1.基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其包括以下步骤：S1、确定评价标准，

假设在公共宿舍内共有m1个入睡用户，m2个学习用户，以及待优化出光的1个各向对称吸顶灯和m2个工作台灯，对公共宿舍内的每个用户，均在存储器中预设有一个光色评分表，所述光色评分表记录有用户在入睡或学习等作息模式下对作息位置各种色温、照度等光色参数组合的评分值，

建立基于各向对称吸顶灯的公共宿舍照明光照总体评价函数F，其中，wi为设定的加权系数，fi为各因素评价值，如，对各向对称吸顶灯， fi为：各向对称吸顶灯单独照明时，其出光亮度根据照明分布表对应到在各入睡用户位置处照度、以及其出光色温两个光色参数的组合，对应在第i个入睡用户的光色评分表的入睡模式子表中进行查表，获得的评分值，对工作台灯， fi为：

m2个工作台灯组成的灯集合、以及各向对称吸顶灯混光照明时，总出光的照度、以及总出光色温两个光色参数的组合，对应在第i个学习用户的光色评分表的学习模式子表中进行查表，获得的评分值；

S2、初始化进化种群规模、交叉概率、变异概率等参数，确定各向对称吸顶灯、各工作台灯色温、亮度光色参数的取值区间和编码策略以及每代群体中被全局Pareto最优解替换的个数Nrp，

第一阶段，令当前待寻优灯为对各向对称吸顶灯；

S3、世代数k＝0，对当前待寻优灯或灯集合，随机产生初始种群P(0)；

S4、令k＝k+1；如果达到结束条件，转第S11，否则接下一步；

S5、将本代群体P(k‑1)中所有个体解码得到光色参数，计算出各个体的各因素评价值fi，比较获得本代的Pareto最优解集PTk，并更新全局Pareto最优解集PTg；

S6、如果PTk集的个体数N(PTk)为奇数，随机选择一个个体加入到PTk集，使之能相互配对，计算出本代群体中PTk集外各个体的总体评价函数F值，并根据各个体的F值按轮盘赌法选择出其它(N(gp)‑N(PTk))/2对父体；得到的父代群体为P′(k)；

S7、对P′(k)中的个体进行交叉和变异操作，产生群体P″(k)；

S8、对于P″(k)中PTk集的子代个体，如果其总体评价函数F值不能优于其父体，则用其父体回代，得到群体P″′(k)；

S9、将P″′(k)中非PTk集子代的Nrp个个体随机地用全局Pareto最优解个体作替换，产生下一代群体P(k)；

S10、转步骤S4：

S11、搜索结束，基于最后得到的Pareto最优解集，选出总体评价函数F值最优的解，保存最优解；如果各向对称吸顶灯和工作台灯均已寻优，则转S13；

S12、第二阶段，令当前待寻优灯为m2个工作台灯组成的灯集合，转步骤S3；

S13、优化结束，将所获取的最优解输出。

2.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，

所述步骤S1中所述总出光的照度、总出光色温按如下方法进行计算和处理：T1、基于色温到色坐标的转换关系式，将各向对称吸顶灯、工作台灯的色温转换为xyz色坐标，

T2、各向对称吸顶灯的色坐标xyz以及亮度，转换为XYZ三刺激值后，再根据各向对称吸顶灯的照明分布表，将其亮度Y转换为在第i个学习用户位置处的第一照度，同时将X、Z同比例变化后得到对应于该处的第一XYZ三刺激，T3、包括第k个工作台灯的m2个工作台灯组成的灯集合，所述集合中的每个灯将其色坐标xyz以及亮度，转换为各自XYZ三刺激值后，再根据其各自的照明分布表，将其各自亮度Y转换为在第i个学习用户位置处的照度，同时将各自X、Z同比例变化后得到对应于该处的XYZ三刺激变换值，所述集合中所有灯对应的照度的和为第二照度，所有X、Y、Z三刺激变换值分别相加获得第二XYZ三刺激值，T4、将所述第一、第二照度相加得到总照度，将第一、第二XYZ三刺激值分别相加获得总XYZ三刺激值，将总XYZ三刺激值转换为总xyz色坐标，并进一步转换为总色温，根据所述总照度、总色温查找第i个学习用户的光色评分表，获得评分值。

3.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，所述步骤S1中所述加权系数还按如下方法进行调整：根据用户对滑动输入器进行操作后游标的位置，对所述总的评分值进行调整：F′＝F·(1+η·Δ)，

其中，L为待评分的光的亮度，L0为当前光的亮度且其对应于滑动输入器上正中间的位置，当游标朝滑动输入器左右两边滑动时左右两端位置分别对应于L0的0.9和1.1倍亮度，Ln为用户操作后游标位置对应的亮度，Δ为按亮度进行评分调整的设定阈值，η为调整系数，F和F′分别为调整前后的评分值。

4.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，所述步骤S1中所述加权系数还按如下方法进行调整：根据连续学习时间长度t和色温值K，对所述总的评分值进行调整：F′＝F·η′，

其中，t的单位为分钟，K为待评分的光的色温，Ks为设定的中间色温值，η′为调整系数，F和F′分别为调整前后的评分值。

5.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，所述步骤S1中所述加权系数还按如下方法进行调整：如果当前时间属于上午8点至下午5点范围内，还要根据待评分光色参数与当前日光色的相似度，对总评分值进行调整：

F′＝F·(1+η)，

η＝α·sim(K，Know)+(1‑α)·sim(L，Lnow)，其中，α为设定系数，K、L分别为待评分光的色温值、亮度与最大亮度的比值这两个值，Know、Lnow分别为当前时间日光的色温和相对亮度，所述相对亮度为当前时间日光亮度与正午日光亮度的比值，相似度函数sim(，)采用以第二个参数为中心的正态分布函数或三角形分布函数且其分布的幅度根据第一个参数的取值范围进行设定，η为调整系数，F和F′分别为调整前后的评分值。

6.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，所述光色评分表中还设有时间段字段，以体现开不同时间段学习或入睡对光色的评分区别；

所述光色评分表包括学习、入睡等不同作息模式下的光色评分子表；

当床有床帘时，所述照明分布表还包括床帘拉上与否两种情形。

7.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，在夜间某一时刻如22点后，在对各向对称吸顶灯进行参数寻优时，将非入睡用户的权值设置为0。

8.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，当实际环境中工作台灯对入睡用户有显著时，对各向对称吸顶灯可以按与对工作台灯参数寻优相同的混光方法处理，即将第一阶段第二阶段的寻优合并为一个阶段，光色评分值为所有入睡用户、学习用户对混光后总出光的评价值的加权和。

9.根据权利要求1所述的基于各向对称吸顶灯的公共宿舍混合照明优化方法，其特征在于，通过以下方式来对入睡用户、学习用户进行区分：设置至少一个床位操作终端以及与每个床位置相对应的光电传感器，在床位操作终端中设置入睡按键、时旋钮、分旋钮和模式键；用所述时旋钮、分旋钮和模式键来进行起床时间设置，用所述光电传感器用来检测床帘是否拉上；

优化处理时，当检测到一个用户的入睡按键被按下或床帘拉上时，判断该用户为入睡用户，

对每个用户还设置一个起床模式光色评分表，当某用户起床时间到时，基于所建立的其起床模式光色评分表、以及其他入睡用户的光色评分表中的入睡模式子表，分别对待寻优光色参数进行评分，并且在计算总评分值时将起床用户对应的权值设定得比入睡用户对应的权值高。