电梯群控系统智能调度：模糊神经网络与小生境遗传算法的应用

"电梯群控系统智能优化调度方法的研究" 本文主要探讨了电梯群控系统中的智能优化调度策略，旨在提高电梯系统的效率和服务质量。作者宗群、童玲和薛丽华来自天津大学电气与自动化工程学院，他们提出了一种创新的方法，能够适应不同交通流量模式下的电梯调度需求。 首先，该方法引入了模糊神经网络（Fuzzy Neural Network）技术。模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的模型，能够处理不确定性和非线性问题。在电梯群控系统中，它用于对电梯的状态变量进行数据融合。状态变量可能包括电梯的位置、载客量、速度等信息。通过数据融合，系统可以更准确地理解和预测电梯的运行状况，从而提取出影响调度决策的关键特征参数。 接下来，研究应用了小生境遗传算法（Niche Genetic Algorithm）对这些特征参数进行多目标优化分析。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化搜索技术，而小生境策略则增加了算法在搜索空间中的局部保持性，防止早熟收敛，有利于找到全局最优解。在这种情况下，小生境遗传算法帮助系统在多个目标之间进行权衡，如减少乘客等待时间、提高电梯利用率和降低能耗等，最终实现最优调度决策。 通过仿真实验，该方法的性能得到了验证。实验结果表明，不论是在何种交通流量模式下，该智能优化调度方法都能够有效地进行合理调度，提高电梯系统的整体性能。这不仅提升了乘客的出行体验，还对大楼的能源管理带来了积极影响。 关键词涉及的领域包括电梯群控系统、调度方法、数据融合和小生境遗传算法。电梯群控系统的优化调度是现代高层建筑智能化管理的重要组成部分，而本文提出的解决方案为解决这一问题提供了一个新的视角和技术手段。该研究对于提升城市建筑中电梯系统的效率和服务水平具有重要意义。