本發(fā)明涉及智能家居控制的，具體是一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化系統(tǒng)。

背景技術：

1、智能家居作為現(xiàn)代科技生活的一部分，通過集成多種智能設備，旨在為用戶提供更加便捷、智能的生活體驗。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，自適應學習方法在智能家居系統(tǒng)中得到了廣泛應用，能夠根據(jù)用戶的行為習慣和偏好自動生成和優(yōu)化家居環(huán)境的控制策略。然而，現(xiàn)有的自適應學習方法在面對復雜多變的家庭環(huán)境和多樣化的用戶需求時，依舊存在學習效率低下的問題。具體來說，當前的自適應學習系統(tǒng)往往需要大量時間收集特定的用戶行為數(shù)據(jù)，才能生成較為準確的優(yōu)化策略，這不僅增加了用戶的時間成本，也限制了系統(tǒng)的實時性和靈活性。此外，由于沒有足夠的訓練數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)質量不高，自適應學習系統(tǒng)還經(jīng)常會出現(xiàn)誤判或過度擬合的現(xiàn)象，進而影響用戶體驗和家居系統(tǒng)的正常運行。

2、為了應對上述挑戰(zhàn)，研究人員提出了一系列優(yōu)化方法。其中，基于機器學習的算法優(yōu)化是主要方向之一，這類方法試圖通過改進訓練算法或引入新的優(yōu)化技術來提高自適應學習系統(tǒng)的性能。盡管這些方法在一定程度上改善了系統(tǒng)的性能，但在實際應用中仍面臨諸如數(shù)據(jù)依賴性強、過擬合風險高等問題。因此，迫切需要開發(fā)一種更加高效、魯棒的自適應學習算法及對應的生成策略優(yōu)化方法，以更好地滿足用戶對智能家居的使用需求，提高系統(tǒng)的智能化水平和用戶體驗。

3、針對上述的技術缺陷，現(xiàn)提出一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化系統(tǒng)解決方案。

技術實現(xiàn)思路

1、為解決上述問題，本發(fā)明提供如下技術方案：

2、一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化方法，包括：

3、收集用戶在智能家居系統(tǒng)中的操作歷史、傳感器數(shù)據(jù)以及設備使用模式，確定評價標準和優(yōu)化方向；

4、根據(jù)用戶行為、環(huán)境變化和設備狀態(tài)提取特征，構建特征矩陣；

5、根據(jù)優(yōu)化問題選擇強化學習方法建模，設計自適應學習機制，讓模型在運行過程中根據(jù)實時數(shù)據(jù)不斷調(diào)整；

6、使用歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練，利用強化學習中的獎勵機制來引導優(yōu)化目標的實現(xiàn)，基于模型預測，生成適應當前環(huán)境和需求的控制策略。

7、進一步的，所述收集用戶信息包括記錄用戶在智能家居系統(tǒng)中的直接操作行為,統(tǒng)計設備使用頻率、時間段分布、用戶偏好設置,通過環(huán)境傳感器實時采集室內(nèi)外環(huán)境參數(shù),通過設備內(nèi)置傳感器監(jiān)測設備狀態(tài),提取設備間的聯(lián)動關系,識別用戶習慣,對采集的信息數(shù)據(jù)去除傳感器噪聲、填補缺失數(shù)據(jù),標準化多源數(shù)據(jù)格式,提取時序特征,構建用戶行為畫像,量化環(huán)境與設備狀態(tài)的關聯(lián)性。

8、進一步的，所述構建特征矩陣通過對用戶行為特征進行記錄,包括:

9、統(tǒng)計特征,日均操作次數(shù)、高峰時段、設備使用時長；序列模式,操作序列，通過馬爾可夫鏈建模狀態(tài)轉移概率；偏好標簽,基于聚類將用戶分為類別；時序特征,滑動窗口統(tǒng)計、周期性特征；事件觸發(fā),突變量檢測；設備狀態(tài)特征,設備啟停次數(shù)、連續(xù)工作時長、能耗效率,設備關聯(lián)圖與設備依賴關系。

10、進一步的，所述自適應學習包括定義強化學習框架，包括狀態(tài)空間、動作空間和復合獎勵函數(shù)；基于實時環(huán)境數(shù)據(jù)、設備狀態(tài)及用戶行為構建狀態(tài)向量；選擇強化學習算法建模策略網(wǎng)絡；設計自適應學習機制，動態(tài)調(diào)整獎勵函數(shù)權重、探索率及學習率；通過在線學習與經(jīng)驗回放更新策略網(wǎng)絡參數(shù)；引入安全約束機制，保障設備運行的穩(wěn)定性與合規(guī)性；

11、所述獎勵復合函數(shù)計算如下:

12、r＝α·renergy+β·rcomfort-γ·rwear,

13、其中,α,β,γ為權重參數(shù),renergy為節(jié)能獎勵,rcomfort為舒適度獎勵,rwear為設備損耗懲罰；

14、所述獎勵策略更新公式如下:

15、

16、其中,eπ為策略網(wǎng)絡參數(shù),gt為累計回報,t為時間。

17、進一步的，所述使用歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練包括統(tǒng)計設備單位時間功耗，建立基準能耗模型,通過傳感器數(shù)據(jù)和用戶手動調(diào)整頻率綜合評分,分析設備連續(xù)工作時長、啟停次數(shù)與損耗的關聯(lián)性,根據(jù)用戶歷史操作數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整指標權重,支持用戶自定義評分規(guī)則,將評價標準轉化為目標函數(shù),添加約束條件,采用強化學習通過獎勵函數(shù)平衡多目標沖突,使用進化算法生成帕累托最優(yōu)解集，供用戶或系統(tǒng)自動選擇,根據(jù)實時數(shù)據(jù)觸發(fā)策略重優(yōu)化,通過反饋循環(huán)更新優(yōu)化模型參數(shù),使用歷史數(shù)據(jù)回放驗證優(yōu)化策略的有效性,模擬極端場景,采集用戶對自動策略的滿意度評分,監(jiān)測用戶手動干預頻率，判斷策略與用戶需求的匹配度,根據(jù)反饋數(shù)據(jù)重新訓練自適應學習模塊,定期調(diào)整評價標準權重，適應季節(jié)性或用戶習慣變化。

18、進一步的，所述策略優(yōu)化基于設備使用模式識別用戶偏好類型,通過多目標優(yōu)化算法定義能耗、舒適度及設備壽命的量化指標,結合用戶反饋動態(tài)調(diào)整評價指標的權重分配,構建設備控制策略的約束條件集合，包括設備功率上限、用戶活動時間窗,采用強化學習算法生成候選策略集，并通過仿真測試篩選帕累托最優(yōu)解。

19、根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化系統(tǒng)，包括:

20、數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時獲取智能家居設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)；

21、自適應學習模塊，與所述數(shù)據(jù)采集模塊連接，用于根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)訓練機器學習模型，生成初始策略集合；

22、策略生成模塊，用于基于所述初始策略集合和實時數(shù)據(jù)動態(tài)生成設備控制策略；

23、策略優(yōu)化模塊，通過多目標優(yōu)化算法對所述控制策略進行調(diào)整，優(yōu)化目標包括能耗效率、用戶舒適度及設備壽命；

24、反饋執(zhí)行模塊，用于執(zhí)行優(yōu)化后的策略并采集用戶反饋數(shù)據(jù)，將反饋數(shù)據(jù)輸入自適應學習模塊以迭代更新模型。

25、進一步的，所述自適應學習包括基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)建立個性化行為模式庫,采用強化學習算法對設備控制策略進行動態(tài)評估和獎勵計算,結合環(huán)境數(shù)據(jù)中的時間序列特征，生成與用戶偏好匹配的預測模型,建立能耗、舒適度及設備損耗的權重函數(shù)，根據(jù)用戶偏好動態(tài)調(diào)整權重,使用遺傳算法或粒子群優(yōu)化算法求解帕累托最優(yōu)解集,根據(jù)實時環(huán)境數(shù)據(jù)對策略進行局部微調(diào),對設備使用頻率、時間段偏好、溫度/亮度偏好設置、設備間聯(lián)動觸發(fā)記錄。

26、根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述所述的一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化方法的步驟。

27、根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種計算機可讀存儲介質，其上存上述權利要求1至6中任一項所述的一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化方法的步驟。

28、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

29、1、本發(fā)明一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化方法中，通過收集用戶在智能家居系統(tǒng)中的操作歷史、傳感器數(shù)據(jù)以及設備使用模式，確定評價標準和優(yōu)化方向；根據(jù)用戶行為、環(huán)境變化和設備狀態(tài)提取特征，構建特征矩陣；根據(jù)優(yōu)化問題選擇強化學習方法建模，設計自適應學習機制，讓模型在運行過程中根據(jù)實時數(shù)據(jù)不斷調(diào)整；使用歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練，利用強化學習中的獎勵機制來引導優(yōu)化目標的實現(xiàn)，基于模型預測，生成適應當前環(huán)境和需求的控制策略,具有更好地滿足用戶對智能家居的使用需求，提高系統(tǒng)的智能化水平和用戶體驗的效果。

30、2、本發(fā)明一種基于自適應學習的智能家居生成策略優(yōu)化系統(tǒng)中，通過數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時獲取智能家居設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)；自適應學習模塊，與所述數(shù)據(jù)采集模塊連接，用于根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)訓練機器學習模型，生成初始策略集合；策略生成模塊，用于基于所述初始策略集合和實時數(shù)據(jù)動態(tài)生成設備控制策略；策略優(yōu)化模塊，通過多目標優(yōu)化算法對所述控制策略進行調(diào)整，優(yōu)化目標包括能耗效率、用戶舒適度及設備壽命；反饋執(zhí)行模塊，用于執(zhí)行優(yōu)化后的策略并采集用戶反饋數(shù)據(jù)，將反饋數(shù)據(jù)輸入自適應學習模塊以迭代更新模型,具有生成較為準確的優(yōu)化策略的效果。