先，农业机械的工作环境较为复杂，涉及到不同地域、作物和土壤条件，需要针对不同情况进行个性化的控制和优化。
收获机械智能化控制系统的设计与优化研究摘要：本论文旨在研究和设计收获机械的智能化控制系统，以提高农业收获过程的效率和质量。
通过深入分析现有的收获机械控制系统，我们提出了一种基于先进技术的智能化控制系统的设计方案。
该系统集成了机器视觉、传感器技术和自动化控制方法，能够实时监测农田环境和作物状态，并根据不同情况自动调整收获机械的工作参数，以最大程度地提高收获效率和作物保护。
通过数值模拟和实验验证，我们优化了该智能化控制系统的性能，提高了农业生产的可持续性和竞争力。
这项研究为农业机械自动化领域的进一步发展提供了有力支持。
关键词：收获机械，智能化控制，机器视觉，传感器技术，农业生产。
引言：农业自动化技术的迅猛发展正在为农业生产带来巨大的变革。
其中，智能化控制系统在提高农业效率和可持续性方面扮演着关键角色。
本研究聚焦于收获机械，探索如何通过智能化控制系统的设计与优化来提高农业收获的效率和质量。
随着机器视觉和传感器技术的进步，我们有机会将现代科技融入传统农业领域，实现更智能、更精确的农业生产方式。
本论文将详细探讨智能化控制系统的潜力以及其在农业机械化领域的前景，为未来农业的可持续性提供新的可能性。
一、智能化控制系统的设计：基于机器视觉和传感器技术农业自动化的关键领域之一是智能化控制系统的设计，特别是基于机器视觉和传感器技术的创新。
这一领域的发展已经为提高农业生产效率、减少资源浪费以及改善农作物质量提供了巨大的潜力。
在现代农业中，智能化控制系统已经成为农业机械的重要组成部分，它们通过实时监测和分析农田环境以及作物状态，可以自动调整农业机械的工作参数，以实现更加精确和高效的农业生产。
机器视觉技术在智能化农业控制系统中发挥着关键作用。
通过摄像头和图像处理算法，机器视觉系统可以捕捉农田中的信息，例如作物生长情况、病虫害情况以及土壤状况。
这些数据可以用于实时监测和分析，从而帮助决策者做出更好的农业管理决策。
例如，机器视觉系统可以识别作物的成熟度，并根据需要自动调整收获机械的工作速度和切割深度，以最大程度地减少损失并提高作物质量。
基于割草机智能控制系统的设计与优化智能割草机的控制系统是现代科技与农业的结合产物，其设计与优化对于提高农田作物生产效率、减轻劳动负担具有重要意义。
本文将对基于割草机智能控制系统的设计与优化进行探讨。
首先，割草机智能控制系统的设计需要考虑的因素有很多，例如机器的自主性、割草路径的规划、障碍物的检测、作业效果的监测等。
在设计过程中，可以采用传感器技术和图像处理技术，实现对周围环境的感知和分析。
通过数据采集和处理，割草机能够自动规划割草路径，避开障碍物，确保高效的割草作业。
此外，智能控制系统还可以根据作物的生长情况和土壤湿度等参数，自动调整割草机的割草深度和速度，以提供更加精准和高效的割草服务。
其次，在割草机智能控制系统的优化方面，可以考虑以下几个方面。
首先，通过不断优化割草机的机械结构和参数设计，提高割草机的作业效率和可靠性。
可以采用轻量化材料和先进的制造工艺，减少割草机的重量和能耗，提高机器的稳定性和寿命。
其次，可以结合云计算和大数据分析技术，对割草机的运行数据进行收集和分析，通过智能算法实现对割草机性能的优化和调整。
例如，根据不同地区的气候条件和用地需求，优化割草机的割草速度和深度，提供个性化的割草解决方案。
此外，还可以通过人工智能技术和智能控制算法，实现割草机的自主学习和优化，使其具备更强的适应性和灵活性。
在割草机智能控制系统的设计与优化过程中，还需要考虑安全性和稳定性。
首先，割草机需要具备防碰撞和自动停机等安全功能，以确保在遇到障碍物或异常情况时能够及时停止工作，避免安全事故的发生。
其次，智能控制系统需要具备高度的稳定性和可靠性，能够在各种复杂的作业环境和恶劣的气候条件下正常运行。
在设计阶段，需要进行全面的测试和仿真，以确保智能控制系统的功能和性能符合设计要求。
总结起来，基于割草机智能控制系统的设计与优化是一个综合性的课题，涉及到机械设计、传感器技术、图像处理、云计算、大数据分析、人工智能等多个领域的知识和技术。
基于人工智能的割草机自动化控制系统设计与优化1. 引言在现代农业中，割草机作为一种重要的农业机械设备，对于农田的管理和维护起着至关重要的作用。
然而，传统的割草机存在效率低、工作质量不稳定以及对人力资源的消耗较大等问题。
为了解决这些问题，本文将基于人工智能技术，设计和优化一种割草机自动化控制系统，以提高割草机的工作效率和质量。
2. 系统设计2.1 传感器网络系统中将设置传感器网络，用于感知割草机周围的环境信息。
例如，通过安装激光雷达、红外传感器和摄像头等传感器，可以实时感知割草机周围的障碍物、草坪状况和地形情况。
2.2 控制算法基于人工智能技术，我们将设计一种智能控制算法，以实现割草机的自主导航和路径规划。
该算法将结合传感器网络提供的环境信息，自动选择最优路径，并能够智能地绕过障碍物进行割草操作。
同时，算法还能根据草坪的状况调整割草机的速度和刀片的转速，以确保割草效果的优良。
2.3 通信模块为了实现对割草机的远程控制和监测，系统中将设置一个通信模块。
通过该模块，用户可以使用智能手机或电脑等设备远程控制割草机的启动、停止和速度调整，并实时监测割草机的工作状态和割草效果。
3. 系统优化为了提高割草机的效率和质量，系统还需要进行优化：3.1 路径规划算法优化在设计路径规划算法时，需要考虑割草机的行驶速度、转弯半径以及障碍物的位置等因素，以找到最短且安全的割草路径。
同时，还需要考虑割草机的续航能力，避免频繁充电或加油的情况发生。
3.2 自适应刀片控制根据草坪的状况和草的密度，系统可以通过传感器获取刀片转速和草坪高度等信息，从而自适应调整刀片的转速。
这样可以有效地避免过度割伤和割刀不足的情况，提高割草效果。
3.3 整体能耗优化割草机的能耗也是一个需要优化的问题。
通过合理设计系统的电源管理模块，可以降低能耗并延长割草机的工作时间，从而提高割草机的使用寿命。
4. 可行性研究为了验证系统设计和优化方案的可行性，可以进行以下几个方面的研究：4.1 硬件实现对系统设计的各个模块进行硬件实现，包括传感器模块、控制算法模块和通信模块等。
基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究梁肖;周湘贞【摘要】Based on genetic algorithm, it studied the path optimization of wheat harvester global through harvesting wheat harvester from the starting point to the end, the mathematical modeling and simulation by using MATLAB software.The simulation results showed that the random path optimization path obtained by genetic algorithm than the subjective saving route 19km, save cost and time is 10.8% and 7.8%, indicating that the algorithm can effectively optimize the wheat harvester global path, which can greatly improve the wheat harvesting efficiency, application prospect.%基于遗传算法,以小麦收割机全局路径优化为研究目标,对小麦收割机从起始点到终点的收割作业问题进行了数学建模,并利用MatLab软件进行了仿真计算.结果表明:采用遗传算法得到的优化路径比驾驶员主观的随机路径缩短路线19km,节省费用和时间各为10.8%和7.8%.这说明,该算法可以对小麦收割机全局路径进行有效优化,能够大大提高小麦收割机的工作效率,实际应用前景广阔.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2018(040)002【总页数】5页(P56-60)【关键词】小麦收割机;路径优化;遗传算法;MatLab【作者】梁肖;周湘贞【作者单位】河北政法职业学院计算机系,石家庄 050000;郑州升达经贸管理学院信息工程系,郑州 451191【正文语种】中文【中图分类】S225.3人工智能技术和互联网技术的发展和应用，加快了我国从传统农业向现代农业转型的步伐，提高了农业生产的自动化水平和作业效率。
在联合收割机作业效率的研究中，全局路径优化是研究的重点问题。
目前，往往采用蚁群、遗传、免疫、聚类分割、BP网络神经及多目标粒子群等人工智能算法进行路径的优化。
本文引入遗传算法，对小麦收割机作业过程进行全局路径优化，可以大大节省作业时间和成本，提高小麦收割机的工作效率。
遗传算法是以达尔文进化论为基础提出的一种优胜劣汰算法，其模拟自然选择和遗传生物进化过程中的计算模型，可以进行全局区域搜索最优解。
遗传算法采用一串编码组合，将需要解决问题的假设解集看作单个个体，然后将待解决问题看成是一个大环境，每个个体在这个大环境中的适应能力称为适配度，适配度越高存活率越高。
因此，将生物进化中的繁殖、杂交、变异、竞争和选择引入算法中，将适配度表达式与优化问题相结合，建立目标函数对应关系。
传统优化算法往往以梯度信息寻找最优点，其缺点是可能因陷入局部最优而无法得到最优解。
遗传算法则是一种全局寻优方法，更易找到全局最优解。
遗传算法其实是一种计算机模拟方法，具有适用面广、多点搜索、鲁棒性好、自适应强、并行性高的特点，本质来讲是一种有着自适应能力的搜索优化方法。
对于使用遗传算法解决小麦收割机路径智能优化控制问题，首先需要构建待解决问题的假设解集的编码形式，然后通过选择、交叉、变异操作来寻找最优解。
遗传算法解决路径智能优化控制问题的流程如图1所示。
遗传算法流程主要包括以下几个步骤：1)准备。
2)初始化，设定变量和可行解等参数值。
3)产生一个个体数为100的初始种群。
4)输入第一个样本值P1。
5)进行遗传操作。
6)若P≥300，则不满足要求，退出遗传算法；若P<300，则继续执行下一步。
7)将P进行加1操作，并指向下一个样本，且q值也加1。
8)转入步骤5)。
小麦收割机路径优化问题是跨区收割最为重要的问题，紧密联系生产效率。
如果不将收割路线进行系统规划，容易造成盲目跨区作业及收割机行走路径过长，增加作业成本。
在寻求小麦收割机路径最优化中过程，合理进行数学建模是进行路径优化算法的重要途径。
2.1 车辆路径优化问题的一般描述本文研究的小麦收割机路径优化是以有限个具体的作业点为服务对象的路径优化VRP问题。
对于具体问题，VRP路径优化的数学描述形式较多，但一般可以将此类问题描述为：用作业起点向多个作业区域依次收割，在跨区域作业过程中计算或者规划出一条最优路径的作业路线，使得收割机在整个作业过程中找出一种或者多种优化目标，从而使总的路线长度最短。
VRP路径优化问题中一般需要事先知道收割机起始和各个作业区域的地理位置，实现优化目标需要了解如下3点：1)使小麦收割机在作业过程中行走路径最短；2)使作业过程的总成本最小，包括燃油费、人工费和其它费用；3)使整个作业过程时间最少。
一般在小麦收割机路径优化中，起始点A0与各个作业区域点A1到 An的位置均已知，各点之间的距离也已经知道，小麦收割机从A0至A1、An开始收割作业。
该路径优化问题是指小麦收割机在行驶路径最短的情况下到达每个作业区域进行作业，其路径优化模型如图2所示。
2.2 建立数学建模针对小麦收割机从A0至A1—An收割作业问题，建立数学模型，如图3所示。
图3中，A0到Ai的运动路径全部给出，只需确定一条最优路径，使得所有区域小麦收割完毕即可。
因此，该问题优化目标是成本最低、所需时间最少或行驶路线最短。
本文将行驶路线最短作为优化目标，对小麦收割机作业路径进行优化。
首先假设：1)假设小麦收割机在换区作业中的行走速度为定值；2)假设小麦收割机在各路线通行状态一致；3)假设行驶费用、所需时间与路程成正比；4)假设小麦收割机全程无故障，所有费用均来自行驶费用。
小麦收割机路径优化问题的目标是在满足以下约束条件下，使收割机总行驶成本最小，具体如下：1)路径的起点和终点都是作业区域点；2)每个作业区域点收割任务一次完成，不能重复路过两次；3)所有作业区域点收割任务不能超过收割机预算时间。
小麦收割机路径优化模型可以描述为其中，i=0,1,2,…,n；k=0,1,2,…,n。
根据收割机总行驶成本最小为目标，建立小麦收割机路径优化模型，即xij∈{0,1} (i,j=0,1,,…,n;k=1,2,…,K)yki∈{0,1} (i=0,1,,…,n;k=1,2,…,K)其中，作业区域点编号为0,1,2,…，n。
式(3)是小麦收割机行驶成本最低的目标函数；式(4)是每个作业区域工作时间的约束条件；式(5)是保证每个作业区域都会到达的约束条件；式(6)是保证收割机从出发点出发最后返回到出发点的约束条件；式(7)～式(10)是收割机行走路径最短的约束条件。
3.1 遗传算法路径优化基本参数在采用遗传算法进行路径优化前，首先需要清楚群体规模、编码长度、交叉概率、变异概率、迭代步长和终止条件。
具体如下：1)群体规模。
群体规模较小可以提高运算速度，但会降低种群多样性，进而破坏全局最优化；而规模过大亦会降低运算速度，在求优过程中很难收敛。
2)编码长度。
编码长度若采用2进制编码，选取时需要考虑求解问题精度；若采用浮点数编码，则编码长度由实际问题决定，与精度没有太大关系。
3)交叉概率Pc。
交叉概率与父代间发生交叉概率有关，常常取0.5上下。
交叉概率大不利于全局路径的优化，而交叉概率小则会增加计算时间、降低算法效率。
4)变异概率Pm。
变异算子是在全局求优的过程中跳出局部求优的一种办法，取值不能太大，一般取0.1～0.3。
5)迭代步长。
迭代步长是指多长时间迭代1次，该值过大会降低优化效率，过小会加大计算时间。
6)终止条件。
在初始阶段设置一终止条件，使算法在达到要求后结束该操作，并得到全局最优解。
3.2 小麦收割机路径优化遗传算法的设计针对本文提出的从起始点到8个区域依次作业小麦收割机路径优化问题，遗传算法结合选择、交叉和变异3种算子的优化设计。
对于遗传算法而言，交叉概率越大表示种群进化程度越高，而变异可能性较小。
小麦收割机路径优化问题中，遗传算法各参数设定如下：种群大小M 为30；最大迭代次数G为300；交叉概率Pc为0.7；变异概率Pm为0.2。
参数设定完成后，可以对可行解集进行编码，得到初始种群，设定好配度函数与终止条件；根据数学模型的输入条件，结合适配度计算结果进行种群选择操作。
小麦收割机路径优化遗传算法的步骤如图4所示。
根据上述从起始点到8个区域依次作业的小麦收割机路径优化遗传算法设计方案，由美国MathWorks公司的MatLab软件进行计算，经过87次迭代后收敛。
优化结果如下：vx_opt0= [0.14 0.27 0.19 0.43 0.68 0.44 0.63 0.91]vx_opt1= [0.23 0.56 0.45 0.79]vx_opt2= [0.55 0.21 0.26 0.68]结合适配度计算结果进行种群选择操作，将编码解码后得到最优的路径方案为A0→A1→A2→A3→A4→A5→A6→A7→A8→A0。
最优路径方案的有向图如图5所示。
为了分析优化结果和可信度，本文将遗传算法得到的最优路径与驾驶员主观进行的随机路径进行对比分析，如表1所示。
从图5和表1可以看出：遗传算法得到的优化路径长度为66km，驾驶员主观的随机路径为85 km，优化路径缩短路线19km，节省费用和时间各为10.8%和7.8%。
从路径长度和耗费时间而言，遗传算法路径较短并且大大节省了时间和成本，具有良好的优化效果，其优势较为明显。
1)为了实现小麦收割机全局路径规划功能，利用遗传算法对路径规划进行有效优化。
对小麦收割机从A0至A1—An收割作业问题，进行数学建模，并设定好配度函数与终止条件进行种群选择操作，简化了计算的复杂性，大大提高了全局优化效率。
2)利用MatLab软件对小麦收割机全局路径规划进行了仿真计算，结果表明：采用遗传算法得到的优化路径长度为66km，驾驶员主观的随机路径为85 km，遗传算法得到优化路径缩短路线19km，节省费用和时间各为10.8%和7.8%。
因此，遗传算法路径较短并且大大节省了时间和成本，具有良好的优化效果，大大提高了小麦收割机的工作效率，实际应用前景广阔。
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