近年来人们物质生活越来越好，人们更加看重食品的营养价值，也越来越喜欢水产品。南美白对虾作为最主要的水产品，其养殖过程中溶解氧的智能控制成了如今的研究热点。目前对于溶解氧的预测工作也从原本的单一溶解氧控制变为了多因素溶解氧综合预测。为了实现溶解氧实时控制，本文以在国内广泛养殖的南美白对虾为研究对象，针对养殖规模（小型养殖池塘和大型养殖池塘），分别设计了单台增氧机溶解氧闭环控制模型和多台增氧机联动控制模型。小型养殖池塘一般只需要一台增氧机完成溶解氧的控制，论文采用自带溶解氧水质参数采集探头和单台增氧机组成小型养殖池塘监控环境，除溶解氧之外的其他水质参数(PH值，氨氮，ORP和温度)都由池塘中的其他水质采集节点采集。论文通过分析南美白对虾养殖过程中各影响因素之间的关系，建立了多因素影响下溶解氧的模糊控制算法。文章引入Agent技术，在增氧机控制过程中使用溶解氧预测Agent，增氧机控制Agent，决策Agent。溶解氧预测Agent调用模糊控制算法，得到溶解氧预测值，决策Agent对比单一溶解氧控制值和由溶解氧预测Agent得到的预测值，选择两个控制命令中优先级高的控制命令发送给增氧机控制Agent，增氧机控制Agent根据控制命令完成增氧机的开关控制。该系统较以往单一溶解氧控制系统，具有实时性，能耗小，控制更加准确的特点。由于现在集约化养殖场越来越大，大型养殖池塘容易出现缺氧，单台增氧机已不能满足大规模养殖池塘对溶解氧控制的需求。论文在小型单台增氧机闭环控制模型的基础上，提出基于多Agent的多台增氧机联动控制系统。在联动控制模型中，通过浮标系统采集水质参数（DO，ORP，NH，PH，温度），使用基于多Agent的多因素模糊控制算法求解溶解氧的预测值，模型中有溶解氧预测Agent，辅助决策Agent，增氧机控制Agent。传感器采集节点采集到水质参数后发送给主控制模块上的溶解氧预测Agent，溶解氧预测Agent进行溶解氧值预测，将溶解氧预测值与实际采集值比较，当两数之差偏大时，由溶解氧预测Agent触发辅助决策Agent，由辅助决策Agent发送增氧机控制命令给增氧机控制Agent，改变增氧机状态。当水质参数没有异常时，在规定的时间内通过具有GPRS通信功能的浮标辅助决策Agent将数据发送到终端数据库内，方便数据的离线分析处理。该模型中设计浮标系统采集数据上传模型，控制中心通过分析整个养殖环境水质参数，当前的养殖周期，投饵状况，决定打开或者关闭某台增氧机或者全部增氧机。当决策出需要操作具体某台增氧机时，控制中心使用基于簇树结构的ZigBee多跳路由选择算法向底层增氧机发送控制命令，为控制命令选择一条能耗少，时延短的通信链路，完成控制命令传输。论文在最后一章介绍了开发环境和实验条件，分析了智能增氧闭环控制系统中Agent的协作实现，在设定的实验环境下，对比了以往和论文情景下增氧机的开关机次数，开关机时长，得出基于多Agent水产智能增氧的能耗较以往有明显降低。最后对本课题的相关研究工作进行了总结。