温室控制技术是温室工程建设的重要组成部分。温室环境多因子的优化控制是温室生产智能化控制的核心。荷兰、美国、日本等国家的温室控制技术发展迅速,国内在这方面也做了大量研究。但目前以经济效益最优为目的的温室环境控制技术仍然是一个难点。　　 本文将遗传算法应用于温室环境多因子调控中,解决非线性和时变性的温室系统调控问题,提出一种以利润率最大化为目的的温室环境多因子(包括CO2浓度、温度、光照强度)优化控制方法。分析温室中各环境因子对作物生长的影响及其它们各自的变化规律,研究作物光合速率与各环境因子的关系。综合考虑作物生长速率、市场价格以及加温成本和CO2成本,利用作物生长和光合速率的关系建立作物的生长速率模型；利用多项式拟合建立作物的市场价格规律模型,结合加温成本和CO2成本建立作物的成本消耗模型,在这些模型的基础上分季节建立利润率的模型,并利用遗传算法对其进行求解。以江苏凌家塘批发市场提供的2004-2006年的生菜价格为依据建立了生菜的市场价格规律模型,并结合不同季节温室生菜生长过程中的实验数据,分季节建立了生菜的利润率模型。通过遗传算法求解得到了生菜各个季节最大的利润率,同时还得到了利润率最大时温室环境因子的最优调控值。尽管本文以生菜为研究对象,但同样适用于温室中其他作物的研究,为温室环境多因子的优化控制提供了依据。同时,本文对温室环境控制系统的软件进行了介绍,通过OLE技术将VB、MATLAB与MCGS建立起联系,实现了在MCGS中调用算法功能构件,在实用技术上具有一定的借鉴意义。