人工智能技術
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人工智能技術范文第1篇
【關鍵詞】人工智能信息管理效率
引言
人工智能技術已經成為當今計算機網絡信息科技的重點產業，在國民經濟發展中占有重要比重，加強人工智能技術的信息管理領域的應用可以極大的提高信息處理的效率和信息的準確性，不會因為面對海量信息而無法找到一條有用信息而苦惱，通過人工智能技術可以快速準確的識別數以億計的海量信息，完成信息優化組合，因此，大力發展計算機人工智能技術，可以極大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技術的發展概述
人工智能技術是一種借助于計算機語言和電子計算機將多種學科知識綜合而形成的一種高科技技術，使其具有和人的思維類似的方式，產生多種類人行為結果[1]。當前人工智能技術在各種信息管理領域都有很好的應用，比如在信息傳播領域中智能電視的出現可以根據人們的愛好自動的播放人們喜歡的節目并記錄這種愛好，同時通過不斷的強化為人們喜好推送感興趣的信息。在對車牌的信息的管理中可以借助于人工智能技術快速識別車牌信息和車主信息，并在計算機中通過人工智能技術進行交通違法的處理和判斷。人工智能是在上世紀由一位美國科學家提出的，共計經歷了三個階段的發展，首先是由人的推理變為機器的推理；其次是隨著機器人的出現，可以在復雜的多變的信息環境中找到人類所需要的信息，并進行簡單的類人思維活動；最后是人工智能技術的出現，并顯示其極強的類人思維能力，可以代替人類完成更加復雜的信息的處理和判斷，完成多種人類需要的工作。
二、人工智能技術在信息管理中的多種能力
2.1海量信息的快速處理能力
隨著智能設備的普及，每天都會產生海量的數據信息，而這些信息包含文字、圖片、視頻、語音等，面對海量的信息，借助于計算機網絡系統中的人工智能技術，可以提高信息管理的效率，通過不斷的優化人工智能技術，了解信息管理中存在的問題，不斷的優化人工智能模型，可以對大量不確定的信息進行識別，將大量信息進行分類整理，提高信息的質量和節約存儲設備。
2.2與計算機的協同能力
隨著高新技術的不斷發展和計算機技術的大量普及，辦公逐步網絡化和電子化，人工智能機在信息管理中的應用規模也在不斷的擴大，通過運用人工智能技術，可以不斷的強化信息管理的安全和信息有效性的增強，通過人工智能對不同信息進行智能監控，不斷的完善信息管理的流程，不斷的提高信息傳輸和搜索的效率。
2.3類人的思維能力
隨著信息量的逐步增加，通過應用人工智能技術對大量的數據庫中信息利用網絡管理協議進行管理，保證信息管理措施的有效應用，通過人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技術及其強大的學習搜索能力進行信息的收集和整理，為人類科學決策提供支持。
三、人工智能技術在各種信息管理場景中的應用
3.1垃圾郵件識別場景中的人工智能技術應用
隨著人們工作任務逐漸增加，電子郵件的交往日漸頻繁，在保證信息安全的前提下，智能型反垃圾郵件系統可以對用戶接收到的各種郵件進行智能檢測和分類，智能識別各種垃圾郵件并標記，讓用戶對垃圾郵件進行及時處理，同時根據用戶對各種郵件的厭惡，做出進一步的細致分類，減少用戶受垃圾郵件的干擾，保證計算網絡的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理場景中的人工智能技術應用
隨著物聯網技術的發展，各種電氣化的產品在人們日常生活中逐步增加，對各種家電設備的應用提出了更高的要求，通過對各種家電設備信息進行收集和管理，綜合運用人工智能技術實現對各種家電的完美應用，實現各種家具的如電飯煲智能開啟和關閉、室內環境的智能清潔等，可以極大的提高人們的生活質量和效率，節約時間成本。
3.3教育知識信息管理場景中人工智能技術的應用
隨著我國中小學到各類大學教育信息的逐漸增加和計算機網絡的應用增加，將教育知識信息和人工智能技術結合，可以極大的提高教學質量和效率。這是由于人工智能技術的核心是基于大量的知識數據庫，而數據庫中存儲有大量的教育知識信息，老師在教育教學知識信息傳授的過程中，人工智能技術可以快速的提取所需要的各個知識點，并進行優化組合，提高教育知識信息利用效
四、結語
綜上，隨著電子信息的逐步增加和人工智能技術進一步發展和成熟應用，人工智能技術將會在信息管理分析、研究、應用的各種場景中普及和應用，而且隨著計算機網絡技術的不斷發展，運算能力的進一步增強，人工智能運用領域將會進一步的增加，這將極大的提高人民的生活工作質量，提高工作效率，降低決策風險。
人工智能技術范文第2篇
關鍵詞：人工智能技術；石油工程；應用
一、關于一體化智能系統的構建分析
現階段，人工智能技術已逐漸在石油工程領域中取得了廣泛性應用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關內容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數據型問題。主要包括地震數據檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內容，需得出準確性數據信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據[1]；第二，優化型問題。具體是指通過地面設備的合理優化來大大提高石油產量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井數據介紹及提高采收率等內容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當實踐應用手段。總體來說，盡管智能化系統已逐步應用到石油工程中去，但卻因專業人士缺乏明顯創新想象力而無法達到最佳效果，并且智能系統還具備一定局限性特點，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術手段，徹底解決以往智能系統應用存在不足，借助科學合理分析方法對數據信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業能夠順利發展。
二、石油工程領域中人工智能技術的應用分析
（一）油田地面設施系統模擬應用。在此以某區域油田資源為例，該油田共有700多口生產井，所有生產液體全部運送到三相分離設備中，并從分離設備中分離出適量高壓氣進入到管網結構中，并且周圍環境溫度還對設備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關工作人員能積極構建智能模型結構，準確測量出石油工程地面系統實際運行情況，對分離設備產油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應根據項目開況構建神經模型結構，著手于數據統計分析情況，主要包括鑒定識別和數字矩陣補孔兩點內容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數據變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結果產生影響，防止數據信息出現較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優勢，分別是數據代表性和利用數據對研發模型進行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串數據量低于30%情況下。
（二）地層油藏特性模擬應用。從某種角度上來說，地層油藏特性模擬屬于非均質地層結構，其中油藏數據信息與測井資料二者并無明顯聯系，根據對智能系統常規測井曲線和共振圖像曲線的最新調查研究可進一步明確地層特征，充分體現人工智能技術具備的儲藏優勢[2]。同時地層油藏特性模擬試驗開展的主要目的便是借助口井磁共振測井資料信息構建一個流體飽和度和滲透率都較強的智能模型結構，將該模型具體應用到石油工程中去可真實反映出油藏特征實際分布情況，但尤其需要注意一點就是磁共振圖像技術不能應用于下套井中[3]。除此之外，因生產層構成巖石質量和特征存在著較大差距，所以常常數據質量就表示巖石具體變化情況和最高數值，也就是說，若想對巖石特性有一個深入掌握，首先就要充分了解該區域內巖石變化情況，從而借助口井數據信息構建先對完善網絡模型，大大提高石油工程測量準確性，進一步凸顯人工智能技術存在優勢，實現人工智能技術在石油領域中應用的最佳成效。
人工智能技術范文第3篇
大數據下科技信息領域需要解決的主要問題
（1）大數據下科技信息處理的標準化體系研究相比傳統的科技信息，大數據環境下的科技信息的來源、類型、內容和數據格式更為復雜，制定和完善科技信息的標準化體系和內容是及其必要的。信息資源的標準化體系是保證信息有效存儲、處理、分析和利用的基礎和前提。本文認為將依據當前科技信息現狀，針對具體領域研究和制定大數據下的科技信息處理規范和建議是必要的。（2）大數據下的科技信息資源的建設方法研究借助大數據技術可實現科技信息的大數據處理與大數據存儲，實現多源異構的科技信息完成數據的存儲、處理、交換等功能。大數據下的科技信息資源的建設方法研究需要從數據本身和數據的組織兩個研究視角出發，分析梳理大數據環境下科技信息資源在建設中面臨的難點和關鍵性技術問題，研究和提出科技信息資源的知識組織系統框架和基本構建方法。（3）大數據下的科技信息資源的分析方法研究結合科技大數據特點，主要利用深度學習技術解決科技大數據的高維數據降維處理問題。研究和探索面向科技信息資源的分析方法，提出不同類型科技信息資源的關聯分析、重要性分析、主題演化路徑等深層次的信息分析方法和技術，通過系列分析方法和技術研發，解決科技信息資源管理工作中存在的問題，研究方法在實踐中進行創新和發展。世界的發展、科技的換代、媒介的延伸以及人文的變更，匯聚成一股巨大的洪流，加速了我們所處時代的變換，人工智能技術已經滲透到各個技術領域，以上問題涉及科技信息的組織和分析，需要人工智能技術的融合，即與人工智能技術的深度融合必將推動科技信息進入全新時代。
人工智能應用于科技信息領域的研究意義和主要研究內容
人工智能為解決科技信息的獲取和分析提供解決途徑（1）人工智能可拓展獲取科技信息的來源。從事智能分析的美國Stabilitas公司的首席運營官ChrisHurst認為：“人工智能可以擴大信息工作的范圍，不會遺漏那些有價值的細節。”科技信息同樣需要通過各種渠道獲取世界各國的同類信息，利用分布式網絡爬蟲等人工智能技術可獲取全世界的開源信息，包括文本和音視頻數據。（2）人工智能可加快處理科技信息數據的速度。美國中央信息局肯特學校教信息分析的校長JosephGartin認為：“梳理社交媒體來獲得信息并不是什么新鮮事，讓人耳目一新的是如今我們收集社交媒體數據的數量之大和速度之快。”海量的科技信息通過人工智能技術可以快速處理億萬比特的數據，從而了解世界各國同類信息或事件，將每天接收到的大量數據轉變為能夠用于政策和戰場行動的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自動化、智能化。據俄羅斯通訊社報道，俄羅斯總統普京表示：“無論誰在這一領域中處于領先地位，都將成為世界的統治者。”普京認為：人工智能是未來權力的關鍵。利用自然語言處理技術、語音識別、圖像檢索等人工智能技術可以極大的提高信息人員檢索有用信息的速度。此外，知識圖譜作為人工智能的知識庫基礎，基于知識圖譜可實現分析對象的多維多步自動關聯分析，利用深度學習模型可大大提高多因素影響的系統分析，獲得更好的信息分析效果。主要研究內容（1）基于人工智能技術的科技信息的知識存儲和管理大數據下的科技信息具有海量、異構、跨媒體的特點，其知識存儲和管理需要對結構化或非結構化的跨模態數據進行語義智能化計算研究，以為統一語義范疇下的數據查詢提供便捷的元數據服務；對跨媒體知識統一組織進行研究，為不同關系結構，不同模態數據的統一存儲與管理提供結構基礎；同時，需要對跨媒體知識的更新進行研究，為動態的數據存儲與多變的業務管理提供支撐。最后，對跨媒體知識檢索與查詢進行研究，從實際的檢索和查詢業務角度出發，制定規則，優化性能，提升知識數據被獲取時的準確性與高效性。（2）基于人工智能技術的科技信息與知識的深度揭示與聚類加強科技信息資源的多源多模態數據整合關聯、信息抽取、不確定推理、機器學習、自然語言處理等人工智能技術研發與應用；利用人工智能技術實現科技信息資源的外在層面的資源整合，資源內在特征的深度聚合，實現科技信息與知識的深度揭示與聚類。通過可視化方式實現科技信息知識（研發技術、研發機構、研發人員等）的聚合、揭示與展示。其中重點利用語義分析技術、詞表/本體構建技術、知識圖譜技術、大數據分析等人工智能技術，通過可視化方式實現科技信息知識的聚合、揭示與展示；實現對格式各異、內容復雜的數字資源進行深層次的揭示，從資源外在層面的資源整合，深入到資源內在特征進行深度聚合，實現信息與知識的深度揭示與聚類，同時將科技信息知識服務嵌入知識交流之中。技術路線圖如圖1所示。（2）基于人工智能技術的科技信息前沿技術發現與預警研究前沿技術發現與預警旨在有效指導和開展科技研究，國內外已有研究在信息對象和研究方法上比較單一，信息價值和服務效果受限。科技信息前沿技術發現與預警研究應更強調面向信息源的全面收集、處理、分析的一定程度智能化生產過程，更好的感知非完備信息，輔助信息用戶把不確定性預測變成更確定性預測。研究將不同類型的信息源進行整合、融合，多維度的分析科技前沿技術特征，從不同角度實現有價值信息的綜合疊加和映射，從中發現、分析和描述科技前沿技術問題，為科技領域專家實現科技前沿的準確辨識提供服務，實現有效的技術預警。技術路線圖見圖2所示。
基于人工智能技術的科技政策動態分析平臺設計
科技政策動態分析脫離原有人工分析為主的模式，而借助技術手段進行輔助分析是時展的必然趨勢，海量數據的現實對情報分析方法的沖擊不可避免。技術參與的目的是提高人工分析的效率和質量，采用技術輔助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技術的科技政策動態分析平臺的目的在于如何利用技術手段提供獲取情報數據、情報多維分析能力和自動生成可讀性的分析報告的能力，幫助提高人類思維的效率。1）科技政策動態信息監測科技政策動態信息監測主要采用網絡信息的監測方式，只有在有效采集網絡信息的基礎上才能進而實現具體內容分析與信息服務。信息監測是對互聯網上共享的科技政策資源進行提取、解析、收集和存儲等的過程。科技政策動態信息監測的一般框架可由圖3表示。科技政策動態信息監測系統的層次模型：表示層，業務邏輯層和數據訪問層。數據訪問層：連接數據庫，執行插入和查詢等操作。主要是用數據集訪問。業務邏輯層：調用數據訪問層的方法然后返回結果給表示層。表示層：獲取表單的數據，然后調用業務邏輯層的方法處理數據，然后根據結果顯示相應的數據。科技政策動態信息監測的系統框架：系統分為數據層與應用層兩個層次。其中，數據層為整個平臺提供數據支撐，包括監測站點、情報、文章、等基礎信息數據，以及用戶信息、日志信息等數據。應用層主要提供站點管理、信息服務、編輯撰文三大功能模塊，為用戶使用系統進行信息檢索、篩選、瀏覽、定制、撰文等提供服務，同時也為管理員進行系統管理、任務分配、成果組織等提供相應接口。具體系統框架如圖4所示。
人工智能技術范文第4篇
在飛行流量管理方面，飛行流量管理系統通過與輔助決策系統相結合，構成了人工智能輔助決策系統的飛行流量管理模塊。該模塊主要通過計算飛行流量來避免飛行流量的沖突，進而根據分析結果進行航班的排序。從具體的應用情況來看，首先，飛行流量的計算需要大量的原始數據，而這些數據既包含了歷史數據，也包含了實時數據。同時，由于這些數據是來自于空域、機場和氣象等多個方面的復雜信息，所以系統需要建立相應的飛行流量管理數據庫，從而保證數據的準確性和及時性，進而保證飛行流量計算結果的可靠性。其次，在進行飛行流量計算時，系統利用了飛行動力學計算原理。根據數據庫的信息，系統對飛機的四維飛行軌跡進行了計算，從而可以得知飛機的降落時間和降落地點。這樣，系統就可以得出任意航段和交匯點在任意時間的飛行架次，進而列出潛在的飛行流量沖突信息。再者，在得知以上信息后，系統需要對這些信息進行分析，從而進行航班的排序，進而避免飛行流量的沖突。在排序方面，系統不僅可以實現飛行計劃的過程仿真，還可以找出空域資源的“空閑”狀態，進而利用該狀態，進行航班和起降順序的調整。而具體的排序原則有兩個，一是優先級排序，二是全排列。其中，優先排序是按照一定的標準給這些航班擬定優先級，然后按照優先順序進行航班的排序。而優先級的擬定標準有很多，比如飛行任務、機型、機場和時間等因素，都可以成為優先級的擬定標準。全排列原則是對沖突的航班進行全排列，從而根據每一次排列的延誤損失，選擇損失最小的排序方法。相比較來說，全排序法雖然較為科學，但是系統需要承擔的運算量較大，因此會占用系統較多的內存資源。
2人工智能技術在飛行沖突探測與解脫管理方面的應用
人工智能技術的應用可以使空中交通管理系統具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動生成的需要。具體來說，實現這一功能的模塊是飛行沖突探測與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測與解脫系統和輔助決策系統組成的。該模塊不但可以實現飛行沖突的預測，還可以為管制人員提供飛行沖突調配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統的應用，彌補了人類與機器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機械故障而造成的飛行事故。從原理角度來看，系統首先通過分析飛行沖突情況來制定可能的解脫方案，然后根據航空器優先級分類方法和沖突類型判定法等多種規則，進行方案的選擇和排除。在這一推理過程中，為了保證系統推理的有效性，系統需要根據大量的規則來進行方案的推理選擇。而這些規則，則要被統一存入知識庫系統中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統的更新和維護，就能夠保證系統推理的有效性，從而根據系統提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序。
3結論
人工智能技術范文第5篇
[關鍵詞]現代；電梯群；控制系統；人工智能化
中圖分類號：TU857文獻標識碼： A
一、前言
在電梯群中使用人工智能化技術對電梯進行有效的控制，提高了電梯的運行速率，為人們的快捷出行提供了方便，通過智能控制提高了電梯的運行效率。
二、電梯去控制的含義
所謂電梯群控，就是將原先的多部電梯獨立控制改為一個系統統籌協調控制，這樣在很大程度上提高了運行效率、增強了用戶體驗。假如某用戶在五樓請求上樓，他面前有兩部電梯，一部正在從二樓向上運行，另一部正在從八樓向下運行，如果他先看到的是后一部，并且按下上樓鍵，之后發現另一部正在上樓且快要到五樓了，這時他又在這部電梯按下上樓鍵，隨后乘該電梯上樓，若干分鐘后最初的那部電梯來到五樓響應之前的上樓請求，但是實際上五樓可能已經不再有上樓請求了，那么這就是資源的浪費，造成了該電梯效率的降低；如果該用戶只看到了后一部電梯并且只按下該電梯的上樓鍵，那么他要等該電梯先執行完下樓任務再回來送他上樓，而另一部電梯可能已經從他面前上去，這對該用戶來說浪費了時間，對電梯來說浪費了資源，多執行了一次任務。由此可見電梯群控系統的設計研發是很有意義的，不僅減少了資源的浪費、提高了電梯運行效率，而且在服務質量、用戶體驗度上也得到了提升。人工智能是在經濟發展迅速的時代大背景下產生的新技術。它研究了自然科學和社會科學，所涉及的知識面非常廣。人工智能技術自然離不開計算機技術的大力支持，大部分的人工智能技術都是以計算機編程為基礎實現的。人工智能其實也就是采取一定的計算機編程來做到模仿人的目的，其主要的模仿對象有信息的收集、人的判斷能力、數字圖像的識別和一些相對來說較為簡單的反應等，以這種人工智能技術來代替人類的智慧，就目前來說，主要的人工智能領域包括圖像語言識別、自然語言處理、機器人，以及一些較為簡單的專家系統等。在這些眾多的領域當中，我們可以用在電氣自動化控制當中的主要就是專家系統，專家系統應用在電氣自動化控制系統當中不僅
三、電梯群控制系統組成及原理分析
通常,電梯群控系統是指對由3部或3部以上電梯組成的電梯群進行派梯控制.由于調度的動態性、隨機性和非線性的存在,給轎廂的調度和電梯間的協作帶來很大的難度.合理的派梯方案,對降低乘客候梯焦躁度、提高乘客乘梯舒適度以及節約電梯運行能耗具有重要的意義.從系統架構的角度來說,電梯群控系統一般由呼梯登記模塊、優化調度模塊及運行管理模塊3大部分構成,當任意模塊運行出現異常時,都將觸發電梯連鎖自保裝置,從而達到保護乘梯人員安全的目的.電梯群控系統基本運行原理框架如圖1所示.
圖1 電梯群控運行框架圖
從系統真實硬件組成角度來說,電梯系統由機房、井道底坑、層站及轎廂4部分組成.為了提高電梯群控系統研究的實用性,電梯的微縮模型,使用了PLC、傳感器、變頻調速器、交直流電機控制等技術,具有轎廂升降、自動平層、自動開關門、順向響應轎廂內外呼梯信號、直駛、安全運行保護等功能.同時也可與上位機通信實現組態控制。
四、電梯群控制系統使用人工智能化技術
目前,應用智能控制方法進行群控系統研究的途徑有很多,最主要的思路是依據客流的分布將電梯群分成若干運行模型.在派梯階段,結合不同運行模型的特點,使用相關優化算法來獲得滿意的派梯方案.近些年來,已有大量文獻從不同角度對電梯群控系統進行了相關研究,并取得了豐碩的成果.HirasawaK等用遺傳網絡的方法,建立了一個雙層電梯控制系統.JamaludinJ等提出了一種帶有自適應機制的模糊邏輯群電梯群控調度算法,降低了乘客等待和乘梯的時間.對多轎廂電梯群控系統,ValdivielsoA等根據不同交通流狀況識別出不同的客流模型,得到最佳的電梯調度和抗干擾方案.ZhangJl等針對不同的電梯運行模式,在降低電梯運行能耗方面做了重點研究.大連理工大學的楊禎山對電梯群控系統最新發展概況做了綜述,并詳細分析了電梯群控系統研究中的控制算法等相關問題,指出多種新型智能控制手段的融合使用是今后電梯群控研究的重要方向之一.不過,已有的文獻研究中難免也存在一些不足,如電梯運行模型劃分不精確、評價群控算法性能的電梯動態指標不易計算,以及電梯運行模型與相應控制策略的切換機制不完善等等
五、人工智能化技術應用
在人工智能發展之前，各種數學方法、模型、算法早已成熟的應用到了電梯群控問題上，主要是數據統計分析等方法，但是隨著科技的進步，傳統統計分析的不足也日益體現，人工智能的優勢得到了發展，智能控制已經應用在許多復雜的控制領域上，在電梯控制領域同樣也得到了極大的應用，目前人工智能在電梯控制領域主要有以下一些控制調度方法：
1、基于專家系統的電梯調度方法。由于電梯控制調度系統是一個非常復雜、非線性、不確定的實時系統，因此傳統的數學模型以及設計方法已經無法滿足，而運用領域知識及長期積累的統計分析經驗進而形成一個專家系統則可以大大解決這方面的不足。專家系統是人工智能的產物，具有高度的智能性，可以利用所存儲的專家知識、領域知識、經驗規則等進行啟發式推理，可以說是從完全不同的一個思路解決電梯調度、群控問題。當然專家系統的產生、形成本身也是一個復雜、困難的事情，因為專家知識、領域知識尤其是經驗都是需要長期積累，而且必須是準確可靠的規則才可以寫進專家系統的知識庫，因此專家系統對知識庫的依賴也是非常嚴重的。日本電機公司曾推出的AI-2100系列就屬于這一類。
2、基于模糊模型的電梯調度方法。模糊模型是一種專門用來解決不完全信息系統的人工智能方法，而電梯調度群控正是屬于這種系統。模糊控制具有較強的魯棒性，在解決復雜問題時并不需要依靠建立完整準確的模型，因此是非常適合用于解決電梯調度群控這樣復雜、模糊、隨機的問題。但它與專家系統都存在一個共同的問題難以解決，即規則、知識等啟發信息的獲得存在一定難度，這些啟發信息都必須要經過長期的積累才能得到確定可靠的知識與規則。日本三菱公司曾經將此方法用于解決電梯群控問題，雖然取得了一定的可用性，但由于嚴重依賴知識庫，規則難于更新，不具有學習啟發能力，所以并未得到良好的應用效果。
3、基于遺傳算法的電梯調度方法。遺傳算法同樣是解決不確定、非線性、隨機問題的良好方法之一，與模糊模型相比它的優勢在于具有良好的自啟發、自組織、自學習能力。但是它只能通過多輪迭代遺傳形成一個可以接受的解空間，而不會產生真實意義上的最優解，因為獲取最優解的成本很大，大到沒有必要去獲取最優解，實際上在很多情況下一個可接受的滿意解已經可以滿足我們的需要。但目前遺傳算法在解決電梯群控調度問題上仍有其致命弱點，即其搜索迭代的效率無法滿足電梯群控系統的高實時性要求。
4、基于神經網絡的電梯調度方法。神經網絡與遺傳算法一樣，具有良好的自啟發、學習、自組織能力，此外它還可以逼近連續函數，相比遺傳算法有一定的優勢。但它也有自身的不足，它內部的信息是隱含的，還有就是神經網絡結構及權值以及各神經元之間關聯關系的設計都存在一定的難度，但它和模糊神經結合使用的話則會克服各自的弱點。
六、結束語
在當前科學技術發展的過程中，電梯群控制系統的人工智能化技術是最終的發展方向，通過人工智能化控制能提高電梯的運行效率，滿足人們乘座電梯的各種需求，對電梯的運行實現人性化管理。
參考文獻
