基于GA-RL算法的多Agent电梯群控系统

针对电梯群控系统这一类复杂的派梯优化决策问题，应用多Agent的理论与技术，建立了系统强化学习模型。提出了一种基于GA算法的多Agent强化学习方法，给出了具体算法的一般描述。建立电梯群控调度系统的虚拟仿真环境，并与其他算法进行了对比研究。仿真结果表明：该方法在提高强化学习的效率和收敛速度，改善种群结构等方面收到了很好的求解效果，为电梯群控系统的优化调度决策提供了一种较好的途径。