CN113526277B - 电梯调度算法的快速确定方法以及快速确定装置 - Google Patents

电梯调度算法的快速确定方法以及快速确定装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电梯调度算法的快速确定方法以及快速确定装置，应用于与电梯连接的云端服务器，该方法包括：获取电梯的地理位置和电梯所在建筑的建筑类型；获取与地理位置和建筑类型对应的初始调度算法，初始调度算法包括框架参数和动态核心参数；获取电梯在初始调度算法下的实时运行数据；基于实时运行数据对动态核心参数进行优化，获得优化后参数；基于框架参数和优化后参数生成电梯的调度算法。通过根据预先生成的预设算法地图，结合电梯所在地理位置以及电梯所在建筑的建筑类型，快速、准确的确定该电梯的调度算法，从而大大减少了调度算法的优化时间，提高了调度算法的确定效率和调度精确性，提高了用户体验。

Description

电梯调度算法的快速确定方法以及快速确定装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体地涉及一种电梯调度算法的快速确定方法以及一种电梯调度算法的快速确定装置。
背景技术
电梯在使用过程中往往是基于用户的召唤信号执行对应的电梯调度操作的，而在响应用户的召唤信号的过程中，电梯主控系统进一步根据电梯调度算法进行电梯调度过程的优化，以实现更好的电梯召唤操作。
在现有的电梯调度算法的确定过程中，主要包括两种方法，一种是电梯厂家在生产电梯的过程中，将确定的电梯调度算法预先存储于电梯的主控程序中；另一种是在将电梯安装完成后，从云端服务器向电梯下载电梯厂家提高的调度程序，而该调度程序可以为云端服务器根据电梯的运行数据进行机器学习后逐渐生成的更符合电梯应用场景的调度程序。
在实际应用过程中，由于电梯的使用随时间和应用场景的变化而具有较大的变化，同时电梯的使用存在大量随机性变化的情况，因此传统的固定调度程序无法满足实际的调度需求；而对于机器学习生成的调度程序，一方面，机器学习在初始调度程序的基础上，需要对电梯的运行数据进行长时间的学习，才能逐渐提高调度程序的精确性，而在此期间，用户的实际使用体验较差，无法满足用户的实际需求；另一方面，机器学习依赖于对大量的运行数据的分析和运算，才能实现预设调度程序的优化效果，因此为云端服务器或电梯主控造成了极大的运算负担，提高了企业经营成本。
发明内容
为了克服现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供一种电梯调度算法的快速确定方法，通过根据预先生成的预设算法地图，结合电梯所在地理位置以及电梯所在建筑的建筑类型，快速、准确的确定该电梯的调度算法，从而大大减少了调度算法的优化时间，提高了调度算法的确定效率和调度精确性，提高了用户体验。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种电梯调度算法的快速确定方法，应用于与电梯连接的云端服务器，所述方法包括：获取所述电梯的地理位置和所述电梯所在建筑的建筑类型；获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，所述初始调度算法包括框架参数和动态核心参数；获取所述电梯在所述初始调度算法下的实时运行数据；基于所述实时运行数据对所述动态核心参数进行优化，获得优化后参数；基于所述框架参数和所述优化后参数生成所述电梯的调度算法。
优选地，所述获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，包括：获取预设算法地图，所述预设算法地图包括多个同算法区域，每个所述同算法区域指定一个相同的初始调度算法；基于所述地理位置确定所述电梯在所述预设算法地图中的特定同算法区域；基于所述建筑类型获取在所述特定同算法区域中对应的初始调度算法。
优选地，所述获取预设算法地图，包括：获取地图上的建筑物分布信息；基于所述建筑物分布信息确定每个建筑物的初始建筑类型；获取每个所述建筑物中电梯的历史运行数据；提取所述历史运行数据的历史特征信息；获取与所述历史特征信息相匹配的匹配调度算法；提取具有相同的初始建筑类型以及相同的匹配调度算法的相似建筑物；基于所述相似建筑物生成至少一个同算法区域；基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图。
优选地，所述基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图，包括：获取每个所述同算法区域所对应的相同调度算法，所述相同调度算法包括框架参数和动态参数；基于所述历史运行数据获取每台电梯的动态参数；对每个所述同算法区域中电梯的动态参数执行聚类操作，获得与每个所述同算法区域对应的动态核心参数；基于所述框架参数和所述动态核心参数生成每个所述同算法区域的初始调度算法。
优选地，所述方法还包括：提取所述实时运行数据的实时特征信息；获取与所述实时特征信息相匹配的比较调度算法；判断所述比较调度算法与所述匹配调度算法是否为同一算法；在所述比较调度算法与所述匹配调度算法不是同一算法的情况下，将所述比较调度算法替换为所述匹配调度算法。
相应的，本发明实施例还提供一种电梯调度算法的快速确定装置，所述装置包括：信息获取单元，用于获取所述电梯的地理位置和所述电梯所在建筑的建筑类型；调度算法获取单元，用于获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，所述初始调度算法包括框架参数和动态核心参数；运行数据获取单元，用于获取所述电梯在所述初始调度算法下的实时运行数据；参数优化单元，用于基于所述实时运行数据对所述动态核心参数进行优化，获得优化后参数；调度算法确定单元，用于基于所述框架参数和所述优化后参数生成所述电梯的调度算法。
优选地，所述调度算法获取单元包括：算法地图获取模块，用于获取预设算法地图，所述预设算法地图包括多个同算法区域，每个所述同算法区域指定一个相同的初始调度算法；同算法区域确定模块，用于基于所述地理位置确定所述电梯在所述预设算法地图中的特定同算法区域；调度算法获取模块，用于基于所述建筑类型获取在所述特定同算法区域中对应的初始调度算法。
优选地，所述算法地图获取模块用于：获取地图上的建筑物分布信息；基于所述建筑物分布信息确定每个建筑物的初始建筑类型；获取每个所述建筑物中电梯的历史运行数据；提取所述历史运行数据的历史特征信息；获取与所述历史特征信息相匹配的匹配调度算法；提取具有相同的初始建筑类型以及相同的匹配调度算法的相似建筑物；基于所述相似建筑物生成至少一个同算法区域；基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图。
优选地，所述基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图，包括：获取每个所述同算法区域所对应的相同调度算法，所述相同调度算法包括框架参数和动态参数；基于所述历史运行数据获取每台电梯的动态参数；对每个所述同算法区域中电梯的动态参数执行聚类操作，获得与每个所述同算法区域对应的动态核心参数；基于所述框架参数和所述动态核心参数生成每个所述同算法区域的初始调度算法。
优选地，所述装置还包括算法校正单元，所述算法校正单元用于：提取所述实时运行数据的实时特征信息；获取与所述实时特征信息相匹配的比较调度算法；判断所述比较调度算法与所述匹配调度算法是否为同一算法；在所述比较调度算法与所述匹配调度算法不是同一算法的情况下，将所述比较调度算法替换为所述匹配调度算法。
通过本发明提供的技术方案，本发明至少具有如下技术效果：
一、通过根据电梯的地理位置和所在建筑物的建筑类型从云端服务器中快速、准确的确定该电梯调度算法，大大减少了调度算法的优化时间，提高了调度算法的确定效率以及调度精确性，提高了用户体验；
二、通过快速确定调度算法的主体框架，并在后续运行过程中只需要对少量的动态参数进行优化，从而进一步加快了调度算法的优化效率，提高了用户体验，同时降低了优化过程中的资源消耗，提高了企业的经营效益。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明实施例提供的电梯调度算法的快速确定方法的具体实现流程图；
图2是本发明实施例提供的电梯调度算法的快速确定方法中获取初始调度算法的具体实现流程图；
图3是本发明实施例提供的电梯调度算法的快速确定方法中获取预设算法地图的具体实现流程图；
图4是本发明实施例提供的电梯调度算法的快速确定方法中地图上的建筑物分布信息示意图；
图5是本发明实施例提供的电梯调度算法的快速确定方法中在地图上生成同算法区域的示意图；
图6是本发明另一实施例提供的电梯调度算法的快速确定方法中在地图上生成同算法区域的示意图；
图7是本发明实施例提供的电梯调度算法的快速确定装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
本发明实施例中的术语“系统”和“网络”可被互换使用。“多个”是指两个或两个以上，鉴于此，本发明实施例中也可以将“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，需要理解的是，在本发明实施例的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。
请参见图1，本发明实施例提供一种电梯调度算法的快速确定方法，应用于与电梯连接的云端服务器，所述方法包括：
S10)获取所述电梯的地理位置和所述电梯所在建筑的建筑类型；
S20)获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，所述初始调度算法包括框架参数和动态核心参数；
S30)获取所述电梯在所述初始调度算法下的实时运行数据；
S40)基于所述实时运行数据对所述动态核心参数进行优化，获得优化后参数；
S50)基于所述框架参数和所述优化后参数生成所述电梯的调度算法。
在一种可能的实施方式中，在电梯安装完成后，首先将该电梯与云端服务器连接，此时云端服务器首先获取该电梯的地理位置和该电梯所在建筑的建筑类型，例如云端服务器可以通过技术人员预先输入并存储的信息提取该电梯的地理位置以及建筑类型，也可以通过对存储于电梯上的数据进行查询，以获取该电梯的地理位置以及对应的建筑类型。然后从云端服务器中查询与该地理位置和建筑类型对应的初始调度算法，该初始调度算法包括框架参数和动态核心参数。
请参见图2，在本发明实施例中，所述获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，包括：
S21)获取预设算法地图，所述预设算法地图包括多个同算法区域，每个所述同算法区域指定一个相同的初始调度算法；
S22)基于所述地理位置确定所述电梯在所述预设算法地图中的特定同算法区域；
S23)基于所述建筑类型获取在所述特定同算法区域中对应的初始调度算法。
进一步地，请参见图3，在本发明实施例中，所述获取预设算法地图，包括：
S211)获取地图上的建筑物分布信息；
S212)基于所述建筑物分布信息确定每个建筑物的初始建筑类型；
S213)获取每个所述建筑物中电梯的历史运行数据；
S214)提取所述历史运行数据的历史特征信息；
S215)获取与所述历史特征信息相匹配的匹配调度算法；
S216)提取具有相同的初始建筑类型以及相同的匹配调度算法的相似建筑物；
S217)基于所述相似建筑物生成至少一个同算法区域；
S218)基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图。
在一种可能的实施方式中，为了实现对每台电梯在安装完成后的快速、精确确定其最佳的调度算法，首先在云端服务器建立预设算法地图。请参见图4，例如可以首先根据存储于云端服务器的历史数据或大数据，获取地图上的建筑物分布信息，然后基于上述建筑物分布信息确定每个建筑物的初始建筑类型，例如可以通过访问地图开放API读取地图上每个建筑物的建筑物分布信息，并从中提取出每个建筑物的初始建筑类型，然后获取每个建筑物中电梯的历史运行数据，例如该历史运行数据为上述每个电梯存储于云端服务器中的历史运行数据，此时从上述历史运行数据中提取对应的历史特征信息，例如可以从上述历史运行数据中分析出该电梯是应用于住宅的电梯，还是应用于写字楼、医院、商场等场所的电梯，并提取出对应的历史特征信息。
此时云端服务器从数据库中查询与该历史特征信息相匹配的匹配调度算法，例如对于住宅中的电梯，采用第一种调度算法，对于写字楼中的电梯，采用第二种调度算法，进一步的，提取出所有建筑中具有相同的初始建筑类型以及相同的匹配算法的相似建筑物，并基于相似建筑物生成至少一个同算法区域，然后进一步对地图上的每个建筑物进行分析处理后，得到对整个地图均进行区域划分的预设算法地图，例如请参见图5，在当前预设算法地图中形成了3个同算法区域。当然，在实际的地图中，不同类型的建筑物为混合分布在地图中的，因此在上述同算法区域中也可以包含与当前同算法区域对应类型的建筑物的建筑类型不同的建筑物(建筑类型不同的建筑物中的电梯采用不同的初始调度算法)，不同的同算法区域也可以存在重叠区域，请参见图6，附图5或6仅为本发明的一个优选实施例，而不应该视为对同算法区域的覆盖范围的限制或同算法区域中的建筑类型的限制，在此不做过多赘述。
在本发明实施例中，通过对地图中每个建筑的历史运行数据进行分析，以确定每个建筑的匹配调度算法，例如上述每个建筑物为建立预设算法地图时，云端服务器中存储有历史运行数据的电梯所在的建筑物，在此基础上，将类似的电梯划分在一个区域内，并生成对应的同算法区域，在该区域中的每个类似电梯均使用具有相同框架的调度算法，从而有效提高了在地图中任意一个电梯的准确的调度算法的确定速度和确定精确性。
进一步地，由于在相同区域，相同类型的电梯其具体使用状况依然存在细微的不同，例如刚投入使用的写字楼和使用一定时间后的写字楼，其电梯使用的高峰期和低峰期相似，但在高峰期和低峰期所需要运载的乘客量是不同的，而若对上述电梯采用同样调度算法下的相同调度参数，则必然会导致调度结果的不精确，从而降低用户的使用体验。
因此在本发明实施例中，所述基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图，包括：获取每个所述同算法区域所对应的相同调度算法，所述相同调度算法包括框架参数和动态参数；基于所述历史运行数据获取每台电梯的动态参数；对每个所述同算法区域中电梯的动态参数执行聚类操作，获得与每个所述同算法区域对应的动态核心参数；基于所述框架参数和所述动态核心参数生成每个所述同算法区域的初始调度算法。
在一种可能的实施方式中，为了使电梯安装完成后初次使用的初始调度算法能够更加符合该电梯的实际情况，在获得上述同算法区域以及对应的相同调度算法后，在该同算法区域中的每台电梯的相同调度算法的框架参数相同，而动态参数各不相同，因此基于已经存储于云端服务器中的历史运行数据获取每台电梯的动态参数，此时对上述获取的每个动态参数执行聚类操作，并获得该同算法区域中所有电梯的动态参数对应的动态核心参数，此时根据上述框架参数和动态核心参数生成当前同算法区域的初始调度算法，以及基于同样的原理，计算出每个同算法区域的动态核心参数，以及对应生成每个同算法区域的初始调度算法。
在本发明实施例中，通过根据当前已经存储于服务器中的电梯的历史运行数据获取到该同算法区域中每台电梯的动态参数，并生成对应的动态核心参数，从而一方面，安装后电梯能够快速、准确获得较为精确的调度算法以及对应的调度参数；另一方面，随着云端服务器中记录的电梯历史运行数据越来越多，最终生成的动态核心参数将越来越满足在同算法区域中的准确动态参数，即通过动态调整以及大数据的方式，进一步提高电梯调度算法的调度参数的精确性，提高了用户体验。
在获取到上述初始调度算法后，将其下载至对应的电梯，该电梯直接按该初始调度算法执行电梯调度操作。在后续的运行过程中，云端服务器可以获取该电梯的实时运行数据，并根据该实时运行数据对动态核心参数进行优化，以获得优化后参数，而不是对构成该初始调度算法的框架参数以及动态核心参数均进行优化，从而有效降低了对调度算法进行优化所需要优化的参数，提高了优化效率，降低了资源占用，提高了企业的经营效益。
此时，根据上述框架参数和优化后参数生成该电梯的调度算法，从而实现了快速、精确的电梯调度算法的确定效果，该电梯通过该优化后的调度算法执行电梯调度操作，能够实现符合当前电梯的实际使用需求的电梯调度结果，大大提高调度的精确性，满足用户的实际需求，提高了用户体验。
在本发明实施例中，所述方法还包括：提取所述实时运行数据的实时特征信息；获取与所述实时特征信息相匹配的比较调度算法；判断所述比较调度算法与所述匹配调度算法是否为同一算法；在所述比较调度算法与所述匹配调度算法不是同一算法的情况下，将所述比较调度算法替换为所述匹配调度算法。
在本发明实施例中，为了避免当前建筑中的电梯使用情况与同类型的建筑中的电梯使用情况非常不同的情况，而导致电梯的调度情况无法满足用户的实际需求的情况发生，在实际应用过程中，云端服务器还可以对上述实时运行数据进行分析，例如提取实时运行数据中的实时特征信息，并获取与该实时特征信息相匹配的比较调度算法，进一步比较该比较调度算法与该匹配调度算法是否为同一算法，例如在一种实施例中，云端服务器在进行比较后，发现当前建筑物中电梯的实际运行数据所对应的更合适的调度算法与该匹配调度算法不是同一算法，因此将该比较调度算法替换为匹配调度算法，从而实现更好的调度效果，满足用户的实际需求，提高用户体验。
在本发明实施例中，通过在电梯的实际运行过程中监控所快速确定的初始调度算法是否为该电梯的最合适的调度算法，当快速确定的初始调度算法不是最合适的调度算法时，及时替换或更换调度算法，以满足用户的实际需求，从而实现对极少数特例的电梯调度算法的快速、精确确定，提高了用户体验。
下面结合附图对本发明实施例所提供的电梯调度算法的快速确定装置进行说明。
请参见图7，基于同一发明构思，本发明实施例提供一种电梯调度算法的快速确定装置，所述装置包括：信息获取单元，用于获取所述电梯的地理位置和所述电梯所在建筑的建筑类型；调度算法获取单元，用于获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，所述初始调度算法包括框架参数和动态核心参数；运行数据获取单元，用于获取所述电梯在所述初始调度算法下的实时运行数据；参数优化单元，用于基于所述实时运行数据对所述动态核心参数进行优化，获得优化后参数；调度算法确定单元，用于基于所述框架参数和所述优化后参数生成所述电梯的调度算法。
优选地，所述调度算法获取单元包括：算法地图获取模块，用于获取预设算法地图，所述预设算法地图包括多个同算法区域，每个所述同算法区域指定一个相同的初始调度算法；同算法区域确定模块，用于基于所述地理位置确定所述电梯在所述预设算法地图中的特定同算法区域；调度算法获取模块，用于基于所述建筑类型获取在所述特定同算法区域中对应的初始调度算法。
优选地，所述算法地图获取模块用于：获取地图上的建筑物分布信息；基于所述建筑物分布信息确定每个建筑物的初始建筑类型；获取每个所述建筑物中电梯的历史运行数据；提取所述历史运行数据的历史特征信息；获取与所述历史特征信息相匹配的匹配调度算法；提取具有相同的初始建筑类型以及相同的匹配调度算法的相似建筑物；基于所述相似建筑物生成至少一个同算法区域；基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图。
优选地，所述基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图，包括：获取每个所述同算法区域所对应的相同调度算法，所述相同调度算法包括框架参数和动态参数；基于所述历史运行数据获取每台电梯的动态参数；对每个所述同算法区域中电梯的动态参数执行聚类操作，获得与每个所述同算法区域对应的动态核心参数；基于所述框架参数和所述动态核心参数生成每个所述同算法区域的初始调度算法。
优选地，所述装置还包括算法校正单元，所述算法校正单元用于：提取所述实时运行数据的实时特征信息；获取与所述实时特征信息相匹配的比较调度算法；判断所述比较调度算法与所述匹配调度算法是否为同一算法；在所述比较调度算法与所述匹配调度算法不是同一算法的情况下，将所述比较调度算法替换为所述匹配调度算法。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (8)

1.一种电梯调度算法的快速确定方法，应用于与电梯连接的云端服务器，其特征在于，所述方法包括：
获取所述电梯的地理位置和所述电梯所在建筑的建筑类型；
获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，所述初始调度算法包括框架参数和动态核心参数；
获取所述电梯在所述初始调度算法下的实时运行数据；
基于所述实时运行数据对所述动态核心参数进行优化，获得优化后参数；
基于所述框架参数和所述优化后参数生成所述电梯的调度算法
所述获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，包括：
获取预设算法地图，所述预设算法地图包括多个同算法区域，每个所述同算法区域指定一个相同的初始调度算法；
基于所述地理位置确定所述电梯在所述预设算法地图中的特定同算法区域；
基于所述建筑类型获取在所述特定同算法区域中对应的初始调度算法。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设算法地图，包括：
获取地图上的建筑物分布信息；
基于所述建筑物分布信息确定每个建筑物的初始建筑类型；
获取每个所述建筑物中电梯的历史运行数据；
提取所述历史运行数据的历史特征信息；
获取与所述历史特征信息相匹配的匹配调度算法；
提取具有相同的初始建筑类型以及相同的匹配调度算法的相似建筑物；
基于所述相似建筑物生成至少一个同算法区域；
基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图，包括：
获取每个所述同算法区域所对应的相同调度算法，所述相同调度算法包括框架参数和动态参数；
基于所述历史运行数据获取每台电梯的动态参数；
对每个所述同算法区域中电梯的动态参数执行聚类操作，获得与每个所述同算法区域对应的动态核心参数；
基于所述框架参数和所述动态核心参数生成每个所述同算法区域的初始调度算法。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
提取所述实时运行数据的实时特征信息；
获取与所述实时特征信息相匹配的比较调度算法；
判断所述比较调度算法与所述匹配调度算法是否为同一算法；
在所述比较调度算法与所述匹配调度算法不是同一算法的情况下，将所述比较调度算法替换为所述匹配调度算法。
5.一种电梯调度算法的快速确定装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取单元，用于获取所述电梯的地理位置和所述电梯所在建筑的建筑类型；
调度算法获取单元，用于获取与所述地理位置和所述建筑类型对应的初始调度算法，所述初始调度算法包括框架参数和动态核心参数；
运行数据获取单元，用于获取所述电梯在所述初始调度算法下的实时运行数据；
参数优化单元，用于基于所述实时运行数据对所述动态核心参数进行优化，获得优化后参数；
调度算法确定单元，用于基于所述框架参数和所述优化后参数生成所述电梯的调度算法；
所述调度算法获取单元包括：
算法地图获取模块，用于获取预设算法地图，所述预设算法地图包括多个同算法区域，每个所述同算法区域指定一个相同的初始调度算法；
同算法区域确定模块，用于基于所述地理位置确定所述电梯在所述预设算法地图中的特定同算法区域；
调度算法获取模块，用于基于所述建筑类型获取在所述特定同算法区域中对应的初始调度算法。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述算法地图获取模块用于：
获取地图上的建筑物分布信息；
基于所述建筑物分布信息确定每个建筑物的初始建筑类型；
获取每个所述建筑物中电梯的历史运行数据；
提取所述历史运行数据的历史特征信息；
获取与所述历史特征信息相匹配的匹配调度算法；
提取具有相同的初始建筑类型以及相同的匹配调度算法的相似建筑物；
基于所述相似建筑物生成至少一个同算法区域；
基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述基于所述至少一个同算法区域生成预设算法地图，包括：
获取每个所述同算法区域所对应的相同调度算法，所述相同调度算法包括框架参数和动态参数；
基于所述历史运行数据获取每台电梯的动态参数；
对每个所述同算法区域中电梯的动态参数执行聚类操作，获得与每个所述同算法区域对应的动态核心参数；
基于所述框架参数和所述动态核心参数生成每个所述同算法区域的初始调度算法。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括算法校正单元，所述算法校正单元用于：
提取所述实时运行数据的实时特征信息；
获取与所述实时特征信息相匹配的比较调度算法；
判断所述比较调度算法与所述匹配调度算法是否为同一算法；
在所述比较调度算法与所述匹配调度算法不是同一算法的情况下，将所述比较调度算法替换为所述匹配调度算法。
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