高层建筑不断地涌现使电梯应用得越来越广泛,电梯的服务质量越发受到重视,单台电梯往往难以满足建筑内的交通需求。为缩短人们的候梯时间,减少能量的损耗,需要合理安装多台电梯,并进行统一调度。目前此类群控电梯多数是每台轿厢占用一个井道,占地面积大,本文的研究对象是一种多轿厢电梯（MultiCar Elevators,MCEs）,七个轿厢位于同一个井道,各个轿厢负责不同的服务范围,在运行范围的交集,轿厢内的乘客可以互相换乘,群控系统是该电梯关键的部分,本文将进化算法应用至电梯群控系统（Elevator Group Control System,EGCS）,得到调度方案。本文介绍了该电梯的结构,并提出一种精确调度方法,针对电梯的不同情况设计了不同调度规则,包括通用调度规则和特殊情况处理规则。考虑到方法的扩展性和鲁棒性,比如单个井道少于、多于七个轿厢的情况,本文进而将该轿厢调度问题映射为工艺路线规划与作业车间集成调度优化问题（Integration of process planning and scheduling,IPPS）,将轿厢运送乘客映射为机器加工工件,将是否换乘映射为不同的加工工艺。映射完成后,建立了以平均候梯时间和平均乘梯时间为目标的调度模型,采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）对此问题进行求解,通过加权的方式将多目标优化问题转化为单目标问题。采用了双层编码方式,第一层为呼梯指令的响应顺序编码,第二层为呼梯指令所选轿厢编码,第一层中的每个呼梯指令会对应第二层中的两个轿厢,代表首个轿厢和换乘轿厢,由于染色体长度与呼梯指令个数相关,染色体长度不等;进行交叉操作时,为防止出现非法解,第二层编码跟随第一层编码交叉;在变异操作过程中,针对双层编码,使用两次变异操作,第一次变异包括交换和插入两种不同的子操作,此次变异中第二层编码变动跟随第一层编码,第二次变异仅针对第二层的轿厢编码,对轿厢进行重选。此外,算法中还使用了精英保留策略,选定每代中一定比例的最优个体直接进入下一代,而不进行选择、交叉、变异操作。最后使用Python开发了轿厢仿真系统,对基于GA的调度方法进行了算法仿真,与群控系统常用的最小等待时间调度方法进行了比较,并对基于GA的调度方法所产生的调度方案进行了模拟运行,验证了本文提出的借鉴于IPPS并使用基于改进GA的调度方法在该单井道多轿厢电梯上的可行性及有效性。