一种电梯派梯的优化方法、装置、存储介质及设备与流程

1.本发明涉及电梯技术领域，尤其涉及一种电梯派梯的优化方法、装置、存储介质及设备。


背景技术：

2.随着电子化及智能化的发展，近些年来逐渐出现具有智能功能的电梯，即可以通过智能终端提前预约乘梯，也可以在到达电梯时通过智能终端进行呼梯，此时，将会产生乘梯数据(乘梯信息)，电梯控制系统可以根据乘梯信息生成派梯方案，从而派梯给乘客进行乘梯。
3.目前，由于乘客乘梯存在乘梯的高峰时间段和电梯本身的运输能力存在限制，使得电梯派梯无法进行优化，导致出现乘客滞留，排长队的现象，即：乘客同一时间到达过多(例如上下班高峰期)，大楼电梯的数量不足，乘客到达的随机性，即可能每层都有乘客需要下，使得电梯每层都需要停靠，乘客是遵守先到先乘原则，导致电梯运力不足、电梯的运行效率低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述问题，提出了一种电梯派梯的优化方法、装置、存储介质及设备，使得电梯派梯得到优化，不会出现乘客滞留，排长队的现象，能有效的减少乘客乘梯的等待时间，解决了电梯运力不足的问题，大大的提高了电梯的运行效率等。
5.为实现上述目的，本发明在第一方面提供一种电梯派梯的优化方法，所述方法包括：
6.基于机器学习，根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息；
7.根据当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息确定当天的各个时间段的多个模拟派梯方案和模拟交通流；
8.当第k个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定所述第k个时间段的模拟交通流与所述交通流阈值的第一差值；
9.基于机器学习，根据所述第k个时间段的多个模拟乘梯信息、所述第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息；
10.将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间；
11.当当前时间与所述第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；
12.其中，k依次取大于0的整数，直至k等于模拟交通流的时间段的总个数。
13.可选地，所述当当前时间与所述第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案之后，所述方法还包括：
14.当当前时间与所述第一推送时间的时间差等于所述预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，则根据多个推送乘梯信息和第k个时间段的多个模拟乘梯信息确定第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息；
15.根据所述第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个模拟乘梯信息确定第k个时间段的二次模拟交通流；
16.确定所述第k个时间段的二次模拟交通流与所述交通流阈值的第二差值；
17.基于机器学习，根据所述第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息、所述第二差值和所述第一预设优化规则确定多个二次推送乘梯信息；
18.将多个二次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第二推送时间；
19.当当前时间与所述第二推送时间的时间差等于所述预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的二次推送乘梯信息，并根据二次推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；
20.以此类推，当当前时间与所述第p推送时间的时间差等于所述预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于所述预设阈值，则根据多个p次推送乘梯信息和第k个时间段的多个p次模拟乘梯信息确定第k个时间段的多个p+1次模拟乘梯信息；
21.根据所述第k个时间段的多个p+1次模拟乘梯信息、所述未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个p次推送乘梯信息的多个p次模拟乘梯信息确定第k个时间段的p+1次模拟交通流；
22.确定所述第k个时间段的p+1次模拟交通流与所述交通流阈值的第p+1差值；
23.基于机器学习，根据所述第k个时间段的多个p+1次模拟乘梯信息、所述第p+1差值和所述第一预设优化规则确定多个p+1次推送乘梯信息；
24.将多个p+1次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第p+1推送时间；
25.当当前时间与所述第p+1推送时间的时间差等于所述预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的p+1次推送乘梯信息，并根据p+1次推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；
26.其中，p依次取大于1的整数，直至当当前时间与所述第p+1推送时间的时间差等于所述预设时长时，不存在未发出预设反馈信号的智能终端，或存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数小于或等于所述预设阈值。
27.可选地，所述当当前时间与所述第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案之后，所述方法还包括：
28.获取当前下一时间段的多个乘梯信息；
29.根据所述当前下一时间段的多个乘梯信息确定当前下一时间段的交通流；
30.当所述当前下一时间段的交通流大于所述交通流阈值时，确定所述当前下一时间段的交通流与所述交通流阈值的第三差值；
31.基于机器学习，根据所述当前下一时间段的多个乘梯信息、所述第三差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段推送乘梯信息；
32.将多个当前下一时间段推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第三推送时间；
33.当当前时间与所述第三推送时间的时间差等于所述预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段推送乘梯信息，并根据当前下一时间段推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案。
34.可选地，所述当当前时间与所述第三推送时间的时间差等于所述预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段推送乘梯信息，并根据当前下一时间段推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案之后，所述方法还包括：
35.当当前时间与所述第三推送时间的时间差等于所述预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，则根据多个当前下一时间段推送乘梯信息和所述当前下一时间段的多个乘梯信息确定当前下一时间段的多个二次乘梯信息；
36.根据所述当前下一时间段的多个二次乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息的多个乘梯信息确定当前下一时间段的二次交通流；
37.确定所述当前下一时间段的二次交通流与所述交通流阈值的第四差值；
38.基于机器学习，根据所述当前下一时间段的多个二次乘梯信息、所述第四差值和所述第二预设优化规则确定多个当前下一时间段二次推送乘梯信息；
39.将多个当前下一时间段二次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第四推送时间；
40.当当前时间与所述第四推送时间的时间差等于所述预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段二次推送乘梯信息，并根据当前下一时间段二次推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案；
41.以此类推，当当前时间与所述第q+2推送时间的时间差等于所述预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于所述预设阈值，则根据多个当前下一时间段q次推送乘梯信息和所述当前下一时间段的多个q次乘梯信息确定当前下一时间段的多个q+1次乘梯信息；
42.根据所述当前下一时间段的多个q+1次乘梯信息、所述未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息的多个乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段q次推送乘梯信息的多个q次乘梯信息确定当前下一时间段的q+1次交通流；
43.确定所述当前下一时间段的q+1次交通流与所述交通流阈值的第q+3差值；
44.基于机器学习，根据所述当前下一时间段的多个q+1次乘梯信息、所述第q+3差值和所述第二预设优化规则确定多个当前下一时间段q+1次推送乘梯信息；
45.将多个当前下一时间段q+1次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第q+3推送时间；
46.当当前时间与所述第q+3推送时间的时间差等于所述预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段q+1次推送乘梯信息，并根据当前下一时间段q+1次推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案；
47.其中，q依次取大于1的整数，直至当当前时间与所述第q+3推送时间的时间差等于
所述预设时长时，不存在未发出预设反馈信号的智能终端，或存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数小于或等于所述预设阈值。
48.可选地，所述方法还包括：
49.当当前时间与所述第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定未发出预设反馈信号的智能终端，通过控制智能终端消除对应的推送乘梯信息。
50.可选地，所述方法还包括：
51.在电梯出现故障的情况下，获取电梯故障信息；
52.根据电梯故障信息确定当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案，并根据当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案确定当前时间段的故障电梯的多个乘梯信息；
53.基于机器学习，根据当前时间段的故障电梯的多个乘梯信息和第三预设优化规则确定多个通知乘梯信息；
54.根据多个通知乘梯信息确定更新当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案。
55.可选地，所述根据多个通知乘梯信息确定更新当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案之前或之后，所述方法还包括：
56.将多个通知乘梯信息推送至对应的智能终端，使得智能终端发出声光提醒。
57.为实现上述目的，本发明在第二方面提供一种电梯派梯的优化装置，所述装置包括：
58.第一模拟模块，用于基于机器学习，根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息；
59.第二模拟模块，用于根据当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息确定当天的各个时间段的多个模拟派梯方案和模拟交通流；
60.第一判断模块，用于当第k个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定所述第k个时间段的模拟交通流与所述交通流阈值的第一差值；
61.推送乘梯信息确定模块，用于基于机器学习，根据所述第k个时间段的多个模拟乘梯信息、所述第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息；
62.推送模块，用于将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间；
63.第二判断模块，用于当当前时间与所述第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；
64.依次取值模块，用于k依次取大于0的整数，直至k等于模拟交通流的时间段的总个数。
65.为实现上述目的，本发明在第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面中任一项所述方法的步骤。
66.为实现上述目的，本发明在第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面中任一项所述方法的步骤。
67.采用本发明实施例，具有如下有益效果：基于机器学习，根据各个时间段的多个历
史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息；根据当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息确定当天的各个时间段的多个模拟派梯方案和模拟交通流；当第k个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定第k个时间段的模拟交通流与交通流阈值的第一差值；基于机器学习，根据第k个时间段的多个模拟乘梯信息、第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息；将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间；当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；其中，k依次取大于0的整数，直至k等于模拟交通流的时间段的总个数。上述方法通过机器学习根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息，从而得到当天的各个时间段的模拟交通流，并判断各个时间段的模拟交通流是否大于交通流阈值，当各个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，说明对应的时间段可能出现乘客滞留，排长队的现象，此时，通过机器学习生成推送乘梯信息，推送给乘客，从而避免乘客同一时间到达过多，以及优化乘客到达的随机性，该方法可以使得电梯派梯得到优化，不会出现乘客滞留，排长队的现象，能有效的减少乘客乘梯的等待时间，解决了电梯运力不足的问题，大大的提高了电梯的运行效率等。
附图说明
68.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
69.其中：
70.图1为本技术实施例中一种电梯云控制系统的示意图；
71.图2为本技术实施例中一种电梯派梯的优化方法的示意图；
72.图3为本技术实施例中一种电梯派梯的优化装置的示意图；
73.图4示出了一些实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
74.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
75.在本技术实施例中，一种电梯派梯的优化方法主要是用于具有智能功能的电梯的电梯派梯优化(若是不具有智能功能的电梯，通过人为的统计乘梯信息，也一样适用)，即可以通过机器学习乘梯信息生成推送乘梯信息，推送给乘客，从而避免乘客同一时间到达过多，以及优化乘客到达的随机性，使得电梯派梯得到优化。
76.以具有智能功能的一种电梯云控制系统为例，请参阅图1，为本技术实施例中一种电梯云控制系统的示意图，该系统包括：一个或多个智能终端110、云平台120、一个或多个本地调速系统130，智能终端110与云平台120通信连接，云平台120与本地调速系统130通信
连接。
77.其中，智能终端110属于用户端，云平台120和本地调速系统130属于控制端。
78.在一些实施例中，智能终端110可以是智能手机、平板、电脑等，且智能终端110有预先安装用于电梯呼梯的系统，进一步的，该电梯呼梯系统可以是app、公众号、小程序、网页、pc端软件等，因此，智能终端110可以将用户输入的乘梯信息(乘梯信息包括乘梯时间、起始楼层和目的楼层)通过通信传输给云平台120，云平台可以根据乘梯信息计算派梯方案，并根据派梯方案通过通信给本地电梯调速系统130下达运行指令，使得本地电梯调试系统130执行派梯方案，以带动电梯轿厢运行到目的楼层，此时，电梯云控制系统的云平台就具有乘梯乘客每天的乘梯信息了。
79.为了利用乘梯信息使得电梯派梯得到优化，将采用下述实施例中一种电梯派梯的优化方法，以优化电梯的派梯。
80.请参阅图2，为本技术实施例中一种电梯派梯的优化方法的示意图，该方法包括：
81.步骤210：基于机器学习，根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息。
82.其中，各个时间段，其时间段的大小可以由操作人员根据实际需求进行设置，此处不做限制。
83.需要说明的是，在本技术实施例中的历史乘梯信息、模拟乘梯信息及其他的乘梯信息均包括但不限于乘梯时间、起始楼层和目的楼层，可以理解的是，操作人员还可以将乘梯信息里的内容进行修改或等效替换。
84.在一些实施例中，在得到过去的每天各个时间段的所有的历史乘梯信息后，可以通过机器学习的方式，模拟得到当天的各个时间段的可能出现的模拟乘梯信息，从而便于后续推送乘梯信息的推送。
85.进一步的，在另一些实施例中，操作人员还可以采用其他方式，根据各个时间段的所有的历史乘梯信息模拟得到当天的各个时间段的可能出现的模拟乘梯信息，例如，基于深度学习的方式等。
86.步骤220：根据当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息确定当天的各个时间段的多个模拟派梯方案和模拟交通流。
87.其中，模拟交通流可以用于反映乘客的乘梯情况，也可以用于反映乘客的乘梯人数。
88.在一些实施例中，在得到当天的各个时间段的可能出现的模拟乘梯信息后，可以根据当天的各个时间段的可能出现的模拟乘梯信息确定当天的各个时间段的需要派梯的模拟派梯方案，以及可以根据当天的各个时间段的可能出现的模拟乘梯信息直接计算当天的各个时间段的可能出现的模拟交通流；进一步的，还可以先得到各个时间点的模拟交通流，再将各个时间点进行时间分段，从而得到各个时间段的模拟交通流，即各个时间段的模拟交通流可以是由每个时间段的所有的时间点的模拟交通流的平均值。
89.在另一些实施例中，还可以根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到各个时间段的多个历史交通流；基于机器学习，根据各个时间段的多个历史交通流确定当天的各个时间段的模拟交通流，可以理解的是，根据各个时间段的多个历史乘梯信息可以直接计算得到各个时间段的多个历史交通流，从而利用机器学习的方式，根据各个时间段的多个历史
交通流模拟当天的各个时间段的可能出现的模拟交通流。
90.步骤230：当第k个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定第k个时间段的模拟交通流与交通流阈值的第一差值。
91.其中，交通流阈值的确定与电梯的运输能力有关，可以理解的是，交通流阈值为电梯的运输能力的最大承受值，当交通流大于电梯的运输能力的最大承受值时，电梯是无法将多出来的乘客进行运输的。
92.在一些实施例中，在第k个时间段的模拟交通流大于交通流阈值的情况下，说明第k个时间段的乘梯乘客过多，即第k个时间段的乘梯乘客已超出电梯的运输能力的最大承受值，导致电梯无法将多出来的乘客进行运输，因此，需要将多出来的乘客进行推送乘梯信息的推送，从而优化电梯派梯。
93.需要说明的是，当第k个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，可以先确定第k个时间段的模拟交通流与交通流阈值的第一差值，从而确定多出来的乘客的数量，以便于对多出来的乘客进行推送乘梯信息的推送。
94.步骤240：基于机器学习，根据第k个时间段的多个模拟乘梯信息、第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息。
95.其中，第一预设优化规则可以由操作人员根据实际需求进行设置，在一些实施例中，该第一预设优化规则可以包括按照分区原则、按照分区内乘客人数最多原则、按照单方向运行目标楼层乘客人数最多原则、按照单方向运行承载人数最多原则、按照单方向运行停梯次数最少原则、按照单方向运行距离最短原则和按照乘客就近组团原则中的一种或多种原则组成，可以理解的是，对于多出来的乘客进行推送乘梯信息的推送时，通常会选择最为优化的结果，以达到更好的派梯优化效果；在另一些实施例中，第一预设优化规则还可以包括经常拒绝推送乘梯信息或不回复推送乘梯信息的乘客名单，以避免给不喜欢推送乘梯信息的乘客进行推送，从而给乘客造成困扰。
96.在一些实施例中，在得到多出来的乘客的情况后，可以通过机器学习的方式，根据第k个时间段的多个模拟乘梯信息、第一差值和第一预设优化规则，模拟得到最为优化的需要推送的乘客名单，每个模拟乘梯信息对应一个乘客，即需要推送的模拟乘梯信息名单，从而生成需要推送的模拟乘梯信息名单对应的多个推送乘梯信息，可以理解的是，可以在得到多出来的需要推送的模拟乘梯信息名单后，可以直接修改多出来的需要推送的模拟乘梯信息名单对应的模拟乘梯信息中的乘梯时间，并将修改后的模拟乘梯信息作为推送乘梯信息。
97.步骤250：将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间。
98.在一些实施例中，在将推送乘梯信息推送给需要推送乘梯信息的乘客对应的智能终端时，可以记录下当前进行推送的推送时间，即第一推送时间，以避免存在一些既不接受推送乘梯信息也不拒绝推送乘梯信息的乘客影响派梯优化的过程，即通过记录下第一推送时间，当超过第一推送时间的时长，且超过的时长达到预设时长时，则默认乘客是拒绝推送乘梯信息的。
99.步骤260：当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案。
100.其中，预设反馈信号可以由操作人员根据实际需求进行设置，在一些实施例中，通
常将预设反馈信号设置具有“接受”数据的信号，可以理解的是，将推送乘梯信息推送给对应乘客的同时具有选择“接受”和“拒绝”的选项，此时，当乘客选择“接受”选项时，将会接收到预设反馈信号，当乘客选择“拒绝”选项或没有选择选项时，将不会接收到任何反馈信号，或者当乘客选择“拒绝”选项时，将会接收到其他预设反馈信号，而当乘客没有选择选项时，将不会接收到任何反馈信号。
101.在一些实施例中，可以获取当前时刻的当前时间，并将当前时间与第一推送时间进行比较，在当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长的情况下，当接收到智能终端发出的预设反馈信号时，可以确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新之前对应的模拟派梯方案，即通过更新对应的模拟派梯方案，可以使得电梯派梯得到优化。
102.步骤270：k依次取大于0的整数，直至k等于模拟交通流的时间段的总个数。
103.在一些实施例中，假设模拟交通流的时间段的总个数为3，当k取1时，即当第1个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定第1个时间段的模拟交通流与交通流阈值的第一差值，基于机器学习，根据第1个时间段的多个模拟乘梯信息、第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息，将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间，当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；当k取2时，即当第2个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定第2个时间段的模拟交通流与交通流阈值的第一差值，基于机器学习，根据第2个时间段的多个模拟乘梯信息、第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息，将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间，当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；当k取3时，即当第3个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定第3个时间段的模拟交通流与交通流阈值的第一差值，基于机器学习，根据第3个时间段的多个模拟乘梯信息、第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息，将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间，当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案。
104.在本技术实施例中，通过机器学习根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息，从而得到当天的各个时间段的模拟交通流，并判断各个时间段的模拟交通流是否大于交通流阈值，当各个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，说明对应的时间段可能出现乘客滞留，排长队的现象，此时，通过机器学习生成推送乘梯信息，推送给乘客，从而避免乘客同一时间到达过多，以及优化乘客到达的随机性，该方法可以使得电梯派梯得到优化，不会出现乘客滞留，排长队的现象，能有效的减少乘客乘梯的等待时间，解决了电梯运力不足的问题，大大的提高了电梯的运行效率等。
105.在一种可行的实现方式中，在步骤260，当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案之后，上述实施例中的方法还包括：当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信
号的智能终端的个数大于预设阈值，则根据多个推送乘梯信息和第k个时间段的多个模拟乘梯信息确定第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息；根据第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个模拟乘梯信息确定第k个时间段的二次模拟交通流；确定第k个时间段的二次模拟交通流与交通流阈值的第二差值；基于机器学习，根据第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息、第二差值和第一预设优化规则确定多个二次推送乘梯信息；将多个二次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第二推送时间；当当前时间与第二推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的二次推送乘梯信息，并根据二次推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；以此类推，当当前时间与第p推送时间的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，则根据多个p次推送乘梯信息和第k个时间段的多个p次模拟乘梯信息确定第k个时间段的多个p+1次模拟乘梯信息；根据第k个时间段的多个p+1次模拟乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个p次推送乘梯信息的多个p次模拟乘梯信息确定第k个时间段的p+1次模拟交通流；确定第k个时间段的p+1次模拟交通流与交通流阈值的第p+1差值；基于机器学习，根据第k个时间段的多个p+1次模拟乘梯信息、第p+1差值和第一预设优化规则确定多个p+1次推送乘梯信息；将多个p+1次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第p+1推送时间；当当前时间与第p+1推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的p+1次推送乘梯信息，并根据p+1次推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；其中，p依次取大于1的整数，直至当当前时间与第p+1推送时间的时间差等于预设时长时，不存在未发出预设反馈信号的智能终端，或存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数小于或等于预设阈值。
106.其中，预设阈值是由操作人员根据实际需求进行设置的，可以理解的是，一般情况下，推送乘梯信息的时候都会多推送一些，例如，模拟交通流与交通流阈值的第一差值为100时，此时，本来只需要100个推送乘梯信息，但是实际上会有110个推送乘梯信息，即最终的推送乘梯信息多了10个，则此时可以将预设阈值设置为10，当然，实际上也可以只有100个推送乘梯信息，此时，可以不需要设置预设阈值或将预设阈值设置为0。
107.进一步的，对于推送乘梯信息的时候多推送一些，是由于考虑到可能存在未发出预设反馈信号的智能终端，即乘客选择了“拒绝”选项，或乘客没有选择选项的智能终端的情况，因此，会在推送乘梯信息的推送的时候多推送一些；又由于在推送乘梯信息的推送的时候多推送了一些，因此，在未发出预设反馈信号的智能终端的个数小于或等于预设阈值的情况下，也可以达到派梯所需的优化效果，此时，可以不用进行再次优化，即不用再进行推送乘梯信息的推送。
108.需要说明的是，对于根据多个推送乘梯信息和第k个时间段的多个模拟乘梯信息确定第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息，可以理解的是，多个推送乘梯信息相当于是第一次优化所确定的推送乘梯信息，此时，若还需要进行第二次优化，则需要将第一次优化所确定的推送乘梯信息对应的模拟乘梯信息给排除掉，即第二次优化不再重复优化第一次优化所确定的推送乘梯信息对应的模拟乘梯信息，因此，需要根据多个推送乘梯信息和第k个时间段的多个模拟乘梯信息确定第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息；进一步的，对于根
据第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个乘梯信息确定第k个时间段的二次模拟交通流，即在得到第二次需要优化的多个二次模拟乘梯信息时，此时，需要计算第二次优化所需要优化的程度，因此，需要先得到第k个时间段的二次模拟交通流，而第k个时间段的二次模拟交通流应包括没有被推送乘梯信息所对应的模拟乘梯信息和虽然被推送乘梯信息但没有未发出预设反馈信号对应的推送乘梯信息的模拟乘梯信息，即根据第k个时间段的多个二次模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个模拟乘梯信息(即未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息所对应的多个模拟乘梯信息)确定第k个时间段的二次模拟交通流；再进一步的，由于未发出预设反馈信号的智能终端的个数是大于预设阈值，因此，肯定是需要第二次优化的，此时，无需将第k个时间段的二次模拟交通流与交通流阈值进行比较，即第k个时间段的二次模拟交通流肯定是大于交通流阈值的，则可以直接计算第k个时间段的二次模拟交通流与交通流阈值的第二差值，从而确定第二次优化所需要优化的程度。
109.进一步需要说明的是，无论进行多少次优化，只要存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，则说明此时的优化效果还是达不到所需的优化效果，因此，会重复的进行优化，即在一些实施例中，若在第四次优化的时候，能达到所需的优化效果；p取2，当当前时间与第2推送时间(注：以下的阿拉伯数字等同于中文数字，即第二推送时间)的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，此时，进行第三次优化，则根据多个2次推送乘梯信息(即二次推送乘梯信息)和第k个时间段的多个2次模拟乘梯信息(即二次模拟乘梯信息)确定第k个时间段的多个3次模拟乘梯信息，根据第k个时间段的多个3次模拟乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个2次推送乘梯信息的多个2次模拟乘梯信息确定第k个时间段的3次模拟交通流，确定第k个时间段的3次模拟交通流与交通流阈值的第3差值，基于机器学习，根据第k个时间段的多个3次模拟乘梯信息、第3差值和第一预设优化规则确定多个3次推送乘梯信息，将多个3次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第3推送时间，当当前时间与第3推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的3次推送乘梯信息，并根据3次推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；p取3，当当前时间与第3推送时间的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，此时，进行第四次优化，则根据多个3次推送乘梯信息和第k个时间段的多个3次模拟乘梯信息确定第k个时间段的多个4次模拟乘梯信息，根据第k个时间段的多个4次模拟乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个推送乘梯信息的多个模拟乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个2次推送乘梯信息的多个2次模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个3次推送乘梯信息的多个3次模拟乘梯信息确定第k个时间段的4次模拟交通流，确定第k个时间段的4次模拟交通流与交通流阈值的第4差值，基于机器学习，根据第k个时间段的多个4次模拟乘梯信息、第4差值和第一预设优化规则确定多个4次推送乘梯信息，将多个4次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第4推送时间，当当前时间与第4推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的4次推送乘梯信息，并根据4次推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；p取4，当当前时间与第4推送时间的时间差等于预设时长时，
此时，存在两种情况中的任一种，即不存在未发出预设反馈信号的智能终端，或存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数小于或等于预设阈值，因此，无需再进行优化。
110.另外需要特别说明的是，进行第四次优化时，所确定的第k个时间段4次模拟交通流，还应包括未发出预设反馈信号对应的多个2次推送乘梯信息的多个2次模拟乘梯信息，即未发出预设反馈信号所对应的模拟乘梯信息都是未被优化到的，因此，此时的模拟交通流应还包括未发出预设反馈信号所对应的模拟乘梯信息，在一些实施例中，若存在第五次优化，则在进行第五次优化时，所确定的第k个时间段的5次模拟交通流，还应包括未发出预设反馈信号对应的多个2次推送乘梯信息的多个2次模拟乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个3次推送乘梯信息的多个3次模拟乘梯信息。
111.在本技术实施例中，通过在存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，又再次进行优化推送，即通过多次重复的优化推送，避免了优化达不到所需的效果，从而可以使得电梯派梯得到优化，不会出现乘客滞留，排长队的现象，能有效的减少乘客乘梯的等待时间，解决了电梯运力不足的问题，大大的提高了电梯的运行效率等。
112.在一种可行的实现方式中，在步骤260，当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案之后，上述实施例中的方法还包括：获取当前下一时间段的多个乘梯信息；根据当前下一时间段的多个乘梯信息确定当前下一时间段的交通流；当当前下一时间段的交通流大于交通流阈值时，确定当前下一时间段的交通流与交通流阈值的第三差值；基于机器学习，根据当前下一时间段的多个乘梯信息、第三差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段推送乘梯信息；将多个当前下一时间段推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第三推送时间；当当前时间与第三推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段推送乘梯信息，并根据当前下一时间段推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案。
113.其中，第二预设优化规则可以由操作人员根据实际需求进行设置，在一些实施例中，该第二预设优化规则可以包括按照分区原则、按照分区内乘客人数最多原则、按照单方向运行目标楼层乘客人数最多原则、按照单方向运行承载人数最多原则、按照单方向运行停梯次数最少原则、按照单方向运行距离最短原则、按照乘客就近组团原则中的一种或多种原则组成，以及还包括按照推送确定原则，对于按照推送确定原则，可以理解的是，上述实施例中多出来的乘客进行推送乘梯信息的推送是模拟的，此时多出来的乘客是实际的乘客，但上述实施例中多出来的乘客进行推送乘梯信息的推送，若模拟时乘客已经接受了推送，则在实际多出来的乘客中，一般不将模拟时已经接收了推送的乘客进行优化，即按照推送确定原则，模拟时已经接收了推送的乘客，一般将不会再次给乘客进行推送乘梯信息的推送；另外，第二预设优化规则与第一预设优化规则类似，通常会选择最为优化的结果，以达到更好的派梯优化效果；在另一些实施例中，第二预设优化规则还可以包括经常拒绝推送乘梯信息或不回复推送乘梯信息的乘客名单，以避免给不喜欢推送乘梯信息的乘客进行推送，从而给乘客造成困扰。
114.在一些实施例中，首先，可以先获取当前下一时间段的多个乘梯信息，此处的当前
下一时间段的多个乘梯信息，可以是当前的一个时间段，也可以是未来的一个时间段，多个乘梯信息包括实际预约或呼梯的乘梯信息，以及上述实施例中模拟时推送成功的推送乘梯信息；然后，根据当前下一时间段的多个乘梯信息确定当前下一时间段的交通流，即通过当前下一时间段的多个乘梯信息直接计算当前下一时间段的交通流；再然后，当当前下一时间段的交通流大于交通流阈值时，则说明当前下一时间段的乘梯乘客过多，即当前下一时间段的乘梯乘客已超出电梯的运输能力的最大承受值，导致电梯无法将多出来的乘客进行运输，因此，需要将多出来的乘客进行推送乘梯信息的推送，从而优化电梯派梯，即通过确定当前下一时间段的交通流与交通流阈值的第三差值，从而确定需要优化的程度；再然后，基于机器学习，根据当前下一时间段的多个乘梯信息、第三差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段推送乘梯信息，即在得到多出来的乘客的情况后，可以通过机器学习的方式，根据当前下一时间段的多个乘梯信息、第三差值和第二预设优化规则，得到最为优化的需要推送的乘客名单，每个乘梯信息对应一个乘客，即需要推送的乘梯信息名单，从而生成需要推送的乘梯信息名单对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息，可以理解的是，可以在得到多出来的需要推送的乘梯信息名单后，可以直接修改多出来的需要推送的乘梯信息名单对应的当前下一时间段的乘梯信息中的乘梯时间，并将修改后的当前下一时间段的乘梯信息作为当前下一时间段推送乘梯信息；再然后，将多个当前下一时间段推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第三推送时间；再然后，当当前时间与第三推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段推送乘梯信息，并根据当前下一时间段推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案，其中此处的派梯方案可以由当前下一时间段的多个乘梯信息进行确定。
115.在本技术实施例中，通过获取实际到来的当前下一时间段的多个乘梯信息，即当前的一个时间段的多个乘梯信息或未来的一个时间段的多个乘梯信息，从而进行电梯派梯的优化，可以理解的是，模拟的当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息与实际当前的各个时间段的多个乘梯时间可能会存在一些差距，因此，若实际当前的各个时间段的多个乘梯时间，存在的当前下一时间段的交通流还是偏大，还可以进行进一步的优化，以使得当前的电梯派梯得到优化，不会出现乘客滞留，排长队的现象，能有效的减少乘客乘梯的等待时间，解决了电梯运力不足的问题，大大的提高了电梯的运行效率等。
116.在一种可行的实现方式中，当当前时间与第三推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段推送乘梯信息，并根据当前下一时间段推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案之后，上述实施例中的方法还包括：当当前时间与第三推送时间的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，则根据多个当前下一时间段推送乘梯信息和当前下一时间段的多个乘梯信息的多个乘梯信息确定当前下一时间段的多个二次乘梯信息；根据当前下一时间段的多个二次乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息确定当前下一时间段的二次交通流；确定当前下一时间段的二次交通流与交通流阈值的第四差值；基于机器学习，根据当前下一时间段的多个二次乘梯信息、第四差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段二次推送乘梯信息；将多个当前下一时间段二次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第四推送时间；当当前时间与第四推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信
号的智能终端对应的当前下一时间段二次推送乘梯信息，并根据当前下一时间段二次推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案；以此类推，当当前时间与第q+2推送时间的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，则根据多个当前下一时间段q次推送乘梯信息和当前下一时间段的多个q次乘梯信息确定当前下一时间段的多个q+1次乘梯信息；根据当前下一时间段的多个q+1次乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息的多个乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段q次推送乘梯信息的多个q次乘梯信息确定当前下一时间段的q+1次交通流；确定当前下一时间段的q+1次交通流与交通流阈值的第q+3差值；基于机器学习，根据当前下一时间段的多个q+1次乘梯信息、第q+3差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段q+1次推送乘梯信息；将多个当前下一时间段q+1次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第q+3推送时间；当当前时间与第q+3推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段q+1次推送乘梯信息，并根据当前下一时间段q+1次推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案；其中，q依次取大于1的整数，直至当当前时间与第q+3推送时间的时间差等于预设时长时，不存在未发出预设反馈信号的智能终端，或存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数小于或等于预设阈值。
117.需要说明的是，当当前下一时间段的多个乘梯信息进行第一次优化后，若是其优化效果达不到所需的优化效果，则还需要进行进一步的优化(第二次优化、第三优化等等)，即无法无论进行多少次优化，只要存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，则说明此时的优化效果还是达不到所需的优化效果，因此，会重复的进行优化，即在一些实施例中，若在第五次优化的时候，能达到所需的优化效果；q取2，当当前时间与第4推送时间(注：以下的阿拉伯数字等同于中文数字，即第四推送时间)的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，此时，进行第三次优化，则根据多个当前下一时间段2次推送乘梯信息和当前下一时间段的多个2次乘梯信息确定当前下一时间段的多个3次乘梯信息，根据当前下一时间段的多个3次乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息的多个乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段2次推送乘梯信息的多个2次乘梯信息确定当前下一时间段的3次交通流，确定当前下一时间段的3次交通流与交通流阈值的第5差值，基于机器学习，根据当前下一时间段的多个3次乘梯信息、第5差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段3次推送乘梯信息，将多个当前下一时间段3次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第5推送时间，当当前时间与第5推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段3次推送乘梯信息，并根据当前下一时间段3次推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案；q取3，当当前时间与第5推送时间的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，此时，进行第四次优化，则根据多个当前下一时间段3次推送乘梯信息和当前下一时间段的多个3次乘梯信息确定当前下一时间段的多个4次乘梯信息，根据当前下一时间段的多个4次乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息的多个乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段2次推送乘梯信息的多个2
次乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段3次推送乘梯信息的多个3次乘梯信息确定当前下一时间段的4次交通流，确定当前下一时间段的4次交通流与交通流阈值的第6差值，基于机器学习，根据当前下一时间段的多个4次乘梯信息、第6差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段4次推送乘梯信息，将多个当前下一时间段4次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第6推送时间，当当前时间与第6推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段4次推送乘梯信息，并根据当前下一时间段4次推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案；q取4，当当前时间与第6推送时间的时间差等于预设时长时，存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，此时，进行第四次优化，则根据多个当前下一时间段4次推送乘梯信息和当前下一时间段的多个4次乘梯信息确定当前下一时间段的多个5次乘梯信息，根据当前下一时间段的多个5次乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段推送乘梯信息的多个乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段2次推送乘梯信息的多个2次乘梯信息、未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段3次推送乘梯信息的多个3次乘梯信息和未发出预设反馈信号对应的多个当前下一时间段4次推送乘梯信息的多个4次乘梯信息确定当前下一时间段的5次交通流，确定当前下一时间段的5次交通流与交通流阈值的第7差值，基于机器学习，根据当前下一时间段的多个5次乘梯信息、第7差值和第二预设优化规则确定多个当前下一时间段5次推送乘梯信息，将多个当前下一时间段5次推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第7推送时间，当当前时间与第7推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的当前下一时间段5次推送乘梯信息，并根据当前下一时间段5次推送乘梯信息更新对应的当前下一时间段派梯方案；q取5，当当前时间与第7推送时间的时间差等于预设时长时，此时，存在两种情况中的任一种，即不存在未发出预设反馈信号的智能终端，或存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数小于或等于预设阈值，因此，无需再进行优化。
118.在本技术实施例中，通过在存在未发出预设反馈信号的智能终端，且未发出预设反馈信号的智能终端的个数大于预设阈值，又再次进行优化推送，即通过多次重复的优化推送，避免了优化达不到所需的效果，从而可以使得电梯派梯得到优化，不会出现乘客滞留，排长队的现象，能有效的减少乘客乘梯的等待时间，解决了电梯运力不足的问题，大大的提高了电梯的运行效率等。
119.在一种可行的实现方式中，上述实施例中的方法还包括：当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定未发出预设反馈信号的智能终端，通过控制智能终端消除对应的推送乘梯信息。
120.需要说明的是，当乘客选择“拒绝”选项或没有选择选项时，此时，并没有接收到预设反馈信号，因此，需要将这些未发出预设反馈信号的智能终端所对应的推送乘梯信息进行消除，可以理解的是，是为了防止乘客在当前时间与第一推送时间的时间差大于预设时长，突然就选择了“接受”选项，从而使得优化的效果被打乱，达不到较为完美的优化效果。
121.在本技术实施例中，通过当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定未发出预设反馈信号的智能终端，通过控制智能终端消除对应的推送乘梯信息，以避免乘客在当前时间与第一推送时间的时间差大于预设时长，还能选择了“接受”选项，从而
使得优化的效果被打乱，达不到较为完美的优化效果。
122.在一种可行的实现方式中，上述实施例中的方法还包括：在电梯出现故障的情况下，获取电梯故障信息；根据电梯故障信息确定当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案，并根据当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案确定当前时间段的故障电梯的多个乘梯信息；基于机器学习，根据当前时间段的故障电梯的多个乘梯信息和第三预设优化规则确定多个通知乘梯信息；根据多个通知乘梯信息确定更新当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案。
123.其中，电梯故障信息包括但不限于电梯编号、电梯故障起始时间和电梯故障预计解决时间等等，此处不做限制。
124.需要说明的是，当某台电梯出现故障时，将会影响故障电梯所对应的多个乘梯方案的乘客的乘梯，即使得要来该故障电梯乘梯的乘客无法进行乘梯，因此，需要将该故障电梯所对应的多个乘梯方案给安排在其他电梯，即可以采用第三预设优化规则，第三预设优化规则可以由操作人员根据实际需求进行设置，在一些实施例中，该第三预设优化规则可以包括按照分区原则、按照分区内乘客人数最多原则、按照单方向运行目标楼层乘客人数最多原则、按照单方向运行承载人数最多原则、按照单方向运行停梯次数最少原则、按照单方向运行距离最短原则、按照乘客就近组团原则中的一种或多种原则组成，以及还包括按照按需插入原则，对于按照按需插入原则，可以理解的是，只要是不影响优化效果的，可以将这些故障电梯的乘客插入到其他的电梯中，当然，通过机器学习，通常还是会选择最为优化的结果，以达到更好的派梯优化效果。
125.进一步需要说明的是，对于基于机器学习，根据当前时间段的故障电梯的多个乘梯信息和第三预设优化规则确定多个通知乘梯信息，以及根据多个通知乘梯信息确定更新当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案，该方式不同于推送乘梯信息，该方式只是通知乘客由于电梯故障的原因，只能乘坐通知乘梯信息中的电梯了，而不能选择“接受”或“拒绝”选项，因此，可以直接根据多个通知乘梯信息直接更新当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案。
126.在本技术实施例中，通过考虑了在电梯出现故障的情况下，将该故障电梯所对应的多个乘梯方案给安排在其他电梯，以得到多个通知乘梯信息，从而根据多个通知乘梯信息确定更新当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案，以避免在电梯出现故障的情况下，该故障电梯所对应的多个乘梯方案的乘客无法乘坐电梯的问题，也进一步的优化的电梯派梯。
127.在一种可行的实现方式中，根据多个通知乘梯信息确定更新当前时间段的故障电梯的多个乘梯方案之前或之后，上述实施例中的方法还包括：将多个通知乘梯信息推送至对应的智能终端，使得智能终端发出声光提醒。
128.需要说明的是，由于在电梯出现故障的情况下，只是通知该故障电梯所对应的多个乘梯方案的乘客，因此，可以通过获取智能终端的权限，从而使得智能终端发出声光提醒，从而将通知传达到位，以避免乘客没有及时知悉。
129.在本技术实施例中，通过考虑了在电梯出现故障的情况下，将该故障电梯所对应的多个乘梯方案给安排在其他电梯，以得到多个通知乘梯信息，并将多个通知乘梯信息推送至对应的智能终端，使得智能终端发出声光提醒，从而确保将该通知乘梯信息通知到位，以避免乘客没有及时知悉。
130.请参阅图3，为本技术实施例中一种电梯派梯的优化装置的示意图，该装置310包括：
131.第一模拟模块311，用于基于机器学习，根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息；
132.第二模拟模块312，用于根据当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息确定当天的各个时间段的多个模拟派梯方案和模拟交通流；
133.第一判断模块313，用于当第k个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，确定第k个时间段的模拟交通流与交通流阈值的第一差值；
134.推送乘梯信息确定模块314，用于基于机器学习，根据第k个时间段的多个模拟乘梯信息、第一差值和第一预设优化规则确定多个推送乘梯信息；
135.推送模块315，用于将多个推送乘梯信息推送至对应的智能终端，且记录下第一推送时间；
136.第二判断模块316，用于当当前时间与第一推送时间的时间差等于预设时长时，确定发出预设反馈信号的智能终端对应的推送乘梯信息，并根据推送乘梯信息更新对应的模拟派梯方案；
137.依次取值模块317，用于k依次取大于0的整数，直至k等于模拟交通流的时间段的总个数。
138.在本技术实施例中，上述第一模拟模块311、第二模拟模块312、第一判断模块313、推送乘梯信息确定模块314、推送模块315、第二判断模块316及依次取值模块317的相关内容可以参阅图2所示实施例中的内容，此处不做赘述。
139.在本技术实施例中，通过机器学习根据各个时间段的多个历史乘梯信息得到当天的各个时间段的多个模拟乘梯信息，从而得到当天的各个时间段的模拟交通流，并判断各个时间段的模拟交通流是否大于交通流阈值，当各个时间段的模拟交通流大于交通流阈值时，说明对应的时间段可能出现乘客滞留，排长队的现象，此时，通过机器学习生成推送乘梯信息，推送给乘客，从而避免乘客同一时间到达过多，以及优化乘客到达的随机性，该方法可以使得电梯派梯得到优化，不会出现乘客滞留，排长队的现象，能有效的减少乘客乘梯的等待时间，解决了电梯运力不足的问题，大大的提高了电梯的运行效率等。
140.在一些实施例中，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述方法实施例中一种电梯派梯的优化方法。
141.在一些实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述方法实施例中一种电梯派梯的优化方法。
142.图4示出了一些实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器，或者是网关。如图4所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。
143.其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现上述方法实施例中的各个步骤。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行上述方法实施例中的各个步骤。本领域技术人员可
以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
144.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。
145.其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
146.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
147.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。