I
nte
rna
t
io
na
l J
o
urna
l o
f
Rec
o
nfig
ura
ble a
nd
E
m
be
dd
e
d Sy
s
t
e
m
s
(
I
J
R
E
S)
Vo
l.
15
,
No
.
2
,
J
u
ly
20
26
,
p
p
.
291
~
3
0
5
I
SS
N:
2089
-
4864
,
DOI
:
1
0
.
1
1
5
9
1
/i
j
r
es
.
v
1
5
.
i
2
.
pp
2
9
1
-
305
291
J
o
ur
na
l ho
m
ep
a
g
e
:
h
ttp
:
//ij
r
es.ia
esco
r
e.
co
m
O
pti
m
a
l
lift
m
o
v
e
m
en
t
ba
sed
on re
st predi
ction
S
a
t
i
s
h
B
.
A
s
h
wa
t
h
N
a
r
a
y
a
n
1
,
D
e
ek
s
hi
t
h
a
A
r
a
s
a
1
,
R
a
ch
a
n
a
M
.
H
u
l
l
a
m
a
n
i
1
,
G
a
n
e
s
h
a
G
a
n
i
g
a
C
h
a
nn
a
b
a
s
a
p
p
a
1
,
R
a
j
a
t
h
G
uj
j
a
r
R
a
v
i
p
r
a
k
a
s
h
2
1
D
e
p
a
r
t
me
n
t
o
f
El
e
c
t
r
i
c
a
l
a
n
d
El
e
c
t
r
o
n
i
c
s E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
,
D
a
y
a
n
a
n
d
a
S
a
g
a
r
C
o
l
l
e
g
e
o
f
En
g
i
n
e
e
r
i
n
g
,
B
a
n
g
a
l
o
r
e
,
I
n
d
i
a
2
D
a
y
a
n
a
n
d
a
S
a
g
a
r
A
c
a
d
e
my
o
f
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
a
n
d
M
a
n
a
g
e
me
n
t
,
B
a
n
g
a
l
o
r
e
,
I
n
d
i
a
Art
icle
I
nfo
AB
ST
RAC
T
A
r
ticle
his
to
r
y:
R
ec
eiv
ed
Feb
2
0
,
2
0
2
6
R
ev
i
s
ed
J
u
n
5
,
2026
A
cc
ep
ted
J
u
n
1
1
,
2
0
2
6
Ex
isti
n
g
e
lev
a
to
r
c
o
n
tr
o
l
sy
ste
m
s
in
o
f
f
i
c
e
b
u
il
d
in
g
s
p
r
im
a
ril
y
re
l
y
o
n
re
a
c
ti
v
e
sc
h
e
d
u
li
n
g
stra
teg
ies
th
a
t
re
sp
o
n
d
o
n
ly
a
f
ter
p
a
ss
e
n
g
e
r
re
q
u
e
sts
o
c
c
u
r,
lea
d
i
n
g
to
i
n
c
re
a
se
d
w
a
it
in
g
ti
m
e
s
d
u
rin
g
p
e
a
k
traff
ic
p
e
rio
d
s.
A
lt
h
o
u
g
h
re
in
f
o
rc
e
m
e
n
t
lea
rn
in
g
(
RL
)
an
d
d
e
e
p
lea
rn
i
n
g
a
p
p
r
o
a
c
h
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
e
x
p
lo
re
d
f
o
r
in
telli
g
e
n
t
e
lev
a
to
r
c
o
n
tro
l,
m
a
n
y
e
x
isti
n
g
m
e
th
o
d
s
re
q
u
i
re
h
ig
h
c
o
m
p
u
tatio
n
a
l
c
o
m
p
lex
it
y
a
n
d
larg
e
train
i
n
g
d
a
tas
e
ts,
li
m
it
in
g
th
e
ir
su
it
a
b
il
it
y
f
o
r
e
m
b
e
d
d
e
d
e
lev
a
to
r
c
o
n
tr
o
ll
e
rs
a
n
d
p
ra
c
ti
c
a
l
sm
a
rt
-
b
u
il
d
i
n
g
d
e
p
lo
y
m
e
n
t.
T
o
a
d
d
re
ss
th
is
g
a
p
,
th
is
p
a
p
e
r
p
r
o
p
o
se
s
a
li
g
h
tw
e
i
g
h
t
p
re
d
ictiv
e
e
lev
a
to
r
c
o
n
tro
l
f
ra
m
e
w
o
rk
b
a
se
d
o
n
th
e
e
X
trem
e
g
ra
d
ien
t
b
o
o
st
in
g
(
X
G
Bo
o
st)
m
a
c
h
in
e
lea
rn
in
g
a
lg
o
rit
h
m
f
o
r
re
st
-
f
lo
o
r
p
re
d
ictio
n
.
T
h
e
p
ro
p
o
se
d
m
e
th
o
d
u
se
s
h
isto
ri
c
a
l
tra
ff
ic
p
a
tt
e
rn
s
a
n
d
tem
p
o
ra
l
fe
a
tu
re
s
to
p
re
d
ict
f
u
tu
re
d
e
m
a
n
d
f
lo
o
rs
a
n
d
p
ro
a
c
ti
v
e
ly
re
p
o
siti
o
n
i
d
le
e
lev
a
to
rs
b
e
f
o
re
p
a
ss
e
n
g
e
r
re
q
u
e
sts
o
c
c
u
r.
A
c
o
m
p
re
h
e
n
siv
e
si
m
u
latio
n
w
a
s
c
o
n
d
u
c
ted
f
o
r
m
u
lt
ip
le
o
ff
ice
-
b
u
il
d
i
n
g
c
o
n
f
ig
u
ra
ti
o
n
s
w
it
h
v
a
r
y
in
g
n
u
m
b
e
rs
o
f
flo
o
rs
a
n
d
e
lev
a
to
rs
o
v
e
r
o
n
e
y
e
a
r
o
f
o
p
e
ra
ti
o
n
u
si
n
g
re
a
li
stic
traf
f
ic
p
a
tt
e
rn
s.
T
h
e
p
ro
p
o
se
d
p
re
d
ictiv
e
stra
teg
y
w
a
s
c
o
m
p
a
re
d
w
it
h
a
c
o
n
v
e
n
ti
o
n
a
l
re
a
c
ti
v
e
c
o
n
tro
l
a
p
p
r
o
a
c
h
.
Re
su
lt
s
sh
o
w
th
a
t
th
e
p
ro
p
o
se
d
f
ra
m
e
w
o
r
k
re
d
u
c
e
s
c
u
m
u
lativ
e
p
a
ss
e
n
g
e
r
w
a
it
in
g
ti
m
e
b
y
a
p
p
ro
x
im
a
t
e
l
y
1
1
%
–
2
2
%
,
with
larg
e
r
im
p
ro
v
e
m
e
n
ts
o
b
se
rv
e
d
in
h
ig
h
-
rise
a
n
d
h
ig
h
-
traf
f
ic
s
c
e
n
a
ri
o
s,
w
h
il
e
m
a
in
tain
in
g
c
o
m
p
a
ra
b
le
e
n
e
rg
y
c
o
n
su
m
p
ti
o
n
.
T
h
e
stu
d
y
d
e
m
o
n
stra
tes
th
a
t
li
g
h
tw
e
ig
h
t
su
p
e
rv
ise
d
m
a
c
h
in
e
lea
rn
in
g
c
a
n
p
r
o
v
id
e
a
n
e
f
fe
c
ti
v
e
a
n
d
c
o
m
p
u
tatio
n
a
ll
y
e
ff
icie
n
t
so
lu
t
io
n
f
o
r
p
re
d
ictiv
e
e
lev
a
to
r
c
o
n
tr
o
l
i
n
e
m
b
e
d
d
e
d
sm
a
rt
-
b
u
il
d
i
n
g
sy
ste
m
s.
K
ey
w
o
r
d
s
:
E
lev
ato
r
o
p
ti
m
izatio
n
E
m
b
ed
d
ed
s
y
s
te
m
s
Ma
ch
i
n
e
lear
n
i
n
g
P
r
ed
ictiv
e
m
o
v
e
m
en
t
S
m
ar
t b
u
i
ld
in
g
s
S
m
ar
t e
le
v
ato
r
s
T
h
is i
s
a
n
o
p
e
n
a
c
c
e
ss
a
rticle
u
n
d
e
r th
e
CC B
Y
-
SA
li
c
e
n
se
.
C
o
r
r
e
s
p
o
nd
ing
A
uth
o
r
:
Satis
h
B
.
A
s
h
w
at
h
Nar
a
y
an
Dep
ar
t
m
en
t o
f
E
lectr
ical
an
d
E
lectr
o
n
ics E
n
g
i
n
ee
r
in
g
,
Da
y
a
n
an
d
a
Sa
g
ar
C
o
lle
g
e
o
f
E
n
g
i
n
ee
r
in
g
B
an
g
alo
r
e,
I
n
d
ia
E
m
ail:
s
a
tis
h
.
as
h
w
at
h
@
g
m
ail.
co
m
1.
I
NT
RO
D
UCT
I
O
N
E
lev
ato
r
s
y
s
te
m
s
p
la
y
a
f
u
n
d
a
m
en
tal
r
o
le
in
m
o
d
er
n
m
u
lti
-
s
to
r
e
y
b
u
ild
in
g
s
b
y
e
n
ab
lin
g
ef
f
icie
n
t
v
er
tical
tr
an
s
p
o
r
tatio
n
o
f
p
eo
p
le
an
d
g
o
o
d
s
.
A
s
u
r
b
an
en
v
ir
o
n
m
e
n
t
s
in
cr
ea
s
i
n
g
l
y
r
ely
o
n
h
i
g
h
-
r
is
e
in
f
r
astru
ct
u
r
e,
ele
v
ato
r
p
er
f
o
r
m
an
ce
d
ir
ec
tl
y
in
f
l
u
en
ce
s
p
as
s
e
n
g
er
co
m
f
o
r
t,
o
p
er
atio
n
al
e
f
f
icien
c
y
,
an
d
o
v
er
all
b
u
ild
in
g
f
u
n
c
tio
n
ali
t
y
.
T
h
e
th
eo
r
etica
l
f
o
u
n
d
atio
n
s
o
f
elev
a
to
r
tr
af
f
ic
an
al
y
s
i
s
,
p
ass
en
g
er
d
em
a
n
d
m
o
d
elli
n
g
,
an
d
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
ev
al
u
atio
n
wer
e
ex
ten
s
i
v
el
y
e
s
tab
lis
h
ed
b
y
B
ar
n
e
y
a
n
d
Al
-
Sh
ar
i
f
[
1
]
,
w
h
o
s
e
w
o
r
k
p
r
o
v
id
es
th
e
co
r
e
an
al
y
tical
p
r
in
cip
les
g
o
v
er
n
i
n
g
w
aiti
n
g
ti
m
e,
h
a
n
d
lin
g
ca
p
ac
it
y
,
an
d
tr
af
f
ic
b
e
h
av
io
u
r
in
ele
v
ato
r
s
y
s
te
m
s
.
I
n
ad
d
itio
n
,
J
etter
[
2
]
h
ig
h
lig
h
ted
t
h
e
b
r
o
ad
er
ar
ch
itect
u
r
al
an
d
u
r
b
an
s
i
g
n
if
ic
an
ce
o
f
ele
v
ato
r
s
,
d
em
o
n
s
tr
ati
n
g
h
o
w
v
er
t
ical
tr
an
s
p
o
r
tatio
n
tec
h
n
o
lo
g
ies
h
a
v
e
s
h
ap
ed
t
h
e
d
ev
elo
p
m
en
t
o
f
m
o
d
er
n
citie
s
.
T
h
ese
s
tu
d
ie
s
e
m
p
h
as
ize
th
e
i
m
p
o
r
tan
ce
o
f
ef
f
icien
t
elev
ato
r
co
n
tr
o
l
s
y
s
te
m
s
i
n
co
n
te
m
p
o
r
ar
y
s
m
ar
t
b
u
ild
in
g
in
f
r
astru
ct
u
r
e.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
9
-
4864
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
,
Vo
l.
15
,
No
.
2
,
J
u
l
y
202
6
:
291
-
3
0
5
292
P
ass
en
g
er
d
e
m
an
d
i
n
o
f
f
ice
b
u
ild
in
g
s
e
x
h
ib
its
s
tr
o
n
g
te
m
p
o
r
al
v
ar
iab
ilit
y
d
r
iv
e
n
b
y
p
r
ed
ictab
le
h
u
m
a
n
ac
ti
v
it
y
p
atter
n
s
s
u
c
h
as
m
o
r
n
i
n
g
lo
g
i
n
p
er
io
d
s
,
lu
n
ch
b
r
ea
k
s
,
an
d
en
d
-
of
-
d
a
y
d
ep
ar
tu
r
es.
E
m
p
ir
ical
in
v
e
s
ti
g
atio
n
s
b
y
K
u
u
s
i
n
en
et
a
l
.
[
3
]
d
em
o
n
s
tr
ated
th
at
p
ass
e
n
g
er
ar
r
iv
als
f
o
ll
o
w
s
to
c
h
asti
c
y
et
ti
m
e
-
d
ep
en
d
en
t
p
at
ter
n
s
in
m
u
lti
-
s
to
r
e
y
b
u
ild
in
g
s
,
cr
ea
tin
g
s
ig
n
i
f
ican
t
ch
alle
n
g
es
f
o
r
el
ev
ato
r
s
ch
ed
u
lin
g
.
Si
m
i
lar
l
y
,
P
eter
s
et
a
l
.
[
4
]
an
al
y
ze
d
p
as
s
e
n
g
er
d
e
m
an
d
ch
ar
ac
ter
is
tic
s
i
n
m
o
d
er
n
o
f
f
ice
b
u
ild
in
g
s
an
d
e
m
p
h
a
s
ized
th
e
i
m
p
o
r
ta
n
ce
o
f
ac
cu
r
atel
y
m
o
d
elli
n
g
te
m
p
o
r
al
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
f
o
r
ef
f
ec
t
iv
e
elev
ato
r
p
lan
n
i
n
g
.
P
er
f
o
r
m
a
n
ce
a
n
al
y
s
es
co
n
d
u
cted
b
y
L
ee
e
t
a
l
.
[
5
]
s
h
o
wed
th
at
tr
ad
itio
n
al
r
ea
ctiv
e
e
lev
ato
r
d
is
p
atch
i
n
g
s
tr
ateg
ie
s
ten
d
to
p
er
f
o
r
m
p
o
o
r
ly
d
u
r
in
g
p
ea
k
tr
af
f
ic
co
n
d
itio
n
s
,
r
esu
lti
n
g
in
co
n
g
es
tio
n
an
d
in
cr
ea
s
ed
p
ass
en
g
er
w
a
iti
n
g
ti
m
es.
T
o
i
m
p
r
o
v
e
tr
af
f
ic
m
o
d
elli
n
g
ac
cu
r
ac
y
,
Ma
r
k
o
s
a
n
d
Den
ts
o
r
as
[
6
]
p
r
o
p
o
s
ed
an
in
te
g
r
ated
m
at
h
e
m
atica
l
f
r
a
m
e
w
o
r
k
f
o
r
elev
ato
r
tr
af
f
ic
a
n
al
y
s
i
s
t
h
at
en
h
a
n
ce
s
d
e
m
a
n
d
esti
m
a
tio
n
w
h
ile
m
ai
n
tai
n
in
g
co
n
v
e
n
tio
n
al
r
ea
c
tiv
e
co
n
tr
o
l lo
g
ic.
T
o
ad
d
r
e
s
s
th
e
li
m
ita
tio
n
s
o
f
co
n
v
en
t
io
n
al
r
ea
ctiv
e
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
ies,
r
esear
ch
er
s
h
av
e
ex
p
lo
r
ed
v
ar
io
u
s
o
p
ti
m
iza
tio
n
an
d
h
e
u
r
is
tic
ap
p
r
o
ac
h
es
f
o
r
elev
at
o
r
s
ch
ed
u
lin
g
.
A
co
m
p
r
eh
e
n
s
i
v
e
o
v
er
v
ie
w
o
f
h
eu
r
i
s
tic
an
d
o
p
ti
m
izatio
n
-
b
as
ed
elev
ato
r
g
r
o
u
p
co
n
tr
o
l
tech
n
iq
u
e
s
w
a
s
p
r
esen
ted
b
y
Gh
ar
b
i
[
7
]
,
h
ig
h
l
ig
h
ti
n
g
b
o
th
th
e
p
o
ten
tial
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
ts
i
n
s
er
v
ice
ef
f
icie
n
c
y
a
n
d
th
e
s
ca
lab
ilit
y
c
h
alle
n
g
e
s
o
f
s
u
ch
m
et
h
o
d
s
.
I
n
th
e
b
r
o
ad
e
r
co
n
tex
t
o
f
s
m
ar
t
b
u
il
d
in
g
m
a
n
ag
e
m
e
n
t,
b
u
ild
i
n
g
e
n
er
g
y
m
an
a
g
e
m
en
t
s
y
s
te
m
s
(
B
E
MSs)
h
av
e
b
ee
n
w
id
el
y
ad
o
p
ted
to
o
p
tim
ize
H
VAC
an
d
li
g
h
ti
n
g
o
p
er
atio
n
s
w
h
ile
b
alan
c
in
g
en
er
g
y
e
f
f
ici
en
c
y
a
n
d
o
cc
u
p
an
t
co
m
f
o
r
t.
Ho
w
ev
er
,
th
e
d
y
n
a
m
ic
n
a
tu
r
e
o
f
b
u
ild
in
g
en
v
ir
o
n
m
en
ts
,
ag
i
n
g
in
f
r
as
tr
u
c
tu
r
e,
an
d
co
m
p
le
x
in
ter
ac
tio
n
s
a
m
o
n
g
s
en
s
o
r
d
ata
o
f
ten
li
m
it
t
h
e
ef
f
ec
ti
v
e
n
ess
o
f
co
n
v
e
n
tio
n
a
l
co
n
tr
o
l
an
d
an
al
y
s
i
s
ap
p
r
o
ac
h
es,
m
o
tiv
a
tin
g
th
e
ad
o
p
tio
n
o
f
ad
v
an
ce
d
in
tell
ig
e
n
t
an
d
d
ata
-
d
r
iv
en
m
a
n
ag
e
m
e
n
t
s
tr
ate
g
ie
s
[
8
]
.
Fu
r
th
er
m
o
r
e
,
C
h
a
n
a
n
d
So
[
9
]
in
tr
o
d
u
ce
d
d
y
n
a
m
ic
zo
n
i
n
g
s
tr
ate
g
ies
t
h
at
ad
ap
t
elev
ato
r
s
er
v
ice
r
e
g
io
n
s
ac
co
r
d
in
g
to
r
e
al
ti
m
e
tr
a
f
f
ic
p
atter
n
s
,
e
n
ab
lin
g
i
m
p
r
o
v
ed
p
ass
e
n
g
er
d
i
s
tr
ib
u
tio
n
ac
r
o
s
s
ele
v
ato
r
g
r
o
u
p
s
.
Si
m
ilar
l
y
,
W
u
a
n
d
Yan
g
[
1
0
]
in
v
esti
g
ated
d
ir
e
ctio
n
al
o
p
ti
m
izatio
n
alg
o
r
it
h
m
s
f
o
r
elev
ato
r
s
ch
ed
u
li
n
g
in
co
m
p
lex
tr
a
f
f
ic
s
ce
n
ar
io
s
,
d
e
m
o
n
s
tr
ati
n
g
i
m
p
r
o
v
ed
r
esp
o
n
s
iv
e
n
es
s
u
n
d
er
d
is
tr
ib
u
ted
d
e
m
an
d
co
n
d
itio
n
s
.
W
ith
th
e
in
cr
ea
s
in
g
a
v
ailab
ilit
y
o
f
o
p
er
atio
n
al
d
ata
i
n
s
m
ar
t
b
u
ild
in
g
s
,
m
ac
h
in
e
lear
n
i
n
g
t
ec
h
n
iq
u
es
h
av
e
also
b
ee
n
ap
p
lied
to
elev
ato
r
s
y
s
te
m
s
.
Al
-
S
h
ar
if
e
t
a
l
.
[
1
1
]
ap
p
lied
s
u
p
er
v
is
ed
l
ea
r
n
in
g
m
et
h
o
d
s
t
o
esti
m
ate
tr
af
f
ic
i
n
ten
s
it
y
an
d
p
ass
en
g
er
d
e
m
a
n
d
ch
ar
ac
ter
is
tics
in
b
u
ild
in
g
s
,
e
n
ab
lin
g
d
e
m
an
d
-
a
w
ar
e
co
n
tr
o
l
d
ec
is
io
n
s
.
Si
m
ilar
l
y
,
T
alw
a
n
d
i
et
a
l
.
[
1
2
]
p
r
o
p
o
s
ed
m
ac
h
i
n
e
lear
n
in
g
-
b
ased
m
o
d
els
f
o
r
p
r
ed
ictin
g
elev
ato
r
ca
p
ac
it
y
an
d
i
m
p
r
o
v
in
g
s
y
s
t
e
m
u
tili
za
tio
n
.
Mo
r
e
r
ec
en
tly
,
Sh
i
et
a
l
.
[
1
3
]
d
ev
elo
p
ed
an
lo
n
g
s
h
o
r
t
-
ter
m
m
e
m
o
r
y
(
L
ST
M
)
-
b
ased
d
ee
p
lear
n
in
g
m
o
d
el
f
o
r
p
r
ed
ic
tin
g
s
h
o
r
t
-
ter
m
ele
v
ato
r
tr
af
f
ic
f
lo
w
,
e
n
ab
lin
g
an
ticip
ato
r
y
ele
v
ato
r
d
is
p
atch
s
tr
ateg
ie
s
.
R
ein
f
o
r
ce
m
e
n
t
lear
n
i
n
g
(
R
L
)
h
as
also
e
m
er
g
ed
as
a
p
r
o
m
i
s
in
g
p
ar
ad
ig
m
f
o
r
elev
ato
r
g
r
o
u
p
co
n
tr
o
l
p
r
o
b
lem
s
.
E
ar
l
y
w
o
r
k
b
y
C
r
it
es
an
d
B
ar
to
[
1
4
]
d
em
o
n
s
tr
ated
th
at
m
u
lti
-
a
g
en
t
R
L
ca
n
o
u
t
p
er
f
o
r
m
tr
ad
itio
n
a
l
h
eu
r
i
s
tic
d
is
p
atch
s
tr
ateg
ie
s
b
y
lear
n
i
n
g
o
p
ti
m
al
co
n
tr
o
l
p
o
licies
th
r
o
u
g
h
in
ter
ac
tio
n
w
it
h
th
e
e
n
v
ir
o
n
m
e
n
t.
B
u
ild
in
g
u
p
o
n
th
i
s
f
o
u
n
d
atio
n
,
W
ei
et
a
l
.
[
1
5
]
a
p
p
lied
d
ee
p
as
y
n
c
h
r
o
n
o
u
s
ac
to
r
–
cr
itic
lea
r
n
in
g
m
et
h
o
d
s
f
o
r
elev
ato
r
g
r
o
u
p
co
n
tr
o
l,
ac
h
ie
v
in
g
i
m
p
r
o
v
ed
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
i
n
co
m
p
le
x
tr
a
f
f
ic
s
ce
n
ar
io
s
.
Fu
r
t
h
er
r
esear
ch
b
y
[
1
6
]
-
[
1
8
]
ex
p
lo
r
ed
ad
v
an
ce
d
R
L
ap
p
r
o
ac
h
es
f
o
r
elev
ato
r
co
n
tr
o
l,
d
em
o
n
s
tr
ati
n
g
i
m
p
r
o
v
ed
ad
ap
ta
b
ilit
y
at
th
e
ex
p
en
s
e
o
f
i
n
cr
ea
s
ed
co
m
p
u
t
atio
n
al
co
m
p
lex
i
t
y
.
Si
m
ilar
l
y
,
W
an
et
a
l
.
[
1
9
]
p
r
o
p
o
s
ed
tr
af
f
ic
-
p
atter
n
-
a
w
ar
e
d
ee
p
R
L
s
tr
ate
g
ies
t
h
at
s
ig
n
if
ica
n
tl
y
i
m
p
r
o
v
ed
ele
v
ato
r
d
is
p
atch
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
u
n
d
er
d
y
n
a
m
ic
p
ass
e
n
g
er
d
em
a
n
d
co
n
d
itio
n
s
.
P
ar
allel
to
s
ch
ed
u
li
n
g
o
p
ti
m
i
za
tio
n
,
r
esear
ch
er
s
h
av
e
al
s
o
f
o
cu
s
ed
o
n
i
n
te
g
r
ati
n
g
ele
v
ato
r
s
in
to
b
r
o
ad
e
r
s
m
ar
t
b
u
ild
i
n
g
ec
o
s
y
s
te
m
s
.
Fo
r
ex
a
m
p
le,
Min
g
et
a
l
.
[
2
0
]
d
ev
elo
p
ed
an
in
ter
n
et
of
t
h
i
n
g
b
ased
elev
ato
r
m
o
n
ito
r
i
n
g
s
y
s
te
m
to
im
p
r
o
v
e
s
y
s
te
m
s
a
f
et
y
a
n
d
f
au
l
t
d
etec
tio
n
ca
p
ab
ilit
ies.
Si
m
ilar
l
y
,
Ku
m
ar
et
a
l
.
[
2
1
]
p
r
o
p
o
s
ed
an
i
n
ter
n
et
of
th
i
n
g
-
en
ab
led
v
er
tical
tr
a
n
s
p
o
r
t
s
a
f
et
y
s
y
s
te
m
u
s
i
n
g
d
is
tr
ib
u
ted
s
en
s
o
r
s
f
o
r
r
ea
l
-
ti
m
e
m
o
n
ito
r
in
g
.
Dee
p
lear
n
in
g
-
b
as
ed
f
a
u
lt
d
etec
tio
n
f
o
r
elev
ato
r
co
n
tr
o
l
ca
b
in
ets
w
as
in
v
e
s
ti
g
ated
b
y
C
ao
et
a
l
.
[
2
2
]
,
en
ab
lin
g
i
m
p
r
o
v
ed
p
r
ed
ic
tiv
e
m
ai
n
te
n
an
ce
o
f
ele
v
ato
r
s
y
s
te
m
s
.
Fro
m
a
n
en
er
g
y
e
f
f
icie
n
c
y
p
er
s
p
ec
tiv
e
,
T
h
eb
u
w
e
n
a
et
a
l
.
[
2
3
]
s
tu
d
ied
o
p
tim
izatio
n
s
tr
ate
g
ies
f
o
r
r
ed
u
cin
g
en
er
g
y
co
n
s
u
m
p
tio
n
in
v
er
tical
m
o
b
il
it
y
s
y
s
te
m
s
o
f
h
ig
h
-
r
is
e
b
u
ild
i
n
g
s
,
w
h
ile
R
a
s
h
ed
et
a
l
.
[
2
4
]
d
em
o
n
s
tr
ated
th
at
co
n
n
ec
ted
s
m
ar
t
elev
ato
r
s
y
s
te
m
s
ca
n
s
i
m
u
lta
n
eo
u
s
l
y
r
ed
u
ce
p
ass
en
g
er
w
aiti
n
g
ti
m
e
an
d
p
o
w
er
co
n
s
u
m
p
tio
n
.
Fu
r
t
h
er
m
o
r
e,
Van
et
a
l
.
[
2
5
]
p
r
o
p
o
s
ed
an
in
teg
r
ated
in
t
ellig
e
n
t
elev
a
to
r
d
ev
elo
p
m
e
n
t
an
d
m
an
a
g
e
m
e
n
t
f
r
a
m
e
w
o
r
k
th
at
co
m
b
in
e
s
m
o
n
ito
r
in
g
,
a
n
al
y
tics
,
an
d
ad
ap
tiv
e
co
n
tr
o
l f
o
r
s
m
ar
t b
u
ild
i
n
g
en
v
ir
o
n
m
en
ts
.
R
ec
en
t
s
t
u
d
ies
h
a
v
e
co
n
ti
n
u
e
d
to
ex
p
lo
r
e
p
r
ed
ictiv
e
an
d
ar
tif
icia
l
i
n
telli
g
en
ce
(
AI
)
-
d
r
iv
e
n
e
le
v
ato
r
co
n
tr
o
l
s
y
s
te
m
s
.
Z
h
a
n
g
et
a
l
.
[
2
6
]
p
r
o
p
o
s
ed
tr
an
s
f
o
r
m
er
-
b
as
ed
n
eu
r
al
n
et
w
o
r
k
s
f
o
r
p
r
ed
ictiv
e
ele
v
ato
r
g
r
o
u
p
co
n
tr
o
l,
d
em
o
n
s
tr
ati
n
g
i
m
p
r
o
v
ed
m
o
d
ellin
g
o
f
te
m
p
o
r
al
d
em
an
d
p
atter
n
s
.
Si
m
ilar
l
y
,
Z
h
o
u
et
a
l
.
[
2
7
]
a
p
p
lied
s
i
m
u
lat
io
n
-
b
ased
ad
ap
tiv
e
o
p
t
i
m
iz
atio
n
to
p
ass
en
g
er
f
lo
w
c
o
n
tr
o
l
in
m
etr
o
s
y
s
te
m
s
,
o
f
f
er
i
n
g
i
n
s
i
g
h
ts
t
h
at
ca
n
b
e
ex
ten
d
ed
to
elev
ato
r
t
r
af
f
i
c
m
a
n
a
g
e
m
e
n
t
i
n
lar
g
e
b
u
ild
in
g
s
.
A
d
d
itio
n
a
ll
y
,
No
h
[
2
8
]
p
r
o
p
o
s
ed
AI
-
b
ased
n
o
n
-
co
n
tact
ele
v
ato
r
s
y
s
te
m
s
d
esig
n
ed
to
i
m
p
r
o
v
e
u
s
er
s
a
f
et
y
an
d
o
p
er
atio
n
al
ef
f
icie
n
c
y
i
n
m
o
d
er
n
b
u
ild
in
g
s
.
Desp
ite
th
ese
e
x
te
n
s
i
v
e
d
ev
el
o
p
m
e
n
ts
i
n
elev
ato
r
s
c
h
ed
u
li
n
g
,
o
p
ti
m
izatio
n
,
an
d
i
n
telli
g
e
n
t
co
n
tr
o
l,
m
o
s
t
e
x
i
s
tin
g
ap
p
r
o
ac
h
es
f
o
c
u
s
ei
th
er
o
n
r
ea
ctiv
e
d
ec
is
io
n
-
m
a
k
i
n
g
af
ter
p
as
s
e
n
g
er
r
eq
u
est
s
o
cc
u
r
o
r
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
I
SS
N:
2089
-
4864
Op
tima
l lift mo
ve
men
t b
a
s
ed
o
n
r
est p
r
ed
ictio
n
(
S
a
tis
h
B
.
A
s
h
w
a
th
N
a
r
a
ya
n
)
293
co
m
p
u
tati
o
n
all
y
i
n
te
n
s
i
v
e
R
L
f
r
a
m
e
w
o
r
k
s
th
at
r
eq
u
ir
e
lar
g
e
tr
ain
in
g
d
atasets
a
n
d
s
ig
n
i
f
i
ca
n
t
co
m
p
u
ta
tio
n
a
l
r
eso
u
r
ce
s
.
C
o
n
s
eq
u
e
n
tl
y
,
r
elat
iv
el
y
litt
le
atte
n
tio
n
h
a
s
b
ee
n
g
iv
e
n
to
lig
h
t
w
e
ig
h
t
s
u
p
er
v
is
e
d
m
ac
h
in
e
lear
n
i
n
g
ap
p
r
o
ac
h
es
th
at
o
p
tim
ize
el
ev
ato
r
p
o
s
itio
n
in
g
d
u
r
in
g
id
le
p
er
io
d
s
th
r
o
u
g
h
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
ictio
n
.
Su
ch
p
r
ed
ictiv
e
r
ep
o
s
itio
n
in
g
s
tr
ate
g
ies
co
u
ld
s
i
g
n
i
f
ican
tl
y
r
ed
u
c
e
p
ass
en
g
er
w
ai
tin
g
ti
m
es
w
h
ile
m
ai
n
tai
n
in
g
lo
w
co
m
p
u
tatio
n
al
co
m
p
le
x
it
y
s
u
it
ab
le
f
o
r
em
b
ed
d
ed
elev
ato
r
co
n
tr
o
ller
s
.
T
o
ad
d
r
ess
th
is
g
ap
,
th
is
p
ap
er
p
r
o
p
o
s
es
a
p
r
ed
ictiv
e
elev
ato
r
co
n
tr
o
l
f
r
a
m
e
w
o
r
k
b
ased
o
n
th
e
eXtr
e
m
e
g
r
ad
ien
t
b
o
o
s
ti
n
g
(
XGB
o
o
s
t)
m
ac
h
i
n
e
lear
n
i
n
g
alg
o
r
ith
m
f
o
r
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
ictio
n
.
T
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
m
et
h
o
d
u
s
es
h
i
s
to
r
ical
elev
ato
r
tr
af
f
ic
d
ata
an
d
te
m
p
o
r
al
f
ea
tu
r
es
to
p
r
ed
ict
th
e
m
o
s
t
p
r
o
b
ab
le
f
u
t
u
r
e
d
em
a
n
d
f
lo
o
r
.
W
h
en
elev
ato
r
s
b
ec
o
m
e
id
le,
th
e
y
ar
e
p
r
o
ac
tiv
ely
r
ep
o
s
itio
n
ed
to
th
e
p
r
ed
icted
r
est
f
lo
o
r
,
th
er
eb
y
r
ed
u
cin
g
th
e
e
x
p
ec
ted
tr
av
el
d
is
tan
ce
to
f
u
t
u
r
e
p
ass
e
n
g
er
ca
lls
.
T
h
e
s
ig
n
if
ica
n
ce
o
f
t
h
i
s
w
o
r
k
lies
i
n
d
e
m
o
n
s
tr
ati
n
g
th
a
t
l
ig
h
t
w
ei
g
h
t
s
u
p
er
v
is
ed
m
ac
h
i
n
e
lear
n
i
n
g
m
o
d
el
s
ca
n
p
r
o
v
id
e
p
r
ac
tical
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
f
o
r
elev
ato
r
s
y
s
te
m
s
w
it
h
o
u
t
th
e
co
m
p
u
ta
tio
n
al
o
v
er
h
ea
d
o
f
R
L
ap
p
r
o
ac
h
es.
T
h
is
m
a
k
e
s
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
f
r
a
m
e
w
o
r
k
p
ar
ticu
lar
l
y
s
u
itab
le
f
o
r
e
m
b
ed
d
ed
in
ter
n
et
of
th
i
n
g
elev
ato
r
co
n
tr
o
ller
s
an
d
r
ec
o
n
f
ig
u
r
ab
le
s
m
ar
t
b
u
ild
i
n
g
s
y
s
te
m
s
,
w
h
er
e
ef
f
icien
t
r
ea
l
-
ti
m
e
o
p
er
atio
n
an
d
en
er
g
y
-
e
f
f
icie
n
t
v
er
tical
tr
an
s
p
o
r
tatio
n
ar
e
ess
en
tial r
eq
u
ir
e
m
en
ts
.
2.
RE
S
E
ARCH
M
E
T
H
O
D
E
x
p
lain
i
n
g
t
h
e
s
tu
d
y
co
m
p
ar
e
s
t
w
o
ele
v
ato
r
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
i
es
—
a
r
ea
cti
v
e
b
ase
lin
e
an
d
a
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
ap
p
r
o
ac
h
—
to
o
p
tim
i
ze
elev
ato
r
m
o
v
e
m
e
n
t
b
y
m
i
n
i
m
izi
n
g
p
as
s
en
g
er
w
ait
ti
m
e
.
T
h
e
m
et
h
o
d
o
lo
g
y
co
n
s
is
ts
o
f
a
co
m
p
r
eh
e
n
s
i
v
e
s
i
m
u
lat
io
n
ca
p
tu
r
i
n
g
r
ea
li
s
tic
o
f
f
ice
b
u
ild
i
n
g
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
a
n
d
a
m
ac
h
i
n
e
lear
n
in
g
m
o
d
el
u
s
ed
to
an
ti
cip
ate
elev
ato
r
r
est
f
lo
o
r
s
f
o
r
p
r
o
ac
tiv
e
r
ep
o
s
itio
n
in
g
.
N
f
lo
o
r
s
in
d
ex
ed
a
s
ℱ
=
[
0
,
1
,
2
,
…
,
−
1
]
,
M
elev
ato
r
s
,
in
d
ex
ed
as
ℰ
=
[
1
,
2
,
…
,
]
.
P
a
s
s
e
n
g
er
ca
ll
r
eq
u
est
s
ar
r
iv
e
as
a
ti
m
e
-
d
ep
en
d
en
t
s
to
c
h
asti
c
p
r
o
ce
s
s
(
)
.
T
h
e
p
ass
en
g
er
ar
r
iv
a
l
r
ate
at
ti
m
e
,
w
h
er
e
(
)
v
ar
ies
ac
co
r
d
in
g
to
o
f
f
ice
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
(
m
o
r
n
i
n
g
r
u
s
h
,
lu
n
c
h
,
co
f
f
ee
b
r
ea
k
s
,
an
d
n
o
r
m
al
w
o
r
k
i
n
g
h
o
u
r
s
)
.
E
ac
h
ca
ll
r
eq
u
est
at
tim
e
is
r
ep
r
esen
ted
as
=
(
,
,
)
,
∈
ℱ
th
e
o
r
ig
i
n
f
lo
o
r
,
∈
ℱ
,
≠
,
is
th
e
d
esti
n
atio
n
f
lo
o
r
,
is
t
h
e
r
eq
u
est ti
m
e.
2
.
1
.
Rea
c
t
iv
e
elev
a
t
o
r
c
o
ntr
o
l si
m
ula
t
io
n
At
an
y
ti
m
e
,
th
e
s
tate
o
f
ele
v
ato
r
is
d
ef
in
ed
as
(
)
=
(
(
)
,
(
)
)
,
(
)
∈
ℱ
is
th
e
cu
r
r
en
t
f
lo
o
r
p
o
s
itio
n
o
f
elev
ato
r
,
(
)
∈
{
id
le
,
m
o
v
in
g
}
is
its
o
p
er
atio
n
al
s
ta
te
u
n
d
er
r
ea
ctiv
e
co
n
tr
o
l,
elev
ato
r
ass
i
g
n
m
e
n
t
is
p
er
f
o
r
m
ed
o
n
l
y
af
ter
a
ca
ll
is
g
e
n
er
ated
,
w
ith
o
u
t
p
r
ed
ictio
n
.
Fo
r
a
ca
ll
,
th
e
ass
i
g
n
ed
ele
v
ato
r
j
is
s
elec
ted
as t
h
e
n
ea
r
est a
v
ail
ab
le
elev
ato
r
g
iv
e
n
b
y
(
1
)
:
j
=
a
r
g
min
∈
ℰ
∣
(
)
−
∣
(
1
)
T
h
is
g
r
ee
d
y
d
is
ta
n
ce
-
b
ased
allo
ca
tio
n
en
s
u
r
es
m
i
n
i
m
al
i
m
m
ed
iate
tr
av
el
d
is
ta
n
ce
b
u
t
d
o
es
n
o
t
ac
co
u
n
t
f
o
r
f
u
t
u
r
e
d
e
m
a
n
d
.
P
ass
e
n
g
er
w
ait
in
g
ti
m
e
f
o
r
r
eq
u
est
is
d
ef
i
n
ed
as
t
h
e
ti
m
e
elap
s
ed
b
et
w
ee
n
ca
ll g
en
er
atio
n
an
d
ele
v
ato
r
ar
r
iv
al
at
th
e
o
r
ig
in
f
lo
o
r
g
iv
e
n
b
y
(
2
):
=
a
r
r
−
(
2
)
w
h
er
e
a
r
r
is
t
h
e
ar
r
iv
al
ti
m
e
o
f
el
ev
ato
r
j
at
f
lo
o
r
.
I
n
th
e
s
i
m
u
latio
n
-
b
ased
r
ea
ctiv
e
b
aseli
n
e,
is
m
o
d
eled
as a
s
t
o
ch
asti
c
v
ar
iab
le
as g
i
v
e
n
in
(
3
)
:
∼
(
m
i
n
,
m
ax
)
(
3
)
w
it
h
m
i
n
=
10
s
,
m
ax
=
120
s
r
ep
r
esen
tin
g
r
ea
lis
tic
p
ass
en
g
er
w
a
iti
n
g
e
x
p
er
ien
ce
s
o
b
s
er
v
ed
in
o
f
f
ic
e
b
u
ild
in
g
s
.
T
h
e
cu
m
u
lati
v
e
w
ai
tin
g
ti
m
e
o
v
er
th
e
s
i
m
u
lat
io
n
h
o
r
izo
n
is
g
i
v
e
n
b
y
(
4
)
:
tot
a
l
=
∑
(
)
=
1
(
4
)
w
h
er
e
(
)
is
th
e
to
tal
n
u
m
b
er
o
f
p
ass
en
g
er
ca
lls
d
u
r
in
g
p
er
io
d
.
Fo
r
ea
ch
r
eq
u
est
,
th
e
to
tal
n
u
m
b
er
o
f
f
lo
o
r
s
tr
av
er
s
ed
b
y
elev
a
to
r
j
is
g
iv
e
n
b
y
(
5
)
:
=
∣
(
)
−
∣
+
∣
−
∣
(
5
)
af
ter
s
er
v
i
n
g
th
e
r
eq
u
e
s
t,
th
e
e
lev
ato
r
p
o
s
itio
n
is
u
p
d
ated
as p
er
(
6
)
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
9
-
4864
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
,
Vo
l.
15
,
No
.
2
,
J
u
l
y
202
6
:
291
-
3
0
5
294
(
+
)
=
(
6
)
An
elev
ato
r
j
is
co
n
s
id
er
ed
i
d
le
at
f
lo
o
r
x
j
(
t
)
if
it
r
em
ai
n
s
s
ta
ti
o
n
ar
y
f
o
r
m
o
r
e
th
a
n
a
p
r
e
d
ef
in
ed
th
r
es
h
o
ld
=
30
s
.
R
ea
cti
v
e
co
n
tr
o
l
d
o
es
n
o
t
o
p
ti
m
ize
id
le
p
o
s
itio
n
i
n
g
;
ele
v
ato
r
s
r
e
m
ain
at
t
h
eir
l
ast
s
er
v
ed
d
esti
n
atio
n
u
n
til
a
n
e
w
r
eq
u
e
s
t
ar
r
iv
es.
T
h
e
r
ea
ctiv
e
alg
o
r
ith
m
m
o
d
els
ele
v
ato
r
o
p
er
atio
n
s
r
esp
o
n
d
in
g
to
ca
lls
as
th
e
y
o
cc
u
r
w
i
th
o
u
t
p
r
ed
ictio
n
o
r
p
r
o
ac
tiv
e
r
ep
o
s
itio
n
in
g
.
P
ass
en
g
er
ar
r
iv
al
s
ar
e
g
en
er
a
ted
b
ased
o
n
tim
e
-
of
-
d
a
y
d
ep
en
d
en
t
s
to
ch
ast
ic
r
ates
r
ef
lecti
n
g
p
ea
k
o
f
f
ice
p
er
io
d
s
s
u
ch
as
m
o
r
n
i
n
g
lo
g
in
,
lu
n
c
h
,
an
d
co
f
f
ee
b
r
ea
k
s
.
T
h
r
ee
d
if
f
er
en
t
s
ce
n
ar
io
s
w
er
e
test
ed
to
en
s
u
r
e
th
e
v
alid
it
y
o
f
th
e
s
t
u
d
y
.
P
ass
en
g
er
tr
ip
r
eq
u
ests
ar
e
s
i
m
u
lated
w
it
h
o
r
ig
in
an
d
d
est
in
at
io
n
f
lo
o
r
s
alig
n
ed
w
it
h
t
y
p
ical
o
f
f
ice
m
o
v
e
m
e
n
t
p
atter
n
s
(
e.
g
.
,
b
ase
f
lo
o
r
t
o
u
p
p
er
f
lo
o
r
s
d
u
r
in
g
m
o
r
n
i
n
g
r
u
s
h
)
.
Fo
r
ea
ch
tr
ip
,
th
e
n
ea
r
est
av
ai
lab
le
elev
ato
r
is
a
s
s
i
g
n
ed
.
W
ait
ti
m
e
is
esti
m
ated
as
a
r
an
d
o
m
v
ar
iab
le
b
et
w
ee
n
1
0
–
1
2
0
s
ec
o
n
d
s
r
ef
lecti
n
g
t
y
p
ica
l
p
as
s
en
g
er
ex
p
er
ien
ce
.
E
lev
ato
r
p
o
s
itio
n
s
a
n
d
s
ta
tes
ar
e
u
p
d
ated
o
v
er
a
s
i
m
u
lated
o
n
e
-
y
ea
r
p
er
io
d
o
f
w
o
r
k
i
n
g
h
o
u
r
s
,
a
n
d
d
etailed
tr
ip
d
ata
is
r
ec
o
r
d
e
d
f
o
r
an
al
y
s
i
s
.
2
.
2
.
P
re
dict
iv
e
elev
a
t
o
r
co
nt
ro
l us
ing
eXt
re
m
e
g
ra
dient
bo
o
s
t
ing
T
o
en
h
an
ce
t
h
e
b
aselin
e
r
ea
c
tiv
e
co
n
tr
o
l,
a
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
f
r
a
m
e
w
o
r
k
is
d
ev
elo
p
ed
lev
er
ag
i
n
g
XGB
o
o
s
t,
a
g
r
ad
ien
t
b
o
o
s
ti
n
g
m
ac
h
in
e
lear
n
i
n
g
m
o
d
el.
His
to
r
ical
tr
ip
d
ata
g
en
er
ate
d
f
r
o
m
t
h
e
r
ea
cti
v
e
s
i
m
u
lat
io
n
is
u
s
ed
to
tr
ain
th
e
m
o
d
el.
Feat
u
r
es
i
n
cl
u
d
e
t
e
m
p
o
r
al
in
f
o
r
m
atio
n
(
h
o
u
r
,
m
in
u
te
,
an
d
d
ay
o
f
w
ee
k
)
,
ca
ll
an
d
d
esti
n
atio
n
f
lo
o
r
s
,
p
ass
e
n
g
er
co
u
n
t,
an
d
r
ec
o
r
d
ed
w
ait
ti
m
es.
T
h
e
m
o
d
el
p
r
ed
icts
th
e
n
e
x
t
elev
a
to
r
r
esti
n
g
f
lo
o
r
(
n
ex
t
ca
ll
f
lo
o
r
)
to
en
ab
le
p
r
o
ac
tiv
e
r
ep
o
s
itio
n
in
g
o
f
elev
ato
r
s
w
h
en
id
le.
Du
r
in
g
s
i
m
u
latio
n
,
elev
ato
r
r
est
f
lo
o
r
s
ar
e
ch
o
s
en
b
ased
o
n
XGB
o
o
s
t p
r
ed
ictio
n
s
,
allo
w
i
n
g
elev
ato
r
s
to
r
ep
o
s
itio
n
s
tr
ateg
icall
y
to
f
lo
o
r
s
w
it
h
a
n
ticip
ated
ca
ll
r
e
q
u
ests
.
A
r
ep
o
s
itio
n
i
n
g
p
en
alt
y
ti
m
e
i
s
i
n
co
r
p
o
r
ated
,
s
im
u
la
tin
g
co
s
t
o
f
m
o
v
i
n
g
elev
ato
r
s
w
it
h
o
u
t
p
ass
e
n
g
er
s
.
C
u
m
u
lati
v
e
p
as
s
en
g
er
w
ait
ti
m
e
i
s
t
h
e
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
m
etr
ic
w
h
ic
h
is
ca
lcu
lated
f
o
r
b
o
th
r
ea
ctiv
e
an
d
p
r
ed
ictiv
e
s
tr
ateg
ie
s
.
Fo
r
ea
ch
ele
v
ato
r
d
ec
is
io
n
ep
o
ch
,
a
f
ea
tu
r
e
v
ec
to
r
x
(
)
∈
ℝ
is
co
n
s
tr
u
cted
f
r
o
m
h
is
to
r
ical
an
d
te
m
p
o
r
al
d
ata.
T
h
e
f
ea
tu
r
e
s
et
in
clu
d
e
s
x
(
)
=
[
ℎ
(
)
,
(
)
,
(
)
,
ˉ
(
−
Δ
:
)
,
ˉ
(
−
Δ
:
)
,
(
)
]
ℎ
(
)
is
h
o
u
r
o
f
d
a
y
,
(
)
is
m
i
n
u
te
o
f
h
o
u
r
(
)
is
d
a
y
o
f
w
ee
k
,
ˉ
(
−
Δ
:
)
is
m
ea
n
p
ass
e
n
g
er
w
ai
t
ti
m
e
o
v
er
s
lid
in
g
w
i
n
d
o
w
Δ
,
ˉ
(
−
Δ
:
)
is
th
e
m
ea
n
p
ass
en
g
er
co
u
n
t,
(
)
is
cu
r
r
en
t
f
lo
o
r
p
o
s
itio
n
o
f
elev
ato
r
.
T
h
e
s
lid
in
g
w
in
d
o
w
Δ
ca
p
tu
r
es
s
h
o
r
t
-
ter
m
tr
af
f
ic
d
y
n
a
m
ics.
L
et
(
)
∈
ℱ
d
en
o
te
th
e
o
p
tim
al
r
est
f
lo
o
r
in
f
er
r
ed
f
r
o
m
h
i
s
to
r
ical
d
ata,
d
ef
i
n
ed
a
s
t
h
e
f
lo
o
r
w
h
er
e
t
h
e
n
ex
t
p
ass
en
g
er
r
eq
u
e
s
t
o
cc
u
r
s
o
r
w
h
er
e
d
e
m
an
d
d
e
n
s
it
y
i
s
h
ig
h
e
s
t.
T
h
e
p
r
ed
ictiv
e
task
i
s
f
o
r
m
u
lated
as a
m
u
lt
i
-
cla
s
s
cla
s
s
i
f
icatio
n
p
r
o
b
lem
g
iv
e
n
b
y
(
7
)
:
:
x
(
)
→
(
)
(
7
)
w
h
er
e
(
⋅
)
is
t
h
e
XGB
o
o
s
t
m
o
d
el
p
ar
am
e
ter
ized
b
y
.
T
h
e
XGBo
o
s
t
class
i
f
ier
r
ep
r
esen
t
s
t
h
e
p
r
ed
ictio
n
as
an
ad
d
itiv
e
en
s
e
m
b
le
o
f
d
ec
is
i
o
n
tr
ee
s
g
i
v
en
b
y
(
8
)
:
̂
(
)
=
a
r
g
ma
x
∈
ℱ
∑
=
1
(
x
(
)
)
(
8
)
w
h
er
e
:
−
is
th
e
n
u
m
b
er
o
f
tr
ee
s
.
−
∈
ℱ
tr
e
e
is
a
r
eg
r
ess
io
n
tr
ee
m
ap
p
in
g
f
e
atu
r
es to
class
s
co
r
es.
T
h
e
tr
ain
in
g
o
b
j
ec
tiv
e
m
in
i
m
i
ze
s
th
e
r
eg
u
lar
ized
lo
s
s
as
g
i
v
en
b
y
(
9
)
:
ℒ
(
)
=
∑
ℓ
(
(
)
,
̂
(
)
)
+
∑
Ω
(
=
1
)
(
9
)
w
h
er
e
Ω
(
)
is
g
iv
e
n
b
y
(
10
)
:
Ω
(
)
=
+
1
2
∥
∥
2
(
1
0
)
w
h
e
n
elev
ato
r
j
b
ec
o
m
es id
le
a
t ti
m
e
t
,
th
e
p
r
ed
icted
r
est f
lo
o
r
is
g
i
v
en
b
y
(
1
1
)
.
(
)
=
(
x
(
)
)
(
1
1
)
T
h
e
elev
ato
r
is
p
r
o
ac
tiv
el
y
r
ep
o
s
itio
n
ed
to
(
)
b
ef
o
r
e
n
e
w
p
as
s
e
n
g
er
r
eq
u
es
ts
ar
r
iv
e.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
I
SS
N:
2089
-
4864
Op
tima
l lift mo
ve
men
t b
a
s
ed
o
n
r
est p
r
ed
ictio
n
(
S
a
tis
h
B
.
A
s
h
w
a
th
N
a
r
a
ya
n
)
295
Fo
r
a
f
u
t
u
r
e
p
ass
en
g
er
r
eq
u
est
=
(
,
,
)
,
th
e
ex
p
ec
ted
w
ait
in
g
ti
m
e
u
n
d
er
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
is
g
iv
e
n
b
y
(
1
2
)
:
̂
=
∣
(
−
)
−
∣
⋅
(
1
2
)
w
h
er
e
:
−
(
−
)
is
th
e
r
est
f
lo
o
r
o
f
th
e
as
s
i
g
n
ed
elev
ato
r
p
r
io
r
to
r
eq
u
est ar
r
iv
al
.
−
is
av
er
ag
e
tr
a
v
el
ti
m
e
p
er
f
lo
o
r
.
C
o
m
p
ar
ed
to
r
ea
ctiv
e
co
n
tr
o
l,
w
h
er
e
th
e
e
lev
ato
r
r
e
m
ai
n
s
a
t
its
p
r
ev
io
u
s
d
esti
n
atio
n
,
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
m
i
n
i
m
izes t
h
e
w
aiti
n
g
ti
m
e
as
g
i
v
en
i
n
(
13
)
.
[
̂
]
<
[
]
(
1
3
)
2
.
3
.
Si
m
ula
t
io
n a
nd
e
v
a
lua
t
io
n
B
o
th
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
ies
ar
e
ev
alu
ated
o
v
er
th
e
s
a
m
e
tr
ip
d
ataset.
Ke
y
p
er
f
o
r
m
an
ce
i
n
d
icato
r
s
in
clu
d
e
r
ed
u
ctio
n
in
av
er
a
g
e
an
d
cu
m
u
lati
v
e
p
ass
e
n
g
er
w
aiti
n
g
ti
m
es.
Vis
u
al
izatio
n
o
f
i
n
s
ta
n
ta
n
e
o
u
s
an
d
cu
m
u
lati
v
e
w
ait
ti
m
es
f
ac
il
itates
co
m
p
ar
ativ
e
a
n
al
y
s
i
s
,
h
i
g
h
li
g
h
tin
g
t
h
e
ad
v
an
ta
g
es
o
f
i
n
co
r
p
o
r
a
tin
g
m
ac
h
in
e
lear
n
i
n
g
-
b
ased
p
r
ed
ictiv
e
r
est f
lo
o
r
s
elec
tio
n
in
ele
v
ato
r
co
n
tr
o
l s
y
s
te
m
s
.
3.
DE
S
I
G
N
3
.
1
.
E
lev
a
t
o
r
s
y
s
t
e
m
a
rc
hite
ct
ure
T
h
e
o
v
er
all
d
esig
n
o
f
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
elev
ato
r
co
n
tr
o
l
f
r
am
e
w
o
r
k
co
n
s
is
ts
o
f
t
w
o
p
ar
all
el
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
ie
s
—
r
ea
cti
v
e
co
n
tr
o
l
a
n
d
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
—
i
m
p
le
m
en
ted
w
it
h
i
n
a
u
n
if
ied
s
i
m
u
lat
io
n
en
v
ir
o
n
m
e
n
t
to
en
ab
le
f
air
an
d
q
u
an
titat
iv
e
c
o
m
p
ar
is
o
n
.
B
o
th
s
tr
ateg
ies
o
p
er
ate
u
n
d
er
id
en
tical
p
ass
en
g
e
r
d
em
an
d
p
atter
n
s
,
elev
ato
r
co
n
f
i
g
u
r
atio
n
s
,
an
d
en
er
g
y
m
o
d
els
,
d
i
f
f
er
i
n
g
o
n
l
y
i
n
th
eir
d
ec
is
io
n
-
m
a
k
i
n
g
lo
g
ic
d
u
r
in
g
id
le
p
er
io
d
s
.
T
h
e
elev
ato
r
s
y
s
te
m
i
s
m
o
d
eled
f
o
r
a
b
u
ild
in
g
w
it
h
N
f
l
o
o
r
s
an
d
M
elev
ato
r
s
o
p
er
ati
n
g
d
u
r
i
n
g
w
o
r
k
i
n
g
h
o
u
r
s
.
E
ac
h
elev
ato
r
m
ai
n
tai
n
s
a
s
tate
d
ef
in
ed
b
y
its
cu
r
r
en
t
f
lo
o
r
p
o
s
itio
n
an
d
o
p
e
r
a
tio
n
al
m
o
d
e
(
id
le
o
r
m
o
v
i
n
g
)
.
P
ass
e
n
g
er
r
e
q
u
ests
ar
e
g
e
n
er
ated
as
ti
m
e
-
d
ep
en
d
en
t
s
to
ch
a
s
tic
e
v
en
t
s
an
d
ar
e
ch
ar
ac
ter
ized
b
y
th
eir
o
r
ig
in
f
lo
o
r
,
d
esti
n
at
io
n
f
lo
o
r
,
an
d
r
eq
u
es
t
ti
m
e.
E
lev
ato
r
m
o
v
e
m
e
n
t
s
ar
e
u
p
d
ated
at
d
is
cr
ete
o
n
e
-
m
i
n
u
te
i
n
ter
v
als,
a
n
d
all
o
p
er
a
tio
n
al
ev
e
n
t
s
ar
e
lo
g
g
ed
f
o
r
s
u
b
s
eq
u
en
t p
er
f
o
r
m
a
n
ce
e
v
alu
a
ti
o
n
.
T
h
e
ch
o
ice
o
f
t
h
e
XGB
o
o
s
t
alg
o
r
ith
m
f
o
r
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
i
ctio
n
is
m
o
ti
v
ated
b
y
its
s
u
it
ab
ilit
y
f
o
r
s
tr
u
ct
u
r
ed
tab
u
lar
d
atasets
a
n
d
its
co
m
p
u
tatio
n
al
e
f
f
icie
n
c
y
i
n
r
ea
l
-
t
i
m
e
d
ec
is
io
n
s
y
s
te
m
s
.
E
lev
ato
r
tr
af
f
ic
d
ata
p
r
im
ar
il
y
co
n
s
is
t
s
o
f
te
m
p
o
r
al
an
d
o
p
er
atio
n
al
f
ea
tu
r
es
s
u
c
h
as
ti
m
e
o
f
d
a
y
,
d
a
y
o
f
w
ee
k
,
p
ass
e
n
g
er
co
u
n
t,
a
n
d
elev
ato
r
p
o
s
itio
n
,
w
h
ic
h
ar
e
w
ell
s
u
i
ted
f
o
r
t
r
ee
-
b
ased
en
s
e
m
b
le
lear
n
in
g
m
et
h
o
d
s
.
Gr
ad
ien
t
b
o
o
s
tin
g
tec
h
n
iq
u
es,
p
ar
ticu
l
ar
l
y
XGB
o
o
s
t,
h
av
e
b
ee
n
s
h
o
w
n
to
ac
h
iev
e
h
ig
h
p
r
ed
ictiv
e
p
er
f
o
r
m
an
ce
o
n
s
tr
u
ct
u
r
ed
d
atasets
d
u
e
to
th
eir
ab
ilit
y
to
m
o
d
el
n
o
n
li
n
ea
r
f
e
atu
r
e
in
ter
ac
tio
n
s
an
d
h
a
n
d
le
h
eter
o
g
e
n
eo
u
s
d
ata
ef
f
icien
tl
y
[
29
]
.
C
o
m
p
ar
e
d
w
ith
d
ee
p
le
a
r
n
in
g
m
o
d
els
s
u
ch
as
L
S
T
M
n
etw
o
r
k
s
,
XG
B
o
o
s
t
r
eq
u
i
r
es
s
ig
n
if
ic
a
n
tly
lo
w
er
co
m
p
u
tati
o
n
a
l
r
es
o
u
r
ce
s
an
d
tr
a
in
in
g
d
ata
w
h
ile
m
ain
tain
i
n
g
s
tr
o
n
g
p
r
e
d
i
ctiv
e
p
er
f
o
r
m
an
ce
f
o
r
s
t
r
u
ctu
r
e
d
d
at
ase
ts
.
L
S
T
M
-
b
ase
d
ap
p
r
o
a
ch
es
a
r
e
ty
p
ic
ally
m
o
r
e
ap
p
r
o
p
r
iat
e
f
o
r
c
o
n
tin
u
o
u
s
s
e
q
u
en
ti
al
d
at
a
s
u
ch
as
ti
me
-
s
er
i
es
s
ig
n
als
,
b
u
t
th
ey
in
t
r
o
d
u
ce
h
ig
h
e
r
in
f
e
r
en
c
e
l
aten
cy
an
d
c
o
m
p
u
tati
o
n
a
l
c
o
m
p
lex
i
ty
th
at
m
ay
n
o
t
b
e
s
u
itab
le
f
o
r
em
b
ed
d
e
d
el
ev
at
o
r
c
o
n
tr
o
l
le
r
s
[
3
0
]
,
[3
1
].
R
L
ap
p
r
o
ac
h
es
h
a
v
e
also
b
ee
n
w
id
el
y
s
t
u
d
ied
f
o
r
elev
at
o
r
g
r
o
u
p
co
n
tr
o
l
p
r
o
b
lem
s
.
Ho
w
e
v
er
,
RL
-
b
ased
s
o
l
u
tio
n
s
o
f
ten
r
eq
u
ir
e
ex
te
n
s
iv
e
tr
ain
i
n
g
ep
is
o
d
es,
lar
g
e
s
tate
s
p
ac
es,
a
n
d
co
n
ti
n
u
o
u
s
e
x
p
lo
r
atio
n
d
u
r
in
g
d
ep
lo
y
m
e
n
t,
w
h
ic
h
ca
n
b
e
d
if
f
ic
u
lt
to
i
m
p
le
m
e
n
t
in
s
af
et
y
-
cr
it
ical
elev
ato
r
s
y
s
te
m
s
[
3
2
]
.
I
n
co
n
tr
ast,
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
s
u
p
er
v
is
ed
lear
n
in
g
ap
p
r
o
a
ch
en
ab
les
o
f
f
l
in
e
m
o
d
el
tr
ain
i
n
g
an
d
lig
h
t
w
ei
g
h
t
r
ea
l
-
ti
m
e
in
f
er
en
ce
,
m
a
k
i
n
g
it
m
o
r
e
p
r
ac
tical
f
o
r
d
ep
lo
y
m
e
n
t in
e
m
b
e
d
d
ed
b
u
ild
in
g
co
n
tr
o
l s
y
s
te
m
s
.
T
h
er
ef
o
r
e,
XGB
o
o
s
t
p
r
o
v
id
es
an
e
f
f
ec
tiv
e
b
ala
n
ce
b
et
wee
n
p
r
ed
ictio
n
ac
cu
r
ac
y
,
co
m
p
u
tat
io
n
al
ef
f
icien
c
y
,
a
n
d
d
ep
lo
y
m
e
n
t
f
e
asib
ilit
y
,
m
a
k
i
n
g
it
s
u
itab
le
f
o
r
p
r
ed
ictiv
e
r
est
-
f
lo
o
r
co
n
tr
o
l
in
s
m
ar
t
b
u
i
ld
in
g
en
v
ir
o
n
m
e
n
t
s
.
3
.
2
.
Rea
c
t
iv
e
co
ntr
o
l st
ra
t
eg
y
In
th
e
r
ea
ctiv
e
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
y
,
elev
ato
r
d
is
p
atch
d
ec
is
io
n
s
ar
e
m
ad
e
o
n
l
y
af
ter
a
p
ass
en
g
er
r
eq
u
est
is
g
e
n
er
ate
d
.
Up
o
n
th
e
ar
r
i
v
al
o
f
a
r
eq
u
est,
t
h
e
s
y
s
te
m
a
s
s
i
g
n
s
th
e
n
ea
r
est a
v
ailab
le
ele
v
ato
r
b
ased
o
n
ab
s
o
lu
te
f
lo
o
r
d
is
tan
ce
.
Du
r
i
n
g
id
le
p
er
io
d
s
,
elev
ato
r
s
r
em
a
in
s
tatio
n
ar
y
at
t
h
eir
last
s
er
v
ed
d
esti
n
atio
n
w
i
th
o
u
t
an
y
p
r
o
ac
tiv
e
r
ep
o
s
itio
n
in
g
.
P
ass
e
n
g
er
w
aiti
n
g
t
i
m
e
a
n
d
en
er
g
y
co
n
s
u
m
p
tio
n
ar
e
co
m
p
u
ted
f
o
r
ea
ch
r
eq
u
est
u
s
i
n
g
p
r
ed
ef
in
ed
s
to
ch
a
s
tic
a
n
d
d
eter
m
in
is
tic
m
o
d
els,
r
esp
ec
ti
v
e
l
y
.
T
h
is
r
ea
cti
v
e
s
tr
ate
g
y
s
er
v
es
a
s
th
e
b
ase
lin
e
s
y
s
te
m
,
r
ep
r
esen
tin
g
co
n
v
e
n
ti
o
n
al
elev
ato
r
g
r
o
u
p
co
n
tr
o
l
w
i
th
o
u
t p
r
ed
ictiv
e
i
n
tell
ig
e
n
ce
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
9
-
4864
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
,
Vo
l.
15
,
No
.
2
,
J
u
l
y
202
6
:
291
-
3
0
5
296
3
.
3
.
P
re
dict
iv
e
co
ntr
o
l st
ra
t
eg
y
T
h
e
p
r
e
d
ictiv
e
co
n
tr
o
l
f
r
a
m
e
w
o
r
k
a
u
g
m
e
n
t
s
th
e
b
aseli
n
e
s
y
s
te
m
b
y
i
n
tr
o
d
u
ci
n
g
p
r
o
ac
tiv
e
r
est
-
f
lo
o
r
r
ep
o
s
itio
n
in
g
d
u
r
i
n
g
id
le
p
er
io
d
s
.
W
h
en
a
n
elev
a
to
r
b
ec
o
m
es
id
le,
a
m
ac
h
i
n
e
lear
n
in
g
m
o
d
el
p
r
ed
icts
th
e
m
o
s
t
li
k
el
y
f
u
tu
r
e
d
e
m
a
n
d
lo
ca
tio
n
,
r
ef
er
r
ed
to
as
th
e
r
est
f
lo
o
r
,
u
s
in
g
h
is
to
r
ical
tr
af
f
ic
d
ata
an
d
tem
p
o
r
al
f
ea
t
u
r
es.
T
h
e
p
r
ed
icted
r
est
f
lo
o
r
is
tr
ea
ted
as
a
co
n
tr
o
l
co
m
m
an
d
,
p
r
o
m
p
tin
g
t
h
e
elev
a
t
o
r
to
r
ep
o
s
itio
n
its
el
f
in
an
t
icip
atio
n
o
f
f
u
tu
r
e
p
as
s
e
n
g
er
r
eq
u
es
ts
.
T
h
e
p
r
ed
ictio
n
m
o
d
u
le
is
i
m
p
l
e
m
en
ted
u
s
in
g
a
n
XGB
o
o
s
t
m
u
lti
-
clas
s
clas
s
i
f
ier
tr
ain
ed
o
n
h
is
to
r
ical
elev
ato
r
o
p
er
atio
n
d
ata.
I
n
p
u
t
f
ea
t
u
r
es
i
n
cl
u
d
e
ti
m
e
-
of
-
d
ay
in
d
icato
r
s
,
d
a
y
-
of
-
w
ee
k
in
f
o
r
m
atio
n
,
r
ec
en
t
s
lid
in
g
-
w
i
n
d
o
w
s
tat
is
tic
s
o
f
p
ass
en
g
er
w
ai
tin
g
ti
m
es,
p
ass
en
g
er
co
u
n
t
s
,
en
er
g
y
co
n
s
u
m
p
tio
n
,
an
d
cu
r
r
en
t
elev
ato
r
p
o
s
itio
n
.
T
h
e
m
o
d
el
o
u
tp
u
ts
a
p
r
ed
icted
r
est
f
lo
o
r
co
r
r
esp
o
n
d
in
g
to
th
e
h
ig
h
est
e
x
p
ec
ted
n
ea
r
-
f
u
t
u
r
e
d
em
a
n
d
.
E
lev
a
to
r
r
ep
o
s
itio
n
i
n
g
is
e
x
ec
u
ted
o
n
l
y
d
u
r
i
n
g
i
d
le
p
er
io
d
s
,
en
s
u
r
i
n
g
t
h
at
o
n
g
o
in
g
s
er
v
ice
i
s
n
o
t
d
is
r
u
p
ted
.
3
.
4
.
I
nte
g
ra
t
io
n o
f
c
o
ntr
o
l lo
g
ic
B
o
th
co
n
tr
o
l
s
tr
ate
g
ies
s
h
ar
e
th
e
s
a
m
e
p
ass
e
n
g
er
ar
r
iv
al
p
r
o
ce
s
s
,
elev
ato
r
as
s
ig
n
m
e
n
t
r
u
les
u
p
o
n
r
eq
u
est
ar
r
iv
al.
T
h
e
s
o
le
d
is
tin
ctio
n
lie
s
i
n
id
le
-
s
ta
te
b
eh
av
io
r
:
u
n
d
er
r
ea
ctiv
e
co
n
tr
o
l
,
elev
ato
r
s
r
e
m
ai
n
s
tatio
n
ar
y
,
w
h
er
ea
s
u
n
d
er
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l,
id
le
ele
v
ato
r
s
ar
e
ac
tiv
el
y
r
ep
o
s
itio
n
ed
b
ase
d
o
n
lear
n
ed
d
e
m
a
n
d
p
atter
n
s
.
T
h
is
d
esig
n
ch
o
ice
i
s
o
lates
th
e
e
f
f
ec
t
o
f
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
ictio
n
,
en
ab
lin
g
a
d
ir
ec
t
an
d
in
ter
p
r
etab
le
co
m
p
ar
is
o
n
b
et
w
ee
n
r
ea
cti
v
e
an
d
p
r
ed
ictiv
e
s
tr
ateg
ie
s
.
3
.
5
.
P
er
f
o
rm
a
nce
ev
a
lua
t
io
n
des
ig
n
S
y
s
te
m
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
is
e
v
al
u
a
ted
u
s
i
n
g
t
w
o
p
r
i
m
ar
y
m
etr
ics
:
cu
m
u
lati
v
e
p
ass
e
n
g
er
w
aiti
n
g
ti
m
e
a
n
d
to
tal
elev
ato
r
en
er
g
y
co
n
s
u
m
p
tio
n
o
v
er
th
e
s
i
m
u
latio
n
h
o
r
iz
o
n
.
P
ass
en
g
er
w
ai
tin
g
ti
m
e
is
m
ea
s
u
r
ed
f
r
o
m
th
e
in
s
ta
n
t a
r
eq
u
es
t is
g
en
er
ate
d
t
o
th
e
ar
r
iv
al
o
f
t
h
e
ass
ig
n
ed
el
ev
ato
r
,
w
h
ile
e
n
er
g
y
co
n
s
u
m
p
tio
n
is
co
m
p
u
ted
as
a
f
u
n
ctio
n
o
f
elev
ato
r
tr
av
el
d
is
tan
ce
an
d
p
ass
en
g
er
lo
ad
.
T
h
e
co
m
p
ar
is
o
n
o
b
j
ec
tiv
e
ex
p
licitl
y
m
i
n
i
m
izes
cu
m
u
lat
iv
e
w
ai
tin
g
ti
m
e
u
n
d
e
r
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
w
h
ile
en
f
o
r
cin
g
an
e
n
er
g
y
n
eu
tr
ali
t
y
c
o
n
s
tr
ain
t
r
elativ
e
to
th
e
r
ea
ctiv
e
b
asel
in
e.
3
.
6
.
Desig
n
r
a
t
io
na
le
T
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
d
esig
n
e
m
p
h
a
s
izes
p
r
ac
ticalit
y
a
n
d
s
ca
lab
i
lit
y
.
U
n
li
k
e
RL
–
b
ased
ap
p
r
o
ac
h
es
t
h
a
t
r
eq
u
ir
e
co
m
p
le
x
s
tate
r
ep
r
esen
tatio
n
s
an
d
o
n
li
n
e
ex
p
lo
r
atio
n
,
th
e
p
r
ed
ictiv
e
f
r
a
m
e
w
o
r
k
r
elies
o
n
s
u
p
er
v
is
ed
lear
n
in
g
w
it
h
o
f
f
l
in
e
tr
ain
in
g
an
d
lig
h
t
w
ei
g
h
t
r
ea
l
-
ti
m
e
in
f
e
r
en
ce
.
B
y
f
o
cu
s
i
n
g
o
n
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
ictio
n
r
ath
er
th
an
f
u
ll
d
is
p
atch
o
p
ti
m
iza
tio
n
,
th
e
s
y
s
te
m
ac
h
ie
v
e
s
s
ig
n
i
f
ican
t
r
ed
u
ctio
n
s
in
p
ass
e
n
g
er
w
aiti
n
g
ti
m
e
w
it
h
m
i
n
i
m
al
co
m
p
u
tatio
n
al
o
v
er
h
ea
d
an
d
w
it
h
o
u
t
r
eq
u
ir
in
g
ad
d
itio
n
al
s
e
n
s
i
n
g
in
f
r
astr
u
ct
u
r
e.
T
h
is
m
ak
e
s
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
ap
p
r
o
ac
h
w
ell
s
u
ited
f
o
r
r
ea
l
-
w
o
r
ld
d
ep
lo
y
m
e
n
t i
n
o
f
f
ice
b
u
ild
in
g
s
w
i
th
p
r
ed
icta
b
le
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
.
3
.
7
.
Alg
o
rit
h
m
p
s
eudo
co
de
T
h
e
p
s
eu
d
o
co
d
e
u
s
e
d
f
o
r
im
p
l
e
m
en
tin
g
t
h
e
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l is g
i
v
e
n
in
A
l
g
o
r
ith
m
1
.
A
l
g
o
r
ith
m
1
.
R
ea
cti
v
e
an
d
p
r
ed
ictiv
e
elev
a
to
r
co
n
tr
o
l
w
it
h
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
ictio
n
I
n
p
u
t
−
Nu
m
b
er
o
f
f
lo
o
r
s
:
−
Nu
m
b
er
o
f
ele
v
ato
r
s
:
−
Si
m
u
latio
n
h
o
r
izo
n
:
−
P
ass
en
g
er
ar
r
iv
al
r
ate
f
u
n
ct
io
n
:
(
)
−
E
n
er
g
y
m
o
d
el
p
ar
a
m
eter
s
:
,
−
T
r
ain
ed
XGB
o
o
s
t
m
o
d
el:
(
⋅
)
−
Sli
d
in
g
w
i
n
d
o
w
s
ize:
Δ
Ou
tp
u
t
−
C
u
m
u
lati
v
e
w
aiti
n
g
ti
m
e
(
R
ea
ctiv
e)
:
wa
i
t
−
C
u
m
u
lati
v
e
w
aiti
n
g
ti
m
e
(
P
r
e
d
ictiv
e)
:
wa
i
t
I
n
itializatio
n
1.
Set e
lev
ato
r
p
o
s
i
tio
n
s
(
0
)
=
0
,
∀
∈
{
1
,
…
,
}
2.
Set e
lev
ato
r
s
tate
s
(
0
)
=
id
le
3.
I
n
itialize
c
u
m
u
lat
iv
e
m
etr
ics
:
wa
i
t
=
0
,
wa
i
t
=
0
4.
I
n
itialize
h
is
to
r
ical
f
ea
t
u
r
e
b
u
f
f
er
s
f
o
r
s
lid
in
g
w
i
n
d
o
w
Δ
Gen
er
ate
a
s
et
o
f
p
ass
e
n
g
er
r
eq
u
ests
(
t)
u
s
i
n
g
t
h
e
ti
m
e
-
d
ep
en
d
en
t a
r
r
iv
al
r
ate
λ(
t)
.
Fo
r
ea
ch
elev
ato
r
j
=
1
to
M
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
I
SS
N:
2089
-
4864
Op
tima
l lift mo
ve
men
t b
a
s
ed
o
n
r
est p
r
ed
ictio
n
(
S
a
tis
h
B
.
A
s
h
w
a
th
N
a
r
a
ya
n
)
297
-
I
f
elev
ato
r
j
is
id
le:
a.
C
o
n
s
tr
u
ct
t
h
e
f
ea
t
u
r
e
v
ec
to
r
x
(
t)
f
r
o
m
h
i
s
to
r
ical
an
d
te
m
p
o
r
al
d
ata.
b.
P
r
ed
ict
th
e
o
p
tim
al
r
est
f
lo
o
r
r
j
(
t)
=
f
θ(
x
(
t)
)
.
c.
Mo
v
e
elev
ato
r
j
to
th
e
p
r
ed
icted
r
est f
lo
o
r
r
j
(
t)
.
d.
Up
d
ate
th
e
elev
ato
r
p
o
s
itio
n
x
j
(
t)
=
r
j
(
t)
.
Fo
r
ea
ch
p
ass
en
g
er
r
eq
u
est
i
= (
o
i
,
d
i
,
t
i
)
in
(
t)
:
-
Ass
i
g
n
th
e
ele
v
ato
r
j
=
ar
g
m
i
n
j
|
x
j
(
t)
−
o
i
|.
-
Sa
m
p
le
t
h
e
r
ea
ctiv
e
w
ait
in
g
ti
m
e
W
i
ᴿ ~
U
n
i
f
o
r
m
(
1
0
,
1
2
0
)
.
-
C
o
m
p
u
te
th
e
p
r
ed
ictiv
e
w
ai
tin
g
ti
m
e
W
i
ᴾ
=
|
r
j
⁎(
t
⁻)
−
o
i
|
·
τ
f
.
-
Up
d
ate
cu
m
u
lati
v
e
w
aiti
n
g
ti
m
es:
ᴿ
=
ᴿ
+
ᴿ
,
ᴾ
=
ᴾ
+
ᴾ
.
-
C
o
m
p
u
te
th
e
to
tal
tr
a
v
el
d
is
ta
n
ce
D
i
=
|
x
j
(
t)
−
o
i
|
+
|
d
i
−
o
i
|.
-
Up
d
ate
th
e
elev
ato
r
p
o
s
i
tio
n
x
j
(
t)
=
d
i
.
−
Up
d
ate
h
is
to
r
ical
f
ea
t
u
r
e
b
u
f
f
e
r
s
.
3
.
8
.
Si
m
ula
t
io
n
p
a
ra
m
et
er
s
T
h
e
s
i
m
u
latio
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
i
s
d
esi
g
n
ed
to
e
m
u
late
e
lev
ato
r
o
p
er
atio
n
s
in
a
n
o
f
f
ice
b
u
ild
in
g
en
v
ir
o
n
m
e
n
t,
ca
p
tu
r
i
n
g
k
e
y
p
ar
a
m
eter
s
r
eq
u
ir
ed
to
r
ea
lis
tical
l
y
m
o
d
el
ele
v
ato
r
p
er
f
o
r
m
an
c
e
o
v
er
an
ex
te
n
d
ed
o
p
er
atio
n
al
h
o
r
izo
n
.
T
h
e
d
ata
g
iv
e
i
n
[
33
]
,
[
3
4
]
w
as
u
s
ed
as
r
ef
er
en
ce
to
p
r
o
v
id
e
d
ata
o
f
eith
er
1
0
o
r
2
0
f
lo
o
r
s
,
s
er
v
iced
b
y
3
,
4
,
o
r
6
elev
ato
r
s
,
w
it
h
ea
c
h
ele
v
ato
r
h
av
i
n
g
a
m
a
x
i
m
u
m
p
as
s
en
g
er
ca
p
ac
it
y
o
f
1
2
p
er
s
o
n
s
p
er
tr
ip
.
T
h
e
s
i
m
u
lati
o
n
s
p
an
s
a
f
u
ll
ca
le
n
d
ar
y
ea
r
,
f
r
o
m
J
an
u
ar
y
1
to
Dec
e
m
b
er
3
1
,
w
it
h
ele
v
ato
r
ac
tiv
it
y
r
es
tr
icted
to
s
ta
n
d
ar
d
w
o
r
k
in
g
h
o
u
r
s
,
n
a
m
el
y
Mo
n
d
ay
th
r
o
u
g
h
Frid
a
y
,
0
9
:0
0
to
1
7
:0
0
.
T
h
e
s
y
s
te
m
ev
o
lv
e
s
in
d
i
s
cr
ete
ti
m
e
s
tep
s
o
f
o
n
e
m
in
u
te,
allo
w
i
n
g
f
in
e
-
g
r
ai
n
ed
te
m
p
o
r
al
a
n
al
y
s
is
o
f
elev
ato
r
b
eh
av
io
u
r
an
d
p
ass
en
g
er
d
e
m
a
n
d
.
W
h
ile
th
e
s
i
m
u
latio
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k
ca
p
t
u
r
es
r
ea
lis
t
ic
o
f
f
ice
-
b
u
ild
i
n
g
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
,
th
e
p
ass
en
g
er
d
em
a
n
d
d
ata
u
s
ed
in
t
h
i
s
s
t
u
d
y
is
s
y
n
th
et
icall
y
g
e
n
er
ated
b
ased
o
n
p
r
o
b
a
b
ilis
tic
m
o
d
els
d
er
iv
ed
f
r
o
m
p
r
io
r
s
tu
d
ie
s
an
d
p
u
b
licl
y
a
v
ailab
le
d
atasets
.
S
y
n
t
h
etic
d
ata
en
ab
les
co
n
tr
o
lled
ex
p
er
i
m
e
n
tatio
n
an
d
r
ep
r
o
d
u
cib
le
ev
alu
a
tio
n
ac
r
o
s
s
d
i
f
f
er
e
n
t
b
u
ild
in
g
co
n
f
i
g
u
r
atio
n
s
;
h
o
w
e
v
er
,
it
m
a
y
n
o
t
f
u
l
l
y
ca
p
t
u
r
e
th
e
v
ar
iab
ilit
y
a
n
d
u
n
p
r
ed
ictab
ilit
y
o
f
r
ea
l
-
w
o
r
ld
elev
ato
r
u
s
a
g
e.
I
n
r
ea
l
b
u
ild
in
g
s
,
p
ass
e
n
g
er
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
m
a
y
b
e
in
f
l
u
en
c
ed
b
y
f
ac
to
r
s
s
u
c
h
as
b
u
ild
in
g
o
cc
u
p
an
c
y
v
ar
iatio
n
s
,
s
p
ec
ial
ev
e
n
t
s
,
m
e
etin
g
s
c
h
ed
u
le
s
,
an
d
s
ea
s
o
n
al
ch
an
g
es
t
h
at
ar
e
d
i
f
f
ic
u
lt
to
f
u
ll
y
r
ep
r
ese
n
t
i
n
s
y
n
t
h
etic
m
o
d
el
s
.
C
o
n
s
eq
u
e
n
t
l
y
,
th
e
g
e
n
er
ated
p
ass
en
g
er
d
em
an
d
p
atter
n
s
m
a
y
i
n
tr
o
d
u
ce
d
is
tr
ib
u
tio
n
al
b
ias,
p
o
ten
tiall
y
a
f
f
ec
ti
n
g
t
h
e
g
en
er
aliza
tio
n
o
f
t
h
e
p
r
ed
ictiv
e
m
o
d
el
w
h
en
d
ep
lo
y
ed
in
r
ea
l e
le
v
a
to
r
s
y
s
te
m
s
.
Nev
er
th
e
less
,
t
h
e
s
y
n
th
etic
d
a
taset
u
s
ed
in
th
is
s
t
u
d
y
w
a
s
d
esig
n
ed
to
clo
s
el
y
e
m
u
la
te
t
y
p
i
ca
l
o
f
f
ice
-
b
u
ild
in
g
tr
af
f
ic
c
h
ar
ac
ter
is
tic
s
r
ep
o
r
te
d
in
th
e
liter
at
u
r
e,
in
c
lu
d
in
g
ti
m
e
-
d
ep
en
d
en
t
ar
r
iv
al
r
ates
an
d
r
ea
lis
tic
p
ass
en
g
er
m
o
v
e
m
e
n
t
p
atter
n
s
.
T
h
is
ap
p
r
o
ac
h
en
ab
les
s
y
s
t
e
m
atic
e
v
alu
a
tio
n
o
f
ele
v
ato
r
co
n
tr
o
l
s
tr
ate
g
ie
s
u
n
d
er
co
n
tr
o
lled
co
n
d
itio
n
s
wh
ile
m
ain
tain
in
g
r
ea
s
o
n
ab
le
r
e
alis
m
.
P
ass
en
g
er
ar
r
iv
als
ar
e
m
o
d
elle
d
as
ti
m
e
-
v
ar
y
i
n
g
s
to
ch
a
s
tic
p
r
o
ce
s
s
es
to
r
e
f
lect
r
ea
li
s
tic
o
f
f
ice
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
.
Du
r
i
n
g
t
h
e
m
o
r
n
i
n
g
lo
g
in
p
er
io
d
(
0
8
:3
0
–
0
9
:3
0
)
,
p
ass
e
n
g
er
ar
r
iv
als
r
an
g
e
f
r
o
m
5
to
1
5
p
ass
en
g
er
s
p
er
m
in
u
te,
r
ep
r
ese
n
ti
n
g
co
n
ce
n
tr
ated
i
n
g
r
ess
i
n
to
t
h
e
b
u
ild
in
g
.
L
u
n
c
h
h
o
u
r
s
(
1
2
:3
0
–
1
3
:3
0
)
g
en
er
ate
m
o
d
er
ate
d
e
m
a
n
d
le
v
els
o
f
3
to
8
p
ass
en
g
er
s
p
er
m
in
u
te,
wh
ile
co
f
f
ee
b
r
ea
k
s
,
o
cc
u
r
r
in
g
t
w
ice
d
ail
y
(
1
0
:3
0
–
1
1
:3
0
an
d
1
4
:3
0
–
1
5
:3
0
)
,
ex
h
i
b
it
ar
r
iv
al
r
ates
b
etw
ee
n
2
an
d
6
p
ass
en
g
er
s
p
er
m
in
u
te.
Ou
ts
id
e
th
ese
p
ea
k
in
ter
v
a
ls
,
t
y
p
ical
o
f
f
ice
h
o
u
r
s
ex
p
er
ien
ce
lo
w
er
d
e
m
an
d
,
w
it
h
ar
r
iv
al
r
ates
r
an
g
in
g
f
r
o
m
1
to
3
p
ass
en
g
er
s
p
er
m
i
n
u
te.
T
r
ip
g
en
er
atio
n
i
s
s
t
r
u
ctu
r
ed
to
e
m
u
late
r
ea
lis
tic
e
m
p
lo
y
ee
m
o
v
e
m
en
t,
in
cl
u
d
i
n
g
f
r
eq
u
e
n
t
tr
av
el
b
et
w
ee
n
th
e
g
r
o
u
n
d
f
lo
o
r
an
d
o
f
f
ice
le
v
el
s
,
as
w
ell
as
v
is
i
ts
t
o
th
e
ca
f
eter
ia
lo
ca
ted
o
n
th
e
t
o
p
f
lo
o
r
.
E
lev
a
to
r
t
r
i
p
ch
ar
ac
t
e
r
is
ti
cs
ar
e
f
u
r
th
e
r
r
ef
in
e
d
b
y
ass
ig
n
in
g
o
r
ig
in
an
d
d
est
in
ati
o
n
f
l
o
o
r
s
b
ase
d
o
n
tim
e
-
d
ep
en
d
en
t
m
o
v
em
en
t
d
i
s
tr
i
b
u
ti
o
n
s
co
n
s
is
ten
t
w
ith
o
f
f
ice
u
s
ag
e
p
a
tte
r
n
s
.
E
ac
h
tr
ip
ca
r
r
i
es
a
r
an
d
o
m
ly
d
et
e
r
m
in
ed
n
u
m
b
er
o
f
p
ass
en
g
er
s
b
etw
ee
n
1
an
d
4
,
w
h
ile
p
as
s
en
g
er
w
aitin
g
tim
es
a
r
e
s
am
p
led
f
r
o
m
a
u
n
if
o
r
m
d
is
t
r
i
b
u
ti
o
n
b
e
tw
ee
n
1
0
an
d
1
2
0
s
ec
o
n
d
s
,
r
ep
r
es
en
tin
g
ty
p
ical
d
elay
s
en
c
o
u
n
te
r
e
d
in
elev
at
o
r
s
y
s
tem
s
.
A
ll
ele
v
ato
r
s
ar
e
in
itialized
at
th
e
g
r
o
u
n
d
f
lo
o
r
at
th
e
s
tar
t
o
f
th
e
s
i
m
u
latio
n
.
E
lev
a
to
r
p
o
s
itio
n
s
ar
e
co
n
tin
u
o
u
s
l
y
tr
ac
k
ed
,
a
n
d
id
le
co
u
n
ter
s
r
ec
o
r
d
th
e
d
u
r
atio
n
f
o
r
w
h
ich
ea
ch
e
lev
ato
r
r
e
m
ain
s
s
tat
io
n
ar
y
.
T
h
ese
id
le
s
tati
s
tics
i
n
f
o
r
m
r
est
-
f
lo
o
r
b
eh
av
io
u
r
d
u
r
i
n
g
p
er
io
d
s
o
f
in
ac
ti
v
it
y
.
P
ass
e
n
g
er
r
eq
u
es
ts
ar
e
s
er
v
ed
u
s
i
n
g
a
p
r
o
x
i
m
it
y
-
b
a
s
ed
ass
i
g
n
m
e
n
t
s
tr
ateg
y
,
w
h
er
eb
y
th
e
ele
v
ato
r
clo
s
est
to
th
e
r
eq
u
est
o
r
ig
in
f
lo
o
r
is
s
elec
ted
to
m
i
n
i
m
ize
r
esp
o
n
s
e
ti
m
e.
T
h
r
o
u
g
h
o
u
t
th
e
s
i
m
u
lat
io
n
,
co
m
p
r
eh
en
s
i
v
e
d
ata
lo
g
g
i
n
g
is
p
er
f
o
r
m
ed
.
E
ac
h
elev
a
to
r
tr
ip
is
r
ec
o
r
d
ed
in
C
SV
f
o
r
m
at,
ca
p
tu
r
in
g
t
h
e
ti
m
es
ta
m
p
,
elev
ato
r
id
en
ti
f
ier
,
o
r
ig
i
n
a
n
d
d
esti
n
atio
n
f
lo
o
r
s
,
p
ass
en
g
er
co
u
n
t,
w
ai
tin
g
ti
m
e,
an
d
id
le
f
lo
o
r
s
tatu
s
.
T
h
is
d
etailed
d
ataset
f
o
r
m
s
t
h
e
b
asis
f
o
r
tr
ain
in
g
an
d
ev
alu
a
tin
g
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
p
r
ed
i
ctiv
e
ele
v
ato
r
co
n
tr
o
l
m
o
d
els.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
9
-
4864
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
,
Vo
l.
15
,
No
.
2
,
J
u
l
y
202
6
:
291
-
3
0
5
298
Fig
u
r
e
1
illu
s
tr
ates
t
h
e
ti
m
e
s
er
ies
o
f
p
ass
en
g
er
ca
ll
v
o
lu
m
es
o
v
er
a
r
e
p
r
esen
tativ
e
w
o
r
k
d
ay
i
n
th
e
s
i
m
u
lated
b
u
ild
in
g
.
T
h
e
v
er
ti
ca
l
ax
is
d
e
n
o
tes
t
h
e
n
u
m
b
er
o
f
elev
ato
r
ca
lls
r
e
g
is
ter
ed
p
er
m
in
u
te,
w
h
ile
t
h
e
h
o
r
izo
n
tal
a
x
is
r
ep
r
esen
ts
t
h
e
w
o
r
k
d
a
y
ti
m
eli
n
e.
Dis
tin
c
t
s
u
r
g
es
i
n
ca
ll
f
r
eq
u
e
n
c
y
ar
e
o
b
s
er
v
ed
d
u
r
in
g
k
n
o
wn
p
ea
k
p
er
io
d
s
.
A
p
r
o
n
o
u
n
ce
d
s
p
ik
e
o
cc
u
r
s
s
h
o
r
tl
y
a
f
ter
0
9
:0
0
,
co
r
r
esp
o
n
d
in
g
to
th
e
m
o
r
n
in
g
lo
g
i
n
i
n
ter
v
a
l,
f
o
llo
w
ed
b
y
a
g
r
ad
u
al
d
ec
lin
e
to
a
lo
w
er
b
aselin
e.
A
d
d
itio
n
a
l
in
cr
ea
s
es
ar
e
ev
id
en
t
d
u
r
i
n
g
th
e
lu
n
ch
h
o
u
r
an
d
m
id
-
a
f
ter
n
o
o
n
co
f
f
ee
b
r
ea
k
s
,
r
ef
lecti
n
g
t
y
p
ical
p
atter
n
s
o
f
i
n
tr
a
-
b
u
ild
in
g
m
o
v
e
m
e
n
t.
Ou
ts
id
e
th
e
s
e
p
ea
k
in
ter
v
a
ls
,
ca
ll
v
o
lu
m
es
s
tab
ili
z
e
at
co
m
p
ar
ativ
el
y
lo
w
er
lev
e
l
s
,
co
n
f
ir
m
in
g
th
a
t
th
e
s
i
m
u
late
d
d
em
an
d
p
r
o
f
iles
clo
s
el
y
ali
g
n
w
it
h
ex
p
ec
ted
o
f
f
ice
b
u
ild
i
n
g
tr
af
f
ic
b
eh
a
v
io
u
r
.
Fig
u
r
e
1
.
P
ass
en
g
er
ca
ll
v
o
lu
m
e
o
v
er
ti
m
e
T
h
is
e
m
p
ir
ical
ca
ll
ar
r
iv
al
p
atter
n
u
n
d
er
s
co
r
es
th
e
i
m
p
o
r
ta
n
ce
o
f
d
y
n
a
m
ic
ele
v
ato
r
s
ch
e
d
u
lin
g
,
as
h
ig
h
v
o
lu
m
e
s
o
f
s
i
m
u
l
tan
eo
u
s
p
ass
e
n
g
er
r
eq
u
e
s
ts
d
u
r
in
g
p
ea
k
p
er
io
d
s
ca
n
ea
s
i
l
y
o
v
er
wh
el
m
co
n
v
en
tio
n
al
r
ea
ctiv
e
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
ies.
S
u
ch
co
n
d
it
io
n
s
lead
to
p
r
o
lo
n
g
ed
p
ass
e
n
g
er
w
aiti
n
g
ti
m
es
a
n
d
in
e
f
f
icien
t
u
tili
za
t
io
n
o
f
e
lev
ato
r
r
eso
u
r
ce
s
.
C
o
n
s
eq
u
e
n
tl
y
,
ac
c
u
r
atel
y
ca
p
tu
r
in
g
an
d
m
o
d
ellin
g
t
h
e
s
e
te
m
p
o
r
al
tr
af
f
ic
f
l
u
ctu
a
tio
n
s
i
s
ess
en
tial
f
o
r
th
e
d
esig
n
,
ev
alu
a
tio
n
,
an
d
v
a
lid
atio
n
o
f
co
n
tr
o
l
alg
o
r
ith
m
s
th
at
ca
n
an
ticip
ate
d
em
a
n
d
an
d
p
r
o
ac
tiv
el
y
o
p
ti
m
ize
elev
ato
r
s
e
r
v
ice
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
.
Fig
u
r
e
2
p
r
esen
t
s
t
h
e
cu
m
u
la
tiv
e
d
u
r
atio
n
f
o
r
w
h
ic
h
ele
v
a
to
r
s
r
e
m
ai
n
id
le
at
ea
c
h
f
lo
o
r
o
v
er
th
e
en
tire
s
i
m
u
latio
n
p
er
io
d
.
T
h
e
r
esu
lt
s
r
ev
ea
l
a
p
r
o
n
o
u
n
ce
d
i
m
b
alan
ce
in
id
le
-
ti
m
e
d
is
tr
ib
u
tio
n
ac
r
o
s
s
f
lo
o
r
s
.
E
lev
ato
r
in
ac
ti
v
it
y
i
s
h
ea
v
il
y
co
n
ce
n
tr
ated
at
th
e
g
r
o
u
n
d
f
lo
o
r
(
f
lo
o
r
0
)
an
d
th
e
to
p
f
lo
o
r
(
f
lo
o
r
2
0
)
,
w
h
er
ea
s
in
ter
m
ed
iate
f
lo
o
r
s
ex
h
ib
it
s
u
b
s
tan
tial
l
y
lo
w
er
id
le
d
u
r
atio
n
s
.
No
tab
l
y
,
th
e
to
p
f
lo
o
r
ac
co
u
n
t
s
f
o
r
th
e
h
i
g
h
est
p
r
o
p
o
r
tio
n
o
f
to
tal
ele
v
ato
r
id
le
ti
m
e,
f
o
llo
w
ed
clo
s
e
l
y
b
y
t
h
e
g
r
o
u
n
d
f
lo
o
r
an
d
t
h
e
p
e
n
u
lti
m
ate
f
lo
o
r
.
T
h
is
u
n
e
v
e
n
d
is
tr
ib
u
tio
n
in
d
icate
s
t
h
at
r
ea
cti
v
e
co
n
tr
o
l
s
tr
ate
g
ies
i
m
p
licitl
y
b
ia
s
ele
v
ato
r
r
esti
n
g
p
o
s
itio
n
s
to
w
ar
d
ter
m
i
n
al
f
lo
o
r
s
,
leav
i
n
g
lar
g
e
p
o
r
tio
n
s
o
f
t
h
e
b
u
ild
i
n
g
u
n
d
er
r
ep
r
esen
ted
d
u
r
in
g
id
le
p
er
io
d
s
.
Su
c
h
b
eh
a
v
io
u
r
co
n
tr
ib
u
tes
to
d
ela
y
ed
r
esp
o
n
s
e
ti
m
es
f
o
r
ca
lls
o
r
i
g
i
n
ati
n
g
f
r
o
m
i
n
ter
m
ed
iate
f
lo
o
r
s
an
d
h
ig
h
li
g
h
ts
th
e
n
ee
d
f
o
r
p
r
ed
ictiv
e
r
est
-
f
lo
o
r
p
o
s
itio
n
in
g
s
tr
ate
g
ies to
ac
h
iev
e
m
o
r
e
b
alan
ce
d
elev
ato
r
av
ailab
ili
t
y
.
T
h
e
id
le
-
f
lo
o
r
i
m
b
ala
n
ce
o
b
s
er
v
ed
in
F
i
g
u
r
e
2
d
ir
ec
tly
in
f
o
r
m
s
t
h
e
d
esi
g
n
o
f
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
alg
o
r
ith
m
.
U
n
d
er
r
ea
ctiv
e
co
n
tr
o
l,
elev
ato
r
s
i
m
p
licit
l
y
ad
o
p
t
ter
m
i
n
al
f
lo
o
r
s
as
r
e
s
tin
g
p
o
s
itio
n
s
d
u
e
to
th
e
ab
s
en
ce
o
f
p
r
o
ac
tiv
e
r
ep
o
s
itio
n
in
g
lo
g
ic,
lead
in
g
to
co
n
ce
n
tr
ated
id
le
ti
m
e
s
at
t
h
e
g
r
o
u
n
d
an
d
to
p
f
lo
o
r
s
.
A
lg
o
r
it
h
m
1
ad
d
r
ess
es
th
is
li
m
ita
tio
n
b
y
ex
p
lici
tl
y
i
n
tr
o
d
u
cin
g
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
ictio
n
as
a
co
n
tr
o
l
d
ec
is
io
n
,
w
h
ic
h
is
ac
t
iv
ated
wh
en
e
v
er
an
ele
v
ato
r
en
ter
s
a
n
i
d
le
s
tate.
I
n
s
tead
o
f
r
em
a
in
i
n
g
s
tatio
n
a
r
y
at
th
e
last
s
er
v
ed
d
e
s
tin
at
io
n
,
id
le
elev
ato
r
s
ar
e
r
ep
o
s
i
tio
n
ed
to
p
r
ed
icted
r
est
f
lo
o
r
s
b
ased
o
n
h
is
to
r
ical
tr
af
f
ic
p
atter
n
s
an
d
te
m
p
o
r
al
f
ea
tu
r
es.
T
h
is
d
esig
n
ch
o
ice
en
ab
les
th
e
co
n
tr
o
ller
to
r
ed
is
tr
ib
u
te
elev
ato
r
av
ailab
ilit
y
ac
r
o
s
s
f
lo
o
r
s
in
an
ticip
atio
n
o
f
f
u
t
u
r
e
d
e
m
an
d
,
th
er
eb
y
r
ed
u
ci
n
g
r
esp
o
n
s
e
d
elay
s
f
o
r
ca
lls
o
r
ig
in
ati
n
g
f
r
o
m
n
o
n
-
ter
m
in
al
f
lo
o
r
s
.
B
y
e
m
b
ed
d
in
g
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
ed
ictio
n
w
it
h
i
n
th
e
id
le
-
s
tate
lo
g
ic
o
f
A
l
g
o
r
ith
m
1
,
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
f
r
am
e
w
o
r
k
tr
an
s
f
o
r
m
s
id
le
tim
e
f
r
o
m
a
p
a
s
s
i
v
e
s
tate
in
to
a
n
o
p
p
o
r
tu
n
it
y
f
o
r
p
r
o
ac
ti
v
e
o
p
tim
izatio
n
,
d
ir
ec
tl
y
tar
g
et
in
g
t
h
e
in
ef
f
icie
n
cie
s
id
en
ti
f
ied
i
n
th
e
r
ea
ctiv
e
b
aselin
e.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
I
SS
N:
2089
-
4864
Op
tima
l lift mo
ve
men
t b
a
s
ed
o
n
r
est p
r
ed
ictio
n
(
S
a
tis
h
B
.
A
s
h
w
a
th
N
a
r
a
ya
n
)
299
Fig
u
r
e
2
.
E
lev
ato
r
id
le
ti
m
e
p
er
f
lo
o
r
4.
RE
SU
L
T
S AN
D
D
I
SCU
SS
I
O
N
P
r
o
v
id
e
t
o
co
m
p
r
eh
en
s
iv
el
y
e
v
alu
a
te
th
e
e
f
f
ec
ti
v
en
e
s
s
o
f
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
p
r
ed
ictiv
e
elev
at
o
r
co
n
tr
o
l
f
r
a
m
e
w
o
r
k
,
s
i
m
u
lat
io
n
ex
p
er
i
m
en
ts
w
er
e
co
n
d
u
cted
f
o
r
th
r
ee
r
ep
r
esen
tativ
e
b
u
ild
i
n
g
co
n
f
ig
u
r
atio
n
s
o
v
er
a
o
n
e
-
y
ea
r
o
p
er
atio
n
al
p
er
io
d
:
−
Scen
ar
io
1
: 1
0
f
lo
o
r
s
s
er
v
iced
b
y
3
elev
a
to
r
s
.
−
Scen
ar
io
2
: 2
0
f
lo
o
r
s
s
er
v
iced
b
y
4
elev
a
to
r
s
.
−
Scen
ar
io
3
: 2
0
f
lo
o
r
s
s
er
v
iced
b
y
6
elev
a
to
r
s
.
Fo
r
ea
ch
co
n
f
ig
u
r
atio
n
,
s
y
s
te
m
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
u
n
d
er
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
XGB
o
o
s
t
-
b
ased
p
r
ed
ictiv
e
r
est
-
f
lo
o
r
co
n
tr
o
l
w
as
co
m
p
ar
ed
ag
ain
s
t
th
e
b
aseli
n
e
r
ea
ctiv
e
s
t
r
ateg
y
.
P
er
f
o
r
m
a
n
ce
w
as
ass
e
s
s
ed
u
s
i
n
g
t
w
o
k
e
y
m
etr
ics:
cu
m
u
lati
v
e
p
ass
e
n
g
er
w
ai
tin
g
ti
m
e
(
h
o
u
r
s
)
,
w
h
ic
h
r
ef
lects
en
d
-
u
s
er
s
er
v
ice
q
u
alit
y
,
an
d
to
tal
ele
v
ato
r
p
o
w
er
co
n
s
u
m
p
tio
n
(
k
W
h
)
,
wh
ich
r
ep
r
ese
n
ts
o
p
er
atio
n
al
ef
f
icien
c
y
.
A
cr
o
s
s
all
b
u
i
ld
in
g
co
n
f
i
g
u
r
at
io
n
s
,
t
h
e
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
y
co
n
s
i
s
te
n
tl
y
ac
h
iev
e
s
a
s
u
b
s
ta
n
tia
l
r
ed
u
ctio
n
in
c
u
m
u
la
tiv
e
p
as
s
e
n
g
er
w
aiti
n
g
ti
m
e
r
elativ
e
to
t
h
e
r
ea
ctiv
e
b
aseli
n
e,
as
s
u
m
m
ar
ized
in
T
a
b
le
1
.
I
n
th
e
1
0
-
f
lo
o
r
,
3
-
elev
a
to
r
s
ce
n
ar
io
,
th
e
p
r
ed
icti
v
e
ap
p
r
o
a
ch
r
ed
u
ce
s
to
tal
w
ait
in
g
ti
m
e
b
y
1
1
.
2
%.
T
h
e
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
g
ain
s
b
ec
o
m
e
m
o
r
e
p
r
o
n
o
u
n
ce
d
in
t
h
e
ta
ller
b
u
ild
in
g
co
n
f
i
g
u
r
atio
n
s
:
in
b
o
th
2
0
-
f
lo
o
r
s
ce
n
ar
io
s
—
s
er
v
ed
b
y
ei
th
er
4
o
r
6
elev
ato
r
s
—
th
e
r
ed
u
ctio
n
in
c
u
m
u
lati
v
e
w
aiti
n
g
ti
m
e
ex
ce
ed
s
2
2
%.
T
h
is
tr
en
d
in
d
icate
s
t
h
at
t
h
e
b
en
e
f
i
ts
o
f
p
r
ed
icti
v
e
r
est
-
f
lo
o
r
ass
i
g
n
m
e
n
t
s
ca
le
p
o
s
iti
v
el
y
w
it
h
b
u
ild
in
g
h
eig
h
t
a
n
d
s
y
s
te
m
co
m
p
lex
i
t
y
.
T
ab
le
1
. O
b
tain
ed
r
esu
lts
f
o
r
t
h
e
3
ca
s
es
C
a
se
S
t
r
a
t
e
g
y
W
a
i
t
t
i
me
(
h
r
s)
1
0
f
l
o
o
r
s,
3
l
i
f
t
s
R
e
a
c
t
i
v
e
7
5
4
3
.
5
1
P
r
e
d
i
c
t
i
v
e
6
7
0
2
.
3
3
2
0
f
l
o
o
r
s,
4
l
i
f
t
s
R
e
a
c
t
i
v
e
7
8
2
4
.
8
7
P
r
e
d
i
c
t
i
v
e
6
0
4
7
.
8
2
2
0
f
l
o
o
r
s,
6
l
i
f
t
s
R
e
a
c
t
i
v
e
7
8
6
9
.
2
P
r
e
d
i
c
t
i
v
e
6
0
9
4
.
0
6
I
m
p
o
r
tan
tl
y
,
th
e
s
e
i
m
p
r
o
v
e
m
en
ts
in
p
ass
e
n
g
er
s
er
v
ice
ar
e
r
ea
lized
w
it
h
o
u
t
an
y
i
n
cr
ea
s
e
in
to
tal
p
o
w
er
co
n
s
u
m
p
tio
n
,
d
e
m
o
n
s
t
r
atin
g
t
h
at
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
a
p
p
r
o
ac
h
en
h
a
n
ce
s
r
esp
o
n
s
iv
e
n
es
s
th
r
o
u
g
h
in
tel
lig
e
n
t
r
ep
o
s
itio
n
in
g
r
ath
er
th
an
in
cr
e
ased
elev
ato
r
m
o
v
e
m
e
n
t.
T
h
is
en
er
g
y
-
n
e
u
tr
al
b
eh
av
io
r
h
i
g
h
l
i
g
h
t
s
th
e
ef
f
icie
n
c
y
o
f
th
e
d
ata
-
d
r
iv
e
n
s
ch
ed
u
li
n
g
m
ec
h
a
n
is
m
.
T
h
e
ac
co
m
p
an
y
i
n
g
f
ig
u
r
es
v
is
u
all
y
r
ei
n
f
o
r
ce
th
ese
o
b
s
er
v
atio
n
s
,
illu
s
tr
atin
g
th
e
w
id
e
n
in
g
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
g
ap
b
et
w
ee
n
r
ea
ctiv
e
an
d
p
r
ed
ictiv
e
s
tr
ateg
ie
s
as
s
y
s
te
m
s
c
ale
in
cr
ea
s
es.
D
u
r
i
n
g
p
ea
k
d
e
m
a
n
d
in
ter
v
als,
t
h
e
p
r
ed
ictiv
e
c
o
n
tr
o
ller
en
ab
les
elev
a
to
r
s
to
an
ticip
ate
s
p
atial
d
em
a
n
d
p
atter
n
s
an
d
p
o
s
itio
n
t
h
e
m
s
el
v
es
ad
v
a
n
ta
g
eo
u
s
l
y
,
lead
in
g
to
f
a
s
ter
r
esp
o
n
s
e
ti
m
e
s
,
i
m
p
r
o
v
ed
p
ass
en
g
er
ex
p
er
ien
ce
,
an
d
m
o
r
e
ef
f
ec
ti
v
e
u
tili
za
tio
n
o
f
e
lev
ato
r
r
eso
u
r
ce
s
f
r
o
m
a
b
u
i
ld
in
g
m
an
a
g
e
m
e
n
t
p
er
s
p
ec
tiv
e.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SS
N
:
2
0
8
9
-
4864
I
n
t J
R
ec
o
n
f
i
g
u
r
ab
le
&
E
m
b
ed
d
ed
Sy
s
t
,
Vo
l.
15
,
No
.
2
,
J
u
l
y
202
6
:
291
-
3
0
5
300
Fig
u
r
e
3
co
m
p
ar
es
th
e
cu
m
u
l
ativ
e
p
ass
e
n
g
er
w
aiti
n
g
ti
m
e
u
n
d
er
th
e
co
n
v
en
t
io
n
al
r
ea
cti
v
e
elev
ato
r
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
y
an
d
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
XGB
o
o
s
t
-
b
ased
p
r
ed
ic
tiv
e
co
n
tr
o
l
f
r
a
m
e
w
o
r
k
o
v
er
th
e
f
u
ll
s
i
m
u
latio
n
h
o
r
izo
n
.
T
h
e
r
esu
lts
d
e
m
o
n
s
t
r
ate
a
clea
r
an
d
q
u
an
t
if
iab
le
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
wh
en
p
r
ed
ictiv
e
r
est
-
f
lo
o
r
p
o
s
itio
n
in
g
is
e
m
p
lo
y
ed
.
Sp
ec
if
icall
y
,
th
e
p
r
ed
icti
v
e
s
tr
ateg
y
r
ed
u
ce
s
cu
m
u
lati
v
e
p
ass
en
g
er
w
ait
in
g
ti
m
e
b
y
ap
p
r
o
x
i
m
a
tel
y
1
1
%
f
o
r
lo
w
er
-
r
is
e
co
n
f
i
g
u
r
atio
n
s
an
d
b
y
m
o
r
e
th
a
n
2
2
%
f
o
r
h
ig
h
er
-
r
is
e
b
u
ild
in
g
s
ce
n
ar
io
s
,
r
elativ
e
to
th
e
r
ea
cti
v
e
b
aselin
e.
T
h
ese
r
ed
u
ctio
n
s
co
n
f
ir
m
th
at
e
v
en
m
o
d
es
t
d
ec
r
ea
s
es
in
i
n
d
iv
id
u
al
r
esp
o
n
s
e
ti
m
es a
cc
u
m
u
late
i
n
t
o
s
u
b
s
ta
n
tial p
ass
e
n
g
er
ti
m
e
s
av
in
g
s
o
v
er
lo
n
g
-
t
er
m
o
p
er
atio
n
.
T
h
is
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
i
s
a
d
ir
ec
t
co
n
s
eq
u
e
n
ce
o
f
th
e
r
est
-
f
lo
o
r
p
r
e
d
ictio
n
m
ec
h
a
n
i
s
m
i
n
tr
o
d
u
ce
d
in
A
l
g
o
r
ith
m
1
.
Un
d
er
r
ea
ctiv
e
c
o
n
tr
o
l,
elev
ato
r
s
r
e
m
ai
n
id
le
at
th
eir
last
s
er
v
ed
lo
ca
tio
n
s
a
n
d
r
esp
o
n
d
o
n
l
y
af
ter
ca
lls
ar
e
r
eg
is
ter
ed
,
lead
in
g
to
i
n
cr
ea
s
ed
r
esp
o
n
s
e
d
is
tan
ce
s
.
I
n
co
n
tr
ast,
A
l
g
o
r
ith
m
1
p
r
o
ac
tiv
el
y
r
ep
o
s
itio
n
s
id
le
elev
ato
r
s
to
p
r
e
d
icted
r
est
f
lo
o
r
s
b
ased
o
n
lear
n
ed
te
m
p
o
r
al
an
d
s
p
atial
d
em
a
n
d
p
atter
n
s
,
th
er
eb
y
r
ed
u
cin
g
th
e
e
x
p
ec
ted
d
is
tan
c
e
b
et
w
ee
n
ele
v
ato
r
p
o
s
itio
n
a
n
d
f
u
t
u
r
e
ca
ll o
r
ig
i
n
s
.
Fig
u
r
e
4
p
r
esen
ts
a
co
m
p
ar
a
tiv
e
v
i
s
u
al
izatio
n
o
f
cu
m
u
lat
iv
e
p
ass
en
g
er
w
a
iti
n
g
ti
m
e
u
n
d
er
th
e
r
ea
ctiv
e
ele
v
ato
r
co
n
tr
o
l
s
tr
ateg
y
an
d
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
XGB
o
o
s
t
-
b
ased
p
r
ed
icti
v
e
co
n
tr
o
l
ap
p
r
o
ac
h
.
T
h
e
r
esu
lt
s
in
d
icate
a
clea
r
r
ed
u
ctio
n
in
t
o
tal
w
a
iti
n
g
ti
m
e
w
h
en
p
r
ed
ictiv
e
r
es
t
-
f
lo
o
r
ass
ig
n
m
en
t
is
e
m
p
lo
y
ed
.
W
h
ile
t
h
e
r
ea
ctiv
e
s
tr
ate
g
y
ac
c
u
m
u
la
tes
h
ig
h
er
p
ass
e
n
g
er
d
ela
y
s
d
u
e
t
o
its
p
u
r
el
y
ev
e
n
t
-
d
r
iv
e
n
r
esp
o
n
s
e
b
eh
a
v
io
u
r
,
th
e
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
ller
co
n
s
is
te
n
tl
y
lo
w
er
s
cu
m
u
lati
v
e
w
a
iti
n
g
ti
m
e
b
y
p
r
o
ac
tiv
el
y
r
ep
o
s
itio
n
i
n
g
elev
ato
r
s
d
u
r
in
g
id
le
p
er
io
d
s
.
Qu
an
titat
iv
el
y
,
t
h
e
p
r
ed
ictiv
e
ap
p
r
o
ac
h
ac
h
ie
v
es
a
r
ed
u
ctio
n
in
cu
m
u
lati
v
e
p
ass
en
g
er
w
ait
in
g
ti
m
e
o
f
ap
p
r
o
x
i
m
atel
y
1
1
–
2
2
%,
d
ep
en
d
in
g
o
n
th
e
b
u
ild
in
g
co
n
f
i
g
u
r
atio
n
,
r
elat
iv
e
to
th
e
r
ea
cti
v
e
b
aselin
e.
Fig
u
r
e
3
.
1
0
f
lo
o
r
s
3
l
if
ts
Fig
u
r
e
4
.
2
0
f
lo
o
r
s
4
l
if
ts
T
h
is
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
i
m
p
r
o
v
e
m
en
t
ca
n
b
e
d
ir
ec
tly
attr
ib
u
te
d
to
th
e
co
n
tr
o
l
l
o
g
ic
i
m
p
le
m
en
ted
in
A
l
g
o
r
ith
m
1
,
w
h
er
e
id
le
ele
v
ato
r
s
ar
e
r
elo
ca
ted
to
p
r
e
d
i
cted
r
est
f
lo
o
r
s
d
er
iv
ed
f
r
o
m
lear
n
ed
te
m
p
o
r
al
d
em
a
n
d
p
atter
n
s
.
B
y
r
ed
u
cin
g
th
e
ex
p
ec
ted
d
is
tan
ce
b
et
wee
n
el
ev
ato
r
p
o
s
itio
n
s
an
d
f
u
t
u
r
e
ca
ll
o
r
ig
in
s
,
th
e
p
r
ed
ictiv
e
s
tr
ateg
y
m
i
n
i
m
izes
r
esp
o
n
s
e
d
ela
y
s
w
h
e
n
p
ass
e
n
g
er
r
eq
u
e
s
ts
o
cc
u
r
.
As
ill
u
s
tr
ated
in
Fi
g
u
r
e
4
,
th
ese
lo
ca
lized
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
s
in
r
esp
o
n
s
e
t
i
m
e
co
m
p
o
u
n
d
o
v
er
ex
te
n
d
ed
o
p
er
atio
n
,
r
esu
ltin
g
i
n
s
u
b
s
ta
n
tial
ag
g
r
e
g
ate
ti
m
e
s
a
v
in
g
s
.
I
m
p
o
r
tan
tl
y
,
th
is
r
ed
u
c
tio
n
i
s
ac
h
i
ev
ed
w
it
h
o
u
t
in
cr
ea
s
in
g
to
tal
elev
ato
r
tr
av
e
l
o
r
en
er
g
y
co
n
s
u
m
p
t
io
n
,
d
e
m
o
n
s
tr
atin
g
th
at
t
h
e
p
r
o
p
o
s
ed
p
r
e
d
ictiv
e
f
r
a
m
e
w
o
r
k
en
h
a
n
ce
s
p
ass
en
g
er
s
er
v
ice
q
u
alit
y
t
h
r
o
u
g
h
in
te
llig
e
n
t id
le
-
s
tate
o
p
ti
m
izat
io
n
r
ath
er
th
a
n
in
cr
ea
s
ed
s
y
s
te
m
ac
ti
v
it
y
.
Fig
u
r
e
5
co
m
p
ar
es
th
e
cu
m
u
l
ativ
e
p
as
s
en
g
er
w
a
itin
g
ti
m
e
o
b
tain
ed
u
n
d
er
r
ea
ctiv
e
ele
v
a
to
r
co
n
tr
o
l
an
d
th
e
p
r
o
p
o
s
ed
XGB
o
o
s
t
-
b
ased
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l stra
te
g
y
f
o
r
a
h
i
g
h
er
-
d
e
m
an
d
b
u
i
ld
in
g
co
n
f
i
g
u
r
atio
n
.
T
h
e
r
esu
lt
s
r
ev
ea
l
a
p
r
o
n
o
u
n
ce
d
r
ed
u
ctio
n
i
n
to
tal
w
ait
in
g
ti
m
e
w
h
e
n
p
r
ed
ictiv
e
r
est
-
f
lo
o
r
p
o
s
itio
n
i
n
g
i
s
ap
p
lied
.
Un
d
er
th
e
r
ea
ctiv
e
s
tr
ate
g
y
,
cu
m
u
lat
iv
e
w
aiti
n
g
ti
m
e
ap
p
r
o
ac
h
es
ap
p
r
o
x
i
m
a
tel
y
7
,
9
0
0
h
o
u
r
s
,
w
h
er
ea
s
th
e
p
r
ed
ictiv
e
ap
p
r
o
ac
h
r
ed
u
ce
s
th
is
v
a
lu
e
to
ab
o
u
t
6
,
1
0
0
h
o
u
r
s
,
co
r
r
esp
o
n
d
in
g
to
a
r
ed
u
ctio
n
o
f
o
v
er
2
2
%.
T
h
is
s
u
b
s
ta
n
tial
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
h
i
g
h
l
ig
h
t
s
th
e
e
f
f
ec
ti
v
e
n
ess
o
f
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
l
i
n
co
m
p
lex
,
h
i
g
h
-
tr
a
f
f
ic
en
v
ir
o
n
m
e
n
t
s
.
T
h
e
o
b
s
er
v
ed
r
e
d
u
ctio
n
is
a
d
ir
ec
t
o
u
tco
m
e
o
f
th
e
p
r
o
ac
tiv
e
r
est
-
f
lo
o
r
ass
ig
n
m
en
t
m
ec
h
a
n
i
s
m
e
m
b
ed
d
ed
in
A
l
g
o
r
ith
m
1
.
B
y
a
n
tic
ip
atin
g
li
k
el
y
d
e
m
a
n
d
lo
ca
tio
n
s
an
d
r
ep
o
s
itio
n
i
n
g
id
le
elev
a
to
r
s
ac
co
r
d
in
g
l
y
,
t
h
e
p
r
ed
ictiv
e
co
n
tr
o
ller
s
ig
n
i
f
ican
tl
y
r
ed
u
ce
s
th
e
d
is
tan
ce
ele
v
ato
r
s
m
u
s
t
tr
av
el
to
r
esp
o
n
d
to
in
co
m
i
n
g
r
eq
u
est
s
.
A
s
s
h
o
w
n
in
Fi
g
u
r
e
5
,
th
ese
a
n
ticip
ato
r
y
ad
j
u
s
t
m
en
t
s
lead
to
f
as
ter
r
esp
o
n
s
e
ti
m
es
a
n
d
lo
w
er
ag
g
r
e
g
ate
d
ela
y
s
,
p
ar
ticu
lar
l
y
d
u
r
in
g
p
ea
k
tr
af
f
ic
i
n
te
r
v
als
w
h
er
e
r
ea
ctiv
e
s
tr
ate
g
ies
ar
e
m
o
s
t
p
r
o
n
e
to
in
e
f
f
ic
ien
cie
s
.
I
m
p
o
r
tan
tl
y
,
th
i
s
p
er
f
o
r
m
a
n
ce
g
ai
n
i
s
ac
h
iev
e
d
w
it
h
o
u
t i
n
cr
ea
s
i
n
g
o
v
er
all
en
er
g
y
co
n
s
u
m
p
tio
n
,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.