一種基于蟻群算法的動(dòng)態(tài)飼料組合選擇系統(tǒng)和選擇方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及豬肉養(yǎng)殖技術(shù)方法，尤其涉及一種基于蟻群算法的飼料組合優(yōu)化方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 豬肉細(xì)嫩味美，營(yíng)養(yǎng)豐富，是人類主要肉食品之一。近年來(lái)，隨著全球供應(yīng)鏈的迅 猛發(fā)展，人們對(duì)豬肉的需求量與日倶增，隨之而來(lái)的就是養(yǎng)豬市場(chǎng)的繁榮。怎樣在種類繁多 的養(yǎng)殖場(chǎng)中脫穎而出，獲得口碑和收益的雙豐收是擺在豬場(chǎng)養(yǎng)殖者面前的一個(gè)重要問(wèn)題。 顯而易見(jiàn)，在豬場(chǎng)養(yǎng)殖中最重要的就是飼料的選取，首先要考慮到飼料的營(yíng)養(yǎng)，要達(dá)到飼料 營(yíng)養(yǎng)全面，充足，平衡的要求，其次是考慮飼料配方的經(jīng)濟(jì)。只有選擇性價(jià)比最高的飼料，才 能保證飼料供給豬只充足的營(yíng)養(yǎng)，從而提高豬肉的質(zhì)量，獲得更高的收益。
[0003] 當(dāng)今的養(yǎng)豬市場(chǎng)日漸龐大，期間涌起大大小小的飼料服務(wù)商不計(jì)其數(shù)，怎樣在紛 繁復(fù)雜的服務(wù)商中選擇最適合自身豬場(chǎng)需要的服務(wù)顯得尤為重要。由于不同的養(yǎng)豬飼料服 務(wù)商提供的飼料的類別和價(jià)格不一樣，并且不同服務(wù)商提供的飼料的吸收率也不同（吸收 率即豬仔所吃的飼料量轉(zhuǎn)化成精肉的比例）。因此我們需要謹(jǐn)慎選擇服務(wù)商，通過(guò)選擇不同 的服務(wù)商，就可以得到不同的飼料組合，爭(zhēng)取用最小的成本獲得最大的吸收率，從而使生豬 獲得更加全面的營(yíng)養(yǎng)，最終得到更高的收益。
[0004] 蟻群算法是計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物技術(shù)相結(jié)合之后迅速發(fā)展的產(chǎn)物之一。具有易實(shí) 現(xiàn)，易結(jié)合和魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。蟻群算法最初是一種用于尋找優(yōu)化路徑的搜索算法，它的提 出是受自然界中螞蟻搜索食物的行為的啟發(fā)，其原理為：螞蟻在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中能夠在它所經(jīng) 過(guò)的路徑上留下信息素，同時(shí)也能感知其他螞蟻留下的信息素，根據(jù)每條路徑上的信息素 狀態(tài)選擇不同的路徑，通過(guò)選擇路徑的有效性和滿意程度，進(jìn)而形成到達(dá)食物所在地的最 優(yōu)路徑。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 1.要解決的技術(shù)問(wèn)題
[0006] 針對(duì)現(xiàn)有豬場(chǎng)養(yǎng)殖市場(chǎng)中針對(duì)養(yǎng)豬的飼料組合成本高、養(yǎng)豬收益低的問(wèn)題，本發(fā) 明提供了一種基于蟻群算法的飼料組合優(yōu)化方法，它可以實(shí)現(xiàn)通過(guò)選擇不同的服務(wù)商從而 得到不同的飼料組合，最小的成本獲得最大的吸收率，降低成本，提高收益。
[0007] 2.技術(shù)方案
[0008] 本發(fā)明的目的通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。
[0009] -種基于蟻群算法的動(dòng)態(tài)飼料組合選擇系統(tǒng)，包括以下模塊，信息輸入模塊、服務(wù) 商飼料組合信息模塊、約束條件模塊、選擇系統(tǒng)處理模塊、選擇輸出模塊，其中所述的信息 輸入模塊從外部獲取服務(wù)商信息、飼料種類信息、飼料價(jià)格信息、豬場(chǎng)養(yǎng)殖方提供的生豬類 別及日齡信息；
[0010] 所述的信息輸入模塊將獲取的信息分別送入服務(wù)商飼料組合信息模塊和約束條 件模塊，服務(wù)商飼料組合信息模塊對(duì)信息輸入模塊中獲得信息進(jìn)行從存儲(chǔ)，約束條件模塊 對(duì)信息輸入模塊中獲得信息進(jìn)行處理形成約束值；所述的選擇系統(tǒng)處理模塊對(duì)服務(wù)商飼料 組合信息模塊和約束條件模塊中的信息和約束值進(jìn)行獲取，通過(guò)蟻群算法對(duì)信息和約束值 進(jìn)行處理，選擇最符合約束值的最優(yōu)解作為服務(wù)商飼料組合選擇，通過(guò)選擇輸出模塊對(duì)最 優(yōu)解進(jìn)行輸出。
[0011] 更進(jìn)一步的，新的服務(wù)商信息、飼料種類信息、飼料價(jià)格信息、豬場(chǎng)養(yǎng)殖方提供的 生豬類別及日齡信息通過(guò)信息輸入模塊進(jìn)行更新，系統(tǒng)重新進(jìn)行一輪工作，獲得新的最優(yōu) 解。
[0012] 一種基于上述的基于蟻群算法的動(dòng)態(tài)飼料組合選擇系統(tǒng)的選擇方法，其步驟如 下：
[0013] A、通過(guò)信息輸入模塊從外部獲取系統(tǒng)所需信息包括服務(wù)商信息、飼料種類信息、 飼料價(jià)格信息、豬場(chǎng)養(yǎng)殖方提供的生豬類別及日齡信息；
[0014] B、信息輸入模塊將獲取的信息分別送入服務(wù)商飼料組合信息模塊和約束條件模 塊，約束條件模塊對(duì)信息輸入模塊中獲得信息進(jìn)行處理形成約束值；
[0015] C、選擇系統(tǒng)處理模塊對(duì)服務(wù)商飼料組合進(jìn)行選擇，具體步驟如下：
[0016] a、在所有待選服務(wù)商信息中，隨機(jī)選擇η種服務(wù)商信息，根據(jù)約束值構(gòu)成動(dòng)態(tài)組 合模型，形成一個(gè)滿足約束的多目標(biāo)決策問(wèn)題；
[0017] b、針對(duì)動(dòng)態(tài)組合模型應(yīng)用蟻群算法，初始化蟻群算法的信息素，設(shè)定不同類型的 啟發(fā)信息；
[0018] c、選擇尋優(yōu)方式，進(jìn)行信息素更新，直至所得的組合中的元素的信息素收斂于最 優(yōu)解；
[0019] d、判斷是否達(dá)到最大循環(huán)次數(shù)，若未達(dá)到則返回步驟b，若達(dá)到最大循環(huán)次數(shù)，則 終止循環(huán)，得到最優(yōu)解；
[0020] D、通過(guò)選擇輸出模塊輸出所述最優(yōu)解為最符合約束值的最優(yōu)解作為服務(wù)商飼料 組合選擇。
[0021] 更進(jìn)一步的，步驟C的第a步所述的動(dòng)態(tài)組合模型如下：
[0022] 設(shè)D= (D1 I i = 1，2, ···，!!}為選擇服務(wù)商對(duì)應(yīng)的飼料組合，即需要實(shí)現(xiàn)的η類 子任務(wù)的集合，Si= {S I i = 1，2, "·η ;j = 1，2,…m}為可行域內(nèi)能夠完成子任務(wù)D ;的 可選擇情況，m為該經(jīng)銷商提供的飼料的種類，則Su即表示第i個(gè)服務(wù)商提供的第j種飼 料，飼料種類信息、飼料價(jià)格信息累加計(jì)算花費(fèi)成本作為數(shù)學(xué)模型的最大費(fèi)用約束值；根據(jù) 豬場(chǎng)養(yǎng)殖方提供的生豬類別及日齡確定其維持一天正常生活所需的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，從而確定飼 料的最低吸收率，將此吸收率作為數(shù)學(xué)模型的最小吸收率約束值；
[0023] 定義A (D1)為服務(wù)商選擇某一個(gè)飼料組合的吸收率，則
[0025] 為服務(wù)商飼料組合的吸收率；
[0026] 定義C (D1)為服務(wù)商選擇某一個(gè)飼料組合的成本，則 CN 105117795 A 說(shuō)明書(shū) 3/9 頁(yè)
[0028] 為服務(wù)商飼料組合的成本；
[0029] 綜上動(dòng)態(tài)組合模型可描述為滿足約束的多目標(biāo)決策問(wèn)題：
[0030] 最大費(fèi)用約束值如下：
[0032] 式中Blj表示i服務(wù)商提供的j飼料的吸收率，S Jalj表示對(duì)象S ^的吸收率屬性 值；
[0033] 最小吸收率約束值如下：
[0035] 式中Clj表示i服務(wù)商提供的j飼料的價(jià)格，S Jalj表示對(duì)象S u的花費(fèi)成本屬性 值。
[0036] 更進(jìn)一步的，步驟C的第b步所述的初始化信息素為：
[0037] 設(shè)Slj的信息素為τ V τ = τ。，1彡i彡n，1彡j彡m，其中n表示子任務(wù)的數(shù) 目，m表示可供第i個(gè)活動(dòng)選擇的飼料的種類，τ。為起始信息素濃度；
[0038] 設(shè)啟發(fā)信息為η,，為了更好的實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化，將設(shè)定兩種啟發(fā)信息，如下：
[0039] 吸收率優(yōu)先的啟發(fā)信息為：
[0041] 上式中表示第i個(gè)飼料組合的吸收率，minD AbsOTb表示可行域內(nèi)所有飼料組 合的吸收率的最小值；Θ a為控制參數(shù)，其范圍為（1
[0042] 價(jià)格優(yōu)先的啟發(fā)信息為：
[0044] 上式中D1^st表示第i個(gè)飼料組合的花費(fèi)成本；maxD e°st表示可行域內(nèi)所有飼料組 合的花費(fèi)成本的最大值；Θ。為控制參數(shù)，其范圍為< Ie < 3)。 m-
[0045] 更進(jìn)一步的，步驟C的第c步所述的尋優(yōu)方式，根據(jù)算法所選的尋優(yōu)方式進(jìn)行信息 素更新，直至所得的組合中的元素的信息素收斂于最優(yōu)解，算法所選的尋優(yōu)方式為：
[0046] 基于轉(zhuǎn)移概率的尋優(yōu)方式，轉(zhuǎn)移概率如下： CN 105117795 A 說(shuō)明書(shū) 4/9 頁(yè)
[0048] 其中τ u表示信息素濃度；I < i < n，I < j < m，I < k < m，其中η表示子任 務(wù)的數(shù)目，m表示可供第i個(gè)活動(dòng)選擇的飼料的種類，α，β表示啟發(fā)式因子，范圍為： (0·8〈α〈1·2)，（3·6〈β〈4·3);
[0049] 每只螞蟻根據(jù)自己信息素的值，隨機(jī)選擇一種啟發(fā)信息類型，然后按照上述公式 計(jì)算向其他螞蟻移動(dòng)的轉(zhuǎn)移概率，按照輪盤賭算法選擇移動(dòng)方向，移動(dòng)之后按照下面的規(guī) 則進(jìn)行信息素更新；
[0050] I ^ (new) = (l~p) Tij (old)+ Λ Tij
[0051] Δ τ i.j= (a old-anew)_ (Cold-Cnew)
[0052] 其中Δ Tij表示一次循環(huán)之后信息素的增量，數(shù)值可正可負(fù)，a ^表示一次循 環(huán)之后新組合的吸收率，Ccild表示一次循環(huán)之后新組合的花費(fèi)成本；a _表示一次循環(huán) 之前組合的吸收率，c_表示一次循環(huán)之前組合的花費(fèi)成本；P為揮發(fā)因子，其范圍為 (0· 7〈P〈0· 9)。
[0053] 更進(jìn)一步的，步驟C的第d步所述的，判斷是否達(dá)到最大循環(huán)次數(shù)，為NCniax，其范圍 為（150〈NC_〈200)。
[0054] 3.有益效果
[0055] 相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0056] (1)通過(guò)本系統(tǒng)可以針對(duì)多個(gè)服務(wù)商對(duì)應(yīng)的不同的飼料組合方式進(jìn)行選擇，綜合 運(yùn)用蟻群算法，形成多目標(biāo)優(yōu)化的決策問(wèn)題，最終得到吸收率最優(yōu)，花費(fèi)成本最低的最優(yōu)解 組合，選擇所對(duì)應(yīng)的飼料組合對(duì)應(yīng)的服務(wù)商；
[0057] (2)實(shí)現(xiàn)了多個(gè)服務(wù)商的組合，淘汰了之前豬場(chǎng)養(yǎng)殖方進(jìn)行的單一服務(wù)商的選擇， 為豬場(chǎng)養(yǎng)殖方提供了更多的選擇，并且不僅提高了豬肉的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，而且控制了成本，增加 了收益；
[0058] (3)通過(guò)對(duì)服務(wù)商和飼料進(jìn)行的一對(duì)一的定義，進(jìn)行跟蹤計(jì)算和選擇，快速得出所 需要最優(yōu)化的組合方案，速度快，效率高；
[0059] (4)當(dāng)服務(wù)商和飼料價(jià)格改變