基于模糊控制的半数字键盘电梯群控系统

电梯群控系统的结构决定着电梯交通信息的完善性。信息的非完整性妨碍了电梯群控调度算法的实施。而全数字键盘虽然可以对电梯实施更好的调度,但是硬件的安装增加了电梯系统的成本。文中介绍了一种经济型的半数字键盘的电梯群控模型,能够降低成本和获取必要的客流信息。基于乘客两种不同需求的考虑,推导了乘客的最长候梯时间和最大冲击数的估算公式,采用基于模糊控制的电梯群控策略,符合人们对电梯服务水平的语言级评价。文中仿真试验在采用的半数字电梯群控系统和常规电梯群控系统、全数字群控系统之间做了比较。结果表明,该群控模型表现出较好的性能,乘客的乘梯时间和服务时间有所降低,是一种经济实用的群控模型。     

基于模糊控制的全数字键盘电梯群控系统

信息的完整决定着控制的优良,该文介绍了一种全部采用数字键盘的电梯群控模型,针对该模型,在乘客两种不同需求的基础上,推导了乘客的最长候梯时间和最大冲击数的计算公式,采用规则模糊推理,实现层站召唤的合理分配,仿真实验对常规电梯群控系统和全数字群控系统做了比较,结果表明,在正常客流模式下,乘客的乘梯时间和经受的冲击数较常规的群控系统有降低,特别是强度较轻的客流模式效果更为明显,为研究符合乘客利益的电梯群控系统奠定了基础.     

基于目的层预约的电梯群控系统建模与控制

基于目的层预约的电梯控制系统是电梯群控系统发展的新方向．首先对目的层预约形式的电梯群控系统建立电梯群控系统模型，为目的层预约思想在电梯群控系统中的研究建立仿真实验平台；然后提出一种目的层预约的多目标电梯群控策略．实验结果表明，目的层预约的电梯群控系统模型能准确描述电梯系统的动态行为，基于目的层预约思想的群控策略能有效减少乘客待梯时间和乘梯时间，提高电梯系统性能．     

智能多模式电梯群控调度方法的研究与实现

电梯群控系统的任务是有效地运送乘客，提高电梯运行效率，改善服务质量，根据大楼不同交通流状况识别不同的交通流模式，并采用最合适的调度方法分派电梯是提高群控性能的关键，实现了一种基于模式识别的智能多模式电梯群控调度方法，该方法可以在一天中根据不同的交通流状况，提供不同的群控策略，从而使电梯服务更优，仿真实验表明了这种电梯调度方法是有效的。     

智能多模式电梯群控调度方法的研究与实现

电梯群控系统的任务是有效地运送乘客，提高电梯运行效率、改善服务质量．根据 大楼不同交通流状况识别不同的交通流模式，并采用最合适的调度方法分派电梯是提高电梯 群控性能的关键．本文实现了一种基于模式识别的智能多模式电梯群控调度方法，该方法可 以在一天中根据不同的交通流状况，提供不同的群控策略,从而使电梯服务更优．仿真实验 表明了这种电梯调度方法是有效的．     

基于蚁群算法的电梯群控调度优化策略研究

为了研究多台电梯的群控调度问题,并根据现有电梯调度策略的不足,建立以服务间和运行能耗为优化目标函数的调度模型,提出将电梯群控调度问题转化为离散组合优化问题,并利用蚁群优化算法求解。算法在接受众多乘客的随机请求下,能根据各电梯的运行现状,将不同层的乘客请求组合分配到相应电梯进行服务的最优调度方案,优化了群控电梯的运行模式,仿真实验证明算法能大幅度减少乘客的平均侯梯时间及缩短运行路径,证明了算法的有效性。     

电梯上高峰动态规划分区控制方法的研究

研究电梯在上高峰模式下，采用动态规划方法进行动态分区的电梯群控方法，将乘客的乘梯时间和侯梯时间作为目标函数，在上高峰模式下对电梯群控的各部电梯进行最优分配，达到节能、快速和提高电梯利用率的目的，通过几种群控算法的仿真比较，验证了基于动态规划方法进行动态分区电梯群控方法的良好效果。     

电梯群控系统的最优调度仿真

在电梯群控节能优化问题的研究中,电梯群控调度是一个开放、动态、复杂系统的多目标优化问题。但是目前大多数群控系统都采用了乘客最少候梯时间的原则来派梯,并没有从电梯的能源消耗等综合因素来调度电梯,从而降低了电梯群控系统的调度性能。并且传统的调度方法在全局收敛性上不能得到很好的满足。为此提出一种蚁群算法的电梯群控系统来进行最佳电梯调度,利用乘客的候梯时间、电梯耗能和电梯拥挤度作为算法的变量数据,并且建立多目标评价函数的蚁群优化模型的控制器,通过蚁群算法进行仿真,验证了蚁群算法对电梯群控得到良好效果,并解决了电梯群控制器对电梯调度单一和全局快速收敛性的问题,为提高电梯群控调度性能提供了参考。     

电梯群控多目标算法研究

随着高层智能建筑的大量涌现,人们对电梯系统的性能提出了越来越高的要求.电梯群控多目标算法的研究以电梯群控系统作为研究对象,在对电梯控制技术进行深入分析的基础上,以减少候梯时间、改善服务质量、适应现代工作需要为目的,对电梯群控智能系统的派梯策略进行了深入研究.仿真结果表明多目标算法能提高电梯的运行效率,增加乘客满意度.     

电梯上高峰动态规划分区控制方法的研究

研究电梯在上高峰模式下,采用动态规划方法进行动态分区的电梯群控方法.将乘客的乘梯时间和候梯时间作为目标函数,在上高峰模式下对电梯群控的各部电梯进行最优分配,达到节能、快速和提高电梯利用率的目的.通过几种群控算法的仿真比较,验证了基于动态规划方法进行动态分区电梯群控方法的良好效果.     

基于Matlab的早高峰电梯群控调度系统仿真研究

电梯群控问题是一个具有不确定性和非线性的复杂多目标优化问题,为了研究此类问题,在现有的关于对电梯群控系统仿真研究的基础上,仅针对早高峰时段,即上午7：50到9：10的这个时间段来进行建模仿真。在建模的过程中考虑到排队、乘客等待时间及启停次数等问题, 运用Matlab进行模拟仿真,使各关键参数直观的呈现出来,以便为电梯优化调度方案的提出提供科学且可用的参考数据。     

MVC模式的电梯群控仿真系统

为提供电梯群控调度算法的测试平台,设计了基于MVC（Model/View/Controller）模式的电梯群控仿真系统,同时引入了非平稳泊松过程来描述各楼层人流交通变化。通过实验证明该系统能够模拟现实的人/梯的交互,在最小最长调度算法下符合设计预期。     

目的层预约与多智能体协调的电梯群控调度方法

针对电梯群控调度过程中交通流和乘客目的楼层的不确定性,为克服集中式群控系统计算瓶颈问题,提出了基于目的层预约结合多智能体技术的电梯群控调度方法。首先,设计了该电梯群控调度系统的结构,分析了目的层预约的多目标评价函数;然后,提出基于模糊逻辑的电梯交通模式在线识别方案,实现实时地更新不同交通模式下对应的各控制目标的权系数;最后,结合多智能体技术具有良好的实时性和自主性的特点,将各轿厢运行控制器和群控制器映射为多个代理,通过各个代理之间协调多目标优化任务以得到平均候梯时间、平均乘梯时间及能源消耗整体最优的分布式电梯群控调度算法。     

基于模糊神经网络的电梯群控系统调度方法研究

电梯群控系统是一个复杂的决策系统,具有多目标性、随机性和非线性等特点,难以采用精确的数学模型加以描述,因而传统的控制方法很难提高系统性能。将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出了一种能适应各种交通客流状况的调度方法,设计了各电梯响应呼梯信号的综合评价函数,通过神经网络的学习能力调整各评价因素（候梯时间、乘梯时间、能量消耗、拥挤度）的权重系数,从而确定最佳派梯方案。仿真实验结果表明,此方法能在各种交通客流状况下实现合理的电梯调度,验证了此方法的有效性。     

结合顺向截梯的群控最小等待时间算法

多电台梯群控算法解决的以何种方式调配轿厢，由于电梯系统本身的复杂性使得电梯系统的分析较为复杂，为此以最小等待时间为原则，分析了在具体应用中的细节问题，并对其算法进行研究，改善和实现，从而提出了电梯系统的服务性能。