JP2001310878A - エレベータ群最適管理方法 - Google Patents
エレベータ群最適管理方法Info
- Publication number
- JP2001310878A JP2001310878A JP2000130435A JP2000130435A JP2001310878A JP 2001310878 A JP2001310878 A JP 2001310878A JP 2000130435 A JP2000130435 A JP 2000130435A JP 2000130435 A JP2000130435 A JP 2000130435A JP 2001310878 A JP2001310878 A JP 2001310878A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- mission
- mission group
- group set
- group
- elevator
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/24—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration
- B66B1/2408—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration where the allocation of a call to an elevator car is of importance, i.e. by means of a supervisory or group controller
- B66B1/2458—For elevator systems with multiple shafts and a single car per shaft
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/10—Details with respect to the type of call input
- B66B2201/103—Destination call input before entering the elevator car
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
- B66B2201/211—Waiting time, i.e. response time
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
- B66B2201/212—Travel time
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
- B66B2201/222—Taking into account the number of passengers present in the elevator car to be allocated
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
- B66B2201/235—Taking into account predicted future events, e.g. predicted future call inputs
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/40—Details of the change of control mode
- B66B2201/403—Details of the change of control mode by real-time traffic data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Elevator Control (AREA)
- Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 最適なかご運行、簡単な呼び割当演算、高速
に演算が可能なエレベータ群最適管理方法及びシステム
を提供する。 【解決手段】 エレベータ群最適管理方法及びシステム
では、エレベータかごがサービス可能な出発階と到着階
の関係の行列上の１要素をミッション単位と呼び、１台
のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の
組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群
全体に関して用意されるミッショングループの集合をミ
ッショングループセットと呼び、そのミッショングルー
プセットをエレベータ群に動的に与えることによりエレ
ベータを効率よく運行する。
に演算が可能なエレベータ群最適管理方法及びシステム
を提供する。 【解決手段】 エレベータ群最適管理方法及びシステム
では、エレベータかごがサービス可能な出発階と到着階
の関係の行列上の１要素をミッション単位と呼び、１台
のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の
組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群
全体に関して用意されるミッショングループの集合をミ
ッショングループセットと呼び、そのミッショングルー
プセットをエレベータ群に動的に与えることによりエレ
ベータを効率よく運行する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、複数のエレベー
タかごを含むエレベータシステムにおいて、これら複数
のエレベータかごを効率的に運行するエレベータ群最適
管理方法及びシステムに関する。
タかごを含むエレベータシステムにおいて、これら複数
のエレベータかごを効率的に運行するエレベータ群最適
管理方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】エレベータ群最適管理方法装置は、複数
台のエレベータかごを有するエレベータシステムを効率
的に運行し、これにより該エレベータシステムが設置さ
れているビルにおけるサービスを向上させることを目的
としている。そのため、エレベータ群最適管理方法装置
は、乗客（利用者）が乗り場においてエレベータを呼ぶ
ための乗り場呼びボタンを押して乗り場呼びが発生した
際に、複数のエレベータのかごの中から、ビル全体のサ
ービスの向上を考慮して、前記乗り場呼びに応答するか
ごを決定する、呼び割当を行っている。
台のエレベータかごを有するエレベータシステムを効率
的に運行し、これにより該エレベータシステムが設置さ
れているビルにおけるサービスを向上させることを目的
としている。そのため、エレベータ群最適管理方法装置
は、乗客（利用者）が乗り場においてエレベータを呼ぶ
ための乗り場呼びボタンを押して乗り場呼びが発生した
際に、複数のエレベータのかごの中から、ビル全体のサ
ービスの向上を考慮して、前記乗り場呼びに応答するか
ごを決定する、呼び割当を行っている。
【０００３】しかし、この呼び割当方式において、将来
の呼びを正確に予測することは不可能である。そのた
め、予備割当方式では、交通流に適したかご運行ルール
と呼び割当方式とを組み合わせることにより、輸送能力
の向上をはかっている。以下、交通流に合わせてそれに
適したかごの運行ルールを決定し運用する制御方式を、
「運転パターン方式」と呼ぶ。
の呼びを正確に予測することは不可能である。そのた
め、予備割当方式では、交通流に適したかご運行ルール
と呼び割当方式とを組み合わせることにより、輸送能力
の向上をはかっている。以下、交通流に合わせてそれに
適したかごの運行ルールを決定し運用する制御方式を、
「運転パターン方式」と呼ぶ。
【０００４】この運転パターン方式では、非常に乗客が
多い出勤時間帯等に、サービス階をいくつかのゾーンに
分割する。また、各ゾーンを担当するかごをあらかじめ
決めておく。これにより、主階床からの乗客を行き先階
の所属するゾーン毎に乗り分けさせる（分割運転方式）
により、運行効率を上げることが可能である。このよう
なゾーン分割運転方法が、特開平２−４３１８８号公報
に開示されている。
多い出勤時間帯等に、サービス階をいくつかのゾーンに
分割する。また、各ゾーンを担当するかごをあらかじめ
決めておく。これにより、主階床からの乗客を行き先階
の所属するゾーン毎に乗り分けさせる（分割運転方式）
により、運行効率を上げることが可能である。このよう
なゾーン分割運転方法が、特開平２−４３１８８号公報
に開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】これら従来の方式はい
ずれも、複数の階床をいくつかのゾーンに分割してい
る。そのため、出勤時など比較的単純な特徴を持った交
通流に対しては効果がある。しかし、より複雑な特徴を
持った交通流に対して有効な分割運転方式を提供し、運
行効率を上げることは難しい。また、従来の方式の中
で、ゾーン分割方式がある特定の交通流とそれに類似し
た交通流に対してのみ有効である。しかし、多様な交通
流に対応するには、交通流毎にゾーン分割方法や割当方
法のルールをヒューリスティックに生成されなければな
らないが、そのようなルールを自動生成するのは非常に
困難である。
ずれも、複数の階床をいくつかのゾーンに分割してい
る。そのため、出勤時など比較的単純な特徴を持った交
通流に対しては効果がある。しかし、より複雑な特徴を
持った交通流に対して有効な分割運転方式を提供し、運
行効率を上げることは難しい。また、従来の方式の中
で、ゾーン分割方式がある特定の交通流とそれに類似し
た交通流に対してのみ有効である。しかし、多様な交通
流に対応するには、交通流毎にゾーン分割方法や割当方
法のルールをヒューリスティックに生成されなければな
らないが、そのようなルールを自動生成するのは非常に
困難である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】このような問題を解決す
るために、本発明のエレベータ群最適管理方法装置にお
いて、各エレベータが行う輸送業務は、１つの出発階か
ら別の１つの到着階へ輸送する業務単位（以下、「ミッ
ション単位」という。）で構成されている。これら業務
単位は、複数の業務単位グループ（以下、「ミッション
グループ」という。）に割り付けされる。また、業務単
位グループは、かごに動的に割り当てられる。その結
果、多様な交通流に対し、輸送能力や運行効率が向上す
る。また、統一的な分割運転ルールが生成可能である。
さらに、最適化手法との組み合わせにより、輸送能力や
運行効率を向上させるルール（すなわち、ミッショング
ループ）の自動生成が可能である。
るために、本発明のエレベータ群最適管理方法装置にお
いて、各エレベータが行う輸送業務は、１つの出発階か
ら別の１つの到着階へ輸送する業務単位（以下、「ミッ
ション単位」という。）で構成されている。これら業務
単位は、複数の業務単位グループ（以下、「ミッション
グループ」という。）に割り付けされる。また、業務単
位グループは、かごに動的に割り当てられる。その結
果、多様な交通流に対し、輸送能力や運行効率が向上す
る。また、統一的な分割運転ルールが生成可能である。
さらに、最適化手法との組み合わせにより、輸送能力や
運行効率を向上させるルール（すなわち、ミッショング
ループ）の自動生成が可能である。
【０００７】具体的に、本発明にかかるエレベータ群最
適管理方法は、複数のエレベータかごを運行するエレベ
ータ群最適管理方法であって、エレベータかごがサービ
ス可能な出発階と到着階の関係の行列上の１要素をミッ
ション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス
可能なミッション単位の組み合わせをミッショングルー
プと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッシ
ョングループの集合をミッショングループセットと呼
び、そのミッショングループセットをエレベータ群に動
的に与えることによりエレベータを効率よく運行するも
のである。
適管理方法は、複数のエレベータかごを運行するエレベ
ータ群最適管理方法であって、エレベータかごがサービ
ス可能な出発階と到着階の関係の行列上の１要素をミッ
ション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス
可能なミッション単位の組み合わせをミッショングルー
プと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッシ
ョングループの集合をミッショングループセットと呼
び、そのミッショングループセットをエレベータ群に動
的に与えることによりエレベータを効率よく運行するも
のである。
【０００８】本発明の他の形態に係るエレベータ群最適
管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された
交通流に対して、最適なミッショングループを作成し、
そのミッショングループセットに属するミッショングル
ープを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とす
る。
管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された
交通流に対して、最適なミッショングループを作成し、
そのミッショングループセットに属するミッショングル
ープを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とす
る。
【０００９】本発明の他の形態に係るエレベータ群最適
管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された
交通流に対してミッショングループセットの評価を行
い、最適なミッショングループセットを決定し、その最
適なミッショングループセットに属するミッショングル
ープを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とす
る。
管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された
交通流に対してミッショングループセットの評価を行
い、最適なミッショングループセットを決定し、その最
適なミッショングループセットに属するミッショングル
ープを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とす
る。
【００１０】本発明の他の形態に係るエレベータ群最適
管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された
交通流に対してミッショングループセットをリアルタイ
ムシミュレータにより評価し、最適なミッショングルー
プセットを決定し、その最適なミッショングループセッ
トに属するミッショングループを複数のエレベータに動
的に与えることを特徴とする。
管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された
交通流に対してミッショングループセットをリアルタイ
ムシミュレータにより評価し、最適なミッショングルー
プセットを決定し、その最適なミッショングループセッ
トに属するミッショングループを複数のエレベータに動
的に与えることを特徴とする。
【００１１】本発明の他の形態に係るエレベータ群最適
管理方法は、一度得られた交通流とミッショングループ
セット関係をデータベースに格納し、そのデータベース
と交通流の推定結果から最適なミッショングループセッ
トを決定し、その最適なミッショングループセットに属
するミッショングループを複数のエレベータに動的に与
えることを特徴とするエレベータ群最適管理方法。
管理方法は、一度得られた交通流とミッショングループ
セット関係をデータベースに格納し、そのデータベース
と交通流の推定結果から最適なミッショングループセッ
トを決定し、その最適なミッショングループセットに属
するミッショングループを複数のエレベータに動的に与
えることを特徴とするエレベータ群最適管理方法。
【００１２】本発明の他の形態に係るエレベータ群最適
管理方法は、交通流とミッショングループの関係をニュ
ーラルネットワークに学習させ、学習されたニューラル
ネットワークの結果から最適なミッショングループセッ
トを決定し、その最適なミッショングループセットに属
するミッショングループを複数のエレベータに動的に与
えることを特徴とする。
管理方法は、交通流とミッショングループの関係をニュ
ーラルネットワークに学習させ、学習されたニューラル
ネットワークの結果から最適なミッショングループセッ
トを決定し、その最適なミッショングループセットに属
するミッショングループを複数のエレベータに動的に与
えることを特徴とする。
【００１３】複数のエレベータかごを運行する本発明の
エレベータ群最適管理システムは、（ａ）エレベータや
乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、（ｂ）
前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流
を推定する交通流推定部と、（ｃ）複数のミッショング
ループセットの候補を作成するミッショングループセッ
ト候補生成部と、（ｄ）前記交通流推定部から得られた
推定交通流データに対して、前記ミッショングループセ
ット候補生成部で生成されたミッショングループセット
の評価値を演算する、ミッショングループセット評価値
演算部と、（ｅ）前記ミッショングループセット評価値
演算部で得られた評価値に基づいて、ミッショングルー
プセットの評価を行うミッショングループセット評価部
と、（ｆ）前記ミッショングループセット評価部の結果
に基づいて、最適なミッショングループセットを決定す
るミッショングループセット決定部と、（ｇ）前記ミッ
ショングループセット決定部で決定された、ミッション
グループセットを記憶するミッショングループセット記
憶部と、（ｈ）前記かご情報検出部から得られる情報に
基づいて、その時点で必要なミッショングループを前記
ミッショングループセット記憶部に記憶されたミッショ
ングループセットに属するミッショングループから選択
するミッショングループ選択部と、（ｉ）前記ミッショ
ングループ選択部で選択されたミッショングループをか
ごに割り当てるミッショングループ割当部と、（ｊ）前
記ミッショングループ割当部で決定されたミッショング
ループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り
当てる呼び割当部と、（ｋ）呼び割当部の割当状況に応
じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えたことを特
徴とする。
エレベータ群最適管理システムは、（ａ）エレベータや
乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、（ｂ）
前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流
を推定する交通流推定部と、（ｃ）複数のミッショング
ループセットの候補を作成するミッショングループセッ
ト候補生成部と、（ｄ）前記交通流推定部から得られた
推定交通流データに対して、前記ミッショングループセ
ット候補生成部で生成されたミッショングループセット
の評価値を演算する、ミッショングループセット評価値
演算部と、（ｅ）前記ミッショングループセット評価値
演算部で得られた評価値に基づいて、ミッショングルー
プセットの評価を行うミッショングループセット評価部
と、（ｆ）前記ミッショングループセット評価部の結果
に基づいて、最適なミッショングループセットを決定す
るミッショングループセット決定部と、（ｇ）前記ミッ
ショングループセット決定部で決定された、ミッション
グループセットを記憶するミッショングループセット記
憶部と、（ｈ）前記かご情報検出部から得られる情報に
基づいて、その時点で必要なミッショングループを前記
ミッショングループセット記憶部に記憶されたミッショ
ングループセットに属するミッショングループから選択
するミッショングループ選択部と、（ｉ）前記ミッショ
ングループ選択部で選択されたミッショングループをか
ごに割り当てるミッショングループ割当部と、（ｊ）前
記ミッショングループ割当部で決定されたミッショング
ループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り
当てる呼び割当部と、（ｋ）呼び割当部の割当状況に応
じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えたことを特
徴とする。
【００１４】本発明の他のエレベータ群最適管理システ
ムは、（ｄ）前記ミッショングループセット評価値演算
部に代えて、（ｄ’）推定交通流データに対して、前記
ミッショングループセット候補生成部で生成されたミッ
ショングループセットの評価値を演算するリアルタイム
シミュレータを備えたことを特徴とする。
ムは、（ｄ）前記ミッショングループセット評価値演算
部に代えて、（ｄ’）推定交通流データに対して、前記
ミッショングループセット候補生成部で生成されたミッ
ショングループセットの評価値を演算するリアルタイム
シミュレータを備えたことを特徴とする。
【００１５】本発明の他のエレベータ群最適管理システ
ムは、ミッショングループセットのデータベースと、前
記データベースに格納された情報に基づいて最適なミッ
ショングループセットを選択するミッショングループセ
ット選択部とを備えたことを特徴とする。
ムは、ミッショングループセットのデータベースと、前
記データベースに格納された情報に基づいて最適なミッ
ショングループセットを選択するミッショングループセ
ット選択部とを備えたことを特徴とする。
【００１６】本発明の他のエレベータ群最適管理システ
ムは、推定交通流とそれに最適なミッショングループの
関係を学習するニューラルネットワークによって最適な
ミッショングループセットを選択するニューロミッショ
ングループセット選択部を備えたことを特徴とする。
ムは、推定交通流とそれに最適なミッショングループの
関係を学習するニューラルネットワークによって最適な
ミッショングループセットを選択するニューロミッショ
ングループセット選択部を備えたことを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
にかかるエレベータ群最適管理方法システムの複数の実
施の形態を説明する。
にかかるエレベータ群最適管理方法システムの複数の実
施の形態を説明する。
【００１８】実施の形態１．本発明のエレベータ群最適
管理方法システムは、多様な交通流に対応するため、こ
のシステムに以下の固有の概念（「ミッション単位」、
「ミッショングループ」、「ミッショングループセッ
ト」）を導入し、これら固有の概念に基づいて運行計画
が策定される。ここで、「ミッション単位」とは、一つ
のエレベータかごが、１つの出発階から別の１つの到着
階へ乗客を輸送する業務単位をいう。このミッション単
位は、一つのエレベータかごについて、出発階と到着階
とを行列（図３参照）で表現した場合、その行列の一要
素を構成する。また、「ミッショングループ」とは、一
台のかごでサービスすることができる複数のミッション
単位の集合をいう。このミッショングループは、一つの
エレベータかごについて、出発階と到着階とを行列で表
現した場合、その行列の中で当該エレベータかごに割り
付けされた複数のミッション単位を含む業務単位グルー
プとして表現される（図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、
（ｄ）参照）。さらに、「ミッショングループセット」
とは、ミッショングループの集合をいい（図４（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）参照）、エレベータ群全体のサ
ービスを表したものである。そして、本願発明のエレベ
ータ群最適管理方法システムは、交通流にあわせて複数
のミッショングループ及び一つのミッショングループセ
ットを生成し、ミッショングループセットに属する各ミ
ッショングループをかごに動的に割り当て、このミッシ
ョングループの割当に応じてそれぞれのかごの運行を制
御する。
管理方法システムは、多様な交通流に対応するため、こ
のシステムに以下の固有の概念（「ミッション単位」、
「ミッショングループ」、「ミッショングループセッ
ト」）を導入し、これら固有の概念に基づいて運行計画
が策定される。ここで、「ミッション単位」とは、一つ
のエレベータかごが、１つの出発階から別の１つの到着
階へ乗客を輸送する業務単位をいう。このミッション単
位は、一つのエレベータかごについて、出発階と到着階
とを行列（図３参照）で表現した場合、その行列の一要
素を構成する。また、「ミッショングループ」とは、一
台のかごでサービスすることができる複数のミッション
単位の集合をいう。このミッショングループは、一つの
エレベータかごについて、出発階と到着階とを行列で表
現した場合、その行列の中で当該エレベータかごに割り
付けされた複数のミッション単位を含む業務単位グルー
プとして表現される（図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、
（ｄ）参照）。さらに、「ミッショングループセット」
とは、ミッショングループの集合をいい（図４（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）参照）、エレベータ群全体のサ
ービスを表したものである。そして、本願発明のエレベ
ータ群最適管理方法システムは、交通流にあわせて複数
のミッショングループ及び一つのミッショングループセ
ットを生成し、ミッショングループセットに属する各ミ
ッショングループをかごに動的に割り当て、このミッシ
ョングループの割当に応じてそれぞれのかごの運行を制
御する。
【００１９】図１は、実施の形態１に係るエレベータ群
最適管理方法システムの基本構成を示す。この図におい
て、符号（１−１）〜（１−Ｎ）は、本エレベータ群最
適管理方法システムにより制御される複数のエレベータ
装置（又はエレベータかご）であり、符号（Ｎ）はエレ
ベータ装置又はエレベータかごの台数である。乗り場呼
び装置（２−１）〜（２−Ｈ）〔Ｈ：乗り場数（階床
数）〕は行き先階の指定が可能な乗り場呼び装置であ
り、例えば、行き先階別乗り場呼び釦を備えた装置で、
各階床のエレベータ乗り場の適当な場所（通常は、エレ
ベータ扉の横にある壁）に取り付けてある。かご情報検
出部（３）は、かご装置（１−１）〜（１−Ｎ）の位
置、速度、乗車人数、かご呼び登録状況、割当状況、動
作状態、ドア状態などかご装置に関する情報と、乗り場
呼び装置（２−１）〜（２−Ｈ）を通じて入力された信
号の検出を行う。交通流推定部（４）は、かご情報検出
部（３）で検出された情報に基づいて、エレベータ装置
（１−１）〜（１−Ｎ）が設置されているビルで発生し
ている交通流の推定を行う。交通流推定部（４）で推定
された結果は、推定交通流データとして、乗客発生率
（人／時間）とＯＤマップの形で提供される。ＯＤマッ
プは各出発階と到着階の間の乗客の移動比率を表す行列
であり、図２のように表される。ミッショングループセ
ット生成部（５）は、推定交通流データやかご情報に基
づいて、その交通流で用いるミッショングループセット
を生成する。上述のように、ミッショングループセット
は、ある交通流で使用するミッショングループの集合で
ある。ミッショングループセット記憶部（６）は、ミッ
ショングループセット生成部（５）で生成されたミッシ
ョングループセットを記憶しておく。ミッショングルー
プ選択部（７）は、発生した呼びに対してサービス可能
なミッショングループを選択する。ミッショングループ
割当部（８）は、ミッショングループ選択部（７）で選
択されたミッショングループがかごに割り当てられてい
ない場合に、割当かごの決定を行う。呼び割当部（９）
は、ミッショングループの割当に従って、呼びを割り当
てるかごを決定し、かご制御部（１０）へ割当指令を与
える。かご制御部（１０）は、呼び割当結果に従って、
かご装置や表示灯等の制御を行う。以上が、本発明にお
けるエレベータ群最適管理方法装置の基本構成である
が、その中心となるミッショングループならびに、ミッ
ショングループセット生成部（５）、ミッショングルー
プセット記憶部（６）、ミッショングループ選択部
（７）、ミッショングループ割当部（８）、呼び割当部
（９）について、以下で詳述する。
最適管理方法システムの基本構成を示す。この図におい
て、符号（１−１）〜（１−Ｎ）は、本エレベータ群最
適管理方法システムにより制御される複数のエレベータ
装置（又はエレベータかご）であり、符号（Ｎ）はエレ
ベータ装置又はエレベータかごの台数である。乗り場呼
び装置（２−１）〜（２−Ｈ）〔Ｈ：乗り場数（階床
数）〕は行き先階の指定が可能な乗り場呼び装置であ
り、例えば、行き先階別乗り場呼び釦を備えた装置で、
各階床のエレベータ乗り場の適当な場所（通常は、エレ
ベータ扉の横にある壁）に取り付けてある。かご情報検
出部（３）は、かご装置（１−１）〜（１−Ｎ）の位
置、速度、乗車人数、かご呼び登録状況、割当状況、動
作状態、ドア状態などかご装置に関する情報と、乗り場
呼び装置（２−１）〜（２−Ｈ）を通じて入力された信
号の検出を行う。交通流推定部（４）は、かご情報検出
部（３）で検出された情報に基づいて、エレベータ装置
（１−１）〜（１−Ｎ）が設置されているビルで発生し
ている交通流の推定を行う。交通流推定部（４）で推定
された結果は、推定交通流データとして、乗客発生率
（人／時間）とＯＤマップの形で提供される。ＯＤマッ
プは各出発階と到着階の間の乗客の移動比率を表す行列
であり、図２のように表される。ミッショングループセ
ット生成部（５）は、推定交通流データやかご情報に基
づいて、その交通流で用いるミッショングループセット
を生成する。上述のように、ミッショングループセット
は、ある交通流で使用するミッショングループの集合で
ある。ミッショングループセット記憶部（６）は、ミッ
ショングループセット生成部（５）で生成されたミッシ
ョングループセットを記憶しておく。ミッショングルー
プ選択部（７）は、発生した呼びに対してサービス可能
なミッショングループを選択する。ミッショングループ
割当部（８）は、ミッショングループ選択部（７）で選
択されたミッショングループがかごに割り当てられてい
ない場合に、割当かごの決定を行う。呼び割当部（９）
は、ミッショングループの割当に従って、呼びを割り当
てるかごを決定し、かご制御部（１０）へ割当指令を与
える。かご制御部（１０）は、呼び割当結果に従って、
かご装置や表示灯等の制御を行う。以上が、本発明にお
けるエレベータ群最適管理方法装置の基本構成である
が、その中心となるミッショングループならびに、ミッ
ショングループセット生成部（５）、ミッショングルー
プセット記憶部（６）、ミッショングループ選択部
（７）、ミッショングループ割当部（８）、呼び割当部
（９）について、以下で詳述する。
【００２０】エレベータは、ビル内の乗客の移動を担う
交通手段であり、エレベータ群最適管理方法装置は乗客
（利用者）の発生状況に応じて、エレベータかご（１−
１）〜（１−Ｎ）の運行管理を行う。ここで、乗客の発
生状況を交通流といい、この交通流は単位時間あたりの
乗客発生数とＯＤマップによって表される。ＯＤマップ
は図２に示すような、各出発階と各到着階の間の乗客の
移動比率を表す行列である。図において、ＯＤ(i、j)は
ＯＤマップの要素であり、ある時点において発生した乗
客全体に対し、（ｉ）階から出発して（ｊ）階へ向かう
乗客の比率を表す。このように、乗客の交通流の最小単
位は出発階（ｉ）と到着階（ｊ）の間の移動である。し
たがって、その乗客を運ぶエレベータのかごの運行の最
小単位も、出発階（ｉ）から到着階（ｊ）への移動とみ
なすことができる。そこで、上述のように、１台のかご
が受け持つかご運行の最小単位を「ミッション単位」と
呼ぶ。ミッション単位は図３のようなマップ形式で表さ
れる。例えば、ミッション単位の数だけかごが用意され
ている場合、１台のかごが１つのミッション単位を担当
すればよい。しかし、このような状況は現実的ではな
い。そこで、いくつかのミッション単位を組み合わせ
て、１つのかごが担当するミッション単位の集合（ミッ
ショングループ）を生成する。これらのミッショングル
ープは、運行効率を最大化するように、交通流とかご台
数に合わせて複数生成される。また、生成されたミッシ
ョングループは、呼びの発生に合わせて動的にかごに割
り当てられ、ミッショングループの割当に応じて、呼び
に応答するかごが決定される。ここで、上述のように、
生成されたミッショングループの集合をミッショングル
ープセットと呼ぶ。このミッショングループセットは、
図４に示す複数の行列で表され、次のように定式化でき
る。
交通手段であり、エレベータ群最適管理方法装置は乗客
（利用者）の発生状況に応じて、エレベータかご（１−
１）〜（１−Ｎ）の運行管理を行う。ここで、乗客の発
生状況を交通流といい、この交通流は単位時間あたりの
乗客発生数とＯＤマップによって表される。ＯＤマップ
は図２に示すような、各出発階と各到着階の間の乗客の
移動比率を表す行列である。図において、ＯＤ(i、j)は
ＯＤマップの要素であり、ある時点において発生した乗
客全体に対し、（ｉ）階から出発して（ｊ）階へ向かう
乗客の比率を表す。このように、乗客の交通流の最小単
位は出発階（ｉ）と到着階（ｊ）の間の移動である。し
たがって、その乗客を運ぶエレベータのかごの運行の最
小単位も、出発階（ｉ）から到着階（ｊ）への移動とみ
なすことができる。そこで、上述のように、１台のかご
が受け持つかご運行の最小単位を「ミッション単位」と
呼ぶ。ミッション単位は図３のようなマップ形式で表さ
れる。例えば、ミッション単位の数だけかごが用意され
ている場合、１台のかごが１つのミッション単位を担当
すればよい。しかし、このような状況は現実的ではな
い。そこで、いくつかのミッション単位を組み合わせ
て、１つのかごが担当するミッション単位の集合（ミッ
ショングループ）を生成する。これらのミッショングル
ープは、運行効率を最大化するように、交通流とかご台
数に合わせて複数生成される。また、生成されたミッシ
ョングループは、呼びの発生に合わせて動的にかごに割
り当てられ、ミッショングループの割当に応じて、呼び
に応答するかごが決定される。ここで、上述のように、
生成されたミッショングループの集合をミッショングル
ープセットと呼ぶ。このミッショングループセットは、
図４に示す複数の行列で表され、次のように定式化でき
る。
【００２１】
【００２２】ここで、MGkは、k番目のミッショングルー
プであり、dmk(i、j)は、k番目のミッションが、ミッシ
ョン単位dm(i、j)を受け持つ場合には「１」の値をと
り、dm(i、j)を受け持たない場合には「０」の値をと
り、次のような制約条件をもつ。
プであり、dmk(i、j)は、k番目のミッションが、ミッシ
ョン単位dm(i、j)を受け持つ場合には「１」の値をと
り、dm(i、j)を受け持たない場合には「０」の値をと
り、次のような制約条件をもつ。
【００２３】
【００２４】Lは階床数、Nはかご台数、Mはミッション
グループセットに属するミッショングループ数である。
例えば、図４において、dm1(1、7)=1、dm2(1、7)=0、dm
3(1、7)=0、dm4(1、7)=0の場合、ミッショングループ１
が割り当てられているかごだけが１階から７階へ移動す
る乗客にサービス可能である。また、dm1(7、1)=1、dm2
(7、1)=0、dm3(7、1)=0、dm4(7、1)=1の場合、ミッショ
ングループ１またはミッショングループ４に割当られて
いるかごが１階から７階へ移動する乗客にサービス可能
である。本実施の形態において、ミッショングループセ
ット生成部５は、式（２）のdm k(i、j)値を、運行効率
を最大にするように決定する。
グループセットに属するミッショングループ数である。
例えば、図４において、dm1(1、7)=1、dm2(1、7)=0、dm
3(1、7)=0、dm4(1、7)=0の場合、ミッショングループ１
が割り当てられているかごだけが１階から７階へ移動す
る乗客にサービス可能である。また、dm1(7、1)=1、dm2
(7、1)=0、dm3(7、1)=0、dm4(7、1)=1の場合、ミッショ
ングループ１またはミッショングループ４に割当られて
いるかごが１階から７階へ移動する乗客にサービス可能
である。本実施の形態において、ミッショングループセ
ット生成部５は、式（２）のdm k(i、j)値を、運行効率
を最大にするように決定する。
【００２５】次に、式（２）のdmk(i、j)の各要素の値
の決定方法について述べる。図５はミッショングループ
セット生成部（５）の構成を示す。ミッションセットグ
ループ候補生成部（５−１）は式（３）、（４）の制約
条件を満たすような、ミッショングループセットの候補
群を生成する。ここで、（p）番目のミッショングルー
プセット候補を次のように表す。
の決定方法について述べる。図５はミッショングループ
セット生成部（５）の構成を示す。ミッションセットグ
ループ候補生成部（５−１）は式（３）、（４）の制約
条件を満たすような、ミッショングループセットの候補
群を生成する。ここで、（p）番目のミッショングルー
プセット候補を次のように表す。
【００２６】
【００２７】ここで、MGp 、 kは（p）番目のミッショング
ループセット候補MGsetpに含まれるk番目のミッション
グループである。dmp 、 k(i、j)は、i階からj階への移動
に関するミッショングループ要素を表す。Mpは、p番目
のミッショングループセット候補に含まれるミッション
グループの数を表す。（P）は、ミッショングループセ
ット候補群に属するミッショングループセット候補の数
を表す。
ループセット候補MGsetpに含まれるk番目のミッション
グループである。dmp 、 k(i、j)は、i階からj階への移動
に関するミッショングループ要素を表す。Mpは、p番目
のミッショングループセット候補に含まれるミッション
グループの数を表す。（P）は、ミッショングループセ
ット候補群に属するミッショングループセット候補の数
を表す。
【００２８】ミッショングループセット評価値演算部
（５−２）は、ミッショングループセット候補の運行効
率の推定を推定交通流データに基づいてRTT（かご周回
時間）の演算を行い、その過程でかご負荷や乗降車人数
の推定を行う。演算部（５−２）はまた、得られたRTT
を元に、待ち時間と旅行時間の推定を行う。RTTとは、
かごが一周するために必要な時間であり、この値の平均
値により、各階への到着間隔、つまりかごのサービスさ
れる間隔の平均値がわかる。また、単位時間あたりに輸
送可能な乗客数も評価可能である。RTTは、かご速度、
ビル階高、かご台数、停止数、乗降車時間の関数で表さ
れる。ここでは、交通流ならびに、ミッショングループ
セットが可変な値となっており、かご速度、ビル階高、
かご台数はビルの仕様によって与えられる定数と考えて
よい。また、停止数や乗降車時間は、かご一周あたりの
乗降車人数の関数で与えられる。さらに、かご一周あた
りの乗降車人数は、乗客到着間隔とかご到着間隔との積
で与えられる。そして、乗客到着間隔は交通流データの
関数であり、かご到着間隔はRTTとミッショングループ
セットの関数である。以上より、RTTは次式のように表
される。
（５−２）は、ミッショングループセット候補の運行効
率の推定を推定交通流データに基づいてRTT（かご周回
時間）の演算を行い、その過程でかご負荷や乗降車人数
の推定を行う。演算部（５−２）はまた、得られたRTT
を元に、待ち時間と旅行時間の推定を行う。RTTとは、
かごが一周するために必要な時間であり、この値の平均
値により、各階への到着間隔、つまりかごのサービスさ
れる間隔の平均値がわかる。また、単位時間あたりに輸
送可能な乗客数も評価可能である。RTTは、かご速度、
ビル階高、かご台数、停止数、乗降車時間の関数で表さ
れる。ここでは、交通流ならびに、ミッショングループ
セットが可変な値となっており、かご速度、ビル階高、
かご台数はビルの仕様によって与えられる定数と考えて
よい。また、停止数や乗降車時間は、かご一周あたりの
乗降車人数の関数で与えられる。さらに、かご一周あた
りの乗降車人数は、乗客到着間隔とかご到着間隔との積
で与えられる。そして、乗客到着間隔は交通流データの
関数であり、かご到着間隔はRTTとミッショングループ
セットの関数である。以上より、RTTは次式のように表
される。
【００２９】 ただし、
【００３０】また、rtt(p、k、t)は、ミッショングルー
プMGp 、 kを割り当てられたかごが一周し、そのミッショ
ングループを１回終えるためにかかる時間の平均値であ
る。また、TrafficFlow(t)は時刻tにおける推定交通流
データであり、例えば、次式のようにＯＤマップＯＤ
(t)とビル全体で発生する乗客の発生率PassRate(t)で表
される。
プMGp 、 kを割り当てられたかごが一周し、そのミッショ
ングループを１回終えるためにかかる時間の平均値であ
る。また、TrafficFlow(t)は時刻tにおける推定交通流
データであり、例えば、次式のようにＯＤマップＯＤ
(t)とビル全体で発生する乗客の発生率PassRate(t)で表
される。
【００３１】 ＯＤマップＯＤ(t)は各階間の移動の割合を表す行列で
あり、そのi階からj階への移動の割合を表す要素をＯＤ
(i、j、t)とすると、 で表される。ここで、ＯＤ(i、j、t)=0、(i=j)の制約条
件を持つ。このときRTT(p、k、t)は(7)式の形を取るた
め、繰り返し計算によって数値解として得られる。
あり、そのi階からj階への移動の割合を表す要素をＯＤ
(i、j、t)とすると、 で表される。ここで、ＯＤ(i、j、t)=0、(i=j)の制約条
件を持つ。このときRTT(p、k、t)は(7)式の形を取るた
め、繰り返し計算によって数値解として得られる。
【００３２】図６は制御結果推定演算のフローチャート
を示し、以下のその詳細について述べる。STEP（3-1）
で、推定交通流データTrafficFlow(t)とミッショングル
ープセット候補MGsetpを入力する。STEP（3-2）では、T
rafficFlow(t)より、（i）階から（j）階へ向かう乗客
の発生確率PR(i、j、t)を次式により求める。 PR(i、j、t) =ＯＤ(i、j、t) PassRate(t) （１３） STEP（3-3）では、RTTの初期値RTT−initを与え、これ
をRTToldに代入する。STEP（3-4）では、各ミッション
グループが発生する頻度の比を演算する。この割合をミ
ッショングループ発生比率と呼ぶ。このミッショングル
ープ発生比率は、ミッショングループ全体に発生する乗
客総数の関数となっている。 ここで、例えば、関数FMRは各ミッショングループがミ
ッショングループ全体の総乗客数の比で表されるモデル
を考えた場合、次式のように表される。 STEP（3-5）では、RTToldよりi階からj階へ向かう乗客
に対するかご到着間隔CarArrivep(i、j、t)を演算す
る。かご到着間隔は、（i）階から（j）階へ向かう乗客
に対してサービス可能なミッショングループを持ったか
ごが到着する間隔であり、次のように求められる。 ここで、RTTold_jは、Mission_j(i)に対応するRTToldの
要素、cNumはかご台数である。STEP（3-6）では、各階
毎にあるミッショングループが割り当てられたかご到着
時の平均乗客発生数を求める。例えば、ミッショングル
ープMGp 、 kが割り当てられたかごが（i）階にupd方向で
到着した時の平均乗客発生数をGPp 、 k(i、upd、t)をとす
ると、次式によって得られる。 ここで、updはかご走行方向を表し、up（上昇）又はdow
n（下降）の値をとる。upd=up方向の場合にはi<j、upd=
down方向の場合には、i>jで和を求める。これをすべて
のi階のup方向、down方向に対して演算を行う。STEP（3
-7）では、平均乗客発生数GPp 、 k(i、upd、t)より（i）
階upd方向の乗車人数、降車人数、かご内人数、かご負
荷率を演算する。まず、up方向の場合、最下階より最上
階へ向かって、down方向の場合、最上階より最下階へ向
かって、乗車人数、降車人数、かご内人数、かご負荷率
を行う。 ここで、LoadRatep 、 k(i、upd、t)はかご負荷率、LastLo
adNumは一つ前の階床を出発したときのかご内人数、Get
Offp 、 k(i、upd、t)はi階でupd方向での降車人数であ
る。LastLoadNumはupd=upの時には、（i-1）階での、up
d=downの時には（i+1）階でのかご内人数である。ま
た、GetOffp 、 k(i、upd、t)は、upd=upの場合、最下階か
ら（i-1）階までの階を出発して、（j）階へ向かう乗客
の和であり、upd=downの場合には、最上階からi+1階ま
での階を出発して、j階へ向かう乗客の和である。ま
た、ミッショングループkについて（i）階をupd方向で
出発するときのかご内人数LoadNump 、 k(i、upd、t)はか
ご定員を超えることができないので、次式で得られる。 ここで、min(x、y)はxとyの値のうち、小さい方を返す
関数である。また、（i）階、upd方向での乗車人数は次
式で得られる。 STEP（3-8）では前記の乗降車人数より、各階の停止確
率を求める。つまり、１人以上の乗車もしくは降車が発
生した場合にかごは停止する。よって、少なくとも１人
の乗客が発生する確率がかごの停止確率と等価であると
考えられる。前記の乗降車人数を平均乗降車人数と考え
て、その乗降車客がポアソン到着すると仮定し、かごサ
ービス間隔の間で乗車もしくは降車する人が１人以上発
生する確率が得られる。つまり、ポアソン到着を仮定す
ると、グループ係数をGとすると、（i）階から（j）階
へ向かうG人づつのグループが到着する間隔sがとる確率
は次式の指数分布に従う。 よって、サービス間隔CarArrivep(i、j、t)の間に１グ
ループがやってくる確率は、次式で表される。 （i）階に到着又は（i）階から出発するグループのう
ち、ミッショングループkでサービス可能なものについ
て考えると、ミッショングループkが（i階にupd方向で
停止する確率StRp 、 k(i、upd、t)は次式で得られる。 ここで、xはupd方向でi階から出発する乗客の行き先階
であり、yはupd方向で（i）階へ到着する乗客の出発階
である。
を示し、以下のその詳細について述べる。STEP（3-1）
で、推定交通流データTrafficFlow(t)とミッショングル
ープセット候補MGsetpを入力する。STEP（3-2）では、T
rafficFlow(t)より、（i）階から（j）階へ向かう乗客
の発生確率PR(i、j、t)を次式により求める。 PR(i、j、t) =ＯＤ(i、j、t) PassRate(t) （１３） STEP（3-3）では、RTTの初期値RTT−initを与え、これ
をRTToldに代入する。STEP（3-4）では、各ミッション
グループが発生する頻度の比を演算する。この割合をミ
ッショングループ発生比率と呼ぶ。このミッショングル
ープ発生比率は、ミッショングループ全体に発生する乗
客総数の関数となっている。 ここで、例えば、関数FMRは各ミッショングループがミ
ッショングループ全体の総乗客数の比で表されるモデル
を考えた場合、次式のように表される。 STEP（3-5）では、RTToldよりi階からj階へ向かう乗客
に対するかご到着間隔CarArrivep(i、j、t)を演算す
る。かご到着間隔は、（i）階から（j）階へ向かう乗客
に対してサービス可能なミッショングループを持ったか
ごが到着する間隔であり、次のように求められる。 ここで、RTTold_jは、Mission_j(i)に対応するRTToldの
要素、cNumはかご台数である。STEP（3-6）では、各階
毎にあるミッショングループが割り当てられたかご到着
時の平均乗客発生数を求める。例えば、ミッショングル
ープMGp 、 kが割り当てられたかごが（i）階にupd方向で
到着した時の平均乗客発生数をGPp 、 k(i、upd、t)をとす
ると、次式によって得られる。 ここで、updはかご走行方向を表し、up（上昇）又はdow
n（下降）の値をとる。upd=up方向の場合にはi<j、upd=
down方向の場合には、i>jで和を求める。これをすべて
のi階のup方向、down方向に対して演算を行う。STEP（3
-7）では、平均乗客発生数GPp 、 k(i、upd、t)より（i）
階upd方向の乗車人数、降車人数、かご内人数、かご負
荷率を演算する。まず、up方向の場合、最下階より最上
階へ向かって、down方向の場合、最上階より最下階へ向
かって、乗車人数、降車人数、かご内人数、かご負荷率
を行う。 ここで、LoadRatep 、 k(i、upd、t)はかご負荷率、LastLo
adNumは一つ前の階床を出発したときのかご内人数、Get
Offp 、 k(i、upd、t)はi階でupd方向での降車人数であ
る。LastLoadNumはupd=upの時には、（i-1）階での、up
d=downの時には（i+1）階でのかご内人数である。ま
た、GetOffp 、 k(i、upd、t)は、upd=upの場合、最下階か
ら（i-1）階までの階を出発して、（j）階へ向かう乗客
の和であり、upd=downの場合には、最上階からi+1階ま
での階を出発して、j階へ向かう乗客の和である。ま
た、ミッショングループkについて（i）階をupd方向で
出発するときのかご内人数LoadNump 、 k(i、upd、t)はか
ご定員を超えることができないので、次式で得られる。 ここで、min(x、y)はxとyの値のうち、小さい方を返す
関数である。また、（i）階、upd方向での乗車人数は次
式で得られる。 STEP（3-8）では前記の乗降車人数より、各階の停止確
率を求める。つまり、１人以上の乗車もしくは降車が発
生した場合にかごは停止する。よって、少なくとも１人
の乗客が発生する確率がかごの停止確率と等価であると
考えられる。前記の乗降車人数を平均乗降車人数と考え
て、その乗降車客がポアソン到着すると仮定し、かごサ
ービス間隔の間で乗車もしくは降車する人が１人以上発
生する確率が得られる。つまり、ポアソン到着を仮定す
ると、グループ係数をGとすると、（i）階から（j）階
へ向かうG人づつのグループが到着する間隔sがとる確率
は次式の指数分布に従う。 よって、サービス間隔CarArrivep(i、j、t)の間に１グ
ループがやってくる確率は、次式で表される。 （i）階に到着又は（i）階から出発するグループのう
ち、ミッショングループkでサービス可能なものについ
て考えると、ミッショングループkが（i階にupd方向で
停止する確率StRp 、 k(i、upd、t)は次式で得られる。 ここで、xはupd方向でi階から出発する乗客の行き先階
であり、yはupd方向で（i）階へ到着する乗客の出発階
である。
【００３３】STEP（3-9）では、各階での停止確率か
ら、反転階と走行中の停止回数を求め、平均の走行距離
と平均の停止回数を求め、一周にかかる時間を演算す
る。まず、反転確率から考える。例えば、上方向走行中
のかごが（i）階で下方向に反転する上方反転の確率
は、（i）階に停止して、かつ（i）階より上で停止しな
い確率と考えられる。また、（i）階より上で停止しな
い確率は最上階での値を１として、その後再帰的に演算
可能である。よって、ミッショングループkを割り当て
られたかごが（i）階より上でup方向で停止しない確率N
oStRp 、 k(i、upd、t)は次式で得られる。 NoStRp 、 k(i、upd、t)=StRp 、 k(i+1、upd、t){1-StRp 、 k(i+1、upd、t)} （24） また、ミッショングループkを履行中のかごが（i）階で
upd方向で反転する確率RevRp 、 k(、i、upd、t)は、次式
で与えられる。
ら、反転階と走行中の停止回数を求め、平均の走行距離
と平均の停止回数を求め、一周にかかる時間を演算す
る。まず、反転確率から考える。例えば、上方向走行中
のかごが（i）階で下方向に反転する上方反転の確率
は、（i）階に停止して、かつ（i）階より上で停止しな
い確率と考えられる。また、（i）階より上で停止しな
い確率は最上階での値を１として、その後再帰的に演算
可能である。よって、ミッショングループkを割り当て
られたかごが（i）階より上でup方向で停止しない確率N
oStRp 、 k(i、upd、t)は次式で得られる。 NoStRp 、 k(i、upd、t)=StRp 、 k(i+1、upd、t){1-StRp 、 k(i+1、upd、t)} （24） また、ミッショングループkを履行中のかごが（i）階で
upd方向で反転する確率RevRp 、 k(、i、upd、t)は、次式
で与えられる。
【００３４】以上、式（２４）と式（２５）より、かご
の走行パターン（停止階と反転）の発生確率が得られ、
STEP（3-7）で得られた乗降車人数より、各階での乗降
車時間が演算でき、また走行パターン毎にそれに必要な
走行時間は演算可能である。例えば、ミッショングルー
プkを割り当てられたかごが（i）階で下方反転してか
ら、（j）階で上方反転するまでの走行時間RT(i、j、t)
は次式で得られる。
の走行パターン（停止階と反転）の発生確率が得られ、
STEP（3-7）で得られた乗降車人数より、各階での乗降
車時間が演算でき、また走行パターン毎にそれに必要な
走行時間は演算可能である。例えば、ミッショングルー
プkを割り当てられたかごが（i）階で下方反転してか
ら、（j）階で上方反転するまでの走行時間RT(i、j、t)
は次式で得られる。
【００３５】ここで、Dis(i、j)は（i）階から（j）階
までの距離、vはかご速度、A1は１回の停止に必要な加
減速時間、A2は乗客１人あたりに必要な乗降車時間を表
している。さらに、様々な走行パターンについて、その
発生確率 を考慮して平均値を取ることにより、あるミ
ッショングループを１回履行するのに必要な時間totalR
Tp 、 k(t)が次式のように演算可能である。 STEP（3-10）では、STEP（3-9）で求めた一周にかかる
時間を新たなRTTとしてRTTnewに代入する。STEP（3-1
1）ではRTTnewとRTToldの比較を行い、その差が閾値(Th
reshold)以下であれば、STEP（3-13）へ進み、その差が
閾値以上であれば、STEP（3-12）へ進んで、今回の演算
結果RTTnewをRTToldに代入して、STEP（3-5）へ戻る。S
TEP-3-13では乗客のサービス間隔CarArrivep(i、j、t)
に基づいて、待ち時間を演算するとともに、各階の停止
確率を元に旅行時間の演算を行う。以上のプロセスに従
えば、平均待ち時間、平均旅行時間、かご負荷率、各階
での乗車、降車人数などが制御結果推定値として得られ
る。
までの距離、vはかご速度、A1は１回の停止に必要な加
減速時間、A2は乗客１人あたりに必要な乗降車時間を表
している。さらに、様々な走行パターンについて、その
発生確率 を考慮して平均値を取ることにより、あるミ
ッショングループを１回履行するのに必要な時間totalR
Tp 、 k(t)が次式のように演算可能である。 STEP（3-10）では、STEP（3-9）で求めた一周にかかる
時間を新たなRTTとしてRTTnewに代入する。STEP（3-1
1）ではRTTnewとRTToldの比較を行い、その差が閾値(Th
reshold)以下であれば、STEP（3-13）へ進み、その差が
閾値以上であれば、STEP（3-12）へ進んで、今回の演算
結果RTTnewをRTToldに代入して、STEP（3-5）へ戻る。S
TEP-3-13では乗客のサービス間隔CarArrivep(i、j、t)
に基づいて、待ち時間を演算するとともに、各階の停止
確率を元に旅行時間の演算を行う。以上のプロセスに従
えば、平均待ち時間、平均旅行時間、かご負荷率、各階
での乗車、降車人数などが制御結果推定値として得られ
る。
【００３６】次に、ミッショングループセット評価部
（５−３）での評価値演算について述べる。すでに述べ
たように、リアルタイムシミュレータ部では、平均待ち
時間、平均旅行時間、かご負荷率などが、制御結果推定
値として得られる。そこで、推定交通流TrafficFlow(t)
が発生した時に、ミッショングループセット候補MGsetp
を選択した場合の評価値は次のように与えられる。
（５−３）での評価値演算について述べる。すでに述べ
たように、リアルタイムシミュレータ部では、平均待ち
時間、平均旅行時間、かご負荷率などが、制御結果推定
値として得られる。そこで、推定交通流TrafficFlow(t)
が発生した時に、ミッショングループセット候補MGsetp
を選択した場合の評価値は次のように与えられる。
【００３７】ここで、MaxLoad(p、t)は、推定交通流Tra
fficFlow(t)とミッショングループセット候補MGsetpか
ら演算した、LoadRate(k、i、upd)の最大値である。Loa
dThresholdは、最大かご負荷の許容値であり、この値は
１より小さくなければ、積み残しが発生する。E(p、t)
はミミッショングループセット候補MGsetpの評価値であ
る。WaitTime(p、t)はミッショングループセット候補MG
setpが選択された場合のビル全体の平均待ち時間、Trav
elTime(p、t)はビル全体の平均旅行時間である。K1、K2
はそれぞれ待ち時間と旅行時間に対する重み付けとな
る。
fficFlow(t)とミッショングループセット候補MGsetpか
ら演算した、LoadRate(k、i、upd)の最大値である。Loa
dThresholdは、最大かご負荷の許容値であり、この値は
１より小さくなければ、積み残しが発生する。E(p、t)
はミミッショングループセット候補MGsetpの評価値であ
る。WaitTime(p、t)はミッショングループセット候補MG
setpが選択された場合のビル全体の平均待ち時間、Trav
elTime(p、t)はビル全体の平均旅行時間である。K1、K2
はそれぞれ待ち時間と旅行時間に対する重み付けとな
る。
【００３８】このように、評価値E(p、t)を定義したと
き、ミッショングループセット決定部（５−４）は、E
(p、t)が最小となるミッショングループセット候補MGse
tpをミッショングループセットMGsetとして選択し、ミ
ッショングループ記憶部６に入力する。ミッショングル
ープ記憶部６は、入力されたミッショングループセット
MGsetをメモリに保存する。以上の過程は交通流Traffic
Flow(t)の更新時に行われる。
き、ミッショングループセット決定部（５−４）は、E
(p、t)が最小となるミッショングループセット候補MGse
tpをミッショングループセットMGsetとして選択し、ミ
ッショングループ記憶部６に入力する。ミッショングル
ープ記憶部６は、入力されたミッショングループセット
MGsetをメモリに保存する。以上の過程は交通流Traffic
Flow(t)の更新時に行われる。
【００３９】次に、新規乗り場呼びCallnewが発生した
場合、ミッショングループ選択部７で乗り場呼びにサー
ビス可能なミッショングループMGkをMGsetから選択す
る。複数のミッショングループでサービス可能な場合に
は、複数のミッショングループを選択する。その際、MG
kが割り当てられているかごがなければ、ミッショング
ループ割当部８で、MGkを割り当てるかごを決定する。
割当方法としては、例えば次のようなルールが利用でき
る。
場合、ミッショングループ選択部７で乗り場呼びにサー
ビス可能なミッショングループMGkをMGsetから選択す
る。複数のミッショングループでサービス可能な場合に
は、複数のミッショングループを選択する。その際、MG
kが割り当てられているかごがなければ、ミッショング
ループ割当部８で、MGkを割り当てるかごを決定する。
割当方法としては、例えば次のようなルールが利用でき
る。
【００４０】割当候補かご群＝いずれのミッショングル
ープも割り当てられていないかご if（割当候補かご群内台数＝１) 割当かご＝割当候補かご群に含まれる唯一のかご else if（割当候補かご群内台数＞１） 割当かご＝割当候補かご群のうち、もっとも早く、新規
に発生した乗り場呼びに応答可能なかご else if（割当候補かご群内台数＜０） 割当かご＝もっとも早く、登録中の呼び全てに関する乗
客へのサービスを終了し、割当中のミッショングループ
から解放されるかご
ープも割り当てられていないかご if（割当候補かご群内台数＝１) 割当かご＝割当候補かご群に含まれる唯一のかご else if（割当候補かご群内台数＞１） 割当かご＝割当候補かご群のうち、もっとも早く、新規
に発生した乗り場呼びに応答可能なかご else if（割当候補かご群内台数＜０） 割当かご＝もっとも早く、登録中の呼び全てに関する乗
客へのサービスを終了し、割当中のミッショングループ
から解放されるかご
【００４１】ミッショングループ選択部７でサービス可
能なミッショングループMGkを割当中のかごが存在する
かを決定する。また、ミッショングループ割当部（８）
でミッショングループMGkを割り当て、Callnewにサービ
ス可能なかごが決定すると、呼び割当部（９）で割当か
ごを決定する。例えば、次のような方法で割り当てかご
が選択可能である。ミッショングループ選択部（７）で
選択されたミッショングループが１つの場合には、その
ミッショングループMGkが割り当てられたかごを割り当
てかごとして選択する。ミッショングループ選択部
（７）で選択されたミッショングループが複数の場合に
は、それらのミッショングループが割り当てられたかご
のうち、もっとも早く新規呼びCallnewに応答可能なか
ごを割り当てかごとして選択する。あるいは、応答可能
時間、サービス完了時間等の指標を発生中の呼び全体に
対して評価し、その評価がもっとも高いかごを選択する
手法も可能である。
能なミッショングループMGkを割当中のかごが存在する
かを決定する。また、ミッショングループ割当部（８）
でミッショングループMGkを割り当て、Callnewにサービ
ス可能なかごが決定すると、呼び割当部（９）で割当か
ごを決定する。例えば、次のような方法で割り当てかご
が選択可能である。ミッショングループ選択部（７）で
選択されたミッショングループが１つの場合には、その
ミッショングループMGkが割り当てられたかごを割り当
てかごとして選択する。ミッショングループ選択部
（７）で選択されたミッショングループが複数の場合に
は、それらのミッショングループが割り当てられたかご
のうち、もっとも早く新規呼びCallnewに応答可能なか
ごを割り当てかごとして選択する。あるいは、応答可能
時間、サービス完了時間等の指標を発生中の呼び全体に
対して評価し、その評価がもっとも高いかごを選択する
手法も可能である。
【００４２】以上のようにエレベータ群最適管理方法装
置を構成することにより、交通流TrafficFlow(t)に対し
て、最適なミッショングループセットの選択が可能とな
り、その最適なミッショングループセットに従って、か
ご運行制御部７でかごの運行制御を行うことにより、最
適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来
よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
置を構成することにより、交通流TrafficFlow(t)に対し
て、最適なミッショングループセットの選択が可能とな
り、その最適なミッショングループセットに従って、か
ご運行制御部７でかごの運行制御を行うことにより、最
適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来
よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００４３】実施の形態２．本発明の実施の形態２とし
て、実施の形態１とは異なる構成のエレベータ群最適管
理方法装置を説明する。本実施の形態の構成は、実施の
形態１のミッショングループセット評価値演算部（５−
２）の代わりにリアルタイムシミュレータ部（５−５）
を設けたものである。その他の部分については実施の形
態１と同じであるので、ここでは説明を行わない。図７
は、実施の形態２におけるミッショングループセット生
成部（５）である。ここで、リアルタイムシミュレータ
部（５−５）は、ミッショングループセット候補の運行
効率の推定をエレベータ群最適管理方法シミュレータに
よって行う。このシミュレータは、推定交通流データと
ミッショングループセット候補を入力とし、待ち時間や
旅行時間などを出力とするシミュレータに、呼び割当の
アルゴリズムとして、ミッショングループ選択部７、ミ
ッショングループ割当部（８）、呼び割当部（９）の機
能を備えたものであり、例えば図８のような構成をと
る。
て、実施の形態１とは異なる構成のエレベータ群最適管
理方法装置を説明する。本実施の形態の構成は、実施の
形態１のミッショングループセット評価値演算部（５−
２）の代わりにリアルタイムシミュレータ部（５−５）
を設けたものである。その他の部分については実施の形
態１と同じであるので、ここでは説明を行わない。図７
は、実施の形態２におけるミッショングループセット生
成部（５）である。ここで、リアルタイムシミュレータ
部（５−５）は、ミッショングループセット候補の運行
効率の推定をエレベータ群最適管理方法シミュレータに
よって行う。このシミュレータは、推定交通流データと
ミッショングループセット候補を入力とし、待ち時間や
旅行時間などを出力とするシミュレータに、呼び割当の
アルゴリズムとして、ミッショングループ選択部７、ミ
ッショングループ割当部（８）、呼び割当部（９）の機
能を備えたものであり、例えば図８のような構成をと
る。
【００４４】図８において、乗客動作シミュレーション
部（５−５−１）は、推定交通流に従って、乗客の発生
から移動の終了までをシミュレートする。かご動作シミ
ュレーション部（５−５−２）は、かごの走行停止、ド
ア状態などかごの動きをシミュレートする。ミッション
グループ選択機能エミュレーション部５−５−３はミッ
ショングループ選択部７と同様の機能を持つ。ミッショ
ングループ割当機能エミュレーション部（５−５−４）
は、ミッショングループ割当部（８）と同様の機能を持
つ。呼び割当機能エミュレーション部（５−５−５）
は、呼び割当部（９）と同様の機能を持つ。群管理結果
演算部（５−５−６）は、乗客動作シミュレーション部
（５−５−１）とかご動作シミュレーション部（５−５
−２）のシミュレーション結果から、待ち時間や旅行時
間などの群管理結果の演算を行い、ミッショングループ
候補評価値として出力する。
部（５−５−１）は、推定交通流に従って、乗客の発生
から移動の終了までをシミュレートする。かご動作シミ
ュレーション部（５−５−２）は、かごの走行停止、ド
ア状態などかごの動きをシミュレートする。ミッション
グループ選択機能エミュレーション部５−５−３はミッ
ショングループ選択部７と同様の機能を持つ。ミッショ
ングループ割当機能エミュレーション部（５−５−４）
は、ミッショングループ割当部（８）と同様の機能を持
つ。呼び割当機能エミュレーション部（５−５−５）
は、呼び割当部（９）と同様の機能を持つ。群管理結果
演算部（５−５−６）は、乗客動作シミュレーション部
（５−５−１）とかご動作シミュレーション部（５−５
−２）のシミュレーション結果から、待ち時間や旅行時
間などの群管理結果の演算を行い、ミッショングループ
候補評価値として出力する。
【００４５】以上のようにエレベータ群最適管理方法装
置を構成することにより、実施の形態１よりもより精密
なミッショングループセット候補の評価が可能となり、
交通流に対して、より最適なミッショングループセット
の選択が可能となり、その最適なミッショングループセ
ットに従って、かご運行制御部７でかごの運行制御を行
うことにより、最適なかご運行が可能となるともに、呼
び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が
可能となる。
置を構成することにより、実施の形態１よりもより精密
なミッショングループセット候補の評価が可能となり、
交通流に対して、より最適なミッショングループセット
の選択が可能となり、その最適なミッショングループセ
ットに従って、かご運行制御部７でかごの運行制御を行
うことにより、最適なかご運行が可能となるともに、呼
び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が
可能となる。
【００４６】実施の形態３．本発明の他の実施の形態と
して、実施の形態１、２とは異なる構成のエレベータ群
最適管理方法装置について述べる。本実施の形態の構成
は、実施の形態１又は実施の形態２の構成に、ミッショ
ングループセットと推定交通流データの関係を記録した
ミッショングループセットデータベースを備えたもので
ある。図９に本実施の形態の全体の構成図を示す。図に
おいてミッショングループセット選択部（１１）、ミッ
ショングループセットデータベース（１２）以外の部分
については実施の形態１、２と同様であるため、ここで
は説明は行わない。ミッショングループセットデータベ
ース（１２）では次のようなデータが記憶されている。
して、実施の形態１、２とは異なる構成のエレベータ群
最適管理方法装置について述べる。本実施の形態の構成
は、実施の形態１又は実施の形態２の構成に、ミッショ
ングループセットと推定交通流データの関係を記録した
ミッショングループセットデータベースを備えたもので
ある。図９に本実施の形態の全体の構成図を示す。図に
おいてミッショングループセット選択部（１１）、ミッ
ショングループセットデータベース（１２）以外の部分
については実施の形態１、２と同様であるため、ここで
は説明は行わない。ミッショングループセットデータベ
ース（１２）では次のようなデータが記憶されている。
【００４７】ここで、dataqは、q番目のデータベースの
記憶データである。Qは、データベースに記憶されてい
るデータの数である。TrafficFlowqは、q番目の記憶デ
ータに関する交通流であり、MGsetqはTrafficFlowqに対
して最適なミッショングループセットである。このデー
タベースを使い、次のように、推定交通流TrafficFlow
(t)に対して、ミッショングループセットMGsetを決定す
る。
記憶データである。Qは、データベースに記憶されてい
るデータの数である。TrafficFlowqは、q番目の記憶デ
ータに関する交通流であり、MGsetqはTrafficFlowqに対
して最適なミッショングループセットである。このデー
タベースを使い、次のように、推定交通流TrafficFlow
(t)に対して、ミッショングループセットMGsetを決定す
る。
【００４８】推定交通流データTrafficFlow(t)が交通流
推定部４からミッショングループセット選択部（１１）
へ入力されると、ミッショングループセットデータベー
ス（１２）の記憶データから、推定交通流データTraffi
cFlow(t)と一致するTrafficFlowqを持つデータdataqを
検索する。dataqが存在すれば、MGsetqをミッショング
ループセットMGsetとして、ミッショングループセット
記憶部（６）へ入力し、エレベータ群最適管理方法を行
う。dataqがミッショングループセットデータベース１
２に存在しなければ、実施の形態１もしくは２と同様
に、ミッショングループセット生成部（５）でミッショ
ングループセットMGsetを作成する。そのとき、MGsetを
ミッショングループセット記憶部（６）に入力し、エレ
ベータ群最適管理方法を行うのみでなく、TrafficFlow
(t)とMGset を、次のようにミッショングループセット
データベース（１２）に新規データとして格納する。
推定部４からミッショングループセット選択部（１１）
へ入力されると、ミッショングループセットデータベー
ス（１２）の記憶データから、推定交通流データTraffi
cFlow(t)と一致するTrafficFlowqを持つデータdataqを
検索する。dataqが存在すれば、MGsetqをミッショング
ループセットMGsetとして、ミッショングループセット
記憶部（６）へ入力し、エレベータ群最適管理方法を行
う。dataqがミッショングループセットデータベース１
２に存在しなければ、実施の形態１もしくは２と同様
に、ミッショングループセット生成部（５）でミッショ
ングループセットMGsetを作成する。そのとき、MGsetを
ミッショングループセット記憶部（６）に入力し、エレ
ベータ群最適管理方法を行うのみでなく、TrafficFlow
(t)とMGset を、次のようにミッショングループセット
データベース（１２）に新規データとして格納する。
【００４９】以上のようにエレベータ群最適管理方法装
置を構成することにより、実施の形態１、２よりもより
高速にミッショングループセットの選択が可能となり、
その最適なミッショングループセットに従って、かご運
行制御部（７）でかごの運行制御を行うことにより、最
適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来
よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
置を構成することにより、実施の形態１、２よりもより
高速にミッショングループセットの選択が可能となり、
その最適なミッショングループセットに従って、かご運
行制御部（７）でかごの運行制御を行うことにより、最
適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来
よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００５０】実施の形態４．本発明の実施の形態とし
て、実施の形態３とは異なるエレベータ群最適管理方法
装置について述べる。本実施の形態の構成は、実施の形
態３のミッショングループセット選択部（１１）、ミッ
ショングループセットデータベース（１２）の代わり
に、ニューラルネットワークを用いてミッショングルー
プセットの選択を行うニューロミッショングループセッ
ト選択部を備えたものである。
て、実施の形態３とは異なるエレベータ群最適管理方法
装置について述べる。本実施の形態の構成は、実施の形
態３のミッショングループセット選択部（１１）、ミッ
ショングループセットデータベース（１２）の代わり
に、ニューラルネットワークを用いてミッショングルー
プセットの選択を行うニューロミッショングループセッ
ト選択部を備えたものである。
【００５１】本実施の形態の構成を図１０に示す。図に
おいて、ニューロミッショングループセット選択部（１
３）以外は実施の形態３と同様であるため、ここでは説
明は行わない。ニューロミッショングループセット選択
部（１３）は、推定交通流データTrafficFlow(t)とミッ
ショングループセットMGsetの関係を学習させたニュー
ラルネットワークである。図１１にニューラルネットワ
ークの構成を示す。推定交通流データがニューロミッシ
ョングループセット選択部１３に入力されると、ニュー
ロミッショングループ選択管理部（１３−１）は、その
データをニューラルネットワーク（１３−２）に入力す
る。ニューラルネットワーク（１３−２）は図１２の構
造をとり、推定交通流データTrafficFlow(t)の各要素を
入力層ニューロンに入力する。図１２において、or(t)
は時刻tの入力データTrafficFlow(t)に対するニューラ
ルネットワーク（１３−２）のr番目の出力層ニューロ
ンの出力値、Rはニューラルネットワークに学習されて
いるミッショングループセットMGsetrの数（出力層ニュ
ーロンの数）であり、学習済みミッショングループセッ
トの集合LMGsetは次のように表される。
おいて、ニューロミッショングループセット選択部（１
３）以外は実施の形態３と同様であるため、ここでは説
明は行わない。ニューロミッショングループセット選択
部（１３）は、推定交通流データTrafficFlow(t)とミッ
ショングループセットMGsetの関係を学習させたニュー
ラルネットワークである。図１１にニューラルネットワ
ークの構成を示す。推定交通流データがニューロミッシ
ョングループセット選択部１３に入力されると、ニュー
ロミッショングループ選択管理部（１３−１）は、その
データをニューラルネットワーク（１３−２）に入力す
る。ニューラルネットワーク（１３−２）は図１２の構
造をとり、推定交通流データTrafficFlow(t)の各要素を
入力層ニューロンに入力する。図１２において、or(t)
は時刻tの入力データTrafficFlow(t)に対するニューラ
ルネットワーク（１３−２）のr番目の出力層ニューロ
ンの出力値、Rはニューラルネットワークに学習されて
いるミッショングループセットMGsetrの数（出力層ニュ
ーロンの数）であり、学習済みミッショングループセッ
トの集合LMGsetは次のように表される。
【００５２】このニューラルネットワークはあらかじ
め、入力に与えられたTafficFlowyに対して、最適なミ
ッショングループセットMGsetyに対応する出力層ニュー
ロンの出力oy(t)=1、その他の出力or(t)=0、を出力する
ように学習されており、その出力はミッショングループ
セット選択フィルタ（１３−３）に入力される。ミッシ
ョングループセット選択フィルタ（１３−３）は、ニュ
ーラルネットワークの出力値に次式で表される閾値フィ
ルタに応じて、ミッショングループを選択する。
め、入力に与えられたTafficFlowyに対して、最適なミ
ッショングループセットMGsetyに対応する出力層ニュー
ロンの出力oy(t)=1、その他の出力or(t)=0、を出力する
ように学習されており、その出力はミッショングループ
セット選択フィルタ（１３−３）に入力される。ミッシ
ョングループセット選択フィルタ（１３−３）は、ニュ
ーラルネットワークの出力値に次式で表される閾値フィ
ルタに応じて、ミッショングループを選択する。
【００５３】ここで、Fr(t)はor(t)に対する閾値フィル
タの値である。このとき、次のルールにより、ミッショ
ングループセット選択フィルタの値を決定する。
タの値である。このとき、次のルールにより、ミッショ
ングループセット選択フィルタの値を決定する。
【００５４】ここで、FilterO(t)は時刻ｔにおける閾値
フィルタの出力であり、その値はミッショングループセ
ット候補の番号p MGsetpを表す。また、noMGsetは該当
するミッショングループセットがないことを表し、plur
alSelctionは選択されたミッショングループセット候補
が複数あることを表す。また、OFILTER(t)はフィルタ出
力の集合である。FilterO(t)とOFILTER(t)はニューロミ
ッショングループセット選択管理部１３−１に与えられ
る。ニューロミッショングループセット選択部（１３−
１）は、FilterO(t)の値がnoMGsetでなければ、MGset
FilterO(t)をミッショングループセットMGsetとしてミ
ッショングループセット記憶部へ出力し、ミッショング
ループセットの選択過程を終了する。FilterO(t)の値が
noMGsetの場合には、ミッショングループセット生成部
（５）に推定交通流データTrafficFlow(t)を入力する。
ミッショングループセット生成部（５）は、推定交通流
データTrafficFlow(t)に最適なミッショングループセッ
トMGsetを生成し、ニューロミッショングループセット
選択管理部（１３−１）へ与える。ニューロミッション
グループセット選択管理部（１３−１）はミッショング
ループセットMGsetをミッショングループセット記憶部
（６）へ出力するとともに、TrafficFlow(t)とミッショ
ングループMGsetを次式で与えられる新規学習データnew
Ldata(t)として、ニューラルネットワーク学習部（１３
−４）へ与える。
フィルタの出力であり、その値はミッショングループセ
ット候補の番号p MGsetpを表す。また、noMGsetは該当
するミッショングループセットがないことを表し、plur
alSelctionは選択されたミッショングループセット候補
が複数あることを表す。また、OFILTER(t)はフィルタ出
力の集合である。FilterO(t)とOFILTER(t)はニューロミ
ッショングループセット選択管理部１３−１に与えられ
る。ニューロミッショングループセット選択部（１３−
１）は、FilterO(t)の値がnoMGsetでなければ、MGset
FilterO(t)をミッショングループセットMGsetとしてミ
ッショングループセット記憶部へ出力し、ミッショング
ループセットの選択過程を終了する。FilterO(t)の値が
noMGsetの場合には、ミッショングループセット生成部
（５）に推定交通流データTrafficFlow(t)を入力する。
ミッショングループセット生成部（５）は、推定交通流
データTrafficFlow(t)に最適なミッショングループセッ
トMGsetを生成し、ニューロミッショングループセット
選択管理部（１３−１）へ与える。ニューロミッション
グループセット選択管理部（１３−１）はミッショング
ループセットMGsetをミッショングループセット記憶部
（６）へ出力するとともに、TrafficFlow(t)とミッショ
ングループMGsetを次式で与えられる新規学習データnew
Ldata(t)として、ニューラルネットワーク学習部（１３
−４）へ与える。
【００５５】ニューラルネットワーク学習部（１３−）
は、新規学習データnewLdata(t)を学習データセット記
憶部（１３−５）で記憶されている学習データセットLD
ataに追加する。学習データセットLDataは次式で与えら
れる。
は、新規学習データnewLdata(t)を学習データセット記
憶部（１３−５）で記憶されている学習データセットLD
ataに追加する。学習データセットLDataは次式で与えら
れる。
【００５６】ここで、Yは学習データセット記憶部（１
３−５）に記憶されてる学習データの数である。Ldatay
は、y番目の学習データを表し、その要素は交通流デー
タTrafficFlowyとそれに対する最適なミッショングルー
プセットMGsetyからなる。また、ニューラルネットワー
ク学習部（１３−４）は、newLdata(t)の要素MGsetと同
じ学習済みミッショングループセットMGsetrが学習済み
ミッショングループセット集合LMGsetに含まれていなけ
れば、ニューラルネットワーク（１３−２）の出力層ニ
ューロンの数を１増やす。また、学習データセットLDat
aに記録されている交通流データTrafficFlowyとミッシ
ョングループセットMGsetyの関係をニューラルネットワ
ーク１３−２に学習させる。
３−５）に記憶されてる学習データの数である。Ldatay
は、y番目の学習データを表し、その要素は交通流デー
タTrafficFlowyとそれに対する最適なミッショングルー
プセットMGsetyからなる。また、ニューラルネットワー
ク学習部（１３−４）は、newLdata(t)の要素MGsetと同
じ学習済みミッショングループセットMGsetrが学習済み
ミッショングループセット集合LMGsetに含まれていなけ
れば、ニューラルネットワーク（１３−２）の出力層ニ
ューロンの数を１増やす。また、学習データセットLDat
aに記録されている交通流データTrafficFlowyとミッシ
ョングループセットMGsetyの関係をニューラルネットワ
ーク１３−２に学習させる。
【００５７】以上のようにエレベータ群最適管理方法装
置を構成することにより、実施の形態３よりもより高速
かつ、より小さなメモリサイズでミッショングループセ
ットの選択が可能となり、その最適なミッショングルー
プセットに従って、かご運行制御部７でかごの運行制御
を行うことにより、最適なかご運行が可能となるとも
に、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に
演算が可能となる。
置を構成することにより、実施の形態３よりもより高速
かつ、より小さなメモリサイズでミッショングループセ
ットの選択が可能となり、その最適なミッショングルー
プセットに従って、かご運行制御部７でかごの運行制御
を行うことにより、最適なかご運行が可能となるとも
に、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に
演算が可能となる。
【００５８】
【発明の効果】以上のように、本発明のエレベータ群最
適管理方法及びシステムは、複数台のかごが設置されて
いるエレベータ群において、エレベータや乗り場装置の
状態を検出し、その情報に基づいて交通流を推定し、複
数のミッショングループセットの候補を作成し、推定さ
れた交通流データに対して、生成されたミッショングル
ープセット候補の評価値を演算し、その評価値に基づい
てミッショングループセットの評価を行い、その結果に
基づいて、最適なミッショングループセットを決定し、
そのミッショングループセットを記憶し、前記の検出さ
れたエレベータや乗り場装置の状態情報に基づいて、そ
の時点で必要なミッショングループを記憶されたミッシ
ョングループセットに属するミッショングループから選
択し、そのミッショングループをかごに割り当て、その
割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り当てるよ
うに構成したことにより、交通流データに対して、最適
なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よ
りも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
適管理方法及びシステムは、複数台のかごが設置されて
いるエレベータ群において、エレベータや乗り場装置の
状態を検出し、その情報に基づいて交通流を推定し、複
数のミッショングループセットの候補を作成し、推定さ
れた交通流データに対して、生成されたミッショングル
ープセット候補の評価値を演算し、その評価値に基づい
てミッショングループセットの評価を行い、その結果に
基づいて、最適なミッショングループセットを決定し、
そのミッショングループセットを記憶し、前記の検出さ
れたエレベータや乗り場装置の状態情報に基づいて、そ
の時点で必要なミッショングループを記憶されたミッシ
ョングループセットに属するミッショングループから選
択し、そのミッショングループをかごに割り当て、その
割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り当てるよ
うに構成したことにより、交通流データに対して、最適
なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よ
りも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００５９】また、発明のエレベータ群最適管理方法及
びシステムによれば、ミッショングループセット候補の
評価をリアルタイムシミュレータを用いて行うことによ
り、交通流データに対して、より最適なかご運行が可能
となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、
より高速に演算が可能となる。
びシステムによれば、ミッショングループセット候補の
評価をリアルタイムシミュレータを用いて行うことによ
り、交通流データに対して、より最適なかご運行が可能
となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、
より高速に演算が可能となる。
【００６０】さらに、発明のエレベータ群最適管理方法
及びシステムによれば、ミッショングループセットと推
定交通流の関係を格納したデータベースを備えることに
より、高速に最適なミッショングループセットの決定を
可能とする効果がある。
及びシステムによれば、ミッショングループセットと推
定交通流の関係を格納したデータベースを備えることに
より、高速に最適なミッショングループセットの決定を
可能とする効果がある。
【００６１】さらにまた、発明のエレベータ群最適管理
方法及びシステムによれば、ミッショングループセット
と推定交通流の関係を学習するニューラルネットワーク
を備えることにより、より高速に、より小さい計算機リ
ソースにより、最適なミッショングループセットの決定
を可能とする効果がある。
方法及びシステムによれば、ミッショングループセット
と推定交通流の関係を学習するニューラルネットワーク
を備えることにより、より高速に、より小さい計算機リ
ソースにより、最適なミッショングループセットの決定
を可能とする効果がある。
【図１】 本発明の実施の形態１のエレベータ群最適管
理方法装置の構成を示す図である。
理方法装置の構成を示す図である。
【図２】 ＯＤマップの構造を示す図である。
【図３】 本発明におけるミッション単位マップの構造
を示す図である。
を示す図である。
【図４】 本発明におけるミッショングループセットの
構造を示す図である。
構造を示す図である。
【図５】 本発明の実施の形態１のミッショングループ
セット生成部５の構成を示す図である。
セット生成部５の構成を示す図である。
【図６】 本発明の実施の形態１のミッショングループ
セット評価値演算部５−２の演算手順を説明した図であ
る。
セット評価値演算部５−２の演算手順を説明した図であ
る。
【図７】 本発明の実施の形態２のミッショングループ
セット生成部５の構成を示す図である。
セット生成部５の構成を示す図である。
【図８】 本発明の実施の形態２のリアルタイムシミュ
レータ部５−５の構成を示す図である。
レータ部５−５の構成を示す図である。
【図９】 本発明の実施の形態３のエレベータ群最適管
理方法装置の構成を示す図である。
理方法装置の構成を示す図である。
【図１０】 本発明の実施の形態４のエレベータ群最適
管理方法装置の構成を示す図である。
管理方法装置の構成を示す図である。
【図１１】 本発明の実施の形態４のニューロミッショ
ングループセット選択部１３の構成を示す図である。
ングループセット選択部１３の構成を示す図である。
【図１２】 本発明の実施の形態４のニューラルネット
ワーク１３−２ならびにミッショングループセット選択
フィルタ１３−３の構成を示す図である。
ワーク１３−２ならびにミッショングループセット選択
フィルタ１３−３の構成を示す図である。
１−１〜１−Ｎ かご装置、２−１〜２−Ｈ 乗り場呼
び装置、３ かご情報検出部、４ 交通流推定部、５
ミッショングループセット生成部、６ ミッショングル
ープセット記憶部、７ ミッショングループ選択部、８
ミッショングループ割当部、９ 呼び割当部、１０
かご制御部、１１ ミッショングループセット選択部、
１２ ミッショングループセットデータベース、１３
ニューロミッショングループセット選択部、５−１ ミ
ッショングループセット候補生成部、５−２ ミッショ
ングループセット評価値演算部、５−３ ミッショング
ループセット評価部、５−４ ミッショングループセッ
ト決定部、５−５ リアルタイムシミュレータ部、１３
−１ ニューロミッショングループセット選択管理部、
１３−２ ニューラルネットワーク、１３−３ ミッシ
ョングループセット選択フィルタ、１３−４ ニューラ
ルネットワーク学習部、１３−５ 学習データセット記
憶部、５−５−１ 乗客動作シミュレーション部、５−
５−２ かご動作シミュレーション部、５−５−３ ミ
ッショングループ選択機能エミュレーション部、５−５
−４ ミッショングループ割当機能エミュレーション
部、５−５−５ 呼び割当機能エミュレーション部、５
−５−６ 群管理結果演算部。
び装置、３ かご情報検出部、４ 交通流推定部、５
ミッショングループセット生成部、６ ミッショングル
ープセット記憶部、７ ミッショングループ選択部、８
ミッショングループ割当部、９ 呼び割当部、１０
かご制御部、１１ ミッショングループセット選択部、
１２ ミッショングループセットデータベース、１３
ニューロミッショングループセット選択部、５−１ ミ
ッショングループセット候補生成部、５−２ ミッショ
ングループセット評価値演算部、５−３ ミッショング
ループセット評価部、５−４ ミッショングループセッ
ト決定部、５−５ リアルタイムシミュレータ部、１３
−１ ニューロミッショングループセット選択管理部、
１３−２ ニューラルネットワーク、１３−３ ミッシ
ョングループセット選択フィルタ、１３−４ ニューラ
ルネットワーク学習部、１３−５ 学習データセット記
憶部、５−５−１ 乗客動作シミュレーション部、５−
５−２ かご動作シミュレーション部、５−５−３ ミ
ッショングループ選択機能エミュレーション部、５−５
−４ ミッショングループ割当機能エミュレーション
部、５−５−５ 呼び割当機能エミュレーション部、５
−５−６ 群管理結果演算部。
Claims (10)
- 【請求項１】 複数のエレベータかごを運行するエレベ
ータ群最適管理方法であって、エレベータかごがサービ
ス可能な出発階と到着階の関係の行列上の１要素をミッ
ション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス
可能なミッション単位の組み合わせをミッショングルー
プと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッシ
ョングループの集合をミッショングループセットと呼
び、そのミッショングループセットをエレベータ群に動
的に与えることによりエレベータを効率よく運行するこ
とを特徴とするエレベータ群最適管理方法。 - 【請求項２】 発生している交通流を推定し、推定され
た交通流に対して、最適なミッショングループを作成
し、そのミッショングループセットに属するミッション
グループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴
とする請求項１に記載のエレベータ群最適管理方法。 - 【請求項３】 発生している交通流を推定し、推定され
た交通流に対してミッショングループセットの評価を行
い、最適なミッショングループセットを決定し、その最
適なミッショングループセットに属するミッショングル
ープを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とす
る請求項１に記載のエレベータ群最適管理方法。 - 【請求項４】 発生している交通流を推定し、推定され
た交通流に対してミッショングループセットをリアルタ
イムシミュレータにより評価し、最適なミッショングル
ープセットを決定し、その最適なミッショングループセ
ットに属するミッショングループを複数のエレベータに
動的に与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベ
ータ群最適管理方法。 - 【請求項５】 一度得られた交通流とミッショングルー
プセット関係をデータベースに格納し、そのデータベー
スと交通流の推定結果から最適なミッショングループセ
ットを決定し、その最適なミッショングループセットに
属するミッショングループを複数のエレベータに動的に
与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群
最適管理方法。 - 【請求項６】 交通流とミッショングループの関係をニ
ューラルネットワークに学習させ、学習されたニューラ
ルネットワークの結果から最適なミッショングループセ
ットを決定し、その最適なミッショングループセットに
属するミッショングループを複数のエレベータに動的に
与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群
最適管理方法。 - 【請求項７】 複数のエレベータかごを運行するエレベ
ータ群最適管理システムであって、（ａ）エレベータや
乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、（ｂ）
前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流
を推定する交通流推定部と、（ｃ）複数のミッショング
ループセットの候補を作成するミッショングループセッ
ト候補生成部と、（ｄ）前記交通流推定部から得られた
推定交通流データに対して、前記ミッショングループセ
ット候補生成部で生成されたミッショングループセット
の評価値を演算する、ミッショングループセット評価値
演算部と、（ｅ）前記ミッショングループセット評価値
演算部で得られた評価値に基づいて、ミッショングルー
プセットの評価を行うミッショングループセット評価部
と、（ｆ）前記ミッショングループセット評価部の結果
に基づいて、最適なミッショングループセットを決定す
るミッショングループセット決定部と、（ｇ）前記ミッ
ショングループセット決定部で決定された、ミッション
グループセットを記憶するミッショングループセット記
憶部と、（ｈ）前記かご情報検出部から得られる情報に
基づいて、その時点で必要なミッショングループを前記
ミッショングループセット記憶部に記憶されたミッショ
ングループセットに属するミッショングループから選択
するミッショングループ選択部と、（ｉ）前記ミッショ
ングループ選択部で選択されたミッショングループをか
ごに割り当てるミッショングループ割当部と、（ｊ）前
記ミッショングループ割当部で決定されたミッショング
ループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り
当てる呼び割当部と、（ｋ）呼び割当部の割当状況に応
じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えたことを特
徴とするエレベータ群最適管理システム。 - 【請求項８】 複数のエレベータかごを運行するエレベ
ータ群最適管理システムであって、（ａ）エレベータや
乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、（ｂ）
前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流
を推定する交通流推定部と、（ｃ）複数のミッショング
ループセットの候補を作成するミッショングループセッ
ト候補生成部と、（ｄ）推定交通流データに対して、前
記ミッショングループセット候補生成部で生成されたミ
ッショングループセットの評価値を演算するリアルタイ
ムシミュレータと、（ｅ）前記ミッショングループセッ
ト評価値演算部で得られた評価値に基づいて、ミッショ
ングループセットの評価を行うミッショングループセッ
ト評価部と、（ｆ）前記ミッショングループセット評価
部の結果に基づいて、最適なミッショングループセット
を決定するミッショングループセット決定部と、（ｇ）
前記ミッショングループセット決定部で決定された、ミ
ッショングループセットを記憶するミッショングループ
セット記憶部と、（ｈ）前記かご情報検出部から得られ
る情報に基づいて、その時点で必要なミッショングルー
プを前記ミッショングループセット記憶部に記憶された
ミッショングループセットに属するミッショングループ
から選択するミッショングループ選択部と、（ｉ）前記
ミッショングループ選択部で選択されたミッショングル
ープをかごに割り当てるミッショングループ割当部と、
（ｊ）前記ミッショングループ割当部で決定されたミッ
ショングループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをか
ごに割り当てる呼び割当部と、（ｋ）呼び割当部の割当
状況に応じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えた
ことを特徴とするエレベータ群最適管理システム。 - 【請求項９】 ミッショングループセットのデータベー
スと、前記データベースに格納された情報に基づいて最
適なミッショングループセットを選択するミッショング
ループセット選択部とを備えたことを特徴とする請求項
７又は８のいずれかに記載のエレベータ群最適管理シス
テム。 - 【請求項１０】 推定交通流とそれに最適なミッション
グループの関係を学習するニューラルネットワークによ
って最適なミッショングループセットを選択するニュー
ロミッショングループセット選択部を備えたことを特徴
とする請求項７又は８のいずれかに記載のエレベータ群
最適管理システム。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000130435A JP4870863B2 (ja) | 2000-04-28 | 2000-04-28 | エレベータ群最適管理方法、及び最適管理システム |
| US09/694,366 US6394232B1 (en) | 2000-04-28 | 2000-10-24 | Method and apparatus for control of a group of elevators based on origin floor and destination floor matrix |
| CN00133747.5A CN1231409C (zh) | 2000-04-28 | 2000-10-27 | 电梯群的优化管理方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000130435A JP4870863B2 (ja) | 2000-04-28 | 2000-04-28 | エレベータ群最適管理方法、及び最適管理システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001310878A true JP2001310878A (ja) | 2001-11-06 |
| JP4870863B2 JP4870863B2 (ja) | 2012-02-08 |
Family
ID=18639545
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000130435A Expired - Fee Related JP4870863B2 (ja) | 2000-04-28 | 2000-04-28 | エレベータ群最適管理方法、及び最適管理システム |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6394232B1 (ja) |
| JP (1) | JP4870863B2 (ja) |
| CN (1) | CN1231409C (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005206280A (ja) * | 2004-01-20 | 2005-08-04 | Fujitec Co Ltd | エレベータシステム及びその群管理制御装置 |
| WO2017009995A1 (ja) * | 2015-07-16 | 2017-01-19 | 三菱電機株式会社 | エレベーターの行先呼び登録システムおよびその方法 |
| WO2019087716A1 (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-09 | 株式会社日立製作所 | ビル内交通推定方法およびビル内交通推定システム |
| WO2019176196A1 (ja) * | 2018-03-15 | 2019-09-19 | 株式会社日立製作所 | エレベーターシステム |
Families Citing this family (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2001242208B2 (en) * | 2000-03-29 | 2006-02-16 | Inventio Ag | Targeted call control for lifts |
| CN1170755C (zh) * | 2000-03-29 | 2004-10-13 | 三菱电机株式会社 | 电梯群管理控制装置 |
| JP4417264B2 (ja) * | 2003-05-19 | 2010-02-17 | オーチス エレベータ カンパニー | 応答時間に基づくエレベータかごの分離 |
| US7152714B2 (en) * | 2003-05-19 | 2006-12-26 | Otis Elevator Company | Elevator car separation based on response time |
| US7014015B2 (en) * | 2003-06-24 | 2006-03-21 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method and system for scheduling cars in elevator systems considering existing and future passengers |
| FI115297B (fi) * | 2004-01-26 | 2005-04-15 | Kone Corp | Hissijärjestely |
| CN100486880C (zh) * | 2004-06-07 | 2009-05-13 | 三菱电机株式会社 | 电梯的群体管理控制装置 |
| WO2006101553A2 (en) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Otis Elevator Company | Elevator traffic control including destination grouping |
| DE112007001577B4 (de) * | 2006-06-27 | 2021-03-04 | Mitsubishi Electric Corp. | Aufzuggruppensteuervorrichtung |
| US7823700B2 (en) * | 2007-07-20 | 2010-11-02 | International Business Machines Corporation | User identification enabled elevator control method and system |
| US8151943B2 (en) * | 2007-08-21 | 2012-04-10 | De Groot Pieter J | Method of controlling intelligent destination elevators with selected operation modes |
| CN102083728B (zh) * | 2008-08-11 | 2013-09-11 | 三菱电机株式会社 | 电梯的运转控制装置 |
| JP5572018B2 (ja) * | 2010-07-08 | 2014-08-13 | 株式会社日立製作所 | 自律移動装置同乗エレベータシステム |
| FI122443B (fi) * | 2010-11-03 | 2012-01-31 | Kone Corp | Hissijärjestelmä |
| EP3191391B1 (en) * | 2014-09-12 | 2020-11-04 | KONE Corporation | Call allocation in an elevator system |
| US9834405B2 (en) * | 2014-11-10 | 2017-12-05 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method and system for scheduling elevator cars in a group elevator system with uncertain information about arrivals of future passengers |
| EP3218295B1 (en) | 2014-11-13 | 2023-05-03 | Otis Elevator Company | Elevator control system overlay system |
| JP6483559B2 (ja) * | 2015-07-30 | 2019-03-13 | 株式会社日立製作所 | 群管理エレベータ装置 |
| US20180121072A1 (en) * | 2016-10-28 | 2018-05-03 | Otis Elevator Company | Elevator service request using user device |
| US9988237B1 (en) * | 2016-11-29 | 2018-06-05 | International Business Machines Corporation | Elevator management according to probabilistic destination determination |
| US11584614B2 (en) | 2018-06-15 | 2023-02-21 | Otis Elevator Company | Elevator sensor system floor mapping |
| CN113086783B (zh) * | 2021-03-31 | 2023-03-31 | 日立电梯（中国）有限公司 | 一种电梯群管制运行系统及方法 |
| CN113682908B (zh) * | 2021-08-31 | 2023-02-28 | 电子科技大学 | 一种基于深度学习的智能调度方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6279176A (ja) * | 1985-09-30 | 1987-04-11 | 株式会社東芝 | エレベ−タの群管理制御方法 |
| JPH03128875A (ja) * | 1989-10-16 | 1991-05-31 | Hitachi Ltd | エレベーター群管理制御の教師信号作成装置 |
| JPH06171845A (ja) * | 1992-12-02 | 1994-06-21 | Hitachi Ltd | エレベータ運行制御装置および方法 |
| JPH09208140A (ja) * | 1996-02-06 | 1997-08-12 | Hitachi Ltd | エレベータの運行管理装置 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2607597B2 (ja) * | 1988-03-02 | 1997-05-07 | 株式会社日立製作所 | エレベータの群管理制御方法 |
| US4846311A (en) | 1988-06-21 | 1989-07-11 | Otis Elevator Company | Optimized "up-peak" elevator channeling system with predicted traffic volume equalized sector assignments |
| JP2644906B2 (ja) * | 1990-04-18 | 1997-08-25 | 株式会社日立製作所 | 群管理エレベーター |
| US5612519A (en) * | 1992-04-14 | 1997-03-18 | Inventio Ag | Method and apparatus for assigning calls entered at floors to cars of a group of elevators |
| FI98720C (fi) * | 1992-05-07 | 1997-08-11 | Kone Oy | Menetelmä hissiryhmän ohjaamiseksi |
| JP3414843B2 (ja) * | 1993-06-22 | 2003-06-09 | 三菱電機株式会社 | 交通手段制御装置 |
| US5719360A (en) * | 1995-07-31 | 1998-02-17 | Otis Elevator Company | Adjustable transfer floor |
| ATE193694T1 (de) * | 1996-04-03 | 2000-06-15 | Inventio Ag | Steuerung für mehrere aufzugsgruppen mit zielrufsteuerung |
| JP3251595B2 (ja) * | 1996-10-29 | 2002-01-28 | 三菱電機株式会社 | エレベータの制御装置 |
| US5883343A (en) * | 1996-12-04 | 1999-03-16 | Inventio Ag | Downpeak group optimization |
-
2000
- 2000-04-28 JP JP2000130435A patent/JP4870863B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2000-10-24 US US09/694,366 patent/US6394232B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-10-27 CN CN00133747.5A patent/CN1231409C/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6279176A (ja) * | 1985-09-30 | 1987-04-11 | 株式会社東芝 | エレベ−タの群管理制御方法 |
| JPH03128875A (ja) * | 1989-10-16 | 1991-05-31 | Hitachi Ltd | エレベーター群管理制御の教師信号作成装置 |
| JPH06171845A (ja) * | 1992-12-02 | 1994-06-21 | Hitachi Ltd | エレベータ運行制御装置および方法 |
| JPH09208140A (ja) * | 1996-02-06 | 1997-08-12 | Hitachi Ltd | エレベータの運行管理装置 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005206280A (ja) * | 2004-01-20 | 2005-08-04 | Fujitec Co Ltd | エレベータシステム及びその群管理制御装置 |
| JP4710229B2 (ja) * | 2004-01-20 | 2011-06-29 | フジテック株式会社 | エレベータシステム及びその群管理制御装置 |
| WO2017009995A1 (ja) * | 2015-07-16 | 2017-01-19 | 三菱電機株式会社 | エレベーターの行先呼び登録システムおよびその方法 |
| WO2019087716A1 (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-09 | 株式会社日立製作所 | ビル内交通推定方法およびビル内交通推定システム |
| JP2019081617A (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-30 | 株式会社日立製作所 | ビル内交通推定方法およビル内交通推定システム |
| WO2019176196A1 (ja) * | 2018-03-15 | 2019-09-19 | 株式会社日立製作所 | エレベーターシステム |
| JP2019156607A (ja) * | 2018-03-15 | 2019-09-19 | 株式会社日立製作所 | エレベーターシステム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4870863B2 (ja) | 2012-02-08 |
| US6394232B1 (en) | 2002-05-28 |
| CN1231409C (zh) | 2005-12-14 |
| CN1321606A (zh) | 2001-11-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4870863B2 (ja) | エレベータ群最適管理方法、及び最適管理システム | |
| CN110171753B (zh) | 一种电梯调度策略处理方法、装置、设备和存储介质 | |
| US5612519A (en) | Method and apparatus for assigning calls entered at floors to cars of a group of elevators | |
| EP2003080B1 (en) | Method and system for determining, for any instant in time, total peak power consumption for bank of elevator cars | |
| Jamaludin et al. | An elevator group control system with a self-tuning fuzzy logic group controller | |
| JP4494696B2 (ja) | エレベーター群管理装置 | |
| JP2008538737A (ja) | 予想交通情報を用いる群エレベータのスケジューリング | |
| JPH10194611A (ja) | エレベーターの群管理制御方法 | |
| WO2004113216A2 (en) | Method and elevator scheduler for scheduling plurality of cars of elevator system in building | |
| WO2019176196A1 (ja) | エレベーターシステム | |
| JP4621620B2 (ja) | エレベータ群管理システム、方法およびプログラム | |
| Sun et al. | Optimization of group elevator scheduling with advance information | |
| US5714725A (en) | Closed loop adaptive fuzzy logic controller for elevator dispatching | |
| JPH06271213A (ja) | エレベーターの群管理制御装置 | |
| US5767460A (en) | Elevator controller having an adaptive constraint generator | |
| Beamurgia et al. | Improving waiting time and energy consumption performance of a bi-objective genetic algorithm embedded in an elevator group control system through passenger flow estimation | |
| Beamurgia et al. | A modified genetic algorithm applied to the elevator dispatching problem | |
| US5767462A (en) | Open loop fuzzy logic controller for elevator dispatching | |
| JP3498632B2 (ja) | エレベータ管理装置 | |
| Bolat et al. | Optimal car dispatching for elevator groups using genetic algorithms | |
| JP3714343B2 (ja) | エレベータ群管理簡易シミュレータならびにエレベータ群管理装置 | |
| JP2574855B2 (ja) | エレベーター群管理制御装置 | |
| KR102136022B1 (ko) | 강화학습 기반의 승강기 운행 제어 장치 | |
| JP2507511B2 (ja) | エレベ―タ―の群管理制御装置 | |
| JP4454979B2 (ja) | エレベータ群管理システム、エレベータ群管理方法、およびエレベータ群管理プログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20061101 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20090907 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090915 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20091112 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20100406 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100701 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20100707 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20101001 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20111014 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20111118 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141125 Year of fee payment: 3 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |