CN1116216C - 在电梯组中分配登梯呼叫的遗传过程 - Google Patents

Abstract

用于电梯组中分配呼叫的遗传过程，其中包括多种分配选择，该分配选择即染色体(33)每个染色体包含呼叫数据项和电梯数据项，即基因，用以定义服务呼叫的电梯。每染色体(33)都有一合适函数值(34)，一个或多个染色体被修改。按合适函数值来选最佳染色体并用最佳染色体控制电梯。染色体和其合适函数值存于文件中，即基因银行。每一新建染色体都与基因银行中染色体比较，只为新染色体确定合适值。

Description

在电梯组中分配登梯呼叫的遗传过程

本发明涉及对从包含在电梯组中的电梯登梯呼叫(landing call)设备输入的呼叫进行分配(allocate)的遗传过程(genetic procedure)。

当乘客请求登梯时，他/她通过按动安装在其所在楼层上的登梯呼叫按钮来呼叫电梯。电梯控制系统收到此呼叫并确定电梯组中哪一个电梯最适于服务此请求，这种行为被称为呼叫分配。呼叫分配所要处理的问题是发现哪一个电梯将使预选的成本函数值最小。

通常在确定哪一个电梯适合于服务呼叫时，推断(reason)都是在每一种情况下使用复杂的条件结构分别执行的，因为电梯组有各种可能的复杂状态，条件结构将复杂并且他们之间有空缺(gap)。这将导致控制不能在最好的方式下工作的局面。另外，把整个电梯组做为一个整体来考虑很困难。

芬兰专利申请FI 95 1925提供了一个在电梯组中分配登梯呼叫的过程，在这个过程中部分上述问题已被解决。这个过程基于构造一组分配选择(allocation option)，每一个选择包括了用于每一当前所做出的登梯呼叫的呼叫数据项和电梯数据项，这些数据共同决定了服务于每一登梯呼叫的电梯。之后，算出每一分配选择的成本函数值并且一个或多个分配选择随着至少一个其中所包含的数据项被重复地改变，并且，算出所获得的新分配选择的成本函数值。按照这些成本函数值选择出最佳的分配选择并且给所做出的登梯呼叫分配电梯组中的电梯。

上述申请所提供的解决方案与必须计算所有可能的路径选择相比大大地减少了所需计算工作。在这个基于遗传算法的过程中电梯组被做为一个整体考虑，因此在组级上优化成本函数。优化过程不需考虑个别情况和处理个别情况的办法。通过修改成本函数，就可以达到需要的操作。可以优化例如乘客等待时间，呼叫时间，启动数(number of starts)，运行时间，能量消耗，吊绳磨损，指定电梯使用昂贵时的个别电梯操作，联合电梯使用等等，或所需他们的组合。

上述申请所述解决方案与必须计算所有可能的分配选择及其相应的合适值(fieness valne)相比大大地减少了所需计算工作。依照于所要解决的问题，确定一个给定分配选择的合适值要占用从不到一秒到几秒的时间。这就是说因为遗传算法要操作若干种可选择的解决方案一直到一个终止准则(terminating criterion)被满足，所以解决这个问题所占用的时间是值得考虑的。

然而，上述过程有一定缺点，呼叫分配必须在一个足够短的时间内完成以使发出呼叫的人实际上感觉不到它。这样，构造分配选择，计算相应合适值，选择最佳结果的这些相对来说是必要的操作就必须在例如不多于半秒的时间内完成。

本发明的目的是消除上述不足。本发明的具体目标是提供一种新型的遗传过程，它大大地快于并准确于现有技术的过程，允许例如在现有处理器计算容量下的实时修改。

本发明的特征请参考权利要求书。

本发明的遗传过程基于这样一种思考：不必为每一可选择解决方案计算合适的函数值，特别是在过程最后阶段，而主要是构造事先已定义好合适函数值的可选择解决方案，并且用这种定义来避免复杂耗时的合适函数值计算。

在本发明的遗传过程中，构造了多个分配选择或染色体(chromosome)，他们各自包括了用于所做出的登梯呼叫的呼叫数据项和电梯数据项，并且这些数据，即基因(gene)共同决定了服务于每一登梯呼叫的电梯。为这样构造的染色体确定合适函数值。之后一个或多个染色体相关于至少一个基因被变异(mutation)，并且新获得的染色体的合适函数值被确定。构造新染色体的过程，即查找，一直持续到满足预定的终止准则，这样，按照这些合适函数值找到最佳染色体并且呼叫也按这个解决方案被分配给电梯组里的电梯。按照本发明，染色体和对应合适函数值被收集在一个文件中，称为基因银行。每一新构造的染色体都和基因银行中的染色体相比较，仅确定那些在基因银行中找不到的染色体的合适函数值。之后新的染色体和对应合适函数值被加入到基因银行中。这样，按照本发明在这个过程中，仅对新创立的染色体计算一次合适函数值，并且当构造的染色体曾经在本过程以前出现过时，合适函数值便从基因银行中获取，不需用计算和耗时的操作。

在本发明过程中，一组分配选择，即染色体，构成了一代，一代中通常最好的染色体被选择来繁殖构造新一代染色体。新的一代从所选择的染色体中按遗传算法经过选择、杂交(crossbreeding)和/或变异来产生。

本发明的过程可以继续直到所需目标被达到，例如，直到达到了某个合适函数值，或直到给定数量的新代已被创立，或这个过程在给定处理时间之后被中断。另一个可以被看做是终止的准则的情况是群体(population)当中有足够量的同种(homogeneity)。

由于有可能随着本过程运行时间的推移大量数据，即染色体和对应合适函数值将在基因银行中积累下来，因此基因银行最好是以一个范围的地址的形式来实现，即每一个要存储在基因银行中的染色体都被分配给一个定义该染色体在基因银行中位置的主地址(home address)。染色体的主地址最好由其一个或多个基因来确定，最好使用所说的随机函数。这样基因或基因序列就成为基因银行及银行中其所处主地址的关键(key)。理想的随机函数可以快速计算并且对基因银行中的每一主地址都概率均等。然而在实际使用中，从染色体基因计算出的主地址的分配事先并不知道，这样，在同一主地址上的不同染色体的数量可以变化。主地址的定义或许基于，例如，染色体中基因的内容、基因数据、基因银行宽度或其它对应的简单数值，从他们当中主地址可以用适当地计算或其它的操作确定。

例如，从染色体的基因和基因序列，可以为每一染色体计算其在基因银行中的主地址，与染色体有关的所需数据存储在该地址里，这个地址可实现快速数据定位。每一染色体可以包含一个或多个基因，并且原则上每一基因可能包括一个或多个位(bit)。这样，按照解释，基因可以是，例如，二进制或整型数。

给定染色体的主地址可以用，例如，首先计算其个别基因值的总和来定义，这样最后的主地址可以通过取计算值的条数计算出来。换言之，从染色体和基因计算出来的值被基因银行的宽度除，这样获得一个0-(基因银行宽度-1)范围内的余数值，并且这个值被做为染色体在基因银行中的主地址。

具有同样主地址的染色体可以被链接成长度无限的链(chain)，在这种情况下基因银行最大深度是无限的。另外，具有相同主地址的染色体所形成的链可以被实现成为给定长度的固定表(fixed table)。所以当表满且要存入一个新的染色体时，染色体之一便被从表中清除掉。当表满时要清除掉的染色体最好是表中最后一个，但也可以使用其它的准则(criteria)。例如，可以清除表中最旧的一个或合适函数值最低的一个。

在本发明的过程中，随着代的延续(passing)，查找将越来越典型地集中在所查找地址范围的某个区域上。这样，在为寻找解决方案所进行的查找开始时出现的染色体将开始改变，并且同时遗传算法将开始产生与开始时所遇染色体大不相同的染色体。当新染色体存在基因银行时，可以将新的染色体存在主地址起始的链中的第一个位置。这样，旧的染色体将越来越自动地远移于链表开始部分。因为新的染色体更有可能相似于基因银行中主地址上的年轻的染色体而不是老的染色体，因此已经遇到过并要再次产生的染色体可以很快地在基因银行主地址开始位置定位(locate)。

在向基因银行存储染色体的技术中，可以使用有适应性的(adaptable)基因银行结构，当某些染色体明显比其它的染色体常出现在查找中时，最好把这些染色体放在或放近于链表开始位置以便快速查找。当查找一个染色体并且在链表中发现时，最好同时将其移近链表开始位置。这样在给定主地址上发现的链表可以被移至链表第一位置或移动一定量，如，向链表开始位置移动几个位置。

基因银行也可以被构造成一个环形列表(ring-like list)结构，该结构由双向相互链接的元素组成。在这种情况下，提供了一个相应于该环的主地址一个元素的参考(reference)。每个元素包含一个存放基因数据项、合适数据项和有效数据项(Valid-data item)、即状态数据项，用于指定该元素包含数据或该元素为空(void)的地方。

环形列表结构可按，例如，顺时针方向读直到找到所要基因。当在列表中没查找到要查找基因数据时，在读完一圈后达到列表开始位置时停止读取。若列表不满，读将继续到有效数据指示出一个空元素，意味着已达数据末端。

如果列表按顺时针方向读，数据以反时针方向写入环形列表结构，主地址参考被改变成指向一个新写入的元素，从这个元素开始下一次写或读操作。

存在基因银行中的数据最好包括关于染色体的附加信息，例如，代或当前号码。

本发明比现有技术具有实质性优点，这个过程允许相当快速的遗传算法行动，特别是当所需解决问题的目标功能是一个需要很大计算容量的复杂问题时。除加速最优化以外，另一个优点是本遗传算法提供了一个在提前指定固定时间下的较好的解决方案。最优化上省下来的时间可以被用在查找范围的更仔细分析上，这可以更加保证解决方案是优秀的并在一定概率上保证解决方案的较好质量。

虽然前面已经描述了本发明的过程用于电梯组的控制，实际上它是一个通用的较快速有效的遗传计算和最优化过程。它还可以被用于遗传并行计算和用在分布式计算环境之中。特别是在实时控制中(当目标是解决实时问题时)以及在需要特别大量计算和/或模拟的问题中，本发明的过程所产生的较高效将更加明显。

下面将参照附图详细说明本发明，图中：

图1是说明本发明过程的方框图；

图2是定义主地址的方框图；

图3说明基因银行结构；

图4说明另一种基因银行结构；

图5说明第三种基因银行结构。

图1说明本发明过程的各个阶段。启动方框1中，当至少一个登梯呼叫要被分配给一电梯时，电梯控制系统启动呼叫分配。电梯染色体长度由当前的呼叫号码和可用电梯号码确定。在方框2中，例如，由，随机过程按初始数据产生第一代分配选择或染色体。第一代染色体可以，例如，随机过程部分地在先前分配结果的基础上创立，或通过使用直接集合控制(collectivecontrol)做为起点创立。

之后，这代染色体被一一检查，所以在方框3中选取了这代染色体中的一个。在方框4中，形成染色体主地址。图2说明了定义主地址的方式，之后还会详细解释。在方框5中，本过程发现是否一个对应的染色体已经存在于基因银行之中。若没有发现这样的基因，则染色体是一个新的染色体并且在方框6中为其计算一个合适的值并且数据被存在基因银行中。

若在基因银行中发现了染色体则在方框7中从基因银行中获取它的合适值并且被分配给染色体。此外，当染色体在基因银行中被发现时，基因银行中只有该数据被重分配给该染色体。

假如一代中所有染色体并没有检查完毕，则过程从方框8返回到方框3，从而取得下一个染色体进行检查，当整代被检查完毕后，过程从方框8走到方框9，在此进行判定是否满足终止准则的试验。

在方框9中，进行了一个估计，这个估计基于，例如，合适值、所耗用处理时间或所执行的处理周期数，这个估计决定是否此过程应该继续或者是否应接受最后获得的最佳值。当满足了终止分配过程的准则时，过程继续到方框10并且按此最佳染色体登梯呼叫被分配给电梯，在此，通过终止方框11将控制转移给电梯控制系统。

若在方框9中终止条件并未满足，则过程转至方框12，在这里，基于合适函数值，至少为下一代，最好的或最可行的或有兴趣的染色体被选择和存储。从这样被选择的染色体中，按遗传算法创立新一代染色体：合适的染色体被选择来做进一步的优化，新一代的染色体从两个老的染色体创立，它是通过选择每个染色体和某些基因和/或由随机变异引起某些改变的较老的染色体的基因创立的，例如，能够以给定概率在给定值范围限制内改变基因的值。

新一代获得的染色体在方框3中被测验，每次测验一个染色体，并且过程一代一代地进行直到满足终止准则。

从所附方框图可以看出，基因银行大大地减少了用于确定合适函数值的计算周期数。实际节省的时间并不完全直接与计算周期数成比例。基因银行操作所耗时间也应被考虑。基因银行只有当基因银行所用处理时间短于不用计算合适函数值所省时间时才有效益。因此，对于很简单的合适函数，基因银行将在计算速度上没多大优势。当包括查找、写操作及可能的动态存储器分配的平均基因银行处理时间短于计算一个合适函数值所需时间时，在遗传算法中使用基因银行是值得考虑的。处理操作很快并且他们可以被有效地执行。

方框4中的主地址可以按，例如，图2的方框图来计算。这个例子的原则是检查中的染色体的个别基因值首先被加起来，这样，最后的主地址可以通过取获得值的余数计算出来。基因的值，例如在电梯应用中，可以是服务于登梯请求的电梯号码。换言之，从染色体基因计算出来的值被基因银行的宽度除，这样的余数将是在0-(基因银行宽度-1)之间的值，并且这个值被给与基因银行做为染色体的主地址。当过程进行到主地址计算阶段时，沿方框20到21继续，在这里临时主地址开始值设为0并且变量g设为1。在方框22中，执行测试以判定是否变量g的值大于正被检查的染色体基因数。当不大于时，将基因数g的值加上临时主地址值来计算新的临时的主地址并且g在方框23中增加1并且过程从方框22继续。当大于时，过程从方框22转至方框24，并且主地址被设定为临时主地址值除以基因银行宽度的条数值。

图3是一个基因银行结构，在此，基因银行的宽度30由主地址31的数目决定，同时基因银行的深度32是无限制的。这样，在每一个主地址上就可以存无限多个染色体33和其对应的所计算的合适函数值34，他的起始主地址被连接成一个链。这样，每一个主地址31可能包括0个或多个染色体，他们在基因银行中的位置，即主地址，可以通过使用合适的随机函数从一个或多个染色体的基因中计算出来。新的染色体和对应的合适值总是存在链中的第一个位置，这样链中的染色体总是向远处移动。

图4是一个基因银行应用，其中，基因银行宽度40由主地址41的数量决定，并且基因银行的深度42是有限的。

在这种情况下，在每一个分离的主地址41上，仅可以存储一定数量的数据，即一定数量的染色体33和对应合适值44。当一个新的染色体和其合适值被存在给定主地址值上表(table)中的第一个位置时，若表满时表末端最后一个元素被清除。这个从表中清除的染色体及其合适值是这个主地址上的最老的数据，很有可能它是表中与所需要最后过程结果关系最小的染色体之一。因此清除这个染色体不会影响达到过程最优化结果。因为主地址的深度是受限的，在查找与发现对应于新建染色体的过程中检查可以快速进行。此外，很有可能在相对较短的主地址上找到新创建的染色体因为新的染色体更象基因银行及链表中的年轻的染色体而不是象老的染色体。

图5是第三种基因银行应用，其中的基因银行宽度由主地址51的个数决定。以随机表中的每一个主地址都有一个参考到列表结构。列表结构由双向互联的并且排成一个环的元素52组成，环中的元素，数决定了基因银行深度。

每一个元素52设有空间来存储基因数据，合适数据，和有效状态，即指示元素是空还是包含基因数据。链接列表按顺时针方向53被读，直至所需基因被遇到，或直到一周后再次达到列表的开始位置。特别是在过程的早期阶段，列表常常是不满，所以为了加快处理，每次查找整个列表是不合理的。因此，元素包含了有效数据项，因此列表的查找可以在遇到第一个指示空元素的有效数据项时被终止。

数据以与读方向53相反的方向写入链接环的，即，反时针方向54。为达到这个目的，接续在主地址参考55后的元素被选择并且基因和合适值以及有效数据被写入这个元素。另外主地址参考55被设为指向新写入元素。这样，新数据总是覆盖环中最老的数据并且环总是从最新数据开始读，接下来是次最新数据，一直向最老的数据。当然，也可以以相反的次序使用连接环，其中读是反时针方向进行，写是顺时针方向进行。

以上按附图举例说明了本发明，但在按权利要求书所定义的本发明的发明精神范围内的不同的实施例是可能的。

Claims (31)

1.一种用于对从电梯组中电梯登梯呼叫设备输入的呼叫进行分配的遗传过程，其中：

构造了多个分配选择，该分配选择即染色体，每个染色体包含了用于所做出的每一登梯呼叫的呼叫数据项和电梯数据项，并且这些数据项，即基因，共同决定了服务每一登梯呼叫的一个电梯；

为每一染色体确定了一个合适函数值；

相关于至少一个基因的一个或多个染色体被修改，并且为这样获得的染色体确定合适函数值；

重复染色体的修改直到满足预定终止准则；并且

基于合适函数值，选出最好的染色体并且按这个解决方案将该呼叫分配给电梯组中的电梯，

其特征在于：

所述染色体和其对应的合适函数值被收集在一个文件中，即基因银行，并且每一产生的染色体都与该基因银行中的所述染色体比较，只为在基因银行中没发现的染染色体确定合适函数值，这样，该新的染色体的对应合适函数值被加入到所述基因银行中。

2.按照权利要求1所定义过程，其特征在于所述染色体构成一代，从一代中使用遗传算法通过选择、杂交和/或变异构成新一代。

3.按照权利要求2所定义过程，其特征在于当预定合适函数值，代数或处理时间或足够的同代种被达到时，终止准则被满足。

4.按照权利要求1所定义过程，其特征在于所述基因银行包括一个地址范围，每一个染色体被分配给一个定义所述染色体在该基因银行中位置的主地址。

5.按照权利要求4所定义过程，其特征在于所述染色体的主地址是从其一个或多个基因中按，基因内容、基因个数或基因银行宽度来确定的。

6.按照权利要求4所定义过程，其特征在于在该同一主地址上存放多个染色体。

7.按照权利要求4-6之中的任意一个权利要求所定义过程，其特征在于具有该同一地址的染色体被连接构成一个长度无限的链。

8.按照权利要求4-6之中的任意一个权利要求所定义过程，其特征在于具有该同一地址的染色体链被实现成一个定长的固定表。

9.按照权利要求7所定义过程，其特征在于新的染色体被存放在链中的第一个位置或表中主地址起始位置。

10.按照权利要求8所定义过程，其特征在于新的染色体被存放在链中的第一个位置或表中主地址起始位置。

11.按照权利要求7所定义过程，其特征在于在该链或表中查找及发现的所述染色体被移至该链或表开始的位置。

12.按照权利要求8所定义过程，其特征在于在该链或表中查找及发现的所述染色体被移至该链或表开始的位置。

13.按照权利要求7所定义过程，其特征在于在该链或表中所查找及发现的染色体在该链或表中移向开始的位置。

14.按照权利要求8所定义过程，其特征在于在该链或表中所查找及发现的染色体在该链或表中移向开始的位置。

15.按照权利要求8所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中最老的一个染色体被清除。

16.按照权利要求9所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中最老的一个染色体被清除。

17.按照权利要求10所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中最老的一个染色体被清除。

18.按照权利要求11所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中最老的一个染色体被清除。

19.按照权利要求12所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中最老的一个染色体被清除。

20.按照权利要求13所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中最老的一个染色体被清除。

21.按照权利要求14所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中最老的一个染色体被清除。

22.按照权利要求8所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中具有最低合适函数值的一个染色体被清除。

23.按照权利要求9所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中具有最低合适函数值的一个染色体被清除。

24.按照权利要求10所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中具有最低合适函数值的一个染色体被清除。

25.按照权利要求11所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中具有最低合适函数值的一个染色体被清除。

26.按照权利要求12所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中具有最低合适函数值的一个染色体被清除。

27.按照权利要求13所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中具有最低合适函数值的一个染色体被清除。

28.按照权利要求14所定义过程，其特征在于，当一个染色体要被存入一个满表中时，该表中具有最低合适函数值的一个染色体被清除。

29.按照权利要求4-6中任意之一权利要求所定义过程，其特征在于，每一主地址对列表结构都有一个参考，该列表结构被双向链接并被排成一个环。

30.按照权利要求15所定义过程，其特征在于所述环形列表结构被按顺时针方向读，直到所要基因被遇到，直到所读数据无效或直到一周后再次达到该列表开始位置。

31.按照权利要求15所定义过程，其特征在于写入所述环形列表结构中的数据按反时针方向并且主地址参考被设为指向刚被写入的新元素。

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