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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于多目标优化算法的猪舍温度节能控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116360266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310352933.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于多目标优化算法的猪舍温度节能控制方法是由秦文虎;汪鑫;孙立博设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化算法的猪舍温度节能控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多目标优化算法的猪舍温度节能控制方法，具体方法如下：首先采用CFD建立猪舍机械通风模式下的舍内温度场响应模型，并结合elman神经网络得到温度场快速预测模型。然后，将需要调控的时段划分为多个调控子时段，获取子时段前5分钟舍内外环境因子平均值作为调控模型输入，以控制效果和控制能耗最小为目标，利用上述神经网络快速预测模型构建适应度评估函数，最后，利用加入混沌映射和自适应t分布策略的改进INFO算法优化控制参数，采用基于能耗优先的偏好决策方法从非劣解集中选出最优解进行子时段控制。该方法结合数值仿真与物联网技术，同时通过多目标优化算法进行控制参数寻优，有利于节省能耗，提升效益。

本发明授权一种基于多目标优化算法的猪舍温度节能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化算法的猪舍温度节能控制方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：通过CFD建立猪舍温度在湿帘-风机通风模式下的响应模型，并通过拉丁超立方抽样方法设计实验样本，完成多次CFD仿真，形成不同控制条件与温度响应之间的样本数据库； 步骤2：用elman神经网络对上述数据库进行训练，得到控制条件与温度响应之间的近似模型，该近似模型解决了CFD模型收敛慢的问题，能够用于后续多目标优化算法中的适应度函数的构建； 步骤3：以猪舍环境温度控制效果和用于机械通风降温的执行器控制能耗为最小作为优化目标函数，并通过上述神经网络模型来计算各目标函数的适应度值； 步骤4：获取当前调控子时段前5分钟的环境因子平均值作为初始状态输入，然后以执行器控制变量为约束，以步骤3所述适应度函数利用改进INFO算法进行寻优； 引入自适应t分布以及动态选择策略增加扰动，扩大局部搜索能力，引入方法为：通过定义动态选择概率p来实现，其中p为： it是当前迭代次数，MaxIt是最大迭代次数，当p＜rand时，产生基于迭代次数的t分布变异，新向量的位置为： Temp＝New_X+New_X*trndj； 步骤5：采用能耗优先的偏好选择从一组非劣解中选择一个最优解，作为最佳控制参数进行实际调控，输入到执行器的控制程序中； 步骤6：判断是否到达下一步优化周期，若是，重新执行步骤5进行动态优化，达到节能控制的目的。

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