应用遗传算法的工业原料林多树种造林设计

提出对遗传算法进行改进,通过复制、交换、倒位及交叉突变4个遗传操作实现目标的最优化,其遗传编码采用1,2,…,m表示(m为造林树种数),进一步建立工业原料林基地建设在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下造林技术设计最优方案的数学模型和具体解法。将改进遗传算法应用于福建省永安林业(集团)有限公司50个造林小班的造林技术设计,基于杉木、马尾松和桉树工业原料林地位指数及生长模型,在采用改进的遗传算法优化造林技术设计获得最优组合方案下,杉木造林129.66hm2,苗木需要45.490万株,20年累计木材收获可达2.010万m3;桉树造林80.04hm2,苗木需求为14.999万株,7年累计收获木材1.444万m3,3茬桉树木材收获达4.332万m3;马尾松造林61.83hm2,需要苗木27.672万株,20年时累计木材收获为0.733万m3;工业原料林基地造林设计总面积为271.53hm2,总投资为144.8284万元,最优造林技术设计方案下可望在20年时获得4152.78万元经济收益,达到预期效果,多树种造林技术设计方法可在生产实践中推广应用。