1、電梯作為現(xiàn)代高樓大廈的重要交通工具，在生活中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。為了提升電梯的運行效率，需要多臺電梯來完成群控和調(diào)度，然而傳統(tǒng)的電梯群控方法往往存在呼梯不便，候梯時間長，功耗控制不力等問題。
　　本課題以大廈群控電梯為研究對象，通過對群控電梯的多種交通流模式，包括上行高峰模式、下行高峰模式、2路交通模式、4路交通模式、平衡的層閭交通模式以及空閑交通模式的特點及相應(yīng)機制的分析，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交通模式進行特征識別，確定了網(wǎng)絡(luò)結(jié)

2、構(gòu)，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了訓(xùn)練。在此基礎(chǔ)上，考慮乘客平均候梯時間、乘客平均乘梯時間、長時間候梯率、系統(tǒng)能耗等因素，確定了目標評價函數(shù)。最終選取呼梯響應(yīng)時間、最大響應(yīng)時間、響應(yīng)能力、聚集度和總利用率作為評價指標參數(shù)輸入量，通過對輸入變量模糊化處理，建立了各因素的模糊推理機制，最終完成了基于多模式群控算法的電梯分配。最后，結(jié)合現(xiàn)有的仿真方法，利用Matlab仿真軟件建立客流發(fā)生器和群控算法模型，并基于此仿真模型以4臺20層電梯為例，對所提出的群