KR100312195B1 - 엘리베이터그룹에서하차호출을할당하는유전적절차를구비한방법 - Google Patents

Abstract

엘리베이터 그룹에 포함된 엘리베이터용 호출을 할당하는 유전적 절차에 관한 것이다. 절차에 있어서, 복수의 할당 선택, 즉, 염색체(33)가 형성되고, 각 염색체는 호출 데이터 아이템 및 각 하차 호출에 대한 엘리베이터 데이터 아이템을 포함하며, 이 데이터, 즉, 유전자는 엘리베이터가 하차 호출에 응하도록 한다. 각 염색체에 대한 적합 함수값(34)이 결정되며 한 개 이상의 염색체는 수정되고, 적합 함수값에 의거하며, 최고의 염색체(33)가 선택되고 엘리베이터 그룹이 이 염색체에 따라 제어된다. 본 발명에 따라서, 염색체(33) 및 상응하는 적합 함수값(34)은 파일, 즉, 유전자 뱅크에 모이며, 생성된 각 염색체 유전자 뱅크의 염색체와 비교되고, 적합 함수값(34)은 새로운 염색체(33)에 대해서 결정된다.

Description

엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법{GENETIC PROCEDURE FOR ALLOCATING LANDING CALLS IN AN ELEVATOR GROUP}

승객이 엘리베이터에 타고자 할 때, 그/그녀는, 해당 층에 있는 하차 호출 버튼을 누름으로써 엘리베이터를 호출한다. 엘리베이터 제어 시스템은 그 호출을 수신하고 뱅크의 어느 엘리베이터가 그 호출에 가장 잘 응할 수 있는지를 결정하려 한다. 여기서 언급되는 활동은 호출 할당이라 불린다. 할당에 의해 해결되어야하는 문제점은, 어느 엘리베이터가 미리 선택된 비용 함수를 최소화할 것인지를 찾아내는 것이다.

종래에는, 어느 엘리베이터가 호출에 적절히 응할 것인가를 확립하기위해,각각의 경우마다 복잡한 상태의 구조를 사용하여 이론이 개별적으로 실행된다. 엘리베이터 그룹은 복잡하고 다양한 상태를 가질 수 있기에, 구조 상태는 또한 복잡할 것이고 엘리베이터간에 흔히 간격이 존재한다. 이것은 발생할 가능성이 가장 높은 방식의 제어 기능이 동작하지 않는 상황으로 이끈다. 게다가, 모든 엘리베이터 그룹을 전체로서 고려한다는 것은 어렵다.

핀란드 특허 출원(FI 951925)은, 상기 기술한 문제점중 몇가지가 제거된, 엘리베이터 그룹의 하차 호출을 할당하는 절차를 제공한다. 이 절차는 다수의 할당 선택을 형성하는 것에 기초하며, 각 할당 옵션은 호출 데이터 아이템 및 각 능동 하차 호출용 엘리베이터 데이터 아이템을 포함하고, 이 모든 데이터는 엘리베이터가 각 하차 호출에 응하도록 한다. 이후, 비용 함수값은 각 할당 옵션에 대해 계산되고 한 개 이상의 할당 옵션은 할당 옵션에 포함되어 있는 데이터 아이템의 최소한 한개에 따라 반복하여 변경되며, 이에 따라 갖게된 새로운 할당 옵션의 비용 함수값이 계산된다. 비용 함수값에 기초하여, 최적의 할당 옵션이 선택되고 능동 엘리베이터 호출이 엘리베이터 그룹의 엘리베이터에 따라 할당된다.

상기 출원에서 설명된 해결책은 가능한 모든 대안 경로를 계산해야 하는 것과 비교할때 요구되는 계산 작업을 실질적으로 감소시킨다. 유전적 알고리즘에 기초하는 이 절차에서, 엘리베이터 그룹은 전체로서 취급되며, 따라서 비용 함수는 그룹 레벨에서 최적화된다. 최적화 프로세스는 개별적인 상황 및 이 상황에 대처하는 방식과 관련될 필요가 없다. 비용 함수를 수정함으로써, 바람직한 동작이 이뤄질 수 있다. 예를 들어, 승객 대기시간, 호출 시간, 시동 횟수, 운행 시간, 에너지소비, 로프 마멸, 소정의 엘리베이터를 사용하는 것이 비싸다면 개별적 엘리베이터의 동작, 다수 엘리베이터의 균등 사용등, 또는 이것들로 원하는 조합을 최적화하는 것이 가능하다.

상기 응용에 따른 해결책은 가능한 모든 할당 옵션 및 상응하는 적합값을 계산해야 되는 것과 비교하여 요구되는 계산 작업을 실질적으로 감소시킨다. 소정의 할당 옵션에 대한 적합값을 결정하는 것은, 이 문제에 의존하기에, 1초의 일부로부터 수초에 이르기까지 시간이 걸릴 수 있다. 이것은, 유전적 알고리즘은 종료 기준이 충족될때까지 발전하는 다수의 대체 해결책과 함께 동작하기에, 문제를 해결하는데 소비되는 시간이 중요하다는 것을 의미한다.

그러나, 상기 설명된 절차는 어떤 결점을 갖고 있다. 호출 할당은, 실제로 호출을 하는 사람이 인식하지 못할 정도로 짧은 시간내에 실행되어야 한다. 따라서, 할당 옵션을 형성, 상응하는 적합 함수를 계산 및 최적의 결과를 선택하는 작업은, 비교적 벅찬 동작일 수 있고, 예를 들어 0.5초 이내에 실행되어야 한다.

본 발명의 목적은 상기 언급된 결점을 제거하는 것이다. 본 발명의 특정 목적은 종래 기술의 절차보다 실질적으로 더 빠르고 정확한 유전적 절차의 새로운 형태를 제시하여, 예를 들어 현재 사용가능한 프로세서의 계산 용량을 갖는 실시간 교정을 가능하게 하는 것이다.

본 발명의 특성에 대해, 참조는 청구범위에 따라 되어있다.

본 발명의 유전적 절차는, 각 대체 해결책에 대한 적합 함수값을 계산할 필요가 없다는 생각에 기초하지만, 절차의 마지막 단계에서, 적합 함수값이 정의된 대체 해결책이 주로 형성되고, 복잡하고 시간이 소비되는 적합값 계산을 피하기 위해 이 정의가 이용될 수 있다.

본 발명의 유전적 절차에서, 복수의 할당 옵션 또는 염색체가 형성되고, 각각은 호출 데이터 아이템 및 각 능동 하차 호출용 엘리베이터 데이터 아이템을 포함하며, 이 데이터는, 즉 유전자는 엘리베이터가 각 하차 호출에 응하도록 정의한다. 이렇게 형성된 각 염색체에 대해, 적합 함수값이 결정된다. 이후, 한 개 이상의 염색체가 적어도 하나의 유전자에 따라 변종되고 새로이 얻어진 염색체에 대한 적합 함수값이 결정된다. 검색, 즉 새로운 염색체를 형성하는 프로세스는 소정의 종료 기준이 충족될때까지 계속되고, 이후 적합 함수값을 기초로 하여 최적의 염색체가 선택되며 이 해결책에 따라 엘리베이터 그룹의 엘리베이터에 호출이 할당된다. 본 발명에 따라서, 염색체 및 상응하는 적합 함수값이 소위 유전자 뱅크라는 파일에 모이게 된다. 형성된 각 염색체는 유전자 뱅크에 있는 염색체와 비교되고, 적합 함수값은 유전자 뱅크에서 발견되지 않은 새로운 염색체에 대해서만 결정된다. 이후, 새로운 염색체 및 상응하는 적합 함수값은 유전자 뱅크로 가산된다. 따라서, 본 발명에 따라, 적합 함수값은 절차에서 생성된 새로운 각 염색체에 대해 한번만 계산되며, 이전 절차에서 나타난 염색체가 형성될 때마다, 계산 및 시간 소비하는 동작없이 상응하는 적합 함수값은 유전자 뱅크로부터 얻어진다.

본 발명의 절차에서, 한 세트의 할당 옵션, 즉 염색체는, 새로운 염색체 세대를 형성하기 위해 일반적으로 최적의 염색체가 재생되도록 선택되는 한 세대를구성한다. 새로운 세대는, 선택, 교잡 및/또는 변종을 통해 유전적 알고리즘을 사용하여 선택된 염색체로부터 형성된다.

본 발명의 절차는, 바람직한 목표가 달성될때까지, 즉 어떤 적합 함수값에 이를때까지, 또는 소정의 수만큼 새로운 세대가 생성될 때까지, 또는 소정의 프로세싱 시간후에 절차가 방해받을 수 있을 때까지 계속될 수 있다. 종료 기준으로 취급될 수 있는 또다른 사실은 개체수의 충분한 동질성이다.

다수의 데이터, 즉, 염색체 및 상응하는 적합 함수값은 절차가 진행될 때의 시간에 따라 유전자 뱅크에서 축적되는 것이 가능하기에, 어드레스 범위를 사용하여 유전자 뱅크는 바람직하게 구현되고, 유전자 뱅크에 저장될 각 염색체는 유전자 뱅크에서 염색체의 위치를 정의하는 홈 어드레스로 지정된다. 염색체의 홈 어드레스는, 소위 임의추출 함수를 사용하여, 하나이상의 유전자로부터 바람직하게 결정된다. 따라서 유전자 또는 유전자 순차는 유전자 뱅크 및 유전자 뱅크내의 어떤 홈 어드레스로에 대한 중요 요소로서 작용한다. 이상적인 임의추출 함수는 빠르게 계산될 수 있고 유전자 뱅크에 있는 각 홈 어드레스에 대해 동등할 수 있는 값을 나타낸다. 그러나, 실제로 염색체의 유전자로부터 계산된 홈 어드레스 분배는 미리 알려지지 않으며, 이에 따라, 같은 홈 어드레스에서 상이한 염색체 수는 변할 수 있다. 홈 어드레스의 정의는, 염색체에 있는 유전자의 내용, 유전자 수, 유전자 뱅크의 폭 또는 다른 상응하는 간략한 값에 기초할 수 있고, 이것으로부터 홈 어드레스는 적절한 계산 또는 다른 동작으로 결정될 수 있다.

예를 들어, 유전자 또는 염색체의 유전자 순차로부터, 유전자 뱅크 홈 어드레스는 각 염색체에 대해 계산될 수 있고, 염색체와 연관된 바람직한 데이터가 이 어드레스에 저장되며, 상기 데이터가 빠르게 위치지정되는 것을 가능하게 한다. 각 염색체는 한 개 이상의 유전자를 포함할 수 있고, 원칙적으로 각 유전자는 한 개 이상의 비트로 구성될 수 있다. 따라서, 해석에 의존하기에, 유전자는 예를 들면 이진 또는 정수로 될 수 있다.

주어진 염색체에 대한 홈 어드레스는, 예를 들어 개별적 유전자 값의 합을 먼저 계산함으로써 정의될 수 있고, 그결과 최종 홈 어드레스는 계산된 값의 나머지를 받음으로써 계산될 수 있다. 환언하면, 염색체의 유전자로부터 계산된 값은 유전자 뱅크의 폭에 의해 제산되고, 따라서 범위(0에서(유전자 뱅크 폭 - 1)까지)에 있는 값인 나머지를 얻게 되며, 이 값은 유전자 뱅크에 염색체의 홈 어드레스로서 주어진다.

동일한 홈 어드레스를 갖는 염색체는, 길이가 끝없는 체인을 형성하기 위해 체인과 연결될 수 있고, 이 경우 유전자 뱅크의 최대 깊이는 제한이 없다. 반면에, 동일한 홈 어드레스를 갖는 염색체에 의해 형성된 체인은 일정 길이의 고정된 테이블로서 구현될 수 있고, 따라서 새로운 염색체가 상기 테이블내에 저장될 때 테이블이 전체 사용된다면, 염색체중 하나는 테이블로부터 제거된다. 테이블이 전체 사용될 때, 소거될 염색체로는 테이블에 있는 최종 염색체가 바람직하지만, 다른 기준도 사용될 수 있다. 예를 들어, 테이블에서 가장 오래된 염색체 또는 가장 낮은 적합 함수값을 갖는 염색체를 소거하는 것이 가능하다.

본 발명의 절차에서, 세대의 발생으로, 검색될 어드레스 범위의 일정 영역에서 전형적으로 검색은 집중된다. 따라서, 해결책을 검색하는 초기에 나타난 염색체는 변할 것이고, 동시에 유전자 알고리즘은 초기에 발견된 염색체와 상당히 다를 수 있는 염색체를 생성할 것이다. 새로운 염색체가 유전자 뱅크에 저장될 때, 이것은 홈 어드레스로부터 시작되는 체인의 제 1 위치에서 새로운 염색체를 저장함으로써 이용될 수 있다. 이 방식으로, 더 오래된 염색체는 체인의 시작으로부터 자동적으로 더 멀리 이동할 것이다. 유전자 뱅크의 홈 어드레스에서 새로운 염색체는 다른 오래된 염색체보다 더 젊은 염색체에 대해 더 긴밀한 유사성을 가질 확률이 높기에, 먼저 발견되어 다시 생성된 염색체는 유전자 뱅크의 홈 어드레스 범위의 시작에 재빨리 다시 위치할 수 있다.

염색체를 유전자 뱅크에 저장하도록 사용된 기술에서, 적응할 수 있는 유전자 뱅크 구조를 사용하는 것이 또한 가능하다. 검색하는 동안 어떤 염색체가 다른 염색체보다 분명하고도 더 빈번히 발견될 때, 더 빠른 검색이 이루어지도록 체인의 시작에서 또는 시작근처에서 이 염색체를 갖는 것이 유리할 것이다. 염색체가 검색되고 체인에서 발견될 때, 동시에 체인의 시작으로 더 가깝게 이동시키는 것이 바람직하다. 따라서, 소정의 홈 어드레스에서 발견된 염색체는 체인의 시작 위치로 이동할 수 있고 또는 소정의 양, 즉, 체인의 시작에 대한 몇 개의 위치에 의해 이동될 수 있다.

유전자 뱅크는 2 방향으로 상호 연결된 소자로 구성된 링모양의 리스트 구조를 사용하여 또한 구성될 수 있다. 이 경우에, 이 링과 상응하는 홈 어드레스로부터 소자중 하나로의 기준치가 제공된다. 각 소자는 유전자 데이터 아이템, 적합데이터 아이템 및 유효데이터 아이템, 다시말해, 소자가 데이터를 포함하고 있는지 여부 즉 소자가 비어있는지 여부를 나타내는 상태 데이터 아이템용 장소를 포함한다.

링모양의 리스트 구조는 원하는 유전자가 발견될때까지 시계방향으로 판독된다. 검색된 유전자 데이터가 리스트상에서 발견되지 않으면, 전체 사이클이후 리스트의 시작이 다시 판독될 때 판독은 종료된다. 리스트가 전체 사용되지 않으면, 판독은, 유효 데이터가 비어있는 소자를 나타낼 때까지 지속되며, 데이터의 끝까지 도달되었음을 표시한다.

리스트가 시계 방향으로 판독된다면, 데이터는 반시계 방향으로 링모양의 리스트 구조에 기록되고, 기록된 새로운 소자를 표시하도록 홈 어드레스 기준치는 변경되어, 다음 기록 또는 판독 동작이 시작될 것이다.

유전자 뱅크에 저장된 데이터는, 예를 들어 세대 또는 현재의 갯수와 같은, 염색체에 대한 추가 정보를 또한 바람직하게 포함한다.

본 발명의 절차는 종래 기술과 비교하여 명확한 이점을 가진다. 이 절차는, 해결되는 문제점의 목표 함수가 복잡한 것이고 큰 계산 용량을 요구할 때 특히 유전자 알고리즘의 보다 빠른 활동을 실질적으로 가능하게 한다. 최적화를 가속화하는 것에다, 소정의 어떤 고정된 시간이 미리 사용된다면 유전자 알고리즘이 보다 나은 해결책을 제공한다는 또다른 이점이 있다. 보다 빠른 최적화를 통해 절약된 시간은 검색 범위의 보다 신중한 분석에 또한 소비될 수 있으며, 해결책은 괜찮은 것이고 또한 보다 나은 결과라는 확률이 증가되도록 한다.

본 발명의 절차가 엘리베이터 그룹의 제어에 적용하여 앞서 설명되었지만, 보다 빠르고 효율적인 유전적 계산 및 최적화를 위한 것이 일반적인 목적이다. 이것은 유전적 병렬 계산을 위해 그리고 분산화된 계산 환경에서 또한 사용될 수 있다. 본 발명의 절차에 의한 보다 효율적인 프로세싱은, 실시간 제어(그 목적은 실시간에서 문제를 해결하는 것)에 및 과다한 계산 그리고/또는 시뮬레이션을 특히 요구하는 문제의 경우에 특히 명확해진다.

이후에, 본 발명은 첨부된 도면에 따라 상세히 설명될 것이다.

도 1은 본 발명의 절차를 도시하는 블록도이다.

도 2는 홈 어드레스의 정의하는 블록도이다.

도 3은 유전자 뱅크 구조를 도시한다.

도 4는 또다른 유전자 뱅크 구조를 도시한다.

도 5는 제 3의 유전자 뱅크 구조를 도시한다.

도 1은 본 발명 절차의 다양한 단계를 도시한다. 엘리베이터 제어 시스템은, 블록(1)에서 시작하여, 최소한 하나의 하차 호출이 엘리베이터에 할당될 때, 호출 할당을 개시한다. 엘리베이터 염색체의 길이는 하차 호출이 발생하는 시점에서의 하차 호출의 수 및 이용가능한 엘리베이터의 수와 같은 인자에 의해 결정된다. 블록(2)에서, 할당 옵션 즉 염색체의 제 1세대는, 시작 데이터, 즉 확률 프로세스에 의거하여 생성된다. 염색체의 제 1 세대는, 이전의 할당 결과에 부분적으로 기초한 확률 프로세스에 의해 또는 시작점으로서의 직접 집단 제어를 사용하여 생성될 수 있다.

이후, 이 세대의 염색체는 하나씩 검사되고, 블록(3)에서 이 세대의 염색체중 하나가 선택된다. 블록(4)에서, 상기 염색체를 위한 홈 어드레스가 형성된다. 도 2는, 이후에 좀더 자세히 설명될 홈 어드레스의 정의 방식을 도시하는 블록도를 도시한다. 블록(5)에서, 절차는 상응하는 염색체가 유전자 뱅크에 이미 존재하는지여부를 판단한다. 그런 염색체가 없다면, 상기 염색체는 새로운 것이고 이 염색체의 적합값이 블록(6)에서 계산되고 데이터는 유전자 뱅크에 저장된다. 염색체가 유전자 뱅크에서 발견되면, 이것의 적합값은 블록(7)에서 유전자 뱅크로부터 검색되고 이 적합값은 상기 염색체에 지정된다. 게다가, 염색체가 유전자 뱅크에서 발견되면, 유전자 뱅크에 있는 상기 데이터만이 문제가 되는 염색체에 대해 재배열될 수 있다.

세대의 모든 염색체가 아직 검사되지 않았다면, 절차는 블록(8)으로부터 블록(3)으로 돌아가며, 검사를 위해 다음 염색체가 준비된다. 모든 세대가 검사된 후에, 절차는 블록(8)으로부터 블록(9)으로 이동하며, 종료기준이 충족되었는지 여부를 결정하기 위한 테스트가 실행된다.

블록(9)에서, 절차가 계속되어야 하는지 또는 최종 얻어진 최적값이 사용될지 여부를 판단하기 위해, 적합값, 소비된 프로세스 시간, 또는 수행된 프로세싱 사이클 수에 의거하여 추정이 실행된다. 할당 프로세스를 종료하는 기준이 충족될 때, 절차는 블록(10)으로 이동하고 하차 호출은 최적의 염색체에 따라 엘리베이터에 할당되며, 이에 따라 종료 블록(11)을 통해 엘리베이터 제어 시스템으로 제어가 전달된다.

종료 기준이 블록(9)에서 충족되지 못했다면, 적합 함수값에 의거하여 절차는 블록(12)으로 이동하고, 최적의 또는 다른 모든 실행가능하거나 관심을 갖는 염색체가/염색체들이 선택되고 최소한 다음 세대를 위해 저장된다. 선택된 염색체로부터, 유전자 알고리즘에 따라 새로운 염색체 세대가 생성된다; 추가 최적화를 위해 적합한 염색체가 선택되고, 새로운 염색체는, 각 유전자중 일부를 선택함으로써 2개의 더 오래된 염색체로부터 생성되며 그리고/또는 더 오래된 염색체의 유전자는 몇가지 면에서 임의 변종을 통해 변경된다. 유전자 값을 소정의 값의 제한범위에서 소정의 확률로 바꾸는 것이 가능하다.

얻어진 새로운 염색체 세대는 블록(3)에서 한번에 한 개의 유전자씩 테스트받고, 이 프로세스는 종료 기준이 충족될때까지 세대간 계속된다.

첨부된 블록도에서 알 수 있듯이, 유전자 뱅크는 적합 함수값을 결정하기 위해 필요한 계산 사이클 수를 명확히 감소시킨다. 절약된 실제 시간은 계산 사이클 수에 직접적으로 크게 비례하지는 않는다. 유전자 뱅크 동작에 의해 소비된 시간 또한 고려되어야 한다. 유전자 뱅크는, 유전자 뱅크 프로세싱에 의해 소비된 시간이 적합 함수값 계산을 회피함으로써 절약된 시간보다 짧을때에만 생산적일 것이다. 따라서, 단순히 적합 함수값으로는 계산 속도라는 면에서 유전자 뱅크에 어떠한 이점도 제공하지 못한다. 검색, 기록 동작 및 가능한 동적 메모리 할당으로 구성되는 평균 유전자 뱅크 프로세싱 시간이 단일 적합 함수값 계산을 위해 요구되는 시간보다 짧다면, 유전자 알고리즘에서 유전자 뱅크를 사용하는 것은 고려할만하다. 이 프로세싱 동작은 빠르며 효율적으로 수행될 수 있다.

블록(4)의 홈 어드레스는, 도 2의 블록도에 따라 계산될 수 있다. 이 예에서의 원칙은, 검사받는 염색체의 개별적 유전자 값들은 먼저 함께 가산되고, 이에 따라 얻어진 값으로부터 나머지를 받아들임으로써 최종 홈 어드레스가 계산될 수 있다는 것이다. 엘리베이터 응용에 있어서 유전자 값은 하차 호출에 응하는 엘리베이터의 수가 될 수 있다. 환언하면, 염색체의 유전자로부터 계산된 값은 유전자 뱅크의 폭에 의해 제산되고, 따라서 나머지는 범위(0에서(유전자 뱅크 폭 - 1)까지)에 있는 값일 것이며, 이 값은 염색체의 홈 어드레스로서 유전자 뱅크에 주어진다. 절차가 홈 어드레스 계산 위치에 이를 때, 시작 블록(20)을 통하여 블록(21)으로 진행되며, 임시 홈 어드레스 시작값은 0으로 설정되고 변수(g)는 1로 설정된다. 도 22에서, 변수(g)가 검사받는 염색체의 유전자 수보다 많은지를 결정하기 위한 테스트가 수행된다. 변수(g)가 검사받는 염색체의 유전자 수보다 적은 경우에, 유전자 수(g)의 값을 임시 홈 어드레스 값에 더함으로써 새로운 임시 홈 어드레스 값이 계산되고 g는 블록(23)에서 하나씩 증가하며 블록(22)에서 활동이 재개된다. 많은 경우에, 절차는 블록(22)으로부터 블록(24)으로 진행되고, 홈 어드레스는 임시 홈 어드레스 값 MODULO 유전자 뱅크폭의 값으로 설정된다.

도 3은, 유전자 뱅크의 깊이(32)가 제한없는동안 홈 어드레스(31)의 수에 의해 유전자 뱅크폭(30)이 결정되는 유전자 뱅크 구조를 도시한다. 따라서, 각 홈 어드레스에서, 제한없는 염색체(33)의 수 및 상응하는 계산된 적합 함수값(34)을 홈 어드레스로부터 시작되는 연결된 체인으로서 저장하는 것이 가능하다. 따라서, 각 홈 어드레스(31)는 0개 또는 그 이상의 염색체를 포함할 수 있고, 유전자 뱅크에서의 위치, 즉 홈 어드레스는 적절한 임의추출 함수를 사용하여 한 개 이상의 염색체의 유전자로부터 계산될 수 있다. 새로운 염색체 및 상응하는 적합값은 체인에서 제 1 위치에 항상 저장되며, 이에 따라 체인에 이미 존재하는 염색체는 더 멀리 이동된다.

도 4는, 유전자 뱅크폭(40)이 홈 어드레스(41)의 수에 의해 결정되며 유전자 뱅크 깊이(42)가 제한되어 있는 유전자 뱅크의 응용을 도시한다.

이 경우, 각 홈 어드레스(41)에서 독립적으로, 일정 데이터의 양, 즉, 일정 염색체(43)의 수 및 상응하는 적합 함수값(44)을 저장하는 것이 가능하다. 새로운 염색체 및 이것의 적합값이 소정의 홈 어드레스에서 테이블의 제 1 위치에 저장될 때, 테이블 끝의 마지막 데이터는 테이블이 전체 사용중이라면 소거된다. 이 염색체 및 테이블로부터 소거된 상응하는 적합값은 문제가 되는 홈 어드레스에서 가장 오래된 데이터이며, 절차의 바람직한 최종 결과와 관계가 제일 적은 테이블에서 염색체중 하나일 확률이 매우 높다. 따라서, 이 데이터를 소거하는 것은 절차에서 최적의 결과를 얻는 것에 손상을 주지 않을 것이다. 홈 어드레스의 깊이는 제한되기에, 생성된 새로운 염색체에 상응하는 염색체를 찾기 위해 검사동안 급히 검사될 수 있다. 게다가, 새로운 염색체는 유전자 뱅크 및 체인에서 더 ??은 염색체에 대해 보다 가까운 유사성을 갖기에, 생성된 새로운 염색체는 상대적으로 짧은 홈 어드레스에서 발견될 확률이 높다.

도 5는, 유전자 뱅크폭이 홈 어드레스(51)의 수에 의해 결정되는 제 3 유전자 뱅크의 응용을 도시한다. 임의추출 테이블의 각 홈 어드레스로부터, 2방향으로 상호연결되고 링으로 정렬된 소자(52)로 구성되는 리스트 구조에 대한 기준치가 있다. 링에서 소자의 수는 유전자 뱅크의 깊이를 결정한다.

각 소자(52)는 유전자 데이터, 적합값 및 유효값, 즉, 소자가 비어있는지 즉 유전자 데이터를 포함하고 있는지 여부를 나타내는 상태 데이터용 위치를 갖는다.연결된 리스트는, 바람직한 유전자가 발견될때까지 또는 전체 사이클 이후에 리스트의 시작이 다시 재개될때까지 시계방향(53)으로 판독된다. 특히 절차의 시작 단계에서, 리스트는 종종 부분적으로만 채워지고, 프로세싱을 가속화하기위해, 전체 리스트를 매번 검사하는 것은 이성적이지 못하다. 이러한 이유로, 소자는 유효 데이터 아이템을 포함하고, 리스트 검사는 비어있는 소자임을 나타내는 제 1 유효 데이터 아이템을 발견함에 따라 종료될 수 있다.

데이터는, 판독 방향(53) 즉 반시계 방향(54)과 반대 방향으로, 연결된 링에 기록된다. 이렇게 하기 위해, 홈 어드레스 기준치(55)를 선행하는 소자가 선택되고 유효 데이터 뿐만 아니라 유전자 및 적합값이 연결링에 기록된다. 게다가, 홈 어드레스 기준치(55)는 방금 기록된 새로운 소자를 가리키도록 한다. 따라서, 새로운 데이터는 링에서 가장 오래된 데이터를 항상 겹쳐쓰며 이 링은 제 1 새로운 데이터로부터 출발하여 가장 오래된 데이터를 향해 제 2 새로운 데이터보다 선행하여 판독된다. 물론, 연결된 링을 반대 순서로 사용하는 것도 가능하며, 이 경우 판독은 반시계방향으로 진행되고 기록은 시계방향으로 진행된다.

앞 설명에서, 본 발명은 첨부된 도면에 따라 예를 들어 설명되었지만, 청구범위에 의해 정의된 본 발명의 사상의 범위내에서 상이한 실시예가 가능하다.

본 발명의 절차는 종래 기술과 비교하여 명확한 이점을 가진다. 이 절차는, 해결되는 문제점의 목표 함수가 복잡한 것이고 큰 계산 용량을 요구할 때 특히 유전자 알고리즘의 보다 빠른 활동을 실질적으로 가능하게 한다.

Claims (18)

1. 복수의 할당 옵션, 즉 염색체가 형성되고, 각 염색체가 각 능동 하차 호출에 대한 엘리베이터 데이터 아이템 및 호출 데이터 아이템을 포함하며, 이 데이터 즉 유전자는 엘리베이터가 각 하차 호출에 응하도록 정의하는 단계;

   적합 함수값이 각 염색체에 대해 결정되는 단계;

   한 개 이상의 염색체가 적어도 하나의 유전자에 따라 변경되고 이에 따라 얻어진 염색체에 대해 적합 함수값이 결정되는 단계;

   소정의 종료 기준이 충족될 때까지 염색체 변경이 반복되는 단계; 및

   상기 적합 함수값에 기초하여, 최적의 염색체가 선택되고 이 해결책에 따라 호출이 엘리베이터 그룹의 엘리베이터에 할당되는 단계를 포함하는, 엘리베이터 그룹의 엘리베이터 하차 호출 디바이스를 통해 입력된 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법에 있어서,

   염색체 및 상응하는 적합 함수값이 파일, 즉 유전자 뱅크에 모이고 생성된 각 염색체는 유전자 뱅크의 염색체와 비교되며, 적합 함수값은 유전자 뱅크에서 발견되지 않은 새로운 염색체에 대해서만 결정되고, 이에따라 상기 새로운 염색체 및 상응하는 적합 함수값이 유전자 뱅크로 가산되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 선택, 교잡 및 변종을 통한 유전적 알고리즘을 사용하여새로운 세대가 형성된 것으로부터, 상기 염색체가 한 세대를 구성하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
3. 제 2 항에 있어서, 소정의 적합 함수값, 세대 수, 프로세싱 시간 또는 충분한 개체수의 균질성에 이르렀을 때 종료 기준이 충족되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 유전자 뱅크는 어드레스 범위로 구성되고, 각 염색체는 유전자 뱅크에서 염색체의 위치를 정의하는 홈 어드레스로 지정되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
5. 제 4 항에 있어서, 염색체의 홈 어드레스는 유전자의 내용, 유전자의 수 또는 유전자 뱅크폭에 의거하여 한 개 이상의 유전자로부터 결정되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
6. 제 4 항에 있어서, 복수의 염색체가 동일한 홈 어드레스에 위치하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
7. 제 4 항 내지 제 6 항의 어느 한 항에 있어서, 동일한 홈 어드레스를 구비하는 염색체는 길이의 제한이 없는 체인을 형성하도록 연결되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
8. 제 4 항 내지 제 6 항의 어느 한 항에 있어서, 동일한 홈 어드레스를 구비하는 염색체 체인은 한정된 길이의 고정 테이블로서 구현되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
9. 제 7 항에 있어서, 새로운 염색체는 체인의 제 1 위치 또는 홈 어드레스로부터 시작하는 테이블에 저장되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
10. 제 7 항에 있어서, 체인이나 테이블에서 검색되어 발견된 염색체는 체인 또는 테이블의 시작으로 이동되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
11. 제 7 항에 있어서, 체인이나 테이블에서 검색되어 발견된 염색체는 체인 또는 테이블내에서 시작으로 이동되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
12. 제 8 항에 있어서, 전체 사용중인 테이블에 염색체가 저장될 때, 상기 테이블에서 염색체중 제일 오래된 염색체가 소거되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
13. 제 8 항에 있어서, 전체 사용중인 테이블에 염색체가 저장될 때, 최저 적합 함수값을 구비한 상기 테이블의 염색체중 하나가 소거되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
14. 제 8 항에 있어서, 전체 사용중인 테이블에 염색체가 저장될 때, 상기 테이블의 염색체중 최종 염색체는 소거되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
15. 제 4 항 내지 제 6 항의 어느 한 항에 있어서, 각 홈 어드레스로부터 2방향으로 연결되고 링형태로 배열된 리스트 구조에 기준치가 있는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
16. 제 15 항에 있어서, 바람직한 유전자가 발견될때까지, 판독된 데이터가 유효하지 않을때까지, 또는 전체 사이클이후 리스트의 시작이 다시 판독될때까지 링모양의 리스트 구조는 시계방향으로 판독되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
17. 제 15 항에 있어서, 데이터는 반시계 방향으로 링모양의 리스트 구조에 기록되고 홈 어드레스 기준치는 방금 기록된 새로운 소자를 가리키도록 하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.
18. 제 1 항 내지 제 6 항의 어느 한 항에 있어서, 염색체를 설명하는 추가 정보는 유전자 뱅크에 저장되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹에서 하차 호출을 할당하는 유전적 절차를 구비한 방법.