0 引言

    在人工智能領(lǐng)域,，機器學(xué)習(xí)和自適應(yīng)等算法是主要研究方向,，而面對智能家居領(lǐng)域的控制，機器學(xué)習(xí)等方法并不合適。原因如下：首先,，樣本空間不足,，沒有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)^[1]。例如,，一般城市家庭的生活作息是以星期為單位,，即使只收集一個家庭50組數(shù)據(jù)就需要花費一年的時間,，這在實際運用中行不通,；其次，學(xué)習(xí)難度大,。準確性地學(xué)習(xí)一個人或一個家庭的生活作息難度非常大,，因為人不存在絕對的內(nèi)在作息規(guī)律，隨機性非常大^[2],；最后,，計算能力不足。人工智能一般需要很大的計算量,，而智能家居的控制算法基本運行在單片機或微控制器上,，這些處理器相對PC或服務(wù)器級別的處理器而言，主頻低,，單核,，位長短和浮點計算能力欠缺或不足^[3-4]。

    基于以上事實,，智能家居控制算法不能采用既有模型和思路來實現(xiàn),。算法必須具備不需要學(xué)習(xí)樣本、應(yīng)對變化反應(yīng)速度快,、計算量小和容易被編碼等特點^[5-6],。智能家居的控制算法是一個具體場景的應(yīng)用，故在學(xué)術(shù)上對此的研究并不多,。本文通過不斷的嘗試和實驗,，提出了以真假值為主要計算手段的TF算法。 

1 算法概述

    為簡化算法的表達并增強實用性,，引用電熱水器作為家庭設(shè)備終端進行說明,，該設(shè)備是中國普通家庭普及率最高的家用電器。一般家庭使用熱水的習(xí)慣集中在早晨和晚上,，而電熱水器卻是全天24小時保存熱水,，造成了電能浪費[7]。以中國南方為例,，夏季即使白天和夜里不使用熱水,，熱水器一般會空燒一次，而在冬天則空燒的頻率更大,，嚴重造成了電能浪費,。由于家庭組成千變?nèi)f化,，不可能通過提前在熱水器中預(yù)置一個全能的控制算法來做實際控制，但可以在熱水器中預(yù)置一個具備最低級控制能力并同時具有收集分析歷史數(shù)據(jù)和根據(jù)數(shù)據(jù)的變化動態(tài)做出決策的TF算法,。在實際使用中,，通過它在不同的家庭環(huán)境中控制熱水器的同時提取用戶數(shù)據(jù)，制定出與特定使用者相匹配的控制策略,。

2 建立表達模型

    熱水器的使用是現(xiàn)實世界中的具體問題,，如果要想通過算法或程序來進行智能控制和管理，則首先需要建立相關(guān)的數(shù)據(jù)表達模型,，這個表達模型應(yīng)該容易被計算機表示和處理,，只有在這個表達模型基礎(chǔ)上，才能進行進一步計算等處理,。

2.1 原始數(shù)據(jù)采集

    算法控制的直接對象是熱水器,，因此要了解對應(yīng)家庭使用熱水的時間段數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)只有通過熱水器獲知,。熱水在實際使用中總是時斷時續(xù),，通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，一個人的簡單洗漱過程一般會持續(xù)10~15分鐘,，平均開關(guān)水龍頭3次^[8],，而如果把這些瑣碎的時間片全部收集起來進行處理則沒有任何意義。數(shù)據(jù)收集采取的辦法是兩次使用熱水的時間差在半個小時以內(nèi),，則算為一次,。通過使用該收集數(shù)據(jù)的方法抽查并記錄某一家庭某一周使用熱水的數(shù)據(jù)如下所示：

    周一： 06:28-07:03\11:40-13:59\18:32-00:05

    周二： 06:53-07:28\19:20-22:22

    周三： 06:10-07:40\19:43-00:20\22:21-00:12

    周四： 06:31-06:58\17:46-20:19

    周五： 06:11-07:42\17:17-00:28

    周六： 09:01-11:11\12:40-14:22\08:03-01:16

    周日： 08:40-10:15\11:49-15:48\18:53-23:20

2.2 數(shù)據(jù)處理和離散化

    為了更加清晰地發(fā)現(xiàn)規(guī)律，需要對原始采集的數(shù)據(jù)做進一步處理,，實質(zhì)是將其工作區(qū)間擴大和計數(shù)單位離散化,。具體的處理方法是將起始時間在xx:01-xx:30和xx:31-xx:60(xx:00)之間的數(shù)據(jù)劃歸到xx:00和xx:30。結(jié)束時間在xx:01-xx:30和xx:31-xx:60(xx:00)之間的數(shù)據(jù)劃歸到xx:30和xx+1:00,。處理過的數(shù)據(jù)如下所示：

    周一： 06:00-07:30\11:30-14:00\18:30-00:30

    周二： 06:30-07:30\19:00-22:30

    周三： 06:00-08:00\19:30-21:30\22:00-00:30

    周四： 06:30-07:00\17:30-20:30

    周五： 06:00-08:00\17:00-00:30

    周六： 09:00-11:30\12:30-14:30\08:00-01:30

    周日： 08:30-10:30\11:30-16:00\18:30-23:30

    通過將處理過的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)對比可以發(fā)現(xiàn),，原始數(shù)據(jù)是被處理過數(shù)據(jù)的一個真子集。雖然原始數(shù)據(jù)經(jīng)處理后發(fā)生變化,，但可以在不影響使用者數(shù)據(jù)提取的前提下簡化計算工作,，所以進行這樣的數(shù)據(jù)處理是必要的。

    為了更清晰地看清規(guī)律將數(shù)據(jù)可視化,，根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)得出表1的位圖表,。縱向為時間單位,，每半個小時為一個計算單位,；橫向為7個時間單位，每天是一個計算單位。

    根據(jù)實際使用情況每半個小時對應(yīng)著布爾值“真”或是“假”,，用T表示“真”,，F(xiàn)表示“假”。通過表1發(fā)現(xiàn),，只要控制算法最終能確定每個格子的值取真還是假即可,。至此，將實際問題中的模擬量轉(zhuǎn)化成了由位圖表示的計算機可處理的表達模型,，整個算法也是基于位圖展開的,。

2.3 應(yīng)用場景分析及研究重點

    算法的最終使用場景是在沒有任何歷史數(shù)據(jù)存在的情況下，收集數(shù)據(jù)與分析數(shù)據(jù)同步進行,。由于使用家庭不同和節(jié)氣等原因,，生活作息會不斷變化,，即使是通過累積歷史數(shù)據(jù)分析并得到了決策方法,，也不能以后就一直使用這個方法，還必須持續(xù)地分析過去的數(shù)據(jù),，形成與使用者家庭當前最匹配的控制方法,。

    在現(xiàn)實中，城市居民的生活往往以周或天為一個規(guī)律性的周期,，所以需要加入一個控制周期參數(shù)LP(learning period)來定義控制周期,。根據(jù)實際情況給LP取兩個值，如果是天,，用LP=d(day)表示,；或者是星期，用LP=w(week)表示,。

    在LP=d的情況下,，前一天的數(shù)據(jù)會一定程度地影響第二天對熱水器的控制，這種情況適用于不是以星期為生活周期的家庭,。

    在LP=w的情況下,，前一個星期的輸入數(shù)據(jù)會在一定程度上影響下個星期對控制器的控制。其實LP=w是由LP=d的組合而行成的情況,，以每周的星期三為例,，當前星期的周三只能借鑒前一個星期周三的歷史數(shù)據(jù)，本質(zhì)還是LP=d的情況,，所以本論文重點研究LP=d的情況,。

3 算法原理

    當前控制位圖(A)+最近一天的數(shù)據(jù)位圖(B)=最終控制位圖(C)(計算方法)，如圖1所示,。

    其中當前控制位圖(A)表示當前的控制決策,；最近一天的數(shù)據(jù)位圖(B)表示最新的歷史數(shù)據(jù)，它是算法的輸入；最終控制位圖(C)表示通過計算得出的最新控制決策結(jié)果,，它是算法的輸出,。而在整個算法工作流程中，計算方法是核心,，直接決定著最終控制結(jié)果的好壞,。

3.1 TF初步方法

    最簡單的初步計算方法是采取類似真值計算法來得出目標控制位圖。以圖1的07:00-07:30這一格為例來說明,。圖2給出了計算法則,。

    這種策略完全參考最新一天的數(shù)據(jù)，把最近一天的數(shù)據(jù)當作下一天的控制方法,。這種方法雖然簡單,，但是不具備靈活性和健壯性。尤其是對突然不規(guī)律的一天數(shù)據(jù)這種情況,，完全沒有抵御能力,。另外也沒有考慮到06:30-07:00和07:30-08:00等目標格附近對最終結(jié)果的影響，因為正常的生活作息都是在一定的區(qū)間內(nèi)搖擺,，必須要注重時間前后性的聯(lián)系,。

3.2 TF改進方法

    初步方法除了參照最近一天的數(shù)據(jù)B外，并沒有參考以前的數(shù)據(jù),，需要在初步方法基礎(chǔ)上做進一步改進,。要想?yún)⒖家郧暗臍v史數(shù)據(jù)，需要把歷史數(shù)據(jù)一定程度反映到當前控制位圖A中,。每一個格子在可以取真假值之外,，需要再攜帶一個權(quán)值，這里用W表示,。以W作為參考,，面對最新一天的數(shù)據(jù)位圖時，可以綜合W的值來做出決策,，而不是完全按照最新一天的位圖信息來決定下一天的控制位圖,。初步方法有一點需要保留——T值即刻生效法，無論當前控制位圖A的某一格子是T還是F,，或者W取值是什么,，只要最近一天數(shù)據(jù)位圖B的對應(yīng)格子是T，則下一天的控制位圖對應(yīng)格子做出的決策是T,。采取“T值即刻生效法”是為了盡量不要遺漏工作時間,，快速對變化做出反應(yīng)，從而減少給正常生活帶來麻煩,。這也是整個算法的原則之一,，實現(xiàn)手段是盡量使算法的T值域大于等于真正的T值域,，這樣可以更好地為智能生活帶來方便。圖3給出了“T值即刻生效法”的運算法則,。

    W的一種取法是統(tǒng)計式的方式,，即以T或F的總數(shù)為分子，T和F的和總數(shù)為分母,。W的另外一種取法是記錄式的方式,，記錄預(yù)定義的一段時間內(nèi)連續(xù)的T或是F的總數(shù)。由于人的活動具有時間局部性,，相同活動規(guī)律具有聚集性,，第二種方法可以反映相應(yīng)的聚集性和連續(xù)性，所以W采取第二種方式取值,，具體的取法如下,。

    用3個域來保存最近三天的T/F值記錄。W的3個域初始值均為T,，在未接觸到使用者數(shù)據(jù)時,，默認全天工作。W的動態(tài)變化如圖4所示,。

    W從整體上看是一個按著時間的先后順序向左移動的記錄,。W保存的是使用者家庭最近過去三天的T/F值情況,。

    在T值即刻生效法和W的約束下,，需要新的計算法則，以W在n(n>=3)天后的情況為例來說明,，如圖5所示,。

    以第n天的數(shù)據(jù)劃分為兩種情況。

    第一種情況：第n天的數(shù)據(jù)值為T,。根據(jù)T值即刻生效法會直接得出控制結(jié)果為T,。這種情況下不需要參考W的值。

    第二種情況：第n天的數(shù)據(jù)值為F,。這種情況,，T值即刻生效法不起作用，做決策的依據(jù)是查看第n-2天的數(shù)據(jù)值和第n-1天的數(shù)據(jù)值的真假,。如果全部是F,，則得出控制值為F；如果只有T存在,，則會得出控制結(jié)果為T,。該情況采取這種策略的目的是為由T向F變化提供一個容量為3的緩沖，只有連續(xù)三天為F才能確定為F,，這些做法很好地體現(xiàn)了T值域最大可能性的覆蓋真實情況,。具體的計算法則如圖6所示,。

3.3 TF最終方法

    改進方法可以反映人們生活習(xí)慣的時間局部性，但其缺點是邊界過于硬朗和容易造成控制漏洞,。下面以圖1的15:00一格為研究對象來說明,。

    使用改進方法則只參考時間段15:00～15:30的當前控制位圖A和15:00～15:30的最新歷史數(shù)據(jù)B，然后得到15:00～15:30的控制結(jié)果C,。而實際上,，人們的生活行為是線性的，具有時間前后連續(xù)性,。為此,，除了需要參考15:00～15:30的當前位圖和最近一天15:00～15:30的數(shù)據(jù)位圖外，需要把它前一格的數(shù)據(jù)和后一格的數(shù)據(jù)作為參考,，進行評估,。截取圖1的數(shù)據(jù)如圖7所示。

    使用改進方法可以分別得到C的14:30格子,、15:00格子和15:30格子的控制結(jié)果,。為了反映時間的連續(xù)性，在C的基礎(chǔ)上建立3個格子的關(guān)聯(lián),。具體分為兩種情況：

    第一種情況：當使用改進方法計算出15:00格子的控制結(jié)果為T,，則依然遵守T值即刻生效法，不做任何操作,，直接確定其最終控制結(jié)果為T,。

    第二種情況：當使用改進方法計算出15:00格子的控制結(jié)果為F，并通過改進方法計算出14:30格子和15:30格子的控制結(jié)果,。如果想要確定15:00格子的最終控制結(jié)果,，需要參考其相鄰格子的值。具體的辦法是采取簡單投票法,，如果其他兩個格子都是T,，則15:00格子的最終控制結(jié)果為T；否則,，15:00格子的最終控制結(jié)果為F,。這種做法進一步加大了T域覆蓋真實T的可能性。

    最終方法在初步方法和改進方法的基礎(chǔ)上進行了改進和完善,，去掉了初步方法和改進方法的缺點和不足,，繼承了它們的優(yōu)點。最終方法具有對T變化反應(yīng)迅速,、對F變化反應(yīng)遲緩,，并具有柔和邊界和防止控制漏洞等特性。

4 測試結(jié)果和評價

    對算法進行測試有模擬和實踐兩種方法,。對于TF算法而言,，由于沒有方法對人的這種隨機性行為進行模擬,，所以采用模擬方法并不可行。故采用實踐測試方法對TF算法進行測試,。

    由于時間等因素的限制,，對TF算法進行了小范圍測試，統(tǒng)計以天為生活周期某一家庭使用熱水器的數(shù)據(jù),，持續(xù)時間為10天,。另外，為了說明算法的使用效果,，把算法的控制結(jié)果和這一個家庭的數(shù)據(jù)進行對比,，結(jié)果如圖8所示。

    通過測試結(jié)果表發(fā)現(xiàn),，前三天是導(dǎo)入期,，故TF算法具有最大工作時間，其控制的熱水器是全天24小時工作,，沒有收斂,，從第四天開始收斂。其中有兩個參數(shù)需要統(tǒng)計,，一個是命中率為93.9%,，這個參數(shù)直接影響到使用者的體驗，命中率越高,，則用戶越滿意,。非命中的格子在測試結(jié)果圖8中已經(jīng)被標記出來，非命中率為6.1%,。

    從節(jié)能省電的角度來評價算法,，則需要統(tǒng)計無效控制，去掉前三天的情況,，無效控制率為36.7%。單純從節(jié)能省電的角度來評價算法,，這個參數(shù)越低,，則電能利用率越高。但是,，只有在命中率滿足一定要求下,，提升這個指標才有意義。

    由于學(xué)術(shù)界對智能家居智能算法的研究很少,，故沒有辦法通過對比數(shù)據(jù)來證明算法性能,，但可通過統(tǒng)計并對比使用TF控制算法前后的用電量來測試。表2分別統(tǒng)計了TF控制算法運行不同時間與平時的用電量比率,。

5 結(jié)論

    本文從智能家居的智能控制的實際問題出發(fā),，分析了智能家居對智能算法的要求,，建立了智能表達模型。通過實際測試TF算法,，驗證了該控制算法具有很好的智能性和健壯性,，并具備很強的節(jié)能省電功能，可以滿足智能控制的要求并被實踐推廣,。

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