JPH07110748B2

JPH07110748B2 - エレベータの群管理制御装置

Info

Publication number: JPH07110748B2
Application number: JP1149427A
Authority: JP
Inventors: 敏光飛田; 篤哉藤野; 博美稲葉; 中村　　清; 健治米田; 孝明上島
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1989-06-14
Filing date: 1989-06-14
Publication date: 1995-11-29
Anticipated expiration: 2010-11-29
Also published as: GB9012726D0; KR960008701B1; KR910000506A; GB2235311A; HK25194A; US5239141A; JPH0318566A; GB2235311B

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、エレベーターの群管理制御装置に係り、特
に、エレベーターに対する利用者の多様な要望を実現す
るために用いて好適なエレベーターの群管理制御装置に
関する。

［従来の技術］エレベーターの群管理制御装置に関する従来技術とし
て、例えば、特開昭58−52162号公報、特開昭58−63668
号公報に記載された技術が知られている。

これらの従来技術は、エレベーターの乗りかごの割り当
て評価を行うための評価関数を、可変パラメータを有す
るものとし、その可変パラメータをエレベーターの運行
状況をシミユレートすることによつて算出し、この可変
パラメータを用いてエレベーターの運転を制御すること
により、エレベーターの運転状況に応じた最適な制御を
実現するものである。このような従来技術による方式
は、エレベーターの運転状況に応じた最適な制御を実現
することができるが、エレベーターの制御目標が複数と
なり、それにしたがつて可変パラメータの数が増加する
と、各パラメータの最適値を求めるためのシミユレーシ
ヨンを行う回数が非常に多くなり、パラメータを求める
ために多くの時間を要し、運転状況の変化に対応できる
までの時間が長くなつてしまうという問題点を有してい
る。

また、エレベーターの群管理制御装置に関する他の従来
技術として、エレベーターの運転状況に応じて複数ある
制御方法を重み付けして総合評価する方式のものが、例
えば、特開昭59−223672号公報等に記載されて知られて
いる。

［発明が解決しようとする課題］前記従来技術は、エレベーターの運転状況に応じた最適
なエレベーターの制御を実現することができるが、エレ
ベーターの制御目標が複数になり、それにしたがつて可
変パラメータが増加すると、各パラメータの最適値を求
めるためのシミユレーシヨンの回数が多くなり、このシ
ユミレーシヨンによつて求めた可変パラメータを用い
て、運転状況の変化に対応したエレベーターの制御を行
うことができるまでの時間が長くなつてしまうという問
題点を有している。また、前記総合評価を行う従来技術
は、制御目標が多くなると、運転状況に応じて複数の割
り当て方式を重み付けして総合評価値を求めるための、
総合評価それぞれの重み係数を適切に決定することが困
難になるという問題点を有する。

本発明の目的は、前記従来技術の問題点を解決し、制御
目標が複数ある場合にも、速やかに最適な割り当て評価
式を用いてエレベーターの割り当て制御を可能にするエ
レベーターの群管理制御装置を提供することにある。

［課題を解決するための手段］本発明によれば前記目的は、エレベーターの運転状況及
び制御目標から推論によつてシミユレーシヨンを行う可
変パラメータの範囲を制限し、各可変パラメータを変更
しながらシミユレーシヨンを行う際のシミユレーシヨン
の順序を決定し、また、使用する割り当て評価式も運転
状況及び制御目標を用いて推論によつて選択することに
より達成される。

［作用］推論手段は、エレベーターの運転状況及び制御目標に基
づいて、推論によつて最適な可変パラメータのある範囲
を求め、シミユレーシヨンする可変パラメータの範囲を
制限し、制限した可変パラメータ範囲内でシミユレーシ
ヨンを行つて最適なパラメータを求める。このとき、各
可変パラメータを変更しながらシミユレーシヨンを行う
際のシミユレーシヨンの順序も推論される。

また、本発明の制御装置は、エレベーターの運転状況及
び制御目標から割り当て評価を行うため、割り当て評価
式を変更した方が有効な制御が実現できる場合には、割
り当て評価式を変更することを推論し、この推論された
割り当て評価式と前述のシミユレーシヨンによつて求め
たパラメータとを用いてエレベーターの制御を行う。

これにより、本発明によるエレベーターの群管理制御装
置は、制御目標が複数なり、可変パラメータが増加して
も速やかに最適な割り当て評価式及びパラメータを用い
てエレベーターの群管理制御を行うことができるので、
より速やかに効率的なエレベーターの運行ができるよう
になる。

［実施例］以下、本発明によるエレベーターの群管理制御装置の実
施例を図面により詳細に説明する。

第１図は本発明の一実施例の全体構成を示すブロツク
図、第２図はソフトウエアの構成を示す図、第３図はハ
ードウエアの概略構成を示すブロツク図、第４図、第５
図はテーブルの構成を説明する図、第６図〜第10図は運
転系のプログラムを示すフローチヤート、第11図〜第17
図はシユミレーシヨン系のプログラムを示すフローチヤ
ート、第18図は推論用データベースの一例を示す図、第
19図はルールベーステーブルの一例を示す図、第20図、
第21図は推論用データベース及びルールベーステーブル
の具体例を説明する図、第22図、第23図は具体的なルー
ルを説明する図である。第１図、第３図において、MAは
群管理制御装置、MA1は群管理運転制御手段、MA2は群管
理制御方式決定手段、PDは目標設定装置、PD1は入力装
置、PD2は制御目標設定用データテーブル、HD（HD₁〜HD
₃）はホール呼び装置、M1は群管理運転制御用マイコ
ン、M2は推論・シミユレーシヨン用マイコン、E1〜E3は
号機制御用マイコンである。

第１図に示すように、本発明の一実施例は、群管理制御
装置MAに、目標設定装置PD、ホール呼び装置HD及び号機
制御用マイコンE1〜E3が接続されて構成されている。目
標設定装置PDは、入力装置PD1と制御目標設定用データ
テーブルPD2とにより構成され、エレベーターの群管理
を行うための制御目標を群管理制御装置MAに入力する。
群管理制御装置MAは、実際にエレベーターの群管理を行
う際に必要なエレベーターの乗りかごの割り当て方法を
決定する制御方式決定手段MA2と、群管理制御を行う群
管理運転制御手段MA1とを備えて構成されており、ま
た、群管理運転制御手段MA1は、ホール呼び装置HDから
の信号を基に各号機制御用マイコンE1,E2,E3を割り当て
る制御を行う。

なお、以下に説明する本発明の一実施例は、外部に目標
設定装置PDを接続して、稼働中も制御目標を設定できる
実施例として説明するが、本発明は、予め制御目標が固
定していて、稼働中にその制御目標を変える必要の無い
場合には、目標設定装置PDを用いずに、始めから目標値
テーブルに制御目標値を設定しておいてもよい。

第２図は本発明のソフトウエアの構成を示している。こ
の本発明のソフトウエアは、大別して運転系ソフトウエ
アSF1と、学習系ソフトウエア（以下の説明では、この
ソフトウエアをシミユレーシヨン系ソフトウエアともい
う）SF2とにより構成されている。

運転系ソフトウエアSF1は、呼び割り当て処理、エレベ
ーターの分散待機処理等の群管理制御を直接的に指令し
制御する運転制御プログラムSF14から成り、このプログ
ラムに対する入力情報として、各号機制御用マイコンE1
〜E3内の号機制御プログラムから送信されてきたエレベ
ーターの位置、方向、かご呼び等の、エレベーター制御
データテーブルSF11に一旦格納された情報、ホール呼び
テーブルSF12内の情報、エレベーターの管理台数などの
エレベーター仕様テーブルSF13内の情報、学習系ソフト
ウエアSF2で演算され、出力される最適運転方式選択パ
ラメータ及び呼び割り当て制御パラメータ等の情報があ
る。

一方、学習系ソフトウエアSF2は、以下に説明する多数
の処理プログラムで構成されている。

SF20は、データ収集プログラムであり、このプラグラム
は、ホール呼び、エレベーターの制御データテーブルの
内容をオンラインで一定時間周期でサンプリングし、シ
ミユレーシヨン用データを収集するプログラムである。
このプログラムは、特に、行き先別交通需要（以下行き
先交通需要と称す）を主に収集する。

SF22は、データ収集プログラムSF20により収集され、オ
ンラインでサンプリングデータテーブルSF21に格納され
た該テーブルSF21の内容と、過去の時間帯の前記サンプ
リングデータテーブルSF21の内容とを加味してシミユレ
ーシヨン用のデータを演算するプログラムである。

SF23は、シミユレーシヨンによる各種曲線演算プログラ
ムであり、シミユレーシヨン用データテーブルSF24及び
エレベーター仕様テーブルSF25内の情報が入力され、所
定の複数のパラメータごとにシミユレーシヨンを実施し
て各種曲線の演算を行い、得られた曲線データを各種曲
線データテーブルSF26内に格納する。各種曲線データテ
ーブルSF26に格納される曲線テーブルのデータとして、
例えば、待ち時間曲線テーブル、乗車時間曲線テーブ
ル、かご内混雑度曲線テーブル、消費電力曲線テーブル
等のデータがある。

SF27は、最適運転制御パラメータの演算プログラムであ
り、前述した各種曲線データテーブルSF26内のデータ、
目標設定装置PDから設定された目標値テーブルSF28内の
データを用いて、エレベーターが設置されたビルの条件
に適応した最適制御パラメータSF29を演算し出力する。

なお、最適運転制御パラメータSF29には、シミユレーシ
ヨン用データ演算プログラムSF22で演算されたシミユレ
ーシヨンデータテーブルSF24内の一部のデータも付加さ
れる。これは、学習系ソフトウエアSF2で、実際の運行
結果を評価し、その結果で、エレベーターを制御するた
めの学習機能の１つといえる。

SF210は、タサンプリングテーブルSF21の内容と目標値
テーブルSF28の内容とをもとに、推論用のルールベース
テーブルSF211の知識を用いて、推論によつてシミユレ
ーシヨンに使用するパラメータの範囲を限定し、シミユ
レーシヨンを行う順番を決定し、それらの結果をシミユ
レーシヨン用データ演算プログラムSF22に送る。

第３図は本発明の一実施例のハードウエアの概略構成を
示しており、群管理制御装置MAは、主に運転系のソフト
ウエアSF1の実行を行う群管理運転制御用マイコンM1
と、主に推論やシミユレーシヨンなどの学習系ソフトウ
エアSF2の実行を行う推論・シミユレーシヨン用マイコ
ンM2とにより構成されている。すなわち、群管理運転制
御用マイコンM1は、第１図に示す群管理運転制御手段MA
1と、第２図に示す運転系ソフトウエアSF1とを備え、ま
た、推論・シミユレーシヨン用マイクンM2は、第１図に
示す群管理制御法式決定手段MA2と、第２図に示す学習
系ソフトウエアSF2とを備え、これらの機能を実行する
ものである。

そして、学習系ソフトウエアSF2内の目標値テーブルSF2
8に制御目標を設定するための目標設定装置PDは、推論
・シミユレーシヨン用マイコンM2に接続される。また、
ホール呼び装置HD1〜HD3は、信号線HCを介して群管理運
転制御用マイコンM1に接続される。さらに、群管理運転
制御用マイコンM1は、信号線CMを介して各号機制御用マ
イコンE1〜E3に接続されている。

次に、本発明の一実施例で用いられる各種テーブルの構
成を第４図、第５図により説明する。

第４図は運転系ソフトウエアSF1のテーブル構成であ
り、大別して、エレベーター制御テーブル、ホール呼び
テーブル、エレベーター仕様テーブルの各ブロツクで構
成される。各ブロツク内のテーブルについては、後述す
る運転系制御プログラムを説明するとき、その都度説明
することとする。

第５図はシミユレーシヨン系ソフトウエアSF2のテーブ
ル構成を示しており、最適運転制御パラメータ、各種曲
線データテーブル、目標値テーブル、サンプリングデー
タテーブル、シミユレーシヨン用データテーブル、エレ
ーベーター仕様テーブル（第４図と同様のため図示せ
ず）および推論用テーブルのブロツクで構成される。

次に、本発明の一実施例におけるソフトウエアについ
て、最初に、運転系のプログラムを説明し、次に、シミ
ユレーシヨン系のプログラムを説明する。

なお、以下に説明するプログラムは、プログラムを複数
のタスクに分割し、効率よい制御を行うシステムプログ
ラム、すなわち、リアルタイムのオペレーテイングシス
テムのもとで管理実行されるものとする。従って、プロ
グラムの起動や休止は、システムタイマーや他のプログ
ラムから自由に行うことが可能である。

第６図〜第10図は各種運転制御プログラムのフローを示
すものであるが、まず、運転制御プログラムの中で特に
重要なエレベーター到着予測時間テーブル演算プログラ
ム及び呼び割り当てプログラムの２つについて説明す
る。

第６図は待ち時間評価演算の基礎データとなる、エレベ
ーターの任意の階までの到着予測時間を演算するプログ
ラムのフローである。このプログラムは、例えば、１秒
毎に周期的に起動され、エレベーターの現在位置より任
意の階までの到着予測時間を全階床、全エレベーターに
ついて演算するものである。

第６図において、ステツプE10とE90とは、全てのエレベ
ーターについてループ処理することを示している。

（１）まず、全エレベーターについての処理を実行する
ようにエレベーターの号機を指定し、ワーク用の時間テ
ーブルＴに初期値をセツトし、その内容を第４図の到着
予測時間テーブルにセツトする。初期値としては、その
エレベーターが現在位置している階床におけるエレベー
ターのドアの開閉状態より、あと何秒で出発できるかを
示す時間、エレベーター休止時間毎におけるエレベータ
ー起動までの所要時間等が考えられる（ステツプE10、E
20）。

（２）次に、階床を一つ進め、到着予測時間を求めるべ
き階床がエレベーター位置と同一になつたかどうか比較
する（ステツプE30、E40）。

（３）もし、ステツプE40で同一となつていれば、１台
のエレベーターの到着予測時間テーブルが演算できたこ
とになり、ステツプE90へシヤンプし、他のエレベータ
ーについて同様の処理を繰り返す。

（４）一方、ステツプE40において、その結果が“NO"で
あれば、到着時間テーブルＴに１階床走行時間Trを加算
し、この時間テーブルＴを到着予測時間テーブルにセツ
トする（ステツプE50、E60）。

（５）次に、その階床に対して、かご呼びあるいは割り
当てホール呼び、すなわち、着目したエレベーターにサ
ービスすべき呼びがあるかどうかを判定し、もしあれ
ば、エレベーターが停止するため、１回停止時間Tsを時
間テーブルに加算する（ステツプE70、E80）。

（６）ステツプE70でかご呼びあるいは割り当てホール
呼びがない場合、及び、ステツプE80の終了後、ステツ
プE30にジヤンプし、全ての階床について前述した処理
を繰り返し実行する。また、１台の号機いついて前述の
処理が終了すれば、ステツプE90を介して次の号機に対
する処理を、前述の全ステツプを行うことにより実行す
る。

なお、前述の処理において、ステツプE50とステツプE80
とにおける１階床走行時間Trと１回停止時間Tsとは、シ
ミユレーシヨン系のソフトウエアにより最適運転制御パ
ラメータの１つとして与えられる。

第７図は呼び割り当てのプログラムのフローであり、こ
のプログラムは、ホール呼び発生時に起動させる。そし
て、この呼び割り当てのプログラムで用いられる呼び割
り当てのアルゴリズムは、複数であり、また、外部から
追加、変更あるいは削除することが可能である。呼び割
り当てのアルゴリズムとしては、例えば、長待ち呼び最
小化呼び割り当てアルゴリズム（第８図により後述）
と、到着予測時間最小呼び割り当てアルゴリズム（第９
図により後述）とがある。これらのアルゴリズムは、第
５図に示す最適運転制御パラメータの中のアルゴリズム
選択パラメータAsにより選択され、切り替えられる。

以下、第７図のフローを説明する。なお、このフローに
おいて、ステツプA90、A100は、ステツプA20、A30で設
定した全処理が終了するまで以下に説明する処理をルー
プ演算させるためのステツプである。

（１）まず、発生ホール呼びを外部より読み込む。そし
て、上昇方向及び下降方向の全階床についての処理を行
うことを設定する（ステツプA10、A20、A30）。

（２）発生ホール呼びがあるか否かを判定し、もし、呼
びがあれば、呼び割り当てアルゴリズム選択パラメータ
Asを判定して、呼び割り当てのための選択アルゴリズム
を選択決定する（ステツプA40、A50、A51）。

（３）選択された呼び割り当てアルゴリズム、この例の
場合、長待ち呼び最小化呼び割り当てアルゴリズム（ス
テツプA60）、到着時間最小呼び割り当てアルゴリズム
（ステツプA70）、多目標制御呼び割り当てアルゴリズ
ム（ステツプA71）の１つのアルゴリズムを用いて、割
り当てるエレベーターを演算し、この結果選択された最
適なエレベーターを、ステツプA40で検出されたホール
呼びに割り当てる（ステツプA80）。

第８図は前述したステツプA60における長待ち呼び最小
化呼び割り当てアルゴリズムの処理フローであり、以
下、これについて説明する。

この処理フローでは、どのエレベーターが最適な割り当
てエレベーターであるかを判断するため、ステツプA60
−１とA60−６とにより、全エレベーターについて処理
する。

（１）まず、発生ホール呼びを含む前方階の割り当てホ
ール呼びの最大予測待ち時間Tmaxを演算する。なお、こ
の予測待ち時間とは、ホール呼び経過時間と到着予測時
間とを加算したものである（ステツプA60−２）。

（２）次に、発生ホール呼びを含む前後所定階床の停止
呼びから、停止呼び評価値Tcを演算し、この評価値と前
述の最大予測待ち時間Tmaxとにより評価関数φを演算す
る。（ステツプA60−３、A60−４）。

前記評価関数φは、次のように表される。

φ＝Tmax−αTc （１）（３）そして、最後に、この評価関数φの中で最小の値
を示したエレベーターを、呼びに割り当てるために選択
する（ステツプA60−５）。

前述の処理を全てのエレベーターについて実行すると、
ステツプA60−５の演算結果によりにより、最適な評価
値のエレベーターが、呼び割り当てエレベータとして選
択されることになる。

第９図は前述した第７図のステツプA70における到着時
間最小呼び割り当てアルゴリズムの処理フローであり、
以下、これについて説明する。

第９図に示すフローは、第８図により説明したフローと
ほぼ同一であるが、ステツプA70−２の処理のみが異な
る。すなわち、このアルゴリズムでは、発生ホール呼び
までの到着予測時間の最小の評価値のエレベーターを選
択するため、第４図に示すテーブルから発生ホール呼び
階ｉの到着予測時間Tiをロードしている。従つて、ステ
ツプA70−４において演算を行う評価関数φは、次式に
示すように表される。

φ＝Ti−αTc （２）第10図は前述した第７図のステツプA71における多目標
割り当てのアルゴリズムの一例を示す処理フローであ
る。

この第10図に示すフローの例は、第８図の長待ち呼び最
小化呼び割り当てアルゴリズムの評価関数に乗車時間と
かご内混雑度を加えた例であり、第８図に示したフロー
とは、乗車時間の計算ステツプA71−４、かご内混雑度
の計算ステツプA71−５が加えられている点で異なり、
また、評価関数の演算ステツプA71−６の処理が異なつ
ている。

多目標割り当てのアルゴリズムは、この他にも、例え
ば、到着予測時間最小化呼び割り当てアルゴリズムに、
乗車時間、かご内混雑度等を加えたもの等があり、これ
らは、追加、変更、削除可能である。

以上、エレベーターの運転制御プログラムの主なプログ
ラムである到着予測時間テーブルの演算プログラム及び
割り当てプログラムの処理フローのいくつかを説明した
が、呼び割り当ての処理フローは、追加、変更、削除可
能であり、他の割り当てアルゴリズムの採用も可能であ
る。

この他、前述以外のエレベーターの運転制御プログラム
には、混雑階への複数台のエレベーターをサービスする
複数台サービス処理プログラム、交通需要が閑散時のと
きエレベーターをあらかじめ決められた階へ待機させる
分散待機処理プログラム等があるが、これらの説明は省
略する。

次に、シミユレーシヨン系ソフトウエアSF2のプログラ
ムについて説明する。

第11図は第２図に示すデータ収集プログラムSF20の動作
を説明する処理フローであり、このプログラムは、一定
周期ごと、例えば、１秒毎に起動され、かつ、一定時間
データを収集すると、その収集データを第２図、第５図
のサンプリングデータテーブルSF21に格納するものであ
る。

データシューシュー項目には、種々あるが、本発明の一
実施例のプログラムでは、特に、行く先交通量C_ij、エ
レベーターの１階床走行時間t_r、１回停止時間t_sの３項
目のデータを収集し、そのほかに乗車時間やかご内混雑
度、予約変更率などについても別途収集している。

（１）まず、行き先交通量C_ijを収集する。このため
に、ｉ階の乗客を行先階ｊごとに分配する必要がある
が、これは、ｉ階での乗り込み乗客数（かご重量検出装
置等により検出）と次の停止階へ止まるまでの間に生じ
たかご呼びにより、行先階ｊがわかるので、この情報を
用いることにより、適当に乗客を分配することができる
（ステップSA−10,SA−20）。

第12図は、このようにしてデータ収集した行先交通量C
_ijの例（ビル階床８階の場合）である。ここで行先交通
量C_ijの総和（ΣC_ij）はその時間内に生じた乗客数と等
しくなる。

（２）次に、１階床走行時間のデータを収集する。この
ため、エレベーターの走行階床数と走行時間を収集し、
サンプリングタイム終了後、走行時間を走行階床で除算
することにより、１階床の走行時間を演算する（ステツ
プSA30、SA40）。

（３）また、同様にして、エレベーターの停止回数とド
ア開中時間（停止時間）をデータ収集して、１回停止時
間を演算する（ステツプSA50、SA60）。

（４）ステツプSA10〜SA60で収集したデータは、サンプ
リングタイム終了となると前述の演算が行われ、かつ、
第２図すなわち第５図のサンプリングデータテーブルSF
21のオンライン計測テーブル及び時間帯別テーブルに各
々格納される。その後、次のサンプリングタイムにおけ
るデータの収集のために、収集用テーブルをクリアす
る。なお、オンライン計測のデータテーブルに格納され
るデータは、c_ijnew,t_rnew,t_stewのように項目ごとにne
wの添字を付加し、時間帯別テーブルには、c_ijold,t
_rold,t_soldのようにoldの添字を付加して表記している
（ステツプSA70〜SA90）。

第13図は第２図に示すシミユレーシヨン用データ演算プ
ログラムの動作を説明するフローであり、このプログラ
ムは周期駆動される。

（１）シミユレーシヨン用データは、オンライン計測し
たデータと過去のデータとを適当な結合変数γを加味し
て予測演算される。このため、まず、結合変数γをセツ
トし、例えば、行先交通量の予測値を、 c_ijpre＝γc_ijnew＋（１−γ）c_ijold （１）として演算する。従つて、結合変数γが大きいほどオン
ライン計測の行先交通量のデータの重みが大きくなる。
なお、この予測データには、preの添字を付加している
（ステップSB10、SB20）。

（２）ステツプBS20と同様にして、１階床走行時間及び
１回停止時間の予測データt_rpre,t_spreを演算する。ま
たこれらのt_rpre,t_spreのデータを、第５図に示す最適
運転制御パラメータのT_r,T_sのテーブルにセツトする
（ステツプSB30、SB40）。

（３）次に、そのほか割り当てに必要なパラメータのシ
ミユレーシヨン範囲及びシミユレーシヨンの順序をサン
プリングデータテーブルSF21と目標値テーブルSF28から
推論によつて求めるプログラムを起動する。そして、ス
テツプSB20,SB40で演算された予測データを基にシミユ
レーシヨンを実行するため、第15図により後述するシミ
ユレーシヨンによる各種曲線演算プログラム（タスク）
を起動する（ステツプSB40、SB50）。

第14図は第２図に示す推論機構SF210による最適運転制
御パラメータの範囲およびシミユレーシヨンの順序を推
論するプログラムの動作を説明するフローであり、以
下、これについて説明する。このプログラムは、第13図
のステツプSB41より起動される。

（１）まず、目標値テーブルSF28の内容を推論機構内の
推論用データベースSF210aに読み込み、次に、サンプリ
ングデータテーブルSF21の内容を推論機構内の推論用デ
ータベースSF210aに読み込む（ステツプSK10、SK20）。

（２）さらに、推論用データベース210aの内容とルール
ベーステーブルSF211にある知識を用いて最適運転制御
パラメータ、あるいは、そのパラメータの範囲及びシミ
ユレーシヨンの順序を推論する（ステツプSK30）。

（３）最後に、推論されたパラメータ、または、パラメ
ータの範囲及びシミユレーシヨンの順序をシミユレーシ
ヨン用データ演算プログラムSF22と最適運転制御パラメ
ータの演算プログラムSF27とに送る（ステツプSK40）。

第15図はシミユレーシヨンによる各種曲線演算プログラ
ムSF23の動作を説明するフローであり、このプログラム
は、第13図のステツプSB50より起動される。このシミユ
レーシヨンを行うに必要なパラメータとして、呼び割り
当てのアルゴリズムを選択するためのアルゴリズムパラ
メータAs、及び重み係数である制御パラメータα、待ち
時間の係数、乗車時間の係数、かご内混雑度のしきい値
等があり、このプログラムは、それぞれのパラメータケ
ースについて推論機構SF210で推論したパラメータの範
囲及び順序でシミユレーシヨンを実行する。

（１）まず、行先交通量等のシミユレーシヨン用データ
をセツトすると共に、アルゴリズムパラメータをセツト
する。セツトするアルゴリズムパラメータは、前述した
アルゴリズムパラメータAsであり、As＝１で長待ち呼び
最小化呼び割り当てアルゴリズムが選択され、As＝２で
到着予測時間最小呼び割り当てアルゴリズムが選択さ
れ、As＝３で多目標割り当てアルゴリズムが選択され、
As＝4,5……では、その外の割り当て方式が選択される
ようになつている（ステツプSC10、SC20）。

（２）次に、所要のケースについての制御パラメータを
セツトし、各パラメータ毎にシミユレーシヨンを実行す
る。なお、この場合の制御パラメータは、例えば、0,1,
2,3,4の５ケースである（ステツプSC30、SC40、SC5
0）。

（３）そして、各ケース毎に、かつ、全アルゴリズムパ
ラメータ毎に、前述のシミユレーシヨン処理を行い、こ
のシミユレーシヨンされた結果は、制御パラメータごと
に記憶される。なお、シミユレーシヨン結果の記憶は、
従来からの平均待ち時間と消費電力の他に、乗車時間、
かご内混雑度等についても記憶して、曲線テーブルを作
成する（ステツプSC60、SC70）。

（４）前述した全てのケースについてシミユレーシヨン
を終了すると、後述する第17図に示す最適運転制御パラ
メータ演算プログラム（タスク）を起動し、このプログ
ラムの処理を終了する（ステツプSC80）。

第16図は前述した各種曲線演算プログラムSF23における
ステツプSC40のシミユレーシヨン実行プログラムの具体
的フローを示すものである。このシミユレーシヨンプロ
グラムは、エレベーターそのものの動作、例えば、走行
動作、ドア開閉動作プログラムなどと、これらのエレベ
ーターを効率よく管理する管理機能プログラム、例え
ば、呼び割り当て機能、エレベーターの分散待機機能プ
ログラムなどに大別される。シミユレーシヨン結果が、
精度良く求まるかどうかは、このシミユレーシヨンプロ
グラムの構成に左右され、できるだけエレベーターシス
テムと等価となるようにプログラムを構成せねばならな
い。

以下、第16図に示すシミユレーシヨン実行プログラムの
一例を説明する。なお、このプログラムは、ステツプSC
40−１及びSC40−17により、例えば、予めセットした１
時間相当分のシミユレーシヨン時間についてループ処理
を行うものである。

（１）まず、シミユレーシヨンのための初期値をセツト
した後、乗客発生処理を実行する。この乗客発生は、第
５図のシミユレーシヨン用データテーブルSF24内の予測
行先交通量C_preのデータを基に演算される（ステツプSC
40−１、40−２）。

（２）上記乗客発生処理により、乗客が発生すると、発
生ホール呼びを検出して呼び割り当て処理が行われる。
この呼び割り当て処理は、第７図で前述した運転制御プ
ログラムの中の割り当てプログラムと同様な方法で処理
される（ステツプSC40−３〜SC40−５）。

（３）前述のステツプにより呼び割り当て処理が終了す
ると、乗りかごの動作のシミユレーシヨンに処理が移行
する。すなわち、まず、エレベーターの走行を行い、そ
して、エレベーターの位置が停止状態になつたか否かを
判定し、停止位置であれば、ステツプSC40−８〜SC40−
15の処理を実行する（ステツプSC40−6,SC40−７）。

（４）ステツプSC40−７でエレベーターの位置が停止位
置であれば、かご呼びや割り当てホール呼びなどのサー
ビス呼びがあるか否かを判定し、サービス呼びが無けれ
ば、エレベーターの分散待ち機処理が行われる（ステツ
プSC40−８、SC40−15）。

（５）ステツプSC40−８でサービス呼びがあれば、その
サービス呼びのリセツト及び乗客の乗り降り処理を実行
する（ステツプSC40−９）。

（６）そして、シミユレーシヨン結果の評価のために、
エレベーターの停止回数の収集（停止回数は消費電力に
ほぼ比例しているため、このデータを収集する）、及
び、待ち時間、乗車時間、かご内混雑度等のデータの収
集を行う（ステツプSC40−10〜SC40−13）。

（７）次に、ドアの開閉処理を行つて１台のエレベータ
ーの処理を終了する。そして、ステツプSC40−６〜SC40
−14の処理を各エレベーター毎に、所定の時間分繰返し
実行する（ステツプSC40−14、SC40−17）。

（８）前述の処理を所定のシミユレーシヨン時間につい
て行つた後、その結果を用いてシミユレーシヨン結果の
評価データである、平均待ち時間、消費電力、乗車時
間、かご内混雑等の制御目標を演算し、このプログラム
の実行を終了する（ステツプ40−18）。

第17図は最適運転制御パラメータの演算プログラムのフ
ローを示すものであり、このプログラムは第15図のステ
ツプSC80により起動される。このプログラムは、第15図
で演算された待ち時間曲線データ、消費電力曲線デー
タ、乗車時間曲線データ、かご内混雑度曲線データ等
と、設定器から入力された制御目標値とにより、エレベ
ーター群管理に最適な運転制御パラメータを学習演算す
るものである。

（１）まず、目標値及びその優先順位、重み係数を読み
込み、次に、推論機構の推論結果を読み込む（ステツプ
SD10、SD20）。

（２）さらに、所定の補間法により各曲線を演算し、推
論されたパラメータの範囲で各目標値と各曲線から得た
結果の差、もしくは、この差に重み係数を掛けたものの
総計が最小となるパラメータの組を求める（ステツプSD
30、SD40）。

（３）最後にこのようにして求めたパラメータの組を最
適運転制御パラメータSF29に登録して処理を終了する
（ステツプSD50）。

第18図は推論機構SF210内の推論用データベースSF210
a、第19図はルールベーステーブルSF211を示すものであ
り、その実際の内容の例が第20図及び第21図に示されて
いるので、以下、これについて説明する。

第20図は第18図に示す推論用データベースSF210a内のデ
ータを文章で表したものである。推論用データは、No.1
〜No.6として図示するような、データ収集プログラムSF
20により収集され、サンプリングデータテーブルSF21に
格納されたデータを取り込んだものと、No.h〜No.h＋５
として図示するような、目標値テーブルSF28に格納され
たデータを取り込んだものとがある。

また、第21図はルールベーステーブルSF211内のルール
を文章で表したものである。このルールは、第21図にル
ール１〜ルール３として示すように、データ収集プログ
ラムSF20によつて収集されたサンプリングデータテーブ
ルの内容から、現在の交通量等の、利用状況の増分、交
通流変化の差分、及び、これらの時間的推移を示す変化
の傾向であるトレンド変化の傾向等を求め、これらの結
果と、目標値テーブルSF28の内容とを前提として、シミ
ユレーシヨンすべきパラメータの範囲を決定し、あるい
は、可変パラメータを変更して、シミユレーシヨンを行
う順序を結論として示したものである。

第22図は前述した第21図に示すルール１を具体的に説明
する図である。

第22図において、曲線αは、ある条件での交換量が、12
0人/5分であるときの、かご内混雑度のしきい値に対す
るかご内混雑度を表す曲線であり、この曲線α上の点ａ
は、かご内混雑度の設定値、あるいは、目標値を表して
おり、点ｃは、交通量120人/5分の場合に、この設定値
または目標値を満たすためのかご内混雑度のしきい値で
ある。また、曲線βは、同一条件での交通量が、150人/
5分であるときの、かご内混雑度のしきい値に対するか
ご内混雑度を表す曲線である。

かご内混雑度を重視したエレベーターの制御を行うため
には、かご内混雑度の設定値または目標値を満足するよ
うにしなければならないが、かご内混雑度のしきい値が
ｃ点のままであると、かご内混雑度は、点ｅに示すよう
に大幅に増加してしまう。そこで、かご内混雑度の設定
値または目標値を満たすためには、かご内混雑度のしき
い値を点ｄに示すように小さくして、かご内混雑度が曲
線β上の点ｂに示されるような状態にしなければならな
い。

このとき、交通量の増加が一定の範囲内であれば、かご
内混雑度のしきい値を小さくすることによつて、かご内
混雑度を下げることが可能であるので、このような場合
のシミユレーシヨンは、このルール１にしたがつて、か
ご内混雑度のしきい値が現在の値より小さい値について
のみ行えばよいことになる。

前述したように、ルールベーステーブル内のルールを用
いることにより、すなわち、現在のエレベーターの利用
状況、その差分等を利用した知識を用いることにより、
本発明の実施例では、シミユレーシヨンすべきパラメー
タの範囲を限定することができ、シミユレーシヨンを行
う回数を大幅に減少させることができる。

第23図は第21図に示すルール３を説明する図である。

この図により説明するルール３は、可変パラメータを変
更してシミユレーシヨンを行う場合の、シミユレーシヨ
ンの順序を変更するルールの一例である。

第23図において、曲面ｐは、エレベーターのある利用状
況の下で、乗車時間の係数と、かご内混雑度のしきい値
とを変化させた場合の、乗車時間を表し、また、曲面ｆ
は、同一条件で、乗車時間の係数と、かご内混雑度のし
きい値とを変化させた場合のかご内混雑度を表してい
る。

このような複数のパラメータ、この例の場合２つのパラ
メータを変化させてシミユレーシヨンを行う場合、一般
に、一方のパラメータの値を固定し、他方のパラメータ
の最適値を求めるシミユレーシヨンを行うことにより、
シミユレーシヨンの回数を減少することができる。従っ
て、第23図に示すような状況において、乗車時間が最小
となる点ｇを求めるためのシミユレーシヨンは、まず、
かご内混雑度のしきい値を固定しておき、乗車時間の係
数を変化させて、乗車時間が最適となる乗車時間の係数
ｉを求め、その後、かご内混雑度のしきい値を変化させ
て、かご内混雑度のしきい値の最適値ｈを求めればよ
い。しかし、かご内混雑度を重視する場合にも、前述と
同様の順序でシミユレーシヨンを実行すると、乗車時間
の係数を先に変化させることによつて、図示の点ｍが選
択され、かご内混雑度が最小になる点ｊが選択されなく
なつてしまう。

そこで、本発明の実施例では、このような場合、ルール
３により、かご内混雑度のしきい値を先に変化させ、先
にかご内混雑度のしきい値の最適値ｋを求め、その後、
乗車時間の係数を変化させ、このときの乗車時間の最適
値ｌを求めることによつて、かご内混練度が最小となる
点ｊを選択することができる。

前述したように、シミユレーシヨンの回数を減少させる
ために、１つのパラメータの値を固定して、他のパラメ
ータの１つの値を変化させて最適値を求めてゆく場合に
も、エレベーターの利用状況や目標値により、シミユレ
ーシヨンの順序を変えることによつて、各パラメータの
最適値を確実に求めることができる。

以上、第20図〜第23図を用いて、本発明の一実施例にお
ける推論のためのルール等の説明をしたが、これらのル
ールは、エレベーターが設置されているビルの種類、交
通量、基準階の数等のエレベーターの利用状況によつて
異なるので、それぞれの場合に応じて、それぞれ別のル
ールが用意される。

前述した本発明の一実施例によれば、予め各制御パラメ
ータを変化させたときの曲線を演算しておくので、目標
設定装置PDによつて目標が設定されれば、直ちに最適な
制御パラメータによりエレベーターを群管理制御するこ
とが可能になる。従つて、前述の本発明の一実施例は、
目標値が頻繁に変更されるようなエレベーターの群管理
制御に用いる場合に有効である。

なお、本発明の一実施例におけるエレベーターの制御目
標は、前述により説明した以外に種々あるが、本発明
は、制御目標として、ホール待ち時間、乗車時間、かご
内混雑度、予約変更率、輸送能力、乗車人数、長待率、
予約案内をしてからエレベーターが到着するまでの時間
を示す予約報知時間、かご呼び先着率、かご通過回数、
満員通過回数、ホール呼びが発生してからエレベーター
が到着するまでに案内表示装置に表示することができる
一般案内情報の量である情報案内量、騒音レベル、省エ
ネルギー、エレベーターの起動回数、予め決められたス
ケジュールに従って、決められた順序で決められた階床
をサービスするスケジュール運転等の複数を用いてエレ
ベーターの群管理制御を行うことができる。

第24図は本発明の他の実施例の構成を示す概略ブロツク
図である。

この実施例は、予め各種曲線を演算しておきこの曲線か
ら最適運転制御パラメータを演算するのではなく、目標
が設定されてから曲線を計算することなしに、直接シミ
ユレーシヨン結果から求めるようにした実施例である。
この実施例は、第１図に示した実施例におけるシミユレ
ーシヨンによる各種曲線演算プログラムSF23及び各種曲
線データテーブルSF26に代り、シミユレーシヨンによる
予測達成値の演算プログラム及び予測達成値データテー
ブルを設けたものである。

このような本発明の他の実施例によれば、目標値が固定
しているような場合に、シミユレーシヨンの数が少なく
ても良く、その分、可変パラメータを細かく変更してよ
り良い運転制御パラメータを演算することを可能にでき
る。

［発明の効果］以上説明したように本発明によれば、従来のエレベータ
ーの群管理制御における、待ち時間及び省エネルギの２
つの制御目標を満足させるだけでなく、乗車時間、かご
内混雑度といつたその他の目標についても考慮したエレ
ベーターの群管理制御を実現することができる。さら
に、本発明によれば、観察、収集した運転状況の変化に
したがつて、各制御目標が最適となるように割り当て評
価方法を変化させているので、エレベーターの運転状況
の変化に伴つて、自動的にかつ速やかに制御目標に応じ
た最適なエレベーターの群管理制御を実現することが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の全体構成を示すブロツク
図、第２図はソフトウエアの構成を示す図、第３図はハ
ードウエアの概略構成を示すブロツク図、第４図、第５
図はテーブルの構成を説明する図、第６図、第７図、第
８図、第９図、第10図は運転系のプログラムを示すフロ
ーチヤート、第11図、第13図、第14図、第15図、第16
図、第17図はシミユレーシヨン系のプログラムを示すフ
ローチヤート、第12図は行先交通量の収集データ例を示
す図、第18図な推論用データベースの一例を示す図、第
19図はルールベーステーブルの一例を示す図、第20図、
第21図は推論用データベース及びルールベーステーブル
の具体例を説明する図、第22図、第23図は具体的なルー
ルを説明する図、第24図は本発明の他の実施例の全体構
成を示すブロツク図である。 MA……群管理制御装置、MA1……群管理運転制御手段、M
A2……群管理制御法式決定手段、PD……目標設定装置、
PD1……入力装置、PD2……制御目標設定用データテーブ
ル、HD（HD₁〜HD₃）……ホール呼び装置、M1……群管理
運転制御用マイコン、M2……推論・シミユレーシヨン用
マイコン、E1〜E3……号機制御用マイコン。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中村清茨城県日立市久慈町4026番地株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者米田健治茨城県勝田市市毛1070番地株式会社日立製作所水戸工場内 (72)発明者上島孝明茨城県勝田市市毛1070番地株式会社日立製作所水戸工場内 (56)参考文献特開昭61−197378（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−8179（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−218483（ＪＰ，Ａ)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】多階床間に就役する複数台のエレベーター
と、前記各階床に設けられたエレベーターを呼び寄せる
ためのホール呼び装置とを備え、前記複数台のエレベー
ターのうち選択されたエレベーターにホール呼びを割り
当てるエレベーターの群管理制御装置において、エレベ
ーターの制御目標として、待ち時間、乗車時間、かご内
混雑度の少なくとも１つを含んだ複数の制御目標を設定
する目標設定装置と、エレベーターの運転状況のデータ
を収集してそれを記録するサンプリングデータテーブル
と、前記制御目標及び前記サンプリングデータテーブル
のデータから推論により割り当て方式を決定する推論機
構とを備えることを特徴とするエレベーターの群管理制
御装置。
【請求項２】多階床間に就役する複数台のエレベーター
と、前記各階床に設けられたエレベーターを呼び寄せる
ためのホール呼び装置とを備え、前記複数台のエレベー
ターのうち可変パラメーターを有する評価関数に従つて
選択されたエレベーターにホール呼びを割り当てる群管
理制御装置において、エレベーターの制御目標として、
待ち時間、乗車時間、かご内混雑度の少なくとも１つを
含んだ複数の制御目標を設定する目標設定装置と、エレ
ベーターの運転状況のデータを収集してそれを記録する
サンプリングデータテーブルと、前記制御目標及び前記
サンプリングデータテーブルのデータから推論により割
り当て方式を決定する推論機構とを備え、該推論機構
は、可変パラメータを有する評価関数を複数持ち、前記
制御目標及び前記サンプリングデータテーブルのデータ
から推論により前記評価関数を選択決定することを特徴
とするエレベーターの群管理制御装置。
【請求項３】エレベーターの運行状況をシミユレーシヨ
ンするプログラムをさらに備え、評価関数の可変パラメ
ータを、制御目標と前記サンプリングデータテーブルの
データとから推論し、または、エレベーターの運行状況
を前記シミユレーシヨンプログラムによつてシユミレー
トすることによつて決定することを特徴とする特許請求
の範囲第１項または第２項記載のエレベーターの群管理
制御装置。
【請求項４】前記推論機構は、シミユレーシヨンに使用
する可変パラメータの範囲と、前記可変パラメータを変
更してシミユレーシヨンを行う順序とを推論することを
特徴とする特許請求の範囲第１項、第２項または第３項
記載のエレベーターの群管理制御装置。
【請求項５】前記推論機構は、交通流の変化の差、トレ
ンド変化の傾向の少なくとも１つをもとに、パラメータ
の推論を行い、あるいは、パラメータの範囲を決定する
ことを特徴とする特許請求の範囲第１項ないし第４項の
うち１項記載のエレベーターの群管理制御装置。
【請求項６】前記制御目標は、ホール待ち時間、乗車時
間、かご内混雑度、予約変更率、輸送能力、乗車人数、
長待率、予約報知時間、かご呼び先着率、かご通過回
数、満員通過回数、情報案内量、騒音レベル、省エネル
ギー、エレベーターの起動回数、スケジユール運転のう
ち少なくとも２つであることを特徴とする特許請求の範
囲第１項ないし第５項のうち１項記載のエレベーターの
群管理制御装置。