电梯算法
电梯调度算法
目录一、算法设计 (1)1.算法思想 (1)2.运行环境 (1)3.问题描述 (1)二、实验步骤及方法 (1)三、源程序代码 (2)四、运行结果图 (15)五、课程总结 (15)一、算法设计1.算法思想本算法设计一部电梯,通过往返寻找方法,即先查询电梯运行方向的楼层是否存在有其他键被按下,有就继续往该方向运行,如果没有就查询电梯运行反方向的楼层是否有按键被按下,如果有电梯就改变方向,反方向运行。
如果没有电梯就停止在该楼层,30秒后如果没有任何键被按下,电梯就自动返回1楼停住。
同时,电梯乘客所去的楼层方向与电梯当前方向一致的话,则电梯优先搭载该乘客。
随后再搭载去反方向的乘客,以此实现电梯的升降操作。
2.运行环境本程序用java语言、eclipse平台编写。
3.问题描述电梯调度算法的基本原则就是如果在电梯运行方向上有人要使用电梯则继续往那个方向运动,如果电梯中的人还没有到达目的地则继续向原方向运动。
具体而言,如果电梯现在朝上运动,如果当前楼层的上方和下方都有请求,则先响应所有上方的请求,然后才向下响应下方的请求;反之。
二、实验步骤及方法1.由于鼠标单击每个楼层按钮时,需要作出相应的动作,所以我们使用jbutton按钮类,通过jbutton的单击事件来模拟楼层按钮并通过改变颜色来表示按钮是否被按下2.使用数组存储每个按钮的状态,1表示被按下,0表示未被按下。
用于电梯是否到达目标层的判断,及按钮颜色的刷新判断;3.“电梯”也是一个jbutton类,通过改变颜色来模拟电梯的运行,需要在此类中设置一个方向值,用0,1,2分别表示电梯的停止向上向下运行。
三、源程序代码import java.awt.Color;import java.awt.Container;import java.awt.Font;import java.awt.GridLayout;import java.awt.TextField;import java.awt.event.ActionEvent;import java.awt.event.ActionListener;import java.awt.event.ItemEvent;import java.awt.event.ItemListener;import java.util.*;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JPanel;import javax.swing.Timer;public class Lifta{/*** @param args*/public static void main(String[] args){Brick brick=new Brick();} }class Brick{ //方块类public int octime=0; //计算开关门事件。
多电梯调度算法
多电梯调度算法
多电梯调度算法是一个用于控制多个电梯在一个大楼中高效运行的系统。
这个系统可以根据乘客的需求和楼层情况,智能地决定每个电梯应该去哪一层接乘客或者送乘客。
为了实现这一目标,多电梯调度算法可以采用以下策略:
1. 电梯最近停留楼层策略:当有新请求到来时,电梯会优先选择最近停留的楼层。
这样可以最大程度地减少电梯的等候时间和行程时间。
2. 同方向优先策略:当电梯到达某一楼层接乘客后,如果有相同方向的请求,电梯会优先选择同方向的请求而不会改变方向。
这样可以避免不必要的方向转变,提高效率。
3. 最小耗能策略:电梯在每一次移动时,会选择耗能最小的方向。
通过计算每个方向上的耗能,并综合考虑每个电梯的负载情况和楼层的请求情况,来选择耗能最小的方向。
4. 动态调整电梯数量策略:当需求量较小时,只开启少部分电梯。
而当需求量增加时,可以动态调整电梯的数量,以满足乘客的需求。
这样可以降低能源消耗和运营成本。
5. 紧急优先策略:当有紧急请求到来时,例如火警或者地震预警,系统会立即将所有电梯调度到底层,以最快速度将所有人员安全地送离建筑物。
通过以上策略的综合运用,多电梯调度算法可以实现电梯的高效运行,节约能源和时间,提供更好的乘坐体验。
该算法还可以根据实际情况进行调整和优化,以满足不同大楼的需求。
电梯调度算法总结
电梯调度算法总结⼀:任务要求本次的程序任务和要求如上图所⽰,需要有4部电梯同时运⾏,每部电梯都有⾃⼰的限制且被同⼀控制器所控制,希望有图形显⽰效果,本次的任务我们组已经完成,关于编程的历程与总结现在就⼀⼀道来。
⼆:初步构想阶段我们先尝试解决最核⼼的问题,即电梯的调度算法问题,初步构思是这样的,电梯根据当前控制器内所要到的楼层信息判断是向下运⾏或向上运⾏,并向上或向下运⾏⾄控制器内楼层的最⼤或最⼩值,期间出现的所有楼层信息都加⼊到控制器内,若有⽐最值更⼤或更⼩的信息不予理会,只是加⼊控制器中,每到⼀楼层就判断控制器内是否有该楼层,有则在该层停留,并移除控制器内该层信息,⽆则继续运⾏,运⾏⾄最值处,重新从控制器内找出最值,并判断向上或向下运⾏,如此循环。
当控制器内没有信息后,电梯等待⼀段时间后会回到初值处。
代码如下:1public void down()//定义⼀个下降函数便于复⽤2 {3for(;cout>=con.getmin();cout--)4 {5 vie.map.get(new Point(250-50*panmode,500-cout*20)).setBackground(Color.black);6if(con.getlist(this.mode).contains(cout))7 {8 con.remove(cout);9 System.out.println("到达"+cout+"层");10 changepeople();11try {12 Thread.sleep(500);13 } catch (InterruptedException e) {14// TODO Auto-generated catch block15 e.printStackTrace();16 }17if(cout==con.getmin())18break;19 }20if(cout==con.getmin())21break;22try {23 Thread.sleep(200);24 vie.map.get(new Point(250-50*panmode,500-cout*20)).setBackground(Color.white);25 } catch (InterruptedException e) {26// TODO Auto-generated catch block27 e.printStackTrace();28 }29 }30 }31public void run() //电梯运⾏算法主要运⾏函数32 {33while(true)34 {35while(!con.getlist(this.mode).isEmpty())36 {37 con.setmami();38if(con.getmax()>cout) //和下⾯的if组成判断电梯是否向上运⾏否则向下运⾏39 {40if(con.getmin()>cout||(con.getmax()-cout)<=(cout-con.getmin()))41 {42for(;cout<=con.getmax();cout++)43 {44 vie.map.get(new Point(250-50*panmode,500-cout*20)).setBackground(Color.black); 45if(con.getlist(this.mode).contains(cout))46 {47 con.remove(cout);48 System.out.println("到达"+cout+"层");49 changepeople();50try {51 Thread.sleep(500);52 } catch (InterruptedException e) {53// TODO Auto-generated catch block54 e.printStackTrace();55 }56if(cout==con.getmax())57break;58 }59if(cout==con.getmax())60break;61try {62 Thread.sleep(200);63 vie.map.get(new Point(250-50*panmode,500-cout*20)).setBackground(Color.white);64 } catch (InterruptedException e) {65// TODO Auto-generated catch block66 e.printStackTrace();67 }68 }69 }70else71 down();72 }73else//电梯向下运⾏的算法74 down();75 }76try {77 Thread.sleep(1000);78 } catch (InterruptedException e) {79// TODO Auto-generated catch block80 e.printStackTrace();}81while(con.getlist(this.mode).isEmpty()&&cout!=incout) //⽆任务回到初始楼层的函数82 {83 vie.map.get(new Point(250-50*panmode,500-cout*20)).setBackground(Color.white);84if(cout>incout)85 {86 cout--;87 vie.map.get(new Point(250-50*panmode,500-cout*20)).setBackground(Color.black);88try {89 Thread.sleep(200);90 } catch (InterruptedException e) {91// TODO Auto-generated catch block92 e.printStackTrace();93 }94 }95if(cout<incout)96 {97 cout++;98 vie.map.get(new Point(250-50*panmode,500-cout*20)).setBackground(Color.black);99try {100 Thread.sleep(200);101 } catch (InterruptedException e) {102// TODO Auto-generated catch block103 e.printStackTrace();104 }105 }106 }107 }108 }109 }我这⾥是从全部完成后的代码上截取出的算法部分,有图形显⽰的代码和⼀些实现其他功能的代码,初步构想时只是做出了算法,并在dos模拟。
电梯调度设计思路及算法:
电梯调度设计思路及算法:
将电梯作为一个类,声明四个对象,即四部电梯。
电梯类中属性:当前所在楼层(可用高度得出);
可承载最多人数;
可承载最大重量;
当前状态(可用速度,高度,皆有正负表示);
电梯类中函数:判断是否去接乘客(参数为乘客所在楼层数),{是否同向或静止};
计算当前所在楼层和乘客所在楼层之间差距(返回差距,在主函数中比较);
判断电梯是否超过电梯承载限额;
在一定时间内无人使用回到一层;
修改当前状态;
电梯运行中(参数为电梯内乘客所按层数),此函数为重载函数(参数个数不同);
主函数:
当乘客在电梯外按下上下键按钮时,四个电梯对象判断是否去接ta,在有电梯接的情况下,比较哪个最快到达;
若有相同的,则以乘客所按的那部电梯为标准;
若四部电梯都接不了,则等待至其中一部电梯进入可接状态。
乘客进入后按下要到的楼层,电梯进入运行中。
另一批乘客开始坐电梯,,,,,。
电梯调度算法总结(大全五篇)
电梯调度算法总结(大全五篇)第一篇:电梯调度算法总结1.传统电梯调度算法1.1先来先服务算法(FCFS)先来先服务(FCFS-First Come First Serve)算法,是一种随即服务算法,它不仅仅没有对寻找楼层进行优化,也没有实时性的特征,它是一种最简单的电梯调度算法。
它根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。
此算法的优点是公平、简单,且每个乘客的请求都能依次地得到处理,不会出现某一乘客的请求长期得不到满足的情况[12]。
这种方法在载荷较轻松的环境下,性能尚可接受,但是在载荷较大的情况下,这种算法的性能就会严重下降,甚至恶化。
人们之所以研究这种在载荷较大的情况下几乎不可用的算法,有两个原因:(1)任何调度算法在请求队列长度为1时,请求速率极低或相邻请求的间隔为无穷大时使用先来先服务算法既对调度效率不会产生影响,而且实现这种算法极其简单。
(2)先来先服务算法可以作为衡量其他算法的标准。
1.2最短寻找楼层时间优先算法(SSTF)最短寻找楼层时间优先(SSTF-Shortest Seek Time First)[14]算法,它注重电梯寻找楼层的优化。
最短寻找楼层时间优先算法选择下一个服务对象的原则是最短寻找楼层的时间。
这样请求队列中距当前能够最先到达的楼层的请求信号就是下一个服务对象。
在重载荷的情况下,最短寻找楼层时间优先算法的平均响应时间较短,但响应时间的方差较大,原因是队列中的某些请求可能长时间得不到响应,出现所谓的“饿死”现象。
1.3扫描算法(SCAN)扫描算法(SCAN)是一种按照楼层顺序依次服务请求,它让电梯在最底层和最顶层之间连续往返运行,在运行过程中响应处在于电梯运行方向相同的各楼层上的请求。
它进行寻找楼层的优化,效率比较高,但它是一个非实时算法。
扫描算法较好地解决了电梯移动的问题,在这个算法中,每个电梯响应乘客请求使乘客获得服务的次序是由其发出请求的乘客的位置与当前电梯位置之间的距离来决定的,所有的与电梯运行方向相同的乘客的请求在一次电向上运行或向下运行的过程中完成,免去了电梯频繁的来回移动[2]。
电梯调度算法
电梯调度算法
1.最省电算法,当一台电梯自下而上运行时,不同楼层的人呼叫电
梯时,出行方向与电梯运行方向一致的用户并且电梯所在楼层小于呼叫楼层将被响应,电梯方向反向运行后,出行方向与电梯一致的用户且电梯所在楼层大于呼叫楼层将被响应,电梯如此循环往复运行以最省电算法响应呼叫用户。
2.先按先服务算法,根据客户所按楼层电梯呼叫按钮的先后顺序做
出响应,谁先请求,先响应谁,并且后按的如果在电梯顺便的情况下(电梯还未到达且电梯运动方向与请求方向一致时)可以响应后按按钮用户的请请求。
3.优先级服务算法,给予不同楼层不同的优先级,优先级高的楼层
用户呼叫首先响应,同优先级相同楼层按先按先服务算法调度,优先级高的用户服务完后再服务优先低的用户提出申请,同一优先级用户按先按先服务算法调度,电梯内的请求可以划为一类优先级。
4.特权级服务算法,给予不同楼层及电梯内用户不同优先级,优先
级高的用户的要求满足后,再服务优先级低的用户,直至最后一级客户的请求被响应。
电梯优先调度算法
电梯优先调度算法电梯调度算法(ms InterView)移臂调度算法包括以下四种:1)先来先服务算法:根据访问者提出访问请求的先后次序来决定执行次序。
2)最短寻找时间优先调度算法:从等待的访问者中挑选寻找时间最短的那个请求执行,而不管访问者的先后次序。
3)电梯调度扫描算法:从移动臂当前位置沿移动方向选择最近的那个柱面的访问者来执行,若该方向上无请求访问时,就改变移动方向再选择。
4)单向扫描调度算法:从0柱面开始往里单向扫描,扫到哪个执行哪个。
*/// t1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//#include "stdafx.h"#include"math.h"#include"stdlib.h"#include"string.h"struct Head{int nPosition;bool bVisited;};void Visit(struct Head *pHead){printf("visite cy:%d\n",pHead->nPosition); pHead->bVisited=true;}int ReadInputKeyboard(struct Head *pHead,int *pCurrentPosition,int nMaxNumber){int i;printf("please input Current position:");scanf("%d",pCurrentPosition);printf("please input will visit position:");for(i=0;i<nMaxNumber;i++){scanf("%d",&pHead[i].nPosition);pHead[i].bVisited=false;if(pHead[i].nPosition<0)break;}return i;}int ReadInputFile(struct Head *pHead,int *pCurrentPosition,int nMaxNumber){int i;char szFileName[256],*q,*p,szTemp[20];printf("please input filename:");scanf("%s",szFileName);FILE *pFile=fopen(szFileName,"r");if(pFile==NULL){printf("open file %s error",szFileName); return -1;}for(i=0;!feof(pFile) &&i<nMaxNumber;) {p=szFileName;fgets(p,256,pFile);while(q=strchr(p,',')){memset(szTemp,0,sizeof(szTemp)*sizeof(char)); strncpy(szTemp,p,q-p);p=q+1;if(i==0)*pCurrentPosition=atoi(szTemp);else{pHead[i-1].nPosition=atoi(szTemp);pHead[i-1].bVisited=false;}i++;}memset(szTemp,0,sizeof(szTemp)*sizeof(char));pHead[i-1].nPosition=atoi(p);pHead[i-1].bVisited=false;//i++;}fclose(pFile);return i;}int FifoVisit(int nCurrentPosition,struct Head *pHead,int nNumber) {//先来先服务int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int i;while(nHaveVisited<nNumber){for(i=0;i<nNumber;i++){if(pHead[i].bVisited)continue;Visit(&pHead[i]);nHaveVisited++;nMoveDistance+=abs(nCurrentPosition-pHead[i].nPosition); nCurrentPosition=pHead[i].nPosition;}}printf("the sum of move distance:%d\n",nMoveDistance); return nMoveDistance;}int SsfoVisit(int nCurrentPosition,struct Head *pHead,int nNumber) {// 最短寻找时间优先int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int nMinDistance=0;int nMinIndex=0;int i;while(nHaveVisited<nNumber){nMinDistance=0xffff;nMinIndex=0;//找最小值for(i=0;i<nNumber;i++){if(pHead[i].bVisited)continue;if(nMinDistance>abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition)) {nMinDistance=abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition); nMinIndex=i;}//访问Visit(&pHead[nMinIndex]);nHaveVisited++;nMoveDistance+=nMinDistance;nCurrentPosition=pHead[nMinIndex].nPosition;}printf("the sum of move distance:%d\n",nMoveDistance); return nMoveDistance;}int DtVisit(int nCurrentPosition,bool bOut,struct Head *pHead,int nNumber){//电梯调度算法int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int nMinDistance=0;int nMinIndex=0;int i;while(nHaveVisited<nNumber)nMinDistance=0xffff;nMinIndex=0;//找最小值for(i=0;i<nNumber;i++){if(pHead[i].bVisited)continue;if(bOut&&pHead[i].nPosition<nCurrentPosition||!bOut&am p;&pHead[i].nPosition>nCurrentPosition){if(nMinDistance>abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition)){nMinDistance=abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition);nMinIndex=i;}}}if(nMinDistance==0xffff){bOut=!bOut;continue;}//访问Visit(&pHead[nMinIndex]);nHaveVisited++;nMoveDistance+=nMinDistance;nCurrentPosition=pHead[nMinIndex].nPosition;}printf("the sum of move distance:%d\n",nMoveDistance); return nMoveDistance;}int DxVisit(int nCurrentPosition,struct Head *pHead,int nNumber) {//单向调度算法int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int nMinDistance=0;int nMinIndex=0;int i;while(nHaveVisited<nNumber){nMinDistance=0xffff;nMinIndex=0;//找最小值for(i=0;i<nNumber;i++){if(pHead[i].bVisited)continue;if(pHead[i].nPosition>nCurrentPosition ){if(nMinDistance>abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition)) {nMinDistance=abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition); nMinIndex=i;}}}if(nMinDistance==0xffff){nMoveDistance+=199-nCurrentPosition;nCurrentPosition=0;continue;}//访问Visit(&pHead[nMinIndex]);nHaveVisited++;nMoveDistance+=nMinDistance;nCurrentPosition=pHead[nMinIndex].nPosition;}printf("the sum of move distance:%d\n",nMoveDistance); return nMoveDistance;}int main(int argc, char* argv[]){//p114struct Head mylist[20];//={98,false,183,false,37,false,122,false,14,false,124,false,65,f alse,67,false};//int nCurrentPosition=53;//int nRealNumber=8;int nCurrentPosition=0;int nRealNumber=ReadInputFile(mylist,&nCurrentPosition,20);// FifoVisit(nCurrentPosition,mylist,nRealNumber);// SsfoVisit(nCurrentPosition,mylist,nRealNumber);//DtVisit(nCurrentPosition,false,mylist,nRealNumber);DxVisit(nCurrentPosition,mylist,nRealNumber);return 0;}。
电梯调度算法的研究与应用
电梯调度算法的研究与应用在现代城市生活中,电梯已经是我们每天不可缺少的交通工具之一。
随着现代科技的进步,电梯的功能也越来越强大。
然而,现在的电梯调度算法仍存在一些不足之处。
本文将探讨电梯调度算法的研究现状以及其应用,希望能对大家有所启发。
一、背景介绍电梯调度算法是指通过计算机程序控制电梯的运行,使其能够按照一定的算法和规则运行,达到更加高效和人性化的运行方式。
随着人们对生活品质的不断追求,电梯调度算法也在不断发展和创新。
我们可以看到,现代电梯已经具备了智能控制、网络监控等功能,电梯调度算法也已逐渐成为电梯设计和制造中的关键技术之一。
二、电梯调度算法的分类目前,电梯调度算法主要可分为以下三种:1. 基于传统控制理论的算法这种算法主要依赖于传统的控制理论,采用经典控制方法进行控制。
其特点是控制效果较为稳定,但常常需要经过长时间的实验和调试才能精确掌握。
2. 基于人工智能的算法随着人工智能技术的不断发展,越来越多的电梯制造厂商开始采用基于人工智能的算法进行电梯调度控制。
这种算法能够自适应环境变化,最大化电梯的效率,提高穿梭效率和运行安全性。
但其缺点是,经验不足的人员很难通过简单的述职来做出决策,需要对算法进行不断优化和改进,提高运作效率。
3. 基于模型预测的算法这种算法主要依靠复杂的数学模型,通过预测电梯载客量和人员流动情况等信息,自动控制电梯的调度运行。
其优点是能够高度智能自适应,能够适应不同时间和载客量的变化,但缺点是需要大量的数据来进行预测和学习,需要借助大量的计算设备和软件工具。
三、电梯调度算法的应用电梯调度算法的应用主要集中在以下几个方面:1. 建筑物电梯调度优化电梯调度算法主要用于控制楼层间电梯运行的优化,使得电梯能够更快地到达目的地并降低乘客等待时间。
通过增加和调整电梯的载客量,调整电梯的速度,能够更好的适应不同的载客量和运行环境。
2. 校园电梯控制升级对于高校等机构来说,采用电梯调度算法可以有效提高校园电梯的运行效率和安全性,使学生出行更加方便和快捷。
电梯io调度算法原理
电梯io调度算法原理小伙伴们!今天咱们来唠唠电梯的IO调度算法原理,这就像是电梯的“小脑袋”里的一套超酷的指挥系统呢。
你想啊,电梯每天在大楼里上上下下,就像一个忙碌的小蜜蜂。
那它怎么知道先去接谁,再去送谁呢?这就全靠IO调度算法啦。
先来说说这个“IO”是啥。
“I”呢,就是Input,输入,就像是有人在电梯外面按了按钮,告诉电梯“我在这儿呢,快来接我”,这就是一个输入信号。
“O”呢,就是Output,输出,电梯根据这些输入信号,决定要到哪儿去,然后把人送到相应的楼层,这就是输出。
那这个调度算法是怎么工作的呢?其实就像是在玩一个超级复杂的排队游戏。
比如说,在一栋大楼里,不同楼层的人都按了电梯按钮。
电梯的调度算法就开始“思考”啦。
假如1楼、5楼和10楼都有人按了向下的按钮。
这时候,电梯可能不会傻乎乎地先去10楼,再去5楼,最后到1楼。
它可能会根据一些规则来决定。
比如说距离原则,它会看自己现在在哪儿,如果它就在3楼,那它可能就会先去1楼,因为1楼离它更近呀。
这就好像我们平时做事,肯定先做离自己最近、最容易的事儿嘛。
还有一种情况呢,就是电梯可能会考虑负载情况。
要是电梯已经快满了,它可能就不会再去那些按了按钮但是人很多的楼层了,而是先去那些人少的楼层,把里面的人送出去,再回来接其他人。
这就像我们坐公交车,要是车上已经很挤了,司机可能就不会在人特别多的站点停车,而是先到下一个人少点的站点,让车上的人先下去一些,再回来接更多的人。
再说说这个算法里的时间因素。
如果一个人按按钮按了很久了,那电梯也会考虑先去接他。
这就像是我们答应了别人一件事,要是让人家等太久了,总是不太好的嘛。
所以电梯也很“讲情义”呢,不会让那些等了很久的人一直干着急。
而且呀,不同的大楼可能会采用不同的调度算法。
有些高档的写字楼,可能会采用更智能的算法,它会根据每天不同的时间段来调整。
比如说早上上班的时候,大部分人都是从1楼往上走,那电梯就会更多地在1楼停留,快速地把人送到上面的楼层。
双向扫描算法 电梯调度算法
双向扫描算法电梯调度算法
双向扫描算法(Bi-directional Scan Algorithm)和电梯调度算法(Elevator Algorithm)都是用于解决电梯调度问题的算法。
双向扫描算法是一种优化算法,它的基本思想是从电梯的起始位置开始,向上下两个方向扫描,扫描到有请求时,将该请求加入请求队列中,继续扫描,直到扫描到电梯的终点位置。
在这个过程中,电梯会尽量选择距离自己较近的请求服务,以提高效率。
当电梯完成一个方向的扫描后,它会根据请求队列中的请求顺序,依次响应并完成这些请求,然后再进行另一个方向的扫描。
这种算法能够充分利用电梯的移动能力,提高服务效率。
电梯调度算法则是一种更一般化的算法,它可以应用于多个场景。
基本的电梯调度算法是轮询算法,即按照一定的顺序依次响应各楼层的请求。
这种算法简单易懂,但是效率不高。
为了提高效率,人们提出了许多改进的算法,如扫描算法、分区算法、群控算法等。
这些算法的基本思想都是通过优化电梯的调度策略,以提高服务效率。
总的来说,双向扫描算法和电梯调度算法都是为了解决电梯调度问题而提出的优化算法,它们的目的是通过合理的调度策略,提高电梯的服务效率。
电梯调度算法的应用与实现
电梯调度算法的应用与实现
一、几种电梯调度算法
1、最短路径法
最短路径法是一种以最短路径为标准的电梯调度算法,其核心思想是:为了使乘客乘坐电梯时花的时间最少,应选择一条能够把乘客从出发楼层
运至目的楼层的最短路径。
该算法通过计算触发楼层到目的楼层的距离,
来选择最佳的电梯调度路线。
2、先进先出法
先进先出法的核心思想是,电梯优先按照接受乘客请求的先后顺序传
输乘客,也就是先处理最先提出的请求。
当电梯调度系统接收到乘客的请
求后,会将请求加入到一个队列中,先进先出法的工作方式就是把队列中
的第一个乘客请求处理掉,再处理队列中的第二个乘客请求,以此类推。
3、最少停留时间法
最少停留时间法的核心思想是,在每一次调度时,尽可能地减少电梯
的停留时间,这样可以使更多的乘客得以尽快搭乘电梯,提高电梯的客流量。
主要就是要求把多个乘客之间的最短距离作为调度的依据,选择一条
最短的乘客路线,在此路线上最大限度地减少电梯的停留时间,以达到提
高乘客搭乘率的目的。
4、一边进一边出法
一边进一边出法是所有电梯调度算法中最简单有效的一种,也是最常
用的一种。
电梯调度算法
电梯调度算法LOOK(查找)调度(电梯)电梯算法。
磁臂仅移动到请求的最外道就回转。
反方向查找服务。
磁头从53号磁道开始移动,按照65, 67, 98, 122, 124, 183, 14, 37的顺序依次查找,并将数据输入内存。
电梯问题需求分析文档(讨论稿)1.电梯的基本需求功能每一架电梯都有一个编号,以方便监控与维修。
每一架电梯都有一实时监控器,负责监控电梯上下,向电梯升降盒发送启动、制动、加速、减速、开关电梯门的信号。
若电梯发生故障,还应向相应的电梯负责人发送求救信号。
2.电梯按钮功能分析电梯(升降盒)上下来回地运动,电梯内部有一些按钮,每一个按钮代表一层楼,当按下按钮时,按钮的灯亮。
电梯沿某一方向运动,在将要到达某一层楼时,实时监控器判断电梯内是否有乘客要在此层楼下电梯,若有,则发送信号给电梯升降架,让其减速,同时让电梯在此层楼的电梯入口处平稳地停下,电梯停下后,实时监控器让电梯内相应的按钮灯灭,让乘客出电梯,然后关闭电梯门,而且继续朝原方向运动,直至到达当前运动方向上,有乘客要求到达的最后一层楼为止(即如:若该建筑物有50层,电梯当前正向上运动,若有乘客要求到达的最高楼层为30层,则电梯运动到30层之后,若30层以上没有乘客发出请求,则电梯可根据电梯内是否“有人”而向下运动或停止)。
除底层和顶层只有一个按钮外,每个楼层有两个按钮,分别指示上楼和下楼请求,当按下后,按钮灯亮,并向实时监控器发送请求,实时监控程序负责判断乘客的上下楼请求是否与电梯的当前运动方向一致,若不一致,则暂不受理此请求,此时按钮灯继续亮;若一致,则实时监控器将相应的上下请求按钮灯熄灭,并让电梯平稳地停在此层楼的电梯入口处,让相应的乘客入电梯,而后继续朝原方向运动。
若同时有两层或两层以上的楼发出请求,产生了冲突,则实时监控器调用冲突处理器进行抉择,受理其中的一个请求,并负责将各请求上下楼的按钮灯熄灭。
3.当电梯发生异常现象时的功能需求若电梯发生故障时,则实时监控器立即将电梯置为“不可用”状态,并且忽略任何请求,同时向相应的电梯管理人员发送求救信号。
电梯调度算法
目录一、算法设计 (1)1.算法思想 (1)2.运行环境 (1)3.问题描述 (1)二、实验步骤及方法 (1)三、源程序代码 (2)四、运行结果图 (15)五、课程总结 (15)一、算法设计1.算法思想本算法设计一部电梯,通过往返寻找方法,即先查询电梯运行方向的楼层是否存在有其他键被按下,有就继续往该方向运行,如果没有就查询电梯运行反方向的楼层是否有按键被按下,如果有电梯就改变方向,反方向运行。
如果没有电梯就停止在该楼层,30秒后如果没有任何键被按下,电梯就自动返回1楼停住。
同时,电梯乘客所去的楼层方向与电梯当前方向一致的话,则电梯优先搭载该乘客。
随后再搭载去反方向的乘客,以此实现电梯的升降操作。
2.运行环境本程序用java语言、eclipse平台编写。
3.问题描述电梯调度算法的基本原则就是如果在电梯运行方向上有人要使用电梯则继续往那个方向运动,如果电梯中的人还没有到达目的地则继续向原方向运动。
具体而言,如果电梯现在朝上运动,如果当前楼层的上方和下方都有请求,则先响应所有上方的请求,然后才向下响应下方的请求;反之。
二、实验步骤及方法1.由于鼠标单击每个楼层按钮时,需要作出相应的动作,所以我们使用jbutton按钮类,通过jbutton的单击事件来模拟楼层按钮并通过改变颜色来表示按钮是否被按下2.使用数组存储每个按钮的状态,1表示被按下,0表示未被按下。
用于电梯是否到达目标层的判断,及按钮颜色的刷新判断;3.“电梯”也是一个jbutton类,通过改变颜色来模拟电梯的运行,需要在此类中设置一个方向值,用0,1,2分别表示电梯的停止向上向下运行。
三、源程序代码import java.awt.Color;import java.awt.Container;import java.awt.Font;import java.awt.GridLayout;import java.awt.TextField;import java.awt.event.ActionEvent;import java.awt.event.ActionListener;import java.awt.event.ItemEvent;import java.awt.event.ItemListener;import java.util.*;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JPanel;import javax.swing.Timer;public class Lifta{/*** @param args*/public static void main(String[] args){Brick brick=new Brick();} }class Brick{ //方块类public int octime=0; //计算开关门事件。
python电梯调度算法
python电梯调度算法Python电梯调度算法是一种基于Python编程语言的技术,用于管理电梯运行和乘客乘坐的指令。
电梯调度算法的目标是最大化电梯的运行效率,并确保乘客在最短的时间内到达目的地。
在本文中,我们将逐步解释并介绍Python电梯调度算法的实现。
1. 算法优化的背景电梯调度是一个经典的优化问题,它涉及到了多个因素,如乘客的楼层请求、当前电梯位置以及电梯的负载情况等。
有效的电梯调度算法可以显著减少乘客的等待时间和电梯的运行时间。
在Python中使用合适的数据结构和算法可以更好地解决这个问题,并提高算法的性能。
2. 数据结构设计在实现电梯调度算法之前,我们需要定义一些合适的数据结构来存储电梯的相关信息。
这些数据结构可以包括电梯的状态、每层楼的请求队列、电梯内乘客信息以及乘客的目的地等。
2.1 电梯状态:电梯的状态可以用一个整数表示,例如0代表静止状态,1代表上行状态,-1代表下行状态等。
我们可以使用Python的变量来表示电梯的状态,并根据需要进行更新和修改。
2.2 请求队列:请求队列是一个存储电梯外部乘客请求的数据结构。
当乘客按下电梯按钮时,他们的请求将被添加到相应的请求队列中。
每个请求可以包含请求发出的楼层和请求的方向(上行或下行)。
我们可以使用Python的列表来表示请求队列,并使用适当的方法来插入和删除请求。
2.3 乘客信息:乘客信息包含每个乘客的目的地楼层。
当乘客进入电梯时,他们的目的地将被记录下来。
我们可以使用Python的字典来存储每个乘客的信息,并在需要时进行更新。
3. 电梯调度算法的实现3.1 初始化:在实现电梯调度算法之前,我们需要进行一些初始化操作。
这包括创建请求队列和初始化电梯的状态。
我们可以使用Python的列表和变量来实现这些初始化操作。
3.2 请求处理:当乘客按下电梯按钮时,他们的请求将被添加到请求队列中。
电梯调度算法需要从请求队列中选择一个请求来处理。
选择的依据可以有多种,例如最早发出的请求、最近发出的请求或者最近的请求方向等。
电梯的最优承运方案
电梯的最优承运方案引言电梯作为现代建筑中不可或缺的交通工具,承担着方便人们上下楼的重要任务。
在高层建筑中,电梯的调度和承运方案直接影响着用户的舒适度和效率。
本文将探讨电梯的最优承运方案,以提高电梯系统的使用效率和用户体验。
电梯调度算法在讨论电梯的最优承运方案之前,我们首先需要了解电梯调度算法。
电梯调度算法是指根据不同的输入条件(如乘客叫电梯的楼层、当前电梯的位置等),选择合适的电梯进行承运的过程。
以下是一些常见的电梯调度算法:1.先来先服务(FCFS):按照乘客叫电梯的顺序进行服务,先到先得。
这种算法简单,但可能导致某些楼层的乘客等待时间过长。
2.最短寻找时间(SSTF):选择距离当前位置最近的电梯进行服务。
这种算法可以减少乘客的等待时间,但可能导致某些楼层的乘客无法及时得到服务。
3.电梯耗时最长优先(LIFO):选择耗时最长的电梯进行服务,以减少电梯的停靠次数。
这种算法可以提高电梯的运行效率,但可能导致某些楼层的乘客等待时间过长。
电梯的最优承运方案为了找到电梯的最优承运方案,我们需要综合考虑以下因素:1.乘客等待时间:我们希望尽量减少乘客的等待时间,以提高用户体验。
2.电梯的运行效率:我们希望电梯能够以最短的时间运送乘客到达目的地,以提高电梯的运行效率。
基于这些考虑,我们可以提出以下几种电梯的最优承运方案:1.高峰期和低峰期的调度策略:在高峰期,电梯应该优先服务经常使用电梯的楼层,在低峰期,电梯应该优先服务需要乘坐的楼层,以平衡乘客的等待时间和电梯的运行效率。
2.分时段的调度策略:根据不同时间段的乘客需求情况,设置不同的电梯调度策略。
例如,在早高峰期间,电梯可以按照最短寻找时间(SSTF)的算法进行调度,以减少乘客的等待时间;而在晚高峰期间,电梯可以按照先来先服务(FCFS)的算法进行调度,以平衡电梯的运行效率。
3.动态调度策略:根据实时的乘客需求和电梯运行状态,动态地调整电梯的调度策略。
例如,当某个电梯的负载较重时,可以调度其他空闲的电梯进行服务,以提高电梯的运行效率。
电梯优化调度方案
电梯优化调度方案引言随着城市的发展和人口的增长,高层建筑日益增多。
电梯在这些建筑中起到至关重要的作用,能够提供快捷便利的垂直交通方式。
然而,由于电梯容量和速度的限制,电梯运行效率和乘客体验往往无法得到最大化的优化。
因此,为了提高电梯的调度效果,并减少乘客的等待时间,电梯优化调度方案显得尤为重要。
电梯调度问题电梯调度问题是指如何合理安排电梯的运行路径和乘客的乘梯顺序,以最小化乘客的等待时间和电梯的运行时间。
这个问题在现实生活中非常常见,尤其是在高层建筑中,有时电梯调度不当甚至会导致拥堵和安全隐患。
传统的电梯调度算法传统的电梯调度算法主要包括先来先服务(FCFS)和最短寻找时间(SSTF)。
•先来先服务(FCFS)算法:按照乘客的到达时间先后,安排乘客乘坐电梯。
这种算法简单易实现,但是因为乘客所在楼层的分布可能不均匀,导致等待时间不合理。
•最短寻找时间(SSTF)算法:寻找距离电梯当前位置最近的乘客所在楼层,优先服务该乘客。
这种算法能够减少乘客的等待时间,但是在高峰期会导致部分乘客长时间等待。
遗传算法优化电梯调度遗传算法是一种模拟自然遗传机制的优化算法,通过模拟进化过程寻找优化问题的解。
在电梯调度问题中,遗传算法可以应用于优化乘客的乘梯顺序。
遗传算法主要包含以下几个步骤:1. 初始化种群随机生成一组初始的解,即一组乘客的乘梯顺序。
2. 适应度评估用一个适应度函数评估每个解的好坏程度,适应度函数可以用乘客的等待时间、电梯的行程时间等指标来衡量。
3. 选择操作根据适应度函数的结果选择部分优秀的解作为父代,用于产生下一代。
4. 交叉操作从父代中选择两个个体,并按照某种规则进行基因交叉,生成两个子代。
5. 变异操作对子代进行变异操作,即通过改变个体中的某些基因,产生新的解。
6. 更新种群将父代与子代合并,组成新的种群。
7. 终止判断根据设定的终止条件(如达到最大迭代次数或满足目标函数值要求),判断是否满足终止条件。
电梯调度算法的性能分析与改进
电梯调度算法的性能分析与改进电梯在现代生活中发挥着重要的作用,它们提供了便捷的垂直交通方式。
然而,在高层建筑和大型商场等繁忙的场所,电梯的调度算法是十分关键的。
一个高效的电梯调度算法不仅可以提高电梯的运行效率,减少乘客的等待时间,还可以降低能源消耗和维护成本。
本文将对电梯调度算法的性能进行分析,并提出改进方法。
首先,我们将分析现有的电梯调度算法。
目前常见的电梯调度算法有先来先服务算法(FCFS)、最近调度算法(LSD)、最短路程算法(SD)和最少积压任务算法(STC)等。
这些算法各有优劣,我们将对它们进行评估。
先来先服务算法是一种最简单的调度算法,它按照乘客发出请求的顺序依次执行。
这种算法简单、易于实现,但是乘客的等待时间比较长,尤其是在高峰时段,容易造成拥堵。
最近调度算法是一种根据电梯当前位置选择距离最近任务的算法。
这样可以减少乘客的等待时间,但是它存在贪心选择的问题,容易导致电梯进入某个区域多次,而忽略其他等待乘客的扶梯请求。
最短路程算法是一种根据电梯当前位置选择距离最短路程的算法。
这样可以最大化地减少每个乘客的等待时间,但是可能存在某些乘客等待时间过长的情况,因为算法只关注最短路程,忽略了其他因素如成本、乘客负载等。
最少积压任务算法是一种根据电梯的负载情况选择积压任务最少的算法。
这样可以避免电梯超载,但是容易导致某些乘客等待时间过长,且需要维护电梯每个大厦的积压任务数量,增加了实现的复杂性。
针对上述算法的不足之处,我们可以做出改进。
首先,我们可以将多个调度算法结合起来,根据不同的情况选择合适的算法。
比如在低峰时段,可以采用先来先服务算法来减少电梯负载和停留时间;在高峰时段,可以采用最短路程算法来最大限度地缩短乘客的等待时间。
其次,我们可以利用人工智能技术来优化电梯调度算法。
通过对电梯乘客需求的实时监测,可以根据乘客的楼层、目的地、人数等信息来调度电梯。
这样可以根据实际需求进行智能调度,提高电梯的运行效率和乘客的满意度。
电梯运行的算法
电梯运行的算法一、引言电梯是现代化城市生活中不可或缺的交通工具,其运行算法直接影响到电梯的运行效率和乘客的出行体验。
因此,研究电梯运行算法对于提高电梯运行效率和乘客出行体验具有重要意义。
二、传统电梯运行算法传统电梯运行算法主要包括以下几种:1. 队列调度算法:根据乘客按下楼层的顺序,将其加入到一个队列中,然后按照队列中的顺序进行调度。
该算法简单易实现,但是容易造成电梯空载或重载等问题。
2. 循环调度算法:在一定时间内,将电梯不断往上或往下移动一定距离,直到没有人按下按钮为止。
该算法可以避免空载或重载等问题,但是会导致等待时间过长。
3. 最短路径调度算法:根据乘客所在楼层和目标楼层之间的距离来确定电梯的运动方向和停靠楼层。
该算法可以最大限度地减少等待时间和路程长度,但是需要计算复杂。
三、智能电梯运行算法随着人工智能技术的发展,智能电梯运行算法逐渐成为研究热点。
智能电梯运行算法主要包括以下几种:1. 基于数据分析的调度算法:通过对乘客出行数据进行分析,预测乘客出行趋势和流量,从而优化电梯调度策略。
该算法可以实现精准调度,提高电梯的运行效率和乘客出行体验。
2. 基于机器学习的调度算法:通过对历史数据进行学习和训练,建立预测模型,并根据模型结果来制定电梯调度策略。
该算法可以自适应地调整调度策略,适应不同场景和需求。
3. 基于人工智能的调度算法:通过引入人工智能技术如神经网络、遗传算法等来优化电梯调度策略。
该算法可以实现更加精细化的调度,提高电梯的运行效率和乘客出行体验。
四、未来发展趋势随着科技水平的不断提高,未来电梯运行算法将会呈现以下发展趋势:1. 互联网+电梯:通过将电梯与互联网进行深度融合,实现电梯的智能化、自动化和可视化管理。
2. 多维度数据分析:在乘客出行数据的基础上,结合气象、交通等多种因素进行分析,从而更加精准地预测乘客出行趋势和流量。
3. 人机协同调度:通过引入人机协同调度技术,实现人工智能与人类智慧的有机结合,提高电梯运行效率和乘客出行体验。
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io io = (io) waitlist.get(i);
io io1 = new io();
io1.setCourse(io.getCourse());
io1.setCylinder(io.getCylinder());
static String course = "Null";//定义静态值存放进程名
static int cylinder = 0;//定义静态值存放柱面位置
static int track = 0;//定义静态值存放磁道位置
static int record = 0;//定义静态值存放物理记录位置
p = i;
}
}
}
}
if (p == 0 && list.size() >= 1) {//若找到比当前值小的元素,进行list表中对应元素的删除并继续
io io = (io) list1.get(p);
int a, b, c;
a = io.getCylinder() - cylinder;
b = io.getTrack() - track;
io.setRecord(sc.nextInt());
list.add(io);
}
public void Scheduling() {
ArrayList<io> list1 = (ArrayList<io>) list.clone();
ArrayList<io> list2 = (ArrayList<io>) list.clone();
System.out.println("输入进程名柱面号磁道号物理记录号");
io.setCourse(sc.next());
io.setCylinder(sc.nextInt());
io.setTrack(sc.nextInt());
io.setRecord(sc.nextInt());
if ("up".equals(side)) {//摆臂方向为up时,当输入值小于当前操作数的值时,不加入list进行比较而是存放进waitlist中等待
DiskDispatchArithmetic ds = new DiskDispatchArithmetic();
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println("输入随机数:");
//double i = Math.random();
//int i = 1;
if (a != 0) {//若比较得到当前柱面号与下一个准备操作进程柱面号不同,则按照side方向寻找适合值
System.out.println("即将调度的进度不在此柱面号中,按照" + side + "方向寻找适配进度");
}
if (a == 0 && b != 0) {//若比较得到当前磁道号与下一个准备操作进程磁道号不同,则按照side方向寻找适合值
Collections.sort(list1, comparator);//调用从小到大排序进行排序
System.out.println("当前io表:");
System.out.println("进程名" + " " + "柱面号" + " " + "磁道号" + " " + "物理记录号");
for (int i = 0; i < list2.size(); i++) {//打印当前io表
}
course = io.getCourse();
cylinder = io.getCylinder();
track = io.getTrack();
record = io.getRecord();
ut.println("将要调度的进程:");
System.out.println("进程名" + " " + "柱面号" + " " + "磁道号" + " " + "物理记录号");
c = io.getRecord() - record;
System.out.println("当前所指向进程:");
System.out.println("进程名" + " " + "柱面号" + " " + "磁道号" + " " + "物理记录号");
System.out.println(course + " " + cylinder + " " + track + " " + record);
flag = 1;
} else {
flag = 0;
}
}
if (flag == 1) {
return true;
} else {
return false;
}
}
public void Request() {//运行后添加io表的元素
io io = new io();
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println("当前所指向进程:");
System.out.println(cylinder + " " + track + " " + record);
side = "down";
System.out.println("由于没有比当前所指向进程更大的进程,移动方向改变,为" + side);
//int i=0;
int i = sc.nextInt();
if (list.isEmpty() && waitlist.isEmpty()) {
System.out.println("当前io表为空,等待输入");
ds.toContinue();
}else{
if (i >= 0.5) {
System.out.println("随机数为" + i + "大于0.5,执行驱动调度");
if (io.getCylinder() < cylinder) {
if (io.getTrack() < track) {
if (io.getRecord() < record) {
waitlist.add(io);
}
}
} else {
list.add(io);
}
}
if ("down".equals(side)) {//摆臂方向为down时,当输入值大于当前操作数的值时,不加入list进行比较而是存放进waitlist中等待
ds.Scheduling();
} else {
System.out.println("随机数为" + i + "小于0.5,执行接受请求");
ds.Request();
}
}
}
public boolean isHave(int a, int b, int c) {
ArrayList<io> list1 = (ArrayList<io>) list.clone();
int fcylinder = cylinder;//当前所在的柱面
int ftrack = track;//当前所在的磁道
int frecord = record;//当前所在的物理记录
if ("up".equals(side)) {//判断side方向为up时执行
ComparatorIo comparator = new ComparatorIo();
ComparatorIoTurn comparator = new ComparatorIoTurn();
Collections.sort(list1, comparator);
io1.setTrack(io.getTrack());
io1.setRecord(io.getRecord());
list.add(io1);
}
waitlist.clear();//清空waitlist
}
toContinue();
}
if ("down".equals(side)) {//当side为down,则进行从大到小排序,流程同上
for (int i = 0; i < list1.size(); i++) {//通过比较找到下一个准备操作的元素
io io = (io) list1.get(i);
if (fcylinder > io.getCylinder()) {