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2025.01.17PCT/EP2023/0694152023.07.13WO2024/017746EN2024.01.25感器系统（12其适于提供指示电梯的当前状态传感器数据和每个轿厢在执行新呼叫时应当符换为每个轿厢的一个输出值（39其中所述输出值表示轿厢被分配给新呼叫的概率和/或趋势；使用输出值从符合条件的轿厢的列表中确定一2到达楼层；3使用所述至少一个附加输出值（53）选择所述可能的控制命令其中所述附加人工神经网络（47）已经使用通过模拟如下4传统电梯控制算法来解决行程调度问题可能会变得非常复杂。在这种情况下，可以利用机器学习模型来做出更好的控制决策。这种模型通常使用强化学习进行训练，其中模拟电梯经网络的形式以便未来的控制决策比过去的控制决策更好。[0004]US5,767,461A描述了一种使用人工神经网络控制轿厢位于独立电梯井的电梯[0005]本发明的目的在于提供一种改进的电梯控制方法，该电梯包括两个或更多个轿[0007]本发明的第一方面涉及一种由计算机实施的用于控制电梯的方法，其中电梯包5态以及使用至少一条规则估计未来状态和/或从轿厢的当前状态到未来状人工神经网络可以使用基于策略和/或基于值的强化学习算法进行训练。门适用于人工神经网络的格式将传感器数据6[0033]根据一个实施例，可以对每个轿厢执行以下步骤以其他轿厢来控制轿厢。这种单轿厢控制逻辑可以是例如选择性集体逻辑或下行集体逻辑。[0036]根据一个实施例，至少一条规则可以指定可以分配给每个轿厢的最大呼叫数7具有与真实电梯和/或安装真实电梯的真实建筑物相[0044]在训练期间，可以以一定的随机性选择动作，例如通过使用埃普西隆格雷迪低。命令的可能的控制命令；使用至少一个附加输出值选择可能的控制命令之一作为控制命8呼叫分配给轿厢之一并且控制已分配新呼叫的选定轿厢。这显著提高了该方法的准确性[0047]例如，附加人工神经网络可以被配置为针对每个可能的控制命令计算一个输出建筑物的不同楼层之间移动。该环境可以具有与真实电梯和/或安装真实电梯的真实建筑通过应用用于控制电梯的单个轿厢的控制命令（而不是将新呼叫分配给电梯的不同[0055]图1示出了安装在建筑物3中的电梯1，该建筑物具有多个楼层5和多个连接楼层59练的人工神经网络37中（例如通过基于策略和/或基于值的强化学习算法以将输入数据[0064]在第四步骤中，将符合条件的轿厢的列表33和输出值39输入到轿厢选择模块41其中每个附加输出值53指示来自用于控制选定轿厢43的一组可能的控制命令的控制命令。可能已经使用传感器数据13和/或输入数据14而生成附加输入数据[0083]两个神经网络37、47可能已经使用通过模拟

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