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作者：左志宇;牟晋东;毛罕平;韩绿化;胡建平;张晓东;金文帅;
单位：江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室;
摘要：针对温室温度、光照、水肥控制不协调导致的能耗高、水肥利用率低的问题，提出了基于深度强化学习的温室环境协调控制方法。以能耗、光合速率为优化目标，采用深度强化学习算法训练模型，对温度、光照调控目标值进行优化；通过分析不同营养液灌溉量对作物长势的影响，确定灌溉量动态调整方法；开发了基于深度强化学习的温室环境协调控制系统软硬件。实验结果表明：该方法能够协调控制温室温度、光照和水肥环境因子，与传统控制方法相比，环境调控能耗降低8.1%,营养液灌溉量降低7.9%,光合速率提升2.7%,能够为温室环境高效控制提供决策支持。
关键词：温室;;深度强化学习;;协调控制;;光合速率;;能耗
基金资助：国家大宗蔬菜产业技术体系岗位专家任务项目(CARS-23-D-03);; 江苏省农业科技自主创新项目(CX(20)1005)
