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【24h】

GREENHOUSE AIR TEMPERATURE CONTROL USING THE PARTICLE SWARM OPTIMISATION ALGORITHM

机译:采用粒子群优化算法的温室空气温度控制

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摘要

The particle swarm optimisation algorithm is proposed as a new method to design a model based predictive controller subject to restrictions. Its performance is compared with the one obtained by using a genetic algorithm for the environmental temperature control of a greenhouse. Controller outputs are computed in order to optimise future behaviour of the greenhouse environment, regarding set-point tracking and minimisation of the control effort over a prediction horizon of one hour with a one-minute sampling period.
机译:提出了粒子群优化算法作为设计基于模型的预测控制器的新方法。将其性能与通过使用温室环境温度控制的遗传算法获得的性能进行比较。计算器输出是计算的,以便优化温室环境的未来行为,关于在一个单分钟采样周期的一小时的预测地平线上的设定点跟踪和控制工作的最小化。

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