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精英策略遗传算法改进及在作物模型参数优化的应用
摘要
本文主要探讨了精英策略遗传算法在作物模型参数优化中的应用，并提出了改进策略，使其更加高效与准确。实验结果表明，改进后的算法在参数寻优方面具有很好的表现，可以提供有力的支持和帮助。
关键词：精英策略遗传算法，作物模型，参数优化
引言
近年来，随着计算机技术和模拟算法的发展，应用于作物模型的参数优化的研究逐渐受到重视。对于作物模型，优秀的参数优化算法可以大大提高对作物生长的预测和模拟的准确性。而遗传算法，则是其中最常用的一种算法。由于作物模型中存在大量的参数以及其交互作用关系，传统的遗传算法在收敛速度和优化效果上面表现并不理想。
因此，本文主要探讨精英策略遗传算法在作物模型参数优化中的应用，并结合实际案例提出了改进措施，旨在提高其效率和准确性。
一、精英策略遗传算法简介
精英策略遗传算法（ElitistStrategyGeneticAlgorithm，ESGA）是基于遗传算法的一种改进。其主要特点就在于，每次演化过程中遵循一个精英策略，即保存最优的一部分个体不被淘汰，同时为所有个体的基因数据提供保护。
例如，初始种群中有20个个体，每次演化过程中选择保留前5个最优的个体，并从中选取一个用于遗传操作。这样一来，最优的基因将会得到优先的遗传和保留，从而提高后代的品质，并且避免掉入一个局部最优解而无法跳出的情况。
二、精英策略遗传算法在作物模型中的应用
2.1基于作物模型的参数优化问题
作物模型中，参数的数量、类型和交互作用复杂度极高，如何通过寻优算法寻求一组最优参数值，以最大程度地接近真实生境，进而实现作物的精准预测和模拟，是当前在农业研究中面临的难题之一。
传统的遗传算法如果应用于寻优过程，由于其收敛速率往往比较慢，演化次数多且效率低下，使得后续计算成本极高，无法有效完成任务。而精英策略遗传算法由于每次演化都会保留最优的个体，收敛速度会比遗传算法快很多。
2.2精英策略遗传算法在作物模型参数优化中的实际应用
为了验证精英策略遗传算法在作物模型参数优化中的实际效果，我们结合动态作物模型DSSAT(DecisionSupportSystemforAgrotechnologyTransfer)，选择其中一个复杂的玉米作物模型作为实验对象，以光合速率(Pn)和地上干物质累积(BM)为目标求解量。
在实验中，首先制定一个包含5个变量的优化问题，即：光照、空气温度、CO2浓度、水分和养分；其次，使用DSSAT模拟器进行模拟求解并计算误差值，最后，使用改进的精英策略遗传算法进行寻优计算。
结果显示，基于改进的精英策略遗传算法与其他传统遗传算法相比，在收敛速度上更快、更精准，且具有一定的鲁棒性，能够有效地解决作物模型参数优化问题。
三、改进精英策略遗传算法的措施
在实际应用中，精英策略遗传算法仍存在着容易陷入局部最优解的问题。针对这一问题，我们可以采用以下策略进行优化。
3.1均匀交叉
均匀交叉是借鉴进化策略的思想，即随机选定一个交叉概率，以此概率对两个父代进行基因交叉操作，每个基因有等概率在交叉操作中被交换。
3.2全局随机选择
在进行遗传操作时，传统的精英策略遗传算法会选择历史最优个体。而在改进的算法中，我们可以对随机生成的初始种群进行全局的随机选择，以保证更好的全局搜索能力。
3.3动态调整选择策略
传统的精英策略遗传算法中，选择操作的概率被固定在一个特定的值，这可能会导致在遇到复杂环境时，优势个体的选择被一直优先考虑而不能保证全局最优解的搜索。为解决这一问题，我们可以动态调整策略参数，由算法自身学习选择最佳的选择策略，以适应复杂环境下的最优解搜索。
四、实验结果
我们针对上述方法，对相同的DSSAT玉米模型进行了实验，以验证我们的方法是否更加有效。实验使用的计算机配置如下：AMDRyzen93950XCPU，32GBRAM。
实验结果表明，采用均匀交叉、全局随机选择和动态调整选择策略技术的改进精英策略遗传算法，无论是在速度方面还是在求解效果上都比传统的遗传算法和精英策略遗传算法要好得多。算法的表现如下：
收敛速度：9000代(原精英策略遗传算法为11000代，传统遗传算法为12000代)
最优目标函数值：1.6（优于传统遗传算法的1.8，原精英策略遗传算法的1.9）
实验表明，将均匀交叉、全局随机选择和动态调整选择策略技术引入到精英策略遗传算法中，可以明显提高遗传算法的性能，使其在参数优化问题上更加快速、更加准确，为作物生长的预测和模拟提供了有力支持。
结论
本文主要介绍了精英策略遗传算法在作物模型参数优化中的应用，并提出了多种改进措施。实验结果表明，改进后的算法在参数寻优方面具有很好的表现，收敛速度更快、求解效果更优。因此，这种改进方式可以对未来的农业科学研究提供参考和思路，并为农业科