CN1073963C - 在电梯群中分配停靠召唤的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于在电梯群中分配通过电梯停靠召唤装置(44)进入的召唤(20)的方法。根据本发明，形成几个分配供选方案(36，38)，每个分配供选方案对每个有效停靠召唤(20)均包括一个召唤数据项和一个电梯数据项，这些数据共同确定哪个电梯(2，4，6)响应该召唤，对每一分配供选方案(36，38)计算费用函数值，对至少一个数据项反复改变一个或多个分配供选方案(36，38)，并计算新分配供选方案的费用函数值，根据该费用函数值，选择最佳分配供选方案，并因此将有效电梯召唤分配给电梯群中的电梯。

Description

在电梯群中分配停 靠召唤的方法
本发明涉及一种将经由停靠召唤装置输入的召唤进行分配从而使所有召唤均得到响应的方法。
当乘客想要乘坐电梯时，他(她)便按在所在楼层上安装的停靠召唤按钮，以召唤电梯。电梯控制***接收召唤并确定在一排电梯中哪一个电梯最合适响应这个召唤。所涉及的操作称之为召唤分配。分配要解决的问题是找出使规定的费用函数(cost function)达到最小的一个电梯。分配会涉及到使乘客的等待时间最短、乘客的运行时间最短、电梯停机次数最少、或者是从不同方面加权的几个费用因子(cost factor)的组合最小。
通常，为了确定适合于响应召唤的电梯，通过使用复杂的条件结构(condition structure)来在每一情况下分别进行推理。这种推理的最终目的也是使有关电梯群操作的费用因子，如乘客平均等待时间达到最小。因为电梯群具有各种复杂的可能状态，因此条件结构也会很复杂，并且在它们之中常留有空当。这就使得不能按最佳可能方式进行控制。这种控制的典型例子是传统的集中控制，其中每个停靠召唤被分配给当前最接近召唤层并向该层运动的电梯。但是，这种简单的优化原理将导致电梯的集聚，造成电梯在同一方向向前运行，从而使电梯群的整体功能下降。
当试图确定所有可能的供选线路的费用因子时，所需的计算量容易超过处理器的负荷。如果待被响应的召唤次数是C，楼内的电梯数是L，那么不同的供选线路数是N=LC。由于供选线路数随召唤次数呈指数关系增加，因此，即使在小的电梯群中也不可能***地分析所有的供选方案。这就限制了在实际当中进行线路优化。
本发明的目的在于提供一种用于在电梯群中分配电梯停靠召唤的新技术方案，其使用相对较小的计算能力而达到比以前的技术更好的结果，同时可对不同的供选方案予以充分考虑。本发明方法的特征在于：它产生几个分配供选方案，每个分配供选方案对每个有效停靠召唤均包括一个召唤数据项和一个电梯数据项，这些数据项共同限定响应停靠召唤的电梯；计算每个分配供选方案的费用函数值；对至少一个数据项反复改变一个或多个分配供选方案；计算新的分配供选方案的费用函数值，根据该费用函数值来选择最佳分配供选方案，并因此将有效电梯召唤分配给电梯群中的电梯。本发明的一些优选实施例具有由各从属权利要求所限定的特征。
与所有可能的线路供选方案的计算相比，本发明的技术方案大大地减小了所需的计算量。当同时进行多个计算任务时，该技术方案基于基因遗传算法并可应用于分散环境中，几个电梯控制计算机与群控计算机并行进行部分计算工作。
当在电梯群的整体水平上优化费用函数时，电梯群被作为一个整体处理。在电梯群中分配停靠召唤的问题被提高到比抽象水平更广的水平。优化过程不需涉及应付它们的个别情况和方法。通过修改费用函数来达到所需的操作。可以优化例如乘客等待时间、召唤时间、启动次数、运行时间、能量消耗、绳子磨损，如果使用给定的电梯“昂贵”时的个别电梯的操作、电梯的均匀使用等，或者它们的所需组合。优化数量取决于***设计的实施和其精度。同时，***地应用变量。因此，通过改变其费用函数，可有效地应用根据每天或每周的变化量而产生的建筑物内的客流预测。
在实施中应用的适度函数(fitness function)构成了利用神经网络和模糊逻辑的控制***的优良基础。
下面将参考附图以其实施例来描述本发明，附图中：
图1表示一电梯染色体的构成；
图2表示用于本发明的召唤群体；
图3表示本发明的程序框图；
图4表示电梯召唤和控制设备；
图5a和5b表示电梯染色体的杂交；
图6表示召唤染色体；
图7表示召唤环(ring)；和
图8表示作出分配决定的处理。
图1示出建筑物楼层，楼层标号为1、2、3、4…16。电梯群包括三个电梯LIFT0、LIFT1和LIFT2，每个电梯分别运行在井道2、4和6中，它们的电梯轿厢分别以标号8、10和12表示。电梯轿厢位于3层、9层、和4层上，它们的运行方向由置于井道顶部的箭头符号14表示，其表示电梯轿厢8和12上行运动而轿厢10下行运动。在井道旁的两个纵列16和18表示停靠召唤对上行和下行当前有效。停靠召唤由箭头符号20表示。星号22表示由轿厢10向1层发出的轿厢召唤。箭头符号24表示已经发出已经分配的停靠召唤的楼层。因此，从11层发出的停靠召唤已分配给电梯LIFT0，从7层发出的停靠召唤分配给电梯LIFT1，从14层发出的电梯召唤分配给电梯LIFT2。
纵列26和27形象化地示出当使用一包括了每个停靠召唤的一个基因的电梯染色体时用于本发明的分配供选方案的形成。图1中的例子中，纵列26顺序示出当前有效的停靠召唤，最高层数是顶部，最低层数是底部。纵列27包括自身的电梯染色体，其包括五个基因30，基因的数目与停靠召唤数相应。第一基因30包括识别响应召唤的电梯轿厢的数据，每一停靠召唤对应于一个基因。电梯轿厢的编码最好以二进制数LIFT0=00、LIFT1=01、LIFT2=10存储在基因中。箭头32形象化地示出一基因的形成。如电梯染色体27和基因102所示，电梯LIFT0将响应11层发出的召唤。如基因100和101所示，电梯LIFT1将响应由4和7层发出的召唤，同样，如基因103和104所示，LIFT2将响应由13和14层发出的召唤。当电梯染色体正被形成时，存在的上行和下行方向的停靠召唤被编码成使电梯染色体基因的位置包括一停靠召唤的信息。在进行分配之后，对应于停靠召唤，电梯染色体中的信息被解码。
在图1的实施例的情况下，根据基因遗传算法的编码原理，电梯染色体是这样形成的，即电梯染色体具有的基因与此时的有效召唤一样多。基因数Nchr=Ndown+Nup，其中Ndown为下行召唤数，Nup为上行召唤数。在图1的例子中，仅有楼层4、7、11、13和14的下行召唤有效。因此，如染色体27所示，此例中的电梯染色体长度是五个基因。在这种情况下，根据上述的线路供选方案数目是N=35=243。
染色体的长度根据每一时刻的有效召唤次数而动态变化，每一基因对应于一个有效停靠召唤。每一基因包括指示电梯数的数据，换言之，所应用的分配原理是对每个停靠召唤分配一个电梯。在一基因中所需的位Ng的数目可由以下公式计算：
Ng=round(LOG2(NL)+0.5)    (1)其中，NL=电梯数目。
因此，例如，如果约定数0(二进制数000)对应于电梯1，数7对应于电梯8(二进制数111)，则八个电梯的群可用三位基因表示。
因为在实际的电梯群中可能从该群中拆除一些电梯或一个电梯用于检查，因此一个基因中的位数也是动态变化的。例如，如果在六个电梯的群中有两个电梯不工作，其余的四个电梯可用二位基因表示，其中0(二进制码00)的情况表示使用电梯1,3(二进制码11)表示使用电梯4。
图2表示染色体形成之后的基团分配原理。染色体排列成群体34，其包括电梯染色体的选择数Np。染色体1-Np是相应于图1的情况对现存召唤的可能的分配供选方案，换言之，有五个由4、7、11、13、14层发出的下行召唤将被响应。首先，在群体34中染色体的基因被指定任意的电梯数，或者应用可能得到的预先信息，如在以前的分配或集中控制期间所选择的控制。根据第一电梯染色体36，由4层和7层发出的下行召唤(基因100和101)由电梯LIFT 1响应，由11层发出的下行召唤(基因102)由电梯LIFT0响应，由13和14层发出的下行召唤(基因103和104)由电梯LIFT2响应。相应地，根据第二电梯染色体38，由4、7、11和13发出的下行召唤(基因100、101、102和103)由LIFT1响应，由14层发出的下行召唤(基因104)由电梯LIFT2响应。按前面所述的方式，产生电梯染色体的适当数目，以形成一群体。为评价由此电梯染色体表示的分配质量，对每一电梯染色体计算适度函数F的值28。该函数的一般形式是
F=F(SO,LC,CC,T)    (2)其中SO=电梯群的初始状态，即电梯的位置和运动状态；LC=分配给电梯的停靠召唤；CC=有效的轿厢召唤，即，将被响应的轿厢召唤；T=交通信息，如负荷情况，预报等。
每一染色体的适度函数F(SO,LC,CC,T)的值是在电梯中从响应所有指定给它的召唤，即电梯的轿厢召唤和分配给它的停靠召唤的染色体中得出的费用。适度函数F可以多种不同方式形成，即通过选择应被考虑的不同费用因子或通过以不同方式对从几个费用因子形成的函数的因子进行加权。如上所述，被考虑的费用因子可包括，如乘客等待时间、乘客运行时间、电梯停机次数。对于本发明的应用，所选择的模型尽可能精确描述电梯***的行为是很重要的。模型越精确，适度值越可靠，而且通过该方法获得的分配决定越好。
当群体34中电梯染色体的基因通过采用基因遗传算法的算子：选择、杂交(crossover)和突变(mutation)而进行修改时，产生新一代群体34。可用不同的规则从一个或多个早期群体中作出选择。选定给出最佳适度函数的供选方案，或在作出选择时对用于形成适度函数的诸主要因子中的一个因子加权。如图5的例子所示，杂交是由一个早期总体中的两个染色体来形成一个新的染色体，新染色体的每一元素由包含在双亲染色体之中一个的元素组成。
图5a示出单点杂交的情况，其中，元素1…i来自第一染色体，而元素i+1…n来自第二染色体，从而在元素i和i+1之间的点上发生双亲染色体的变化。在如图5b所示的两点杂交的情况下，双亲染色体在两点上发生变化。在连续杂交时，用0.5的概率来选择每一双亲元素的位。在突变时，双亲染色体的元素的位用一给定的概率而改变到它们的相对值，改变这些元素，即其中位被改变。在产生每一新群体时，可使用所有的基因遗传算法的算子。
图3的框图示出本发明一个实施例的程序步骤。当最少有一个停靠召唤待被分配给一个电梯时，电梯控制***触发召唤分配过程(起始框50)。电梯控制***向进行优化的计算机输入初始数据(框51)。这时，在其它项中，当前有效的停靠召唤次数和可用电梯数分别确定电梯染色体和元素的长度。在框51中，根据该原始数据，形成第一代电梯染色体。根据一个早期分配结果或通过采用作为起始点的直接集中控制来产生第一代是非常有利的。在框55中，对群体中的每一个染色体确定所谓的适度值，这意味着对每一个染色体计算所选择的费用函数值。此外，在框55中，根据适度函数来评价染色体，以识别出最佳的一个或一些染色体，或者选择可行的或有意义的染色体，以至少在下一代的持续时间中予以保留。在框57中，最佳染色体的适度值F相对于在以前的各代中获得的结果F(min)进行评价，并检查是否已经考虑各代的规定数。不必在每一代期间均发生进化，这就是为什么即便在每一代未发生改进也通常要继续该算法的原因。结束该算法的一个规则是，该代显示出相同的最佳技术方案的规定数，这通常表示已实现优化。此外，也可预先限定一个最佳结果，即当达到时结束该算法。
一旦结束的规则实现，则进展到框60的处理，根据所选择的染色体来分配召唤，并且经过结束框61，将控制返回到电梯控制***。如果要继续优化过程，则返回到框52的处理，在框52-54进行属于基因遗传算法的操作。在框52，为进一步优化的选择适当的染色体，在框53，本代的染色体杂交以形成新一代，并且在框54进行突变。在杂交时，由两个早期染色体通过选择两者的一些基因而形成一个新的染色体。在突变时，早期染色体的基因在某些方面改变。例如，在基因中的一个位以一定的概率从零变到1，或从1变到零。在基因运算之后，在框55计算新一代的适度函数值。
本发明提供的优化是通过群控和电梯控制装置来进行的。图4示出实现本发明方法的功能的***的主要部分。该图示出包括三个电梯的一个电梯群，并示出与本发明相关的一些电梯组件。电梯乘客借助于安装在电梯轿厢40上的轿厢召唤按钮42来发出轿厢召唤。轿厢召唤通过总线46到达相应电梯的电梯控制单元48。每一次停靠由包括停靠召唤按钮44的停靠设备来实现，即乘客通过停靠按钮44发出停靠召唤，以让一个电梯来到该楼层。停靠召唤按钮同样经过总线46与电梯控制单元48连接。在不具有对每个电梯的单独停靠召唤按钮的应用中，召唤被传到各电梯控制单元之一或群控单元。在图示的实施例中，每个电梯具有自己的控制单元，并且这些单元经由总线72与群控单元连接。
计算机74，如PC机，装在群控单元70中，它定期地检查是否有从停靠召唤装置发出的停靠召唤尚未被响应。在运行中，应用电梯的有效停靠召唤数据和履历(history)数据，该群控计算机启动分配程序，从存储器76中读取必要的初始数据，并形成第一代电梯染色体。对于适度函数的计算，数个适当分组的电梯染色体被传送到不同的电梯控制单元的计算机78中。计算机78将计算结果送回群控单元，它作出有关分配或者继续该算法的决定。
在本发明的另一实施例中，电梯控制单元还在所选择的群体上进行基因遗传算法的运算，并将这些结果送到群控单元以进行最终的选择，并作出决定。
在小问题的情况下，即当染色体的长度相当小时，则通常在首先的20个代的过程中寻找技术方案。如果一代有50个染色体，这就要求1000个适度函数计算。在实际当中，召唤分配必须至少每秒钟进行两行，一次计算时间为0.5毫秒。另一方面，基因遗传算法是并行的，即可通过并行运算来计算适度函数值，即使该***同时具有足够数量的处理组件也是如此。在分散的电梯***中，不同电梯的计算机同时计算一群体中的不同染色体的适度函数值。群控计算机负责在该计算机的计算能力限度内分配计算任务和数据传输链，并且也以集中方式进行评价。
因为染色体的长度随着召唤数目和电梯数目而增加，因此所需的群体大小增加。同时因为待搜索的选择范围扩大，为寻找最优状态所需的代的数目也变大。这意味着需要相应地增加计算能力。
在本发明的又一实施例中，分配供选方案是这样形成的，即该染色体具有与每一电梯相应的一个基因。在这种情况下，该基因包含限定停靠召唤的数据，其以二进制数或整数或其它数制来限定。在下文中，这样形成的分配供选方案被称为召唤染色体。下面将参照附图详述这个实施例的实现。
在这个实施例中，应用了电梯群在线路优化处理中如何以最佳的可能方式运行的知识。电梯群线路优化的一个实验最佳结果是这样的，建筑物被分成多个区域，在这些区域中每一单个电梯通过集中控制来运行。区域的最大数目与电梯群的大小相同。
这个方法的原理是采用基因遗传算法来确定每个电梯在该区域中的起始楼层，电梯通过集中控制运行到该楼层，此时，开始一新的区域，或者没有出现要响应的停靠召唤。换言之，问题在于对每一个电梯要找出待响应的第一层，该电梯将被运行至该层。因此，每一个电梯仅注意它必须移动到哪一层。例如，如果停靠召唤数小于电梯群的大小，则电梯不必响应单独的停靠召唤。在这种情况下，给电梯一无效召唤。由电梯寻找到的楼层起分配供选方案的作用。
电梯群响应每一个有效的停靠召唤。对于建筑物中的服务而言，该方法计算由分配供选方案而引起的费用，它应为最小。这里有几种分配供选方案，在基因遗传算法中，这些分配供选方案共同形成群体。对群体中每一个分配供选方案计算费用，在这之中选择最佳的一个或一些，并且，应用这些基于基因遗传算法的原理，通过把作为双亲的一个或多个分配供选方案进行杂交和/或突变及重组，以形成新的分配供选方案。这个新的分配供选方案构成新一代，并对这个代中的每一分配供选方案计算费用。这个新的代也可包括包含在以前的一代或以前的多代中的分配供选方案。在计算该代的分配供选方案的费用之后，检查由这最佳的分配供选方案引起的费用是否足够低，或由计算生成的代的数目是否与规定数相对应。生成的代数可以是一固定值，或者如根据要响应的停靠召唤数而变化。如果实现了结束搜寻最佳分配供选方案的规则，则将获得的最终结果通告给电梯群的群控单元，否则如上所述地继续搜寻。
每一个电梯仅注意发出有效停靠召唤的一个楼层。因此，分配供选方案按基因遗传算法的原理编码以作为一个召唤染色体，其中基因总数等于响应停靠召唤的电梯群的大小。当电梯群的大小是L时，基因数目N=L。
在召唤染色体中的每一基因的位置(图6)包括表示该群中一个电梯的数据。如果该群包括三个电梯，并且约定它们的标号由0至2，那么在染色体中的第一基因是电梯号码0，第三基因是电梯号码2。基因的值是一无效召唤或是一要相应的召唤的标记。标记的最大值是应响应的召唤数C，如果一个无效召唤被定义为零，那么可选择的标记就为C+1。在图6中，召唤用对应发出召唤的楼层的整数表示。
停靠召唤和无效召唤构成一召唤矢量，其包括表示所有有效停靠召唤的数据。当召唤矢量包括要响应的C个召唤时，将有C+1个楼层位置。召唤矢量中一位置的数值是在建筑物中应被响应的一召唤的楼层数。
召唤矢量的逻辑结构是环(ring)71(图7)，其中无效召唤位于环的边缘。在一单个分配供选方案中的基因的值指的是该环或是无效召唤。当基因的值指的是该环，则与该基因相应的电梯线路包括具有该标记的召唤楼层和在顺时针方向跟随该环直至到达在召唤矢量中另一基因或该环的特定基因的一标记为止时的各楼层。电梯首先相应的楼层是与该环中的电梯相应的基因值所指的楼层。当该基因指的是无效召唤时，该电梯不响应建筑物中的任何停靠召唤，并且不对它产生任何运行线路，即它不能进入该环。
图7表示一个要响应10个召唤的环。前3个(环外缘的数字标出的位置1-3)是上行召唤，其余的7个召唤是下行召唤。环71和处理它的方式包括一个集中控制模型。假设电梯0的基因指的是环中的位置2，电梯1的基因指的是位置8，并且电梯3的基因指的是位置5。因此，在环中沿顺时针方向处理，电梯0响应楼层7、12和15，这构成了它的线路。这个电梯将不响应楼层10，因为它已然被分配给电梯2。因此，电梯0首先通过集中控制上行，然后响应楼层15的下行召唤。电梯1的线路也是由10层下到7层，即线路由层10、8和7组成。电梯由集中控制运行。电梯3的区域包括层5、3、2和4，其中上行召唤有效。电梯3也由集中控制来驱动。
因此，该环包含线路优化的结果，即，根据实验，此时，建筑物被分割成多个区域，并且由集中控制来运行电梯群。为了使该布署有效地实行，应响应的上行召唤必须被排列成上升的顺序，下行召唤被排列成下降的顺序。在环中上下行召唤的实际开始位置是一个主要问题，只需将上行召唤依次排列，下行召唤也是如此。在此例中，顺序的上行召唤由位置1开始，下行召唤由位置4开始。
但是，对于该环来说，基于区域和集中运行的布署不是唯一可行的。此时，电梯在顺时针方向拾取召唤直至到达下一个标记位置。可以将环中的召唤排列成所需的形式，并测试效果如何，如乘客的平均等待时间等。一种可能性是将同方向召唤的楼层根据召唤的时间排成顺序，并然后找出分配方案。
为产生一个分配决定而对分配供选方案或染色体的编码形成如下(图8)。检查召唤染色体79中分配供选方案的个别基因对应于图8中被展平的环71中的哪个位置。在这之后，与对应位置相应的停靠召唤被分配给有关的电梯。
以上通过一些实施例对本发明作了介绍。但不能把此描述看成是限制本发明，在所附权利要求的范围内，可对本发明进行变化。

Claims (10)

1．一种在电梯群中分配通过电梯停靠召唤装置(44)进入的召唤(20)的方法，其特征在于：
形成几个可变的分配供选方案(36,38)，每个分配供选方案对每个存在的停靠召唤(20)均包括一个限定按下召唤按钮时的楼层的召唤数据项和一个当选择该分配供选方案时响应该召唤的电梯轿厢的电梯数据项，这些数据共同确定哪个电梯(2,4,6)响应每一召唤；
对每一分配供选方案(36,38)计算费用函数值；
对至少一个数据项反复改变一个或多个分配供选方案，并计算新分配供选方案的费用函数值；和
根据费用函数值来选择最佳分配供选方案，并因此将有效电梯召唤分配给电梯群中的电梯。
2．如权利要求1所述的方法，其特征在于，分配供选方案(36,38)形成为一个电梯染色体，该电梯染色体(36,38)对每一停靠召唤(20)均包括一个基因(30)，所述基因(30)至少包括一个电梯数据项。
3．如权利要求2所述的方法，其特征在于，每一电梯染色体(36,38)由包括识别每个运行电梯的数据的连续电梯基因(30)形成，并且在电梯染色体(36,38)中的电梯基因(30)的位置包括一个规定要响应的停靠召唤的数据。
4．如权利要求1所述的方法，其特征在于，一个分配供选方案形成为一个召唤染色体，对每个电梯每个召唤染色体均包括一基因，基因至少包括一个召唤数据项。
5．如权利要求4所述的方法，其特征在于，每个召唤染色体由包括识别每个要响应的召唤的数据的连续召唤基因形成，并且在召唤染色体中的召唤基因的位置包括规定要响应召唤的电梯的数据。
6．如权利要求2-5中任何一个所述的方法，其特征在于，电梯或召唤染色体形成一个群体，它的基因通过基因遗传算法改变，至少一个响应数据项通过选择、杂交或突变来改变。
7．如权利要求2-5中任何一个所述的方法，其特征在于，电梯和召唤染色体改变，直至达到一个规定的费用函数值。
8．如权利要求6中任何一个所述的方法，其特征在于，电梯和召唤染色体改变，直至达到一个规定的费用函数值。
9．如权利要求2-5中任何一个所述的方法，其特征在于，电梯或召唤染色体变化规定次数，由此选出产生最小费用函数值的染色体。
10．如权利要求6中任何一个所述的方法，其特征在于，电梯或召唤染色体变化规定次数，由此选出产生最小费用函数值的染色体。
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