Grup asansör kontrol sistemi simülatörünün geliştirilmesi ve genetik algoritma ile optimizasyonu
Development of group elevator control system simulator and optimization using genetic algorithm
Yazar: EMRE ÖNER TARTAN
Danışman: PROF. DR. CEBRAİL ÇİFLİKLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dinamik programlama = Dynamic programming ; Evrimsel algoritmalar = Evolutionary algorithms    ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Markov karar süreçleri = Markov decision processes ; Simülasyon optimizasyonu = Simulation optimization ; Sistem simülasyonu =

Özet:
Asansör kontrol yöntemlerinin farklı asansör trafiği koşullarında sınanabilmesi benzetimler yoluyla mümkündür. Bir simülatörün geliştirilmesinde öncelikle asansör trafiğinin benzetimi için matematiksel çerçeve ortaya konulmalıdır. Bu tez kapsamında asansör trafiğinin benzetiminin matematiksel çerçevesi açıklanmakta, bu çerçeveye dayalı özgün veri görselleştirme ve analiz yaklaşımı sunulmaktadır. Bu matematiksel çerçeve kullanılarak, asansör trafik akışının görsel benzetimini, trafik verisinin analizini, görselleştirilmesini ve farklı asansör kontrol yöntemlerinin uyarlanabilmesini sağlayan modüler, açık kaynak kodlu, özgün bir grup asansör kontrol sistemi (GAKS) simülatörü geliştirilmiştir. Geliştirilen simülatöre, yönlü toplamalı grup asansör kontrol sistemi  için klasik bir asansör dağıtım yöntemi olan En Yakın Kabin Yöntemi (EYKY) eklenmiştir. Daha sonra asansör kontrolü ardışık bir karar verme problemi olarak ele alınıp, Markov Karar Süreci (MKS) çerçevesinde değerlendirilerek tek asansör kontrolü problemi dinamik programlama ile çözülmüş, bu yaklaşımın kısıtları tartışılmış ve ilerideki çalışmalar için çözüm önerisi sunulmuştur. Kural tabanlı kontrol yaklaşımına alternatif, ortalama yolcu bekleme zamanına dayalı GAKS optimizasyonu için Genetik Algoritma (GA)'nın kullanıldığı bir asansör dağıtım yöntemi geliştirilmiştir. Kontrol yöntemleri, ilk kez belirli trafik koşulları yerine asansör trafiği uzayında değişken koşullar altında, farklı kabin ve kat sayıları için kapsamlı bir şekilde ortalama yolcu bekleme zamanı açısından değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Testing elevator control methods under different elevator traffic conditions is possible through simulations. In the development of a simulator, a mathematical framework for simulating elevator traffic should be established as the first step. Within the scope of this thesis, the mathematical framework for simulating elevator traffic is explained, and an original data visualization and analysis approach based on this framework is presented. Using this mathematical framework, a modular, open-source, and original elevator group control system simulator (EGCS) has been developed. This software allows for the visual simulation of elevator traffic flow, analysis and visualization of traffic data, and adaptation of different elevator control methods. In the developed simulator, a classic elevator dispatcher method called the Nearest Car Method (NCM) is included for direction-collective group elevator control systems. Subsequently, elevator control is treated as a sequential decision-making problem, evaluated within the framework of Markov Decision Processes (MDP), and the single elevator control problem is solved using dynamic programming. The limitations of this approach are discussed, and solutions for future studies are proposed. As an alternative to rule-based control, an elevator dispatching method based on the optimization of average passenger waiting time using Genetic Algorithm (GA) has been developed. The control methods are comprehensively evaluated and compared in terms of average passenger waiting time under variable conditions in the elevator traffic space encompassing different numbers of elevators and numbers of floors, rather than specific traffic conditions, for the first time.