智能诱虫器布局算法

少布点高精度

在害虫位置和生长动态不确定下，用稳健多目标进化算法给出兼顾成本与精度的诱虫器布点方案。

Suling, Duan · Yong, Li · Bin, Zhu · Adam, Brian D. · 贺喆南 · Suling, Duan

Swarm and Evolutionary Computation 2024

技术优势

兼顾成本与精度

同时优化诱虫器数量与监测精度，获得Pareto最优解，避免监测成本过高或精度不足。

鲁棒应对不确定性

模型考虑了害虫位置不确定和数量动态变化，得到的布点方案在实际多变环境下仍能保持有效监测。

贴近实际应用

通过过程仿真刻画真实监测场景，相比仅用通用算法求解农业问题的方法，更贴合食品工业中害虫监测的特征。

应用场景

• 仓储害虫监测：用最少诱虫器实现高效监测，降低仓储害虫造成的损失。
• 食品加工：在食品加工环境中精准布设诱虫器，防控害虫污染。
• 智能传感网：为传感器网络提供优化布点，提升监测数据质量。
• 设施农业：在设施农业中合理布局诱虫器，实现害虫精准管理。