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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种智能家居设备控制方法、系统设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120370733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510856797.3，技术领域涉及：G05B15/02；该发明授权一种智能家居设备控制方法、系统设备及介质是由龙军;罗曦文;卜德华;刘承光;杨浩然设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能家居设备控制方法、系统设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智能家居设备控制方法、系统设备及介质，本方法通过获取目标区域的状态数据和智能家居设备的控制参数；根据状态数据和控制参数,构建智能家居设备的状态影响图；根据状态数据和控制参数，计算智能家居设备的目标偏差项；根据目标偏差项和控制参数，构建智能家居设备的局部代价函数，生成至少两台智能家居设备的第一控制策略；基于局部代价函数，根据状态影响图构建目标区域的全局代价函数；根据全局代价函数对第一控制策略进行迭代优化，生成至少两台智能家居设备的最优控制策略，能够通过多设备之间的博弈，实现多设备协同控制和优化，而且提升了方案的场景适用性，能够满足用户的个性化要求。

本发明授权一种智能家居设备控制方法、系统设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种智能家居设备控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的状态数据和智能家居设备的控制参数；其中，所述目标区域包括至少两台所述智能家居设备；所述状态数据至少包括环境状态数据； 根据所述状态数据和所述控制参数,构建所述智能家居设备的状态影响图； 根据所述状态数据和所述控制参数，计算所述智能家居设备的目标偏差项； 根据所述目标偏差项和所述控制参数，构建所述智能家居设备的局部代价函数，生成至少两台所述智能家居设备的第一控制策略； 基于所述局部代价函数，根据所述状态影响图构建所述目标区域的全局代价函数； 根据所述全局代价函数对所述第一控制策略进行迭代优化，生成至少两台所述智能家居设备的最优控制策略； 所述根据所述状态数据和所述控制参数,构建所述智能家居设备的状态影响图，包括： 将所述控制参数划分为连续型控制参数子集和离散型控制参数子集； 建立所述连续型控制参数子集和所述状态数据的连续型控制映射集合； 建立所述离散型控制参数子集和所述状态数据的离散型控制映射集合； 结合所述连续型控制映射集合和所述离散型控制映射集合，得到混合参数结构映射集合； 根据所述混合参数结构映射集合生成所述智能家居设备的状态影响图； 所述状态数据还包括人体体征数据，所述根据所述状态数据和所述控制参数，计算所述智能家居设备的目标偏差项，包括： 根据所述环境状态数据和所述人体体征数据生成目标控制参数； 根据所述目标控制参数和所述智能家居设备的控制参数，计算每一所述智能家居设备的目标偏差项； 所述构建所述智能家居设备的局部代价函数的过程，还基于所述智能家居设备的能耗项和冲突项，其中，所述能耗项为所述智能家居设备的能耗，所述冲突项为各所述智能家居设备同时控制时所产生的损失； 所述构建所述智能家居设备的局部代价函数的过程，还基于各所述智能家居设备的设备类型调节参数和控制冲突损失函数，其中，所述控制冲突损失函数基于与当前智能家居设备产生冲突的其它设备构成； 所述状态影响图为有向图形式； 所述根据所述全局代价函数对所述第一控制策略进行迭代优化，生成至少两台所述智能家居设备的最优控制策略，包括： 通过拉格朗日乘子松弛和子梯度响应算法，根据所述目标控制参数迭代计算所述全局代价函数的变分不等式问题，生成纳什均衡控制策略； 根据所述目标控制参数和所述纳什均衡控制策略对所述第一控制策略进行优化，生成所述目标区域的最优控制策略。

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