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电梯群控系统的多目标智能优化调度研究

赵小翠  
【摘要】:人工智能的快速发展,为电梯群控系统提供了更加广阔的发展空间,为了跟随现代化城市和智能建筑的脚步,智能化电梯群控系统已经成为现代群控系统的发展方向。通过模拟社会性生物的自组织行为产生的群智能算法,是一种新型的人工智能优化算法,目前的许多研究成果显示了其独特的优势与广阔的应用前景。本文以电梯群控系统为研究对象,以提高电梯群控系统的智能化水平和扩大粒子群群智能算法的应用为目的,对粒子群算法在电梯群控系统调度中的应用进行了深入的分析与研究。以下为本文主要的创新工作: 1)针对电梯群控系统的控制目标多样性与复杂性,结合多目标优化的原理与求解方法,从群控系统的服务质量、服务数量和系统节能三个角度考虑,综合候梯时间、乘梯时间、长时候梯率、轿厢拥挤度和系统能耗五个性能指标,采用线性加权法建立电梯群控系统的多目标优化模型。 2)在分析和研究了粒子群优化算法的特点之后,提出将带有线性递减惯性权值的粒子群优化算法(LDW-PSO)应用到电梯群控混合系统中,利用粒子群算法的协同搜索与信息共享机制来优化派梯,在不同的交通模式中,与最小候梯时间调度策略进行比较,都得到了更好的控制效果。 3)为了进一步提高粒子群算法的调度效果,利用模拟退火算法的概率选择机制和全局收敛性弥补粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出粒子群算法与模拟退火算法相融合的粒子群-模拟退火优化算法(LDWPSO-SA),并应用到电梯群控混合系统中进行优化调度。在不同的交通模式中,与粒子群优化调度策略进行仿真比较,粒子群-模拟退火优化算法进一步提高了调度效果。同样也表明将互补的算法进行融合可以得到更好的优化效果,这也是人工智能算法的一个研究方向。


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