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基于人工免疫算法的电梯群控系统的研究与设计

作　者: 王洪海
导　师: 刘建昌
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 电梯群控系统人工免疫系统克隆选择学高峰客流动态分区
分类号: TM921.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

在现代化的智能大厦中,由于交通流量特别大,不确定因素多,因而往往在大厦中配置多台电梯,电梯群控系统采用优化的控制策略来协调多台电梯的运行,以提高电梯的运行效率和服务质量。随着人工智能控制技术的发展,电梯群控系统的目标不仅限于缩短乘客乘梯时间,而是对乘客乘梯时间以及系统能耗等多个不同目标进行优化。本文针对电梯客流高峰期的特点及存在的问题,设计了基于人工免疫算法的电梯群控系统。人工免疫系统是人工智能中的一种新兴的方法,它具有数据特征提取的作用。本文采用人工免疫算法对两组模拟电梯客流特点的数据进行了特征提取,得到很好的效果。另外,在对人工免疫算法的深入研究中,本文发现基于克隆选择学的人工免疫算法在解决优化问题时存在一定的不足,主要是在保持最大亲和力方面并不总能得到令人满意的曲线。本文针对此问题进行了仔细的分析,找出原因并对基于克隆选择学的人工免疫算法进行了改进,通过仿真验证得到了满意的效果。在高峰客流期间,分区是解决电梯群调度问题的一种很好方法。但是,现存的分区控制模式是固定的或按时间预先确定的,它们不能适应实际的交通模式,这也使得一些人对电梯的分区研究持有反对的态度。动态分区具有很大的灵活性,它在增大载客量,降低高峰期乘客的候梯时间、乘梯时间,降低能耗等方面都有很大的优越性。然而,如何快速地确定各台电梯的最优的动态分区方式,是问题的难点。经过本文的研究,人工免疫算法恰好可以很好地解决此问题。本文将人工免疫算法应用于电梯动态分区过程,并进行了仿真实验,验证了其可行性与有效性,使得电梯动态分区的思想得以很好地实现。

基于人工免疫算法的电梯群控系统的研究与设计

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