JP2600316B2

JP2600316B2 - エレベータの群管理制御システム

Info

Publication number: JP2600316B2
Application number: JP63199242A
Authority: JP
Inventors: 剛早川; 誠二安信
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1988-08-10
Filing date: 1988-08-10
Publication date: 1997-04-16
Anticipated expiration: 2012-04-16
Also published as: JPH0248379A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、エレベータの群管理制御システムに関し、
特にビルの用途に応じた運用が可能であり、コンピュー
タを利用したエレベータの群管理制御システムに関する
ものである。

〔従来の技術〕

従来から実用されているエレベータの群管理制御方法
では、新たな呼びの発生、つまりエレベータホールまた
はエレベータ内で利用階のボタンを押下して呼びを発生
することにより、コントローラを起動するタイミングと
していた。そして、乗客の待ち時間を評価することによ
り、たとえば、最も古い呼びのある階を優先すると言う
ように、割当号機（割当てられた番号のエレベータ）の
決定を行う即時割当型群管理制御方式が主流となってい
る。また、その他の方式として、上記乗客の待ち時間の
評価を基本とし、さらに大局的な見地からシステム全体
の円滑な運用を図るために、各種の例外処理的な割当方
式も提案されている。これらの割当制御方式では、ホー
ル呼び状態（エレベータホールからの呼びの状況）、カ
ゴ呼び状態（エレベータ内から呼びを行った状況）、エ
レベータ位置（エレベータの現在通過、現在停止位
置）、移動方向（上昇または下降）、カゴ重量（乗客の
重みとエレベータの重みを加えた重量）、およびエレベ
ータの動作状態（扉の開閉状態等）を観測値として入力
し、現在のホールおよびエレベータの状態を把握する。
この状況把握を基に着目する状態量（待ち時間等）を予
測し、所定の割当て評価式により評価した結果により、
決定した割当号機を制御指令として出力する。

次に、従来より用いられている群管理制御の主な基本
割当方式について、その概要を述べる。

（イ）待ち時間最小割当方式この方式は、エレベータの各号機について、新たに発
生したホール呼びのある階床・方向に対して、サービス
が行われるまでの待ち時間を予測し、その待ち時間の最
も短い（最も早いサービスができる）号機を割当てる方
式である。

（ロ）長待ち時間最小割当方式（ミニ・マックス割当方
式）この方式は、エレベータの各号機について、新たに発
生したホール呼び、およびそれにより影響を受ける現在
サービス予約が行われている各呼び階床・方向に対し
て、最も遅いサービスが行われるまでの時間を予測し、
その長待ち時間の最も短い（すなわち、最も長待ちの起
り難い）号機を割当てる方式である（例えば、特公昭56
−47110号公報参照）。

次に、従来の群管理で用いられている主な例外処理方
式について、その概要を述べる。これらの例外処理は、
即時割当型群管理制御を基本としており、それに付随し
て機能するものである。

（ｉ）優先割当制御方式この方式は、ホール呼びと同じ階床の同じ方向に、既
にカゴ呼び登録が行われている号機がある場合、もしそ
の呼びに対する待ち時間が一定時間以内であるならば、
その号機を優先的に割当てる方式である。エレベータの
停止回数を減少させて、省エネルギー効果を図るととも
に、システムの総合的な運転効率の向上を図るものであ
る。

（ii）エリア制御割当方式この方式は、ホール呼びの近傍（エリア）の階床ない
し方向に、既にカゴ呼び登録が行われている号機がある
場合、その号機のエリアに対する停止の集約度を考慮し
て、上記ミニ・マックス割当方式に反映させる方式であ
る。さらに、このエリアに対する停止の集約度は、交通
需要に応じてその重み付けが制御されるものであり、上
記（ｉ）の優先割当制御方式とほぼ同じ効果を図るもの
である（例えば、特開昭52−47249号公報、特開昭52−1
2684号公報参照）。

（iii）特定階集中割当方式この方式は、特定階、例えば食堂等のある階で、多量
の交通量が発生した場合、１台のエレベータを割当てた
のでは満員や積み残しが生じ易い。そこで、このような
状態が予想される場合には、サービスの低下を防ぐため
に、複数台のエレベータを割当てる方式である。

（iv）特別階優先割当方式この方式は、VIP階（例えば、役員室、長官室等のあ
る階）等の特別階での呼びに対しては、一般階での呼び
に比べて優先的なサービスを実施する方式である。すな
わち、特別階呼びが発生した場合には、その待ち時間が
最小になる号機を割当て、またその号機に対しては直行
できるように、新たな割当てを制限するものである。

（ｖ）長待ち階再割当方式この方式は、常時待ち時間を監視して、不測の事態に
より長待ち呼びの発生が予測された場合には、その呼び
に対して、既に割当てられている号機よりも早くサービ
スが行える号機をサーチし、その呼びに対する割当号機
の変更を行う方式である。

（vi）省エネ運転制御方式この方式は、常時、平均待ち時間を監視し、その水準
に応じて運行および省エネ休止エレベータの台数を調整
する運行方式である。その場合に、休止号機に対して
は、新たな呼び割当てを規制するものである。

（vii）分散階待機割当方式この方式は、エレベータに受け持ちの呼びが無い場
合、利用頻度の高い階床への迅速なサービスを供与する
ために、基本階（多くは、出入口のある１階）や分散待
機階（途中の階）またはゾーンに、休止号機を移動して
待機させておく方式である。

（viii）分割急行制御方式この方式は、交通需要が極めて多い特定の時間帯（例
えば、１社専有のビル等における出勤時間帯）がある場
合には、エレベータ群を上層群と下層群とに分割して運
行し、１周時間を半減させて運転効率を向上させる方式
である。その場合、基本的な即時割当方式としては、待
ち時間最小方式を用いるものとする。

以上のように、従来のエレベータ割当方式では、その
利用目的により優先的に割当てる方法を用いている。し
かし、上記各方式では、ビルの用途、個性、季節、曜
日、および時間帯により変化する人の流れ（交通需要）
に応じて、最適な割当制御方式や制御パラメータが異な
るため、これらの選択や設定が困難である。一方、最近
では、現在の交通需要を判定して、この交通需要に対し
て予めシミュレーションにより学習した最適な割当制御
方式および制御パラメータを用いる方式（例えば、特願
昭56−158739号明細書参照）や、ファジー推論により選
択した割当制御方式および制御パラメータを用いる方式
（例えば、特開昭61−197378号公報参照）も提案されて
いる。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述のように、従来の方式においては、エレベータ群
管理制御に関する熟練者（システム設計者等）の断片的
で、しかも一長一短のある制御知識（経験側）を、個々
独立して、あるいは数個に直目して組み合わせ、それら
を選択的に制御に反映させたものである。しかし、数個
の制御知識を組み合わせた場合には、個々の知識に対し
て目的と手段が対応せず、つまり目的と手段の相互関連
については、配慮されていなかった。その結果、従来の
方式では、非定常的な交通需要に対する対応が困難であ
り、またある特定のサービス（前述の例外処理）を行っ
た場合には、他の一般的なサービスが著しく低下してし
まうという問題があった。

本発明の目的は、このような従来の課題を解決し、定
常的および非定常的なあらゆる交通需要に対して充分に
対応でき、かつビルの用途に応じた例外サービスが可能
なエレベータの群管理制御システム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、本発明によるエレベータの
群管理制御システムは、複数の階床を移動して停止する
複数のエレベータと、該エレベータを呼び寄せるための
各階ホール呼び入力手段と、該入力手段によるホール呼
びに対して１台以上のエレベータを割当てる群管理制御
装置を具備するエレベータ群管理制御システムにおい
て、全階床および方向に対して、現在のシステムの状態
を過去に経験した状態と比較し、チェックして、評価
し、最適な制御方策の一つを判断して選択する第１のプ
ログラムと、該制御方策に基づいて割当候補号機を選択
する第２のプログラムと、該割当候補号機に対する割当
登録方法を選択して、登録を実行する第３のプログラム
とを有することに特徴がある。また、上記第1,第2,およ
び第３のプログラムは、現在の呼びおよび運行状況の観
測結果、学習による呼びと運行状況の予測結果、および
上記各プログラムが選択したときの予測結果を指標とし
て、制御評価則とメンバシップ関数（評価主観）とに基
づくファジー推論により、各プログラムにおける出力を
選択することにも特徴がある。また、上記各プログラム
におけるメンバシップ関数（評価主観）は、現在の呼び
と運行状況の予測結果、および学習による呼びと運行状
況の予測結果を指標として、制御評価則とメンバシップ
関数（評価主観）とに基づくファジー推論とにより選択
されることにも特徴がある。また、上記制御評価則およ
びメンバシップ関数（評価主観）は、熟練者による断片
的な制御知識を整理して、編集した制御知識編集手段に
より変更されることにも特徴がある。さらに、上記第２
のプログラムは、運行スケジュール作成手段により作成
され、時刻に応じて予め決定された運行スケジュールを
評価指標として入力することにも特徴がある。

〔作用〕

本発明においては、熟練者（システム設計者等）によ
るエレベータ群管理制御の実行に関する思考過程を、複
数段の思考段階に分解して階層構造化し、かつ各々の段
階において、出力目的に関する断片的な制御知識（経験
則）をファジー推論を用いた推論により総合的に評価
し、かつ選択して、次段に出力し、これらの処理を通し
て最終的な制御指令を決定する。その結果、従来の方式
における熟練者の断片的な制御知識の持つ目的と手段に
対して、相互関連を明確にすることができ、それらを有
機的かつ総合的に評価することができる。また、それに
より、従来の方式の長所を生かし、かつ短所を補った指
令を、最終的な制御指令として出力することが可能であ
る。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を、図面により詳細に説明す
る。

最初に、本発明の動作原理を説明する。先ず、熟練者
による制御遂行に関する思考過程の分解および階層構造
化について、詳述する。

熟練者による制御（運転）全体の制御戦略について考
えると、熟練者は、対象とするシステムに対する過去の
操作経験から、その特性を定性的に把握し、そのノウハ
ウを蓄積することにより、本来の制御目的を満足する制
御パターン（制御対策）を判断して、その制御パターン
に従って制御指令を決定していく。また、時々は過去の
制御指令に対する応答をチェックして、対象システムの
現在の特性および外乱を推定している。このように考え
ると、人間の制御戦略は、（イ）推定、（ロ）判断、
（ハ）実行、の３段階に定式化することができる。

また、本発明においては、上記推定、判断、および実
行の各段階で、状態評価あるいは予見（目的評価）の２
つのファジー制御の考え方を用いて推論を行っている。

熟練者の制御に関する知的活動を、その経験則に含ま
れる意味をFuzzy集合論によって定量化し、その構造を
ルール化することにより、計算機化しようとするのがFu
zzy制御である。これには、上記人間の思考過程に対応
して、次の２つのアプローチがある。

（ａ）状態評価Fuzzy制御人間による制御を、過去の操作経験に基づく状況の総
合判断としてアルゴリズム化する方法である。この方法
では、温度と圧力により燃料を制御する例で説明する
と、『温度が高く、圧力が高ければ、燃料を大きく減ら
す』という制御則により制御指令を決定する。

（ｂ）予見（目的評価）Fuzzy制御人間の制御活動を、制御目的を考えた勘に基づく代替
案の選択としてアルゴリズム化する方法である。列車運
転の場合を例にとると、『過去の経験から、ブレーキを
少しかけて乗り心地良く正確に駅に止まれそうな状況な
らば、ブレーキを少しかける』という経験則に基づいて
最も望ましい状況に制御できる制御指令を選択する。

すなわち、（ａ）状態評価Fuzzy制御は、対象システ
ムの構造が不明確であり、モデル化が困難な対象に対し
て制御目的の評価を潜在化させた制御則により制御を行
うのに対して、（ｂ）予見Fuzzy制御は、現在および将
来の制御目的を予見して、それらを多次元的に評価しな
がら制御を行い、制御目的の予見自体は部分的な線形モ
デルを用いる。ただ、この２つのFuzzy制御は、相反す
るものではなく、適用対象に応じて組み合わせることに
より、さらに熟練者の制御に近づくことができる。

人間の制御戦略を、（イ）推定、（ロ）判断、（ハ）
実行、の３段階に定式化した場合、各段階では次のよう
に動作する。

（イ）推定部では、現在の対象システムの状態が、過去
に経験した状態と比較して、どのように違っているかを
チェックして、もしシステムの構造が変化しているなら
ば、現在の対象システムの状態がどのようであるかを認
識し、判断や実行を行う際の評価主観を決定する。

（ロ）判断部では、現在のシステムの構造や状態から、
最適と考えられる制御方策を判断する。

（ハ）実行部では、判断結果に基づいて、条件反射的に
制御指令を出力する。

第１図は、本発明の一実施例を示すエレベータの群管
理制御システムのソフトウェア全体の機能構成図であ
る。

本実施例では、第１図に示すように、評価主観推定部
Ｃと割当制御系判断部Ｄと割当制御系実行部Ｅが、前述
の（イ）推論部と（ロ）判断部と（ハ）実行部に対応す
る。これら３つの戦略を補助するために、予め知識を編
集しておくための群管理制御知識編集部Ａと、運行スケ
ジュールを作成するためのスケジュール作成部Ｂと、編
集資料や制御評価主観やスケジュールを格納しておくた
めのファイルKBa,KBb,KBcと、実際に割当号機を登録す
るための登録制御系実行部Ｆと、実行部Ｆにより登録さ
れるエレベータ群運行制御装置Ｈと、呼びや運行観測状
況から学習を行い、上記３つの基本動作部にフィードバ
ックするための学習部Ｇとが設けられる。

一般に、人間の評価主観は、時と場合により異なる。
例えば、一口に『呼んだ本人の待ち時間は長い』と言う
が、その感じ方は閑散時にはより短かく、また混雑時に
はより長くなる。

評価主観推定部Ｃでは、過去数分間の交通需要発生状
況を把握し、長期的な学習により得られた経験的予測か
ら現在の交通需要を量的および質的に推定し、判断およ
び実行の際に行う各評価指標、評価の根拠となる自らの
評価主観を変更し、また決定する（評価主観推定則）。

次に、割当制御系判断部Ｄでは、現在のカゴ（エレベ
ータ）運用状況を把握するとともに、ユーザによる運行
戦略・スケジュール等（VIP階（例えば、重役室のある
階等）、基準階（１階）のサービス）を考慮して、推定
部Ｃからの評価主観に基づく経験則評価により、各階床
・方向呼び（呼びの有無にかかわらず）に対する最適な
割当サービス方策を決定し、割当制御系の実行部Ｅに対
して出力する（割当制御系判断則）。

次に、割当制御系実行部Ｅでは、上記判断部Ｄにより
決定された割当サービス方策を受けて、カゴ運行状況を
把握するとともに、ユーザによる運行戦略・スケジュー
ル等（急行群分割、特定呼び割当号機に対する追加割当
禁止）も考慮して、推定部Ｃからの評価主観に基づく経
験則評価により、１つの階床・方向呼び（呼びの有無に
かかわらず）に対して最適な割当号機を決定し、登録制
御系の実行部Ｆにこれを渡す（割当制御実行則）。

次に、登録制御系実行部Ｆでは、過去数分間の交通需
要発生状況の把握、および長期的な学習により得られた
経験的予測、ホール呼び状況、およびカゴ運行状況把握
を行い、推定部Ｃからの評価主観に基づく経験則評価に
より、必要に応じて各階床・方向呼びに対して最適な方
策で号機割当登録を行う（登録制御系判断則）。

次に、学習部Ｇでは、現在の対象システムの状態が、
過去に経験したどの状態と類似しているのか、または新
たな状態であるのかをチェックし、それに従って分類・
記憶する。また、時系列に沿ってシステムの状態を記録
し、更新する。

次に、群管理制御知識編集部Ａでは、予め、上記推定
部Ｃ、判断部Ｄ、および実行部Ｅにおいて用いられる制
御評価則および評価主観を編集し、それぞれ制御評価則
知識データベースKBa、および評価主観知識データベー
スKBbに格納する。

次に、運行スケジュール作成部Ｂでは、ビル管理者・
運用者による運行スケジュールを、季節、曜日、時間帯
等ごとに、必要に応じて編集し、運行スケジュール・デ
ータ・ベースKBcに登録して、割当制御系実行部Ｅから
の割当許可状況参照に対処する。

上記推定部Ｃ、判断部Ｄ、および実行部Ｅにおいて
は、これらの予め作成された資料に基づいて、状態評価
あるいは予見（目的評価）の２つのファジー制御の考え
方を用いて推論を行い、群管理制御を行う。

以上のような構造と機能を備えたシステムにおいて、
次のような経験則の組み立てを検討した。

主観推定則の検討交通需要の日常的な見地からの推定把握に関しては、
次のような経験則が得られた。

交通需要の量的推定把握から（C1）交通量に応じて、各種待ち時間に関する評価主観
を選択する。

交通需要の質的推定把握から（C2）全階床・方向の乗車人数分布に応じて、各種サー
ビス方策の実行に関する評価主観を選択する。

割当制御系判断則の検討割当方策の判断に関しては、次のような経験則が得ら
れた。

VIP呼びや基本階呼び等の呼びに対する配慮から、（D1）待遇度の高い階床・方向呼びに対しては、優先的
な（緊急割当）サービスを行う。

長持ち発生を回避する目的から、（D2）長持ちが発生しそうな階床・方向呼びに対して
は、優先的な（緊急割当）サービスを行う。

その他の階床・方向呼びへの対応として、（D3）優遇度が低く、長持ちが発生しそうにない階床・
方向呼びに対しては、一般的な（一般割当）サービスを
行う。

割当制御系実行則の検討割当制御の実行に関しては、その方策により一般割当
サービスに関するものと、緊急割当サービスに関するも
のとに分けて検討した。

先ず、一般割当サービスを行う場合については、最適
な号機を選択する際に、待ち客の待ち時間に対する感覚
・心理を考慮して、（E1）現在、そのホールで持っている客（呼び本人）の
待ち時間は、短い方が良い。

（E2）現在、他のホールで待っている客（いま、呼びを
行った本人以外の他人）の待ち時間は、短い方が良い。

また、現在の乗車人数が多いと、満員通過が起こる可
能性が大となるため、これを望ましい待ち客の心理を考
慮して、（E3）乗車可能な人数の多い号機が良い。

一方、仮想的オペレータは、『これ以上は、客を持た
せられない』と言う待ち時間の限度を経験的に知ってい
るから、（E4）現在、そのホールで待っている客（本人）の待ち
時間を長くしない。

（E5）現在、他のホールで待っている客（他人）の待ち
時間を長くしない。

また、あまり過剰な（早急な）サービスは、将来発生
するであろう他の新たな呼びに対して、悪影響を及ぼし
かねないので、全体的にはむしろサービスの低下を招く
ことを経験的に知っているから、（E6）現在、そのホールで待っている客（本人）の待ち
時間を丁度良くする（あまり短くしない）。

さらに、その階、あるいはその近傍の階で、降車ある
いは乗車する予約割当が既にあるならば、その号機を割
当てることにより、『ダンゴ状運転』（複数台が同一階
に止まるような状態）を回避することができ、システム
全体としては適切であることを経験的に知っているか
ら、（E7）呼びに対して、その階・方向あるいはその汎そ近
傍の階・方向で降車または乗車する予約割当が既にある
ならば、その号機を割当てる。

また、仮想的オペレータは、ユーザによる運転戦略・
スケジュール等を知らされているため、この上位規則を
考慮して、（E8）上位規則による割当許可の大きな号機を割当て
る。

以上のような断片的な経験則が得られる。

これらの断片的な経験則を合理性に従って組み合わ
せ、次のようにまとめる。

先ず、（E1）〜（E3）、（E5）（E6）、および（E8）
から、（EC1）ある号機をその呼びに対して割当てた時、呼ん
だ本人の待ち時間が短かめで、かつ丁度良く、他人の待
ち時間も短かめで、かつ長くなく、乗車可能な人数が多
く、割当許可度が大きいならば、その号機を割当てる。

また、上記（E2）〜（E5）、（E7）および（E8）か
ら、（EC2）ある号機をその呼びに対して割当てた時、その
階・方向あるいはその汎そ近傍の階・方向で降車あるい
は乗車する予約割当が既にあり、かつ呼んだ本人の待ち
時間が長くなく、他人の待ち時間が短かめで、かつ長く
なく、乗車可能な人数が多く、割当許可度が大きいなら
ば、その号機を割当てる。

次に、緊急割当サービスを行う場合については、最適
な号機を選択する際に、（E9）現在、そのホールで待っている客（本人）の待ち
時間をできるだけ短かくする。という断片的な経験則が
得られる。

同じようにして、これを上記の基本的な経験則と合理
的に従って、組み合わせてまとめた。

（E3）（E5）（E8）および（E9）から、（EC3）ある
号機を、その呼びに対して割当てた時、呼んだ本人の待
ち時間ができるだけ短かくかつ他人の待ち時間が長くな
く、乗車可能な人数が多く、割当許可度が大であるなら
ば、その号機を割当てる。

登録制御系実行則の検討呼びに対する登録の実行に関しては、次の経験則が得
られた。

新規割当登録に関しては、（F1）その階・方向に対してホール呼びがあり、割当号
機が未だ登録されていないならば、新規割当登録を行
う。

追加割当登録に関しては、（F2）その階・方向に対してホール呼びがあり、しかも
その呼びが過去数分間長く頻繁で（あるいは、今後数分
間長く頻繁であると予測され）、かつその呼びに対する
既割当て号機数が少ないならば、追加割当登録を行う。

（F3）その階・方向に対してホール呼びがあり、しかも
その呼びでの乗車人数が過去数分間に多く（あるいは、
今後数分間に多いと予測され）、かつその呼びに対する
既割当号機数が少ないならば、追加割当登録を行う。

変更割当登録に関しては、（F4）その階・方向に対してホール呼びがあり、しかも
その呼びでの乗車人数が過去数分間に少なく（あるい
は、今後数分間に少ないと予測され）、またその呼びに
対する割当号機も既にあるが、その号機では現在ホール
で待っている客（本人）の待ち時間が長く、一方、割当
変更予定の号機を割当てた時に待ち時間の短縮が大であ
るならば、変更割当登録を行う。

次に、上記推定部Ｃ、判断部Ｄ、および実行部E,Fの
各制御評価則の検討結果を基に設定された評価指標につ
いて、詳述する。

（ｉ）評価主観推定則（ａ）動的交通量：日常的な傾向からみたある時間ごと
の全交通量。

（ｂ）動的呼び偏向性：日常的な傾向からみた全階床・
方向に対する乗車人数分布の偏りの度合。

（ii）割当制御系判断則（ａ）通行予定本人待ち時間：割当予定機がその階・方
向呼びに対してサービスを行うまでの本人の待ち時間。

（ｂ）割当優遇度:VIP階・基本階等に対する優遇サービ
スの度合。

（iii）割当系実行則（ａ）本人待ち時間：割当候補機がその階・方向呼びに
対してサービスを行うまでの本人の待ち時間。

（ｂ）他人待ち時間：割当候補機がその階・方向呼びに
対してサービスを行う場合に、影響を受ける他の階・方
向呼びの人がサービスを受けるまでの待ち時間。

（ｃ）オペレータ本人待ち時間：オペレータから見て、
割当候補号機がその階・方向呼びに対してサービスを行
うまでの本人の待ち時間（つまり、客観的な本人待ち時
間）。

（ｄ）オペレータ他人待ち時間：オペレータから見て、
割当候補号機がその階・方向呼びに対してサービスを行
う場合に、影響を受ける他の階・方向呼びの人がサービ
スを受けるまでの待ち時間（つまり、客観的な他人待ち
時間）。

（ｅ）停止集約性：割当候補号機が、呼び階・方向ある
いはその汎そ近傍の階・方向にサービス停止ができる度
合（つまり、近くの階に来たときにサービス停止を行う
割合）。

（ｆ）乗車可能人数：割当候補号機が、その階・方向呼
びに対してサービスを行う場合に、その時点で乗車可能
な人数。

（ｇ）割当許可度：割当候補号機によるその階・方向呼
びへのサービスが、上位割当規則により禁止されない度
合（例えば、上位規則で偶数号機のみがその階に停止す
る場合に、奇数号機も停止させなければならない状態の
割合）。

（iv）登録制御系実行則（ａ）既割当号機：その階・方向呼びに対して、既に割
当登録が行われている号機の台数。

（ｂ）動的呼び集中度：日常的な傾向からみたその階・
方向への呼び集中の度合（閉場より、呼びが多いか少な
いかの割合）。

（ｃ）動的乗車集中度：日常的な傾向からみたその階・
方向への乗車人数集中の度合（平常より、乗車人数が多
いか少ないかの割合）。

（ｄ）既割当号機本人待ち時間：既割当号機が、その階
・方向呼びに対してサービスを行うまでの本人の待ち時
間。

（ｅ）本人待ち時間短縮：既割当号機から割当予定号機
へ割当変更を行った場合の本人の短縮待ち時間。

ファジー制御方式においては、熟練者の経験に基づい
て、対象システムの特性を把握し、これを部分モデルと
して組み込み、制御結果を予見、予測して、それを制御
指令の決定に利用する。ここでは、上記各評価指標に対
応して、次の予測モデルおよび状態モデルを作成し、そ
れにより評価指標値を算出する。以下、それらの概要に
ついて述べる。

各階のホール待ち客の待ち時間の予測モデル現在のエレベータの位置、速度および移動方向と、エ
レベータ内ホール呼びおよびカゴ内呼びの状況とから、
各停止予定階床への到着予定時刻を予測し、それと各階
床の待ち客の到着時刻との差から、各階の待ち時間を予
測する。なお、ポート呼び（行先の階数ボタンを押下す
る）等を採用した場合には、途中の停止階から乗り込む
客の行き先を考慮することができるので、より正確に各
階の待ち時間を予測できる。

乗車可能人数の予測モデル呼び階床の呼び方向が現在のエレベータの移動方向と
等しい場合には、現在のエレベータ内の乗車人数から、
また異なる場合には、カゴ定員から、その階床に達する
までのカゴ呼び停止階で各１名降り、ホール呼び停止階
で各１名乗ると仮定し、カゴ定員との差を乗車可能人数
とする。なお、この乗車人数は、カゴ内重量センサーに
より検出され、人数換算されるが、各階床に待ち客の人
数をカウントするセンサーが設置されるならば、さらに
正確に予測することができる。

停止集約性の予測モデル呼び階床・方向を中心として、その近傍±４階床・方
向に、現在停止中、ホール呼びあるいはカゴ内呼びによ
る停止予約が行われている場合を対象に、中心を1.0、
±１階床離れるごとに−0.2ずつ減じた値を評点として
与え、その最大値（最近傍値）をもって停止集約性を予
測して表わした。

割当許可度の予測モデルここでは、その割当候補号機が既にその階・方向呼び
に対して割当登録されている場合を0.0、VIP階呼びに対
して割当登録されている場合を0.3、また基本階呼びに
対して割当登録されている場合を0.5として表わす。な
お、ユーザによる運行スケジュール・戦略（急行群分割
運行、積極的省エネ運行、サービス完了時間の重視等の
ユーザ個別仕様）等、運行スケジュール作成部における
上位規則により、この値を与えることも可能である。

動的交通量の状態モデル現在から過去５分間までの全乗車人数と、それに対応
した現在時刻に最も近い学習データとの平均値をとり、
５分間当りの設計最大輸送量に対する割合で表わす。な
お、５分間当りの設計最大輸送量は、５分間当りの平均
周回回数に、全エレベータの定員を掛けた値（人数）と
して求められる（つまり、運べる最大人数を求める）。

動的呼び偏向性の状態モデル現在から過去５分間までの全階床・方向呼びに対する
乗車人数分布を全乗車人数により正規化した分散値と、
それに対応した現在時刻に最も近い学習データとの指数
平滑値で表わした。

割当優遇度の状態モデルここでは、VIP階（両方向）呼びおよび基本階（多く
の場合、中央玄関を有する階の上り方向）呼びに対して
は1.0、その他の階床・呼びに対しては0.0とする。な
お、ユーザによる運行スケジュール等の上位規則によ
り、特定日・特定の時間帯には、上記特別（優遇）階を
複数階指定することができる（例えば、催し物開催階、
食堂階あるいは乗り継ぎ階等）。

動的呼び集中度の状態モデルその階・方向呼びにおける現在から過去５分間の総呼
び継続時間の割合（呼び続けた時間の比率）と、それに
対応した現在時刻に最も近い学習データとの平均値で表
わす。

動的乗車集中度のモデルその階・方向呼びにおける現在から過去５分間の乗車
人数と、それに対応した現在時刻に最も近い学習データ
との平均値をとり、エレベータ１台当りの平均定員数に
対する割合で表わす。

以上の各制御評価則の検討結果を基に、上述の設定し
た評価指標を用いて作成した評価主観推定則、割当制御
系判断則、割当制御系実行則、および登録制御系実行則
を、それぞれ第３図と第４図、第５図、第６図および第
７図に示す。

第３図は、評価主観推定則の一例を示す図であって、
第１〜第５図の推定則が示されている。

第１推定則では、もし、動的交通量が少ないならば、
『既割当号機本人待ち時間が長い』となっているのを、
短めとする。かつ『運行予定本人待ち時間が長い』を短
めとし、かつ『オペレータ本人待ち時間が丁度良い』を
短めとし、かつ『オペレータ本人待ち時間が長くない』
を短めとし、かつ『オペレータ他人待ち時間が長くな
い』を短めとする。このように、交通量が少ないときに
は、全ての評価主観を短めにしている。

第２〜第５推定則では、順次、交通量が適度，少し多
め、多いと大きくなっていくに従って、評価主観を短め
から、少し短め、標準、少し長め、長めと変化させてい
る。

第４図は、評価主観推定則のうち第６〜第10の制御則
を示す図である。

第３図が動的交通量における待ち時間の制御であるの
に対して、第４図では、動的呼び偏向性における停止集
約性の制御を示している。すなわち、呼びの分散のかた
よりが変化したことにより、エレベータの停止のさせ方
もそれに対応して変化させるのである。

第６制御則では、もし動的呼び偏向性が低いならば、
『停止集約性が高い』であったものを、高めにする。つ
まり、呼びのかたより方が少ないときには、近傍の階・
方向にサービス停止を多めにするのである。

以下、第７〜第10制御則では、順次、呼び偏向性が少
し低め、適度、少し高め、高いと変化するに従って、制
御方法も少し高め、標準、少し低め、低めと変化させて
いる。すなわち、呼びのかたより方が大きくなるに従っ
て、制御方法もサービス停止ができる度合を少なくして
いく。

第５図は、割当制御系判断則を示す図であって、第１
〜第３判断則が示されている。

第１判断則では、もし割当号機を運行予定号機とした
時、運行予定本人待ち時間が長いならば、割当サービス
を、緊急割当サービスとしている。すなわち、本人が感
じる待ち時間が長いときには、単なる割当サービスを、
緊急に割当てるサービスに変更させている。

第２判断則では、割当優遇度が高いならば、割当サー
ビスを、緊急割当サービスとしている。すなわち、VIP
階、基本階に対する優遇度が高いときには、これらの階
の呼びに対して緊急にサービスを行うようにしている。

第３判断則では、もし運行予定本人待ち時間が長くな
いときで、かつ割当優遇度が低いならば、割当サービス
を一般割当サービスとしている。すなわち、本人が感じ
る待ち時間が長くなく、かつVIP階や基本階の優遇度も
高くないときには、いずれの呼びに対しても、一般と同
じ程度の割当サービスを行うようにしている。

第６図は、割当制御系実行則を示す図であって、第１
〜第３実行則群が示されている。

第１実行則群では、もし割当サービスが一般割当サー
ビスであり、かつ割当号機をｋ号機として時、本人待ち
時間が少し短く、他人待ち時間が少し短く、乗車可能人
数が多く、オペレータ本人待ち時間が丁度よく、オペレ
ータ他人待ち時間が長くなく、割当許可度が大きいなら
ば、割当号機をｋ号機としている。すなわち、一般割当
サービスのときには、他の条件にかかわらず、乗車可能
人数が多いならば、割当号機のｋを予定通り割当てるよ
うにしている。

また、第２実行則群では、乗車可能人数が多く、割当
許可度が大きいときには、他の条件にかかわらず、割当
号機のｋを予定通り割当てるようにしている。

また、第３実行則群では、緊急割当サービスで、乗車
可能人数が多く、割当許可度が大きいときには、他の条
件にかかわらず、割当号機をｋとして予定通り割当てる
ようにしている。

第７図は、登録制御系実行則を示す図であって、第１
〜第４実行則が示されている。

第１実行則では、もしホール呼びがあり、かつ既割当
号機がないならば、新規割当登録を行っている。すなわ
ち、新規割当登録に関するもので、ホール呼びに対して
何も割当がないときには、新規に割当登録を行うように
している。

また、第２実行則と第３実行則は、追加割当登録に関
するものであって、動的呼び集中度が大きいとき、およ
び動的乗車集中度が大きいときには、既割当号機が少な
いならば、追加の割当を行っている。

第４実行則は、変更割当登録に関するものであって、
ホール呼びに対して、既割当号機があっても、既割当号
機本人待ち時間が長いとき、仮に変更割当登録を行った
とき、本人待ち時間短縮が大きいときには、変更割当登
録を行っている。

第８図、第９図、第10図および第11図は、上記評価主
観推定則、割当制御系判断則、割当制御系実行則および
登録制御系実行則中の各評価指標に関する評価主観を、
メンバシップ関数を用いてファジー集合化した図であ
る。

先ず、第８図では、（ａ）動的交通量の評価に対する
満足度と、（ｂ）動的呼び偏向性の評価に対する満足度
が示されている。（ａ）では、交通量が多いという評価
は、0.7以上の交通量のときであり、少し多いは0.5〜0.
9の交通量のとき、適度は0.3〜0.7の交通量のとき、少
し少ないは0.1〜0.5の交通量のとき、少ないは０〜0.3
の交通量のときである。いずれもそれらの中央部で満足
度が１となる。（ｂ）では、動的呼び偏向性が高いは10
^-1以上の偏りの度合があるときに、偏向性が高いと評価
され、10^-2〜10^-1の偏りの度合があるときに偏向性が適
度と評価し、10^-2以下のとき偏向性が低いと評価する。

第９図（ａ）は運行予定本人待ち時間の評価グラフで
あり、０秒〜40秒は『長くない』の評価が1.0であり、6
0秒以上は『長い』という評価が1.0となる。また、50秒
では、共に0.5であり、『長くない』と『長い』は同じ
評価値となる。第９図（ｂ）は割当優遇度の評価グラフ
であり、割当優遇度が0.2以下のときには『優遇度が低
い』が1.0、0.8以上のときには『優遇度が高い』が1.0
と評価する。

第10図（ａ）は本人待ち時間の評価グラフであり、10
秒以下のときに『短い』が1.0、20秒以下のとき『少し
短い』が1.0と評価する。第10図（ｂ）は他人待ち時間
の評価グラフであり、20秒以下のときに『少し短い』が
1.0と評価する。第10図（ｃ）はオペレータ本人待ち時
間の評価グラフであり、40秒以下のとき『長くない』が
1.0、20秒〜40秒のとき『丁度良い』が1.0と評価する。
第10図（ｄ）はオペレータ他人待ち時間の評価グラフで
あり、40秒以下のとき、『長くない』が1.0と評価す
る。第10図（ｅ）は乗車可能人数の評価グラフであり、
５人以上のときに、『多い』が1.0と評価する。第10図
（ｆ）は停止集約性の評価グラフであり、0.8以上のと
き『停止集約性が高い』が1.0と評価する。第10図
（ｇ）は割当許可度の評価グラフであり、0.5で『許可
度が大きい』が0.5、1.0で『許可度が大きい』が1.0と
評価する。

第11図（ａ）既割当号機の評価グラフであり、１台以
上のとき『既割当がある』が1.0と評価し、０台〜４台
のとき『既割当が少ない』が1.0、１台以下のとき『既
割当がない』が1.0と評価する。第11図（ｂ）は動的呼
び集中度の評価グラフであり、0.6以上のとき『集中度
は大きい』が1.0、0.4以下のとき『集中度は小さい』が
1.0と評価する。第11図（ｃ）は動的乗車集中度の評価
グラフであり、1.5以上のときに『集中度は大きい』が
1.0と評価する。第11図（ｄ）は既割当号機本人待ち時
間の評価グラフであり、60秒のとき『長い』が1.0と評
価する。第11図（ｅ）は本人待ち時間短縮の評価グラフ
であり、17秒以上のときに『短縮が大きい』が1.0と評
価する。（ａ）〜（ｅ）において、0.2の満足度で破線
を引いているのは、これ以下のときには登録制御系実行
部Ｆがその実行則を選択しないことを示している。

なお、評価主観推測則では、各後件部の命題におい
て、割当制御系判断部、割当制御系実行則、および登録
制御系実行則の各前件部命題で用いる評価主観の一部を
選択している。そこで、これらの評価主観についても、
メンバシップ関数を用いてファジー集合化する。

第12図は、評価主観推測則の評価主観について、メン
バシップ関数を用いてファジー集合化したグラフであ
る。

第12図（ａ）は運行予定本人待ち時間が長いの評価主
観グラフであり、65秒以上で『長め』が1.0、62.5秒以
上で『少し長め』が1.0、60秒以上で『標準』が1.0、5
7.5秒以上で『少し短め』が1.0、55秒以上で『短め』が
1.0の評価主観となる。

第12図（ｂ）は既割当号機本人待ち時間が長いの評価
主観グラフであり、これも（ａ）と同じ評価主観とな
る。第12図（ｃ）はオペレータ本人待ち時間が長くない
の評価主観グラフであり、30秒以下で『短め』が1.0、4
0秒以下で『標準』が1.0、50秒以下で『長め』が1.0の
評価主観となる。第12図（ｄ）はオペレータ他人待ち時
間が長くないの評価主観グラフであり、これも殆んど
（ｃ）と同じである。第12図（ｅ）はオペレータ本人待
ち時間が丁度よいの評価主観グラフであり、30秒〜40秒
で『長め』が1.0、25秒〜35秒で『少し長め』が1.0、20
秒〜30秒で『標準』が1.0、15秒〜25秒で『少し短め』
が1.0、10秒〜20秒で『短め』が1.0の評価主観となる。
第12図（ｆ）は停止集約性が高いの評価主観グラフであ
り、1.0のとき『高め』が1.0、0.9のとき『少し高め』
が1.0、0.8のとき『標準』が1.0、0.7のとき『少し低
め』が1.0、0.6のとき『低め』が1.0の評価主観とな
る。

なお、これらの各制御評価則、評価指標、あるいは評
価主観が、それぞれ変更可能であることは勿論である。

前述のエレベータ群運転則では、階層化したファジー
コントローラおよび学習部を用い、現在発生している乗
客のホール呼びに対して、各階ホールの待ち客と各エレ
ベータ号機の状況および交通需要の学習予測状況から、
ある号機を割当てた場合におけるその本人の待ち時間、
その影響を受けて待ち時間が長くなる他の階の待ち客の
待ち時間、その階に到着時の乗車許可人数、その階にそ
の号機が停止した場合の停止集約性、上位運行規則によ
る割当許可度、等の予測および各種状態量を把握し、こ
れらを指標として経験的に割当号機を決定している。

そこで、第１図の本実施例では、コントローラへの入
力を、未割当ホール呼び、各エレベータ号機の既割当ホ
ール呼び、およびカゴ呼び、エレベータ位置、方向、乗
車人数（カゴ内重量）、エレベータ状態（ドア開閉、
等）とし、また学習部Ｇへの入力を、交通需要（各階床
・方向呼びからの乗車人数、呼び継続時間等）、その出
力の学習予測を伴った時系列的交通需要とし、これらを
基にしてコントローラ内で各指標値を算出、あるいは予
測する。そして、この予測値の結果を、各制御評価則、
評価指標および評価主観に伴ってファジー推論を行い、
最終的に最も適した割当号機を最も適した割当登録方法
（割当がなされない場合をも含む）とともに出力する。
なお、登録制御系実行部Ｆにおいては、ファジー推論に
よる各実行則の満足度が、第11図に示す0.2以下になっ
た場合には、その実行則を選択しないものとする。

第２図は、第１図におけるコントローラのプログラム
・ゼネラルフローチャートである。

先ず、エレベータ群運行制御装置Ｈから、呼び・運行
観測状況を入力し、学習部Ｇ、推定部Ｃ、判断部Ｄおよ
び実行部E,Fに設定する（ステップP5）。次に、学習部
Ｇでは学習予測を伴った時系列的交通需要を算出した後
（ステップP10），推定部Ｃでは判断部Ｄおよび実行部
E,Fで用いられる評価主観を選択し、出力する（ステッ
プP20）。次に、ステップP30,P40およびステップ110〜1
40を通じて全階床・方向に関する登録号機とその登録方
式とが決定され、出力される。すなわち、階床数ｎを１
または＋１した数に、方向ｄを１（上方向）または＋１
した数（下方向）にして、また全階床数Ｎを越えたと
き、あるいは方向ｄが上下の２を越えたときには、ステ
ップP30,40に戻って、割当制御系判断部Ｄが、全階床・
方向に関して割当方策を選択する（ステップP50）。個
々の階床・方向に対して、次のステップP60、およびP80
〜P90を通じて、割当制御系実行部Ｅでは、全号機の中
から割当予定（候補）号機を選択する（ステップP7
0）。すなわち、号機ｋを１から順次＋１し、全号機Ｋ
に関して検討し、選択する。最後に、個々の階床・方向
に対して、登録制御系実行部Ｆでは、ステップP60〜90
で決定された号機に関して、登録方式の選択および実行
を行い、エレベータ群運行制御装置Ｈにその結果を出力
する（ステップP100）。

なお、上記プログラムは、プログラムを複数タスクに
分割し、効率のよい制御を行うシステムプログラム、す
なわちオペレーティングシステム（OS）のもとに管理さ
れているものとする。

従って、プログラムの起動は、システムタイマからの
起動（例えば、0.1秒ごと）や、他のプログラムからの
起動が自由にできる。

第13図は、本発明の一実施例を示すハードウェア構成
図である。

エレベータ群運行装置Ｈには、各階ホールの乗り場呼
び登録装置HDからの呼び信号HCが並列入出力回路PIAを
介して接続されている。また、ドアの開閉やカゴの加減
速指令やカゴ呼び信号、カゴ位置信号等の個々のエレベ
ータを制御する号機制御用マイコンE₁〜E_K（ここで、エ
レベータはＫ号機まであるものとする）は、直列通信プ
ロセッサSDA₁〜SDA_Kと通信線CM₁〜CM_Kを介して接続され
る。

また、号機制御マイコンE₁〜E_Kには、制御に必要なカ
ゴ呼び、カゴ位置、カゴ重量等の情報が、個々のエレベ
ータごとに制御入力素子EIO₁〜EIO_Kを経由して入出力回
路SIO₁〜SIO_Kを介し接続されている。

エレベータ群割当コントローラMCは、エレベータ群運
行装置Ｈと接続され、群運行全体のカゴ呼び状況や他の
運行状況データを入力して割当号機や登録方法を出力す
る。

さらに、群割当コントローラMCはCRTおよびキーボー
ドKBと接続され、群管理制御知識編集や運行スケジュー
ル作成に関するデータの入出力を行う。

このように、本実施例においては、熟練者によるエレ
ベータ群管理制御の遂行に関する思考過程を複数段階の
思考過程に分解して、これらを階層構造化し、さらに各
々の段階で出力目的に関する断片的な制御知識（経験
則）を、ファジー集合を用いた推論により総合的に評価
し、その１つを選択して次段に出力し、これらの処理を
通じて最終的な制御指令の決定を行っている。また、群
管理制御知識の編集および運行スケジュールの作成を通
じて、ビルの用途等を考慮したビル管理者等の運行戦略
を制御に反影させることが可能である。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、各従来の制御
方式の長所を生かし、かつ短所を補っているので、定常
的および非定常的なあらゆる交通需要に対して、充用に
対応することが可能であるとともに、個々のビルの特性
に対応した群管理制御を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すエレベータ群管理制御
方式のソフトウェアの機能構成図、第２図は第１図にお
ける各プログラムのゼネラルフローチャート、第３図、
第４図、第５図、第６図および第７図はそれぞれ本発明
による制御評価則群を示す図、第８図、第９図、第10
図、第11図および第12図はそれぞれ本発明によるメンバ
シップ関数（評価主観）群を示す図、第13図は本発明の
一実施例を示すハードウェアの構成図である。 A:群管理制御知識編集部、B:運行スケジュール作成部、
C:評価主観推定部、D:割当制御系判断部、E:割当制御系
実行部、F:登録制御系実行部、G:習学部、H:エレベータ
群運行制御装置、KBa:制御評価則知識データベース、KB
b:評価主観知識データベース、KBc:運行スケジュール・
データ・ベース、n:階床、N:全階床、d:方向、D:全方
向、k:号機、K:全号機。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の階床を移動して停止する複数のエレ
ベータと、該エレベータを呼び寄せるための各階ホール
呼び入力手段と、該入力手段によるホール呼びに対して
１台以上のエレベータを割当てる群管理制御装置を具備
するエレベータ群管理制御システムにおいて、全階床お
よび方向に対して、現在のシステムの状態を過去に経験
した状態と比較し、チェックして、評価し、最適な制御
方策の一つを判断して選択する第１のプログラムと、該
制御方策に基づいて割当候補号機を選択する第２のプロ
グラムと、該割当候補号機に対する割当登録方法を選択
して、登録を実行する第３のプログラムとを有すること
を特徴とするエレベータの群管理制御システム。
【請求項２】上記第1,第2,および第３のプログラムは、
現在の呼びおよび運行状況の観測結果、学習による呼び
と運行状況の予測結果、および上記各プログラムが選択
したときの予測結果を指標として、制御評価則とメンバ
シップ関数（評価主観）とに基づくファジー推論によ
り、各プログラムにおける出力を選択することを特徴と
する特許請求の範囲第１項記載のエレベータの群管理制
御システム。
【請求項３】上記各プログラムにおけるメンバシップ関
数（評価主観）は、現在の呼びと運行状況の予測結果、
および学習による呼びと運行状況の予測結果を指標とし
て、制御評価則とメンバシップ関数（評価主観）とに基
づくファジー推論とにより選択されることを特徴とする
特許請求の範囲第１項または第２項記載のエレベータの
群管理制御システム。
【請求項４】上記制御評価則およびメンバシップ関数
（評価主観）は、熟練者による断片的な制御知識を整理
して、編集した制御知識編集手段により変更されること
を特徴とする特許請求の範囲第１項、第２項または第３
項記載のエレベータの群管理制御システム。
【請求項５】上記第２のプログラムは、運行スケジュー
ル作成手段により作成され、時刻に応じて予め決定され
た運行スケジュールを評価指標として入力することを特
徴とする特許請求の範囲第１項記載のエレベータの群管
理制御システム。