農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化布局自適應(yīng)決策模型研究.pdf

1、農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)增效是“三農(nóng)”問(wèn)題的核心，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受自然資源、社會(huì)資源、生態(tài)環(huán)境、市場(chǎng)供求、氣象條件等復(fù)雜因素的影響，實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理布局非常困難。論文綜述了國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局建模理論與方法的研究現(xiàn)狀，分析了其在解決農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局問(wèn)題的局限性。本論文基于復(fù)雜系統(tǒng)理論，建立農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化布局多主體自適應(yīng)決策模型，從自適應(yīng)的觀點(diǎn)解決農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化布局的復(fù)雜建模問(wèn)題，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)

2、化布局這一復(fù)雜問(wèn)題的解決提供一條新的途徑。 論文圍繞農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化布局問(wèn)題的三個(gè)組成部分——目標(biāo)函數(shù)、決策變量、約束條件，在決策知識(shí)表示與推理方法，智能優(yōu)化計(jì)算方法，機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法，多主體自適應(yīng)建模方法，自適應(yīng)決策方法等五個(gè)方面展開(kāi)理論方法研究，論文的創(chuàng)新性研究工作包括： 1、基于復(fù)雜系統(tǒng)“綜合集成”的核心思想，論文提出多級(jí)知識(shí)單元的新型知識(shí)表示方法以及基于該知識(shí)表示方法的多級(jí)主從推理機(jī)制，用以解決農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

3、布局復(fù)雜建模的問(wèn)題分解、系統(tǒng)綜合、知識(shí)集成等問(wèn)題，同時(shí)也為建立自適應(yīng)決策模型的學(xué)習(xí)機(jī)制和提高模型智能化程度奠定基礎(chǔ)。論文給出知識(shí)表示方法完整的EBNF范式，并重點(diǎn)介紹了該知識(shí)表示方法的多知識(shí)融合能力。 2、針對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)建模需求，深入研究基于空間廣義線性回歸模型的作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法，基于粗集的農(nóng)作物產(chǎn)量分類(lèi)規(guī)則挖掘算法，基于時(shí)空快照模型發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格變化規(guī)律的方法等。并與SVM結(jié)合，建立基于先驗(yàn)知識(shí)的農(nóng)業(yè)各產(chǎn)業(yè)效益預(yù)

4、測(cè)模型。同時(shí)基于這些預(yù)測(cè)模型和知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法的研究建立農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局自適應(yīng)決策模型的學(xué)習(xí)機(jī)制。 3、通過(guò)對(duì)遺傳算法、組織進(jìn)化算法、粒子群優(yōu)化算法的研究與綜合，針對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局的多變量、多峰、大規(guī)模優(yōu)化計(jì)算的需求，提出一種新型粒子群優(yōu)化算法——逆反粒子群優(yōu)化算法，該算法通過(guò)加入逆反粒子，大大提高了算法的全局尋優(yōu)性能，非常適合復(fù)雜模型的優(yōu)化求解。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，驗(yàn)證了逆反粒子群算法的有效性，同時(shí)從理論上證明它以概率為1收斂到

5、全局最優(yōu)解。這些算法的研究為建立農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化布局自適應(yīng)決策模型的進(jìn)化機(jī)制奠定了基礎(chǔ)。 4、依照國(guó)家行政區(qū)劃，論文把決策區(qū)域分為鄉(xiāng)、縣、市、省、國(guó)家共五個(gè)層次，針對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化布局，建立單區(qū)域和多區(qū)域自適應(yīng)多主體優(yōu)化模型。并通過(guò)研究主體的學(xué)習(xí)機(jī)制、進(jìn)化機(jī)制建立區(qū)域多主體決策模型的自適應(yīng)機(jī)制。通過(guò)對(duì)自下而上目標(biāo)效益的組合和自上而下約束條件的協(xié)調(diào)建立反復(fù)求精的決策過(guò)程。在系統(tǒng)的循環(huán)決策過(guò)程中，決策知識(shí)不斷擴(kuò)張，模型決策的智能化