طريقة التحكم في مجموعة المصاعد

المقدمة

بواسطة Zhu Lin و Jiang Qing و Cao Jie و Wan Jianru

مع الزيادة المستمرة في عدد المباني الشاهقة والتطور السريع للمباني الذكية ، تم زيادة الطلب على المصاعد في مثل هذه المباني. من أجل تحسين قدرة النقل وجودة الخدمة ، تم تطوير طريقة جديدة للتحكم في المصعد في التحكم في مجموعة المصاعد بسرعة. يتكون نظام التحكم في مجموعة المصاعد من ثلاثة أو أكثر من المصاعد تعمل كمجموعة لإدارة النظام.^[3] في الوقت نفسه ، يمكن لنظام التحكم في مجموعة المصعد أيضًا تقليل فقد الطاقة في عملية تشغيل المصعد.

تراعي خوارزمية التحكم في المجموعة بشكل أساسي أهداف التحكم الثلاثة التالية: زمن انتقال منخفض ، ونسبة انتظار منخفضة لفترة طويلة ، وفقدان طاقة منخفض. مع التطور السريع لتكنولوجيا الكمبيوتر ونظرية الذكاء الاصطناعي ، فقد تم استخدامها على نطاق واسع في مجال التحكم في مجموعة المصاعد.

حاليًا ، طرح العديد من الخبراء العديد من خوارزميات التحكم الذكية ، مثل طريقة الجدولة القائمة على التحكم الغامض ، والنظام الخبير ، والشبكة العصبية ، والخوارزمية الجينية. بالإضافة إلى ذلك ، يختلف تدفق الركاب في المصاعد باختلاف الطوابق ، ويختلف اتجاه تدفق الركاب في فترات زمنية مختلفة. لذلك ، يتم طرح طريقة من خلال تحليل المبنى ، وحالات المصاعد وتدفق حركة الركاب من خلال تكنولوجيا الكمبيوتر للبحث عن استراتيجية الجدولة المثلى للتحكم في المصعد.

بالمقارنة مع جدولة المصعد التقليدية ، فقد حسنت هذه الدراسات بشكل كبير من أداء المصعد وطوّرت بشكل كبير طريقة التحكم في مجموعة المصاعد. ومع ذلك ، فقد كشف تحليلها عن أوجه القصور التالية:

1. إعداد مؤشر التحكم لجميع الطوابق هو نفسه ، بغض النظر عن الخصائص الطبيعية لممتلكات الأرضية.
2. تم إصلاح مجموعة نمط المرور بشكل أساسي ، والتي لا يمكن أن تعكس بشكل ديناميكي تغيير تدفق الركاب.
3. لا يؤخذ في الاعتبار الازدحام في سيارة المصعد.

يتم طرح مفهوم "ملكية الطابق" بناءً على تحليل النقاط المختلفة لحركة المرور في كل طابق. يتم استخدامه لتنسيق الطلب على المصاعد في كل طابق. تنعكس أنماط الزيارات المختلفة في الأولوية ، ويتم أخذها في الاعتبار بموضوعية. تُستخدم طريقة توسيع تدفق حركة المرور لتحويل أنماط حركة المرور. غالبًا ما يتم النظر في حالة ازدحام الركاب في سيارة المصعد ودرجة الراحة البشرية.

خاصية الطابق

مع التطور الاقتصادي السريع ، يتم بناء المزيد والمزيد من المباني الشاهقة. بسبب هذا الاتجاه ، يكون الركاب في المصاعد لفترة أطول ، مما قد يزيد من مستويات القلق لديهم. تختلف هذه المستويات عندما يكون الركاب في طوابق مختلفة ، وبما أن العملية تتكرر (أحيانًا عدة مرات في يوم واحد) ، فقد يعانون من ضائقة متكررة. تحل خاصية Floor Property هذه المشكلة لتقليل وقت ركوب الركاب في الطوابق العليا وتزويدهم بخدمة مصعد أفضل.

تتضمن خاصية الأرضية تعيين ثابت أكبر من 1 أو يساوي 1 لطوابق مختلفة لتمييز خصائصها واختيار طبقة كحدود أرضية من خلال التحليل الشامل لارتفاع المبنى وتدفق الركاب. هذا يجعل خصائص الأرضية أسفل الحد 1 ، مع خصائص الأرضية فوق الحد وفقًا لمبدأ الزيادة. من أجل تسهيل البرمجة ، يتم استخدام التقدم الحسابي لإسناد قيمة خاصية الأرضية لكل طابق. يمكننا استخدام هذا لحساب أوقات انتظار وركوب الركاب باستخدام طريقة وزن ، والحصول على وقت ركوب شامل:

أين i هو رقم الطابق حيث يوجد الركاب ، T_1i هو وقت ركوب الركاب في سيارة المصعد ، و T_2i هو وقت الانتظار. القيم الدقيقة لـ T₁ و T₂ يمكن الحصول عليها من خلال إشارة الاتصال الداخلية والمكالمات المخصصة للمصعد. يستجيب (أنا) و الاتصال (ط) هي أولويات الاتصال والاستجابة ، على التوالي.

η₁ هو العامل النفسي للسيارة والذي يعكس درجة الهدوء الذهني للركاب في سيارة المصعد. القيمة هي نسبة "شعور الناس" إلى الوقت "العملي". يشعر معظم الناس أن الوقت يمر بشكل أبطأ في سيارة مصعد ويأملون أن يتمكنوا من الوصول إلى وجهاتهم في أقرب وقت ممكن. على سبيل المثال ، كنت في سيارة مصعد لمدة 30 ثانية. قد تشعر وكأنها أكثر من 40 ثانية. في هذه الحالة يكون العامل النفسي للسيارة 40/30 = 1.33. بشكل عام ، هذا رقم أكبر من 1. لأغراض التقييم في هذه المقالة ، يتم تعيين القيمة على أنها 1.1. η_2i هي ملكية أرضية ل iالطابق ال.

تحليل الأولوية

وفقًا للاختلافات في حركة المرور ، يتم تقسيم أوضاع حركة التحكم في مجموعة المصاعد على النحو التالي:

• نموذج أعلى الذروة: معظم حركة المرور تصاعدية ، وينتظر معظم الركاب في الطابق الأول ، لذلك يجب أن يستجيب المصعد لمكالمة الطابق الأول في أسرع وقت ممكن. هذا يستلزم تحسين أولوية الاتصال بالطابق الأول.
• نموذج الذروة السفلية: يتجه معظم تدفق حركة المرور إلى أسفل. يتطلع معظم الركاب للوصول إلى الطابق الأول ، لذلك يجب أن يحسن المصعد أولوية الطابق الأول للاستجابة.
• النموذج العشوائي: عدد الركاب الذين يتجهون صعودًا وهبوطًا هو نفسه في الأساس ، كما هو الحال مع الطلب على حركة المرور بين الطبقات المختلفة.
• نموذج ذو اتجاهين: يتجه تدفق الركاب الرئيسي نحو طابق ليس في المستوى الأول أو قادمًا منه: على سبيل المثال ، مطعم أثناء وقت الغداء.

من خلال التحليل أعلاه ، يمكن العثور على أن أولوية كل طابق للاتصال والاستجابة تحتاج إلى تعديل مع تغير تدفق الركاب. من أجل ضمان التشغيل الفعال للمصعد وتحقيق التحكم الأمثل في إرسال المصعد ، يمكن الحصول على قيمة أولوية الاتصال لكل طابق من خلال العدد الإجمالي للأشخاص في عربة المصعد (حسب الوزن w_1i) في وقت محدد ، T_حل. وبالمثل ، يمكن الحصول على قيمة أولوية المستوى للاستجابة من خلال إجمالي عدد الأشخاص في عربة المصعد (التي يتم وضعها حسب الوزن w_2i) باستخدام T_حل.

قيمة T_حل يتعلق بعدد الطوابق والمصاعد ، وخصائص تغيرات تدفق حركة المرور ، المحددة على 5 دقائق. لأغراض هذا البحث. نظرًا لأن تدفق الركاب في نماذج الذروة لأعلى ولأسفل يتغير بسرعة ، يجب أن تتمتع الأولوية المقابلة بخصائص التغيير السريع لتلبية تدفق الركاب المتغير بسرعة. يتم تمثيل تغيير تدفق الركاب من خلال تغيير الوزن في سيارة المصعد. الاتصال (ط) يمثل أولوية الاتصال ، و يستجيب (أنا) يمثل أولوية الاستجابة. يتم تعريف هذه القيم على النحو التالي:

Δw_1i و Δw_2i تمثل الوزن الإجمالي الذي يدخل ويخرج من سيارة المصعد ، على التوالي. λ هو معامل تدفق الركاب. λe هو مضاعف التوسيع لتدفق الركاب ، والذي يستخدم لعكس احتمال حدوث تدفق كبير للركاب (تم تعيينه على 3 في هذه المقالة).

يمكننا إيجاد ذلك من المعادلتين 1 و 2 الاتصال (أنا) و يجيب (ط) تغيير مع تغير حركة مرور المصعد. من أجل ضمان الاتصال (أنا) و يجيب (ط) ليست صفرًا عندما لا يعمل المصعد ، في T_حل، عندما الاتصال (أنا) و يجيب (ط) أقل من وزن_دعوة و وزن_التن، اعمل ال الاتصال (أنا) و يجيب (ط) يساوي الاتصال (أنا)_حل و يجيب (ط)_حل. في نفس الوقت ، للحد من أذونات الاتصال (أنا) و يجيب (ط)عندما قيمهم أكثر من وزن'_دعوة و وزن'_التن، يصنع الاتصال (أنا) و يجيب (ط) يساوي 3.

وفقًا للمعادلة 1 ، فإن قيمة T_i يرتبط بقيمة الاتصال (أنا) و يجيب (ط). يمكن للمصعد أن يتجاوب مع المنحدرات من الأرضية التي لها قيم أكبر لـ الاتصال (أنا) و يجيب (ط) بشكل أسرع ، وبالتالي تمكينه من الانتقال إلى هذا الطابق بسرعة أكبر.

وظيفة تقييم درجة الازدحام

سيؤدي العدد المفرط من الأشخاص في سيارة المصعد إلى شعور الركاب بالازدحام ، مما يقلل من عامل الراحة. تأخذ هذه المقالة تقليل درجة الازدحام كهدف تحكم في نظام التحكم في مجموعة المصاعد. يمكن تمثيل ازدحام السيارة بوزن عربة المصعد. إذا كان وزن المصعد كبيرًا نسبيًا عند استدعاء السيارة ، فإن المصعد يعتبر مزدحمًا. لذلك ، يمكننا استخدام دالة الوزن في سيارة المصعد لتمثيل عامل الراحة. بالإضافة إلى ذلك ، بالنظر إلى احتمال حدوث الازدحام في عملية الركوب ، يمكن تمثيل الدرجة التي يشعر بها الركاب في المصعد من خلال الوظيفة الحالية للوزن في سيارة المصعد ووظيفة اتجاه المصعد ، وهي وظيفة زيادة غير خطية إلى الوزن. عندما يكون الوزن صغيرًا ، تتغير قيمة الوظيفة قليلاً ؛ عندما يقترب الوزن من الحد الأقصى لسيارة المصعد ، تتغير القيمة بسرعة. لذلك ، يمكن التعبير عن وظيفة درجة الانزعاج على النحو التالي:

أين f_{النهاية} هو الطابق الأبعد (أعلى طبقة عندما يتجه المصعد لأعلى والطبقة السفلية عند نزول المصعد لأسفل) ؛ f_{درجة الحرارة} هي الأرضية التي تنشأ منها إشارة الاتصال ؛ وزن هو الوزن في عربة المصعد ؛ و k هو معامل الازدحام للتنبؤ ، الذي يحدده رقم الطابق وكثافة تدفق الركاب (تتراوح من 0.1 إلى 0.3^[2]) ، وهو 0.2 في هذا المثال. 

للمصعد ، I، يمكن التعبير عن وظيفة تقييم درجة الازدحام التي تستجيب لجميع مكالمات المصعد المعينة على النحو التالي:

w_i1 و w_i2 هي معامل الوزن الزمني ومعامل درجة الازدحام على التوالي. لذا ، فإن وظيفة تقييم درجة الازدحام لنظام إرسال المصعد الحالي هي:

w_i1 + w_i2 = 1 (المعادلة 8)

بعد تحديد الأهداف المختلفة ، تصبح كيفية العثور على أفضل طريقة للتخصيص هي المفتاح. نظرًا لأن القدرة المثلى للخوارزمية الجينية (GA) قوية جدًا ، تستخدم الورقة GA للبحث عن التخصيص الأمثل لتوزيع الاستدعاء. المثال التالي هو مبنى مكاتب مكون من 30 طابقًا بأربعة مصاعد.

نموذج مشفر

باستخدام طول سلسلة الجينات المتغيرة والتشفير في ثنائي ، يتم تقديم أربعة مصاعد على التوالي بواسطة 00 و 01 و 10 و 11. على سبيل المثال ، يمثل 100100110110 أن الاستدعاء الأول مخصص للمصعد 10 ، والثاني مخصص للمصعد 01 ، و يتم تخصيص الثالث للمصعد 00. عند إجراء مكالمة ، سيكون لسلسلة الجينات وحدة طول الجين. عندما تكون هناك إشارة اتصال جديدة ، فإنها تجعل طول سلسلة الجينات يضيف 1 ، وبينما يتم تخصيص الإشارة لمصعد ، فإن طول سلسلة الجينات سيقلل 1. طول الكروموسوم هو رقم المصعد الحالي الذي ينتظر التوزيع. حدد المصفوفة x (ط) (i = 1 ، 2 ... 2n - 2)، حيث n هو رقم الأرضية ، ويمثل كل عنصر مصفوفة إشارة استدعاء الوصلة الصاعدة 1 إلى n - الطابق الأول وإشارة الاتصال الهابطة لـ n إلى الطابق الثاني. القيمة الأخيرة هي 1 عندما يكون لديها إشارة اتصال ؛ خلاف ذلك ، يكون 0. طول سلسلة الجينات متغيرة الطول هو 1 في عناصر المصفوفة ، وفقًا لأي أرضية يتم توصيل النداء بالجين.

عندما يكون هناك مكالمة جديدة ، سيتم إجراء حساب الوقت للبحث عن التخصيص الأمثل. سيتم استيراد هذا التخصيص إلى Bestgene. القيمة الأولية هي 0 بدون إشارة استدعاء. يتم إعطاء إشارة اتصال واحدة فقط للمصعد في أي وقت. عندما تصل عربة المصعد إلى الأرضية التي جاءت منها إشارة الاتصال ، يتم اختيار إشارة اتصال حديثة من سلسلة الجينات وتخصيصها للمصعد ، مما يجعل قيمة مجموعة العناصر مرتبة ، والتي تمثل الأرضية لتكون 0 في نفس الوقت زمن.

سيستقبل كل مصعد المكالمات المعينة من Bestgene إلى قائمة الانتظار الخاصة به. إذا قام Bestgene بتعيين إشارة اتصال فقط ، فسيتم عمل رقم في شريط مهام المصعد. إذا تم إعطاء أكثر من إشارة واحدة ، فسيتم وضع الإشارة التي تعمل في نفس اتجاه المصعد أعلى أحدث رقم مكالمة في شريط المهام. عيّن قيمة المصفوفة x (ط) التي تتوافق مع إشارة الاستدعاء في شريط المهام إلى 0. تحدد كل مكالمة على شريط مهام المصعد واختيار داخلي مخطط تشغيل المصعد (الشكل 1).

الشكل 1: عملية الاستدعاء المعين في سلسلة الجينات الديناميكية

جيل السكان الأولي

إذا تم تأسيس المجموعة الأولية بخبرة ، فإن المجموعة الأولية تنتج أفرادًا جيدين يمكنهم تسريع البحث. وبالتالي ، يتم إنشاء جزء من السكان الأصليين بناءً على قواعد الخبراء ، ويتم إنتاج جزء آخر بشكل عشوائي.

تصميم وظيفة اللياقة

تحكم الخوارزميات الجينية على المزايا والعيوب بناءً على قيمة وظيفة اللياقة في كل مخطط سلم. تتمتع قيم اللياقة البدنية الأكبر للأفراد بفرص أكبر لإعادة إنتاج الجيل القادم. في التطبيق العملي ، يجب تصميم وظيفة اللياقة وفقًا لنفسها. يتم التعبير عن وظيفة اللياقة على النحو التالي:

اختيار

من أجل ضمان استقرار خوارزمية الإرسال ، استخدم عامل الاختيار ، الذي يجمع بين طريقة الملاءمة النسبية وأفضل مزيج من الطرق الفردية. لن يكون مخطط الإرسال الذي يستخدم خوارزمية جينية محسّنة لأفضل طريقة حفظ فردية أقل من أفضل فرد في المجموعة الأولية ، مما يضمن استقرار خوارزمية الإرسال.

كروس وطفرة

استخدم عامل التقاطع ثنائي النقاط في العملية الجينية. استخدم عمليتي الطفرة وفقًا لشروط محددة:

عامل طفرة الموقع ، يستخدم للأفراد من السكان الذين تكون لياقتهم أقل من المتوسط.

طفر التبادل ذو النقطتين ، ويتم إجراؤه على الأفراد الذين تكون لياقتهم البدنية أكبر من المتوسط. لا ينبغي أن يكون معدل الطفرة صغيرًا جدًا لتجنب الدخول في التخصيص الأمثل المحلي في عملية البحث عن الحل الأمثل.

عندما يكون الاتصال أقل ، خذ طريق المسح للبحث عن الأمثل إذا كان حساب السعة يمكن أن يستمر. تحدد هذه المقالة 4 كنقطة فاصلة. عندما لا يكون رقم المكالمة أكبر من 4 ، خذ طريق تحسين البحث المسح. عندما يكون رقم المكالمة أكبر من 4 ، استخدم الخوارزمية الجينية (الشكل 2). T هي الحد الأقصى لقيمة الخوارزمية الجينية.

تحليل النتائج التجريبية

يتم تشغيل المحاكاة على نظام التحكم الجماعي المكون من 30 طابقًا وأربعة مصاعد ، حيث تبلغ سرعة المصعد المقدرة 2 ميجابت في الثانية. يقع المطعم في الطابق الخامس. عادة ، في مثل هذا النموذج ، يتم محاكاة حركة المرور بشكل عشوائي في نطاق معين ، وهناك ضبط متبادل. يتم تحديد طابق البداية والطابق النهائي بطريقة مونت كارلو: في الظهيرة ، افترض أن 35٪ من الأشخاص في كل طابق يذهبون إلى المطعم ، ويخرج 40٪ منهم ، و 15٪ لا يغيرون الطوابق ، و 10٪ يذهبون عشوائيًا إلى طوابق أخرى. يتم توزيع حركة الركاب وفقًا للوقت وفقًا لتوزيع Poisson.

اتصال (1)_حل = يجيب (1)_حل = 2 (المعادلة 10)

اتصال (5)_حل = يجيب (5)_حل = 1.5 (المعادلة 11)

الاتصال (أنا)_حل = يجيب (ط)_حل = 1 (i ≠ 1، 5) (المعادلة 12)

الوزن_التن = الوزن_دعوة = 300 كجم (المعادلة 13)

وزن'_التن = وزن'_دعوة = 1200 كجم (المعادلة 14)

ممتلكات كل طابق هي:

الجدول 1: نتائج المحاكاة

تقلل هذه الطريقة من فرق تكلفة النقل لكل طابق. كفاءة المصعد في كل طابق عالية نسبيًا ؛ إلى جانب تغيير الطلب على حركة المرور وتغييرها ، يمكن إرسال المصعد في الوقت المناسب.

ملخص

تم طرح مفهوم الملكية الأرضية. لقد تم أخذ الاعتبار الشامل للطوابق المختلفة لتجنب الاختلافات الواضحة بين الطوابق المختلفة حتى لا يشعر الركاب في الارتفاعات العالية أنهم ينتظرون لفترة أطول للمصاعد مقارنة بالركاب في الارتفاعات المنخفضة. تمت برمجة برنامج المحاكاة في Visual Basic. يظهر مخطط انسيابي في الشكل 3.

الشكل 3: مخطط انسيابي لبرنامج المحاكاة

بالنسبة لأسلوب النقل ، تم اقتراح أولوية الاتصال وأولوية الاستجابة (بدلاً من نمط ثابت). في وضع أولوية الاتصال والاستجابة ، يمكن تغيير أولوية كل طابق تلقائيًا مع تغيير تدفق الركاب. بالنسبة لحالة الذروة لأعلى ولأسفل ، يمكن تغيير الأولوية في الفترة الخاصة بسرعة للتكيف مع التغيرات المفاجئة في أنماط حركة المرور. في طريقة اختيار الجدولة المثلى ، يتم أخذ الطريقة متعددة التعريف في الاعتبار. عندما يكون هناك عدد أقل من المكالمات المخصصة ، يتم تحديد الطريقة التقليدية. عندما يكون هناك المزيد من المكالمات المخصصة ، يتم استخدام GA. يعتبر تباين التدفق في هذا التصميم ؛ لذلك فهو مناسب لأنواع مختلفة من المباني ولا يحتاج إلا إلى تعديل قيمة ثابتة حسب الوضع الفعلي للمباني المختلفة.

شكر وتقدير

تم دعم هذا البحث من خلال تمويل الأبحاث المتخصصة في الصناعة غير الربحية من AQSIQ (رقم 2012104016 و 201310153).

مراجع حسابات
[1] دي. الجينات الجينية في البحث والتحسين وتعلم الآلة. نيويورك - أديسون ويسلي ، 1989.
[2] Zengchang Li. "البحث في إستراتيجية التحكم الذكي لمجموعة المصاعد." جامعة تيانجين ، 2004.
[3] تشانغ بوم كيم ، يونغ أ. سونغ ، هيونغ لي كوانغ. "نهج غامض لنظام التحكم في مجموعة المصاعد." النظام وعلم التحكم الآلي. 1995 ، (5): 985-990.
[4] يو كاي ، وان. "التحكم في المصعد على أساس Fuzzy - المنطق والشبكة العصبية." مصعد الصين. 1999.010 (002): 34-38.
[5] رانجين فانغ. المحاكاة الحاسوبية وطريقة مونت كارلو. بكين: مطبعة معهد بكين للتكنولوجيا ، 1988.
[6] شياو بينغ وانغ ، ليمينغ كاو. الخوارزمية الجينية: النظرية والتطبيق وتنفيذ البرامج. شيان ： مطبعة جامعة شيان جياو تونغ ، 2002.