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。     

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.     

基于克隆选择算法的新型多目标派梯策略

把Pareto解集应用到电梯群控系统多目标权重值确定的研究中,采用随机权重法,一次生成多组不同权重值,并对各权重值下生成的派梯方案求取Pareto最优解,能够一次得到多组不同最优派梯方案,为研究人员决策提供了更多直观的数据;根据优缺点互补特性,将梯度下降算子加入克隆选择算法,加快其后期收敛速度,以随机层间均衡交通流为乘客流,将混合算法与克隆选择算法应用于电梯群控系统中寻找节能策略,混合算法一定程度上优于克隆选择算法。     

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。     

基于交通模式识别的电梯调度算法研究

分析了电梯各种交通模式的特征,采用模糊神经网络对交通模式进行识别,确定辨识交通模式的特征值,并用交通流来测试网络的正确性.测试结果表明,应用模糊神经网络对电梯交通模式进行识别可准确地反映交通流的状况.将交通模式识别的结果作为派梯的依据,对电梯群控系统根据不同交通状况采用相应的派梯策略可以起到指导作用.     

GA模糊神经网络在电梯群控交通流识别中应用

本文介绍了应用基于遗传算法的模糊神经网络的电梯群控系统的交通流模式的识别方法.采用正规化模糊神经网络学习和训练来识别电梯群控系统交通流模式,并用遗传算法优化输入特征向量的隶属函数,实验结果表明,该方法能够准确识别交通流模式.     

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.     

新型电梯群控系统交通模式识别方法

电梯交通模式识别是电梯群控调度的一个关键问题.针对实时变化的电梯交通流数据,提出一种新型的电梯系统交通模式识别方法.在不增加数据采集量的基础上,首先对基本交通信息进行预处理,再采用多值分类的支持向量机算法,对电梯群控系统建立交通模式分类器.建立的分类器可以根据交通流数据的变化,自适应地识别出建筑物内的最大客流层及次大客流层(厅堂除外).仿真结果表明,这种交通模式识别方法能较准确地辨识出各种交通流模式,并且通过对比试验,证明该算法的识别准确率优于人工神经网络算法,体现出较好的泛化能力,实用性强.     

基于多规则加权电梯群控系统仿真

论文讨论了一种基于多目标控制的电梯群控算法,基于不同的交通模式下选择相应的权重向量,根据各个目标的加权求和,选择最小权重得电梯,以实现有效的派梯。另一方面,根据当前的交通流量和群控系统中电梯的数量,动态的改变电梯的调度算法以实现资源最优利用率。并且通过在电梯群控系统虚拟环境下仿真得到了实验数据,实验结果证明该算法的可行性,能够更大程度地满足乘客的需要。     

基于灰色RBF神经网络模型的电梯层间交通分布预测

为了有效预测电梯的层间交通分布状态,提出一种层间交通O-D矩阵的预测方法．该方法融合灰色预测和神经网络方法各自的优点,将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合,构造灰色神经网络预测模型．利用灰色预测中的累加生成运算（accumulatedgeneratingoperation,AGO）对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经网络的建模和训练样本．还提出了对不良交通需求数据的修正方法,以进一步降低观测数据的随机性．所提方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,适用于短期层间交通分布预测．仿真试验验证了该方法的有效性．     

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．     

基于电梯交通流概率仿真模型的空闲交通模式电梯调度方法

首先建立电梯交通流概率仿真模型,然后利用该模型进行空闲交通模式下的电梯调度。该电梯调度方法有效地避免了电梯“空驶现象”,并大大降低了方法的复杂性。在仿真实验中,通过与其它空闲交通模式电梯调度方法的比较,可验证本方法的可行性和有效性。     

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。     

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。     

电梯交通配置图线研究

根据作者建立的电梯交通系统整体有向图，对电梯交通分析和配置从图线上为用户提供一种切实可行的、简便的方法。它是完成最优购置和配置电梯，进行梯群模糊控制和设计专家系统时不可缺少的技术手段。     

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。     

一种基于LonWorks的电梯群控系统实现方法

根据电梯群控系统的特性,设计了系统的调度软件,使用统计的方法判断群控系统的客流交通模式,确定了电梯目标评价函数,同时介绍了系统的控制模块设计方法。采用LonWorks现场总线技术,增强了系统的实时性和可靠性,并使其具有良好的可扩展性和推广价值。     

电梯交通模式的模糊神经网络识别

交通模式识别的准确性将直接影响群控系统的整体性能,通过对各种电梯交通模式识别方法优、缺点的分析比较,考虑电梯交通模式的判断条件,结合神经网络和模糊推理,设计了一种基于模糊神经网络的电梯交通模式识别方法,该方法能够适应各种交通流模式的变化,并采用相应的电梯群控调度策略。     

基于视觉的电梯辅助调度系统设计

针对电梯的无效调度行为设计了一套基于摄像头视觉、ARM微处理器、ZigBee无线传输的辅助电梯调度系统装置,通过摄像头采集数字图像信息,运用数字图像处理技术,实现了候梯厅和轿厢内人数统计检测,轿厢内物品检测以及轿厢内空间满载检测,编制数据通信包与电梯控制中心通信,实现了辅助电梯系统进行优化调度。