Otimização de controle de tráfego em grupo de elevadores com algoritmos bioinspirados

• Main Author: Rodríguez, Juan Pablo Diago
• Other Authors: Muñoz, Daniel Mauricio
• Language: Portuguese
• Published: 2016
• Subjects: Algoritmos; Solucão de problemas
• Online Access: http://repositorio.unb.br/handle/10482/20481; http://dx.doi.org/10.26512/2015.10.D.20481

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2015. === Submitted by Fernanda Percia França ([e-mail]) on 2016-02-17T19:13:42Z No. of bitstreams: 1 2015_JuanPabloDiagoRodríguez.pdf: 3680802 bytes, checksum: f70c8bd4da318aae2414f530b8145786 (MD5) === Approved for entry into archive by Marília Freitas([e-mail]) on 2016-05-26T17:30:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_JuanPabloDiagoRodríguez.pdf: 3680802 bytes, checksum: f70c8bd4da318aae2414f530b8145786 (MD5) === Made available in DSpace on 2016-05-26T17:30:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_JuanPabloDiagoRodríguez.pdf: 3680802 bytes, checksum: f70c8bd4da318aae2414f530b8145786 (MD5) === Este trabalho tem como objetivo apresentar a implementação de uma técnica de otimização bioinspirada como solução ao problema de controle de tráfego em sistemas de grupos de elevadores (EGCS). A técnica de controle usada é o algoritmo de otimização por inteligência de enxame (PSO - swarm optimization particle) de tipo binário. A ideia é que o algoritmo escolha o melhor elevador para um usuário que faz uma chamada de serviço em um sistema de controle destino (DCS – destination control system). Para a escolha do elevador o algoritmo tem uma função custo que considera as variáveis: (1) tempo de espera; (2) tempo de voo; (3) capacidade do elevador; (4) número de paradas alocadas; entre outras. A solução que apresente o melhor valor de aptidão será o elevador selecionado para atender a chamada. Como caso de estudo o controlador foi testado em um prédio do tipo comercial simulando o caso mais crítico (uma situação de trafego up-peak), Finalmente, os resultados obtidos são apresentados e comparados com os resultados de outros autores. === This work aims at presenting the implementation of a Bio-inspired optimization technique applied to Elevator Group Control Systems (EGCS) as a solution for traffic problem. The control technique used is a binary optimization algorithm based on swarm intelligence (PSO - particle swarm optimization). The main idea consist of choosing the best elevator for a user who calls for service in a destination control system (DCS). In order to choosing the elevator, the algorithm uses a cost function that considers the variables: (1) waiting time; (2) flight time; (3) elevator capacity; (4) number of allocated stops; among others. The solution that presents the best fitness value corresponds to the selected elevator that is going to answer the call. As case of study, the controller was tested in a commercial building, simulating the most critical case (up-peak traffic situation). Finally, the results obtained are summarized and compared with results obtained by other authors.