农业技术

抽象的

遗传算法：解决农业推广人员出行问题的有效工具

Adewumi IO、Oluwatoyinbo FI、Omoyajowo AO、Ajisegiri GO 和 Akinsete AE

遗传算法模拟生物进化过程中观察到的达尔文选择逻辑（细胞分裂、DNA、突变等）来解决问题。它们一方面基于启发式梯度上升法（选择和交叉），另一方面基于半随机探索法（突变）。在这项研究工作中，探索了遗传算法在农业推广人员或工人传播农业新创新和技术进步的运输问题中所体现的优化问题中的应用。使用了 10 个城市和染色体的成本矩阵的顺序表示。结果表明，遗传算法可以解决农业推广人员在时间最小化方面的路线问题，以寻找最短路线，这将增加推广人员可以接触的地方数量，同时降低运输成本。这将有助于实现国家 2020 年的粮食安全愿景。