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.     

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.     

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.     

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.     

基于FNN的电梯群控系统交通模式识别

对于电梯群控系统的调度来说,一个重要的问题就是电梯交通模式识别,针对实时变化的电梯交通流数据,提出了一种模糊神经网络的方法识别交通模式.实际数据测试结果表明,这种方法对于识别群控系统的各种交通模式来说是比较精确的,并且对于群控器的派梯可以起到很好的指导作用,从而提高电梯群控系统的服务性能.     

面向多目标的电梯群控仿真系统

本仿真系统主要目标是设计、实现一个开放性的面向多目标的电梯群控仿真系统,其目的是为以后的电梯群控算法的研究构建一个仿真平台。本系统采用基于"一次编译,处处运行"的Java语言,实现了电梯群控仿真;通过调度与虚拟环境的连接,所有控制信息和运行结果都能显示在计算机屏幕上,使用方便、简单、直观;采用面向对象设计,系统的可扩展性强;通过对电梯运行状态的仿真,实现电梯运行状态实时监控。     

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.     

电梯服务系统仿真设计

研究了群控系统的特点，分析了电梯乘客的泊松到达模式并据此产生乘客流数据，在此基础上，设计开发了电梯服务仿真试验系统，采用面向对象技术对软件系统进行构造，硬件系统参考实际电梯系统设计实现，试验系统的群控模块可针对不同群控策略重新构造进行仿真研究，给出了一种基于多目标控制的群控算法运行实例。     

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.     

一种集成智能的电梯群控技术

针对当前出现的多种电梯群控算法的不足,本文简要介绍了基于人工智能（Artificial Intelligence）的思想及其集成控制方法,以满足电梯客流动态随机性的要求。这种集成控制可对电梯交通模式进行识别和智能预测,从而大大减少乘客候梯时间和能量消耗．并设计了程序仿真电梯调度方法。     

一种电梯客流交通分布的求法

分析了现有电梯交通分布求法的不足，借鉴公路交通领域里OD分布的分析方法，提出了适于电梯实时调度控制和群控客流仿真所需的OD分布的求解方法．     

基于数值仿真的复杂建筑环境下的电梯交通配置新方法

针对现代高层建筑的复杂建筑环境，提出一种基于数值仿真的电梯交通配置方法。该方法考虑乘客到达的随机性和不确定性，应用数值技术，模拟在电梯到达时间间隔内乘客到达的O-D分布，对难以用解析方法表达的复杂建筑环境下的交通流随机性特征进行了描述，结合电梯运行机理，构建了电梯交通配置的核心参数-电梯运行周期的随机模型。所提出的方法克服了传统电梯交通配置解析方法的局限性，改进了同类方法的不足，更接近电梯交通运行的实际状况。该方法与类似的方法以及传统的解析方法进行了比较，结果表明该方法有效。     

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.     

基于成批服务模式的电梯交通配置方法

高品质的电梯交通系统既要保证系统的服务数量,又要保证系统的服务质量.针对传统电梯交通配置忽视仿真验证的情况,提出一种基于成批服务的电梯交通配置方法.该方法采用面向对象的离散事件驱动技术,描述乘客和电梯的动态行为,实现了对电梯交通配置服务质量的仿真评价,依据评价的结果对交通配置进行调整,使交通配置既考虑乘客处理能力,又兼顾服务质量.该方法完善了电梯交通配置理论.仿真试验表明该方法的有效性.     

基于人工免疫聚类算法的电梯交通流分析

采用人工免疫聚类算法对某大楼一周内的电梯交通流进行了分析．利用人工免疫算法的免疫激励和免疫抑制机制，对电梯交通的5分钟原始客流数据进行压缩，得到了特点鲜明的电梯交通流人工免疫记忆数据集．以最小支撑树为工具，采用最短距离法对记忆数据集进行分类，所得结果清晰地体现了电梯交通流的实际特性．该算法为电梯群的控制与调度提供了有力的理论支持．     

基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法

针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均（SARIMA）模型的递归预测方法．通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式．通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求．