一种有效的交通流预测法在城市电梯中的应用

一种好的电梯群控系统交通流预测方法,能够为电梯群控调度算法的进一步研究提供依据,实现电梯的优化调度.该文针对电梯系统的交通流问题,提出了将小波与基于径向基(RBF)函数的神经网络相结合的小波神经网络(WNN)预测方法,对现有电梯系统交通流进行预测,并通过仿真研究,验证该方法的可行性和有效性,为电梯群控系统的调度奠定了基础.     

相邻交叉口混合交通流鲁棒多目标信号优化控制

针对我国城市道路相邻交叉口混合交通流环境下智能信号控制中的不确定性和效率问题,提出一种基于鲁棒多目标优化算法的优化控制方法.设计了相邻交叉口的鲁棒多目标信号优化控制模型,并提出一种新的鲁棒多目标进化算法IDR-NSGA-Ⅱ,通过对自适应抽样技术、鲁棒度定义、鲁棒偏序关系定义等多项关键技术的综合改进,提升了算法的求解精度和运行速度.提出新的多属性决策方法 ELM-MADMA来选择配时方案.上海市相邻交叉口控制的仿真实验结果表明:IDR-NSGA-Ⅱ算法能够有效地实现周期时长扰动和交通流波动下机动车平均延误、道路通行能力、慢行交通平均延误、机动车平均停车率等多项性能指标的最优化控制;与其他决策方法相比,ELM-MADMA能够较好地进行决策,提升相邻交叉口智能信号控制的效率.     

基于GA-RL算法的多Agent电梯群控系统

针对电梯群控系统这一类复杂的派梯优化决策问题,应用多Agent的理论与技术,建立了系统强化学习模型.提出了一种基于GA算法的多Agent强化学习方法,给出了具体算法的一般描述.建立电梯群控调度系统的虚拟仿真环境,并与其他算法进行了对比研究.仿真结果表明:该方法在提高强化学习的效率和收敛速度,改善种群结构等方面收到了很好的求解效果,为电梯群控系统的优化调度决策提供了一种较好的途径.     

基于SVM的电梯群控系统交通流模式识别

针对电梯群控调度中的交通流模式识别问题,提出了一种基于多值分类支持向量机的电梯交通流模式识别方法．文中介绍了电梯交通流模式识别的设计流程,并建立了相应的电梯交通流模式识别器．结果表明,基于支持向量机的交通流模式识别方法能够较准确地辨识出各种交通流模式．通过对比试验,证明了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,具有一定的实用价值.     

目的层预约的模糊神经网络电梯群控策略

根据目的层预约电梯系统的新型客流分配模式,分析并归纳出目的层预约情况下电梯群控系统的特征属性,提出一种多目标模糊神经网络电梯群控策略.把目的层预约电梯系统的特征属性作为多目标模糊神经网络的输入,建立并训练模糊神经网络,最后利用该模糊神经网络进行派梯计算.仿真试验证明该群控策略可得到满意的效果.与传统电梯群控策略以及其他目的层预约电梯群控策略的对比试验证明,该方法在提高电梯平均系统时间、长候梯率、长乘梯率及节约能耗等方面都体现出较好的性能优化效果,对高峰交通流模式下的电梯群控系统效果显著.     

基于能耗分析器的电梯群控仿真平台

电梯群控系统是现代楼宇系统中不可或缺的组成部分,其核心是群控调度算法.调度算法性能的验证与评价需要一个仿真平台来实现.而现有的电梯群控仿真平台并没有考虑各算法的节能性能.本文对电梯能耗进行了分析建模,建立了基于能耗分析器的电梯群控仿真平台,该平台可准确计算各算法的能耗并以表格、曲线等多种形式表示,评价各算法的节能效果,为设计面向节能的调度算法提供支持.     

含分布式储能的主动配电网鲁棒优化经济调度方法

为克服风电输出的不确定性,基于鲁棒优化中的worst-best理论,提出一种主动配电网的鲁棒优化经济调度模型.该模型采用拉丁超立方采样方法生成风电场景集表征风电预测的不确定性.在建模过程中,引入分布式储能的等效运维成本,同时以微型燃气轮机、分布式储能和主动配电网购电/售电调度成本最低为目标函数,采用基于随机变异的粒子群优化算法对模型进行求解,可得到极端场景下运行成本最小的调度方案.仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,得到的调度方案能在风电预测误差范围内满足系统所有约束条件,并给出经济性最优的调度方案.与确定性经济调度方案进行对比可知,本文所提出的调度方案具有更强的鲁棒性.     

基于层次分析与BP神经网络的电梯安全评价模型

为高效评价在用电梯运行状态的安全性,提出基于层次分析法和BP神经网络的电梯安全评价模型。通过层次分析法建立电梯系统安全评价指标体系,采用BP神经网络构建电梯系统安全评价模型;通过改进粒子群算法和改进BP算法分别优化、训练BP神经网络;最后进行仿真验证。仿真结果表明,经过改进粒子群算法优化的BP神经网络模型训练速度最快,训练时间比BP算法快8.45 s,比粒子群算法快5.17 s;评价准确度最高,达92.3%,分别比BP算法和粒子群算法提到了11.7%、6.8%;而训练误差最小,仅为0.020 6。     

基于人工免疫算法的电梯交通动态分区的优化

提出了一种利用新兴的人工免疫算法优化电梯高峰客流动态分区的新方法,实现了非连续楼层的优化计算．剖析了电梯交通的动态分区模型,设计了动态分区模型的人工免疫算法,并对之做了比较仿真研究．仿真结果表明,基于该算法的动态分区在处理客流分布不均匀的电梯交通时,表现出良好的性能．该算法能快速地找到电梯交通的最优分区或者次最优分区,具有一定的应用价值．     

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.     

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．     

一种改进的遗传算法在云计算中的应用

针对传统的遗传算法在云环境中迭代次数多、耗时长的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,主要从执行时间及执行任务所需的费用两个方面来优化任务调度.通过建立任务调度模型,设计出相应的适应度函数、界限函数.仿真结果表明,在任务调度中运用改进的遗传算法,所需的平均等待时间要短,调度所需的费用也比传统的遗传算法要低.     

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.     

不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化研究

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。     

改进的遗传算法在电梯群控中应用

针对乘客候梯时间，乘梯时间，拥挤度和电梯系统运行能耗等多个目标优化的电梯群问题，给出一个改进的遗传算法。该算法在选择，交叉，变异操作时，采用首位存在最优个体，在生成初始种群时采用模糊生成其中一个解的方法。并把改进的遗传算法应用到实际电梯群控中，数值结果表示该方法是有效的，可行的。     

积分控制粒子群算法在再制造生产调度问题中的应用研究

针对不确定条件下再制造模糊加工时间的车间调度问题,建立了模糊工时调度模型,并提出了一种积分控制微粒群算法。考虑到基本粒子群算法易于早熟的缺点,通过增加控制器对粒子轨迹进行控制,在算法中引入加速度项,增强了种群多样性,提高了算法全局寻优能力。通过仿真实例验证表明,该算法在解决不确定条件下再制造生产车间调度问题方面是行之有效的。     

基于人工免疫算法的电梯交通动态分区计算

提出了一种用人工免疫算法实现电梯高峰客流期间动态分区计算的新方法,文中阐述了人工免疫系统的原理,深入剖析了电梯交通的动态分区模型,设计了动态分区模型的人工免疫算法,该算法具有快速收敛性,能够较快地找到电梯交通的最优分区或者次最优分区,有利于提高电梯交通动态分区的实时性,仿真结果表明了该算法的实用性。     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.