Çoklu Asansörler için bir Genetik Algoritma Önerisi, Kullanımın Yoğun Olduğu Öğle Yemeği Saatleri için Analiz ve Simulasyonu Pablo Cortes*, J. Larraneta, L. Onieva 11 Kasım 2003'te yayınlandı. (Science Direct) * Sevilla Üniversitesi Mustafa Tanyer İleri Sistem Simulasyonu 05.01.2016
25
Embed
Çoklu Asansörler için bir Genetik Algoritma Önerisi, Kullanımın Yoğun Olduğu Öğle Yemeği Saatleri için Analiz ve Simulasyonu
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Çoklu Asansörler için bir Genetik Algoritma Önerisi, Kullanımın Yoğun Olduğu Öğle Yemeği Saatleri için Analiz ve Simulasyonu
Pablo Cortes*, J. Larraneta, L. Onieva
11 Kasım 2003'te yayınlandı. (Science Direct)* Sevilla Üniversitesi
Mustafa Tanyerİleri Sistem Simulasyonu
05.01.2016
Özet
İşyeri Asansörleri için bir GA önerilmiş,
Universal kontrol algoritması (THV) ile Arena kullanılarak sonuçları karşılaştırılmış,
Önerilen GA'nın bekleme zamanını kısalttığı görülmüştür.
GirişŞehir Merkezlerinde arsa fiyatlarının artması ile
yüksek binalar inşa edilmektedir.Bu binalarda senkronize çoklu asansör
sistemleri kullanılmaktadır.Asansör sistemi algoritmalarının temel amaçları
vardır:Ortalama sistem bekleme süresi, en uzun bekleme süresi, kuyruk büyüklüğü ve enerji kullanımı minimizasyonuSistem Bekleme Zamanı = Asansörü bekleme
süresi + Asansörle yolculuk süresi
Asansör VarsayımlarıBir çağrıya yalnız 1 asansör gitmektedir.Bir seferde asansör kapasitesi kadar kişi
taşınabilmektedir.Asansör bir katta sadece o kattan çağrıldıysa
durmaktadır.Asansörün hareket yönündeki kattan gelen
çağrıya öncelik verilir.Asansör önce binen yolcusunu indirmeden
yönünü değiştiremez.
Mevcut AlgoritmalarIF-ELSE temelli algoritmalar
University of Manchester Institute of Science and Technology tarafından önerilen THV algoritması. İlk Asansör algoritmalarındanAsansör çağrısına, aynı yönlü hareket eden en yakın asansörü
gönderiyor.Şu anda daha iyi sonuç veren dinamik programlama & Yapay
sinir ağı algoritmaları kullanılıyor.Genetik algoritma önerileri de var fakat kullanımı yok.
SİMULASYON MODELİARENA v. 5.0 kullanılmış
Animation ControlPassenger Elevator Zone
Animasyon BölümüModüller ve attributeleri ve İstatistikler:
Arrive: Yolcu gelişleri Yolcu geliş süresi dağılımı Time_Arrival: Yolcu varış zamanı Origin: Yolcunun asansörü çağırdığı kat Destination: Yolcunun indiği kat
Depart: Yolcu çıkışları Yolcu çıkışını 1 artırır (counter) Time_System: Yolcunun sistemde geçirdiği süre (tally) Kuyruk bekleme süreleri
Kontrol Bölümüİçinde bulunan bütün entity'lerin özelliklerini taşıyan controller isminde asansör gibi bütün katları gezen bir entity bulunur.
Yolcu BölümüUpDown: Origin ve Destination attribute'lerinin durumuna göre, yukarı çıkan yolcular için 1, aşağı inenler için 2 tutar
Asansör Bölümüstate: Aldığı değere göre asansörün geçtiği katta
yapacağı aksiyonu belirler Waiting_for_Calls: Asansör boşaldı ise, son gelinen katta
beklerken Leaving_the_Lift: Asansörde yolcu varsa ve o katta inen-binen
yoksa Taking_Passengers:Asansör yolcu almak için bir katta
durduğunda (Time_Doors: Kapı açılması için geçen süre - delay, 2 sn)
Arrival_Evaluation (submodül): Asansörün bir katta yapacağı hareketin yönünü belirler (yukarı, aşağı, durma)
Level = LDX(Transporter ID, unit number) Asansörün bulunduğu katı döner
Asansör Bölümü (devam)
KONTROL ALGORİTMASIKromozomlar: 2 X Number_of_Floors - 2 boyutlu tek satırlı 2 dizi
Dizilerin ilk kat sayısı-1 elemanı yukarı yönlü, ikinci kat sayısı -1 elemanı ilgili kattan aşağı yönlü hareket taleplerini tutmaktadır. Bunu state kromozomuna depolar.
Binary dizide 0 olan konumlarda ilgili kattan ilgili yönde bir çağrı olmadığını gösterir. 1 olanlarda ise ilgili kattan ilgili yönde bir çağrı vardır.
Populasyon büyüklüğü 20 seçilmiştir.
UYGUNLUK (FITNESS) FONKSİYONUUygunluk fonksiyonu mevcut çağrıların
tamamına cevap vermek için gereken süreyi verir.
Katlara yolcu gelişleri rasgele olduğundan ve gidecekleri katlar bilinmediğinden yaklaşık değer alır.
Uygunluk fonksiyonu asansörün gidiş yönüne göre farklı hesaplanmaktadır.
Asansör dururken veya yukarı çıkarken:P1: Mevcut asansörün bulunduğu katP2: Yukarı çıkacak yolcu alınacak en üst katP3: Yukarı çıkacak yolcu alınacak en alt katP4: P1'den aşağıda yukarı çıkacak yolcu alınacak en üst kat
Asansör aşağı inerken:P1: Mevcut asansörün bulunduğu katP2: Aşağı inecek yolcu alınacak en alt katP3: Aşağı inecek yolcu alınacak en üst katP4: P1'den yukarıda aşağı inecek yolcu alınacak en alt kat
Gecikmeler (Delays)Toplam süreç zamanını doğru hesaplamak
için göz önünde bulundurulan gecikmeler:Katta duracak asansörün yavaşlaması
2snKapıların açılması
2snYolcu iniş/binişleri
5snKapıların kapanması
2snAsansörün tekrar harekete geçmesi
2sn
Kabullenme: Katlar arasında son hız yol alma 5 sn
GA OperatörleriÇaprazlama (Crossover)
Uniform Crossover Operator: 2 kromozomu rasgele seçer, aynı genleri tutar, farklı her geni çaprazlama olasılığına göre çaprazlar
Mutasyon (Mutation)Kromozomdan 2'li gen seçer, mutasyon olasılığına göre 01
seçtiyse 10; 10 seçtiyse 01 yapar.Değişim Kuralı (Replacement Rule)q x (1-q)i değişim olasılığı ile uygunluk fonksiyonunda en iyi
değeri veren i. kromozom populasyondan atılmaktadır.
Testlerde %85 çaprazlama, %15 mutasyon, q=%60 değişim olasılığı kullanılmıştır.
Her run için en az 20 iterasyon yapılmıştır.
SİMULASYON SONUÇLARIDeney Koşulları:
Deneyde 12 katlı bir iş merkezi simule edilmiştir. 7. ve 12. kat hariç her katta 30 çalışan vardır. İdari birim olan 7. katta 60 çalışan vardır. Yönetim birimi olan 12. katta 15 çalışan vardır. Toplam 375 çalışan, tamamı asansörü kullanacak. Binada her biri 20 kişi kapasiteli 2 asansör vardır. Çalışanlar merdivenleri kullanmamaktadır. Replikasyon sayısı: 20
Katlar arası ulaşım olasılıkları:Zemin kattan:7.kata: %1512. kata %4Diğer katlara %9
Diğer katlardan:
Zemin kata %95Diğer katlara %5 (toplam)
Yolcu Gelişleri:
Saat 14:00-16:10 arası (lunchpeak - gerçek bir binadan alınma)
ALGORİTMALARIN KIYASLANMASIÜretilen algoritma THV Algoritması ile
kıyaslanmıştır.
Kriterler: Sistem bekleme zamanları
Asansör bekleme kuyruk uzunlukları
Asansör meşguliyet oranları
Sistem Bekleme Zamanları
14:50 civarı bekleme zamanındaki artış, 14:00 - 15:00 arası yemek çıkış izni olan çalışanların yığılmasından kaynaklanıyor.
15:20'den sonraki düzenli artış ise çalışanların yemekten dönüşte zemin katta yığılmalarından kaynaklı.
Asansör Bekleme Kuyruk Uzunlukları
GACHA'da THV algoritmasına göre alt kat kuyruklarında önemli iyileşme var (1. kat hariç)
Asansör Meşguliyet Oranları
SONUÇAsansör sistemleri için önerilen GACHA
algoritması sık kullanılan THV ile kıyaslanmış,
Sistem bekleme zamanları ve kuyruk uzunluklarında daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Ortalama bekleme süresi 3 dk 15 sn'den 2 dk 30 sn'ye inmiştir.