阅读说明：本技术 一种对虾生态养殖方法 (Ecological prawn breeding method ) 是由 熊建华 张彬 黎铭 韦信贤 童桂香 杨艳 林勇 于 2021-01-15 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种对虾生态养殖方法,包括以下步骤：S1:将养殖区域进行分割形成若干个生态单元,生态单元之间采用挡土墙分隔,生态单元之间采用管道相连,管道通过控制阀控制且单向输出；S2:在每个生态单元中放入对虾、与对虾组成生态的水草和藻类,并设置有水质传感器、生态检测器；S3:进行水生态的动态调整；S4:对不满足生态平衡的生态单元进行饲料和水生态处理。本发明将养殖区域进行分割形成若干个生态单元,通过强化学习算法使各个生态单元之间进行相互调整达到动态的生态平衡,再对无法达到生态平衡的生态单元进行水生态处理,可以极大的减少水生态处理时所需的药物和人力成本,提高养殖效率。(The invention discloses an ecological prawn breeding method, which comprises the following steps: s1, dividing the cultivation area into a plurality of ecological units, wherein the ecological units are separated by retaining walls and connected by pipelines controlled by control valves and outputting in a single direction; s2, putting prawns, aquatic weeds and algae which form ecology with the prawns into each ecological unit, and arranging a water quality sensor and an ecological detector; s3, dynamically adjusting the water ecology; and S4, performing ecological treatment on the ecological units which do not meet the ecological balance. According to the invention, the culture area is divided into a plurality of ecological units, the ecological units are mutually adjusted to achieve dynamic ecological balance through a reinforcement learning algorithm, and then the ecological units which cannot achieve ecological balance are subjected to water ecological treatment, so that the drug and labor cost required by water ecological treatment can be greatly reduced, and the culture efficiency is improved.)

一种对虾生态养殖方法

技术领域

本发明涉及对虾生态养殖技术领域，特别涉及一种对虾生态养殖方法。

背景技术

生态养殖指的是利用水草和虾等水下生物进行生态循环养殖的过程，通常对虾产生的排泄物可以被水草等吸收，同时，水草又会产生对虾的养料，形成循环，但由于生态环境的可变因素过多，在进行生态养殖的过程中，容易生态平衡被打破的现象，泛滥同样会对整个生态环境造成破坏，影响对虾的养殖效率，因此，需要进行生态处理才能实现再平衡，但目前的生态处理所用的药物过多，所需的成本较高，且处理效果较差，不利于对虾的养殖。

发明内容

为了至少解决或部分解决上述问题，提供一种对虾生态养殖方法，可以极大的减少水生态处理时所需的药物和人力成本，提高养殖效率。

为了达到上述目的，本发明提供了如下的技术方案：

本发明一种对虾生态养殖方法，包括以下步骤：

S1:将养殖区域进行分割形成若干个生态单元，生态单元之间采用挡土墙分隔，生态单元之间采用管道相连，管道通过控制阀控制且单向输出；

S2:在每个生态单元中放入对虾、与对虾组成生态的水草和藻类，并设置有水质传感器、生态检测器；

S3:由水质传感器、生态检测器检测每个生态单元的环境数据，并根据当前的环境数据计算出各个生态单元达到生态平衡时需要调整的水生态数据和虾数量的数据，并采用强化学习算法进行决策，并根据该决策方法控制控制阀进行管道输出，将该生态单元待调整的水和虾输出至另一个需要调整的生态单元中，动态调整各个生态单元的虾数量和水质情况；

S4:对不满足生态平衡的生态单元进行饲料和水生态处理。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S3中，强化学习算法采用q学习算法，强化学习算法包括个体智能体和群体智能体，所述个体智能体将数据处理为状态、策略两元组，所述个体智能体根据当前生态单元的状态数据进行生态单元的虾数量和水质情况的策略调整，并将数据发送至群体智能体，所述群体智能体根据每个个体智能体发送的数据进行最大程度的相互匹配，并根据该决策方法控制控制阀进行管道输出。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S2中，所述生态监测器包括监控摄像头，采用特征提取的方法动态捕捉虾、水草、藻类和原生动物的数量，所述水质传感器监测水中氨、氮、氧的含量和水的ph值。

作为本发明的一种优选技术方案，所述所述特征提取采用卷积神经网络单元完成，所述卷积神经网络单元由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明将养殖区域进行分割形成若干个生态单元，通过强化学习算法使各个生态单元之间进行相互调整达到动态的生态平衡，再对无法达到生态平衡的生态单元进行水生态处理，可以极大的减少水生态处理时所需的药物和人力成本，提高养殖效率。

具体实施方式

以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。

实施例1

本发明提供一种对虾生态养殖方法，包括以下步骤：

S1:将养殖区域进行分割形成若干个生态单元，生态单元之间采用挡土墙分隔，生态单元之间采用管道相连，管道通过控制阀控制且单向输出；

S2:在每个生态单元中放入对虾、与对虾组成生态的水草和藻类，并设置有水质传感器、生态检测器；

S3:由水质传感器、生态检测器检测每个生态单元的环境数据，并根据当前的环境数据计算出各个生态单元达到生态平衡时需要调整的水生态数据和虾数量的数据，并采用强化学习算法进行决策，并根据该决策方法控制控制阀进行管道输出，将该生态单元待调整的水和虾输出至另一个需要调整的生态单元中，动态调整各个生态单元的虾数量和水质情况；

S4:对不满足生态平衡的生态单元进行饲料和水生态处理。

所述步骤S3中，强化学习算法采用q学习算法，强化学习算法包括个体智能体和群体智能体，所述个体智能体将数据处理为状态、策略两元组，所述个体智能体根据当前生态单元的状态数据进行生态单元的虾数量和水质情况的策略调整，并将数据发送至群体智能体，所述群体智能体根据每个个体智能体发送的数据进行最大程度的相互匹配，并根据该决策方法控制控制阀进行管道输出。

所述步骤S2中，所述生态监测器包括监控摄像头，采用特征提取的方法动态捕捉虾、水草、藻类和原生动物的数量，所述水质传感器监测水中氨、氮、氧的含量和水的ph值。

所述所述特征提取采用卷积神经网络单元完成，所述卷积神经网络单元由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。

具体的，将每个生态单元看做一个封闭式的生态养殖区，由于生态养殖区在养殖的过程中会产生生态变化，比如说虾过多造成水质较差，虾的数量较少导致水草和藻类的养料较少等，在进行调整的过程中，将各个生态养殖区的水质和虾的数量进行调整，水质较差的向水草和藻类较多的生态环境进行平衡，从而达到一种动态的生态平衡，在满足所有其他的生态养殖区平衡后，未平衡的生态养殖区采用水生态处理的方式进行调整。

本发明将养殖区域进行分割形成若干个生态单元，通过强化学习算法使各个生态单元之间进行相互调整达到动态的生态平衡，再对无法达到生态平衡的生态单元进行水生态处理，可以极大的减少水生态处理时所需的药物和人力成本，提高养殖效率。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。