设施农业是现代农业的基础,而温室栽培是其重要组成部分,其中番茄以其广阔市场前景以及较大的需求,是温室中主要栽培蔬菜之一。以往温室种植者拥有的反季蔬菜提供能力使得其生产的温室蔬菜在市场上拥有较强的竞争力。然而近年来温室的数量逐渐增多、国外蔬菜的进口量越来越大,市场的竞争越来约激烈,用科学的方法提高生产率和质量,增加温室栽培的经济效益成为在竞争中站稳脚跟的唯一方法。为获得更大的经济效益,本文基于温室能量流动模型与作物产量模型,详细讨论了不同室内温度下的温室栽培带来的经济效益,主要研究方法与结果如下:首先,建立描述番茄生长的简化TOMGRO(Tomato Growth)模型,并根据能量平衡建立了的Venlo型温室能量流动模型。其次,提出模拟退火粒子群优化算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and simulated annealing algorithm,SPSO-SA)优化算法,并用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火算法(Simulate Annealing Algorithm,SA)和SPSO-SA三种算法分别对简化TOMGRO模型与温室能量流动模型进行参数辨识并验证,比较辨识的速度与精度。结果表明,SPSO-SA算法收敛速度更快、辨识精度更高。参数辨识后的简化TOMGRO模型与温室能量流动模型均能较好符合实际情况。再次,以经济效益最大化为目标,引入一种由作物和温室气候组成的温室分层控制系统。然后结合分层优化模型计算温度设定值,并分析不同温度设定值对温室经济效益的影响。最后分析了收获日期更改对经济效益产生的影响。研究表明,设置合理的室内温度可以减少温室加热能耗的投入,增加作物收入,最终提高温室栽培过程产生的经济效益。根据作物价格趋势更改收获日期,调整室内温度设定值,可以获得更大的经济效益。本文利用优化算法对模型进行优化,并以经济效益最大化为目标计算不同条件下的室内温度设定值,对温室作物栽培具有指导意义与实际价值。