KONE Polaris Híbrido

Se cubren las asignaciones con algoritmos genéticos de su sistema de control de destino.

por Marja-Liisa Siikonen, Janne Sorsa y Tuomas Susi

A principios de la década de 1970, el Dr. GD Closs demostró que con la información de las llamadas de destino tempranas, la asignación de llamadas a los ascensores se podía realizar de manera más eficiente.^{[ 1 ]} La tecnología en ese momento no estaba lista para la aplicación real de este descubrimiento. Hoy en día, muchos de los principales fabricantes de ascensores tienen un producto de control de destino con paneles de operación de destino (DOP) en cada piso. La mayoría de los fabricantes, sin embargo, no tienen un sistema híbrido en el que el mismo control de grupo asigna tanto las llamadas de destino como las llamadas de aterrizaje normales.

La ventaja del sistema de control de destino (DCS) es que con la información adicional de los pisos de destino de los pasajeros, el control de grupo puede reunir personas con el mismo origen o destino en el mismo automóvil. Esto disminuye el número de paradas de ascensores, los ascensores viajan más rápido por todo el edificio y la capacidad de manejo (HC) del grupo aumenta, especialmente si los DOP se colocan en pisos con mucho tráfico. En Polaris Hybrid DCS ™ de KONE, los DOP se colocan típicamente en pisos de entrada, pisos de transferencia y de restaurantes, y otros pisos con mucho tráfico, lo que genera la misma mejora en el nivel de servicio que si se colocaran DOP en cada piso.

El Polaris Hybrid utiliza un dispositivo de pesaje de carga y señales de fotocélula en la apertura de la puerta para contar el número de pasajeros que entran y salen de los ascensores durante el día en 15 minutos. períodos. El control de grupo compila estadísticas del tráfico de pasajeros en cada piso tanto en dirección ascendente como descendente. Según las estadísticas, pronostica el tráfico diario para cada 15 minutos. período (Figura 1). La optimización del control de grupo se establece de acuerdo con la situación del tráfico. Por ejemplo, durante situaciones de tráfico mixto normal y ligero, los tiempos de espera de los pasajeros se optimizan, mientras que durante el tráfico pesado, los tiempos de viaje de los pasajeros y el HC se optimizan. Si los DOP se colocan en los pisos de entrada de los edificios de oficinas, los tiempos de espera de los pasajeros se acortan, especialmente durante los picos de tráfico (Figura 2). Por la mañana y después de la hora del almuerzo, hay períodos de mucho tráfico entrante, que DCS maneja de manera más eficiente que el sistema convencional de dos botones.

Asignación de llamadas con algoritmo genético

En un sistema convencional de dos botones, la forma más eficaz de atender las llamadas existentes es asignarlas continuamente, por ejemplo, al menos dos veces por segundo. Una llamada de aterrizaje activa se reasigna al mejor elevador siempre que el elevador elegido comience a desacelerar hasta el piso. Luego, la llamada se fija a ese ascensor y no se reasigna. Una forma de encontrar la mejor asignación de llamadas sería probar formas alternativas para que los ascensores atiendan las llamadas de aterrizaje existentes, denominadas aquí "rutas de ascensores". El desafío en la asignación continua es que el número de rutas alternativas aumenta exponencialmente al poder de las llamadas de aterrizaje existentes. Para L ascensores y N llamadas de aterrizaje activas, el número de rutas de ascensor es L^N. Por ejemplo, si hubiera 20 llamadas de aterrizaje activas en un grupo de ocho cabinas, el número de rutas alternativas de ascensores sería 8²⁰ â ‰ ˆ 10¹⁷, que no se puede calcular en tiempo real.

En el DCS, las llamadas de destino se fijan inmediatamente cuando se registra la llamada. Entonces, el número de rutas alternativas de ascensores es solo el número de ascensores, lo que reduce el tiempo de cálculo. Con Polaris Hybrid, tanto las llamadas de destino como las llamadas normales hacia arriba y hacia abajo se asignan mediante el mismo algoritmo. En este caso, las llamadas de destino se fijan inmediatamente, mientras que las llamadas de aterrizaje se reasignan continuamente, como en el sistema de control convencional. Por lo tanto, el desafío computacional es bastante similar al del control convencional.

Polaris Hybrid DCS utiliza un método de optimización heurística llamado “Algoritmo genético” (GA) para encontrar rápidamente rutas de ascensor eficientes sin calcular todas las alternativas.^{[ 3 ]} El algoritmo toma prestado su principio de la biología evolutiva. Una propuesta de solución que define el elevador de servicio de las llamadas activas se codifica en un "cromosoma". En esta aplicación, un cromosoma del algoritmo genético se describe mediante una cadena de números enteros. El valor de un "gen" en particular representa un elevador o la plataforma de un elevador de dos pisos^{[ 4 ]} sugerido para servir una llamada de aterrizaje en particular.

En la Figura 3 se muestra un ejemplo de un grupo de ascensores dúplex. Los ascensores están marcados como "E1" y "E2". Los triángulos en el lado derecho de los huecos del ascensor representan llamadas de aterrizaje activas. El color verde representa la dirección ascendente y el rojo representa la dirección descendente. El círculo amarillo en el hueco representa la llamada de cabina dada dentro del ascensor E1. Los círculos verdes representan las llamadas de destino de los pasajeros ascendentes, y los números dentro de los círculos indican sus pisos de destino. A la derecha se muestran dos cromosomas seleccionados al azar, con genes conectados a las llamadas de ambos tipos.

El algoritmo genético comienza con un conjunto aleatorio (o "población") de M cromosomas. Un cromosoma define el elevador de servicio para cada llamada. Luego, se construyen las rutas de los ascensores y se calcula el tiempo estimado de llegada a cada parada de la ruta a partir de la dinámica del ascensor. Finalmente, se calcula el valor de "aptitud" del cromosoma. Estos valores definen el orden en el que se prefieren los cromosomas, con respecto al objetivo de optimización, como tiempo de llamada, tiempo de espera, tiempo de viaje o consumo de energía. Algunos de los mejores cromosomas (K, por ejemplo) con los tiempos de espera de pasajeros más cortos se seleccionan de la población de M cromosomas K se utilizarán como "padres" al crear una nueva generación de M cromosomas que usan "cruzamiento" o "mutación". Después de algunas generaciones, los mejores cromosomas permanecen sin cambios en generaciones secuenciales y el algoritmo converge hacia la mejor solución entre los generados. Dado que el algoritmo genético es un método heurístico, la solución no es necesariamente el óptimo global, pero al menos es casi óptimo. La solución se puede encontrar rápidamente en tiempo real.

HC de pico ascendente máximo

Sorsa y col. estudió la forma más eficiente de aumentar la HC en el pico.^{[ 5 ]} Se aplicaron dos tipos de zonificación: los ascensores se vieron obligados a dar servicio a pisos adyacentes en zonas contiguas, o no hubo tal restricción (Figura 4). Las paradas de destino se optimizaron equilibrando, es decir, minimizando la varianza de las zonas con respecto al HC relativo (HC%) y el tiempo de ida y vuelta (RTT). Se seleccionó la tasa de llegada de pasajeros para que todos los coches pudieran salir del vestíbulo con el 80% de la carga nominal.

La capacidad de manipulación y los RTT de los casos de ejemplo de la Figura 4 se comparan en la Tabla 1. El objetivo de optimización utilizado tiene un efecto notable en la elección óptima de los pisos de destino. El número de paradas, S, es el mismo en todos los casos de prueba, pero el piso de inversión más alto, H, varía. El RTT más corto y el HC máximo se alcanzan con la zonificación contigua y equilibrando el% de HC. Con esta solución, en teoría, el HC total del grupo de ascensores se duplica en comparación con el del control convencional.

Resumen

El grupo KONE controla, mide y aprende el tráfico de pasajeros en un edificio. El patrón de tráfico se utiliza para seleccionar el objetivo de optimización durante cada 15 minutos. intervalo todos los días. Con Polaris Hybrid, las llamadas normales de dos botones y las llamadas de destino se asignan mediante el mismo algoritmo genético. Esto hace posible colocar tanto DOP como llamadas normales arriba y abajo, incluso en el mismo piso, y optimizar el servicio de todas las llamadas al mismo tiempo.

El Polaris Hybrid aumenta la HC, especialmente para el tráfico entrante desde el vestíbulo. La cantidad en la que se puede aumentar la capacidad de manejo en una situación puramente de pico depende del algoritmo de control DCS, así como del número de ascensores en el grupo. Los resultados de un estudio de simulación muestran que el porcentaje de HC de un grupo de ocho automóviles en un edificio de 20 pisos puede incluso duplicarse con un algoritmo DCS eficiente que utiliza la información de los destinos de los pasajeros.

Con DCS, se refleja el tráfico en horas pico y en horas punta, en el que solo cambian de lugar las llamadas de origen y destino. Es por eso que los HC de los picos ascendentes y descendentes son casi iguales, con la misma tasa de llegada de pasajeros. Los sistemas de control convencionales utilizan la asignación continua de llamadas, que es eficiente en horas pico, ya que solo hay una llamada de destino al vestíbulo. Sin embargo, DCS tiene información más exacta sobre el número de pasajeros en espera. Como resultado, el nivel de servicio es aproximadamente el mismo con los controles DCS y convencionales en situaciones de horas pico.

El Polaris Hybrid aumenta la HC de suelos con DOP. En los casos de modernización donde el edificio tiene muy pocos ascensores, se pueden instalar DOP en el vestíbulo o en los torniquetes. Con esta disposición, el manejo del tráfico se puede mejorar tanto como si se colocaran DOP en cada piso, ya que los picos de tráfico principales generalmente provienen del vestíbulo. En edificios nuevos, este DCS puede dar lugar a ascensores más pequeños o menos, o pisos con servicio adicionales en un edificio en comparación con el sistema de dos botones con control colectivo.

Referencias
[1] Closs, GD "El control informático del tráfico de pasajeros en grandes sistemas de ascensores". Doctor. tesis, Universidad Victoria de Manchester, 1970.
[2] Siikonen, M.-L., Kaakinen, M. "Control de grupo TMS9000: uso de inteligencia artificial para mejorar la calidad del servicio de pasajeros". Elevatori, 1994. Vol. 23, núm. 3-4, págs. 25-36.
[3] Tyni, T., Ylinen, J. "Optimización evolutiva bi-objetivo en el problema de enrutamiento de vagones de ascensor". EJOR, 168, 2006, págs. 960-977.
[4] Sorsa, J., Siikonen, M.-L. "Sistema de control de destino de dos pisos". Actas de Elevcon 2006: Elevator Technology 16, IAEE, 2006, págs. 318-327.
[5] Sorsa, J., Hakonen, H., Siikonen, M.-L. “Selección de ascensor con sistema de control de destino”. ELEVATOR WORLD, enero de 2006, págs. 148-155.