一种基于多agent的智能家居学习系统及方法技术方案

本发明专利技术提出一种基于多agent的智能家居学习系统及方法，包括多个设备agent、多个协作管理agent和至少一个组织规划agent，所述组织规划agent、协作管理agent以及设备agent之间相互连接，其特征在于，所述设备agent对家居使用信息进行收集，协作管理agent收集管理设备agent所得到的信息，组织规划agent把每个设备agent和协作管理agent发来的信息进行汇集和处理，记录每个agent的服务类型及状态，理解用户分配的任务，对任务进行划分，并协商或分派到各个协作管理agent去处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物联网智能家居应用技术设备领域，尤其是涉及。
技术介绍
目前的智能家居系统一般具有家电控制、家庭娱乐服务和家庭安防3大方面功能，具体包括室内电器自动控制管理、照明控制、温度和湿度控制、安防报等、远程监视和远程控制、远程抄表(水表、电表、煤气表)等功能。智能终端接收中控机发出的控制指令对家电进行相应的操作，或者是遇见某种情况执行事先预设好的指令，目前的智能家居都是这种接收——执行的模式，它们不能对现场的情况做出智能的判断，从而执行相应的操作。即目前的智能家居智能实现被动执行命令，而不能根据使用者的习惯和根据周围环境作出主动反应，不能满足现代智能家居的使用。
技术实现思路
为了弥补目前智能家居智能被动执行命令，只能在接收到命令后作出反应，不能自动调节适应使用者的缺陷，本专利技术提出。实现上述目的的技术方案为，一种基于多agent的智能家居学习系统，包括多个设备agent、多个协作管理agent和至少一个组织规划agent,所述组织规划agent、协作管理agent以及设备agent之间相互连接,所述设备agent对家居使用信息进行收集,协作管理agent收集管理设备agent所得到的信息,组织规划agent把每个设备agent和协作管理agent发来的信息进行汇集和处理，记录每个agent的服务类型及状态，理解用户分配的任务，对任务进行划分，并协商或分派到各个协作管理agent去处理。一种用于上述系统学习方法，其过程包括以下几个步骤: (1)设备agent直接连接每个控制终端，记录用户的每次操作，并将操作信息发送给协助agent和组织规划agent ； (2)协作管理agent接受来自多个设备agent发送过来的信息，并对其所管辖的设备agent的信息做初步过滤、分析； (3)组织规划agent收集设备agent和协作管理agent发送过来的信息,对这些信息进行规划处理，同时进行任务分配，重新对行为规则进行修改，完成学习的过程。—种米用上述系统的智能家居系统，所述系统包括家用电器，与家用电器固定在一起并的信息过收集滤器以及与信息收集过滤器连接的后台处理器，所述家用电器固定有设备agent模块,信息过收集滤器固定有协作管理agent模块,后台处理器固定有组织规划agent模块。本专利技术的方法通过对用户日常使用习惯的学习，使系统能够自己识别一些情况，并对终端进行相应的控制，从而实现真正的“智能”家居。本专利技术与家用电器集成到一起，自动控制家用电器在日常生活中根据用户的习惯作出反应，提高家居的智能化。附图说明图1为本专利技术的一种实施方式的agent系统的结构示意 图2为本专利技术的一种实施方式的组织规划agent的结构示意 图3为本专利技术的一种实施方式的方法流程示意 图4为本专利技术的一种实施方式的智能家居系统的结构示意图。具体实施例方式下面参照附图对本专利技术做进一步说明。结合图1，一种基于多agent的智能家居使用方法,包括多个设备agent、多个协作管理agent和至少一个组织规划agent,所述组织规划agent、协作管理agent以及设备agent之间相互连接，其特征在于，所述设备agent对家居使用信息进行收集，协作管理agent收集管理设备agent所得到的信息,组织规划agent把每个设备agent和协作管理agent发来的信息进行汇集和处理，记录每个agent的服务类型及状态，理解用户分配的任务，对任务进行划分，并协商或分派到各个协作管理agent去处理。基于agent的智能家居系统以服务的概念实现家居系统整体管理模式，在自主运行和协助用户实现管理的过程中体现出一种整体的智能性。利用智能学习算法，对用户的历史行为、环境进行学习，等到一组规则，使得系统智能地实现符合个人习惯的家居环境以及自动的环境控制。基于agent的智能家居系统主要分为3个agent,组织规划agent、协作管理agent和设备agent 设备agent负责代理家庭中的设备间的信息交互和某种具体的服务功能。设备agent以agent通信标准格式接受其它agent的数据请。设备agent用一个5元组表示〈I，R，P，B，K〉，其中I是agent表示。R是条件-行为规则集合；P是感知和信息输人集合；B是行为集合，K是agent完成功能实现交互所必需知识求和动作请求。协调管理agent针对某一类任务或服务实行综合管理。协作管理agent具有较强的知识理解能力、协调能力，能够与组织规划agent协商接受局部任务，对其进行分解，并交由设备agent去执行,各个协调管理agent之间具有相互协作的能力。协作管理agent用一个六元组定义为..< I，S，K, R, B, X>,其中I是agent标示，S是领域状态集合；K是协作知识集合；R是协作规则集合，B是行为集合；X是运行知识集合。其结构如图3，组织规划记录各个agent的服务类型及状态；完成对各个agent的产生、活动、消亡等生命周期内的各个阶段的管理。理解用户分配的任务，对任务进行粗粒度划分，并通过协商或分派到各个协作管理agent去处理；在任务执行的过程中，利用智能学习算法规划出本家庭中普遍并且长期使用的服务规则，完成学习优化过程。组织规划agent具有调整系统全局的权力一般要求它们具备全局规划、全局控制与协作能力。组织规划agent用一个七元组定义为:〈I, K, B, G, P, X，Y〉，其中I是agent标示；K是为真的知识组成的知识集合；Β为初始知识集合；G为初始规则集合；P为静态规则集合；X为系统全局知识集合；B为行为集合。本专利技术中，采用该系统的学习过程包括以下几个步骤: (1)设备agent直接连接每个控制终端，记录用户的每次操作，并将操作信息发送给协助agent和组织规划agent ； (2)协作管理agent接受来自多个设备agent发送过来的信息，并对其所管辖的设备agent的信息做初步过滤、分析； (3)组织规划agent收集设备agent和协作管理agent发送过来的信息,对这些信息进行规划处理，同时进行任务分配，重新对行为规则进行修改，完成学习的过程。结合图3，该方法的学习过程的一个流程。该学习过程智能学习方法从用户的历史行为中抽取出一个行为规则，用该行为规则匹配用户新的行为，如果匹配一直，则不修改行为规则，如果匹配不一致，完善行为规则，将新的行为规则去匹配用户新的行为，不断完善行为规则。例如:某个用户回到家中时经常第一件事情是打开电视机，设备agent收集到用户的这个操作，将信息传递给协作agent和组织规划agent,组织规划agent将这些信息收集起来，形成用户的行为规则。某一次用户回到家中，没有打开电视机，这时候设备agent将这个信息传递给协作agent和组织规划agent,组织规划agent接收这个信息，同时重新修改行为规则，不断完善用户的行为规则。结合图4，一种采用上述学习系统的智能家居系统，包括家用电器，与家用电器固定在一起并的信息过收集滤器以及与信息收集过滤器连接的后台处理器，所述家用电器固定有设备agent模块,信息过收集滤器固定有协作管理agent模块,后台处理器固定有组织规划agent模块。本专利技术中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多agent的智能家居学习系统，该系统包括多个设备agent、多个协作管理agent和至少一个组织规划agent，所述组织规划agent、协作管理agent以及设备agent之间相互连接，其特征在于，所述设备agent对家居使用信息进行收集，协作管理agent收集管理设备agent所得到的信息，组织规划agent把每个设备agent和协作管理agent发来的信息进行汇集和处理，记录每个agent的服务类型及状态，理解用户分配的任务，对任务进行划分，并协商或分派到各个协作管理agent去处理。

【技术特征摘要】
1.一种基于多agent的智能家居学习系统，该系统包括多个设备agent、多个协作管理agent和至少一个组织规划agent,所述组织规划agent、协作管理agent以及设备agent之间相互连接，其特征在于，所述设备agent对家居使用信息进行收集，协作管理agent收集管理设备agent所得到的信息,组织规划agent把每个设备agent和协作管理agent发来的信息进行汇集和处理，记录每个agent的服务类型及状态，理解用户分配的任务，对任务进行划分，并协商或分派到各个协作管理agent去处理。2.一种用于权利要求1所述系统的智能家居学习方法，其特征在于，所述学习过程包括以下几个步骤: (1)设备agent直接连接每个控制终...

【专利技术属性】
技术研发人员：方黎明，葛春鹏，
申请(专利权)人：杭州尚思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：