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基于社会力模型的电梯交通流及群控策略研究的中期报告.docx

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基于社会力模型的电梯交通流及群控策略研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于社会力模型的电梯交通流及群控策略研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于社会力模型的电梯交通流及群控策略研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于社会力模型的电梯交通流及群控策略研究的中期报告本研究旨在基于社会力模型,探索电梯交通流的特性及群控策略,包括基于规则的控制策略和基于智能算法的控制策略。本报告为研究中期报告,主要介绍研究进展和初步结果。一、:为了研究电梯交通流的特性,我们收集了多个建筑物的电梯运行数据,包括电梯使用频率、电梯载人量、电梯停留时间、电梯运行速度等。:我们基于社会力模型,将电梯乘客视为粒子,建立了电梯交通流的模型。该模型可考虑以下因素:乘客密度、障碍物、电梯等待时间、电梯状态、电梯容量等。:我们设计了一些基于规则的电梯群控策略,如基于权重的算法、时间优化算法、容量优化算法等。经过实验验证,这些控制策略在一定程度上提高了电梯运行效率。:我们设计了基于遗传算法和模拟退火算法的电梯群控策略,并与基于规则的算法进行了对比实验。实验结果表明,智能算法能够提高电梯运行效率,并降低电梯等待时间和能耗。二、:我们分析了多个建筑物的电梯运行数据,发现电梯使用频率集中在工作日的高峰期和低谷期。电梯停留时间和运行速度存在一定差异,这对电梯乘客的行程耗时有重要影响。:我们针对多个建筑物的电梯交通流,设计了一些基于规则的群控策略。实验结果表明,优化后的算法能够降低电梯等待时间和乘客耗时,并提高电梯的运行效率。:我们将基于遗传算法和模拟退火算法的电梯群控策略应用于多个建筑物的电梯交通流,并与基于规则的算法进行了对比实验。实验结果表明,智能算法能够更好地优化电梯运行效率,并降低能耗和等待时间。三、:我们将继续优化群控策略,并扩展到更多的建筑物和电梯系统中,以得到更具普适性的控制策略。:当前的社会力模型中仅考虑了一些基本因素的影响,如乘客密度、障碍物等。接下来,我们将考虑更多因素的交互影响,如不同时间段的电梯使用规律及周围环境的影响等。:我们将引入机器学****算法,如神经网络、决策树等,以提高电梯群控策略的智能化水平。同时,我们还将考虑智能电梯和自适应电梯等最新技术的应用。