基于多普勒与贪心策略的农机作业路径优化研究
Journal of Chinese Agricultural Mechanization（2020）
摘要
在进行大规模农田作业时,农业机械及其行走路线的选择不能再依靠传统经验。为实现精准农业及提高农机作业效率、降低作业成本,采用模拟退火算法进行农机作业路径优化,并改进模拟退火算法,提出一种基于多普勒与贪心策略模拟退火算法,从矩形农田、梯形农田、不同农机三方面对农机作业路径进行优化,并与贪心算法优化结果进行对比。试验结果表明,相比贪心算法,SA算法和SADG算法均能找到更优的农机作业路径,同时SADG算法较SA算法优化性能及寻优效率更高;在矩形农田中,SA算法和SADG算法平均优化性能比贪心算法提高均超过8%;在梯形农田中,随着作业角β增大,SA算法和SADG算法农机作业路径优化性能呈递增趋势,平均优化性能比贪心算法提高均超过9%;在不同农机参数下（作业幅宽w,最小转弯半径r）,当2r/w>2时,随着农机最小转弯半径的增大,优化性能呈递减趋势,SA算法和SADG算法平均优化性能比贪心算法提高了9%左右。该研究为优化农机作业路径、提高农机作业效率、降低农机作业成本提供了一种更加高效、可行的方法。
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