题目：基于反问题研究的多场景参数估计方法及其在植物生长数学模型中的应用

植物生长数学模型（以下简称，植物生长模型）是采用仿真计算模拟植物生长过程的数学模型，其目的是分析植物的基因类型与其周边环境对植物个体生长过程的影响。该模型为植物生长的研究提供了新的工具，打开了植物育种领域的数字化大门。依据植物生长模型的建模原则，植物的真实基因类型决定了植物模型中相应参数的特定取值。而对于同一个植物物种，一般都存在多种基因类型。因此，如果不同类型的基因所对应的参数取值能够得到准确的估计，一方面能够更好的拟合和预测植物生长过程；另一方面，通过对未知基因类型的个体的参数估计，判断该个体的基因类型。因此对植物生长模型进行参数估计的具有重要的应用价值。

一个植物生长模型，往往是无法确保连续性、可导性、以及严格凹凸性的复杂系统。传统优化算法在解决该类型的多参数复杂系统的优化问题时，效果往往是不理想的，只能得到局部最优解。因此本文提出了一种基于多场景参数估计方法(Multi-Scenario Parameter Estimation, 简称MSPE)，并验证了该方法的有效性。本文首先对经典的CORNFLO模型与仿真平台Pygmalion进行介绍，描述了分析植物生长模型的基本步骤；然后，回顾了粒子群优化算法及其变形，提出一种新的算法变形GL-best，并通过六个优化方法测试函数检验其优化能力，为MSPE方法执行过程中调用优化方法提供依据，并对全局最优解的获得提供保障；接下来，通过CORNFLO模型的参数的连续性分析、凹凸性检验，以及敏感性分析，对CORNFLO参数进行降维，得到五个重要的估计的参数组合；最后，在验证了MSPE方法的可行性之后，基于720组实际观测数据，对CORNFLO模型的参数进行准确估计。