| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 电梯群控系统的发展状况 | 第9-12页 |
| 1.2.1 电梯群控系统的发展过程 | 第9-11页 |
| 1.2.2 电梯群控系统的发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 电梯群控算法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 小结 | 第15-16页 |
| 第二章 电梯群控系统自适应多目标优化评价函数构建 | 第16-26页 |
| 2.1 电梯群控系统的结构 | 第16-18页 |
| 2.2 电梯群控系统的性能评价指标 | 第18-21页 |
| 2.2.1 时间评价指标 | 第18-19页 |
| 2.2.2 能耗评价指标 | 第19页 |
| 2.2.3 乘客状态评价指标 | 第19-20页 |
| 2.2.4 乘客容忍度评价指标 | 第20-21页 |
| 2.3 电梯群控系统的特点 | 第21-23页 |
| 2.3.1 电梯群控系统的非线性 | 第21页 |
| 2.3.2 电梯群控系统的不确定性 | 第21页 |
| 2.3.3 电梯群控系统的扰动性 | 第21-22页 |
| 2.3.4 电梯交通系统的不完备性 | 第22页 |
| 2.3.5 电梯群控系统的多目标性 | 第22-23页 |
| 2.4 电梯群控系统多目标优化评价函数 | 第23-25页 |
| 2.4.1 电梯群控系统优化目标函数的选择 | 第23页 |
| 2.4.2 梯群控系统多目标优化评价函数构造 | 第23-25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 电梯群控系统自适应多目标优化算法研究 | 第26-65页 |
| 3.1 电梯群控系统的自适应多目标优化设计 | 第26-29页 |
| 3.1.1 电梯群控系统的自适应多目标优化结构 | 第26-27页 |
| 3.1.2 电梯群控系统的自适应多目标优化原理 | 第27-28页 |
| 3.1.3 电梯群控系统自适应多目标控制方案 | 第28-29页 |
| 3.2 电梯群控系统自适应多目标控制中的智能控制方法介绍 | 第29-38页 |
| 3.2.1 基于 Mamdani 模型的模糊神经网络 | 第29-33页 |
| 3.2.2 基于 Sugeno 模型的模糊神经网络 | 第33-35页 |
| 3.2.3 强化学习 | 第35-38页 |
| 3.3 基于 Mamdani 模型的模糊神经网络的电梯客流交通模式识别 | 第38-48页 |
| 3.3.1 电梯客流交通模式概述 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于 Mamdani 模型的模糊神经网络算法 | 第39-45页 |
| 3.3.3 电梯客流交通模式识别的模糊神经网络模型 | 第45-48页 |
| 3.4 基于 Sugeno 模型的模糊神经网络的电梯各优化目标函数可信度的获取 | 第48-58页 |
| 3.4.1 基于 Sugeno 模型的模糊神经网络算法 | 第48-50页 |
| 3.4.2 电梯优化目标函数可信度获取的模糊神经网络模型 | 第50-58页 |
| 3.5 基于强化学习的电梯群控系统评价函数参数调整 | 第58-63页 |
| 3.5.1 强化学习算法 | 第58-61页 |
| 3.5.2 电梯群控系统评价函数参数优化 | 第61-63页 |
| 3.6 小结 | 第63-65页 |
| 第四章 电梯群控仿真 | 第65-88页 |
| 4.1 客流仿真 | 第65-71页 |
| 4.1.1 客流仿真模型的建立 | 第65-67页 |
| 4.1.2 不同交通模式下的客流仿真 | 第67-71页 |
| 4.2 电梯控制仿真 | 第71-87页 |
| 4.2.1 电梯运行仿真模型的建立及仿真 | 第71-73页 |
| 4.2.2 单台电梯控制仿真模型的建立及仿真 | 第73-76页 |
| 4.2.3 电梯群控仿真模型的建立及仿真 | 第76-87页 |
| 4.3 小结 | 第87-88页 |
| 第五章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 5.1 总结 | 第88-89页 |
| 5.2 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
