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龙图腾网获悉青岛科创信达科技有限公司申请的专利基于MOPSO和NS-MFO算法的鸡舍多目标优化横向通风方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114971004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210555068.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于MOPSO和NS-MFO算法的鸡舍多目标优化横向通风方法是由王福宝;金鑫;赵雅坤设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MOPSO和NS-MFO算法的鸡舍多目标优化横向通风方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MOPSO和NS‑MFO算法的鸡舍多目标优化横向通风方法，属于科学养殖技术领域。本发明通过研究冬季鸡舍横向通风方式与笼养密闭鸡舍内部环境，及其所对应的鸡群存活率之间的关系，综合考虑经济性及鸡群舒适度的目标，定性构建笼养密闭鸡舍冬季横向通风的具有多因子约束特性的多目标规划模型，基于多目标粒子群算法MOPSO和非支配飞蛾火焰算法NS‑MFO对该多目标规划模型进行求解，获得相对较佳的冬季鸡舍横向通风管理方法。本发明可广泛运用于科学养殖场合。

本发明授权基于MOPSO和NS-MFO算法的鸡舍多目标优化横向通风方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MOPSO和NS-MFO算法的鸡舍多目标优化横向通风方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、研究冬季鸡舍横向通风方式与笼养密闭鸡舍内部环境及鸡群存活率之间的关系； S2、综合考虑经济性及鸡群舒适度的目标，定性构建冬季鸡舍横向通风的具有多因子约束特性的多目标规划模型； S3、基于MOPSO算法和NS-MFO算法对该多目标规划模型进行求解，获得相对较佳的冬季鸡舍横向通风管理模式； S4、根据求得的最优值对当前横向通风管理模式进行调控； 所述步骤S2所涉及的具有多因子约束特性的多目标规划模型中，多因子约束特性是指所建立的规划模型的n个多决策变量x=x1,x2,x3,…,xn，其中x1,x2,x3,…,xn的可变因素包括小窗开度、小窗角度、风机开启数量、风机占空比、风机风量、室外温湿度； 所述步骤S2所涉及的具有多因子约束特性的多目标规划模型中，多目标规划的问题是指所建立的规划模型的m个多目标向量y=y1,y2,y3,…,ym，其中y1,y2,y3,…,ym的调控目的包括经济成本、鸡舍环境、鸡群存活率、产蛋量； 所述步骤S2所建立的多目标规划模型，表达如下： 1 式中，x=x1,x2,x3,…,xn为决策变量，y=y1,y2,y3,…,ym为目标向量； 进行多组横向通风实验，建立x=x1,x2,x3,…,xn与y=y1,y2,y3,…,ym之间的约束关系，包括鸡群存活率与小窗开度、小窗角度、风机开启数量、风机占空比、风机风量、室外温湿度的数学关系、鸡舍维持成本与小窗开度、小窗角度、风机开启数量、风机占空比、风机风量、室外温湿度的数学关系、产蛋量与小窗开度、小窗角度、风机开启数量、风机占空比、风机风量、室外温湿度的数学关系； 以此建立gkx、hjx，gkx、hjx为需要满足的P、Q个不等式约束和等式约束； 其中，gkx包括使鸡群成活率不小于设定值、产蛋量不小于设定值、经济成本不大于预算金额，hjx包括使风机处出风量与小窗处进风量保持一致、室内温湿度变化与空气新鲜程度的变化保持一致； 所述步骤S3中的MOPSO算法，其基于无质量粒子模拟鸟群原理，通过鸟群个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，每个粒子视为步骤S2中所述模型的一个候选解；粒子具有速度和位置两个属性，速度反映运动快慢程度，位置反映运动方向；粒子在迭代过程中不断搜索寻找个体适应度最好的位置pbest和全局适应度最好的位置gbest，并进行粒子属性的更新；粒子更新自身的速度和位置的方式为： 2 3 式中，a1、a2为加速因子，c1、c2为学习因子，ω为惯性权重，t为当前迭代次数； 所述步骤S3中MOPSO算法，包括如下步骤： S31、初始化鸡舍横向通风多目标规划模型粒子群的速度和位置，并设置参数； S32、设置鸡舍横向通风多目标规划模型初始粒子种群中粒子的当前位置为pbest； S33、计算鸡舍横向通风多目标规划模型粒子种群中每个粒子的目标函数值，将粒子群中的非支配解更新到外部存储集； S34、更新鸡舍横向通风多目标规划模型中的粒子个体最优位置pbest，选取粒子种群的全局最优位置gbest； S35、更新鸡舍横向通风多目标规划模型粒子群粒子的位置和速度； S36、计算更新后粒子目标函数值，将粒子群中的非支配解更新到外部存储集； S37、判断是否达到最大迭代次数，若判断结果为是，从外部存储集中随机选取一解作为鸡舍横向通风多目标规划模型的可行通风管理方案；若判断结果为否，则返回步骤S34。

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