基于遗传算法模糊神经网络的电梯群控调度

基于改进遗传算法的电梯群控系统设计及其MATLAB仿真沈东东，白泽华，李宇（南京航空航天大学自动化学院0307102班，江苏，南京，211100）摘要在倡导节能减排，建设节约型社会的中国，随着高层建筑的不断发展，人们对电梯服务质量提出越来越高的要求，单台电梯往往不能满足建筑物内的交通需要。

为了缩短人们的候梯时间，减少能量损耗，需要合理安装多台电梯并进行集中统一的控制，这种多台电梯的优化调度系统就是电梯群控系统(EGCS)。

本文以电梯群控系统作为研究对象，以减少候梯时间、减少乘梯时间、节约能耗为目的，对电梯群控系统的派梯策略进行了深入的研究，提出了一种基于改进遗传算法的电梯群控调度方法。

通过对电梯群控系统交通过程的分析，建立电梯群控客流模型，采用MATLAB语言进行仿真，建立模拟仿真系统。

仿真结果证明改进遗传算法的有效性。

关键词：电梯群控，多目标优化，遗传算法，MATLAB仿真目录基于改进遗传算法的电梯群控系统设计及其MATLAB仿真 (1)沈东东，白泽华，李宇 (1)（南京航空航天大学自动化学院0307102班，江苏，南京，211100） (1)摘要 (1)关键词：电梯群控，多目标优化，遗传算法，MATLAB仿真 (1)目录 (2)第一章绪论 (4)1.1电梯群控系统概述 (4)1.2电梯群控的起源与发展 (4)1.3国内外研究现状 (5)1.4课题的目的和意义 (5)1.5本课题研究的主要内容 (6)1.6本章小结 (7)第二章电梯群控系统 (8)2.1 电梯群控系统的相关概念 (8)2.2 电梯群控系统的系统特性 (9)2.2.1 电梯群控系统的多目标性 (9)2.2.2 电梯群控系统的不确定性 (12)2.2.3 电梯群控系统的非线性 (12)2.2.4 电梯群控系统的扰动性 (12)2.2.5 电梯群控系统的不完备性 (13)2.3 电梯群控系统的交通模式 (13)2.2.1 上行高峰交通模式 (13)2.2.2 下行高峰交通模式 (13)2.2.3 层间交通模式 (13)2.2.4 空闲交通模式 (14)2.4 电梯群控系统的常用调度原则 (14)2.5 本章小结 (14)第三章基于改进遗传算法的电梯群控调度策略 (15)3.1 遗传算法简介 (15)3.1.1基本遗传算法概念描述 (15)3.1.2 基本遗传算法流程 (16)3.1.3 遗传算法的基本操作 (18)3.2 电梯群控功能指标评价函数 (18)3.2.1 候梯时间评价函数 (20)3.2.2 乘梯时间评价函数 (22)3.2.3 轿厢内乘客人数评价函数 (23)3.2.4 系统能耗评价函数 (23)3.3 基于改进遗传算法的电梯群控系统的设计 (24)3.3.1 编码 (25)3.3.2 生成初始种群 (26)3.3.3 适应度函数设计 (27)3.3.4 选择操作 (28)3.3.5 交叉操作 (29)3.3.6 变异操作 (31)3.3.7 控制参数的选择 (32)3.3.8 算法终止准则 (33)3.4 遗传算法优化调度程序设计 (34)3.5 本章小结 (35)第四章电梯群控系统的整体设计与仿真 (36)4.1 仿真假设 (36)4.2 客流模型产生模块 (37)4.2.1 乘客到达时间 (37)4.2.2 乘客的起始密度向量和起始目标矩阵 (38)4.2.3 确定乘客的起始楼层 (42)4.2.4 确定乘客的目标楼层 (43)4.2.5 客流仿真流程图 (44)4.3电梯模型 (45)4.4 仿真结果 (46)4.4.1 奇偶层控制 (46)4.4.2 高低层控制 (46)4.4.3 遗传算法控制 (46)第五章各种调度算法的比较分析 (47)第六章总结与展望 (47)6.1 论文总结 (47)6.2 论文展望 (48)致谢 (49)参考文献 (50)第一章绪论1.1电梯群控系统概述在倡导节能减排，建设节约型社会的中国，随着高层建筑的不断发展，人们对电梯服务质量提出越来越高的要求，单台电梯往往不能满足建筑物内的交通需要。

一）、弄清群控电梯调度算法的评价指标由于乘客心理等待时间的长短、电梯响应呼梯的快慢、召唤厅站客流量的大小、轿厢内乘客人数的多少等均是一些模糊的概念，很难用确切的数量关系定义，也难以用普通的逻辑规则综合描述。

近年来，人们借助于模糊数学中的隶属函数来表述，将复杂的模糊问题转化为简单清晰的形式进行求解和控制.模糊控制通过模糊逻辑进行推理，有效地对电梯运行状况作出判断，但对于非常复杂的多变量系统，要建立正确的模糊规则和隶属函数是非常困难的，而且通过大量实验建立的隶属函数和规则有时也很难保证十分精确与合理。

此外，其隶属函数中的加权系数是确定的，不能根据客流改变而相应改变。

为了解决模糊控制中存在的某些问题，新发明将神经网络控制方法应用于电梯控制中，无需建立精确数学模型，可以提供准确的控制策略，以减少候梯时间，降低乘客的焦急等待心理，节约能源，合理有效地调度电梯最佳运行。

（二）、理解上行高峰模式、下行高峰模式、双路运行模式等概念，并找出根据一系列输入手段间接算出运行模式的算法：上行高峰交通模式：当主要的客流是上行方向，即全部或者大多数乘客从建筑物的门厅进入电梯且上行，这种状况被定义为上行高峰交通状况。

下行高峰交通模式：当主要的客流是下行方向，即全部或者大多数乘客乘电梯下行到门厅离开电梯，这种状况被定义为下行高峰交通状况。

二路交通模式：当主要的客流是朝着某一层或从某一层而来，而该层不是门厅，这种状况被定义为二路交通状况。

二路交通状况多是由于在大楼的某一层设有茶点部或会议室，在一天的某一时刻该层吸引了相当多的到达和离开呼梯信号。

所以二路交通状况发生在上午和下午休息期间或会议期间。

四路交通模式：当主要的客流是朝着某两个特定的楼层而来，而其中的一个楼层可能是门厅，这种交通状况被定义为四路交通状况。

当中午休息期间，会出现客流上行和下行两个方向的高峰状况。

午饭时客流主要是下行，朝门厅和餐厅。

午休快结束时，主要是从门厅和餐厅上行。

基于模糊控制的电梯群控系统设计本设计基于罗克韦尔公司三层网络，采用ControlLogix系列PLC，模拟了电梯群控系统的控制。

实现了单个电梯正常安全运行、交通模式智能选择、电梯的运行高度显示、超重报警等功能。

同时，利用RSview32组态软件设计人机界面，实现电梯群各种功能的动态演示。

论文以罗克韦尔PLC作为控制器，变频器作为执行机构，异步电机作为控制对象，测速发电机作为检测机构，在罗克韦尔网络平台上搭建控制回路。

在控制器中加入模糊控制规则，使厅呼信号产生时系统智能派梯，提高了电梯群服务质量。

系统在满足简单的响应厅外、厅内召唤等电梯基本要求的基础上，从能耗、平均等待时间和平均候梯时间等方面对电梯服务进行改进和提高。

相比传统的单片机、微型计算机以及DCS控制系统等，PLC 具有成本低、稳定性高、便于操作的特点，本方案具有更高的安全性和稳定性以及实用价值。

标签：模糊控制；电梯群控；智能算法；智能控制引言随着时代的进步，经济的发展以及人们生活水平的不断提高，高层建筑的数量也不断地增多，于是客运电梯、货载电梯等各式各样的电梯被投入使用，在一栋大楼内，往往需要安装多台电梯。

如何使电梯高效、安全的运行，成为了人们越来越关注的问题。

由于电梯交通客流变化的随机性以及电梯群控系统的不确定性、多目标性、扰动性、非线性和信息的不完备性等因素，没有办法建立被控对象的精确数学模型，也无法采用传统的控制方法很好地解决这些问题，这势必需要采用智能控制技术。

作为智能控制技术之一的模糊控制技术，在解决非线性、不确定性等问题上具有很大的优势。

所谓电梯群控系统（EGCS：Elevator Group Control System），就是指将建筑物中的多部电梯依据大楼的功能及楼层人口分布状况划分出乘梯群（Elevator Group），再由微机控制系统，或者可编程控制器对电梯群的指令信号、内呼信号、外呼信号、进行统一的登记和管理，再根据系统设定的派梯策略和建筑物中的实际交通状况，得到最优派梯决策的控制系统[1]。

遗传算法在电梯中的应用现状摘要：随着我国社会各个行业的不断向前发展，高层建筑和智能化建筑的逐渐出现并不断更新换代，电梯作为垂直运输工具，受到了人们越来越多的青睐，与此同时，对电梯的要求也越来越高，遗传算法作为电梯控制所运用的算法，必须不断进行优化与调整，这样才能真正提高电梯的工作效率，本文结合实际，从遗传算法的基本思想与特点、遗传算法的产生和发展、遗传算法在电梯中的应用现状等几个方面进行了具体的剖析，并提出了一些自身的看法与建议。

小清新：遗传算法电梯控制应用现状智能建筑一、定义和综述（一）遗传算法的定义与核心思想遗传算法开始于代表问题潜在解集的一个种群，这个种群中的每个个体叫做染色体，每个种群都是由一定数量基因编码的染色体组成的，每一条染色体都是某个特征的实体。

染色体是多个基因的集合，它是遗传物质最主要的载体，染色体的内部表现也就是基因型是某种基因组合，这种基因组合控制着个体形状的外部表现，比如人们的眼睛是蓝色还是黑色，就是由染色体中控制着眼睛颜色特征的某种基因组合来决定的。

所以我们不难看出，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射（即编码工作）。

但是鉴于仿照基因编码的工作异常复杂，人们通常要对其进行简化，例如二进制码。

在初代种群产生后，便开始依照优胜劣汰、适者生存的原则，逐代的进行演变与进化，不断的产生更好的近似解。

在这个过程中，根据问题域中个体的适应度好坏还对个体进行挑选，而且借助自然遗传学的遗传算子进行组合交叉与变异，最后产生出代表新解集的种群。

这个过程和自然进化是非常相似的，进化后的种群比进化前的种群对环境的适应能力要强很多，其最后一代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

遗传算法运用了自然进化模型，如选择、交叉、变异等。

在计算开始时，—定数目 N 个个体(父个体 l、父个体 2、父个体 3、父个体 4…)即种群随机地初始化，并计算每个个体的适应度，第一代即初始代便产生了。

如果不满足优化准则，开始产生新一代的计算，为了产生下一代，按照适应度选择个体，父代要求基因重组和基因交叉来产生子代。

基于模糊控制的电梯群控系统摘要：电梯是现代高层建筑中重要的交通工具，电梯也从最早的单梯到现在的电梯群，发展十分迅速。

最早的电梯控制是独立的电梯控制，采用电梯并联结构实现对多个电梯的控制分配，具有较低的智能化。

现在，电梯控制系统已发展成了能够应用于不同环境的智能电梯控制系统，进而产生了多种实现电梯群智能控制的算法，能够在降低能量消耗的基础上更有效地对电梯群进行控制和分配命令。

文章主要对模糊控制技术下的电梯群控方法进行了系统的研究。

关键词：电梯群控方法；速度控制模块；模糊控制1前言随着现代化的快速发展，高层建筑物逐渐增多，对建筑物内的垂直运输需求也逐渐增大，日常生活中，人们也越来越依赖电梯。

我国对电梯控制领域的发展起步较晚，但很多研究机构和高校研究人员均加入了电梯控制领域的研发队伍，从单个电梯的控制至电梯的群控算法发展。

自进入21世纪之后，大量的研究以及应用试验出现在电梯群控研究领域，针对应用之后存在的问题再次研究试验，对技术进行改进和完善。

2电梯系统的工作原理电梯系统是集机电一体化程度很高的复杂系统，工作过程为：电机对其驱动，然后按照内部的刚性轨道运行到达目标楼层。

从结构上看电梯控制系统是由逻辑控制系统、运行拖动装置和附属装置的控制系统三部分组成。

可以看作是通过某种装置将动力电能输送给电梯的曳引装置，从而控制器拉动电梯运行，完成输送过程。

其中，逻辑控制部分完成电梯各种信号的采集和处理；运行拖动系统是执行完成电梯的运动状态；附属装置的控制系统包括应急装置部分和电梯门装置部分。

应急装置部分是应对电梯故障时保证安全性能的装置，电梯门装置是保证电梯安全运行的前提下提高运行效率和服务质量的装置。

3电梯群控系统的构成和特征3.1构成单梯控制器、电机驱动器和群控制器是电梯群控的主要组成部分。

其中，单梯控制器将会根据自身的服务规则响应内呼和分派的外呼信号；根据单部电梯的运行状态以及控制系统信息，群控器对单个电梯控制器派发指令并传递给电机驱动系统，电机驱动系统控制曳引电动机完成电梯运行响应。