遺伝的ネットワークプログラミングによるエレベータ群管理システム関する研究

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近年の技術発達により1つのエレベータ・シャフトに複数のかごが走行するマルチカーエレベータ(Multi-Car Elevators : MCE)の可能性が高まっており、1シャフトに2つのかご走行するMCEは既に実現されている。このコントローラ設計は確率的最適制御問題であり、環境が動的で確率的であるのが特徴である。本研究では、部分観測マルコフ環境下でも適用可能な新しい進化論的計算手法であるGenetic Network Programming(GNP)によるEGSCSのコントローラを構築する。従来手法による、平均待ち時間,60秒以上の長待ち確率を改善できることを示している、更に、ワンケージサービス,分散サービス,不均衡サービス等の課題を進化型遺伝的ネットワークプログラミングにより解決できることを示している。さらには、GNPはエレベータシステムに応用する際、複雑な問題に対して計算コストが高く、収束率が低くなっている。収束スピードを向上するための有効的な手段として改善型GNPを提案してきた。新型GNPを改善するために、ノード遷移の頻度を計算する関数の設計を行う。シミュレーションでは、従来型GNPによる群管理性能との比較を行い,提案したGNPは従来手法に比較し,収束スピードを改善できることを示している。