基于改进的蚁群算法实现的茶叶种植分析系统

【摘要】我国饮茶的历史悠久，众所周知，茶叶种植是我国一项重要的产业。在种植过程中，土壤的选择至关重要，在其他的外界条件都相同的情况下，土壤条件的微小差异都会导致产量的大不相同。蚁群算法是模仿蚁群觅食寻路的自然行为而产生的，也被叫做蚂蚁算法，是一种优化的算法，它的特点决定了它容易与其他的算法相互结合，目前已经被成功的应用于很多领域中。在本次课题研究中，首先本文针对土壤中各种成分进一步的进行研究，优化土壤成分的配比，对各种类型的茶叶种植选择适合的土壤，并得到茶叶种植分析的自动化系统，最大化的提高经济效益。其次本文主要对蚁群算法进行了改进：对蚁群算法的初始阶段进行了改进，使得初始阶段的各个路径的信息素浓度不再相等，增加了算法在初始阶段的启发性，有效的避免了再初始阶段蚁群中的蚂蚁盲目的选择路径，而使得在算法最开始阶段搜索效率低下，更有可能蚁群选择的路径根本不是最优数据的情况；在选择概率的设计方面，平衡了蚁群的启发性和算法结果的精准性，分别设置了信息启发因子以及路径启发因子；在面对全局信息素更新时，采用了最大最小蚂蚁的思想，设置了路径的最大的信息素浓度值以及最小信息素浓度值。再次本文研究了茶叶种植的环境因素，得到了茶叶最优的生长环境因素表，使用优化的蚁群算法并将其应用与茶叶种植环境优化的过程中，将得到的优化结果进行了对比实验，在系统实现过程中，首先输入土壤因素权重表格的数据，经过优化的蚁群算法运算得到近似最优解，还提供了优化结果比对功能。最后本文研究针对茶叶种植土壤分析问题，采用优化的蚁群算法进行了多次试验，再对得到的结果进行统计对比，最终得到适合茶叶种植的近似最优方案。本文对在课题研究中涉及的问题进行了总结和分析，还对今后的工作方向做出了设想和展望。
【作者】郝靳；
【导师】周斌；
【作者基本信息】吉林大学，软件工程，2014，硕士
【关键词】蚁群算法；土壤分析；茶叶种植分析系统；信息素浓度；

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