基于自适应引导变异遗传算法的双子电梯群优化控制方法研究

2015-10-21 17:15李懋蕊刘剑
建筑工程技术与设计 2015年28期
关键词:遗传算法

李懋蕊 刘剑

摘要:本文针对双子电梯群控系统多目的性、不确定性的特点,在目的层可预约的系统背景下,提出了基于自适应引导变异遗传算法的双子电梯群优化控制方法。为提高算法的收敛速度,对种群中较为优秀的个体进行优秀基因位统计,并利用统计结果对种群中其它个体采取自适应引导变异操作。在不同交通模式下,利用MATLAB软件对该控制方法进行仿真。仿真结果表明,本文提出的控制方法能够在不同的交通流模式下适应双子电梯的运行特点,与传统电梯控制系统比较,平均候梯时间、长候梯时间发生率和电梯停靠次数明显减小。

关键词:双子电梯、电梯群控、遗传算法、引导变异、目的层预约

1 引言

现代城市土地资源稀缺,使得高层、超高层建筑飞速发展,进而人们对垂直交通系统要求越来越高。电梯作为高层建筑交通系统的重要运输工具,面临降低建筑成本却要求电梯运输性能有大幅度提高的挑战。这就进一步催生了一种新型电梯 —— 双子电梯,它是在同一条电梯井道内放入两个电梯轿厢,二者相对独立运行,这样可以减少电梯井道的数量,减小占用核心筒的面积,同时提高了电梯的运载效率。

本文针对双子电梯群控系统的特点,在目的层可预约的电梯系统下,受生物学中人工诱导变异原理启发,提出了一种基于自适应引导变异遗传算法的双子电梯群优化控制方法,建立了适合双子电梯群的目的函数,引入自适应引导变异进化及精英保留策略,用改进的遗传算法对双子电梯群进行优化调度,从而满足不同交通模式的服务要求。

2 目的层预约的双子电梯群控系统

双子电梯是在同一个井道内安装两个电梯,目前常用的运行规则如下:①电梯只能在井道内垂直运行,不能彼此交错运行;②电梯的运行方向受限制,上下两个轿厢不能相向运行。

目的层预约系统采用具体楼层数的数字呼梯按钮,使得系统在检测到乘客呼梯信号的同时,既确定呼梯信号所在楼层同时也确定呼梯乘客的目的楼人工层,这就可以为调度算法提供较为准确的目的函数。

3 基于自适应引导变异遗传算法的双子电梯群优化控制方法

3.1 编码

对于派梯算法而言,一个个体就是一种派梯方案,本文以15层3个井道6台电梯的建筑物为例,有q位乘客呼梯,个体的每个基因位上的数字代表电梯编号,上轿厢编号为奇数,下轿厢编号为偶数,个体编码采用整数编码方式。

3.2目的层预约的多目的适应度函数

电梯交通模式通常可分为三种对电梯群控调度的需求不同模式:上行高峰模式、下行高峰模式、层间交通模式;同时还需要时刻避免上下轿厢的碰撞,所以本文的适应度函数由4个评价函数构成,候梯时间评价函数 ,长候梯时间发生率评价函数 ,能量损耗评价函数 ,运行规则评价函数 ,最终形成适应度函数。

其中, 、 为权值系数,并且 ,由于双子电梯的特殊性,加大CCS的权值系数设定,从而确保派梯方案符合电梯运行规则。

3.3 自适应引导变异遗传操作

引导变异的过程即是使基因向优良性状表达导的过程,因而寻找到起主导作用的“优秀基因”是关键,而生物種群中优秀个体所携带的基因有较多相似之处,通过统计、对比就可以找到关键基因位并确定优秀基因值。本文在遗传算法中引入自适应引导变异进化及精英保留策略,通过对适应度大的个体所携带基因的统计情况进行分析,确定关键基因位和优秀基因值,同时对种群中适应度一般的个体,通过引导变异,使个体基因发生理想的变异。

为便于派梯,染色体采用十进制编码。将种群中个体按适应度升序排列,统计该后60%个体的基因位的分布,获得染色体长度及基因值。记录统计后各基因位最优值,获得关键基因位的优秀基因值集合,并获得优秀基因值。当同一基因位出现的次数大于被统计个体数的75%,此基因位的调整值为优秀基因值,当种群发生交叉或补充新个体时,相应基因位变异为优秀基因值,即引导变异操作,否则不进行任何操作。为避免遗传算法陷入局部最优的缺陷,将父代种群分为适应度较小的子种群和适应度较大的子种群。其中适应度较大的子种群为自适应进化子种群,而适应度较小的子种群会被交叉及随机产生的新子种群所代替。

遗传算法在种群进化中循环进行,直到满足终止条件时进化结束。本文中终止条件是设定进化的最大代的数目,通过最大代的数目来终止遗传计算。

4算法仿真

在不同交通模式及不同到达率下,将本文提出的算法与传统电梯控制模式进行仿真对比,结果如表1~3所示。

从表1~3可以看出,使用自适应引导变异遗传算法改进的控制方法的电梯在平均候梯时间、长候梯时间发生率及停车次数等方面明显优于传统电梯控制系统。同时仿真结果表明,相同交通模式下,随着乘客到达率的增加,平均候梯时间、长候梯发生率和停车次数都随之增加,这与客流密度增大产生的效果相符。

5 小结

本文在目的层预约系统下运用基于自适应引导变异遗传算法的双子电梯群优化控制方法进行优化控制,并与传统电梯控制系统进行仿真比较。仿真结果表明,该方法能够适应不同交通流模式,其控制效果比传统电梯控制系统更佳,具有较强的适应能力,较好的鲁棒性,可为双子电梯群控系统的工程应用提供技术支撑与理论依据。 参考文献:

[1] 许玉格,罗飞,曹建中. 目的层预约的模糊神经网络电梯群控策略[J]. 华南理工大学学报,2007,35(1): 13 - 18.

[2] KITA H,MARKON S,SUDO T。et a1.A Study on control of multi-car elevators[J].SICE

Symposium on Autonomous and Decentralized System,2002:63-66. [3] 王庆宇,李庆超,宋镇江 基于遗传算法的双子电梯群优化控制方法.建筑电气.2013.8

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