資源描述：
《新型電梯群控系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度策略》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、文章編號(hào)：1001-9944(2010)09—0028-04新型電梯群控系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度策略羅飛，趙小翠(華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院，廣州5l0641)摘要：隨著建筑物和乘客流的多樣化．電梯的優(yōu)化調(diào)度逐漸發(fā)展成為復(fù)雜在線多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程。然而．傳統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度已經(jīng)很難滿足電梯群控系統(tǒng)中的多個(gè)性能指標(biāo)同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化的要求文中針對(duì)這一情況，首先通過(guò)分析電梯群控系統(tǒng)的目標(biāo)多樣性，復(fù)雜性，不確定性等特點(diǎn)．應(yīng)用多目標(biāo)優(yōu)化理論建立了電梯群控系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型；其次分析了粒子群算法與模擬退火算法的優(yōu)缺點(diǎn)
2、．對(duì)粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn)．提出了一種新型混合優(yōu)化算法；同時(shí)，在建立的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，將此混合算法應(yīng)用到電梯群控系統(tǒng)中進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度將混合算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群進(jìn)行比較．表明該混合算法具有一定的可行性與優(yōu)越性．在一定程度上改進(jìn)了電梯群控系統(tǒng)的整體性能和服務(wù)質(zhì)量。該文為電梯群控系統(tǒng)的調(diào)度策略提供了新方法．新思路．并擴(kuò)充了粒子群算法的應(yīng)用范圍關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化；電梯群控；粒子群算法；模擬退火算法中圖分類(lèi)號(hào)：TP399文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ANewMulti-objectiveOptimalScheduling
3、StrategyforEGCSLU0Fei．ZHAOXiao—CUi(CollegeofAutomationScienceandEngineering，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510641，China)Almtraet：Becauseofthediversificationofbuildingsandpassengerflow，theelevatorsystemhasbecomeallon-linecomplexoptimizationp
4、rocess，inwhichlotsofindicesshouldbeconsidered．Andthetraditionaloptimalschedulinghasbeendifficulttomeettherequirements．Aimedatthisease，firstbuildsthemulti-objectiveoptimizationmodelofEGCSusingmulti--objectiveoptimizationtheory．Thenproposeanewscheduling
5、algorithmbyintroducingthestandardsimulat·edannealingalgorithmintoparticleswalq'noptimization，andapplyittotheEGCSforoptimizingschedulingbasedonthemulti-0bjeetiveoptimizationmode．Comparingwiththeparticleswamioptimization，demonstratethefeasibilityandsupe
6、riorityofthenewschedulingstrategyinoptimizingscheduling．Thispaperaddsthenewschedulingalgorithm，pro·videsnewideasandnewwaysforEGCS，andtoexpandstheapplicationofparticleswarnloptimization．Keywords：multi-objectiveoptimazation；elevatorgroupcontrolsystem(EG
7、CS)；particle$Wal3noptimization；simulatedannealingalgorithm近幾十年來(lái)．由于電子技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)短乘客候梯時(shí)間為目標(biāo)的優(yōu)化過(guò)程．而是逐漸演變用，電梯技術(shù)也得到了很大的提高，與此同時(shí)，人們成為典型的多目標(biāo)決策問(wèn)題．即根據(jù)不同建筑和不對(duì)電梯的服務(wù)質(zhì)量也提出了更高的要求。建筑物多同乘客的要求．對(duì)多個(gè)性能指標(biāo)同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化的多樣化，乘客流多樣化，促使派梯已經(jīng)不再是只以縮目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程C。收稿日期：2010-04—02；修訂日期：2010—06—08基金
8、項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60774032)作者簡(jiǎn)介：羅-~(1957一)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檫\(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與人工智能；趙小翠(1984一)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)橹悄芸刂?。田Automation＆Instrumentation2010(9)電梯群的調(diào)度問(wèn)題．實(shí)質(zhì)上是一個(gè)在變化環(huán)境別賦予它們不同的權(quán)系數(shù)A，并規(guī)定A≥A，：l，下的在線調(diào)度、資源配置及隨機(jī)最優(yōu)控制的組合優(yōu)2，?，K，表示A比A有更大的優(yōu)先權(quán)，這些都由化問(wèn)題_2]。此問(wèn)題難于處理的原因包括：多轎廂的協(xié)
