一种基于强化学习的吹风时间自适应控制方法

本发明公开了一种基于强化学习的吹风时间自适应控制方法，包括如下步骤：S1、采集多源状态信息，构建当前状态图谱；S2、构建区域趋势场张量，并构建趋势‑能效耦合预测向量；S3、输入改进型扩散策略模型，输出控制动作；S4、执行控制动作并采集控制反馈信息，构建状态‑动作‑反馈三元组；S5、构建动态能效调控型多目标奖励函数，生成动态奖励信号；S6、判断干发终止条件；S7、利用训练样本对更新扩散策略模型参数；S8、输出控制过程日志与最终干发状态信息。本发明实现了对吹风过程中风速、风温与作用时间的智能动态调控，在保障干发均匀性与节能性的同时，自适应优化整体干发时间，适用于多种个性化吹风控制场景。