1、在現(xiàn)代化的智能大廈中，由于交通流量特別大，不確定因素多，因而往往在大廈中配置多臺(tái)電梯，電梯群控系統(tǒng)采用優(yōu)化的控制策略來(lái)協(xié)調(diào)多臺(tái)電梯的運(yùn)行，以提高電梯的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。隨著人工智能控制技術(shù)的發(fā)展，電梯群控系統(tǒng)的目標(biāo)不僅限于縮短乘客乘梯時(shí)間，而是對(duì)乘客乘梯時(shí)間以及系統(tǒng)能耗等多個(gè)不同目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。本文針對(duì)電梯客流高峰期的特點(diǎn)及存在的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于人工免疫算法的電梯群控系統(tǒng)。
　　 人工免疫系統(tǒng)是人工智能中的一種新興的方法，它具有

2、數(shù)據(jù)特征提取的作用。本文采用人工免疫算法對(duì)兩組模擬電梯客流特點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征提取，得到很好的效果。另外，在對(duì)人工免疫算法的深入研究中，本文發(fā)現(xiàn)基于克隆選擇學(xué)的人工免疫算法在解決優(yōu)化問(wèn)題時(shí)存在一定的不足，主要是在保持最大親和力方面并不總能得到令人滿意的曲線。本文針對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了仔細(xì)的分析，找出因?yàn)椴?duì)基于克隆選擇學(xué)的人工免疫算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)仿真驗(yàn)證得到了滿意的效果。
　　 在高峰客流期間，分區(qū)是解決電梯群調(diào)度問(wèn)題的一種很好方

3、法。但是，現(xiàn)存的分區(qū)控制模式是固定的或按時(shí)間預(yù)先確定的，它們不能適應(yīng)實(shí)際的交通模式，這也使得一些人對(duì)電梯的分區(qū)研究持有反對(duì)的態(tài)度。動(dòng)態(tài)分區(qū)具有很大的靈活性，它在增大載客量，降低高峰期乘客的候梯時(shí)間、乘梯時(shí)間，降低能耗等方面都有很大的優(yōu)越性。然而，如何快速地確定各臺(tái)電梯的最優(yōu)的動(dòng)態(tài)分區(qū)方式，是問(wèn)題的難點(diǎn)。經(jīng)過(guò)本文的研究，人工免疫算法恰好可以很好地解決此問(wèn)題。本文將人工免疫算法應(yīng)用于電梯動(dòng)態(tài)分區(qū)過(guò)程，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了其可行性與有效性