基于遺傳算法的小麥高產決策施肥技術研究

摘 要：針對春小麥的產量在鉀肥使用量一致的基礎上，受氮磷肥施入量影響較大的問題，提出了利用遺傳算法作為解決小麥產量的決策施肥關系核心技術。該方法避免了傳統方法是只考慮低次冪，克服忽略高次項對結果的影響，擬合出更加精確適合的函數方程，并使用遺傳算法求解有條件約束的產量最大值。通過對黑龍江墾區春麥產量的決策肥量關系的實際資料處理表明，該方法精度高，且魯棒性好，具有較強的適應性和實用性。

關鍵詞：遺傳算法；小麥產量；施肥決策

引言

小麥是世界上的主要糧食作物，全球有35%的人以之為食物[1]。世界小麥常年收獲面積2.1×108hm2左右，居各種作物之首，總產量5.6×108t[2]。中國是小麥生產和消費大國，小麥的增產對我國來說極其重要。小麥的產量除了受遺傳因素的影響，主要受氮肥和磷肥的施用量影響，氮磷肥的配合施用，是提高產量的重要措施。文章運用遺傳算法，研究氮磷肥配合施用對小麥產量的影響，為春小麥的生產提供具體的理論依據。傳統分析方法，在擬合方程時加入高次項，恰好彌補了傳統方法的不足，并且遺傳算法是真正的并行算法，具有很好的全局收斂性。在達到同樣的精度要求時，遺傳算法的計算時間更少，魯棒性好。

3 結束語

傳統分析施肥對春小麥產量的影響時，擬合方程只含有低次項，忽略高次項。從而影響了結果的精度，甚至嚴重影響施肥決策。文章提出的新方法克服了傳統方法存在的精度誤差，擬合方程時，將高次項考慮進去，但是這又跟求解帶來了困難。遺傳算法具有很強的高次函數尋優能力，切好能夠很容易的求出高次方程的最優解，從而解決了這一難題。實驗證明，利用遺傳算法求出春小麥最大產量時的施肥量，符合實際需要，具有很強的實際應用價值。

參考文獻

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