JPH0449182A - エレベータの群管理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野コ この発明は、高層ビルや大規模ビル等におけるエレベー
タの群管理装置に関するものであり、特に、割り当ての
対象となるカゴの絞り込みと所要の評価要素の組み合わ
せを選択することにより、最適な条件でのカゴを選択す
ることができるようにされたエレベータの群管理装置に
関するものである。

［従来の技術］ 従来のエレベータの群管理装置としては、次の５種類の
機能を発揮するものがある。

（１）待時間最短割当　現在発生した呼びに対して、最
も早くサービスて゛きるエレベータ　カゴを割り当てる
ようにするもの。

（２）長持時間最短割当・現在発生した呼びに対して割
り当てたことにより長くなる他人の長待ち時間の予測値
が最小となるようにエレベータ・カゴを割り当てるよう
にするもの。

（３）待時間分散最小割当：現在発生した呼びに対して
、適当な期間でサービスできるエレベータ・カゴを割り
当てるようにするもの。

（４）長持時間分散最小割当：他大の長持時間の予測値
が適当な値となるようにサービスできるエレベータ・カ
ゴを割り当てるようにするもの。

（５）平均待時間最短割当：現在発生した呼びに対して
割り当てたことにより変化する各待ち客の予測待ち時間
の平均値が最小となるエレベータ・カゴを割り当てるよ
うにするもの。

ところで、このような各種の機能を備えたエレベータの
群管理装置においては、例えば、ビルの用途、個性、季
節、曜日、時間帯等によって通行する人の流れや量が変
化することに適切に対応できないという難点があった。

そこで、近年に至り、この種のエレベータの群管理装置
に適当なマイクロコンピュータを導入して、その管理に
必要な多くの情報について所要の演算処理を施し、この
演算結果に基づいてより高度な群管理の実施をする努力
を払うようにされてきている。そして、このようなエレ
ベータの群管理のためには、主として次のような手法が
採用されている。即ち、エレベータ乗場での乗場呼びボ
タンによる乗場呼びが発生すると、前記マイクロコンピ
ュータにより、各エレベータ・カゴの各乗場までの到着
予測時間等の予測演算を行い、その演算結果に基づいて
適当なエレベータ・カゴの割当・選択をするとともに、
乗場における表示灯を点灯することにより、エレベータ
　カゴが接近することを待客に案内する、というような
手法が採用されている。また、このときのエレベータ・
カゴの割当・選択の手法としては、前記された予測演算
の結果に基づき、ある所定の評価関数を用いて、各エレ
ベータ・カゴについて、割当・選択がなされたときの最
新の呼びが発生した時点におけるサービス状態の評価を
行い、この評価が最も高いエレベータ・カゴが割当・選
択されるようにした手法が用いられている。

［発明が解決しようとする課題］ 従来のエレベータの群管理装置においては、上記された
ように、現に発生している乗場呼びに対する評価だけが
なされており、将来において発生する可能性のある乗場
呼びについての考慮が全くなされていないという問題点
があった。このために、現時点における評価が高いとし
ても、将来において発生する可能性のある乗場呼びの状
況のいかんによっては、いわゆるダンゴ運転のような不
都合な状態が生じて、サービスの低下につながってしま
うという問題点もあった。更に、上記された従来のエレ
ベータの群管理装置においては、予め設定された評価関
数に基づく管理・制御がなされているけれども、これは
、いわば固定された論理に基つくエレベータ・カゴの割
当・選択をすることと等価であり、その結果として、ビ
ル内での人の交通量等の変化に対応することが極めて困
難であるという問題点もあった。

この発明は、上記された各種の問題点を解決するために
なされたものであって、ビル内における現時点での人の
交通状況だけではなく、近い将来における人の交通状況
をも考慮に入れて、当該ビル内での需要に即応すること
が可能であり、効率的で良質なサービスをすることも可
能にされたエレベータの群管理装置を得ることを目的と
する。

Ｕ課題を解決するための手段７ この発明に係るエレベータの群管理装置は複数個の評価
要素を演算する評価要素演算手段上記複数個の評価要素
を組み合わせて所定の評価式に基づき評価値を演算する
評価値演算手段：上記評価値に基づいて割り当て対象と
してのカゴを選択するｒ当カゴ選択手段、この評価値演
算手段に適用される評価式を複数個有し、所定の条件に
対応してこれら複数個の評価式の中から１個を選択する
ようにされているファジィ・ルール　ベース を備えてなるものである。

［作用］ この発明においては、呼びが発生する毎番こ上記ファジ
ィ　ルール・ベースに格納されている複数個のファジィ
・ルールに関するファジィ量を演算し、上記ファジィ量
が最大となるファジィ・ルールの実行をすることにより
割り当てカゴを決定するようにされる。

［実施例コ 第１図は、この発明の一実施例であるエレベータの群管
理装置の構成を示すブロック図である。

この第１図において、（１１）〜（ＩＮ〉は＃ｌ〜＃Ｎ
エレベータ・カゴ制御装置であって、各エレベータ装置
に対応して設けられているものである。

（２１）〜（２Ｍ）は＃１〜＃Ｍ乗場制御装置であって
、各乗場において上下方向毎に設けられているものであ
る。（３）は運転制御装置であって、＃１〜＃Ｎエレベ
ータ・カゴ制御装置（１１）〜（Ｉ　Ｎ）や＃ｌ〜＃Ｎ
乗場制御装置（２１）〜（２Ｎ）から対応の状態に関す
る情報を取り出して所要の運転指令を発するものである
。（４）は各乗場で呼びが発生する毎に割当のエレベー
タ・カゴを選択するための呼び割当手段であって、この
呼び割当手段（４）には次の諸手段が設けられている。

即ち、各エレベータ・カゴの到着予測時間等を演算する
ための評価要素演算手段（４１）、現時点における各エ
レベータ・カゴの状態や呼びの登録状況等から、割当の
対象となるエレベータ・カゴと評価要素の組み合わせを
選択する推論手段（４２）、上記割当の対象となるエレ
ベータ・カゴに対して、上記評価要素の組み合わせに基
づく評価値を演算する評価値演算手段（４３）、および
、割当の対象となるエレベータ・カゴを最終的に選択す
る割当エレベータ・カゴ選択手段（４４）が設けられて
いる。

（５）はファジィ・ルール・ベースであって、いわゆる
Ｉ　Ｆ−ＴＨＥＮ形式で記述された複数個のファジィ・
ルールが格納されているものである。そして、（６）は
ビル内での人の通行状態を学習する学習装置である。

次に、上記実施例の動作について説明する。ここで第２
図を参照すると、地上１５附、地下１階（都合１６階床
）のビル（２）に複数基（ここでは３基）のエレベータ
が設置されているものが例示されている。なお、この第
２図は、上記実施例の動作を説明するための、ビル内の
エレベータ・カゴによる交通状態の例示図である。ここ
に、第１のエレベータ（Ｅｌ）に対応するエレベータ・
カゴ（ＣＡ　１　）は、７階をダウン走行中であり、１
階でエレベータ・カゴ呼び（０）がなされている、第２
のエレベータ（Ｂ２）に対応するエレベータ・カゴ（Ｃ
Ａ　２　）は、最終のエレベータ・カゴ呼びに応答し、
所要の走行をしてから、１１階で待機状態に入っている
。そして、第３のエレベータ（Ｂ３）に対応するエレベ
ータ　カゴ（ＣＡ３）は、６階をダウン走行中てあり、
１階および２階てエレベータカゴ呼び（○）がなされて
いる。

いま、地下１ｔｌＷ’（Ｂｌ）で乗場呼びが生じたとす
ると、割当の対象としてのエレベータ・カゴ、ｐ、ＩＨ
択するために、呼び割当手段（４）において所要の演算
がなされる。このような状況の下において、上記３個の
工しベータ　カゴ（ＣＡＬ）〜（ＣＡ　３　）の到着予
測時間を求めてみる。ここで、エレベータ・カゴ（ＣＡ
１）〜（ＣＡ　３　）の１階床当たりの走行時間が２秒
、１停止時間が１０秒であるとすると、それぞれの地下
１階（Ｂ１）までの到着予測時間は、エレベータ・カゴ
（ＣＡ　１　）の場合は２４秒、エレベータ・カゴ（Ｃ
Ａ　２　）の場合は２２秒、そして、エレベータ　カゴ
（ＣＡ　３　）の場合は３２秒となる。従って、待時間
に関する評価だけでみれば、エレベータ・カゴ（ＣＡ　
２　）が割当のエレベータ・カゴとして選択されること
になる。しがしながら、このような場合には、数秒後に
３個のエレベータカゴが全て下方階に集中することにな
り、上方階で呼びが発生したときには、この上方階にお
ける呼びが長待ちになる恐れがある。そこで、このよう
な事態が生じるのを回避するために、前記待時間に関す
る評価では２番目のエレベータ　カゴ（ＣＡＩ）を、地
下１階（Ｂ１）における乗場呼び（↑）に対応するよう
に割当　選択することが考えられる。

第３図は、上記実施例の動作を説明するためのフローチ
ャート図である。いま、ある乗場で呼びが発生したとす
ると（ステップ５３０）、対象となる全てのエレベータ
の運行状態に関する情報、および、各乗場における呼び
の発生状態に関する情報が、運転制御装置（３）を介し
て呼び割当手段（４）に伝送される（ステップ５３１）
、この呼び割当手段（４）内の評価要素演算手段（４１
）においては、次のような各種の評価要素の演算がなさ
れる（ステップ５３２）。即ち、各エレベータ・カゴが
各階の乗場に達するまでの到着予測時間、満員のために
呼び発生階を通過すると予測される満貫通過率、到着が
予報されたエレベータ・カゴよりも先に他のエレベータ
・カゴが到着すると予測される予報外れ率等の評価要素
が演算される。次いで、各エレベータ・カゴがおかれて
いる状況（カゴ位置、カゴ状態）や上記評価要素の演算
結果等の諸条件に基づいて、推論手段（４２）において
ファジィ・ルール・ベース（５）の内容を用いながら所
定の推論を実行し、エレベータ・カゴの選択のためのル
ールの選択をする（ステップ８３３）。そして、評価値
演算手段（４３）において所要の評価値の演算を実行し
くステップ５３４）、この評価値が最小のエレベータ・
カゴを割当対象のエレベータ・カゴとして選択する（ス
テップ５３５）、このようにして割当対象としてのエレ
ベータ・カゴが選択されると、各エレベータ・カゴおよ
び各乗場に対して、所要の情報を運転制御装置（３）を
介して伝送するくステップ５３６）。

第４図は、上記実施例において適用される、ファジィ・
ルール・ベースに基づく推論のしかたを説明するための
フローチャート図である。ここで、ファジィ・ルールに
ついて簡単に説明すると、これはいわゆるＩ　Ｐ−ＴＨ
ＥＮ形式で記述されたものであって、エレベータの群管
理に関する各種のシミュレーション操作や、当該群管理
に関する過去の経験等に基づいて得られたノウハウから
なるものである。

そして、条件部（ＩＦ部）は複数個のファジィ・ルール
について、ある所定の時点（例えば、現時点）での状況
に対する適合度を記述するものであって、この適合度は
、ある所定の量の大小のいかんについての主観的なアイ
マイさを、０から１までの値に対応させるようにして記
述することによって定義されるものである。このように
して定義されたものが、いわゆるファジィ量として表さ
れることになる。

また、実行部（Ｔ　ＨＥ　Ｎ部）はある所定のファジィ
・ルールが選択されたときに実行されるべき手順を記述
したものである。

このように、エレベータの群管理に関する様々な知識を
ルール化させて記述することにより、人間の持つ主観的
な論理を当該エレベータの実際的な群管理に反映させる
ことができる。

なお、具体的な推論は次のようにして実行される。即ち
、まず、複数個のファジィ　ルールにおける各ファジィ
量ＣＩＪの演算を実行するくステップ５４１）。ここに
、ＣＩＪはファジィ・ルールｉの条件部Ｊでのファジィ
量を表している。次に、各ファジィ　ルールにおける適
合度を次式に基づいて演算する（ステップ５４２）。

Ｃ＋＝−ｉｎ（Ｃ１１、Ｃ１２、・・）Ｃ３，ファジィ
　ルールｉでの適合度 そして、全てのファジィ・ルールに関する適合度ＣＩを
求め、その中で最大の適合度ＣＩを取るファジィ・ルー
ルを１個だけ選択して、該当のファジィ　ルールの実行
部に記述されている内容の実行をする（ステラ７Ｓ４３
）。

ここで、前記の第２図の例をも参照しながら、具体的な
適合度の算出のしかたについて説明する。

まず、次に示すようなファジィ　ルールの定義をしてお
く。

［ルール１］ Ｆ ■　下方階に新規乗場呼びが発生した。

■　所定時間後に下方階床域にあると予想されるエレヘ
ーターカゴの台数か多い。

■　現在空カゴが少しある。

■　上方階に乗場呼びか頻繁に発生する交通状懸である
。

ＨＥＮ ■　［評価式−待時間評価値＋ａＸ予報外れ評価値＋ｂ
ｘ満員評価値Ｊを用いる（ａ、ｂは係数）。

■　応答可能なエレベータ・カゴの中の空カゴを除くも
のを評価の対象とする。

各条件部に記述されているファジィ量は、第５図の（ａ
）〜（ｄ）に示すメンバーシップ関数を用いて求められ
るものである。ＩＦ部における条件のについては、発生
した呼びが８１階であることがら、第５図の（ａ）より
ファジィ量Ｃ１，＝　１．０が得られる。ＩＦ部におけ
る条件■については、例えば２０秒後には、エレベータ
・カゴＣＡＬおよびＣＡ２のいずれも１階付近にあると
予想されることから、第５図の（ｂンよりファジィ量Ｃ
ｌ２＝０．６７が得られる。ＩＦ部における条件■につ
いては、現在の空カゴが１台であることから、第５図の
（ｃ）よりファジィ量Ｃ＋＊−１，０が得られる。そし
て、ＩＦ部における条件■については、例えば学習装置
（６）により、上方階床域における５分間の乗り込み人
数（５分間あたりに、当該階床で発生するであろう乗り
込み人数〉が２５人程度であることが予め知れていると
きには、第５図の（ｄ）よりファジィ量Ｃ，４＝　０．
７５が得られる。

従って、第４図に示した手順に基づいて、Ｃ，、＝　１
．０ Ｃ，、＝０．６７　　　Ｃ，＝０．６７Ｃ，２＝１．０ Ｃ，、＝０．７５ となり、ルール１での適合度は０．６７になる。

そして、この値が他のルールでの適合度よりも大きいと
きには、このルール１における実行部が実行されること
になる。

なお、別のルール例についても同様に説明することがで
きる。

［ルール２］ ■Ｆ： ■　予報外れが極めて多い乗場に新規の乗場呼びが発生
した。

ＴＨＥＮ　　： ■　「評価式＝待時間評価値（新規の乗場呼び発生階の
み）Ｊを用いる。

■　応答可能なエレベータ・カゴの中で、新規の乗場呼
び発生階の満貫通過率が所定値以下のものを評価の対象
とする。

ＩＦ部における条件■については、学習装置（６）によ
り統計処理がなされた階床・方向別の予報外れ率に基づ
いて適合度を求めるものであることから、例えば、第６
図のメンバーシップ関数の例示図において、呼び発生階
の学習予報外れ率が６０％であるとすると、ルール２で
の適合度ｃ２は０５になる。そして、この値が他のルー
ルでの適合度よりも大きいときには、このルール２にお
ける実行部が実行され、満貫通過率が所定値以下のエレ
ベータ　カゴに対して、待時間評価値が最小になるもの
としての割り当てがなされることになる。

［発明の効果］ 以上説明されたように、この発明においては、乗場から
の呼びが発生する都度に、現在および将来の交通状態を
ファジィ量として把握して推論することにより、評価の
対象となるエレベータ・カゴと評価要素の組み合わせと
を適切に選択するように構成されていることから、現時
点だけではなく、近い将来において生じる可能性のある
不都合な事態を未然に回避することができ、時々刻々に
変化するビル内環境に対して柔軟なエレベータの運行サ
ービスを提供することができるという効果が奏せられる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明の一実施例である工しベータの群管
理装置の構成を示すブロック図、第２図は、上記実施例
の動作を説明するための、ビル内のエレベータ　カゴに
よる交通状態の例示図、第３図は、上記実施例の動作を
説明するためのフローチャート図、第４図は、上記実施
例において適用される、ファジィ　ルール　ベースに基
づく推論のしかたを説明するためのフローチャート図、
第５図および第６１１Ｚは、上記実施例において適用さ
れるメンバーシップ関数の例示図である。 （１１）〜（ＩＮ）は＃１〜＃Ｎエレベータ　カゴ、（
２１）〜（２Ｍ）は＃１〜＃Ｍ乗場制御装置、（３）は
運転制御装置、 （４）は呼び割当手段、 （４１）は評価要素演算手段、 （４２）は推論手段、 （４３）は評価値演算手段、 （４４）は割当エレベータ・カゴ選択手段、（５）はフ
ァジィ・ルール　ベース （６）は学習装置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）複数台のエレベータを１群として管理するエレベ
   ータの群管理装置において： 複数個の評価要素を演算する評価要素演算手段； 上記複数個の評価要素を組み合わせて所定の評価式に基
   づき評価値を演算する評価値演算手段； 上記評価値に基づいて割り当て対象としてのカゴを選択
   する割当カゴ選択手段； この評価値演算手段に適用される評価式を複数個有し、
   所定の条件に対応してこれら複数個の評価式の中から１
   個を選択するようにされているファジィ・ルール・ベー
   スを備えたことを特徴とするエレベータの群管理装置。