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J-GLOBAL ID：202202259292937599   整理番号：22A1130858

強化アリコロニーアルゴリズムに基づく高層住宅エレベータスケジューリング研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Elevator Group Control and Scheduling of High-Rise Residential Buildings Based on Reinforcement Learning and Ant Colony Algorithm

著者 (3件)： Gu Lingli (蘇州科技大学電子与信息工程学院,江蘇 蘇州215009) ,  Dong Jiaqi (蘇州科技大学電子与信息工程学院,江蘇 蘇州215009) ,  Xu Honghua (蘇州科技大学電子与信息工程学院,江蘇 蘇州215009)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 39  号： 1  ページ： 412-417  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： エレベータ群スケジューリングシステムの研究において,アリコロニーアルゴリズムは広く使用されるが,しかし,反復の回数が多く,収束速度が遅いなどの問題があり,同時に,高層建築のエレベータは最適化スケジューリングがある。上記問題に対して,強化学習とアリコロニーアルゴリズムを組み合わせた高レベルエレベータスケジューリング法を提案した。Q-learning反復最適化のQ値初期化アリコロニーアルゴリズムのフェロモンを用いて,Q-learning反復最適化のQ値初期化アリコロニーアルゴリズムのフェロモンを,ユーザカスケードの経験とシステム運用エネルギー消費の多目的関数最適化スケジューリングモデルによって確立し,そして,並列アリコロニーアルゴリズムによって,最終的エレベータ戦略の探索を行った。Pythonによる実験分析では、提案手法は単蟻コロニーアルゴリズムより速い収束性があり、多くの程度に主の台、乗数時間及びシステムの運行エネルギー消費を減少できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  速度 ,  システム ,  *スケジューリング ,  *エレベータ ,  フェロモン ,  Q値 ,  高層建築 ,  エネルギー消費 ,  問題 ,  系統運用 ,  強化学習
準シソーラス用語： 関数最適化 ,  収束速度 ,  *アントアルゴリズム ,  Python , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 工程管理  (KB03030P) ,  数値計算  (JE02000J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 強化 ,  アリコロニーアルゴリズム ,  高層 ,  住宅 ,  エレベータ ,  スケジューリング ,  研究