JPS6317778A

JPS6317778A - エレベ−タの群管理制御方法

Info

Publication number: JPS6317778A
Application number: JP61158806A
Authority: JP
Inventors: 亨山口
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1986-07-08
Filing date: 1986-07-08
Publication date: 1988-01-25
Anticipated expiration: 2010-10-04
Also published as: JPH0790996B2

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】〔発明の目的〕（産業上の利用分野）本発明は、エレベータの群管理制御に係り、各種の群制
御においてそれぞれの目標値に良好に追従させる群管理
制御方法に関するものである。

（従来の技術）エレベータの群管理制御は、ホール呼びに対する割当の
制御と、高需要に対する特殊オペレーション制御が中心
となっている。ホール呼びに対する割当制御においては
、従来は到着時間など、各種の予測演算データを利用し
た評価によって割当を行なっていた。このため予測の失
敗により、割当の失敗が発生することもあった。このよ
うなことをなくすために、日々の交通の流れを学習した
り、また、その子８１ｑデータの信頼性を求めるものな
どがあった。

（発明が解決しようとする問題点）学習を行なう群管理制御においても確率的に発生するホ
ール呼びゃ、派生するがご呼びを完全に予測することは
不可能である。ホール呼びゃ派生するかご呼びを完全に
予測することができないにもかかわらず、従来はホール
呼びゃ派生するがご呼びの予ｉ！＋１１を１００％正し
いものとして到着時間などの子ｉｉ＋ｌＩ演算を行って
いるため、この予測演算にもとづく各種制御における評
価の決定に誤りが生じる。

本発明の目的は、エレベータの群管理制御において各種
の制御対象に与える制御指令の基本となっている条件の
成立する度合いにより、その指令の強さを変化させる制
御を行うことによりエレベータの利用者へのサービスを
向上することができるエレベータの群管理制御方法を堤
供することである。

〔発明の構成〕

（問題点を解決するための手段）複数のサービス階に対して複数のエレベータを就役させ
総括してエレベータの運行をコントロールする群管理制
御方法において、専門家の制御戦略を条件と指示とによ
って表わした複数の制御規則を用いて、推論機能にてこ
の制御規則の条件の成立する度合い及び指示の重み付け
を制御規則毎に決定し、この制御規則毎に重み付けされ
た指示より制御指令の決定を行う。

（作　用）専門家の制御戦略とはエレベータの群管理について熟知
したエレベータの群管理の専門家が経験的に得た効率の
高い群管理制御の実際的な知識である。

次に条件と指示とによって表わされた制御規則とは一般
形として「もしＡならばＢ」という形で表現された規則
である。例えば、ホール呼びの割当て制御においては、
専門家の制御戦略を条件と指示とによって表わした制御
規則の一規則として「もし長待ちになるならば割当てを
行わない。」というように表わされる。このように専門
家の制御戦略を「もしＡならばＢ」という形で表現した
規則が複数用意されている。

推論機能においては、制御規則に基づく制御指令を制御
対象に与えた際の制御規則に示される条件の成立する度
合いを予測し、この度合いから制御規則に示される指示
の重み付けを行う。たとえば、制御規則が「もし長待ち
になるならば割当てを行わない、」であるとする。その
ときに制御対象の内の一制御対象であるエレベータ号機
に制御指令として「乗場呼びを割当てる。」を与えた場
合、制御規則に示す条件である「長持ちになる」が成立
する度合いを予測する。すなわち、乗場呼びを割当てた
ことによって長待ちになる度合いを子側する。この子ｔ
１すされた度合いより「割当てを行う」という指示に重
み付けを決定する。

上述の推論機能にて制御規則の条件の成立する度合い及
び指示の重み付けを決定することを各制御規則毎に行い
、最終的に重み付けされた指示より制御指令を決定する
。

（実施例）以下本発明の一実施例に係るエレベータの群管理制御方
法を第１図を参照して説明する。

第１図において、１は群管理制御装置で群管理コントロ
ール部ＩＡ、知識工学応用部ＩＢ、補助記憶部ＩＣから
なり、エレベータ制御装置２．伝送コントローラ３、エ
レベータ監視モニタ４と、シリアル伝送による伝送専用
ＬＳＩによるシステムバスで結合されている。ホールゲ
ート、ランプ、センサ、ディプレイとのＩ１０コントロ
ーラ５との結合は伝送専用しＳＩと汎用の伝送ソフトウ
ェアによるシリアル伝送により行われている。かご内コ
ントローラー６とエレベータ制御装置２もシリアル伝送
により結合されている。ビル管理コンピュータ７のデー
タや、ＯＡ用コンピュータ８のデータ、タイムレコーダ
９Ａのデータ入力装置７、報知データや入口カウンタＩ
ＯＡのデータのＩ１０コントローラ１０は伝送コントロ
ーラ３のインタフェースにより結合され、シリアルシス
テムバスに伝送される。

本システムは最大仕様に近い例であり、このため一部分
がないシステムであっても、本発明を用いることが出来
る（入力されるものに対して行なう）。尚、７Ａ、　８
Ａ、　４ＡはＣＲＴ端末、キー人力等の操作表示系であ
る。

次に第２図を参照してそのソフトウェア構成の説明を行
なう。

第２図において、群管理制御装置１（第１図）がスター
ト（Ｓ）後、タスク管理プログラム２０により、どのタ
スクを起動するかが決定される。タスクは機能別ソフト
ウェアモジュールであり、条件により起動される。

ここで各タスクの説明を簡単に行なう。

３２はＲＡＭやＣＰＵのレジスタのイニシャライズ及び
各ＬＳＩのイニシャライズを行なうイニシャライズタス
クであり、初期状態や動作のモードが切りかわった場合
に起動される。

２１はＯＣＴ　（カーコンデジョンテーブル）、ＫＣＴ
（かごコンデジョンテーブル）、ＩＩｃＴ　（ホールコ
ンデジョンテーブル）等の外部入力をＲＡＭ上にセット
する外部入力タスクである。この外部入力タスク２１は
優先度が高く、１００　ｍ　ｓｅｃ程度ごとに再起動が
行なわれる。ここで、１ｉｃＴはホールコンディション
テーブルの略名で、エレベータ制御装置によりホール呼
びＭｕされそのデータが入力される。

ここで仮に群中号機をＡ−Ｄの４台として、１〜８フロ
アと仮定すると、上記＋１ＣＴ、　ＣＣＴ、　ＫＣＴは
それぞれ第３図、第４図、第５図のようなビット構成と
なっている。すなわち、第３図に示したホール状態を表
わすＩＩｃＴにおいて、０〜１３のホールサブインデッ
クス（Ｈ３）に対して８階の下降（８Ｄ）から７階の上
昇（７Ｕ）まで各８ビツトの情報が格納されている。各
階毎のホール状態を具体的に説明する。例えば５階のエ
レベータホールにて上昇スイッチが押されるとＩＩ５１
１　（５０）の７ビツトが１となり、このホール呼びに
対応するサービスエレベータが後述する手法でＡ号機と
決定すると、＋１ｓＩＩのＯビットおよび６ビツトが１
となる。そして、上記Ａ号機が５階に到着するとＨ３１
１の０゜６．７ビツトがすべて０にリセットされる。す
なわち、０〜３ビツトは各エレベータの号機セットを示
し、６ビツトはホール呼びに対するエレベータの割付の
有無を示し、さらに７ビツトはホール呼びの有無を示す
。

第４図のかご状態を表わすＣＣＴにおいて、０〜３のイ
ンデックスに対して、エレベータＡ号機からＤ号機まで
各１６ビツトの情報が格納されている。

すなわち、Ｏ〜３ビットにはかごの荷重状態が２進法で
示されている。これら０〜３ビツトの意味は、”０００
１”　”００１０”　　”００１１”　　”０１００”
　　”０１０１””　０１１０”０１１１”１０００”
　　”ｔｏｏｌ”　　”１０１０”“１０１１”　”１
１００”に対してそれぞれ０〜１０％、１１〜２０％、
２１〜３０％、３１〜４０％、４１〜５０％、５１〜６
゜％、６１〜７０％、７１〜８０％、８１〜９０％、９
１〜１００％、１０１〜１１０％、１１１％以上を示す
。

５ビツトはかごの走行状態を示し、ｒｔ　１　ｕは走行
中、１１０　ＩＩは減速中を示す。７ビツトは扉の開閉
状態を示し、ＩＩ　Ｉ　ＩＩは開放中、“ＯＩＩは閉鎖
中を示す。８〜１３ビツトはかご位置を２進法で示した
ものである。１４．１５ビツトはかごの移動方向を示し
、”１０”は上昇中、ＩＦ　０１　ＩＩは下降中、さら
に１１ＱＱＩＩは無方向、すなわち停止中を示す。

第５図のかご呼び状態を表わすＫＣＴにおいて、第３図
の８０丁と同様に、Ｏ〜３ビットがエレベータＡ−Ｄ号
機に対するかご呼びの有無を示す。

以上によりエレベータやホール呼びの状態が入力された
ことになる。

第２図において、２２は割付を行なう割付タスクである
。この割付タスク２２は１００ｍ５ｅｃ　程度ごとに新
発生ホール呼びをチェックし、もし発生があれば、予４
１り未応答時間演算サブルーチン２４．１１２Ｉ員等、
ダメージ予測サブルーチン２５及び評価サブルーチン２
３により、予測未応答時間、満員等のダメージに対する
評価を行ない、評価の最良な号機を決定する。

２６は割付見直しタスクであり、この割付見直しタスク
２６は約１秒に１回程度起動されるレベルの低いタスク
で、長待ちや満員となったり、予測されたりするホール
呼びに対して１割付変更を行なうものである。２８は各
単体エレベータ交信用タスクであり、サイクリックに行
なわれるデータの伝送の他に、必要に応じてコントロー
ルの出力やデータ要求など割付、割付キャンセル等、乗
＋４（人数、降車人数、新発生かと呼び等が行なオ）れ
る。これらはバッファを利用して行なわれ、第６図に示
すような内容のデータが第７図に示すようなフォーマッ
トで伝送されてくる。

２９は年間タイマ、各種タイマであり、１０　ｍｓ。

１００ｆｆｌｓ、１秒等の各種のインターバルタイマと
、それらと組み合わされた年間タイマのルーチンである
。また、これらのデータは外部タイマにより補正される
。

年間タイマには月４日付、曜日、休日、六曜、その他の
行事等情報があり、第２のＩ１０タスク３１のフロッピ
ディスクや第１のＩ１０タスク３０のＣＩｔＴ等により
情報が更新される。

第１のＩ１０タスク３０のＣＲＴ伝送インプットアウト
プット、キャラクタディスプレイターミナル用のタスク
は、外部の端末や他のコンピュータ等との情報の伝送に
使用される。このタスク３０は他の群管理タスクを害さ
ないように低いレベルでタイムスライスされて起動する
。

また、第２のＩ１０タスク３１の（フレキシブル）フロ
ッピーディスクコントロール用は、外部のフロッピーデ
ィスクに学習データ等を記憶するときに起動される。第
１のＩ１０タスク３０と同様に低いレベルで起動される
。学習データ処理タスク２７は、外部入力や単体からの
データにより、その時点の状態のデータテーブルにセッ
トしていき、また次の状態に変化する時などそのデータ
の入れがえを行なうタスクであり、データの変化時や状
態の変化時に起動される。また低いレベルのタスクであ
り、高い群管理タスクを害さないように起動される。た
だし、特別のフラグや優先順の変更等が行なわれた場合
は変化する。ここで、学習データは第８　ｆｓｌｔ　（
ａ）　（ｂ）　（ｃ）　（ｄ）（ｅ）に示すように月、
日付。

曜日、六曜、休日、時間帯（タイムバンド）などの要素
によりいくつかの同等の交通モードに分類され、そのモ
ード別に第９図及び第１０図に示すようなデータをもつ
。

第９図及び第１Ｏ図にそれらの例を示しである。

第９図及び第１０図において記号は以下である。

ＨＣＴ＄ＲＡＴ　：　１５分間の平均ホール呼び発生個
数。

ＫＣＴＩＲＡＴ　：平均かご呼び発生個数。

ＩＮ＄ＲＡＴ　：乗車人数平均。

ＯＵＴ＄ＲＡＴ　：降車人数平均。

ＫＣ，Ｔ＄ＳＥＴ　：各階に対するかび呼び発生率。

ＩＩ　ＣＴ＄　ｒｌ　Ａ　Ｔ〜ＯＵＴ＄ＲＡＴは方向付
階床のインデックス１（Ｓ（ホールサブインデックス）
によって示される。

ＫＣＴ＄ＲＡＴはＡ階からＢ階へというＡ、Ｂの７１−
リクスにより示されている。

また、高需要時はそれらの変化がこまかいインタバルで
学習されている。これはＡＶ＄ＭＥＮ＄Ｐ　（Ｉｔｓ・
ｔ）で各ＩＩｓとｔについて示される。ただしｔは時刻
である。

その他のタスクとしては、第２図において、１秒おきに
起動され、外部のビル管理コンピュータトとデータの入
力、出力のデータ交信やそれによるデータ収集を行なう
タスク３４や、そのデータを利用して需要の先取りを行
ない、交通需要を予測し、運転モデルを決定する交通需
要子ｄ］１タスク３３があり、これらタスク３３．３４
は、　１００ｍ　ｓｅｃごとに起動する。また、これら
によって起動される運転モデルのタスクとして各種運転
タスク３５がある。

次に、本発明に基づく群管理制御方法におけるホール呼
びに対する割当て制御について説明する。

割当て制御は第１図に示す群管理制御装置１内の群管理
実コントロール部ＩＡ及び知識工学応用部ＩＢ等により
行なわれる。第１１図に割当制御のフローチャートを示
す。また、説明の便宜上４台のエレベータ（Ａ号機、Ｂ
号機、Ｃ号機及びＤ号機）が群管理制御されるものとす
る。

上述の構成の説明においては（３ｆ、：ｊ床の場合にっ
いて説明したが、以下の説明においては便宜上１２階床
ある場合について説明する。

エレベータの群管理制御におけるホーび呼びに対する割
当制御について説明する。割当制御はエレベータの運行
モードによってその制御の方法が異なる。

一例として各階の交通の流れがバランス状態にある場合
の運行モードにおける割当制御について説明する。

割当制御においては、制御の目標として下記に示すもの
がある。

Ｏ）長持ち呼びを減らす。

■　良好な呼びを増す。

（３）　　高需要術のサービスを良好に保つ。

Ｇ）満貫通過を減らす。

上述の目標は専門家の持っている知識によるものであり
割当制御における専門家の制御戦略である。上述のそれ
ぞれの制御戦略に対応して条件と指示とによって表わさ
れた制御規則が用意される。

例えば「長持ち呼びを減らす。」に対応する制御規則は
「長持ちになるならば割当てを行わない。」である。「
良好な呼びを増す。」に対しては「良好な呼びならば割
当てる。」などであり、他の制御戦略についても同様に
「もしＡならばＢ」の形式の制御規則が用意される。

本発明においては、上述の制御規則に示される条件の成
立する度合い及び指示の重み付けを推論機能によって各
制御規則毎に決定する。上述の条件の成立する度合いと
は条件が「長持ちになるならば」であれば、長待ちにな
る度合いのことである。この度合いが高いということは
非常に長待ちになることを意味し、度合いが低いことは
多少長持ちになることを意味する。上述の推論において
は、あるエレベータ号機に仮割当てを行うことによって
長待ちになる度合いを予ｄ１すし、その度合いより指示
の重み付けを行う。すなわち、仮割当てを行った際に長
待ちになりそうならば割当てを行なわない方向に指示の
重み付けを行う。各制御規則毎に決定された指示の重み
付けを総合的に評価し、割当て制御においては「割当て
る」という制御指令の強さを決定する。

以上の制御指令の強さの決定を各エレベータ号機につい
てそれぞれ行い、最も制御指令の強いものに対して割当
てを行う。

割当てを決定する際に、上述の目標をすべてに対して完
全に満たすエレベータ号機に割当てを行おうとすると、
割当てを行うことができなくなる。

そこで目標を最も高い度合いで満たすエレベータ号機に
割当てを行う。

そのために、上述の制御戦略に基づいて制御規則を用′
意しその条件の成立する度合い及び指示の強さを求めて
制御指令の強さを決定する。

次に割当制御について説明する。第１１図に示されるフ
ローチャートを用いて割当制御における割当ての決定に
ついて説明する。ステップ１においては故障中、郡外運
転中等で割当制御を行えないエレベータ号機を割当制御
の対象外とする。次のステップ２においては以後のステ
ップ４における推論演算に必要なデータの予測演算を行
う。ステップ３においてはステップ２で得られた各種デ
ータをステップ４の推論演算を行うのに適した形に変換
するための前処理が行われる。ステップ４では推論演算
が行われる。この推論演算は専門家の制御戦略を条件と
指示とによって表わした各々の制御規則の条件の成立す
る度合い及び指示の重み付けを行う。制御規則毎に重み
付けされた指示より制御指令の強さを決定する。この制
御指令とは「ホール呼びに対して割当てる。」ことであ
る。

上述のステップ２からステップ４までの各演算が各号機
について行われる。以下、説明の便宜上指示の重み付け
の度合いを指示の強さと言う。ステップ５において各号
機の制御指令の強さを比較して、最も制御指令の強い号
機に最終的に新しく発生したホール呼びを割当てる指令
を出力する。以上で、新しく発生したホール呼びにどの
号機を割当てるのかが決定され割当制御が完了する。

上述のステップ４においては、各制御規則毎に条件の成
立する度合い及び指示の強さの決定が行なわれるが、以
下制御規則の一つである「長持ちになるならば割当てを
行なわない。」の条件の成立する度合い及び指示の強さ
の決定について説明する。従って上述の制御規則に対応
してステップ２においては、各号機の予測到着時間、最
小到着時間、最大到着時間及び到着時間の確信度の演算
が行われる。この確信度とは所定の時間内にかごが到若
する可能性を示すものである。

上述の予測演算について第１２図に示すフローチャート
を用いて説明する。

ステップ２ａにおいて現在かどのいるホールサブインデ
ックスＨ５をセットする。第１３図にホールサブインデ
ックスＩｔｓを示す。ホールサブインデックスＩｔｓは
、現在かごのいる階床とがごの運転方向とを考慮したも
のである。１２階床にあるエレベータについて説明する
と１２階にかごがいて、下降運転を行う場合は、このか
ごのホールサブインデックスＨ５は１０′となる。１２
階より下降するに従って第１３図に示すようにホールサ
ブインデックスＩｔｓの値は大きくなる。また、１階に
かごがあり上昇運転を行う場合はそのかごのホールサブ
インデックス１１Ｓは１１′　となり１階から上昇する
に従って大きくなる。例えば、Ａ号機のかごが１１階に
て下降を行う場合は、このかごのホールサブインデック
ス１１Ｓは１′となる。また、かごのホールサブインデ
ックス１（Ｓが１５′であるということはかごが７階に
いて運転方向が下降であることを意味する。

このホールサブインデックス（１Ｓの値は以下のステッ
プで行われる各階への予測到着時間の演算の開始点を示
す。

次にステップ２ｂが行われる。ステップ２ｂにおいては
すでに登録されているホール呼びに対する派生かご呼び
を学習データ等に基づいて発生させる。

この派生かと呼びはホール呼びに対して模擬的に発生さ
せた呼びであり実在の呼びとは異なることもある。第１
４図にホール呼び及びその派生呼びの様子を示す。たと
えば、ホール呼びが９階及び４階にあるとすると、それ
らの派生かご呼びは、９階のホール呼びに対して７階で
あり、４階のホール呼びに対して２階である。以上のよ
うに派生がご呼びの発生完了後、ステップ２ｃが行われ
る。

ステップ２ｃにおいては、各階の予８１’ｌ到着時間Ｔ
ｘの演算を行う。説明の便宜上、ホール呼びにのみ着口
しかと呼びは無いものとして演算を行う。

第１５図の各階の予測到着時間Ｔｘを示す、ここで１階
床間を上昇あるいは下降するのに要する時間を１秒とし
、ホール呼びあるいはかご呼びのある階にかごが到着し
た際にその階で乗客の乗降りにより損失時間を１０秒と
する。

かごが１１階にいて下降する場合を考える。１１階（ホ
ールサブインデックスＨ５は１′）から１０階（ホール
サブインデックスＩｔｓは２′）まで走行時間と°して
１秒を要する。また１１階から９階（ホールサブインデ
ックスｌＩｓ’３’）まで走行時間として２秒を要する
。９階ではホール呼びがあるため損失時間として１０秒
費やされる。したがって１１階から８階（ホールサブイ
ンデックスＨ５は１４′である）まで１３秒を要するこ
とになる。同様にして１１階から４階ホールサブインデ
ックスＨ３は８′である。）までは２７秒を要する。　
１１階にあるかごが１階まで下降して、次に１階から１
２階まで上昇し、再び１１［にもどろのに６２秒を要す
る。この時間は、９階及び４階にホール呼びが存在する
場合であり、ホール呼びの数が増せばそれに従って各階
への予測到着時間も大きくなる。

ホールかご呼びのある階の予測到着時間ＲＥＳＰＴ（Ｉ
ｔｓ）は次の式で表わせる。

ＲＥＳＰＴ　　（Ｉｔｓ）　　＝　：　　ＲＡＮＴ　　
（Ｓｔａｔ、　　ＥｎｄＪ十ΣＬＯ５Ｔ　（ＥｎｄＨ）＋　ＫＥＩＫＡＴ　（ＩＩｓ）　　　　　　　・・・（
１）ＲＡＮＴ　（Ｓｔａｂ、　Ｅｎｄｌ）は停止階から
次の停上階までの走行に要する走行時間である。

また、ＬＯ５Ｔ　（Ｅｎｄｉ）は停止予定階での損失時
間である。ＫＥＩＫＡＴ　（Ｈ３）はホール呼びが発生
したホールサブインデックスＨ５に対し、割付けがセッ
トされてからの経過時間を示す。ＫＥＩＫＡＴ　（ＩＩ
ｓ）は０′と考えてもさしつかえないので無視する。

Ｑは予Ｍｉｌｌ到着時間を求めようとする階までの呼び
の数を示す。（予ａｔ！Ｉ到着時間を求めようとする階
の呼びも含む。）第１４図の場合、例えばホール呼びのある９階の予ｉ１
＋１１到着時間ＲＥＳＰＴ■は次式で表わされる。

ＲＥＳＰＴ■＝　ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、、　１Ｅｎｄ１
）　’９２　Ｃ秒）１１階と９階との間においては呼び
がないのでかごは１０階に停止しないため、損失時間は
１０′である。また同様に４階の予ｉ１＋１１到着時間
Ｉｔ　Ｅ　Ｓ　Ｐ　Ｔ　（８）は次式で表わされる。

ＲＥＳＰＴ（８）　　”　　ＲＡＮＴ　　（Ｓｔａｘ＋
　　Ｅｎｄ、）　　十　ＲＡＮＴ　　（Ｓｔ、ａｚ、　
　Ｅｎｄ、）＋　ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、、　Ｅｎｄ、）
＋　ＬＯ５Ｔ　（Ｅｎｄ□）　＋　ＬＯ５Ｔ　（Ｅｎｄ
２）ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ２．　Ｅｎｄ２）は９階から７
階までの走行時間である。ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、　、　
Ｅｎｄ、　）は７階から４階までの走行時間である。こ
の場合、ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ２゜Ｅｎｄｚ　）は２秒で
あり、ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ＝、　Ｅｎｄ、）は３秒であ
る。　ＬＯ３Ｔ　（Ｅｎｄよ）は９階での損失時間であ
り、ＬＯ５Ｔ　（Ｅｎｄ２）は７階での損失時間である
。従ってＲＥ　Ｓ　ｌ’　Ｔ　（８）は２７秒である。

以上で、第１５図に示す各階の予４１１到着時間が求め
られる。

次にステップ２ｄ及びステップ２ｅが行われる。ここで
は、ホール呼びのある階についてのみ最小到着時間Ｔｗ
ｉｎ、最大到着時間Ｔｍａｘ及び到着時間の確率分布モ
ードを決定する。

予測到着時間Ｔｘは、実際のホール呼びに対して派生呼
びを発生させ、実際のホール呼びとその派生呼びとかご
呼びとを考慮した際の各階の到着時間である。この予測
到着時間Ｔｘに対して最小到着時間Ｔｌｌｌ１ｎは実際
のボール呼び及びかご呼びのみを考慮した際の各階の到
着時間である。また、最大到着時間Ｔｍａｘはすべての
階にホール呼びが発生した際の各階の到着時間である。

最小到着時間Ｔｗｉｎ及び最大到着時間Ｔｍａｘは上述
の第（ト）式により求められる。

次に、到着時間の確率分布モードを求める。ホール呼び
のあるかごが所定時間内に到着する可能性を求めるため
に各ホール呼びのある階の確率分布モードを設定する。

第１６図にホール呼びのある階の到着時間の確率分布モ
ードとして２種類のモード第１６図（ａ）及び（ｂ）を
示す、この分布モードは予ａｌｌｌ到若時間Ｔ×を中心
に分布する。また、この分布モードは最小到着時間Ｔｍ
１ｎ、予ａｌ’ｌ到着時間Ｔｘ及び最大到着時間Ｔｔａ
ａｘの値により分布状態は異なる６しかし、この分布モ
ードは必ず、最小到着時間Ｔｍ１ｎと最大到着時間Ｔｍ
ａｘとの間に在存し、８１部とＳ２部の面積が等しくか
つ両者の面積の和は１となり、ＴＬＩとＴＬ２が等しく
なる様に設定される。第１６図に示される２つの確率分
布モードの選択は、ある階のホール呼びに対して学習デ
ータ等により発生させた派生かご呼びと実際のかご呼び
どの一致する可能性の大小によって決定される。すなわ
ち、学習データ等により発生させた派生かご呼びが実際
に発生するかご呼びと一致する可能性の低い場合は第１
７図（ａ）に示されるパターンの確率分布モードが選択
される。第１７図（ｂ）は５階の上昇ホール呼びに対し
て１２階に派生かご呼びが発生した場合を示す。この場
合、３階にいるかごの８階及び７階への到着時間の確率
分布モードは第１６図（ａ）に示されるモードとなる。

一方、学習データ等により発生させた派生がご呼びが実
際に発生するかご呼びと一致する可能性の高い場合は第
１６図（ｂ）に示されるパターンの確率分布モードが選
択される。

すなわち、第１７図（ｂ）に示される場合は、ホール呼
びに対して基ｉ９階の１階にかご呼びが実際に発生する
可能性が高いため、かごが１階に行く可能性は高くなる
。従って、１０階にいるかごの３階の到着時間の確率分
布モードは第１６図（ｂ）に示される分布モードとなる
。

上述のように求められた到着時間の確率分布より到着時
間の確信度を求める。この確信度とは所定の時間内にか
ごが到着する可能性を示すものである。第１８図におい
て、横軸は到着予測時間、縦軸は確率値を示す。かごが
３０秒以内で到着する可能性すなわち確信度ＴＰＯはＡ
部分の面積を求めることにより得られる。また同様に３
１秒以上６０秒未満でかごが到着する確信度ＴＰＩはＢ
部分の面積により求めることができ、６０秒以上の場合
の確信度ＴＰ２についてはＣ部分の面積により求めるこ
とができる。確率分布モードは面積が１になるように正
規化されているために、面積を求めることで各到着時間
の確信度が求められる。この確信度は確率として表わさ
れる。

以上、第１２図に示すステップ２ｃ、ステップ２ｄ及び
ステップ２ｃによって予測到着時間とその確信度が求め
られる。ステップ２０以下ステツプ２ｇまでを各階ごと
に繰り返し行うことによって各階の予測到着時間及びホ
ール呼びのある階の予測到着時間の確信度を求める。以
上で、第１１図のステップ２による予測到着時間の演算
を終了する。

第１１図に示されるステップ４の割当制御の推論演算に
ついて説明する６ステップ４の推論演算では割当制御の演算を行う。この
割当制御においては、「長持ち呼びを減らすことＪすな
わち、「６ｏ秒以上の長待ち呼びを′０′とすることを
目標として、新しく発生したホール呼びを仮に割当てた
際に、長待ちになる可能性が高くなる号機に対しては割
当てにくくする。

すなわち、仮割当てを行ったことにより「長持ち呼びを
減らす。」という目標との偏差（以下、工ラーと言う。

）Ｅ及びエラー増分△Ｅによって「ホール呼びに割当て
る。」という指示の強さを数値で表わす。この指示の強
さを各エレベータ号機について求める。

割当制御の推論演算を第１９図に示すフローチャートを
用いて説明する。

ステップ４ａで制御対象であるエレベータのＡ号機に［
新しく発生したホール呼びを仮割当てする。

」という制御指令を与える。

次にステップ４ｂが行われる６目標からのエラーＥとエ
ラー増分△Ｅを次式より求める。

エラーＥ＝Σ　［予測到着時間ＴｘＪ　Ｘ　ｒ確信度」
　・・・■ｉ：１確信度　；　かごが６０秒以上で到着する確信度ＴＰ２
ｎ　　；　仮割当てを含むすべてのホール呼び数上述の
■式よりＡ号機に仮割当てをする前と、仮割当てをした
後でのエラーＥａｉの値及びエラーＥａ７の増分△Ｅａ
を求める。仮割当てする前のエラーＥの値をＥａ□とし
、仮、割当て後のエラーＥをＥａ１λとすると、エラー
Ｅの増分△Ｅａは次式により求める。

△Ｅａ　＝　Ｅａｊ−Ｅ３、　　　　　　　・・・■次
に帰属度関数を用いてエラーＥａ）及びエラーの増分△
Ｅａの値の評価を行う。ここで帰ｈ（度関数について説
明する。

一般に、ある対象が集合Ａの要素であるが否かを考える
際に、厳密に分けるのではなく、焦合Ａの要素である度
合いを考慮するために帰属度関数を用いる。第２０図に
示す帰属度関数において、横軸は上述のエラーＥ、エラ
ーの増分ΔＥであり、縦軸は帰属度を示す。第２０回に
は集合として集合ｚｏ、　４ＪＳ合ＰＭ及び共合Ｐ［３
のそれぞれの帰属度関数を示す。集合ＺＯはエラーＥ及
びエラ二の増分ΔＥが「だいたい零」である集合、集合
Ｐ旧よエラーＥ及びエラーの増分△Ｅが「正で中くらい
」である集合、集合Ｐ［３はエラーＥ及びエラーの増分
ΔＥが「正で大きい」である集合を示す。それぞれの帰
属度関数はすべてのエラーＥあるいはエラーの増分ΔＥ
にそれぞれの値が集合ＺＯ１集合ＰＭ及び集合ＰＢに含
まれる度合いを与える。この度合いとは集合に属する度
合いを示すものであり、帰属度と言い０．０から１．０
までの間の数で示される。帰属度が１．０である場合は
対象が集合Ａの完全に要素であることを示し、帰属度が
０．０である場合は対象が集合への完全に要素でないこ
とを示す。

例えば、エラーＥがｅである場合について、その帰属度
を考える。第２０図からもわかるようにエラー〇に対し
ての集合ＰＢの帰属度は０．７であり、集合ＰＭの帰属
度は０．３である。すなわち、エラーｅは０．７の帰属
度で「正で大きい」という集合ＰＢに屈し、０．３の帰
属度で「正で中くらい」という集合ＰＭに屈する。

次に、制御規則の条件の成立する度合いを求める。すな
わち、この条件は「長持ちになるならば」であるので長
待ちになる度合いを求める。この度合いはエラーＥ及び
エラーの増分△Ｅの帰属度で表わされる。従ってエラー
Ｅ及びエラーの増分△Ｅの帰属度を求めることによって
条件の成立する度合いを求める。

仮割当てした後のエラーＥ、？とその際の増分ΔＥ８の
帰属度を第２０図に示す帰属度関数より求める。第２０
図よりエラーｃ、１１７Ｐの集合ＰＭＬこ対する帰属度
は０．９であり、集合ｚＯに対する帰属度は０．１であ
る。またエラー増分△Ｅａの集合ＰＭに対する帰属度は
０．５であり、集合ＺＯに対する帰属度は０．５である
。

以上のように、エラーＥ及びエラーの増分△Ｅの値が集
合２０．　ＰＭ、　ＰＢのどの集合に属するのかを帰属
度をも考慮して求めた。この帰属度関数はエラーＥ及び
エラーの増分△Ｅの値に対してその値が大きいかあるい
は小さいかの評価を与えることになる６すなわち、エラ
ーＥの値が集合Ｐ８に屈することはその値が大きいこと
を意味し、なおかつ集合ＰＢに対する帰属度が大きいほ
どエラーＥの値が大きいことを意味する。エラーの増分
△Ｅの値についても同様である。長待ちになる度合いは
エラーＥ及びエラーの増分へＥの属する集合及びその帰
属度によって表わされるので、エラーＥ及びエラーの増
分ΔＥが大きいということは長待ちになる度合いが大き
いことである。

第２０図に示すように、エラーＥａ７は集合Ｐ（に帰属
度０．９で属し、エラーの増分△Ｅ０は集合ＰＭ及び集
合ｚＯに帰属度０．５で屈するのでやや長待ちになるこ
とを意味する。

上述したエラーＥ、エラーの増分ΔＥの評価結果より上
述の制御規則に示される指示の強さを決定する。この評
価結果とはエラーＥ及びエラーの増分ΔＥが集合ＺＯ，
ＰＭ、　ＰＢの内どの集合にどのくらいの帰属度で属す
るかということである。

第１９図のステップ４ｄの条件−指示テーブルを第２１
図に示す。第２１図はエラーＥ及びエラーの増分ΔＥに
対応した指示ΔＵを示すものである。例えばエラーＥが
「だいたい零」（集合ＺＯ）、エラー増分ΔＥが「正で
大きい」（集合ＰＢ）という場合、指示△Ｕとして「割
当てる必要はない」を得る。

指示ΔＵとしては５種類あり、ＰＯは「割当てる」。

ＰＳは「割り当ててもよい」５ＺＯは「ふつう」、ＮＳ
は「割当てる必要はない」、ＮＥは「割当てない」であ
る。エラーＥとしての集合の数は集合ＰＢ、集合ＰＭ及
び集合ＮＥの３種類であり、エラー増分ΔＥの場合も同
様に３種類であり、エラーＥとエラー増分△Ｅとの組み
合せにより９種類の規則がある。従って９種類の規則を
考え、その規則を第２２図に示す。規則１はエラーＥが
「正で大きい。」、エラーの増分ΔＥが「正で大きい。

」ときは指示ΔＵを「割当てない。」とすることを意味
し、規則２以下同様である。

第２１図に示すように条件−指示テーブルはエラーＥ及
びエラーの増分ΔＥの値が属する集合を条件として指示
ΔＵを決定するものである。したがって第２１図に示さ
れる条件−指示テーブルは「もしＡならばＢ」型で表わ
されたプロダクション・ルールをマトリクス化したもの
である。また条件に対する指示は人為的に決定されるも
のであり。

専門家の知識に基づく制御戦略によるものである。

次に、　第２１図よりエラーＥ、ｌ１７及びエラーの増
分ΔＥａの評価より指示△Ｕを求める。エラーＥａ７は
集合ＰＭ及び集合ＺＯに属し、エラーの増分△Ｅａは集
合ＰＭ及び集合ＺＯに属する。従ってエラーＥａｉ及び
増分へＥａの属する集合と条件として指示ΔＵを求める
と次に示す４通りがある。

（イ）　エラーＥａ；が集合Ｐ料こ属し　かつ増分△Ｅ
ａが集合ＰＭに属するならば指示△ＵはＮＥ　（割当て
ない。）となる。

（ロ）　エラーＥａノが集合ＰＭに属し　かつ増分ΔＥ
ａが集合ＺＯに属するならば指示ΔＵはｚｏ（ｇ通に割
当てる。）となる。

（ハ）　エラーＩＥａノが集合ＺＯに属し　かつ増分Δ
Ｅａが集合ＰＭに属するならば指示ΔＵはＮＳ　（割当
てる必要はない。）となる。

（ニ）　エラーＥａノが集合ｚＯに属し、　かつ増分Δ
Ｅａが集合ＺＯに屈するならば指示△ＵはＰＯ（割当て
る。）となる。

以上により　エラーＥａシの属する集合と増分△Ｅａの
属する集合との組合せ（イ）〜（ニ）により４つの規則
が上述の９種類の規則から抽出される。

この抽出された規則は第２２図に示す規則５．規則６、
規則８及び規則９である。エラーＥａ７及び増分△［Ｅ
ａに対して４つの規則に示される４つの指示ΔＵを得た
が、これらの４つの指示ΔＵを同じ強さでエレベータ号
機に与えることはできない。すなわち、４つの規則のう
ち強く適用できるものと弱くしか適用できない規則があ
る。そこで各々の規則が出した指示を、その規則の条件
が満たされている程度によって比較する。すなわち、各
々の規則の指示に重み付けをして、この重み付けされた
指示を重み付き平均をして指示の強さＵを決定する。

第２３図を用いて各々の規則の指示の重み付は及び重み
付き平均して得られる指示の強さについて説明する。第
２３図において各規則に対するエラーＥ及び増分△Ｅの
グラフの横軸はエラーＥあるいは増分△Ｅの値であり、
縦軸は帰属度である。また指示△Ｕを示すグラフの横軸
の正の方向は割当てる方向を示し、負の方向は割当てな
い方向を示し、縦軸は帰属度を示す。

第２３図に示される規則５に関していえばエラーＥに対
し集合ＰＭは、０．９の度合いで満たされ、エラー増分
△Ｅに対し集合ＰＭは０．５の度合いで満たされる。規
則５の満たされる度合いは２つの集合が濶だされる度合
いのうち、小さい値となる。従って規則５は０．５の度
合いで満たされろことになる。指示ΔＵを示す集合はこ
の０．５という度合し）で制限される。以下、同様に規
則６．規則８．規則９について指示ΔＵを示す集合を求
める６以上でステップ４Ｃを終了する。

次にステップ４ｃが行われる。ステップ４Ｃにおいては
ステップ４Ｃで得られる各規則に対する指示の集合の論
理和をとり、これを集合に属する度合いで重み付き平均
し、最終的に指示の強さＵを求める。ここでは第２４図
に示されるように指示の強さＵは−０，６９となる。上
述の指示の強さＵは制御規則「長持ちになるならば割当
てを行わない。」に示される指示「割当てを行わない。

」に対する重み付けの度合いを示す。

以上により「長持ちになるならば割当てを行わない」と
いう制御規則に基づいて条件の成立する度合い及び指示
の重み付けの決定について説明したが、同様にして推論
演算を行って他の制御規則についても条件の成立する度
合い及び指示の重み付けを決定する。各制御規則毎に求
めた指示の重み付け、すなわち指示の強さＵより制御指
令の強さを決定する。ここで言う制御指令とは「ホール
呼びに対して割当てる。」ことである。この制御指令の
決定を各号機に対して行う。以上でステップ４ｅが終了
するとともに第１１図に示されるステップ４が完了する
。

次に、ステップ５においては、ステップ４で各号機につ
いて求めた制御指令の強さより最終的にどの号機に割当
てを行うかを決定する。新しく発生したホール呼びに対
してどの号機を割当てるかを決定後、その号機に「割当
てる。」という制御指令を出力する。

ステップ５を終了することによってホール呼びに対する
割当制御が完了する。

割当制御の推論演算で用いられる第２０図に示される帰
属度関数及び第２１図に示されるエラーＥとその増分△
Ｅと指示△Ｕどの関係は人為的に決定されるものである
。

すなわち、帰属度関数は専門家の経験則を用いて決定さ
れる。また第２１図に示すエラーＥとその増分△Ｅに対
してどの指示を用いるのかをも専門家の経験則を用いて
決定される。従って割当制御において専門家の経験則の
直接的表現による推論を行うことができるので、正確な
割当てを行うことができる。ホール呼びなどは確率的に
発生するものであり、その確率を考Ｉハし数学的な公式
で割当て演算を正確に行うことは非常に難しいが、上述
の推論演算に示すように各種データに重み付けをし人間
の経験則の直接的表現を用いることによって正確な割当
制御を行うことができる。

また、割当制御において、予測到着時間の「確信度」を
考慮しているため、同一の予測到着時間でもその値の「
確信度」の高い号機に割当てることができるので長持ち
呼びの発生を減少することができる。

制御指令を決定する際に複雑な１伴価式を用いず専門家
の直接的なアルゴリズム表現を用いるため、予報精度の
向上が容易に行え、またアルゴリズムの表現である規則
の追加、変更が容易に行えるため交通需要の異なる各種
ビルに容易にまた迅速に適応できる。エレベータの群管
理制御においては、下記の目標が考えられる。

■　長持ち呼びを減らす。

■　良好な呼びを増す６ ■　最長待ち呼びを減らす。

０）　高需要階のサービスを良好に保つ。

■　満貫通過を減らす。

０　かと呼び先着を減らす。

■　・すい呼びを増す。

上記の群管理制御の割当制御における目標毎に上述の推
論演算のルーチンがリスト形式で表現されている。その
ため各ルーチンの追加、変更が容易に行うことができる
。

エレベータの群管理制御においては交通需要に対応して
運行モデルを決定することにより輸送力の増強を行う。

この運行モデルには発散モデル、集中モデル及び複合モ
デル等があるが、これらの運転モデルの切換の決定にお
いても、本発明による推論演算を用いることができる。

上述の運転モデルに対してそれぞれ所定の割当制御が行
われる。

この割当制御においても推論演算が用いられるが。

各割当制御の目標はそれぞれ上記の（ト）〜■の目標か
ら選ばれる。

また、アップピークや昼食時に起きる周期的な集中、発
散の高需要や、会議室等のある階への一時的な高需要に
対し、それらのミクロ、マクロの交通の流れをモデル化
し、そのτＧ’？を要に対応できるような運行モードの
決定においても本発明を適用することができる。

〔発明の効果〕

専門家の制御戦略を条件と指示とによって表わした複数
の制御規則の条件が成立する度合い及び指示の重み付け
を制御規則毎に決定し、この制御規則毎に重み付けされ
た指示より群管理制御における制御指令を決定すること
により、効率の高い群管理制御を行うことができ、エレ
ベータの利用者へのサービスを向上することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に基づく一実施例のエレベータの群管理
制御装置ｉ”ｌ：のシステム構成図、第２図は同実施例
を実現するソフトウェア構成図、第３図苓３金第１０図
は同実施例を実現するためのメモリデータを示す図、第
１１図は同実施例の割当制御のフローチャート図、第１
２図は割当制御に用いられる予ｄ１ｑ演詐のフローチャ
ート図、第１３図は予Ｋｌ！Ｉ演算で用いられるかごの
ホールサブインデックスを示す図、第１４図はホール呼
びに対する派生かご呼びの状態を示す図、第１５図は予
測到着時間の演算結果を示す図、第１６図は予ｄ１す到
着時間の確率分布モードを示す図、第１７図はホール呼
びに対する派生かご呼びの状態を示す図、第１８図は予
測到着時間の確信度を求めるための図、第１９図は推論
演算のフローチャート、第２０図は帰属度関数を示す図
、第２１図及び第２２図は条件−指示を示す図、第２３
図、第２４図は制御指令を求めるための図である。１・・・群管理制御装置、２・・・エレベータ制御装置、３・・・伝送コントローラ、４・・・エレベータ監視モニタ、５・・・ホールゲート、ランプ、センサ、ディスプレイ
Ｉ１０コントローラ、６・・・かご内コントローラ。代理人　弁理士　　則　近　憲　化量　　三俣弘文第３図第４図第６図ｉたゑ１八ｙ／ＩＩｊＩする。チー７交ｆ＝へ：’／７７第７図（ｅ）第８図第９図バＣＴ４．ＳＥＴ　＜ｘ、ｙノ第１０図第１１図第１２図第１３図　　　第１４図第１５図（２）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　（ｂ）第１６０第１７図第１８図第１９図第２１図第２２図

Claims

【特許請求の範囲】複数のサービス階に対して複数のエレベータを就役させ
総括してエレベータの運行を制御する群管理制御方法に
おいて、専門家の制御戦略を条件と指示とによって表わした複数
の制御規則を用いて、推論機能にてこの制御規則の条件
の成立する度合い及び指示の重み付けを制御規則毎に決
定し、この制御規則毎に重み付けされた指示より制御指
令を決定することを特徴とするエレベータの群管理制御
方法。