種子教師研究計畫成果分享：資管系孔令傑、陳建錦老師「Elevator Dispatching Optimization Integrating Conventional and Destination Control Systems」

院行政辦公室

撰文者／阮思善詩

2025 年 11 月 4 日舉辦的「種子教師研究計畫成果分享會」，邀請到了資訊管理學系孔令傑老師分享其研究「 “Elevator Dispatching Optimization Integrating Conventional and Destination Control Systems」”（結合傳統與目的地控制系統之電梯調度最佳化研究）。在電梯派車演算法的研究領域中，如何同時考慮到能源效率與乘客等待時間，一直是智慧建築的重要議題。孔老師提到一個以前起源於臺大醫院的實務案例，促使臺大醫院管理者及老師的的團隊重新思考電梯調度邏輯。2024年06月，孔老師與一家科技新創公司翱翔智慧（Owlsome Tech）一起探討這個問題，提出整合傳統控制（Conventional）與目的地導向控制（Destination Control）的混合式模型，試圖找出效率與彈性的最佳平衡點。

 

孔老師向與會的師長說明，電梯的運作背後一直都存在一套調度演算法，在有乘客在等電梯的空間按上「上」或「下」的時候，決定派哪輛電梯過去載這位乘客。傳統系統根據「內部呼叫（inner call）」與「外部呼叫（outer call）」進行派車，常見的策略包括「同站停靠（same stop）」、「順路搭載（free ride）」、「閒置等待（idle）」及「最近派遣（nearest away）」等規則式演算法（rule-based algorithm），以上方法雖然簡單合理，但常常只能找到局部最佳解，在高需求、多部電梯或多樓層時容易效率不彰。除了演算法本身的問題之外，傳統電梯系統中還有資訊不足的問題，具體來說就是調度系統只知道有乘客在某個樓層要往上或往下，但既不知道目的地是哪個樓層，也不知道有多少人，這也會造成調度上的瓶頸。有鑑於此，近年來逐漸興起了目的地導向控制系統（Destination Control System, DCS），允許且要求乘客在外部面板或手機輸入目的樓層後，再根據目的地和人數資訊分配電梯，如世界第二大的 KONE 公司、前述提到的翱翔智慧公司等，均已推出相關解決方案並佈署到大樓。DCS 雖能縮短等待時間，但由於必須告知乘客要等哪一部電梯，亦即指派後就無法更改，缺乏「重新指派（re-assign）」的彈性。為此，孔老師的團隊提出混合式派車架構（Hybrid System），在部份樓層採 DCS 模式，在其它樓層則採用傳統模式，例如：從一樓出發的電梯採 DCS 模式，而由其它樓層出發的電梯則維持傳統派車邏輯。

孔老師指出，目前幾乎沒有關於混合式控制系統的研究，而既有的文獻在派車演算法上則多以遺傳演算法（Genetic Algorithm, GA）為主要工具。延續著文獻的方向，孔老師將一個連續時間的動態派車（dynamic dispatching）問題建模為一系列的靜態派車（static dispatching）情境，同時考慮新呼叫與既有呼叫的重新分配，並設計編碼（encoding）機制以便基因演算法求解最佳分配。在真實場域（某飯店、16 層樓、4 部電梯；尖峰、平時、離峰分別平均每小時有 553、314、73 人搭乘）中，孔老師團隊測試「所有樓層都使用 DCS」以及「一樓使用 DCS、其它樓層使用傳統模式」的效果。和做為比較基準的「所有樓層都使用傳統模式相比」，全面 DCS 會讓乘客平均等待時間減少 15.2%，但能源消耗增加 8.1%；混合模式的這兩個數字則分別為減少 3.2% 和增加2.5%。孔老師表示，團隊目前可以做到讓等待時間的減幅高於能源消耗的增幅，也展示了混合模式的潛力，但目前還無法做到讓等待時間和能源消耗同時減少，這是未來可以繼續努力的方向。

孔老師也分享了很多實務上能提升電梯效率的方法，例如幾年前他也曾研究能否讓滿載的電梯遇到有人等待的樓層也不要停下做無效開關門，結果顯示的確能顯著降低整體等待時間。這樣的方案，傳統上會以電梯內的總重量做為滿載與否的指標，但以臺大醫院為例，因電梯常運送體積較大的病床，使得以重量感測判斷是否滿載的傳統方法容易失真。為了解決這樣的問題，孔老師團隊之前採影像辨識方式判斷是否滿載，進一步提升效率。

整體而言，本研究首次提出結合傳統與目的地控制邏輯的混合式派車模型，兼具理論創新與實務價值。理論上，填補了多電梯協同派車在演算法設計上的研究空缺；實務上，為各建築提供更靈活的控制策略，適合複雜乘客流動的環境。孔老師以嚴謹分析與實例說明，展現資訊管理如何結合最佳化演算法解決真實世界問題。