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研究生:彭國昌
研究生(外文):Cuo-Chan Peng
論文名稱:使用貝氏天真分類演算法對多功型大樓進行梯群管控
論文名稱(外文):Apply the Naïve Bayes Classifier to Elevator-Group Control System in a Multi-Purposed Building
指導教授:林金玲林金玲引用關係
指導教授(外文):Jin-Ling Lin
學位類別:碩士
校院名稱:華梵大學
系所名稱:工業管理學系碩士班
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
中文關鍵詞:貝氏天真分類器概念學習電梯群
外文關鍵詞:Naive Bayesian ClassifierConcept LearningElevators Group
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在本論文中基於天真貝氏分類演算法的精神,發展一個有效率又具即時學習能力的電梯群最佳停駐位置管控決策系統,這個決策系統的固定參數有電梯群的大小、一個模擬時間、樓高、以及一群可控制其屬性的人員、控制的變動參數則是閒置電梯車的移動方向。藉由貝氏機率性質的學習與分類過程,電梯群中只要發現有電梯車閒置,系統就會指定系統學習後的最佳位置,指派給該電梯並且強制該電梯努力前往。
研究的結果顯示,傳統梯群相比其人們的等待時間較少。在大樓高度越高時,貝氏梯群與傳統梯群顯著差異越少。在電梯數越多的情況下貝氏梯群學習的較傳統梯群來的好。
In this paper, here derive a new method, based on the Naive Bayesian Network, to decide the efficient stopping floors for an elevators’ group. The variable parameters, in our model, are the number of elevators, simulation time, the number of floors, and several categories of persons. In the initial of learning stage, we randomly and dynamically generate these related parameters. Then, we followed by training the Naive Bayesian Network in order to modify the stopping floors and change the directions for the whole set of elevators. Finally, another set of testing data was used to judge the proposed model. Simulation results strongly encourage the proposed algorithm. In general, it is more efficient than previous works.
The results indicate that elevator numbers factor have significant influence to the elevators performance. The more the elevator numbers the more reduce the people net waiting time. And Bayes elevators performance is better than tradition elevators.
Key words: Naive Bayesian Classifier, Concept Learning, Elevators Group
誌 謝 I
摘 要 II
Abstract III
目 錄 IV
表 目 錄 VIII
圖 目 錄 X
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究方法 4
1.3.1問題的形成:(Problem Formulation) 5
1.3.2目標的設定(Setting of Objectives) 6
1.3.3模型的建立(Model Building) 7
1.3.4資料收集(Data Collecting) 9
1.3.5程式設計(Coding) 10
1.3.6操作模型的驗証(Verify Operational Model) 12
1.3.7概念模型的驗証(Validate Conceptual Model) 12
1.3.8實驗設計(Experimental Design) 12
1.3.9執行與分析結果(Production Run & Analysis) 13
1.3.10決定是否要追加實驗(More Runs?) 13
1.3.11撰寫報告並建立文件(Document Reports) 13
1.3.12企圖實現(Attempt Implementation) 14
1.4 研究流程 15
1.5 研究範圍與限制 16
第二章 文獻探討 17
2.1電梯與高層建築物之相關研究 17
2.1.1電梯歷史的簡述 17
2.1.2國內電梯研究 18
2.1.3國外電梯研究 19
2.1.4有智慧的電梯管控 21
2.1.5小結 22
2.2Naive Bayes Classifier研究之相關文獻 23
2.2.1國內研究 23
2.2.2國外研究 24
2.2.3使用Naïve Bayes Classifier的現有產品 25
2.3指派方法之研究之相關文獻 26
2.3.1 指派問題實例 26
2.3.2 Hungarian Method 28
2.3.3指派問題在電梯群上的應用 30
2.3.4 小結 32
第三章 貝氏天真分類與電群指派 34
3. 1貝氏網路對概念的學習方式 35
3.2 以Naïve Bayes Classifier分類文件 38
3.3 以概念學習電梯群中的移動概念 44
3.3.1系統中各個屬性的介紹 45
3.3.2依3.3.1小節理論實際運作 49
3.3.3Naive Bayes的閒車指派 52
3.3.3.1啟發式解法 (Heuristic Method) 52
3.3.3.2 實例畫圖並解釋LDI演算法 54
第四章 電梯群演算法的建立 56
4.1 建立概念學習與電梯群有關的屬性定義 58
4.2 建立概念學習與建築物有關的屬性定義 63
4.3 建立概念學習與人員有關的屬性定義 66
4.4概念學習閒車移動方向與時間有關的屬性 68
4. 5建立人員相關連建築區間可能出現的時間型樣 70
4.6 Implement 樣本產生與MLE方位與移動的確立 76
4.6.1專家代理人判定移動方位 83
4.7 績效指標的設定 95
第五章 實驗範例說明 97
5.1 成對比較應用t檢定實例 97
5.2 貝氏梯群閒車指派與傳統電梯的比較 100
5.3貝氏梯群閒車指派在高樓上是否有較好的表現 103
5.4貝氏梯群閒車指派於多部電梯時是否有較好的表現 106
5.6電梯在大樓商家區塊佔多數時探否表現較差? 108
5.7傳統電群與貝氏梯群在不同樓高的比較 110
5.8傳統電群與貝氏梯群在不同電梯數的比較 111
第六章結論與建議 112
6.1結論 112
6.2建議與後續研究 113
參 考 文 獻 115
英文部份
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[32]D. Roth, “Learning in Natural Language” IJCAI''99, Aug 1999
[33]A. Garg and D. Roth, “Understanding Probabilistic Classifiers” ECML''01, Sept. 2001
[34]本篇擷取Oracle Personalization白皮書的部分內容,其網址為 http://www.oracle.com/tw/ip/database/9i/content.html
中文部份
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[38]何元瑋, "以動態排程的方法建構具學習能力之電梯群控系統," 碩士論文, 國立台灣大學資訊工程研究所, 民國88年
[39]張鴻源, "通用式徑基型類神經網路之改良式適應性公式," 碩士論文, 私立華梵大學工業管理研究所, 民國88年
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[41]張家和, 林金玲, “The Effects of the Initial Assignment to a Vertical Traffic Flow Problem,” 第十一屆全國自動化科技研討會論文集, pp. 1283-1289. 1999.
[42]張立樸, "利用貝氏機率模組擷取中文名詞," 碩士論文, 國立中正大學資訊工程研究所, 民90
[43]吳國榮, "階層式類別架構的學習於文件分類之探討研究," 碩士
論文, 國立中正大學資訊工程研究所 , 民89
[44]林鴻儒, "中文文件分類器結合之方法研究," 碩士論文, 國立中
正大學資訊工程研究所, 民國88年
[45]蔡宗翰, "機器分類學習技術於個人化電子郵件助理之研究," 碩
士論文, 國立臺灣大學資訊工程學研究所, 民國87年
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