不確定環(huán)境的優(yōu)化控制算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、溫室控制是設(shè)施農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù),如何以最經(jīng)濟(jì)有效的方式控制溫室環(huán)境達(dá)到滿意效果,是溫室技術(shù)的一個關(guān)鍵而又薄弱的技術(shù)環(huán)節(jié).溫室氣候環(huán)境的控制是一種復(fù)雜的多輸入多輸出的、非線性的、強(qiáng)耦合的系統(tǒng)控制,溫室氣候控制的特點具有滯后性和非精確性. 目前溫室氣候控制中主要采用的方法有PID法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模糊控制法等,這些方法對不確定環(huán)境的控制具有一定的局限性.該文提出了一種基于范例學(xué)習(xí)(CBL)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合的優(yōu)化控制算法,以實現(xiàn)對不確定環(huán)境的優(yōu)化控

2、制. 針對Q-學(xué)習(xí)的計算復(fù)雜度較高,并且在與環(huán)境交互時進(jìn)行的試錯可能造成風(fēng)險損失,因此,該論文根據(jù)作物的生長需求對環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行分割,減少狀態(tài)—動作對的數(shù)量,降低Q-學(xué)習(xí)的復(fù)雜度.基于案例的學(xué)習(xí)與Q-學(xué)習(xí)的結(jié)合,一方面可以使案例庫隨著學(xué)習(xí)過程的進(jìn)行而增量式地擴(kuò)大,同時,案例庫中的相關(guān)案例可以指導(dǎo)控制系統(tǒng)對不確定環(huán)境的學(xué)習(xí)過程.不僅減少了Q-學(xué)習(xí)的計算復(fù)雜度,而且也降低了試錯造成的風(fēng)險. 該文提出的不確定環(huán)境的優(yōu)化控制算法用來解決溫室綜合環(huán)