李達(dá)銘，樊 銳，史海鷗，高 姍，田紅麗

(1.河北工業(yè)大學(xué)國際教育學(xué)院，天津 300401；2.河北工業(yè)大學(xué)計算機(jī)與軟件學(xué)院)

0 引言

在目前已有的電梯調(diào)度系統(tǒng)相關(guān)研究文獻(xiàn)中，較多的是對上下班高峰這一突出情形下的電梯調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化問題。如果將乘客乘坐電梯的整個過程用乘客進(jìn)入樓宇范圍的時刻、召喚電梯的時刻、乘客在電梯內(nèi)選擇樓層的時刻這三個時刻分開，現(xiàn)有的研究大多數(shù)都集中在后兩個時刻。許多文獻(xiàn)提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]、粒子群算法[2]、遺傳算法[3]或其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法[4-5]，其應(yīng)用于客流預(yù)測、路徑調(diào)整和節(jié)能優(yōu)化的智能電梯調(diào)度方案。雖然收效顯著，但是均屬于末端應(yīng)對機(jī)制，即乘客已經(jīng)到達(dá)電梯門前并發(fā)出乘梯請求后再作反應(yīng)。短暫的反應(yīng)時間限制了系統(tǒng)統(tǒng)籌規(guī)劃的余地。除此之外也有基于無線互聯(lián)網(wǎng)的智能調(diào)度解決方案[6]。方案在乘客進(jìn)入樓宇范圍的時刻前就開始工作，允許用戶通過智能終端遠(yuǎn)程發(fā)送乘梯請求，使電梯調(diào)度系統(tǒng)可以提前反應(yīng)，但這些文獻(xiàn)并未詳述調(diào)度系統(tǒng)的工作原理。

本次實驗所設(shè)計的方案會在上述三個時刻的第一時刻就開始工作，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并得出客流量的大概變化趨勢，再根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實時采集的數(shù)據(jù)可以更為精確的規(guī)劃調(diào)度方案，進(jìn)一步提高調(diào)度系統(tǒng)總體效率。此外，我們在調(diào)研中還發(fā)現(xiàn)了如圖1所示的問題。不難發(fā)現(xiàn)除了可以預(yù)料到的早中晚三次客流高峰外，還分別在上下午出現(xiàn)了一次小高峰，而這個高峰正是由快遞業(yè)務(wù)導(dǎo)致。

隨著電子商務(wù)以及外賣行業(yè)的發(fā)展，迅猛增長的快遞量使樓宇內(nèi)垂直交通壓力進(jìn)一步提升。出于安全和管理方面的考慮，大多數(shù)寫字樓不允許快遞員或送餐員進(jìn)入樓內(nèi)，于是便出現(xiàn)了大量物流人員在樓前聚集、樓內(nèi)員工扎堆取快遞的情況。這些問題造成了寫字樓整體形象被破壞，員工工作效率降低，以及電梯擁擠給訪客造成不良體驗等問題。

圖1 乘梯人數(shù)分布圖

已有文獻(xiàn)中的方案或是普適性的解決方案或是僅僅針對上下班高峰情形做出了優(yōu)化。雖然此類方案在應(yīng)對前文所述的快遞問題上也能稍好于傳統(tǒng)電梯調(diào)度系統(tǒng)，但是隨著物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，將硬件支持和軟件算法相結(jié)合，可以在保持方案對問題的專一性基礎(chǔ)上，結(jié)合多個方案建立多系統(tǒng)相互協(xié)作的綜合化解決方案，進(jìn)一步提升整體效率。本文從整體描述了此次研究的優(yōu)化方案，分析了其中的主要算法，并進(jìn)行了仿真實驗。

1 方案結(jié)構(gòu)

1.1 結(jié)構(gòu)概述

整個系統(tǒng)可分為乘客請求、調(diào)度系統(tǒng)、學(xué)習(xí)系統(tǒng)和時刻化電梯廂四個部分。圖2所示的情形中含有四部電梯（E1～E4）。乘客以不同方式發(fā)出的請求發(fā)送給調(diào)度系統(tǒng)后被轉(zhuǎn)發(fā)到當(dāng)時正在工作的模式算法中。全體電梯既可以由單一模式控制（實線箭頭），也可以由多個模式同時控制（虛線箭頭）。學(xué)習(xí)系統(tǒng)的主要功能是搜集、處理電梯運行和乘客個人習(xí)慣的相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測某一時段總客流量的大概數(shù)值以及去向，并為調(diào)度系統(tǒng)選擇合適的模式。以下是各部分功能詳述。

1.2 乘客請求

RFID技術(shù)已經(jīng)被大規(guī)模應(yīng)用于辦公樓門禁系統(tǒng)，有一部分門禁系統(tǒng)已經(jīng)開始轉(zhuǎn)而使用更高效的圖像識別技術(shù)來識別人臉、車牌號等特征以確定來訪人員身份。在物聯(lián)網(wǎng)傳感器識別到身份信息的同時，也意味著訪客在此時刻的位置和乘梯目標(biāo)樓層被確定。這種確定乘客位置及身份的方式不依賴乘客自身的設(shè)備（如乘客手機(jī)上的GPS或藍(lán)牙），可控性較高。再結(jié)合多個傳感器的測量結(jié)果估計出乘客到達(dá)電梯門前的時間。如果成本允許，更多的傳感器數(shù)量或者更先進(jìn)的技術(shù)還可以給系統(tǒng)整體效率帶來增長空間。

圖2 優(yōu)化后調(diào)度系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

1.3 調(diào)度系統(tǒng)

得益于集成電路的性能大幅上升和成本下降，給電梯調(diào)度系統(tǒng)提供運算和存儲能力更強(qiáng)的硬件設(shè)備成為了可能。這使得調(diào)度系統(tǒng)中可以存放多個專為不同場景優(yōu)化的調(diào)度模式，并在運行時自由切換，甚至兩個模式同時運行以滿足不同需要。例如當(dāng)快遞員需要送快遞時分出一部電梯運行快遞模式，由快遞員操控，其他電梯依然由系統(tǒng)控制。

1.4 學(xué)習(xí)系統(tǒng)

根據(jù)前人的研究，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客流預(yù)測算法已經(jīng)可以通過學(xué)習(xí)客流歷史數(shù)據(jù)，較為精確的預(yù)測出某一固定情景（例如一座寫字樓在每個工作日的同一時段）的客流變化，但是應(yīng)對突發(fā)事件能力較差。

在本次研究的方案中，乘客進(jìn)電梯前最后幾分鐘內(nèi)的精確預(yù)測已經(jīng)由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)完成了，所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)的主要目的是預(yù)測某一較長時間段的客流量和客流方向，從而應(yīng)用到模式選擇上。用大數(shù)據(jù)技術(shù)將乘客乘梯歷史數(shù)據(jù)清洗后再供給機(jī)器學(xué)習(xí)算法，就可以以較低的學(xué)習(xí)成本獲得足夠本系統(tǒng)使用的結(jié)果。

1.5 時刻化電梯廂

時刻化電梯廂即某一電梯廂在程序中虛擬的、不同時刻的狀態(tài)。未到達(dá)時刻的信息是在乘客到達(dá)電梯門前就通過傳感器或是智能終端獲取并分配的。在分配時可以根據(jù)乘客優(yōu)先級、已等待時間、目標(biāo)樓層等標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)最優(yōu)分配。

2 模式

本次研究主要針對早晚上下樓高峰和快遞問題進(jìn)行了研究，開發(fā)了兩個模式，并分別進(jìn)行了測試。

2.1 高峰模式

如圖3所示，主循環(huán)中安檢系統(tǒng)對應(yīng)1.2中所述的由各種傳感器組成的門禁系統(tǒng)。安檢系統(tǒng)將采集到的用戶身份數(shù)據(jù)與檔案系統(tǒng)中的用戶數(shù)據(jù)比對，如果信息匹配，則把用戶該次驗證身份時的時間、入口編號等數(shù)據(jù)記入此用戶的檔案，供學(xué)習(xí)系統(tǒng)分析使用。同時安檢系統(tǒng)再把從檔案系統(tǒng)中獲取的用戶默認(rèn)目標(biāo)樓層、安檢口編號、時間等數(shù)據(jù)存入運行時數(shù)據(jù)。

運行時數(shù)據(jù)主要用于存儲待分配乘客隊列和時刻化電梯廂隊列，但乘客分配電梯的順序不完全依賴于隊列中的順序。每一次輪詢會根據(jù)式⑴計算出每一個乘客的優(yōu)先級Px，其中P初位該乘客初始優(yōu)先級，預(yù)先設(shè)置在檔案系統(tǒng)中。T為已等待時間（秒），ω為影響因數(shù)，可以隨實際情況調(diào)整。y為與該乘客具有同樣目標(biāo)樓層的乘客數(shù)，這樣可以保證總體等待時間較少。同時，應(yīng)該滿足所有乘客的重量（wy）小于電梯載重（W總）。

育苗營養(yǎng)塊集基質(zhì)、營養(yǎng)、防病、調(diào)酸、容器于一體，產(chǎn)品體積小、重量輕，便于運輸儲存，適于各種蔬菜、花卉、煙草、經(jīng)濟(jì)作物的種苗生產(chǎn)，尤其非常適合培育苗齡較短的甜瓜、西瓜秧苗。使用育苗營養(yǎng)塊育甜瓜苗，幼苗發(fā)育快、長勢整齊一致，秧苗與育苗營養(yǎng)塊一起移栽到田間，不傷根、不緩苗，快速進(jìn)入旺盛生長期，可提早7～10天上市，長期使用，可疏松土壤，改善土壤的理化性質(zhì)。

調(diào)度系統(tǒng)會根據(jù)當(dāng)前時刻化電梯廂隊列狀態(tài)，將由上式得出的每一組（個）乘客或是放入新建的電梯廂或是在滿足預(yù)估的乘客到達(dá)時間的情況下分配給已有的電梯廂。

2.2 快遞模式

快遞模式的核心是將某一部電梯的控制權(quán)交給快遞員控制?？爝f員將快遞放入電梯后可以通過智能終端的應(yīng)用程序設(shè)置電梯需要?？康臉菍右约巴？繒r間等數(shù)據(jù)。整個過程類似機(jī)場的行李轉(zhuǎn)盤，錯過的快遞可以再循環(huán)一次或放到辦公樓的某個聚集處。

3 應(yīng)用實例

本次測試模擬了一個20層的辦公樓，樓內(nèi)共有4部電梯，與前期調(diào)研中的某個辦公樓類似。電梯載重、乘客重量、電梯各個狀態(tài)所需時間等常量也均有設(shè)置。學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的乘客歷史數(shù)據(jù)由實驗人員根據(jù)實驗?zāi)康陌腚S機(jī)生成。實驗結(jié)果中用于比較的實際數(shù)據(jù)為調(diào)研時獲得的數(shù)據(jù)經(jīng)過計算后得到的，與實際情況相近。

3.1 高峰情景

在高峰情景下使用圖2中藍(lán)色實線所示系用結(jié)構(gòu)。假設(shè)有2000人要在一小時之內(nèi)分別從一樓去往不同樓層，模擬早高峰的情況。2000名乘客由乘客產(chǎn)生器按泊松分布⑵產(chǎn)生，并發(fā)送給安檢系統(tǒng)。

由于2000人/1小時≈0.56人/秒，為了使客流變化更符合真實情況，乘客生成器會根據(jù)時間變化，圍繞0.56改變的值，使大部分乘客集中在第20～40分鐘時到達(dá)，測試結(jié)果如表1所示。由于乘客量明顯超過電梯運送能力，故只統(tǒng)計在一小時內(nèi)成功運送的乘客數(shù)量和平均等待時間。

表1 高峰模式測試結(jié)果

3.2 快遞情景

快遞情景下使用圖2藍(lán)色虛線所示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，將其中一部電梯設(shè)置為快遞模式，其他三部運行普通模式。假設(shè)在半小時內(nèi)有100人需要取快遞同時有另外100人正常使用電梯，測試結(jié)果如表2所示。

表2 快遞模式測試結(jié)果

從測試結(jié)果可以看出，在兩種情形下優(yōu)化后的調(diào)度系統(tǒng)均表現(xiàn)更好。

4 總結(jié)

隨著技術(shù)和需求的共同提高，電梯調(diào)度系統(tǒng)也勢必更加智能化。以物聯(lián)網(wǎng)傳感器為前端，算法為后臺的綜合系統(tǒng)，相比于純算法系統(tǒng)可以做到普適性和對具體問題的專一性并存，解決問題更高效。但是整個方案在實施時還需要在細(xì)節(jié)上，尤其是與用戶交互的方式上做更多的研究，才能保證提供給用戶一個真正有所提升的乘梯體驗。

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