智能家居AI应用架构设计：如何实现智能排程？

引言：智能家居的新革命

智能家居不再是科幻电影中的场景，而是正在改变我们日常生活的现实。根据Gartner的预测，到2025年，全球将有超过750亿台联网的智能家居设备，形成一个庞大的物联网生态系统。然而，随着设备数量的爆炸式增长，一个新的挑战应运而生：如何让这些设备协同工作，而不是简单地各自为战？

智能排程（Intelligent Scheduling）作为智能家居系统的"大脑"，正是解决这一挑战的核心技术。它不仅仅是简单的定时开关控制，而是基于人工智能算法，结合用户习惯、环境因素、设备状态和能源效率等多维数据，自动生成最优设备运行计划的智能决策系统。

想象一下这样的场景：当你早晨7点醒来时，窗帘已根据日出时间自动调节到最佳亮度，咖啡机已经准备好你喜爱的咖啡，浴室温度提前预热到舒适水平，智能镜子显示当天天气和日程安排。这一切都无需你手动操作，而是由智能家居系统的智能排程功能根据你的生活习惯和实时环境自动安排。

本文将深入探讨智能家居AI应用架构设计，特别是智能排程系统的实现。我们将从基础概念出发，逐步深入到架构设计、算法原理、数学模型、技术实现和项目实战，为你提供一个全面的智能家居AI排程系统设计指南。

一、智能家居与智能排程的核心概念

1.1 智能家居系统的演进

智能家居系统经历了四个主要发展阶段：

1.0阶段：远程控制

• 特点：通过手机APP远程控制单个设备
• 代表技术：红外遥控、Wi-Fi控制
• 局限性：无智能决策能力，需手动操作，设备间无联动

2.0阶段：场景联动

• 特点：基于预设规则实现多设备联动
• 代表技术：IFTTT(If This Then That)规则引擎
• 局限性：规则需手动设置，缺乏灵活性和学习能力

3.0阶段：情境感知

• 特点：系统能感知环境和用户状态，自动触发场景
• 代表技术：传感器融合、简单机器学习算法
• 局限性：适应能力有限，个性化不足

4.0阶段：主动智能

• 特点：AI驱动的主动决策和个性化服务
• 代表技术：深度学习、强化学习、知识图谱
• 核心能力：预测用户需求、自动优化设备运行计划（智能排程）

我们当前正处于从3.0向4.0过渡的阶段，而智能排程正是4.0阶段的核心标志。

1.2 智能排程的定义与价值

智能排程可以定义为：基于人工智能算法，综合分析用户行为模式、环境数据、设备状态、能源信息和用户偏好，自动生成并执行最优设备运行计划的过程，旨在最大化用户舒适度、便利性和能源效率。

智能排程系统具有以下核心价值：

提升用户体验

• 减少手动操作，实现"零干预"的智能家居体验
• 提供个性化服务，适应不同家庭成员的习惯
• 主动预测需求，在用户意识到之前提供服务

优化能源消耗

• 智能调整设备运行时间，避开用电高峰期
• 根据使用模式优化设备运行参数，减少能源浪费
• 据美国能源部数据，智能排程系统可降低15-30%的家庭能源消耗

延长设备寿命

• 均衡设备使用，避免某些设备过度使用
• 根据设备健康状态优化运行计划，减少故障风险

增强安全性

• 智能识别异常行为模式，及时发出安全警报
• 优化安防设备运行计划，确保关键时段的监控覆盖

1.3 智能排程的核心挑战

实现真正的智能排程面临诸多挑战：

数据质量与可用性

• 用户行为数据稀疏性问题
• 多源数据融合与噪声处理
• 数据隐私与安全保护

用户意图理解

• 模糊需求的准确识别
• 隐性偏好的挖掘
• 家庭成员间冲突需求的协调

动态环境适应

• 季节性变化适应
• 特殊事件处理（如客人来访、家庭聚会）
• 长期行为模式演变的跟踪

多目标优化

• 舒适度、能源效率、安全性等目标间的平衡
• 不同家庭成员优先级的动态调整

实时响应与计算效率

• 排程决策的实时性要求
• 资源受限环境下的算法优化

1.4 智能排程的应用场景

智能排程系统可应用于多个家居场景：

日常起居自动化

• 早晨唤醒序列：窗帘、灯光、温度、咖啡机等设备的有序启动
• 夜间睡眠准备：逐步调整灯光、温度，关闭不必要设备

能源管理

• 智能温控：基于 occupancy 和使用模式优化 HVAC 运行
• 电器使用优化：非关键设备在电价低谷期运行

安全与安防

• 安防设备巡逻计划：摄像头、传感器的动态监控计划
• 离家/回家模式：根据家庭成员位置自动调整安防级别

特殊场景处理

• 假期模式：模拟有人在家的设备运行模式
• 家庭聚会：根据参与人数和活动类型优化环境设置

健康关怀

• 老年人日常活动监测与辅助
• 睡眠质量监测与环境优化

二、智能家居AI排程系统的架构设计

2.1 总体架构

智能家居AI排程系统是一个复杂的集成系统，我们采用分层架构设计，确保系统的可扩展性、可维护性和灵活性。

图2-1：智能家居AI排程系统总体架构图

这个架构包含五个核心层次：

1. 物理层：包括各类传感器、智能设备和用户交互终端
2. 数据层：负责数据采集、预处理和存储
3. AI引擎层：系统的核心，包含情境感知、意图预测、行为识别、排程优化和反馈学习等模块
4. 应用层：提供设备控制接口和用户交互界面
5. 外部服务层：整合外部数据服务

2.2 核心功能模块详解

2.2.1 数据采集与预处理模块

功能：从各类数据源收集原始数据，并进行清洗、转换和特征提取，为AI引擎提供高质量数据。

数据源：

• 环境传感器：温度、湿度、光照、空气质量、噪音等
• 运动传感器：PIR传感器、毫米波雷达、摄像头等
• 设备状态数据：开关状态、运行参数、能耗数据等
• 用户交互数据：APP操作、语音指令、反馈信息等
• 外部数据：天气、电价、日历、交通信息等

数据预处理流程：

图2-2：数据预处理流程图

关键技术：

• 时间序列数据插值算法（处理缺失值）
• 基于孤立森林(Isolation Forest)或DBSCAN的异常检测
• 多传感器数据融合（基于卡尔曼滤波或粒子滤波）
• 时序特征提取（如滑动窗口统计特征、傅里叶变换等）

2.2.2 情境感知模块

情境感知是智能排程的基础，它将原始数据转化为有意义的情境信息。

情境的定义：情境是可以用来描述实体（用户、设备等）状态的任何信息，包括用户状态、环境状态、时间信息和设备状态等。

情境层级模型：

图2-3：情境层级模型

情境推理技术：

• 基于规则的推理：适用于简单、确定的情境
• 基于概率的推理：贝叶斯网络、隐马尔可夫模型(HMM)
• 基于本体的推理：使用OWL/RDF构建情境本体，支持复杂关系推理
• 基于深度学习的推理：使用神经网络直接从数据中学习情境模式

示例：从"客厅灯光开启+电视开启+晚上8点"的低级情境，推理出"用户正在客厅看电视"的中级情境，进而推理出"用户希望安静、舒适的环境"的高级情境。

2.2.3 行为模式识别模块

功能：分析用户历史行为数据，识别用户的生活习惯、偏好和需求模式，为智能排程提供依据。

行为模式的层次：

1. 基础行为模式：单个设备的使用习惯（如开灯时间、温度偏好）
2. 组合行为模式：多设备协同使用模式（如看电视时的灯光、温度设置）
3. 时序行为模式：日常活动的时间分布（如起床、离家、回家、睡觉时间）
4. 周期性模式：日周期、周周期或月周期的行为规律
5. 特殊模式：周末模式、假期模式、客人来访模式等

关键技术：

• 序列模式挖掘：如PrefixSpan、SPADE算法
• 聚类分析：K-means、DBSCAN、层次聚类
• 时间序列分类：LSTM、TCN(Temporal Convolutional Network)
• 关联规则挖掘：Apriori、FP-Growth算法

用户行为模式表示：使用行为模式图谱表示用户的行为习惯，包含时间、地点、设备、动作和情境等维度。

2.2.4 智能排程优化器

智能排程优化器是系统的核心，负责生成最优的设备运行计划。它需要考虑多目标优化、不确定性处理和实时调整等挑战。

排程优化的核心流程：

图2-4：排程优化核心流程图

优化算法选择：

• 精确算法：动态规划、整数规划（适用于小规模问题）
• 启发式算法：遗传算法、粒子群优化、模拟退火（适用于中等规模问题）
• 强化学习：DQN、PPO算法（适用于动态环境和复杂目标）

多目标优化策略：

• 加权求和法：将多目标转化为单目标（权重需动态调整）
• Pareto最优方法：生成一组非支配解，让用户或系统根据情境选择
• 分层优化：将目标按优先级排序，依次优化

2.2.5 计划执行与反馈学习模块

生成排程计划后，需要有效执行并根据反馈不断优化。

计划执行流程：

1. 排程计划分解为具体设备指令
2. 根据设备通信协议转换为控制命令
3. 通过网关发送控制指令到设备
4. 监控设备执行状态，处理执行失败情况

反馈学习机制：

• 显式反馈：用户通过APP或语音直接评价排程结果
• 隐式反馈：通过用户行为变化推断满意度（如用户手动调整温度可能表示不满意）
• 强化学习反馈：将用户满意度作为奖励信号，更新排程策略

持续优化循环：

图2-5：持续优化循环图

2.3 数据存储设计

智能排程系统需要存储多种类型的数据，对存储系统有不同要求：

时序数据库：存储传感器和设备状态的时间序列数据

• 需求：高写入吞吐量、高效的时间范围查询、数据压缩
• 推荐技术：InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus

用户画像数据库：存储用户偏好、行为模式和个人信息

• 需求：灵活的数据模型、支持复杂查询、隐私保护
• 推荐技术：MongoDB、Neo4j（图数据库，适合存储用户-设备-情境关系）

排程计划数据库：存储生成的排程计划和执行记录

• 需求：事务支持、定时查询能力
• 推荐技术：PostgreSQL、MySQL

知识图谱数据库：存储智能家居领域知识和规则

• 需求：支持复杂关系查询、推理能力
• 推荐技术：Neo4j、OrientDB

缓存系统：存储频繁访问的数据和计算结果

• 需求：低延迟、高并发
• 推荐技术：Redis、Memcached

2.4 通信架构设计

智能家居系统涉及多种设备和服务的通信，需要设计灵活可靠的通信架构。

通信协议对比：

协议	频段	传输速率	传输距离	功耗	网络拓扑	典型应用
Wi-Fi	2.4/5GHz	54-866Mbps	50m	高	星型	智能电视、摄像头
Zigbee	2.4GHz	250kbps	10-100m	低	网状	传感器、智能开关
Z-Wave	868/908MHz	9.6-100kbps	30-100m	低	网状	家居控制设备
Bluetooth	2.4GHz	1-2Mbps	10-100m	中	星型	移动设备、穿戴设备
Bluetooth LE	2.4GHz	1Mbps	50m	极低	星型	低功耗传感器
Thread	2.4GHz	250kbps	50m	低	网状	智能家居设备
Matter	多协议	可变	可变	可变	网状	跨品牌智能家居设备

通信架构：

图2-6：智能家居通信架构图

边缘计算与云计算协同：

• 边缘计算（本地网关）：实时响应、低延迟任务、数据预处理
• 云计算：复杂AI模型训练、大数据分析、跨设备协同
• 协同策略：本地处理情境感知和简单排程，云端进行深度分析和模型优化，定期同步更新

2.5 安全与隐私保护架构

智能家居系统涉及大量用户隐私数据，安全与隐私保护至关重要。

安全架构：

1. 设备安全

   • 安全启动和固件验证
   • 最小权限原则设计
   • 定期安全更新机制

2. 通信安全

   • 端到端加密（TLS/DTLS）
   • 设备认证与授权
   • 安全的密钥分发机制

3. 数据安全

   • 数据分类分级保护
   • 敏感数据加密存储
   • 数据访问审计日志

4. 应用安全

   • 安全的用户认证（多因素认证）
   • 防暴力破解机制
   • 安全的API设计

隐私保护技术：

1. 数据匿名化与假名化

   • 去除或替换个人身份信息
   • 使用假名标识用户和设备

2. 本地计算优先

   • 敏感数据优先在本地处理
   • 仅上传必要的非敏感数据到云端

3. 差分隐私

   • 在数据集中添加精心设计的噪声
   • 确保无法从聚合数据中识别个体

4. 联邦学习

   • 模型在本地设备上训练
   • 仅共享模型参数而非原始数据
   • 中央服务器聚合更新全局模型

5. 隐私保护计算

   • 安全多方计算(SMC)
   • 同态加密
   • 可信执行环境(TEE)

三、智能排程的核心算法与数学模型

3.1 问题建模：智能排程的数学框架

智能排程本质上是一个复杂的优化问题，我们需要建立清晰的数学模型来描述它。

问题定义：给定一组设备集合、时间区间、用户偏好、环境约束和优化目标，寻找设备状态随时间变化的最优序列。

形式化描述：

输入：

• $T$：时间区间集合，T={t1,t2,...,tn}T = \{t_1, t_2, ..., t_n\}T={t1​,t2​,...,tn​}，通常以15分钟或30分钟为间隔
• $D$：设备集合，D={d1,d2,...,dm}D = \{d_1, d_2, ..., d_m\}D={d1​,d2​,...,dm​}
• $S_d$：设备$d$的状态空间，包含所有可能的运行状态和参数
• $C$：约束条件集合，包括设备能力、能源限制、用户设置等
• $U$：用户集合，U={u1,u2,...,uk}U = \{u_1, u_2, ..., u_k\}U={u1​,u2​,...,uk​}（家庭成员）
• $P_u$：用户$u$的偏好模型
• $E(t)$：时间$t$的外部环境参数（温度、光照等）
• $R(t)$：时间$t$的资源成本（如电价）

输出：排程计划 S={sd,t∣d∈D,t∈T}S = \{s_{d,t} | d \in D, t \in T\}S={sd,t​∣d∈D,t∈T}，其中 $s_{d,t}\in S_d$ 表示设备$d$在时间$t$的状态

目标函数：最大化整体效用，同时最小化资源成本和用户干预

$$\begin{array}{rl}\underset{S}{\max }& \left[\alpha \cdot U_{\text{comfort}}(S)+\beta \cdot U_{\text{convenience}}(S)\right]\\ & +\left[\gamma \cdot (-C_{\text{energy}}(S))+\delta \cdot (-C_{\text{intervention}}(S))\right]\\ \text{subject to}& C(S)=\text{True}\end{array}$$

其中：

• $U_{\text{comfort}}(S)$：舒适度效用函数
• $U_{\text{convenience}}(S)$：便利性效用函数
• $C_{\text{energy}}(S)$：能源成本函数
• $C_{\text{intervention}}(S)$：用户干预成本（用户手动调整的频率）
• $\alpha ,\beta ,\gamma ,\delta$：权重参数，根据情境动态调整

3.2 用户行为模式挖掘算法

用户行为模式挖掘是智能排程的基础，目的是从历史数据中发现用户的生活习惯和偏好。

3.2.1 时间序列分割与聚类

用户行为通常表现为时间序列数据，我们首先需要将连续的时间序列分割为有意义的段。

改进的基于密度的时间序列分割算法：

def segment_time_series(data, min_segment_length=5, max_segment_length=60, 
                        density_threshold=0.05, window_size=5):
    """
    将设备使用时间序列分割为有意义的行为段
    
    参数:
    data: 时间序列数据，格式为[(timestamp, value), ...]
    min_segment_length: 最小段长度(分钟)
    max_segment_length: 最大段长度(分钟)
    density_threshold: 密度阈值，用于检测段边界
    window_size: 滑动窗口大小
    
    返回:
    segments: 分割后的段列表，每个段包含(start_time, end_time, pattern)
    """
    segments = []
    n = len(data)
    if n == 0:
        return segments
    
    start_idx = 0
    current_pattern = [data[0][1]]
    
    for i in range(1, n):
        # 计算当前窗口与前一窗口的密度差异
        current_window = data[i-window_size+1:i+1] if i >= window_size else data[0:i+1]
        prev_window = data[i-2*window_size+1:i-window_size+1] if i >= 2*window_size else data[0:i-window_size+1]
        
        if len(current_window) < window_size or len(prev_window) < window_size:
            current_pattern.append(data[i][1])
            continue
        
        # 计算窗口内的变化密度
        current_density = calculate_density(current_window)
        prev_density = calculate_density(prev_window)
        density_diff = abs(current_density - prev_density)
        
        # 检查是否满足分割条件
        current_length = (data[i][0] - data[start_idx][0]).total_seconds() / 60
        if (density_diff > density_threshold and current_length >= min_segment_length) or \
           current_length >= max_segment_length:
            # 完成当前段
            segment_pattern = extract_pattern(current_pattern)
            segments.append({
                'start_time': data[start_idx][0],
                'end_time': data[i-1][0],
                'length': current_length,
                'pattern': segment_pattern,
                'confidence': calculate_pattern_confidence(current_pattern, segment_pattern)
            })
            # 开始新段
            start_idx = i
            current_pattern = [data[i][1]]
    
    # 添加最后一个段
    current_length = (data[-1][0] - data[start_idx][0]).total_seconds() / 60
    if current_length >= min_segment_length:
        segment_pattern = extract_pattern(current_pattern)
        segments.append({
            'start_time': data[start_idx][0],
            'end_time': data[-1][0],
            'length': current_length,
            'pattern': segment_pattern,
            'confidence': calculate_pattern_confidence(current_pattern, segment_pattern)
        })
    
    return segments

def calculate_density(window):
    """计算窗口内数据的变化密度"""
    if len(window) < 2:
        return 0
    
    # 计算相邻数据点之间的差异总和
    diff_sum = sum(abs(window[i][1] - window[i-1][1]) for i in range(1, len(window)))
    return diff_sum / (len(window) - 1)  # 平均密度

def extract_pattern(values):
    """从值序列中提取行为模式特征"""
    if not values:
        return {}
    
    # 提取统计特征
    mean_val = np.mean(values)
    std_val = np.std(values)
    max_val = np.max(values)
    min_val = np.min(values)
    median_val = np.median(values)
    trend = calculate_trend(values)
    
    return {
        'mean': mean_val,
        'std': std_val,
        'max': max_val,
        'min': min_val,
        'median': median_val,
        'trend': trend,
        'shape': classify_pattern_shape(values)
    }

def calculate_trend(values):
    """计算序列的趋势（斜率）"""
    x = np.arange(len(values))
    coeffs = np.polyfit(x, values, 1)
    return coeffs[0]  # 斜率即为趋势

def classify_pattern_shape(values):
    """将模式形状分类为常量、上升、下降、波动等类型"""
    # 实现模式分类逻辑
    # ...
    return "constant"  # 示例返回

def calculate_pattern_confidence(original_values, pattern):
    """计算模式提取的置信度"""
    # 实现置信度计算逻辑
    # ...
    return 0.85  # 示例返回

时间序列聚类算法：

def cluster_behavior_patterns(segments, n_clusters=5):
    """
    对行为模式段进行聚类，识别相似的行为模式
    
    参数:
    segments: 分割后的行为段列表
    n_clusters: 预期的聚类数量
    
    返回:
    clusters: 聚类结果
    """
    # 提取特征向量
    features = []
    valid_segments = []
    
    for seg in segments:
        # 跳过置信度低的段
        if seg.get('confidence', 0) < 0.6:
            continue
            
        # 构建特征向量
        pattern = seg['pattern']
        feature = [
            # 时间特征
            seg['start_time'].hour + seg['start_time'].minute / 60,  # 开始时间（小时）
            seg['length'],  # 持续时间
            
            # 行为模式特征
            pattern['mean'],
            pattern['std'],
            pattern['max'],
            pattern['min'],
            pattern['median'],
            pattern['trend'],
            
            # 星期特征（0-6，周一到周日）
            seg['start_time'].weekday()
        ]
        
        features.append(feature)
        valid_segments.append(seg)
    
    if len(features) < n_clusters:
        return []  # 数据不足，无法聚类
    
    # 特征标准化
    scaler = StandardScaler()
    features_scaled = scaler.fit_transform(features)
    
    # 使用DBSCAN进行聚类（不需要预先指定聚类数量）
    dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=3)
    labels = dbscan.fit_predict(features_scaled)
    
    # 或者使用K-means（如果预先知道聚类数量）
    # kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
    # labels = kmeans.fit_predict(features_scaled)
    
    # 组织聚类结果
    clusters = {}
    for i, label in enumerate(labels):
        if label == -1:  # 噪声点
            continue
            
        if label not in clusters:
            clusters[label] = {
                'segments': [],
                'centroid': None,
                'pattern': None,
                'confidence': 0
            }
            
        clusters[label]['segments'].append(valid_segments[i])
    
    # 计算每个聚类的中心和代表性模式
    for label, cluster in clusters.items():
        # 提取该聚类的所有特征
        cluster_features = [features[i] for i, l in enumerate(labels) if l == label]
        cluster['centroid'] = np.mean(cluster_features, axis=0)
        
        # 确定代表性模式
        cluster['pattern'] = determine_representative_pattern(cluster['segments'])
        
        # 计算聚类的置信度（同质性）
        cluster['confidence'] = calculate_cluster_homogeneity(cluster['segments'], cluster['pattern'])
    
    # 按置信度排序并返回
    sorted_clusters = sorted(clusters.values(), key=lambda x: x['confidence'], reverse=True)
    return sorted_clusters

def determine_representative_pattern(segments):
    """确定聚类中最具代表性的模式"""
    # 实现代表性模式确定逻辑
    # ...
    return segments[0]['pattern']  # 简化示例

def calculate_cluster_homogeneity(segments, representative_pattern):
    """计算聚类的同质性（置信度）"""
    # 实现同质性计算逻辑
    # ...
    return 0.8  # 示例返回

3.2.2 用户偏好学习模型

用户偏好学习旨在理解用户对不同环境参数和设备状态的偏好。

用户温度偏好模型：

class UserPreferenceModel:
    def __init__(self, user_id):
        self.user_id = user_id
        self.temperature_model = None  # 温度偏好模型
        self.light_model = None       # 灯光偏好模型
        self.humidity_model = None    # 湿度偏好模型
        self.noise_model = None       # 噪音偏好模型
        self.models_trained = False
        
    def train_models(self, interaction_data, context_data):
        """
        训练用户偏好模型
        
        参数:
        interaction_data: 用户与设备的交互数据
        context_data: 对应的情境数据
        """
        # 训练温度偏好模型
        self.temperature_model = self._train_temperature_preference_model(
            interaction_data, context_data)
            
        # 训练灯光偏好模型
        self.light_model = self._train_light_preference_model(
            interaction_data, context_data)
            
        # 类似地训练其他模型...
        
        self.models_trained = True
        
    def _train_temperature_preference_model(self, interaction_data, context_data):
        """训练温度偏好模型"""
        # 准备训练数据
        X, y = [], []
        
        for i, interaction in enumerate(interaction_data):
            if interaction['device_type'] != 'thermostat':
                continue
                
            # 获取情境特征
            context = context_data[i]
            hour = interaction['timestamp'].hour
            day_of_week = interaction['timestamp'].weekday()
            is_weekend = 1 if day_of_week >= 5 else 0
            activity = context.get('activity', 'unknown')
            location = context.get('location', 'unknown')
            outside_temp = context.get('outside_temperature', 20)
            humidity = context.get('humidity', 50)
            
            # 构建特征向量
            features = [
                hour,                  # 一天中的小时
                is_weekend,            # 是否周末
                outside_temp,          # 室外温度
                humidity,              # 湿度
                self._encode_activity(activity),  # 活动类型编码
                self._encode_location(location)   # 位置编码
            ]
            
            # 用户设置的温度（目标变量）
            target_temp = interaction['set_value']
            
            X.append(features)
            y.append(target_temp)
            
        if not X or not y:
            return None  # 没有足够的数据训练模型
            
        # 将列表转换为numpy数组
        X = np.array(X)
        y = np.array(y)
        
        # 使用梯度提升树回归训练温度偏好模型
        model = GradientBoostingRegressor(
            n_estimators=100, 
            max_depth=5, 
            min_samples_split=5,
            random_state=42
        )
        
        model.fit(X, y)
        
        # 包装模型和必要的编码器
        temperature_model = {
            'model': model,
            'activity_encoder': self._get_activity_encoder(),
            'location_encoder': self._get_location_encoder(),
            'feature_names': ['hour', 'is_weekend', 'outside_temp', 'humidity', 'activity', 'location']
        }
        
        return temperature_model
        
    def predict_temperature_preference(self, context):
        """预测用户在特定情境下的温度偏好"""
        if not self.temperature_model or not self.models_trained:
            return 22.0  # 默认温度
            
        model = self.temperature_model['model']
        
        # 构建特征向量
        hour = context['timestamp'].hour
        day_of_week = context['timestamp'].weekday()
        is_weekend = 1 if day_of_week >= 5 else 0
        activity = context.get('activity', 'unknown')
        location = context.get('location', 'unknown')
        outside_temp = context.get('outside_temperature', 20)
        humidity = context.get('humidity', 50)
        
        # 编码分类特征
        activity_encoded = self._encode_activity(activity, 
            self.temperature_model['activity_encoder'])
        location_encoded = self._encode_location(location, 
            self.temperature_model['location_encoder'])
            
        # 构建特征向量
        features = [
            hour, is_weekend, outside_temp, humidity, activity_encoded, location_encoded
        ]
        
        # 预测温度偏好
        predicted_temp = model.predict([features])[0]
        
        # 添加置信区间估计
        # 在实际应用中，可以使用模型的预测不确定性估计方法
        return {
            'preferred_temp': predicted_temp,
            'confidence': self._estimate_prediction_confidence(model, features),
            'lower_bound': predicted_temp - 1.5,  # 简化的置信区间
            'upper_bound': predicted_temp + 1.5
        }
        
    # 其他辅助方法...
    def _encode_activity(self, activity, encoder=None):
        """编码活动类型"""
        # 实现活动编码逻辑
        return 0  # 示例返回
        
    def _encode_location(self, location, encoder=None):
        """编码位置"""
        # 实现位置编码逻辑
        return 0  # 示例返回
        
    def _estimate_prediction_confidence(self, model, features):
        """估计预测的置信度"""
        # 实现置信度估计逻辑
        return 0.8  # 示例返回

3.2.3 行为模式的表示与推理

使用行为模式图谱表示用户的行为习惯，结合规则推理和概率推理进行模式识别和预测。

行为模式图谱示例：

graph TD
    A[早晨唤醒模式] -->|发生于| B[时间: 6:00-8:00]
    A -->|发生于| C[工作日]
    A -->|包含| D[卧室窗帘开启]
    A -->|包含| E[卧室灯光开启]
    A -->|包含| F[咖啡机启动]
    D -->|参数| G[逐渐开启，5分钟完成]
    E -->|参数| H[亮度从20%渐增至80%]
    E -->|时间顺序| I[先于窗帘完全开启]
    F -->|时间顺序| J[在用户起床前15分钟启动]
    A -->|触发条件| K[工作日闹钟响起]
    A -->|置信度| L[0.92]

图3-1：早晨唤醒行为模式图谱示例

基于概率图模型的行为推理：

使用隐马尔可夫模型(HMM)或条件随机场(CRF)对用户行为序列进行建模和预测。

class BehaviorHMM:
    """基于隐马尔可夫模型的行为推理器"""
    
    def __init__(self, n_states=5, n_observations=10):
        self.n_states = n_states          # 隐藏状态数量（行为模式）
        self.n_observations = n_observations  # 观测状态数量（传感器数据模式）
        self.model = None
        self.state_names = []             # 状态名称映射
        self.trained = False
        
    def train(self, sequences, state_names=None):
        """
        训练HMM模型
        
        参数:
        sequences: 观测序列列表，每个序列是一个观测值列表
        state_names: 状态名称列表，用于解释模型
        """
        # 使用Baum-Welch算法训练HMM
        self.model = hmm.GaussianHMM(n_components=self.n_states, 
                                    covariance_type="full",
                                    n_iter=1000,
                                    random_state=42)
        
        # 将所有序列合并以估计初始参数
        X = np.concatenate(sequences)
        lengths = [len(seq) for seq in sequences]
        
        # 训练模型
        self.model.fit(X, lengths)
        
        self.trained = True
        if state_names:
            self.state_names = state_names
        else:
            self.state_names = [f"State {i}" for i in range(self.n_states)]
            
        return self.model.score(X, lengths)  # 返回对数似然值
        
    def predict_behavior_sequence(self, observations):
        """
        基于观测序列预测最可能的行为状态序列
        
        参数:
        observations: 观测序列
        
        返回:
        最可能的状态序列和对应的行为名称
        """
        if not self.trained or self.model is None:
            raise ValueError("模型尚未训练")
            
        # 使用Viterbi算法找到最可能的状态序列
        state_sequence = self.model.predict(observations)
        
        # 将状态索引转换为行为名称
        behavior_sequence = [self.state_names[state] for state in state_sequence]
        
        # 计算这个序列的概率
        log_prob = self.model.score(observations)
        
        return {
            "state_sequence": state_sequence,
            "behavior_sequence": behavior_sequence,
            "log_probability": log_prob,
            "probability": np.exp(log_prob),
            "confidence": self._calculate_confidence(observations, state_sequence)
        }
        
    def predict_next_behavior(self, observations, n_steps=1):
        """
        预测未来n_steps的行为状态
        
        参数:
        observations: 历史观测序列
        n_steps: 预测步数
        
        返回:
        预测的未来行为状态序列
        """
        if not self.trained or self.model is None:
            raise ValueError("模型尚未训练")
            
        # 首先找到当前最可能的状态
        current_state_probs = self._get_current_state_probabilities(observations)
        current_state = np.argmax(current_state_probs)
        
        # 预测未来状态
        predicted_states = []
        predicted_probs = []
        
        for _ in range(n_steps):
            # 基于转移矩阵预测下一个状态概率
            next_state_probs = self.model.transmat_[current_state]
            next_state = np.argmax(next_state_probs)
            
            predicted_states.append(next_state)
            predicted_probs.append(next_state_probs[next_state])
            
            current_state = next_state
            
        # 转换为行为名称
        predicted_behaviors = [self.state_names[state] for state in predicted_states]
        
        return {
            "state_sequence": predicted_states,
            "behavior_sequence": predicted_behaviors,
            "probabilities": predicted_probs,
            "average_confidence": np.mean(predicted_probs) if predicted_probs else 0
        }
        
    def _get_current_state_probabilities(self, observations):
        """计算给定观测序列后的当前状态概率分布"""
        # 使用前向算法计算
        if len(observations) == 0:
            return self.model.startprob_
            
        # 前向概率计算
        _, fwdlattice = self.model.score_samples(observations)
        return fwdlattice[-1]  # 返回最后一个时间步的状态概率
        
    def _calculate_confidence(self, observations, state_sequence):
        """计算预测序列的置信度"""
        # 实现置信度计算逻辑
        return np.mean([self.model.emissionprob_[state, obs.argmax()] 
                       for state, obs in zip(state_sequence, observations)])

3.3 智能排程的优化算法

智能排程本质上是一个复杂的多目标优化问题，需要在满足各种约束条件的同时，最大化用户舒适度和便利性，最小化能源消耗和用户干预。

3.3.1 基于遗传算法的排程优化

遗传算法是一种借鉴生物进化过程的随机优化算法，适用于复杂的组合优化问题。

排程问题的遗传算法表示：

1. 染色体表示：每个染色体代表一个完整的排程计划

   • 基因：单个设备在特定时间段的状态
   • 染色体：所有设备在所有时间段的状态组合

2. 适应度函数：评估排程计划的优劣，即式(3-1)的目标函数

3. 选择算子：基于适应度选择优秀个体进行繁殖

   • 轮盘赌选择、锦标赛选择

4. 交叉算子：结合两个父代染色体生成子代

   • 部分映射交叉(PMX)、顺序交叉(OX)

5. 变异算子：随机改变染色体的某些基因，增加多样性

   • 位变异、交换变异

基于遗传算法的排程优化实现：

class GeneticScheduler:
    """基于遗传算法的智能排程优化器"""
    
    def __init__(self, devices, time_slots, constraints, preferences, population_size=50, 
                 mutation_rate=0.05, crossover_rate=0.8, generations=100):
        """
        初始化遗传算法排程器
        
        参数:
        devices: 设备列表，包含设备ID、可能状态和约束
        time_slots: 时间槽列表，每个时间槽代表一个调度单位（如15分钟）
        constraints: 系统约束条件
        preferences: 用户偏好模型
        population_size: 种群大小
        mutation_rate: 变异率
        crossover_rate: 交叉率
        generations: 进化代数
        """
        self.devices = devices
        self.time_slots = time_slots
        self.constraints = constraints
        self.preferences = preferences
        self.population_size = population_size
        self.mutation_rate = mutation_rate
        self.crossover_rate = crossover_rate
        self.generations = generations
        
        # 缓存设备状态信息
        self.device_states = {device['id']: device['states'] for device in devices}
        
        # 染色体长度 = 设备数量 × 时间槽数量
        self.chrom