| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 非充分灌溉研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 非充分灌溉条件下最优水量分配的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 农业概念和基本算法综述 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 农业灌溉相关概念 | 第16-18页 |
| 2.2.1 水分生产函数分阶段模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 水分生产函数模型的选择 | 第17-18页 |
| 2.3 基本算法综述 | 第18-23页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 免疫算法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 粒子群算法 | 第22-23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于单目标免疫遗传算法的灌溉水量优化配置 | 第24-38页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 使用疫苗且变异具有方向性的免疫遗传算法 | 第24-29页 |
| 3.2.1 算法介绍 | 第24-25页 |
| 3.2.2 算法基本参数 | 第25页 |
| 3.2.3 算法基本流程 | 第25-29页 |
| 3.3 农田非充分灌溉水量优化配置中的应用 | 第29-36页 |
| 3.3.1 应用背景简介 | 第29页 |
| 3.3.2 灌溉产量模型 | 第29-31页 |
| 3.3.3 灌区实验数据 | 第31页 |
| 3.3.4 待求解问题定义 | 第31-32页 |
| 3.3.5 问题的求解 | 第32-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于双目标免疫粒子群算法的灌溉水量优化配置 | 第38-53页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 双目标优化问题 | 第38-39页 |
| 4.2.1 多目标优化 | 第38页 |
| 4.2.2 支配 | 第38-39页 |
| 4.3 粒子群算法速度更新公式 | 第39-40页 |
| 4.4 基于拥挤距离的双目标免疫粒子群算法 | 第40-44页 |
| 4.4.1 拥挤距离 | 第40页 |
| 4.4.2 抗体概念 | 第40-41页 |
| 4.4.3 交叉 | 第41页 |
| 4.4.4 变异 | 第41-42页 |
| 4.4.5 算法的基本流程 | 第42-44页 |
| 4.5 农田非充分灌溉水量优化配置中的应用 | 第44-52页 |
| 4.5.1 灌区实验数据 | 第44-45页 |
| 4.5.2 待求解问题定义 | 第45-46页 |
| 4.5.3 问题的求解 | 第46-52页 |
| 4.6 小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于动态模型的灌溉水量优化配置 | 第53-59页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 动态的灌溉产量模型 | 第53-55页 |
| 5.2.1 农田水量平衡方程 | 第53-55页 |
| 5.2.2 灌溉产量模型的选择 | 第55页 |
| 5.3 算法实现过程 | 第55-58页 |
| 5.3.1 算法添加内容 | 第55-56页 |
| 5.3.2 仿真结果 | 第56-58页 |
| 5.4 小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录：攻读硕士期间发表的论文和参与的项目 | 第67页 |