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Optimizing vertical farming : control and scheduling algorithms for enhanced plant growth

L’agriculture verticale permet de contrôler presque totalement les conditions pour croître
des plantes, qu’il s’agisse des conditions météorologiques, des nutriments nécessaires à la
croissance des plantes ou même de la lutte contre les parasites. Il est donc possible de
trouver et de définir des paramètres susceptibles d’augmenter le rendement et la qualité des
récoltes et de minimiser la consommation d’énergie dans la mesure du possible. À cette fin,
ce mémoire présente des algorithmes d’optimisation tels qu’une version améliorée du recuit
simulé qui peut être utilisée pour trouver et donner des lignes directrices pour les paramètres
de l’agriculture verticale. Nous présentons égalementune contribution sur la façon dont les
algorithmes de contrôle, p. ex. l’apprentissage par renforcement profond avec les méthodes
critiques d’acteurs, peuvent être améliorés grâce à une exploration plus efficace en prenant
en compte de l’incertitude épistémique lors de la sélection des actions. cette contribution
peut profiter aux systèmes de contrôle conçus pour l’agriculture verticale. Nous montrons
que notre travail est capable de surpasser certains algorithmes utilisés pour l’optimisation et
le contrôle continu. / Vertical farming provides a way to have almost total control over agriculture, whether it be
controlling weather conditions, nutrients necessary for plant growth, or even pest control. As
such, it is possible to find and set parameters that can increase crop yield, and quality, and
minimize energy consumption where possible. To that end, this thesis presents optimization
algorithms such as an enhanced version of Simulated Annealing that can be used to find and
give guidelines for those parameters. We also present work on how real-time control algorithms such as Actor-Critic methods can be made to perform better through more efficient
exploration by taking into account epistemic uncertainty during action selection which can
also benefit control systems made for vertical farming. We show that our work is able to
outperform some algorithms used for optimization and continuous control.

Identiferoai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/32354
Date10 1900
CreatorsVu, Cong Vinh
ContributorsSahraoui, Houari, Syriani, Eugene
Source SetsUniversité de Montréal
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
Typethesis, thèse
Formatapplication/pdf

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