Elevator Algorithm Design Using Time Table Data

시간표 데이터를 이용한 엘리베이터 알고리즘 설계

Handling Passenger Traffic is the main challenge for designing an elevator group-control algorithm. Advanced control systems such as Hyundai's Destination Selection System(DSS) lets passengers select the destination by pressing on a selecting screen, and the systems have shown great efficiency. However, the algorithm cannot be applied to the general elevator control system due to the expensive cost of the technology. Often many elevator systems use Nearest Car(NC) algorithms based on the SCAN algorithm, which results in time efficiency problems. In this paper, we designed an elevator group-control algorithm for specific buildings that have approximate timetable data for most of the passengers in the building. In that way, it is possible to predict the destination and the location of passenger calls. The algorithm consists of two parts; the waiting function and the assignment function. They evaluate elevators' actions with respect to the calls and the overall situation. 10 different timetables are created in reference to a real timetable following midday traffic and interfloor traffic. The specific coefficients in the function are set by going through the genetic algorithm process that represents the best algorithm. As result, the average waiting time has shortened by a noticeable amount and the efficiency was close to the known DSS result. Finally, we analyzed the algorithm by evaluating the meaning of each coefficient result from the genetic algorithm.

다중 엘리베이터의 트래픽(Traffic)은 엘리베이터 알고리즘의 설계의 가장 핵심적인 과제이다. 국내 대기업 엘리베이터의 DSS 알고리즘 패널과 같이 행선층을 직접 입력하는 시스템에 많은 비용을 투자하면 효율적인 엘리베이터 시스템 설계가 가능하다. 하지만 비용문제가 해결되지 않으면 NC 알고리즘과 같이 비효율적인 시스템을 사용할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 시간 비효율 문제를 해결하기 위해 회사 건물이나 학교 건물과 같이 승객 대부분의 시간표(Timetable)이 알려져 있는 특정한 경우에 대하여 엘리베이터 알고리즘을 개선하였다. 엘리베이터 알고리즘은 배정 함수(FS)와 대기 함수(WF), 두 개의 식으로 나누어 설계하였다. 엘리베이터 시뮬레이션을 설계하였고, 실제 시간표 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 상황에 맞는 10개의 서로 다른 시간표 데이터를 생성하였다. 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)과 시뮬레이션을 이용하여 효율적인 배정 및 대기 함수의 가중치 및 상수를 결정하였다. 결과적으로 기존 엘리베이터의 NC 알고리즘에 비해 줄어들고 DSS 엘리베이터와 근접한 수준의 평균 대기 시간 효율을 얻었다. 추가적으로 유전 알고리즘을 통해 설계된 엘리베이터 알고리즘의 분석을 진행하였다.