随着高层建筑和智能化建筑的日益增多,电梯群在高层建筑和智能大厦中的作用越来越重要,电梯群控系统已经成为国内外研究的热点。而在电梯群控系统中,由于存在着很多的不确定性因素,使得电梯群控系统成为了一个复杂的多目标决策问题。本文以4台电梯群控系统为研究对象,主要研究内容如下：首先,阐述了论文的研究背景、目的和意义,回顾了电梯群控的发展历史和现状,介绍了近年来在电梯群控系统中常用的智能算法,并阐述了电梯群控系统未来的发展趋势。其次,在重点分析电梯群控系统的多目标性、不确定性、非线性以及扰动性等复杂特性的基础上,针对电梯群控系统的多目标性问题,将复杂的控制系统进行了多目标规划处理,扼要介绍了电梯运行中的上行高峰、下行高峰、层间交通和空闲交通等不同交通模式及其特征,提出了电梯群控系统的主要控制方式及影响派梯的主要特征值。再次,针对电梯群控系统难以建模的问题,在详细叙述人工神经网络中误差反向传播(BP)神经网络的网络结构及算法原理的基础上,结合模糊逻辑系统构造出影响三个优化目标的主要因素的隶属函数,继而建立一个以隶属度为输入量的3层BP神经网络模型,寻求适合电梯群控系统的最优解。最后,为了验证本文方法的控制效果,将神经网络技术应用到电梯群控系统中,构建了大楼电梯群控系统的仿真模型,编写了相应的MATLAB程序,并应用在不同的交通模式下,对程序和模型进行的仿真实验和样本测试验证了方法的有效性和可行性。