农业物联网动态服务的协同优化与调控策略

发布时间：2022-01-23 08:19

　　物联网服务系统应具备智能化学习、处理、决策和控制的能力。然而要实现此目标,仍面临诸多挑战。当前物联网智慧化服务还比较薄弱,亟待提升与服务需求智能适配的信息资源协调能力、智能化决策控制能力等。设计自治的服务协同调控方式是实现物联网动态适配以及全局最优服务的关键。本文借助神经系统主导、内分泌调节、免疫系统防御等生物网络调节机理和启发式智能思想,围绕物联网服务资源协同调控与优化问题,针对智能物联网服务建模、静态请求序列的服务提供、动态请求序列的服务提供、协同进化等问题展开了一系列深入的研究。本文旨在深入挖掘物联网服务系统中请求与服务之间深层次隐含关系,研究从基础层候选解到高层精英解的金字塔式的进化模式,兼顾和保持收敛性与多样性的平衡,构建合理、高效的协同调控与优化算法。本文主要工作如下:（1）对农业物联网和物联网服务的基本特征、研究背景、研究目标等内容进行了概括,并对神经-内分泌-免疫调控体系以及各系统之间的联系进行了简要介绍,分析了生物体系的调控机理应用于解决物联网服务提供问题的可行性,为研究物联网服务资源自治分配、智能协同、调控与优化等相关问题提供了基本思路。（2）针对物联网服务数据具有... 

【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：109 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

农业温室控制系统

节水灌溉

的最小的总服务成本如图 3-3 所示。显而易见，在大成本小于 IA 的总服务成本。这说明自适应算子在提常重要的作用。表 3-5 详细列出了每批请求的平均好的结果在表 3-5 中用黑体表示。显而易见，除了第 本总比 IA 低。从 Std 指标上来说，AIE 的鲁棒性能

【参考文献】：
期刊论文
[1]面向服务的智能制造[J]. 陶飞,戚庆林.  机械工程学报. 2018(16)
[2]农业物联网技术研究进展与发展趋势分析[J]. 李道亮,杨昊.  农业机械学报. 2018(01)
[3]基于学习的动态多目标方法求解约束优化问题[J]. 焦儒旺,曾三友,李晰,李长河.  武汉大学学报(理学版). 2017(02)
[4]Review on Cyber-physical Systems[J]. Yang Liu,Yu Peng,Bailing Wang,Sirui Yao,Zihe Liu.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(01)
[5]基于物联网的设施农业远程智能化信息监测系统的开发[J]. 施苗苗,宋建成,田慕琴,韩毅,李捷.  江苏农业科学. 2016(11)
[6]大田农业节水物联网技术应用现状与发展趋势[J]. 田宏武,郑文刚,李寒.  农业工程学报. 2016(21)
[7]物联网服务中间件:挑战与研究进展[J]. 陈海明,石海龙,李勐,崔莉.  计算机学报. 2017(08)
[8]基于物联网的温室大棚环境监控系统设计方法[J]. 廖建尚.  农业工程学报. 2016(11)
[9]基于全局排序的高维多目标优化研究[J]. 肖婧,毕晓君,王科俊.  软件学报. 2015(07)
[10]具有多形态种群协同进化的多目标优化算法[J]. 陈振兴,严宣辉,吴坤安.  模式识别与人工智能. 2014(12)

博士论文
[1]基于农业物联网的数据智能传输与大田监测应用[D]. 张向飞.东华大学 2016
[2]温室精准灌溉施肥系统关键技术研究[D]. 刘永华.南京农业大学 2015
[3]基于生物智能的物联网协同自治机理研究[D]. 金彦龄.东华大学 2013
[4]基于物联网的服务提交关键技术与系统的研究[D]. 王军平.北京邮电大学 2013
[5]基于本体的农业物联网信息智能管理机制研究[D]. 熊大红.湖南农业大学 2013
[6]面向精细农业的无线传感器网络关键技术研究[D]. 张伟.浙江大学 2013

硕士论文
[1]基于物联网的农业温室智能管理系统的设计与实现[D]. 卢冠男.吉林大学 2015



本文编号：3603959