随着农业物联网概念的兴起，以物联网技术为基层的智慧农业也被越来越多的人所接收认同，而温室就是智慧农业中的一个重要组成部分，所以温室环境监测就成为了大家所关心的焦点。温室环境对作物的生产、发育、品质、产量都有着很大的影响。因此温室环境监测成为决定作物生产的一个重要因素。

　　近年来，温室环境控制问题受到越来越多的关注，并取得了一些理论和实际的研究成果，但是这些研究都追求温室环境精确的温度和湿度值。温室环境控制问题是一个复杂非线性而且祸合的系统，在实际中很难把温度和湿度控制到精确的点目标上，而且迁CIA能小仔在I器。此外，梢娴田径刷梢度是以局阴能量消耗为代价的。在农业温室中，农作物可以在一定的温度和湿度范围内生长，例如，农作物可以在温度24℃-30℃和湿度60%-80%范围内生长，而不是精确的270C和70%。温室环境监测问题还是一个冲突的多目标控制问题。对于此类问题，存在着一系列的解。

　　由于传统的优化算法都是逐点搜索的方法，所以在每一次的优化结果中只能得到一个最优解。在这种情况下，利用传统的优化方法来优化冲突多目标控制问题的效率就很低。近年来，随着计算机和智能算法的发展，遗传算法在冲突多目标优化方面有着良好的性能，例如TDGA. PAESa. NSGA9和NSGA-III基于上述这些问题，徐立鸿等提出了冲突多目标相容控制的框架并对其进行了研究。在冲突多目标相容控制算法中，不再是追求精确的点目标而是追求次优的区间目标。由于控制目标的放宽，我们就可以有很大的余地来协调控制精度和能耗，以此达到节能降耗的目的。

　　相容控制算法解决的是冲突多目标控制问题，为了能够真正有效地解决此类控制问题，相容控制算法利用遗传算法作为优化工具。本文为了满足温室环境控制问题节能的需要，对遗传算法进行了改造，把节能的偏好信息被融入到了优化过程中，让偏好信息参与进化寻优、引导进化方向。

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