遗传算法优化理论变异函数新方法及其应用

本文主要探讨了"基于遗传算法优化理论变异函数的方法及应用"这一主题，由徐英、陈亚新、钱晓晴和周明耀四位作者合作完成，发表于扬州大学的相关期刊。研究背景是地质统计学在众多领域中的广泛应用，特别是在土壤科学中，通过精确分析空间变量影响作物生长环境的重要性日益凸显。传统的理论变异函数模型如球状、指数、高斯等虽然广泛使用，但它们通常是非连续可导的，且参数众多，这给参数估计和模拟带来了挑战。 作者提出了一种新的方法，即在遗传算法的基础上，针对变差函数拟合的特点，优化理论变异函数的参数。这种方法的独特之处在于它不仅考虑了实验变差点的数量和各个点对理论变异函数的影响权重，还能够适应线性、非线性和复合模型，具有较高的计算精度和效率。此外，这种方法的优势在于其自动化实现的可能性，这对于当前精准农业技术的发展非常契合。 通过将实验变差点用公式（1）表示，其中实验变异函数与理论变异函数相对应，以及通过定义滞后距h和间隔点对数目N，作者构建了一种动态且灵活的参数优化策略。他们利用遗传算法的特性，如自然选择、交叉和变异操作，来搜索最佳的参数组合，以达到最优的理论变异函数拟合效果。 相比于传统的计算方法，这种基于遗传算法的优化方法提供了更为有效和便捷的途径来估计和调整变异函数参数，有助于提升地质统计学在土壤科学研究中的实际应用。文章最后强调了这种方法在土壤调查、土地管理和精准农业方面的潜在价值，以及其对未来研究的推动作用。 这篇论文为地质统计学领域的理论变异函数参数优化提供了一种创新且实用的解决方案，对于提高空间变量分析的精度和效率具有重要意义。