تحسين إرسال المصعد باستخدام الخوارزمية الجينية في لغة بايثون

يقول مؤلفك إن لغة البرمجة يمكن أن تقلل من أوقات الانتظار والخدمة للركاب.

تقدم هذه المقالة محاكاة مطورة لإرسال المصعد بواسطة لغة برمجة بايثون. يصمم النقل الرأسي (VT) ، وتحديداً المصاعد ، في المبنى فيما يتعلق بعدد الطوابق وعدد المصاعد ومعلمات المصعد ذات الصلة. يتم تحديد خوارزمية نظام التحكم لتحديد مصعد معين لخدمة مكالمات الهبوط في نظام المجموعة. تم تحسين نظام إرسال المصعد عن طريق طريقة الخوارزمية الجينية (GA). النتيجة توفر حالة مناسبة للركاب مع أوقات انتظار وخدمة أقل.

المقدمة

يعد تقليل وقت الانتظار في المباني الشاهقة والتجارية أحد أهم جوانب تشغيل المصعد. يلعب إرسال المصعد دورًا مهمًا في تلبية متطلبات VT. يعزز التحكم المُحسَّن للمجموعة في المصاعد من جودة الرحلات الرأسية ، حيث إنه لا يقلل وقت الانتظار فحسب ، بل يزيد أيضًا من الراحة العقلية للركاب. هذا يعني وقت انتظار أقل ، مما يؤدي إلى مزيد من الرضا. لذلك ، كان تطوير إيفاد المصعد يعتبر دائمًا مجالًا مهمًا للبحث. في هذا البحث ، تمت دراسة مجموعة من ستة مصاعد بمعايير وقيود واقعية لتحسين إرسال المجموعة بهدف الحصول على الحد الأدنى من وقت الانتظار وتكاليف الطاقة.

في هذه المقالة ، تم تطوير أداة محاكاة VT في Python لتقييم شروط الوصول إلى أي طابق في المباني الشاهقة مع مجموعة من المصاعد. تُستخدم المعلمات الواقعية لتحريك حركات المصاعد بأكبر قدر ممكن من الدقة. [1 و 4] ثم ، باستخدام GA في Python ، يتم إجراء تحسين لجعل ظروف VT أكثر ملاءمة.

معلمات المحاكاة

لزيادة دقة المحاكاة ، من المهم حساب ومراعاة المعلمات الواقعية لحركات المصاعد ، مثل نموذج الوصول وأقرب حساب للسيارة وحركية المصعد. [1 و 5] علاوة على ذلك ، معلمات مهمة أخرى للمصاعد ، بما في ذلك السرعة ، والوقت وارتفاع السفر. [6]

نموذج الوصول

يعد نموذج الوصول أحد أهم العوامل في محاكاة المصعد. تمت مناقشة كلا نموذجي الوصول - وصول بواسون الفردي والدُفعي - في هذا البحث.^[7] كما هو مبين في الشكل 1 ، يُنظر إلى حركة المرور إلى أعلى الذروة في الصباح وبعد وقت الغداء ، عندما يزداد ميل الركاب. يأتي توزيع الوصول بعد وصول دفعة بواسون ، حيث يذهب الركاب لتناول طعام الغداء في مجموعات. معدل وصول الدفعة

() بواسطة Eq. (1).^[6]

(1) 

أين  هو معدل الوصول المحصل ، و هي نصف قيمة الدُفعة.

أقرب سيارة

يعد اختيار السيارة التي يجب أن يخدم أي مكالمة هبوط مهمة أخرى مهمة للتحكم. في الواقع ، يتأثر تحليل حركة المرور بشكل مباشر بهذا الاختيار. يعد نظام التحكم في أقرب سيارة (NC) أحد أكثر العمليات شيوعًا في صناعة المصاعد ، حيث يستخدمه جهاز التحكم لاختيار المصعد المناسب للتعامل مع الركاب في منطقة الانتظار.^[5]

يعد موضع المصعد والوجهة المطلوبة للركاب والتعرف على سفر المصعد لأعلى أو لأسفل من العوامل المهمة المطبقة في هذه العملية. شكل الملاءمة (FS) هو دالة لهذه المعلمات ، ويتم تحديد موضع المصاعد في المجموعة كمياً لوحدة التحكم. وبالتالي ، يختار جهاز التحكم المصعد بقيمة أعلى للخدمة الثابتة لخدمة نداء الهبوط. لحساب قيمة FS ، توجد أربع قواعد^[6].

• عندما تتجه السيارة نحو منطقة الانتظار مع نفس الاتجاه لوجهة الركاب ، FS = (N + 2) - d.

• عندما تتجه السيارة نحو منطقة الانتظار في الاتجاه المعاكس لوجهة الركاب ، FS = (N + 1) - d.

• عندما تكون السيارة متوقفة (خاملة) ، FS = (N + 1) - d.

1. عندما تنطلق السيارة بعيدًا عن منطقة الانتظار ، FS = 1. حيث يمثل d عدد الطوابق بين منطقة الانتظار والموقع الحالي للسيارة ، و N هي طوابق المبنى.^[6]

يوضح الشكل 2 عملية إجراء اختيار المصعد مع حساب FS في مبنى مكون من سبعة طوابق وخمسة مصاعد تشغيلية.

على سبيل المثال ، يرغب راكب في الطابق الخامس في السفر إلى الطابق الأرضي. يتم حساب قيم FS في الصف الخامس من الشكل 2 بناءً على نداء الهبوط التنازلي لكل مصعد. كما ذكرنا سابقًا ، في مجموعة التحكم في المصعد ، يتم تحديد السيارة التي تحتوي على أقصى رقم FS للتعامل مع الراكب في منطقة الانتظار. في هذا المثال ، سيتم تحديد المصعد الأول لمكالمة الهبوط هذه. إذن ، قيم FS لهذا المثال هي:

• المصعد 1: تُستخدم القاعدة 1 عندما تتجه السيارة إلى الأسفل (بالاتجاه المماثل) باتجاه منطقة الانتظار:d = 1 OOR فلوريدا، وبالتالي، FS = (6 + 2) - 1 = 7.

• المصعد 2: تُستخدم القاعدة 4 عندما تتجه السيارة إلى الأسفل (في نفس الاتجاه) بعيدًا عن منطقة الانتظار: وهكذا ، FS = 1.

• المصعد 3: تُستخدم القاعدة 3 أثناء توقف السيارة (في وضع الخمول):d = 5 oors فلوريدا، وبالتالي، FS = (6 + 1) - 5 = 2.

• يستخدم القاعدة 4 ما يذهب السيارة إلى أعلى (مع الاتجاه المعاكس) نحو منطقة الانتظار: مصعد 2 د = 1 فلوريدا OOR، وبالتالي، FS = (6 + 1) - 1 = 6.

• يستخدم القاعدة 5 ما يذهب السيارة إلى أعلى (مع الاتجاه المعاكس) نحو منطقة الانتظار: مصعد 2 oors د = 4 فلوريدا، وبالتالي، FS = (6 + 1) - 4 = 3.

ومن ثم ، فإن السيارة الأولى لها القيمة القصوى للرقم المناسب ، FS = 7. في هذا الصدد ، تختار وحدة التحكم السيارة الأولى في مجموعة المصاعد لخدمة الراكب في منطقة الانتظار.

حركية المصعد

تُستخدم البيانات الحركية للمصاعد لمحاكاة حركة المصعد بين الطوابق وتحسين إرسال المصعد. يعرض الجدول 1 الرموز المستخدمة.^[6]

الجدول 1: إدخال الرموز الحركية للمصعد

يعد اختيار قيم التسارع والنطر بمثابة حل وسط بين تقليل وقت السفر إلى الحد الأدنى وزيادة الراحة. القيم المستخدمة بشكل شائع لراحة الإنسان في المصاعد هي 1 للتسارع ، وكذلك النطر. ومع ذلك ، يتم استخدام قيم مختلفة - أقل (حوالي 0.5 للتسريع) من قبل الشركات المصنعة اليابانية ، وأعلى (حوالي 1.5 للتسريع) في أمريكا الشمالية ومتوسطة في أوروبا.^[8] في هذا البحث ، تم اعتبار ثلاث حالات توصلت إليها السيارة لمحاكاة حركة المصعد ، وهي كالتالي:

• أعلى سرعة وتسارع (أ)

• أعلى تسارع ولكن ليس أعلى سرعة (ب)

• لا السرعة القصوى ولا التسارع (ج)

بناءً على هذه الدول الثلاث ، المسافة (d) ووقت الرحلة (t) تحسب على أنها^[8]:

يوضح الشكل 3 الحالات الثلاث للاهتزاز ، والتسارع ، والسرعة ، والمسافة.^[6]

الأسلوب

لمقارنة نتيجة البحث الحالي بالأدب ،^[6] يتم التحقيق في الحالات الثلاث المذكورة أعلاه للسيارة بنفس المنهجية. هكذا:

• تتحرك: السيارة تتحرك.

• التوقف: تتوقف السيارة لتحميل / تفريغ الركاب في أربع خطوات محتملة من 1) فتح الباب ؛ 2) خروج الركاب. 3) دخول الركاب ؛ و 4) يغلق الباب.

• الخمول: السيارة ليست في حالة حركة ، وليس لديها نداء هبوط للخدمة.

يمكن توصيل ثلاث حالات للمصاعد بناءً على طلب الراكب (الشكل 4).^[6]

تعمل المحاكاة مع ركاب عشوائيين ووقت وصول عشوائي وظروف أرضية وجهة عشوائية. عندما يكون وقت وصول الركاب مساويًا لوقت النظام ، يرسل حساب FS حالة المصعد إلى وحدة التحكم. بعد ذلك ، يقرر المراقب ما إذا كان سيخصص مصعدًا لخدمة طلب الراكب. بعد ذلك ، يتم تغيير السيارة FS بناءً على الوضع الحالي للسيارة ، ويختار جهاز التحكم السيارة التالية للتعامل مع الركاب في منطقة الانتظار.^[6]

النتيجة والمناقشة

يقدم الجدول 2 قيمة معلمات المحاكاة: تمت محاكاة نظام التحكم في مجموعة المصاعد لمبنى تجاري به 20 درجة و 1 مصاعد. يتم فحص بواسون الفردي الموزع كحركة مرور صاعدة وتحاكي إرسال المصعد لمدة ساعة واحدة. تظهر حركة المصاعد المتحركة في الشكل 5 ، والتي تصور عملية مماثلة تنقل فيها السيارات الركاب من الأرض إلى الأعلى وفقًا لوجهتهم. في هذه الصورة ، المربع الأخضر يشير إلى السيارات الصاعدة ؛ الصندوق الأحمر ، سيارات الهبوط ؛ الصندوق الأصفر ، وقف موقف السيارات ؛ والصندوق الرمادي ، حالة الخمول للسيارات.

الجدول 2: قيم المعلمات للمصاعد المحاكاة

يتم التحقق من وقت الانتظار ووقت الخدمة والوقت الإجمالي (وقت الانتظار + وقت الخدمة) من خلال محاكاة نظام التحكم في مجموعة المصاعد.

يوضح الشكل 6 أن وقت الانتظار ووقت الخدمة لهما صلة مباشرة بمعدل الوصول. ومع ذلك ، فإن وقت الخدمة يستقر بعد نطاق معين من معدلات الوصول. متوسط ​​وقت انتظار أقل من 25 ثانية يؤدي إلى خدمة مصعد مناسبة.^[9] لذا ، فإن معدل الوصول المناسب هو 0.2 راكب / ثانية (720 راكب / ساعة).^[6] الوقت الإجمالي بمعدل وصول يبلغ 0.2 مسافر / ثانية حوالي 70 ثانية.

التحسين باستخدام طريقة GA في Python

للحصول على خدمة أفضل من مصاعد المجموعة وتقليل الوقت الإجمالي (وقت الانتظار بالإضافة إلى وقت الخدمة) ، تم تطوير طريقة تحسين باستخدام GA في Python. يتم تحديد عملية التحكم ثم يتم حساب FS بناءً على القواعد الأربعة لتحديد المصعد الذي يجب اختياره في مجموعة التحكم لخدمة الركاب في منطقة الانتظار. لتحسين قيم FS ، يتم تخصيص معاملات غير معروفة من خلال القواعد الأربع ، كما هو موضح في المعادلة. (3):

• القاعدة 1: FS = a1 N + c1 - ب 1 d.

• القاعدة 2: FS = a2 N + c2 - ب 2 d. (3)

• القاعدة 3: FS = a3 N + c3 - ب 3 d.

• القاعدة 4: FS = a4 N + c4 - ب 4 d.

بعد ذلك ، من خلال طريقة اختيار البطولة في GA ، يتم تحديد المعاملات المُحسَّنة على النحو التالي:

لذلك ، باستخدام المعاملات المحددة ، يتم تحسين قيم FS لتحديد خيار أفضل لخدمة مكالمات الهبوط عن طريق أنظمة التحكم في مجموعة المصاعد. ينتج عن طريقة التحسين هذه انخفاض كبير في إجمالي وقت رحلة المصعد (الشكل 7). هذا مبدأ مهم في صناعة المصاعد.

في الشكل 8 ، تم توضيح إجمالي الوقت المحسوب من محاكاة Python عن طريق زيادة معدل الوصول باستخدام FS التقليدي و FS المحسن. لذلك ، للمقارنة بمعدل وصول 0.5 راكب / ثانية ، يبلغ إجمالي الوقت المرتبط بالخدمة الثابتة التقليدية والخدمة المثالية حوالي 114.69 و 52.38 ثانية ، على التوالي. كما هو مبين ، هذه النتيجة هي انخفاض كبير في إجمالي الوقت.

خاتمة

تم التحقيق في تطوير طريقة التحسين باستخدام GA في Python لإرسال المصعد الجماعي في هذه المقالة. يتم محاكاة نظام التحكم لمجموعة المصاعد في مبنى شاهق باستخدام معايير واقعية للمصاعد ، بما في ذلك معدل الوصول واختيار أقرب سيارة وحركية المصعد للحصول على نتائج دقيقة. علاوة على ذلك ، فإن إرسال المصعد متحرك لتقديم فحص بصري أفضل.

وأظهرت النتائج أن تطبيق المعامِلات المُحسَّنة في حساب الخدمة الثابتة يؤدي إلى انخفاض كبير في إجمالي الوقت ، وهو مزيج من وقت الانتظار ووقت الخدمة. وبالتالي ، يشعر الركاب القادمون برحلات عمودية أكثر ملاءمة.

الإقرارات

يعرب مؤلفك عن امتنانه لشركة ASCEND وجامعة أيسلندا لمشاركة البيانات الفنية المطلوبة لهذا المشروع البحثي ويشكر خبراء تكنولوجيا المعلومات الذين قدموا إرشادات لإعادة ترميز المحاكاة في Python.

الرقم المرجعي

[1] جيه آر فيرنانديز وبي. كورتيس. "مسح لأنظمة التحكم في مجموعة المصاعد للنقل العمودي ، IEEE Control Systems ، المجلد. 35 ، رقم 4 ، ص. 38-55 ، 2015.

[2] VC Galpin و ST Rock. "نموذج محاكاة رفع ،" مكتبة Wiley Online ، 1995.

[3] ر. براون. "تحتاج لتوصيلة؟ مشكلة انتظار المصعد ، "مركز أبحاث التكنولوجيا المتحدة ، 14 أغسطس 2003 ، ص. 1-28.

[4] ن. بارياتدولاباك. "تطوير محاكاة لأنظمة النقل العمودي ، تقرير مشروع كبير" ، جامعة شولالونجكورن ، 2016.

[5] جي سي بارني. دليل مرور المصعد: النظرية والتطبيق ، تايلور فرانسيس ، 2003.

[6] N. Chaosangket، P. Sasithong، S. Wijayasekara، W. Asdornwised، L. Wuttisittikulkij، P. Vanichchanunt، M. Saadi. "A Simulation Tool for Vertical Transportation Systems using Python،" 5th Conference on Business and Industrial Research، Bangkok، Thailand 2018.

[7] ج. دالاس. "منهجية منهجية لتوليد ركاب الرفع بموجب عملية وصول دفعة بواسون" (peters-research.com) ، 2017.

[8] ر. بيترز. "Ideal Lift Kinematics" (peters-research.com/index.php/support/articles-and-papers/53-ideal-lift-kinematics) ، 1995.

[9] Adsimulo.com. "معايير أداء الرفع" (adsimulo.com/support/adsimulo-university/lift-performance-criteria).