| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·电梯群控系统的发展历程 | 第10-12页 |
| ·电梯群控算法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于模糊逻辑的电梯群控算法 | 第12页 |
| ·基于神经网络控制技术的电梯群控算法 | 第12-13页 |
| ·基于神经模糊技术的智能控制在电梯群控系统中的应用 | 第13-14页 |
| ·课题研究背景、目的及意义 | 第14页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·主要内容安排 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 电梯控制系统描述 | 第16-20页 |
| ·电梯群控系统工作原理 | 第16页 |
| ·电梯群控系统组成结构 | 第16页 |
| ·电梯群控系统的性能指标评价体系 | 第16-18页 |
| ·群控系统的基本概念 | 第17页 |
| ·群控系统性能评价指标 | 第17-18页 |
| ·电梯群控制系统特性分析 | 第18-19页 |
| ·电梯群控制系统中的不确定性 | 第18-19页 |
| ·电梯群控系统的非线性 | 第19页 |
| ·群控系统信息的不完备性 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 群智能优化算法 | 第20-37页 |
| ·群智能优化算法 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法 | 第21-22页 |
| ·ROOTS 算法 | 第22-28页 |
| ·标准根须算法 | 第23-25页 |
| ·参数分析 | 第25-26页 |
| ·算法仿真 | 第26-28页 |
| ·算法研究方向 | 第28-29页 |
| ·模型本身的改进 | 第28页 |
| ·理论分析 | 第28-29页 |
| ·应用领域 | 第29页 |
| ·基于局部优化的改进粒子群算法举例 | 第29-36页 |
| ·单纯形法 | 第30页 |
| ·混合 PSO 算法 | 第30-32页 |
| ·仿真实验及分析 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于混合遗传算法的目标层预约电梯群控策略 | 第37-52页 |
| ·基本遗传算法 | 第37-40页 |
| ·基本遗传算法的流程图 | 第38-39页 |
| ·基本遗传算法的组成 | 第39-40页 |
| ·目标层预约的混合遗传算法电梯群控策略 | 第40-42页 |
| ·目标层预约的提出 | 第40-41页 |
| ·目标层预约的多目标评价函数 | 第41-42页 |
| ·混合遗传算法 | 第42-44页 |
| ·混合遗传算法的基本思想 | 第42-43页 |
| ·混合遗传算法一般步骤： | 第43-44页 |
| ·电梯群控策略的实现步骤 | 第44-49页 |
| ·步骤一初始化 | 第44-45页 |
| ·步骤二局域算法 | 第45页 |
| ·种群进化 | 第45-49页 |
| ·判别准则 | 第49页 |
| ·终止检验 | 第49页 |
| ·目标层预约的混合遗传算法群控调度方案流程图 | 第49-50页 |
| ·仿真与结果统计 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于遗传算法的目标层预约电梯群控仿真软件设计 | 第52-71页 |
| ·软件框架 | 第52-60页 |
| ·主界面 | 第52-53页 |
| ·单梯演示模块 | 第53-54页 |
| ·静态群控仿真界面 | 第54-56页 |
| ·客流模型生成模块 | 第56-60页 |
| ·软件程序设计流程 | 第60-65页 |
| ·程序初始化设计 | 第60-61页 |
| ·单梯演示模块设计 | 第61-62页 |
| ·客流模型生成模块设计 | 第62-65页 |
| ·客流生成流程图 | 第65-70页 |
| ·群控模块设计 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附件 | 第78页 |