基于神经网络的电梯调度重规划

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提出一种针对客流量变化进行电梯调度算法实时重规划的方法。建立电梯群控系统仿真模型,运用启发式算法,进行动态实时的局部重规划,实现电梯的动态调度诱导。使电梯检测到乘客流发生变化时,能够尽快调整选择路径。算法对平均等待时间、电梯平均载客时间、电梯能耗和电梯拥挤度进行加权,建立多目标评价函数,以实现节能和乘客体验的均衡统一。 This paper proposes a real-time re-planning method for elevator dispatching algorithm according to the change of passenger flow. The simulation model of elevator group control system is established, and heuristic algorithm is used to carry out dynamic real-time local re-planning to realize the dynamic scheduling of elevator. When the elevator detects the change of passenger flow, it can adjust the selection route as soon as possible. The algorithm weights the average waiting time, average elevator carrying time, elevator energy consumption and elevator congestion degree, and establishes a multi-objective evaluation function to achieve a balanced and unified energy-saving and passenger experience.
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