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针对现有家庭网络中智能设备不能有效学习家庭用户习惯，致使不能满足用户的个性化服务质量的问题，给出了一种基于分级代理的智能家庭网络模型。首先给出了一种智能家庭网络设备的形式化描述，以此为基础提出了分级代理的智能家庭网络模型：全局Agent通过对家庭中的长期数据进行学习，总结出一定的服务规则，指导设备Agnet根据家庭成员的生活习惯改变工作方式；设备Agent利用强化学习算法，自主学习，解读家庭环境的状态变化，并做出最优选择。该模型的应用实例及仿真结果表明，应用此模型，设备可以学习用户习惯，为用户提供个性化服