遗传参数（精选9篇）
遗传参数 篇1
1 研究现状及问题
在生烃动力学参数标定中, 目前文献中采用的是变尺度方法。在生烃动力学参数标定中, 目前采用的传统方法是牛顿法、拟牛顿法、等变尺度优化方法。但由于在生烃动力学参数标定中优化问题的不适定性, 使得参数的优化严重依赖于初值的选取, 如果初值选取不当, 容易造成不收敛, 得不到优化解;此外, 容易陷入局部最优解, 得不到全局最优解;拟合的精度很难进一步提高, 使得评价烃源岩生烃潜力的动力学法的应用受到了限制。因此, 为了使得评价烃源岩生烃潜力的动力学法得到广泛应用, 必须对生烃动力学参数采用更优化的方法, 并探索求解参数标定问题的新的方法。
2 研究内容
针对传统方法存在的问题, 本文采用遗传算法求解约束优化问题, 即在满足约束条件之下, 求指前因子和生油潜量, 使得拟合误差的平方和最小。在设计遗传算法时, 作者并没有按照常规, 将所有的待定参数均作为基因进行编码, 也没有按照普通的利用遗传算法求解约束优化问题的思路, 而是根据参数标定这个特定的实际问题, 有针对性地、创造性地设计了编码方案、求解方案, 并且将遗传算法和传统的数值优化方法结合起来。此外, 通过实际计算发现, 标准遗传算算法出现种群退化的现象。为了解决这一问题, 作者对标准遗传算算法又进行了改造, 提出了一种进化计算方法, 避免了种群退化的现象。本文分别采用传统的约束优化方法、标遗传算法、进化遗传算法方法对三组数据进行了计算, 发现采用进化遗传算法计算方法比传统方法拟合精度有很大的提高。
3 传统束优化计算方法
参数标定问题可以转化为如下的约束优化问题:在满足约束条件之下, 求指前因子Aoi和生油潜量XOi0 (i=1, 2, …No) , 使得拟合误差的平方和最小。对于这种带约束条件的极小值求解问题, 一般采用惩罚函数方法, 把约束问题转化为无约束问题, 然后再使用变尺度法进行求解。这一极小点的求解问题一般可以通过以下步骤求解:首先, 构造惩罚函数;
取一个充分大的正整数R1, 如果所求出的极小点超出约束条件, 则逐渐增大R1, 当R1充分大时, (2) 式的极小解就是目标。这样就将有约束极值问题转化为容易求解的无约束优化问题。对同三组测量数据采用以上的传统约束优化问题方法计算结果:
误差的平方和:0.1118
最大绝对误差:0.0556
最大相对误差:0.0682
从以上计算实例可以发现, 采用传统方法求解本文的优化方法进行参数标定存在以下问题:第一, 经过迭代计算后, 指前因子并未发生改变, 输出的结果和初值相同。之所以出现这种情况, 是由于目标函数关于指前因子的偏导数特别小, 达到10-15的量级。因此, 采用传统的方法很难对初始设置的指前因子有所改善, 很难进一步提高拟合的精度。另外, 这也从实际计算的角度说明, 本优化问题具有不适定性, 因此, 采用传统的方法不易求解。第二, 初值不好选取。如果初值选的不好, 可能不收敛。第三, 不能保证得到全局最优解。
4 采用遗传算法计算
4.1 产生初始种群
具体操作为:
其中, Pop Size为种群的规模, No为指前因子的个数, 也是染色体的长度, 在本文的实例中, No=19, 即每个个体由19个基因组成, 根据生泾动力学参数标定的领域知识, 指前因子的取值范围为1015~1019。Pop用于存储一代种群中的所有个体, 即Pop (i, j) 代表第i个个体的第j个基因 (即第j个指前因子的值) 。
4.2 适应度函数的计算
在遗传算法中, 适应度函数的设计是一个非常重要的问题。给定个体AO= (AO1, AO2, …AONo) (对应于指前因子的一个解) , 我们在线性约束条件
达到极小。
其中, XO1lj代表在升温速率D (l) 下, 温度升到T (j) 时实际测得的生油量 (已知) , XO1lj代表指前因子为AOi, 生油潜量为XOi0 (i=1, 2, …No) 时在升温速率D (l) 下, 温度升到T (j) 时计算得到的生油量。其计算公式为:
显然, 这是一个线性约束的二次规划问题。采用矩阵形式, 可以表示为:
很容易利用MATLAB求出以上线性约束的二次规划问题的解, 因此得到生油潜量XOi0 (i=1, 2, …No) 。
根据给定的个体AO= (AO1, AO2, …AONo) 以及按上面方法计算得到的生油潜量XOi0 (i=1, 2, …No) , 可以计算出在升温速率D (l) 下, 当温度升到T (j) 时计算得到的生油量XOlj和实测数据XO1lj的绝对误差:
因此, 定义个体AO= (AO1, AO2, …AONo) 的适应值为:
个体的AO= (AO1, AO2, …AONo) 的适应值越大, 说明参数标定准确性越高, 反之说明误差越大。
4.3 选择操作
选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体, 使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。遗传算法通过选择过程体现这一思想, 进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。选择实现了达尔文的适者生存原则。这里我们采用随机联赛选择方法――轮盘赌方法。
随机联赛选择是一种基于个体适应度之间大小关系的选择方法。其基本思想是每次选择几个个体中适应度最高的一个个体遗传到下一代种群中。在联赛选择操作中, 只有个体适应度之间的大小比较运算, 而无个体适应度之间的算术运算, 所以它对个体适应度是取正值还是取负值无特别要求。
优点:使用经营策略――保证每一代的最优个体第一个被选中;适应度较高的个体, 繁殖下一代的数目较多;适应度较小的个体, 繁殖下一代的数目较少, 甚至被淘汰, 这样就产生了对环境适应能力较强的后代。从问题求解角度来讲, 就是选择出和最优解较接近的中间解。
4.4 交叉操作
交叉操作是遗传算法中最主要的遗传操作。通过交叉操作可以得到新一代个体, 新个体组合了其父辈个体的特性。交叉体现了信息交换的思想。
对于选中用于繁殖下一代的个体, 随机地选择两个个体的相同位置, 按交叉概率在选中的位置实行交叉。这个过程反映了随机信息交换;目的在于产生新的基因组合, 即产生新的个体。在这里我们采用两点交叉, 交叉点随机选择。优点:在实际计算中, 随着交叉点的增加, 个体结构进化和退化的可能性也逐渐增大, 这样就很难有效地保存较好的模式, 从而影响遗传算法的性能, 所以我们选择两点交叉。在这里, 选择交叉概率σp=0.8, 是因为我们希望尽量少破坏个体编码中表示优良性状的优良模式。
4.5 变异操作
根据生物遗传中基因变异的原理, 以变异概率Rc对某些个体的某些位执行变异。变异首先在群体中随机选择一个个体, 对于选中的个体以一定的概率随机地改变串结构数据中某个串的值。同生物界一样, GA中变异发生的概率很低。变异为新个体的产生提供了机会。
单靠变异不能在求解中得到好处。但是, 它能保证算法过程不会产生无法进化的单一群体。因为在所有的个体一样时, 交叉是无法产生新的个体的, 这时只能靠变异产生新的个体。也就是说, 变异增加了全局优化的特质。
在这里我们采用均匀变异方法。所谓均匀变异操作是指分别用符合某一范围内均匀分布的随机数, 以某一较小的概率来替换个体编码串中各个基因座上的原有基因值。
优点:变异操作特别适合应用于遗传算法的初期运行阶段, 它使得搜索点可以在整个搜索空间内自由地移动, 从而可以增加群体的多样性, 使算法处理更多的模式。选择变异概率pc=0.5, 是因为较小的变异概率可以有效地防止在计算中早熟和陷入局部陷阱。
4.6 改进遗传算法
在标准遗传算法的计算过程中, 我们发现交叉操作时, 非常容易发生基因退化, 造成效率低下和计算过早结束, 直接影响了结果的精度, 为此我们在交叉操作之后, 让子代和父代基因进行比较, 如果发生退化, 直接拒绝, 不再进入下一代个体, 这样可以大大的防止遗传算法的退化。
5 计算结果和分析
下图是采用标准遗传算法对测量数据进行优化, 每一代中最优个体的拟合误差随着代数变化的曲线 (见图1) 。
最优代数:Best G=42
绝对误差:Min Err=0.0016
标准遗传算法绝对误差达到:Min Err=0.001577~0.01010。
结果显示, 计算的准确度优于传统的变尺度方法。
下图是采用改进遗传算法进行参数标定的结果, 结果是最优个体的拟合误差随着代数变化的曲线 (见图2) 。
最优代数:Best G=97
绝对误差:Min Err=0.005027
结果显示, 计算的准确度优于传统的变尺度方法。
6 结语
通过使用遗传算法确定生烃动力学参数的过程, 我们得到以下结论:改进的遗传算法优化参数不会陷入某个局部最优解;遗传算法优化方法绝对误差和效率高。
参考文献
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[2]飞思科技产品研发中心.MATLAB6.5辅助优化计算与设计[M].北京:电子工业出版社, 2003.
遗传参数 篇2
基于遗传算法计算弹道节省参数最优节点
提出了计算弹道节省参数模型最优节点的`遗传算法.将采样时间范围视为染色体,利用实测数据与弹道节省参数模型拟合的误差设计适应度函数,当种群中最大的适应度经过n次迭代后不再变化时,将其作为算法终止条件,计算出最优节点序列.通过仿真计算表明,该算法计算量小、方法稳定.
作 者：周慧 孙艳英 作者单位：92941部队96分队,辽宁,葫芦岛,125001 刊 名：飞行器测控学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SPACECRAFT TT&C TECHNOLOGY 年，卷(期)： 28(5) 分类号：V557 关键词：节省参数模型 遗传算法 B样条遗传参数 篇3
关键词：神经网络；遗传算法；Matlab；组合式板齿；脱粒装置；参数优化
中图分类号：S226.1；S126 文献标志码：A 文章编号：1002-1302（2014）03-0351-04
组合式板齿脱粒装置是一个多输入、多输出的非线性系统[1]。人工神经网络简称神经网络（ANN），是基于现代生物学研究人脑组织的成果基础上，用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，用于模拟人类大脑神经网络的学习、记忆、推理和归纳等功能。在神经网络模型中，前馈式的BP网络是一种简单而用途广泛的人工神经网络，它适用于非线性的模式识别和分类预测问题[2]。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的模式，它不依赖于问题的具体领域，对问题的求解种类有很强的鲁棒性，现已几乎渗透到从工程到社会科学的诸多领域，广泛用于函数优化、组合优化、生产调度、机器学习、自动控制、图像处理和人工生命等领域[3]。应用BP神经网络对组合式板齿脱粒装置进行建模与目标优化，并利用遗传算法对已优化目标进行验证。
1 组合式板齿脱粒装置神经网络数学模型的建立
1.1 BP网络的实现
GA-BP神经网络的拓扑结构如图1所示，采用3层BP神经网络：第1层神经元数目为4个，传递函数为tansig，第2层神经元数目为15个，传递函数为tansig，第3层神经元数目为3个，传递函数为purelin，输入函数为P，输出目标是T。其中，x1为喂入量，x2为脱粒轴转速，x3为板齿螺旋角度，x4为排芯口压板压力，y1为果穗脱净率，y2为籽粒含杂率，y3为籽粒破碎率。
1.2 仿真结果及建模
根据BP网络原理，应用Matlab神经网络工具箱实现 BP 网络模型的创建、训练及仿真，其仿真结果如表1所示。
3 基于遗传算法的脱粒装置参数优化验证
应用遗传算法对“2”节中所优化的指标、因素自变量数值进行验证，建立M无约束函数文件与式（6）、（7）、（8）相同[10]。
由图4单目标参数优化结果可以看出，脱净率（fun1）=99.673%，x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-1、-0.997、-0.14、0.992；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.80 kg/s、脱粒轴转速为220.1 r/min、板齿螺旋角为8.58°、变刚度弹力为59.92 N。含杂率（fun2）=4.107%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.422、-0.926、-0.101、-0.583；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.967 8 kg/s、脱粒轴转速为221.85 r/min、板齿螺旋角为8697°、变刚度弹力为44.17 N。破碎率（fun3）=0.440 3%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.442、-0.843、-0.047、-0.613；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为2.967 kg/s、脱粒轴转速为223.92 r/min、板齿螺旋角为886°、变刚度弹力为43.87 N。脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0023%、0.001%、0.001%。按照式（9）编写约束函数M文件myfun3_c.m求解运行结果（图5）。
函数求解运行结果（图5）显示，起点为[0 0 0 0]，最优解为fun3=0.587 344 355 281 084 5，对应的x1、x2、x3、x4的编码值分别为0.282、0.229、1.000、-0.232；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为3.184 kg/s、脱粒轴转速为 250.73 r/min、板齿螺旋角为12°、变刚度弹力为47.68 N。此时fun1=99480 005 4，fun2=5.479 301 54，脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0001%、0.002%、0.001%。应用遗传算法优化验证结果表明，借助神经网络对组合式板齿脱粒装置建模与参数优化的方法可行，仿真结果可靠。
4 结论
以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量，脱净率、籽粒含杂率、籽粒破碎率为响应值建立神经网络数学模型。利用BP神经网络及遗传算法优化的组合式板齿脱粒装置最佳工作参数为喂入量2.80～3.2 kg/s、脱粒轴转225～251 r/min、板齿螺旋角度 8.25～12.00°和排芯口压板压力 40.0～48.2 N。使用该参数较优化前脱净率减小015%～0.38%，含杂率减小0.97%～1.70%，破碎率减小0084%～0.274%，说明神经网络及遗传算法优化方法是可行的、合理的，为脱粒装置参数优化提供了一个新的方法。
参考文献：
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遗传参数 篇4
在现代制造中, 数控铣床应用越来越广泛, 数控铣床工艺也越来越受到重视[1]。数控加工的切削参数是影响数控加工效率和质量的关键指标, 是数控铣削加工中的最基本控制量。如何来优化切削参数和工艺, 改善数控加工质量, 提高数控加工效率和降低加工成本, 已经作为数控铣床领域较为重要的问题。数控加工中切削参数优化对提高生产效率和质量具有决定性作用, 数控铣削加工是数控机床作业中最常用的方式, 所以研究数控铣削加工的切削参数优化研究具有较高的实用性和研究价值, 对数控加工产品的加工质量具有非常重要的意义。
本文针对这个问题, 利用遗传算法, 对数控铣床中的切削参数进行优化, 建立参数优化的数学模型, 根据给定约束条件, 对目标函数进行优化, 经过验证, 本文算法具有较高的数控加工质量和较强的鲁棒性。
1 遗传算法
遗传算法是按照自然优胜劣汰的选择, 把物种中适应性最强的个体遗传下来, 该算法具有全局寻优的能力, 能够自动地在搜索空间上学习和优化, 全程无需人为干预。遗传算法采用随机操作, 具有全局的搜索能力, 特别适合搜索较为复杂和非线性问题。它是一种随机优化的算法, 通过对个体评价和染色体共同作用, 能够有效利用种群信息进行全局搜索来改善算法的优化质量。
遗传算法主要由编码、初始种群产生, 适应度函数设计评估、选择交叉、变异等来进行操作[2]。该算法初始种群的规模对算法的寻优影响较大, 初始种群规模越大则遗传算法就能够更好寻找最优解。但是初始种群的规模也不能无限大, 因为这会导致浪费太多的计算资源, 进而可能成倍地计算资源消耗导致计算机陷入死循环。
2 算法设计
数控铣削加工中最重要的决定性因素是切削用量的确定, 因为切削用量的多少不仅直接影响数控机床加工效率, 而且直接影响着加工质量。一般情况下, 切削用量的选择主要依据有:粗加工要把提高生产效率和加工成本综合起来进行考虑, 精加工要重点考虑加工质量, 其次考虑加工效率因素。切削参数主要是背吃刀量和切削宽度、切削速度、给进量。
适应度函数主要用于对个体进行评价, 是个体生存竞争的测度, 是优化过程发展的重要依据, 优化问题函数f (x) 和个体适应度函数之间存在一定映射关系, 这种映射遵循两个原则:适应度函数大于等于0, 目标函数变化方向和种群进化过程适应度函数变化方向必须一致。
本文以最高生产效率为目标优化函数, 表示为:
其中, d0为刀具直径, Z为刀具齿数, Cv、qv、xv、yv、uv、kv、m为常值系数。t0为辅助时间。
在数控铣削加工参数优化中, 约束条件为切削力约束, 具体表达式如下:
其中, Kf c为切削条件发生变化时铣削力的修正系数, CF为切削力系数, 取值由切削条件和工件材料来决定, ap为被吃刀量, ac为切削宽度, fz为每齿给进量, Z为铣刀齿数。d0为铣刀直径, v为铣刀切削速度, F m a x为数控机床所允许的最大切削力, xF、yF、uF、wF、qF分别为铣削力公式中的每个参数的指定。
该算法流程如下:首先采集实际问题样本数据, 然后编码成位串, 计算种群的适应度, 根据随机算子进行选择和遗传, 主要有选择算子、交叉算子、变异算子等, 然后对结果进行统计, 判断是否达到制止条件, 如果没达到终止条件重新返回到计算种群适应度步骤, 如果达到终止条件则进入下一步, 经过优化的一个或多个参数集得到改善或已经解决问题, 则结束本轮优化。判断是否终止的原则方法为:预先设定进化的代数, 当种群进化迭代的代数超过设定值时, 算法就自动终止;或者根据当前最好的个体最优适应度已经连续进化到代数不发生变化或者是变化非常小时终止算法。
实际验证表明, 本文设计算法能够提高16%的数控加工生产效率。本文算法不仅算法设计简单, 优化结果更加符合实际要求, 而且优化节省计算时间, 该算法具有较高的实用性和容错性。
3 结语
本文针对数控铣削加工中, 如何提高加工效率和加工质量问题展开研究, 利用遗传算法的全局寻优能力, 根据需要解决的最主要问题即提高生产效率问题, 来建立切削参数优化数学模型, 经过实际验证, 该算法具有较好的适用性。
摘要：针对如何提高数控铣削质量这个问题, 利用遗传算法来对切削参数进行优化, 经过验证该算法可以提高16%的数控加工效率, 对指导实际数控加工操作具有重要的意义。
关键词：遗传算法,数控铣削,参数优化
参考文献
[1]刘淼.数控铣削工艺参数优化的研究[J].盐城工学院学报 (自然科学版) , 2002 (1) :23-24.
遗传参数 篇5
关键词：谷子,农艺性状,遗传参数
红小豆古名答、小叔、赤叔等,为一年生草本植物[1],是少数几个起源于亚洲的食用豆类栽培种之一[2],20世纪50~80年代,多数学者认为红小豆起源于中国,朝鲜及日本的小豆,均系由中国引入栽培的[3]。我国红小豆品种资源较为丰富,至2000年己编目入库4 628份[4]。种质资源是培育新品种重要的物质基础,想要有效地利用种质资源,就必须了解其性状表现,应对种质资源进行全面系统的鉴定[5]。遗传参数分析已成为遗传育种和品种资源研究中的普遍方法,已在玉米[6]、水稻[7]、花生[8]等多种种质资源研究中得到应用。我国对红小豆农艺性状遗传规律方面的研究尚未见报道,现通过估算15份红小豆种质7个主要农艺性状的遗传力、遗传进度及相关系数等遗传参数,以期为红小豆种质资源利用及新品种选育提供一定的理论依据。
1 材料与方法
1.1 材料
参试材料包括12份品系,3份育成品种。
1.2 试验设计
试验于2009年春季在黑龙江省农业科学院齐齐哈尔分院试验地进行,前茬为玉米。4月2日灭茬、旋耕、起垄,4月21日灌水。5月10日采用机械开沟,人工播种。用磷酸二铵作种肥,用量225 kg·hm-2,播后镇压。试验采用随机区组设计,3行区,3次重复,行长4.75 m,行距0.65 m。
1.3 方法
1.3.1 性状调查
从每小区选取5株有代表性的植株进行室内考种,调查株高、节数、荚长、单株荚数、单株粒数、单株粒重、百粒重7个性状。
1.3.2 统计方法
利用DPS、Excel软件对上述性状进行统计分析,并估算其相关系数、遗传力、遗传进度等遗传参数。
2 结果与分析
2.1 红小豆主要农艺性状的方差分析
对供试材料的各性状进行方差分析(见表1),结果表明,参试材料间各性状差异均达到极显著水平,说明各参试材料间存在真实差异,可以进一步做有关遗传参数的分析。
注:显著性标准 F0.05= 1.54, F0.01=1.85。
2.2 农艺性状遗传力与遗传进度的分析
遗传力的高低反映了该性状表型由遗传因素和环境因素决定的程度,根据性状遗传力的大小,制定适当的选择方案,可以提高选择效果,提高育种效率。由表2可以看出,百粒重、单株荚数、单株粒重、荚长的遗传力较高,均在80%以上,说明这些性状受环境影响较小,可在早期世代进行选择;节数的遗传力中等,早期世代选择尺度适当放宽些较为有益;单株粒数、株高的遗传力较低,说明这2个性状的遗传易受环境条件影响,对其选择应于晚期世代进行,并放宽选择尺度。
遗传力不能完全作为选择效果的指标,通过遗传进度的估测,可以进一步明确选择的预期效果。表2中列出了在5%选择强度下各性状的遗传进度,单株粒重、单株荚数的相对遗传进度较大,分别是31.66%和23.18%,其子代从亲代获得的遗传增量分别是4.23 g和4.09个,这表明通过连续多代定向选择,这两个性状可以获得理想的改良效果。株高的相对遗传进度最低,为6.77%,可以获得2.03 cm的遗传增量。
遗传变异系数是遗传变异潜力大小的标志,表示群体中直接选择的范围。由于遗传进度受性状的遗传力和遗传方差2个参数的影响,所以比较可靠。单株粒重和单株荚数的遗传变异系数较高,分别为16.30%和11.92%,说明在遗传群体中对这2个性状进行选择容易获得较理想的优良材料;株高、节数、荚长和单株粒数的遗传变异系数较低。
2.3 农艺性状间的相关分析
各性状的相关分析结果表明(见表3),单株粒重与单株荚数、百粒重呈极显著正相关,单荚粒数与荚长呈显著正相关。说明单株粒重的增加是由于单株荚数和百粒重共同作用的结果,且二者的遗传力较高,可作为单株粒重的直接选择性状,以培育出单株产量较高的品种或杂交种。
注:显著性标准r0.05=0.5 140,r0.01=0.6 411。
3 结论与讨论
遗传力表示最大可能的选择响应估计所能达到的程度。在7个农艺性状中,除株高的遗传力略低外,其余农艺性状的遗传力在66.09%~95.25%。其中,百粒重、单株粒重、单株荚数、荚长的遗传力较高,达到了80%以上,说明这些性状受环境影响较小,可在早世代进行选择。株高的遗传力较小,宜采用混合选择或集团选择方法,在较高世代进行直接或综合选择;从遗传进度预测看,在5%的入选率下,7个农艺性状的相对遗传进度为6.77%~31.66%;单株粒重和单株荚数的遗传变异系数略高,在10%以上,表明参试材料的产量性状存在着广泛的遗传变异,出现类型较多,有较大的选择范围,为进一步改良产量性状提供了保证。
相关分析明确了各农艺性状对单株粒重的相关性,可利用相关系数从对某个性状的选择来影响单株粒重选择的效果。但是,只有利用遗传力高、遗传变异大、与单株粒重相关程度高的性状进行选择,才能收到较好的选择效果。研究结果表明,若要提高杂交后代中单株粒重,可以选择单株荚数多、百粒重较大的组合。单株荚数和百粒重是产量育种早期选择的相关性状,其余性状的选择可相对放宽,连续多代定向选择是有效的。
由于该研究的亲本数量不够多,同时用的是方差分析方法,没有排除基因的显性效应和互作效应等的干扰,因而对所估算遗传参数的可靠性难免有些影响。因此,对各种遗传参数的应用价值,还应在育种实践中进行检验,并进一步试验研究,广泛积累资料,估算出可靠性尽可能高的参数值。
参考文献
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遗传参数 篇6
1 材料与方法
1.1 数据来源
来自辽宁绒山羊育种中心1982~2002年的3 285只基础母羊、187只成年公羊和9 824只羔羊的育种记录,主要是初生重、断奶重、产羔数、发情母羊数、参加配种羊数、实际配种羊数、未发情数、空怀数、胎型等生产记录。原始数据进行核对,删除性状样本平均数X±2S范围外的极大值、极小值。
1.2 数据处理与方法
利用EXCEL2004软件和SAS6.12软件,参照刘元高等和梅步俊的方法进行数据统计和分析[4,5]。统计的主要参数有:平均数、标准差、变异系数;估计参数主要有:表型相关、遗传相关的遗传力,并进行t检验,计算辽宁绒山羊的稳定年龄分布[6]。产羔数、产活羔数、出生窝重、断奶窝重等性状的遗产力按盛志廉的母女相关法和松刚报道的软件进行计算[7,8]。采用杨运清等介绍的单元内半同法相关法估计辽宁绒山羊的初生重、断奶重的遗传力[9]。按3胡良平报道的SAS6.12统计软件计算产羔数等9个性状的两两表型相关[10],按李明定介绍的父系半同胞方差及协方差法估测两两遗传相关[11]。
2 结果与分析
2.1 辽宁绒山羊表型参数的估计见表1和表2。
%
由表1和表2可见,辽宁绒山羊的初生个体重和断奶个体重分别为2.47 kg和18.8 kg,均高于内蒙古绒山羊的2.43 kg和18.7 kg,说明辽宁绒山羊具有早期生长发育快的优点。从辽宁绒山羊母羊年龄分布上看以2~4岁为主,说明辽宁绒山羊母羊群年龄结构分布合理,羊群周转速度较快。
2.2 辽宁绒山羊重要繁殖性状遗传参数
2.2.1 辽宁绒山羊繁殖性状遗传力估计见表3。
由表3可知,辽宁绒山羊繁殖性状中,除产羔数、产活羔数、断奶只数外,其他遗传力均属于中等遗传力水平,并且其各主要性状的遗传力指标与内蒙古绒山羊接近,且t检验均为差异显著(P<0.05),说明绒山羊的初生个体重、初生窝重的遗传力在品种间也比较稳定。
注:*表示差异显著(P<0.05),**表示差异极显著(P<0.01)。下表同。
2.2.2 辽宁绒山羊主要繁殖性状相关系数估计见表4。
由表4可见,辽宁绒山羊主要繁殖性状中,产羔数、产活羔数、断奶只数、初生窝重、断奶窝重均为强正相关,窝性状与个体性状间呈负遗传相关,初生个体重、断奶个体重与上述性状中大多为弱正相关或弱负相关,上述结果与内蒙古白绒山羊是一致的。说明绒山羊这一物种在主要繁殖性状的遗传中几乎是一致的。
2.2.3 辽宁绒山羊主要繁殖性状遗传参数的重复率估计
辽宁绒山羊在生产中主要采用的繁殖性状以初生个体重和断奶个体重为主要代表性状,因此,只计算这两个性状的重复率。计算结果表明,初生个体重和断奶个体重的重复率分别为0.328和0.215,属于中等重复率,且t检验均为差异显著(P<0.05)。
3 讨论与结论
3.1 稳定年龄分布是数理人口学中的参数,将该参数引入辽宁绒山羊的数量增长率、繁殖母羊平均使用年限、存活概率、年龄死亡率矫正各年龄所占的相对比例,所得的各年龄比率与由观察值直接计算的各年龄比值有一定的差异,这种差异反应了人口干预绒山羊年龄结构(如屠宰、转群一定比例的某一年龄绒山羊)的情况下,绒山羊的各年龄段比例与无人工干预下的差异。这个理论的引入对指导辽宁绒山羊的生产具有一定的指导意义,其生物学意义尚须进一步研究。
3.2 辽宁绒山羊繁殖性状除妊娠期外,其他性状变异系均较大,排除头胎繁殖性状外,说明只有妊娠期这个性状比较稳定,其他性状均存在不稳定因素,也说明有较大的选择提高潜力,通过增加选择,可使这些性状逐步稳定并提高。另外,从性状间的相关分析可以看出,表型相关与遗传相关间存在差异,这种差异也反应了环境对辽宁绒山羊基因表达潜能的影响。因此,在选择中应注意各性状间的遗传相关,否则会影响选择的效果,而反应绒山羊生产性能的稳定和饲养管理水平的遗传参数重复率,均为中等水平,这说明测定方法较为稳定,所得数据较为可靠。
3.3 从遗传力来看,除初生窝重、初生个体重属中等遗传力外,其他繁殖性状均属低遗传力范围。说明初生窝重、初生个体重较产羔数、产活羔数、断奶只数、断奶窝重、断奶个体重、妊娠期是更具有种属特异性的性状,在选择时可给予较少的关注。
3.4 繁殖性状中产羔数、产活羔数、断奶只数、初生窝重、断奶窝重等性状的表型相关和遗传相关均为强正相关,窝性状与个体性状呈负遗传相关,初生个体重、断奶个体重与上述5个性状间大多为弱正相关或弱负相关,这说明基因连锁和基因表达调控时具有相关性,可为在分子水平上研究各繁殖性状的基因间关系提供参考。
摘要：本文应用EXCEL2004软件和SAS6.12软件对辽宁绒山羊繁殖性状进行统计和分析,结果为:辽宁绒山羊的产羔数、产活羔数、断奶只数、断奶窝重、初生窝重、初生个体重、断奶个体重等主要繁殖性状的遗传力分别为0.147、0.126、0.182、0.250、0.318、0.384、0.369,说明除产羔数、产活羔数、断奶只数外,其他性状均属中等遗传力;繁殖性状中,产羔数、产活羔数、断奶只数、初生窝重、断奶窝重等性状的表型相关和遗传相关均为强正相关,窝性状与个体性状呈负遗传相关;初生个体重、断奶个体重与其他5个性状间呈弱正相关或弱负相关。
关键词：辽宁绒山羊,繁殖性状,遗传参数
参考文献
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遗传参数 篇7
基于参数辨识的汽轮机组数学建模及其参数测试已经获得了较好的实际应用, 但联合循环机组因其内在的复杂非线性导致模型结构复杂、参数众多, 难以通过实验的方法获得, 常常依赖经验来选择模型结构和参数, 或者采用简化的线性模型, 这都在很大程度上制约了其可靠性, 难以满足日益严格的对电力系统稳定性分析的精度要求。
联合循环中的燃气轮机是电力系统分析的核心之一, 很多学者对燃气轮机的建模进行了研究[1,2], 但有关模型大多以Rowen在1983年提出的重载燃气轮机数学模型[3]为基础。20世纪末, IEEE发表了用于电力系统研究的联合循环电站模型[4], 其燃机部分与文献[3]类似, 采用若干非线性的曲线、运算和传递函数来描述双压余热锅炉和蒸汽轮机的动态特性。文献[5]在此基础上考虑了冷却空气量和透平效率的影响。文献[6]在文献[4]的基础上提出了联合循环三压余热锅炉、汽轮机及其控制系统的非线性数学模型。这使余热锅炉和蒸汽轮机的模型需要给定大量的系数和非线性特性曲线才能够使用, 但余热锅炉和蒸汽轮机在正常情况下不参与调节, 具有相当大的惯性, 其对系统扰动的动态响应较燃气轮机慢得多, 没有必要采用比燃气轮机更复杂的非线性模型, 因此许多学者倾向于采用简单串联的惯性环节来描述余热锅炉和蒸汽轮机的动态特性[7,8,9,10]。现有的模型参数一般较难选取, 且有关参数的辨识趋于困难和复杂, 严重制约了模型的实际应用。
1 联合循环机组数学模型结构
典型的用于电力系统分析的联合循环机组数学模型可以用如图1所示的模型来描述, 其详细的模型参数说明可参阅文献[7,8,9,10,11]。其中除控制系统逻辑参数外, 其余很多参数的取值因不同机组而异, 采用经验性选取的参数难以满足日益提高的电力系统分析精度的要求。基于给定模型结构的参数辨识是获得对象精确数学模型的重要手段之一, 但该模型结构不适合直接进行参数辨识, 主要原因有:
1) 模型中的很多关键信号点往往难以直接通过测量的手段获得试验信号, 例如燃料量wf, 该信号直接影响燃机功率、燃机排气温度和余热锅炉—蒸汽轮机的动态特性, 但该信号难以直接测量。
2) 参数的辨识主要是通过模型仿真输出与实测输出之间的偏差来获得更加精确的参数, 但图1的模型是基于信号相对量的模型框图, 其仿真需要提供若干变量在试验工况扰动前的稳态值, 其中能够通过直接测量而获得的稳态工况的参数信号很少, 而在模型参数没有辨识出来之前无法通过计算获得其余参数的稳态值, 这限制了模型的仿真以及在此基础上的辨识, 宜采用基于增量信号的数学模型。
3) 根据可以测量的输入、输出信号进行环节模型的参数辨识时, 很多参数的辨识结果往往不具有唯一性。例如图1中的燃料系统和压气机环节的时间常数, 可以使用燃料阀开度作为输入、以燃气轮机功率作为输出进行参数辨识, 但这2个环节的时间常数互换时不影响燃机功率的输出特性, 因此采用这种环节的局部输入、输出采样信号进行辨识时, 模型参数不具有唯一性, 需要再配合其他测量参数进行系统的综合辨识, 这无形中增加了辨识参数的个数和辨识的复杂度, 提高了被辨识模型的阶数, 使得辨识结果的精度大幅度降低。
本文将图1的模型转换为基于信号增量的等效模型, 为了降低辨识系统的复杂程度, 提高辨识结果的精度和可操作性, 对等效模型进行了变换, 对模型结构进行以下几方面的改进:
1) 用于发电的联合循环机组的转速或频率变化一般在非常小的范围内, 因此本文在计算燃料量、燃机功率和压缩机风量时忽略带有转速变化量的2阶及2阶以上增量。
2) 相对燃料量wf是连接各局部模型的关键, 但却无法直接测量。其与燃料阀门开度之间仅存在一个较小的惯性, 因此可将燃料系统的惯性合并到各模型分支的下游, 以燃料阀门的开度来连接各局部模型。
3) 将模型转换为基于信号增量的模型。
4) 将复杂的网络和函数关系及系数依各变量进行就地的等效转换与合并。例如图1中余热锅炉的输入为压缩机风量、转速相对量和排气温度之积, 而排气温度是用燃料发热量除以压气机风量得到的, 因此余热锅炉的输入等价于燃料发热量与转速相对量之积, 并可以将与转速的关系合并到F2模块中, 这样便可以从燃料发热量的计算直接得到余热锅炉的输入, 不必在辨识蒸汽轮机模块时计算燃气透平排气温度之间的函数关系。
根据以上原则建立的适用于参数辨识的联合循环机组的数学模型结构如图2所示。
根据图2的联合循环机组相对变化量数学模型, 只需施加转速给定或排气温度给定以较小的扰动, 通过测量燃料阀开度、燃机功率、汽轮机功率、燃机排气温度、压气机进口导叶开度和转速, 即可对模型各部分分别进行辨识, 以较高的精度辨识较少的参数, 最终得到整个联合循环机组的数学模型。模型各部分辨识所需信号和辨识参数如表1所示。
2 基于遗传算法的联合循环机组参数辨识
传统的经典算法难以满足全部联合循环机组建模的参数辨识要求。本文采用基于遗传算法的参数辨识方法对各环节模型进行辨识, 最终实现对联合循环机组的数学建模。有关遗传算法的简介与其在电力系统参数辨识中的应用请参阅附录A。本文根据辨识对象的特点, 经过反复的测试和实验, 提出了基于遗传算法的联合循环机组参数的辨识算法。该算法以实数编码遗传算法为基础, 对其适应度函数、选择机制等进行了针对目标问题的改进。
2.1 适应度函数
适应度函数是遗传算法最为关键的元素之一。参数辨识问题的共同目标是在给定实测输入的情况下, 极小化估计模型的仿真输出与实测输出的偏差。该偏差通常以均方差的形式来表示, 但其数量级可能因模型参数的不同而出现显著的差异, 如果以其倒数为适应度函数, 则可能导致算法很快进入早熟而造成辨识失败。例如, 在遗传算法的进化初期, 绝大多数样本都因偏离最优点一定距离而使得估计输出与实测输出出现较大数量级的偏差 (如1020) , 其中个别样本的仿真输出偏差相对其他样本较小 (如1018) , 因而具有相对于其他样本非常高的适应度 (约100倍) , 这样的直接结果就是其他样本几乎没有被选择到的机会, 下一代个体全部是少数几个样本的后代, 从而出现早熟。本文采用对数形式的适应度函数, 可改善样本适应度在数量级上的大幅差异, 任意一个样本的适应度可以采用下式计算。
式中:fi为第i个样本的适应度;a和b为2个给定的常数;
该适应度函数可以保障输出偏差较小的样本获得更高的适应度, 减少进化初期的早熟现象。可以通过选择合适的a和b值来获得局部寻优与避免早熟之间的平衡。
2.2 选择算子
选择算子是确保高适应度的个体有更多的机会将性状遗传到下一代的操作。经典的遗传算法采用赌轮选择算子, 将样本的适应度比例作为该样本被选择到遗传操作的概率。但是在进化的前期和后期, 种群中大部分样本的适应度转换成的选择概率相当, 这使得基于赌轮选择的遗传算法容易陷入早熟或者难以进一步局部寻优。本文选用排序选择作为参数辨识遗传算法的选择算子, 根据个体适应度排序的位置来确定样本选择的概率, 而不是根据适应度的值。第i (i∈[1, N]) 个样本的选择概率pi定义如下:
pi=
式中:Ri为第i个样本适应度值的排序序号;c1和c2是2个大于0的常数。
2.3 自适应搜索空间
遗传算法的参数辨识需要预先给定各参数的可能取值范围即搜索空间。该给定搜索空间的大小对辨识效率的影响是显著的, 本文采用文献[12]中提出的自适应搜索空间, 在进化后期提高了遗传算法的辨识效率和精度。
3 基于遗传算法的联合循环机组建模和参数辨识
针对某400 MW联合循环机组进行了参数测试实验, 在转速给定端施加小扰动, 测量相关信号, 采用本文提出的辨识算法对该机组进行数学建模和参数测试。实验机组处于并网运行, 其转速与网频一致, 仅存在细微的波动, 因此在扰动过程中忽略该机组转速的相对变化。根据实测数据对前述模型进行分块辨识, 根据所给定的模型结构和辨识参数进行仿真的输出结果如图3～图6所示。仿真结果与实测数据获得了良好的一致性, 其中蒸汽轮机功率在其他初始信号未发生明显变化时不断升高, 是由于前一次扰动遗留下来的惯性引起的。辨识结果进一步验证了本文基于遗传算法参数辨识建立的联合循环机组数学模型的合理性。
各模块的参数辨识结果如下:KVP=0.76, TVP=0.10 s, TM=6.66 s, TH=50.10 s, KGT=1.41, τ1=4.65 s, TCD=0.94 s, KRS=0.93, TRS=24.74 s, C1=1.07, C2=5.77, TTC=3.56 s, KST=0.34, τ2=1.55 s。各参数均在理论范围内, 其中余热锅炉及蒸汽轮机模块的纯延迟时间常数τ1和燃机排气温度测量模块的纯延迟时间常数τ2的数值都比较大, 与各模型内较小的时间常数相当, 不能忽略其对系统动态特性的影响。
为验证上述基于遗传算法参数辨识建立的联合循环机组数学模型, 采用如图2所示的模型对同一联合循环机组的另一组扰动数据进行了仿真, 仿真结果的燃料阀开度变化及燃机和汽机功率变化都吻合得较好。图7给出了联合循环机组总输出功率的变化与模型仿真结果的对比, 所建立的数学模型很好地模拟了系统功率输出的动态变化。
4 结语
本文在联合循环经典数学模型的基础上提出了适合于参数辨识建模的模型结构, 改进了基于遗传算法的参数辨识算法。采用本文提出的模型结构和辨识算法, 可以通过简单的测试和分析, 快速建立联合循环机组的数学模型。所建模型的仿真输出与实测数据的比较获得了较好的一致性, 证明了所提出的模型及其辨识算法的有效性, 为实现联合循环机组的建模和参数测试以及电力系统动态特性研究奠定了基础。
摘要：随着联合循环机组的不断增加, 其对电力系统稳定性的影响也逐步得到重视, 建立符合联合循环机组复杂非线性特性并易于通过参数测试获得的数学模型具有重要的现实意义。文中从模型参数辨识的角度出发, 在经典联合循环机组非线性模型的基础上, 提出了适用于参数测试和辨识的联合循环机组数学模型结构, 针对参数辨识的特点提出了基于遗传算法的改进参数辨识算法, 并将其应用于某400MW联合循环机组的参数测试建模。基于遗传算法参数辨识所建立的联合循环机组数学模型的仿真结果与实测信号相一致, 证明了所提出的模型和建模方法的可行性与有效性。
关键词：联合循环汽轮机组,遗传算法,数学模型,参数辨识
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遗传参数 篇8
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 试验动物
试验Ⅰ是从闭锁繁育群中随机挑选公母鹑各60只。试验Ⅱ是从闭锁繁育群中随机挑选1公、3母鹑组合20组 (基础群) 以及从此基础群中培育出254只公鹑。试验期间鹌鹑的日常管理参照鹌鹑饲养管理手册进行。
1.1.2 检测项目
总蛋白 (TP) 浓度:利用双缩脲比色法 (比色测定) 。白蛋白 (ALB) 浓度:利用溴甲酚紫 (BCP) 测定。球蛋白 (GLO) 浓度:血清总蛋白减去白蛋白即为球蛋白浓度。白蛋白/球蛋白比值 (A/G) :即白蛋白浓度和球蛋白浓度的比, 以A/G比值表示血清蛋白质量的变化。
1.1.3 仪器与试剂
美国贝克曼LX220 全自动生化分析仪 (仪器1) , 配套的总蛋白试剂 (双缩脲法) 、白蛋白试剂 (溴甲酚紫法) 、液体型校准物及定值质控血清。日立7170A 全自动生化分析仪 (仪器2) 、罗氏白蛋白试剂 (溴甲酚绿法) 、定值质控血清以及分光光度计。以上试剂提供商为日本和光纯药工业株式会社。
1.2 方法
1.2.1 血清的采集
试验Ⅰ在孵化后2, 4, 6, 8, 10, 12周龄时挑选公母鹑各20只, 测定体重后在颈静脉采血5 mL。试验Ⅱ在8周龄时对254只公鹑采血, 移入经抗凝剂 (400 IU/mL肝素锂0.1 mL) 处理的离心管中, 4 ℃、3 000 r/min离心20 min, 分离血清后-30 ℃保存, 备用。
1.2.2 测试方法
在测定标本前, 用配套校准液校准仪器测定配套定值质控血清的白蛋白浓度。将待测标本从-30 ℃冰箱取出, 恢复至室温并充分混匀后, 在仪器1上用配套的双缩脲试剂测定总蛋白含量, 溴甲酚紫试剂测定白蛋白浓度;在仪器2上用配套的溴甲酚绿试剂测定白蛋白浓度。球蛋白浓度由总蛋白减去白蛋白可得, 计算A/G比值, 同时测定各自配套的定值质控血清。
1.3 数据分析
显著性分析采用SAS和Excel软件对试验数据进行统计分析, 并作显著性检验。正态性检验用D 检验法, 对各项相关系数进行显著性t检验。
计算公式:表型相关 (rP) = CP/VP (X) + VP (Y) , 式中:CP为性状X和性状Y 的表型协方差, VP (X) 、VP (Y) 分别为性状X和性状Y的表型方差。遗传相关 (rG) = CG/VG (X) + VG (Y) , 式中:CG为性状X 和性状Y 的遗传协方差, VG (X) 、VG (Y) 分别为性状X和性状Y的遗传方差。
2 结果
2.1 生长发育过程中血清蛋白质浓度变化 (见表1)
由表1可知:随周龄增加公母鹑的总蛋白浓度均有增加的趋势, 特别是4～6周龄母鹑变化显著 (P<0.05) , 6周龄后维持较高水平;公鹑显著低于母鹑 (P<0.05) 。6周龄时公母鹑白蛋白浓度均表现为最高水平, 6周龄后公母鹑没有明显的下降趋势。6, 8, 10, 12周龄时公母鹑间比较, 球蛋白差异显著 (P<0.05) ;公鹑除在6周龄时减少之外, 其他随周龄的增加而增加。6周龄时公鹑A/G比值最高, 而到8周龄为止母鹑A/G比值随着周龄增加而下降;6周龄时公鹑比母鹑略高, 而10周龄时母鹑比公鹑略高。
注:数据肩标**表示差异显著 (P<0.05) 。
2.2 血清蛋白质浓度的遗传力 (见表2)
由表2可知:8周龄时公鹑总蛋白浓度为2.5 g/dL, 白蛋白浓度为0.8 g/d, 球蛋白浓度为1.7 g/dL, A/G比值为0.48;从双亲表型值推测血清总蛋白浓度、白蛋白浓度、球蛋白浓度、A/G比值的遗传力分别为0.144, 0.223, 0.205, 0.260, 均在0.3以下。
2.3 血清蛋白质浓度间及血清蛋白质浓度与体重间的表型相关和遗传相关 (见表3、表4、表5)
由表3、表4可知:总蛋白浓度和球蛋白浓度间以及白蛋白浓度和A/G比值间表型相关均表现为0.7以上;白蛋白浓度和球蛋白浓度间及球蛋白浓度和A/G比值间表现为显著的负相关, 表示以白蛋白浓度高为选育目标时球蛋白浓度会下降;以球蛋白浓度高为选育目标时, A/G比值会下降。就遗传相关而言, 总蛋白浓度和球蛋白浓度间及白蛋白浓度和A/G比值间均表现为正相关, 表明以总蛋白浓度高为选育目标时球蛋白浓度增加, 而以白蛋白浓度高为选育目标时A/G比值增加。
由表5可知, 表型相关在-0.174～0.145的低水平范围。体重与总蛋白浓度、球蛋白浓度间均呈正相关, 但差异不显著 (P>0.05) 。遗传相关在-0.340～0.252范围内。总蛋白浓度与体重间呈正相关, 表明以总蛋白浓度或球蛋白浓度高为选育目标时体重会增加。另外, 白蛋白浓度、A/G比值与体重间均显示为负相关, 表明以白蛋白浓度高或A/G比值为选育目标时体重会下降。
3 讨论
3.1 生长发育过程中血清蛋白浓度变化
Deaton J W等[3] 研究结果表明, 1～8周龄商品代肉鸡总蛋白浓度3周龄后的公母鹑血清总蛋白浓度均随周龄增加而增加。Atwal O S等[4]报道, 2～50日龄间日本鹌鹑总蛋白浓度的研究结果显示 15日龄后公母鹑总蛋白浓度均随日龄的增加而增加。Natalija F[5]利用20周龄和22周龄时鸡的血清白蛋白浓度进行比较研究, 结果显示22周龄血清白蛋白浓度低于20周龄, 而22周龄的血清球蛋白浓度高于20周龄。陈明修进行了血清蛋白相对含量与生产性能间的研究, 结果表明生长快的鸡白蛋白相对量高;α球蛋白与产蛋量呈中等相关, 产蛋鸡的白蛋白相对含量明显高于停产蛋鸡, 而γ球蛋白相对含量显著低于不产蛋鸡, 说明蛋的形成与血清白蛋白有关。本研究的结果与上述研究结果相似。结果表明, 生长发育时期血清蛋白质含量增加的原因是血清蛋白质组成成分之一的球蛋白浓度增加。由本研究结果可知, 6周龄后母鹑总蛋白浓度的升高原因与蛋形成或与蛋形成有关的激素含量升高有关。试验结果表明, 6周龄公鹑白蛋白浓度急剧增加并且A/G比值与其他周龄比较呈较高水平。
3.2 血清蛋白浓度间遗传力以及血清蛋白质浓度和体重间表型相关和遗传相关
Wilson W等报道, 白蛋白浓度是体蛋白辅助源, 6周龄公鹑白蛋白浓度增加的原因可认为与体蛋白的急剧合成和储存有关。此结果明确了总蛋白浓度和球蛋白浓度或白蛋白浓度间、白蛋白浓度和球蛋白浓度间的相关关系, 由此对性状的选育时除了对各性状确定目标以外, 还要充分考虑两性状的值。血清蛋白含量与体重的相关性分析结果表明, 总蛋白浓度和体重间以及球蛋白浓度和体重间均表现为正的表型相关和遗传相关, 但差异不显著。一般认为血清、血清蛋白质是激素、酶、脂质结合在体内流动。除此之外血中的生长激素、甲状腺激素等水平对鸡的生长起非常重要的作用。由此可以推测作为激素、酶的转运载体起着重要作用的血清蛋白质含量与生长有密切关系。
4 结论
试验结果表明, 血清蛋白含量的选育以家系选育为最有效。以总蛋白含量或球蛋白浓度为选育目标时选育结果的体重大, 但两性状间遗传相关水平较低, 因此可以考虑其选育效果较小。
参考文献
[1]周洪松, 赵益贤, 汪保根, 等.蛋鸡血液生化指标多辅助性状综合选择指数的研究[J].畜牧兽医学报, 1997, 28 (1) :23-28.
[2]SINGHR P, KUMAR J, DWARKANATHP K, et al.Association ofplasma 5′nucleotidase and alkaline phosphatase with productiontraits in chickens:effects of age and housing systems[J].BritishPoultry Sci, 1983, 24:477-483.
[3]DEATON J W, REECE F N, TARVER W J.Hematiocrit, hemoglo-bin and plasma-protein levels of broilers reared under constant tem-peratures[J].Poult Sci, 1969, 48:1993-1996.
[4]ATWAL O S, MCFARLAND L Z, WILSON W O.Hematology ofcoturnix from birth to maturity[J].Poult Sci, 1993, 43:1392-1401.
遗传参数 篇9
蔬菜育苗移栽技术具有对气候补偿的作用, 可抵御干旱、霜冻及温度骤然升高或降低等不良天气条件的影响, 使作物生长期提前, 在秧苗栽植时保证秧苗苗体完整、强壮, 提高秧苗移栽成活率, 其经济效益和社会效益十分显著, 对于稳定蔬菜增产和农民持续增收有着重要意义[1- 4]。随着蔬菜种植规模的扩大, 现阶段蔬菜移栽所采用的主要移栽方式———人工移栽已不能适应大规模蔬菜种植的需要。为降低蔬菜生产成本、实现大面积移栽、扩大生产规模、提高生产效益, 采用劳动生产率较高、移栽质量较好的机械移栽势在必行[5]。
为改善我国移栽现状, 国内学者通过引进国际先进技术、消化吸收和自主研发等方式, 对蔬菜移栽机进行了多方面研究[6 - 8]。很多学者采用试验、运动学分析和仿真运动分析等传统且单一的方法进行研究, 用以优化蔬菜移栽机性能、提高移栽质量, 但此类研究方法中很少见到直接对移栽机中影响移栽质量的相应参数进行优化。
本文以移栽机的重要性能评价指标———直立度作为研究对象, 使用改进遗传算法对影响秧苗落地角度的移栽机相关参数进行优化, 使秧苗落地直立度最佳, 并通过仿真分析验证优化方法结果的正确性, 证明该优化方法适用于移栽机秧苗栽植过程的参数优化问题。
1工作过程
挠性圆盘移栽机单体结构如图1所示。移栽机与拖拉机铰接, 在工作时可根据地形的变化而上下起伏, 从而保证秧苗栽植深度的均匀性。行走轮与移栽机用转动轴相连接, 并通过弹簧控制两者之间的角度变化。在移栽过程中, 行走轮移栽机随地形起伏升降, 角度相应增加或减小, 保证移栽机基本处于水平位置, 避免秧苗落地时左右倾斜。
1.秧苗钵托2.镇压轮3.挠性夹盘4.地轮5.开沟器6.机架7.牵引梁
工作时, 移栽机通过牵引梁与拖拉机相连, 由拖拉机牵引前进, 地轮和覆土镇压轮为移栽机投苗机构和送苗机构提供动力。动力通过链传动系统和齿轮传动系统带动秧苗输送链条和挠性圆盘运动, 工人将秧苗托盘上的秧苗依次放在输送链条上的秧苗托盘中, 托盘随输送链条运动, 将秧苗送至挠性圆盘夹紧点处, 并由挠性圆盘完成投苗移栽过程。挠性圆盘移栽机主要由牵引梁、机架、地轮链传动系统、开沟器、 镇压轮、齿轮传动系统、挠性圆盘等组成。两个挠性圆盘在机架上对称安装, 产生弯曲变形, 在两圆盘间形成夹持秧苗的夹持部分和松脱秧苗的分离部分。
2基于改进遗传算法参数优化
2. 1问题分析及优化模型建立
本文使用一种融合经典非线性规划算法的改进遗传算法 ( Improved Genetic Algorithm, IGA) 来搜索最优秧苗落地角度的挠性圆盘移栽机投苗系统参数方案。在挠性圆盘移栽机投苗过程中, 移栽机的前进速度V、耕深H、挠性圆盘直径R1、镇压轮直径R2以及投苗系统传动比i等参数发生变化时, 秧苗落地角度也随着发生变化, 而秧苗落地角度与秧苗直立度直接相关。因此, 在移栽作业时采用不同的移栽机构参数和移栽参数会对秧苗直立度合格率有很大的影响。
本文提出的IGA是要在移栽机投苗机构参数和移栽参数符合实际农业生产的条件下, 所得到的秧苗落地角度 θ 最小。因此, 本文中以秧苗落地角度 θ 最优为决策目标的优化模型为
式中H'—挠性圆盘边缘到秧苗底部距离;
Ωm—变量空间, m = 1, …, 6。
根据文献[10]中投苗过程分析及秧苗运动学模型及文献[7]中关于秧苗落地分析, 添加约束条件, 即
2. 2染色体编码
本文中的优化对象为挠性圆盘移栽机的投苗机构参数和移栽参数, 而遗传算法不能直接处理相应参数值。因此, 采用常用的二进制编码, 将移栽机相关参数进行数值转换, 并将转换后的编码进行排列, 得到一个固定长度的二进制串 ( 即染色体) , 该串由移栽机特定参数组成每一位编码[9]。
2. 3遗传算子
遗传算法在寻优过程中通常使用选择、交叉和变异3种操作。
本文采用轮盘赌方法进行选择操作, 此方法可以使适应度大的个体以高概率从旧的种群中被选中, 组成新的种群。个体被选择的概率为个体适应度值f除以种群适应度值之和f总。因此, 根据所确定的种群选择比率和个体选择概率对旧的种群进行选择, 从而得到选择概率排在前列的染色体组成新的种群。
在选择操作之后进行的是交叉操作, 通过对两个染色体进行基因交换重组, 将染色体中的优良基因遗传给下一代, 将拥有劣质基因的染色体淘汰掉, 实现优胜劣汰。本文使用一点交叉方法。
变异操作通过设定的变异概率选择染色体进行变异, 通过随机数的选择确定染色体中的基因变异位置, 进而保证种群的多样性。在约束条件下, 本文中优化问题不会出现无效个体现象, 因此变异操作采用常用的单点基因值变异方法。
2. 4融合非线性寻优
传统非线性规划算法进行优化求解时, 其寻优特点是局部搜索能力较强, 但在全局搜索时其寻优能力较差。遗传算法在寻优过程中, 通过遗传算子进行选择、交叉和变异, 对染色体进行优化。由其自身特点可知, 该算法全局寻优能力较强, 但容易陷入局部最小值, 局部搜索能力较差。因此, 本文通过两种算法的融合实现寻优过程中优势互补, 拥有较强的全局和局部搜索能力, 得到优化问题最优解。
2. 5目标函数和适应度函数
本文以挠性圆盘移栽机投苗机构参数和移栽参数为优化对象, 以秧苗落地角度为优化目标, 以文献[10]中所推导出的秧苗落地角度关系式为目标函数, 则有
式中H1—挠性圆盘圆心到地面的距离。
适应度函数是评价个体适应度的函数, 适应度值越大的个体被遗传到下一代的概率越大。结合本文优化问题, 为使秧苗落地角度最小, 将求解的目标函数转变为适应度函数, 即
式中F ( x) —适应度函数;
f (x) —目标函数。
在IGA搜索过程中, 将产生的个体 (参数组合) 代入式 (5) 中, 计算出秧苗落地角度θ的相应解, 利用式 (5) 求出对应适应度。θ值越小, 适应度值越大。如果公式无解, 那自动赋予该个体一个较小的适应度值。
3优化结果及仿真试验
3. 1优化结果
采用改进遗传算法对秧苗落地角度进行优化, 其中群体规模M = 40, 交叉概率pc= 0. 6, 变异概率pm= 0. 01, 最大遗传代数T = 500为收敛条件。连续运行程序5次, 所得结果如图2所示。
由图2可知, IGA能在第120代左右收敛, 随后进入稳定区。IGA在寻优过程中, 该算法计算能力较强, 结果稳定, 不易陷入局部最小值, 收敛速度快。
3. 2仿真试验
通过对移栽机及秧苗的设置, 在多刚体仿真环境下对移栽机投苗过程进行仿真分析[1 1]。将移栽机投苗机构参数和移栽参数根据IGA优化后的相应参数与农业生产中的实际情况相结合, 选取相应仿真数据, 利用该仿真数据进行挠性圆盘移栽机投苗过程仿真试验。仿真过程如图3所示。
通过对IGA优化结果与使用该优化参数进行仿真的结果对比可知, 优化数据与仿真数据基本一致, 仿真过程与移栽机工作过程基本相符, 证明改进遗传算法适合本文的优化问题求解。挠性圆盘移栽机参数优化结果及投苗仿真结果如表1所示。
4结论
在分析挠性圆盘移栽机投苗过程中秧苗落地角度的基础上, 建立优化模型。在遗传算法基础上融合非线性寻优方法, 使遗传算法在保持较强的全局寻优能力的基础上加强局部寻优能力, 有效解决容易陷入局部最小值的问题。根据秧苗落地角度公式及优化问题的实际情况, 设定了优化的目标函数和适应度函数。使用改进遗传算法在对挠性圆盘移栽机投苗机构参数和移栽参数进行优化, 得到一组优化参数, 使秧苗落地角度达到最优值。根据移栽机实际农业生产情况及移栽机结构, 对优化参数进行微调, 并用调整后的参数进行移栽机投苗过程仿真试验。结果证明, 优化数据与仿真数据基本一致, 改进遗传算法适合本文优化问题。本研究为挠性圆盘移栽机的数字化设计、优化设计和试验研究提供了重要依据。
参考文献
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