本申请项目以随机过程理论和优化理论为基础,提出一种基于稳健最优化模型的电梯群控自适应调度方法,将定量的交通流预测、动态修正的自适应目标函数和能消除不确定因素影响的稳健最优化模型三者结合起来进行研究。在深入分析电梯交通流的特点和规律的基础上,建立能够预测多种工作模式的电梯交通流分布及变化规律的数学模型;再结合专家知识库和强化学习,确定能够根据交通流的变化自适应在线修正权值的目标函数;本项目创新之处在于提出将当前和未来交通流均作为调度输入条件,并考虑预测误差影响,建立能消除预测误差影响的稳健最优化模型;在此基础上,设计调度算法程序,并在虚拟仿真环境和实物电梯验证平台上进行比较验证。本项目的研究对于道路交通、空中管理、海上运输、军事人员物资调配以及生产流程中的调度策略研究都有着重要的借鉴作用,可以为调度方法的研究提供新的理论和技术,具有重要的学术价值和理论意义。
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数据更新时间:2023-05-31
基于LASSO-SVMR模型城市生活需水量的预测
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
拥堵路网交通流均衡分配模型
基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究
面向云工作流安全的任务调度方法
面向节能的可调整电梯群控调度方法研究
电梯智能群控系统研究
基于风险传递的水库群优化调度研究
复杂生产过程基于微粒群的优化调度理论与方法研究