用于为至少一个电梯确定分配决策的方法和设备技术

根据一个方面，提供了一种用于为至少一个电梯确定分配决策的方法和设备(200)。在解决方案中，在机器学习模块(202)中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入。利用所述机器学习模块(202)对所述第一输入进行处理以提供包括第一分配决策的第一输出。然后在迭代模块(204)中将所述第一输出用作第二输入。利用所述迭代模块(204)对所述第二输入进行处理以提供包括第二分配决策的第二输出。将所述第二分配决策提供给电梯控制模块(212)和分配决策存储装置(206)用以进一步的机器学习模块训练。

Method and device for determining allocation decision for at least one elevator

According to one aspect, a method and device (200) for determining allocation decisions for at least one elevator is provided. In the solution, the existing call in the elevator system is used as the first input in the machine learning module (202). The first input is processed by using the machine learning module (202) to provide the first output including the first allocation decision. The first output is then used as the second input in the iterative module (204). The second input is processed using the iterative module (204) to provide second outputs including second allocation decisions. The second allocation decision is provided to the elevator control module (212) and the allocation decision storage device (206) for further machine learning module training.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于为至少一个电梯确定分配决策的方法和设备
技术介绍
可以在电梯系统中使用启发式优化算法(例如遗传算法或者蚁群优化算法)来生成电梯分配决策。启发式优化算法是迭代算法，因此在使用长种群和大量迭代时，该启发式优化算法在执行时可能需要花费很长时间。然而，当在电梯系统中分配电梯轿厢时，时间通常是重要参数。因此，将启发式优化算法应用于呼叫分配的最终结果可能无法提供最佳的呼叫分配解决方案。然而，其通常在给定时间限制内提供合理的解决方案。然而，需要寻找能够更快地找到更好的分配决策的解决方案。
技术实现思路
根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于为至少一个电梯确定分配决策的方法。该方法包括：在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入；利用机器学习模块对第一输入进行处理以提供包括第一分配决策的第一输出；在迭代模块中将第一输出用作第二输入；利用迭代模块对第二输入进行处理以提供包括第二分配决策的第二输出；并且将第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置用以进一步的机器学习模块训练。在一个实施例中，该方法还包括：在在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入之前，利用迭代模块对电梯系统中的现有呼叫进行处理以提供分配决策；将来自迭代模块的分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置；使用分配决策来教导机器学习模块，直到至少一个预定标准得到满足；并且在已经满足了至少一个预定标准之后，在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入。在一个实施例中，可替代地或者另外，该方法还包括：将电梯系统中的预测呼叫用作机器学习模块的第一输入。在一个实施例中，可替代地或者另外，机器学习模块包括人工神经网络模块。在一个实施例中，可替代地或者另外，迭代模块包括通用算法模块和蚁群算法模块中的至少一个。根据本专利技术的第二方面，提供了一种用于为至少一个电梯确定分配决策的设备。该设备包括机器学习模块、迭代模块和分配决策存储装置。该设备还包括：用于在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入的装置，其中机器学习模块配置为对第一输入进行处理以提供包括第一分配决策的第一输出；用于在迭代模块中将第一输出用作第二输入的装置，其中迭代模块配置为对第二输入进行处理以提供包括第二分配决策的第二输出；以及用于将第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置用以进一步的机器学习模块训练的装置。在一个实施例中，迭代模块配置为在将电梯系统中的现有呼叫用作机器学习模块的第一输入之前，对电梯系统中的现有呼叫进行处理以提供分配决策，其中该设备还包括：用于将来自迭代模块的分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置的装置、用于使用分配决策来教导机器学习模块直到至少一个预定标准得到满足的装置、以及用于在至少一个预定标准已经得到满足之后在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入的装置。在一个实施例中，可替代地或者另外，用于使用的装置配置为将电梯系统中的预测呼叫用作机器学习模块的第一输入。在一个实施例中，可替代地或者另外，机器学习模块包括人工神经网络模块。在一个实施例中，可替代地或者另外，迭代模块包括通用算法模块和蚁群算法模块中的至少一个。在一个实施例中，可替代地或者另外，机器学习模块包括图形处理模块。根据第三方面，提供了一种用于为至少一个电梯确定分配决策的设备。该设备包括至少一个处理单元和至少一个存储器。至少一个存储器存储程度指令，该程序指令在由至少一个处理单元执行时使该设备将电梯系统中的现有呼叫用作机器学习模块的第一输入；利用机器学习模块对第一输入进行处理以提供包括第一分配决策的第一输出；在迭代模块中将第一输出用作第二输入；利用迭代模块对第二输入进行处理以提供包括第二分配决策的第二输出；并且将第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置用以进一步的机器学习模块训练。根据第四方面，提供了一种计算机程序，该计算机程序包括程序代码，该程序代码在由至少一个处理单元执行时使至少一个处理单元执行第一方面的方法。在一个实施例中，计算机程序实施在计算机可读介质上。根据第五方面，提供了一种用于为至少一个电梯确定分配决策的方法。该方法包括：利用迭代模块对电梯系统中的现有呼叫进行处理以提供分配决策；将来自迭代模块的分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置；使用分配决策来教导机器学习模块；检测是否满足至少一个预定标准；在满足至少一个预定标准之后，在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入；利用机器学习模块对第一输入进行处理以提供包括第一分配决策的第一输出；在迭代模块中将第一输出用作第二输入；利用迭代模块对第二输入进行处理以提供包括第二分配决策的第二输出；并且将第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置用以进一步的机器学习模块训练。根据第六方面，提供了一种用于为至少一个电梯确定分配决策的设备。该设备包括机器学习模块、迭代模块和分配决策存储装置。迭代模块配置为对电梯系统中的现有呼叫进行处理以提供分配决策；用于将来自迭代模块的分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置的装置；用于使用分配决策来教导机器学习模块的装置；用于检测是否满足至少一个预定标准的装置；用于在满足至少一个预定标准之后在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入的装置，其中机器学习模块配置为对第一输入进行处理以提供包括第一分配决策的第一输出；用于在迭代模块中将第一输出用作第二输入的装置，其中迭代模块配置为对第二输入进行处理以提供包括第二分配决策的第二输出；以及用于将第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置用以进一步的机器学习模块训练的装置。根据第七方面，提供了一种用于为至少一个电梯确定分配决策的设备。该设备包括至少一个处理单元和至少一个存储器。至少一个存储器存储程序指令，该程序指令在由至少一个处理单元执行时使该设备利用迭代模块对电梯系统中的现有呼叫进行处理以提供分配决策；将来自迭代模块的分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置；使用分配决策来教导机器学习模块；检测是否满足至少一个预定标准；在满足至少一个预定标准之后，在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入；利用机器学习模块对第一输入进行处理以提供包括第一分配决策的第一输出；在迭代模块中将第一输出用作第二输入；利用迭代模块对第二输入进行处理以提供包括第二分配决策的第二输出；并且将第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置用以进一步的机器学习模块训练。根据第八方面，提供了一种计算机程序，该计算机程序包括程序代码，该程序代码在由至少一个处理单元执行时使至少一个处理单元执行第五方面的方法。在一个实施例中，计算机程序实施在计算机可读介质上。根据第八方面，提供了一种电梯系统，该电梯系统包括电梯控制模块；以及第二、第三、第六和第七方面中的任何一个的设备。可以通过使用至少一个处理器或者至少一个处理器和连接到至少一个处理器的至少一个存储器来实施上面公开的装置，存储器存储由要由至少一个处理器执行的程序指令。附图说明被包括以提供对本专利技术的进一步理解和构成本说明书的一部分的附图图示了本专利技术的实施例并且与本说明书一起用于解释本专利技术的原理。在附图中：图1A是图示了用于为电梯系统中的至少一个电梯确定分配决策的方法的流程图。图1B是图示了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于为至少一个电梯确定分配决策的方法，所述方法包括：在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入；利用所述机器学习模块对所述第一输入进行处理，以提供包括第一分配决策的第一输出；在迭代模块中将所述第一输出用作第二输入；利用所述迭代模块对所述第二输入进行处理，以提供包括第二分配决策的第二输出；以及将所述第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置，用以进一步的机器学习模块训练。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于为至少一个电梯确定分配决策的方法，所述方法包括：在机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入；利用所述机器学习模块对所述第一输入进行处理，以提供包括第一分配决策的第一输出；在迭代模块中将所述第一输出用作第二输入；利用所述迭代模块对所述第二输入进行处理，以提供包括第二分配决策的第二输出；以及将所述第二分配决策提供给电梯控制模块和分配决策存储装置，用以进一步的机器学习模块训练。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：在将电梯系统中的现有呼叫用作机器学习模块的第一输入之前，利用所述迭代模块对所述电梯系统中的现有呼叫进行处理，以提供分配决策；将来自所述迭代模块的所述分配决策提供给所述电梯控制模块和所述分配决策存储装置；使用所述分配决策来教导所述机器学习模块，直到至少一个预定标准得到满足；以及在所述至少一个预定标准已经得到满足之后，在所述机器学习模块中将所述电梯系统中的所述现有呼叫用作所述第一输入。3.根据权利要求1或者2所述的方法，还包括：将所述电梯系统中的预测呼叫用作所述机器学习模块的所述第一输入。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述机器学习模块包括人工神经网络模块。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述迭代模块包括通用算法模块和蚁群算法模块中的至少一个。6.一种用于为至少一个电梯确定分配决策的设备，所述设备包括：机器学习模块；迭代模块；分配决策存储装置；用于在所述机器学习模块中将电梯系统中的现有呼叫用作第一输入的装置；其中所述机器学习模块配置为对所述第一输入进行处理，以提供包括第一分配决策的第一输出；用于在迭代模块中将所述第一输...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·基托夫，
申请(专利权)人：通力股份公司，
类型：发明
国别省市：芬兰,FI