JP2509727B2 - エレベ―タの群管理装置及び群管理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、複数のかごをホール呼びの行われた階に配
車するためのエレベータの群管理装置及び群管理方法に
関する。より詳細には、本発明は、重み付けされた相対
的装置応答（RSR）考慮に基づいて、建物の各階の踊り
場で共通に利用する１群のエレベータのうちの選択した
エレベータへのホール呼びの割り当てに関する。

これらのRSR考慮は、複数の望ましい要因を含んでい
る運転計画に従って装置の運転特性を考慮する要因を含
んでおり、コンピユータアルゴリズムによりホール呼び
に割り当てられるべきであるかごを決定することにおい
て、かごに「ボーナス」及び「ペナルテイ」を本質的に
割り当てる要因の間の相対的バランスに基礎を置いてな
される。

同様により詳細には、本発明は、ホール呼びを支持し
て待っている人の数（ホール呼び待ち人数）と、途中停
止で予測される乗降量と、ホール呼び階での予測される
かご負荷とを予測するようなリアルタイム及び履歴交通
予測に基礎が置かれた人工知能（“AI"）技術を使用
し、かつ次いで、かご負荷及びかご停止をより公正に分
配するように、この情報に基づいてRSRボーナス及びペ
ナルテイを変化する可変ボーナス及びペナルテイを有す
る配車アルゴリズムに基礎が置かれたかごの最適配車を
行う群管理装置及び方法に関する。

［従来の技術］ −全般的な情報− エレベータかごをホール呼びに割り当てるために相対
的装置応答（RSR）を使用するエレベータ装置におい
て、かごのホール呼び走行時間は、種々の時間関連ペナ
ルテイによって表される。これらのペナルテイはともに
加算され、かつ望ましくない運転特性にペナルテイを科
す種々のペナルテイにより合計される。ボーナスは望ま
しい運転状態に付与され、かつこれらは相対的装置応答
またはRSR値を結果として生じるペナルテイの合計から
減算される。これらの値は一定のホール呼びに関して各
かごについて計算され、最小RSR値を有するかごがホー
ル呼びに応答するように割り当てられる。種々の時間遅
延及び運転特性について選択されたペナルテイ及びボー
ナスは、固定されるかまたは例えば、過去５分の平均ホ
ール呼び待ち時間及び現在のホール呼び登録時間に基づ
いて変化される。

上記配車計画は、ホール呼び待ち人数に関連すること
なく、全てのホール呼びを等しく処理している。それら
はまた、かごが十分に負荷されないならば、現在のかご
負荷に関連することなく等しく全てのかごを処理する。
それは現在のかご負荷のみを考慮するが、かごがホール
呼び階に達するときの予測かご負荷ではない。結果とし
て１サイクルにおいて割り当てられるかごは、該かごが
後で一杯となるため、しばしば後で割り当てられず、そ
して他のかごが割り当てられる。しばしば割り当てられ
たかごは適切な能力を有しない。そこで、かごが停止し
て人を乗せるとき、何人かはとり残されてしまうため、
この残された乗客はホール呼びを再登録する必要があ
り、結果として待ち時間と使用者の苛立ちが増す。余分
なかごがそこに送られねばならず、かくして、かごの停
止数が増加し、装置の輸送能力が低下する。多数の人が
待っているとき、１台以上のかごが待ち人に役立つのに
必要とされるが、従来のRSR装置は、依然として１台の
みを割り当てるため、多数の人にサービスの遅れと長い
待ち時間を与えることになる。

かごが途中の階で停止するとき、乗客乗り換え時間
は、かごに乗り降りする人の数で決まる。固定されたか
ご停止ペナルテイを使用することにより、途中停止によ
る遅延は部分的にのみペナルテイが科せられる。多数の
途中停止はかごが高い確率で遅れることを意味し、かご
がホール呼び階に達する以前に一杯になってしまい、さ
らに、かごは途中のホール呼び階で生じたかご呼びのた
めに追加のかご呼び停止を行うことになる。これらは、
しばしばホール呼びの再割り当てを生じるので、装置の
性能に不利益であるが、従来のものでは適切にペナルテ
イが科せられていない。

しばしば重く負荷されたかごが１人、２人を乗せるた
めに停止する。これは多数の人に対してサービス時間を
増加させることになる。従来のRSR装置は、ホール呼び
待ち人数及び途中停止でかごに乗り降りするのが予測さ
れる人の数についての情報不足と、これ故のかごがホー
ル呼び階に達するときの予測される負荷についての認識
不足とにより、かご負荷とかご停止とを効果的に分配す
ることができない。

固定または可変のボーナス及びペナルテイを有するRS
R式のエレベータかご割り当て装置についてのさらに他
の全般的な背景情報に関しては、1982年12月14日にジヨ
セフ・ビツターに付与された譲受人のアメリカ合衆国特
許第4,363,381号及びアメリカ合衆国出願第07/192,436
号が参照される。これらの手法は「従来手法によるRSR
割り当て」と題する小区分において以下でさらに議論さ
れる。

−発明の予測手法− 注目された従来の手法に対比して本発明は、好ましく
は、交通データを収集し、履歴交通予測及びリアルタイ
ム交通予測に基づいて稼動日のいつでも建物内の全ての
階での交通レベルを予測するのに「人工知能」原理体系
を使用する。それはかご呼び停止における乗客の降り量
（降車量）及びホール呼び停止における乗客の乗り込み
量（乗車量）を計算する。これらの乗降量と現在のかご
負荷とは、かごが個々のまたは特定のホール呼び階に達
するときのかご負荷と残り容量とを予測するのに用いら
れる。これらの予測及び他の要因は、１またはそれ以上
のかごへ各ホール呼びを割り当てるためのRSRペナルテ
イ及びボーナスを適宜に変化させるのに使用される。

正確な予測、即ち稼働日のいつでも交通需要を正確に
予測するために、本発明の配車計画の一部は、単一の指
数平滑法と直線指数平滑法との双方またはいずれかを使
用する。留意すべきことは、本発明の全般的な予測また
は予測技術の幾つかは、ジヨン・ウイリー・アンド・サ
ン社、1978年のスパイロス・マクリダキス及びステイー
ブン・シー・ホイールライトによる「予測方法及び用
途」の、特に区分3.3:「単一指数平滑法」及び区分3.6:
「直線指数平滑法」に、一般的に（しかしエレベータの
文脈においてかまたはそれに類似する文脈においてでは
なく）議論されていることである。

［発明が解決しようとする課題］ 上述した従来のRSR手法を用いた群管理装置では、現
在のかご負荷のみを考慮し、かごがホール呼び階に達す
るときの予測かご負荷を考慮していないため、１サイク
ルにおいて割り当てられるかごは、該かごが後で一杯と
なることから、しばしば後で割り当てられず、他のかご
が割り当てられる。しかし、しばしば割り当てられたか
ごは適切な能力を有しないため、かごが停止しても何人
かは残されてしまい、残された彼等は再びボール呼びを
登録する必要がある。従って、結果として、待ち時間の
増加及び使用者の苛立ちが生じる上に、余分なかごがそ
こに送られねばならないため、かごの停止数が増加し、
装置全体の輸送能力が低下する。多数の人が待っている
とき、１台以上のかごが待っている人に役立つのに必要
とされるが、従来技術によるものでは、１台のみを割り
当てるため、結果として多数の人に遅延されたサービス
及びかなりの待ち時間を生じるという不都合がある。

本発明の目的は上述した従来装置の種々の不都合を改
善するエレベータの群管理装置及び群管理方法を提供す
ることにある。

［課題を解決するための手段］ 本発明及びその好適なアルゴリズムは、乗客へのサー
ビス時間及び待ち時間を最小にすると共に輸送能力を改
善すべく、かご負荷及びかご停止を公正に分配するよう
な必要から生じた。この分配は、例えば、ホール呼び待
ち人数と、種々のかご停止において乗り降りが予測され
る人の数と、現在測定されたかご負荷とを交通予測によ
って「知る」ことにより達成される。

本発明に係るエレベータの群管理装置の採用する構成
は、ホール呼び可能な複数の乗場で利用される１群のエ
レベータかごを有し、各登録されたホール呼びに関し
て、かごに適用し得る全体の装置応答計画に従うかごへ
のホール呼びの割り当ての相対度を表すかごの相対装置
応答（RSR）要因の合計信号に応答し、登録された各ホ
ール呼びに対して相対装置応答の合計が最低となるかご
を割り当てると共に、この割り当てによりかごがホール
呼びに応答すると予測される予測時間が増加したことを
示す他の応答要因によって前記相対装置応答要因を重み
付けすることにより、登録されたホール呼びに最も迅速
に応答可能なかごを配車するのではなく装置応答の全体
を改善するようにかごの配車を行う配車手段を備えたエ
レベータの群管理装置であって、前記配車手段は、稼働
日の活動的な時間帯における各階での上りと下りの各方
向についてのかごへの乗車量とホール呼び停止数とかご
からの降車量とかご呼び停止数とについての情報を含む
交通データを検出する交通データ検出手段と、割り当て
られるべき特定のホール呼びが発生する前の少なくとも
短い時間周期に関する前記交通データの関数として、ホ
ール呼びを支持して待ってる人の数を予測するホール呼
び待ち人数予測手段と、この予測されたホール呼び待ち
人数とかごがホール呼び階に到着したときに予測される
予測かご負荷とに基づいて、特定のホール呼びに少なく
とも１台のかごを割り当てる割り当て手段と、予測され
たホール呼び待ち人数とかごがホール呼び階に到着した
ときに予測される予測かご負荷と途中停止における予測
乗車量及び予測降車量とに基づいて各かご毎に重み付け
された相対装置応答要因に割り当てられたボーナス及び
ペナルティを、予測されたホール呼び待ち人数とかごが
ホール呼び階に到着したときに予測されるかご負荷との
変化によって変化させる可変ボーナス及びペナルティ手
段とを含み、前記割り当て手段は、この可変ボーナス及
びペナルティ手段により選択されたかごをホール呼びに
割り当てるように構成したことを特徴としている。

また、本発明に係るエレベータの群管理方法は、ホー
ル呼び可能な複数の乗場で利用される１群のエレベータ
かごを有し、各登録されたホール呼びに関して、かごに
適用し得る全体の装置応答計画に従うかごへのホール呼
びの割り当ての相対度を表すかごの相対装置応答要因の
合計信号に応答し、登録された各ホール呼びに対して相
対装置応答の合計が最低となるかごを割り当てると共
に、この割り当てによりかごがホール呼びに応答すると
予測される予測時間が増加したことを示す他の応答要因
によって前記相対装置応答要因を重み付けすることによ
り、登録されたホール呼びに最も迅速に応答可能なかご
を配車するのではなく装置応答の全体を改善するように
かごの配車を行う配車手段を備えたエレベータの群管理
方法であって、前記配車手段は、稼働日の活動的な時間
帯における各階での上りと下りの各方向についてのかご
への乗車量とホール呼び停止数とかごからの降車量とか
ご呼び停止数とについての情報を含む交通データを検出
する交通データ検出ステップと、割り当てられるべき特
定のホール呼びが発生する前の少なくとも短い時間周期
に関する前記交通データの関数として、ホール呼びを支
持して待っている人の数を予測するホール呼び待ち人数
予測ステップと、この予測されたホール呼び待ち人数と
かごがホール呼び階に到着したときに予測される予測か
ご負荷とに基づいて、特定のホール呼びに少なくとも１
台のかごを割り当てる割り当てステップと、予測された
ホール呼び待ち人数とかごがホール呼び階に到着したと
きに予測される予測かご負荷と途中停止における予測乗
車量及び予測降車量とに基づいて各かご毎に重み付けさ
れた相対装置応答要因に割り当てられたボーナス及びペ
ナルティを、予測されたホール呼び待ち人数とかごがホ
ール呼び階に到着したときに予測される予測かご負荷と
の変化によって変化させる可変ボーナス及びペナルティ
ステップとを含み、前記割り当てステップは、この可変
ボーナス及びペナルティステップにより選択されたかご
をホールびに割り当てるように構成したことを特徴とし
ている。

［作用］ 前記ホール呼び待ち人数、乗降量、現在のかご負荷に
関する情報を使用することにより、かごがホール呼び階
に達するときのかご負荷を計算して予測することがで
き、この結果として、かごの残り容量を評価することが
できる。この残り容量は、ホール呼び待ち人数と整合さ
れる。予測された残り容量とホール呼び待ち人数との間
に不整合がある場合には、ホール呼び不整合ペナルテイ
を使用して、かごがホール呼びに答えるのを許容または
不許容するのに使用される。

種々の階での休止時間は、予測されたかご負荷及び乗
客の乗降量を使用して計算される。かご停止ペナルテイ
及びホール停止ペナルテイは、休止時間及びホール呼び
待ち人数の関数として変化される。かくして、ホール呼
び及びかご呼びに関するかご停止には、予測される乗り
換え時間と割り当てられるべきホール呼びを支持して待
っている人の予測される数とに基づいてペナルテイが科
せられ、その結果大勢の人が待っているとき、途中停止
のより少ないかごが選択される。

重く負荷されたかごが僅かな人を乗せるために停止す
ることは、多数の人に対してサービス時間を増加させる
ことになる。それゆえ、この場合には、例えば、かご内
の乗客数に比例し、ホール呼び待ち人数を余り考慮しな
いで変化するかご負荷ペナルテイ、即ちかご内の乗客数
を重視するかご負荷ペナルティを使用することにより、
ペナルテイが科せられる。

これらのペナルテイはRSR値計算に含まれる。かくし
て、結果として生じるRSR値は、ホール呼び階でのかご
負荷と、ホール呼び階で待つ人の数と、途中停止でかご
に乗り降りする人の数とによって影響を及ぼされる。こ
れらの値の全ては、「人工知能」を基礎にした交通予測
原理体系を使用することにより、得ることができる。

本発明によって改良されたRSRアルゴリズムは、かく
して交通状態に対する反応が高まると共にかご負荷及び
停止をより有効に分配することができ、この結果、より
少ない待ち時間とサービス時間とより高い輸送能力とを
生じる。

過去の装置情報は「履歴」データベースと「リアルタ
イム」データベースの双方に記録され、そして、この記
憶された情報はさらに他の予測に使用される。

かくして、本発明は、ホール呼び待ち人数、途中停止
で予測される乗り降り量、及びホール呼び階での予測さ
れるかご負荷を予測するのに、履歴及びリアルタイム交
通予測に基づく「人工知能」（“AI"）技術を使用し、
そして、かご負荷及びかご停止をより公正に分配するた
めに、この情報を基礎にしたRSRボーナス及びペナルテ
イを変化させる可変ボーナス及びペナルテイを有する配
車アルゴリズムに基づいて、かごをホール呼び階に送り
出す。

前記を構成する例示的なアプローチ及び他の関連のRS
R技術は実施例の項において詳述される。

本発明はエレベータ装置の広範な種類において、後で
詳細に議論される本発明の教示に鑑みて、公知の技術を
利用して実施されることができる。

他の特徴及び利点は明細書及び特許請求の範囲から及
び本発明の例示的な実施例を示す添付図面から明らかと
なる。

［実施例］ −模範的なエレベータ用途− 本発明の模範的な用途を詳細にするために、上記で参
照されたビツターのアメリカ合衆国特許第4,363,381号
（以下「'381号特許」という）、並びに1982年５月18日
に出されたドノフイオ及びゲームズの「エレベータキヤ
ブの負荷測定装置」と題された一般に認められたアメリ
カ合衆国特許第4,330,836号の開示は、参照により本明
細書に組み込まれる。

本発明の好適な用途は、マイクロプロセツサを基礎に
した配車制御装置を使用するエレベータの群管理装置に
あり、この群管理装置は、群管理装置の制御下にあるか
ごによってサービスを受ける建物内の複数の乗り場で登
録されたホール呼びに対する応答とかごの状態とを決定
すべく、かごと通信を行い、各呼びを考慮しつつ各かご
毎の重み付け合計に基づいてホール呼びを割り当てるべ
く、割り当てられたホール呼びと無関係な種々のかごの
状態のみならず、割り当てられたホール呼びに関連する
他のかごの状態によっても表される複数の装置応答要因
に、重み付け合計における「ボーナス」及び「ペナルテ
ィ」を割り当てる。模範的なエレベータ装置及び模範的
なかごコントローラ（ブロツク図の形において）は、そ
れぞれ前記'381号特許の第１図及び第２図に示されると
共に、詳細に説明されている。

留意すべきことは、この第１図及び第２図は前記'381
号特許及びアメリカ合衆国の同時係属出願第07/192,436
号の同一図面と実質上同一であるということである。簡
素化のため、第１図及び第２図は単に概略が示されるか
または、同時係属出願においてなされたように、以下に
一般的に示され、一方さらに他の所望の作動的詳細は前
記'381号特許、並びに譲受人の他の先行特許から得られ
ることができる。

第１図には複数の模範的なエレベータ昇降路、即ち昇
降路「Ａ」１及び昇降路「Ｆ」２が示され、残りは簡素
化のために図示していない。各昇降路1,2において、エ
レベータかごまたはキヤブ3,4は、レール（図示せず）
上での垂直運動のために案内されている。

各かご3,4は、両方の方向（上下方向）に駆動される
か、または駆動滑車／モータ／ブレーキ構体7,8によっ
て固定位置に保持されるもので、昇降路の縦穴内でアイ
ドラまたは戻り滑車9,10によって案内される鋼製ケーブ
ル5,6に懸架されている。また、これら各ケーブル5,6
は、通常、釣り合い重り11,12を支持しており、該釣り
合い重り11,12の重さは通常許容し得る負荷の半分を支
持しているかごの重さにほぼ等しい。

各かご3,4は、走行ケーブル13,14によって、通常昇降
路の頂部の機械室内に配置されたそれぞれに対応するか
ごコントローラ15,16と接続されている。これら各かご
コントローラ15,16は、当該技術において知られている
ように、かごの運転と動作とを制御するものであり、
「かご運動制御手段」を構成する。

複数のかごを備えたエレベータ群管理装置において
は、長い間、「配車手段」としてグループコントローラ
17を設けるのが普通であった。このグループコントロー
ラ17は、建物の各階のホール呼びボタン18〜20で登録さ
れた上り及び下りのホール呼びを受信すると共に、これ
らの各ホール呼びに応答して種々のかごを割り当て、さ
らに、グループ運転の幾つかの種々のモードのうち、い
ずれか１つに従って、建物の各階にかごを分配するもの
である。このグループ運転のモードは、例えば、通常適
宜な建物配線22によりグループコントローラ17に接続さ
れたロビーパネル21によって部分的に制御することがで
きる。なお、第２図に示す如く、グループコントローラ
17は、マイクロコンピュータ17aとして構成され、マイ
クロプロセッサ17b、RAM17c、ROM17d、I/Oポート17h〜1
7k等から構成されている。

また、かごコントローラ15,16は、かご３に対応して
設けられた応答ランプ（ホールランタン）23と他のかご
４に対応して設けられた応答ランプ24とを、「上り」及
び「下り」に応じてそれぞれ点灯させる如く、対応する
かごに関連する幾つかの昇降路機能を制御し、昇降路ド
アを指定する。

昇降路1,2内のかご3,4の位置は、主位置変換器（PP
T）25,26によって検出することができる。このような変
換器25,26は、鋼製帯片29,30に応答して適宜なスプロケ
ツト27,28により駆動されるもので、これら鋼製帯片29,
30は、その両端がかごに接続されると共に、昇降路縦穴
内のアイドラスプロケツト31,32を通過するように設け
られている。

同様に、本発明を実施するようなエレベータ装置には
要求されないが、より好ましいドア制御とPPT25,26によ
って検出された階位置情報の確認とのために、各階（フ
ロア）での詳細な位置的情報は副位置変換器（SPT）33,
34によって検出することができる。もしくは、必要なら
ば、本発明が実施されるエレベータ装置は、当該技術に
おいて公知のタイプの内方ドア領域及び外方ドア領域昇
降路スイツチを使用することができる。

以上は、エレベータ装置の一般的構成についての記載
であり、そして記載に関して、従来技術において知られ
たエレベータ装置、並びに本発明の教示を組み込む事が
できる例示的なエレベータ装置について等しい記載であ
る。

かご（キヤブ）自体の全ての機能は、本発明によるキ
ャブコントローラ35,36によって指示されるかまたは通
信され、そしてかごコントローラ15,16とのシリアル時
間多重通信、並びに走行ケーブル13及び14によってかご
コントローラ15,16との直接的な配線による通信を備え
ることができる。これら各キャブコントローラ35,36
は、例えば、かご呼びボタンと、ドア開放ボタン及びド
ア閉止ボタンと、かご内の他のボタン及びスイツチとを
監視することができる。また、各キャブコントローラ3
5,36は、かご呼びを表示するようにボタンの点灯を制御
すると共に、接近する階を表示するかご内の階表示器を
制御することができる。

キャブコントローラ35,36には、かごの運転、動作及
びドア機能を制御するのに使用される重さ情報を検出す
る荷重検出器も接続されている。本発明において使用さ
れる荷重検出器としては、上記で引用した'836号特許に
開示された装置を使用することができる。

キャブコントローラ35,36の追加の機能は、安全であ
ることが要求される条件下で、ドアの開閉を安全に制御
することである。

かごコントローラ15,16、グループコントローラ17及
びキャブコントローラ35,36の実行に使用できるような
マイクロコンピユータ装置の構造は、種々の商業的かつ
技術的な発表において記載されたような公知の技術に従
って、容易に利用し得る構成要素またはその類似物から
選択することができる。本発明を実施するためのソフト
ウエア構造及びここに開示することができる周辺の特徴
は広範な種類の様式において組織されることができる。

−従来手法によるRSR割り当て− 上記で注目したように、前記'381号特許で詳細に述べ
られると共に確立されたRSR手法を用いた従前の早期か
ご割り当て装置（群管理装置）は、相対的装置応答（RS
R）要因に基づいてホール呼びをかごに割り当てるもの
で、絶対基礎よりも相対的基礎によってホール呼びを割
り当てる能力を有するエレベータ制御装置を備えてお
り、即ち各かごの状態の相対的関係に基づいて割り当て
を行う能力を有する制御装置を備えており、このため
に、RSR「ボーナス」及び「ペナルテイ」を割り当てる
ために特別なプリセツト値を使用している。

しかし、これらボーナス及びペナルテイは固定され、
予め選択されたものであるため、装置の状況に応じて待
ち時間がしばしば長くなった。従って、前記'381号特許
の発明は、当該技術において実質的な進歩であったけれ
ども、このような改善可能点があり、この改善可能点は
以下の如く、上述した同時係属出願第07/192,436号にお
いて達成された。

その同時継続出願に係る発明において、ボーナス及び
ペナルテイは、前記'381号特許の発明のように予め選択
されて固定されるのとは異なり、例えば、建物内の交通
の比較的現在の密度（交通量）を測定するのに使用でき
る最新の過去の平均ホールび待ち時間と現在のホール呼
び登録時間との関数として、変化されている。使用でき
る例示的な平均時間周期は５分であり、かつその程度の
時間周期が好適とされた。

装置の運転の間中、選択された過去の時間周期につい
ての平均ホール呼び待ち時間は、例えば、ホール呼び登
録でのクロツク時間と選択された時間周期の間中に応答
されたホール呼びの合計数とを使用して評価している。
ホール呼び登録時間は、ホール呼びが割り当てられる時
間までホール呼びが登録された時間から計算している。
その同時継続出願に係る発明におけるペナルテイ及びボ
ーナスは、ホール呼びの過去の選択された時間周期の平
均待ち時間に関連して長時間に亘って登録されたままで
あるホール呼びに好適であるように選択されている。

ホール呼び登録時間が過去の選択された時間周期の平
均待ち時間に比して長いとき、その長く待たされたホー
ル呼びは高い優先性を有し、従って、例えば一致するか
ご呼び停止または隣接する停止を有するかごを待ち受け
ず、また割り当てられた許容し得る数以下の呼びを有す
るかごも待ち受けず、かごの駆動源たるMG（モータジェ
ネレータ）を作動させてかごを停止させない。かくし
て、これらの状況のため、ボーナス及びペナルテイは、
それらを減少することにより変化させられる。

ホール呼び登録時間が選択された時間周期の平均待ち
時間に比較して短いときは、上述とは逆の状況が正当で
あり、そして、ボーナス及びペナルテイは、それらの状
況のために増加することにより変化させられる。

ボーナス及びペナルテイを選択するのに使用された作
用的関係は、例えば、ホール呼び登録時間対過去の選択
された時間周期の平均ホール呼び待ち時間の比をボーナ
ス及びペナルテイの値の増加及び減少に関連づけた。

前記に対する変形例として、ボーナス及びペナルテイ
を、現在の交通密度の測定として、現在のホール呼び登
録時間と過去の選択された時間周期の平均ホール呼び待
ち時間との間の差に基づいて減少させたり、または増加
させたりすることもできる。

−模範的な「AI」を基礎に置いた可変ボーナス及びペナ
ルテイ− 本発明に使用されるAI原理及び詳細な模範的な実施例
における本発明の適用がまず議論され、次に、模範的な
実施例がさらに図面に関連して議論される。

例えば、活動的な稼働日中における午前６時から夜中
の12時までの間に、建物内の各階における各方向への以
下の交通データが短時間（短い時間周期）に亘って、例
えば、各々１分間隔で収集される。即ち、 行なわれたホール呼び停止の数と、 かご負荷測定により求められる各階でかごに乗り込む
乗客数（乗車量）と、 行なわれたかご呼び停止の数と、 かご負荷測定により求められる各階でかごから降りる
乗客数（降車量）と、 が収集される。

各時間周期の終わりに、乗客数及びかご停止数に関す
る種々の階での過去の３つの時間周期の間中に収集され
たデータが分析される。もし、例えば過去の３分間のう
ちの２分間の間に、いずれかの階でいずれかの方向への
かご停止が生じ、かつ過去の３周期のうち少なくとも２
周期の間に、かごが停止したその階及びその方向におい
て各かごに乗車または降車する乗客が平均して２人以上
であることを、前記交通データが示したならば、その階
及びその方向についてのリアルタイム予測が初期化され
る。

その階における次の２または３周期の方向及び交通タ
イプ（乗車または降車）に関する交通パターン（交通需
要）が、好ましくは、直線指数平滑法モデルを使用する
ことにより予測される。乗客数及びかご停止数（ホール
呼び停止またはかご呼び停止）の両方が、かくして予測
される。交通パターンは、好ましくは、また次の周期を
超えて幾つかの先取り周期に関して予測される。即ち、
３周期以上先の交通需要を予測してもよい。

大きな交通量が、週の各稼働日に発生する通常の交通
パターンによって、または特別な日に発生する特別な事
件（催し物）によって生じるかもしれない。

例えば、その方向及びその交通タイプにおけるその階
でのかごの合計停止数が、４つの連続した時間周期にお
いて２未満であり、かつそれら４つの連続した時間周期
の各周期中においてかごに乗車または降車する乗客数の
平均値が２人未満であるとき、リアルタイム予測は終了
する。

かなりの交通量がある方向においてある階で観察さ
れ、かつリアルタイム交通予測がされるときはいつで
も、種々の時間周期に関してリアルタイムで収集された
交通データは、リアルタイム予測が終了するとき、履歴
データベースに記憶される。乗車数または降車数とホー
ル呼び停止またはかご呼び停止とに関する交通の方向と
交通のタイプとが観察される階は、履歴データベースに
記録される。また、その週における日と交通の開始時間
及び終了時間も履歴データベースに記録される。

日は１度、夜中の12時に、履歴データベースにその日
の間中記憶された交通データが前の日からの交通データ
に対して比較される。例えば、開始時間及び終了時間の
許容誤差が３分以内で、かつ最初の４周期と最後の４周
期の間中の交通量変化の許容誤差が15％以内で、同一の
交通サイクルが各稼働日に繰り返すならば、現在の日の
データは通常の交通パターンフアイルに記憶される。

一方、交通データが各稼動日に繰り返さないが、この
交通パターンが週の同じ日に、例えば、開始時間及び終
了時間の３分の許容誤差と、最初の４周期及び最後の４
周期の間中の交通量の変化の15％の許容誤差内で繰り返
すならば、現在の日の交通データは、通常の週単位のパ
ターンフアイルに記憶される。

その日の間中収集された交通データがこのようにして
分析されると共に通常のパターンフアイル及び通常の週
単位のパターンフアイルに記憶された後、種々の階、方
向、交通タイプに関するそれらのフアイル内の全てのデ
ータが次の日の交通を予測するのに使用される。各階、
方向及び交通タイプに関して、履歴パターンの種々の発
生が１つずつ識別される。このような各履歴パターンの
発生に関して、次の日の交通は、従前の発生でのデータ
と最後の発生での予測されたデータと指数平滑法モデル
とを使用して予測される。次の日に発生するのが予測さ
れる全ての通常の交通パターン及び通常の週単位の交通
パターンは、かくして予測され、現在の日の履歴予測デ
ータベースに記憶される。

各交通データ収集周期の終わりに、かなりの交通（混
雑）が観察された階とその方向とが識別される。混雑時
の交通タイプに関するリアルタイム交通が予測された
後、現在の日の履歴予測データベースは、履歴交通予測
が次の時間周期に関して同一の交通タイプについて、こ
の階及び方向でなされたかどうかを識別するためにチエ
ツクされる。

もし、そうならば、次に、２つの予測された値が最適
な予測を得るように結合される。これらの予測は、履歴
予測及びリアルタイム予測に等しい重み付けを付与し、
両方に関して半分（0.5）の重み付け要因（係数）を使
用する。しかし、もしも交通サイクルが１度開始される
ならば、リアルタイム予測は、例えば、６個の１分周期
のうちの４個において20％以上まで履歴予測から異なる
ため、リアルタイム予測には、例えば、４分の３（0.7
5）の重み付けが与えられると共に、履歴予測には４分
の１（0.25）の重み付けが与えられ、これにより最適な
予測を得るようになっている。

リアルタイム予測は、現在の周期の終わりから３分ま
たは４分先まで、乗車数または降車数と、かごがホール
呼びまたはかご呼びで停止する回数とに関してなされ
る。３分または４分先までの履歴予測データは、前回生
成したデータベースから得ることができる。そこで、こ
の乗客数（乗降量）及びかご停止数に関しての結合され
た予測も、現在の周期の終わりから３分ないし４分先ま
でに関して行うことができる。

もし、履歴予測が、次の幾つかの時間周期に関して、
同一方向及び交通タイプについてその階でなされないな
らば、次の３分または４分に関してリアルタイムで予測
された乗客数及びかご停止数が最適予測として使用され
る。

この予測されたデータを使用して、次に、かなりの交
通が発生する階での乗車量及び降車量が計算される。乗
車量は、その周期の間中その方向にその階でなされるホ
ール呼び停止の数に対する当該周期の間中その方向にそ
の階でかごに乗り込む乗客の合計数の比として計算され
る。降車量は、その周期においてその方向にはその階で
なされたかご呼び停止の数に対する当該周期においてそ
の方向にその階でかごを降りる乗客の数の比として計算
される。

かなりの交通が観察される階及び方向に関して次の３
分ないし４分についての乗車量及び降車量は、かくして
１分毎に計算される。ある階及びある方向での交通が顕
著でない場合（混雑していない場合）、即ち、例えば、
かごに乗車するかまたはかごから降車する乗客が、平均
して２人未満である場合には、乗車量及び降車量は計算
されない。

次に、ホール呼びを受信すると、各かごに関して、ホ
ール呼び階での予測されたかご負荷が計算される。かご
がホール呼び階に到着したときに予測されるかご負荷
は、現在のかご負荷と既に割り当てられた途中のホール
呼び停止で乗車が見込まれる乗客の合計とを加えた値か
ら、既に登録されたかご呼び停止で降車が見込まれる乗
客の合計を差し引いた値に等しい。

このかご負荷の計算において、途中のホール呼び停止
またはかご呼び停止のいずれかにおける交通が顕著でな
いため、予測されない場合には、ホール呼び停止でかご
に乗車する乗客もかご呼び停止でかごから降車する乗客
も、ともに唯１人のみであると仮定する。

計算されたかご負荷は、乗客に関してかごにおける残
り容量を計算するのに使用される。ホール呼び階におい
て予測される乗車量は、残り容量に対して比較される。
「ホール呼び不適合ペナルテイ」（HCM）と呼ばれるペ
ナルテイは、以下のように、かごがホール呼びに応答す
るのを許可したり、または応答するのを不許可したりす
るのに用いられる。

ホール呼びの発生した階が顕著な交通を持たないなら
ば、上述の如く、そのホール呼び階では、唯１人のみが
かごに乗車するものと見なされるので、もしも十分に負
荷されていないかごならば、即ち、例えば、かご容量の
80％を超えない負荷のかごならば、そのホール呼びの割
り当てに望ましい。そこで、もしも計算されたかご負荷
が、かごが現在のホール呼び階に達するとき、80％以下
であるならば、HCMはゼロに設定される。もしも計算さ
れたかご負荷が80％を超えるならば、HCMは、例えば、2
00に設定される。この本発明による手法は、かごの割り
当てを許可または不許可するのに現在のかご負荷を用い
ると共に途中のホール呼び停止及びかご呼び停止で生じ
る乗車量と降車量を考慮していない前記'381号特許の手
法とは、異なる。かくして、この手法は、途中の停止で
十分に負荷されているかごにより、ホール呼び再割り当
てを最小にする。

また、前記'381号特許によるRSRを用いた群管理装置
では、割り当るかごを選択するために、ホール呼び階で
待っている人の見積もられた数を使用していない。

本発明において、もしホール呼びが発生した階が顕著
な交通を有するならば、そのホール呼び階でのかご負荷
が計算された後、かごの残り容量が乗客の数に関して計
算される。もしもホール呼び階で予測された乗車量が
「単一のかご限界待ち人数」より小さいかまたは等し
く、かごの残り容量がホール呼び階での平均乗車量に等
しいかまたは大きいならば、そのかごは割り当てに望ま
しく、HCMはゼロに設定される。ホール呼び階での平均
乗車量が単一のかご限界待ち人数の大きさよりも小さい
が、かごの残り容量がホール呼び階での平均乗車量以下
であるならば、そのかごはホール呼び階に関して割り当
てに望ましくない。それゆえ、HCMは、例えば、200に設
定される。ここで、「単一のかご限界待ち人数」とは、
ホール呼び階に到達するかごが１台のみである場合に、
この単一のかごに乗車できる乗客の上限値をいう。

かくして、少数の人を乗せるために複数のかごが停止
する事態を回避することができる。これはかご停止を最
小にすることによりかごの生産性を改善する。

ホール呼び階での平均乗車量が単一のかご限界待ち人
数を上回るならば、さらに、かご残り容量が「複数のか
ご最小乗車（乗り込み）限界」、即ち、２人未満である
ならば、そのかごは割り当てに望ましくないため、その
HCMは200に設定される。ここで、「複数のかご最小乗車
限界」とは、ホール呼び階に複数台のかごが到着する場
合に、１台のかごに乗車できる乗客数の下限値をいう。

もしも、ホール呼び階での平均乗車量が単一のかご待
ち人数を上回るとき、かごの残り容量が複数のかご最小
乗車限界に等しいかまたは上回るならば、HCMペナルテ
イはゼロに設定される。

次に、もし、かごの残り容量がホール呼び階での平均
乗車量以下の場合には、かごは第２かご要求信号（SC
R）を発生する。もし、最低のRSR値を有するかごがSCR
信号を発生しないならば、このかごが単独でそのホール
呼びに応答する。もし、最低のRSR値を有するかごがSCR
信号を発したならば、応援のために、次の最低のRSR値
を有するかごも、そのホール呼びに応答する。

単一のかご限界待ち人数の大きさと複数かごの最小乗
車限界とは、そのときにおける交通密度の関数である。
これらの値は、装置によって知られ、例えば、各々５分
ごとに変化される。

第１のかごがホール呼びに答えるとき、もしも、この
第１のかごがホール呼び階でドアを閉止するとき十分に
負荷されないならば、第１のかごは、待っている乗客の
全てが乗車したことを示すSCRキャンセル信号を発す
る。第１のかごからのSCR信号によってそのホール呼び
に応答していた他のかごは、SCRキャンセル信号によ
り、そのホール呼びに関する自己の割り当てを解除す
る。

前記'381号特許によるRSRを用いた群管理装置では、
固定されたかご停止ペナルテイ及びホール停止ペナルテ
イを使用している。このかご停止ペナルテイ（CSP）の
代表的な値は10であり、ホール停止ペナルテイ（HSP）
の代表的な値は11である。

交通データが予測され、種々のかご呼び停止及びホー
ル呼び停止階におけるかご負荷が評価されると、かごの
残りの能力と予測される乗車量及び降車量とが、例え
ば、リアルワールド観察を基礎する適宜な数学的モデル
を使用することにより、階において要求されるドア休止
時間（かご停止時間）を計算するために使用される。即
ち、その停止階で乗客が乗降するのに要するドアの開扉
時間（ドア休止時間）は、その停止階におけるかごの残
り容量と、その停止階でかごへの乗車が見込まれる乗客
の数と、その停止階でかごから降車する乗客の数との関
数であるため、実際のエレベータシステムにおける乗降
時間の観察に基づいて作成された数学的モデルに、これ
らの要因を投入することにより、求めることができる。

そこで、各かご呼び停止及びホール呼び停止に関し
て、かご停止ペナルテイは、例えば要求されるかご停止
時間が１秒を超え、ホール停止時間が３秒を超えるなら
ば、増分される。例えば、停止時間が各２秒増加する
と、かご停止ペナルティ及びホール停止ペナルテイは、
例えば、１だけ増加される。かくして、多数の乗客を降
ろしたり乗せたりするために、かごが途中停止でより多
くの時間を消費することが予測されるときは、このかご
に、適切なかご停止ペナルテイが科せられる。

加えて、これらかご停止ペナルティ及びホール停止ペ
ナルティは、好ましくは、割り当てられたホール呼びを
支持して待っている人の数の関数としても、変化され
る。

これは、各途中停止に伴い、予測し得ない事件によっ
て、かごの遅れとかご負荷の増大とが生じる確率が増加
するためである。また、かごがホール呼びのために途中
停止を行うと、この途中停止で乗車した乗客が新たなか
ご呼びを行う可能性があるため、これは順次将来、追加
のかご呼びを発生させることにより、この結果、さらに
かごが遅延する。予測されない遅延及び負荷は、あとで
再割り当てされるホール呼びを結果として生じさせるこ
とになる。途中停止がより少ないかごを選択すること
は、ホール呼び階でのかご到達の信頼性が高くなること
を意味する。ホール呼びの割り当ての信頼性が高く、再
割り当ての確率が低いことが、多数の待ち人により望ま
れるので、かご停止ペナルテイは、待ち人数の大きさに
より増加する。かくして、ホール呼びを支持して待って
いる人が多いときは、途中停止に対してより多くのペナ
ルテイが科せられ、一方、待っている人の数が少ないと
きは、低いペナルテイが科せられる。途中停止のより少
ないかごを選択することにより、待つ人の数が多くなる
のを防止するこの計画は、結果として、多数の人により
少ない待ち時間を与えることになり、装置のより低い平
均待ち時間を生じることになる。

以下の表は、休止時間が、かご停止に関して１秒かつ
ホール停止に関して３秒であるときの、かご停止ペナル
テイの代表的な増加を示すテーブルを表したものであ
る。

ペナルテイの増加は、交通密度の関数として可変であ
る。厳しい交通条件において、より少ない停止は、多数
の人が待つホール呼びに役立つように望まれるため、こ
れらのペナルテイは、待ち人の人数に応じて迅速に増加
する。待つ人が少ないホール呼びに対しては、より多く
の途中停止を有するかごがサービスにあてられる。

ホール呼びを支持して待つ人の数が本発明の「人工知
能」技術を使用して予測されると共に、かごがホール呼
び階に到着するときのかご負荷が計算されると、かご負
荷ペナルテイ（CLP）は、ホール呼び階と一致するかご
呼び停止が無い場合に、重く負荷されたかごの停止に対
してペナルテイを科すべく使用される。このかご負荷ペ
ナルテイは可変であり、かご内の人の数に比例して増加
する。この増加量は、ホール呼びを支持して待っている
人の数が少ないときに高くなる。ホール呼びを支持して
待っている人の数が多いとき、かご負荷ペナルテイはよ
り低い量でかご負荷を増加させる。

もし、かごが、ホール呼び階と一致するかご呼び停止
を有する場合、かご負荷ペナルティは０に設定される。

かご負荷とホールで待つ人とによるかご負荷ペナルテ
イ（CLP）の変化は、直線相関モデルによって、以下の
ように表される。

CLP＝a_Cld（c_ld−c_ld1）−b_phc＊N_phc ここで、「a_cld」と「b_phc」とは相関係数であり、
「c_ld」はかごがホール呼び階に達するときのかご負荷
であり、「c_ld1」は設定かご負荷限界であり、そして
「N_phc」はホール呼び階で待っている人の数である。

「a_cld」及び「b_phc」の例示的変化は、それぞれ0.3
〜3.0及び0.5〜1.5の範囲であり、「c_ld1」については
４〜12である。

かご負荷が「c_ld1」より小さいとき、かご負荷ペナル
テイは生じない。この設定かご負荷限界は、ホール呼び
を支持して待っている人の数で定まる。

上記式から理解できるように、モデルは、少ない待ち
人にサービスするために軽く負荷されるかごを選択す
る。

かごは、自己の残り容量と等しい人数の乗客までし
か、乗車させることができない。従って、残り容量以上
の人がホールで待っているならば、上記直線相関モデル
を使用すべきではない。これは、かご割り当てを制限す
ることにより処理される。かくして、かごに適切な残り
容量がない場合は、ホール呼び不適合ペナルテイ（HC
M）が、かごへのホール呼び割り当てを排除するかまた
は、選択的に、１以上のかごがホール呼びに答えるよう
に、割り当てられる。

従って、かご負荷ペナルテイは、かご負荷（c_ld）に
より増加するが、ホール呼びを支持して待つ人の数（N
_phc）により減少し、これら「c_ld＋N_phc」の合計値がか
ごの容量に近付くかまたは達するまで印加される。

かくして、上記式を使用することで、CLPを計算する
ことができる。上記等式は、「a_cld」と「c_ld1」と「b
_phc」との値に関して特定され、そして例えば、１から1
2までの「N_phc」の異なる値が使用される。「N_phc」が1
2を超えたときは、12人の乗客についての等式が使用さ
れる。

前記の特別な例が本発明の模範的な実施例として使用
されるので、第3A図及び第3B図の論理ブロツク図は、交
通データの収集と交通の予測と乗車量及び降車量の計算
とのための模範的な原理体系を示す。「交通データ検出
手段」又は「交通データ検出ステップ」たるステツプ３
−１及び３−２において、交通データは、各階（図中、
「階」を「階床」と記す）での「上り」及び「下り」方
向において、かごに乗車する乗客の数と、行なわれたホ
ール呼び停止数と、かごから降車する乗客の数と、かご
呼び停止数とに関して、運転中の稼動日の少なくとも全
て、例えば、午前６時から夜中の12時までをカバーする
適宜な時間フレームの間中に、１分周期毎に収集される
（ステップ３−２）。そして、例えば、最新の１時間に
収集されたデータは、第4A図及び第4B図及びステツプ３
−1aに略示するように、データベースに記憶される。

次のステツプ３−３では、各階における交通タイプ
（上昇方向へのかごの発着及び下降方向へのかごの発
着）の収集が終了したか否かを判定し、このステップ３
−３で「YES」と判定したときは、ステップ３−3aに移
って夜中の12時であるか否かを判定する。このステップ
３−3aで「YES」と判定したときは、次の日のために交
通を予測し、「NO」と判定したときは終了する。次のス
テップ３−４では、予測処理中であるか否かを判定し、
予測処理をしていない場合には、ステップ３−4aに移
り、４周期中の３周期についてかごの発着があったか否
かを判定する。このステップ３−4aで「YES」と判定し
たときは、ステップ３−５に移る。「混雑検出手段」又
は「混雑検出ステップ」としてのステップ３−５では、
データを分析することにより、例えば、３個の１分周期
のうちの２周期において、かご停止が「上り」及び「下
り」方向でいずれかの階で為されたかどうかを判定する
と共に、例えば、平均して２人以上の乗客がそれらの周
期の間中に各かごから降車したかまたは乗車したかを判
定する。もし、そうであるならば、ステップ３−５では
「YES」と判定され、混雑が生じているとみなされる。
例えば、次の３分ないし４分についての交通は、上記で
引用したマクリダキス・アンド・ホイールライトの本
文、特に区分3.6に全般的に説明され、上述した親出願
の明細書においてエレベータかごの配車に適用されるよ
うな、リアルタイムデータと直線指数平滑法モデルとを
使用することで、その方向に関してその階でステツプ３
−６において予測される。従って、「今日」の交通が前
の日の交通から顕著に変化するならば、この変化は予測
において直ちに使用される。ここで、前記ステップ３−
６が「ホール呼び待ち人数予測手段」又は「ホール呼び
待ち人数予測ステップ」に対応する。また、このステッ
プ３−６は、請求項22における「数分より短い程度の…
予測するステップ」に対応している。

この交通パターンがこの階で週の各日または各同一日
に繰り返すならば、交通データは履歴データベースに記
憶され、そして、各々２分または３分周期のデータが、
例えば、移動平均法、または特に好ましくは単一指数平
滑法モデルを使用することにより、この日の交通につい
て前夜のうちに予測される。そのモデルは上記で引用し
たマクリダキス・アンド・ホイールライトの本文、特に
区分3.3に全般的に説明され、上述した親出願の明細書
においてエレベータかごの配車に適用されるように、同
様に全般的に説明される。

ステップ３−９では、このような前夜のうちに予測さ
れた次の３分ないし４分間に関する履歴交通データがあ
るか否かを判定し、このような予測が利用できるなら
ば、「YES」と判定されてステップ３−10に移り、履歴
予測とリアルタイム予測とが最適な予測を得るように結
合される。予測は、リアルタイム予測と履歴予測との両
方を以下の関係、即ち、 Ｘ＝ax_h＋bx_r に従って結合することにより得られる。ここで、「Ｘ」
は結合した予測、「x_h」は階に関する短い時間周期の履
歴予測、「x_r」は階に関する短い時間周期のリアルタイ
ム予測、そして「ａ」及び「ｂ」は増加要因である。

最初に、「ａ」及び「ｂ」の値には、0.5が使用され
る。もし、リアルタイム予測が、例えば幾つかの周期に
おいて20％以上履歴予測と異なる場合は、上述の通り、
「ａ」の値は減じられ、「ｂ」の値は増加される。ここ
で、前記ステップ３−９及びステップ３−10が、請求項
23における「少なくとも過去の幾つかの…予測するステ
ップ」又は請求項24における「リアルタイム予測と履歴
予測とを結合することにより最適予測を得るステップ」
又は請求項25における「リアルタイム予測と履歴予測と
を、以下の関係Ｘ＝ax_h＋bx_rに従って結合するステッ
プ」に対応する。

履歴予測が利用できないならば、ステップ３−11に示
すように、リアルタイム予測が最適予測に使用される。

次に、ステップ３−12において、かなりの交通が生じ
る各階及び方向が予測され、平均乗車量が、例えば、そ
の周期中にかごに乗車すると予測された数と当該周期中
になされたホール呼び停止数との比として計算される。
平均降車量は、その周期中にかごから降車すると予測さ
れた数と当該周期中になされたかご呼び停止数との比と
して、ステツプ３−13において計算される。ここで、こ
れらステップ３−12及び３−13が請求項26における「周
期中における…平均降車量を求めるステップ」に対応す
る。これらの乗車量及び降車量は、ステップ３−13aに
おいて、次の３分ないし４分間について計算され、デー
タベースに記憶される。なお、前記ステップ３−４で
「YES」と判定した場合は、予測処理を行っている場合
だから、ステップ３−７に移り、４周期中のかご停止数
が２未満であるか否かを判定する。このステップ３−７
で「NO」と判定したときは前記ステップ３−６に移り、
「YES」と判定したときはステップ３−８に移る。この
ステップ３−８では、平均乗車量または平均降車量（平
均乗降量）が２未満であるか否かを判定し、２以上のと
きは「NO」と判定して前記ステップ３−６に移る。一
方、ステップ３−８で「YES」と判定したときは、「交
通データ記憶手段」又は「交通データ記憶ステップ」と
してのステップ３−14に移って交通データを履歴データ
ベースに格納し、前記ステップ３−３に戻る。ここで、
混雑を検出したときに交通データを記憶する請求項３又
は請求項21の構成と実施例との対応関係について説明す
ると、前記フローチャート及び前記−模範的な「AI」を
基礎に置いた可変ボーナス及びペナルティーの項で述べ
た通り、ステップ３−５で混雑が予測されると、ステッ
プ３−６でリアルタイム予測が開始され、このリアルタ
イム予測はステップ３−７及び３−８で混雑解消と判断
されるまで行われる。そして、混雑が解消してリアルタ
イム予測が終了するときに、リアルタイムで収集された
交通データはステップ３−14で履歴データベースに記憶
されるのである。

次に、ホール呼びがある階から受信されると、各かご
についてのRSR値が、ホール呼び不適合ペナルテイと、
かご停止及びホール停止ペナルテイと、かご負荷ペナル
テイとを考慮して計算され、これらのペナルティは全て
ホール呼びを支持して待っていると予測された人数と、
ホール呼び階での予測されたかご負荷と、途中停止での
予測された乗車量及び降車量とに基づいて変化される。

前記は同時に提出された出願（特願平２−52572号）
の初期の原理体系と実質上同一である。

ホール呼び不適合ペナルテイを計算するための模範的
な原理体系を示す第５図の論理ブロツク図を参照する
と、ステツプ５−１において、一定のかご呼び及びホー
ル呼びについて、ホール呼び階でのかご負荷は、途中の
ホール停止による乗車量の合計を現在のかご負荷に加算
し、この結果から途中のかご停止による降車量の合計を
減算することにより計算される。なお、同図中、途中停
止を「ENルート」と略記する。ここで、このステップ５
−１が請求項27における「現在のかご負荷…予測かご負
荷を求めるステップ」に対応する。

ステツプ５−２において、もし、現在のホール呼び階
において往来が予測されていないならば、「NO」と判定
され、ステツプ５−３において、予測されたかご負荷が
例えば、かご容量の80％未満か否かを判定する。もし、
80％以上なら、「NO」と判定されてステツプ５−５に移
り、ホール呼びがこのかごに割り当てられないように、
このかごのホール呼び不適合ペナルテイ（HCM）を高い
値に、例えば、200に設定する。もしもそうでないなら
ば、予測されたかご負荷はかご容量の80％未満で、ステ
ップ５−３で「YES」と判定されるため、ステツプ５−
４においてホール呼び不適合ペナルテイはゼロに設定さ
れる。

他方、前記ステップ５−２において、現在のホール呼
び階について交通が予測されている場合には、「YES」
と判定されて、ステップ５−６に移り、ホール呼びを支
持して待っていると予測された人数が単一のかご限界待
ち人数より少ないかまたは等しい、例えば５以下である
かを判定する。もしそうならば、このステップ５−６で
「YES」と判定され、論理はステツプ５−７に分岐す
る。このステツプ５−７では、かごの残り容量がホール
呼び待ち人数より少ないか否かを判定し、かごの残り容
量が待ち人数よりも大きいならば、「NO」と判定されて
ステップ５−９に移り、HCMはゼロに設定される。それ
以外の場合には、「YES」と判定され、ステツプ５−８
で、HCMは200に設定される。ステツプ５−６で、ホール
呼び待ち人数が単一のかご限界待ち人数を上回り、「N
O」と判定したときは、ステップ５−10に移り、かごの
残り容量が複数かご最小乗車限界よりも大きいか否かを
判定する。もし、残り容量の方が大きいならば、「YE
S」と判定されて、ステップ５−11でHCMは０に設定さ
れ、残り容量の方が小さいならば、「NO」と判定され
て、ステップ５−12に移る。このステツプ５−12におい
て、HCMは、このホール呼びへのこのかごの割り当てを
排除するために、200に設定される。必要ならば、即ち
かご容量がホール呼びを支持している待ち人数より小さ
いとステップ５−13で判定されたならば、ステツプ５−
14において、RSR値の計算がなされ、第２かご要求信号
（SCR）が発せられる。

図において見ることができるように、他の詳細なステ
ツプまたは特徴は、第５図のアルゴリズムに含まれる
が、当業者には自明であると思われる。ここで、第５図
中のステップ５−４、５−５、５−８、５−９、５−1
1、５−12が請求項28における「予測されたホール呼び
待ち人数とかごがホール呼び階に到着したときの予測か
ご負荷とに基づいて、ホール呼び不適合ペナルティを計
算するステップ」に対応する。

可変のかご停止及びホール停止ペナルテイを計算する
のに使用される模範的な原理体系を示す第６図を参照す
ると、各々のかごの途中停止が予定されたものである場
合は、ステップ６−１で「YES」と判定され、現在のか
ご負荷と途中のホール呼び停止での予測された乗車量と
途中のかご呼び停止での予測された降車量とが、ステッ
プ６−２において、かごが停止したときのかご負荷と、
乗客が降車した後の残り容量と、乗客輸送数とを計算す
るために、用いられる。そして、ステップ６−３では、
これらのパラメータ、即ち残り容量とその階における合
計乗車量及び合計降車量と、リアルワールド観察に基づ
く適宜な数学的モデルとを使用することにより、ドア休
止時間（乗降時間）を計算する。ここで、「リアルワー
ルド観察に基づく適宜な数学的モデル」とは、実際のエ
レベータ交通の観察に基づいて導入される数学的モデル
との意である。

「可変ボーナス及びペナルティ手段」又は「可変ボー
ナス及びペナルティステップ」としてのステツプ６−４
では、かごの各かご停止ペナルティ（CSP）及びホール
停止ペナルティ（HSP）が、例えば上記で示した表（テ
ーブル）を使用して、ホール呼びを支持して待っている
人数（N_phc）に基礎を置いて、これらのペナルテイの増
加の公称値に加算することにより計算される。

ステツプ６−５では、そのように計算されたペナルテ
イにはさらに、例えば、かご呼び停止に関して最小１秒
及びホール呼び停止に関して最小３秒以上の休止時間の
各追加の２秒について「１」が加えられ、調整される。

第７図のグラフを参照すると、かご負荷及びホール呼
びを支持して待っている人の数とによるかご負荷ペナル
テイの代表的な変化が、模範的な容量4000ポンド（約18
00kg）のかごについて示され、ここで「N_phc」、即ち、
ホール呼び階で待っている人の数は１人から12人まで変
化している。このグラフは上記で議論された等式に基礎
が置かれている。ここで、このグラフによって、かご負
荷ペタルティが「可変ボーナス及びペナルティ手段」又
は「可変ボーナス及びペナルティステップ」の一部を構
成するのが分かるが（かご停止ペナルティ、ホール停止
ペナルティも可変である。）、かご負荷ペナルティ自体
は公知技術であるから、そのフローチャートを図示して
いない。

このように計算されたペナルテイは、改善されたRSR
値を計算するために、他のボーナス及びペナルテイを有
するRSRアルゴリズムで使用される。上記で参照された
特許出願第07/192,436号の可変ボーナス及びペナルテイ
を有するRSRアルゴリズムは、本発明の向上に関して使
用することができる。従って、本発明の「人工知能」原
理体系を使用して予測された交通は、ボーナス及びペナ
ルテイを変化せしめ、結果として生じるRSR値を計算す
るのに使用することができる。この手法を用いて、配車
手段たるグループコントローラ17内に内蔵された「割り
当て手段」又は「割り当てステップ」としての図示せぬ
割り当てプログラムによって、かごがホール呼びに割り
当てられると、かご停止及びかご負荷はより公正に分配
され、結果としてより良好なサービスを生じる。つま
り、上述した通り、ホール呼び待ち人数と予測かご負荷
によって、かご負荷ペナルティ、かご停止ペナルティ、
ホール停止ペナルティは可変に調整される。そして、こ
れら３つの可変ペナルティと前記ホール呼び不適合ペナ
ルティとの合計４つのペナルティの合計値が最小となる
かごにホール呼びが割り当てられるものである。なお、
最小のペナルティを有するかごにホール呼びを割り当て
る「割り当て手段」又は「割り当てステップ」としての
割り当てプログラム自体は、自明であるので図示を省略
している。即ち、各かご毎に前記各ペナルティの集計値
をそれぞれ求め、このうち最小値を有するかごにホール
呼びを割り当てるだけだからである。

この発明は詳細な模範的な実施例に関連して説示され
たけれども、当該技術に熟練した者によって理解される
べきことは、形状、詳細、原理体系及び／または手法の
種々変化が本発明の精神及び範囲を逸脱することなしに
なされることができるということである。

［発明の効果］ 以上詳述した通り、本発明によれば、かごがホール呼
び階に到着したときのかご負荷と、かごの残り容量と、
途中停止における乗車量及び降車量とを予測し、これら
各要因に基づいて、ホール呼び不適合ペナルティと、か
ご停止ペナルティ及びホール停止ペナルティと、かご負
荷ペナルティとを求め、これら各ペナルティにより生じ
るRSR値が最小となるかごを、ホール呼びに割り当てる
構成としたため、乗客の待ち時間を短縮してサービス性
を向上でき、装置全体の応答性を高めて輸送能力を向上
することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明が適用できる模範的なエレベータ装置
の簡単化した部分破断概略ブロツク図、 第２図は、第１図の装置に使用でき、本発明を実行でき
る模範的なグループコントローラを示す簡単化した概略
ブロツク図、 第3A図及び第3B図は、本発明の好適な実施例において種
々の階での交通及び乗車量及び降車量を収集し、予測す
るのに使用される原理体系の模範的なアルゴリズムを簡
単化した論理フロー図、 第4A図及び第4B図は、種々の階での「上り」の乗車数及
び「上り」のホール停止数の収集を示す本発明の模範的
な実施例に使用されるリアルタイムデータの収集をアレ
イにおいて示す全体的なマトリクス図、 第５図は、本発明の模範的な実施例においてホール呼び
不適合の計算に使用される原理体系に関する模範的なア
ルゴリズムを簡単化した論理フロー図、 第６図は、本発明の模範的な実施例における可変かご停
止及びホール停止ペナルテイを計算するのに使用される
原理体系の模範的なアルゴリズムの簡単化した論理フロ
ー図、 第７図は、本発明の模範的な実施例において使用される
かご負荷及びホール呼びを支持して待っている人の数に
よるかご負荷ペナルテイの代表的な変化のグラフを示す
説明図である。 図中、符号3,4はエレベータかご、15,16はかごコントロ
ーラ、17はグループコントローラ、18〜20はホール呼び
ボタン、35,36はキャブコントローラである。

Claims (33)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】ホール呼び可能な複数の乗場で利用される
   １群のエレベータかごを有し、各登録されたホール呼び
   に関して、かごに適用し得る全体の装置応答計画に従う
   かごへのホール呼びの割り当ての相対度を表すかごの相
   対装置応答（RSR）要因の合計信号に応答し、登録され
   た各ホール呼びに対して相対装置応答の合計が最低とな
   るかごを割り当てると共に、この割り当てによりかごが
   ホール呼びに応答すると予測される予測時間が増加した
   ことを示す他の応答要因によって前記相対装置応答要因
   を重み付けすることにより、登録されたホール呼びに最
   も迅速に応答可能なかごを配車するのではなく装置応答
   の全体を改善するようにかごの配車を行う配車手段を備
   えたエレベータの群管理装置であって、 前記配車手段は、 稼働日の活動的な時間帯における各階での上りと下りの
   各方向についてのかごへの乗車量とホール呼び停止数と
   かごからの降車量とかご呼び停止数とについての情報を
   含む交通データを検出する交通データ検出手段と、 割り当てられるべき特定のホール呼びが発生する前の少
   なくとも短い時間周期に関する前記交通データの関数と
   して、ホール呼びを支持して待ってる人の数を予測する
   ホール呼び待ち人数予測手段と、 この予測されたホール呼び待ち人数とかごがホール呼び
   階に到着したときに予測される予測かご負荷とに基づい
   て、特定のホール呼びに少なくとも１台のかごを割り当
   てる割り当て手段と、 予測されたホール呼び待ち人数とかごがホール呼び階に
   到着したときに予測される予測かご負荷と途中停止にお
   ける予測乗車量及び予測降車量とに基づいて各かご毎に
   重み付けされた相対装置応答要因に割り当てられたボー
   ナス及びペナルティを、予測されたホール呼び待ち人数
   とかごがホール呼び階に到着したときに予測される予測
   かご負荷との変化によって変化させる可変ボーナス及び
   ペナルティ手段とを含み、 前記割り当て手段は、この可変ボーナス及びペナルティ
   手段により選択されたかごをホール呼びに割り当てるよ
   うに構成したことを特徴とするエレベータの群管理装
   置。
2. 【請求項２】最新の少なくとも３つの短い時間周期のう
   ち過半数の時間周期において該最新の３つの時間周期に
   おける平均値として、かごに乗車または降車する少なく
   とも２人以上である多数の乗客が測定されたときに、混
   雑検出信号を出力する混雑検出手段を設けたことを特徴
   とする請求項１に記載のエレベータの群管理装置。
3. 【請求項３】前記混雑検出信号が出力されると、少なく
   とも過去数日間の履歴交通データを含んでいる前記かご
   への乗車量及びホール呼び停止数及びかごからの降車量
   及びかご呼び停止数を含む交通データを記憶する交通デ
   ータ記憶手段を設けたことを特徴とする請求項１に記載
   のエレベータの群管理装置。
4. 【請求項４】数分より短い程度の次の短い時間周期につ
   いて、かごへの乗車量と、ホール呼び停止数と、かごか
   らの降車量と、各階での上りと下りの各方向へのかご呼
   び停止数とを、リアルタイム予測を供給する同一日中の
   過去の同様な短い時間周期に関して収集された交通デー
   タを用いることによって予測することを特徴とする請求
   項３に記載のエレベータの群管理装置。
5. 【請求項５】少なくとも過去の幾つかの同様な日の同様
   な時間周期について履歴交通データが利用できるか否か
   を判定し、履歴交通データが利用できると判定したとき
   には、この履歴交通データを用い、指数平滑法によって
   乗車量及び降車量とホール呼び停止数及びかご呼び停止
   数を予測することを特徴とする請求項４に記載のエレベ
   ータの群管理装置。
6. 【請求項６】リアルタイム予測と履歴予測とを結合する
   ことにより最適予測を得る構成としたことを特徴とする
   請求項５に記載のエレベータの群管理装置。
7. 【請求項７】前記短い時間周期は、混雑検出のためには
   約１分間であり、リアルタイム予測及び履歴予測のため
   には２ないし３分間程度であることを特徴とする請求項
   ６に記載のエレベータの群管理装置。
8. 【請求項８】リアルタイム予測と履歴予測とを、以下の
   関係 Ｘ＝ax_h＋bx_r に従って結合し、ここで、「Ｘ」は結合された予測であ
   り、「x_h」は階に関する短い周期の履歴予測であり、
   「x_r」は階に関する短い時間周期のリアルタイム予測で
   あり、「ａ」及び「ｂ」は増加要因であることを特徴と
   する請求項６に記載のエレベータの群管理装置。
9. 【請求項９】周期中におけるかごへの予測乗車量と該周
   期中におけるホール呼び停止数との間の第１の選択され
   た関係に基づいて、各方向における各階での平均乗車量
   を求めると共に、周期中におけるかごからの予測降車量
   と該周期中におけるかご呼び停止数との間の第２の選択
   された関係に基づいて、各方向における各階での平均降
   車量を求めることを特徴とする請求項２に記載のエレベ
   ータの群管理装置。
10. 【請求項１０】前記第１の選択された関係は予測乗車量
    とホール呼び停止数との比であり、前記第２の選択され
    た関係は予測降車量とかご呼び停止数との比であること
    を特徴とする請求項９に記載のエレベータの群管理装
    置。
11. 【請求項１１】現在のかご負荷に既に登録された途中の
    ホール呼び停止による合計乗車量を加え、この値からい
    ずれかの途中のかご呼び停止による合計降車量を減算す
    ることにより、かごがホール呼び階に到着したときの予
    測かご負荷を求めることを特徴とする請求項１に記載の
    エレベータの群管理装置。
12. 【請求項１２】予測されたホール呼び待ち人数とかごが
    ホール呼び階に到着したときの予測かご負荷とに基づい
    て、ホール呼び不適合ペナルテイを計算することを特徴
    とする請求項１に記載のエレベータの群管理装置。
13. 【請求項１３】２人未満の人が待っていると予測された
    とき、 予測されたホール呼び待ち人数が単一のかご限界待ち人
    数以下のとき、 予測されたホール呼び待ち人数が単一のかご限界待ち人
    数より大きいとき、 かご残り容量が複数のかご最小乗車限界より大きいとき
    に、個々の信号が供給されるホール呼び不適合ペナルテ
    イを計算し、 もしも予測かご負荷がホール呼び階での設定限界を超え
    るならば、ホール呼びへのかご割り当てを排除し、 もしも予測されたホール呼び待ち人数が設定された単一
    のかご限界待ち人数よりも小さく、かつかごの残り容量
    が予測された待ち人数より小さいならばホール呼びへの
    かごの割り当てを排除し、そして、 ホール呼びに割り当てられた単一のかごの残り容量が、
    予測されたホール呼び待ち人数の全数を乗車させるのに
    不十分である場合に、同一のホール呼びに対して他のか
    ごを割り当てることを特徴とする請求項１に記載のエレ
    ベータの群管理装置。
14. 【請求項１４】乗客が降りた後のかごの残り容量と停止
    において乗り換えらるような乗客の合計数とに基づく各
    かご停止及びホール停止でのドア休止時間を示す個々の
    信号が供給されるかご停止ペナルテイ及びホール停止ペ
    ナルテイを計算することを特徴とする請求項１に記載の
    エレベータの群管理装置。
15. 【請求項１５】計算された休止時間とテーブルを使用す
    る予測されたホール呼び待ち人数とに基づくかご停止ペ
    ナルテイ及びホール停止ペナルテイを計算することを特
    徴とする請求項14に記載のエレベータの群管理装置。
16. 【請求項１６】かごがホール呼び階での一致したかご呼
    び停止を有するならばかご負荷ペナルティ（「CLP」）
    を０に設定し、かごが一致したかご呼び停止を有しない
    ならば、かご負荷ペナルティを、ホール呼び階で乗客が
    降りた後にかご内に乗車しているのが予測される人数と
    ホール呼び待ち人数（「N_phc」）との関数として、以下
    の関係 CLP＝a_cld（c_ld−c_ld1）−b_phc＊N_phc を使用して計算し、ここで、「a_cld」と「b_phc」と「c
    _ld1」とは定数であり、かご負荷ペナルテイは、予測か
    ご負荷（「c_ld」）により増加されるが、ホール呼び待
    ち人数により減少し、「c_ld＋N_phc」の合計がかご容量
    に達するまで印加されることを特徴とする請求項１に記
    載のエレベータの群管理装置。
17. 【請求項１７】ホール呼び不適合ペナルテイまたは可変
    かご停止及びホール停止ペナルテイまたは可変かご負荷
    ペナルテイのいずれかを考慮して各かご毎のRSR値を計
    算し、結果として生じるRSR値が最小となるかごにホー
    ル呼びを割り当てることを特徴とする請求項12〜16のい
    ずれかに記載のエレベータの群管理装置。
18. 【請求項１８】前記配車手段はエレベータ装置の一部で
    あり、該エレベータ装置は、主要階と該主要階から離れ
    た隣接する複数階との間で乗客を輸送するための複数の
    かごと、各かごに複数のかご呼びを登録するために、１
    つが前記かごの各々と連係するかご呼び手段と、前記割
    り当て手段によるホール呼びの割り当てに従って各かご
    を動かすために前記かごと連係するかご運動制御手段と
    を含むことを特徴とする請求項１〜16のいずれかに記載
    のエレベータの群管理装置。
19. 【請求項１９】ホール呼び可能な複数の乗場で利用され
    る１群のエレベータかごを有し、各登録されたホール呼
    びに関して、かごに適用し得る全体の装置応答計画に従
    うかごへのホール呼びの割り当ての相対度を表すかごの
    相対装置応答要因の合計信号に応答し、登録された各ホ
    ール呼びに対して相対装置応答の合計が最低となるかご
    を割り当てると共に、この割り当てによりかごがホール
    呼びに応答すると予測される予測時間が増加したことを
    示す他の応答要因によって前記相対装置応答要因を重み
    付けすることにより、登録されたホール呼びに最も迅速
    に応答可能なかごを配車するのではなく装置応答の全体
    を改善するようにかごの配車を行う配車手段を備えたエ
    レベータの群管理方法であって、 前記配車手段は、 稼働日の活動的な時間帯における各階での上りと下りの
    各方向についてのかごへの乗車量とホール呼び停止数と
    かごからの降車量とかご呼び停止数とについての情報を
    含む交通データを検出する交通データ検出ステップと、 割り当てられるべき特定のホール呼びが発生する前の少
    なくとも短い時間周期に関する前記交通データの関数と
    して、ホール呼びを支持して待っている人の数を予測す
    るホール呼び待ち人数予測ステップと、 この予測されたホール呼び待ち人数とかごがホール呼び
    階に到着したときに予測され測かご負荷とに基づいて、
    特定のホール呼びに少なくとも１台のかごを割り当てる
    割り当てステップと、 予測されたホール呼び待ち人数とかごがホール呼び階に
    到着したときに予測される予測かご負荷と途中停止にお
    ける予測乗車量及び予測降車量とに基づいて各かご毎に
    重み付けされた相対装置応答要因に割り当てられたボー
    ナス及びペナルティを、予測されたホール呼び待ち人数
    とかごがホール呼び階に到着したときに予測される予測
    かご負荷との変化によって変化させる可変ボーナス及び
    ペナルティステップとを含み、 前記割り当てステップは、この可変ボーナス及びペナル
    ティステップにより選択されたかごをホール呼びに割り
    当てるように構成したことを特徴とするエレベータの群
    管理方法。
20. 【請求項２０】最新の少なくとも３つの短い時間周期の
    うち過半数の時間周期において該最新の３つの時間周期
    における平均値として、かごに乗車または降車する少な
    くとも２人以上である多数の乗客が測定されたときに、
    混雑検出信号を出力する混雑検出ステップを設けたこと
    を特徴とする請求項19に記載のエレベータの群管理方
    法。
21. 【請求項２１】前記混雑検出信号が出力されると、少な
    くとも過去数日間の履歴交通データを含んでいる前記か
    ごへの乗車量及びホール呼び停止数及びかごからの降車
    量及びかご呼び停止数を含む交通データを記憶する交通
    データ記憶ステップを設けたことを特徴とする請求項20
    に記載のエレベータの群管理装置。
22. 【請求項２２】数分より短い程度の次の短い時間周期に
    ついて、かごへの乗車量と、ホール呼び停止数と、かご
    からの降車量と、各階での上りと下りの各方向へのかご
    呼び停止数とを、リアルタイム予測を供給する同一日中
    の過去の同様な短い時間周期に関して収集された交通デ
    ータを用いることによって予測するステップを含むこと
    を特徴とする請求項21に記載のエレベータの群管理方
    法。
23. 【請求項２３】少なくとも過去の幾つかの同様な日の同
    様な時間周期について履歴交通データが利用できるか否
    かを判定し、履歴交通データが利用できると判定したと
    きには、この履歴交通データを用い、指数平滑法によっ
    て乗車量及び降車量とホール呼び停止数及びかご呼び停
    止数を予測するステップを含むことを特徴とする請求項
    22に記載のエレベータの群管理方法。
24. 【請求項２４】リアルタイム予測と履歴予測とを結合す
    ることにより最適予測を得るステップが含まれることを
    特徴とする請求項23に記載のエレベータの群管理方法。
25. 【請求項２５】リアルタイム予測と履歴予測とを、以下
    の関係 Ｘ＝ax_h＋bx_r に従って結合するステップを含み、ここで、「Ｘ」は結
    合された予測であり、「x_h」は階に関する短い周期の履
    歴予測であり、「x_r」は階に関する短い時間周期のリア
    ルタイム予測であり、「ａ」及び「ｂ」は増加要因であ
    ることを特徴とする請求項24に記載のエレベータの群管
    理方法。
26. 【請求項２６】周期中におけるかごへの予測乗車量と該
    周期中におけるホール呼び停止数との間の選択された関
    係に基づいて、各方向における各階での平均乗車量を求
    めると共に、周期中におけるかごからの予測降車量と該
    周期中におけるかご呼び停止数との間の選択された関係
    に基づいて、各方向における各階での平均降車量を求め
    るステップを含むことを特徴とする請求項20に記載のエ
    レベータの群管理方法。
27. 【請求項２７】現在のかご負荷に既に登録された途中の
    ホール呼び停止による合計乗車量を加え、この値からい
    ずれかの途中のかご呼び停止による合計降車量を減算す
    ることにより、かごがホール呼び階に到着したときの予
    測かご負荷を求めるステップを含むことを特徴とする請
    求項19に記載のエレベータの群管理方法。
28. 【請求項２８】予測されたホール呼び待ち人数とかごが
    ホール呼び階に到着したときの予測かご負荷とに基づい
    て、ホール呼び不適合ペナルテイを計算するステップを
    含むことを特徴とする請求項19に記載のエレベータの群
    管理方法。
29. 【請求項２９】２人未満の人が待っていると予測された
    とき、 予測されたホール呼び待ち人数が単一のかご限界待ち人
    数以下のとき、 予測されたホール呼び待ち人数が単一のかご限界待ち人
    数より大きいとき、 かご残り容量が複数のかご最小乗車限界より大きいとき
    に、個々の信号が供給されるホール呼び不適合ペナルテ
    イを計算し、 もしも予測かご負荷がホール呼び階での設定限界を超え
    るならば、ホール呼びへのかご割り当てを排除し、 もしも予測されたホール呼び待ち人数が設定された単一
    のかご限界待ち人数よりも小さく、かつかごの残り容量
    が予測された待ち人数より小さいならばホール呼びへの
    かごの割り当てを排除し、そして、 ホール呼びに割り当てられた単一のかごの残り容量が、
    予測されたホール呼び待ち人数の全数を乗車させるのに
    不十分である場合に、同一のホール呼びに対して他のか
    ごを割り当てるステップを含むことを特徴とする請求項
    19に記載のエレベータの群管理方法。
30. 【請求項３０】乗客が降りた後のかごの残り容量と停止
    において乗り換えらるような乗客の合計数とに基づく各
    かご停止及びホール停止でのドア休止時間を示す個々の
    信号が供給されるかご停止ペナルテイ及びホール停止ペ
    ナルテイを計算するステップを含むことを特徴とする請
    求項19に記載のエレベータの群管理方法。
31. 【請求項３１】計算された休止時間とテーブルを使用す
    る予測されたホール呼び待ち人数とに基づくかご停止ペ
    ナルテイ及びホール停止ペナルテイを計算するステップ
    を含むことを特徴とする請求項30に記載のエレベータの
    群管理方法。
32. 【請求項３２】かご負荷ペナルティ（「CLP」）を、ホ
    ール呼び階で乗客が降りた後にかご内に乗車しているの
    が予測される人数とホール呼び待ち人数（「N_phc」）と
    の関数として、以下の関係 CLP＝a_cld（c_ld−c_ld1）−b_phc＊N_phc を使用して計算するステップを含み、ここで、「a_cld」
    と「b_phc」と「c_ld1」とは定数であり、かご負荷ペナル
    テイは、予測かご負荷（「c_ld」）により増加される
    が、ホール呼び待ち人数により減少し、「c_ld＋N_phc」
    の合計がかご容量に達するまで印加されることを特徴と
    する請求項19に記載のエレベータの群管理方法。
33. 【請求項３３】ホール呼び不適合ペナルテイまたは可変
    かご停止及びホール停止ペナルテイまたは可変かご負荷
    ペナルテイのいずれかを考慮して各かご毎のRSR値を計
    算し、結果として生じるRSR値が最小となるかごにホー
    ル呼びを割り当てるステップを含むことを特徴とする請
    求項28〜32のいずれかに記載のエレベータの群管理装
    置。