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题名求解最小度约束最小生成树的强化粒子群优化算法
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作者
吴良成
杨凯
钟一文
林娟
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机构
福建农林大学计算机与信息学院
福建农林大学智慧农林福建省高校重点实验室
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出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第8期2110-2122,共13页
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基金
福建省自然科学基金(2022J01153,2023J01078)
福建农林大学科技创新基金(KFB23192)。
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文摘
为解决最小度约束最小生成树问题,提出一种结合强化学习求解的粒子群优化(PSO)算法。在搜索区域初始化过程中,利用生成树结构特征信息,设计基于短边聚类的结构生长方法,为后续搜索提供优质初始解空间;在PSO算法框架内,利用群体协同进化和保留历史信息的特点,设计不同进化速度的学习算子,在求解空间中展开多级精细搜索;设计不同粒度的自主飞行算子,负责不同程度的扰动,提供搜索多样性。同时围绕强化学习的状态反馈机制设计针对不同进化状态的奖惩池,根据当前搜索状态反馈及时调整个体更新策略,实现均衡高效搜索。进一步针对复杂邻域设计针对不同节点关系的两类局部搜索算子,针对叶节点进化设计交换、插入搜索操作,构成最小粒度的局部搜索;针对非叶节点设计替换、删除操作,在保证优质局部结构的同时提供更大范围内的搜索。使用105个被广泛用于测试的实例进行验证及对比,结果表明算法在98个实例上能够达到已知最优解,在其中48个实例中超越现有已知最优解,与其他算法的比较展示了算法的先进性和强有力的竞争力。
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关键词
最小度约束最小生成树
强化学习
粒子群优化
局部搜索
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Keywords
min-degree constrained minimum spanning tree
reinforcement learning
particle swarm optimization
local search
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名松墨天牛诱捕器智能管理系统的构建
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作者
黄世国
姜明
李小林
洪铭淋
林燕红
张飞萍
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机构
福建农林大学生态公益林重大有害生物防控福建省高校重点实验室
福建农林大学智慧农林福建省高校重点实验室
威海市林业局
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出处
《中国森林病虫》
2020年第5期25-30,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0600105)
福建省自然科学基金(2017J01607)
+1 种基金
福建省林业科技项目(闽林科便函[2018]26号)
福建农林大学科技创新专项基金(KFA17030A,KFA17181A)。
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文摘
利用诱捕技术监测和控制松墨天牛Monochamus alternatus已成为松材线虫病防控的一项重要措施。利用ionoic、Spring Boot和MyBatis框架,对如何构建松墨天牛诱捕器的智能管理系统进行了研究。结果表明:开发的系统通过浏览器端主页给用户提供的功能包括生成和管理二维码、查看和汇总诱捕数据、诱捕器空间分布可视化展示和统计分析等,通过APP端提供给用户的功能包括扫描二维码获取诱捕器空间位置信息、自动解析行政区划、录入诱捕情况、不同网络状态下的数据远程传输等。APP使用简便,作业人员在几分钟内即可学会熟练使用。系统已部署到云服务器上,并管理近4万个诱捕器,运行情况正常。平台在福建和山东省的成功应用表明,本系统可以实现对大量诱捕器的高效数据采集、管理和统计学分析,解决了人工记录和管理野外诱捕信息费时费力易混乱的问题。
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关键词
松墨天牛
智能管理
统计学分析
可视化
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Keywords
Monochamus alternatus
intelligent management
statistics analysis
visualization
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分类号
S763.05
[农业科学—森林保护学]
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