高层建筑的日益涌现,其内部对电梯的需求量大幅增加,单部电梯已远远无法满足使用者出行的需求。为了提升乘客的运输效率,各个高层建筑纷纷增加电梯的数量来满足出行者的诉求。电梯群的应用缩短了使用者在等候电梯以及乘坐电梯时所花费的时间。但是,由于其无序调度导致运行效率较低,能耗较大等问题。因此,有必要进行优化设计以提升电梯群的运行效率以及降低运行过程中的能耗。本文以此为研究目的,通过对电梯群运行过程的特征进行分析研究,加以优化。人工智能算法在建模优化设计中有着突出表现,特将其应用于电梯群控系统(The Elevator Group Control System)。利用MATLAB实现核心程序的编写,并搭建了仿真平台进行研究测试。本文的设计思路如下:首先,是对电梯控制的发展史以及电梯群控的研究现状进行了阐述。其次,是在电梯群控系统的研究中,将前人研究所使用的算法进行了简要说明,并指明了其优缺点。然后,针对电梯运行的控制过程中所遇到的关键问题进行了分析说明:利用现有的图像识别技术可以很好的对使用电梯的人员数量进行统计。在人员数量确定的情况下,通过计算出行人员中上行或者下行数量的占比以及各呼梯请求信息的分布情况可确定电梯的交通流模式。接下来,利用目的层预约技术、根据EGCS的特征指标选取平均候梯时间、平均乘梯时间、系统平均停靠次数建立了数学优化模型,利用本文使用的核心控制算法(人工蜂群算法)进行多目标优化控制。最后,是对基于该算法的EGCS进行了仿真研究,并利用仿真平台进行测试认证。通过随机生成的方式产生乘客信息,并进行交通模式的识别。通过手动方式产生各个呼梯信息,最后利用该算法进行优化设计,产生结果。将利用该算法的EGCS的控制器与使用遗传算法的控制器以进行对比分析,仿真结果验证了该算法的有效性。