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.     

电梯群控系统多目标控制策略

分析了电梯群控系统的功能和特点，采用组合优化方法将群控系统的多个目标进行加权组合，建立了基于遗传算法的多目标优化模型，并在电梯群控仿真试验台上进行了试验．根据试验结果分析了系统性能指标．     

改进GA优化BP神经网络的电梯群控策略

在遗传算法优化BP神经网络的电梯群控系统基础上,利用遗传算法对候梯时间、乘梯时间、舒适度和运行能耗等评价函数进行搜索具有全局性的进化解,通过BP神经网络按照进化解权值进行寻优,从而获得全局最优解。为提高遗传算法的效率,在遗传操作过程中采用最优个体保存策略,同时采用了交叉率和变异率能够随适应度自动改变的自适应算法,提高了达到最优解的收敛速度。得出最优派梯方案,实现电梯的多目标优化调度。     

改进遗传算法的电梯群控系统设计与实现

针对电梯群控系统控制目标的多样化,提出一种基于遗传算法的电梯群控系统.群控系统将多个目标函数进行加权组合,构造群控系统的评价函数,利用遗传算法对该评价函数进行搜索求解,得出最优派梯方案.为提高遗传算法的效率,在遗传操作过程中采用最优个体保存策略,同时采用一种交叉率和变异率能够随适应度自动改变的自适应算法,达到最优解的收敛速度,从而实现电梯群控系统的多目标优化控制.     

用遗传算法求最小生成树

以图论和遗传算法为基础,给出了一个改进的求最小生成树的算法,提出了＂无性生殖＂的方式,舍弃了逆转算子,改进了换位算子,调整了选择算子,更简单,因而编程更容易,效率更高.使用该算法可以在较短的时间内以较高的概率获得一组最小或次小生成树,而传统算法一般只能得到一个最小生成树.     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

运动生成机构的优化综合

提出了一种在运动生成机构不产生乱支与乱序缺陷，并具有整周转动的连架驱动构件的前提下使得机构的传力特性达到最优，在建立了运动生成机构的优化综合模型后，采用改进遗传算法寻求全局最优解，综合实例结果表明了该方法的有效性。     

双链式智能体遗传算法用于数值优化的研究

针对传统智能体遗传算法全局优化计算精度不够高、时间较长的不足,提出了一种改进的双链式智能体结构,并基于此设计了一种新的智能体遗传算法--双链武智能体遗传算法.该算法采用了多子群并行搜索的模式,闭合链式智能体结构和循环链武智能体结构,可实现多机并行优化,具有优化时间短、优化精度高的特点.为了验证本文算法的优越性,采用国际标准的测试函数对该算法性能进行测试,并与智能体遗传算法(MAGA)相比较.实验结果表明,该算法在全局优化精度、优化收敛速度方面均优于MAGA.     

基于改进遗传算法的RTM注射速率优化

针对目前遗传算法初始种群大多数为随机产生,注射速率优化过程容易早熟或不收敛问题,提出了基于注射速率规则的改进遗传算法。在大量注射速率历史数据基础上,建立了注射速率影响因素决策表,提出了规则相似度计算模型。由基于规则的种群生成算子生成初始种群,以填充质量最优为目标,并构造适应度函数,然后进行遗传操作,最后采用面向对象编程语言实现该算法。实例表明该算法比标准遗传算法收敛更快,而且在用该算法优化得到的注射速率下的充填质量比在用标准遗传算法优化得到的注射速率下的充填质量更好,说明采用改进遗传算法优化注射速率更为合理和可靠。     

基于遗传算法模糊神经网络的电梯群控调度

提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络的电梯群控调度方法，即智能多模式群控调度方法，其特点是能够适合于各种交通流模式，该文详细介绍了这种方法的设计思想、结构及其实现，并进行了仿真试验。仿真结果表明，该方法能够适应各种交通流模式的变化，实现了在各种交通模式下根据各种相应服务要求进行电梯合理调度的目标。     

基于知识的自适应电梯群控制策略

为获得更低的平均候梯时间和长候梯率,提出一种基于知识的自适应电梯群控制策略.该控制策略汇集了区域权重控制算法、电梯运行操作知识以及层站召唤再分配规则,基于自适应的长候梯时间阈值,对长候梯层站召唤执行再分配操作,凸现了电梯群控制策略对复杂电梯交通的自适应性.与经典THV算法、基于知识的区域权重控制算法、人工免疫动态优化算法比较,该方法能获得更低的平均候梯时间和长候梯率.同时,其自适应能力使得该控制策略更易于应用在实际电梯群控制系统中.     

医院大型电梯电力系统的PLC控制方法优化

医院大型电梯电力系统在实际运行的过程中具有很高的非线性和时变性,使大型电梯电力系统PLC控制效果不佳,当前方法采用线性学习法,无法适应运行环境的不确定性,造成电力系统控制的不稳定性。提出一种基于BP神经网络PID控制算法的医院大型电梯电力系统的PLC控制优化方法,将PID算法作为PLC的软件设计部分,通过比例、积分与微分这三种控制作用的合理调配,形成相互关系。鉴于PID控制算法调节时间长、超调量大等弊端,采用BP神经网络对其进行优化。利用BP神经网络的自学习和加权系数的调整,使BP神经网络输出最优大型电梯电力系统控制规律下的PID控制算法的参数,实现医院大型电梯电力系统的稳定控制。实验结果表明,所提方法具有很高的控制稳定性和鲁邦性,综合性能较强。     

基于多目标规划电梯群控算法的研究与设计

随着人民生活水平的提高和城市建筑的高速发展,楼宇需要配置多台电梯以提高交通服务质量和可靠性.然而,仅靠电梯数量的增加不仅不能完全满足现代楼宇的多种要求,还会带来诸如环境污染、能源损耗、运营效率低下等问题.为适应高层建筑和群控电梯的发展,对多目标的电梯群控系统进行了研究.通过分析群控系统的多目标要求,建立了多目标优化模型,提出了客流交通模式的识别方法,并给出了不同交通模式下的调度策略和群控方法.应用GE PLC控制平台实现群控电梯多目标模糊综合评判算法的研究与设计,且调试结果表征了其有效性.     

基于改进遗传算法的平面交叉口信号优化控制法

本文对城市交通中单交叉口信号动态优化控制技术进行了深入研究,在此基础上设计了一种应用于单交叉口的智能信号控制优化算法,并在遗传算法的选择算子中对竞争法进行了改进,加入了希尔排序策略,将基本遗传算法改进成了一种新的基于二进制编码的遗传算法. 且计算机模拟复杂度较高的四相位交通控制仿真对比实验取得了良好的效果. 实验结果证明,遗传算法可以较好地应用到交通控制领域,且改进式遗传算法在中、重度交通需求的情况下依然能在很短的计算时间内使控制周期内路口的总延误和排队车辆数明显减少.     

电梯群控系统的实现

以实际搭建的电梯模型为控制对象,提出采用数据库结构的方式来实现电梯控制的调度策略,采用最小等待时间算法在PLC中编程计算出各个重要参数,然后在上位机中调用计算,从而优化电梯,实现群控.采用柔性Flex I/O方便地解决了电梯繁多的硬接线,采用160SSC变频器驱动电梯运行,运用设备网实现了变频器故障的自动设备替换功能,提高了系统的可靠性.     

基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制

为提高神经网络预测控制的性能,提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中,每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响,为了提高其全局收敛性,采用多粒子策略,使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;为提高收敛速度,采用自适应策略,对参数c0进行自适应调整,使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小,这样,在PSO算法的搜索过程中,随着迭代次数的增加,搜索区域会越来越小,从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化,在有限时域内对控制序列进行寻列,给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明,基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。     

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.     

基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略

为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包.     

模糊PI控制在电梯门机系统中的应用

为改善电梯门机系统中固定的转速PI参数不能根据电梯门重量变化而自适应调整的缺点,提出一种改进的模糊PI控制方法,用于电梯门机控制系统中．在永磁同步电机矢量控制速度环的模糊控制模块的设计中,创新性的引入电流对PI参数的影响．基于Matlab／Simulink的控制系统仿真结果和工程实验表明,该方法可实现智能控制,相较于传统PI系统对不同的电梯门机系统都可获得更好的动态性能．