【摘 要】
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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
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林农业大学智慧农业研究院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20190301024NY,20200301047RQ,20200602001ZP),吉林省发展和改革委员会项目(2020C005),中国工程院院地合作项目(2020-JL-9),国家重点研发计划项目(2017YFD0502001)。
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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
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