66、新型作物种植模式优化方法与蛋白质折叠问题算法研究

新型作物种植模式优化方法与蛋白质折叠问题算法研究

在农业生产和生物计算领域，分别存在作物种植模式优化（CPO）和蛋白质折叠问题（PFP）两大难题。本文将为大家介绍针对这两个问题的创新解决方法，包括GenSRT方法在CPO问题上的应用，以及MultiQuenching Annealing（MQA）算法在PFP问题上的探索。

作物种植模式优化（CPO）：GenSRT方法

在作物种植中，确定最佳的种植模式对于提高收益至关重要。GenSRT方法结合了回归树（RT）和遗传算法（GA），旨在解决CPO问题，实现更高的净收入。

1. 回归树与多产量输出

对于作物种植中的变量，如播种面积（Ai）和灌溉水深（IWDi），往往不是单一值，而是存在一个取值范围。以图1中的RT为例，假设播种面积约束为20 ≤ Ai ≤ 60公顷，灌溉水深为100毫米，1月温度为8 ºC。根据回归树，在20.925 - 52.185公顷的播种面积下，预计产量为12.77吨/公顷；在52.185 - 60公顷的范围内，预计产量为14.025吨/公顷。

为了获取产量及其相关的子范围，GenSRT实现了一个递归过程，通过深度优先搜索（DFS）遍历回归树，得到满足指定约束的产量列表。以下是获取产量的伪代码：

Input: croptree (a regression tree), constList (a list of constraints)
Output: yieldList (a list of yields and its associated sub-constraints)

func