粒子群优化技术在饲料配方设计中的应用

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不同粒度的颗粒饲料对动物生长性能的影响

832023年40卷第6期 SWINE INDUSTRY SCIENCE 猪业科学营养与饲料NUTRITION AND FEED不同粒度的颗粒饲料对动物生长性能的影响张清楠 1，蔡锋隆 2，张伟 1，洪亮 1，杨华 1，蒲蕾 1，张建斌 1 * （1.天津农学院动物科学与动物医学学院天津市农业动物繁育与健康养殖重点实验室，天津 300380；2.天津市广源畜禽养殖有限公司，天津 301824）饲料粉碎在饲料工业中处于重要的一环，饲喂颗粒饲料可以在促进动物消化的同时提升其生产性能。

本文从饲料粉碎粒度对不同动物的生长性能方面进行阐述，最大程度发挥饲料的营养价值，以提高动物的生产性能。

在实际生产中不断改进颗粒饲料制备工艺，寻找最适宜的粉碎粒度大小，降低生产成本，增加经济效益。

近年来随着生活水平的不断提高，人们对于畜产品的需求日益增加，饲料质量对于畜产品的成功生产起着关键作用。

饲料营养直接影响动物生理机能和生理状态，最大程度地发挥饲料营养价值对提高动物生产性能就显得至关重要。

在饲料加工和动物营养之间存在密切的联系，人们在配制日粮配方时常选择增加一种新的饲料原料或者更换日粮配方，以改善畜禽生长性能和肠道健康。

但是研究发现，在相同饲粮配方下，不同饲料粉碎粒度也能对畜禽增重和肠道健康产生不同影响，在不改变日粮配比和添加剂基金项目：天津市科技计划项目（21ZYCGSN00510）；天津生猪产业技术体系创新团队（ITTPRS2021006）；天津市自然科学基金（20JCQNJC00650）；天津市教委科研计划项目（2018KJ188）；青海省重点研发与转化计划—科技援青合作专项（2021-QY -204）作者简介：张清楠，女，硕士，研究方向：动物营养与饲料，E-mail ：178*****************通信作者：张建斌，副教授，硕士生导师，E-mail ：**************；蒲蕾，讲师，硕士生导师。

农业畜牧业智慧养殖管理模式创新

农业畜牧业智慧养殖管理模式创新第1章智慧养殖概述 (5)1.1 智慧养殖的定义与特点 (5)1.1.1 数据驱动：智慧养殖以数据为核心，通过传感器、监控设备等手段，实时采集养殖环境、动物生长、饲料消耗等数据，为养殖管理提供科学依据。

(5)1.1.2 智能决策：运用大数据分析和人工智能算法，对养殖过程中可能出现的问题进行预测、预警和决策支持，提高养殖管理的智能化水平。

(5)1.1.3 精准控制：通过对养殖环境的实时监测与调节，实现养殖环境的精确控制，满足动物生长需求，提高生产效益。

(5)1.1.4 高效生产：智慧养殖通过优化饲料配比、疫病防控、繁殖管理等方面，提高养殖业的产量、质量和效益。

(5)1.2 智慧养殖的发展现状与趋势 (5)1.2.1 发展现状：我国智慧养殖取得了显著成果，主要体现在养殖环境监测、饲料精准投喂、疫病智能诊断等方面。

但是智慧养殖在技术、应用和产业推广方面仍存在一定差距。

(5)1.2.2 发展趋势：信息技术的不断进步，智慧养殖将呈现以下发展趋势： (5)1.3 智慧养殖的关键技术 (6)1.3.1 物联网技术：通过传感器、监控设备等，实现养殖环境、动物生长等数据的实时采集与传输。

(6)1.3.2 大数据分析技术：对养殖数据进行挖掘和分析，为养殖管理提供决策依据。

(6)1.3.3 云计算技术：为养殖企业提供数据存储、计算和共享服务，实现养殖资源的优化配置。

(6)1.3.4 人工智能技术：应用于疫病诊断、饲料配方、养殖环境调控等方面，提高养殖业的智能化水平。

(6)1.3.5 区块链技术：保证养殖数据的安全、可靠和透明，促进产业链各环节的协同发展。

(6)第2章畜牧业养殖环境监测与管理 (6)2.1 环境监测技术 (6)2.1.1 传感器技术 (6)2.1.2 无线通信技术 (6)2.1.3 数据处理与分析技术 (6)2.2 环境控制策略 (6)2.2.1 智能调控策略 (6)2.2.2 预警与应急处理策略 (6)2.2.3 能耗优化策略 (7)2.3 环境监测系统设计与实现 (7)2.3.1 系统架构设计 (7)2.3.2 硬件系统设计 (7)2.3.3 软件系统设计 (7)2.3.4 系统实现与验证 (7)2.3.5 系统优化与升级 (7)第3章畜禽生长监测与评估 (7)3.1.1 无线传感技术 (7)3.1.2 视频监控技术 (7)3.1.3 无人机技术 (7)3.1.4 生物识别技术 (8)3.2 生长评估方法 (8)3.2.1 传统生长评估方法 (8)3.2.2 数据挖掘与机器学习 (8)3.2.3 智能评估模型 (8)3.2.4 遗传评估方法 (8)3.3 生长监测系统及应用 (8)3.3.1 系统架构 (8)3.3.2 系统功能 (8)3.3.3 应用案例 (8)3.3.4 挑战与展望 (8)第4章智能饲料配制与营养管理 (8)4.1 饲料营养价值分析 (8)4.1.1 饲料原料的营养成分 (8)4.1.2 营养价值评价方法 (9)4.2 饲料配方优化方法 (9)4.2.1 传统饲料配方方法 (9)4.2.2 智能优化算法 (9)4.3 智能饲料配制系统 (9)4.3.1 系统架构 (9)4.3.2 关键技术 (9)4.3.3 系统实现与应用 (9)第5章畜禽疫病智能防控 (9)5.1 疫病诊断技术 (9)5.1.1 临床症状识别技术 (9)5.1.2 实验室检测技术 (9)5.1.3 基因检测技术 (9)5.1.4 数据分析与挖掘技术 (9)5.1.5 智能诊断模型构建 (10)5.2 防疫措施与策略 (10)5.2.1 疫苗接种策略 (10)5.2.2 药物防治方法 (10)5.2.3 生物安全措施 (10)5.2.4 饲养管理优化 (10)5.2.5 防疫政策与法规 (10)5.3 智能疫病防控系统 (10)5.3.1 系统架构设计 (10)5.3.1.1 数据采集与传输 (10)5.3.1.2 数据存储与管理 (10)5.3.1.3 数据分析与处理 (10)5.3.2 关键技术研究 (10)5.3.2.1 疫病识别算法 (10)5.3.2.2 防疫措施推荐算法 (10)5.3.2.3 智能硬件设备研发 (10)5.3.2.4 系统集成与优化 (10)5.3.3 应用案例展示 (10)5.3.3.1 猪瘟智能防控系统 (10)5.3.3.2 禽流感智能防控系统 (10)5.3.3.3 牛病毒性腹泻智能防控系统 (10)第6章畜牧业生产大数据分析与应用 (10)6.1 生产大数据采集与处理 (10)6.1.1 数据采集技术 (10)6.1.2 数据预处理 (11)6.1.3 数据来源 (11)6.2 数据挖掘与分析方法 (11)6.2.1 描述性统计分析 (11)6.2.2 机器学习算法 (11)6.2.3 深度学习技术 (11)6.3 大数据分析在畜牧业中的应用 (11)6.3.1 畜禽生长预测与优化 (11)6.3.2 饲料配比与营养管理 (12)6.3.3 环境监测与调控 (12)6.3.4 生产管理与决策支持 (12)第7章智能养殖设备与设施 (12)7.1 养殖设备选型与优化 (12)7.1.1 传统养殖设备存在的问题 (12)7.1.2 智能养殖设备选型原则 (12)7.1.3 关键养殖设备选型与应用 (12)7.1.3.1 自动喂食系统 (12)7.1.3.2 自动饮水系统 (12)7.1.3.3 环境控制系统 (12)7.1.3.4 清粪系统 (12)7.1.4 设备优化方法与案例分析 (12)7.2 设施设计与布局 (12)7.2.1 智能养殖设施设计原则 (12)7.2.2 畜禽舍设计与布局 (12)7.2.2.1 畜禽舍结构设计 (12)7.2.2.2 畜禽舍内部布局 (12)7.2.2.3 畜禽舍通风与采光设计 (13)7.2.3 智能养殖设施配套系统设计 (13)7.2.3.1 供电系统 (13)7.2.3.2 信息系统 (13)7.2.3.3 安全防护系统 (13)7.2.4 设施布局优化方法与案例分析 (13)7.3 智能养殖设备控制系统 (13)7.3.1 设备控制系统的功能与组成 (13)7.3.2 控制系统硬件设计 (13)7.3.2.1 传感器选型与应用 (13)7.3.2.2 执行器选型与应用 (13)7.3.2.3 数据处理与传输模块 (13)7.3.3 控制系统软件设计 (13)7.3.3.1 控制算法 (13)7.3.3.2 用户界面设计 (13)7.3.3.3 数据分析与处理 (13)7.3.4 控制系统实施与运行管理 (13)第8章畜牧业电子商务与供应链管理 (13)8.1 电子商务平台建设 (13)8.1.1 电子商务概述 (13)8.1.2 电子商务平台架构 (13)8.1.3 电子商务平台关键技术研究 (13)8.2 供应链管理策略 (14)8.2.1 供应链管理概述 (14)8.2.2 供应链管理策略制定 (14)8.2.3 供应链风险管理 (14)8.3 电子商务与供应链协同发展 (14)8.3.1 电子商务与供应链的关系 (14)8.3.2 电子商务与供应链协同发展模式 (14)8.3.3 电子商务与供应链协同发展策略 (14)8.3.4 案例分析 (14)第9章畜牧业政策与法规支持 (14)9.1 畜牧业政策分析 (14)9.1.1 国家层面政策分析 (14)9.1.2 地方层面政策分析 (15)9.1.3 行业层面政策分析 (15)9.2 法规与标准体系建设 (15)9.2.1 法规制定 (15)9.2.2 标准体系建设 (15)9.3 政策与法规对智慧养殖的推动作用 (15)9.3.1 明确智慧养殖发展方向 (15)9.3.2 保障智慧养殖产品质量 (16)9.3.3 提升智慧养殖产业竞争力 (16)9.3.4 促进绿色可持续发展 (16)第10章智慧养殖案例分析与未来发展 (16)10.1 国内外智慧养殖案例分析 (16)10.1.1 国内智慧养殖案例 (16)10.1.2 国外智慧养殖案例 (16)10.2 智慧养殖的发展挑战与机遇 (16)10.2.1 发展挑战 (16)10.2.2 发展机遇 (17)10.3 未来发展趋势与展望 (17)第1章智慧养殖概述1.1 智慧养殖的定义与特点智慧养殖是指运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，实现对畜牧业养殖过程的智能化管理、精确化控制和高效化生产的一种新型养殖模式。

粒子群优化算法及其在结构优化设计中的应用_王允良

第24卷2005年第2期2月机械科学与技术MECHAN I C AL SC I E NCE AND TECHNOLOGY Vol .24February No .22005收稿日期:20030703作者简介:王允良(1977-),男(汉),辽宁,博士研究生王允良文章编号:100328728(2005)022*******粒子群优化算法及其在结构优化设计中的应用王允良,李为吉(西北工业大学航空学院,西安　710072)摘　要:介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法,分析了该算法的主要参数对搜索方向的影响。

将粒子群优化算法与遗传算法在优化过程和搜索技术方面进行了对比。

利用粒子群优化算法与遗传算法分别对测试函数和桁架结构优化设计问题进行求解,将两种算法的计算结果进行了对比。

计算结果表明在满足相同的计算精度的前提下,粒子群优化算法的效率更高,利用粒子群优化算法可求解机翼结构优化设计问题,因此,粒子群算法是一种有效的优化方法,适用于大型复杂结构优化设计。

关　键　词:粒子群优化算法;演化计算;结构优化设计中图分类号:V221+.6 文献标识码:AParti cle Swar m O pti m i za ti on and Its Appli ca ti on to Structura l O pti m u m D esi gnWANG Yun 2liang,L IW ei 2ji(Depart m ent of A ircraft Engineering,North western Polytechnical University,Xi ′an 710072)Abstract:One of the evoluti onary computati on technol ogy,Particle S war m Op ti m izati on (PS O ),is inves 2tigated in this paper .The p rinci p le and i m p le mentati on of thismethod are intr oduced .W e analyse the i m 2pact of main para meters in PS O upon the search directi ons of particles .PS O is compared with Genetic A l 2gorithm (G A )in op ti m izait on operati ons and searching techniques .W e s olve the op ti m izati on of test func 2ti ons and truss structural design via PS O and G A res pectively .The results p r oduced by PS O are compared with those p r oduced by G A.It is concluded that PS O is more effective when both algorith m s satisfy the sa me p recisi on in calculati on .W e als o design the wing structure by PS O effectively .Therefore,PS O is an effective op ti m izati on t ool and suited f or op ti m u m design of large 2scale comp lex structure .Key words:Particle s war m op ti m izati on;Evoluti onary computati on;Structural op ti m um design 目前,工程应用中的大多数优化方法是基于梯度信息的传统优化方法,这主要是由于它的计算效率比较高。

求解粮库选址问题的量子粒子群优化算法

ｓｔａｌｔｒｎｐａｉｌｃｕｓｅｇｉ
ｓ）ｏｅｎｌｙｈｎｚｏ５０１Ｃｉ；２Ｓｈｏｏｕｖｉ＆Ｍａｐｎ，ＰＡＩｏｍａｉｎｉｒｇＵｉｒｔ，ｈｎｚｏｉ，ｆＴｃｏｏ，Ｚｅｇｈｕ４００，ｈｎｔｈｇａ．ｃｏｌｆＳｒｅｎｙｇｐｉｇＬｎｒｔｎＥｇ￣ｅｎｎｖｓｙＺｅｇｈｕｆｏｉｅｉ４０５，Ｃｉａ５０２ｈｎ）
中图分类号：Ｔ１Ｐ８文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）２４１ —４０１３９（０１ｌ—５３０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－６５２１．２００ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０Ｉ１．３ｓ
Ｑａｔｂｈｖｄｐｒｃｗｒｐｍｚｔｎａｏｔｍｆｕｎｕｅａｅａｔｌｓａｍｏｔｉｉｌｒｈｒｍ— ｉｅｉａｏｇｉｏ
ａｅｈｘｅｉｎａｅｕｔｍｐｏｅｔｅｓｉｎｉｅｎｓｆｔｅｓｅｅｅｔｎｆｒｇａｈｓｒｇｓｎｐｉｚｔｎａｇｒｔｍ，ｇ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｒｓｌｉｒｖｈｅｅｔａｅｓｏｉｓｓｌｃｉｒｉｔａｅｕｉｇｏｔａｉｌｏｈｌｓｉｆｌｈｔｏｏｉｏｍｉｏｉ
ｔｎｍｏｅ．ｋｎｃｏｎｆｈｂｔｃｅｃｎｔａｎｓｈｓｈｐｔｌｌｓｒｎｌｏｔｍｉｂｔｃｅｃｎｔａｎｓｂｓｄｏｉｄ１Ｔａｉｇａｃｕｔｅｏｓｌｏｓｒｉｔ，ｃｏｅｔｅｓａｉｕｔｉｇａｇｒｈｗｔｏｓａｌｏｓｉｔａｅｎｏｏｔａａｃｅｉｈｒ

基于线性规划和遗传_粒子群算法的烧结配料多目标综合优化方法_李勇

其中: di 表示烧结配料第i种原料的烧损率, R表示烧结矿碱度, Rmin , Rmax 分别表示碱度上限与下限, 其他变量与前文所述一致. 烧结配料优化模型中约束条件为非线性约束条件, 故烧结配料优化模型为非线性优化模型. 但是, 通过适当的代数变换, 可以将非线性约束条件等价成为多个线性约束条件, 使非线性优化模型转变成为线性优化模型. 式(6)可以等价称为 n [Yi − Ymin (1 − di )]xi 0, i=1 (9) n [Yi − Ymax (1 − di )]xi 0,
(4)
公式(1)∼(4)中: Ci , xi (i = 1, 2, · · · , n)表示n种预配料原料中第i种原料的价格和配比; ximin 表示第i种原料的下限, ximax 表示第i种原料的上限; j = 1, · · · , 7时, aji 分别表示第i种原料的铁品位TFei , 氧化钙含量CaOi , 二氧化硅含量SiO2i , 氧化镁含量 MgOi , 氧化铝含量Al2 O3i , 硫含量Si , 磷含量Pi ; bj min 分别表示铁品位下限TFemin , 氧化钙含量下限CaOmin , 二氧化硅含量下限SiO2min , 氧化镁含量下限MgOmin , 氧化铝含量下限Al2 O3min , 硫含量下限Smin , 磷含量下限Pmin ; bj max 分别表示铁品位上限TFemax , 氧化钙含量上限CaOmax , 二氧化硅含量上限SiO2max , 氧化镁含量上限MgOmax , 氧化铝含量上限Al2 O3max , 硫含量上限Smax , 磷含量上限Pmax ; α为硫含量成本折算因子, 可以由本次配料的所有含硫原料的单价与硫含量比值的平均值确定, 可按式(5)计算: 1 L Cl α= , (5) L l=1 Sl 其中: L为二次配料中所有含硫原料的数量, Cl 为二

协同过滤和粒子群算法在饮食推荐中的应用

ＡｂｓｔｒａｃｔＡｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｈｅａｌｔｈｙｄｉｅｔｉｓｇｅｔｔｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｅｔｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｏｎｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｎｅｅｄｏｆｄｉｅｔｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｒｎｕｔｒｉｔｉｏｎｂａｌａｎｃｅ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｉｅｔｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄｉｅｔｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｎｕｔｒｉｔｉｏｎｂａｌａｎｃｅ，ｗｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｄｉｅｔａｒｙｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．Ｕｓｅｒｂａｓｅｄｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｒｅｃｏｍｍｅｎｄｔｈｅｄｉｅｔｓｏａｓｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｉｅｔｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ．Ｔｈｅｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗａｓａｄｏｐｔｅｄｔｏａｄｊｕｓｔｎｕｔｒｉｔｉｏｎｗｅｌｌｓｏａｓｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｂａｌａｎｃｅｏｆｎｕｔｒｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｈａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｎｄａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ，ｗｈｉｃｈｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｓｔｈｅｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｄｉｅｔｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．
现有的饮食推荐软件大多从用饮食偏好或营养
均衡入手。从用户饮食偏好方面做出推荐的算法主要有基于用户的协同过滤算法、基于内容的协同过滤算法［１］等。王玉山等［２］通过分析用户的饮食记录，利用基于用户的协同过滤算法，选取ｋ个近邻对食物进行加权推荐，并使用轮盘选赌法使推荐的食物多样化。Ｃｈｅｎｇ等［３］使用基于内容的协同过滤算法，通过保存用户浏览的食谱记录，分析食谱间的相似性，向目标用户推荐其可能喜欢的食谱。韦素云等［４］提出一种基于ＣｏＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ平滑的协同过滤算法解决协同过滤算法普遍存在的冷启动和稀疏性问题。从营养均衡方面做出推荐的算法主要有多目标粒子群优化算法［５］、Ａｐｒｉｏｒｉ算法［６］等。张继新等［７］根据用户的年龄、性别等信

基于粒子群算法的物资配送优化决策研究

基于粒子群算法的物资配送优化决策研究作者：王琦付泉蒲晓鹏来源：《科技创业月刊》 2018年第8期摘要：物资配送中心选址、配送点的设置，对降低物流成本、提高物流效率有重要作用。

粒子群算法具有运算时间短、精度高等优点，适宜物资配送中心选址及配送点设置决策。

根据资配送原则建立相应的配送模型，并采用粒子群算法求解。

仿真结果表明，求解规模为30个物资配送点的模型时，粒子群优化算法运行时间仅为2.123s，在第38代收敛到最优。

关键词：物资配送；粒子群优化算法中图分类号中图分类号：F252文献标识码：ADOIdoi：10.3969/j.issn.1672�2272.2018.08.0380引言目前农副产品配或生鲜半成品加工物资配送存在保鲜技术落后的问题，这对配送时间的要求很高。

在配送对象地点相对固定的情况下，这类物资的配送有其相对固定的方案。

一旦配送对象的位置发生改变，就要实时设计新的配送方案。

在实时性要求较高、配送规模较大的情况下，人工计算的效率较低，并不能满足要求。

本文建立的物资配送中心选址和配送点设置问题的数学模型是一个选址/分配模型。

对农副产品等的物资配送中心选址和配送点设置，采用粒子群(multi�objectiveparticleswarmoptimization,PSO)算法进行求解。

该算法是一类基于群体的智能随机优化算法，解决了非线性、不可微和多峰值等复杂问题，因此被广泛应用于函数优化、系统控制、选址优化、园区规划、神经网络训练以及其他的社会应用领域。

1物资配送问题的数学模型构建1.1问题描述农副产品、生鲜半成品加工物资等物资配送问题的数学模型要在满足距离上限的前提下，从物资配送点中找出供给站，并向各物资配送点配送物品。

考虑一个大型的农副产品仓库（物资配送中心）情况,需要将存储的农副产品物资配送到若干大型超市或农贸市场（需求点）。

本研究基于以下假设：首先该农副产品仓库的物资储备是充足的，不存在缺货情形；其次各需求点（超市或农贸市场）的地理位置、农副产品仓库与各个物资需求点以及各物资需求点之间的运输路线和距离数据都是已知的；第三，用于配送运输的车辆数目一定，不存在车辆闲置的问题，且每辆车的最大载重量是固定的。

饲料配方智能优化模型

饲料配方智能优化模型引言饲料配方对于畜禽养殖业来说是非常关键的，合理的饲料配方可以提高动物的生长速度和健康状况，降低饲料成本，提高养殖效益。

因此，如何通过智能优化模型来实现饲料配方的自动化和优化成为一个重要的研究课题。

本文将介绍一种基于智能优化算法的饲料配方智能优化模型。

问题描述饲料配方的目标是根据动物的营养需求和饲料原料的特性，确定一个最佳的配方比例，使得动物能够获得所需的营养，并以最低的成本实现生长。

饲料配方的主要问题可以归纳为以下几点：1.营养需求：不同种类动物的营养需求不同，如蛋白质、脂肪、纤维等含量的要求不同。

2.饲料原料：饲料原料具有不同的营养成分和价格，如玉米、豆粕、鱼粉等。

3.成本控制：饲料成本是农户非常关心的一个指标，因此需要在满足动物的营养需求的前提下，尽量降低饲料成本。

智能优化模型为了解决饲料配方的优化问题，我们提出了一种基于智能优化算法的模型。

该模型包括以下几个步骤：1. 数据收集首先，需要收集动物的营养需求和饲料原料的相关数据。

动物的营养需求可以通过专业的动物营养学研究获得，而饲料原料的营养成分和价格可以通过市场调研和相关文献获得。

2. 建立优化模型接下来，根据收集到的数据，建立饲料配方优化模型。

该模型的目标是最小化饲料成本，同时满足动物的营养需求。

可以使用线性规划、整数规划等数学方法建立模型。

3. 选择优化算法在建立了优化模型之后，需要选择合适的优化算法来求解模型。

常用的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。

选择合适的算法可以提高优化效果和求解速度。

4. 求解优化模型利用选择的优化算法，对饲料配方优化模型进行求解。

通过迭代计算和搜索，逐步优化饲料配方比例，直至找到最佳解。

5. 模型评估最后，对求解得到的饲料配方进行评估。

可以根据模型的输出，判断饲料配方是否满足动物的营养需求，并与其他饲料配方进行比较，评估优化模型的效果。

结论饲料配方智能优化模型可以通过智能优化算法求解，实现饲料配方的自动化和优化。

微颗粒饲料的研究与应用

微颗粒饲料的研究与应用微颗粒饲料的研究与应用微颗粒配合饲料又名人工浮游生物，美国科学家自20世纪60年代率先进行这方面的研制和生产，一些水产研究发达国家如日本、美国、英国等已开始生产和销售微颗粒饲料。

随着研究的深入，微颗粒配合饲料在营养和性状上越来越完善，其适口性、水中悬浮性和稳定性越来越好，特别是针对鱼、虾、蟹及贝类幼体的生长特性、营养需求，配制生产专用的微颗粒饲料，经过与轮虫、卤虫并用到完全替代轮虫和卤虫，微颗粒配合饲料的研究和应用取得了突破性进展。

目前，微颗粒配合饲料可以单独使用，也可与浮游生物混合使用进行育苗生产，因此具有广阔的应用前景。

我国的水产苗种生产，长期以来主要采用培育单胞藻、强化浮游动物、添加半人工饲料（蛋黄、豆浆）等方法，来解决苗种幼体的开口饵料和幼体生长培育所需的饵料。

自20世纪80年代以来，随着规模化养殖的发展，对水产养殖苗种生产要求提高，传统使用的生物活性饵料，特别是卤虫卵，由于受自然环境的影响，生产不稳定，不仅在产量上已远远不能满足苗种生产需求，同时由于其昂贵的价格，更是增加了苗种生产的波动性和风险。

为此，国内有关的水产科学家也开展了微颗粒饲料的研究，加工生产微颗粒饲料来替代生物活性饵料，许多生产厂家正在逐步用微颗粒饲料部分替代或全部替代活性生物饵料进行水产动物苗种生产，并取得了相当好的效果。

1微颗粒配合饲料的性状1.1规格性状微颗粒配合饲料是指粒径在1.0mm以下的颗粒饲料，一般颗粒饲料设备，难以生产粒径1.5mm以下的颗粒饲料，过去将1.5mm以下的配合饲料称为微颗粒饲料，随着生产技术和设备的进步，目前已经可以生产粒径1.0mm的颗粒饲料了，因此，现在将1.0mm以下的颗粒饲料称为微颗粒饲料。

微颗粒饲料根据粒径大小可分为以下规格：<50μm，50μm～100μm，100μm～150μm，150μm～250μm，250μm～350μm，350μm～500μm，500μm～800μm，800μm～1000μm等规格。

基于觅食算子的粒子群优化算法

基于觅食算子的粒子群优化算法
王联国;洪毅;赵付青
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2009(026)011
【摘要】针对粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,把人工鱼群算法中的觅食算子改进后引入到基本PSO算法中,提出了一种具有觅食算子的PSO算法.算法在每次迭代后,对全局最优结果执行小规模觅食算法进行局部寻优,并用优化结果代替全局最优结果,从而防止PSO算法陷入局部极小,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真结果表明,该算法的优化性能优于基本PSO算法.【总页数】4页(P112-115)
【作者】王联国;洪毅;赵付青
【作者单位】甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃,兰州,730070;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃,兰州,730030;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃,兰州,730030;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃,兰州,730030【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计 [J], 夏露;李丁
2.基于变异算子的细菌觅食优化算法研究 [J], 孟洋;姚兆俊
3.基于混沌搜索与精英交叉算子的磷虾觅食算法 [J], 王磊;张汉鹏
4.基于交叉算子和邻域搜索算子的离散粒子群优化算法 [J], 张文学;韦晓宁;万晓伟;;;
5.基于粒子群优化算法的算法实现及建筑生形——模拟鸟类觅食形态的建筑雏形设计 [J], 罗钏雯
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matlab粒子群优化算法原理

matlab粒子群优化算法原理粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种模拟自然界中鸟群寻找食物的行为而设计的一种优化算法。

它是由Eberhart和Kennedy在1995年提出的，主要用于解决优化问题。

PSO算法的原理是模拟鸟群在搜索过程中的行为，并利用群体智能的方法来搜索最优解。

算法的基本思想是将待优化的问题看做一个多维空间中的点，这些点是粒子的位置。

算法通过迭代更新粒子的速度和位置来寻找最优解。

在PSO算法中，每个粒子都有自己的位置和速度。

每个粒子根据自身的历史最好位置和整个群体的历史最好位置来更新自己的速度和位置。

粒子的速度更新公式如下：v_i(t+1) = w*v_i(t) + c1*r1*(p_i(t) - x_i(t)) + c2*r2*(p_g(t) - x_i(t))其中，v_i(t+1)表示粒子i在t+1时刻的速度，w是惯性权重，c1和c2是加速系数，r1和r2是随机数。

p_i(t)表示粒子i的历史最佳位置，x_i(t)表示粒子i的当前位置，p_g(t)表示整个群体的历史最佳位置。

粒子的位置更新公式如下：x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1)每个粒子根据速度和位置的更新公式，不断迭代更新自己的位置和速度，直到达到终止条件为止。

终止条件可以根据问题的具体要求进行设置，例如达到一定迭代次数或者目标函数值收敛到一个阈值。

PSO算法的优点是简单易于实现，且不需要求解问题的梯度信息。

它能够快速地找到全局最优解，并且对于非线性、非凸和多模态的优化问题也有较好的处理能力。

另外，PSO算法还具有较好的并行性，在处理大规模问题时具有一定的优势。

然而，PSO算法也存在一些不足之处。

首先，PSO算法对于高维问题和局部最优解具有一定的困难。

其次，算法对于问题的初始位置敏感，容易陷入局部最优解。

最后，PSO算法对于问题的收敛速度较慢，可能需要大量的迭代次数才能达到较好的解。