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。     

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．     

人工免疫C-均值聚类算法

通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理和记忆机制，提出了一种人工免疫C-均值混合聚类算法．该算法采用了新的克隆选择方法，通过亲和度排序和个体浓度定义了个体的选择概率，从而可确定个体的适应值评价函数，以评价和选择个体．算法还集成了一种C-均值搜索算子，用于加快收敛速度．在聚类数目已知的情况下，所提算法能够得到给定数据集下的全局最优划分，与基于遗传算法的聚类方法比较，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并可扩展到性能指标能够表示为优化聚类中心函数的聚类模型之中．仿真结果表明，所提算法是有效性的．     

基于蚁群算法的电梯群控系统控制器设计

随着社会的进步,电梯数量的不断上升,如何让电梯的运行变得更加有效成了一个亟待解决的课题。基于CAN总线和蚁群算法,将建筑物的楼层、电梯总体数量、乘客等候的时间以及电梯的载荷等重要指标融为一体,提出了一种新的针对电梯控制的操作系统,为下一步深入研究对电梯的控制打下良好的基础。     

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.     

基于模糊控制的群控电梯调度算法研究

在分析模糊综合评判决策的数学基础上,针对大多数的群控系统采用单一评价指标的厅层呼叫方式来调度电梯,建立了多目标模糊控制的数学模型。对电梯群控系统的输入量进行分析计算,选择合适的隶属函数,提出了基于多个评价指标的模糊综合评判群控算法。在不同的交通模式下对评价指标赋予不同的权重,并对综合评价函数进行计算,通过模糊推理得到合适的派梯结果,达到使乘客满意并节约能耗的目的。对所提出的群控算法进行了仿真分析。     

基于改进粒子群算法优化电梯群控系统

给出的粒子群优化算法是一种群智能优化技术,利用群体和个体的智能行为来求解组合优化问题,并将多目标问题分别在粒子的各子种群中以内在并行的方式搜索多个非劣解,同时对各子种群粒子的适应度采用积分排序,较好地解决了电梯群控系统的多目标问题。充分弥补了传统方法解决多目标问题出现的不足。针对不同客流强度进行分析,分别得到不同平均的候梯时间和乘梯时间,结果表明采用此种改进的粒子群算法充分保证了算法的收敛速度和精度。     

基于人工免疫粒子群优化算法的动态聚类分析

模糊C-均值聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小值。将粒子群优化算法与模糊G-均值聚类算法相结合,提出一种新颖的动态聚类算法。该算法利用人工免疫思想改进粒子群优化过程,在很大程度上避免了粒子群算法和聚类算法早熟现象的发生,全局搜索能力和局部搜索能力优于同类算法。利用聚类理论中的经验规则kmax≤√n确定聚类数k的搜索范围,在最优粒子基础上进化新一级种群,该方案可有效提高算法的收敛速度。两组数据的仿真实验表明,新算法优于传统模糊C-均值聚类算法,具有收敛速度快和解的精度高的特点。     

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．     

基于目标进化的aiNet聚类算法研究

针对aiNet算法中没有定义目标函数,记忆抗体网络动态无规律变化等问题对算法进行改进,提出了基于目标进化的人工免疫网络聚类新算法,将人工免疫网络压缩聚类抽象为多目标规划问题,提出了免疫网络的整体进化目标和疫苗注射策略,仿真结果表明,新算法的聚类质量、特征压缩质量、参数敏感性等优于原有aiNet算法。     

基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.     

一种新的人工免疫网络动态聚类在MIS评价中的应用

从人工免疫网络原理出发,建立MIS分类模型与生物免疫系统的对应关系,提出了一种新的人工免疫网络动态聚类算法,并将算法应用到MIS评价中.实例分析表明,该算法能有效地从大量待评价的MIS指标属性数据中得到MIS分类,以及不同类型的数据特征.另外,该算法还为评价指标的隶属度函数制定提供了有力的理论依据.     

基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法

针对传统人工免疫算法中相似度、浓度以及抗体现有评价方式存在的缺陷，采用独特型网络动力学模型，通过改进亲和力计算方法，使之综合表达函数值和抗体相似程度的信息，以抗体的浓度作为适应值，提出了一种基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法．仿真结果表明，这种算法对多模态函数优化是有效的，其搜索效率及收敛速度均优于常见的人工免疫网络算法Opt—aiNet．