电梯群控技术的现状与发展方向(13)

数学建模资料

3;5?

控制与决策

第5/卷

适的电梯运送这些乘客!电梯交通设计的一个基本该法给出了在已知前厅进入轿厢公式是"#$方法%的乘客人数时%轿厢在高峰情况下的可能停站数%但提出了"乘客的人数还不能计算!##$方法&’"()*+,的逆标算法%即基于停站的数量对乘客的人数进行

./0统计计算-随后出现了1基于乘!22的改进算法%.30

客需求量和轿厢数量计算电梯系统的服务参数-!4%.50

此外%还有目的层控制技术和多智能体技术-!

总体上看%电梯群控技术的发展趋势主要有以下.

个方面8

39基于人性化考虑的高度智能化:当建筑物使

允许业主作必要的参数调整和允许用功能变化时%

乘客作必要的设定以满足使用者的要求!这就要求通过在系统具有性能参数的在线自适应调整功能%线学习%围绕最优性能指标使系统以最小的扰动工作在最佳状态:

6国内电梯群控技术的研究状况

我国电梯群控技术的研究始于5/世纪7/年代%59基于工程意义的高层建筑电梯配置与分析:这是电梯技术与工程应用的必然接口!英国$IJI*K

较发达国家相对迟晚%但发展趋势很快%国内的一些大学对电梯群控技术纷纷展开研究并取得了成果!研究内容主要有以下几个方面8

39电梯交通配置方法及其软件的研究:针对不

同的服务模式采用不同的评价方法%确定优化的电

梯交通配置-.;0:

59虚拟仿真环境的研究:为研究电梯群控调度

方法<交通流量仿真<电梯交通配置优化而开发的一

种软件环境-..%.=0!

;9基于模糊逻辑<神经网络<专家系统及人工免疫技术的交通模式识别-.4>.?0

!其中具有典型意义的是利用专家知识%采用二步模糊神经网络确定交通模式的研究!

.9采用随机理论和细胞自动机理论的电梯群

控系统建模-.7>=30

!应用排队论的@ABCBD模型描述电梯群控系统的行为%

从而获得系统的性能指标%为群控系统的评价以及上高峰马尔可夫决策的实施提供支持E运用细胞自动机理论进行建模是一种新方法%由细胞自动机模型仿真电梯运动行为%对派梯队列进行派梯控制%构造了基于细胞自动机的电梯群控系统模型%

再用FG矩阵法对客流进行建模分析%为群控系统建模提供了新思路:

=9遗传算法及模糊神经网络技术在电梯群控中的应用研究-=5%=;0

!

其中遗传算法与模糊神经网络结合构成一种智能多模式调度方法-=50

8

模糊表达与网络学习能力%使算法能根据各种单一模式算法结果产生样本数据%得到与单一模式群控算法相应服务指标相同或相近的效果%从而实现根据不同的交通模式合理调度电梯!而文献-=;0是基于领域知识和遗传算法的滚动优化方法%采用逐步优化的策略%先利用呼梯分配方法得到一个次优解%然后利用遗传算法进行校正:这些方法都很有研究意义!

H电梯群控技术的发展方向及要解决的

问题

电梯　群万方数据控系统的最优控制是一种基于时间最优<运力最优<能量最优的动态综合最优化策略:从

公司的LMLN&2L2O和美国FJ+K公司的

F2P"$M&QR1已引起电梯业界和建筑设计行业的重视%其中F2P"$M&QR

1主要包括;个部分-=.08单梯群性能指标计算<多梯群配置最优决策以及派遣器性能仿真!

;9基于节能化的电梯群控技术:从静态的电梯

交通配置到动态的群控系统%电梯的能耗指标往往被忽视:统计数据表明%电梯的能耗约占大楼综合能耗的;BS%与电梯群控系统的品质直接相关%因此节能目标将是电梯群控系统必须考虑的关键目标:.9群控技术产品的市场化:未来的群控技术的研究将侧重于商品系统的开发%即面对需求面对市场!

综上所述%电梯群控技术在发展中应着重解决的问题至少有以下几个方面8

39电梯群控系统随机服务行为建模问题:研究重点是交通流的随机性及其分布%高峰交通流量的多参数随机性研究%以及混合交通模式的交通分布律:

59多智能体技术的应用:多智能体用于电梯群

控的研究还处于初级阶段-4%.50

!需要解决的问题是8如何构造电梯群控系统的智能体结构%制定推理规则库%确定独立智能体的推理方法%以及确定优选最终结果的方法:

;9局内调度优化技术:从组合优化的角度%

电梯群控问题又可分为8T局外优化问题%要求根据给定建筑物的固有参数计算最优化的停站序列%其中未考虑时变的交通条件EU多个轿厢的局内调度优化问题%这当中必须处理瞬间的未知交通条件变化的情况!文献-==0提出了该算法在电梯群控系统应用的可能性:

.9通用的电梯交通配置软件的开发:重点开

发基于建筑设计的电梯交通配置与分析软件%着眼于局外优化与局内调度的有机结合%为电梯群控打下必要的基础:

=9基于应急疏散的电梯交通配置:电梯用于应

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