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作 者:许玉格[1] 罗飞[1] 田晓丹[1] 林小兰[1]
机构地区:[1]华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510640
出 处:《计算机工程与应用》2009年第17期204-207,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.60774032);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(新教师基金课题)(No.20070561006)~~
摘 要:电梯群控系统是一种典型的混合系统,包含了连续状态和离散状态以及复杂的人为逻辑策略,利用细胞自动机原理对电梯群控系统建模,能准确描述系统的连续动态、离散事件及其相互影响,同时也能完整有效地包容各电梯运行及管理两大部分。模型结构简单,具有较强适应能力和可扩展性。将人工免疫优化算法应用于混合电梯群控系统中进行派梯优化,模拟生物免疫系统的人工免疫(AI)优化算法采用高变异克隆避免种群陷入局部最优,加速优化速度,取得了比较好的效果。Elevator group control system is one typical hybrid dynamic system.It includes continuous states,discrete states and complex human logic strategy.In this paper,cellular automata theory is applied in elevator group control system modeling and one Hybrid elevator group control system model is built up.The proposed model can describe the continuous states and the discrete states accurately and can combine elevator movement module with management module effectively.This hybrid elevator group model is simple and can be applied in many different fields.This paper also proposes a novel elevator group control dispatching policy with artificial immune algorithm.Artificial immune dispatching policy with high variation cloning can avoid going to the system local optimum and can improve optimal searching speed.Simulation results demonstrate the feasibility and superiority of the proposed hybrid elevator system model and artificial immune dispatching policy.
关 键 词:电梯群控系统 混合系统 细胞自动机 人工免疫优化算法 克隆选择算法
分 类 号:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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