改进型遗传算法在种子园无性系设计中的应用研究
发布时间：2021-09-23 14:03
林木遗传育种是促进林业事业发展的基础和前提,其中,以生产优良树种为目标的种子园的营建是林木遗传育种的核心。现今,对种子园的营建主要是高世代种子园,但由于高世代种子园中的亲本种类数量较初代种子园骤降,导致亲本间的近交几率极大增加,无法有效的提高目标性状的遗传增益。本文基于亲本间遗传距离,对种子园无性系配置设计方案进行优化,以减少亲本间近交可能性,维持种子园子代的遗传多样性。遗传算法在各个领域内都有广泛的应用研究,并且针对不同的领域问题存在多种改进方法。基于遗传距离对种子园无性系设计优化是一个NP难问题,本文将采用遗传算法优化种子园无性系设计方案,并结合领域问题,对遗传算法加以改进。首先,本文提出了一种多种群改进型自适应遗传算法（Improved Adaptive Parallel Genetic Algorithm,IAPGA）,其基本思想是:在种群初始化时采用贪心算法,进行遗传操作时,引入可随种群适应度变化的交叉、变异概率,同时把原始种群划分为多个子群体独立进化。将IAPGA应用于基于遗传距离的种子园无性系配置设计中,并同传统方法得到的配置方案进行对比。进一步,就IAPGA中各子种群之...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３－３各算法执行时间对比??Ｆｉｇ．?３－３?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｉｍｉｎｇ?ｏｆ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ??比较各算法在不同种群规模情况下，迭代１００００次所需要的时间（以秒为单位）
图３－５不同排列规模下各位置亲本受影响程度??Ｆｉｇ．?３－５?Ｔｈｅ?ｅｘｔｅｎｔ?ｏｆ?ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ?ｏｎ?ｔｈｅ?ｐａｒｅｎｔｓ?ｏｆ?ｅａｃｈ?ｐｌａｃｅ?ｗｉｔｈ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｒｏｗ?ａｎｄ?ｃｏｌｕｍｎ＇ｓ?ｓｃａｌｅ??大子代的遗传基础。其中，图３－４．ａ为亲本随机排列的种子园设计方案，图３－４．ｂ为亲??本按原顺序排列的种子园设计方案，图３－４．Ｃ为使用传统方法，即贪心算法得到的种??子园无性系配置设计方案，图３－４．ｄ为使用ＩＡＰＧＡ优化的种子园无性系配置设计方??案。可观察到，使用本文方法设计的种子园，各位置的亲本受近交的影响可达到相对??最小，更有利于保持遗传多样性；在随机排列法、顺序排列法所得设计方案中，单个??位置亲本的最大相似度之和达到４．５，仅有位于４角的亲本所受影响最小，这是由于??缺乏对内部亲本近交影响因素的考虑，而处于边缘地区的亲本的邻居数量原本就少，??２４??
图４－１?ＩＡＰＧＡ和Ｎｅ?
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[2]改进的遗传粒子群混合优化算法[J]. 陈璐璐,邱建林,陈燕云,陆鹏程,秦孟梅,赵伟康. 计算机工程与设计. 2017(02)
[3]交互式蚁群遗传算法[J]. 黄永青,杨善林,梁昌勇. 小型微型计算机系统. 2016(11)
[4]有限种群油松种子园的遗传多样性与交配系统[J]. 程祥,张梅,毛建丰,钮世辉,马俊,李伟,李悦. 北京林业大学学报. 2016(09)
[5]山西油松第二代种子园亲本选择与配置设计[J]. 袁虎威,梁胜发,符学军,钮世辉,李伟,李悦. 北京林业大学学报. 2016(03)
[6]基于改进遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 张毅,代恩灿,罗元. 计算机测量与控制. 2016(01)
[7]基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化[J]. 梁俊毅,张建龙,马雪瑞,殷承良. 上海交通大学学报. 2015(04)
[8]云环境下基于免疫遗传算法的任务调度问题研究[J]. 王灵霞,赵宏. 自动化与仪器仪表. 2015(03)
[9]一种面向对象的多角色蚁群算法及其TSP问题求解[J]. 杜鹏桢,唐振民,孙研. 控制与决策. 2014(10)
[10]林业育种中新技术的应用现状分析[J]. 胡映泉. 河北林业科技. 2014(03)
博士论文
[1]国家林木种苗发展战略研究[D]. 刘红.南京林业大学 2011
硕士论文
[1]油松高级种子园建设技术[D]. 王黎明.北京林业大学 2014
[2]遗传算法的一些改进及其应用[D]. 崔珊珊.中国科学技术大学 2010
[3]基于改进遗传算法的车间调度问题的研究[D]. 彭雄凤.昆明理工大学 2009
[4]改进的遗传算法及其在多目标优化中的应用研究[D]. 陈开峰.安徽大学 2006
本文编号：3405839
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３－３各算法执行时间对比??Ｆｉｇ．?３－３?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｉｍｉｎｇ?ｏｆ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ??比较各算法在不同种群规模情况下，迭代１００００次所需要的时间（以秒为单位）
图３－５不同排列规模下各位置亲本受影响程度??Ｆｉｇ．?３－５?Ｔｈｅ?ｅｘｔｅｎｔ?ｏｆ?ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ?ｏｎ?ｔｈｅ?ｐａｒｅｎｔｓ?ｏｆ?ｅａｃｈ?ｐｌａｃｅ?ｗｉｔｈ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｒｏｗ?ａｎｄ?ｃｏｌｕｍｎ＇ｓ?ｓｃａｌｅ??大子代的遗传基础。其中，图３－４．ａ为亲本随机排列的种子园设计方案，图３－４．ｂ为亲??本按原顺序排列的种子园设计方案，图３－４．Ｃ为使用传统方法，即贪心算法得到的种??子园无性系配置设计方案，图３－４．ｄ为使用ＩＡＰＧＡ优化的种子园无性系配置设计方??案。可观察到，使用本文方法设计的种子园，各位置的亲本受近交的影响可达到相对??最小，更有利于保持遗传多样性；在随机排列法、顺序排列法所得设计方案中，单个??位置亲本的最大相似度之和达到４．５，仅有位于４角的亲本所受影响最小，这是由于??缺乏对内部亲本近交影响因素的考虑，而处于边缘地区的亲本的邻居数量原本就少，??２４??
图４－１?ＩＡＰＧＡ和Ｎｅ?
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[2]改进的遗传粒子群混合优化算法[J]. 陈璐璐,邱建林,陈燕云,陆鹏程,秦孟梅,赵伟康. 计算机工程与设计. 2017(02)
[3]交互式蚁群遗传算法[J]. 黄永青,杨善林,梁昌勇. 小型微型计算机系统. 2016(11)
[4]有限种群油松种子园的遗传多样性与交配系统[J]. 程祥,张梅,毛建丰,钮世辉,马俊,李伟,李悦. 北京林业大学学报. 2016(09)
[5]山西油松第二代种子园亲本选择与配置设计[J]. 袁虎威,梁胜发,符学军,钮世辉,李伟,李悦. 北京林业大学学报. 2016(03)
[6]基于改进遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 张毅,代恩灿,罗元. 计算机测量与控制. 2016(01)
[7]基于多混沌算子遗传算法的混合动力汽车控制策略优化[J]. 梁俊毅,张建龙,马雪瑞,殷承良. 上海交通大学学报. 2015(04)
[8]云环境下基于免疫遗传算法的任务调度问题研究[J]. 王灵霞,赵宏. 自动化与仪器仪表. 2015(03)
[9]一种面向对象的多角色蚁群算法及其TSP问题求解[J]. 杜鹏桢,唐振民,孙研. 控制与决策. 2014(10)
[10]林业育种中新技术的应用现状分析[J]. 胡映泉. 河北林业科技. 2014(03)
博士论文
[1]国家林木种苗发展战略研究[D]. 刘红.南京林业大学 2011
硕士论文
[1]油松高级种子园建设技术[D]. 王黎明.北京林业大学 2014
[2]遗传算法的一些改进及其应用[D]. 崔珊珊.中国科学技术大学 2010
[3]基于改进遗传算法的车间调度问题的研究[D]. 彭雄凤.昆明理工大学 2009
[4]改进的遗传算法及其在多目标优化中的应用研究[D]. 陈开峰.安徽大学 2006
本文编号：3405839
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