基于模糊综合评判的电梯群控算法的研究与实现

在研究多种电梯群控智能算法的基础上，提出基于多目标模糊综合评判的电梯群控算法。应用西门子公司的SIMATIC STEP7编程软件，仿真实现电梯群控的多目标模糊综合评判算法，仿真结果表征了其有效性。同时，为电梯群控优化算法的研究提供一种新思路。     

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.     

基于现场总线的电梯群控模型及其算法

分析了几类现场总线和电梯群控的特点，提出一种基于Profibus现场总线的电梯群控模型和一系列易于在现场总线上实现电梯群控的算法。在搭建的电梯群控模型上实现了并行控制和多目标规划电梯群控算法。同时预测未来现场总线技术和现代控制方法的一个巧妙的结合方法：在线运行，离线学习。从实现的电梯群控效果和模糊神经网络算法仿真的效果来看，多目标规划算法是一个不错的电梯群控算法，但是相对于模糊群控算法来说略有不如。因此，这种在线运行，离线学习的策略将来一定能够在可靠的现场总线控制网络和运算能力相对较强的PC机之间找到一个很好的控制策略。     

基于最短距离的电梯群控改进算法研究

针对电梯群控问题,着重考虑电梯控制的安全运行及调度高效要求,结合实际应用,以PLC作为控制器,利用博途软件,在单部电梯的基础上对多部电梯群控调度系统设计与实现进行研究。以最小等待时间为依据,以电梯当前所在楼层数与外呼信号楼层数之差最小为宗旨,采用最短距离调度策略进行三部电梯的调度算法分析研究,完成电梯群控系统设计。最后,仿真结果证明了算法的有效性。     

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。     

基于ABC-SA混合算法的群控电梯优化调度

为解决电梯群控系统（Elevator group control system,EGCS）时间和能耗性能不理想的问题,提出一种基于改进人工蜂群的电梯群控多目标优化调度算法。首先,针对EGCS控制目标复杂性,建立具有多评价指标的群控电梯调度模型,依据该模型的适应度值进行合理派梯选择;其次,引入模拟退火准则优化基本人工蜂群算法结构以解决算法易陷入局部最优解的问题,使用混合改进的人工蜂群算法进行多目标优化调度。仿真结果表明,所提算法在侯梯时间、乘梯时间和停靠次数三个性能指标上对比基本人工蜂群算法均有所提高,有效说明该方法在求解柔性多目标群控电梯优化调度时具有一定的优越性。     

分布式电梯群控系统多目标调度算法

基于多代理系统(MAS)的分布式电梯群控系统将电梯及群控器映射为具有不同功能的代理(agent), 呼梯信号的分派通过各agent协商解决, 使梯群调度算法的计算工作量分散到各agent. 基于拟市场模型, 分布式群控算法主要包括较厢代理(C-agent)报价算法及呼梯信号代理(HC-agent)电梯分派算法等. 设计实现了旨在同时降低平均候梯时间、平均乘梯时间及长候梯率的多目标分布式群控算法DMO. 仿真结果表明, 基于MAS的分布式电梯群控系统是可行的, 所设计的分布式群控算法能够使平均候梯时间、平均乘梯时间及长候梯率同时得到优化.     

文化算法在群控电梯调度中的应用

针对电梯群控系统的特点,设计了以候梯时间、乘梯时间、能耗为群控目标的多目标函数,为了找到一个最优解实现多目标整体最优,引入了基于遗传算法的文化算法,实现了在此模型上的应用.种群空间利用遗传算法进行选择,交叉,变异,知识空间由状况知识构成,两空间独立演化,通过接受函数和影响函数进行沟通,在一定状态下知识空间引导种群空间进化,达到增强搜索能力加快搜索速度的目地.仿真表明,文化算法优于单纯的遗传算法解决电梯群控多目标寻优问题.     

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。