基于遺傳算法的現(xiàn)代群控電梯交通客流控制.pdf

1、隨著現(xiàn)代城市的快速發(fā)展和高層建筑的日益增多,高層建筑內(nèi)交通變得越來越復(fù)雜,常常需要幾臺甚至幾十臺電梯組成電梯群來運送乘客,電梯群控算法的研究已成為國內(nèi)外研究的熱點之一。對于一個復(fù)雜的、具有多種要求的電梯群控系統(tǒng),本文采用多種智能算法相結(jié)合對交通流進(jìn)行分析,以識別當(dāng)前系統(tǒng)的交通流模式,從而根據(jù)不同的模式采用不同的派梯方法。針對現(xiàn)有算法中存在的不足,將遺傳算法應(yīng)用到群控系統(tǒng)中,提高電梯群的運行效率、降低能耗,并通過仿真實驗驗證了算法的性能。

2、首先,回顧了電梯群控系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,介紹了現(xiàn)有的各種電梯群控系統(tǒng)的優(yōu)勢與不足,針對不足提出了基于遺傳算法的電梯群控新算法;并在評估電梯群控系統(tǒng)的四種性能指標(biāo)和分析派梯過程中系統(tǒng)容易變化的因素后,建立了電梯群控系統(tǒng)的多目標(biāo)評價函數(shù)。然后,提出了基于遺傳算法正規(guī)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于免疫規(guī)劃K-均值聚類算法的兩種交通流模式識別方法,并對兩種算法的性能進(jìn)行了比較。①采用正規(guī)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來識別電梯群控系統(tǒng)交通流模式,并用遺傳算法