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。

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。

一类电梯群控系统多目标优化调度策略

针对高层建筑时变的交通状况,提出一种基于改进的遗传算法的电梯群优化调度策略.通过将传统的遗传算法进行改造,采用了最优个体保存策略,以避免传统遗传算法的早熟现象,得到全局最优个体,克服了传统遗传算法的固有弱点,同时加快了传统遗传算法的收敛速度,进而获取电梯群控调度的优化解,算例及仿真结果表明了该方法的有效性。

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。

电梯群控系统调度方法的研究

随着社会的发展,人们对大楼内垂直交通的要求使得电梯群控的调度成为一个很重要的研究课题。对于该课题经历了从传统到智能方法的转变,本文就针对目前的研究现状,简要描述几种调度方法。并在已有方法分析的基础上,提出新的研究思路。

电梯群控系统的动态最优问题

电梯群控系统作为当今世界电梯业更新换代的重要手段之一,已经越来越受到业界人士的高度重视。本文从最优控制理论的角度出发,以时间、能量最优和动态规划三个方面综合考虑,对电梯群控系统的算法问题进行分析和回答。

电梯群控系统调度算法的研究

本文主要介绍了基于专家系统的算法,基于模糊控制的算法,基于神经网络系统算法以及遗传算法在电梯群控系统中的应用。

基于物联网的电梯群控系统优化与安全性分析

随着社会的发展,电梯作为高楼中楼层与楼层间的交通工具,发挥着巨大的作用。然而,如何实现多个电梯之间的调度控制、减少长时间等待、解决低效率、高能源消耗和潜在的安全隐患问题尤为重要。因此,本文通过运用物联网技术,提出一种电梯群控系统优化方案,旨在将电梯群控系统智能化,并提高其可靠性水平,实现更高程度的自主运行。

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题.其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控.然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题.为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法.模拟结果证明了算法的有效性.

基于CC-Link现场总线的电梯群控系统

电梯群控系统是一个分布式控制系统,对稳定性和抗干扰性要求很高,传统的计算机通讯标准已不能满足可靠性和实时高速的通讯要求。针对这一问题,采用开放型的CC-Link现场总线来构建电梯群控网络,实现对每部电梯的局部控制和整体调度。在分析电梯工作原理的基础上,对电梯群控系统进行了设计,详细阐述了系统的硬件设计、通讯软件结构、PLC的地址分配和软件设计。应用表明,由CC-Link现场总线组成的网络控制系统,提高了系统的可靠性,实现了电梯系统的最优控制和管理。

基于多Agent的电梯智能群控系统

给出了基于Agent的多电梯智能群控系统结构,并对其中的状态协调Agent以及调度Agent进行了深入研究,在分析电梯乘客需求的随机性与周期性特点的基础上,给出了建立客流模板的学习算法.根据乘客的现实需求和预测得出的潜在需求对梯群预测调度,给出了选择客流模板的算法和基于乘客需求预测的最大引力派梯算法.该方法能够利用预测的乘客需求,尽量减小调度的滞后性,从而减少乘客的平均候梯时间及长时间等待率.仿真结果显示了该方法的优越性.

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。

我国电梯群控系统研究文献综述与思考

通过研究国内外文献,对电梯群控系统中的系统建模、交通模式识别、群控调度方法、群控仿真等热点问题进行详细的分析。提出未来研究重点应关注电梯配置理论,群控仿真平台,电梯节能等几个问题。

电梯群控系统各种调度策略的分析比较

本文介绍了电梯群控系统现有的各种调度策略,并在此基础上通过仿真数据分析比较了各种调度策略的特点及适用范围,从而为今后进一步的研究工作提供了可靠依据.

一类电梯群控系统的交通流模式识别

电梯群控系统是一个不确定性的复杂系统,要作到优化调度,实现其高效、经济、舒适的运行,必须识别并分析交通流模式,才有可能寻找到与其相匹配的优化调度策略.文章提出了一种基于模糊推理的交通流模式识别方法,文中对有关细节作了比较深入的讨论.

基于CANBUS的电梯群控系统的算法与实现

为了满足高层建筑和智能化建筑的需要,在研究电梯群控系统运行特点的基础上,提出了多目标的电梯群控系统算法。采用最优化理论的分析方法,分析电梯群控模型及调度策略,以及最大限度地降低系统能耗的群控系统,并基于CAN总线的技术特点,给出了群控系统的实现方案,对电梯群控理论的研究有一定的促进作用。

多目标电梯群控调度算法分析

为增强电梯群控系统的使用效果,需要基于电梯运行过程中的多重指标进行优化,创建全新群控调度算法。基于此,先对电梯群控系统展开研究,再对电梯群控系统的多目标调度策略设计展开阐述,提出了一种基于粒子群结合模糊控制算法的全新混合算法应用建议,通过将多目标优化函数渗透到电梯群控系统中,创建多目标优化结构,并对优化后的电梯群控调度算法展开测试,发现其对系统性能起到了一定的改善作用,可广泛推广。

基于MAS技术的电梯群控系统建模

传统的电梯群控系统采用的都是集中式的控制方式,存在通信量大、系统性能严重依赖于主控制器的缺点。本文提出了基于MAS技术的分布式电梯群控系统模型,分析了群控系统中各实体对象与代理的映射关系,各个代理的功能和结构以及代理之间相互合作完成派梯任务的协商机制。该模型能够较好克服集中控制存在的缺点。

一种新型的电梯节能群控系统

研究设计了一种新的电梯群控系统,尝试在减少乘客候梯时间的同时,降低电梯的能耗。实验结果表明,此系统在减少乘客的候梯时间的同时,也明显降低了电梯的能耗,保证在乘客能够容忍的候梯时间内完成任务。