人工智能技术
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人工智能技术范文第1篇
【关键词】人工智能信息管理效率
引言
人工智能技术已经成为当今计算机网络信息科技的重点产业，在国民经济发展中占有重要比重，加强人工智能技术的信息管理领域的应用可以极大的提高信息处理的效率和信息的准确性，不会因为面对海量信息而无法找到一条有用信息而苦恼，通过人工智能技术可以快速准确的识别数以亿计的海量信息，完成信息优化组合，因此，大力发展计算机人工智能技术，可以极大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技术的发展概述
人工智能技术是一种借助于计算机语言和电子计算机将多种学科知识综合而形成的一种高科技技术，使其具有和人的思维类似的方式，产生多种类人行为结果[1]。当前人工智能技术在各种信息管理领域都有很好的应用，比如在信息传播领域中智能电视的出现可以根据人们的爱好自动的播放人们喜欢的节目并记录这种爱好，同时通过不断的强化为人们喜好推送感兴趣的信息。在对车牌的信息的管理中可以借助于人工智能技术快速识别车牌信息和车主信息，并在计算机中通过人工智能技术进行交通违法的处理和判断。人工智能是在上世纪由一位美国科学家提出的，共计经历了三个阶段的发展，首先是由人的推理变为机器的推理；其次是随着机器人的出现，可以在复杂的多变的信息环境中找到人类所需要的信息，并进行简单的类人思维活动；最后是人工智能技术的出现，并显示其极强的类人思维能力，可以代替人类完成更加复杂的信息的处理和判断，完成多种人类需要的工作。
二、人工智能技术在信息管理中的多种能力
2.1海量信息的快速处理能力
随着智能设备的普及，每天都会产生海量的数据信息，而这些信息包含文字、图片、视频、语音等，面对海量的信息，借助于计算机网络系统中的人工智能技术，可以提高信息管理的效率，通过不断的优化人工智能技术，了解信息管理中存在的问题，不断的优化人工智能模型，可以对大量不确定的信息进行识别，将大量信息进行分类整理，提高信息的质量和节约存储设备。
2.2与计算机的协同能力
随着高新技术的不断发展和计算机技术的大量普及，办公逐步网络化和电子化，人工智能机在信息管理中的应用规模也在不断的扩大，通过运用人工智能技术，可以不断的强化信息管理的安全和信息有效性的增强，通过人工智能对不同信息进行智能监控，不断的完善信息管理的流程，不断的提高信息传输和搜索的效率。
2.3类人的思维能力
随着信息量的逐步增加，通过应用人工智能技术对大量的数据库中信息利用网络管理协议进行管理，保证信息管理措施的有效应用，通过人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技术及其强大的学习搜索能力进行信息的收集和整理，为人类科学决策提供支持。
三、人工智能技术在各种信息管理场景中的应用
3.1垃圾邮件识别场景中的人工智能技术应用
随着人们工作任务逐渐增加，电子邮件的交往日渐频繁，在保证信息安全的前提下，智能型反垃圾邮件系统可以对用户接收到的各种邮件进行智能检测和分类，智能识别各种垃圾邮件并标记，让用户对垃圾邮件进行及时处理，同时根据用户对各种邮件的厌恶，做出进一步的细致分类，减少用户受垃圾邮件的干扰，保证计算网络的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理场景中的人工智能技术应用
随着物联网技术的发展，各种电气化的产品在人们日常生活中逐步增加，对各种家电设备的应用提出了更高的要求，通过对各种家电设备信息进行收集和管理，综合运用人工智能技术实现对各种家电的完美应用，实现各种家具的如电饭煲智能开启和关闭、室内环境的智能清洁等，可以极大的提高人们的生活质量和效率，节约时间成本。
3.3教育知识信息管理场景中人工智能技术的应用
随着我国中小学到各类大学教育信息的逐渐增加和计算机网络的应用增加，将教育知识信息和人工智能技术结合，可以极大的提高教学质量和效率。这是由于人工智能技术的核心是基于大量的知识数据库，而数据库中存储有大量的教育知识信息，老师在教育教学知识信息传授的过程中，人工智能技术可以快速的提取所需要的各个知识点，并进行优化组合，提高教育知识信息利用效
四、结语
综上，随着电子信息的逐步增加和人工智能技术进一步发展和成熟应用，人工智能技术将会在信息管理分析、研究、应用的各种场景中普及和应用，而且随着计算机网络技术的不断发展，运算能力的进一步增强，人工智能运用领域将会进一步的增加，这将极大的提高人民的生活工作质量，提高工作效率，降低决策风险。
人工智能技术范文第2篇
关键词：人工智能技术；石油工程；应用
一、关于一体化智能系统的构建分析
现阶段，人工智能技术已逐渐在石油工程领域中取得了广泛性应用，其中涉及到高层管理决策、采油工程、油井处理及钻井油藏等相关内容，可有效解决石油工程开展期间存在不足之处，具体可将石油工程面临问题分为以下几种类型：第一，数据型问题。主要包括地震数据检测、钻孔曲线测量及油藏特征分析等方面内容，需得出准确性数据信息便于为其他工作开展提供切实可行参考依据[1]；第二，优化型问题。具体是指通过地面设备的合理优化来大大提高石油产量；第三，公式型问题。主要包括鉴定识别、测井数据介绍及提高采收率等内容；第四，知识融合型问题。需要选出较为合理恰当实践应用手段。总体来说，尽管智能化系统已逐步应用到石油工程中去，但却因专业人士缺乏明显创新想象力而无法达到最佳效果，并且智能系统还具备一定局限性特点，对石油工程实施效率提升有着不利影响。在这种情况下，为有效克服上述难题，就需石油工程工作人员能积极采用人工智能技术手段，彻底解决以往智能系统应用存在不足，借助科学合理分析方法对数据信息展开深入化分析探讨，从而促使石油行业能够顺利发展。
二、石油工程领域中人工智能技术的应用分析
（一）油田地面设施系统模拟应用。在此以某区域油田资源为例，该油田共有700多口生产井，所有生产液体全部运送到三相分离设备中，并从分离设备中分离出适量高压气进入到管网结构中，并且周围环境温度还对设备工作效率有着直接影响，可以说是后期石油产量的主要影响因素之一。因此为有效解决这一问题，就需相关工作人员能积极构建智能模型结构，准确测量出石油工程地面系统实际运行情况，对分离设备产油量起到一定帮助作用。同时石油工程参与人员还应根据项目开况构建神经模型结构，着手于数据统计分析情况，主要包括鉴定识别和数字矩阵补孔两点内容，随后可综合采用模糊聚类和变量分析方法对石油工程中涉及到的所有数据变量展开分析探讨，充分考虑到各个变量可能对最终结果产生影响，防止数据信息出现较大变化情况。除此之外，模糊聚类还包含两大优势，分别是数据代表性和利用数据对研发模型进行检验等，往往该种方法主要适用于列串数据量低于30%情况下。
（二）地层油藏特性模拟应用。从某种角度上来说，地层油藏特性模拟属于非均质地层结构，其中油藏数据信息与测井资料二者并无明显联系，根据对智能系统常规测井曲线和共振图像曲线的最新调查研究可进一步明确地层特征，充分体现人工智能技术具备的储藏优势[2]。同时地层油藏特性模拟试验开展的主要目的便是借助口井磁共振测井资料信息构建一个流体饱和度和渗透率都较强的智能模型结构，将该模型具体应用到石油工程中去可真实反映出油藏特征实际分布情况，但尤其需要注意一点就是磁共振图像技术不能应用于下套井中[3]。除此之外，因生产层构成岩石质量和特征存在着较大差距，所以常常数据质量就表示岩石具体变化情况和最高数值，也就是说，若想对岩石特性有一个深入掌握，首先就要充分了解该区域内岩石变化情况，从而借助口井数据信息构建先对完善网络模型，大大提高石油工程测量准确性，进一步凸显人工智能技术存在优势，实现人工智能技术在石油领域中应用的最佳成效。
人工智能技术范文第3篇
大数据下科技信息领域需要解决的主要问题
（1）大数据下科技信息处理的标准化体系研究相比传统的科技信息，大数据环境下的科技信息的来源、类型、内容和数据格式更为复杂，制定和完善科技信息的标准化体系和内容是及其必要的。信息资源的标准化体系是保证信息有效存储、处理、分析和利用的基础和前提。本文认为将依据当前科技信息现状，针对具体领域研究和制定大数据下的科技信息处理规范和建议是必要的。（2）大数据下的科技信息资源的建设方法研究借助大数据技术可实现科技信息的大数据处理与大数据存储，实现多源异构的科技信息完成数据的存储、处理、交换等功能。大数据下的科技信息资源的建设方法研究需要从数据本身和数据的组织两个研究视角出发，分析梳理大数据环境下科技信息资源在建设中面临的难点和关键性技术问题，研究和提出科技信息资源的知识组织系统框架和基本构建方法。（3）大数据下的科技信息资源的分析方法研究结合科技大数据特点，主要利用深度学习技术解决科技大数据的高维数据降维处理问题。研究和探索面向科技信息资源的分析方法，提出不同类型科技信息资源的关联分析、重要性分析、主题演化路径等深层次的信息分析方法和技术，通过系列分析方法和技术研发，解决科技信息资源管理工作中存在的问题，研究方法在实践中进行创新和发展。世界的发展、科技的换代、媒介的延伸以及人文的变更，汇聚成一股巨大的洪流，加速了我们所处时代的变换，人工智能技术已经渗透到各个技术领域，以上问题涉及科技信息的组织和分析，需要人工智能技术的融合，即与人工智能技术的深度融合必将推动科技信息进入全新时代。
人工智能应用于科技信息领域的研究意义和主要研究内容
人工智能为解决科技信息的获取和分析提供解决途径（1）人工智能可拓展获取科技信息的来源。从事智能分析的美国Stabilitas公司的首席运营官ChrisHurst认为：“人工智能可以扩大信息工作的范围，不会遗漏那些有价值的细节。”科技信息同样需要通过各种渠道获取世界各国的同类信息，利用分布式网络爬虫等人工智能技术可获取全世界的开源信息，包括文本和音视频数据。（2）人工智能可加快处理科技信息数据的速度。美国中央信息局肯特学校教信息分析的校长JosephGartin认为：“梳理社交媒体来获得信息并不是什么新鲜事，让人耳目一新的是如今我们收集社交媒体数据的数量之大和速度之快。”海量的科技信息通过人工智能技术可以快速处理亿万比特的数据，从而了解世界各国同类信息或事件，将每天接收到的大量数据转变为能够用于政策和战场行动的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自动化、智能化。据俄罗斯通讯社报道，俄罗斯总统普京表示：“无论谁在这一领域中处于领先地位，都将成为世界的统治者。”普京认为：人工智能是未来权力的关键。利用自然语言处理技术、语音识别、图像检索等人工智能技术可以极大的提高信息人员检索有用信息的速度。此外，知识图谱作为人工智能的知识库基础，基于知识图谱可实现分析对象的多维多步自动关联分析，利用深度学习模型可大大提高多因素影响的系统分析，获得更好的信息分析效果。主要研究内容（1）基于人工智能技术的科技信息的知识存储和管理大数据下的科技信息具有海量、异构、跨媒体的特点，其知识存储和管理需要对结构化或非结构化的跨模态数据进行语义智能化计算研究，以为统一语义范畴下的数据查询提供便捷的元数据服务；对跨媒体知识统一组织进行研究，为不同关系结构，不同模态数据的统一存储与管理提供结构基础；同时，需要对跨媒体知识的更新进行研究，为动态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。最后，对跨媒体知识检索与查询进行研究，从实际的检索和查询业务角度出发，制定规则，优化性能，提升知识数据被获取时的准确性与高效性。（2）基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用；利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合，资源内在特征的深度聚合，实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识（研发技术、研发机构、研发人员等）的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术，通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示；实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示，从资源外在层面的资源整合，深入到资源内在特征进行深度聚合，实现信息与知识的深度揭示与聚类，同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。（2）基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究，国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一，信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程，更好的感知非完备信息，辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合，多维度的分析科技前沿技术特征，从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射，从中发现、分析和描述科技前沿技术问题，为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务，实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。
基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计
科技政策动态分析脱离原有人工分析为主的模式，而借助技术手段进行辅助分析是时展的必然趋势，海量数据的现实对情报分析方法的冲击不可避免。技术参与的目的是提高人工分析的效率和质量，采用技术辅助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技术的科技政策动态分析平台的目的在于如何利用技术手段提供获取情报数据、情报多维分析能力和自动生成可读性的分析报告的能力，帮助提高人类思维的效率。1）科技政策动态信息监测科技政策动态信息监测主要采用网络信息的监测方式，只有在有效采集网络信息的基础上才能进而实现具体内容分析与信息服务。信息监测是对互联网上共享的科技政策资源进行提取、解析、收集和存储等的过程。科技政策动态信息监测的一般框架可由图3表示。科技政策动态信息监测系统的层次模型：表示层，业务逻辑层和数据访问层。数据访问层：连接数据库，执行插入和查询等操作。主要是用数据集访问。业务逻辑层：调用数据访问层的方法然后返回结果给表示层。表示层：获取表单的数据，然后调用业务逻辑层的方法处理数据，然后根据结果显示相应的数据。科技政策动态信息监测的系统框架：系统分为数据层与应用层两个层次。其中，数据层为整个平台提供数据支撑，包括监测站点、情报、文章、等基础信息数据，以及用户信息、日志信息等数据。应用层主要提供站点管理、信息服务、编辑撰文三大功能模块，为用户使用系统进行信息检索、筛选、浏览、定制、撰文等提供服务，同时也为管理员进行系统管理、任务分配、成果组织等提供相应接口。具体系统框架如图4所示。
人工智能技术范文第4篇
在飞行流量管理方面，飞行流量管理系统通过与辅助决策系统相结合，构成了人工智能辅助决策系统的飞行流量管理模块。该模块主要通过计算飞行流量来避免飞行流量的冲突，进而根据分析结果进行航班的排序。从具体的应用情况来看，首先，飞行流量的计算需要大量的原始数据，而这些数据既包含了历史数据，也包含了实时数据。同时，由于这些数据是来自于空域、机场和气象等多个方面的复杂信息，所以系统需要建立相应的飞行流量管理数据库，从而保证数据的准确性和及时性，进而保证飞行流量计算结果的可靠性。其次，在进行飞行流量计算时，系统利用了飞行动力学计算原理。根据数据库的信息，系统对飞机的四维飞行轨迹进行了计算，从而可以得知飞机的降落时间和降落地点。这样，系统就可以得出任意航段和交汇点在任意时间的飞行架次，进而列出潜在的飞行流量冲突信息。再者，在得知以上信息后，系统需要对这些信息进行分析，从而进行航班的排序，进而避免飞行流量的冲突。在排序方面，系统不仅可以实现飞行计划的过程仿真，还可以找出空域资源的“空闲”状态，进而利用该状态，进行航班和起降顺序的调整。而具体的排序原则有两个，一是优先级排序，二是全排列。其中，优先排序是按照一定的标准给这些航班拟定优先级，然后按照优先顺序进行航班的排序。而优先级的拟定标准有很多，比如飞行任务、机型、机场和时间等因素，都可以成为优先级的拟定标准。全排列原则是对冲突的航班进行全排列，从而根据每一次排列的延误损失，选择损失最小的排序方法。相比较来说，全排序法虽然较为科学，但是系统需要承担的运算量较大，因此会占用系统较多的内存资源。
2人工智能技术在飞行冲突探测与解脱管理方面的应用
人工智能技术的应用可以使空中交通管理系统具有高智能化的特征，从而满足飞行冲突与解脱管理方案自动生成的需要。具体来说，实现这一功能的模块是飞行冲突探测与解脱辅助决策模块，而该模块是由冲突探测与解脱系统和辅助决策系统组成的。该模块不但可以实现飞行冲突的预测，还可以为管制人员提供飞行冲突调配的决策方案，从而减轻管制人员的压力，帮助他们做出正确的决定。所以，该系统的应用，弥补了人类与机器各自存在的不足，从而有效的避免了因人为失误或机械故障而造成的飞行事故。从原理角度来看，系统首先通过分析飞行冲突情况来制定可能的解脱方案，然后根据航空器优先级分类方法和冲突类型判定法等多种规则，进行方案的选择和排除。在这一推理过程中，为了保证系统推理的有效性，系统需要根据大量的规则来进行方案的推理选择。而这些规则，则要被统一存入知识库系统中。这样，管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护，就能够保证系统推理的有效性，从而根据系统提供的方案，来进行飞行冲突航班的排序。
3结论
人工智能技术范文第5篇
[关键词]现代；电梯群；控制系统；人工智能化
中图分类号：TU857文献标识码： A
一、前言
在电梯群中使用人工智能化技术对电梯进行有效的控制，提高了电梯的运行速率，为人们的快捷出行提供了方便，通过智能控制提高了电梯的运行效率。
二、电梯去控制的含义
所谓电梯群控，就是将原先的多部电梯独立控制改为一个系统统筹协调控制，这样在很大程度上提高了运行效率、增强了用户体验。假如某用户在五楼请求上楼，他面前有两部电梯，一部正在从二楼向上运行，另一部正在从八楼向下运行，如果他先看到的是后一部，并且按下上楼键，之后发现另一部正在上楼且快要到五楼了，这时他又在这部电梯按下上楼键，随后乘该电梯上楼，若干分钟后最初的那部电梯来到五楼响应之前的上楼请求，但是实际上五楼可能已经不再有上楼请求了，那么这就是资源的浪费，造成了该电梯效率的降低；如果该用户只看到了后一部电梯并且只按下该电梯的上楼键，那么他要等该电梯先执行完下楼任务再回来送他上楼，而另一部电梯可能已经从他面前上去，这对该用户来说浪费了时间，对电梯来说浪费了资源，多执行了一次任务。由此可见电梯群控系统的设计研发是很有意义的，不仅减少了资源的浪费、提高了电梯运行效率，而且在服务质量、用户体验度上也得到了提升。人工智能是在经济发展迅速的时代大背景下产生的新技术。它研究了自然科学和社会科学，所涉及的知识面非常广。人工智能技术自然离不开计算机技术的大力支持，大部分的人工智能技术都是以计算机编程为基础实现的。人工智能其实也就是采取一定的计算机编程来做到模仿人的目的，其主要的模仿对象有信息的收集、人的判断能力、数字图像的识别和一些相对来说较为简单的反应等，以这种人工智能技术来代替人类的智慧，就目前来说，主要的人工智能领域包括图像语言识别、自然语言处理、机器人，以及一些较为简单的专家系统等。在这些众多的领域当中，我们可以用在电气自动化控制当中的主要就是专家系统，专家系统应用在电气自动化控制系统当中不仅
三、电梯群控制系统组成及原理分析
通常,电梯群控系统是指对由3部或3部以上电梯组成的电梯群进行派梯控制.由于调度的动态性、随机性和非线性的存在,给轿厢的调度和电梯间的协作带来很大的难度.合理的派梯方案,对降低乘客候梯焦躁度、提高乘客乘梯舒适度以及节约电梯运行能耗具有重要的意义.从系统架构的角度来说,电梯群控系统一般由呼梯登记模块、优化调度模块及运行管理模块3大部分构成,当任意模块运行出现异常时,都将触发电梯连锁自保装置,从而达到保护乘梯人员安全的目的.电梯群控系统基本运行原理框架如图1所示.
图1 电梯群控运行框架图
从系统真实硬件组成角度来说,电梯系统由机房、井道底坑、层站及轿厢4部分组成.为了提高电梯群控系统研究的实用性,电梯的微缩模型,使用了PLC、传感器、变频调速器、交直流电机控制等技术,具有轿厢升降、自动平层、自动开关门、顺向响应轿厢内外呼梯信号、直驶、安全运行保护等功能.同时也可与上位机通信实现组态控制。
四、电梯群控制系统使用人工智能化技术
目前,应用智能控制方法进行群控系统研究的途径有很多,最主要的思路是依据客流的分布将电梯群分成若干运行模型.在派梯阶段,结合不同运行模型的特点,使用相关优化算法来获得满意的派梯方案.近些年来,已有大量文献从不同角度对电梯群控系统进行了相关研究,并取得了丰硕的成果.HirasawaK等用遗传网络的方法,建立了一个双层电梯控制系统.JamaludinJ等提出了一种带有自适应机制的模糊逻辑群电梯群控调度算法,降低了乘客等待和乘梯的时间.对多轿厢电梯群控系统,ValdivielsoA等根据不同交通流状况识别出不同的客流模型,得到最佳的电梯调度和抗干扰方案.ZhangJl等针对不同的电梯运行模式,在降低电梯运行能耗方面做了重点研究.大连理工大学的杨祯山对电梯群控系统最新发展概况做了综述,并详细分析了电梯群控系统研究中的控制算法等相关问题,指出多种新型智能控制手段的融合使用是今后电梯群控研究的重要方向之一.不过,已有的文献研究中难免也存在一些不足,如电梯运行模型划分不精确、评价群控算法性能的电梯动态指标不易计算,以及电梯运行模型与相应控制策略的切换机制不完善等等
五、人工智能化技术应用
在人工智能发展之前，各种数学方法、模型、算法早已成熟的应用到了电梯群控问题上，主要是数据统计分析等方法，但是随着科技的进步，传统统计分析的不足也日益体现，人工智能的优势得到了发展，智能控制已经应用在许多复杂的控制领域上，在电梯控制领域同样也得到了极大的应用，目前人工智能在电梯控制领域主要有以下一些控制调度方法：
1、基于专家系统的电梯调度方法。由于电梯控制调度系统是一个非常复杂、非线性、不确定的实时系统，因此传统的数学模型以及设计方法已经无法满足，而运用领域知识及长期积累的统计分析经验进而形成一个专家系统则可以大大解决这方面的不足。专家系统是人工智能的产物，具有高度的智能性，可以利用所存储的专家知识、领域知识、经验规则等进行启发式推理，可以说是从完全不同的一个思路解决电梯调度、群控问题。当然专家系统的产生、形成本身也是一个复杂、困难的事情，因为专家知识、领域知识尤其是经验都是需要长期积累，而且必须是准确可靠的规则才可以写进专家系统的知识库，因此专家系统对知识库的依赖也是非常严重的。日本电机公司曾推出的AI-2100系列就属于这一类。
2、基于模糊模型的电梯调度方法。模糊模型是一种专门用来解决不完全信息系统的人工智能方法，而电梯调度群控正是属于这种系统。模糊控制具有较强的鲁棒性，在解决复杂问题时并不需要依靠建立完整准确的模型，因此是非常适合用于解决电梯调度群控这样复杂、模糊、随机的问题。但它与专家系统都存在一个共同的问题难以解决，即规则、知识等启发信息的获得存在一定难度，这些启发信息都必须要经过长期的积累才能得到确定可靠的知识与规则。日本三菱公司曾经将此方法用于解决电梯群控问题，虽然取得了一定的可用性，但由于严重依赖知识库，规则难于更新，不具有学习启发能力，所以并未得到良好的应用效果。
3、基于遗传算法的电梯调度方法。遗传算法同样是解决不确定、非线性、随机问题的良好方法之一，与模糊模型相比它的优势在于具有良好的自启发、自组织、自学习能力。但是它只能通过多轮迭代遗传形成一个可以接受的解空间，而不会产生真实意义上的最优解，因为获取最优解的成本很大，大到没有必要去获取最优解，实际上在很多情况下一个可接受的满意解已经可以满足我们的需要。但目前遗传算法在解决电梯群控调度问题上仍有其致命弱点，即其搜索迭代的效率无法满足电梯群控系统的高实时性要求。
4、基于神经网络的电梯调度方法。神经网络与遗传算法一样，具有良好的自启发、学习、自组织能力，此外它还可以逼近连续函数，相比遗传算法有一定的优势。但它也有自身的不足，它内部的信息是隐含的，还有就是神经网络结构及权值以及各神经元之间关联关系的设计都存在一定的难度，但它和模糊神经结合使用的话则会克服各自的弱点。
六、结束语
在当前科学技术发展的过程中，电梯群控制系统的人工智能化技术是最终的发展方向，通过人工智能化控制能提高电梯的运行效率，满足人们乘座电梯的各种需求，对电梯的运行实现人性化管理。
参考文献
