【正文】 %上升中隨機(jī)停靠次數(shù) m12=round(m12/2)。 WT(i)=abs(fcfo)*TimeRun+mw*TimeStop。 elseif fcfo if fcfo==1 m11=0。 else load DJNH4 DJNH=DJNH4。AVERAGEenergy39。 set(gca,39。,39。AVERAGEruntime161。) hold on。,39。,12)。) zbest disp(39。 end [averageWT,averageRT,averageE]=diantiqunkong_PSO_fitness2(zbest,FO,DO,FC,DC,NUMBER2,TimeRun,TimeStop)。 %第 i個(gè)粒子群的平均候梯時(shí)間 清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 29 頁(yè) 共 43 頁(yè) ART(j)=averageRT。 if VStep(j,:)Vmax,VStep(j,:)=Vmax。 清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 28 頁(yè) 共 43 頁(yè) [averageWT,averageRT,averageE]=diantiqunkong_PSO_fitness2(zbest,FO,DO,FC,DC,NUMBER2,TimeRun,TimeStop)。 %第 i個(gè)粒子群的平均候梯時(shí)間 ART(i)=averageRT。 %粒子群位置上限 清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 27 頁(yè) 共 43 頁(yè) Lb=ones(1,Dim)。 %呼梯信號(hào)方向 %粒子群初始化 %參數(shù)設(shè)置 c1=2。 DJNH4=[10]。 %各電梯當(dāng)前運(yùn)行方向 Q1=2。 %大樓層數(shù) Qmax=15。更新全局極值，利用擁擠機(jī)制和禁忌算法在外部集中隨機(jī)選擇 l粒子作為粒子 i 的全局極值。初始篩選非劣解集是指在粒子初始化后，當(dāng)一個(gè) 粒子不受其他粒子支配時(shí)，把粒子放入非劣解集中，清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 22 頁(yè) 共 43 頁(yè) 并且在粒子更新前從非劣解集中隨機(jī)選擇一個(gè)粒子作為群體最優(yōu)粒子。 a 表示 ,其中 a 代表電梯所在層數(shù)，177。 但是上式只是一個(gè)理論目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)，存在著目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)的不統(tǒng)一問(wèn)題，我們對(duì)三個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，得到最終的評(píng)價(jià)函數(shù)如下： 1 2 3( ) ( ) ( )() m a x( ( ) ) m a x( ( ) ) m a x( ( ) )A W T i A R T i A E iS i w w wA W T i A R T i A E i? ? ? ? ? 最終，確定最優(yōu)評(píng)價(jià)函數(shù)如下： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?MSnSSSM injS ?? ,2,1? ? ? 其中， M為單梯個(gè)數(shù)， j為最佳的派遣單梯號(hào)。平均乘梯時(shí)間是描述電梯群控系統(tǒng)的重要指標(biāo) [18]。本文基于群控系統(tǒng)對(duì)乘客平均侯梯時(shí)間、乘客平均乘梯時(shí)間以及電梯能耗等提出的不同要求，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)多目標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，建立了電梯群控的系統(tǒng)的清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 19 頁(yè) 共 43 頁(yè) 多目標(biāo)優(yōu)化模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè) 計(jì)了滿足多目標(biāo)要求的電梯群控系統(tǒng)調(diào)度算法 [16]及其應(yīng)用程序。當(dāng)然，對(duì)于一般問(wèn)題，使用過(guò)多的粒子數(shù)目沒(méi)有必要，但是粒子數(shù)目也不能過(guò)少，否則體現(xiàn)不出群智能算法的優(yōu)越性。合適的 w 值在搜索精度和搜索速度、全局搜索和局部搜索方面起協(xié)調(diào)作用。同樣，粒子的速度也被最大速度和最小速度所限制，如果當(dāng)前對(duì)粒子的加速度導(dǎo)致它在某維的速度超過(guò)該維的最大速度或最小速度，則該粒子該維的速度被限制為該維的最大速度或 最小速度。粒子群就是由群體最優(yōu)位置快速收斂形成的，并能在全局極值的鄰域中進(jìn)行搜索；個(gè)體自身經(jīng)驗(yàn)最優(yōu)位置能保證粒子不要過(guò)快收斂到群最優(yōu)，從而避免陷入局部極小點(diǎn)，這樣能使粒在一次迭代中的搜索區(qū)域在個(gè)體極值和全局極值之間。每個(gè)粒子都有自己的位置和速度，還有一適應(yīng)值被優(yōu)化函數(shù)所決定，能知道到目前為止發(fā)現(xiàn)的最好位置（ pbest）和現(xiàn)在的位置 Xi，可看作單個(gè)粒子的經(jīng)驗(yàn)。但由于該算法是在對(duì)社會(huì)模型模擬的基礎(chǔ)上建立的，所以，在該算法提出的初期并不是以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)的，但隨著人們的進(jìn)一步深入研究， PSO 算法的嚴(yán)格數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就逐步建立起來(lái)了。如果將電梯空閑量特征值考慮進(jìn)來(lái)，上述問(wèn)題可以避免， 而且可以提高電梯的載客能力從而降低能耗。 如果派梯時(shí)能使額外能耗減小，那么總能耗就會(huì)降低。 （ 1）響應(yīng)距離：從電梯的當(dāng)前位置到廳層召喚所在層將要經(jīng)過(guò)的樓層數(shù)； （ 2）乘梯距離：從候梯乘客進(jìn)入電梯起到電梯到達(dá)對(duì)應(yīng)目的層將要經(jīng)過(guò)的樓層數(shù)。對(duì)電梯群控系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，響應(yīng)時(shí)間延遲的減少說(shuō)明該派梯策 略能有效地避免不確定因素，這有利于提高效率降低能耗。 乘客狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo) 單位時(shí)間內(nèi)電梯系統(tǒng)運(yùn)送的乘客數(shù)量越多說(shuō)明系統(tǒng)的載客能力越強(qiáng)。 平均乘梯時(shí)間 ART ? ???? pNi rpiTNART 11 （ ） 試中， Tr(i)為第 i個(gè)乘客的實(shí)際乘梯時(shí)間。使對(duì)乘客乘梯時(shí)間的預(yù)測(cè)和對(duì)其它乘客候梯時(shí)間和乘梯時(shí)間的影響的預(yù)測(cè)誤差較大。 (4)轎廂會(huì)在運(yùn)行中頻繁改變方向。 不確定 性 電梯交通系統(tǒng)存在著大量的不確定性： (1)呼梯信號(hào)的產(chǎn)生層不確定。特別是在上行高峰期，客流密度極大，需要電梯系統(tǒng)迅速將乘客送往各目的層。電梯?？康拇螖?shù)越多，所消耗的電能就越大。平均候梯時(shí)間是指所有候梯時(shí)間的平均值。 雖然電梯群控系統(tǒng)存在大量的不確定性，但在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)仍然有較大的 規(guī)律性。 控制功能 電梯群控系統(tǒng)中，各電梯對(duì)轎外呼叫信號(hào)的響應(yīng)是由系統(tǒng)統(tǒng)一分配的。國(guó)內(nèi)使用的先進(jìn)的電梯群控系統(tǒng)大都是從國(guó)外引進(jìn)的，具有獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品尚不多見(jiàn)，而且大多數(shù)集中在群控理論和算法的研究上，實(shí)際應(yīng)用中的還比較少，與國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)相比還有很大的差 距 [6]。二是把綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)應(yīng)用到了派梯方案中，當(dāng)有呼梯信號(hào)發(fā)生后，根據(jù)群控系統(tǒng)中的交通情況和梯群狀態(tài)，綜合評(píng)價(jià)每個(gè)轎廂的多個(gè)性能指標(biāo)，擇優(yōu)選出最合適的轎廂去響應(yīng)呼梯信號(hào)。在安裝好的系統(tǒng)上采用有效的仿真程序就能實(shí)現(xiàn)離線計(jì)算，并能合理選擇控制算法參數(shù)。 第二階段：集選控制方式 19711975 年，集成電路 應(yīng)用到了電梯群控系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)當(dāng)中，這樣不但簡(jiǎn)化了結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)的可靠性也提高了，也能處理比較復(fù)雜的邏輯運(yùn)算。交通模式由上行高峰模式、下行高峰模式及非高峰期模式等組成，采用時(shí)間間隔的控制方式。 電梯群控方式 電梯群控方式就是將多臺(tái)電梯組成一組，采用分布式控制系統(tǒng)，根據(jù)大樓交通的情況，對(duì)各臺(tái)電梯進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，采用最優(yōu)的輸送方式。此時(shí)的電梯必須由司機(jī)操作運(yùn)行，既浪費(fèi)人力又浪費(fèi)資源且得不到較好的經(jīng)濟(jì)效益。清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 1 頁(yè) 共 43 頁(yè) 1 緒論 課題研究背景 電梯作為高層智能大廈的主要垂直交通工具，電梯系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)效率的提高對(duì)建筑物的有效利用和性能發(fā)揮將產(chǎn)生極為重要的影響。為了改善這一問(wèn)題，人們逐漸發(fā)展出了以下幾種電梯控制方法 [2]： 簡(jiǎn)易自動(dòng)控制方式 這種方式是一種最簡(jiǎn)單的自動(dòng)控制方式。這種控制方式能夠提高建筑物內(nèi)多部電梯同時(shí)服務(wù)時(shí)的運(yùn)行效率、縮短電梯的響應(yīng)時(shí)間，并通過(guò)合理派梯策略來(lái)達(dá)到節(jié)能的目的。該群控系統(tǒng)的廳層召喚系統(tǒng)比較單一，在每個(gè)廳層內(nèi)分別設(shè)置一上行按鈕和下行按鈕。與簡(jiǎn)易自動(dòng)方式相比，這種控制方式比較高級(jí)，在中間層站內(nèi)設(shè)有可供選擇的上、下兩個(gè)方向的呼梯按鈕，并能同時(shí)記憶多個(gè)轎廂內(nèi)的呼梯信號(hào)。另外，一種新的控制算法也可以被仿真技術(shù)離線評(píng)價(jià)了，從而提高了改 變控制算法的方便性。從而 大大減少了乘客平均候梯時(shí)間、平均乘梯時(shí)間及整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行能耗等。從控制技術(shù)研究的角度看，國(guó)外已有的先進(jìn)控制技術(shù)，很多都掌握在各個(gè)大的電梯公司手中，其核心技術(shù)是不公開的，而國(guó)內(nèi)在這些方面的研究還有相當(dāng)大的差距。轎外呼叫信號(hào)不是直接分配給乘客所呼叫的電梯，而是先傳送到電梯群控控制模塊。任何一座大樓都有一定的工作周期，在不同周期的同一時(shí)間會(huì)存在相似的系統(tǒng)狀態(tài)和系統(tǒng)輸入，所以通過(guò)統(tǒng)計(jì)各時(shí)間段的電梯運(yùn)行的各參數(shù)，就可以實(shí)現(xiàn)群控系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)圈。平均候梯時(shí)間是評(píng)價(jià)電梯群控系統(tǒng)重要的性能指標(biāo)。對(duì)電梯群控系統(tǒng)而言，電梯型號(hào)一經(jīng)確定，單臺(tái)電梯一次起停的電能消耗就已經(jīng)確定。為提高電梯系統(tǒng)的輸送能力，很多系統(tǒng)往往會(huì)在上行高峰期將電梯群分為兩組，一組專門往返于基站與高層之間，一組服務(wù)于低 層區(qū)間，經(jīng)過(guò)對(duì)乘客的正確性引導(dǎo)，可使輸送能力提高 20％。 (2)各層站的乘客數(shù)不確定。 擾動(dòng)性 電梯群控系統(tǒng)還不可避免地具有不確定的隨機(jī)干擾，如： (1)乘客可能登記了錯(cuò)誤的廳呼造成不必要的停站。 以上所提到的電梯群控系統(tǒng)的多目標(biāo)性、非線性、不確定性、擾動(dòng)性和信息的不準(zhǔn)確性說(shuō)明電梯群控是一個(gè)非常復(fù)雜的控制系統(tǒng)。 平均到達(dá)時(shí)間 AAT ARTAWTAAT ?? () 最長(zhǎng)候梯時(shí)間 MWT ? ?? ?iTMWT wmax? () 總運(yùn)行時(shí)間 TRT SSTFSTTRT ?? () 清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 10 頁(yè) 共 43 頁(yè) 其中， TRT 系統(tǒng)停止運(yùn)行的時(shí)刻， SST 為系統(tǒng)開始運(yùn)行的時(shí)刻。乘客狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)由乘客數(shù)量、乘客的分布以及運(yùn)送時(shí)間決定。與乘客容忍度有關(guān)的指標(biāo)定義如下： 平均候梯延遲時(shí)間τ aw ? ? ? ?? ??? ?? pNi wwpawiTiTN 1 01? （ ） 式中， Tw0為第 i個(gè)乘客最短候梯時(shí)間的預(yù)測(cè)值 ,Np為電梯系統(tǒng)的總乘客數(shù)， Tw(i)為第 i 個(gè)乘客的實(shí)際候梯時(shí)間。 距離特征值與系統(tǒng)派梯后的服務(wù)時(shí)間和能耗有很大關(guān)系，因此一直以來(lái)人們將距離特征值作為派梯時(shí)的主要考慮因素。能耗特征值要比距離特征值對(duì)派梯結(jié)果的準(zhǔn)確程度高。派梯時(shí)，選擇空閑量大的電梯還是空閑量小的電梯要根據(jù)當(dāng)前交通狀況分布而定，要首先考慮系統(tǒng)的整體性能，其次是單梯效率。本章是在先介紹基本粒子群算法的基礎(chǔ)上，又介紹了如何將 PSO 算法應(yīng)用到多目標(biāo)優(yōu)化的領(lǐng)域。每個(gè)粒子在搜索空間中的位置變化是以個(gè)體的社 會(huì)心理意向?yàn)榛A(chǔ)的，即每一粒子個(gè)體都想成功地超過(guò)其他個(gè)體。 群體間粒子的合作，使得粒子群算法具有高效的搜索性能 。 公式（ ）的第 1 部分由粒子先前速度的慣性引起；第 2 部分表示粒子本身的思考，即粒子本身的信息對(duì)自己下一步行為的影響；第 3 部分表示粒子間的信息共享和相互合作，即群體信息對(duì)粒子下一步行為的影響。 加速系數(shù) c1,c2 加速系數(shù) c1和 c2對(duì) PSO 能否收斂也起重要作用，若加速系數(shù)合適，則有利于算法較快收斂并脫離局部極值。一般地，粒子數(shù)目為 10～ 200 較為合適。 多目標(biāo)電梯群控系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型 電梯群控系統(tǒng)的主要目標(biāo)是縮短乘客平均候梯時(shí)間 AWT 和平均乘梯時(shí)間ART，降低電梯運(yùn)行能耗 RPC。 計(jì)算公式如下： ?????pNi rp iTNART 11 ?? 由于新的呼梯信號(hào)發(fā)生時(shí)，只能知道乘客的乘梯方向，不知道乘客的目的層。 由此，侯梯者的平均侯梯時(shí)間短、乘客的平均乘梯時(shí)間短和能量消耗少三個(gè)目清華 大學(xué) 2020 屆畢業(yè)論文 第 21 頁(yè) 共 43 頁(yè) 標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成求解評(píng)價(jià)函數(shù) S(i)的最小值 S(j)，由最小值得到的派遣電梯去響應(yīng)外召信 號(hào)，可使電梯群控系統(tǒng)性能達(dá)到最優(yōu)。代表電梯當(dāng)前運(yùn)行方向， +為向上， 為向下。更新非劣解集是指當(dāng)新粒子不受其他粒子以及當(dāng)前非劣解集中粒子的支配時(shí)，把新粒子放入非劣解集中，并且每次粒子更新前都從非劣解集中隨機(jī)選擇一個(gè)粒子作為群體最優(yōu)粒子。 （ 5） 根據(jù)公式 ()、 ()更新每個(gè)粒子的速度和位置。 %轎廂容量 TimeRun=2。Q2=7。 save DJNH1。 %加速常數(shù) c2=2。 %粒子群位置下限 wmax=。 %第 i個(gè)粒子群的平均乘梯時(shí)間 AE(i)=averageE。 y_fitness=fzbest。end if VStep(j,:)Vmin,VStep(j,:)=Vmin。 %第 i個(gè)粒子群的平均乘梯時(shí)間 AE(j)=averageE。 iter=iter+1。最優(yōu)適應(yīng)度值 39。 xlabel(39。fontsize39。 plot(AVERAGEruntime,