Geri Dön

Genetik algoritma ile grup asansör sistemleri için kabin yönlendirme sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi

Design and implementation of the cabin routing system for genetic algorithm and group elevator systems

  1. Tez No: 549917
  2. Yazar: SEMİH PAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ UYSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bu çalışmada, grup asansör sistemlerinde kabin yönlendirme problemi genetik algoritma ile ele alınarak katlardaki yolcuların kabin bekleme süreleri minimize edilmektedir. Çalışma kapsamında 5 kabinli ve 16 katlı bir asansör sisteminin modellemesi yapılarak bir simülatör programı geliştirilmiş ve çağrılarının dışarıdan alınabildiği gömülü donanım tabanlı bir deney düzeneği hazırlanmıştır. Deney düzeneği sayesinde geliştirilen algoritmalar, gereken donanımlarında eklenmesi ile mevcut asansör kontrol kartlarına uygulanabilir. Hazırlanan simülatör programında geleneksel kontrol algoritması ve genetik algoritma tabanlı kontrol algoritması aynı trafik senaryoları için test edilerek, enerji tüketim değerleri ve ortalama cevaplama süreleri hesaplanmıştır. Kontrol algoritmaları simülasyon sonuçlarına göre karşılaştırıldığında, genetik algoritma tabanlı kontrol algoritmasının enerji tasarrufu sağladığı ve ortalama bekleme süresini azalttığı görülmektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, cabin waiting time of the passengers on the floors is minimized by using the genetic algorithm in the cabin routing problem in group elevator systems. For GAS, a simulator program was developed by modeling 5 cabins and 16-storey elevator system and an embedded hardware-based test setup was prepared in which calls can be taken from outside. The algorithm developed by the experimental setup can be applied to the existing elevator control cards by the addition of necessary equipment. In the simulator program, traditional control algorithm and genetic algorithm based control algorithm were tested for the same traffic scenarios and energy consumption values and average response times were calculated. When the control algorithms are compared with the simulation results, it is observed that the genetic algorithm based control algorithm saves energy and reduces the average cabin waiting time of the passengers.

Benzer Tezler

  1. Grup asansör sistemlerinin kontrolü için optimizasyon ve tahmin tabanlı çevresel zeka uygulaması

    Optimization and estimation based ambient intelligence application for control of group elevator systems

    MEHMET BAYĞIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE

  2. Asansör kontrol sistemlerinin genetik algoritma ile simülasyon

    The Simulation of lift control system with genetic algorithms

    BERNA BOLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALIŞVERİŞÇİ

    DOÇ. DR. ERDEM İMRAK

  3. Use of artificial intelligence systems in control and traffic flow guidance of the group elevators

    Grup asansörlerin denetiminde ve trafik akışının yönlendirilmesinde akıllı sistemlerin kullanılması

    ALİ BERKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMİT ERDEM

  4. Grup asansör kontrol sistemi simülatörünün geliştirilmesi ve genetik algoritma ile optimizasyonu

    Development of group elevator control system simulator and optimization using genetic algorithm

    EMRE ÖNER TARTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEBRAİL ÇİFLİKLİ

  5. A pattern recognition approach boosted with genetic algorithms

    Genetik algoritma ile desteklenmiş bir örüntü sınıflandırma yaklaşımı

    İSMET YALABIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATOŞ TÜNAY YARMAN-VURAL