电梯群控系统智能优化调度方法的研究

提出一种能够适应各种交通流模式的电梯群控智能优化调度方法．运用模糊神经网络对电梯的状态变量进行数据融合。融合出影响调度决策的电梯特征参数、通过小生境遗传算法对特征参数进行多目标优化分析，完成最优调度．仿真实验表明，该方法能够在各种交通流模式下进行相应的合理调度。     

基于RPSO的分布式电梯群控系统调度算法的优化

为了获取电梯群控系统调度问题的全局优化解,必须要找到一种具有全局优化功能的智能算法。对电梯群控系统不同的客流模型及控制机制进行了分析,提出了一种实时粒子群算法,用来优化电梯群控系统的动态调度问题。仿真结果表明,该算法不仅可以有效地调度分布式电梯群控系统,并且在电梯忙碌或者超载情况下,实现了对任务进行再分派的功能。基于RPS()算法的分布式电梯群控系统可以使乘客平均候梯时间减少一半,使乘客的电梯使用时间减少三分之一。     

面向对象的电梯群控系统仿真平台开发与实现

该文介绍了采用MATLAB的面向对象编程技术,实现电梯群控系统的仿真平台的方法。根据电梯群控系统的非线性、随机性、不确定性和离散动态性特点,分析了电梯系统的行为,采用面向对象的分析与设计方法和基于事件扫描的数字仿真方法,利用MATLAB强大的数值计算和图形处理能力,结合经典的群控算法——最小长候梯时间算法,实现了电梯群控系统的仿真。仿真研究显示,该方法简洁、方便、高效,实时交互性强,易于维护和改进群控算法,具有良好的扩展性。     

基于粒子群算法的智能电梯群控系统调度

电梯群控系统(Elevator Group Control System,EGCS)调度是一个多输入、多输出的复杂优化问题,属于NP难问题.为解决EGCS调度优化,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的电梯调度策略.算法中,每个粒子代表一种派梯方案,系统首先随机初始化若干解,然后以候梯时间最短、乘梯时间最少、电梯能耗最低为主控目标,来实现电梯群控系统的调度优化.仿真对比结果表明了算法的有效性.     

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。     

基于模糊神经网络的电梯群控系统的智能调度

提出一种新的电梯群控系统（ＥＧＣＳ）的评价函数,综合考虑电梯运行的评价标准并建立了相应的模糊规则。同时把这些规则映射到模糊神经网络中进行学习,提高了调度的智能性。为保证神经网络每层权值的物理意义和改善规则间的重要性,提出了部分层学习算法,并推导了中心值、宽度学习算法。最后利用面向对象的方法实现了电梯群控系统的仿真软件,结果表明此调度策略的优越合理性。     

电梯群控系统仿真平台的设计与应用

电梯群控算法是电梯群控系统的核心部分,为了测试各种群控算法的性能,本文提出了一种基于Delphi和Matlab的电梯群控系统仿真平台的设计方法.Delphi是新一代面向对象、可视化的编程环境,而Matlab具有强大的数值计算和图形处理能力,把二者结合起来,利用DDE技术实现二者的动态数据交换.该仿真平台能够产生交通流,并根据交通流进行模式识别,模拟实际梯群的运行,并对梯群进行仿真调度,分析仿真结果.它为测试电梯群控算法、仿真电梯运行过程、进行电梯配置等工作提供了一个方便的试验平台,是研究电梯群控系统必不可少的有力工具.     

基于Canbus的电梯群控系统的设计

针对电梯和微机之间实时高速通讯的特点,结合现场总线技术尤其是CAN总线技术在国内的推广应用,完成了控制系统的设计。该系统是基于微机作为上位监控计算机,Pc1-841CAN卡等作为下位机的遵循CAN通信规程的通信系统。对系统的硬件结构和软件设计进行了深入的研究和系统的阐述,提出了实现方案。     

新型电梯群控系统的建模和控制策略研究

针对电梯群控系统所要解决的是一个复杂的、具有非线性、不确定性的多目标随机系统的决策问题引入了细胞自动机理论建立电梯群控制系统的模型,模糊控制算法实现群控策略。该群控系统目前已经在实际运行,测试结果证明其运行可靠,性能稳定,有很好的实用性和推广价值。     

电梯群控系统的交通模式识别

介绍了应用两个模糊神经网络分两步进行电梯群控系统交通模式识别,提出了利用专家知识获取样本和训练网络的步骤,实际数据测试结果表明,该方法能准确地辨识出各种交通式所占的比例,对群控器的派梯可起到很好的指导作用,从而提高电梯群控系统的服务性能。     

日本三菱电梯群控系统中的电子新技术

日本三菱电机公司近十余年来先后推出了阿古塞尔，古兰特和ＡＩ２１００等型号世界上先进的电梯系列，本文介绍了电子新技术在这些新型号的新梯群控系统中的应用，以作为我国在推广和提高建筑领域电子技术应用方面的参考。     

电梯群控系统中的智能控制方法

本文首先介绍了电梯群控系统的来源及其使用目的，简要说明群控技术在国内外的发展水平和发展趋势，然后对专家系统、模糊逻辑、神经网络、模糊神经网络等智能方法在电梯群控中的应用情况作以评述，并比较各种智能方法的优势和缺陷，最后得出只有将各种智能控制方法有机的结合起来，使电梯控制向智能化方向发展的结论。     

基于多传感器的电梯群控系统研究

从提高电梯的乘坐舒适度出发,设计了一种基于多传感器的电梯群控系统.该系统通过配置多个传感器,获取乘客信息,并采用多规则加权的模糊算法分配任务,使系统的设计更加人性化.     

基于人工神经网络的自适应模糊电梯群控系统

针对电梯客流的随机性、离散性及电梯群控系统智能调度的复杂性。综合考虑了电梯运行的评价标准，结合了人工神经网络和模糊控制各自的优点，用神经网络的学习机制为模糊控制器自动提取并调整模糊规则及模糊隶属函数。提高了电梯群控的智能性。合理分配电梯应答，防止聚堆和忙闲不均情况的发生。大大减少了平均候梯时间和长候梯率。仿真实验及初步应用结果表明这种电梯调度方法是有效的。     

现代电梯群控系统与人工智能技术

介绍用模型逻辑，专家系统和神经网络等人工智能技术描述电梯交通系统的动态特性，讨论了人工智能技术在现代电梯群控系统中的应用。     

离散随机事件优化控制在电梯群控系统中的研究与应用

本文研究了优化控制在电梯群控系统中的应用，利用智能搜索的原理，对群控梯的各个子梯进行任务的最优分配，以达到节能，快速和提高电梯利用率的功能，硬件结构的特点是无需专间的仲裁机，可以简化控制系统，这是目前群控电梯中独具特色的。     

基于模糊推理的电梯群控系统的研究与仿真实现

随着现代化城市的高速度发展,电梯的需求量越来越大,电梯群控系统（ＥＧＣＳ）的分析与设计问题与越来越突出,控制系统变得十分复杂庞大。为达到合理调度的提出了一种新的控制策略,综合考虑电梯运行的评价标准并利用模糊方法推出各电梯响应层站召唤信号的可信度,从而决定电梯的分配。最后利用面向对象的方法实现了电梯群控系统的仿真软件,结果表明了此算法的优越合理性。     

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.     

电梯群控系统节能优化调度控制策略分析

电梯群控系统运行实际上就是借助完善的电梯服务来满足不同客户之间的呼叫需求,属于较为典型的组合优化类研究问题,通过长时间对比试验研究,蚁群算法对于解决离散组合优化问题具有非常明显的效果,其具备的全局优化能力以及快速收敛的特点对优化电梯群控系统的运行具有十分重要的作用。但是当前相关领域内所采用的调度算法主要关注点放在了减少乘客等待以及乘坐的时间方面,却在一定程度上忽视了电梯运行过程能源的消耗问题。为了深入贯彻国家可持续发展的国家政策,实现节能的主要目的,结合蚁群算法,提出有效的优化方案,并详细论述电梯群控系统节能优化调度控制的具体策略。     

多目标粒子群优化算法在电梯群控系统中的应用

利用多目标粒子群优化算法对电梯群控系统进行优化,建立电梯群控系统响应呼梯信号的综合评价目标函数,并对电梯群控系统的性能指标进行评估,从而确定最佳派梯方案.