[发明专利]一种基于人工智能的社区电梯调度方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的社区电梯调度方法和系统，该方法包括：获取叫梯请求、每一部电梯的目的楼层、电梯的负载状态以及预测楼层信息；根据所述叫梯请求、每一部电梯的目的楼层、电梯的负载状态以及预测楼层信息，建立人工智能优化模型；所述人工智能优化模型采用遗传算法，生成实施调度方案。该方法对调度方案进行实时更新，选取最优的实时调度方案，使得电梯可以高效运行，提高电梯的使用效率，节约资源消耗，对于乘客的出行提供了便利。

技术领域

本发明涉及智慧社区的电梯调度管理领域，具体是一种基于人工智能的社区电梯调度方法和系统。

背景技术

大型居民社区中高层建筑较多，每个高层建筑都具有一定数量的电梯，乘坐电梯的人员也多，特别是高峰时段需要花费较长的电梯等待时间，使得电梯的调度以实现资源配置的最优化成为了一个复杂的问题。

电梯的调度主要涉及：在有叫梯请求时，如何分派电梯停靠叫梯楼层以满足该请求；无叫梯请求时，如何设定电梯的默认停靠楼层。

另外，居民社区来说乘坐电梯的固定人口多(例如社区长期居住的居民和租户)，流动人口少(例如访客、快递员等)，对于固定人口来说，其叫梯的时候预计的目的楼层是相对比较固定的，大多数情况下是集中在居住楼层和公共楼层(例如1层、地下车库层等)，对于固定人员来说，合理的安排电梯的时间可以提高资源利用率，是电梯调度方案更加合理。

因此，如何对电梯进行合理调度分配，提高资源利用率是同行从业人员亟待解决的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是为了解决对电梯使用频率的适应性差，缺乏通用性，调度不合理，资源利用率低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的社区电梯调度方法，包括：

获取叫梯请求、每一部电梯的目的楼层、电梯的负载状态以及预测楼层信息；

根据所述叫梯请求、每一部电梯的目的楼层、电梯的负载状态以及预测楼层信息，生成初始电梯调度方案；

所述初始电梯调度方案采用遗传算法，生成实时调度方案。

在一个实施例中，获取叫梯请求、每一部电梯的目的楼层、电梯的负载状态以及预测楼层信息，包括：

获取叫梯请求、每一部电梯的目的楼层与电梯的负载状态；

获取等待乘梯乘客的面部图像；

对比所述等待乘电梯乘客的面部图像与历史乘梯乘客面部数据库，确定是否为多次乘梯的固定乘客；

当确定是多次乘梯的固定乘客时，获取该乘客历史乘梯记录中记录的高频停靠楼层，生成预测楼层信息。

在一个实施例中，上述初始电梯调度方案采用遗传算法，生成实时调度方案，包括：

获取所述初始电梯调度方案的M个初始状态数组；

根据遗传算法，将所述M个初始状态数组进行变异交叉，生成状态数组；

从所述状态数组中选择较优的状态数组进入下一轮的迭代；

当所述状态数组中的综合最优化的评价函数符合五个电梯调度优化目标，结束迭代，生成实时调度方案。

在一个实施例中，所述综合最优化的评价函数为：

上式中，f₁、f₂、f₃、f₄、f₅表示五个电梯调度优化目标的评价值，w₁、w₂、w₃、w₄、w₅表示权重值。