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

基于遗传网络编程的电梯群管理系统研究

• 批准号: 08J00019
• 负责人: ウ ロ
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08J00019/
• 关键词: エレベータ群管理システム; 進化計算; Genetic Network Programming; Double-Deck Elevator Systems; Multi-Car Elevators

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。

In recent years, the possibility of technical development of Multi-Car Elevators (MCE) is very high, and MCE has been realized. The optimal control problem of design accuracy and the characteristics of environmental dynamic accuracy In this paper, we propose a new evolutionary algorithm for Genetic Network Programming(GNP) in order to construct EGSCS. The improvement of the average waiting time, the long waiting time accuracy of more than 60 seconds, the improvement of the number of requests, the improvement of the average waiting time, the improvement of the number of requests, the improvement of requests, the improvement of the number of requests, the In addition, GNP has a high calculation cost and a low collection rate when it comes to complex problems. There are several ways to improve GNP. The design of the new GNPs improves the calculation of migration frequency. In this paper, we compare the performance of group management in different types of GNP, and propose a new method to improve the performance of group management.

项目成果

Genetic Network Programming with Rules

用规则进行遗传网络编程

• 发表时间: 2009
• 期刊: Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics Vol.13, No.1
• 作者: F.Ye;L.Yu;S.Mabu;K.Shimada;K.Hirasawa
• 通讯作者: K.Hirasawa

A Study of Double-Deck Elevator Systems using Genetic Network Proramming with Reinforcement Learning

使用强化学习遗传网络编程的双层电梯系统研究

• 发表时间: 2009
• 期刊: Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics Vol. 13, No. 1
• 作者: J. Zhou;L. Yu;S. Mabu;K. Shimada;K. Hirasawa;S. Markon
• 通讯作者: S. Markon

Multi-Car Elevator System using Genetic Network Programming for High-rise Building

高层建筑遗传网络编程多轿厢电梯系统

• 发表时间: 2010
• 作者: L.Yu;S.Mabu;K.Hirasawa
• 通讯作者: K.Hirasawa

Multi-car elevator group supervisory control system using Genetic Network Programming

• DOI: 10.1109/cec.2009.4983212
• 发表时间: 2009-05
• 期刊: 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation
• 作者: Lu Yu;S. Mabu;Tiantian Zhang;S. Eto;K. Hirasawa

A traffic‐flow‐adaptive controller of double‐deck elevator systems using genetic network programming

使用遗传网络编程的双层电梯系统交通流自适应控制器

• DOI: 10.1002/tee.20333
• 发表时间: 2008
• 期刊: IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering
• 影响因子: 1
• 作者: Jin Zhou;Lu Yu;S. Mabu;K. Shimada;K. Hirasawa;S. Markon
• 通讯作者: S. Markon