1、“.....在蚂蚁对应电梯的编号寻找食物时,它们总能找到条从巢穴对应各电梯的初始状态楼层经过众多节点节点表示对应楼层的用户请求到食物之间的最优路径组客户请求的服务任务分配给该算法解决电梯群控制的节能问题,首先建立能量目标函数,其次提出以节能为导向的蚁群算法,建立蚁群电梯模型,提出基于信息素和选择概率函数的收敛优化和已有的电梯群控算法相比,基于蚁群的算法在电梯群控中能有效地减少能耗。参考文献。最优路径上的信息素浓度越来越大,而其它的路径上信息素浓度却会随着时间的流逝而消减。蚂蚁的这种群体合作正反馈和分布式计算等特点能够解决复杂的组合优化问题,而多电梯调度问题就是种组合优化问题。计算各电梯的目标函数值及总体基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能研究原稿率接受较好点,以种概率接受较差点,直到系统冷却......”。

2、“.....能以概率收敛到全局最优值。它以种概率接受较差点,增加了粒子的多样性,避免陷入局部最优,因此模拟退火的解具有质量用户请求到食物之间的最优路径组客户请求的服务任务分配给该电梯群走过的最短路程。蚂蚁在寻找食物时会在路径上释放出种特殊的信息素,以作为彼此通讯的信息,当它们碰到个还没有走过的节点时,就依据模型约束条件,并按概率概率决定于去了多样性,整个蚁群群表现出强烈的趋同性,收敛速度变慢,极易陷入局部最小,解的精度较差。模拟退火在进行优化时先确定初始温度,随机选择个初始状态并考察该状态的目标函数值对当前状态附加小扰动,并计算新状态的目标函数值以与模拟退火算法具有互补性的优缺点,得出蚁群群模拟退火混合优化算法,利用算法的易实现性快速收敛性以及模拟退火算法的概率突跳特征,增加群体的多样性,通过两种算法的协同搜索,有效地克服了蚁群算法的早熟现象,既提高了最优解的同性......”。

3、“.....极易陷入局部最小,解的精度较差。模拟退火在进行优化时先确定初始温度,随机选择个初始状态并考察该状态的目标函数值对当前状态附加小扰动,并计算新状态的目标函数值以概率接受较好点,以种概率接受较量,又保证了较快的收敛速度。电梯群控调度的蚁群算法。蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的种仿生算法。在蚂蚁对应电梯的编号寻找食物时,它们总能找到条从巢穴对应各电梯的初始状态楼层经过众多节点节点表示对应楼层的关键词蚁群控制算法电梯调度策略节能电梯群控系统指安装在建筑物内的台或者台以上的组电梯作为个有机整体,使用个自动控制系统调度每台电梯的运行,当前大部分电梯调度算法忽略了系统的耗能,当前的研究集中于单通道优化来减少不多目标优化数学模型优化目标。电梯群控系统多目标优化模型的构建。根据以上的多目标优化理论,建立电梯群控系统的多目标优化数学模型,如下所述是决策变量。其中......”。

4、“.....其依据自然界的蚂蚁觅食时寻找路群算法的早熟现象,既提高了最优解的质量,又保证了较快的收敛速度。关键词蚁群控制算法电梯调度策略节能电梯群控系统指安装在建筑物内的台或者台以上的组电梯作为个有机整体,使用个自动控制系统调度每台电梯的运行,当前大部分息素和先验知识,我们先验知识以楼层之间距离为根据挑选下节点作为前行对象,同时释放出与路径长度成反比的信息素,即路径越长,释放的信息素浓度就越低。当后来的蚂蚁再次碰到这个节点的时候,选择信息素浓度较高路径的概率就会相对较量,又保证了较快的收敛速度。电梯群控调度的蚁群算法。蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的种仿生算法。在蚂蚁对应电梯的编号寻找食物时,它们总能找到条从巢穴对应各电梯的初始状态楼层经过众多节点节点表示对应楼层的率接受较好点,以种概率接受较差点,直到系统冷却......”。

5、“.....能以概率收敛到全局最优值。它以种概率接受较差点,增加了粒子的多样性,避免陷入局部最优,因此模拟退火的解具有质量化结果作为下次优化的参照,同时进行该优化路径的信息素更新反之,原来的分配策略继续保留,进行信息素挥发。电梯调度策略及节能分析蚁群优化算法概念简单,易于实现,收敛速度快,并且具有较好的寻优特性,但是经过若干次迭代后,失基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能研究原稿的方式进行模拟而得出的种仿生算法。蚁群算法系统是正反馈机制,其算法具有较强的鲁棒性,对离散组合优化问题的求解具有突出的优势。本文分析了基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能。基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能研究原稿率接受较好点,以种概率接受较差点,直到系统冷却。模拟退火方法在初始温度足够高温度下降足够慢的条件下,能以概率收敛到全局最优值。它以种概率接受较差点,增加了粒子的多样性,避免陷入局部最优......”。

6、“.....蚁群算法系统是正反馈机制,其算法具有较强的鲁棒性,对离散组合优化问题的求解具有突出的优势。本文分析了基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能。基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能研究原稿。电梯群控系统点作为前行对象,同时释放出与路径长度成反比的信息素,即路径越长,释放的信息素浓度就越低。当后来的蚂蚁再次碰到这个节点的时候,选择信息素浓度较高路径的概率就会相对较大。最优路径上的信息素浓度越来越大,而其它的路径上信息素梯调度算法忽略了系统的耗能,当前的研究集中于单通道优化来减少不必要的能耗,如无传动牵引和能量反馈技术,没有注意减少群控调度的能耗。其中,蚁群算法是电梯群控领域的种主流算法,其依据自然界的蚂蚁觅食时寻找路径的方式进行模拟量,又保证了较快的收敛速度。电梯群控调度的蚁群算法。蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的种仿生算法......”。

7、“.....它们总能找到条从巢穴对应各电梯的初始状态楼层经过众多节点节点表示对应楼层的初值鲁棒性强等优点。根据蚁群群算法与模拟退火算法具有互补性的优缺点,得出蚁群群模拟退火混合优化算法,利用算法的易实现性快速收敛性以及模拟退火算法的概率突跳特征,增加群体的多样性,通过两种算法的协同搜索,有效地克服了蚁去了多样性,整个蚁群群表现出强烈的趋同性,收敛速度变慢,极易陷入局部最小,解的精度较差。模拟退火在进行优化时先确定初始温度,随机选择个初始状态并考察该状态的目标函数值对当前状态附加小扰动,并计算新状态的目标函数值以不必要的能耗,如无传动牵引和能量反馈技术,没有注意减少群控调度的能耗。电梯调度策略及节能分析蚁群优化算法概念简单,易于实现,收敛速度快,并且具有较好的寻优特性,但是经过若干次迭代后,失去了多样性,整个蚁群群表现出强烈的度却会随着时间的流逝而消减......”。

8、“.....而多电梯调度问题就是种组合优化问题。计算各电梯的目标函数值及总体目标函数值,如果此次优化的目标函数值较之前为优,则将此次基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能研究原稿率接受较好点,以种概率接受较差点,直到系统冷却。模拟退火方法在初始温度足够高温度下降足够慢的条件下,能以概率收敛到全局最优值。它以种概率接受较差点,增加了粒子的多样性,避免陷入局部最优,因此模拟退火的解具有质量梯群走过的最短路程。蚂蚁在寻找食物时会在路径上释放出种特殊的信息素,以作为彼此通讯的信息,当它们碰到个还没有走过的节点时,就依据模型约束条件,并按概率概率决定于信息素和先验知识,我们先验知识以楼层之间距离为根据挑选下节去了多样性,整个蚁群群表现出强烈的趋同性,收敛速度变慢,极易陷入局部最小,解的精度较差。模拟退火在进行优化时先确定初始温度......”。

9、“.....并计算新状态的目标函数值以兴成,杨冬梅基于统计近似的电梯群控系统的智能算法系统仿真学报,赵硕,何鹏,唱江华基于模糊控制的电梯群控系统的研究与设计微计算机信息,李士勇蚁群算法及其应用哈尔滨哈尔滨工业大学出版社,。电梯群控调度的蚁群算法。蚁群目标函数值,如果此次优化的目标函数值较之前为优,则将此次优化结果作为下次优化的参照,同时进行该优化路径的信息素更新反之,原来的分配策略继续保留,进行信息素挥发。基于蚁群控制算法的电梯调度策略及节能研究原稿。采用蚁息素和先验知识,我们先验知识以楼层之间距离为根据挑选下节点作为前行对象,同时释放出与路径长度成反比的信息素,即路径越长,释放的信息素浓度就越低。当后来的蚂蚁再次碰到这个节点的时候,选择信息素浓度较高路径的概率就会相对较量,又保证了较快的收敛速度。电梯群控调度的蚁群算法......”。