基于遗传算法与WiFi聚类算法结合的北斗农机精准调度

发布时间：2021-06-15 18:26

　　为了使我国农机在农耕季节得到高效的调度安排,保障农田顺利完成农事作业,设计出基于遗传算法与WiFi聚类算法结合的北斗农机精准调度方案.该方案首先根据物联网技术采集田间土壤墒情数据来提前预知田间是否需要农机进行农事作业;其次利用北斗卫星导航对作业田地和农机进行定位获取其位置信息,然后通过地理信息系统技术规划作业田地进行轨迹测算;最终通过遗传算法对一片区域的农机与农田进行模拟迭代推演,筛选出农机调度的最佳方案.方案使农户的作业需求得到精准、快速的解决,并且在无信号环境下作业可通过WiFi聚类算法对农机进行定位,掌握农机自身状况.结果表明:此方案具有简单易用、高效便捷、适应性强等特点,能帮助各地农机站对农机进行精准调度,提升我国农业的信息化及现代化水平,从而推动农业现代化的发展. 

【文章来源】：江苏大学学报(自然科学版). 2020,41(04)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

重复迭代演化

基于遗传算法与WiFi聚类算法结合的北斗农机精准调度依靠物联网技术、北斗定位技术、地理信息技术相结合,从农田墒情到地理规划,最优化解决调取农机路径,最终通过遗传算法与WiFi聚类算法模拟分析出最佳的调度方案,指派农机按照规定的路线前往农田进行农事作业,总体技术框架如图1所示.2 技术设计

基于遗传算法与WiFi聚类算法结合的北斗农机精准调度操作的流程示意图如图2所示.首先通过土壤墒情监测设备采集农田内各农作物的长势情况及相应土壤的温湿度等信息,将信息自动上传到电脑终端[4];接着通过我国自主研发的北斗导航卫星获取农田位置信息,将位置信息发送给农机上的北斗接收机,再通过 GPRS 数据服务器进行处理后将信息发送给电脑终端[5];当电脑终端收集到农田作业信息时,通过 GIS 地图和遗传算法与WiFi聚类算法分析规划出最佳调度路径后将所有信息发送给北斗农机,随后农机手查看信息并开往任务农田进行农事作业操作.3 硬件设备

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于遗传算法的相位差异技术图像恢复[J]. 刘鑫,李大海.  四川大学学报(自然科学版). 2018(04)
[4]农机导航多模变结构智能控制方法研究[J]. 孙一平.  电子制作. 2018(Z1)
[5]基于北斗导航系统的农机作业系统开发[J]. 孟凡文,王友权,杨东凯,常海宁.  电子世界. 2017(07)
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[8]北斗导航系统在精细农业系统中的应用[J]. 蒋天小,赵金峰,郭瑞宇,史照平.  数字通信世界. 2016(02)
[9]一种基于遗传算法的两层扫描覆盖机制[J]. 闫远驰,林锋,周激流.  四川大学学报(自然科学版). 2015(04)
[10]浅谈榆树沟镇棉花膜下滴灌智能化建设[J]. 刘忠尚.  新疆农机化. 2014(02)

硕士论文
[1]基于GIS的西南丘陵地区耕地健康评价研究[D]. 谭晶今.重庆交通大学 2017
[2]基于GIS的不同尺度农机调度管理[D]. 孙习文.山东科技大学 2017
[3]基于GA的农机作业调度研究与应用[D]. 谢婷婷.武汉理工大学 2015



本文编号：3231553