电梯是现代化城市建设和生活中不可或缺的立体垂直交通运载工具。随着生活节奏的加快，人们对时间观念的增强，对电梯的服务质量和舒适度的要求也日益提高。不仅要考虑到乘客在候梯和乘梯期间的心理变化，还要考虑到在当今能量资源短缺的大环境下如何能减少能量消耗。因此，这就需要我们不仅要对电梯即时的运行状态做出快速准确的分析，给出最佳的派梯方案，还要对电梯将来的运行状态加以合理可靠的预测，更要对电梯如何调度、如何控制做出决策。因此，需要我们对电梯性能做出科学、合理的评价，研究出更好的控制算法对电梯系统进行控制以便达到预期目的。　　本文针对电梯群控系统的特点，提出了一种基于粒子群优化的群控算法，以电梯为模型，对电梯群控系统进行优化，并通过仿真研究，验证该方法的可行性和有效性，为电梯群控系统的调度奠定了基础。　　本文的主要工作有以下几个方面：　　(1)查阅大量的国内外相关资料，对国内外的电梯群控算法进行分析，结合当前电梯群控系统的发展趋势和存在问题，对课题进行了方案论证，最终确定了采用粒子群优化算法对电梯群控系统进行研究的方案。　　(2)结合具体的电梯模型，分析了电梯的组成和工作原理，研究电梯群控系统的构成和特点，并根据电梯群控系统的诸多特点对高层建筑的客流强度进行详细地分析，将交通模式分成了上行高峰模式，下行高峰模式，层间模式和空闲模式。针对电梯群控系统的四种模式，提出了相应的群控策略。　　(3)根据对电梯群控系统的详细分析，说明了电梯群控系统具有多目标性，基于电梯群控系统具有多目标性的这一特点，利用多目标性建立电梯群控系统的数学模型，设定电梯群控系统的目标函数，决策变量和约束条件。　　(4)论文采用粒子群优化算法对电梯群控系统进行优化。利用粒子群优化算法对种群进行初始化，然后根据速度-位移更新公式对种群中的粒子进行更新，搜索最优解，直到粒子达到最优解为止。　　(5)利用粒子群优化算法对已建立的电梯群控系统多目标模型进行优化。采用计算机仿真，验证算法在优化电梯群控系统时的收敛性，即达到最优解所需的迭代次数，通过得到的结论验证方案的有效性和可行性。　　(6)对本文的研究工作进行总结，并对下一步工作进行了展望。