Improvement of Particle Swarm Algorithm for Multi-objective Planting Scheme Optimization and Empirical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To address the issues of low resource utilization efficiency and poor multi-objective coordination in traditional planting scheme optimization, by integrating the particle swarm algorithm with machine learning technology, an improved particle swarm algorithm that incorporates adaptive inertia weight, chaotic disturbance mechanism, and Pareto elite retention strategy is proposed. A multi-objective planting scheme optimization model is constructed. Taking a typical agricultural area as the empirical object, multi-dimensional data such as soil, climate, and market are collected. The decision variables such as crop types, planting area, and irrigation strategy are optimized through the improved algorithm. The experimental results show that the convergence speed of the improved algorithm is 32.6% and 21.8% higher than that of the standard PSO and MOPSO algorithms respectively. The optimal planting scheme generated can increase the total crop yield of the region by 15.3%, improve the water resource utilization rate by 28.5%, and increase the economic benefits by 19.7%. This research verifies the effectiveness and superiority of the improved particle swarm algorithm in multi-objective planting optimization, providing a scientific basis and technical support for agricultural modernization planting decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».