基于CMAC网络强化学习的电梯群控调度

• 作者: 王冬黎 王本年 胡景凯 高阳
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电梯群控调度 强化学习 CMAC神经网络 函数估计
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 362-365
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2007.02.039

摘要

电梯群控调度是一类开放、动态、复杂系统的多目标优化问题.目前应用于群控电梯调度的算法主要有分区算法、基于搜索的算法、基于规则的算法和其他一些自适应的学习算法.但已有方法在顾客平均等待时间等目标上并不能够达到较好的优化性能.本文采用强化学习技术应用到电梯群控调度系统中,使用CMAC神经网络函数估计模块逼近强化学习的值函数,通过Q-学习算法来优化值函数,从而获得优化的电梯群控调度策略.通过仿真实验表明在下行高峰模式下,本文所提出的基于CMAC网络强化学习的群控电梯调度算法,能够有效地减少平均等待时间,提高电梯运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王本年	南京大学软件新技术国家重点实验室	11	250	10.0	11.0
2	高阳	南京大学软件新技术国家重点实验室	77	1645	20.0	39.0
3	胡景凯	南京大学软件新技术国家重点实验室	3	35	2.0	3.0
4	王冬黎	南京大学软件新技术国家重点实验室	1	27	1.0	1.0