CN108549938A - 一种畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，计算畦田的入流口个数；按照顺时针或逆时针的顺序对畦田各个边的入流口进行排序，采用长度为10的二进制编码串表示每个入流口的流量qi，组成一个N*10位长的二进制编码染色体；设置最大进化代数T，采用遗传算法随机产生由N个二进制编码串组成的初始种群P(0)，对种群P(0)进行T次选择、交叉和变异，分别产生由N个二进制编码串组成的T个新种群，并根据T个新种群计算得到T组灌水效率和灌水均匀度；根据灌水效率和灌水均匀度构建评价畦田灌溉效果的目标函数，并将T组灌水效率和灌水均匀度带入目标函数中，计算、选择畦田入流口个数、位置和流量最佳的目标函数值。

Description

一种畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法
技术领域
本发明属于畦田的技术领域，具体涉及一种畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法。
背景技术
随着农业生产经营专业化、标准化、规模化和集约化的发展，畦田规格逐渐增大，以往的畦田入流口往往设置在畦田短边一角，但随着畦田规格的增大，且考虑到田面微地形及入渗空间变异性对灌溉过程及性能的影响，畦田入流口位置不应局限于某一位置。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，以解决现有畦田入流口位置局限，影响畦田灌水效率和灌水均匀度的问题。
为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：
提供一种畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法和方法，其包括：
根据畦田的畦长和畦宽，计算畦田的入流口个数，
N＝(x/a+y/a)*2
其中，x为畦田的畦长，y为畦田的畦宽，a为畦田的二维灌溉模型计算网格的长度，N为畦田的入流口个数；
按照顺时针或逆时针的顺序对畦田各个边的入流口进行排序，且入流口的流量为qi，其中i＝1，2…，N；
采用长度为10的二进制编码串表示每个所述入流口的流量qi，并组成一个代表有畦田入流口个数、位置及流量的N*10位长的二进制编码染色体；
设置最大进化代数T，采用遗传算法随机产生由N个二进制编码串组成的初始种群P(0)，对所述种群P(0)进行T次选择、交叉和变异，分别产生由N个二进制编码串组成的T个新种群，并根据T个所述新种群计算得到T组灌水效率Ea和灌水均匀度CU；
根据所述灌水效率Ea和灌水均匀度CU构建评价畦田灌溉效果的目标函数，
其中，qi为入流口流量，i＝1，2…，N，F(qi)为目标函数，f1(qi)和f2(qi)为目标函数分项；
并将所述T组灌水效率和灌水均匀度带入目标函数中，计算、选择畦田入流口个数、位置和流量最佳的目标函数值。
优选地，畦田入流口流量qi的约束条件为：
0≤qi≤Q,i＝1,2…N
其中，Q为所有入流口流量的总流量，i为1到N的自然数。
优选地，N*10位长的二进制编码染色体的解码方法为：
将N*10长的二进制编码串顺序切断为N个10位长二进制编码串，分别记为y1，y2…，yN，代码yi转化为入流口流量qi的解码公式为，
其中，Q为所有入流口流量的总流量，i为1到N的自然数。
优选地，产生一种基于遗传算法的所述种群，即随机产生N个入流口流量数据。
本发明提供的畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，具有以下有益效果：
本发明将畦田入流口个数、位置和流量进行编码，组成一个二进制编码染色体，并基于遗传算法计算得到入流口个数、位置和流量的最优方案，有效地解决了畦田入流口位置局限，影响畦田灌水效率和灌水均匀度的问题。
附图说明
图1为畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法的流程图。
图2为畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法畦田二维灌溉模型图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
根据本申请的一个实施例，参考图1，本方案的畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，包括将畦田等效为二维灌溉模型，计算畦田入流口个数。
畦田的入流口个数为，
N＝(x/a+y/a)*2
其中，x为畦田的畦长，y为畦田的畦宽，a为畦田的二维灌溉模型计算网格的长度，N为畦田的入流口个数，设定畦田入流的总流量为Q，每个入流口的流量为qi。由于入流口个数和位置为不连续量，当畦田上所有可能的入流口全部打开时，通过设置每个入流口的流量进而控制各个入流口的启闭，入流口的流量为0时，入流口为关闭，入流口的流量大于0时，入流口开启，即将入流口个数、位置和流量转换为对入流口流量的问题。
按照顺时针或逆时针的顺序对畦田各个边的入流口进行排序，入流口的流量为qi，其中i表示序号，i＝1，2…，N。
基于遗传算法对入流口流量进行编码，用长度为10的二进制编码串表示畦田每个开口的流量qi，10位二进制编码串可以表示从0到1023之间的1024个不同的数，故qi的定义域为离散的1023个均等的区域，包括两个端点在内共有1024个不同的离散点，从离散点0到Q，依次让它们分别对应从0000000000(0)到1111111111(1023)之间的二进制编码，再将表示有q1，q2…，qN的N个10位长二进制编码串连接在一起，组成一个代表有畦田入流口个数、位置及流量的N*10位长的二进制编码染色体。
其中，畦田入流口流量qi的约束条件为，
0≤qi≤Q,i＝1,2…N
Q为所有入流口流量的总流量，i为1到N的自然数。
基于遗传算法对入流口流量进行解码，即将N*10长的二进制编码串按顺序切断为N个10位长二进制编码串，分别记为y1，y2…，yN，进而转换为对应的十进制整数代码，其解码公式为：
基于遗传算法对入流口流量进行最优求解，计算灌水效率Ea和灌水均匀度CU，
F(q1,q2…qN)＝max(f1(q1,q2…qN),f2(q1,q2…qN))T
其中，F(q1,q2…qN)为多目标优化函数，f1(q1,q2…qN)、f2(q1,q2…qN)为目标函数分项，分别为：
f1(q1,q2…qN)＝Ea(q1,q2…qN)
f2(q1,q2…qN)＝CU(q1,q2…qN)
其中：Ea(q1,q2…qN)为灌水效率函数，CU(q1,q2…qN)为灌水均匀度函数。
设置最大进化代数T，随机产生由N个二进制编码串组成的初始种群P(0)，并根据初始种群P(0)计算得到灌水效率和灌水均匀度。
对种群P(0)进行T次选择、交叉和变异，分别产生由N个二进制编码串组成的T个新种群，并根据T个新种群计算得到T组灌水效率和灌水均匀度。
由于灌水效率和灌水均匀度具有同等的重要性，因此，将目标函数写成
并将T组灌水效率和灌水均匀度带入目标函数中，计算、选择畦田入流口个数、位置和流量最佳的目标函数值。
根据本申请的一个实施例，参考图2，对于一50m×50m的畦田，灌溉系统提供的入流量为100l/s，田面微地形状况如图所示，相应的田面微地形评价值田面相对高程标准误差Sd值为2cm。二维灌溉模型计算网格设置为1m×1m，则可能存在的入流口个数为200个，每个入流口的流量为qi，i＝1,2…200，对该畦田的入流口个数、位置及流量大小进行优化计算。
根据图1所示的流程，即可得到畦田最优的入流口个数、位置及流量。
本发明将畦田入流口个数、位置和流量进行编码，组成一个二进制编码染色体，并基于遗传算法计算得到入流口个数、位置和流量的最优方案，有效地解决了畦田入流口位置局限，影响畦田灌水效率和灌水均匀度的问题。
虽然结合附图对发明的具体实施方式进行了详细地描述，但不应理解为对本专利的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属本专利的保护范围。

Claims (4)

1.一种畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，其特征在于，包括：
根据畦田的畦长和畦宽，计算畦田的入流口个数，
N＝(x/a+y/a)*2
其中，x为畦田的畦长，y为畦田的畦宽，a为畦田的二维灌溉模型计算网格的长度，N为畦田的入流口个数；
按照顺时针或逆时针的顺序对畦田各个边的入流口进行排序，且入流口的流量为qi，其中i＝1，2…，N；
采用长度为10的二进制编码串表示每个所述入流口的流量qi，并组成一个代表有畦田入流口个数、位置及流量的N*10位长的二进制编码染色体；
设置最大进化代数T，采用遗传算法随机产生由N个二进制编码串组成的初始种群P(0)，对所述种群P(0)进行T次选择、交叉和变异，分别产生由N个二进制编码串组成的T个新种群，并根据T个所述新种群计算得到T组灌水效率Ea和灌水均匀度CU；
根据所述灌水效率Ea和灌水均匀度CU构建评价畦田灌溉效果的目标函数，
其中，qi为入流口流量，i＝1，2…，N，F(qi)为目标函数，f1(qi)和f2(qi)为目标函数分项；
并将所述T组灌水效率和灌水均匀度带入目标函数中，计算、选择畦田入流口个数、位置和流量最佳的目标函数值。
2.根据权利要求1所述的畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，其特征在于，所述畦田入流口流量qi的约束条件为：
0≤qi≤Q,i＝1,2…N
其中，Q为所有入流口流量的总流量，i为1到N的自然数。
3.根据权利要求1所述的畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，其特征在于，所述N*10位长的二进制编码染色体的解码方法为：
将N*10长的二进制编码串顺序切断为N个10位长二进制编码串，分别记为y1，y2…，yN，代码yi转化为入流口流量qi的解码公式为，
其中，Q为所有入流口流量的总流量，i为1到N的自然数。
4.根据权利要求1所述的畦田入流口个数、位置及流量优化选择方法，其特征在于，产生一种基于遗传算法的所述种群，即随机产生N个入流口流量数据。
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