JPS63247278A - エレベ−タの群管理制御方法 - 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わシ、特に知識工
学の応用により、各種の群管理制御においてそれぞれの
目標値に良好に追従させることのできるようにしたエレ
ベータの群管理制御方法に関するものである。

（従来の技術） 近年、複数台のエレベータを並設した場合に、エレベー
タの運転効率の向上およびエレベータ利用者へのサービ
ス向上を図るため、各階床のホール呼びに対する応答号
機をマイクロコンビーータ等の小形コンビーータを用い
て合理的に、且つ。

速やかに割当てることが行なわれている。

すなわちこれは群管理制御と呼ばれる制御方式であ勺、
ホール呼びが発生すると、そのホール呼びに対処するの
に最適なエレベータを選定し、早期にそのホール呼びに
応答させるエレベータを割当てるとともに、他のエレベ
ータはそのホール呼びに応答させないようにしたシ、あ
るいは朝の出動時や退社時、昼食時等のような交通需要
の増加時、更には夜間等のような交通減少時などそのビ
ル独特の交通変化に合わせて予め設定した運転モードに
切換えつつ効率的な運用を図るべく各エレベータを制御
するものである。

ところで近年のような小型コンピュータの著しい発達に
伴う小型コンピュータのコスト低減により群管理装置の
他にも単体のエレベータの制御を行うエレベータ制御装
置等にも小型コンピータは使用されるようになった。ま
たこれらのコンピュータに対する情報の伝達方法として
はシリアル伝送方法が主流となシつつある。そして、こ
れら群管理制御装置と、エレベータ単体制御装置は各伝
送装置と、ソフトウェアによる一定の手続により、単純
に結線（又は光ケーブル接続）で自由に群管理データを
授受出来るようになっている。

また、多数台のエレベータを群管理制御する大規模ビル
においても、ビル管理用コンピュータや、ＯＡ（オフィ
スオートメーション）用コンピュータなどにより、ビル
全体を管理したり、各フロア間の情報の授受を行ってい
る。これらの情報の中にはビルの交通に関係するものが
多数台まれている。また群管理制御用コンピュータの情
報にも。

ビル管理時に必要なホールデータ（例えばホールの乗客
検出）も含まれている。しかし々から、これらのビル管
理用のデータと群管理制御データの授受は、はとんど行
われていない。このため、それぞれに情報入手のための
センサや報知装置を取付るケースも見受けられる。

しかし、一般的には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、高交通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
間等、各種演算データを利用した評価によって行ってい
た。このため、予測失敗により割当の失敗が発生するこ
ともあった。

このようカことを無くすために１日々の交通の流れを学
習したシ、また、その予測データの信頼性を求めるもの
などがあった。

しかし、エレベータシステムにおいては上述のようにい
くら学習を行っていても確率的に発生するホール呼びゃ
１派生するかご呼びを完全に予測することは不可能であ
シ、そのデータの信頼性は低い。しかしながら、データ
の信頼性が低くても予測演算によ）％ある程度のオーダ
ーの値が求められ、評価演算に組入れざるを得な−。

このことは、評価の決定に多くの失敗の可能性をはらん
でいることを意味している。また、このことは、予測値
を利用した条件の設定に対して、真の設計者の考える条
件との食違いがあることを示しておシ、設計者の条件の
設定はよ〕きつい完全な条件を目指すことになって、設
計者の意図していたような軽快な動きと裏腹な動きとな
る傾向がある。

また、割当ての評価演算へ設計者の考えを組入れる場合
、関数値の変更や重みの変更程度に止どまり１間接的な
組込みとなって十分に制御に反映できない。

すなわち、エレベータの群管理制御は、ホール呼びに対
する割当制御と、高需要に対する特殊オペレーション制
御が中心であル、これらの制御を行ううえで次に示す２
つの要素により制御指示が決定されている。尚、場合に
よりては一方が利用された。

■　保守的な、確定的な条件によるベーシック制御ルー
ル ■　不確定なものに対して、評価演算による制御指示の
決定。

割当制御において一例を示すと、■部分では。

そのホール呼に対してノ１−ドウエア的に応答可能かの
条件（群中条件）等の基本ルールであシ、■に合格した
ものに対し、■の評価演算を行い最良なものに割当指示
を行なっていた。

また、これらの評価において予測未応答時間や予測荷重
等の予測により確定的に予測値が求められ、あたかもそ
れが１００％正確であるように使用されていた。そして
、場合によってはその不確定さに対し悪化の重みがのせ
られた。また、少しでもその確定値が正確となるように
日々の交通の流れを学習するものもあった。

この学習データにより評価の係数を変化させるものや、
条件等の変数を変化させるものがあった。

（奏四弁゛喧次（ようＶ０門の、乾） 従来の方法では次に示す３点に問題がある。

（、）　　■において条件が確定的なルールとなるため
に保守的となシきめ細かいルールをセットできず、限定
されてしまう。

（ｂ）　　■において、システムの状態に追従させる場
合、係数の変化等のレベルのために、大きな状態の変化
に対応できない。また、データの不確定さにより大き°
な制御失敗の可能性を持つ。

（ｃ）ルールの追加を行い、高性能化を図ろうとしても
、その条件が不確定の場合（たとえば予測未応答時間）
誤まった指示となる可能性が高い。

以上のことは、群管理のデータのもつ不確定さと、最終
的な指示の決定のための評価演算に、そのまま不確定な
データを確定化し利用していることに起因する。またこ
のことは、きめ細かいルールが使用できず、大ざっばな
評価演算で指示を決定せざるを得ない状態となっており
、このため、ダメージを無くすよう々ルールの自動修正
追加、変更等の処理は不得意であり、有効に作用しない
場合が多い。

そこでこの発明の目的とするところは、決定した制御指
示の失敗が少なく、従って乗客へのサービス向上を図る
ことができるようにした自己成長形のエレベータ群管理
制御方法を提供することにある。

［発明の構成］ （問題点を解決するための手段） 上記目的を達成するため、本発明は次のようにする。す
なわち、複数のエレベータを統括して制御するエレベー
タの群管理制御において、発生したホール呼びに対しそ
の呼びを割当てるなどの各種制御指示を決定する際、意
図する制御目的を達成するために経験則に基づき各種条
件による制御指示内容を設定し、且つ、専門家の経験と
知識に基づく主観量により人為的に各条件の確信度を定
め、その確信度にあった帰属度関数を用意すると共に各
号機別に発生ホール呼びに対して目的の制御を行った場
合の指標値を前記帰属度関数より求め、各条件とその確
信度に応じて定めた制御規則を用いてこの指標値により
定まる上記条件対応の制御指示への帰属度を求めその制
御指示を行ったと仮定した場合の有効性を推論により求
め、その結果に応じて制御指示を決定するようにし、そ
の決定した制御指示が失敗となりたときはその失敗の原
因を解析して原因因子の修正を図るべく制御規則の変更
を行うようにする。

（作用） すなわち、群管理制御において発生したホール呼びに対
して各種の制御指示を決定する際、意図する制御目的を
達成するために設定した経験則に基づく各種条件による
制御規則より制御指示内容を求め、これを各号機別に仮
に割当てた場合の指標値を専門家の経験と知識に基づく
主観量により人為的に定めた各条件と確信度にあった帰
属度関数を用いて求め、この指標値により定まる上記条
件対応の制御指示への帰属度を求めその制御指示を行っ
たと仮定した場合の有効性をこの帰属度を加味した推論
により求め、その結果に応じて各号機の最終制御指示を
決定するようにする。そして、その決定が失敗となった
ときはその原因を解析して原因因子の修正を図るべく制
御規則の変更を行うようにする。

このように専門家の持つ経験に基づくエレベータの運行
形態の変化の傾向をあいまいさを加味し。

需要階床の重要度を含め推測する。従って、実際の情報
のみでは推測し得ない状況判断を可能にする。

この結果、設計者すなわち１群管理制御の専門家の知識
を直接的に制御に利用できるので、きめ細かい制御を実
現でき、同時にその制御の基本となっている条件のあい
まいさを加味した選択が出来るので割当て制御の失敗を
少なくすることが出来るとともに、また、その制御指示
が失敗であったときはその原因因子を修正するように制
御規則を変更するので、状況に即したきめ細かいコント
ロールを可能にするエレベータの群管理制御方法を提供
することが出来るようになる。

（実施例） 以下１本発明の一実施例について図面を参照して説明す
る。

本発明は、 ■　データのあいまいさをそのまま条件のあいまいさと
して利用する。

■　きめ細かい制御ルールの集合により制御指示を出力
する。

■　過去のデータの解析により、新ルールの自動生成や
、従来のルールの修正を行う。

もので、これ、らのステップにより、制御のダメージを
なくすルールを自動生成し、自身で性能を向上すること
ができるようにする。

そのため、多くの制御目標に対し、その追従の方法を、
それぞれに対応した一連の制御ルールとし、そこに専門
家の制御戦略を移植する。それらは条件−指示の形式と
なっており、その条件の成シ立つ度合によって、その指
示の重みが決定され。

それぞれの目標追従のための適合度が出力される。

それらの適合度の出力値により、適当な推論手法によっ
て最終的な制御指示の決定を行う。

このため１条件を示すデータは確率分布の形式で利用し
、最終的な指示は、良好な可能性を残し、悪化の可能性
を減らすものとなる。

また、これらのルールにより制御指示のその後のデータ
を収集し、履歴表を作成しもし失敗が発生した場合、解
析器により失敗原因を求め、それをとり除くルールを自
動的に生成し、制御性能を向上させる。

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
合りを予測し、この度合いから制御規則に示される指示
の重み付けを行い、それらの多くの出力より最適な指示
を決定する。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、乗場呼びを割当て次ことに
よって長待ちになる度合ｌを予測する。この予測された
度合いより「割当てを＝１３− 行う」という指示に重み付けを決定する。

上述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。

また、その指示出力後の状態のデータを収集し、履歴表
を作成し、もし失敗が発生したならば、解析器により、
失敗の原因を求めその原因を取シ除くルールを自動生成
し、その後同様な失敗を繰り返さないように工夫されて
いる。

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
法の詳細を第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によるシステムノ々
スで結合されている。ホール？−）、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ＬＳＩ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ＩＯＡ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、シリアルシステムパスに伝送される。

本システムは最大仕様に近い例であシ、このため一部分
がないシステムであっても１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、８Ａ
、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エアモジー−ルであシ。

畿件により起動される。

ここで各タスクの説明を簡単に行う。

３２はＲＡＭ　＋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シかわった場
合に起動される。

２１　ハＣＣＴ　（カーコンデジョンテーブル）、ＫＣ
Ｔ　（かごコンデジョンテーブル）　、　ＨＣＴ　（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、１００ｍ５ｅｃ程度ごとに再起動
が行なわれる。ここで、ＨＣＴ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
び登録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ＨＣＴ　、　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ＨＣＴにおいて、０〜１３のホールサブインデッ
クス（Ｈ８）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Ｈ８１１
（５Ｕ）の７ピツトが１となり、このホール呼びに対応
すル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、Ｈ８ＩＩの０ビツトおよび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Ｈ８ＩＩの０
．６．７ピツトがすべて０にリセットされる。すなわち
％０〜３ビッ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ＯＣＴにおいて、Ｏ〜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、０〜
３ビツ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、”０００１”００１０”
００１１”°“０１００”−１７＝ ”０１０１　　”　″　０１１０　”０１１１　”　１
０００　”’１００１”１０１０””１０１１”’１１
００’に対してそれぞれ０〜１０％、１１〜２０％、２
１〜３０％、　３１〜４０％、　４１〜５０％、　５１
〜６０％、　６１〜７０％、　７１〜８０％、８１〜９
０％、　９１〜１００％、　１０１〜１１０　％、　１
１１％以上を示す。

５ビツトはかごの走行状態を示し、１”は走行中、′０
”は減速中を示す。７ビツトは扉の開閉状態を示し、１
″は開放中、０”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、”ｉｏ”は上昇中、”０１’
は下降中、さらに′００”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ＨＣＴと同様に、０〜３ビツトがエレベータ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程度ととに新発
生ホール呼びをチェックし、もし発生があれば、予測未
応答時間演算サブルーチン２４、満員等、ダメージ予測
サブルーチン２５及び評価サブルーチン２３により、予
測未応答時間、満員等のダメージに対する合成を行ない
、合成値の最良な号機を決定する。

２６は割付見直しタスクであシ、この割付見直しタスク
２６は約１秒に１同和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シ、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シ、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
車人数、降車人数、新発生かと呼び等が行なわれる。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、各種タイマであシ、１０ｍ５゜１０
０ｍ５，１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、日付、曜日、休日、六曜。

その他の行事等情報があシ、フロッピディスク（フレキ
シブルディスク）用のタスクである第２のＩ１０タスク
３１やＣＲＴ用のタスクである第１のＩ１０タスク３０
等により情報が更新される。

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である第１のＩ１０タス
ク３０は、外部の端末や他のコンビュ′−夕等との情報
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、フロッピーディスクコントロール用のタスクであ
る第２のＩ１０タスク３１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メチ−プルにセットし
てゆき、また次の状態に変化する時々ど、そのデータの
入れ換えを行なうタスクであり、データの変化時の状態
の変化時に起動される。また低いレベルのタスクであシ
、高い群管理タスクを害さないように起動される。次だ
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図（、）　（ｂ）
　（ｃ）　（ｄ）　（、）に示すように月、日付、曜日
、六曜、休日１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１０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。

ＫＣＴ＊ＲＡＴ　：平均かご呼び発生個数。

ＩＮ＄ＲＡＴ　：乗車人数平均。

ＯＵＴ＄ＲＡＴ二降車人数平均。

２ｌ− ＫＣＴ＄ＳＥＴ　：各階に対するかび呼び発生率。

ＨＣＴ＄ＲＡＴ〜ＯＵＴ＄ＲＡＴは方向付階床のインデ
ックスＨ８（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のマ
ト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細かいインタバルで学
習されている。これはＡＶ＄ＭＥＮ＄Ｐ　（Ｈ８−ｔ　
）で各Ｈ８とｔＫ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シを行
ない、光通需要を予測し、運転モデルを決定する交通需
要予測タスク３３があシ、これらタスク３３．３４は、
１００ｍ５ｅｃ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３
５がある。

次に、本発明に基づく群管理制御方法におけるホ−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８階床の場合について説明
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ル呼びに対する割
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、−例として制御の目標として下記
に示すものがＫＬ （１）長持ち呼びを減らす。

（２）良好な呼びを増す。

（３）最大長持ちを良好にする。

（４）高需要階のサービスを良好に保つ。

（５）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。コである。［
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。

ただし、これらはより細い一連の制御規則により合成さ
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−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１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測し、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１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九おける割当ての決定に
ついて説明する。ステップＳ１においては故障中１拝外
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Ｓ２においては以後のステップＳ４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
Ｓ３においてはステップＳ２で得られた各種データをス
テップＳ４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Ｓ４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Ｓ２から
ステップＳ４までの各演算が各号機について行われる。

またステラ７°Ｓ４においては多くの目標に対する一連
の制御ルールについてそれぞれ行われる。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Ｓ５において各号機の多くの目標に対する
制御指令の強さを比較して、適当な決定方法を用いて最
も良いと予想される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Ｓ４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Ｓ２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
着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８２ａにおいて現在かどのいるホールサブイン
デックスＨ８をセットする。第１３図にホールサブイン
デックスＨ８を示す。ホールサブインデックスＨ８は、
現在かどのいる階床とか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Ｈ８は′″０”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Ｈ８Ｏ値は大きくなる。また。

１階にかごがあシ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Ｈ８は１１”とな９１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Ｈ８は′１＃となる。また、
かごのホールサブインデックスＨ８が５”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Ｈ８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Ｓ２ｂが行われる。ステップＳ２ｂ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
あシ実在の呼びとは異なることもある。

第１４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、
それらの派生かと呼びは、９階のホール呼びに対して７
階であシ、４階のホール呼びに対して２階である。以上
のように派生かご呼びの発生完了−後、ステップＳ２ｃ
が行われる。

ステップＳ２ｅにおいては、各階の予測到着時間Ｔｘの
演算を行う。説明の便宜上、ホール呼びにのみ着目しか
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と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シにより損失時間を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Ｈ８は′１”）から１
０階（ホールサブインデックスＨ８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Ｈ８″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Ｈ８は４”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Ｈ８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１次に１階
から１２階まで上昇し、再び１１階にもどるのに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
在する場合であシ。

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（Ｈ
８）は次の式で表わせる。

＋　ＫＥＩＫＡＴ　（Ｈ８）　　　　　・・・（１）Ｒ
ＡＮＴ　（５ｔａｌ　、　Ｅｎｄｌ　）は停止階から次
の停止階までの走行に要する走行時間である。

また、ＬＯ８Ｔ　（Ｅｎｄｉ）は停止予定階での損失時
間である。ＫＥＩＫＡＴ　（Ｈ８）はホール呼びが発生
したホールサブインデックスＨ８に対し、割付けがセッ
トされてからの経過時間を示す。ＫＥＩＫＡＴ　（Ｈ８
）は′０″と考えてもさしつかえないので無視する。

ｔは予測到着１時間を求めようとする階までの呼びの数
を示す。（予測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階の予測到
着時間ＲＥＳＰＴ（３）は次式で表わされる。

ＲＥＳＰＴ　（３）　＝ＲＡＮＴ　（Ｓ　ｔ　ａ　１．
Ｅｎｄ　１）　”’；　２　（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０”である。また同様に４階の予測到着
時間ＲＥＳＰＴ　（８）は次式で表わされる。

ＲＥＳＰＴ（８）＝ＲＡＮＴ（Ｓｔａ４．Ｅｎｄｌ）＋
ＲＡＮＴ（Ｓｔａ２．Ｅｎｄ２）＋　ＲＡＮＴ　（Ｓ　
ｔ　ａ　３．Ｅ　ｎ　ｄ　３）＋ＬＯ８Ｔ（Ｅｎｄ　）
＋ＬＯ８Ｔ（Ｅｎｄ２）ＲＡＮＴ　（Ｓ　ｔ　ａ　２　
、Ｅｎ　ｄ　２　）は９階から７階までの走行時間であ
る。ＲＡＮＴ（Ｓｔａ３．Ｅｎｄ３）は７階から４階ま
での走行時間である。この場合−ＲＡＮＴ　（Ｓ　ｔ　
ａ　２１　Ｅｎ　ｄ　２　）は２秒であり、ＲＡＮＴ　
（Ｓ　ｔ　ａ　ｓ　、Ｅｎ　ｄ　３）は３秒である。

ＬＯ８Ｔ（Ｅｎｄｌ　）は９階での損失時間であり、Ｌ
Ｏ８Ｔ（Ｅｎ　ｄ　２　）は７階での損失時間である。

従ってＲＥＳＰＴ（８）は２７秒である。以上で、第１
５図に示す各階の予測到着時間が求められる。

次にステップＳ２ｄ及びステップＳ２ｅ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
Ｔｍ１ｎ、最大到着時間Ｔｍｉ！ＬＸ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Ｔｍ１ｎは実際のホ
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Ｔ’ｍａｘ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Ｔｍ１ｎ及び最大到着時間Ｔ’ｍａｘは上述
の第（１）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測到着時間Ｔｘを中心に分布
する。また、この分布モードは最小到着時間Ｔｍ１ｎ、
予測到着時間Ｔｘ及び最大到着時間Ｔ’ｍａｘの値によ
り分布状態は異なる。しかし、この分布モードは必ず、
最小到着時間Ｔｍｌ。と最大到着時間ＴｍａＸとの間に
存在し、Ｓ４部と８２部の面積が等しくかつ両者の面積
の和は１となシ、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との一致する
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１７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１
７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
るかどの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１７Ｎ６）に示される場合は、ホール呼び
に対して基準階の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階にいるかどの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と４とにより得られる。また同
様に３１秒以上６０秒未満でかごが到着する確信度ＴＰ
Ｉ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
うに正視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Ｓ２ｃ　、ステップＳ２
ｄ及びステップＳ２ｅ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Ｓ２ｃ以下ステツプ８２ｇま
でを各階ごとに繰シ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Ｓ２による予測
到着時間の演算を終了する。

第１１図に示されるステプ７６Ｓ４の割当制御の推論演
算について説明する。

ステップＳ４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」す
なわち、１６０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、エラーと言う。）Ｅ及びエラー増分ΔＥによって「
ホール呼びに割嶋てる。」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。

ステプ７’８４ａ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。

次にステラ７６Ｓ４ｂが行われる。目標からのエラーＥ
とエラー増分ΔＥを次式より求める。

エラーＥ＝Σ　　　　　　　　　　　「確信度」　・・
・（２）確信度；かごが６０秒以上で到着する確信度Ｔ
Ｐ２ｎ　　；仮割当てを含むすべてのホール呼び数上述
の（２）式゛よＪＡ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Ｅａ　　の値及びエラーＥ＆２の
増分ΔＥ＆を求める。仮割当てする前のエラーＥの値を
Ｅ！Ｌ１とし、仮割当て後のエラーＥをＥａ２とすると
、エラーＥの増分ΔＥａは次式によ）求める。

ΔＥａ　＝　Ｅａ２−　Ｅａｌ　　　　　　　　　　・
・・（３）次に帰属度関数を用いてエラーＥａ　　及び
エラーの増分ΔＥａの値の評価を行う。ここで帰属度関
数について説明する。

一般に、ある対象が集合Ａの要素であるか否かを考える
際に、厳密に分けるのではなく、集合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であシ、縦軸は帰属度を示す。第２０図に
は集合として集合ｚＯ１集合ＰＭ及び集合ＰＢのそれぞ
れの帰属度関数を示す。集合ｚＯはエラーＥ及びエラー
の増分ΔＥが「だいたい零」である集合、集合ＰＭはエ
ラーＥ及びエラーの場合ΔＥが「正で中ぐらい」である
集合、集合ＰＲ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シ、
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Ａ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であシ、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に属し、０．３の帰
属度で「正で中くらい」という集合ＰＭに属する。

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ΔＥ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ΔＥ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Ｅａ　　とその際の増分ΔＥａ
の帰属度を第２０図に示す帰属度関数より求める。第２
０図よりェラ−Ｅａ　　の集合ＰＭに対する帰属度は０
．９であシ、集合２０に対する帰属度は０．１である。

またエラー増分ΔＥａの集合ＰＭに対する帰属度は０．
５であシ、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ΔＥの値が集
合ｚＯ、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ΔＥ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。すなわち、エラーＥ
の値が集合ＰＢに属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ΔＥ
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ΔＥ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Δ
Ｅ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Ｅａ　　は集合ＰＭに帰
属度０．９で属し、エラーの増分ΔＥａは集合ＰＭ及び
集合２０に帰属度０．５で属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Ｓ４ｄの条件−指示テーブルを第２
１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ΔＵ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
あシ、ＰＯは「割当てる」、ｐｓは「割シ当ててもよい
」、４ｌ− ２Ｏは「ふつう」、ＮＳは「割当てる必要はない」、Ｎ
Ｅ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種類であシ、エ
ラー増分ΔＥの場合も同様に３種類であシ、エラーＥと
エラー増分ΔＥとの組み合せによ９９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。但し、指示部は次に示す５
値を用いる。ＰＯ：適当、ＰＳ：多少適当、ｚＯ：普通
、ＮＳ：多少不適当、ＮＥ：不適当。

従って第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シ、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図よりェラ−Ｅａ２及びエラーの増分ΔＩ
ｍの評価より指示ΔＵを求める。エラーＥａ２は集合Ｐ
Ｍ及び集合２０に属し、エラーの増分ΔＥｍは集合ＰＭ
及び集合ｚＯに属する。従ってエラーＥａ’及び増分Δ
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通シがある。

０）エラーＥａ　　が集合ＰＭＫ属しかつ増分ΔＨｍが
集合ＰＭに属する表らば指示ΔＵはＮＥ（割当てない。

）となる。

（ロ）エラーＥ＆　が集合ＰＭに属しかつ増分ΔＥａが
集合ＺＯＫ属するならば指示ΔＵは２０（普通に割当て
る。）となる。

ｅウ　　エラーＥ＆が集合ｚＯに属しかつ増分ΔＥ１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。

０　エラーＥａ　　が集合２０に属し、かつ増分ΔＥａ
が集合２０に属するならば指示ΔＵはＰｏ（割当てる。

）となる。

以上によりエラーＥａ２の属する集合と増分ΔＥａの属
する集合との組合せ（へ）〜に）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。

条件部の可能性は、その条件の要素の最小可能性を用い
る。また指示の可能性は、複数条件にょシ、同じ指示を
行なうものの中で最大の可能性を用いる。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Ｅａ２及び増分ΔＥａ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ΔＥの
グラフの横軸はエラーＥあるいは増分ΔＥの値であシ、
縦軸は帰属度である。

また指示ΔＵ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
ΔＥ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つの集合が満たされる度合
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ることになる
。指示ΔＵを示す集合はこの０．５という度合いで制限
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。以上でステラ７”Ｓ４ｃ
を終了する。

次にステップＳ４ｅが行われる。ステップＳ４ｅにおい
てはステラ７６Ｓ４ｃで得られる各規則に対する指示の
集合の論理和をとシ、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は一〇、６９と
なる。上述の指示の強さＵは制御規則「長待ちになるな
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よ多制御指
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Ｓ４ｅが終
了するとともに第１１図に示されるステップＳ４が完了
する。

次に、ステップ８５においては、ステップＳ４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。

ステン７’Ｓ５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Δ
Ｅと指示ΔＵとの関係は人為的に決定されるものである
。

す々わち、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ΔＥ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
発生するものであシ、その確率を考慮し数学的な公式で
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待ち
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評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。但し、これ
ら規則（ルール）は−例であシ、本装置ではその他、制
御失敗のデータ収集によりこの失敗を解消すべく自動生
成された目標と一連のルール等もあ）、これらを用いて
推論を行うようにしている。

群管理制御の目標としては、 （１）長持ち呼びを減らす。

（２）良好な呼びを増す。

（３）最長待ち呼びを減らす。

（４）高需要階のサービスを良好に保つ。

（５）満貫通過を減らす。

（６）かと呼び先着を減らす。

（７）早い呼びを増す。

などがある。

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（１）〜（７）の目標か
ら選ばれる。

また、アッゾ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
、その高需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。

ここで、本発明の最大のポイントであるルールの自動生
成ルーチンの説明を行う。

このルーチンは第１図の知識工学応用部ＩＢにあシ、先
に述べた群管理実コントロール部ＩＡとは非同期で動作
しておシ、大きい処理能力の必要な場合は別のＣＰＵで
動作する。

近年マイクロコンピュータの性能向上により、マルチＣ
ＰＵ構成力、マルチパスコントローラにより容易に実現
できる。このアルゴリズムブロックのステップを第２５
図に示す。２５−ａで決定された制御指示が２５−ｂよ
り出力される。このデータは２５−ｃに蓄えられ、その
履歴が２５−ｄに残される。その中で失敗の発成したも
のは解析器２５−ｅにかけられる。この失敗リストには ■　かご呼び先着リスト ■　予報変更リスト ■　長持ちリスト ■　満員キャンセルリスト ■　■、■発生時の他号機の通過リスト等がある。失敗
が生ずるとその失敗のデータが蓄わ見られる。それらの
失敗リスト中で繰シ返し同じ交通状態で発生しているも
のを取シ出し、その原因を解析するものが２５−ｅであ
る。

ここで−例として通常のバランス交通流において、度々
長持ちが発生している場合を考えてみる。

その条件と発生原因がメタルール２５−ｆに送られる。

メタルール２５−ｆは制御規則を修正する上位の制御規
則であ）、その構造は第２６図に示されているように通
常処理と、特殊処理に分離するようなあみ構造゛となっ
ている。特殊処理は、その交通状態とダメージ発生原因
によって特別に用意されている処理である。通常処理は
一般的な処理で「解析原因と逆となる制御規則を生成す
る」処理である。この処理により、「長持ち呼びを減ら
す」というルールが仮シ生成された。ルールが生成され
た場合は次に示す３つのステップで従来のルールと合成
される。

ここで使用している「ルール」とは、目標を持ち、それ
に対する一連の制御規則のことを云う。

（Ｓｔｅｐ　１　）　　すでに新ルールと同様なものが
ある場合は、その出力度合を強化する。

（Ｓｔｅｐ２）　　新ルールと逆の効果のルールをもつ
場合は、その出力度合を弱化させるか又 はカットする。

（Ｓｔｅｐ　３）　　新ルールと関連のルールを持たな
い場合は新たに新ルールを追加する。

ここで、この場合の従来のルールは ■目標１：長待ち呼びを減す（第２１図のルールマトリ
クス） ■目標２：良好な呼びを増す（第２７図（１）のルール
マトリクス） ■目標３：最長待ち呼びの長待ち値を減らす（第２７図
（ｂ）のルールマトリクス） でありたとする。この場合、上記５ｔｏｐ　１によ）■
の度合が強化される。

ここでとの「度合の強化」ということを説明する。２５
−＆の制御指示の決定ルーチンは、第１１図におけるス
テンｆ８５の部分であシ、その動作の説明が第２８図に
示されている。第２８図において、α、〜αｎ（この場
合ｎ＝３）は■〜■に対応する調整用の重みを示してお
ル、この重みが強化されることを云う。

また、２８−ｂはそれらの出力値より制御指示を決定す
る部分であるが、その決定方法に次の６）。

（ｂ）　＃　（ｅ）があシ適当に選出され決定される。

（＆）出力値の最悪と最良の幅がせまく、平均が最良の
仮制御指示を、最終的な制御指示とする。

６）出力値の最悪なものが、一番最良である仮制御指示
を使用する。

（ｃ）　　合計値が最良である仮制御指示を用いる。

以上により、先に述べた（　５ｔｏｐｌ　）　、　（５
ｔｅｐ２）における出力度合の調整部分を説明した。

次に、（５ｔｅｐ　２　）　（５ｔｅｐ　３　）におけ
るルールのカット及び追加の説明を行う。

第２５図の２５−ｇや２５−ｈのルールは第２９図に示
されている構造となっている。この構成は、次のルール
のメンバを前のルールが持っているために、図に示して
いるように簡単に追加できる。

また、同様にカットも行える。

以上により、ダメージに対するルールの自動生成ルーチ
ンの説明を終る。尚、以上の説明中で第２０図や第２３
図、第２４図に示されている関数は通常メンバシップ関
数と呼ばれるものであるが、これらの関数は、その状態
により、いろいろな形状をとる。マイコンの処理の高速
化を狙って三角形を用いた合成図を第３０図に示す。こ
れは第２４図に対応するものである。また、前述の自動
生成ルーチンにおいて、内部のシミュレーションを用い
ても同様に行うことができる。

以上の内容を要約すると、本方法は次のような要素を持
つことを特徴としている。

（１）　　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、エレベータの運行を制御する群管理制御方
法において、群管理制御システムの複数目標への追従の
だめの制御指示の決定の際、制御指示の候補を仮に実施
した場合のその目標への適合度を、その目標に対する一
連の条件−指示により表わされる制御規則と、その条件
部のあいまいさを用い、それぞれの目標に対し求め、最
終的に最良の適合度となる制御指示に決定する方法を用
ることを特徴とし、また、決定した制御指示が失敗した
ときはその失敗原因因子を低減する制御規則を前述の目
標に対する一連の制御規則における修正要素として自動
で追加、変更を行う機能と、前述の適合度の強さく重み
）を自動調整する機能を有することを特徴とする。

（２）また、（１）の制御方法において、エレベータシ
ステムの動向データ収集機能をもち、またそこから制御
指示の失敗原因を求める解析器をもち、その解析結果−
より、前記（１）の目標に対する一連の制御規則の追加
変更や適合度の強さく重み）を調整することを特徴とす
る。

（３）更にまた、前記（２）において、一連の制御規則
の追加、変更及び、出力決定の度合の調整において、そ
のシステム状態と、データ解析結果にょシ、前述のどの
操作を行うかを指示する上位の制御規則（メタルール）
を持つことを特徴とする。

（４）　　また、前記（３）において、メタルールにょ
シ作られる新しい一連の制御規則を以前の制御規則と合
成するうえで以下の３つのステップを使用することを特
徴とする。

（Ｓｔｏｐｌ）　　すでに断制御規則と同様なものがあ
る場合は、その出力度合を強化する。

（５ｔｅｐ　２　）　　断制御規則と逆の効果の制御規
則を持つ場合は、その出力度合を弱める か、又はカットする。

（５ｔｅｐ　３　）　　断制御規則と関連の制御規則を
持たない場合は新たに断制御規則を追加 する。

（５）　　また、前記（３）においてメタルールは複数
ノルールにより特殊処理と通常処理にふシ分けるように
し、この通常処理は、解析原因と逆となる制御規則を生
成することを特徴とする。

［発明の効果］ このように、本発明は推論により目標に対する制御指示
を決定するための制御規則がルール化されたことにより
、ダメージ履歴による修正のためのルールを自動的に生
成することができるために、群管理制御の性能を常に向
上させることができるようになシ、サービスの一層の向
上を図ることができるようになる。

【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図乃至第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
実施例の割浩制御のフローチャート図、第１２図は割当
制御に用いられる予測演算のフローチャート図、第１３
図は予測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図は予測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
るだめの図、第１９図は推論演算のフローチャート、第
２０図、第２３図、第２４図は制御指令を求めるだめの
帰属度関数を示す図、第２１図及び第２２図、第２７図
は条件−指示を示すしｌ、ｔ２ｍ〒　−４一セ〒第２５
図は本発 明の実施例の部分ブロック図であり、第２６図、第２９
図は構造を説明するだめの図であり、第２８図は内容説
明のための補足の図、第３０図はｂルｖＭ 帰属度関ゝ数−ざ狐る。 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・・・ホールダート、ランプ、センサ、ディ
スプレイ■７メコントローラ、６・・・カコ内コン）ロ
ーラ。 出願人代理人　　弁理士　鈴　江　武　彦第８因 第９因 ＫＣＴ本ＳＥＴ　（ｘ　、　ｙ） 第１０因 第１１ｒ！Ａ 第１２囚 第１３図　　　　第１４図 第１５囚 （ａ）（ｂ） 第１６囚 第１８図 ルール２　目標−「良好な呼びを増す」ルール３°目標
−「最長待ち呼びの長待ち値を減らす」第２９囚 第３０図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 複数のエレベータを統轄して制御するエレベータの群管
   理制御において、発生したホール呼びに対しその呼びを
   割当てるなどの各種の制御指示を決定する際、意図する
   制御目的を達成するために経験則に基づき各種条件によ
   る制御指示内容を設定し、且つ、専門家の経験と知識に
   基づく主観量により人為的に条件の確信度を定め、その
   確信度にあった帰属度関数を用意するとともに各号機別
   に発生ホール呼びに対して目的の制御を行った場合の指
   標値を前記帰属度関数より求め、各条件とその確信度に
   応じて定めた制御規則を用いてこの指標値により定まる
   上記条件対応の制御指示への帰属度を求めその制御指示
   を行ったと仮定した場合の有効性を推論により求め、そ
   の結果に応じて各号機の制御指示を決定するようにし、
   その決定した制御指示が失敗となったときはその失敗の
   原因を解析して原因因子の修正を図るべく制御規則の変
   更を行うことを特徴とするエレベータの群管理制御方法
   。