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龙图腾网获悉江苏省农业科学院;南京农业大学申请的专利基于模型预测和改进粒子群算法的禽舍环境智能调控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：CN115562403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211065247.2，技术领域涉及：G05D27/02；该发明授权基于模型预测和改进粒子群算法的禽舍环境智能调控方法是由任守纲;张景旭;应诗家;顾兴健;赵鑫源设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型预测和改进粒子群算法的禽舍环境智能调控方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于模型预测和改进粒子群算法的禽舍环境智能调控方法。该方法可以包括：步骤1：获取禽舍设备情况，确定禽舍的调控目标并录入；步骤2：基于禽舍设备情况，构造解空间，初始化粒子；步骤3：根据调控目标确定目标函数，对粒子群进行适应度计算，通过改进粒子群算法利用目标函数对各粒子的适应度进行求解，输出最优调控方案。本发明根据已采集到的温室数据和禽舍调控设备情况记录，在此基础上，对温室内的调控设备状态进行抽象，形成一个粒子群算法能够适配的解空间，使用改进粒子群算法，对解空间内的可行解进行搜索，在达到给定目标的情况下，寻找高效、低碳的调控方案。

本发明授权基于模型预测和改进粒子群算法的禽舍环境智能调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型预测和改进粒子群算法的禽舍环境智能调控方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取禽舍设备情况，确定禽舍的调控目标并录入； 步骤2：基于所述禽舍设备情况，构造解空间，初始化粒子； 步骤3：根据所述调控目标确定目标函数，对粒子群进行适应度计算，通过改进粒子群算法利用所述目标函数对各粒子的适应度进行求解，输出最优调控方案； 其中，所述步骤3包括： 步骤3-1：初始化调控目标，确定目标函数； 步骤3-2：根据输入的需求，通过改进粒子群算法在调控设备的控制组合解空间中随机生成指定数量的粒子； 步骤3-3：粒子群中的粒子通过预测模型生成对未来环境状况的预测，由目标函数对预测结果进行适应度计算，适应度计算结束后，更新粒子群中的参数并找出目前的局部最优解pbest，更新粒子状态，对此步骤进行迭代，在迭代过程中，使用神经网络预测模型，对当前搜索到的调控方案进行评估，生成评估结果进行记录； 步骤3-4：对符合目标的所有可行解，则计算该粒子对应的调控方案的代价，获得所有粒子的全局最优解gbest，经过粒子群优化更新迭代后，输出最优调控方案； 其中，还包括： 通过下式对惯性因子w进行改进： 式中，i为当前迭代次数，Imax为最大迭代次数，M为warmup的轮数，wmax和wmin分别代表最大的惯性因子和最小惯性因子； 通过下式对动态加速因子进行改进： 对历史最优pbest和全局最优gbest分别有加速因子c1和c2，用于控制粒子的移动方向，限定加速因子c1的范围，限定加速因子c2的范围，i为迭代次数，Imax为最大迭代次数； 通过下式对粒子速度进行改进： vi+1＝giwvi+c1r1pbesti-xi+c2r2gbesti-xi 通过粒子最近两次移动的情况Ai，Ai-1对代价进行评估，结合粒子两次移动的距离计算得到gi，并与vi相乘，对速度进行修正，根据速度约束vmax和vmin对迭代得到新的速度值进行限定，进而保证优化过程平稳进行。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏省农业科学院;南京农业大学，其通讯地址为：211225 江苏省南京市孝陵卫钟灵街50号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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