JPS59223673A - エレベ−タ−の群管理制御装置 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明はエレベータ一群管理制御装置に係り、特にコン
ピュータを利用したエレベータ一群管理制御に好適な装
置に関するものである。

〔発明の背景〕

最近、マイクロコンピュータ（以下マイコンと称す）が
各種産業に応用されてきており、エレベータ−の分野に
おいても、複数のエレベータ−を効率良く管理する群管
理制御装置や、個々のエレベー・ターを制御する号機制
御装置に適用されている。こうした試みは、マイコンの
持つ、小部、高機能゛、高信頼性、低コストの特徴のた
め、エレベータ−制御装置に大きな貢献をもたらしてい
る。

例えば、群管理制御の場合、発生するホール呼びを個々
にオンラインで監視し、全体のホール呼びのサービス状
況を刀［Ｊ味して、最適なエレベータ−を選択して割当
てることが可能となり、待時間短縮に大きく寄与してい
る。また、乗客の多く発生したホールには複数台のエレ
ベータ−をサービスさせたり、重役階には待時間の短い
エレベータ−をサービスさせるなどの優先サービス制御
が可能となり、きめ細かな制御が行い得るようになって
きている。

一方、エレベータ−の呼び割当ては、ビル全体のサービ
ス状態を考慮した評価関数を演算し、その評価関数値の
最小（あるいは最大）のエレベータ−としていた。寸だ
、乗客へのサービス性能向上のみ々らず、省エネルギー
運転となる運転方式がいくつか提案されている。

匠来より提案されている主々呼び割当て方式を次に示す
。

（１）予測待時間が最小なエレベータ−に呼びを割当て
る。

（２）割当て済呼びの予測待時間の最大値を各エレベー
タ−毎に求め、この最大値が最小となるエレベータ−に
新たに発生した呼びを割当てる（特公昭５６−４７１１
″０号公報参照）。

（３）所定の基準待時間に対する呼びの予測待時間の偏
差直を呼びの計画値とし、この値が最小となるエレベー
タ−に新たに発生しだ叶びを割当てる（特公昭５５−２
１７０９号公報参照）。

（４）すべてのホール呼びにサービスするものと仮ボし
た予測待時間の総和まだは２乗総和が最小なエレベータ
−または全エレベータ−の総和の合計の増分が最小とな
るエレベータ−に発生したホール呼びを割当てる。

以上に示す基本的な呼び割当て方式には、エレベータ−
相互間の位置関係が含まれていないため、このままでは
どの方式もだんご運転となり、サ−ビスが最良とならな
い。そこで、停止呼び評価関数の概念が提案されている
（特開昭５２−４７２４９号公報、特開昭５２−１２６
８４号公報参照）。すなわち、発生した呼びに近い階床
から着目エレベータ−の割当て済ホール呼びゃかと呼び
を考慮き （重み伺袢係数を設定する）してサービス評価値を算出
することによりだんご運転を解消さぜるもさ のである。さらに、この重み付峠係数を交通需要に応じ
た最良値とするために、シミュレーション機能を設けて
最良の重み付舛パラメータを求める改善案が提案されて
いる（、特願昭５６−１５８７３９号）。

以上のように、マイフン等のコンピュータ利用により、
ランダムロジック構成に比して大幅な性目し、憬能の同
上が図られてきだ。しかし、上記した谷種の呼び割当て
方式にはそれぞれ一長一短があり、１だ、交通需要によ
って性能の差が変化する。しかるに、これまでのエレベ
ータ一群管理制ｉＩｌ’ｌｌ装置では、あらかじめ決め
られた固定化された呼び割当て側倒）方式により運転制
御されているため、時々刻々と変化するビル環境に必ず
しも適応したシステＬとなっていない。

〔発明の目的〕

本発明は上記に鑑みてなされたもので、その目的とする
ところは、最適な群管理運転制御プログラムを効率よく
スムーズに生成し得るエレベータ一群管理制御装置を提
供することにある。

〔発明の概要〕

本発明の特徴は、複数の可変パラメータを有する評価関
数にしたがってホール呼びをザービスするエレベータ−
を選択する手段と、群管理制御を７ミユＬ／−）−ｉル
シミュレート手段ト、ゾミュレ−１・手段により第１の
可変パラメータをもとにシミュレートし、最適な第１の
パラメータを算出する第１の鼠算手段と、第１の演算手
段によシ算出された前記最適な第１のパラメータと第２
の可変パラメータをもとに上記シミュレ−１・手段でシ
ミ　　　　　　　　、１ユレートし、最適な第２のパラ
メータを算出する第２の演習手段とを具備した構成とし
だ点にある。

〔発明の実施例〕

以ド、本発明を第１図〜第１６図に示す具体的一実施例
により詳細に説明する。なお、実施例の説明は、まず、
本発明を実現する・・−ドウエア構成を述べ、次に、全
体ソフトウェア構成とその制御概念を述べ、最後に上記
制御、概念を実現するフローチャートについて説明する
。

第１図は、本発明の一実施例の全体／・−ドウエア構成
である。

エレベータ一群管理制御装置ＭＡには、エレベータ−運
転制御を司るマイコンＭ１とシミュレーションを司るマ
イコンＭ２とがあり、マイコンＭ１とＭ２間は直列通信
プロセッサ５ＤＡＣにより、通信ｗＣＭ、　ｃを介して
データ通信される。なお、この５ＤＡｃに関する詳細な
構成および動作説明はｔ特開昭５６−３７９７２号およ
び特開昭５６−３７９７３号に開示されている。ｔ−１
本実施例ではマイコンＭ２も使用しているがマイコンＭ
１ですべて構成することもできる。

エレベータ−運転制御を司るマイコンＭ１には、ホール
呼び装置Ｉ−Ｉ　Ｄからの呼び信号ＨＣが並列入出力回
路ＰＩＡを介して接続してあり、また、ドアの開閉や、
かごの加減速指令等昭々のエレベータ−を制御する号機
制御用マイコンＥ１〜Ｅｉ　ｎ（ここで、エレベータ−
はｎ号機あるものとする）とは、前記同様の直列通信プ
ロセッサ５ｒ）Ａｔ〜ＳＤＡ、と通信線ＣＭｌ−ＣＭ−
を介して接続しである。

一方、マイコンＭ２には、シミュレーションの最適運転
制御パラメータの決定に必要な情報を与える省′屯力目
標設定器ＰＤからの信号ＰＭを並列入出力回路ｐＩ八へ
介して入力させてある。

また、号機制御用マイコンＪ、１〜１れには、制御に必
要なかと呼び情報、エレベータ−の各種安全リミットス
イッチや、リレー、応答ランプで構成された制御入出力
素子Ｅ　Ｉ　０１−Ｅ　Ｉ　Ｏｏが通信線５ＩＣｈ〜Ｓ
Ｉσ、を介して接続しである。

第３図は、ソフトウェアの全体構成図であり、ソフトウ
ェアは大別して運転制御系ソフトウェアＳＦ１と学習系
ソフトウェアＳＦ２とよシなる。

運転制御系ソフトウェアＳＦＩは、呼び割当て処理や、
エレベータ−の分散待機処理等のエレベータ−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５Ｆ
１４より成り、このプログラムの入力情報として、号機
制御プログラムから送信されてきたエレベータ−の位置
、方向、かご呼び等のエレベータ−制御チータデ−プル
８Ｆ１１、ポール呼ヒテー７”ル５Ｆ１２、エレベータ
ーノ管理台数等のエレベータ−仕様テーブル５Ｆ１３な
らびに学習系ソフトウェアＳ　Ｉ”　２で演算し、出力
された最適運転方式、選択パラメータならびに呼び割当
て制御パラメータ等のデータがある。

一方、学習系ソフトウェアＳＦ２は、下記の処理プログ
ラムより構成しである。

（１）エレベータ−利用情報収集プログラムＳ　Ｆ　２
０これは、乗降人数、ホール呼びおよびエレベータ−制
御データテーブルＳ１．”１２．１１の内容ヲオンライ
ンで一定周期切にサンプリングし、呼び割当て方式の選
択やシミュレーション用データを収集するプログラムで
、特に行先階別交通需要を主に収集する。

（２）交通需要学習演算プログラム５Ｆ２２これは、エ
レベータ−利用情報収集プログラム５Ｆ２０により収集
されたサンプリングデータテーブル５Ｆ２１のオンライ
ンのザンプリングデータの内容と過去の時間帯における
内容とを加味して交通需要データを演算するプログラム
で、その結果は、交通需要データテーブル５Ｆ２３へ出
力する。

（３）交通需要区分プログラム５Ｆ２４これは、交通需
要データテーブル５Ｆ２３より得られる行先別交通需要
と時刻・情報とを人力してビル内交通量を出動、昼食前
、昼食中、昼食後、平常、平常混雑、退勤、閉敗涛どの
エレベータ−の群管理の運転制御効率に影響をおよぼす
特徴を持つ交通需要に分割するプログラノ、で、その結
果は、交通需要区分テーブルＳ　Ｆ　２５へ出力する。

（４）運転プログラム生成系ＳＦ３ これは、以下に説明する（５）〜（８）項の個別の機能
を組み合せて使用する構成としてあり、運転プログラム
生成系ＳＦ３全体によりある特徴を持つ交通需要に最適
な運転プログラムを生成する。なお、運転プログラム生
成系ＳＦ３で出力する各種の運転制御パラメータの種類
とその算出方法の一覧表を第１表に示す。

（５１シミュレーション実行管理フログラム８Ｆ２にれ
は、交通需要データテーブル５Ｆ２３と交通需要区分テ
ーブル５Ｆ２５とエレベータ−仕様デープルＳ　Ｆ　２
７の内容を入力してシミュレーションを実行し、その結
果をシミュレーションによる統計、処理データテーブル
５Ｆ２８へ出力する。

なお、本プログラムは、シミュレーションによることな
く、特徴別に区分された交通需要区分テーブル５Ｆ２５
のデータから直接パラメータを選択または交通需要と過
去の平均待時間などのデータより所定の関数値を演算し
、算出する構成としてもよい。

（６）　　シミュレーションによる各種曲線演ａ−プロ
グラム５Ｆ２９ コレハ、シミュレーションによる統計処理データテーブ
ル５Ｆ２８の内容を入力して所定の複数パラメータ毎に
シミュレーションを実施して各種曲線を演算し、その結
果を各種曲線データテーブルＳＦ３０へ出力する。各種
曲線データテーブル５Ｆ３０には、例えば、平均ホール
呼び継続時間（′または平均待時間）曲線テーブル、消
費゛亀力曲側デープル、長持発生確率曲線テーブル、先
着率曲勝テーブル等がある。

（７）最適運転制御パラメータの演算プログラムＦ３１ これは、各種曲線データテーブル５Ｆ３０と外部に設け
た目標設定器ＰＤ（第１図参照）によって設定された省
電力の目標値テーブルＳ　Ｌ”　３２との内容を人力し
て省電力要求に応じた最適な群管理運転制御パラメータ
を演算し、最適運転制御パラメータＳＦ３３を出力する
。なお、省電力要求がない場合には、交通Ｗ、［の特徴
に最適な群管理の運転制御パラメータを出力し、また、
先着率や長待ち発生確率の目標値を入力することも可能
である。

（８）統計処理演算プログラムＳ　Ｌ”　３４これは、
シミュレーションによる統計処理データテーブル５Ｆ２
８の内容より停止確率、満員予測等の演算の演算を行な
い統計テーブル５Ｆ３５に出力する。

以上、本発明におけるソフトウェア全体構成の一実施例
について説明した。

次に７ミユレーシヨンによる最適運転制御プログラム５
Ｆ１４を形成する各種パラメータの演算方法について説
明する。

まず、以下の説明に使用する主要な用語の総括的な説明
を行う。

（イ）　消費電力（ＥＰ） 所定の期間に群管理エレベータ−全体が消費する消費′
電力のことである。ここでは、エレベータ−の起動回数
と走行時間、平均かご内乗車人数をそれぞれ運転方向別
に、また、カーライト点灯時間、エレベータ−駆動準備
回路通電時間をシミュレーションにより求め、推定消費
電力値を算出する。

（ロ）　サービス指標（ＦＴ） エレベータ一群’ｔ　理’／ステムのサービス性能を評
価するだめの指標である。この目的には、平均待ち時間
が一般に用いられてきたが、実際の稼動状態においては
平均待ち時間を計測できないので、ホール呼び継続時間
（第１到着乗客の待時間）とし、シミュレーション結果
と実際のサービス結果との管理人による照合やシミュレ
ーション系の各種定数の自動補正を可能とした。なお、
省エネルギー制御の目標値として平　　　　　−均では
なく長持ち率を使用する時は、本指標も長待ち率とする
。

（ハ）運転方式パラメータ 群管理エレベータ−の運転方式そのものを指定するパラ
メータであり、例えば、交通量が極めで大きい時（出動
時や昼食時）に行う分割急行運転の要否をシミュレーシ
ョンにより決定するためのパラメータであり、分割する
グループ数を主パラメータとし、分割階と各分割ブルー
フ毎のエレベータ一台数を補助パラメータとする方法が
おる。ここでは、エレベータ−ホールと階段が並設され
ている場合に特に好適なスキップサービスの場合に適用
する。この方式は、サービス階床を間引きすることによ
シ、エレベータ−の平均−周時間を短縮し、乗客の輸送
能力を向上させ、ひいては待時間の短縮をもはかる方式
である（特願昭５０−１３６２３４号公報参照）。

に）呼び割当て方式パラメータ 群管理エレベータ−における呼び割当て方式（呼び割当
てアルゴリズム）としては種々あるが、基本的な方式を
第３図に示す。呼び割当て方式■〜■にはそれぞれ長所
、短所があり、また、交通需要（交通量のみならず階床
相互の人の流れも含む）により評価（シミュレーション
結果）が変動する。しだがって、ビルの用途や環境によ
り要求される省電力率や長待ち率や平均待時間などを指
標とする目標値と、交通需要とから最適な呼び割当て方
式を選択する必要がある。さらには１、複数の呼び割当
て方式を重み利き係数に応じて複合させて、最適な呼び
割当てプログラムを生成する必要がある。この重み付き
係数（または選択信号）′ｆｆ：呼び割当て方式パラメ
ータと称する。

（ホ）　割当て抑制パラメータ ホール呼びの割当ての際に、休止中または休止しやすい
状態（割当て済ホール呼びなし）にあるエレベータ−と
、サービスを継続する状態（割当て済ホール呼びあり）
にあるエレベータ−とがある場合には、サービスを継続
する状態にあるエレベータ〜に優先的に割当てを行わせ
たためにサービスがとだえる状態にあるエレベータ−に
新規ホール呼びを割当てするのを抑制する係数で、呼び
割当て総合評価関数の演算に使用する。これは省エネル
ギー制御等に有効であるが、最適サービス制御にも役立
つ。

（へ）　エリア優先パラメータ ホール呼び割当ての際になわない運転によるだんご運転
を防止するため、停止呼び評価関数の概念が提案されて
いる（特開昭５２−４７２４９号公報、特開昭５２−１
２６８４５号公報参照）。

すなわち、発生ホール呼びの附近する階床（本パラメー
タにより指定されたエリア内）に存在する割当て済ホー
ル呼びゃかと呼びを考慮してエリア優先（停止呼び）評
価関数Ｔｃを演算し、この値の大きさに応じて優先割当
てを行う。

次に、シミュレーションによる最適パラメータの演算の
一例としてエリア優先パラメータの演算についての概要
を説明する。

最近の呼び割当て方法として、個々のホール呼びのサー
ビス状況（待時間）を監視し、全体の呼びのサービスも
加味して、発生したホール呼びをエレベータ−に割当て
るホール呼び割当て方法が用いられている。この方法で
は、呼び割当ての評価関数に待時間が用いられている（
主な割当て方式の種類は第３図に示しである）。例えば
、方式■は発生したホール呼びの前方階の割当て済ホー
ル呼びの最も長い待時間を評価値とする方法であり、方
式■の変形例としては、前方の割当て済ホール呼びの待
時間の２乗総和を評価値とする方法がある。また、方式
■は発生ホール呼びの待時間を評価値とする方法であり
、方式■は方式■の交通量（特にホール呼び数人）の増
大時の性能改善をするために基準時間（Ｔ□）パラメー
タを使用したものである。また、方式■は平均待時間を
最良とするために各エレベータ−の平均待時間を評価値
とする方法である。そのほかにサービス完了時間を最小
とする目的をもつ呼び割当て方式も考案されている。し
かし、これらの評価値には、エレベータ−相互間の位置
関係が含まれていないため、このままではだんご運転と
なり、性能向上が期待できなくなる。

そこで、だんご運転を防止するため、第４図に示すよう
な停止呼び評価関数の概念が提案されている（特開昭５
’２−４７２４９号、特開昭５２−１２６８４’５　号
公報参照）。すなわち、発生ホール呼びＨＣ＋の附近す
る階床から着目エレベータ−Ｅの割当て済ホール呼びＨ
Ｃ＋−＋やかど呼びＣＣ＋。

ＣＣ１＋２−を考慮して停止呼び評価値ＴＡを得、この
ＴＡと前記待時間の評価値とを加味した新しい評価関数
φとするものである。これを式で表わすと、待時間の評
価値をＴ、待時間評価値Ｔと停止呼び評価値／ｌ’ｌＡ
との重み係数をαとするとき、φ−Ｔ−αＴＡ　　　　
　　　　　　　・・・・・・・・（１）ＴＡ−ΣＴ、Ｓ
　　　　　　　　　　・・・・・・・・・（２）と女る
。ここで　７ｐ、Ｉは発生ホール呼び隣接階の停止呼び
（ザービスする呼びを称す）に対する重み係数で、例え
ば、０〜２０となる。まだ、Ｓは、停止確率を示し、ザ
ービスずべき呼びがあれば１．０となり、予測呼びがあ
れば、適当な値（０くＳく１）となる。第４図では予測
呼びを無視した値を示している。

（１）式の評価関数を用いることによって、発生ホール
呼びの隣接停止呼びが考慮されエレベータ−のだんご運
転が防止される。

なお、第４図の例の停止呼び評価値ＴＡは、発生（＋：
ｙ−び階１の前後２階床を考厘して、ｒＪ）Ａ−ΣＴα
５＝５Ｘ１．０−１−１０ＸＯ＋２０Ｘ１．０＋１．Ｏ
Ｘｌ、０＋５ＸＯ＝３５（秒）となる。したがって、待
時間評価値Ｔが各エレベータ−で同一であると仮定する
とＴ　Ａの大きいエレベータ−が最適と判断され、発生
ホール叶びをそのエレベータ−に割当てることになる。

さて、（１）式において、待時間評価値Ｔと停止呼び評
価値ｒｐＡとの重み係数αに着目すると、このαば、だ
んご連転防止に最も効果のある直が存在し、その時ビル
全体の待時間（平均待時間）は最小となり得る。

一方、上記αを大きくして行くと、停止呼びを多く持つ
エレベータ−が優先的に選択されるため、ある特定のエ
レベータ−に負荷が集中し、平均待時間は」二昇して行
くことが理解できる。逆に言えば、他のエレベータ−は
負荷が軽くなるため、エレベータ−全体の停止回数（起
動回数）が減少し、消費電力が小さくがって行く。

以」二の関係の一例、−を第２表および第６図に示す。

これは、ビル階床１３階床、エレベータ一台数６台、エ
レベータ−速度１５０　ｍ　／　ｍｍの条件でシミュレ
ーションした例である。ここでは、重み係数αをエリア
優先パラメータと称し、α−０，１゜２．３．４の５ケ
ースのシミュレーションヲ行っている。

第　　　２　　　表 第６図に示すように、エリア優先パラメータαを変化さ
せることにより、平均待時量的ｉ１　ｆ　Ｔと消費電力
曲線ｆＰが得られる。これらの曲線より、平均待時間の
最小点が存在すること、丑たαを大きくして行くと消費
電力は減少し、それにつれて平均待時間が増加して行く
ことが容易に理解できる。

以」二のシミュレーションは行先交通量がある時点のと
きの結果であったが、前記したように、行先交通量は時
々刻々と変化している。例えば、平常時の行先交通量と
退勤時のそれとは全くパターンが異なる。すなわち、平
常時は上昇、下降方向とも適当に交通量があるが、退勤
時では下降方向の交通量がほとんどであるっまた、ビル
のテナント等が変更となると、従来の行先パターンと異
ってくる。したがって、各々の行先交通量ＡおよびＢの
パターンについて前記と同様にシミュレーションすると
、第５図のような平均待時間曲線ｆＴＡ。

ｆＴＢが求まる。第５図より、平均待時間の最小点はａ
、ｌ）点となり、αは曲線ｆＴＡでαＡ　＝　２．０、
曲線ｆ　ＴＢでαｎ　＝　１．０となり、行先交通量毎
にエリア優先パラメータαを変化させた方が、平均待時
間を短縮するためには良策であることが理解できる。

このことは、呼び割当ての評価関数のアルゴリズムにも
関連してくる。すなわち、（１）式の評価式の待時間の
評価アルゴリズムによっても、平均待時間曲線が異なっ
てくる。したがって、平均待時間短縮のためには与えら
れた行先交通量に対し、最も適当なエリア優先パラメー
タαと適当な評価アルゴリズムが存在し得る。

次に、省エネルギー運転の考え方を第６図により説明す
る。いま、ノミュレーションによす、平均偉時間曲線ｆ
Ｔと、消費電力曲線ｆＰが与えられたものとし、がっ、
省エネルギー（以下省エネと称す）目標値Ｐ　Ｍが１０
％と設定されたものとする。省エネ目標値が０係では、
エリア優先パラメータαは通常平均待時間の最小点ａの
αＡ　（＝２．０）で運転されるため、消費電力は１〕
点で示される。しだがって、ｂ点の消費電力の１０％減
の設定では、曲祿ｆＰ上のＣ点の消費電力となる。

したがって、そのときのエリア優先パラメータαはαｃ
（−３，５）として求まる。すなわち、逆に言えば、エ
リア優先パラメータαを３５に設定しておけば、１０％
の省エネとなるよう制御が可能であることを示している
。なお、第６図において、省エネ目標値を大きく設定す
ると、平均待時間がそれに伴い増加するため、上限待時
間’Ｉ１．”　ＬＭＴ　　（例えば２５秒）で目標値に
制限を加えることも肝要である。

以上述べたように、シミュレーノヨンにより、平均待時
間や消費電力等の各種曲線を演算するようにすると、ビ
ル管理者の目的に応じたサービス指標による目標値が与
えられると、最適な運転制御（ここではエリア優先）パ
ラメータが確実に得られることが理解されるであろう。

次に、主として省電力制御に使用する割当抑制パラメー
タの生成についての概要を説明する。

（１）式で示した評価関数φにエレベータ−状態による
評価関数を追加し、さらに新しい評価関数φ′を作成す
る。これを式で表わすと、エレベータ−状態に応じた負
荷集中評価値をＴ８１重み係数（割当て抑制パラメータ
）をα′としたとき、φ／＝＝Ｔ−α・ＴＡ＋α′・Ｔ
Ｂ　　　　　・・・・・・・・・（３）となる。（３）
式の評価関数φ′を用いることによって、割当てホール
呼びと発生ホール呼びとの位置に関係なく負荷集中させ
られるので、確実に省電力制御が可能となる。この様子
を第７図に示す。

省費電力曲線ｆ、２は割当て抑制パラメータ（重み係数
）α′の値と反比例しており、パラメータα６とするこ
とにより１５チと大きな省電力率を目標値とできる利点
がある。

次に、呼び割当て方式パラメータの演算についての概要
を説明する。（１）式や（２）式で示した新しい評価関
数φを構成する待時間評価値Ｔは、特定の割当て方式に
限定されるものでなく、第３図に示したいずれの方式に
より演算した場合についてもその関係は成立する。そこ
で、待時間評価値Ｔを複数の呼び割当て方式の複合によ
シ演算し、各方式の利点の相乗効果を生み出したり、各
方式の中間的な特徴を持つ呼び割当てプログラムを生成
できる。

これを式で表わすと、第１の呼び割当て方式による待時
間評価値をＴ１、第２の呼び割当て方式による待時間評
価値をＴ２とするとき、総合評価−値φ″は、 φ″−β−βビＴ１４−βｌ）・Ｔ２−α・′ｌ″９＋
α′・Ｔｎ・・・・・・・・・（４） となる。ここで、β１は両方の呼び割当て方式の重み付
は係数であり、サービス指標による制御目標値や交通需
要に応じた適当な値（０くβ１＜１）である。例えば、
第３図に示した呼び割当て方式■と■とを組み合せた場
合について第８図を用いて説明する。第８図は、第１の
呼び割当て方式として待時間最小割当て方式を用い、第
２の呼び割当て方式として長持時間最小割当て方式を採
用した場合の先着率（サービス案内したエレベータ−よ
シ先に他のエレベータ−かかと呼びサービス等のために
到着する比率）と長待ち発生確率とについての関係を示
している。

呼び割当て方式パラメータの１つであるパラメータβ１
の値が大きいほど待時間最小割当ての長所により先着率
曲線ｆＰｆｉは低下し、逆に短所である長待ち発生に関
しては、長待ち発生確率曲線ｆＬＴか図示のように上昇
し、悪化して行く。例えば、目標値として長待ち発生確
率４％が指令されていると、パラメータβ１はβ１Ａ　
の値となる。

第９図は第１図の運転制御系ノフトウエアＳＦ１のテー
ブル構成図で、大別して、エレベータ−制４御テーブル
ＳＦＩ　１、ホール呼びテーブル８Ｆ’１２、エレベー
タ−仕様テーブル５Ｆ１３のブロックで構成しである。

谷ブロック内のテーブルについては、下記に述べる運転
制御プログラムＳ、Ｆ１４を説明するとき、その都度述
べる。

最初に運転制御系のプログラムを説明し、次に学習系の
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ノ・、スナワち、オペレーテ
ィングシステム（Ｏ８）のもとに管理されるものとする
。

したがって、プログラムの起動はシステムタイマーから
の起動や他のプログラムからの起動が自由にできる。

さて、第１０図から第１３図に運転制御プログラムＳ　
Ｆ　１４のフローチャー１・を示す。なお、運転制御プ
ログラム５Ｆ１４の中で特に重要なエレベータ−到着予
測時間テーブルの演算プログラムと呼び割当てプログラ
ムについて説明する。

第１０図は、待時間評価値演算の基礎データとなるべき
、エレベータ−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チャートである。このプログラム
は例えば１秒毎に周期起動され、エレベータ−の現在位
置より任意の階までの到着予測時間を全階床について、
かつ、全エレベータ−について演算する。

第１゛０図において、ステップＥＩＯとＥ９０は、すべ
てのエレベータ一台数についてループ処理することを示
す。ステップＥ　２．０で、甘ず、ワーク用の時間テー
ブルＴに初期値をセットし、その内容を第９図の制御デ
ータテーブルＳ　Ｆ　１．１の到着予測時間テーブルに
セットする。初期値として、ドアの開閉状態より、あと
何秒で出発できるかの時間や、エレベータ−休止時等に
おける起動までの所定時、口〕が考えられる。

次に、階床を１つ進め（ステップＥ３０）、階床がエレ
ベータ−位置と同一となったかどうか比較する（ステッ
プＥ４０）。もし、同一となれば、１台の−・−一ター
の到着予測時間テーブルが演　　　　　　　１算できた
ことになり、ステップＥ９０ヘジャンプし、他のエレベ
ータ−について同様の処理をくりかえす。一方、ステッ
プＥ４０において　ｔｌ　Ｎ　Ｏ＃であれば、時間テー
ブルＴに１階床走行時間Ｔｒを加算する（ステップＥ５
０）。そして、この時間デ゛−プルＴを到着予測時間テ
ーブルにセットする頁ステップＥ６０）。次に、かご呼
びあるいは割当てホール呼び、すなわち、着目エレベー
タ−がサービスすべき呼びがあるかどうが判定しくステ
ップＥ７０）、、もしあれば、エレベータ−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
テップＥ８０）。次に、ステップＥ３０ヘジャンプし、
すべての階床について、上記処理をくり返す。

なお、ステップＥ　５０とステップＥ８０における１階
床走行時間ｑｌ　ｒと１回停止時間Ｔ　ｓは、学習−系
のソフトウェアＳＦ２よ！ｌｌ最適運転制御パラメータ
５Ｆ３３０１つとして、力えられる。

第１１図は、呼び割当てプログラムのフローチャートで
、このプログラムはホール呼び発生時または周期的に起
動される。本プログラムでは、複数の呼び割当てのアル
ゴリズムの長所の相乗効果を発揮する目的から、前述し
た（４）式による総合評価値φ″をステップ１１５０で
求める場合を例にとっているが、例えば、長持時間最小
割当てアルゴリズムだけとしてもよい。ポール呼びが発
生すると、まず、ステップＨ５０でホール呼びの種類を
指定する。次に、ステップＩ−Ｔ　１０で発生ポール呼
びを外部より読み込む。そして、ステップｉ−Ｊ　３０
と）−Ｉ７０とで階床および方向についてループ処理を
行なう。ステップＨ４０では、発生ボール呼び捷たけ再
割当て要求のある呼びが有るかを判定する。もしなけれ
ば、ステップＪＪ！　７０へ飛び、すべての階床、方向
について処理する。ステップＦ■４０が”　Ｙ　Ｅ　Ｓ
　”であるならステップＨ５０（７）長持ち呼び最小化
呼び割当てアルゴリズム等による呼び割当てエレベータ
−選択を行い、最適エレベータ−に１１子びを割当てる
（ステップＨ６０）。

しかる後にステップＨ８’０で全種類のポール呼びにつ
いて処理したかを判定し、例えば、一般呼び、特設呼び
（ザービス階床の長いエレベータ−５を呼ぶホール呼び
）、車椅子ｌＩγび（車椅子を利用できる複数台のエレ
ベータ−のいずれかを呼ぶポ−ル呼び）について処理を
行う。

なお、ステップＩ−Ｉ　５０における呼び割当てアルゴ
リズムは、ホール呼びの種類に応じて変えることができ
る。すなわち、（４）式におけるパラメータβ１．α、
α′をホール呼びの種類別に持つことにより天現できる
。

第１２図は、第１１図の評価値φを演算するステップＨ
５０における処理の詳細を示すフローチャー１・である
。ここでは、−例として第３図に示しだ割当て方式■〜
■のずべての、捷たは、任意の組み合せによる複合アル
ゴリズムを可能とし、任意の単一アルゴリズムの指定も
可能とする改善されたものを示しである。すなわち、（
４）式に示した総合評価値φ〃の関数式を機能拡張した
次式を用いるようにしである。

φ″−β１・’ｌ’ｌ−１−（１−β１）・（β２・’
１．”２＋（１−β２）・Ｔ３）−α・ＴＡ＋α′・Ｔ
Ｂ　　　　　　　　　・旧・・・（５）なお、アルゴリ
ズム別評価値’ｒ＋　、　Ｔ２　、　’ｌＩ’３の演算
式を下記に示す。

（５）待時間最小割当て方式■の評価値Ｔｌは、Ｔ’ｘ
　　＝　ｌ　Ｔ−β３　・Ｔ　、ｎ＋　　　　　　　　
　−−−（ｅ＋ここに、Ｔ　；割当て要求のある階床）
Ｉ　Ｃ（Ｉｎ＋　Ｊ　＋　　’　）への到着予測時間Ｔ
（ｋ、ｊ、ｉ）テープ ルの値とホール呼び継続時間 テーブルの値とを加算した値 などによる予測待時間 Ｔ□；待時間分散最小割当方式■の 要素を付加するために設定す る基準時間 β３　；重み付き係数 となる。この１゛１はステップＨ５，０６で演算する。

０３）長持最小割当て方式■の評価値Ｔ２は、Ｔ２　＝
　Ｔ　ＭＡＸ−β３・Ｔｍ −にビＴ−β・°Ｔ・　　　°−°°−（７）ここに、
Ｔ　ＭＡＸ　；割当て要求階床を含む前方階の割当てホ
ール呼び（区 へ− 間をＫ　ｔでボす）予測待時 間Ｔの最大値 となる。このＴ２はステップＨ３Ｏ８で演算する。

（Ｑ平均待時間最小割当て方式■の評価値Ｔ３は、・・
・・・・・・・（８） ここに、ｎ；割当て要求のあるホール呼びを含む割当て
ホール呼び数 となる。これにより、指定された呼び（ｍ、１により決
する）に対する指定号機（Ｋ）の平均待時間’、［’Ｍ
ＥＮ（ホール呼びの予測待時間の平均時間）をステップ
Ｔ−１１５１２により演算する。また、評価値ＴＡとＴ
ＢについてはステップＨ５１４と１−Ｉ　５１６で演算
する（詳細は後述する）。

以」二の（５）弐〜（８）式により求められる総合評価
値φ”　（ステップｌ−１５１８）の値の最小値を持つ
エレベータ−を順次選択しくステップＨ５２０）、サ−
ヒス可能ナエレベーター（ステップＩ−Ｉ　５０４　）
の中から最小値を持つエレベータ−を選択する。

以上の処理をステップＨ３Ｏ２とＨ５２４により全エレ
ベータ−について実行すると、ステップＨ５２０での演
算により最適な総合評価値のエレベータ−が選択される
ことになる。

なお、ステップＨ３Ｏ４では、ポール呼びの種類別にサ
ービスできる階床が号機別に指定されているサービス階
テーブルＳＦ　（Ｉｎ、　　ｉ　、　ｋ　）などからサ
ービス可能エレベータ−か否かを判定している。したが
って、あらかじめ交通需要に応じてこのサービス階テー
ブルを更新しておくことにより、分割急行階の自動変更
にともなう呼び割当て制御を簡単に行うことができる。

寸だ、ステップＩ−Ｉ　５１０で求める基準時間Ｔ、ｎ
は、次式により演算する。

ここに、Ｔ（Ｋ、ｉ）は、 Ｔ　（Ｋ、　ｉ　）−ＴＡＲ（Ｋ、　ｉ　）＋ＴＷ（Ｉ
ｎ、　ｉ　）　　−（１０）ホール呼びＨＣ（ｍ、ｉ）
を含めた割当てホール呼び数で、指定のホール呼びの種
類ｍについての個数である。

また、（９）式の近似式である次式を用いるようにして
もよい。

なお、（１１）式で基準時間Ｔ、ｎを求める場合は、第
１１図に示すように、ステップＨ１０からステップＨ３
０へ移ることが可能となり、処理時間の短縮をはかるこ
とができる。

捷だ、基準時間Ｔ０は固定値とし、交通需要に応じて可
変できるパラメータβ３だけにより調節するようにする
ことができ、さらに、過去の平均待時間によることもで
きる。

以上、交通需要に応じてあらかじめ生成しておいた呼び
割当て方式パラメータβＩ〜β３の複合機能により、最
適な呼び割当てアルゴリズムを用いて呼び割当て運転制
御を実行できることを説明した。

寸だ、呼び割当て方式を補助するエリア優先評価値ＴＡ
（ステップＨ５１４）と負荷集中評価値Ｔｎ　　（ステ
ップＨ５１６）とパラメータα　ｃｌ／とによる呼び割
当てアルゴリズムの改善による効果については、第４図
〜第７図と（３）式とにより説明した。よって、ここで
は具体例として第１３図により負荷集中評価値ＴＢを演
算する場合を説明する。

第１３図は、エレベータ−状態による負荷集中評価値Ｔ
ｎを演算する第１２図のステップＨ５１６での処理のフ
ローチャー１・である。まず、ステップ５１６２でカー
ライト消灯（かご内照明の消灯）状態であるかを判定す
る。また、ステップＨ５１６５でドア戸閉状態であるか
を判定し、ステップ１−１５１６７で割当て木−ル呼び
がないかを判定子る。

そして、カーライト消灯であるなら評価値Ｔａ−２５と
しくステップＩ（５１６４）、ドア戸閉であるなら評価
値Ｔ　Ｂ　＝　２０としくステップＨ５１６６）、割当
てホール呼びがなければ評価値Ｔ　Ｂ＝　１０とする（
ステップＨ５１６８）。上記エレベータ−状態３項目の
判定がすべて５Ｑ　ＩＩ　Ｎ　ＯＩＩであれば、評価値
Ｔ　Ｉ　＝　０とする（ステップＨ５１６９）。

第１４図は学習系ノットウェアＳＦ２のテーブル構成を
示し、最適運転制御ノくラメークＳＦ３３、各種曲線デ
ータテーブル５Ｆ３０、目標値テーブル５Ｆ３２、サン
プリングデータテーブル５Ｆ２１、交通需要データテー
ブル５Ｆ２３、エレベータ−仕様テーブル５Ｆ２７　（
第８図の５Ｆ１３と同様のため図示せず）、交通需要区
分テーブル５Ｆ２５、シミュレーションによる統計処理
データテーブル５Ｆ２８および統計テーブル５Ｆ３５の
構成を示す。

次に、学習系ソフトウェアＳＦ２のプログラムについて
説明する。′＝１：ず、エレベータ−利用情報収集プロ
グラム５Ｆ２０は一定周期毎（例えば１秒）に起動され
、かつ、一定時間（例えば１０分間）データを収集する
と、第２図のサンプリングデータテーブルＳ　Ｆ　２１
に格納する。データ収集項目には種々あるが、本発明の
プログラムでは、特に行先交通量Ｑ、エレベータ−の１
階床走行時間ｔ１．１回標準停止時間１６等のデータを
収集シテいる。上記エレベータ−の１階床走行時間１ｒ
と１回標準停止回数１８の演算は、サンプリングタイム
終了後、走行時間を走行階床数で除算すれば１階床の走
行時間が演算でき、エレベータ−の停止回数とドア間中
時間（停止時間）より１回標準停止時間を演算できる。

なお、収集したデータは、サンプリングタイム終了とな
ると前述の演算を行い、かつ、第１４図のサンプリング
データテーブル５Ｆ２１のオンライン計測テーブシおよ
び時間帯別テーブルに各々格納する。このメーンライン
計測のデータテーブルはＱ　ｎｅｗ　１　　ｔ　ｒｎｅ
ｗ　１ｔｐｙ６Ｍのように項目名にｎｅＷの添字を付加
し、時間帯別テーブルにはＱ。ｌｄ、ｔｒ出、ｆｓｏｌ
ｄのようにｏｌｄの徐字を付加して表記しである。

５Ｆ２２の交通需要学習演算プログラムは、周期起動さ
れ交通需要データはオンライン計ｆｆ１ｌｌ　Ｌだデー
タと過去のデータとを適当な結合変数γを力ロ味して予
測演算している。例えば、行先交ｉｌ量は次式で演算す
る。

Ｑｐ・・−γＱ・・−十（１−γ）Ｑ・１ｄしたがって
、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、予測データにはｐｒｅの添字を付加しである。上
記と同様に、１階床走行時間および１回標準準停止時間
の予測データｔ　ｒｐｒ。Ｊｔ＠ｐｒ＠も演算される。

また、このｔ　ｒｐｒｅ　、　ｔ　ｓｐｒ。のデータは
第１４図に示す最適運転制御パラメータ５Ｆ３３のＴ、
、　Ｔ８のテーブルにセットされる。そして、このプロ
グラムで演算された予測データをもとにシミュレーショ
ン実行管理プログラム５Ｆ２６を起動させる。

なお、上記予測データをもとにし、さらに時刻情報によ
り行先交通量の予測データを出動、昼食前、昼食中、昼
食後、平常、平常混雑、退勤、閑散など特徴別の交通Ｍ
要に分割するのが交通需要区分プログラム５Ｆ２４であ
る。

第１５図はシミュレーション実行管理プログラム５Ｆ２
６のフローチャートである。第１表に示しだ順番に数種
のパラメータの１つ１つについてそれぞれ数回パラメー
タ値を変えてシミュレーションを実行し、その結果よシ
、その都度、最適なパラン、−夕を仮に選択し、以後の
種類のシミュレーション実行に際してこの仮に選択した
ノシラメータ値を使用する。

以上の処理をさらに数回繰り返すことにより、数種から
なるパラメータの協調が取れ、総合効果を十分発揮させ
るパラメータの組み合わせを生成する。

まず、ステップｓｃｉ　ｏで交通需要、制御目標、許可
される運転方式などを指定するシミュレーション管理仕
様々とをセットする。次に、ステップ５Ｃ１５で総合効
果を十分に向上させるだめの繰り返し回数を指定する。

次に、ステップ５Ｃ２０で第１表に示したシミュレーシ
ョン順番にしたがって、１ず、第１種類目として運転方
式ノ４ラメータをセットする（交通量が少ない場合は、
あらかしめ指定した運転方式を使用することとし、シミ
ュレーションによるパラメータの生成は実行しな　　　
　　。

い場合がある）。

次に、ス科ツブ５Ｃ２２で指定した種類におけるパラメ
ータの個数を指定し、ステップ５Ｃ２５で当該種類にお
ける第１のパラメータ値を指定し、ステップ５Ｃ３０で
シミュレーション実行スル。

次に、ステップＳＣ３５で指定のパラメータをすべて終
了したかどうかを判定し、指定された個数の分のパラメ
ータを順次シミュレーションする。

なお、運転方式パラメータγとしては、例えば、０．１
．．２があり、０は全台、全階サービスによる運転方式
であり、これに対し１は全台が１階床おきにサービスし
、２は全台が２階床おきにサービスする運転方式であり
、これによシ輸送能力を向」ニさせることができる。

各ケース毎のシミュレーション結果より、第１表に示す
評価関数をステップ５Ｃ４０で求め、ステップ５Ｃ４５
で最適パラメータ選択基準にしたがって最適パラメータ
を演算し、その結果を記録する。

運転方式パラメータの場合は、乗り場の最大待ち人数の
最大値Ｐ　Ｍが所定値（ホールに待っている人数）以下
となるように選択する（平均待時間などのサービス指標
ＦＴで評価するようにしてもよい）。

以上の如きシミュレーションによる最適プログラムの演
算を指定した種類のすべてについて終了するまで繰り返
し実行する（ステップ５Ｃ５０）。

次に、ステップＳＣ５５で最適パラメータの組み合わせ
のパラメータ群を指定し、ステップ５Ｃ６０でシミュレ
ーションを実行し、ステップ５Ｃ６５でその結果を記録
する。そして、総合した効果が目標を達成したかあるい
は前回の結果と同等であれば収束したと判断しくステッ
プ５Ｃ７０）、シミュレーションを終了とする。−！、
た、前回より悪かったり良かったりした場合は、パラメ
ータの選択による運転制御プログラムの生成が不十分で
あるとみなし、再度、同一条件下でのシミュレーション
を指定された回数だけ繰り返す（ステップＳＣ７５）。

以上の手順によシ、交通需要に最適な運転制御プログラ
ムの生成（複数種のパラメータＱ演算）が実現できる。

このようにして、時間帯別または特徴モード別に学習し
た文通需要毎に最適な運転制御プログラムの生成を実行
する。

次に、第１５図のステップ５Ｃ３０のシミュレーション
実行について第１６図のフローチャートを用いて詳細に
説明する。寸ず、運転方式パラメータγやエリア優先パ
ラメータαなどの指定されたパラメータの入力処理を行
う（ステップＡ１０）。

次に、ノミュレーション変数の初期設定を行う（ステッ
プＡ２０）。例えは、後述する乗客発生処理の乱数の初
期設定やホール呼びテーブルの初期設定等である。ステ
ップＡ３０では、統計処理変数の初期設定を行う。ここ
では統計テーブルの初期設定等を行う。ステップＡ４０
では、時間を零に設定し、ステップＡ９０で時間を所定
値に加算しくここでは１とした。）、この時間が所定時
間を越えたかを判定（ステップＡ１００）するｔ上記時
間が所定時間を越えるまでステップＡ５０からステップ
Ａ９０の処理を行う。ステップλ５０では、乗客の発生
処理を行い、ステップＡ６０は、ホール呼びの発生が有
るときにホール呼びの割当てを行う群管理処理であシ、
ステップＡ７０は、エレベータ−の走行や停止およびド
ア開閉等の号機処理である。ステップＡ８０は、統計デ
、−夕の収集を行なう統計データ収集処理である。

ここで、ステップＡ５０からステップＡ７ｏについてさ
らに詳細に説明する。ステップＡ５０の乗客発生処理は
、交通需要学習演算プログラム５Ｆ２２で得られる行先
交通量の予測データに基づいて、一様乱数により乗客発
生階ｉ１および乗客行先階＋２を決定する。さらに、上
記一様乱数によりｉ１階から１２階への乗客発生人数を
決定し、ホール呼びをｉ１階に発生させる。次に、ステ
ップＡ６０の群管理処理は、上記ホール呼びの発生が鳴
れば呼び割当てを行う。呼び割当ての方法は前記運転制
御プログラムで説明したのと同じである。ステップＡ７
００号機処理は、エレベータ−の走行状態、停止状態、
ドア開閉、かご呼び発生等の処理を行う。

第６図は、エリア擾先パラ・メータαと待時間および消
費電力の関係を示しているが、この場合、シミュレーシ
ョンにょシ得られた曲線データテーブル５Ｆ３０の内容
をもとに′待時間曲線ｆＴおよび消費電力曲線ｆｐを所
定補間法を適用して演算するうここで、所定補間法とは
、例えば、周辺のデータ３個により２次曲線近似するよ
うな周知の方法を指す。ここで、省電力目標値ＰＭにお
けるエリア優先パラメータがαＢであれば、待時間ｆＴ
　（αＰ）を演算する。この値が所定値（待時間の上限
値）以内であればエリア優先パラメータαＢが最適運転
パラメータとなる。もし、上記所定値を越えていれば、
サービス性が悪くなるため、この所冗値におけるエリア
優先パラメータが最適運転パラメータとなる。

以上、本発明の一実施例を詳細に説明したが、以下、本
光明の実施例の効果について説明する。

まず、第１の効果として、時々刻々と変化するビル環境
状況をオンラインでデータ収集し、このデータをもとに
、呼び割当て方式可変パラメータ’ｚ　ｉ化すセてエレ
ベータ−′のシミュレーションを行って待時間曲線、消
費電力曲線を得、この曲線と目標値とにより最適な呼び
割当て方式加重パラメータβ１．β２を学習演算してい
るので、ビル環境変化に容易に群管理制御装置が適応可
能であり、このことにより平均待時間短縮、消費電力の
削減に大きく寄与する。

第２の効果として、呼び割当ての評価関数として待時間
評価値と停止呼び評価値さらにエレベータ−状態による
割当て抑制評価値を用い、それらの評価値間の重み係数
α、α′を変化させること゛により、平均待時間が最小
となるように制御可能であるとともに、省エネルギー運
転も可能で、制御が簡単に行い得る。

第３の効果として、オンラインでデータ収集しているの
で、交通需要のみならず、エレベーターンミュレーゾヨ
ンに必要ナエレベーター速ｉや乗降時間などのパラメー
タを学習演算でき、ノミュレータの精度向上が図れる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、最適な群管理運
転制御プログラムを効率よくスムーズに生成でき、しか
も、平均待時間短縮、消費電力の削減に大きく寄与する
という効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のエレベータ−の群管理制御装置の一実
施例を示す・・−ドウエアの全体構成図、第２図は本発
明のエレベータ−の群管理制御装置のソフトウェアの一
実施例を示す全体構成図、第３図は呼び割当て方式の種
類を説明するための図、第４図はエリア優先制御のため
の評価関数の説明図、第５図〜第８図は各種パラメータ
と待時間、消費電力および長待ち発生確率との間の関係
を示す性能評価曲線説明図、第９図は第２図の運転制御
系ソフトウェアのテーブル構成図、第１０図は第２図の
運転制御プログラムの到、着予測時間を演算するプログ
ラムの一実施例を示すフローチャート、第１１図は呼び
割当てプログラムの一実施例を示すフローチャート、第
１２図は第１１図のステップＩ−Ｉ　５０における処理
のフローチャート、第１３図は第１２図のステップＨ５
１６における処理のフローチャート、第１４図は第２図
の学習系ソフトウェアのテーブル構成図、第１５図は第
２図のシミュレーション実行管理プログラムの一実施例
を示すフローチャート、第１６図は第１５図のステップ
ＳＣ３０における処理のフローチャートである。 ＭＡ・・・エレベータ一群管理制御装置、ＨＤ・・・ホ
ール呼び装置、Ｍｌ・・・エレベータ一群管理運転制御
用マイコン、Ｍ２・・・シミュレー７ヨン用マイコン、
Ｅ　、　−Ｅ　ｎ・・・号機制御用マイコン、ＰＤ・・
目標設定器。 （ほか１名） 第　４　の エリア優叉ＪマラＸ−タｄ ■す７Δ１Ｌ八°うメール 潴　７　図 奢ｊうて＠Ｉ］崇ｊハ０ラメータ仄 Ｐｒ咄−藺茶小　　　、察１白ζｌ＼°ラメークｌｌ跪
　９　図 ネ　１０　　図 算　１１　　問 第　１３　　国 草　！！５　　ロ 妬　１ら　凶

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ■、多階床間に就役する複数台のエレベータ−と、前記
   各階床に抽けられた□前記エレベーターを呼び寄せるた
   めのホール呼び装置と、エレベータ−ケージ内に設けら
   れた行先階を指示するケージ呼び装置とを備え、前記複
   数台のエレベータ−のうちの選択されたエレベータ−に
   ホール呼びを割当てる群管理制御装置において、複数の
   可変パラメータを有する評価関数にしたがってホール呼
   びをサー　ビスするエレベータ−を選択する手段と、群
   管理側（ｉｌｌを７ミユレー１・するシミュレート手段
   ト、該シミュレート手段により第１の可変パラメータを
   もとに７ミユレートし２、最適な第１のパラメータを算
   出する第１の演算手段と、該第１の演算手段により算出
   された前記最適な第１のパラメータと第２の可変パラメ
   ータをもとに前記シミュレ−１・手段でシミュ”　　）
   Ｌ、最適な第２のパラメータを算出する第２の演算手段
   とを具備することを％敵とするエレベータ−の群管理制
   御装置。 ２、前記複数の可変パラメータは、あらかじめ設定され
   た複数の呼び割当て方式の評価関数値から総合評価値を
   求める評価関数における呼び割当て方式加重パラメータ
   を含むものである特許請求の範囲第１項記載のエレベー
   タ−の群管理制御装置。 ３、前記複数の可変パラメータは、前記評価関数を構成
   する係数パラメータを含むものである特許請求の範囲第
   １項記載のエレベータ−の群管理制御装置。 ４、前記評価関鹸は、ホール呼びに対する待時間と当該
   ホールＩＩ＋びをザービスするに要する消費電力との関
   数からなり、前記係数パラメータは、前記待時間と消費
   電力との重み付は係数である特許請求の範囲第３項記載
   のエレベータ−の群管理制御装置。 ５、前記複数の可変パラメータは、あらかじめ設定され
   た複数の評価関数のうちの１つを選択する評価関数選択
   パラメータを含む特許請求の範囲第１項記載のエレベー
   タ−の群管理制御装置。 ６、前記複数の評価関数は、少なくとも、既割当済ホー
   ル呼びに対する待時間を用いた評価関数と、その他の評
   価関数とからなる特許請求の範囲第５項記載のエレベー
   タ−の群管理制御装置。 ７、前記シミュレート手段は、前記エレベータ−を選択
   する手段と等価なシミュレータを備え、少すくトモ、前
   記エレベータ−の位置情報と呼び情報とを入力してシミ
   ュレートした結果得られる特定のパラメータを算出する
   ように構成しである特許請求の範囲第１項記載のエレベ
   ータ−の群管理制御装置。 ８、前記７ミユレ一ト手段は、制御目標値を設定する手
   段を備え、前記シミュレート結果と前記制御目標値とを
   比較して、特定のパラメータを算出するように構成して
   あム特許請求の範囲第７項記載のエレベータ−の群管理
   制御装置。 ９、前記シミュレ〜１・手段は、少なくとも、群管理制
   御情報を所定期間収集するデータ収集手段と、この収集
   データからシミュレーション用データを算出する手段と
   、このシミュレーション用データから前記複数エレベー
   タ−の群管理制御をシミュレ−１・する手段とを備えて
   いる特許請求の範囲第１項記載のエレベータ−の群管理
   制御装置。 １０、前記シミュレート手段は、前記可変パラメータを
   有する評価関数と等価なシミュレータを備え、この可変
   パラメータを順次切換えることにより得られる複数回の
   シミュレートの結果から性能曲線を作成し、この性能曲
   線から最適パラメータを算出するように構成しである特
   許請求の範囲第１項記載のエレベータ−の群管理制御装
   置。