基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法技术

一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，它包括以下步骤：S1、建立设施环境的三个控制目标：环境参数‑温湿度控制目标、能耗控制目标以及控制设备物理极限性，即设备损耗控制目标；S2、建立合作博弈模型，采用基于合作博弈模型的多目标模型预测控制方法对前述设施环境的三个控制目标的进行处理，得到每个控制目标的优化函数；S3、求解所得的目标的优化函数，获取各目标函数的最优控制量。本发明专利技术借鉴博弈论思想，将各个控制目标看作各个博弈方，通过建立合作竞争模型，使得每个博弈方在考虑个人利益的同时也兼顾他人利益，从而解决多目标冲突问题。

Multi objective optimization control method of facility environment based on Cooperative Game Theory

A control method of multiobjective optimization based on cooperative game environment, which comprises the following steps: three control target S1, build the facility environment: environmental parameters temperature and humidity control target, energy consumption control target and control equipment of the physical limits, the loss of the device control target; S2, the establishment of cooperative game model, by processing predictive control method for multi objective model of cooperative game model of the three control objectives of the facilities based on the optimized function of each control target; the optimization function S3, solution of the target, obtain the optimal control objective function. The present invention from the game theory, each control target as each game, through the establishment of cooperative competition model, so that each game in consideration of individual interests while also taking into account the interests of others, so as to solve the multi-objective conflict problem.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能农业领域，尤其是一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法。
技术介绍
目前，以现代化农业生产方式、集成应用感知识别技术、监控技术、通信网络技术、云计算与大数据技术等泛在网(互联网、物联网)技术为显著特征，实现农业生产过程的智能控制、智慧生产、农产品全程质量控制和可追溯，是农业4.0所体现的智能化、产业化、标准化的高效集约、绿色低碳现代农业业态。设施农业是现代农业发展的象征，是当今世界最具活力的产业之一，也是世界各国用以提供新鲜农产品的主要技术措施，而农业4.0所倡导的智能(环境)控制是其关键技术。一般地，设施环境中的主要控制方法为PID(ProportionIntegrationDifferentiation)控制和模糊控制，近年来，由于模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)技术的发展及其在工业过程中显现出的处理复杂约束优化控制问题的巨大潜力，使得MPC的应用从传统的工业过程，例如炼油、石化、化工行业，延伸到电力、钢铁、船舶、环境、医疗、农业等领域。传统的温室控制仅考虑单目标的控制，即要求设施环境的温度、湿度、光照及营养等因子达到一个合适的值，而对能耗等其他因素以及设备的物理极限性等其他控制目标缺乏考虑，导致在理论上的优化控制算法由于运行成本高而不能有效应用于实际设施环境中。因此，在设施环境控制中，考虑生产能耗以及设备损耗显得尤为重要。而既能保证作物生长所需的最佳环境，从而使得作物产量最高，又能够有效降低温室生产的能耗和生产成本，从而获得更大的经济效益，这样的控制策略正受到越来越多的关注。由此可见，设施环境的控制实际上是一个多目标控制问题。在多目标优化设计中，各目标相互之间一般是冲突的，例如，在设施环境控制中，精确控制与控制能耗之间。为了调和这些冲突，就需要以某种方式来解决各目标之间的矛盾。而博弈论是研究决策主体的行为在直接相互作用时，如何进行决策以及这种决策如何达到均衡的问题，目前博弈论在工程设计领域的应用已经越来越多。鉴于多目标优化问题和博弈问题的相似性，可以将博弈论思想和方法引入到多目标优化设计问题的求解之中，以克服传统多目标优化设计问题求解方法的不足。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对设施环境中的多目标控制问题，提出一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法。根据控制目标，将整体控制系统分解为若干个子系统，每个子系统通过优化各自的目标函数求得系统整体最优。为了实现各个控制目标的均衡求解，借鉴博弈论思想，将各个控制目标看作各个博弈方，通过建立合作竞争模型，使得每个博弈方在考虑个人利益的同时也兼顾他人利益，从而解决多目标冲突问题。本专利技术的技术方案是：一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，它包括以下步骤：S1、建立设施环境的三个控制目标：环境参数-温湿度控制目标、能耗控制目标以及控制设备物理极限性，即设备损耗控制目标；S2、建立合作博弈模型，采用基于合作博弈模型的多目标模型预测控制方法对前述设施环境的三个控制目标的进行处理，得到每个控制目标的优化函数；S3、求解所得的目标的优化函数，获取各目标函数的最优控制量。本专利技术的步骤S1具体为：S1-1、建立将设施的环境参数-温湿度控制目标函数f1，描述为：f1=min[Σj=1p(Tin(k+j|k)-Tset)2+Σj=1p(Hin(k+j|k)-Hset)2]]]>其中：P表示预测时域，j表示预测步长，k表示当前时刻；Tin(k+j|k)表示当前时刻k获取的未来时刻k+j的室内温度(根据设施温室小气候预测模型获得)，Hin(k+j|k)表示当前时刻k获取的未来时刻k+j的室内湿度(根据设施温室小气候预测模型获得)，Tset和Hset分别为作物生长所适宜的温度值和湿度值；S1-2、建立设施控制的能耗控制目标函数f2，描述为：f2=min[Σi=1NΣj′=0M-1(ui(k+j′|k)/ui_max)/M]]]>其中，N表示控制设备的总数量，i表示当前控制设备的编号；M表示控制时域，j′表示控制步长；ui(k+j′|k)表示当前时刻k获取的未来k+j时刻控制设备i的最优控制量(根据控制子系统优目标函数得到)，ui_max为控制设备i的最大控制量(控制设备例如设施内加热器的最大功率、天窗的最大开启角度、风机的开启个数等)；S1-3、建立设施中设备损耗控制目标函数f3，描述为：f3=minΣi=1N(ui(k+j′+1|k)-ui(k+j′|k))/ui_max]]>其中：ui(k+j′+1|k)表示当前时刻k获取的未来k+j+1时刻控制设备i的最优控制量(根据控制子系统优目标函数得到)。本专利技术的步骤S2具体为：S2-1、将三个控制目标即三个设施控制子系统分别作为博弈方，采用下述公式建立合作博弈模型：sl(ul*)=maxul∈Ul,ul′∈Ul′[wll×s‾l(ul,ul′)+Σl′=1(l′≠l)mwll′×s^ll′(ul,ul′)]]]>式中，l和l′表示博弈方的编号，m表示博弈方的总数量；Ul和Ul′表示博弈方l和l′的策略集，ul和ul′表示博弈方l和l′采用的策略，表示博弈方l能够采用的最优策略；表示博弈方l和l′分别采用策略ul和ul′时博弈方l的绝对收益，表示博弈方l和l′分别采用策略ul和ul′时博弈方l′的绝对收益，表示博弈方l采取最优策略时所有博弈方能获得的最大绝对收益总和；wll和wll′为比例系数，wll表示博弈方l的不合作程度，wll′表示博弈方l的合作程度，且S2-2、基于前述合作博弈模型建立多目标模型预测控制方法，得到设施环境中各子系统的优化目标函数为：Sl(ul_i*)=max[wll×fl(ul_i*,ul′_i′)fl(ul_i,ul′_i′)+Σl′=1(l′≠l)3wll′×fl′(ul_i*,ul′_i′)fl′(ul_i,ul′_i′)]]]>其中：l和l′表示设施控制子系统的编号，即博弈方；ul_i和ul′_i′表示控制子系统l和l′内控制设备i和i′的控制量，即博弈方采用的策略；表示控制子系统l内控制设备i的最优控制量，即最优策略；fl和fl′表示控制子系统l和l′的控制目标函数，即绝对收益；fl(ul_i,ul′_i′)和fl′(ul_i,ul′_i′)表示控制子系统l和l′中控制设备i和i′的控制量为ul，i和ul′，i′时各子系统的绝对收益；表示当控制子系统l内控制设备i采用最优控制量时整个控制系统的最大绝对收益。本专利技术的步骤S3具体为：S3本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，其特征是它包括以下步骤：S1、建立设施环境的三个控制目标：环境参数‑温湿度控制目标、能耗控制目标以及控制设备物理极限性，即设备损耗控制目标；S2、建立合作博弈模型，采用基于合作博弈模型的多目标模型预测控制方法对前述设施环境的三个控制目标的进行处理，得到每个控制目标的优化函数；S3、求解所得的目标的优化函数，获取各目标函数的最优控制量。

【技术特征摘要】
1.一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，其特征是它包括以下步骤：S1、建立设施环境的三个控制目标：环境参数-温湿度控制目标、能耗控制目标以及控制设备物理极限性，即设备损耗控制目标；S2、建立合作博弈模型，采用基于合作博弈模型的多目标模型预测控制方法对前述设施环境的三个控制目标的进行处理，得到每个控制目标的优化函数；S3、求解所得的目标的优化函数，获取各目标函数的最优控制量。2.根据权利要求1所述的基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，其特征是步骤S1具体为：S1-1、建立将设施的环境参数-温湿度控制目标函数f1，描述为：f1=min[Σj=1P(Tin(k+j|k)-Tset)2+Σj=1P(Hin(k+j|k)-Hset)2]]]>其中：P表示预测时域，j表示预测步长，k表示当前时刻；Tin(k+j|k)表示当前时刻k获取的未来时刻k+j的室内温度，Hin(k+j|k)表示当前时刻k获取的未来时刻k+j的室内湿度，Tset和Hset分别为作物生长所适宜的温度值和湿度值；S1-2、建立设施控制的能耗控制目标函数f2，描述为：f2=min[Σi=1NΣj′=0M-1(ui(k+j′|k)/ui_max)/M]]]>其中，N表示控制设备的总数量，i表示当前控制设备的编号；M表示控制时域，j′表示控制步长；ui(k+j′|k)表示当前时刻k获取的未来k+j时刻控制设备i的最优控制量，ui_max为控制设备i的最大控制量；S1-3、建立设施中设备损耗控制目标函数f3，描述为：f3=minΣi=1N(ui(k+j′+1|k)-ui(k+j′|k))/ui_max]]>其中：ui(k+j′+1|k)表示当前时刻k获取的未来k+j+1时刻控制设备i的最优控制量。3.根据权利要求1所述的基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，其特征是步骤S2具体为：S2-1、将三个控制目标即三个设施控制子系统分别作为博弈方，采用下述公式建立合作博弈模型：sl(ul*)=maxul∈Ul,ul′∈Ul′[wll×s‾l(ul,ul′)+Σl′=1(l′≠l)mwll′×s^ll′(ul,ul′)]]]>式中，l和l′表示博弈方的编号，m表示博弈方的总数量；Ul和Ul′表示博弈方l和l′的策略集，ul和ul′表示博弈方l和l′采用的策略，表示博弈方l能够采用的最优策略；表示博弈方l和l′分别采用策略ul和ul′时博弈方l的绝对收益，表示博弈方l和l′分别采用策略ul和ul′时博弈方l′的绝对收益，表示博弈方l采取最优策略时所有博弈方能获得的最大绝对收益总和；wll和wll′为比...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩云，徐焕良，任守纲，王珂，翟肇裕，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32