電梯群控系統（Elevator Group Control System,簡稱EGCS）是指在一座大樓內安裝多臺電梯，并將這些電梯與一個計算機連接起來。該計算機可以采集到每個電梯的各種信號，經過調度算法的計算向每個電梯發出控制指令?？傊?，EGCS能夠根據樓內交通量的變化，對每個電梯的運行狀態進行調配，目的是為了達到梯群的最佳服務及合理的運行管理。 　　傳統的群控算法只有一個目標，即最小侯梯時間。在現代高層建筑的一些特定交通模式下，不可能要求每一部電梯能夠服務每一個樓層，所以電梯群控系統調度算法的研究有著重要的現實意義。調度算法的實質是在一個變化的環境下的在線調度、資源配置及隨機最優控制的優化組合問題。調度算法的實質是對電梯群控系統時間序列性能指標的優化。但優化上述任何一個指標都非常困難。主要原因有系統狀態空間非常龐大、系統動態特性伴隨著許多不確定性和再指派策略的實施問題。 　　傳統電梯的控制算法致使電梯的運行效率低，容易出現電梯扎堆現象，導致顧客長時間乘梯和長時間候梯，而且電梯的起停次數過多，造成能量浪費。隨著智能建筑的出現與發展，作為其子系統的現代化電梯群控系統也必將越來越多地體現出智能控制的特點，把智能控制算法引入電梯群控系統能夠較好地解決群控系統目的多樣性和系統本身固有的隨機性和非線性。現在應用于電梯領域的有以下一些智能控制算法。 　　專家系統是利用一個或多個專家的知識和經驗積累起來進行推理和判斷的系統。專家系統主要依靠經驗的、尚未形成科學體系的領域專家對系統進行控制。專家系統應用于電梯群控系統始于20世紀90年代。專家系統通過使用標準的程序包來設置原始型電子數據表格，模擬輸入交通量，其結果被動地連接到仿真器上，以顯示轎廂的運動，并且由連接到交通傳感系統的專家系統不斷地計算以調整優化轎廂的運動。 　　總之，多智能技術用于電梯群控系統已引起學術界的重視,它集智能技術方法于一體,使得多種智能技術的集成應用成為可能,并取得了初步的理論成果。將專家系統算法、模糊控制算法、神經網絡算法和遺傳算法等幾種算法有機地結合起來應用于群控電梯的設計中，將是電梯控制發展的潮流。 　　詳細內容請點擊：電梯群控技術發展趨勢