【摘 要】
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针对变频空调技术参数固定不能适应智能办公环境变化的问题,为提高环境温度的舒适度,提出一种新的变频空调温度控制方法。该方法引入多智能体(Agent)技术设计温度模糊控制结构,确定输入输出变量及其模糊集,然后引入动作回报值改进模糊Q学习算法,由推理Agent执行算法学习手动调节空调的动作、修改模糊规则。将得到的优化模糊规则用于环境温度的控制。实验结果表明,与常规模糊温度控制方法相比,该控制方法缩短了空
【机 构】
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齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,齐齐哈尔大学计算中心
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针对变频空调技术参数固定不能适应智能办公环境变化的问题,为提高环境温度的舒适度,提出一种新的变频空调温度控制方法。该方法引入多智能体(Agent)技术设计温度模糊控制结构,确定输入输出变量及其模糊集,然后引入动作回报值改进模糊Q学习算法,由推理Agent执行算法学习手动调节空调的动作、修改模糊规则。将得到的优化模糊规则用于环境温度的控制。实验结果表明,与常规模糊温度控制方法相比,该控制方法缩短了空调的响应时间,减少了超调量。
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