JP5774301B2 - 群管理学習装置 - Google Patents
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Description
図1は、実施形態に係るエレベータ装置および群管理学習装置を示すブロック図である。実施形態に係るエレベータ装置が設置されるビル等の各階床には、ホール呼びボタン01が配置される。ホール呼びボタン01にはホール呼び停止情報記憶部02およびホール呼び情報検出部03が接続され、これらはエレベータ状況把握部08に接続される。エレベータ装置の1台又は複数台のカゴを有し、カゴの各々にはカゴ呼びボタン04が設けられる。カゴ呼びボタン04はカゴ呼び情報記憶部05およびカゴ呼び情報検出部06に接続され、これらはカゴ制御部07に接続される。カゴ制御部07は、エレベータ状況把握部08に接続される。カゴ割当演算処理部15は、エレベータ状況把握部08および群管理学習装置の割当制限設定部14に接続されており、カゴ運行制御部16を制御する。カゴ運行制御部16は、カゴ割当の演算結果に従ってカゴ制御部07を制御する。
上向き乗車割合の特徴量ベクトル(1,0,0,0,0,0,0)
上向き降車割合の特徴量ベクトル(0,0,0,0,0,0,0)
下向き乗車割合の特徴量ベクトル(0,0,0,0,0,0,0)
下向き降車割合の特徴量ベクトル(0,0,0,0,0,0,0)
となる特徴量ベクトルが得られる。図6では、
上向き乗車割合の特徴量ベクトル(0,0,0,0,0,0,0)
上向き降車割合の特徴量ベクトル(0,0,0,0,0,0,0)
下向き乗車割合の特徴量ベクトル(0,0,0,0,0,0,0)
下向き降車割合の特徴量ベクトル(1,0,0,0,0,0,0)
となる。各ベクトルは階床数だけの要素を持つ4つのベクトルとなる。以降、これらを乗車割合の特徴量や降車割合の特徴量と呼ぶこととする。また、乗車荷重の総和と降車荷重の総和を平均化したものを平均荷重とし、平均荷重を人間の平均体重(例えば65kg)で割ると、利用者総数を推定することができる。
第1の実施形態では、動的ゾーニングの一般的な構成について述べた。第1の実施形態に従う一般的な動的ゾーニングでは、設定を変更するパラメータの数が比較的多いこと、輸送負荷が時間的に揺らぐことによる影響があること等により、学習の速度が低下する場合がありうる。このような場合、学習の効果が発現するまでに時間がかかり、実運用上の問題となりうる。そこで第2の実施形態では、学習するパラメータを少なくし、学習速度を向上する動的ゾーニングの方法として、排他的ゾーニングに限定した動的ゾーニングの方法について説明する。第2の実施形態の説明において、第1の実施形態と同様の構成および動作については説明を省略する。
02…ホール呼び停止情報記憶部;
03…ホール呼び情報検出部;
04…カゴ呼びボタン;
05…カゴ呼び停止情報記憶部;
06…カゴ呼び情報検出部;
07…カゴ制御部;
08…エレベータ情報把握部;
09…エレベータ制御結果検出部;
10…輸送負荷計算部;
11…輸送負荷保存部;
12…交通需要判定部;
13…割当制限選択部;
14…割当制限設定部;
15…カゴ割当演算処理部;
16…カゴ運行制御部
Claims (5)
- 各階床のホール呼びに対してエレベータのカゴを割り当てる群管理制御に適用される群管理学習装置であって、
前記カゴが前記ホール呼びに応答するまでの時間である未応答時間を平均した平均未応答時間と、前記カゴに乗車した荷重である乗車荷重とを前記カゴの移動方向毎および階床毎にそれぞれ示すエレベータ制御結果を検出する検出部と、
前記乗車荷重を前記乗車荷重の総和で割ることによって乗車割合を前記カゴの移動方向毎および階床毎に計算し、前記平均未応答時間と該乗車割合との乗算により前記カゴの移動方向別および階床別のホール呼びの輸送負荷を計算する第1の計算部と、
前記階床毎に前記カゴが前記ホール呼びに応答可能であるか否かを前記カゴの号機毎に表すホール呼び応答テーブルに基づいて、前記ホール呼びの輸送負荷を前記カゴに分配した場合のカゴの輸送負荷を前記カゴの号機毎に計算する第2の計算部と、
前記カゴの輸送負荷が前記カゴの号機間で平準化されるように前記ホール呼び応答テーブルを更新する更新部と、
を具備することを特徴とする群管理学習装置。 - 前記第2の計算部は、前記ホール呼び応答テーブルについて過去に計算されたカゴの輸送負荷によって前記カゴの輸送負荷を平均化することを特徴とする請求項1に記載の装置。
- 前記平均化は、指数移動平均であることを特徴とする請求項2に記載の装置。
- 前記指数移動平均のパラメータと、前記ホール呼び応答テーブルの更新頻度とを調整するための手段をさらに具備することを特徴とする請求項3に記載の装置。
- 各階床のホール呼びに対してエレベータのカゴを割り当てる群管理制御に適用される群管理学習方法であって、
前記カゴが前記ホール呼びに応答するまでの時間である未応答時間を平均した平均未応答時間と、前記カゴに乗車した荷重である乗車荷重とを前記カゴの移動方向毎および階床毎にそれぞれ示すエレベータ制御結果を検出するステップと、
前記乗車荷重を前記乗車荷重の総和で割ることによって乗車割合を前記カゴの移動方向毎および階床毎に計算し、前記平均未応答時間と該乗車割合との乗算により前記カゴの移動方向別および階床別のホール呼びの輸送負荷を計算するステップと、
前記階床毎に前記カゴが前記ホール呼びに応答可能であるか否かを前記カゴの号機毎に表すホール呼び応答テーブルに基づいて、前記ホール呼びの輸送負荷を前記カゴに分配した場合のカゴの輸送負荷を前記カゴの号機毎に計算するステップと、
前記カゴの輸送負荷が前記カゴの号機間で平準化されるように前記ホール呼び応答テーブルを更新するステップと、
を具備することを特徴とする群管理学習方法。
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