一種基于貪心遺傳算法的缽苗稀植移栽路徑優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)機械中用于缽苗的移栽方法，尤其是涉及一種基于貪心遺傳算法的缽苗稀植移栽路徑優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]溫室穴盤育苗中，高密度穴盤內(nèi)的缽苗需要稀植移栽到低密度穴盤內(nèi)，同時穴盤內(nèi)的成苗率在80-95%之間。傳統(tǒng)通過人工進行辨識移栽作業(yè)，效率低，勞動強度大，且移栽苗的一致性不好；溫室缽苗稀植移栽機通過機器視覺檢測缽苗健康狀況和位置信息，通過末端執(zhí)行器抓取移栽，可解決上述問題。
[0003]低密度穴盤孔穴多、高密度穴盤內(nèi)健康苗所處位置的隨機性大，移栽機控制末端執(zhí)行器從原點出發(fā)至各穴孔移栽的先后選擇性多，即進行稀植移栽路徑的長度可變；由于孔穴數(shù)據(jù)量大，控制器計算篩選最短最優(yōu)路徑的方法無法滿足控制實時性的要求。該種缽苗稀植移栽的路徑規(guī)劃方法有待開發(fā)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種基于貪心遺傳算法的缽苗稀植移栽路徑優(yōu)化方法，可減少溫室缽苗稀植移栽機末端執(zhí)行器的行走距離，提高作業(yè)效率。
[0005]為了達到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
本發(fā)明通過機器視覺己獲知溫室缽苗稀植移栽機的移栽穴盤內(nèi)缽苗的健康信息，分別對移栽穴盤內(nèi)健康苗穴位和目的穴盤內(nèi)空穴位進行標記編碼；貪心遺傳選優(yōu)原則為目的穴盤空穴孔按列分區(qū)進行局部遺傳算法的當前路徑優(yōu)化；目的穴盤某列空穴孔編碼與移栽穴盤內(nèi)未規(guī)劃的有苗穴孔編碼綜合，生成隨機路徑編碼構(gòu)成局部遺傳算法的初始種群，循環(huán)進行選擇、交叉、變異和重插入操作直到預(yù)設(shè)收斂代數(shù)，將種群適應(yīng)度最大個體作為該局部最優(yōu)路徑；將先后各列規(guī)劃的局部最優(yōu)路徑合并，即生成整個目的穴盤稀植移栽路徑。
[0006]所述分別對移栽穴盤內(nèi)健康苗穴位和目的穴盤內(nèi)空穴位進行標記編碼，具體為密度高的移栽穴盤和密度低的目的穴盤的各穴孔在移栽機系統(tǒng)的位置已經(jīng)固定，對移栽穴盤內(nèi)健康苗穴孔按從上至下、從左至右的順序進行正實數(shù)標記，對目的穴盤內(nèi)各空穴孔按從上至下、從左至右的順序進行負實數(shù)標記，由此標記編碼實際隱含有穴孔位置和缽苗健康信息。
[0007]所述目的穴盤空穴孔按列分區(qū)進行局部遺傳算法的當前路徑優(yōu)化，具體為目的穴盤空穴孔負標記編碼按穴盤列分區(qū)，按從左至右或從右至左的列順序，先后與移栽穴盤內(nèi)未規(guī)劃的有苗穴孔負標記編碼綜合，進行局部遺傳算法的當前最優(yōu)路徑規(guī)劃。
[0008]所述目的穴盤某列空穴孔編碼與移栽穴盤內(nèi)未規(guī)劃的有苗穴孔編碼綜合，生成隨機路徑編碼構(gòu)成局部遺傳算法的初始種群，循環(huán)進行選擇、交叉、變異和重插入操作直到預(yù)設(shè)收斂代數(shù)，將種群適應(yīng)度最大個體作為該局部最優(yōu)路徑，具體局部遺傳算法過程描述如下: a)局部遺傳算法的初始種群生成方法具體為:假設(shè)目的穴盤某列空穴孔的負標記編碼集為{_1，_2，-3，-4，-5，-6，-7，-8}，移栽穴盤內(nèi)未規(guī)劃的有苗穴孔正標記編碼集為{1，2，3，……，48，49，50}，則移栽路徑從原點出發(fā)和正負標記編碼集隨機交叉，可形成如(O，3，-2,8, -4,9, -7，10，-1,7, -6，13，-3，5，-5，16，-8,0)的初始種群的一條染色體，算法設(shè)置生成一定數(shù)量染色體，即構(gòu)成初始種群；
b)個體種群適應(yīng)度具體為:每個染色體中的編碼實際對映的移栽坐標系的位置已知，則具體每個染色體的對映的路徑長度也可計算，設(shè)為7U)，其中人^和人?分別表示種群染色體的最短和最長路徑；定義個體種群適應(yīng)度為(-Zmax- Kx)) / ( ^max-^min);
C)局部遺傳算法循環(huán)進行的選擇操作為:初始種群作為父代，按照隨機順序，以染色體適應(yīng)度為選擇概率，選擇概率必嫌]染色體作為子代種群；
d)局部遺傳算法循環(huán)進行的交叉操作為:初始種群選擇操作生成子代種群后，隨機排序，進行交叉操作假設(shè)有 O= (0，14，-4,9, -2,8, -7，12，-1，19，-3，13，-6，15，-8，26，-5，0)，P= (0，13，-7,8, -4,9, -2，10，-1,7, -5,28, -8,5, -6，16，-3,0), Q= (0，12，-6,30, -3，19，-8，11，-1,16, -2,5, -4，14，-5，10，-7,0)三條子代種群染色體；②產(chǎn)生2個介于I至16之間的隨機數(shù)j和k，其中j作為交配指示位，k作為交配步長，則三條子代染色體的第j+Ι位至j+k位遞進互換；若j+k彡16，令取為16 ;設(shè)j=8，k=4,可得到交叉后個體-O1=(0，14，-4,9, -2,8, -7，12，-1，16，-2,5, -6，15，-8,26, -5,0), P1= (0，13，-7,8, -4,9, -2，10，-1，19，-3，13，-8,5, -6，16，-3,0), Q1= (0，12，-6,30, -3，19，-8，11，-1,7, -5,28, -4，14，-5，10，-7,0);③掃描除原點O的交叉后個體位，若相同則用800代替，即可得O2= (0，14，-4，9，-2，8，-7，12，-1，16，800，5，-6，15，-8，26，-5，0)，P2= (0，13，-7，8，-4，9，-2，10，-1，19，-3，800，-8，5，-6，16，800，0)，Q2= (0，12，-6，30，-3，19，-8，11，-1，7，-5，28，-4，14，800，10，-7,0);④掃描除原點O的上一步個體，將數(shù)800依次使用有效個體位代替；若數(shù)800處于偶數(shù)位，則將目的穴盤內(nèi)該列所有標記編號順序掃描與個體位除原點O后的每個偶數(shù)位對比，若未曾出現(xiàn)過，則以此來代替800 ;若數(shù)800處于奇數(shù)位，則將移栽穴盤內(nèi)未規(guī)劃的所有有苗標記編號順序掃描與個體位除原點O后的每個奇偶數(shù)位對比，將未曾出現(xiàn)過的標記隨機產(chǎn)生一個來代替 800 ;即可得到 O3= (0，14，-4,9, -2,8, -7，12，-1，16，-3，5，-6，15，-8，26，-5,0),P3= (0，13，-7,8, -4,9, -2，10，-1，19，-3，28，-8，5，-6，16，-5,0), Q3= (0，12，-6，30，-3，19，-8，11，-1,7, -5,28, -4，14，-2，10，-7,0)；
e)局部遺傳算法循環(huán)進行的變異操作為:對上述交叉操作產(chǎn)生的種群隨機排序，進行變異操作；產(chǎn)生2個介于I至16之間的隨機數(shù)r和S，作為個體除原點O的2個變異位:
若變異位的標記編碼為負，則從目的穴盤列其它負標記編碼隨機選擇一個，從變異個體中掃描找到該值與變異位互換:假設(shè)r = 2，子代個體O3= (0，14，-4，9，-2，8，-7，12，-1，16，-3,5, -6，15，-8，26，_5，0)，則在除-4 標記數(shù)的{-1，-2，-3，-5，-6，-7，-8}中產(chǎn)生一個隨機數(shù)，設(shè)為-7，則變異后新子代個體O4= (0,14, -7,9, -2,8, -4，12，-1,16, -3,5, -6，15，-8,26, -5,0)；
若變異位的標記編碼為正，則從移栽穴盤內(nèi)未規(guī)劃的所有有苗正標記編碼隨機選擇一個進行互換，并遍歷基因替換后的子代個體，若有同的正標記編碼，則用原標記編碼數(shù)代替:假設(shè) s = 9，子代個體 P3= (0，13，-7，8，-4，9，-2，10，-1，19，-3，28，-8，5，-6，16，-5，0)，則在除19標記數(shù)的{1，2，3，……,48,49,50}中產(chǎn)生一個隨機數(shù)，設(shè)為20，則變異后新子代個體 P3= (O，13，-7,8, -4,9, -2，10，-1,20, -3,28, -8,5, -6，16，-5,0)；
f)局部遺傳算法循環(huán)進行的重插入操作為:對上述初始種群經(jīng)選擇、交叉、變異后產(chǎn)生的子代個體進行適應(yīng)度計算，重插入初始種群代替最不適應(yīng)的父代個體，保持初始種群規(guī)模；
局部遺傳算法通過對上述初始種群循環(huán)進行選擇、交叉、變異和重插入操作，到達預(yù)設(shè)收斂代數(shù)停止，取該收斂代的種群適應(yīng)度最大個體作為該局部最優(yōu)路徑。
[0009]待所有目的穴盤各列的局部最優(yōu)路徑獲得后，按照從左至右或從右至左的列順序合并，生成整個目的穴盤的稀植移栽路徑。
[0010]本發(fā)明具有的有益效果是:
本發(fā)明通過機器視覺檢測得到高密度移栽穴盤缽苗健康狀況和位置信息，運用貪心遺傳算法為技術(shù)手段，完成快速優(yōu)化高密度移栽穴