JP2574854B2

JP2574854B2 - エレベーターの群管理装置

Info

Publication number: JP2574854B2
Application number: JP63053526A
Authority: JP
Inventors: 敏光飛田; 雄三森田; 篤哉藤野; 中村　　清; 壮四郎葛貫; 健治米田; 孝明上島
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1988-03-09
Filing date: 1988-03-09
Publication date: 1997-01-22
Anticipated expiration: 2012-01-22
Also published as: JPH01231776A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、エレベーターの群管理制御に係わり、特
に、エレベーターに対する利用者の多様な要望を受け入
れ、それを実現するのに好適なエレベーターの群管理装
置に関する。

〔従来の技術〕

従来のエレベーターの群管理においては、呼び割当て
を行うための基準となる制御目標は、ホールで呼びボタ
ンを押してからエレベーターが乗り場に到着するまでの
待ち時間が主であり、長年これを短くする努力がなされ
てきた。制御目標としてこれ以外の評価項目を考慮した
ものとしては、特公昭62−70号，特公昭62−71号に記載
されているように、エレベーターの消費電力を節約し、
かつ乗り場待客へのサービスも低下させないように待ち
時間とのバランスを取るというものがある。これは、ホ
ール呼びに乗りかごを割り当てる際の評価項目に、待ち
時間だけでなく、消費電力の予測値を加えて省エネルギ
ーの乗り場待客へのサービスの両立を図つているので、
省エネルギーと待ち時間の短縮を同時に行うという点で
は優れている。

しかしながら、予約変更回数や、乗車人数，乗車時間
など他にも評価項目が多々あるにもかかわらず、他の評
価項目は考慮されておらず、また省エネルギーと待ち時
間とのバランスはシステム側で決めてしまうので、利用
者の意見も反映させることができない。さらに、他の評
価項目に関しては、例えば、満員予測を評価項目に加え
たものとして特公昭58−56709号、予報はずれ確率及び
満員確率のうち少なくとも１つを評価項目に加えたもの
として特公昭62−47787号があるが、待ち時間とのバラ
ンスを取る際に、利用者の希望を取り入れることは困難
である。

従つて、利用者やビル管理者の希望を入力する手段に
関しては考慮されておらず、また、ビルの使用状況など
によりビル内の交通流が変化した場合の対応も、ホール
での待ち時間を最小にするためにパラメータを変更して
行くのみであった。利用者やビル管理者の要求が多岐に
わたる場合は、パラメータの変更といつたことだけでは
なく、制御方法の全体的な変更が必要となる場合もあ
り、このような大きな変更を自動的に行うと利用者の混
乱を招く場合がある。

以上のように、従来技術では、利用者やビル管理者の
希望を取り入れる手段については考慮されていないの
で、ホールでの待ち時間や省エネルギ以外の多数の要求
項目間の調和のとれた制御を行う手段や、ビルの用途の
変化などに伴う交通流の変化にしたがつて学習制御をす
る場合に、制御方法が大きく変わることによる利用者の
混乱などについては考慮されていなかつた。

制御目標や感性といつたものを入力する手段ではない
が、行事予約や、集中サービスなどの情報をエレベータ
ーの群管理に入力する方法を示したものとして、特開昭
59−48364号がある。

また、学習結果から知識の自動獲得をし、運用する形
式の群管理方式としては、１つのビルの交通流のパター
ンを学習し、その交通流パターンにおいて省エネルギと
待ち時間を最適化するものとして、特開昭59−48369号
がある。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術は、利用者やビル管理者の個々の希望を
群管理制御の主たる評価項目である待ち時間とのバラン
スを取つて実現させるという点においては優れている
が、複数の評価項目間のバランスを取り、利用者やビル
管理者が満足できる制御方法を決定する手法については
配慮されておらず、また、利用者やビル管理者の希望全
体に亘つて納得してもらえる制御が行えないという問題
点があつた。

さらに、ビルの用途などの変化により、群管理の制御
方法が大きく変わり、利用者に混乱を招くような変更を
行つた方が効率よく運行できるような場合の対処の仕方
については考慮されていなかつた。

本発明の目的は、かかる不具合を解決し、利用者やビ
ル管理者の多様な要求に応え、その利用者やビル管理者
が妥当な要求入力を行えるように支援し、かつ、利用者
に混乱を招かない範囲で学習によりビルの用途や交通流
の変化に適応し、利用者に混乱を招く可能性のある変更
を行う場合には適切な処理を行えるエレベーターの群管
理装置を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕上記目的を達成するために、第１に、複数のエレベー
ターの制御目標（少なくとも、ホール待ち時間，乗車時
間，予約変更率，輸送能力，乗車人数，長待率，予約報
知時間，かご呼び先着率，かご通過回数，満員通過回
数，情報案内量，騒音レベル，省エネルギー，エレベー
ター起動回数，スケジユール運転のうち２つ以上）を決
定するための利用者やビル管理者の好みや価値観，好悪
といつた感性を入力する手段と、ビルの種類やエレベー
ター台数，エレベーターの定員，速度といつたエレベー
ターを取り巻く環境や、エレベーターの性能を入力もし
くは蓄えておく手段と、前記入力された感性とエレベー
タを取り巻く環境やエレベーターの性能から制御目標値
を推論する手段を備えており、感性といつたあいまいか
つ定性的なものを制御目標値および重みもしくは優先順
位という定量的なものに変換する。

第２に、各制御目標値とその重みもしくは優先順位を
実現するための制御方法を推論する手段と、その制御方
法により群管理を行つたときの各制御目標の予測達成値
を求める手段を備えており、利用者やビル管理者と対話
しながら納得行く制御方法を決定する。

第３に、各制御目標の予測達成値をグラフや感性に逆
変換する手段を備えており、利用者やビル管理者と対話
的に作業を進めて行く際に予測達成値をわかりやすく提
示する。

第４に、群管理制御装置内に交通流などのエレベータ
ーの運転状況を記録，学習する手段と、この学習結果か
ら最適なパラメータ値を求める手段を備え、さらに、学
習結果と最適定数の間に見られる変換パターンを抽出す
ることによつて知識の獲得を行う。学習結果と最適なパ
ラメータ値や制御方法との間の関係は、知識といつた一
般性のある表現に変換しておく。

第５に、獲得した知識を使用するかしないかというこ
とや、推論によつて選び出された制御方法を実行するか
どうかの判断を入出力装置によつて指定する手段を備え
ている。

〔作用〕

入力手段によつて、まず、ビルの用途やエレベーター
の速度といつたエレベーターの取り巻く環境やエレベー
ターの性能を入力もしくは指定してもらい、その入力に
基づいて発せられる質問に順次答えて行くことによつて
制御目標値を推論する。

この推論は、エレベーターを取り巻く環境やエレベー
ターの性能を基に入力された感性を妥当な制御目標値に
変換するための知識を予め蓄えている知識ベース内の知
識を用いて推論を行つてゆき制御目標値とその重みもし
くは優先順位を導き出す。

このようにして導き出された制御目標値とその重み
は、制御方法推論部に送られる。制御方法推論部では、
この制御目標値と重みから、それぞれを実現できる可能
性のある制御方法を推論する。このとき、制御方法推論
部は、制御方法決定知識ベースの内容と、環境・交通流
データベースに蓄えられた、エレベータの取り巻かれる
環境や、交通流を基に推論を行なう。

以上のようにして、制御目標値と重みもしくは優先順
位を実現できるような制御方法を推論した後、この制御
方法を用いてエレベーターの制御した場合について、環
境・交通流データベースの内容を基にシミユレーシヨン
を行い、その結果を入出力装置に提示して顧客の判断を
仰ぐ。知識獲得部は、学習系で記録学習した内容を基
に、知能系が各最適パラメータの推定を行つた結果を基
に、学習内容と最適パラメータの値の間に見られるパタ
ーンを抽出し、シミユレーシヨン部によつてその有効性
を確認する。このようにして抽出した、学習内容と最適
パラメータの間のパターンは、知識という抽象化したレ
ベルで知識ベースの中に記録する。

このようにして記録した知識を実際に使用するかどう
かは、知識の内容を入出力装置に出力し、この知識を使
用して良いかどうかの判断を仰ぐことで、自動的な学習
とその結果による制御によつて利用者に無用の混乱を招
くことを防ぐことができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図に従つて説明する。

第１図は、本発明の全体構成図である。入出力装置11
は、第７図に示すような顧客の要求を感性入力という定
性的な形で受け入れ、個性化支援装置１内の感性入力推
論部（制御目標推論部）22に送る。感性入力推論部22
は、この感性入力を環境・交通流データベース34内にあ
らかじめ蓄えられているエレベーターの性能やビルごと
の交通流などと、第８図に示すような感性入力知識ベー
ス（感性目標決定知識ベース）21の内容とを用いて推論
もしくはその他の手段によつてエレベーターの利用者や
ビル管理者の要求を明確な制御目標値と重みもしくは優
先順位に変換する。この制御目標値と重みもしくは優先
順位は、制御方法推論部32に送られる。制御方法推論部
32は、環境・交通流データベース34と第９図に一例を示
す制御方法決定知識ベース31の内容をもとに、制御目標
値と重みもしくは優先順位の形で表された顧客の要求を
実現できるような制御方法を推論し、群管理制御装置４
に送り出す。群管理制御装置４は、この制御方法によつ
てエレベーターを制御する。ここで、この制御方法と
は、たとえば、次の（１）〜（３）式であらわされるよ
うな、評価式による割り当て方法等である。

待ち時間最小呼び割り当ての評価式は、次のようにな
る。

φ_Ｋ＝α₁T_K−α_２・T_AK＋α_３・T_BK …（１）ここで、φ_K:K号機の評価値 T_K:K号機の割り当てずみホール呼び階へ到着するまでの
時間 T_AK:K号機の割り当てずみホール呼びや、かご呼びを配
慮した停止呼び評価値 T_BK:エレベーター状態に応じた負荷集中評価値 α₁,α₂,α₃:評価式のパラメータ（制御定数）ホール呼びが発生したら各エレベーターについて
（１）式を計算し、φ_Ｋの最小となるエレベーターに発
生したホール呼びを割り当てる。

長待ち最小呼び割当ての場合の評価式は、次のように
なる。

φ_Ki＝α_ｉ（T_Ki＋T_Pi）−α_２・T_AKi＋α_３・T_BKi …
（２） φ_Ｋ＝max（φ_K1,φ_K2,…，φ_Ki,…φ_Kn） …（３）ここで、φ_K:K号機の評価値 φ_Ki:K号機に割り当てられたｉ階ホール呼びの評価値 T_Ki:K号機が現時刻からｉ階へ到着するまでの時間 T_Pi:i階ホール呼びが発生してからの経過時間 T_AKi:K号機の停止呼び評価値 T_BKi:エレベーター状態に応じた負荷集中評価値 α₁,α₂,α₃:評価式のパラメータ（制御定数）この場合も待ち時間最小呼び割り当てと同様に、ホー
ル呼びが発生したら各エレベーターについて（２），
（３）式が計算し、φ_Ｋが最小となるエレベーターに発
生したホール呼びを割り当てる。

一方、群管理制御装置４内に設けられた学習系42は、
エレベーターの動きを学習し、知能系43は、この学習結
果をもとに、エレベーターの動きを大まかにシミユレー
シヨンすることによつて、割り当てに用いる評価式のパ
ラメータなどの各種制御パラメータの最適化を行なう。

このようにして、個性化支援装置１によつて感性入力
の形で取り入れた顧客の要求に従つてエレベーターの制
御方法を決定することができ、さらに、利用状況が感性
入力時に考えていたものと異なつていたり変化したりし
ても顧客の要求が実現できるように、学習系42,知能系4
3により、実際のビルの利用状況に即して、各種制御パ
ラメータを最適化することができる。

従つて、本実施例によれば、顧客の多様な要望に対し
ても対応できる群管理装置を実現できる。

第２図は、個性化支援装置１に知識獲得部６を付加し
た場合の実施例である。本実施例では、知能系43によつ
て得られた最適な制御パラメータと、学習系43によつて
記録，学習され、最適な制御パラメータを作成するのに
用いられた学習結果との相互間の変換パターンを抽出
し、これを新しい知識として制御方法を決定知識ベース
31等に加え、次回からの制御方法決定の際に、この新し
い知識を利用できるようにしたものである。

本実施例によれば、各ビル固有の知識や、事前に推定
しえなかつた知識についても自己学習によつて利用でき
るようになるので、新らたに制御方法を決定しなおす際
に、個々のビルの利用状況等に適したより良い制御方法
をすみやかに決定することが可能となる。そして、この
知識を他のビルに応用することや、良く似たシチユエー
シヨンの場合にも、類推によつて、よりすぐれた制御方
法を選び出すことができる。

第３図は、長期の学習データに基づく知識の獲得方法
を示したフローチヤートである。

まず、知識獲得部６は、学習系42によつて学習された
エレベーターの動き等の学習学果と、顧客の要求である
制御目標値と重みもしくは優先順位を満足するように知
能系43で生成された各学習結果ごとの各制御パラメータ
との間の変換パターンを抽出する（301）。次にこのよ
うにして得られた変換パターンが今まで制御方法決定に
用いていた知識と同じものかどうかを制御方法決定知識
ベース31にある知識を調べることによつて判定し（30
2）、同じものであつたら、獲得した知識を知識獲得部
６から消去し（309）、終了する。違うものであつた
ら、いくつかの交通流について知能系43内でシミユレー
シヨンし、その有効性の確認を行なう（303）、次に有
効であるかどうかの判定を行ない（304）、有効でなけ
れば、獲得した知識を知識獲得部６から消去し（30
9）、終了する。有効であれば、制御方法推論部32で、
この知識を加えた場合の他への影響を、（303）のシミ
ユレーシヨン結果等から推論し（305）、次に獲得した
知識と、その知識を加えたことによる影響を入出力装置
11に提示し（306）、この知識を制御方法決定知識ベー
ス31に加えるかどうかを尋ねる（307）。加えなけれ
ば、消去し（309）、終了する。加えて良ければ、制御
方法決定知識ベース31に獲得した知識を登録する（30
8）。

以上、長期間の学習データをもとに、交通流などのエ
レベーターの利用状況とこれらの学習結果から知能系42
によつて作成された制御パラメータとの間の関係を表わ
す交換パターンを知識として獲得する例を示したが、長
期間の学習データを利用するものであれば良く、変換パ
ターンに限るものではない。この長期の学習データに基
づく知識は、主に、定常的に発生する特定の交通流のも
とで、顧客の要求を満足するエレベーターの動かし方を
示した知識である。

本方式によれば、新たな知識の登録とその影響を予め
知ることができるので、新しい知識の不用意な応用によ
つて利用者をいたずらに混乱させることを防ぐことが出
来る。

第４図は、短期の学習データに基づく知識の獲得方法
を示したフローチヤートである。

長期の学習データからは、制御パラメータなどの定常
的な動かし方に関する知識を獲得するが、短期の学習デ
ータからは、主に一時的に発生する現象に対する例外処
理的な動作に関する知識を獲得する。

まず、学習系42では、特異な長待ちや予約変更などの
状況が発生したかどうかを調べ（501）、発生していな
ければ、通常の処理に戻る（502）。もし、特異な長待
ちなどが発生していたら、特異な現象が発生した時点か
ら過去10回分程度の呼びまでの学習データを呼び戻し
（503）、この学習データを基に、各呼びに対する割当
てエレベーターを変えて知能系43でシミユレーシヨンし
（504）、一番良い呼び割り当てを捜し出す（505）。次
に、このようにして求めた最良の割り当てと実際の割り
当てがどこで違つたかを見つけて（506）、このときの
呼び割り当てをこの状況における最新の割り当ての知識
として仮登録し（507）、同じような状況10回分程度記
録し、それぞれについて仮登録した知識を用いて割り当
てを行つた場合と通常の割り当ての行つた場合について
知能系43でシミユレーシヨンし（508）、仮登録した知
識による割り当てが通常の割り当てより良いかどうかを
判断し（509）、良ければ知識として登録し（511）、悪
ければ獲得した知識を消去する（510）。以上、獲得し
た知識を自動的に登録する場合について説明したが、第
４図の長期の学習データに基づく知識の獲得のように、
知識の登録を行なう前に、獲得した知識とその知識を加
えたことによる影響を入出力装置11に提示して獲得した
知識を制御方法決定知識ベース31に登録するかどうか尋
ねるようにしても良い。

本実施例によれば、短期の特異な状況下の長待ちなど
の不都合な現象を解決できる知識を獲得でき、かつその
有効性も確かめられるという効果がある。ここで調べる
回数，呼びの数は10回に限るものではない。

第５図は、個性化支援装置１に、模擬実験部33を付加
し、実際にエレベーターを動かす群管理制御装置４を動
かさなくとも予測結果が得られるようにした場合の実施
例である。

本実施例では、知識獲得部６で獲得した知識の確認を
行うためのシミユレーシヨンを、個性化支援装置１内の
模擬実験部33で行うことができるので、学習結果や制御
パラメータなどを群管理制御装置４から得ておけば、群
管理制御装置４から離れた所でも知識の有効性の確認等
を行うことができる。また、模擬実験部33によつて学習
結果を使用し、入出力装置11からの指示に従い、様々な
制御方法を試行できるので、知能系43や知識獲得部６で
得た知識の確認だけでなく、より良い制御方法の獲得を
行うことができる。また、いままで考慮されることのな
かつたような要求や、使われ方に対しても対応すること
ができる。すなわち、知能系43によつて得られた制御パ
ラメータは、学習系42で得た交通流において、あらかじ
め定められた一定の顧客の要求（制御目標値と重みもし
くは優先順位を満すような知識であり、顧客の要求が変
わればこの知識は使用できない場合もある。本実施例で
は、実際に設定されていた顧客の要求以外の要求につい
ても、入出力装置を用いて入力し、模擬実験装置33によ
つて、学習系42を使用して得られた実際の交通流のもと
で試行を行うことができる。このようにして、今まで与
えらた顧客の要求以外の様々な制御目標値と重みもしく
は優先順位についても、実際にエレベーターを動かすこ
となく有効な予測結果を得ることができる。以外の処理
は、入出力装置11を、用いてシミユレーシヨン結果等を
指示しながら会話的に行うことができる。

本実施例によれば、実際にエレベーターを動かすこと
なく、予測結果を見ながら会話的に制御方法の決定を行
うことができるので、より顧客の納得ゆく制御方法を決
定することができる。

第６図は、個性化支援装置１を群管理制御装置内部に
設け、外部情報８や学習系42による学習結果を基に、そ
のときどきの状況に応じて自動的に制御方法を変更して
ゆく場合の実施例である。

入出力装置11によつて感性入力された顧客の要求は、
感性入力推論部22によつて制御目標値と重みもしくは優
先順位に変換されるが、このとき、制御目標値と重みも
しくは優先順位を決定するのに用いる環境・交通流デー
タベース34の内容は、学習系42の学習結果や外部情報８
によつて常に更新されるので、より実状にあつた制御方
法を決定することができる。また、感性入力推論部22
は、環境・交通流データベース34の内容が更新されると
自動的に顧客要求である制御目標値と重みもしくは優先
順位を決定しなおす。制御方法推論部32は、この制御目
標値と重みもしくは優先順位を達成できる制御方法を推
論する。群管理制御装置４は、この制御方法によつて各
エレベーターを制御する。このとき、群管理制御装置４
は、制御方法が変更されたことを表示装置７に案内する
ことによつて利用者の無用の混乱を避けることができ
る。

また、制御方法推論部32が新たな制御方法を推論した
ときは、その制御方法と変更した理由および、現状の制
御結果および制御方法を変更することによる効果を入出
力装置11に表示し、許可を受けてから制御方法の変更を
行なうようにしても良い。

〔発明の効果〕

本発明によれば、顧客の多様な要求に対応でき、か
つ、自動的に知識を獲得して、システムを改善して行け
る群管理装置を提供できる。

また、獲得した知識の利用は、顧客の許可を得るかま
たは、利用に際して適切な案内を提示するので、利用者
の無用な混乱を避けることもできる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成図、第２図は知識獲得部を付
加した場合の実施例を示す図、第３図は長期の学習デー
タに基づく知識獲得法を示したフローチヤート、第４図
は短期学習の結果を知識として取り込む場合のフローチ
ヤート、第５図は個性化支援装置１に模擬実験部33を付
加した場合の実施例を示す図、第６図は個性化支援装置
を群管理制御装置内部に設けた場合の実施例を示す図、
第７図は顧客要求の一例を示す図、第８図は感性入力知
識ベースの一例を示す図、第９図は制御方法決定知識ベ
ースの一例を示す図である。１……個性化支援装置、４……群管理制御装置、５……
エレベーター制御装置、６……知識獲得部、７……表示
装置、８……外部情報、11……入出力装置、21……感性
入力知識ベース、22……感性入力推論部、31……制御方
法決定知識ベース、32……制御方法推論部、33……模擬
実験部、34……環境・交通流データベース、42……学習
系、43……知能系。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中村清茨城県日立市久慈町4026番地株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者葛貫壮四郎茨城県日立市久慈町4026番地株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者米田健治茨城県勝田市市毛1070番地株式会社日立製作所水戸工場内 (72)発明者上島孝明茨城県勝田市市毛1070番地株式会社日立製作所水戸工場内 (56)参考文献特開平１−231778（ＪＰ，Ａ) 特開平１−226679（ＪＰ，Ａ) 特開平１−226677（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−46880（ＪＰ，Ａ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】各階床間を就役する複数台のエレベーター
の動きを総括管理して制御するエレベーターの群管理装
置において、利用者やビル管理者の感性を入力する手
段、該感性を制御目標値及びその重みもしくは優先順位
に変換する制御目標推論手段、前記制御目標値及びその
重みもしくは優先順位を基にエレベーターの制御方法を
決定する制御方法決定手段、前記制御方法決定手段によ
つて決定された制御方法を実行する手段を備えたことを
特徴とするエレベーターの群管理装置。
【請求項２】各階床間を就役する複数台のエレベーター
の動きを統括管理して制御するエレベーターの群管理装
置において、感性を入力する手段、エレベーターのおか
れた環境及びエレベーターの性能をデータとして蓄えた
環境・交通流データベース、該環境・交通流データベー
スに蓄えられたデータと前記入力装置によって入力され
た感性を基に推論を行い制御目標値及びその重みもしく
は優先順位を推論する制御目標推論部、該制御目標推論
部が推論を行うための感性目標決定知識ベース、前記制
御目標及びその重みもしくは優先順位を基にエレベータ
ーの制御方法を推論する制御方法推論部、該制御方法推
論部が推論を行うための制御方法決定知識ベース、前記
制御方法にしたがつてエレベーターの群管理を行う群管
理制御装置を備えたことを特徴とするエレベーターの群
管理装置。
【請求項３】各階床間を就役する複数台のエレベーター
の動きを統括管理して制御するエレベーターの群管理装
置において、エレベーターの動きに対する要求よりエレ
ベーターの制御方法を決定する支援系、該制御方法によ
り各エレベーターを制御する群管理系、各エレベーター
の制御を学習した結果により前記制御方法で用いられた
制御定数の最適化を図る学習知能系を備えたエレベータ
ーの群管理装置。
【請求項４】各階床間を就役する複数台のエレベーター
の動きを統括管理して制御するエレベーターの群管理装
置において、エレベーターの動きに対する要求より決定
された制御方法で各エレベーターを制御した結果に関す
る学習結果と該学習結果を用いて最適化した上記制御方
法で用いた制御定数の最適化制御定数との相互間の変換
パターンを得て、これを新しい知識として上記制御方法
を決定するために用いた制御方法決定知識ベースに加え
る知識獲得部を有するエレベーターの群管理装置。
【請求項５】各階床間を就役する複数台のエレベーター
の動きを統括管理して制御するエレベーターの群管理装
置において、感性を入力する手段、エレベーターのおか
れた環境及びエレベーターの性能をデータとして蓄えた
環境・交通流データベース、該環境・交通流データベー
スに蓄えられたデータと前記入力装置によつて入力され
た感性を基に推論を行い制御目標値及びその重みもしく
は優先順位を推論する制御目標推論部、該制御目標推論
部が推論を行うための感性目標決定知識ベース、前記制
御目標及びその重みもしくは優先順位を基にエレベータ
ーの制御方法を推論する制御方法推論部、該制御方法推
論部が推論を行うための制御方法決定知識ベース、前記
制御方法にしたがつてエレベーターの群管理を行う群管
理制御装置、該群管理制御装置によつて制御した結果を
学習する手段、学習結果を処理し最適な制御定数を求め
る手段、前記学習結果及び制御定数を基に制御方法決定
知識ベースに加える知識を獲得する知識獲得手段を備え
たことを特徴とするエレベーターの群管理装置。
【請求項６】前記知識獲得手段とは、前記学習手段によ
り学習した結果と前記最適な制御定数を求める手段から
得られた制御定数を基に、学習結果と最適な制御定数の
間にみられる変換パターンを抽出し、それを知識とする
ことを特徴とする特許請求の範囲第５項記載のエレベー
ターの群管理装置。
【請求項７】前記知識獲得手段とは、前記学習手段によ
り学習した結果と前記最適な制御定数を決める手段から
得られた制御定数を基に、学習結果と最適な制御定数の
間にみられる変換パターンを抽出し、それを知識とし、
知識ベースに仮登録し、この仮登録された知識を基に制
御方法を求め、該制御方法によつて得られる結果をエレ
ベーターの動きをシミユレーシヨンすることによつて求
め、その結果によつて該知識を知識ベースに本登録する
かどうかを決定することを特徴とする特許請求の範囲第
５項記載のエレベーターの群管理装置。
【請求項８】前記知識の獲得，登録，使用は群管理制御
装置内で自動的に行われることを特徴とする特許請求の
範囲第５項記載のエレベーターの群管理制御装置。
【請求項９】前記知識の獲得は自動的に行い、登録、及
び使用は入出力装置から許可を与えることによつて行う
ことを特徴とする特許請求の範囲第５項記載のエレベー
ターの群管理装置。
【請求項１０】前記制御方法の決定は、前記学習手段に
よる学習結果を基に群管理制御装置内で自動的に行われ
ることを特徴とする特許請求の範囲第５項記載のエレベ
ーターの群管理装置。
【請求項１１】前記制御方法の決定は、前記学習手段に
よつて交通流などのエレベーターが使用される条件の変
換があつたことが判明した場合、その内容と、最適と思
われる制御方法を入出力装置に提示し、入出力装置から
許可された場合に新たな制御方法を使用することを特徴
とする特許請求の範囲第５項記載のエレベーターの群管
理装置。
【請求項１２】少なくとも一つ以上の階に表示器を備
え、制御方法を変更する場合には、その旨を該表示器に
表示することを特徴とする特許請求の範囲第１項〜第５
項記載のエレベーターの群管理装置。
【請求項１３】前記感性または要求とは、利用者の価値
観，興味，嗜好，好悪の度合であることを特徴とする特
許請求の範囲第１項〜第５項記載のエレベーターの群管
理装置。