一种新的饲料配方技术——杂种遗传算法

本文旨在研究杂种遗传算法应用于饲料配方设计的可行性。利用杂种遗传算法与已经应用的6种饲料配方算法(标准线性规划、目标规划、模糊线性规划、随机规划、模拟退火搜索和标准遗传算法)比较,结果显示,杂种遗传算法的配方满足了营养需要量和原料成分的约束要求,配方成本也有一定程度的减少。实例表明,杂种遗传算法应用于饲料配方设计具有可行性。

一种获得非线性生长函数参数初始值的新方法:杂种遗传算法

本研究旨在杂种遗传算法应用于非线性生长函数的参数估计.提出了杂种遗传算法估计非线性生长函数参数的数学模型.5种非线性生长函数Gompertz、Logistic、von Bertalanffy、Richards、Brody分别拟合一个较大型的、群体类型差异大的番鸭体重生长资料,利用杂种遗传算法获得了有效初始值,在lsqcurvefit与proc nlin中获得了一致最优解的结果.表明杂种遗传算法估计非线性函数参数的实际可行性.