虾饲料配方通过进化算法与启发式处理约束力量

文摘

制定饲料虾对农民和行业合作伙伴代表一个挑战。大多数以前的研究选择只有少数的材料由于成本压力,尽管数百潜在原料可用于虾饲料混合。即使有有限数量的原料,最合适的成分的最佳组合仍很难获得由于各种约束要求,如营养价值和成本。本文提出了一种新的启发式算子我们称之为权力,作为一个进化算法(EA)的一部分,它充当一个约束处理技术虾饲料或饮食配方。操作员可以选择和放弃某些成分利用专门的搜索机制。目的是实现原料的最合适的组合。电力启发式嵌入在EA的早期半随机的初始化过程。结果成分的组合,满足所有必要的约束后,显示该操作符在丢弃不适当的材料是有用的一个至关重要的约束违反。

1。介绍

虾的甲壳类动物,是主要的水生生物的养殖。它有助于食品生产行业的快速发展水产养殖业(1]。提要已被确认为最昂贵的组件的总成本当养殖虾(2- - - - - -5]。提供一个更好的虾饲料,以最低的成本,可以帮助农民降低成本,增加利润。

虾需要几个健康成长的养分。虾营养营养需求的变化是一个复杂的话题,因为在每个阶段的生命周期(即。幼虫,托儿所、青少年和成人)。因此,虾饲料必须专门为其生命的不同阶段制定(6]。幼虾需要更高的营养价值,尤其是蛋白质,比其他生命阶段的虾。出于这个原因,大多数以前的研究都聚焦于幼虾(7- - - - - -13]。本研究还对制定饲料幼虾小说。

虾饲料的质量取决于两个因素:营养和成分。虾需要特殊营养需求,如蛋白质、脂质、火山灰和纤维14]。蛋白质是最昂贵的营养来源,由两个不同类型(粗蛋白和氨基酸)。有22个氨基酸中常见的蛋白质(15),但虾只需要十个必需氨基酸(EAA),在一个特定的比率,实现其最佳生长(15]。只有少量的研究考虑氨基酸的价值(16)由于缺乏信息的要求总氨基酸幼虾的最佳生长。粗蛋白水平,同时保持理想的EAA的比率,将会增加经济增长[17]。在本文中,我们考虑的要求制定虾饲料中氨基酸。然而,由于真正的氨基酸要求虾是未知的,我们估计氨基酸需求专家意见的基础上,科学文献、和商业饲料数据。

重要的是要考虑成分,以确保虾的饮食包含适当的营养和有吸引力的外表吸引虾(18]。鱼粉是最昂贵的原料之一,也是一个主要的蛋白质来源(19]。出于这个原因,它是重要为鱼粉被包括在虾的饮食。

本文提出一种对幼虾饲料配方的问题,这是出于现实世界需求,作为经验丰富的渔业(自由度),马来西亚。数据集的问题有几个新的约束除了这些目前经历的景深。先前的研究[20.,21)获得的比例成分基于一组预选的成分。然而,一些成分的组合有时无法返回一个可行解,每个成分都有一个最低数量要求。因此,为了选择合适的原料,半随机的初始化操作(21)作为一种预先控制的营养需求。我们利用这个半随机的初始化工作,提高新替代初始化算子基于工作(22]。我们的进步与22在进化中获得新的成分值的计算算法(EA)。

剩下的纸是组织如下。节2,我们描述提要或饮食配方问题和相关工作。节3,EA方法解决景深饲料配方的问题。节4我们提出问题的数学公式,在部分5我们提出一个EA与权力启发式策略来改善饲料配方的解决方法的问题。节6的变化对比,EA,演示了该方法的有效性。最后一部分总结了纸和提供建议未来的工作方向。

2。饲料配方的问题

饲料配方的问题可以分成两种形式解决人类和养殖动物。这个词“菜单计划问题”通常与人类饮食方法用于规划菜单(23),它也可以被定义为用餐的安排与一个人的需要在给定的时间范围(24]。在农业应用中,饮食配方问题通常被称为混合饲料问题[25)或饲料配方(26,27]。它包括几个饲料成分的组合在特定数量以满足营养需求至少成本(25养殖动物的饮食。许多研究[28- - - - - -31日]试图制定动物饮食使用提高饲料质量的方法。在本节中,我们强调过去的研究,讨论了涉及动物的饲料配方的问题。的方法可以分为四类:代数,优化启发式和集成方法18]。范围的方法已被用于解决饲料配方的问题呈现在图1。使用的缩写如下:PS =皮尔森广场,SAE =联立代数方程,LP =线性规划,GP =目标规划,共产党=机会约束规划,QP =二次规划,NLP =非线性规划,CH =建设性的启发式和MH = Metaheuristics。

2.1。代数方法

涉及数学计算的代数方法是一种方法,通常是计算昂贵。只有两种方法可以分为代数方法已被应用于饲料配方的问题。这些方法是皮尔森广场(PS) (26,32,33)和代数方程组(SAE) [26,33]。PS的局限性是它只能一次一个营养平衡,虽然SAE时计算昂贵的解决许多营养物质和成分(34]。因此,这些方法不适合处理因素的约束。

2.2。确切的方法

优化包括最大化或最小化函数通过系统选择最佳值的可行域(35]。它也定义为试图找到最好的解决方案的过程中所有可用的(36]。优化方法,对动物饲料配方,包括线性规划(28,37- - - - - -62年,目标规划63年- - - - - -76年,机会约束规划32,77年- - - - - -83年),二次规划(84年),和非线性规划85年- - - - - -87年]。这些方法经常用于各种饲料配方问题,与LP的研究。LP要求所有正是制定的约束问题,这可能会产生问题,对于一些问题。

2.3。启发式和Metaheuristic方法

启发式的概念是基于经验法则(88年]。当应用启发式技术,期望是实现迄今最佳解决方案的可行域。饲料配方,讨论了启发式和metaheuristic方法在本节由于有限数量的使用这些方法进行研究。

建设性的启发式始于一个空的解决方案,逐步构建一个可行的解决方案,通常是通过逐步增加越来越多的时间表,同时尊重问题约束(89年]。m . o . Afolayan和m . Afolayan26)反复试验方法用于家禽的饲料配方。制定完成手动或通过使用电子表格。Ruohonen和Kettunen90年)提出了一个混合的实验方法来改进实验设计(ED)的方法。这种改进的方法成功地缩短时间相比传统的ED。几年后,福斯特et al。91年]使用Ruohonen的方法论和Kettunen [90年找到一个最佳的饮食虾。这种混合实验实际情况测试的方法是一个很好的方法。当然,它需要一个完整的系统,虾增长与坦克和专业知识。2011年,(92年)提出了一种基于搜索的启发式算法来解决几个小规模问题涉及四到十猪饲料配方成分。然而,使用这种方法来获得最优解需要很高的计算时间特别是有很多需要考虑的成分和营养。

metaheuristic是一个高水平的算法,提供了一组策略或过程,寻求一个最优解(93年]。相对于动物饲料配方,20.,92年)使用进化算法(EA)进行研究,而[30.利用粒子群优化。Furuya et al。20.)解决非线性约束涉及比率作为牲畜饲料的成分之一。他们的研究表明,饮食配方的EA是一种很有前途的方法问题作为一个可行的解决方案可以获得甚至对于一个问题,没有明显的解决方案。他们认为最小和最大比例的成分,与许多的成分不受任何要求或限制。

Şahman et al。21牛饲料)产生一个好的解决方案问题有一些约束,旨在获得一个零值的EA罚函数。Şahman et al。21)也在家禽饲料配方的问题,这有许多营养限制。阿尔金山和Şahman30.]研究PSO(粒子群优化)的方法来解决非线性约束的营养。与遗传算法相比,该算法解决方案优越,对实现低惩罚值。然而,(21,30.)没有考虑动物饲料配方比例约束的问题。

2.4。综合的方法

集成方法的组合两个或两个以上的方法。在饲料配方的问题,大多数的集成技术是基于LP (94年- - - - - -102年),一些是基于搜索(103年,104年]。

2.5。讨论

考虑到四个方法上面所讨论的,一个代数方法不适用,因为它不能满足多个营养。优化方法是饮食配方的青睐的方法问题。然而在确定最低成本饲料,线性或非线性约束条件越来越复杂,因此很难处理。在这些情况下,应用程序的标准线性或非线性规划技术都是费时和低效的21]。因此,EA metaheuristic已经返回质量解决方案的潜在的原因已经被先前的研究人员。我们假设一个EA与增强搜索运营商,如在初始化阶段,将提供优良的解决方案,即使新的约束。

3所示。进化算法的饲料配方的问题

EA是一个多级算法,包括初始化、父母的选择,交叉和变异。这些操作符通常是为了提高他们的性能调优。例如,提出了新的初始化程序(105年由[],选择106年由[],交叉107年由[],和变异22]。

介绍了一个新的变异算子被称为功率突变,22)与实数表示满足约束的问题。这是一个增强的统一的突变和利用低和上界的约束。使用每个约束的边界的优势是,我们可能会得到一些约束的范围内可能的解决方案。深,Thakur [22]介绍了功率突变,目的是使用一个EA没有任何其他约束处理技术的帮助。功率突变的概念可以进一步扩展到其他操作如初始化。

在一个动物饲料配方,20.)开创了利用EA,旨在解决非线性约束条件涉及的成分比例。研究表明,EA能够产生最优解附近甚至对于一个问题,没有明显的解决方案。(20.)认为每个成分的最小和最大值。然而,几乎所有的最小值被认为是自由的价值观。文献[21[]然后继续工作20.)利用遗传算法实现最低成本饮食牲畜。他们的实验产生高质量的解决方案解决这个问题。然而,(21)没有考虑比例约束在他们的研究。只有这两个研究利用动物饲料配方的EA。因此,本文地址都局限在这两个研究。我们调查的EA的最大和最小值营养成分和考虑营养素之间的比例限制。

以往的研究对动物饲料配方使用metaheuristics试图获得适当的混合成分。例如,8个成分可用于制定,然后一个特定比例的所有配料选择被包括在制定。根据专家意见,最多十个成分可能被包括在制定为了获得低成本的饮食。然而,很难找到最好的十个成分与最优数量以最小的成本完成所有指定的营养。探讨使用EA,解决饲料配方的问题。表1总结的成分包含在先前的研究数量使用启发式方法。文献[26没有提到成分的数量。

如表所示1在以前的研究中,最多的成分是Furuya et al。20.),他认为20成分。然而,(20.没有考虑任何限制的最小值和最大值。所有成分被认为是最终的计算公式。换句话说,如果十成分是预选的开始,最后的配方将包括所有10个成分基于约束的最小值。然而,在现实世界中应用的饲料配方,有很多材料可以包括在内。由于运营成本,只有一些成分的组合会被考虑。因此,本研究引入了启发式过滤能够选择合适的食材和删除一些基于预定义的约束。十四成分被选为这代表真实数据从制造商和渔业,马来西亚。

4所示。虾饲料配方模型

在虾饲料配方问题,其目的是满足所有养殖虾的营养需求最低成本。最小化问题认为14成分和18营养。这个虾饲料配方的主要目的是减少总体成本的虾饲料。为了获得最低成本,一个点球系统使用。惩罚值给出如果选择的成分和营养物质无法满足约束或需求如下小节中讨论。

4.1。目标函数和约束

作为造型的虾饲料配方问题,目标函数和约束定义如下: 在哪里原料的成本吗 , 等于的重量th成分,提要的总成本,

受(我)原料的范围根据最大和最小值如表所示2: 在哪里下界的成分吗我,是上界的成分 ,和等于的重量th成分;(2)总成分的重量是 在哪里原料总重量是一个预定义的用户在用户界面上,具体金额是固定的100公斤;(3)基于最大和最小值单一营养物质的范围如表所示3: 在哪里营养价值总额的下界吗k,是营养价值总额的上限k,总额营养吗k在原料 , ;(iv)结合营养的范围根据最大和最小值如表所示3: 在哪里下界的组合营养吗我和j和是上界的组合营养素我和j;(v)比营养的范围根据最大和最小值如表所示3: 在哪里下界的营养素之间比例我和j和是上界的营养素之间比例我和j。

4.2。成分和营养

在这项研究中,被认为是14成分和18营养。配料有可以使用的最小和最大百分比。这些值如表所示2。营养约束分为三种类型单一、组合和比例。有16个营养,被归类为一种类型,也就是说,粗蛋白质、脂质、纤维、灰分、钙、磷、十必需氨基酸(eaa)。这些监管局精氨酸、组氨酸,异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、苏氨酸、色氨酸、缬氨酸。这些营养物质如表所示3。对于组合类型,有两个,蛋氨酸和胱氨酸的组合以及苯丙氨酸和酪氨酸。钙和磷的比例也考虑在内。给出的最小和最大百分比和价值观代表较低和上界的成分和营养,分别。

基于我们的采访水产养殖行业的专家和权威,虾能长如果他们得到足够的营养14,108年]。与营养水平,最好的解决方案时每个营养限制的实现。刑罚价值越高,越营养限制无法得到满足。最小值被认为是最好的惩罚值,其中涉及到最低的饲料成本实现。

4.3。进化算法模型

嵌入约束函数作为适应度函数的一部分在我们的EA所示算法1。

EA吸引来自其他运营商,如轮盘赌选择(109年,110年],一点交叉[110年),和权力变异(摘自[22])。然而,在这项研究中我们强调权力的使用启发式,注册在EA的初始化阶段,帮助获得优质可行解决方案制定虾饲料混合与许多原料。

5。启发式算法EA初始化

最初的想法启发式的权力来自被称为权力变异,变异算子引入的(22]。权力启发式能够删除不合适的原料,因此,寻找最合适的成分的组合。当候选人太多的首选食材,营养限制可能违反了每个成分都有自己的限制。因此,电力启发式嵌入在EA的早期阶段,作为一个过滤器与一个贫穷的组合成分和寻找更好的替代方案以最小的损失值。

权力启发式使用本地搜索概念,搜索附近的一个解决方案。它首先检查一个潜在的解决方案的可行性。如果解决方案是不可行的,一个新的成分将坐落在一个单位(公斤)的范围从目前的成分。这种机制能够删除一些成分。最后,惩罚值计算新的解决方案。这种机制不恰当的材料需要被移除时是有用的一个重要约束违反;即总成分重量超过所需的数量。这个操作符的公司至少可以减少初始惩罚值,从而增加的可能性定位一个可行的解决方案。提出了电力启发式算法和功率突变算法2和3,分别。

力变异算子的启发式改编自最初引入的(22]。作为功率突变的目的是获得一个可行的解决方案,引入一种新的突变阶段(重量为每个成分)旨在包括较低和上界的方程 和 。

权力启发式旨在拒绝一些成分,然后修复解决方案实现刑罚价值较低。得到的公式调整重量为每个成分是这样设计的,调整为特定成分(重量)可以是零或略不同于原始的重量如方程所示 (参考算法2)。大多数以前的研究(例如,111年- - - - - -115年]),特别是那些使用实验设计方法,不到十成分用于水产养殖饲料包括虾。原因是减少操作成本排序和存储等(18]。

为了测试能力的实用性启发式,两个初始化程序进行测试来获得一些见解和建议最好的初始化操作。第一个过程是半随机的初始化操作使用一个公式使用低和上界值的每个成分的重量,所示(7)。第二个程序也使用相同的公式,但包容的启发式,表明算法2过滤的目的。

为 在哪里是原料的下界,成分的上界,和是人口的数量。

6。结果和讨论

半随机的初始化操作,改编自21),实施解决方案在最初的阶段,以确保原料在原料的重量的限制。这两个之间的实验进行初始化操作,结果如表所示4。提出了EA模型的生成与权力启发式算子(EA-PH)进行了某些运营商建立,轮盘赌选择,一点交叉和变异。

进化模型和半随机的初始化操作(EA-SR)被用作基准。这项工作以来的第一次尝试是过滤从列表中一些成分,唯一使用EA-SR比较合适的算法。每个模型是使用算法,从算法运行30倍1。实验的EA两个初始化操作符,也就是说,EA-PH EA-SR,进行。这些初始化操作进行测试,而其他EA运营商保持不变。是在表4,EA-SR提供每次运行的不可行解,而EA-PH模型表明,没有解决方案是不可行的。这个实验表明,权力启发式系统可以过滤掉不必要的成分。结果,总选择配料系统中可能会小于14。间接的成分的体重和营养需求的范围可以完成。

虾饲料配方的样品溶液是每个表所示5和6分别从EA-SR和EA-PH。相比之下,EA-SR解决方案表5包括所有材料总重量为124.4231公斤,而EA-PH解决方案表6显示,只有8个成分选择的解决方案的总重量100.0514公斤。这饲料组合使用EA-SR的总价是297.34最高产量研究,和最高产量研究217.08 EA-PH的价格。这个实验的结果得出结论,权力启发式EA模型能够删除一些不恰当的成分在寻找可行解许多可能的成分是在考虑。

此外,EA-PH模型的性能统计评估 , , , 。使用95%的置信水平以及,值为0.0001,EA-PH模型的性能明显优于EA-SR模型。因此,我们可以得出结论,EA-PH的性能比EA-SR由于惩罚值明显较低。

关于原料,选择他们是基于获得的营养价值在虾饲料混合,是否包括鱼粉。这个选择底层的理由是鱼粉的价格相对较高。这不是一个惊喜因为鱼粉是高需求,因此,许多研究人员(116年,117年]试图替代鱼粉替代材料的研究。替代品,保持虾饲料的适口性,如磷虾粉(118年,119年)和家禽产品餐(120年测试过。

许多其他的组合成分可以通过这个EA。当我们提出EA运行时,一个可行的和良好的解决方案或建议的结果是嵌入模型的最佳组合的成分,满足质量和成本要求。解决方案有助于减少的数量进行测试,否则必须考虑大量的成分的组合。潜在的扩展这项研究可以从本研究使用解决方案作为输入的ED的方法来确认虾将如何执行。这些方法可以互补获得最好的虾饲料。

7所示。结论和未来的工作

虾饲料配方问题是探索在这项研究中使用一个EA的策略。启发式的过程称为电力在初始化阶段启发式成立一个EA模型探索附近区域,当最初的解决方案是不可行的。这种力量启发式的作用是过滤不合适的原料,将其移出EA计算。启发式算子能够过滤一些成分的组合从一个选定的数据库的选择,这可能导致潜在的糟糕的解决方案。它如果搜索空间中存在许多选项,适合大问题像一个动物的饮食配方与许多可能的成分。在未来,很多可以探索新的途径,比如改善电力启发式的集成与EA或新的集成与其他人口基础技术与各种成分,尽可能数以百计的成分已经在文献中进行测试。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本文研究工作报告是由马来西亚公民马来西亚和中国高等教育大学根据基础研究资助计划(德意志联邦共和国)12817号。作者是感激和感谢各方在研究期间收到的财政支持和能生产这一块的工作。

引用

1. 粮农组织、“渔业和水产养殖部门”,2014年,http://www.fao.org/docrep/016/i2727e/i2727e.pdf.Last。视图:谷歌学术搜索
2. k .下巴,“feedmilling行业产品质量的评估和对虾饲料的经济。虾和长须鲸饲料发展研讨会上的报告。柔佛巴鲁”,马来西亚,25 - 29,1988页。视图:谷歌学术搜索
3. Lim和d . c . m .秋山”第六章:penaeid虾的营养需要量,”营养在水产养殖和利用技术页,60 - 73家出版社,1995年。视图:谷歌学术搜索
4. y . c .商p .梁,B.-H。凌,“虾养殖在亚洲比较经济学”,水产养殖,卷164,不。1 - 4、183 - 200年,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. j . w . Hertrampf p . k .∙和s . k . Mishra“虾喂养”一个革命性的概念,http://www.allaboutfeed.net/Process-Management/Management/2005/6/A-revolutionary-concept-for-shrimp-feeding-AAF010209W/。视图:谷歌学术搜索
6. j·m·福克斯·g·d·Treece d·r·桑切斯,“虾营养和饲料管理,”方法对提高虾养殖在中美洲m . c .庭院和c·e·博伊德,Eds。,pp。65- - - - - -90, of Central America Press, Managua, Nicaragua:University, 2001.视图:谷歌学术搜索
7. j·m·福克斯,a·l·劳伦斯和e·丽婵”饮食要求赖氨酸少年penaeusvannamei使用完整和自由氨基酸来源,”水产养殖卷,131年,第290 - 279页,1995年。视图:谷歌学术搜索
8. a·g·j .顶端j·j·科迪·l·d·征服,s . Divakaran i . p .福斯特和o . e .逃亡”文化体系对太平洋白虾的营养和生长性能方面对虾(Boone)美联储不同饮食,”水产养殖营养,8卷,不。2、121 - 137年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. c·帕斯卡e . Zenteno g . Cuzon et al .,”方面对虾青少年饮食蛋白质、能量平衡和免疫反应”水产养殖,卷239,不。1 - 4、375 - 395年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. s阿诺德·r·Smullen m·布里格斯·m·西和b . Glencross”饲料频率和定量的综合效应大小的饮食,没有微生物生物量的生长和饲料转化率少年中国对虾学名:,“水产养殖营养,22卷,不。6,1340 - 1347年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. s . l .曾w .问:长,l . x田et al .,“饮食黄曲霉毒素B1对生长性能的影响、身体成分、血液学的参数和组织病理学的少年太平洋白虾(方面对虾)”水产养殖营养,22卷,不。5,1152 - 1159年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. y y。Yu W.-D。陈,Y.-J。刘,j .妞妞m . Chen和L.-X。田”,效果不同的饮食水平Gracilaria lemaneiformis干燥功率对生长性能,血液参数和肠道结构的少年太平洋白虾(方面对虾)”水产养殖卷,450年,第362 - 356页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. j . a . Venero d·a·戴维斯和d·b·劳斯”与常数蛋白质输入变量饲料津贴太平洋白虾方面对虾半精耕细作的条件下饲养在坦克和池塘,“水产养殖,卷269,不。1 - 4、490 - 503年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. m .失业”,国家研究理事会(NRC):营养需求的鱼和虾,”水产养殖国际,20卷,不。3、601 - 602年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. Lazo j·p·d·a·戴维斯,“原料和饲料评价”百科全书的水产养殖,r . r . Stickney Ed,页453 - 463,Wiley-terscience出版物,德克萨斯州,Tx,美国,2000年。视图:谷歌学术搜索
16. j·m·福克斯·d·a·戴维斯·m·威尔逊和a·l·劳伦斯“氨基酸需求研究现状与海洋penaeid虾”皇冠en Nutricion Acuicola八世。八世Simposium拉Nutricion Acuicola新莱昂,页182 - 196年,2006年。视图:谷歌学术搜索
17. 通用Pesti”,影响饮食氨基酸和生物性能,肉鸡饲料粗蛋白含量”应用家禽研究杂志》上,18卷,不。3、477 - 486年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. a·r·拉赫曼进化算法平均交叉和权力启发式养殖饮食配方(博士学位。论文)马来西亚公民大学,2014。
19. l . e . Cruz-Suarez m . Nieto-Lopez c . Guajardo-Barbosa m . Tapia-Salazar朔尔茨,和d . Ricque-Marie”替代鱼粉的家禽方面对虾副产品饮食在实际法,和消化率的测试成分和饮食,”水产养殖,卷272,不。1 - 4、466 - 476年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. t . Furuya、t . Satake和y南城,“进化编程组合设计,”计算机和电子产品在农业,18卷,不。2 - 3、129 - 135年,1997页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. m·a·Şahman m . CunkaşŞ。İnal f .İnal b . Coşkun, Taşkiran,“成本优化的饲料混合遗传算法,”工程软件的进步,40卷,不。10日,965 - 974年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. k .深和m . Thakur”新的实数编码遗传算法的变异算子,”应用数学和计算,卷193,不。1,第230 - 211页,2007。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
23. e . Eckstein“通讯的编辑器”饮食问题”与“菜单计划问题”?”管理科学,16卷,不。9日,第528 - 527页,1970年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. j·l·Balintfy g·t·罗斯·Sinha和A . A . Zoltners”数学规划系统偏好和兼容性最大化菜单计划和调度,“数学规划,15卷,不。1,第76 - 63页,1978。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. 渲染,j .楼梯,m·e·汉娜和r·m·汉娜管理定量分析(,,)。鞍上游培生教育公司,新泽西,新泽西,美国9日版,2006年。
26. m . o . Afolayan和m . Afolayan“尼日利亚的家禽饲料配方软件需求,”应用科学研究杂志》上,4卷,不。11日,第1602 - 1596页,2008年。视图:谷歌学术搜索
27. m . j . Villamide r . Carobano。埃尔南德斯et al .,“进化的amandatory课程在动物生产、饲料配方实践”Procedia社会和行为科学1卷,第1801 - 1797页,2009年。视图:谷歌学术搜索
28. m·k·d·k·Piyaratne n g·j·迪亚斯和n . s . b . m . Attapattu”基于线性模型的软件方法与最小的理想氨基酸概要家禽配给配方,”信息技术杂志,11卷,不。7,788 - 793年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
29. 美国Thammaniwit和p . Charnsethikul弯管机大两级线性规划模型分解方法,”国际事务工程杂志》上4卷,第268 - 253页,2013年。视图:谷歌学术搜索
30. a . a .阿尔金山和m . a .Şahman”混合饲料的成本优化粒子群优化方法,”神经计算和应用,22卷,不。2、383 - 390年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
31. a·r·拉赫曼和r . Ramli“平均交叉算子的概念,”程序和人工智能国际会议管理,2013年。视图:谷歌学术搜索
32. w·b·Roush t·克雷文和f·张,“计算机制定观察和警告,”应用家禽研究杂志》上,5卷,不。2、116 - 125年,1996页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
33. j·r·吉莱斯皮和f·b·弗兰德斯现代畜禽生产,Cengage学习,克利夫顿公园,纽约,美国8日版,2009年。
34. s . Ghosh j . Ghosh d . t .朋友和r·古普塔,“目前家畜的饲料配方使用数学建模的概念,“动物营养与饲料技术,14卷,不。1,第223 - 205页,2014。视图:谷歌学术搜索
35. g . Zhang, j . Lu和y高,多层次决策模型、方法和应用施普林格,方法和应用,2015年。
36. e·k·伯克和g·肯德尔”介绍,“搜索方法:优化和决策支持技术的入门教程、e·k·伯克和g·肯德尔Eds。,p。18,Springer, New York, NY, USA, 2005.视图:谷歌学术搜索
37. f . v .沃,”奶牛饲料、最少费用”农业经济学杂志,33卷,不。3、299 - 310年,1951页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
38. l . w . Swanson和j·g·伍德拉夫”顺序排列混合饲料问题的序贯方法混合饲料问题,“运筹学,12卷,不。1,第109 - 89页,1964。视图:谷歌学术搜索
39. h·诺特和j·f·库姆斯,”数据处理饲料成份组成数据。”喂东西,39卷,不。41岁,21 - 22日举行,1967页。视图:谷歌学术搜索
40. a·拉赫曼和f·e·本德“线性规划逼近最小饲料混合概率限制,”美国农业经济学杂志》上,53卷,不。4、612 - 618年,1971页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
41. 通用莫尔:“最小的批量约束和计算机配方饲料混合,”对营销和农业经济学,40卷,不。1,15-28,1972页。视图:谷歌学术搜索
42. a . e . Chappell“线性规划生产动物饲料、削减成本”运筹学的季度,25卷,不。1,19-26,1974页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
43. m·a·巴比里和g . Cuzon”,改善营养规范penaeid口粮的线性规划,“水产养殖,19卷,不。4、313 - 323年,1980页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
44. j·j·格伦,“牛肉饲养场的数学规划方法优化”,管理科学,26卷,不。5,524 - 535年,1980页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
45. c . Zioganas可行的决心,平价和最佳大小的家庭餐馆羊农场伊庇鲁斯地区的希腊。未发表的博士论文博士。论文),1981年。
46. n . r . s .皮埃尔和w·r·哈维”的不确定性成分为代价最小的定量模型,”乳品科学杂志》卷,69年,第3062 - 3051页,1986年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
47. h·c·德考克和m·辛克莱”微机Multi-mix原料问题,”运筹学学会》杂志上,38卷,不。7,585 - 590年,1987页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
48. A·g·Munford“微机系统制定动物饮食可能涉及液体原料,“欧洲运筹学杂志》上第41卷。。3、270 - 276年,1989页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
49. a·g·Munford“评估边际成本与比率和其他约束线性规划,“运筹学学会》杂志上,40卷,不。10日,933 - 935年,1989页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
50. j·d·奥康纳c . j . Sniffen d·g·福克斯和r . a . Miligan“最低成本奶牛配给基于降解蛋白的配方模型系统,”乳品科学杂志》卷,72年,第2745 - 2733页,1989年。视图:谷歌学术搜索
51. d·m·福赛斯,“第五章:计算机编程的肉牛的饮食。,“在肉牛饲养和营养,t·w·佩里和m . j . Cecava Eds。,p。68, Academic Press, Inc, California, Ca, USA, 2nd edition, 1995.视图:谷歌学术搜索
52. a·g·Munford”,使用迭代线性规划在实际应用中动物的饮食配方,”数学和计算机模拟,42卷,不。2 - 3、255 - 261年,1996页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
53. e·汤姆森和j·诺兰,“UNEform:一个强大的饲料配方表格适用于教学或农场配方、”动物饲料的科学和技术,卷91,不。3 - 4、233 - 240年,2001页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
54. m . s .丁、t·t·登和p .锡,线性规划方法对黑虎虾养殖虾类的饮食问题。论文在信息和通信技术仰光,缅甸,缅甸,2005年。
55. t . o . s . Olorunfemi“线性规划的方法对雏鸡代价最小的定量公式,“信息技术杂志》第六卷,没有。2、294 - 299年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
56. s . Chakeredza f . k . Akinnifesi o . c . Ajayi g . Sileshi s Mngomba f·m·t·Gondwe有效,”一个简单的方法制定最低饮食的小农乳品生产在撒哈拉以南非洲,”非洲生物技术杂志,7卷,不。16,2925 - 2933年,2008页。视图:谷歌学术搜索
57. e . Engelbrecht优化动物饮食在约翰内斯堡动物园(学士学位论文)比勒陀利亚大学,2008。
58. b . Al-Deseit“最小肉用鸡配给配方使用线性规划技术,”动物和兽医杂志》上的进步,8卷,不。7,1274 - 1278年,2009页。视图:谷歌学术搜索
59. k Oishi, h Kumagai, h . Hirooka”应用程序修改后的饲料配方优化经济和环境标准在肉牛肥育系统与食物的副产品,”动物饲料的科学和技术,卷165,不。1 - 2,38-50,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
60. 即Udo, c . b . Ndome s . b . Ekanem和p . e . Asuquo”应用线性规划技术在最小定量制定对非洲鲶鱼(高清晰gariepinus)在尼日利亚半精耕细作的文化系统中,“渔业和水产科学》杂志上》第六卷,没有。4、429 - 437年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
61. t·t·h·阮Bouvarel, p . Ponchant和h·m·g·范德·沃夫”家禽饲料使用环境约束制定低强度,”《清洁生产28卷,第224 - 215页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
62. l·e .·莫拉j . e . Wilen·h·罗宾逊和j·g . Fadel”一个线性规划模型来优化饮食在环境政策情况下,“乳品科学杂志》,卷95,不。3、1267 - 1282年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
63. t·拉赫曼和c·罗梅罗“多重准则决策技术在家畜配给配方及其作用,”农业系统,15卷,不。1,23-49,1984页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
64. t·拉赫曼和c·罗梅罗“目标规划与惩罚函数和牲畜配给配方,”农业系统,23卷,不。2、117 - 132年,1987页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
65. p . Lara”交互式multigoal编程模型来确定牲畜口粮:应用奶牛在安达卢西亚,西班牙,”运筹学学会》杂志上,43卷,不。10日,945 - 953年,1992页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
66. p . Lara”多目标分式规划和牲畜的定量公式:一个案例研究,奶牛在西班牙的饮食,”农业系统第41卷。。3、321 - 334年,1993页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
67. p .劳拉和c·罗梅罗“放松对家畜的营养需求通过交互式multigoal编程口粮,”农业系统,45卷,不。4、443 - 453年,1994页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
68. Mitani k和h . Nakayama”,饮食多目标规划支持系统使用满意的折衷方法,”多准则决策分析杂志》上》第六卷,第139 - 131页,1997年。视图:谷歌学术搜索
69. p . j .说Bailleul j .李维斯特f . Dubeau和c一家“减少氮排泄猪通过修改传统的最低成本配方算法,”畜牧生产科学,卷72,不。3、199 - 211年,2001页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
70. p·r·泽和j·r·斯托克斯”的多目标规划方法提要配给平衡和营养管理,“农业系统,卷67,不。3、201 - 215年,2001页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
71. f . Zhang和w·b·Roush”多目标(目标)编程模型饲料配方:减少养分变化的一个例子,“家禽科学,卷81,不。2、182 - 192年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
72. c·罗梅罗和t·拉赫曼牲畜配给配方与惩罚函数,通过目标规划”在罗梅罗卷。11日,2003年,页149 - 161。视图:谷歌学术搜索
73. c . Castrodeza p . Lara, t·佩纳”多准则部分模型饲料配方:经济、营养和环境标准,“农业系统,卷86,不。1,第96 - 76页,2005。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
74. c·珀玛f . Dubeau M.-P。Letourneau-Montminy, c·鲍彻,P.-O。朱利安,”猪饮食中磷浓度减少环境目标添加到传统的饲料配方算法,”畜牧科学,卷111,不。1 - 2,16-27,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
75. t·佩纳·劳拉和c . Castrodeza”饲料配方的多目标随机规划”,运筹学学会》杂志上,60卷,不。12日,第1748 - 1738页,2009年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
76. z Babić和t . Perić优化牲畜饲料混合利用目标规划,“国际生产经济学杂志》上,卷130,不。2、218 - 223年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
77. w . Popp来说和c . v . d . van de平绒,“牛饲料蛋白质概率约束下,最少费用”管理科学,9卷,不。3、405 - 430年,1963页。视图:谷歌学术搜索
78. 通用汽车Pesti b·r·米勒,动物饲料配方:经济学和计算机应用,查普曼大厅,纽约,1993年。
79. 通用Pesti和a . f . Seila”,使用电子表格来解决线性和非线性“随机”饲料配方的问题。”应用家禽研究杂志》上,8卷,不。1,第121 - 110页,1999。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
80. p·r·泽”,代价最小的定量公式对荷斯坦奶牛小母牛通过使用线性和随机规划,“乳品科学杂志》,卷83,不。3、443 - 451年,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
81. v . m . Katarkevich a . n . Rubinov s . a . Ryzhechkin t . Sh, Efendiev“全息固态分布反馈激光器紧凑,”量子电子学,24卷,不。10日,871 - 873年,1994页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
82. w . b . Roush t·l·克雷文,“随机真正的可消化氨基酸值,”动物饲料的科学和技术,卷102,不。1 - 4、225 - 239年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
83. 即美国土当归、c . b . Ndome和p . e . Asuquo”代价最小的饲料配方中使用随机规划对非洲鲶鱼(高清晰gariepinus)在尼日利亚半精耕细作的文化系统中,“渔业和水产科学》杂志上》第六卷,没有。4、447 - 455年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
84. j·t·陈,“二次规划代价最小的饲料配方蛋白质概率约束下,“美国农业经济学杂志》上,55卷,不。2、175 - 183年,1973页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
85. 诉r·格瓦拉”使用非线性规划优化性能响应能量密度在肉鸡饲料配方,”家禽科学,卷83,不。2、147 - 151年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
86. p . Saxena和m·钱德拉”动物饮食配方模型:一个回顾(1950 - 2010),“出租车评论:视角在农业、兽医科学、营养和自然资源》第六卷,货号。57岁的1 - 9,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
87. p . Saxena动物的饮食配方使用非线性规划:一个创新的方法德国:兰伯特学术出版,2011年。
88. j·m·c·哈钦森和g .吉仁泽”简单的启发式和经验法则:心理学家和行为生物学家可能会满足,“行为过程,卷69,不。2、97 - 124年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
89. j·f·奥利维拉和m . a . Carravilla“启发式和本地搜索,”技术报告,2009年。视图:谷歌学术搜索
90. k . Ruohonen和j . Kettunen”有效的实验设计优化鱼饲料,“水产养殖营养,10卷,不。3、145 - 151年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
91. i . p .福斯特w . g . Dominy a·l·劳伦斯f . l . Castille和s Patnaik”优化的研究饮食太平洋白虾,方面对虾、使用混合模型方法,”水产养殖,卷298,不。3 - 4、260 - 266年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
92. s . Pathumnakul m . Ittiphalin k Piewthongngam, s . Rujikietkumjorn”饲料加工厂应超越传统的最低成本配方吗?”计算机和电子产品在农业,卷75,不。2、243 - 249年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
93. k·索伦森和f·格洛弗,运筹学和管理科学的百科全书k·索伦森,f·格洛弗和f . Metaheuristics, Eds。纽约,2013年。
94. j·j·格伦,”一个线性规划模型为一个集成的农作物和密集的牛肉生产企业,“运筹学学会》杂志上,37卷,不。5,487 - 494年,1986页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
95. f . Polimeno t·拉赫曼·h·尼尔,c·m·耶茨”集成线性和动态规划方法的使用对奶牛的饮食配方,”运筹学学会》杂志上,50卷,不。9日,第942 - 931页,1999年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
96. j . m . cadena d . a . Pelta h·r·Pelta和j·l·Verdegay”应用模糊优化在阿根廷农场,饮食问题”欧洲运筹学杂志》上,卷158,不。1,第228 - 218页,2004。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
97. d . l . j .亚历山大·c·h·莱尔和g·r·伍德“喂养策略来最大化毛利率在养猪,”全局优化:科学和工程案例研究页,33-43 Springer,纽约,2006年。视图:谷歌学术搜索
98. j .Žgajnar l . Juvancic s Kavcic j .Žgajnar l . Juvančič和s . Kavčič”电子表格工具最低成本和营养平衡的牛肉配给配方,”学报论文发表于16 Int。电脑。动物科学天Strunjan,斯洛文尼亚,2008。视图:谷歌学术搜索
99. l . j .Žgajnar Juvančič,s . Kavčič”结合罚函数的线性和加权目标规划优化的日常奶牛配给,”农业经济学,55卷,不。10日,492 - 500年,2009页。视图:谷歌学术搜索
100. j .Žgajnar l . Juvancic s Kavcic j .Žgajnar l . Juvančič和美国Kavčič为多猪配给配方;数学优化方法,”农学研究,7卷,不。2、775 - 782年,2009页。视图:谷歌学术搜索
101. d . Sirisatien g·r·伍德,m .董和p·c·h·莫雷尔,“最佳饮食测定猪生产的两个方面:效率的解决方案,并结合成本变化,“杂志的全局优化,43卷,不。2 - 3、249 - 261年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
102. 美国Thammaniwit和p . Charnsethikul弯管机大两级线性规划模型分解方法,”国际事务期刊工程、管理和应用科学和技术,4卷,页253 - 268。视图:谷歌学术搜索
103. F.-C。李和C.-X。金”,研究基于模糊优化方法主要操作和不平等程度,“计算机和数学与应用程序卷,56号6,1545 - 1555年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
104. c . a . Poojari b . Varghese,“基于遗传算法的技术求解约束问题的机会,”欧洲运筹学杂志》上,卷185,不。3、1128 - 1154年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
105. s . Rahnamayan h . r . Tizhoosh, m·m·A·Salama”小说人口加速进化算法的初始化方法,”计算机和数学与应用程序,53卷,不。10日,1605 - 1614年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
106. r·库马尔和Jyotishree混合轮盘赌选择排名选择遗传算法,”国际机器学习和计算机杂志》上,卷2,页365 - 370。视图:谷歌学术搜索
107. a . Shrestha和a·马哈茂德”改善与调整遗传算法交叉和扩展架构,”数学学报,v。2016年,文章IDID 4015845条,卷。10日,2016年,http://dx.doi.org/10.1155/2016/pages。视图:谷歌学术搜索
108. d . a . Davis“penaeid虾的营养需求,”全球水产养殖倡导者,第74 - 72页,2005年。视图:谷歌学术搜索
109. k . Sastry d·戈德堡,g·肯德尔,“第四章:遗传算法,”优化和决策支持技术的入门教程、e·k·伯克和g·肯德尔Eds。,pp。93年- - - - - -117,Springer, New York, NY, USA, 2014.视图:谷歌学术搜索
110. d·e·戈德堡”,遗传算法在搜索、优化和机器学习,”选择在线评论,27卷,不。02年,27-0936-27-0936,1989页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
111. c . Seenivasan s Radhakrishnan t Muralisankar, p . Saravana餐馆“枯草芽孢杆菌在生存、成长、生化成分和能源利用的淡水虾Macrobrachium rosenbergii幼虫,”埃及水产研究杂志》上,38卷,不。3、195 - 203年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
112. 林,林x, y, f·李·l·罗,“比较螯合锌和硫酸锌作为锌源生长和免疫反应的虾(方面对虾)”水产养殖卷,406 - 407,79 - 84年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
113. t . Muralisankar p . s .餐馆s Radhakrishnan c . Seenivasan n . Manickam和r·尚“鱼和植物油的饮食补充剂的影响对生长性能和肌肉组成的淡水虾Macrobrachium rosenbergii,”的基础和应用动物学杂志》上卷。67年,34-39,2014页。视图:谷歌学术搜索
114. a·j·p·Nunes m . v . c . Sa c . l . Browdy和m . Vazquez-Anon“实用与水晶虾和鱼饲料的补充氨基酸,”水产养殖卷。431年,日相较2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
115. b·t·n·库马尔·h·s .没吃·帕蒂尔p l . Doddamani r·帕蒂尔,“增强免疫反应和抗白尾巴疾病chitin-diet美联储淡水虾,Macrobrachium rosenbergii,”水产养殖报告,卷2,品种马非常,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
116. c·埃尔南德斯·m·a . Olvera-Novoa k . Aguilar-Vejar gonzalez rodriguez,和阿卜杜de la Parra,“部分替代鱼粉的猪肉骨粉在实际饮食对太平洋白虾(方面对虾)”水产养殖,卷277,不。3 - 4、244 - 250年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
117. d·m·史密斯·g·l·艾伦·k·c·威廉姆斯和c·巴洛皇冠en Nutricion Acuicola诉记忆del V Simposium拉Nutricion Acuicola,Cruz-Sußrez。,L. E. Ricque-Marie, D. Tapia-Salazar, M. Olvera-Novoa, and M. A. y Civera-Cerecedo, Eds., Mérida, Yucatán, México, 2000.
118. l . Burri和j.p. Nunes的好处包括磷虾饮食成虾法”,世界水产养殖,2016年。视图:谷歌学术搜索
119. 苏雷什·a·k·p·Kumaraguru vasagam,臀部,“吸引性和适口性的蛋白质成分水生和陆生动物源,为蓝虾及其实用价值,方面stylirostris美联储制定饮食与高水平的禽副产品,”水产养殖,卷319,不。1 - 2、132 - 140年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
120. t . m . Samocha d . a . Davis i . p . Saoud和k . DeBault”替代鱼粉的家禽co-extruded大豆副产品饮食在实际法对太平洋白虾,方面对虾、”水产养殖,卷231,不。1 - 4、197 - 203年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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