JP5774301B2 - 群管理学習装置 - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、群管理学習装置および方法に関する。
エレベータの群管理制御において、利用者数が多い混雑時には、特定階床の利用者が長時間待たされることや、カゴが早く応答したにもかかわらずカゴ内の乗車人数が多いために乗車を待っている人の全員が乗れないことが起こりうる。この問題を解決するためには、停止する階床数を制限することがよいとされている。
ただし、カゴが停止する階床数を制限するだけでは、カゴが自由に動けるために、必ずしもカゴの走行範囲が小さくなるとは言えない。例えば、オフィスビルにおける昼食時の開始直後の交通需要では、ビル出入り口の階床(基準階)や食堂がある階床(食堂階)に降車が集中する。この場合の傾向としては、基準階や食堂階から遠く離れた階床の利用者は乗車機会が多くなり、基準階や食堂階に近い階床の利用者は待ち時間が増加する。このように特定階床に近い階床の利用者の待ち時間が増加するのは、最上階の近傍階を経由するカゴからの応答が増加するためである。加えて、基準階や食堂階に近づくにつれてカゴの乗車率が上がり、長く待ったにも関わらずカゴ内に乗車するスペースがなく、満員で乗車できないといった問題が発生する。したがって、カゴが停止する階床数のみならず、カゴの走行範囲についても制限する必要がある。
そこで、古くから「ゾーニング」と呼ばれる応答可能なホール呼びの階床数を制限する群管理制御方式が提案されている。応答可能なホール呼びの階床数を制限することは、カゴの走行範囲を制限することに他ならない。ゾーニングでは、上下方向別に、応答できるホール呼びの階床が記述されたホール呼び応答テーブルをカゴ毎に関連付けて、該テーブルに基づいてカゴ割当処理を行う。
特開平6−171845号公報 特開平9−208140号公報
特定のカゴに輸送負荷が偏ることで起こる満員通過を減少させ、輸送効率を向上することのできる群管理学習装置および方法の提供が望まれている。
実施形態によれば、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が提供される。該装置は、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を具備する。また該装置は、前記未応答時間に基づいて平均未応答時間を計算し、前記乗車荷重に基づいて乗車割合を計算し、該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計算する第2の計算部とを具備する。また該装置は、前記カゴの輸送負荷が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を具備する。
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。 Origin Destination(OD)表の一例を示す図。 ホール呼びの輸送負荷の計算の手順を示すフローチャート。 ホール呼び応答テーブルの一例を示す図。 方向別、階床別の乗車割合および降車割合を示す図。 方向別、階床別の乗車割合および降車割合を示す図。 初期設定用のホール呼び応答テーブルを示す図。 ホール呼び応答テーブルの更新手順を示すフローチャート。 担当ゾーンの更新を説明するための図。 担当ゾーンの更新の例を示す図。 担当ゾーンの更新の例を示す図。 担当ゾーンの更新の例を示す図。 担当ゾーンの更新の例を示す図。 担当ゾーンの更新の例を示す図。
以下で説明する実施形態は、乗場に行先方向を指定するホール呼びボタンを備え、カゴ内に行先階を指定するカゴ呼びボタンを備える上下ボタン方式のエレベータ装置に関する。本装置には、動的ゾーニングを実現する群管理学習装置が接続されている。実施形態に係る動的ゾーニングでは、一定の時間間隔でカゴの輸送負荷が計算される。該カゴの輸送負荷が平準化されるように、ゾーン設定が動的に変更される。このような動的ゾーニングによれば、混雑時におけるカゴ割当の際に、応答できるホール呼びをカゴ毎に制限することができる。したがって、特定のカゴに輸送負荷が偏ることで起こる満員通過を減少することができ、輸送効率を向上することができる。
(第1の実施形態)
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。
まずビル内においてエレベータの乗車を希望する乗客がホール呼びボタン01を押すと、カゴの配車要求が発生する。「配車」とは、このようなホール呼びに応じてエレベータのカゴを配することを意味する。カゴの配車要求は「新規ホール呼びの発生」という形でホール呼び情報検出部03によって検出される。検出されたホール呼びの情報は、ホール呼びの発生時刻、ホール呼びの発生階床、ホール呼びの方向(UpまたはDown)等を含む。
ホール呼び停止情報記憶部02は、配車要求に応答していないホール呼び(未応答ホール呼び)の情報、ホール呼びの発生時刻、ホール呼びの発生階床、ホール呼びの方向(UpまたはDown)等を記憶する。これらホール呼びに関する情報は、配車完了直後にホール呼び停止情報記憶部02から削除される。
乗客がカゴに乗車し、カゴ内のカゴ呼びボタン04にて行先階のボタンを押すと、当該行先階へのカゴ移動の要求が発生する。カゴ移動の要求は「新規カゴ呼びの発生」という形でカゴ呼び情報検出部06によって検出される。検出されたカゴ呼びの情報は、行先階等の情報を含む。カゴ呼び情報をカゴ呼び停止情報記憶部05にて記憶する。カゴ呼びに応答した場合には、対応するカゴ呼び情報がカゴ呼び停止情報記憶部05から削除される。
カゴ制御部07は、カゴ呼び停止情報記憶部05に記憶されている停止予定の階床にカゴが移動するように、カゴの制御を行う。エレベータ状態把握部08は、ホール呼び停止情報記憶部02およびカゴ呼び停止情報記憶部05それぞれに記憶されている情報を統合する。これらの情報は、カゴ割当演算処理部15において未応答ホール呼びに対する割当演算を行うために必要な情報である。
カゴ割当演算処理部15は、エレベータ状態把握部08にて統合されたエレベータの状態に関する情報を用いて、未応答のホール呼びにどのカゴを配車するかを決定する。どのカゴを配車するかを決定する方法は、特許第4454979号明細書に記載された方法を用いるとよい。カゴ運行制御部16は、カゴ割当演算処理部15の結果を反映して、各カゴに配車計画を行う。
実施形態に係る群管理学習装置は、エレベータ制御結果検出部09を有する。該エレベータ制御結果検出部09は、エレベータ装置のエレベータ状況把握部08に接続されている。群管理学習装置内において、エレベータ制御結果検出部09には、輸送負荷計算部10および交通需要判定部12に接続されている。輸送負荷計算部10には輸送負荷保存部11が接続され、交通需要判定部12には割当制限選択部13が接続されている。割当制限選択部13および輸送負荷保存部11は、割当制限設定部14に接続されている。割当制限設定部14は、エレベータ装置のカゴ割当演算処理部15に接続されている。
以下、実施形態に係る群管理学習装置の詳細な構成および動作について説明する。
エレベータ制御結果検出部09は、エレベータ状態把握部08により得られたカゴの状態およびエレベータの運行結果から観測可能な情報を検出する。観測可能な情報としては、未応答時間、乗車荷重、降車荷重がある。未応答時間とは、カゴがホール呼びに応答するまでの時間のことであり、カゴの移動方向別、階床別にそれぞれ取得可能である。乗車荷重とは、カゴに乗車した荷重のことであり、カゴの移動方向別、階床別にそれぞれ取得可能である。降車荷重とは、カゴから降車した荷重のことであり、カゴの移動方向別、階床別にそれぞれ取得可能である。これら情報の取得は一定時間間隔(例えば5分間隔)で行う。以下の説明では5分間隔で取得することを想定するが、この限りではない。
輸送負荷計算部10は、エレベータ制御結果検出部09から得られる階床別、方向別のそれぞれの平均未応答時間と、同エレベータ制御結果検出部09から得られる階床別、方向別のそれぞれの乗車荷重から算出される乗車割合とを用いてカゴ毎の輸送負荷を計算する。
ここで、乗車割合について説明する。上下ボタン方式のエレベータ装置において、乗車ホールにいる利用者は、進みたい方向のボタンを押下する。この時、エレベータ装置ではホール呼びボタンが押下されたことのみを観測でき、その押下されたホール呼びボタンに対して何人の利用者が待っているか、さらに行先階がどこであるかはわからない。つまり、計測できるのは、その階床で方向別にどれぐらいの乗車荷重が発生したか、あるいは降車荷重が発生したかのみである。この乗車荷重と降車荷重について図2を用いて説明する。
図2は、ビル内の交通需要を表現するOrigin Destination(OD)表の一例を示している。OD表は行列表現することができ、その行は乗場階を表し、列は行先階を表す。図2を例にすると、ある一定時間で総人数が360人のビル内の交通が計測されている。行列成分は、それぞれ、ある乗場階からある行先階に何人の利用者が移動したかを表している。ただし、この図2のような厳密なODを計測できるのは、利用者一人一人について情報を収集した場合である。
上下ボタン方式のエレベータでは、例えば、2階から上方向に乗車する、つまり3階以上に移動する利用者の荷重の総和が、上三角行列の2行目要素の総和である5(×平均体重)といった程度の情報しかわからない。同様に、5階から下方向に乗車した荷重が、下三角行列の5行目要素の総和である57(×平均体重)といった程度の情報しかわからない。降車荷重に関しても、3階の上方向で降車する、つまり1階と2階からの利用者が3階で降車するのは、上三角行列の3列目要素の総和である2(×平均体重)といった程度の情報しかわからない。これらの乗車荷重と降車荷重を用いると、利用者の荷重総和は、乗車荷重の総和または降車荷重の総和となる。乗車割合とは、方向別の乗車荷重を利用者の荷重総和で割ったものである。よって、乗車割合の総和は1である。降車割合に関しても同様に計算することができる。このような乗車割合を用いたホール呼びの輸送負荷の計算の手順を、図3を用いて説明する。
まず、輸送負荷計算部10は、S101においてホール呼び応答テーブルを読み込む。図4のように、ホール呼び応答テーブルとは、各階床においてホール呼びに応答可能か否かをカゴの号機毎に示したテーブルのことである。図4(a)(c)に示すホール呼び応答テーブルT10およびT20において、「△」は上方向のホール呼びに応答可能であることを表し、「▼」は下方向のホール呼びに応答可能であることを表す。これらホール呼び応答テーブルT10およびT20は、それぞれ、「△」または「▼」の存在に対応する「1」と「△」または「▼」の不存在に対応する「0」の2値を要素とするホール呼び応答テーブルT11(図4(b))およびT21(図4(d))として表現することができる。これをカゴμ号機の階床iの値として、上下方向にそれぞれ、
Figure 0005774301
と表現することとする。
Figure 0005774301
は、ホール呼び応答テーブルの要素であるが、図4(b)のホール呼び応答テーブルを表現すると、
Figure 0005774301
となる。
ここで、
Figure 0005774301
と表現した場合、これは、カゴμ号機のホール呼び応答テーブルのベクトルを表す。また、これらベクトルの組みの全体を
Figure 0005774301
と表すこととする。
次に、担当ゾーンについて説明する。異なるカゴμ号機とカゴν号機(μ≠ν)の間に、
Figure 0005774301
が成り立つならば、カゴμ号機とカゴν号機の担当ゾーンは同一である。図4を例にとると、C号機とD号機には、
Figure 0005774301
が成り立つため、両者の担当ゾーンは同一である。一方、A号機とB号機とC号機(D号機)はそれぞれホール呼び応答テーブルのベクトルが異なるため、これらの担当ゾーンは互いに異なる。
次に、S102において、輸送負荷計算部10は、ホール呼びの輸送負荷を計算する。ホール呼びの輸送負荷は、後述するホール呼び応答テーブルの更新に用いることができ、階床別、方向別に以下のように定義される。
Figure 0005774301
これらホール呼びの輸送負荷は、ホール呼びテーブル(のベクトル)毎に、
Figure 0005774301
のようにベクトルで与えられる。これらホール呼びの輸送負荷をまとめて、
Figure 0005774301
と表現することとする。
次に、S103において、輸送負荷計算部10はカゴの輸送負荷を計算する。計算の詳細は以下の手続きに従う。まず、ホール呼び応答テーブルから、方向別に、階床iが応答可能なホール呼びの個数すなわち、
Figure 0005774301
を計算する。ここでカゴ個数をNとすると、
Figure 0005774301
が成り立つ。
次に、カゴμに対して、ホール呼びの輸送負荷およびホール呼び応答テーブルに基づいてカゴの輸送負荷を算出する。カゴの輸送負荷は、ホール呼びの輸送負荷を各カゴがどの程度負担するかを表したものであり、ホール呼びの輸送負荷をホール呼び応答テーブルの値に基づいて各カゴに分配したものである。これは、
Figure 0005774301
によって与えられる。ここで、iは階床番号を表す。
輸送負荷保存部11は、輸送負荷計算部10において計算された結果を受け、以前の同一のホール呼び応答テーブルについての過去のカゴの輸送負荷すなわち、
Figure 0005774301
を用いて、
Figure 0005774301
として、カゴの輸送負荷の値を保存する。上式は指数移動平均と呼ばれる。エレベータ装置における乗客の発生は、時間的にも空間的(乗車階と行先階などのOD)にも不確実性が含まれるため、このように平均化して評価するのがよい。ここで、0<α≦1であり、αが0に近いほど、直近のデータを重視することを表している。
次に、S104において、輸送負荷計算部10はホール呼び応答テーブルの更新を行う。更新においては、各カゴのホール呼び応答テーブルの1つの要素について、その値を増減できるものとする。図4(b)のA号機を例にとると、
Figure 0005774301
のように、1つの方向について、ベクトルの左右方向にそれぞれ1を増やすか減らすかの4通りがある。ただし、
Figure 0005774301
のようにすべての要素が0である場合には、
Figure 0005774301
のように右端要素または左端要素の値を増加できるものとする。ここで、ホール呼び応答テーブル値の増減を行わないことを含めると、1つのカゴの1つの方向に対して5通りの更新可能性がある。上下方向では5×5=25通りある。カゴ1台に対して、25通りであるのでカゴK台では全部で25通りの組み合わせが存在する。更新後のホール呼び応答テーブルは、この中で各階床の上下方向のホール呼びに対して少なくとも1台のカゴが応答できるようなホール呼び応答テーブルに限定する。
カゴ毎の輸送負荷の平均値を、
Figure 0005774301
として、更新後のホール呼び応答テーブルのベクトルを
Figure 0005774301
とした時、更新後のカゴの輸送負荷をS103と同様の手続きで計算し、
Figure 0005774301
の値が最小になる
Figure 0005774301
を選択する。
ここで、
Figure 0005774301
は、ホール呼びの輸送負荷
Figure 0005774301
を用いて、更新後のホール呼び応答テーブルのベクトル
Figure 0005774301
に対して計算されるカゴの輸送負荷である。
次に、S105において輸送負荷計算部10は、S104において更新されたホール呼び応答テーブルを記憶手段等に記憶する。この場合、更新されたホール呼び応答テーブルは、交通需要判定部12により判定される交通需要の特徴量(後述する)に関連付けて記憶する。これにより、後に交通需要判定部12により交通需要の特徴量が判定されると、既に得られている適切なホール呼び応答テーブル(すなわちゾーン設定)を読み出して設定することができる。すなわち、交通需要の変化に応じた動的なゾーニングを実現することができる。
交通需要判定部12は、エレベータ制御結果検出部09から得られる情報を用いて、交通需要の特徴量を抽出する。特徴量の抽出には、観測可能な情報である方向別、階床別の乗車荷重および降車荷重を用いる。乗車荷重および降車荷重を用いて図5(a)(b)や図6(a)(b)のような方向別、階床別の乗車割合および降車割合を取得することができる。これらの情報をそのまま特徴量として用いるのは、計算資源が限られた組み込み系のエレベータ群管理システムにおいては困難であることが予想される。そこで閾値処理によって離散化し、離散化したベクトルを特徴量として用いる。例えば、図5の例では、方向別、階床別の観測量に対して閾値ω=0.3などと設定し、閾値を超える割合の場合には「1」を、閾値を超えない場合には「0」を返す処理を行う。図5では、
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。
さらにこの利用者総数の推定値は連続値となりうるためにそのままの値を特徴量として用いるのは、組み込み系のシステムにおいては不適である。そこでこの利用者総数の推定値に関しても閾値処理によって離散化する。例えば、単位時間当たりの利用者総数の推定値を0人から300人までは(0001)、300人から600人までは(0010)、600人から900人までは(0011)といった2進数表示で表現することができる。以降これを利用者総数の特徴量と呼ぶこととする。上記乗車割合の特徴量、降車割合の特徴量および利用者総数の特徴量の組みをまとめて「交通需要の特徴量」と表現することとする。これら交通需要の特徴量を用いて、交通需要の判定を行う。例えば、過去5分で取得した交通需要の特徴量がどの特徴ベクトルと同じかをハミング距離が一致するかどうかで判定する。
割当制限選択部13は、交通需要判定部12によって判定された交通需要の特徴量に対応するゾーン設定(すなわち割当制限)を実現するホール呼び応答テーブルを選択し、割当制限設定部14に与える。割当制限設定部14は、割当制限選択部13から得たホール呼び応答テーブルをエレベータ装置のカゴ割当演算処理部15に送出する。
なお、交通需要判定部12で判定される特徴量に対して、予めゾーン数およびゾーン設定の初期値を用意しておくことが好ましい。初期値としては、例えば図7のようなホール呼び応答テーブルを予め用意しておけばよい。これは、ゾーニングを行わない場合のゾーン設定であり、常にすべてのカゴ号機ですべての階床を担当する最も基本的なものである。
(第2の実施形態)
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。
排他的ゾーニングとは、カゴ号機毎に設定された
Figure 0005774301
の値に関して、
Figure 0005774301
の関係があるゾーニング方式である。
ここで、zは担当ゾーンに関するインデックスを表し、図4を例にすると、A号機、B号機、C号機(D号機)のホール呼び応答テーブルのベクトルの和を求めることに相当する。
Figure 0005774301
の最右要素が「0」になるのは、最上階の上方向のホール呼びは存在しないためである。同様に、
Figure 0005774301
の最左要素が「0」になるのは最下階の下向きホール呼びは存在しないためである。
図3のS101では、この「1」、「0」で表現されたホール呼び応答テーブルを読み込む。S102においては、方向別、階床別の輸送負荷(ホール呼びの輸送負荷)を計算する。階床別の輸送負荷の計算は、第1の実施形態で説明したものと同様である。
各階床の輸送負荷が得られたならば、S103においてホール呼び応答テーブルを参照し、カゴ毎の輸送負荷を計算する。次にゾーンについて説明する。ゾーンが同じとは、ホール呼び応答テーブルが同じカゴ号機の組みのことである。図4を用いて説明すると、A号機、B号機はゾーンが異なる。C号機とD号機は同じホール呼び応答テーブルを持っているため、ゾーンが同一である。この図4のようなホール呼び応答テーブルを持つ場合、当該エレベータ装置は3つのゾーンを持つものであると言うことができる。
次に、S104においてホール呼び応答テーブルを更新する。この処理は割当制限設定部14によって行われる。この更新の手順を図8にて詳細に説明する。
まず、図8のS201では、図3のS103で計算されたカゴ毎の輸送負荷
Figure 0005774301
の値を参照して、カゴの輸送負荷が最も大きいカゴid_maxおよび、その輸送負荷の最大値val_maxと、カゴの輸送負荷が最も小さいカゴid_minおよび、その輸送負荷の最小値val_minを見つける。
次に、S202においてカゴの輸送負荷の最大値と最小値の値から、
Figure 0005774301
を算出する。このθは最大値に対する最小値の差を表している。θがある一定値dに比べて大きかった場合、ホール呼び応答テーブルを更新する。θがある一定値dに比べて小さかった場合には、輸送負荷に違いが無いものとして、ホール呼び応答テーブルの更新を行わない。
次に、ホール呼び応答テーブルの更新方法について説明する。図4のようなホール呼び応答テーブルを持っている場合を考える。まず、S201で得られたid_max,id_minに関して、そのカゴidの大小関係を比較する。
id_min<id_maxは、図4で説明すると、
Figure 0005774301
に対応する6通りが起こりうる。これら6つの順番が得られた時の担当ゾーンの更新を図9乃至図14に示す。代表例として図9を用いて詳細に説明する。
まず、排他的ゾーニングにおいては、各ゾーンを構成するためのカゴ毎のパラメータは1つだけでよい。そのパラメータを反転階と呼ぶこととする。図9の左図において、A号機の反転階は3階、B号機の反転階は5階、C号機、D号機の反転階は7階となる。また、反転階がビルの最上階であるカゴ号機は、上方向のすべてのホール呼びを担当するものとし、図9の左図のように反転階がビルの最下階であるカゴ号機は、下方向のホール呼びをすべて担当するものとする。ここで、反転階が最上階を含むゾーン設定を「下向きゾーン設定」と呼び、反転階が最下階を含むゾーン設定を「上向きゾーン設定」と呼ぶこととする。
上向きゾーン設定であるか下向きゾーン設定であるかは、後述の割当制限選択部13で予め決められている。ここではゾーン数が3である場合のすべての輸送負荷の順序関係を示したが、S203、S204、S205のステップは、これらを一般化して表現したもので、ゾーン数が固定された状況では図8から図13で表わされる更新をすべて含めた表現になっている。
以上説明した実施形態によれば、あらゆるゾーニングの設定に対応した更新手続きを実行することができる。排他的ゾーニングに限定する構成では、学習するパラメータが少ないため、学習効果がゾーニングによって無駄な停止が削減でき、周回時間が短縮される。学習効率に関連するパラメータを外部から設定する構成では、ゾーニングの変更頻度すなわちホール呼び応答テーブルの更新頻度を調整することができる。
また、特定の交通需要に対応したゾーニングを設定することが可能である。学習効率を向上し、かつ特定の交通需要に対応したゾーニングを設定する構成とすることもでき、ゾーニングを行う必要のある交通需要とゾーニングを行う必要のない交通需要とを分けることで余分な性能悪化を回避することができる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
01…ホール呼びボタン;
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)

  1. 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、
    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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  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、
    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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