基于启发式算法的孟家岗林场森林规划模型
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-14页 |
| 1 绪论 | 第14-38页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| ·传统森林经营规划方法 | 第15-22页 |
| ·线性规划 | 第15-18页 |
| ·目标规划 | 第18-20页 |
| ·整数规划 | 第20-21页 |
| ·优化中的不确定性 | 第21-22页 |
| ·启发式方法 | 第22-32页 |
| ·随机搜索法 | 第22-23页 |
| ·模拟退火算法 | 第23-25页 |
| ·遗传算法 | 第25-26页 |
| ·禁忌搜索法 | 第26-27页 |
| ·门槛接受法 | 第27-28页 |
| ·Hero算法 | 第28-29页 |
| ·其他启发式算法 | 第29-31页 |
| ·启发式算法的优化技术 | 第31-32页 |
| ·森林经营规划与优化 | 第32-36页 |
| ·非空间规划模型 | 第32-34页 |
| ·空间规划模型 | 第34-36页 |
| ·本研究的主要内容和技术路线 | 第36-38页 |
| 2 研究地区概况及数据采集整理 | 第38-45页 |
| ·孟家岗林场概况 | 第38-39页 |
| ·地理位置 | 第38页 |
| ·自然概况 | 第38页 |
| ·森林经营状况 | 第38-39页 |
| ·社会经济状况 | 第39页 |
| ·数据收集与整理 | 第39-45页 |
| ·固定样地数据 | 第39-40页 |
| ·解析木及生物量数据 | 第40页 |
| ·森林资源调查数据 | 第40-45页 |
| 3 基础模型的构建 | 第45-62页 |
| ·地位级指数SCI | 第45-47页 |
| ·地位级导向曲线拟合 | 第45-46页 |
| ·模型检验方法 | 第46页 |
| ·地位级导向曲线检验 | 第46-47页 |
| ·林分密度指数SDI | 第47-48页 |
| ·最大密度林分N-Dg方程 | 第47-48页 |
| ·林分密度指数(SDI)计算 | 第48页 |
| ·单木生长模型 | 第48-53页 |
| ·单木生长模型的建立方法 | 第48页 |
| ·单木生长模型因子 | 第48-51页 |
| ·单木生长模型拟合结果 | 第51-53页 |
| ·单木生长模型检验结果 | 第53页 |
| ·单木枯损模型 | 第53-56页 |
| ·单木枯损模型形式 | 第53-54页 |
| ·模型参数估计与拟合优度检验 | 第54-55页 |
| ·单木枯损模型拟合结果 | 第55-56页 |
| ·单木枯损模型结果检验 | 第56页 |
| ·进界木模型 | 第56-58页 |
| ·削度方程 | 第58-59页 |
| ·生物量模型 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 4 规划模型的建立及求解算法分析 | 第62-71页 |
| ·规划模型的建立方法 | 第63-66页 |
| ·森林非空间规划模型的建立 | 第64-65页 |
| ·森林空间规划模型的建立 | 第65-66页 |
| ·规划模型解的空间 | 第66-67页 |
| ·规划模型求解过程分析 | 第67-70页 |
| ·RA算法求解过程 | 第67页 |
| ·Hero算法求解过程 | 第67-68页 |
| ·模拟退火算法求解过程 | 第68-69页 |
| ·禁忌搜索算法求解过程 | 第69页 |
| ·遗传算法求解过程 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 启发式算法参数敏感性分析 | 第71-85页 |
| ·参数敏感性分析方法 | 第71-72页 |
| ·非空间规划模型中各算法参数敏感性分析 | 第72-75页 |
| ·随机搜索算法参数敏感性 | 第72页 |
| ·Hero算法参数敏感性 | 第72-73页 |
| ·模拟退火算法参数敏感性 | 第73页 |
| ·禁忌搜索算法参数敏感性 | 第73-74页 |
| ·遗传算法参数敏感性 | 第74-75页 |
| ·空间规划模型中各算法的参数敏感性分析 | 第75-84页 |
| ·1-邻域空间规划模型参数敏感性 | 第76-79页 |
| ·2-邻域空间规划模型参数敏感性 | 第79-82页 |
| ·遗传算法参数敏感性 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 6 森林规划问题案例研究——以孟家岗林场为例 | 第85-103页 |
| ·非空间规划模型的优化过程 | 第85-88页 |
| ·空间规划模型的优化过程 | 第88-98页 |
| ·1-邻域搜索的优化结果 | 第88-92页 |
| ·2-邻域搜索的优化结果 | 第92-96页 |
| ·遗传算法的优化结果 | 第96-98页 |
| ·规划结果分析—基于2邻域搜索的模拟退火算法为例 | 第98-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 结论与讨论 | 第103-104页 |
| 创新点 | 第104-105页 |
| 不足 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-113页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 个人简历 | 第115-116页 |
