本文關(guān)鍵詞：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電梯群控調(diào)度技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于電梯群組系統(tǒng)在實(shí)際的生活中有著重要的意義，電梯群組的調(diào)度問(wèn)題得到廣泛關(guān)注。乘客對(duì)電梯服務(wù)質(zhì)量的要求也越來(lái)越高，單臺(tái)電梯已不能很好很快的滿(mǎn)足乘客的需求�？s短乘客的候梯時(shí)間、乘梯時(shí)間，同時(shí)減少電梯占有土地面積已成為人們對(duì)電梯群的基本要求，此時(shí)電梯群控調(diào)度便引起了人們的注意。電梯群控系統(tǒng)，即采用優(yōu)化的智能控制方法管理多個(gè)電梯群，以提高其運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是屬于人工智能領(lǐng)域的一部分。本文采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為電梯群控系統(tǒng)中的調(diào)度方法，以馬爾可夫決策過(guò)程為理論的背景，建立數(shù)學(xué)模型；以平均候梯時(shí)間、平均乘梯時(shí)間、平均�？康拇螖�(shù)作為評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)，采用隨機(jī)行為選擇策略和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)在應(yīng)用中所存在的探索問(wèn)題和值函數(shù)的泛化問(wèn)題，并將兩者與Q學(xué)習(xí)的值迭代算法結(jié)合，共同構(gòu)成基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電梯群控系統(tǒng)。 首先，，本文對(duì)電梯群控問(wèn)題進(jìn)行了研究，其次，介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的基本原理及其數(shù)學(xué)模型，之后建立了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的電梯群控調(diào)度模型。最后，通過(guò)現(xiàn)成的功能齊全的試驗(yàn)平臺(tái)完成了仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在電梯群控調(diào)度中的可用性與有效性。
【關(guān)鍵詞】：電梯群組調(diào)度 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 調(diào)度算法 馬爾可夫決策過(guò)程
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TU857;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題來(lái)源和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 電梯群控系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 群控系統(tǒng)主要難點(diǎn)13
• 1.2.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 課題的來(lái)源及研究?jī)?nèi)容14-16
• 1.3.1 課題來(lái)源14
• 1.3.2 課題的主要研究?jī)?nèi)容14-16
• 第2章 電梯群控調(diào)度問(wèn)題研究16-22
• 2.1 群控系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)方法16-17
• 2.2 電梯群控動(dòng)態(tài)調(diào)度研究方法17-20
• 2.2.1 傳統(tǒng)的調(diào)度方法17-18
• 2.2.2 智能調(diào)度方法18-20
• 2.3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的研究22-30
• 3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本思想22-23
• 3.1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念22
• 3.1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理22-23
• 3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本模型23-26
• 3.2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論背景23-25
• 3.2.2 建立數(shù)學(xué)模型25-26
• 3.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的典型算法26-28
• 3.3.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃26-28
• 3.3.2 Q-learning 算法28
• 3.3.3 其他算法28
• 3.4 本章小結(jié)28-30
• 第4章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電梯群控調(diào)度技術(shù)研究與設(shè)計(jì)30-38
• 4.1 電梯群控的調(diào)度問(wèn)題30-33
• 4.1.1 電梯群控的調(diào)度目標(biāo)30
• 4.1.2 電梯交通的模式30-31
• 4.1.3 電梯群組調(diào)度的問(wèn)題模型31-33
• 4.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電梯群控調(diào)度33-35
• 4.2.1 值調(diào)度算法33-34
• 4.2.2 行為選擇的探索性隨機(jī)策略34
• 4.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化技術(shù)34-35
• 4.3 電梯群控系統(tǒng)的調(diào)度算法35-36
• 4.4 本章小結(jié)36-38
• 第5章 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與調(diào)度結(jié)果分析38-45
• 5.1 電梯群組調(diào)度的仿真環(huán)境38-39
• 5.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電梯調(diào)度算法的運(yùn)行環(huán)境39-41
• 5.3 電梯動(dòng)態(tài)調(diào)度仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析41-44
• 5.4 本章小結(jié)44-45
• 結(jié)論45-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文49-50
• 致謝50

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 楊博欽;基于Petri網(wǎng)的電梯群控系統(tǒng)[D];西華大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電梯群控調(diào)度技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：352528