电梯群控技术的现状与发展方向(2)

时间:2014-03-13 10:44 来源:发表吧作者:黄雯雯点击: 次

　　4）遗传算法技术。遗传算法技术是通用的全局优化算法，具有并行性强、操作简单等特点。在电梯群控中，遗传算法的应用主要包括直接对电梯进行实时调度、对调度算法的参数进行调整，协助调度算法三种类型。为了确保系统所得结果非劣，在对遗传算法进行应用的过程中，应采用最佳个体保存策略；在交通环境改变时，可通过“恢复多样性”操作使系统对外界环境变化的适应能力得到提升。

　　5）智能体强化学习技术。对未知环境具有很好的适应能力是智能体的最主要特征，而学习能力则是智能体的关键属性。根据反馈的差异，机器学习领域的学习技术分为强化、监督、非监督三种类型，其中，强化学习是一种输入环境反馈并以此适应环境的学习方法。

　　总的来说，电梯系统调度的最终目标就是舒适、快捷、安全的将乘客送往目的层，主要控制目标包括以下六个方面。

　　1）最大程度降低乘客候梯率。

　　2）最大程度缩短乘梯时间。

　　3）轿厢到达预报的准确率得到最大提升。

　　4）加速、减速尽可能平稳，一般控制在2m/s以内。

　　5）对电梯应答进行合理分配，避免忙闲不均的情况出现。

　　6）尽可能降低能源消耗。为了实现以上控制目标，电梯群控系统必须积极引进先进的控制技术，使系统性能始终保持在最佳状态。

　　3电梯群控制系统的未来发展趋势

　　在未来的设计开发工作中，研究的重点将集中在以下几个方面。

　　1）通过对多种智能技术的整合来保障和提升系统性能。实现神经网络、模糊控制、专家系统在电梯控制中的有效结合，推动电梯控制的智能化转变，并针对控制功能开发相应的智能控制模块，是世界电梯业发展的潮流与趋势。

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