基于蚁群模糊神经网络的电梯群控智能调度方法的研究

摘要

本文对电梯群控智能调度方法进行了研究。通过对电梯群控系统交通过程的分析，运用数学方法描述了该系统的客流模型、电梯运动模型、召唤模型和群控智能调度模型，进而利用离散事件系统仿真理论，采用MATLAB语言编写了电梯群控虚拟系统的通用性、模块化的仿真程序。 这个虚拟系统充分考虑了实际系统中各种不同的工况和诸多的随机因素，从而使其能适用于各种场合。当设置好建筑物参数及其电梯配置参数后，就可以通过执行仿真程序来得到反映电梯服务质量的仿真结果，为建筑物中的电梯配置及电梯最优调度方法的实施提供可靠的依据，并为调度算法进行优化以便进一步提高群控电梯系统的服务效率作出评价。 以提高电梯群控系统的智能化水平为出发点，以减少平均候梯时间为目的，对电梯群控智能系统的派梯策略进行了深入的研究，提出了一种新的基于蚁群模糊神经网络的智能优化调度方法。研究了模糊神经网络的结构与推理方法、蚁群算法的理论与应用。用蚁群算法代替BP算法来优化模糊神经网络的权值。建立了基于蚁群算法的模糊神经网络。对基于蚁群模糊神经网络的电梯群控调度方法进行仿真，结果证明基于蚁群模糊神经网络的电梯群控系统比基于模糊神经网络的电梯群控系统具有更好的收敛能力、学习精度和鲁棒性。

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1电梯群控的起源

1.2电梯群控技术的发展状况

1.2.1早期电梯群控技术

1.2.2现代电梯群控技术

1.3电梯群控智能系统

1.4电梯群控技术的发展趋势及存在的问题

1.4.1电梯群控技术的发展趋势

1.4.2电梯群控技术存在的问题

1.5本文的主要工作

第二章电梯群控系统的基础理论

2.1电梯群控系统的特性

2.1.1电梯群控系统的多目标性

2.1.2电梯群控系统的不确定性和非线性

2.1.3电梯群控系统的扰动性和信息不完备性

2.2电梯群控系统的调度原则

2.2.1固定程序调度原则

2.2.2分区调度原则

2.2.3心理待机时间评价方式

2.3电梯群控系统的交通模式

2.3.1上行高峰和下行高峰

2.3.2两路交通模式和层间交通模式

2.4电梯群控系统的控制方式

2.5电梯群控系统的性能评价指标

2.5.1时间评价指标

2.5.2能耗评价指标

2.5.3乘客状态评价指标

2.5.4乘客的容忍度

2.6电梯群控系统的特征值

2.7电梯群控系统的控制目标

2.8本章小结

第三章电梯群控虚拟系统的设计

3.1开发电梯群控虚拟系统的意义

3.2电梯的运动学分析

3.3电梯群控虚拟系统的设计

3.3.1电梯群控虚拟系统客流仿真模块

3.3.2电梯群控虚拟系统单梯模块

3.3.3电梯群控虚拟系统的主控程序

3.4本章小结

第四章基于蚁群模糊神经网络的电梯群控智能调度方法

4.1模糊神经网络

4.1.1模糊控制与神经网络的结合

4.1.2模糊神经网络的结构

4.1.3模糊神经网络的混合学习算法

4.2基于模糊神经网络的电梯群控调度方法

4.2.1目标函数的选择

4.2.2模糊规则的知识表示

4.3蚁群算法

4.3.1蚁群算法原理

4.3.2蚁群算法求解过程

4.4基于蚁群模糊神经网络的电梯群控智能调度方法

4.5电梯群控智能调度方法的仿真研究

4.6本章小结

第五章结论与展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

致谢