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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南農(nóng)業(yè)大學(xué)申請的專利基于約束多目標(biāo)進化算法的區(qū)域農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119991330B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411808636.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/02；該發(fā)明授權(quán)基于約束多目標(biāo)進化算法的區(qū)域農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由楊磊;魏曉威;梁早清;田井林;袁志超;徐振林;雷紅濤設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于約束多目標(biāo)進化算法的區(qū)域農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及一種區(qū)域農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：采用第一農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法根據(jù)目標(biāo)函數(shù)以及約束條件分別計算確定第一混合種群中的每個種群個體的第一適應(yīng)度值以及第二混合種群中的每個種群個體的第二適應(yīng)度值；當(dāng)達到預(yù)設(shè)的迭代條件，輸出第一種群的個體解集以及第二種群的個體解集；將第二種群的個體解集作為第三種群的個體解集，采用第二農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法迭代第一種群的個體解集、第二種群的個體解集以及第三種群的個體解集，當(dāng)?shù)螖?shù)達到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)時，輸出第一種群中的非支配解作為最優(yōu)的農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)方案集。本申請能夠使農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)在確保節(jié)水、提高經(jīng)濟效益之間取得平衡。

本發(fā)明授權(quán)基于約束多目標(biāo)進化算法的區(qū)域農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于約束多目標(biāo)進化算法的區(qū)域農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，其特征在于，包括： 響應(yīng)對目標(biāo)區(qū)域進行農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化的指令而獲取決策變量、目標(biāo)函數(shù)以及約束條件，其中，所述決策變量為各種農(nóng)作物相對應(yīng)的種植面積，所述目標(biāo)函數(shù)包括各種農(nóng)作物相對應(yīng)的農(nóng)作物需水總量、經(jīng)濟效益以及碳吸收與碳排放之間的差值，所述約束條件包括耕地總面積約束、區(qū)域供水總量約束、糧食安全保障約束以及碳吸收與碳排放之間的差值為非負約束； 以所述農(nóng)作物需水總量最小、所述經(jīng)濟效益最大以及所述碳吸收與碳排放之間的差值最小為優(yōu)化方向，采用預(yù)設(shè)的第一農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法隨機生成第一種群以及第二種群，迭代所述第一種群以及所述第二種群以確定所述第一種群相對應(yīng)的第一子代種群以及所述第二種群相對應(yīng)的第二子代種群，其中，所述第一農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法為基于雙種群協(xié)同進化策略的約束多目標(biāo)進化算法； 根據(jù)所述第一種群、所述第二種群、所述第一子代種群以及所述第二子代種群分別確定第一混合種群以及第二混合種群，根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)以及所述約束條件分別計算確定所述第一混合種群中的每個種群個體相對應(yīng)的第一適應(yīng)度值以及所述第二混合種群中的每個種群個體相對應(yīng)的第二適應(yīng)度值，其中，所述種群包括多個種群個體，每個種群個體表征各種農(nóng)作物相對應(yīng)的種植面積； 循環(huán)執(zhí)行上述步驟，直至所述第二混合種群中的所述第二適應(yīng)度值的和值與上一代第二種群的適應(yīng)度值的和值之間的差值小于預(yù)設(shè)閾值，以及第二種群中的個體解都為非支配解時，輸出所述第一種群的個體解集以及所述第二種群的個體解集； 將所述第二種群的個體解集作為第三種群的個體解集，采用預(yù)設(shè)的第二農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法迭代所述第一種群的個體解集、第二種群的個體解集以及所述第三種群的個體解集，當(dāng)?shù)螖?shù)達到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)時，輸出所述第一種群中的非支配解作為最優(yōu)的農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)方案集，其中，所述第二農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法為基于雙重牽引機制和動態(tài)搜索注意力策略的約束多目標(biāo)進化算法，所述雙重牽引機制包括二元錦標(biāo)賽選擇策略以及隨機選擇策略。

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