通力北极星混合动力车

涵盖了其目的地控制系统的遗传算法分配

作者：Marja-Liisa Siikonen、Janne Sorsa 和 Tuomas Susi

在 1970 年代初期，GD Closs 博士表明，利用早期的目的地呼叫信息，可以更有效地将呼叫分配给电梯。^[1] 当时的技术还没有为这一发现的真正应用做好准备。 今天，许多主要的电梯制造商都有一个目的地控制产品，每个楼层都有目的地操作面板 (DOP)。 然而，大多数制造商没有混合系统，在该系统中，同一组控制分配目的地呼叫和正常着陆呼叫。

目的地控制系统（DCS）的优势在于，通过乘客目的地楼层的附加信息，群控可以将相同出发地或目的地的人聚集在同一辆车上。 这减少了电梯停靠的次数，电梯在整个建筑物中运行得更快，并且组的处理能力 (HC) 增加，尤其是当 DOP 放置在交通繁忙的楼层时。 在通力的 Polaris Hybrid DCS™ 中，DOP 通常放置在入口楼层、中转楼层和餐厅楼层以及其他交通繁忙的楼层，这带来了与在每一层都放置 DOP 相同的服务水平提升。

Polaris Hybrid 在开门时使用称重装置和光电管信号，以在 15 分钟内计算全天进出电梯的乘客人数。 期间。 群控对上下各楼层的客流量进行统计。 根据统计数据，它预测每 15 分钟的每日流量。 期间（图 1）。 群控的优化是根据交通情况设置的。 例如，在轻度和正常混合交通情况下，优化了乘客等待时间，而在交通繁忙时，优化了乘客行程时间和 HC。 如果将 DOP 放置在写字楼的入口楼层，乘客等待时间会缩短，尤其是在交通高峰期（图 2）。 在早上和午餐时间之后，有时会有大量的进站流量，DCS 比传统的两键系统更有效地处理这些流量。

使用遗传算法的呼叫分配

在传统的双按钮系统中，为现有呼叫提供服务的最有效方式是连续分配它们，例如每秒至少两次。 只要选定的电梯开始减速到楼层，活动的外呼就会重新分配到最佳电梯。 然后呼叫被固定到那个电梯而不是重新分配。 找到最佳呼叫分配的一种方法是测试电梯为现有停靠呼叫提供服务的替代方式，此处称为“电梯路线”。 连续分配的挑战在于，替代路线的数量与现有着陆呼叫的功率呈指数增长。 为了 L 电梯和 N 主动外呼，电梯线路数为 L^N. 例如，如果在一个八轿厢组中有 20 个有效的外呼，则替代电梯路线的数量将为 8²⁰ ≈10¹⁷，无法实时计算。

在 DCS 中，当呼叫被注册时，目的地呼叫立即被固定。 那么，可供选择的电梯路线的数量就是电梯的数量，这使得计算时间很短。 使用 Polaris Hybrid，目的地呼叫和正常的上行和下行呼叫均由相同的算法分配。 在这种情况下，目的地呼叫会立即固定，而停靠呼叫会不断重新分配，就像在传统控制系统中一样。 因此，计算挑战与传统控制完全相同。

Polaris Hybrid DCS 使用一种称为“遗传算法”(GA) 的启发式优化方法，无需计算所有备选方案即可快速找到高效的电梯路线。^[3] 该算法借鉴了进化生物学的原理。 定义活动呼叫的服务电梯的解决方案提案被编码在“染色体”中。 在这个应用中，遗传算法的一条染色体用一串整数来描述。 特定“基因”的值代表电梯，或双层电梯的甲板^[4] 建议为特定的着陆呼叫服务。

图 3 显示了双工电梯组的示例。电梯标记为“E1”和“E2”。 电梯井右侧的三角形代表有效的外呼。 绿色表示向上，红色表示向下。 竖井中的黄色圆圈代表电梯 E1 内发出的轿厢呼叫。 绿色圆圈代表上行乘客的目的地呼叫，圆圈内的数字表示他们的目的地楼层。 右侧显示了两条随机选择的染色体，基因与两种类型的调用相关。

遗传算法从一个随机集合（或“种群”）开始 M 染色体。 染色体定义了每次呼叫的服务电梯。 然后，构建电梯的路线，并根据电梯动态计算到达路线上每个站点的估计时间。 最后，计算染色体的“适应度”值。 这些值定义了染色体的优先顺序，与优化目标有关，例如呼叫时间、等待时间、行程时间或能源消耗。 一些最好的染色体（K，例如）从以下人群中选择最短的乘客等待时间 M 染色体。 K 将在创建新一代时用作“父母” M 染色体使用“交叉”或“突变”。 几代之后，最好的染色体在连续的世代中保持不变，算法收敛到生成的最好的解决方案。 由于遗传算法是一种启发式方法，其解不一定是全局最优的，但至少是接近最优的。 可以实时快速找到解决方案。

最大上行峰值 HC

索萨等人。 研究了增加峰值 HC 的最有效方法。^[5] 应用了两种类型的分区：电梯被迫服务于相邻区域的相邻楼层，或者没有此类限制（图 4）。 通过平衡来优化目的地停靠点，即通过最小化区域相对于相对 HC (HC%) 和往返时间 (RTT) 的差异。 选择乘客到达率，使所有轿厢能够以 80% 的额定负载离开大厅。

图 4 示例案例的处理能力和 RTT 比较在表 1 中。所使用的优化目标对目的地楼层的优化选择有显着影响。 停靠次数， S, 在所有测试用例中都是一样的，但是最高的反转底线， H，变化。 通过连续分区和平衡 HC% 可达到最短 RTT 和最大 HC。 使用这种解决方案，理论上，电梯组的总 HC 与传统控制相比增加了一倍以上。

结语

通力集团控制测量和了解建筑物内的客流量。 流量模式用于选择每 15 分钟内的优化目标。 每天间隔。 使用 Polaris Hybrid，普通的两键呼叫和目的地呼叫由相同的遗传算法分配。 这使得即使在同一楼层也可以同时放置 DOP 和正常的上行和下行呼叫，并同时优化所有呼叫的服务。

Polaris Hybrid 增加了 HC，特别是对于来自大厅的传入流量。 在纯粹的高峰情况下，处理能力的增加量取决于 DCS 控制算法以及组中电梯的数量。 模拟研究的结果表明，利用乘客目的地信息的高效 DCS 算法，甚至可以将 20 层楼的八辆车组的 HC% 提高一倍。

使用 DCS，可以镜像上行和下行峰值流量，其中只有起始呼叫和目的地呼叫交换位置。 这就是为什么上行和下行高峰的 HC 几乎相等，乘客到达率相同。 传统的控制系统使用连续呼叫分配，这在高峰时段很有效，因为只有一个目的地呼叫到大厅。 但是，DCS 有关于等候乘客人数的更准确信息。 因此，服务水平与低峰值情况下的常规和 DCS 控制大致相同。

Polaris Hybrid 使用 DOP 增加地板的 HC。 在建筑物电梯太少的现代化改造案例中，DOP 可以安装在大厅或旋转门中。 通过这种安排，交通处理可以得到改善，就像在每层楼都放置 DOP 一样，因为主要的交通高峰通常来自大厅。 在新建筑中，与具有集体控制的两按钮系统相比，这种 DCS 可以导致更小或更少的电梯，或建筑物中额外的服务楼层。

案例
[1] Closs, GD “大型电梯系统中乘客交通的计算机控制”。 博士论文，曼彻斯特维多利亚大学，1970 年。
[2] Siikonen, M.-L., Kaakinen, M.“TMS9000 群控——使用人工智能提高乘客服务质量。” 电梯，1994 年。 23，第 3-4 期，第 25-36 页。
[3] Tyni, T., Ylinen, J.“电梯轿厢路线问题中的进化双目标优化”。 EJOR, 168, 2006, pp. 960-977。
[4] Sorsa, J., Siikonen, M.-L. “双层目的地控制系统。” 2006 年 Elevcon 会议录：电梯技术 16，IAEE，2006，第 318-327 页。
[5] Sorsa, J.、Hakonen, H.、Siikonen, M.-L.“带有目的地控制系统的电梯选择。”《电梯世界》，2006 年 148 月，第 155-XNUMX 页。