李 强，郑永康，王瀚韬

（1.杭州电子科技大学 智能与软件研究所，浙江 杭州 310018；2.杭州优迈科技有限公司，浙江 杭州 310052）

0 引 言

电梯群控系统（EGCS）是指采用优化的控制策略来协调多台电梯的运行，其核心是群控调度算法，它对所采集到的电梯群状况和呼梯信号进行分析综合，按规则发出派梯信号，协调电梯运行。EGCS能大大提高电梯的运输效率和服务质量，是目前电梯节能的主要手段。

目前电梯群控调度算法中，在控制目标上侧重各不相同，如“时间最小/最大”群控算法、“相对时间因子”群控算法等侧重于乘客待梯时间的优化，“综合服务成本”群控算法等侧重于能量消耗最优化［1］。但这些算法的控制目标均有不足之处，侧重于某一类因素，并未全面考虑到在不同的交通模式下对不同控制目标的侧重是不同的。在控制策略上群控算法引入了各种智能技术，如专家系统（Expert System）、模糊逻辑（Fuzzy Logic）、人工神经网络（Artificial Neural Net⁃work）及遗传算法（Genetic Algorithm）等［2-4］。但它们本身具有局限性，神经网络需要大量输入/输出数据，训练时间长，易陷入局部极小；遗传算法对新空间的探索能力有限，容易收敛到局部最优解；模糊规则比较难于建立。

本研究提出一种综合考虑乘客的平均候梯时间（AWT）、乘客长候梯率（LWP）和能量消耗（RNC）的多目标控制电梯群控算法。它根据电梯交通客流数据进行交通模式识别，给予3个目标不同权重；根据电梯运行数据采用模糊推理来获取这3个目标的评价指标；针对模糊推理缺乏学习性的特点，利用鱼群算法用于组合优化具有较快的收敛速度的优点，引入鱼群算法用于多元线性回归，得到计算评价指标可信度的决策函数，最终根据这3个目标的评价指标的加权平均值决定派梯方案。……