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| 基于GA-RL算法的多Agent电梯群控系统 | |
| 引用本文： | 张广明,巩建鸣,涂善东.基于GA-RL算法的多Agent电梯群控系统[J].医学教育探索,2009(4):606-611. |
| 作者姓名： | 张广明 巩建鸣 涂善东 |
| 作者单位： | 南京工业大学自动化与电气工程学院;南京工业大学自动化与电气工程学院;华东理工大学机械与动力工程学院 |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金（BK2006176） |
| 摘 要： | 针对电梯群控系统这一类复杂的派梯优化决策问题，应用多Agent的理论与技术，建立了系统强化学习模型。提出了一种基于GA算法的多Agent强化学习方法，给出了具体算法的一般描述。建立电梯群控调度系统的虚拟仿真环境，并与其他算法进行了对比研究。仿真结果表明：该方法在提高强化学习的效率和收敛速度，改善种群结构等方面收到了很好的求解效果，为电梯群控系统的优化调度决策提供了一种较好的途径。 |
| 关 键 词： | 电梯群控(EGCS) GA算法 强化学习（RL） 多Agent系统 派梯优化 |
| 收稿时间： | 2008/8/19 0:00:00 |
Elevator Group Control System Using Multi-agent Based on GA-RL Algorithm |
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| Abstract: | |
| Keywords: | elevator group control system (EGCS) genetic algorithm reinforcement learning (RL) multi agent system dispatching optimal |
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