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Technisches
Gebiet
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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Aufzug-Management-System zum effektiven
Managen und Steuern einer Mehrzahl von Aufzügen in einer Gruppe.
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Stand der
Technik
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Ganz
allgemein gilt, dass in einem System, in dem eine Mehrzahl von Aufzügen in Betrieb
geht, eine Gruppen-Management-Steuerung
durchgeführt wird.
Dabei werden verschiedene Arten von Steuerungen wie die Zuweisungssteuerung
zur Auswahl des optimal zugewiesenen Aufzuges in Abhängigkeit von
einem Aufruf, der in einer Lücke
aufgetreten ist, der Weiterleitungsbetrieb, der in Spitzenzeiten
für bestimmte
Etagen, die sich von dem Auftreten des Aufrufs unterscheiden, oder
die Aufteilung in Servicezonen ausgeführt.
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Wie
in den vergangenen Jahren beispielsweise in dem japanischen Patent
Nr. 2664766 oder der veröffentlichten
japanischen Patentanmeldung Nr. HEI 7-61723 dargestellt, wird ein
Verfahren zum Vorhersagen der Steuerergebnisse des Gruppenmanagements,
das heißt
die Gruppenmanagementleistung wie die Wartezeit und der gleichen,
um die Steuerparameter zu setzen, vorgeschlagen.
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In Übereinstimmung
mit dem oben genannten beiden bekannten Techniken, wird ein System
angegeben, bei welchem der neutrale Nettowert, der als sein Eingangswert
dient, die Verkehrsanforderungsparameter und die arithmetischen
Bewertungsparameter der Berechnung der Aufrufzuweisung zur Ausgabe
der Gruppenmanagementleistung, genutzt, und bei welchem das Ausgangsergebnis
des neutralen Nettowertes errechnet wird, um den optimalen arithmetischen
Bewirtungsparameter zu setzen.
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Allerdings
ist der Parameter, der auf der Basis des Vorhersageergebnisses gesetzt
wird, in den beiden oben genannten Artikeln des Standes der Technik
auf den einzigen arithmetischen Bewertungsparameter begrenzt, wenn
die Zuweisung ausgeführt
wird. Somit führt
die Durchführung
der arithmetischen Berechnung, die einen einzigen arithmetischen
Bewertungsparameter bei der Durchführung der Aufrufzuweisung nutzt,
zu einer Begrenzung der Verbesserung der Transportleistung. Das
bedeutet, dass die verschiedenen Regelsätze wie der Weiterleitungsbetrieb
und die Zonenaufteilung in Abhängigkeit
von der Verkehrssituation genutzt werden müssen, so dass die wirklich
ausgezeichnete Gruppenmanagementleistung nicht erreicht werden kann.
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Darüber hinaus
gilt, dass während
der neutrale Nettowert den Vorteil hat, dass seine Genauigkeit der
arithmetischen Berechnung durch Lernen verbessert werden kann, er
auch zur gleichen Zeit den Nachteil hat, dass zur Erreichung eines
brauchbaren Niveaus bei der Genauigkeit der arithmetischen Berechnung
eine Menge Zeit benötigt
wird.
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Bei
dem System, das in den beiden oben genannten Artikeln entsprechend
dem Stand der Technik offenbar ist, ist es unmöglich, die erwartete Gruppenmanagementleistung
zu erhalten, ohne dass das Lernen des neutralen Nettowertes vorher
in der Fabrik durchgeführt
wird. Darüber
hinaus ist es in dem Fall, bei dem sich die Verkehrsanforderung
bedingt durch eine Änderung
oder ähnliches
der Mieter in dem zugehörige
Gebäude
abrupt ändert,
unmöglich, schnell
mit solchen Veränderungen
fertig zu werden.
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Angesichts
des Vorangegangenen wurde die vorliegende Erfindung gemacht, um
das oben genannte, mit dem Stand der Technik verbundene Problem
zu lösen,
und es ist deshalb ein Ziel der vorliegenden Erfindung ein Aufzuggruppen-Management-System
vorzustellen, das den optimalen Regelsatz in Übereinstimmung mit dem Leistungsvorhersageergebnis
auswählt,
um jederzeit einen ausgezeichneten Service bereitzustellen.
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US 5,233,138 beschreibt
eine Aufzugsteuervorrichtung, welche eine Fuzzy-Regelbasis beinhaltet,
die darin Fuzzy-Regeln speichert, welche die Auswahl eines Aufzugkorbes
lenkt, der als Antwort auf einen Aufruf zugewiesen werden soll.
Es steht eine Schlussfolgerungseinheit zur Auswahl der geeigneten
Fuzzy-Regel, die auf den Korb angewendet werden soll, zur Verfügung. Die
Schlussfolgerungseinheit wählt
die entsprechende Fuzzy-Regel entsprechend den Untersuchungsfaktoren
wie der Fehlvorhersagerate und der geschätzten Rate von Körben aus.
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US 5,412,163 beschreibt
eine Aufzugsteuervorrichtung, die die erforderliche Zeit bestimmt,
die zur Erreichung einer bestimmten Etage erforderlich ist, und
steuert den Betrieb des Wagens, wobei die erhaltene geschätzte Reisezeit
genutzt wird. Die Aufzugkontrollvorrichtung enthält eine Eingangsdatenumwandlungseinheit
zur Umwandlung der Verkehrsdaten inklusive der Wagenpositionen,
Wagenrichtungsdaten und Daten hinsichtlich Wagenaufrufen und Etagenaufrufen
in Daten, die als Eingangsdaten für ein neuronales Netzwerk genutzt
werden können. Eine
Betriebseinheit zu Abschätzung
der Reisezeit inklusive einer Eingangsebene steht zur Aufnahme der
Eingangsdaten zur Verfügung.
Eine Ausgangsebene steht zur Ausgabe der geschätzten Reisezeit zur Verfügung. Eine
Zwischenebene steht zwischen der Eingangs- und Ausgangsebene zur
Verfügung,
in der ein Gewichtsfaktor gesetzt wird. Die Betriebseinheit zur
Abschätzung
der Reisezeit umfasst ein neuronales Netzwerk und eine Ausgangsdatenumwandlungseinheit
zur Umwandlung der geschätzten
Reisezeitausgangsdaten aus der Eingangsebene in Daten, die für einen
vorherbestimmten Steuerbetrieb genutzt werden können.
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Offenbarung
der Erfindung
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Entsprechend
einem Aspekt der vorliegenden Erfindung enthält ein Aufzuggruppen-Management-System
zum Managen eine Mehrzahl von Aufzügen in Gruppen:
Verkehrssituationserkennungsmittel
zum Erkennen der aktuellen Verkehrssituation einer Mehrzahl von Aufzügen;
eine
Regelbasis, um Daten einer Mehrzahl von Steuerregelsätzen zu
speichern; Leistungsvorhersagemittel zur Vorhersage der Gruppenmanagementleistung,
welche erhalten wird, wenn ein beliebiger Regelsatz, der in der
Regelbasis gespeichert ist, auf die aktuelle Verkehrssituation angewendet
wird; Regelsatzauswahlmittel zur Auswahl des optimalen Regelsatzes
in Abhängigkeit
von dem Vorhersageergebnis, welches von dem Leistungsvorhersagemitteln
erhalten wird; und
Betriebssteuermittel zur Ausführung der
Betriebssteuerung für
jeden der Aufzugwagen auf der Basis des Regelsatzes, welcher durch
die Regelsatzauswahlmittel ausgewählt wurde.
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Darüber hinaus
enthält
einen Aufzuggruppen-Management-System eine Gewichtsdatenbank, um
darin Gewichtsparameter für
einen neutralen Nettowert entsprechend einem beliebigen Regelsatz, der
in der Regelbasis gespeichert ist, zu speichern, und das System
ist dadurch charakterisiert, dass die Leistungsvorhersagemittel
für einen
bestimmten Regelsatz, der in der Regelbasis gespeichert ist, die
Gewichtsparameter des neutralen Nettowertes entsprechend dem bestimmten
Regelsatz aus der Gewichtsdatenbank aufruft, um die Vorhersage der
Gruppenmanagementleistung durch den neutralen Nettowert auszuführen, wobei
der so aufgerufene Gewichtsparameter genutzt wird.
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Darüber hinaus
enthält
ein Aufzuggruppen-Management-System Leistungslernmittel zum Vergleichen
der vorhergesagten Ergebnisse, die von den Leistungsvorhersagemitteln
bereitgestellt werden, mit der tatsächlichen Gruppenmanagementleistung,
nachdem ein bestimmter Regelsatz angewendet wurde, um das Lernen
des neutralen Nettowertes zur Korrektur der Gewichtsparameter, die
in der Gewichtsdatenbank gespeichert sind, in Übereinstimmung mit dem Lernergebnis
zu korrigieren, wobei das System dadurch charakterisiert ist, dass
die Leistungsvorhersagemittel die Vorhersage der Gruppenmanagementleistung
durch den neutralen Nettowert ausführen, wobei die korrigierten
Gewichtsparameter genutzt werden.
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Darüber hinaus
ist ein Aufzuggruppen-Management-System dadurch charakterisiert,
dass die Leistungsvorhersagemittel – auf der Basis eines mathematischen
Modells – die
Gruppenmanagementleistung vorhersagen, die vorhergesagt wird, wenn ein
beliebiger Regelsatz, der in der Regelbasis gespeichert ist, auf
die aktuelle Verkehrssituation angewendet wird.
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Darüber hinaus
und entsprechend einem anderen Aspekt der vorliegenden Erfindung
enthält
ein entsprechendes Aufzuggruppen-Management-System zum Managen eine
Mehrzahl von Aufzügen
in einer Gruppe:
Verkehrssituationserkennungsmittel zum Erkennen der
tatsächlichen
Verkehrssituation einer Mehrzahl von Aufzügen;
eine Regelbasis,
um darin eine Mehrzahl von Steuerregelsätzen zu speichern; erste Leistungsvorhersagemittel
zur Vorhersage der Gruppenmanagementleistung auf der Basis eines
neutralen Nettowertes, der erhalten wird, wenn ein beliebiger Regelsatz,
der in der Regelbasis gespeichert ist, auf die tatsächliche Verkehrssituation
angewendet wird; eine Gewichtsdatenbank, um darin Gewichtsparameter
des neutralen Nettowertes entsprechend dem beliebigen Regelsatz,
der in der Regelbasis gespeichert ist, zu speichern; und
Leistungslernmittel
zum Vergleichen des vorhergesagten Ergebnisses, welches durch erste
Leistungsvorhersagemittel mit der tatsächlichen Gruppenmanagementleistung
nach der Anwendung des bestimmten Regelsatzes, um das Lernen des
neutralen Nettowertes auszuführen,
um die Gewichtsparameter, die in der Gewichtsdatenbank entsprechend
dem Lernergebnis gespeichert sind, zu korrigieren, wobei die ersten
Leistungsvorhersagemittel die Vorhersage der Gruppenmanagementleistung
durch den neutralen Nettowert durch Nutzung der korrigierten Gewichtsparameter
ausführen,
und wobei des System weiterhin enthält: zweite Leistungsvorhersagemittel zur
Vorhersage – auf
der Basis eines mathematischen Modells – der Gruppenmanagementleistung, welche
vorhergesagt wird, wenn ein beliebiger Regelsatz, der in der Regelbasis
gespeichert ist, auf die aktuelle Verkehrssituation angewendet wird;
Leistungsvorhersage-Genauigkeitsabschätzungsmittel zum Vergleichen
der vorhergesagten Ergebnisses, die durch die ersten und zweiten
Leistungsvorhersagemittel bereitgestellt werden, mit der tatsächlichen Gruppenmanagementleistung,
um zu bestimmen, welche den ersten oder zweiten Leistungsvorhersagemittel
in Übereinstimmung
mit dem Vergleichsergebnissen betrieben wird; Regelsatzauswahlmittel zur
Auswahl eines optimalen Regelsatzes in Übereinstimmung mit den Vorhersageergebnissen
von entweder den ersten oder den zweiten Leistungsvorhersagemitteln,
die durch die Leistungsvorhersage-Genauigkeitsabschätzungsmittel
festgestellt wurden; und Betriebssteuermittel zur Durchführung der Betriebssteuerung
für jeden
der Aufzugwagen auf der Basis eines Regelsatzes, der durch die Regelsatzauswahlmittel
ausgewählt
wurden.
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Kurze Beschreibung
der Zeichnungen
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1 ist
ein Blockdiagramm, das eine Konfiguration eines Aufzuggruppen-Management-Systems
entsprechend der vorliegenden Erfindung darstellt;
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2 ist
ein funktionales Zuordnungsdiagramm von beteiligten Elementen, die
in einem Aufzuggruppen-Managementsystem,
welches in 1 dargestellt ist, verfügbar sind;
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3 ist
ein Flussdiagramm, das bei der Erklärung des schematischen Betriebes
der Steuerungsprozedur in dem Gruppenmanagementsystem bei einem
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung hilfreich ist; und
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4 ist
ein Flussdiagramm, welches bei der Erklärung des schematischen Betriebes
der Lernprozedur in den Gruppenmanagementsystem in einem Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung hilfreich ist.
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Bester Modus
zum Ausführen
der Erfindung
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Ausführungsbeispiel 1
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Ein
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung wird unter Zuhilfenahme der beigefügten Zeichnungen
beschrieben. 1 ist ein Blockdiagramm, welches
eine Konfiguration eines Aufzuggruppen-Management-Systems entsprechend
der vorliegenden Erfindung darstellt, und 2 ist ein funktionales
Zuordnungsdiagramm von beteiligten Elementen, die in einem Aufzuggruppen-Management-System,
welches in 1 dargestellt ist, verfügbar sind.
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In
diesen Figuren bezeichnet das Bezugszeichen 1 ein Gruppenmanagementsystem
zum Managen eine Mehrzahl von Aufzügen in Gruppen und Bezugszeichen 2 bezieht
sich auf eine zugeordnete Aufzugsteuervorrichtung zur Steuerung
eines zugeordneten der Aufzüge.
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Das
oben erwähnte
Gruppenmanagementsystem 1 enthält:
Kommunikationsmittel 1A zu
Kommunikation mit zugeordneter Aufzugssteuervorrichtungen 2;
eine Steuerregelbasis 1B, um darin eine Mehrzahl von Steuergesetzen
zu speichern, die für
die Gruppenmanagementsteuerung notwendig sind, wie eine Regel zur Zuordnung
eines Aufzuges nach Zonen, die auf dem Weiterleitungsbetrieb und
dem Zonenaufteilungs/zuweisungsbewertungssystem basiert;
Verkehrssituationserkennungsmittel 1C zur
Erkennung der aktuellen Verkehrssituation, wie der Anzahl der Passagiere,
die in dem zugeordneten der Aufzügen
ein- und aussteigen; erste Leistungsvorhersagemittel 1D zur
Vorhersage der Gruppenmanagementleistung wie der Wartezeitverteilung,
die man unter Nutzung des neutralen Nettowertes unter der Verkehrssituation,
welche durch die oben erwähnten Verkehrssituationserkennungsmittel 1C festgestellt werden,
erhält,
wenn ein bestimmter Regelsatz angewendet wird, der in der oben genannten
Regelbasis 1B gespeichert ist; eine Gewichtsdatenbank 1E, um
darin Gewichtsparameter des neutralen Nettowertes entsprechend eines
beliebigen Regelsatzes, der in der oben genannten Steuerregelbasis 1B gespeichert
ist, zu speichern; und zweite Leistungsvorhersagemittel 1F zur
Vorhersage – auf
der Basis des mathematisch Modells – der Gruppenmanagementleistung,
die man erhält,
wenn ein beliebige Regelsatz angewandt wird, der das Wahrscheinlichkeitsmodell
unter der aktuellen Verkehrssituation, die durch die oben erwähnten Verkehrssituationserkennungsmittel 1C erkannt
wurde, enthält.
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Das
oben erwähnte
Gruppenmanagementsystem 1 enthält weiterhin: Leistungslernmittel 1G zur
Ausführung
des Lernens für
den neutralen Nettowert der oben erwähnten ersten Leistungsvorhersagemittel,
um die Genauigkeit der Vorhersage der Gruppenmanagementleistung
zu erhöhen;
Bewertungsmittel zur Leistungsvorhersagegenauigkeit 1H zum Vergleichen
der Vorhersageergebnisse, die von den oben genannten ersten Leistungsvorhersagemitteln 1D und
den oben genannten zweiten Leistungsvorhersagemitteln 1F mit
der tatsächlichen,
gemessenen Gruppenmanagementleistung, um die Vorhersagegenauigkeit
der ersten Leistungsvorhersagemittel 1D zu bewerten; Regelsatzauswahlmittel 1J zur Auswahl
des optimalen Regelsatzes in Übereinstimmung
mit den vorhersagten Ergebnissen, die durch die oben erwähnten ersten
Leistungsvorhersagemittel 1D und die oben erwähnten zweiten
Leistungsvorhersagemittel 1F verfügbar sind; Regelsatzausführungsmittel 1K zur
Ausführung
des Regelsatzes, welcher durch die oben erwähnten Regelsatzauswahlmittel
ausgewählt
wurde; Betriebsteuermittel 1L zur Durchführung der
gesamten Betriebssteuerung für jeden
der Aufzugwagen auf der Basis der Regel, welche durch die oben erwähnte Regelsatzausführungsmittel 1K ausgeführt wurde;
und eine Lerndatenbank 1M, um darin Lerndaten zu speichern.
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Das
Gruppenmanagementsystem 1 ist so konfiguriert, dass die
oben erwähnten
beteiligten Elemente enthalten sind, und auch jedes der beteiligten Elemente
ist in Form von Software auf einem Computer angelegt.
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Als
Nächstes
wird der Betrieb der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf
die zugeordneten Figuren beschrieben.
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3 ist
ein Flussdiagramm, das für
die Erklärung
des schematischen Betriebes der Steuerprozedur des Gruppenmanagementsystems 1 der
vorliegenden Erfindung hilfreich ist, und 4 ist genauso
ein Flussdiagramm, das bei der Erklärung des schematischen Betriebes
der Lernprozedur des Gruppenmanagementsystem 1 hilfreich
ist.
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Zuerst
wird im Anschluss hieran die Beschreibung hinsichtlich des schematischen
Betriebes der Steuerprozedur unter Berücksichtigung von 3 angegeben.
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In
Schritt S101 wird das Verhalten jeder der Aufzugwagen durch die
Kommunikationsmittel 1A beobachtet, und es wird auch die
Verkehrssituation, zum Beispiel die Anzahl der Passagiere, die in
die zugeordneten der Aufzüge
ein- und aussteigen, mit Hilfe der Verkehrssituationsfeststellungsmittel 1C festgestellt.
Für die
Daten, die die Verkehrssituation beschreiben, gelten z.B. die akkumulierten
Werte pro Zeit (z.B. für
fünf Minuten)
der Anzahl der Passagiere, die in jeder Etage in den zugeordneten
der Aufzüge
ein- und aussteigen. Alternativ kann die OD-Abschätzung (Origin
and Destination = Herkunft und Ziel: die Bewegung vom Passagiern
von einer Etage zu einer anderen Etage) auch benutzt werden, die man
auf der Basis des wohlbekannten Verfahrens, wie es beispielsweise
in der veröffentlichten,
japanischen Patentanmeldung Nr. Hei 10-194619 offenbart ist, erhält.
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Als
Nächstes
wird im Schritt S102 ein beliebiger Regelsatz aus der Steuerregelbasis 1B herangezogen,
um gesetzt zu werden. Im nachfolgenden Schritt S103 wird geurteilt,
ob die Vorhersage des neutralen Nettowertes zu dem so gesetzten
Regelsatz gültig
oder ungültig
ist (in diesem Zusammenhang weist in 3 das Bezugszeichen
NN auf dem neutralen Nettowert hin). Falls das Ergebnis dieses Urteils
als ungültig
betrachtet wird (Nein in Schritt S103), dann geht die Verarbeitung
weiter zum Schritt S104, während,
falls das Ergebnis dieses Urteils als gültig betrachtet wird (Ja im Schritt
S103), dann die Verarbeitung bei Schritt S105 fortfährt.
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In
diesem Zusammenhang wird beispielsweise in dem oben erwähnten Schritt
S103 die Prozedur der Beurteilung, ob ein neutraler Nettowert gültig ist
oder nicht, auf der Basis eines Ergebnisses der Beurteilung ausgeführt, ob
die Vorhersagegenauigkeit jetzt, nachdem der neutralen Nettowert
das Lernen abgeschlossen hat oder nicht, sichergestellt ist. Genauer
wird darüber
auf der Basis des Wertes eines neutralen Nettowertvorhersage-Flags
geurteilt, welches in Schritt S207 in der Lernprozedur gesetzt wird,
die in 4 dargestellt ist und die später beschrieben wird.
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Wenn
in dem oben erwähnten
Schritt S103 urteilt wird, dass die neutralen Nettowertvorhersage ungültig ist,
wird in Schritt S104 die Vorhersage der Gruppenmanagementleistung,
die auf einem mathematischen Modell beruht, durch die zweiten Leistungsvorhersagemittel 1F ausgeführt. Während in dieser
Prozedur die Schlangentheorie (queue theory) oder ähnliches
angewendet wird, kann die Vorhersage anstelle dessen auch auf der
Basis des Interationsverfahrens, wie nachfolgend beschrieben, berechnet
werden. RTT = f(RTT)
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RTT
stellt die vollständige
Zykluszeit des Aufzugwagens dar. Dann ist beispielsweise in der
geprüften,
japanischen Patentveröffentlichung
Nr. Hei 1-24711 beschrieben, dass das Verhältnis der durchschnittlichen
Wartezeit zur Anzahl der Etagen, in denen der zugeordnete der Aufzüge anhält, basierend auf
der vollständigen
Zykluszeit RTT des Aufzugwagens erhalten wird. Dann ist f(RTT) die
Funktion zur Berechnung der Gruppenmanagementleistung wie die Aufzugwagenserviceintervalle,
bei denen der zugeordnete der Aufzugwagen eine beliebige Etage erreicht,
die Anhaltewahrscheinlichkeit, die Wahrscheinlichkeit dafür, ob Passagiere
in den zugeordneten der Aufzüge
ein- und aussteigen, und der Wartezeit der Restriktionen des Aufzugwagenverhaltens, die
bedingt ist durch die vollständige
Zykluszeit des Aufzugwagens RTT, die gesetzt wurde, der Verkehrssituationsdaten
und dem Regelsatz. Danach können diese
Faktoren auf der Basis der Wahrscheinlichkeitstheorie berechnet
werden. Nach dem Stand der Technik ist ein dazugehöriges Berechnungsverfahren in
einem Artikel über "Theorie und Praxis
von Aufzuggruppen-Management-Systemen" angegeben: 517. Kurzkurslehrmittel
der Japanischen Gesellschaft der Mechanikingenieure (Theorie und
Praxis der Steuerung von Verkehrsmaschinen, 9. März 1981, Tokyo).
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Wenn
andererseits in dem oben genannten Schritt S103 geurteilt wird,
dass die neutrale Nettowertvorhersage gültig ist, werden zuerst in
Schritt S105 die Gewichtsparameter des neutralen Nettowertes, der
dem Regelsatz entspricht, welche gesetzt wurde, aus der Gewichtsdatenbank 1E aufgerufen,
um gesetzt zu werden. Dann wird in Schritt S106 eine Vorhersage über die
Gruppenmanagementleistung mit Hilfe des neutralen Nettowertes ausgeführt, wobei
die Gewichtsparameter genutzt werden, die durch die ersten Leistungsvorhersagemittel 1D gesetzt
wurden.
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Der
neutrale Nettowert, welcher durch die ersten Leistungsvorhersagemittel 1D genutzt
wurde, setzt die Gruppenmanagementleistung so, dass die Verkehrssituationsdaten
sein Eingangswert und die Wartezeitverteilung sein Ausgangswert
ist, um das Lernen im Schritt S203 in der Lernprozedur, die in 4 dargestellt
ist und die später
beschrieben wird, auszuführen,
wobei die Vorhersage mit einer Genauigkeit eines gewissen Grades
möglich
ist.
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Die
Prozeduren, die von Schritt S102 bis zu Schritt S106 reichen, werden
für eine
Mehrzahl von Regelsätzen
ausgeführt,
die vorangehend innerhalb der Steuerregelbasis 1B vorbereitet
wurden.
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Als
Nächstes
wird im Schritt S107 das Leistungsvorhersageergebnis für jedes
der Regelsätze von
den Regelsatzauswahlmitteln 1J untersucht, um aus ihnen
den besten Regelsatz auszuwählen.
Dann wird im Schritt S108 der Regelsatz, der in Schritt S107 ausgewählt wurde,
durch die Regelsatzausführungsmittel 1K ausgeführt, um
die verschiedenen Arten von Befehlen, die Randbedingungen und das
Betriebsverfahren an die Betriebs Steuermitteln 1L zu übertragen,
so dass die Betriebssteuerung, die auf den Befehlen und dergleichen
basiert, und die durch die Betriebssteuermittel 1L übertragen
wurden, auszuführen.
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Oben
stehend wurde die Beschreibung des schematischen Betriebes der Steuerprozedur
der vorliegenden Erfindung abgeschlossen.
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Folglich
wird nachfolgend mit Rücksicht
auf den schematischen Betrieb die Lernprozedur unter Zuhilfenahme
von 4 beschrieben.
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Zuerst
wird im Schritt S201 das Ergebnis der Gruppenmanagementleistung,
die aus den Leistungslernmittel 1G durch die Steuerprozedur,
wie sie in 3 dargestellt ist, erhalten
wurde, die Verkehrssituation zu der Zeit und der angewandten Regelsatz in
regelmäßigen Intervallen
gespeichert. Dann nach Anwendung des Regelsatzes werden die Verkehrssituation,
auf die der Regelsatz angewendet wurde, und die Gruppenmanagementleistung
nach der Anwendung des Regelsatzes nacheinander in die Form eines
Datensatzes gebracht; und ein Teil des Datensatzes wird als Daten
für den
Test in der nachfolgenden Lernprozedur in die Lerndatenbank 1M gespeichert,
und auch der verbleibende Datensatz wird als Lerndaten darin gespeichert.
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Als
Nächstes
wird im Schritt S202 jeder der Lerndaten, die in Schritt S102 gespeichert
wurden, aus der Lerndatenbank 1M durch die Leistungslernmittel 1G ausgelesen,
um als Eingabewerte zu dienen. Dann werden im Schritt S203 die Gewichtsparameter,
die dem genutzten Regelsatz entsprechen, in den neutralen Nettowert
gesetzt, wobei jeder der Lerndaten durch die Leistungslernmittel 1G genutzt wird,
um das Lernen des neutralen Nettowertes mit Hilfe der Verkehrssituationsdaten
als Eingabewert und der gemessenen Gruppenmanagementleistung als
Ausgabewert auszuführen.
In diesem Zusammenhang kann zum Lernen des neutralen Nettowertes
das gut bekannte Rückwärtsübertragungsverfahren
(back propagation method) angewendet werden. Zusätzlich werden im Schritt S203
die Gewichtsparameter, die durch das Lernen korrigiert wurden, in
der Gewichtsdatenbank 1E gespeichert. Die Prozeduren in
den oben genannten Schritten S202 und S203 werden mit Rücksicht
auf alle Lerndaten ausgeführt.
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Nach
dem Lernen des neutralen Nettowertes und der Korrektur der Gewichtsparameter
durch das Lernen hinsichtlich jeder der Lerndaten auf der Basis der
oben beschriebenen Prozedur abgeschlossen ist, werden folglich – um die
Fähigkeit
der Regelsätze zu überprüfen – Daten
für den
Test zeitweise eingegeben, um daraus den Vorhersagten zu erhalten.
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Das
heißt,
dass im Schritt S204 durch Nutzung der Daten für den Test, die in der Lerndatenbank 1M in
dem oben genannten Schritt S201 gespeichert wurden, die Vorhersage
der Gruppenmanagementleistung, die von den neutralen Nettowert gemacht
wurde, bei welchem das Lernen für
den entsprechenden Regelsatz und die Verkehrssituation ausgeführt wurde,
durch die ersten Leistungsvorhersagemittel 1D ausgeführt werden.
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Darüber hinaus
wird in Schritt S205 die Vorhersage der Gruppenmanagementleistung
basierend auf dem mathematischen Modell durch die zweiten Leistungsvorhersagemittel 1F ausgeführt.
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Die
Prozeduren des Schrittes S204 und des Schrittes S205 werden für jede der
Daten für
den Test durchlaufen.
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Danach
werden im Schritt S206 jedes der Vorhersageergebnisse, welche in
den Schritten S204 und S205 vorhergesagt wurden, mit der Leistung,
die gemessen wurde, miteinander durch die Leistungsvorhersage-Genauigkeitsabschätzungsmittel 1H verglichen.
Bei diesem Vergleich kann beispielsweise der folgende Fehler zum
Index gemacht werden. Das heißt,
dass die Leistungsvorhersagemittel, die den kleineren Fehlern ERR
aufweisen, der auf der Basis des folgenden Ausdruckes erhalten wurde,
als diejenigen Leistungsvorhersagemittel angesehen werden, die die
bessere Vorhersagegenauigkeit aufweisen. ERR
= Σ|Xk – Yk|2/N(k = 1, 2, ...,
N)wobei ERR den Fehler, N die Anzahl der Daten für den Test,
Xk den gemessenen und Yk dem
vorhergesagten Leistungswertvektor repräsentiert.
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Dann
wird im Schritt S207, wenn als Ergebnis des Vergleiches in dem oben
genannten Schritt S206 die ersten Leistungsvorhersagemittel 1D die bessere
Vorhersagegenauigkeit aufweist, ein neutraler Nettowertvorhersage-Flag
auf einem Gültigkeitsstatus
durch die Leistungsvorhersage-Genauigkeitsabschätzungsmittel 1H gesetzt.
Andererseits wird das neutrale Nettowertvorhersage-Flag auf den Ungültigkeitstatus
gesetzt. Dieses neutrale Nettowertvorhersage-Flag wird in der Beurteilung
der Steuerprozedur im Schritt S103 genutzt, die in 3 dargestellt
ist. In diesem Zusammenhang werden die Prozeduren der oben genannten
Schritte S202 bis S207 für
jeden Regelsatz ausgeführt.
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Wie
obig entsprechend der vorliegenden Erfindung ausgeführt, wird
in einem Aufzuggruppen-Management-System zum Managen eine Mehrzahl
von Aufzügen
in Gruppen eine Regelbasis, um darin eine Mehrzahl von Steuerregelsätzen – wie eine
Regel zur Zuteilung von Aufzügen
in Zonen – aufbereitet,
eine Gruppenmanagementleistung – wie die
Wartezeitverteilung, die man erhält,
wenn man einen beliebigen Regelsatz, der in der Regelbasis gespeichert
ist, auf die aktuelle Verkehrssituation angewendet – vorhergesagt,
und es wird der optimale Regelsatz entsprechend dem Leistungsvorhersageergebnis
ausgewählt.
Deshalb wird der Effekt angeboten, dass der optimale Regelsatz zu
jeder Zeit angewendet werden kann, um die Gruppenmanagementsteuerung
auszuführen,
und es somit möglich
ist, einen exzellenten Service anzubieten.
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Das
Aufzuggruppen-Management-System enthält weiterhin eine Gewichtsdatenbank,
um darin Gewichtsparameter des neutralen Nettowertes zu speichern,
und der einem beliebigen Regelsatz, der in der Regelbasis gespeichert
ist, entspricht, wobei für
einen spezifischen in der Regelbasis gespeicherten Regelsatz die
Gewichtsparameter des neutralen Nettowertes, der einem spezifischen
Regelsatz entspricht, aus der Gewichtsdatenbank aufgerufen wird, und
es wird die Vorhersage der Gruppenmanagementleistung durch den neutralen
Nettowert unter der Nutzung der so aufgerufenen Gewichtsparameter
ausgeführt.
Deshalb wird der Effekt angeboten, dass das Lernen des neutralen
Nettowertes durch jeden Teil ausgeführt werden kann, der dem zugeordneten Regelsatz
entspricht, und somit ist es möglich, die
Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
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Das
Aufzuggruppen-Management-System enthält weiterhin Leistungslernmittel
zum Vergleichen des Vorhersageergebnisses der Gruppenmanagementleistung
mit der aktuellen Gruppenmanagementleistung, nachdem ein bestimmter
Regelsatz zur Ausführung
des Lernens des neutralen Nettowertes zur Korrektur der Gewichtsparameter,
die in der Gewichtsdatenbank entsprechend dem Lernergebnis sind
gespeichert, angewendet wurde, wobei die Vorhersage der Gruppenmanagementleistung durch
den neutralen Nettowert die korrigierten Gewichtsparameter nutzen.
Im Ergebnis wird der Effekt angeboten, dass es möglich ist, die Vorhersagegenauigkeit
entsprechend der aktuellen Betriebssituation einer Mehrzahl von
Aufzügen
zu verbessern.
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Darüber hinaus
wird die vollständige
Zykluszeit jeder der Aufzugwagen, die vorhergesagt wird, wenn ein
beliebiger Regelsatz, der in der Regel Basis gespeichert ist, auf
die aktuelle Verkehrssituation angewendet wird, mathematisch berechnet,
und die Gruppenmanagementleistung wie die Wartezeit wird auf der
Basis des mathematisch Modells der vollständigen Zykluszeit und der Verkehrssituation
vorhergesagt. Im Ergebnis wird der Effekt angeboten, dass die Gruppenmanagementleistung
vorhergesagt werden kann, ohne die Vorhersage des neutralen Nettowertes
durchzuführen,
und es ist auch möglich,
die diesbezügliche
Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.
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Darüber hinaus
enthält
einen Aufzuggruppen-Management-System zum Managen einer Mehrzahl
von Aufzügen
in einer Gruppe:
Verkehrssituationsfeststellungsmittel zum
Feststellen der aktuellen Verkehrssituation eine Mehrzahl von Aufzügen; eine
Regelbasis, um darin eine Mehrzahl von Steuerregelsätzen zu
speichern; erste Leistungsvorhersagemittel, um auf der Basis eines
neutralen Nettowertes die Gruppenmanagementleistung vorherzusagen,
die daraus erhalten wird, wenn ein beliebiger Regelsatz, der in
der Regelbasis gespeichert ist, auf die aktuelle Verkehrssituation
angewendet wird; eine Gewichtsdatenbank, um darin Gewichtsparameter
des neutralen Nettowertes entsprechend einem beliebigen Regelsatz,
der in der Regel Basis gespeichert ist, zu speichern; und
Leistungslernmittel
zum Vergleichen des vorhergesagten Ergebnisses der ersten Leistungsvorhersagemittel
mit der aktuellen Gruppenmanagementleistung nachdem ein bestimmter
Regelsatz angewendet wurde, um das Lernen des neutralen Nettowertes
zur Korrektur der Gewichtsparameter, die in der Gewichts bei Datenbank
entsprechend des Ergebnisses gespeichert sind, auszuführen, wobei
die ersten Leistungsvorhersagemittel eine Vorhersage der Gruppenmanagementleistung
durch den neutralen Nettowert unter Nutzung der korrekten Gewichtsparameter ausführen, und
wobei des System weiterhin enthält: zweite
Leistungsvorhersagemittel auf der Basis eines mathematischen Modells
zur Vorhersage der Gruppenmanagementleistung, die vorhergesagt wird, wenn
ein beliebiger Regelsatz, der in der Regel Basis gespeichert ist,
auf die aktuelle Verkehrssituation angewendet wird; Leistungsvorhersage-Genauigkeitsabschätzungsmittel
zum Vergleich der Vorhersageergebnisse, die die ersten und zweiten
Leistungsvorhersagemittel geliefert haben, mit der tatsächlichen Gruppenmanagementleistung,
um festzulegen, ob die ersten oder die zweiten Leistungsvorhersagemittel
entsprechend dem Vergleichsergebnissen genutzt werden; Regelsatzauswahlmittel
zur Auswahl des optimalen Regelsatzes in Übereinstimmung mit dem Vorhersageergebnis,
dass entweder von den ersten oder den zweiten Leistungsvorhersagemitteln kommt,
und das durch die Leistungsvorhersage-Genauigkeitsabschätzungsmittel untersucht wurde;
und
Betriebssteuermittel zur Ausführung der Betriebssteuerung
für jeden
der Aufzugwagen auf der Basis des Regelsatzes, der durch die Regelauswahlmittel ausgewählt wurde.
Im Ergebnis wird der Effekt angeboten, dass es möglich ist, die Genauigkeit
der Leistungsvorhersage in Übereinstimmung
mit der tatsächlichen
Betriebssituation eine Mehrzahl von Aufzügen auch dann zu erhöhen, wenn
sich die Verkehrssituation bedingt durch Veränderungen des ursprünglichen
Zustandes oder durch die Änderung von
Mietern in einem zugeordneten Gebäude, in welchem einer Mehrzahl
von Aufzügen
installiert ist, abrupt ändert,
und es ist möglich,
die Leistungsvorhersage mit großer
Genauigkeit auszuführen,
und es kann auch auf der Basis der Vorhersage die Gruppenmanagementsteuerung
durch Nutzung des optimalen Regelsatzes zu jeder Zeit ausgeführt werden.
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Gewerbliche
Anwendbarkeit
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Ein
Regelsatz zur Speicherung eine Mehrzahl von Steuerregelsätzen wird
entsprechend der vorliegenden Erfindung vorbereitet, eine Gruppenmanagementleistung
wie die Wartezeitverteilung, die erhalten wird, wenn ein beliebiger
Regelsatz, der in der Regel Basis gespeichert ist, auf die aktuelle
Verkehrssituation angewendet wird, wird vorhergesagt, und es wird
der optimale Regelsatz in Übereinstimmung
mit dem Leistungsvorhersageergebnis ausgewählt, wobei der optimale Regelsatz
zu jeder Zeit angewendet werden kann, um die Gruppenmanagementsteuerung
auszuführen,
und somit ist es möglich,
einen ausgezeichneten Service zu liefern.