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申请/专利权人：深圳市亚晔实业有限公司
摘要：本发明提供了一种基于多智能体系统的通排风协同控制方法及装置，环境智能体收集7种环境参数，包括温度、湿度、风速、CO2浓度、PM2.5、噪音、能耗；定义送风机智能体奖励函数Rs，排风机智能体奖励函数Rp；优化奖励函数Rs、Rp，找到最大化奖励函数Rs和Rp的行动；基于环境参数稳定性、能耗效率和响应时间，调整奖励函数Rs、Rp的权重；使用Pareto优化奖励函数，设定联合奖励函数R用于平衡送风机和排风机的目标。
主权项：1.一种基于多智能体系统的通排风协同控制方法，其特征在于，包括：S1、环境智能体收集7种环境参数，包括温度T、湿度RH、风速V、CO2浓度C、PM2.5浓度P、送风机噪音Ns和排风机噪音Np、送风机能耗Es和排风机能耗Ep；S2、定义送风机智能体奖励函数Rs＝w11×T+w12×RH+w13×V+w14×C+w15×P-w16×Ns-w17×Es+Δws，Δws表示送风机智能体权重系数调整的奖励，w11至w17是权重系数，用于平衡各个指标的权重；S3、定义排风机智能体奖励函数Rp＝w21×C+w22×P-w23×Ep-w24×Np+Δwp，Δwp表示排风机智能体权重系数调整的奖励，w21至w24是权重系数，用于平衡各个指标的权重；S4、使用Q-learning或DeepQ-Networks优化奖励函数Rs、Rp，找到最大化奖励函数Rs和Rp的行动；实施ε-greedy策略，在每个决策时刻，以ε的概率随机选择一个动作，以1-ε的概率选择Q表或神经网络中指示的最佳动作；设定学习率和折扣因子；S5、基于环境参数稳定性、能耗效率和响应时间，调整奖励函数Rs、Rp的权重；S6、使用Pareto优化奖励函数，设定联合奖励函数R＝Rs+Rp-λ×||Ss-Sp||2+Δwc，Δwc表示送风机和排风机协商过程中的权重系数调整奖励，λ是权重系数，用于平衡送风机和排风机的目标；||Ss-Sp||2是送风机和排风机策略之间的欧氏距离的平方，兼顾送风机和排风机的目标。
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权利要求：
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