基于模糊逻辑的预约电梯群控算法

基于模糊控制智能小区电梯群控系统智能小区电梯群控系统是指对小区内多部电梯进行整体调度和控制的系统。

为了提高电梯效率、减少等待时间和拥塞，需要对电梯群控系统进行优化和改进。

在电梯群控系统中，传统的控制算法如PID控制、最优控制等存在一定缺陷，不能完全满足系统的要求。

因此，模糊控制被广泛应用于电梯群控系统中。

模糊控制是一种应用模糊数学理论的控制方法。

模糊控制与传统控制方法相比，主要优点是对复杂、非线性系统具有较好的适应性，反应时间快，误差小。

在小区电梯群控系统中，模糊控制能够根据电梯群的运行状态和用户需求，在不同时间段对电梯进行动态调度，有效优化电梯运行效率。

下面分别对模糊控制在电梯群控系统中的应用进行详细介绍：1. 确定模糊控制的输入变量和输出变量在电梯群控系统中，输入变量是多部电梯的运行状态（如电梯所在楼层、运行方向、开/关门状态、当前载客量等），输出变量是电梯的运行指令（如相应楼层的开/关门以及电梯的上/下行指令）。

通过对电梯的运行状态进行模糊化，将输入变量转化为模糊变量，再通过模糊控制算法得出合理的输出指令。

2. 设计模糊控制规则库模糊控制规则库是模糊控制中的关键部分。

规则库是由一组“如果-则”语句构成的，用于指导模糊控制算法的决策过程。

在电梯群控系统中，模糊控制规则库的设计需要考虑多个因素，如时间、载客量、楼层等。

例如，如果电梯在高峰期有很多乘客，可以根据规则库的判断让电梯优先响应乘客请求，这样可以有效减少等待时间，提高效率。

3. 实现模糊控制算法模糊控制算法可以通过模糊逻辑运算来实现。

模糊逻辑运算是一种以模糊集合为基础的逻辑运算。

在电梯群控系统中，模糊控制算法可以根据当前运行状态和用户需求，根据规则库对电梯进行控制和调度。

4. 模拟和实验验证在设计完电梯群控系统的模糊控制算法后，需要进行模拟和实验验证。

通过对实际数据的采集和分析，可以验证模糊控制算法的有效性和优越性。

通过优化电梯的运行效率和减少等待时间，可以提高小区居民的生活质量。

基于模糊控制技术的电梯群控系统研究随着城市化进程的加速，人们对于城市交通的需求也越来越高。

在现代城市中，电梯作为一种高效便捷的交通工具，被广泛应用于各类建筑物中。

然而，电梯的群控系统在高峰时段仍然面临着一些挑战，如如何提高电梯的运行效率、减少乘客等待时间等。

为了解决这些问题，研究人员开始利用模糊控制技术来改进电梯群控系统。

模糊控制技术是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以将不确定性和模糊性考虑进来，从而使系统更具鲁棒性和适应性。

在基于模糊控制技术的电梯群控系统中，首先需要建立一个适当的模糊控制器。

这个控制器的输入变量包括当前电梯的状态信息（如位置、速度等）以及外部环境的信息（如乘客流量、楼层需求等）。

通过对这些输入变量进行模糊化处理，将其转化为模糊集合。

然后，根据一定的规则和知识库，将模糊集合映射到输出变量，即电梯的动作指令。

在电梯群控系统中，模糊控制器的输出变量通常包括电梯的运行状态（如上升、下降、停止等）以及目标楼层。

通过对这些输出变量进行去模糊化处理，将其转化为确定的数值，从而实现对电梯的控制。

基于模糊控制技术的电梯群控系统可以根据当前的乘客需求和电梯的运行状态，智能地决策最佳的电梯分配方案。

例如，在高峰时段，当某一电梯运行到一定楼层时，可以根据当前的乘客需求和电梯运行状态，决定是否停靠该楼层，从而减少电梯的等待时间和乘客的拥挤感。

通过实际的仿真实验和实地调试，基于模糊控制技术的电梯群控系统在提高电梯运行效率和乘客满意度方面取得了显著的效果。

尽管如此，仍然需要进一步研究和改进，以应对不同建筑物和乘客流量的变化。

总之，基于模糊控制技术的电梯群控系统是提高电梯运行效率和乘客满意度的一种有效方法。

随着技术的不断发展和改进，相信这一方法将在未来得到更广泛的应用，并为城市交通提供更加高效便捷的解决方案。

ΣAI-2200电梯群控系统介绍ΣAI-2200电梯群控系统适用于对3-8台群控电梯进行管理，它是三菱在以前的AI-2100N系统基础上最新研制开发的群控系统，它代表了三菱AI技术的总成，与原系统相比，在相同电梯规格配置情况下，平均等待时间和长时间等待率大大降低，如下表所示：ΣAI-2200的主要特点如下：1、专家系统和模糊逻辑专家系统即利用电梯群控专家的实践知识与经验，将这些信息存储在系统的存储器中成为一种知识数据库，从这个数据库中可以抽取出各种客流情况并加以监控与分析，然后利用“如果—那么”决策规则使梯群中的每台运行达到最优化。

模糊逻辑的应用使得群控系统能够利用片断的和模糊逻辑的智能概念来作出决策。

例如：利用它的“智能”和“常识”，系统能够判定分派去应答的电梯会不会造成此后侯梯时间过长或造成电梯的拥挤。

这个评估的结论将被应用到电梯分派的决策中去，以便改进总的服务。

2、心理学候梯时间评估这种评估方法是三菱电梯群控系统采用的一种特有技术，它来源与乘客等候电梯时所具有的一种心理学上的思维模式，即乘客在等候电梯时产生的烦躁心情与侯梯时间的平方成正比。

以这种心理学评估的结果为依据，分派电梯去应答层站召唤，。

3、总体战略分配方式该方式考虑整个大楼中的客流情况，预测什么地方最需要服务，然后根据这些预测相应地分派电梯，这样可以大大降低总体的平均侯梯时间，能使整个大楼中所有的乘客获得相对最短的侯梯时间。

4、轿厢运行时间评估对于层站召唤的应答，该系统在分配各台轿厢任务时，会考虑到已登记的轿厢指令信号数（这时评估因素之一），这样可把轿厢收到分配指令后运行前往需要的时间缩短到最少。

5、运用神经网络区别客流量运用神经网络，可对大楼中出现的千差万别的客流量实时加以精确识别，从而对运行方式（如上行高峰服务、下行高峰服务、午餐时间服务等等）的选择和取消实现优化，，从而极大地改善电梯群控性能。

6、轿厢分派调整该系统所采用的算法，可以改善客流高峰期内大楼中每一楼层的平均侯梯时间，它可对电梯轿厢实行调配，从而在大楼客流高峰期间以及中午客流高峰时间向乘客拥挤的楼层增派轿厢或预停轿厢以运送乘客。

电梯群控算法
电梯群控算法是一种用于优化电梯运行的算法，其主要目的是提高电梯的运行效率和乘客的出行体验。

该算法的基本思路是通过分析电梯的使用数据，预测乘客的需求，从而实现电梯的智能调度。

电梯群控算法的实现步骤主要包括如下六方面：
1. 数据采集：首先需要对电梯的使用数据进行采集，包括电梯的载客量、到达楼层、停留时间等信息。

这些数据可以通过安装传感器或者使用现有的监控系统来获取。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。

3. 特征提取：从预处理后的数据中提取有用的特征，例如平均停留时间、最大载客量等。

这些特征可以帮助我们更好地理解电梯的使用情况。

4. 建立模型：根据提取的特征，建立相应的机器学习模型，例如线性回归、决策树等。

这些模型可以用来预测乘客的需求和电梯的运行状态。

5. 调度策略制定：根据建立的模型，制定相应的调度策略。

例如，当预测到某个区域的乘客需求较大时，可以提前调整电梯的运行路线，以便更快地到达该区域。

6. 实时更新：由于电梯的使用情况是不断变化的，因此需要实时更新数据和模型，以保证算法的有效性和准确性。

总之，电梯群控算法是一种基于数据分析和机器学习技术的智能调度
算法，可以帮助提高电梯的运行效率和乘客的出行体验。

多目标控制电梯群控调度算法的优化李强;郑永康;王瀚韬【摘要】针对模糊推理获取电梯群控指标可信度时缺乏学习性的缺点,引入了人工鱼群算法用于决策函数的多元线性回归曲线的优化.呼梯信号和电梯运行信息经采集与计算,得到了厅层召唤等待时间(HCWT)、厅层召唤最大等待时间(maxHCWT)、剩余响应能力(CV)和召唤集中程度(GD)这4个输入变量,经模糊推理获取了平均候梯时间(AWT)、乘客长候梯率(LWP)和能量消耗(RNC)3个群控指标的可信度值,并以此为样本训练人工鱼群,获得了决策函数.经决策函数计算得到的群控指标可信度值,再与由客流交通模式决定的指标加权系数进行线性平均,以此作为目标评价函数进行电梯群控调度,实现了对电梯运行效率和节能的多目标控制.经电梯群控仿真平台评测,实验结果表明优化后的群控调度算法能明显改善群控指标.%Aiming at the shortcoming of lack of learning ability for fuzzy inference to obtain the index reliabilities of elevator group control,the artificial fish-swarm algorithm was led into optimize the multiple linear regression curve of the decision function.Four input variables:hall call wait time(HCWT),maximumof HCWT (maxHCWT),capacity of validation (CV)and group density (GD)could be gotten through the collection and calculation of call signals and running signals of elevators,and the three index reliabilities of elevator group control:average wait time (AWT),long-time wait percentage (LWP)and energy consumption (ENC)could be gained by fuzzy inference with these input variables.The artificial fish-swarm was trained with these three index reliabilities as samples to gain the decision function,which could be used to calculate the index reliabilities,and then be taken to linearweighted mean with the weighting coefficients which was determined by passenger traffic mode.This formula was taken as the objective evaluation function of elevator group control to reach the multi-objective control of running efficiency and energy-saving.Evaluated by the elevator group control simulation platform,the results indicate that the optimized scheduling algorithm can improve obviously the indexes of elevator group control.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2013(030)008【总页数】5页(P942-946)【关键词】电梯群控;调度算法;鱼群算法;模糊推理;多目标控制;优化【作者】李强;郑永康;王瀚韬【作者单位】杭州电子科技大学智能与软件研究所,浙江杭州310018;杭州优迈科技有限公司,浙江杭州310052;杭州电子科技大学智能与软件研究所,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TU857;TP393.03;TH210 引言电梯群控系统（EGCS）是指采用优化的控制策略来协调多台电梯的运行，其核心是群控调度算法，它对所采集到的电梯群状况和呼梯信号进行分析综合，按规则发出派梯信号，协调电梯运行。

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。

智能电梯的控制策略设计与优化随着城市化进程的加快和建筑高层化的发展，电梯成为现代生活中必不可少的交通工具。

为了提高电梯的效率和乘坐体验，智能电梯的控制策略设计与优化显得尤为重要。

本文将讨论智能电梯的控制策略设计与优化，并提出一些改进方案。

1. 传统电梯控制策略的局限性传统电梯常采用的控制策略主要有两种，一种是单纯地按呼叫顺序依次响应，一种是采用基于电梯流量的优化算法。

然而，这些控制策略存在着一些局限性。

首先，按呼叫顺序依次响应的策略无法灵活地适应不同的情况。

当遇到高峰期或者人群集中在某一层时，电梯的响应速度会变慢，导致乘客等待时间过长。

其次，基于电梯流量的优化算法虽然能够提高电梯的运行效率，但存在计算复杂度高、实时性差等问题。

2. 智能电梯控制策略的设计原则智能电梯的控制策略应该具备以下几个设计原则。

首先，高效性原则。

智能电梯控制策略应能够最大程度地提高电梯的运行效率，减少乘客的等待时间和电梯的空闲时间。

其次，公平性原则。

智能电梯控制策略应能够合理分配电梯资源，确保每个乘客都能够享有公平的服务。

再次，安全性原则。

智能电梯控制策略应确保电梯在运行过程中的安全性，避免发生危险情况。

最后，节能性原则。

智能电梯控制策略应考虑电梯的能源消耗，尽量减少能源浪费。

3. 基于优化算法的电梯控制策略改进为了改进传统电梯控制策略的局限性，可以采用一些基于优化算法的智能电梯控制策略。

首先，可以采用基于遗传算法的电梯控制策略。

遗传算法能够通过模拟生物进化过程来搜索最优解，通过对电梯状态的实时监测和分析，根据乘客的需求和电梯的运行情况，动态调整电梯的调度策略，从而提高电梯的运行效率。

其次，可以采用基于人工神经网络的电梯控制策略。

人工神经网络能够模拟人脑神经元之间的连接和传递过程，通过对电梯运行数据的学习和分析，建立起一个电梯调度模型，根据实时的情况来预测乘客的行为和需求，从而优化电梯的调度和运行。

另外，可以采用基于模糊控制的电梯控制策略。