2016年5月30日星期一

稀缺电梯的分配

在一个完美的世界里,电梯总是在等我,并且永远带我到我所希望的地板而不沿途。但经济学涉及稀缺资源。稀缺电梯的问题怎么样?

Jesse Dunietz提供了可访问的概述,以了解这些决定如何“电梯的隐藏科学:算法如何决定电梯轿车最终会接受你,”流行的力学(2016年5月24日)。对于那些想要所有细节的人,吉娜巴尼和Lutfi al-Sharif刚刚发表了第二版 电梯交通手册:理论与实践其中400多页似乎是这个主题的明确书(虽然当我在检查时,仍然在亚马逊上的书籍估算。一些Tome可以被取样这里通过谷歌。例如,它在开始时注释:
“垂直运输问题可以总结为要求将特定数量的乘客从他们的原始楼层移动到各自的目的地楼层,其中使用最小时间等待和旅行,使用最小升降机,核心空间和成本,以及使用最小的能量。“
分配电梯的问题详细复杂:不仅仅是电梯的数量和尺寸,乘客总数和建筑物的高度,而且还有乘客峰值负荷的常时问题。此外,问题很复杂,因为乘客更喜欢等待和旅行时间,这是对它们施加的时间的成本,而建筑物业主更喜欢他们支付的电梯成本。事实证明,许多人宁愿为电梯的等待时间较短,即使它可能意味着在电梯内部延长一次。但虽然分配电梯的问题可能没有一个最佳答案,但一些答案比其他答案更好。

当然,在电梯的早期,他们经常有一个实际的人类运营商。当自动化电梯到达到大约半个世纪以前时,Dunietz解释了流行的力学,其中许多人运作而不是像公交线路一样:也就是说,他们在预设时间表上上下上下楼层。当然,这意味着乘客刚刚等待电梯循环到他们的地板上,即使它是空的,电梯也会耗尽。

在20世纪60年代中期,开发了“电梯算法”。Dunietz描述了两个规则:
  1. 只要希望在电梯内部或前方想要进入当前方向,就会朝着那个方向前进。
  2. 一旦电梯在当前方向上耗尽了请求时,如果在另一个方向上有一个请求,请切换方向。否则,停止并等待呼叫。
这种算法不仅相当普遍普遍,但它还用于在面向读写请求时管理磁盘驱动器的运动 - 以及该算法有自己的维基百科条目

但是,如果您考虑了电梯算法如何在高层建筑中工作,您会意识到它将在中间地板上花费大量时间,并且在顶部和底部的等待可能是极端的。此外,如果建筑物具有一堆电梯,所有电梯都响应相同的信号,所有电梯都倾向于在中间地板附近束缚,甚至互相跨越并试图回答相同的信号。因此,算法被调整,使得只有一个电梯将响应任何给定的信号。建筑物有时是分开的,因此一些电梯只跑到某些楼层。此外,当电梯未使用时,它会自动返回大厅(或其他一些高离境地板)。

到20世纪70年代,可以对将电梯分配给软件的规则进行编码,可以调整和调整。例如,可以使用“估计到达时间”计算(例如,这里)哪个公司首先可以响应呼叫。此类算法还可以考虑能量使用或期刊或其他因素。
过去十年左右的另一大步是“目的地调度”,在你叫电梯的时候,你还告诉它你将要去哪个地板。然后,电梯系统可以将人们组合在一起,用于类似地板。A.Melanie D.G的RTICLE.G.Kaplan在zdnet.com上回来于2012年谈谈这种系统如何为纽约市时代广场的万豪侯爵创造了巨大收益。在这个系统之前,人们可以等待20-30分钟才能出现电梯。系统安装后,仍然有几分钟等待在高峰时段,但作为一种措施,电梯延迟的书面投诉数量从每周五(!)到零。

一件事是可能预期的,是“机器学习” - 即电梯系统的定义是什么“成功”的样子,然后让电梯系统实验并了解如何在给定的情况下分配电梯时刻及时,但要记住电梯交通如何从日常生活中发展,并为此调整。“成功”的定义可能因建筑物而异:例如,医院电梯系统中的“成功”可能意味着即使其他人的等待时间增加了紧急健康情况,即使是等待的时间也增加了立即的电梯响应。机器学习方法导致学术论文:“电梯控制系统加固学习算法的实施,“持续的研究在各种各样的地方发表了像电梯工程师国际社会年度会议的诉讼程序,或像这样的出版物IEEE自动化科学与工程交易

从经济的角度来看,看看机器学习规则的发展是有趣的。特别是,可以在经济学家更喜欢的边际成本和福利框架方面可以制定解决了解决各种权衡的机器学习规则是否有趣的机器学习规则,以便提供解决方便时间,旅行时间,处理峰值负荷和能源成本的机器学习规则。- 以及电梯流量的规则是否在组织其他类型的流量中,从汽车到在线数据。