CN102540885B - 群控学习装置 - Google Patents

Abstract

根据实施例，提供了一种适用于群控的群控学习装置，所述群控向每个楼层上的候梯厅呼叫分配电梯的轿厢。该装置包括第一计算单元(10)、第二计算单元(10)以及更新单元(10)。第一计算单元(10)通过平均未响应时间和乘坐比率的乘积而计算每个楼层上的在轿厢的每个移动方向上的候梯厅呼叫的运输载荷。第二计算单元(10)基于候梯厅呼叫响应表而计算在候梯厅呼叫的运输载荷被分配到轿厢时轿厢的运输载荷，所述候梯厅呼叫响应表指示出该轿厢是否能够响应每个楼层上的候梯厅呼叫。更新单元(10)更新候梯厅呼叫响应表，以使轿厢的运输载荷均衡。

Description

群控学习装置

相关申请的交叉引用

本申请基于并要求2010年12月15日提交的在先日本专利申请2010-279380的优先权，通过引用将其全部内容并入到本文中。

技术领域

本文中描述的实施例一般而言涉及群控(group control)学习装置和方法。

背景技术

在电梯的群控中，当电梯被许多用户挤满时，会出现在特定楼层上的用户保持长时间等待，或者虽然轿厢(car)迅速响应但是因太多的用户已经在轿厢中而并非所有等待乘坐(mount)的用户都能乘坐。为了解决该问题，认为限制电梯停靠(stop)的楼层数是好主意。

然而，因为轿厢可以自由移动，因此简单地限制电梯停靠的楼层数未必被认为减小行进范围(travel range)。例如，紧接在办公楼的午餐时间开始之后的交通需求中，下电梯主要集中在建筑物入口的楼层(基准楼层)或食堂所在的楼层(食堂楼层)。作为在该情况下的趋势，在远离基准楼层和食堂楼层的楼层上的用户具有乘坐电梯的更多机会，而在基准楼层和食堂楼层附近的楼层上的用户具有增加的等待时间。由于来自通过顶楼层的邻近楼层的轿厢的响应增加，在特定楼层附近的楼层上的用户的等待时间如上所述增加。此外，由于乘客装载因子(passenger load factor)随着轿厢接近基准楼层或食堂楼层而增加，并且在长时间的等待之后轿厢中不存在乘坐的空间，因而会出现不能乘坐电梯的问题。从而，不仅需要限制轿厢停靠的楼层数，还需要限制轿厢的行进范围。

因此，一种限制可响应的候梯厅呼叫(hall call)的楼层数的被称为“分区(zoning)”的群控方法已被提出了很长时间。限制可响应的候梯厅呼叫的楼层数就是限制轿厢的行进范围。在分区中，候梯厅呼叫响应表与上行和下行的每个轿厢分别关联，并基于该表而进行轿厢分配处理，在该候梯厅呼叫响应表中描述了可响应的候梯厅呼叫楼层。

希望提供一种群控学习装置和方法，在该装置和方法中，可以减少满员通过而不停靠(由偏向特定轿厢的运输载荷(transport load)造成)的轿厢，从而可以改善运输效率。

发明内容

一般而言，根据实施例，提供了一种适用于群控的群控学习装置，所述群控向每个楼层上的候梯厅呼叫分配电梯的轿厢。该装置包括第一计算单元、第二计算单元以及更新单元。第一计算单元通过平均未响应时间和乘坐比率(mounting ratio)的乘积(multiplication)而计算每个楼层上的在轿厢的每个移动方向上的候梯厅呼叫的运输载荷。第二计算单元基于候梯厅呼叫响应表而计算在候梯厅呼叫的运输载荷被分配到轿厢时轿厢的运输载荷，所述候梯厅呼叫响应表指示出该轿厢是否能够响应每个楼层上的候梯厅呼叫。更新单元更新候梯厅呼叫响应表，以使轿厢的运输载荷均衡。

附图说明

图1为示出了根据实施例的电梯装置和群控学习装置的框图；

图2为示出了起始-目的地(Origin Destination，OD)表的实例的图；

图3为示出了用于计算候梯厅呼叫的运输载荷的过程的流程图；

图4A、4B、4C以及4D为示出了候梯厅呼叫响应表的实例的图；

图5A和5B为示出了沿每个方向和在每个楼层的乘坐比率和下梯比率(dismount ratio)的图；

图6A和6B为示出了沿每个方向和在每个楼层的乘坐比率和下梯比率的图；

图7A和7B为示出了用于初始设定的候梯厅呼叫响应表的图；

图8为示出了候梯厅呼叫响应表的更新过程的流程图；

图9为示例了服务区的更新的图；

图10为示出了服务区的更新的实例的图；

图11为示出了服务区的更新的实例的图；

图12为示出了服务区的更新的实例的图；

图13为示出了服务区的更新的实例的图；以及

图14为示出了服务区的更新的实例的图。

具体实施方式

下述实施例涉及上下按钮型电梯装置，该电梯装置具有在电梯候梯厅中的规定了目的地方向的候梯厅呼叫按钮和在轿厢中的规定了目的地楼层的轿厢呼叫按钮。实现动态分区的群控学习装置被连接到该装置。在根据实施例的动态分区中，每隔一定时间计算轿厢的运输载荷。区域设定被动态改变，以使轿厢的运输载荷均衡。根据这样的动态分区，当在拥塞期间分配轿厢时可以逐轿厢地限制可响应的候梯厅呼叫。由此，可以减少满员通过而不停靠的轿厢(由偏向特定轿厢的运输载荷造成)，从而可以改善运输效率。

(第一实施例)

图1为示出了根据实施例的电梯装置和群控学习装置的框图。候梯厅呼叫按钮01被设置在安装有根据实施例的电梯装置的建筑物等的每个楼层上。候梯厅呼叫停靠信息存储单元02和候梯厅呼叫信息检测单元03被连接到候梯厅呼叫按钮01，并且这些单元被连接到电梯状况把握单元08。电梯装置具有一个或多个轿厢，并且每个轿厢具有轿厢呼叫按钮04。轿厢呼叫按钮04被连接到轿厢呼叫停靠信息存储单元05和轿厢呼叫信息检测单元06，这两个单元被连接到轿厢控制器07。轿厢控制器07被连接到电梯状况把握单元08。轿厢分配运算处理单元15被连接到电梯状况把握单元08和群控学习装置的分配限制设定单元14以控制轿厢运行控制器16。轿厢运行控制器16根据轿厢分配的运算结果控制轿厢控制器07。

首先，当想要乘坐电梯的乘客按压建筑物中的候梯厅呼叫按钮01时，产生轿厢分配请求。“轿厢分配”的意思是根据这样的候梯厅呼叫而分配电梯轿厢。该轿厢分配请求被候梯厅呼叫信息检测单元03检测为“出现新的候梯厅呼叫”的形式。所检测到的候梯厅呼叫的信息包含候梯厅呼叫的时刻、候梯厅呼叫的楼层以及候梯厅呼叫的方向(上行或下行(Up orDown))。

候梯厅呼叫停靠信息存储单元02存储尚未响应轿厢分配请求的候梯厅呼叫(未响应的候梯厅呼叫)的信息、候梯厅呼叫的时刻、候梯厅呼叫的楼层以及候梯厅呼叫的方向(上行或下行)。紧接在完成轿厢分配之后从候梯厅呼叫停靠信息存储单元02删除与该候梯厅呼叫有关的信息。

如果乘客乘坐该轿厢并按压轿厢内部的轿厢呼叫按钮中的目的地楼层的按钮，便产生到目的地楼层的轿厢移动请求。该轿厢移动请求被轿厢呼叫信息检测单元06检测为“出现新的轿厢呼叫”的形式。所检测到的轿厢呼叫的信息包含与目的地楼层等有关的信息。轿厢呼叫信息被存储在轿厢呼叫停靠信息存储单元05中。如果轿厢呼叫被响应，则从轿厢呼叫停靠信息存储单元05删除对应的轿厢呼叫信息。

轿厢控制器07控制轿厢，以使轿厢移动到存储在轿厢呼叫停靠信息存储单元05中并计划停靠的楼层。电梯状况把握单元08整合在候梯厅呼叫停靠信息存储单元02和在轿厢呼叫停靠信息存储单元05中存储的信息。该信息为轿厢分配运算处理单元15对未响应的候梯厅呼叫进行分配运算所需的信息。

轿厢分配运算处理单元15通过使用由电梯状况把握单元08整合的与电梯的状况有关的信息而决定将哪个轿厢分配给未响应的候梯厅呼叫。可以使用在日本专利4454979中描述的方法作为决定分配哪个轿厢的方法。轿厢运行控制器16通过反映轿厢分配运算处理单元15的结果而计划每个轿厢的分配。

根据该实施例的群控学习装置包括电梯控制结果检测单元09。电梯控制结果检测单元09被连接到电梯装置的电梯状况把握单元08。在该群控学习装置中，运输载荷计算单元10和交通需求判断单元12被连接到电梯控制结果检测单元09。运输载荷保存单元11被连接到运输载荷计算单元10，且分配限制选择单元13被连接到交通需求判断单元12。分配限制选择单元13和运输载荷保存单元11被连接到分配限制设定单元14。分配限制设定单元14被连接到轿厢分配运算处理单元15。

下面将描述根据该实施例的群控学习装置的详细配置和操作。

电梯控制结果检测单元09检测来自通过电梯状况把握单元08获得的轿厢状况的可观测的信息和电梯的运行结果。可观测的信息包括未响应时间、乘坐载荷以及下梯载荷。未响应时间为直到轿厢响应候梯厅呼叫为止所需的时间，并可在轿厢的每个移动方向上和每个楼层上获取。乘坐载荷为乘坐轿厢的载荷，并可在轿厢的每个移动方向上和每个楼层上获取。下梯载荷为下轿厢的载荷，并可在轿厢的每个移动方向上和每个楼层上获取。每隔一定时间(例如，每隔5分钟)进行对上述信息的获取。在以下说明中假设，每隔5分钟获取信息，但并局限于该实例。

运输载荷计算单元10通过使用从电梯控制结果检测单元09获得的每个楼层上和每个方向上的平均未响应时间以及通过从电梯控制结果检测单元09获得的每个楼层上和每个方向上的乘坐载荷计算的乘坐比率，来计算每个轿厢的运输载荷。

将描述乘坐比率。在上下按钮型电梯装置中，在乘坐候梯厅中的用户按压希望方向的按钮。此时，电梯装置仅可观察到候梯厅呼叫按钮被按压，但不知道对于按下的候梯厅呼叫按钮有多少用户正在等待以及哪个楼层是这些用户的目的地。也就是，仅仅可以测量到该楼层上在每一方向上发生多少乘坐载荷和下梯载荷。将使用图2描述乘坐载荷和下梯载荷。

图2示出了表示建筑物中的交通需求的起始-目的地(OD)表的实例。OD表可被表示为矩阵，其行表示乘坐楼层且其列表示目的地楼层。将图2作为实例，测量在一定时间内总共360人的建筑物中的交通。每个矩阵分量表示多少人从某个乘坐楼层移动到某个目的地楼层。然而，仅仅在收集了与每个用户有关的信息时才可测量像图2中一样的严格的OD。

在上下按钮型电梯装置中，例如，仅仅可知这样程度的信息，即，在第2楼层上的上行乘坐的用户(即，移动到第3楼层或更高楼层的用户)的载荷的总和为5(×平均重量)，该总和为上三角矩阵的第二行分量的总和。相似地，仅仅可知这样程度的信息，即，在第5楼层上的下行乘坐的载荷的总和为57(×平均重量)，该总和为下三角矩阵的第5行分量的总和。关于下梯载荷，仅仅可知这样程度的信息，即，在第3楼层上的上行下梯的用户(即，来自第1和第2楼层的在第3楼层上下梯的用户)的载荷的总和为2(×平均重量)，该总和为上三角矩阵的第3列分量的总和。使用这些乘坐载荷和下梯载荷，用户的总载荷为乘坐载荷的总和或下梯载荷的总和。通过将每一方向上的乘坐载荷除以总载荷，获得乘坐比率。由此，载荷比率的总和为1。关于下梯比率，可以相同的方式进行计算。将使用图3描述使用这样的乘坐比率计算运输载荷的过程。

首先，在S101中，运输载荷计算单元10读取候梯厅呼叫响应表。如图4A到4D所示，候梯厅呼叫响应表是这样的表，该表示出了对于每号轿厢来自每个楼层的候梯厅呼叫是否可被响应。在由图4A和4C分别示出的候梯厅呼叫响应表T10、T20中，“Δ”表示上行候梯厅呼叫可被响应，表示下行候梯厅呼叫可被响应。这些候梯厅呼叫响应表T10、T20可被表示为候梯厅呼叫响应表T11(图4B)、T21(图4D)，候梯厅呼叫响应表T11、T21分别具有作为分量的两个值，即，与“Δ”或的存在对应的“1”和与“Δ”或的不存在对应的“0”。作为第i楼层上的上行和下行的第μ号轿厢的值，这被分别表示为

上述是候梯厅呼叫响应表的分量，并且，如果表示图4B中的候梯厅呼叫响应表，则获得：

${\stackrel{\→}{m}}_A^{\mathrm{up}}=(m_{A\·1}^{\mathrm{up}},m_{A\·2}^{\mathrm{up}},m_{A\·3}^{\mathrm{up}},m_{A\·4}^{\mathrm{up}},m_{A\·5}^{\mathrm{up}},m_{A\·6}^{\mathrm{up}},m_{A\·7}^{\mathrm{up}})=\left(\mathrm{0,0,0,0,0,0,0}\right)$

${\stackrel{\→}{m}}_A^{\mathrm{down}}=(m_{A\·1}^{\mathrm{down}},m_{A\·2}^{\mathrm{down}},m_{A\·3}^{\mathrm{down}},m_{A\·4}^{\mathrm{down}},m_{A\·5}^{\mathrm{down}},m_{A\·6}^{\mathrm{down}},m_{A\·7}^{\mathrm{down}})=\left(\mathrm{0,1,1,0,0,0,0}\right)$

${\stackrel{\→}{m}}_B^{\mathrm{up}}=(m_{B\·1}^{\mathrm{up}},m_{B\·2}^{\mathrm{up}},m_{B\·3}^{\mathrm{up}},m_{B\·4}^{\mathrm{up}},m_{B\·5}^{\mathrm{up}},m_{B\·6}^{\mathrm{up}},m_{B\·7}^{\mathrm{up}})=\left(\mathrm{0,0,0,0,0,0,0}\right)$

${\stackrel{\→}{m}}_B^{\mathrm{down}}=(m_{B\·1}^{\mathrm{down}},m_{B\·2}^{\mathrm{down}},m_{B\·3}^{\mathrm{down}},m_{B\·4}^{\mathrm{down}},m_{B\·5}^{\mathrm{down}},m_{B\·6}^{\mathrm{down}},m_{B\·7}^{\mathrm{down}})=(\mathrm{0,0,0,1,1},\mathrm{0,0})$

${\stackrel{\→}{m}}_C^{\mathrm{up}}=(m_{C\·1}^{\mathrm{up}},m_{C\·2}^{\mathrm{up}},m_{C\·3}^{\mathrm{up}},m_{C\·4}^{\mathrm{up}},m_{C\·5}^{\mathrm{up}},m_{C\·6}^{\mathrm{up}},m_{C\·7}^{\mathrm{up}})=\left(\mathrm{1,1,1,1,1,1,0}\right)$

${\stackrel{\→}{m}}_C^{\mathrm{down}}=(m_{C\·1}^{\mathrm{down}},m_{C\·2}^{\mathrm{down}},m_{C\·3}^{\mathrm{down}},m_{C\·4}^{\mathrm{down}},m_{C\·5}^{\mathrm{down}},m_{C\·6}^{\mathrm{down}},m_{C\·7}^{\mathrm{down}})=\left(\mathrm{0,0,0,0,0,1,1}\right)$

${\stackrel{\→}{m}}_D^{\mathrm{up}}=(m_{D\·1}^{\mathrm{up}},m_{D\·2}^{\mathrm{up}},m_{D\·3}^{\mathrm{up}},m_{D\·4}^{\mathrm{up}},m_{D\·5}^{\mathrm{up}},m_{D\·6}^{\mathrm{up}},m_{D\·7}^{\mathrm{up}})=\left(\mathrm{1,1,1,1,1,1,0}\right)$

${\stackrel{\→}{m}}_D^{\mathrm{down}}=(m_{D\·1}^{\mathrm{down}},m_{D\·2}^{\mathrm{down}},m_{D\·3}^{\mathrm{down}},m_{D\·4}^{\mathrm{down}},m_{D\·5}^{\mathrm{down}},m_{D\·6}^{\mathrm{down}},m_{D\·7}^{\mathrm{down}})=(0,\mathrm{0,0,0,0,1,1})$

如果表示为这表示第μ号轿厢的候梯厅呼叫响应表的矢量。这些矢量的全体组合被表示为

接下来，将描述服务区。如果在不同的第μ号轿厢和第v号轿厢(μ≠v)之间成立，则第μ号轿厢的服务区和第v号轿厢的服务区是相同的。采用图4作为实例，在C号轿厢和D号轿厢之间成立，则这两个轿厢具有相同的服务区。另一方面，A号轿厢、B号轿厢和C号轿厢(D号轿厢)具有候梯厅呼叫响应表的彼此不同的矢量，因此具有彼此不同的服务区。

接下来，在S102中，运输载荷计算单元10计算候梯厅呼叫的运输载荷。候梯厅呼叫的运输载荷可被用于稍后描述的候梯厅呼叫响应表的更新，并针对每个楼层和每个方向定义为如下：

以及

对于每个候梯厅呼叫响应表(的矢量)，这些候梯厅呼叫的运输载荷被作为矢量给出，如：

${\stackrel{\→}{x}}^{\mathrm{up}}\left(m\right)=(x_1^{\mathrm{up}},x_2^{\mathrm{up}},...,x_K^{\mathrm{up}}),{\stackrel{\→}{x}}^{\mathrm{down}}\left(m\right)=(x_1^{\mathrm{down}},x_2^{\mathrm{down}},...,x_K^{\mathrm{down}}).$

这些候梯厅呼叫的运输载荷可以被放在一起并被表示为

接下来，在S103中，运输载荷计算单元10计算轿厢的运输载荷。计算的细节遵从以下过程。首先，运输载荷计算单元10从候梯厅呼叫响应表计算每个方向上的可被第i楼层响应的候梯厅呼叫的数目，即：

$f_i^{\mathrm{up}}=\underset{\mathrm{\μ}}{\mathrm{\Σ}}{m}_{\mathrm{\μ}\·i}^{\mathrm{up}},f_i^{\mathrm{down}}=\underset{\mathrm{\μ}}{\mathrm{\Σ}}{m}_{\mathrm{\μ}\·i}^{\mathrm{down}}$

如果轿厢数目为N，则 $0\≤f_i^{\mathrm{up}}\≤N,0\≤f_i^{\mathrm{down}}\≤N$ 成立。

接下来，将计算对于轿厢μ的候梯厅呼叫的运输载荷和基于候梯厅呼叫响应表的轿厢的运输载荷。轿厢的运输载荷表示每个轿厢如何承担候梯厅呼叫的运输载荷，并且是通过基于候梯厅呼叫响应表的值将候梯厅呼叫的运输载荷分配给每个轿厢而获得的。其由下式给出：

$W_{\mathrm{\μ}}^{\mathrm{tmp}}=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}[m_{\mathrm{\μ}\·i}^{\mathrm{up}}\·\left(\frac{x_i^{\mathrm{up}}}{f_i^{\mathrm{up}}}\right)+m_{\mathrm{\μ}\·i}^{\mathrm{down}}\·\left(\frac{x_i^{\mathrm{down}}}{f_i^{\mathrm{down}}}\right)]$

其中i表示楼层号。

运输载荷保存单元11接收由运输载荷计算单元10计算的结果，并使用与同一候梯厅呼叫响应表有关的轿厢的过去的运输载荷(即，)以将该轿厢的运输载荷的值保存为

上式称为指数移动平均(exponential moving average)。由于电梯装置的乘客的出现包含时间和空间上的不确定性(乘坐楼层的OD和目的地楼层等等)，因此以该方式求平均并评估是较好的。这里，0＜α≤1成立，并且α越接近于0，最新数据越被重视。

接下来，在S104中，运输载荷计算单元10更新候梯厅呼叫响应表。在更新时，可以增加/减小每个轿厢的候梯厅呼叫响应表的要素的值。采用图4B中的A号轿厢作为实例，如下所示：

${\stackrel{\→}{m}}_A^{\mathrm{down}}=\left(\mathrm{0,1,1,0,0,0,0}\right)\⇒\left\{\begin{array}{c}\left(\mathrm{1,1,1,0,0,0,0}\right)\\ \left(\mathrm{0,0,1,0,0,0,0}\right)\\ \left(\mathrm{0,1,1,1,0,0,0}\right)\\ \left(\mathrm{0,1,0,0,0,0,0}\right)\end{array}\right..$

存在四种情况，在这四种情况下，在方向上的在左右方向的每一者中将所述值增加或减小1。然而，如果所有要素为0，如则假设右边要素或左边要素的值是可增加的，如：

${\stackrel{\→}{m}}_A^{\mathrm{up}}=\left(\mathrm{0,0,0,0,0,0,0}\right)\⇒\left\{\begin{array}{c}\left(\mathrm{1,0,0,0,0,0,0}\right)\\ \left(\mathrm{0,0,0,0,0,0,1}\right)\end{array}\right..$

如果包括候梯厅呼叫响应表的值不增加/减小的情况，则轿厢在方向上存在五种可更新性情况。在垂直方向上存在5×5＝25种情况。对于轿厢存在25种情况，由此，对于K个轿厢总共存在25K个组合。更新后的候梯厅呼叫响应表局限于这样的候梯厅呼叫响应表，在该候梯厅呼叫响应表中，至少一个轿厢可响应每个楼层上的垂直方向上的候梯厅呼叫。

每个轿厢的运输载荷的平均值被设定为：

$\stackrel{\‾}{W}=\frac{1}{K}\underset{\mathrm{\μ}}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{W}_{\mathrm{\μ}}^{\mathrm{new}}$

更新后的候梯厅呼叫响应表的矢量被设定为根据与在S103中的过程相同的过程计算轿厢的运输载荷，并将选择为使的值最小化。

这里，是通过使用更新后的候梯厅呼叫响应表的矢量的候梯厅呼叫的运输载荷计算的轿厢的运输载荷。

接下来，在S105中，运输载荷计算单元10将在S104中更新的候梯厅呼叫响应表存储在存储单元等等中。在该情况下，运输载荷计算单元10通过与由交通需求判断单元12判断的特征量(稍后描述)关联而存储更新后的候梯厅呼叫响应表。相应地，当稍后由交通需求判断单元12判断交通需求的特征量时，通过读取已经获得的适宜的候梯厅呼叫响应表(即，区域设定)而设定这样的特征量。也就是，可以实现根据交通需求的改变的动态分区。

交通需求判断单元12通过使用从电梯控制结果检测单元09获得的信息而提取交通需求的特征量。对于特征量的提取，使用每个楼层上的每个方向上的乘坐载荷和下梯载荷(均为可观测信息)。通过使用乘坐载荷和下梯载荷，可以获得每个楼层上的每个方向上的乘坐比率和下梯比率，如图5A和5B以及图6A和6B所示。在其中计算资源受限的预先安装的电梯群控系统中，使用这样的信息直接作为特征量被预期是困难的。因此，使用阈值处理以离散化，并使用离散化的矢量作为特征量。例如，在图5的实例中，为每一楼层上的每一个方向上的可观测量设定阈值ω＝0.3等等，并且进行如果比率超过阈值则返回“1”以及如果比率不超过阈值则返回“0”的处理。在图5中，获得上行乘坐比率的特征量矢量(1，0，0，0，0，0，0)、上行下梯比率的特征量矢量(0，0，0，0，0，0，0)、下行乘坐比率的特征量矢量(0，0，0，0，0，0，0)、下行下梯比率的特征量矢量(0，0，0，0，0，0，0)。在图6中，获得上行乘坐比率的特征量矢量(0，0，0，0，0，0，0)、上行下梯比率的特征量矢量(0，0，0，0，0，0，0)、下行乘坐比率的特征量矢量(0，0，0，0，0，0，0)、下行下梯比率的特征量矢量(1，0，0，0，0，0，0)。每个矢量具有保持与楼层数一样多的要素的四个矢量。下文中，将上述矢量称为乘坐比率的特征量或下梯比率的特征量。平均载荷被限定为乘坐载荷的总和和下梯载荷的总和的平均，并且可以通过使平均重量除以人的平均重量(例如，65kg)而推定用户总数。

此外，用户总数的推定值可以为连续的值，因此使用在预先安装的系统中的照原样的值作为特征值是不适宜的。由此，还要通过阈值处理来使用户总数的推定值离散化。例如，可以二进制表示法表示每单位时间内用户总数的推定值，例如，(0001)用于0与600之间的用户，(0010)用于300与600之间的用户，(0011)用于600与900之间的用户。下文中，每单位时间内用户总数的推定值被称为用户总数的特征量。乘坐比率的特征量、下梯比率的特征量以及用户总数的特征量的组合将被表示为“交通需求的特征量”。通过使用交通需求的这些特征量，判断交通需求。例如，依赖于汉明距离(Hamming distance)是否匹配来判定在过去的五分钟中取得的交通需求的特征量与哪个特征矢量相同。

分配限制选择单元13选择候梯厅呼叫响应表以实现与由交通需求判断单元12判断的交通需求的特征量对应的区域设定(即，分配限制)，并将候梯厅呼叫响应表提供给分配限制设定单元14。分配限制设定单元14将从分配限制选择单元13获得的候梯厅呼叫响应表发送到轿厢分配运算处理单元15。

对于由交通需求判断单元12判断的特征量，优选提前准备区域数目和区域设定的初始值。作为初始值，例如，可以提前准备图7所示的候梯厅呼叫响应表。该响应表包括没有进行分区时的区域设定并且是总是对所有轿厢号的所有楼层负责的最基本的。

(第二实施例)

在第一实施例中，已经描述了动态分区的一般配置。在根据第一实施例的动态分区的一般动态分区中，因为改变设定的参数数目相对大、存在运输载荷随时间而波动的影响等等，学习速度会减慢。在这样的情况下，学习效果要经过长时间之后才能显现，这会导致实际操作的问题。因此，在第二实施中，将描述一种被限制为排他分区(exclusive zoning)的动态分区方法作为减少学习参数并改善学习速度的动态分区方法。在第二实施例的描述中，略去了与第一实施例相似的配置和操作。

排他分区为具有关于的值的以下关系的分区方法：

$\underset{z}{\mathrm{\Σ}}{\stackrel{\→}{m}}_z^{\mathrm{up}}=(\mathrm{1,1},...,0),\underset{z}{\mathrm{\Σ}}{\stackrel{\→}{m}}_z^{\mathrm{down}}=(\mathrm{0,1},...,1)$

其中z表示服务区的索引。这对应于(如果采用图4作为实例)A号轿厢、B号轿厢以及C号轿厢(D号轿厢)的候梯厅呼叫响应表的矢量的和。

具有作为最右边要素的“0”，这是因为不存在在顶楼层上的上行候梯厅呼叫。相似地，具有作为最左边要素的“0”，这是因为不存在在底楼层上的下行候梯厅呼叫。

在图3的S101中，读取由“1”和“0”表示的候梯厅呼叫响应表。在S102中，计算在每个楼层上每个方向上的运输载荷(候梯厅呼叫的运输载荷)。每个楼层上的运输载荷的计算与第一实施例中描述的计算相同。

如果获得每个楼层上的运输载荷，在S103中，参考候梯厅呼叫响应表以计算每个轿厢的运输载荷。接下来，将描述区域。具有相同的区域的意思是相同候梯厅呼叫响应表的轿厢号的组。为了使用图4进行描述，A号轿厢和B号轿厢具有不同的区域。C号轿厢和D号轿厢具有相同候梯厅呼叫响应表，因而具有相同的区域。如果保持如图4所示的候梯厅呼叫响应表，可认为电梯装置具有三个区域。

接下来，在S104中，更新候梯厅呼叫响应表。通过分配限制设定单元14进行该处理。将在图8中详细描述更新过程。

首先，在图8的S201中，参考在图3的S103中的计算的每个轿厢的运输载荷的值以找到轿厢的运输载荷最大的轿厢id_max和该运输载荷的最大值val_max，并且找到轿厢的运输载荷最小的轿厢id_min和该运输载荷的最小值val_min。

接下来，在S202中，从轿厢的最大值和最小值的值计算θ表示最小值与最大值的差。如果θ大于某个固定值d，则更新候梯厅呼叫响应表。如果θ小于某个固定值d，则通过假设运输载荷中不存在差异而不更新候梯厅呼叫响应表。

接下来，将描述更新候梯厅呼叫响应表的方法。考虑如图4所示的候梯厅呼叫响应表的情况。首先，比较在S201中获得的关于id_max和id_min的轿厢id的大小。

如果参考图4描述id_min＜id_max，则可以发生以下六种情况：

1.W_A＜W_B＜W_C＝W_D，即，id_min＝A且id_max＝C，D

2.W_A＜W_C＝W_D＜W_B，即，id_max＝A且id_min＝B

3.W_B＜W_A＜W_C＝W_D，即，id_max＝B且id_min＝C，D

4.W_B＜W_C＝W_D＜W_A，即，id_max＝B且id_min＝A

5.W_C＝W_D＜W_A＜W_B，即，id_max＝C，D且id_min＝B

6.W_C＝W_D＜W_B＜W_A，即，id_max＝C，D且id_min＝A

图9到14示出了当获得这六种序列时服务区的更新。将使用图9作为代表性实例详细描述服务区的更新。

首先，在排他分区中，用于配置每个区域的每个轿厢的参数足够。在图9的左图中，A号轿厢的逆向楼层(reversal floor)为第3楼层，B号轿厢的逆向楼层为第5楼层，C号轿厢和D号轿厢的逆向楼层为第7楼层。假设逆向楼层为顶楼层的轿厢号负责所有上行候梯厅呼叫，而逆向楼层为底楼层的轿厢号(在图9的左图所示)负责所有下行候梯厅呼叫。逆向楼层包含顶楼层的区域设定将被称为“下行区域设定”，逆向楼层包含底楼层的区域设定将被称为“上行区域设定”。

由稍后描述的分配限制选择单元提前确定是上行区域设定还是下行区域设定。虽然示出了当区域数目为3时的所有运输载荷的次序关系，但步骤S203、S204以及S205为其一般化的表达(expression)并包含当区域数目固定时的由图8到13表示的所有更新。

根据上述实施例，能够进行对应于所有区域设定的更新过程。在被限制到排他分区的配置中，要学习的参数数目小，因此可通过分区减少无用停靠，从而缩短往复时间。在从外部设定与学习效果有关的参数的配置中，可以调整改变分区的频率，即，更新候梯厅呼叫响应表的频率。

此外，可以设定对应于特定交通需求的分区。同样，可以设定改善学习效果并对应于特定交通需求的分区，并且可以通过分开成需要分区的交通需求和不需要分区的交通需求而避免额外的性能劣化。

虽然已经描述了特定的实施例，但这些实施例仅仅以实例的方式给出，并且不旨在限制本发明的范围。事实上，可以各种其他形式实施本文中描述的新颖实施例；此外，在不背离本发明的精神的情况下，可以对本文中描述的实施例做出形式上的各种省略、替代以及改变。所附权利要求及其等价物旨在覆盖落入本发明的精神和范围内的这样的形式或修改。

Claims (5)

1.一种适用于群控的群控学习装置，所述群控向每个楼层上的候梯厅呼叫分配电梯的轿厢，该群控学习装置的特征在于包括：

第一计算单元，其通过平均未响应时间和乘坐比率的乘积而计算每个楼层上的在轿厢的每个移动方向上的候梯厅呼叫的运输载荷；

第二计算单元，其基于候梯厅呼叫响应表而计算在候梯厅呼叫的运输载荷被分配到轿厢时轿厢的运输载荷，所述候梯厅呼叫响应表指示出该轿厢是否能够响应每个楼层上的候梯厅呼叫；

更新单元，其更新所述候梯厅呼叫响应表，以使所述轿厢的所述运输载荷均衡；以及

检测单元，所述检测单元检测：

未响应时间，其是直到所述轿厢响应所述候梯厅呼叫为止的时间；以及

乘坐载荷，其是在每个楼层上的在所述轿厢的每个移动方向上的乘坐所述轿厢的载荷，

其中

基于所述未响应时间而计算所述平均未响应时间，以及基于所述乘坐载荷而计算所述乘坐比率。

2.根据权利要求1的装置，其特征在于，所述第二计算单元基于预先对所述候梯厅呼叫响应表计算的所述轿厢的所述运输载荷而对所述轿厢的所述运输载荷求平均。

3.根据权利要求2的装置，其特征在于，所述求平均为指数移动平均。

4.根据权利要求3的装置，其特征在于还包括被配置为调整所述指数移动平均的参数和所述候梯厅呼叫响应表的更新频率的单元。

5.一种适用于群控的群控学习方法，所述群控向每个楼层上的候梯厅呼叫分配电梯的轿厢，该群控学习方法的特征在于包括：

通过平均未响应时间和乘坐比率的乘积而计算每个楼层上的在轿厢的每个移动方向上的候梯厅呼叫的运输载荷；

基于候梯厅呼叫响应表而计算在候梯厅呼叫的运输载荷被分配到轿厢时轿厢的运输载荷，所述候梯厅呼叫响应表指示出该轿厢是否能够响应每个楼层上的候梯厅呼叫；

更新所述候梯厅呼叫响应表，以使所述轿厢的所述运输载荷均衡；

检测未响应时间，所述未响应时间是直到所述轿厢响应所述候梯厅呼叫为止的时间；以及

检测乘坐载荷，所述乘坐载荷是在每个楼层上的在所述轿厢的每个移动方向上的乘坐所述轿厢的载荷，

其中

基于所述未响应时间而计算所述平均未响应时间，以及基于所述乘坐载荷而计算所述乘坐比率。