电梯调度优化：遗传算法与非线性规划

"该文档详细探讨了电梯调度问题，并运用m遗传算法进行优化。文档首先介绍了电梯调度优化的重要性，特别是在高人流密度下提高运输效率的需求。作者通过层次分析法(AHP)建立了包含六个关键指标的电梯运载效率评估体系，包括平均候梯时间、最长候车时间、平均行程时间、平均运营人数、平均服务时间和停站次数。在指标无量纲化处理后，采用夹角余弦法确定权重，形成完整的评价方案。 接着，文档构建了一个非线性规划模型，引入忙期作为目标函数，并利用MATLAB和遗传算法求解。经过多次运行和评价，得出最优的电梯停靠楼层方案，使得平均忙期达到15.3分钟。具体电梯停靠楼层分布如下： 1. 第一个电梯：1,2,3,4,5,6,7,10,14,15,16,19,20,22层 2. 第二个电梯：1,4,5,7,10,13,16,18,19,20,21层 3. 第三个电梯：1,2,3,4,6,8,10,11,12,15,16,20,22层 4. 第四个电梯：1,2,3,4,7,10,11,17,18,19,21,22层 5. 第五个电梯：1,2,4,7,8,9,17,18,19,20,21层 6. 第六个电梯：1,4,5,6,7,8,9,11,13,18,19,20层 最后，文档考虑了实际情境的改进，指出第二问中的均匀分布假设可能不准确，实际到达人数可能有特定的分布模式，这需要进一步研究和调整模型以提高预测和调度的准确性。" 这篇文档主要涉及的知识点包括： 1. 电梯调度优化问题：讨论如何通过算法优化电梯运行，提高运输效率。 2. 层次分析法(AHP)：一种多准则决策分析方法，用于确定复杂问题的权重分配。 3. 非线性规划模型：用于描述和解决具有非线性关系的目标函数和约束条件的问题。 4. 遗传算法：一种全局优化的搜索算法，模仿生物进化过程，用于寻找问题的最优解。 5. MATLAB编程：用作求解非线性规划模型的工具。 6. 平均忙期：衡量电梯系统效率的关键指标，表示电梯繁忙状态的持续时间。 7. 模型改进：针对实际问题的特性，如人群到达的分布，调整模型以提高预测和决策的精确性。