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　　隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念的興起，以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基層的智慧農(nóng)業(yè)也被越來越多的人所接收認(rèn)同，而溫室就是智慧農(nóng)業(yè)中的一個重要組成部分，所以溫室環(huán)境監(jiān)測就成為了大家所關(guān)心的焦點。溫室環(huán)境對作物的生產(chǎn)、發(fā)育、品質(zhì)、產(chǎn)量都有著很大的影響。因此溫室環(huán)境監(jiān)測成為決定作物生產(chǎn)的一個重要因素。

　　近年來，溫室環(huán)境控制問題受到越來越多的關(guān)注，并取得了一些理論和實際的研究成果，但是這些研究都追求溫室環(huán)境精確的溫度和濕度值。溫室環(huán)境控制問題是一個復(fù)雜非線性而且禍合的系統(tǒng)，在實際中很難把溫度和濕度控制到精確的點目標(biāo)上，而且遷CIA能小仔在I器。此外，梢嫻田徑刷梢度是以局陰能量消耗為代價的。在農(nóng)業(yè)溫室中，農(nóng)作物可以在一定的溫度和濕度范圍內(nèi)生長，例如，農(nóng)作物可以在溫度24℃-30℃和濕度60%-80%范圍內(nèi)生長，而不是精確的270C和70%。溫室環(huán)境監(jiān)測問題還是一個沖突的多目標(biāo)控制問題。對于此類問題，存在著一系列的解。

　　由于傳統(tǒng)的優(yōu)化算法都是逐點搜索的方法，所以在每一次的優(yōu)化結(jié)果中只能得到一個最優(yōu)解。在這種情況下，利用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法來優(yōu)化沖突多目標(biāo)控制問題的效率就很低。近年來，隨著計算機和智能算法的發(fā)展，遺傳算法在沖突多目標(biāo)優(yōu)化方面有著良好的性能，例如TDGA. PAESa. NSGA9和NSGA-III基于上述這些問題，徐立鴻等提出了沖突多目標(biāo)相容控制的框架并對其進(jìn)行了研究。在沖突多目標(biāo)相容控制算法中，不再是追求精確的點目標(biāo)而是追求次優(yōu)的區(qū)間目標(biāo)。由于控制目標(biāo)的放寬，我們就可以有很大的余地來協(xié)調(diào)控制精度和能耗，以此達(dá)到節(jié)能降耗的目的。

　　相容控制算法解決的是沖突多目標(biāo)控制問題，為了能夠真正有效地解決此類控制問題，相容控制算法利用遺傳算法作為優(yōu)化工具。本文為了滿足溫室環(huán)境控制問題節(jié)能的需要，對遺傳算法進(jìn)行了改造，把節(jié)能的偏好信息被融入到了優(yōu)化過程中，讓偏好信息參與進(jìn)化尋優(yōu)、引導(dǎo)進(jìn)化方向。

    文章來源：智慧農(nóng)業(yè) http://www.dpxcw.cn/