用于预测式群控电梯调度的Transformer网络
物理与社会
2022-08-19 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
我们提出一种预测式群控电梯调度器，利用基于Transformer的目的地预测器预测乘客到达信息，并利用线性回归模型预测到达目的地的剩余时间。通过广泛的实证评估，我们发现对于下午下行高峰客流模式中的轻度到达流，平均等待时间（AWT）的节省可高达50%以上，对于中度到达流约为15%。在仔细设定预测去往电梯概率（PPGE）阈值后，可获得此类结果，从而避免对前往电梯的大多数人员误预测，同时在仅观测到乘客整条轨迹的60%时即可实现高达80%的真实预测电梯停靠。
引用
@article{arxiv.2208.08948,
title = {Transformer Networks for Predictive Group Elevator Control},
author = {Jing Zhang and Athanasios Tsiligkaridis and Hiroshi Taguchi and Arvind Raghunathan and Daniel Nikovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.08948},
year = {2022}
}