| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13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9-10页 |
| 1.2.1 电梯群控系统的发展过程 | 第9-10页 |
| 1.2.2 电梯群控系统的发展趋势 | 第10页 |
| 1.3 电梯群控算法的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 电梯群控系统自适应多目标优化评价函数构建 | 第13-21页 |
| 2.1 电梯群控系统的结构 | 第13-14页 |
| 2.2 电梯群控系统的特点 | 第14-16页 |
| 2.2.1 电梯群控系统的非线性 | 第14-15页 |
| 2.2.2 电梯群控系统的不确定性 | 第15页 |
| 2.2.3 电梯群控系统的扰动性 | 第15页 |
| 2.2.4 电梯交通系统的不完备性 | 第15页 |
| 2.2.5 电梯群控系统的多目标性 | 第15-16页 |
| 2.3 电梯群控系统的性能评价指标 | 第16-18页 |
| 2.3.1 时间评价指标 | 第16-17页 |
| 2.3.2 能耗评价指标 | 第17页 |
| 2.3.3 乘客状态评价指标 | 第17-18页 |
| 2.3.4 乘客容忍度评价指标 | 第18页 |
| 2.4 电梯群控系统多目标优化评价函数 | 第18-20页 |
| 2.4.1 电梯群控系统优化目标函数的选择 | 第18-19页 |
| 2.4.2 电梯群控系统多目标优化评价函数构造 | 第19-20页 |
| 2.5 小结 | 第20-21页 |
| 第3章 电梯群控系统自适应多目标优化算法研究 | 第21-49页 |
| 3.1 电梯群控系统的自适应多目标优化设计 | 第21-24页 |
| 3.1.1 电梯群控系统的自适应多目标优化结构 | 第21-22页 |
| 3.1.2 电梯群控系统的自适应多目标优化原理 | 第22-23页 |
| 3.1.3 电梯群控系统自适应多目标控制方案 | 第23-24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 | 第24-30页 |
| 3.2.1 基于Mamdani模型的模糊神经网络 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于Sugeno模型的模糊神经网络 | 第26-28页 |
| 3.2.3 强化学习 | 第28-30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30-37页 |
| 3.3.1 电梯客流交通模式概述 | 第30页 |
| 3.3.2 基于Mamdani模型的模糊神经网络算法 | 第30-35页 |
| 3.3.3 电梯客流交通模式识别的模糊神经网络模型 | 第35-37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37-44页 |
| 3.4.1 基于Sugeno模型的模糊神经网络算法 | 第37-39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39-44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44-48页 |
| 3.5.1 强化学习算法 | 第44-46页 |
| 3.5.2 电梯群控系统评价函数参数优化 | 第46-48页 |
| 3.6 小结 | 第48-49页 |
| 第4章 电梯群控系统仿真验证 | 第49-73页 |
| 4.1 客流仿真 | 第49-56页 |
| 4.1.1 客流仿真模型的建立 | 第50-52页 |
| 4.1.2 不同交通模式下的客流仿真 | 第52-56页 |
| 4.2 电梯控制仿真 | 第56-72页 |
| 4.2.1 电梯运行仿真模型的建立及仿真 | 第56-57页 |
| 4.2.2 单台电梯控制仿真模型的建立及仿真 | 第57-60页 |
| 4.2.3 电梯群控仿真模型的建立及仿真 | 第60-72页 |
| 4.3 小结 | 第72-73页 |
| 第5章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 结论 | 第73-74页 |
| 5.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
