华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2007, Vol. 35 ›› Issue (1): 13-18.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

目的层预约的模糊神经网络电梯群控策略

许玉格 罗飞 曹建忠   

  1. 华南理工大学 自动化科学与工程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2006-02-21 出版日期:2007-01-25 发布日期:2007-01-25
  • 通信作者: 许玉格(1978-) ,女,博士,主要从事系统仿真、人工智能控制系统方面的研究。 E-mail:xuyuge@scut.edu.cn
  • 作者简介:许玉格(1978-) ,女,博士,主要从事系统仿真、人工智能控制系统方面的研究。
  • 基金资助:

    广东省自然科学基金资助项目(06025724)

Elevator Group-Control Policy with Destination Registrationßased on Fuzzy Neural Network

Xu Yu-ge  Luo Fei  Cao Jian-zhong   

  1. School of Automation Science and Engineering , South China Univ. of Tech. , Guangzhou 510640 , Guangdong , China
  • Received:2006-02-21 Online:2007-01-25 Published:2007-01-25
  • Contact: 许玉格(1978-) ,女,博士,主要从事系统仿真、人工智能控制系统方面的研究。 E-mail:xuyuge@scut.edu.cn
  • About author:许玉格(1978-) ,女,博士,主要从事系统仿真、人工智能控制系统方面的研究。
  • Supported by:

    广东省自然科学基金资助项目(06025724)

摘要: 据目的层预约电梯系统的新型客流分配模式,分析并归纳出目的层预约情况下电梯群控系统的特征属性,提出一种多目标模糊神经网络电梯群控策略.把目的层预约电梯系统的特征属性作为多目标模糊神经网络的输入,建立并训练模糊神经网络,最后利用该模糊神经网络进行派梯计算.仿真试验证明该群控策略可得到满意的效果.与传统电梯群控策略以及其他目的层预约电棉群控策略的对比试验证明,该方法在提高电梯平均系统时间、长候梯率、长来梯率及节约能耗等方面都体现出较好的性能优化效果,对高峰交通流模式下的电梯群拉系统效果显著。

关键词: 目的层预约, 多目标, 模糊神经网络, 电梯群控系统

Abstract:

This paper analyzes and sums up the characteristic attributes of elevator group-control system with destinationregistration according to the new flow distribution modes of the elevator system , and proposes a new elevatorgroup-control policy based on multi-objective fuzzy neural network. The proposed policy regards the characteristicattributes of the elevator system as the inputs to establish a multi-objective fuzzy neural network , which is thentrained and used as the elevator group-control calculator. This novel elevator group-control calculator can be used todispatch elevators. Simulated results show that the proposed policy is of excellent performance. Moreover , as comparedwith the traditional elevator group-control policy and some other elevator group-control policies with destinationregistration , the proposed policy behaves better in average waiting and riding time , long-waiting ratio , long-ridingratio and power consumption , especially in down peak traffic pattem.

Key words: destination registration, multiple objective, fuzzy neural network, elevator group-control system