第 40 卷  第 9 期 

2007

年 9 月 

天  津  大  学  学  报 

Journal of Tianjin University 

Vol.40

  No.9 

Sep. 2007 

 

 

收稿日期：2006-11-23；修回日期：2007-05-25.

 

基金项目：国家自然科学基金资助项目(60574055)  ；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20050056037）；天津市科技攻关重点项目 

(06YFGZGX01700). 

作者简介：宗  群（1961—    ），男，教授，zongqun@tju.edu.cn.

 

通讯作者：李胜涛, lishengtao1983@yahoo.com.cn. 

 

 

 

 

 

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型 

 

宗  群，李胜涛，王维佳 

（天津大学电气与自动化工程学院，天津  300072） 

 

摘  要：针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题，建立了鲁棒优化模型，利用遗传算法对所建模型进行求解．对
于不确定线性优化问题，研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法．仿真实验中，利用电梯群控虚拟仿
真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证．以 300 人／15 min 的混合交通流模式为例，鲁棒优化算法
的平均候梯时间比静态分区算法降低 12.77 s；平均乘梯时间比最小等待时间算法降低 9.7 s；电梯启停次数比静态分
区算法少 8 次．实验结果表明，鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性，可以减小交通流不确定性的
影响，提高电梯群控调度性能． 
关键词：鲁棒优化；不确定优化；电梯群控调度；遗传算法 
中图分类号：TP202          文献标志码：A

         

文章编号：0493-2137（2007）09-1019-06 

 

Robust Optimization Model of Elevator Group Scheduling  

Based on Genetic Algorithm 

 

ZONG Qun，LI Sheng-tao，WANG Wei-jia 

（School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin University, Tianjin 300072, China）

 

Abstract：To investigate the problem of elevator group scheduling, a model was proposed based on robust 
optimization

（RO）and solved by using genetic algorithm（GA）．For uncertain linear optimization, the choice of 

uncertain set and transformation of robust counterpart were investigated. Virtual simulation environment of elevator 

group control system was adopted to validate the RO scheduling algorithm under different traffic flows. Numerical

experiments showed that the average waiting time of RO was 12.77 s shorter than that of static zoning algorithm, the 

average journey time was 9.7 s shorter than that of minimum waiting time algorithm, and the elevator stop times was 8 

times less than that of static zoning algorithm. The RO algorithm was more adaptable under different traffic modes. It 

can diminish the impact of traffic uncertainty and improve the performance of elevator group scheduling evidently.

 

Keywords：robust optimization；uncertain optimization；elevator group scheduling；genetic algorithm 

;

随着城市中高层建筑的增加，电梯已成为不可或

缺的垂直交通工具．为了满足乘客舒适、节时以及电
梯节能运行的需要，针对多部电梯组成的电梯群控系
统，进行有效的电梯群控调度已经成为一个具有实际
意义的课题．目前的电梯群控系统的调度策略中，基
于启发枚举搜索的传统方法无法保证大型解搜索空
间的调度的实时性．基于智能技术的神经网络、遗传

算法、模糊逻辑和多 Agent 系统等调度策略尽管在实
际应用中有一定的效果，但是在电梯群控关键问题的
处理上，其解决方法还很依赖于经验.  

由于鲁棒优化（robust optimization, RO）理论可

以解决具有不确定因素的优化问题，所以笔者将其用
于解决具有交通流不确定性的实际电梯群控调度问
题．笔者从性能指标的优化角度处理电梯群控调度问