本文選題：多目標(biāo)模糊優(yōu)化 + 模糊優(yōu)化　； 參考：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)》2017年15期

【摘要】：基于多目標(biāo)優(yōu)化算法,考慮影響糧食最低收購(gòu)價(jià)格的農(nóng)民收入,種植面積,糧食產(chǎn)量,貿(mào)易差距,市場(chǎng)穩(wěn)定等多個(gè)因素,從最優(yōu)性和重要性兩個(gè)方向進(jìn)行改進(jìn),提出了具有模糊性的多目標(biāo)優(yōu)化算法;然后基于2006年至2016年稻谷和小麥最低收購(gòu)價(jià)格進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)歷年糧食最低收購(gòu)價(jià)格總體處于模型求解范圍內(nèi),結(jié)果表明該算法有效可行.最后利用算法對(duì)我國(guó)2017年糧食最低收購(gòu)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè).
[Abstract]:Based on the multi-objective optimization algorithm, considering the farmers' income, planting area, grain yield, trade gap, market stability and other factors that affect the minimum purchase price of grain, we can improve it from two aspects: optimality and importance. A fuzzy multi-objective optimization algorithm is proposed, and based on the minimum purchase price of rice and wheat from 2006 to 2016, it is found that the minimum purchase price of grain is within the range of the model. The results show that the algorithm is effective and feasible. Finally, using the algorithm to forecast the minimum purchase price of grain in 2017.
【作者單位】： 天津農(nóng)學(xué)院農(nóng)學(xué)與資源環(huán)境學(xué)院;天津農(nóng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;天津農(nóng)學(xué)院食品科學(xué)學(xué)院;
【分類號(hào)】：F224;F323.7

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本文編號(hào)：2047871