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基于PSO的电梯群控系统多目标调度策略
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更新于2024-08-05
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本文主要探讨的是"基于粒子群算法的智能电梯群控系统调度"这一主题。电梯群控系统(EGCS)是一个典型的多输入、多输出的复杂优化问题,由于其涉及多个目标(如候梯时间、乘梯时间和电梯能耗)以及动态变化的用户需求,它被归类为NP难问题,即在多项式时间内无法找到最优解的问题。针对这个问题,作者李莉、李洪奇等人提出了一个创新的解决方案,即采用粒子群优化算法(PSO)来提升EGCS的调度效率。 粒子群算法是一种模拟自然界中鸟群或鱼群觅食行为的搜索优化算法。在这个电梯调度策略中,每个粒子代表一个不同的电梯运行策略或派梯方案。系统通过随机初始化一组可能的解,然后根据主控目标,即最小化候梯时间、乘梯时间和电梯能耗,进行迭代优化。每一步,粒子会根据自身当前最佳位置(局部最优解)和群体最佳位置(全局最优解)进行调整,从而不断改进电梯调度方案。 算法的实施步骤包括初始化、速度更新和位置更新等关键环节,旨在通过不断的搜索和更新,寻找到满足多目标优化的最优电梯调度方案。作者通过实际的仿真对比实验,验证了这种基于PSO的电梯调度策略的有效性,证明了它在处理复杂电梯调度问题时能够取得比传统方法更好的效果。 此外,文中还提到了关键词,如粒子群算法、电梯群控系统、调度方法和多目标优化,这些都是理解本文核心内容的关键术语。该研究不仅对电梯管理有实际应用价值,也为计算智能、群智能和智能信息处理等领域提供了新的优化思路和技术支持。 本文深入研究了如何运用粒子群算法解决电梯群控系统的调度难题,通过多目标优化手段,实现了高效、节能的电梯服务,具有很高的学术价值和实践意义。
资源详情
资源推荐
第
39
卷
第
11A
期
2012
年
11
月
计 算 机 科 学
Com
p
uter
Science
Vol.39No.11A
Nov
2012
本文受国家
863
计划
(
2009AA062802
),
地球探测与信息技术北京市重点实验室资助
。
李
莉
(
1971-
),
女
,
博士
,
讲师
,
主要研究方向为计算智能
、
群智能
、
数据挖掘
,
E
-
mail
:
u
p
lil
y
@
hotmail.com
;
李洪奇
(
1960-
),
男
,
博士
,
教授
,
主
要研究方向为智能信息处理和资源软件工程
。
基于粒子群算法的智能电梯群控系统调度
李
莉
1
李洪奇
1
王
超
2
孙晶莹
3
崔
刚
4
(
中国石油大学
(
北京
)
计算机系
北京
102249
)
1
(
北京国际环宇空间技术有限公司
北京
100190
)
2
(
中国石油辽河油田勘探开发研究院
盘锦
124010
)
3
(
中国石油辽河油田公司人事处
盘锦
124010
)
4
摘
要
电梯群控系统
(
Elevator
Grou
p
Control
S
y
stem
,
EGCS
)
调度是一个多输入
、
多输出的复杂优化问题
,
属于
NP
难问题
。
为解决
EGCS
调度优化
,
提出了一种基于粒子群优化算法
(
Particle
Swarm
O
p
timization
,
PSO
)
的电梯调度策
略
。
算法中
,
每个粒子代表一种派梯方案
,
系统首先随机初始化若干解
,
然后以候梯时间最短
、
乘梯时间最少
、
电梯能
耗最低为主控目标
,
来实现电梯群控系统的调度优化
。
仿真对比结果表明了算法的有效性
。
关键词
粒子群算法
,
电梯群控系统
,
调度方法
,
多目标优化
中图法分类号
TP312
文献标识码
A
Research
on
Intelli
g
ent
O
p
timal
Dis
p
atchin
g
Method
in
Eelevator
Grou
p
Control
S
y
stems
Based
of
PSO
LI
Li
1
LI
Hon
g
-
q
i
1
WANG
Chao
2
SUN
Jin
g
-
y
in
g
3
CUI
Gan
g
4
(
De
p
artment
of
Com
p
uter
Science
and
Technolo
gy
,
China
Universit
y
of
Petroleum
,
Bei
j
in
g
102249
,
China
)
1
(
Bei
j
in
g
UCAS
S
p
ace
Technolo
gy
Co.Ltd
,
Bei
j
in
g
100190
,
China
)
2
(
Develo
p
ment
Research
Institute
of
Petrochina
Liaohe
Oilfield
Com
p
an
y
,
Pan
j
in
124010
,
China
)
3
(
Petrochina
Liaohe
Oilfield
Com
p
an
y
Human
Resources
De
p
artment
,
Pan
j
in
124010
,
China
)
4
Abstract
The
dis
p
atchin
g
method
of
elevator
g
rou
p
control
S
y
stem
(
EGCS
)
is
a
com
p
licated
o
p
timization
p
roblem
with
multi
-
in
p
ut
and
multi
-
out
p
ut
and
it
belon
g
s
to
NP
hard
q
uestion.In
order
to
solve
the
dis
p
atchin
g
method
of
EGCS
,
a
new
strate
gy
is
p
ro
p
osed
based
of
p
article
swarm
o
p
timization
in
this
p
a
p
er.Each
p
article
stands
for
a
dis
p
atchin
g
scheme.Some
solutions
will
be
initialized
at
first
,
then
the
dis
p
atchin
g
method
is
o
p
timized
in
the
direction
of
the
shor
-
test
avera
g
e
p
assen
g
er
waitin
g
time
,
ride
time
and
the
consum
p
tion
of
elevator
ener
gy
.The
com
p
arative
simulation
re
-
sults
show
the
effective
of
this
al
g
orithm.
Ke
y
words
Particle
swarm
o
p
timization
,
Elevator
g
rou
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control
s
y
stem
,
Dis
p
atchin
g
method
,
Multi
-
ob
j
ective
o
p
timza
-
tion
1
引言
随着高层楼宇的大量涌现
,
电梯系统的服务质量和效率
对建筑的有效利用和性能发挥将产生极为重要的影响
。
为提
高服务质量和效率
,
电梯控制技术由单台电梯的独立控制发
展到多台电梯的协调控制
,
即电梯群控系统
(
Elevator
Grou
p
Control
S
y
stem
,
EGCS
)。
EGCS
是 一 个 多 输 入
、
多 输 出 的 复
杂系统
,
其复杂性表现在电梯群控系统的多目标性
、
非线性
、
扰动性和信息的不 完备性
,
EGCS
的核心 是 调度 方 法
。
随着
人工智能理论的蓬勃发展
,
目前已产生了多种智能电梯调度
方法
,
如基于模糊控制
[
1
,
2
]
、
神经网络
[
3
]
、
专家系统
[
4
]
、
遗传算
法
[
5
,
6
]
等
,
并收到了一定的效果
。
但这些方法也存在不足之
处
,
如神经网络控制存在网络自身结构难以确定
、
参数训练复
杂
、
实际使用困难等问题
;
遗传算法存在收敛效率低
、
易早熟
等缺点
。
因此
,
寻求高效的智能电梯调度方法仍然是亟待解
决的问 题
。
粒子群优化算法
(
Particle
Swarm
O
p
timization
,
PSO
)
[
7
]
是一种基于群集智能的全局随机优化算法
,
由于其不
要求被优化函数具有可微
、
可导
、
连续等性质
,
收敛速度快
,
算
法简单且容易编程 实 现
,
因此
,
PSO
算法在许多优化问题中
已得到了成功应 用
[
8
]
。
然而利 用
PSO
算法实现智能电梯群
控系统调度鲜有人研究
,
鉴于此
,
本项目利用
PSO
算法
,
以候
梯
、
乘梯时间最短
、
电梯能耗最低为主控目标
,
设计一种 基于
PSO
的电梯群控调度系统
。
本文首先在第
2
节简单介绍电梯群控系统的原理
;
在第
3
节详细阐述基于
PSO
算法的电梯智能群控系统的实现
;
第
4
节给出对比试验结果
;
最后对全文工作进行总结
。
2
电梯群控系统
(
EGCS
)
EGCS
是一个相当复杂的 逻辑 控制 系 统
,
系统 要 求在 极
短的时间内对几百个信号进行检测
、
处理
。
在电梯配置 已定
的情况下
,
采用何种调度方法对电梯系统的性能影响很大
。
从服务质量角度来说
,
人们总是希望候梯时间和乘梯时间的
·
133
·
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