遗传算法优化BP神经网络的电梯群控策略研究

"该文是2015年发表的一篇自然科学论文，主要探讨了如何通过改进遗传算法优化BP神经网络来提升电梯群控策略。文章指出，利用遗传算法优化BP神经网络，可以搜索出全局性的进化解，以降低候梯时间、乘梯时间、提高舒适度和降低运行能耗。为了提升遗传算法的效率，文中提出了最优个体保存策略和自适应交叉率及变异率的算法，加速了收敛到最优解的速度。最终，这一方法能够得出最佳的电梯调度方案，实现多目标优化的电梯控制。关键词包括电梯群控、多目标优化、BP神经网络和遗传算法。" 文章详细介绍了电梯群控领域的一个重要研究，即如何通过结合遗传算法与BP神经网络来解决电梯系统的复杂调度问题。BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种多层前馈网络，常用于模式识别和函数拟合。其工作原理是通过梯度下降法在多层神经元间进行误差反向传播，调整权重以达到最小化误差的目的。然而，BP网络存在陷入局部最优的风险，这在电梯群控等复杂优化问题中是个挑战。 为了解决这个问题，研究者引入了遗传算法，这是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，能够在大量可能解中寻找最优解。在遗传算法中，通过模拟自然选择、交叉和变异等机制，可以有效地探索解决方案空间，尤其在处理组合优化问题时表现出色。文章进一步提到，通过改进遗传算法，例如实施最优个体保存策略和自适应调整交叉率与变异率，可以提升算法的搜索效率和收敛速度。 在电梯群控系统中，多目标优化是一个关键问题，包括减少乘客等待时间、提高乘坐舒适度以及降低运行能耗等。通过遗传算法优化的BP神经网络，可以同时考虑这些目标，找出兼顾各项指标的最佳电梯调度策略。这种方法的实施，对于提高高层建筑电梯系统的效率和服务质量具有重要意义。 这篇论文展示了如何将遗传算法与BP神经网络相结合，以实现电梯群控系统的多目标优化调度。这一研究不仅为电梯控制提供了新的理论支持，也为其他类似的复杂系统优化问题提供了借鉴。