19、利用多目标进化算法确定最优作物轮作方案

利用多目标进化算法确定最优作物轮作方案

1. 引言

作物轮作是一种种植系统替代方案，它能通过内部养分循环减少农业对外部投入的依赖，维持土地的长期生产力，并打破杂草和病害循环。在选择竞争的作物轮作系统时，决策标准包括经济和环境因素。当有许多种植地块时，由于需要同时分析不同问题，选择最优轮作方案可能变得困难。因此，有人提出使用多目标进化算法（MOEA）来解决考虑多个地块和多个目标的多目标作物轮作优化问题。

2. 多目标作物轮作问题

该问题考虑了多个种植地块和作物替代方案，有以下几个目标：
- 最小化总投资成本 ：总投资成本是轮作的固定成本和可变成本之和。固定成本不受土壤化学特性影响，是作物序列固定成本的总和；可变成本取决于作物需求和土壤特性。需要以下数据来获取这些成本：作物的固定成本和营养需求、根据土壤特性每公顷作物的土壤处理成本、土壤测试结果、地块的大小和位置，以及作物吸收和提取养分的信息（用于估计一个季节后土壤的状况）。此目标是要最大化总投资成本的效益。
- 最大化土壤养分积累 ：每个地块积累的养分量是轮作开始和结束时养分的差值，所有地块积累养分的总和是要最大化的目标。
- 最大化经济回报 ：可以使用历史信息通过情景生成器构建一个包含合理价格和产量值的情景集 S，用于计算轮作的预期收入。总净收益是这些值的总和减去总投资成本，该值用于获得一个情景下的农场回报，S 上的平均回报是要最大化的目标。
- 最小化经济风险 ：回报的标准差可作为风险度量，是要最小化的目标。
-