溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型：將步驟2)中采集的 各決策變量的數(shù)據(jù)進行標準化處理，根據(jù)標準化的決策變量數(shù)據(jù)，確定各指標對應(yīng)的目標 函數(shù)及權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型。如圖2所示，構(gòu) 建開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型的步驟如下：
[00創(chuàng)a)數(shù)據(jù)標準化：
[0043] 首先根據(jù)步驟2)中采集的7個決策變量構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣滬，將原始數(shù)據(jù)矩陣滬 轉(zhuǎn)化為標準化矩陣X，W消除各決策變量量綱的不同和量級差異的影響，其中為標準化矩 陣X中的元素，表示標準化后第i個決策變量的值，i= 1，2,…，7。
[0044] 本實施例根據(jù)各決策變量的實際意義，對其標準化策略加W區(qū)別。對不同決策變 量進行的標準化的方法為：
[0045] 對于數(shù)值越大越優(yōu)的決策變量，采用如下處理方式：
[0046]
[0047] 對于數(shù)值越小越優(yōu)的決策變量，采用如下處理方式：
[0048]
[0049] 式中：max(Xi)表示第i個決策變量的最大值，min(Xi)表示第i個決策變量的最 小值。
[0050] b)構(gòu)造各指標的目標函數(shù)：
[0051] 通過標準化處理的決策變量，由Matl油軟件對數(shù)據(jù)進行擬合，分別建立W決策變 量為變量、各指標為因變量的擬合方程：
[0052]
[0053] 根據(jù)各決策因素的要求，確定各決策變量的約束條件：g(Xi)《0(i= 1，2,…，7)。
[0054] 得到各指標的目標函數(shù)為： 陽化引
[0056] 同時，各指標的向量目標函數(shù)為：
[0057]
[005引其中Fk(X)被同等地極小化；
[0059]式中，F(xiàn)k(x)表示第k個指標的目標函數(shù)中決策變量所擬合的函數(shù)部分，aw表示第 k個指標中第i個決策變量的系數(shù)，x/表示第k個指標中第i個決策變量的j次方數(shù)，Cku 表示x/的系數(shù)，j表示第k個指標中第i個決策變量的方數(shù)，P為最高次數(shù)，S.t.gh(Xi)《0 表示決策變量應(yīng)滿足所有的約束條件。 W60]C)確定各指標的權(quán)重系數(shù)：
[0061]依照各指標目標函數(shù)Fi(X)，F(xiàn)2(X)，F(xiàn)3(X)，F(xiàn)4(X)，F(xiàn)e(X)在整個多目標優(yōu)化模型中 的重要程度，相應(yīng)地給出一組加權(quán)系數(shù)Wi，W2,W3,W4,W5。采用層次分析法，按各指標的順序 構(gòu)造兩兩比較的5階判斷矩陣B:
[0062]
陽063] 其中，bup> 0;bup=l/bpu;a=P時，b。6 = 1 ;bup是第a個指標對第0個 指標的相對重要性，其值是根據(jù)資料數(shù)據(jù)、經(jīng)驗W及實際要求來確定；由特征向量W= [Wi， 訊2,聽，W"Ws]T得出各指標的權(quán)重系數(shù)為W1，聽，聽，W"W5; W64] 取其界限為
陽0化]d)構(gòu)建開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型：運用目標函數(shù)最小 化對目標函數(shù)進行優(yōu)化，要使各指標的目標函數(shù)都達到最優(yōu)的效果，采用多目標優(yōu)化方法 來解決，用Fk(x)與Wk化=1，2,…，5)的線性組合構(gòu)成一個多目標優(yōu)化模型的表達式為：
[0066]
[0067] 4)開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化：根據(jù)待免耕播種地區(qū)作業(yè)效果及作物生長的要求，查閱待免 耕播種地區(qū)開溝器結(jié)構(gòu)參數(shù)和作業(yè)條件數(shù)據(jù)，測量待免耕播種地區(qū)的±壤數(shù)據(jù)，所述待免 耕播種地區(qū)的±壤數(shù)據(jù)采用物理方法測定；各數(shù)據(jù)獲得的方法如步驟2)所述。將收集的數(shù) 據(jù)代入到步驟3)中的多目標優(yōu)化模型，重新構(gòu)建待免耕播種地區(qū)的開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化的多 目標優(yōu)化模型，利用Matl油軟件求解待免耕播種地區(qū)所用開溝器的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)。 W側(cè) W開溝作業(yè)效果預(yù)測：將步驟4)中所述的待免耕播種地區(qū)的±壤數(shù)據(jù)、作業(yè)條件 數(shù)據(jù)及開溝器最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，代入到步驟3)中的各指標目標函數(shù)中，預(yù)測開溝作業(yè)效果。
【主權(quán)項】
1. 一種免耕開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化與作業(yè)效果預(yù)測方法，其特征在于：該方法主要包括以下 步驟： 1) 決策變量和指標的選擇：根據(jù)成熟地區(qū)和待免耕播種地區(qū)開溝器的結(jié)構(gòu)特點和開 溝效果的要求，確定多目標優(yōu)化模型的決策變量和指標；所述決策變量包括開溝器結(jié)構(gòu)參 數(shù)、土壤數(shù)據(jù)、作業(yè)條件數(shù)據(jù)，所述指標包括作業(yè)效果、作業(yè)能耗、工作阻力； 2) 數(shù)據(jù)采集：按照步驟1)中確定的決策變量和指標，收集成熟地區(qū)的決策變量和指標 的數(shù)據(jù)； 3) 構(gòu)建開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型：將步驟2)中采集的各決 策變量數(shù)據(jù)進行標準化處理，根據(jù)標準化的決策變量數(shù)據(jù)，確定各指標對應(yīng)的目標函數(shù)及 權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型，按以下步驟進行： a) 數(shù)據(jù)標準化：首先根據(jù)步驟2)中采集的決策變量數(shù)據(jù)構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣X%將原始 數(shù)據(jù)矩陣X#轉(zhuǎn)化為標準化矩陣X，其中X1為標準化矩陣X中的元素，表示標準化后第i個 決策變量值，i= 1，2,…，n; b) 構(gòu)造各指標的目標函數(shù)： 通過標準化處理的決策變量數(shù)據(jù)，由Matlab軟件對數(shù)據(jù)進行擬合，分別建立以決策變 量為變量、各指標為因變量的擬合方程：根據(jù)各決策變量的要求，確定各決策變量的約束條件：g(X1) <O(i=1，2,…，n);得到各指標的目標函數(shù)為：其中Fk(X)被同等地極小化； 式中，F(xiàn)k (X)表示第k個指標的目標函數(shù)中決策變量所擬合的函數(shù)部分，akl表示第k個 指標中第i個決策變量的系數(shù)，X/表示第k個指標中第i個決策變量的j次方數(shù)，ckl]表示 算/的系數(shù)，j表示第k個指標中第i個決策變量的方數(shù)，p為最高次數(shù)；s.t.gh (X1)彡O表 示決策變量應(yīng)滿足所有的約束條件； c) 確定各指標的權(quán)重系數(shù)： 依照F1(X)J2(X),…，F(xiàn)ni(X)在整個多目標優(yōu)化模型中的重要程度，相應(yīng)地給出一組加 權(quán)系數(shù)Wl，W2，…，I;采用層次分析法，按各指標的順序構(gòu)造兩兩比較的m階判斷矩陣B:其中，bap>O;bap= 1/bpa;a= 0時，bap=I;bap是第a個指標對第0個 指標的相對重要性，其值是根據(jù)資料數(shù)據(jù)、經(jīng)驗以及實際要求來確定；由特征向量W= [Wl， %，…，Wm]T得出各指標的權(quán)重系數(shù)為W^W2，…，Wm;d)構(gòu)建開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型：運用向量目標函數(shù)最小 化對目標函數(shù)進行優(yōu)化，要使各指標的目標函數(shù)都達到最優(yōu)的效果，采用多目標優(yōu)化方法 來解決，用Fk(X)與％&= 1，2,…，m)的線性組合構(gòu)成一個多目標優(yōu)化模型，其表達式為：即將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題； 4) 開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化：根據(jù)待免耕播種地區(qū)作業(yè)效果及作物生長的要求，查閱待免耕播 種地區(qū)開溝器結(jié)構(gòu)參數(shù)和作業(yè)條件數(shù)據(jù)，測量待免耕播種地區(qū)的土壤數(shù)據(jù)，將收集的數(shù)據(jù) 代入到步驟3)中的多目標優(yōu)化模型，重新構(gòu)建待免耕播種地區(qū)的開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝 效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型，利用Matlab軟件求解待免耕播種地區(qū)所用開溝器的最優(yōu)結(jié) 構(gòu)參數(shù)； 5) 開溝作業(yè)效果預(yù)測：將步驟4)中所述的待免耕播種地區(qū)的土壤數(shù)據(jù)、作業(yè)條件數(shù)據(jù) 及開溝器最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，代入到步驟3)中各指標的目標函數(shù)中，預(yù)測開溝作業(yè)效果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種免耕開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化與作業(yè)效果預(yù)測方法，其特征在 于：步驟2)、步驟4)和步驟5)中所述成熟地區(qū)和待免耕播種地區(qū)的土壤數(shù)據(jù)、作業(yè)條件數(shù) 據(jù)、作業(yè)效果數(shù)據(jù)及作業(yè)能耗數(shù)據(jù)來源于實驗結(jié)果和實地調(diào)查結(jié)果。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種免耕開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化與作業(yè)效果預(yù)測方法，包括以下步驟：1)決策變量與指標的確定；2)數(shù)據(jù)采集：收集成熟地區(qū)的決策變量與指標的數(shù)據(jù)；3)構(gòu)建開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化及開溝效果預(yù)測的多目標優(yōu)化模型；4)收集待免耕播種地區(qū)土壤條件和作業(yè)條件等數(shù)據(jù)以重構(gòu)多目標優(yōu)化模型，得到開溝器的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)；5)將4)中所述的待免耕播種地區(qū)土壤數(shù)據(jù)、作業(yè)條件數(shù)據(jù)和開溝器結(jié)構(gòu)參數(shù)，代入到各指標目標函數(shù)中對作業(yè)效果進行預(yù)測。本發(fā)明為待免耕播種地區(qū)的開溝器結(jié)構(gòu)參數(shù)進行優(yōu)化和作業(yè)效果進行預(yù)測，整個過程均通過計算機模擬完成，無需進行田間試驗且省時、省力，提高了開溝器結(jié)構(gòu)優(yōu)化效率和作業(yè)效果，促進保護性耕作技術(shù)的推廣。
【IPC分類】G06Q50/02, G06Q10/04
【公開號】CN105225001
【申請?zhí)枴緾N201510604248
【發(fā)明人】王慶杰, 張祥彩, 李洪文, 何進, 李問盈, 鄭智旗, 王憲良, 尤炳曉, 鄭侃
【申請人】中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
【公開日】2016年1月6日
【申請日】2015年9月21日