趙 瑜

(江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學院，江蘇 淮安 223003)

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基于改進魚群算法的草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型

趙 瑜

(江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學院，江蘇 淮安 223003)

草莓的產(chǎn)量與質(zhì)量與其光合作用的效率有重大關(guān)系，而作物的光合效率主要由環(huán)境溫度和光子通量密度決定，如何實現(xiàn)在不同環(huán)境溫度測量光飽和點值，是農(nóng)作物光環(huán)境智能調(diào)控發(fā)展必須決定的問題。為了解決上述問題，采用非線性回歸方法，提出了基于改進魚群算法的草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型，通過自動調(diào)整魚群個體視野和步長狀態(tài)，提高該算法全局尋優(yōu)性能和搜索精度，并實現(xiàn)不同溫度環(huán)境下植物光飽和值的精確尋優(yōu)。試驗結(jié)果表明：模型計算值與實測值關(guān)聯(lián)性非常高，兩者最大相對誤差在6%以內(nèi)，精度值較高，能夠較好地滿足光合速率調(diào)控需要。

光合作用；魚群算法；草莓；光環(huán)境；智能調(diào)控

0 引言

植物的光合作用是一個光生物化學反應(yīng)，其隨著光照強度的增加而加快，當作物光照強度很低時會抑制植物莖的生長、減少干物質(zhì)積累、導致植物生長緩慢等問題，直接影響農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。合適的環(huán)境溫度和光強度可以明顯提高草莓葉片的光合效率、蒸騰作用及光飽和點，從而提高果實的質(zhì)量和產(chǎn)量。為了實現(xiàn)在不同環(huán)境溫度測量植物的光飽和值，本文以多因子耦合的草莓光合速率模型為基礎(chǔ)，設(shè)計了基于改進魚群算法的光溫尋優(yōu)方式，實現(xiàn)不同溫度環(huán)境下的光合速率與光飽和點的測量，從而建立以最大光合速率為目標的草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型。同時，該模型進行相關(guān)試驗以及對試驗結(jié)果進行分析，證實模型的準確性。

1 人工魚群算法概述

人工魚群算法具有3方面特點：①算法初始值不唯一，往往能夠隨機產(chǎn)生或成為固定值；②算法對目標函數(shù)沒有太高要求，可以進行全局尋優(yōu)搜索；③算法可以進行并行處理，處理速度快。人工魚群算法的基本思想是：在某一水域中，魚最多的地方就是其營養(yǎng)成分最高的地方，依據(jù)該特性可以來模仿魚群尋找食物、聚群、追尾等行為，然后求出最優(yōu)解，即該算法主要利用魚群中單一個體的覓食、聚群、追尾等個體行為，并結(jié)合魚群相互協(xié)作的能力尋找目標函數(shù)最優(yōu)解。假設(shè)在某水域中，一人工魚群由N個個體組成，其狀態(tài)可表示為

(1)

其中，Xi為需要求解的變量值；Y為求最優(yōu)解的目標函數(shù)；d為魚群個體間的距離?；救斯~群的行為可以描述為以下幾點：

1)隨游行為。隨游行為是指人工魚在規(guī)定區(qū)域內(nèi)隨機移動的過程，是魚群個體在覓食中一種缺省狀態(tài)。當魚群發(fā)現(xiàn)附近水域食物濃度低于其所處位置時會采取隨游狀態(tài)，其會按照式(2)移動，移動后食物濃度可能并不理想。

Xj=Xi+rand()·Step·visual

(2)

其中，rand()是0和1之間的隨機數(shù)；Step為個體移動最大步長；visual為個體可視范圍。個體在尋找食物的過程中，其以最小重復嘗試次數(shù)T-num(T-num為人工魚單次尋找食物最大嘗試值)找到食物時，為個體提供了隨機游動的可能性，使魚群多樣性增多，降低了局部極值的限制程度。

2)追尾行為。追尾行為是指個體Xi在規(guī)定區(qū)域內(nèi)尋找最優(yōu)伙伴Xj的行為，若Yj/nf>δYj(δ為擁擠度因子)，說明最優(yōu)伙伴附近空余空間比較多，則可以向Xj移動一步，不然采取覓食行為。

3)聚群行為。聚群行為是指個體在游動中為了生存和躲避危害聚集在一起，成為一個群體 ，魚群聚在一起需要具備分隔、對準和內(nèi)聚3個規(guī)則。假設(shè)人工魚Xi附近伙伴數(shù)目為nf，魚群中心位置為Xc，若Yc/nf>δYj，則說明該伙伴附近空余空間比較多，位置狀態(tài)較優(yōu)，則Xi朝該中心位置前進一步；不然，采取覓食行為。

4)覓食行為。覓食行為是指個體朝著食物濃度高區(qū)域的一種移動行為。比如，個體Xi在可視區(qū)域隨機選擇目標對象Xj，并分別計算其目標函數(shù)值，若Yj比Yi大，則Xi朝著Xj前進一步；否則，Xi繼續(xù)在visual區(qū)域內(nèi)尋找Xj，并對其食物濃度進行判斷，反復嘗試T-num次后，若仍沒有發(fā)現(xiàn)更優(yōu)解，則隨機前進到一新狀態(tài)。

2 智能調(diào)控管理模型建立的材料和方法

2.1 模型試驗環(huán)境與材料

為了驗證草莓光環(huán)境智能調(diào)控模型的有效性，2015年9月至2016年2月在某溫室種植基地一個草莓大棚進行了試驗。測試草莓品種為章姬(又稱牛奶草莓)，將優(yōu)良的草莓種子經(jīng)溫湯浸種后，播種于育苗圃中。為了減少秧苗根系的損傷，在挖苗前，對育苗圃澆1次透水，然后進行定植。大棚栽培株距20cm左右,每棚種植1 800株左右。草莓苗采用定向種植，中間5畦每畦種植2行,盡量靠兩旁種，行間距為30cm左右。在試驗期，施肥、澆水按草莓常規(guī)種植的方式進行，期間不噴施農(nóng)藥。

2.2 試驗方法

試驗檢測采用北京益康農(nóng)研發(fā)生產(chǎn)的ECA-PB0402光合測定儀，主要測定指標為葉室溫度、葉室濕度、葉片溫度、二氧化碳濃度和光合有效輻射，可以在設(shè)定葉室小環(huán)境模式下，測定植物凈光合速率。其中，該儀器工作的環(huán)境溫度范圍為-20～50℃，相對濕度0～100%，溫度階梯為18、22、26、30、34℃， LED光源可調(diào)范圍為0～1 500μ mol/m2·s。在試驗中，一共進行60組，根據(jù)不同梯度溫度和光照對番茄幼苗的光合速率，對幼苗測試，每組試驗可以獲得36個實驗數(shù)據(jù)，整個試驗形成2 160個光合速率樣本集。

2.3 模型建立的方法

首先，根據(jù)試驗測試的數(shù)據(jù)建立草莓幼苗光合速率模型并求出其目標函數(shù)；然后，基于改進魚群算法建立光合速率模型，實現(xiàn)設(shè)定葉室小環(huán)境模式下的光溫耦合尋優(yōu)；最后，根據(jù)最優(yōu)解結(jié)果建立草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型。草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型流程圖如圖 1所示。

模型利用多元非線性回歸方法，建立光強度和溫度相結(jié)合的草莓光合速率模型，其表達式為

Pn=f(T,D)

(3)

其中，Pn為草莓幼苗的光合速率(μ mol/m2·s)；T為溫度(℃)；D為光強度密度(μmol/m2·s)。

圖1 草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型流程

模型建立時，在16～36℃溫度范圍中，首先要設(shè)定特定求優(yōu)溫度點，然后根據(jù)測量值建立尋優(yōu)的溫度樣本集。溫度樣本集表達式為

T=(T1,T2,…,Tl)

(4)

Tl=18+2(m-1)

(5)

其中，l為1～9區(qū)間內(nèi)的整數(shù)。在此基礎(chǔ)上，以尋優(yōu)溫度樣本集建立的模型，然后根據(jù)試驗需要設(shè)定不用溫度梯度進行幼苗光合速率測定，從而建立豐富的尋優(yōu)目標函數(shù)，其表示式為

Fm=f(Tm,D)

(6)

本文以尋優(yōu)溫度樣本集，建立草莓光合速率模型，然后提出了基于改進魚群算法的光環(huán)境智能調(diào)控優(yōu)化算法，從而完成各溫度梯度下光合速率目標函數(shù)最優(yōu)值的求解問題。由于常規(guī)魚群算法在覓食、聚群、追尾和隨機等行為中，容易受到Step和visual的影響，visual值越大，該算法全局搜索和收斂效果越好，反之，局部搜索能力越強；另外，Step越大，則收斂越快，反之，則收斂越慢，尋優(yōu)精度值越高。因此，本文通過對步長Step和視野范圍visual的動態(tài)調(diào)整，實現(xiàn)對常規(guī)魚群算法的改進，使尋優(yōu)速度和精度同時達到最優(yōu)值。

在設(shè)定固定溫度點求最優(yōu)光合速率目標值過程中，目標函數(shù)為區(qū)域位置的食物狀態(tài)。模型首先隨機生成人工魚群，其個體狀態(tài)為X= (xi, x2,…, xi,…, xn)，xi為待求解的光強度密度D；然后利用特定溫度點的尋優(yōu)目標函數(shù)作為尋優(yōu)食物濃度Y，根據(jù)Ym=Fm計算食物狀態(tài)并完成評價，不符合要求時，則改進并繼續(xù)尋優(yōu)。

在特定溫度點求最優(yōu)目標值的過程中，改進魚群算法的視野和步長滿足方程式

(7)

其中，v和st分別為當前改進魚群算法的視野和步長；vi-1和st-1分別為前次改進魚群算法的視野和步長；vmin和smin分別為視野和步長的最小值；a為智能調(diào)節(jié)系數(shù)。由式(7)可以看出：在視野和步長初始值確定的情況下，其大小由智能調(diào)節(jié)系數(shù)決定。因此，視野和步長的變化步調(diào)相同，且都與a有關(guān)，本文中a的調(diào)節(jié)函數(shù)為

a=exp[-30(t/T)s]

(8)

其中，t和T分別為當前和最大迭代次數(shù)；s為變化速率，是區(qū)間[0,10]上的整數(shù)。a的取值由s決定，s取[0,10]之間不同值時，a的變化曲線如圖2所示。

由圖2可知：s取值越大，改進魚群算法前期全局搜索所占時間越長，中期比重先增大后減小，后期進行精細搜索的比重下降趨勢明顯。另外，由于草莓光環(huán)境模型呈單峰函數(shù)特征，全局收斂效果明顯，在尋找最優(yōu)值的過程中，s應(yīng)取較小值，以降低全局搜索所占時間，提高后面局部搜索精度，提高搜索的整體效率。在選取s值進行試驗中，發(fā)現(xiàn)s為1時尋優(yōu)效果最好，且能避免振蕩現(xiàn)象，因此在本文的研究中，變化速率選取1。

圖2 s取不同值時，a的變化曲線

本文采用預處理和非線性回歸辦法，建立草莓幼苗光合速率模型并求出其目標函數(shù)，并基于改進魚群算法建立光合速率模型進行最優(yōu)值選取。模型通過調(diào)節(jié)溫度和光飽和點，建立草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型，實現(xiàn)溫度和光飽和點的動態(tài)獲取。

3 實驗結(jié)果分析

3.1 草莓光合作用優(yōu)化管理模型

根據(jù)上文光環(huán)境尋優(yōu)結(jié)果分析結(jié)果，可以求出光飽和點和溫度變化之間的對應(yīng)關(guān)系。不同溫度環(huán)境草莓幼苗光飽和點如圖3所示。

圖3 不同溫度環(huán)境草莓幼苗光飽和點

由圖3可以看出：當大棚環(huán)境溫度在18～22℃左右時，草莓幼苗光飽和點隨溫度快速升高；當溫度升至22～30℃之間時，光飽和點隨溫度上升而下降。該變化說明，在適當?shù)臏囟拳h(huán)境下，植物光合速率和光飽和點都會隨溫度變化而變化。其原因是溫度變化直接影響草莓幼苗的氣孔導通度，對草莓幼苗的光合能力具有抑制作用，從而引起作物光飽和點與光合作用規(guī)律相同。根據(jù)上面的分析，以大棚環(huán)境問溫度T為自變量，草莓幼苗光子通量密度PFD為因變量，可以建立草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型，其可以表示為

(9)

式(9)可實現(xiàn)常溫光飽和點的獲取。曲線擬合系數(shù)為0.999。表明草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型擬合效果比較好。

3.2 草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型的驗證

為了驗證草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型的可行性，本文對光飽和點采集數(shù)據(jù)值與該模型擬合結(jié)果進行對比。驗證試驗利用異校驗辦法，在設(shè)定葉室小環(huán)境及二氧化碳濃度為280μL/L的條件下，采用北京益康農(nóng)生產(chǎn)的ECA-PB0402光合測定儀，在溫度梯度溫度階梯為18、22、26、30、34℃的情況下測定植物光飽和點的實際值。同時，利用光環(huán)境智能調(diào)控管理模型計算得到相同數(shù)量的光飽和點模擬值，將模擬值與試驗測得的實際值進行對比分析，觀察兩者之間的關(guān)聯(lián)性。模擬值與實際值的對比分析如圖4所示。

圖4 模擬值與實際值的對比分析

由圖4可以看出：試驗測得的光飽和點實際值與模型計算值之間的決定系數(shù)為0.918，擬合曲線斜率為1.009。因此，可以說明，兩者之間關(guān)聯(lián)性非常高，兩者最大相對誤差在6%以內(nèi)，也表明草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型可獲取不同溫度環(huán)境下植物的準確光飽和點，且精度值較高。

4 結(jié)論

采用非線性回歸方法，提出了基于改進魚群算法的草莓光環(huán)境智能調(diào)控管理模型。模型通過自動調(diào)整魚群個體視野和步長狀態(tài)，平衡了該算法全局和局部收斂的差異，大大提高了該算法全局尋優(yōu)性能和搜索精度，并能夠?qū)崿F(xiàn)溫度梯度環(huán)境下植物光飽和值精確尋優(yōu)。模型計算值與實測值對比表明：兩者之間關(guān)聯(lián)性非常高，兩者最大相對誤差在6%以內(nèi)，該模型可獲取不同溫度環(huán)境下植物的光飽和點，且精度值較高，能夠較好地滿足光合速率調(diào)控需要，對大棚光環(huán)境精準調(diào)控具有重要意義。

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Intelligent Control Management Model of Strawberry Light Environment Based on Improved Fish Swarm Algorithm

Zhao Yu

(Jiangsu Food & Pharmaceutical Science College,Huai’an 223003,China)

It has a significant relationship btween strawberry yield and quality and their photosynthetic efficiency. And light crop photosynthetic efficiency is mainly decided by the environmental temperature and photon flux densit. It must decide for crop light environment intelligent control development in order to achieve in different environment temperature measurement light saturation point values. It is proposed the nonlinear regression method based on improved artificial fish swarm algorithm. Through the automatic adjustment of the fish individual field of vision and the step of state, the strawberry ambient light intelligent control management model can improve the algorithm global search ability and search accuracy, and achieve different environment temperature plants under light saturation value of accurate optimization. The experimental results show that the correlation between the calculated and measured values is very high, the maximum relative error is less than 6%, and the accuracy is higher, which can meet the needs of the photosynthetic rate control.

photosynthesis; fish swarm algorithm; strawberry; light environment; intelligent control

2016-04-15

江蘇省十二五規(guī)劃項目(D/2011/03/044)

趙 瑜(1982-)，女，江蘇泰州人，講師，碩士，(E-mail)zhy08981025@sina.com。

S126

A

1003-188X(2017)07-0184-05