JPH02138080A - Group management control device for elevator - Google Patents

Group management control device for elevator

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Publication number
JPH02138080A
JPH02138080A JP63290014A JP29001488A JPH02138080A JP H02138080 A JPH02138080 A JP H02138080A JP 63290014 A JP63290014 A JP 63290014A JP 29001488 A JP29001488 A JP 29001488A JP H02138080 A JPH02138080 A JP H02138080A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
control
target
group management
control device
targets
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP63290014A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Atsuya Fujino
篤哉 藤野
Yuzo Morita
森田 雄三
Toshizo Hida
飛田 敏三
Kenji Yoneda
健治 米田
Takaaki Uejima
上島 孝明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP63290014A priority Critical patent/JPH02138080A/en
Publication of JPH02138080A publication Critical patent/JPH02138080A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To respond to various requests from users by receiving inputs from the users with a multi-target inputting means, determining the allocation program with a control method determining means, and predicting the operation results with a simulating means. CONSTITUTION:A multi-target inputting means 1-1 and a control method determining means 1-2 are provided on an individuality support device 1 separately from a group management control device 4, and the ordinary elevator group management control is performed only by the group management control device 4. Inputs from users are received by the multi-target inputting means 1-1, the allocation program is determined by the sorting, extraction, correction and generation by the control method determining means 1-2, the operation results are predicted by a simulator 1-4, whether the results are satisfactory or not is inquired to the users via a display device 2, the target and weight are changed if the results are unsatisfactory, the processing is interactively repeated until the users are satisfied, and the group management control device 4 is set when satisfactory results are obtained. Various requests from the users can be responded.

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−の群管理制御装置に係り、特に
、エレベータ−に対する利用者の多様な要望を実現する
ために用いて好適なエレベータ−の群管理制御装置に関
する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to an elevator group management control device, and particularly to an elevator group management control device suitable for use in realizing the various demands of elevator users. This invention relates to a group management control device.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、エレベータ−の群管理において、呼び割り当てを
行うための基準となる制御目標は、ホールでの待ち時間
に相当する、呼び釦を押してからエレベータ−が乗り場
に到着するまでのホール呼び継続時間が主であり、長年
この時間を短くする努力が行われてきた。制御目標とし
て、これ以外の項目を考慮した従来技術として、例えば
、特公昭62−70号公報、特公昭62−71号公報等
に記載された技術が知られている。
Conventionally, in elevator group management, the control objective that serves as the standard for call assignment is the hall call duration from the time the call button is pressed until the elevator arrives at the landing, which corresponds to the waiting time in the hall. Efforts have been made to shorten this time for many years. As a conventional technique that considers items other than these as control targets, for example, techniques described in Japanese Patent Publication No. 1982-70, Japanese Patent Publication No. 62-71, etc. are known.

これらの公報に記載された従来技術は、エレベータ−の
消費電力を節約し、かつ、乗り場における待ち客へのサ
ービスも低下させないように、ホール呼び継続時間との
バランスを取るものである。
The conventional techniques described in these publications are designed to save power consumption of elevators and balance the hall call duration time so as not to degrade the service to waiting customers at the landing.

このため、この従来技術は、ホール呼びに乗りかごを割
当てる際の評価項目に、ホール呼び継続時間だけでなく
、消Fcff1力の予測値を加えて、省エネルギーと乗
り場での待ち客へのサービスの両立を図っているので、
省エネルギーとホール呼び継続時間の短縮を同時に自動
的に行うことが可能になるという点で優れている。
For this reason, this conventional technology adds not only the hall call duration time but also the predicted value of the dissipation Fcff1 force to the evaluation items when allocating a car to a hall call, thereby saving energy and improving service to customers waiting at the hall. We are trying to balance both
It is excellent in that it is possible to automatically save energy and shorten hall call duration time at the same time.

しかしなから、前記従来技術は、乗車時間、かご内混雑
度、予約変更率等の他の制御目標項目を制御目標として
含んでおらず、また、省エネルギーとホール呼び継続時
間とのバランスが自動的にとられるので、利用者の意見
を反映することができないものである。
However, the conventional technology does not include other control target items such as boarding time, congestion level in the car, reservation change rate, etc., and also does not automatically balance energy saving and hall call duration time. It is not possible to reflect the opinions of users.

制御項目として、前述以外の項目をも考慮した従来技術
として1例えば、特公昭58−56709号公報に記載
された技術が知られている。
As a conventional technique that takes into consideration items other than those mentioned above as control items, for example, the technique described in Japanese Patent Publication No. 58-56709 is known.

この従来技術は、満員予測を制御目標項目に加えたもの
であるが、ホール呼び継続時間以外の他の制御目標項目
に関しては考慮されておらず、また、ホール呼び継続時
間とのバランスをとる場合に利用者の希望を取り入れる
ことが困難である。
This conventional technology adds fullness prediction to the control target items, but does not consider other control target items other than hall call duration time, and when balancing with hall call duration time. It is difficult to incorporate the wishes of users into the system.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

前述した従来技術は、ユーザの個々の希望を群管理を行
うための主な制御目標項目であるホール呼び継続時間と
のバランスをとって実現させるという点で優れたもので
ある。しかし、前記従来技術は、相反する3つ以上の複
数の制御目標間のバランスをとり、′ユーザが満足でき
る制御方法を決定するという点についての配慮がなされ
ておらず、また、ユーザが、個々の制御目標項目に対す
る制御目標値を設定することができないため、ユーザの
希望全体を満足させる制御を行うことができないという
問題点があった。
The above-mentioned conventional technology is excellent in that it achieves a balance between the user's individual wishes and the hall call duration, which is the main control target item for group management. However, the above-mentioned prior art does not take into consideration the need to balance three or more conflicting control objectives and determine a control method that satisfies the user. Since it is not possible to set control target values for the control target items, there is a problem in that it is not possible to perform control that satisfies the user's overall wishes.

本発明の目的は、前記従来技術の問題点を解決し、ユー
ザの多様な要求にも答えることを可能としたエレベータ
−の群管理制御装置を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an elevator group management control device that solves the problems of the prior art and can meet various user requests.

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

本発明によれば、前記目的は、従来の群管理制御装置に
多目標入力手段と、制御目標決定手段とを設けることに
より達成される。そして、前記目的は、多目標入力手段
でユーザからの入力を受は付け、制御方法決定手段の分
類、抽出、修正、生成手段により割り当てプログラムを
決定し、シミュレーション手段でその運行結果を予測し
、その予測制御結果をユーザに提示し、ユーザに結果が
満足か否かを問い、もし不満であれば、最初に戻り、目
標や重みを変更し、ユーザが満足するまで対話的に前述
の処理を繰返し、満足する結果が得られた場合に、その
割り当てプログラムを群管理制御装置に設定することに
より達成される。
According to the present invention, the above object is achieved by providing a conventional group management control device with multi-target input means and control target determination means. The purpose is to accept input from the user using the multi-objective input means, determine an assigned program using the classification, extraction, modification, and generation means of the control method determining means, and predict the operation results using the simulation means. The predictive control results are presented to the user, and the user is asked whether or not the results are satisfactory. If the user is dissatisfied, go back to the beginning, change the goals and weights, and interactively repeat the above process until the user is satisfied. This is achieved by repeatedly setting the assignment program in the group management control device if a satisfactory result is obtained.

〔作用〕[Effect]

多目標入力手段と制御方法決定手段とは11群管理制御
手段とは分けて設けられ、通常のエレベータ−の群管理
制御は1群管理制御手段によってのみ行われる。そして
、多目標入力手段と制御方法決定手段とは、ユーザの要
求により起動され、割り当てプログラムを生成するまで
の間、群管理制御手段の動作とは別にオフラインで働く
、このため、割り当てプログラムの生成のために、群管
理制御手段が過負荷となるようなことはない、また、生
成された割り当てプログラムは、シミュレーションによ
る予測、ユーザの了解を得てから群管理手段に受は渡さ
れるので、設定変更等が生じることがなく、群管理制御
に支障をきたすこともない。
The multi-target input means and the control method determining means are provided separately from the 11 group management control means, and normal elevator group management control is performed only by the 1 group management control means. The multi-objective input means and the control method determining means are activated by a user's request and work off-line, apart from the operation of the group management control means, until the assignment program is generated. Therefore, the group management control means will not be overloaded, and the generated assignment program is predicted by simulation and is handed over to the group management means after obtaining the user's consent. No changes occur, and there is no problem with group management control.

本発明によれば、前述のようにして、ユーザの多様な要
求にも応じることを可能とした群管理制御装置を提供す
ることができる。
According to the present invention, as described above, it is possible to provide a group management control device that can meet various user requests.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明によるエレベータ−の群管理制御装置の一
実施例を図面により詳細に説明する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of an elevator group management control system according to the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.

第1図は本発明の一実施例の全体構成を示すブロック図
、第2図は動作を説明する概略フローチャート、第3図
は制御方法決定知識ベースの構成を説明する図、第4図
は多目標入力処理を説明するフローチャート、第5図は
制御方法決定処理を説明するフローチャート、第6図は
総合的制御方法生成処理を説明するフローチャート、第
7図はシミュレーション処理を説明するフローチャート
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a schematic flowchart explaining the operation, FIG. 3 is a diagram explaining the configuration of the control method determination knowledge base, and FIG. FIG. 5 is a flowchart illustrating target input processing, FIG. 5 is a flowchart illustrating control method determination processing, FIG. 6 is a flowchart illustrating comprehensive control method generation processing, and FIG. 7 is a flowchart illustrating simulation processing.

第8図は分類用知識の例を説明する図、第9図は抽出用
知識の例を示す図、第10図は修正用知識の例を示す図
、第11図は予測結果表示画面の例を説明する図である
。第1図において、1は個性化支援装置、1−1は多目
標入力部、1−2は制御方法決定部、1−3は制御方法
決定知識ベース。
Figure 8 is a diagram explaining an example of classification knowledge, Figure 9 is a diagram showing an example of extraction knowledge, Figure 10 is a diagram showing an example of correction knowledge, and Figure 11 is an example of a prediction result display screen. FIG. In FIG. 1, 1 is an individualization support device, 1-1 is a multi-target input section, 1-2 is a control method determining section, and 1-3 is a control method determining knowledge base.

1−4はシミュレータ、1−5は環境、交通流データベ
ース、2は表示装置、3は入力装置、4は群管理制御装
置、4−1は群管理制御部、4−2は号機、4−3はホ
ール呼び釦、4−4は制御方法データベースである。
1-4 is a simulator, 1-5 is an environment, a traffic flow database, 2 is a display device, 3 is an input device, 4 is a group management control device, 4-1 is a group management control unit, 4-2 is a car, 4- 3 is a hall call button, and 4-4 is a control method database.

本発明により一実施例のシステムは、第1図に示すよう
に、群管理制御手段である群管理制御装置4と、多目標
生成手段である。オフラインで設けられた個性化支援装
置1とにより構成されている0個性化支援装置1は1表
示装置2と入力装置3を備えるとともに、多目標入力を
実行する多目種入力部1−11割り当てプログラムを生
成する制御方法決定部1−2と、該決定部1−2で使用
する制御方法決定知識ベース1−3と、シミュレータ1
−4と、該シミュレータ1−4で使用する環境、交通流
データベース1−5とを備えて構成されている0群管理
制御装置4は、従来技術の場合と同様な群管理制御部4
−1、号機4−2、ホール呼、び釦4−3に加え、個性
化支援装置1から受は渡される割り当てプログラムを記
憶する制御方法データベース4−4を備えて構成されて
いる。
As shown in FIG. 1, a system according to an embodiment of the present invention includes a group management control device 4, which is a group management control means, and a multi-target generation means. The individualization support device 1, which is configured with an offline individualization support device 1, is equipped with a display device 2 and an input device 3, and is assigned a multi-item input section 1-11 for performing multi-target input. A control method determination unit 1-2 that generates a program, a control method determination knowledge base 1-3 used in the determination unit 1-2, and a simulator 1.
-4, an environment used in the simulator 1-4, and a traffic flow database 1-5.
-1, car number 4-2, hall call button 4-3, and a control method database 4-4 that stores the assignment program passed from the individualization support device 1.

そして、本発明において、通常の群管理制御は。In the present invention, normal group management control is as follows.

群¥I理制御装[4のみにより行われる。Performed only by Group I control system [4].

まず、本発明の実施例による同性化支援装置1の概略動
作を第2図に示す処理フローにより説明する。
First, the general operation of the same-sex assimilation support device 1 according to the embodiment of the present invention will be explained with reference to the processing flow shown in FIG. 2.

(1)システムの初稼動時、ユーザからの目標設定の要
求によりこの処理が起動され、まず初めに。
(1) When the system is first started, this process is started in response to a request for goal setting from the user.

多目標入力部1−1の多目標入力ルーチンで。In the multi-target input routine of the multi-target input unit 1-1.

ユーザからの入力を受は付ける(ステップ5100)。Input from the user is accepted (step 5100).

(2)次に、制御方法決定部1−2の制御方法決定ルー
チンにより制御方法を決定し、シミュレータ1−4のシ
ミュレーションルーチンにより、エレベータ−の運行結
果を予測する(ステップ5200,5400)。
(2) Next, the control method is determined by the control method determination routine of the control method determination unit 1-2, and the operation result of the elevator is predicted by the simulation routine of the simulator 1-4 (steps 5200, 5400).

(3)ステップ5400のシミュレーションルーチンに
より得られた予測制御結果を表示し、ユーザに、その結
果が満足であるか否かを尋ねる(ステップ5OOI、5
OO2)。
(3) Display the predictive control results obtained by the simulation routine of step 5400 and ask the user whether the results are satisfactory (steps 5OOI, 5
OO2).

(4)ステップ5002で、ユーザより不満との指示が
あれば、ステップ5100に戻り、制御目標1重み等を
変更し、5OOIまでの処理を再度行う。この処理は、
ユーザが満足するまで対話的に繰返し行われる。
(4) In step 5002, if the user indicates dissatisfaction, the process returns to step 5100, changes the control target 1 weight, etc., and performs the processing up to 5OOI again. This process is
This is repeated interactively until the user is satisfied.

(5)ステップ5Oo2で、ユーザより満足との指示が
得られた場合、ステップ5400で得られた予測制御結
果に対応したその制御方法である割り当てプログラムを
群管理制御装置4に設定して処理を終了する(ステップ
5003)。
(5) If the user indicates satisfaction in step 5Oo2, an assignment program that is a control method corresponding to the predictive control result obtained in step 5400 is set in the group management control device 4 and processing is performed. The process ends (step 5003).

次に、実際の数値を用いて、本発明の実施例の処理の各
ルーチンについて順に説明する。本発明の実施例は、そ
のプログラムに知識処理の技法を応用したものであるが
、ここで用いられる知識は、極めて膨大なものとなるの
で、以下の説明では、動作に支障をきたさない範囲で、
最小限の知識だけを取り上げることとする。
Next, each routine of the processing of the embodiment of the present invention will be explained in order using actual numerical values. The embodiment of the present invention applies knowledge processing techniques to the program, but since the knowledge used here is extremely large, the following explanation will be limited to the extent that it does not interfere with the operation. ,
We will cover only the minimum amount of knowledge.

制御方法知識ベースは、第3図に示すように、分類用知
識、抽出用知識及び修正用知識の3種の知識から構成さ
れる。これらの各知識は、その知識が関連する制御目標
項目毎に階層化され、If−条件、Then−決定のプ
ロダクションルールの形で記述されている。
As shown in FIG. 3, the control method knowledge base is composed of three types of knowledge: classification knowledge, extraction knowledge, and correction knowledge. Each of these pieces of knowledge is hierarchized for each control target item to which the knowledge is related, and is described in the form of If-condition and Then-decision production rules.

分類用知識は、制御方法決定部1−2が、入力された複
数の制御目標を、直接制御すべき直接制御目標群と、こ
の直接制御目標群による制御の結果により付随的に制御
される間接制御目標群とに分類するためのものである。
The classification knowledge allows the control method determining unit 1-2 to classify the input plurality of control targets into a direct control target group to be directly controlled and an indirect control target group that is incidentally controlled by the result of control by this direct control target group. This is for classifying into control target groups.

そして、制御目標を直接制御目標と間接制御目標とに分
類するための知識として、ユーザより入力された多目標
のうちのある2つの目標a、a’ について、その相関
関係にしたがって分類を行う、次のような知識が使用さ
れる。
Then, as knowledge for classifying control targets into direct control targets and indirect control targets, two targets a and a' of the multiple targets input by the user are classified according to their correlation. The following knowledge will be used:

(1)目標a、 81間に互いに正の相関がある場合に
は、重みまたは改善効果の大きい方を直接制御目標とし
、他方を間接制御目標とする。
(1) If there is a positive correlation between targets a and 81, the one with the greater weight or improvement effect is set as the direct control target, and the other is set as the indirect control target.

(2)目標aを改善すると目標a′も改善されるが、目
標a を改善しても目標aは改善されない場合には、目
標aを直接制御目標として、目標a′と間接制御目標と
する。
(2) If target a is improved, target a' will also be improved, but if target a is not improved even if target a is improved, target a is set as a direct control target, and target a' is set as an indirect control target. .

(3)目標a、a’間に互いに負の相関があるときには
、重みまたは改善効果の大きい方を直接制御目標とし、
他方を間接制御目標として、目標a、a’間のトレード
オフは修正手段で行う。
(3) When there is a negative correlation between targets a and a', the one with the larger weight or improvement effect is set as the direct control target,
With the other being an indirect control target, the trade-off between targets a and a' is performed by a modifying means.

抽出用知識は、直接制御目標群に分類された洛目標項目
について1個々の目標達成のための制御方法及び制御パ
ラメータを保持している知識である。また、修正用知識
は、間接制御目標群に分類された各制御目標について、
個々に影響をおよぼす直接制御目標群の制御方法及び制
御パラメータを修正するために用いる知識である。
The extraction knowledge is knowledge that holds control methods and control parameters for achieving one individual goal for the Raku goal items classified into the direct control goal group. In addition, the correction knowledge is for each control goal classified into the indirect control goal group.
This is the knowledge used to modify the control method and control parameters of a group of direct control targets that individually affect each other.

また、入力装置3より、ユーザにより入力可能な制御目
標項目は、平均待ち時間の短縮、長待ち率の低減等のエ
レベータ−系全体の効率改善に関する項目、省エネルギ
ー、低騒音等のビル管理に関する項目、かご内混雑度の
低減、予約変更等の改善等の利用客の快適性を向上させ
る項目等であり、これらの目標項目の計測単位は1時間
(秒)。
Furthermore, control target items that can be input by the user through the input device 3 include items related to efficiency improvement of the entire elevator system such as shortening average waiting time and reduction of long waiting rate, and items related to building management such as energy saving and low noise. , items to improve customer comfort, such as reducing congestion in the car and improving reservation changes, etc. The unit of measurement for these target items is 1 hour (second).

割合(%)、量(人)、単位当り量(人/分台)等で測
られる通約性のないものでよい。
It may be something that is incommensurable and can be measured as a proportion (%), amount (person), amount per unit (person/minute), etc.

なお以下に説明する本発明の実施例の動作は。The operation of the embodiment of the present invention will be described below.

ビル種が一社専有ビル、交通需要が平常時の場合とする
The building type is a building exclusively owned by one company, and the traffic demand is normal.

まず、前述した多目標入力ルーチン5100における処
理の内容を、第4図に示すフローにより説明する。
First, the contents of the processing in the multi-target input routine 5100 described above will be explained with reference to the flow shown in FIG.

(1)表示装置2に制御目標項目を表示する。ここでは
、制御目標として次の8項目を取り上げることとする。
(1) Display control target items on the display device 2. Here, we will take up the following eight items as control objectives.

1、待ち時間 2、乗車時間 3、かご内混雑度 4、予約変更率 5、長持ち率 6、情報案内量 7、省エネルギー 8、輸送能力     (ステップS 101)。1. Waiting time 2.Ride time 3. Car congestion level 4. Reservation change rate 5. Longevity rate 6. Amount of information guidance 7. Energy saving 8. Transportation capacity (Step S101).

(2)ユーザに目標項目を選択させる(ステップS 1
02)。
(2) Let the user select a target item (step S1
02).

(3)ステップ102におけるユーザの選択が、1、待
ち時間、20乗車時間、3.かご内混雑度、4.予約変
更率、5.長持ち率の5項目であるとした場合1選択さ
れた目標項目数5をTnに格納する(ステップ5103
)。
(3) If the user's selections in step 102 are: 1. Waiting time; 20. Riding time; 3. Car congestion degree, 4. Reservation change rate, 5. If there are 5 items for longevity rate, 1. Store the selected target number of items 5 in Tn (step 5103).
).

(4)選択された各目標に対する目標値で、を、順次設
定し、各目標項目間の優先順位及び重み係数0里を設定
する(ステップ104〜107)。
(4) Sequentially set the target values for each of the selected targets, and set the priority order and weighting coefficient of 0 for each target item (steps 104 to 107).

以上の処理により、群管理制御に対する複数の目標、そ
の目標値、優先順位及び重みが求まり。
Through the above processing, a plurality of targets for group management control, their target values, priorities, and weights are determined.

設定できる。設定例を以下に示す。Can be set. A setting example is shown below.

目標項目     目標値    順位  重み待ち時
間    18秒以下   1  0.41乗車時間 
    35秒以下   2 0.27かご内混雑度 
40%以上か3%以下 4  0.12予約変更率  
  5%以下    5  0.07長待ち率    
 3%以下    3  0.13前述した多目標入力
ルーチン5100の処理は、同一出願人がすでに提案し
ている、特願昭63−47480号、特願昭63−10
2544号等に記載の方法を使用することも可能である
Target item Target value Rank Weighted waiting time 18 seconds or less 1 0.41 Riding time
35 seconds or less 2 0.27 Car congestion level
40% or more or 3% or less 4 0.12 Reservation change rate
5% or less 5 0.07 long waiting rate
3% or less 3 0.13 The processing of the multi-target input routine 5100 described above has already been proposed by the same applicant, such as Japanese Patent Application No. 63-47480 and Japanese Patent Application No. 63-10.
It is also possible to use the method described in No. 2544 and the like.

次に、制御方法決定ルーチン5200の処理を第5図に
示すフロにより説明する。
Next, the processing of the control method determination routine 5200 will be explained using the flow shown in FIG.

(1)初めに、目標項目を、第8図に例示するような分
類用知2に201を用いて、直接制御目標と間接制御目
標とに分類する。入力された目標と分類用知識に201
の内容とのマツチングをとると、目標項目は1次のよう
に分類される。
(1) First, target items are classified into direct control targets and indirect control targets using classification knowledge 2 201 as illustrated in FIG. 201 for the input goal and classification knowledge
By matching with the contents of , the target items are classified as follows.

直接制御目標:待ち時間(無条件) 乗車時間(知識3) かご内混雑度(無条件) 間接制御目標:予約変更率(知識1,2)長持ち率(知
m1) (ステップ5201)。
Direct control goals: Waiting time (unconditional) Riding time (knowledge 3) Car congestion degree (unconditional) Indirect control goals: reservation change rate (knowledge 1, 2) longevity rate (knowledge m1) (step 5201).

(2)ステップ5201で直接制御目標として分類され
た目標の項目数3をDnにセットする(ステップ520
2)。
(2) The number of target items classified as direct control targets in step 5201, 3, is set to Dn (step 520
2).

(3)各直接制御目標に対する制御方法及び制御パラメ
ータによる目標別評価式φlを、第9図に例示する抽出
用知識に204を用いて抽出する。
(3) Extract the target-specific evaluation formula φl based on the control method and control parameters for each direct control target using the extraction knowledge 204 illustrated in FIG.

抽出結果は、次のようになる。The extraction result is as follows.

待ち時間  :Min−Max(知識1)乗車時間  
:乗車時間Min−Max (無条件)かご内混雑度:
しきい値制御(知識2)設定値40%(知識4) (ステップ5203〜5205)。
Waiting time: Min-Max (Knowledge 1) Boarding time
: Riding time Min-Max (Unconditional) Car congestion level:
Threshold control (knowledge 2) set value 40% (knowledge 4) (steps 5203 to 5205).

(4)ステップ5201で間接制御目標として分類され
た目標について、第10図に例示する修正用知識に20
7を用いて、先に抽出された制御方法及び制御パラメー
タを修正する。修正結果は、次のようになる。
(4) Regarding the target classified as an indirect control target in step 5201, the correction knowledge illustrated in FIG.
7 to modify the previously extracted control method and control parameters. The correction result is as follows.

予約変更率:かご内混雑度設定値40%(知識1.3−
2) 長持ち率 :持ち時間の重み0.54(知1a1)(ス
テップ8206〜5208)。
Reservation change rate: Car congestion setting value 40% (Knowledge 1.3-
2) Longevity rate: weight of duration 0.54 (knowledge 1a1) (steps 8206 to 5208).

(5)前述で得られた結果にしたがって、総合的制御方
法生成ルーチンにより1重み付けの和の形で総合的な割
り当てプログラムを生成する(ステップ5300)。
(5) According to the results obtained above, a comprehensive allocation program is generated in the form of a one-weighted sum by a comprehensive control method generation routine (step 5300).

次に、第6図に示すフローにより、総合的制御方法生成
ルーチンである5300の詳細を説明する。一般に、群
管理制御方法としては、Min −Max方式のように
連続した数値を基に制御を行う連続型の方法と、しきい
値制御の′ようにある一点を割り当て候補から除外する
しきい値型のものとがある。また、多目標制御では、目
標毎の単位が異なるために、目標別制御方法の評価を(
0,1)に規格化して加重和をとり、その値が“1″の
ときには割り当てを禁止する制御を行う、このため、総
合的制御方法生成ルーチンは、次のような処理を行う。
Next, details of the comprehensive control method generation routine 5300 will be explained with reference to the flow shown in FIG. In general, group management control methods include continuous methods such as the Min-Max method, which performs control based on continuous numerical values, and threshold control, which excludes one point from assignment candidates, such as the threshold control method. There are also types. In addition, in multi-goal control, since the units for each goal are different, evaluation of control methods for each goal (
0, 1) and take a weighted sum, and when the value is "1", control is performed to prohibit allocation. To this end, the comprehensive control method generation routine performs the following processing.

(1)まず、連続型のもののみの重みの和ωattの値
を算出する。この例の場合、 ωa*t=0.54+o、27:0.81となる(ステ
ップ8301〜304)。
(1) First, the value of the sum ωatt of weights only for continuous type weights is calculated. In this example, ωa*t=0.54+o, 27:0.81 (steps 8301 to 304).

(2)次に、連続型の数値を、目標値を基にして(ここ
では目標値の2倍)で規格化したものの重み付は和と、
しきい値型の総和を求め、割り当て禁止値1とのMin
をとる、割り当てプログラム(評価式)Φを生成して復
帰する。評価式Φは、次のように表わされる。
(2) Next, the continuous type numerical values are normalized based on the target value (in this case, twice the target value), and the weighting is the sum and
Find the sum of the threshold type and set the Min
Generates an assignment program (evaluation formula) Φ that takes , and returns. The evaluation formula Φ is expressed as follows.

但し、 Φ:割り当て評価式 φ□:待ち時間評価式 φct:乗車時間評価式 φcd:かご内混雑度評価式 τt:目標値 ωI:重み   (ステップ5305)。However, Φ: assignment evaluation formula φ□: Waiting time evaluation formula φct: Riding time evaluation formula φcd: In-car congestion evaluation formula τt: target value ωI: Weight (Step 5305).

次に、シミュレーションルーチン5400における処理
を第7図に示すフローにより説明する。
Next, the processing in the simulation routine 5400 will be explained using the flow shown in FIG.

(1)前述した制御方法決定ルーチン5200で生成さ
れた総合的な割り当てプログラムをシミュレータ1−4
に設定し、その他のシミュレーション条件等を初期設定
する(ステップ5401゜5402)。
(1) The comprehensive allocation program generated in the control method determination routine 5200 described above is transferred to the simulator 1-4.
, and other simulation conditions and the like are initialized (steps 5401 and 5402).

(2)設定にしたがった乗客を発生させ、群管理処理を
行い、号機を動かして、各目福に関する結果データを収
集する動作を所定時間繰り返し実行する(ステップ34
03〜409)。
(2) Generating passengers according to the settings, performing group management processing, moving the aircraft, and collecting result data regarding each Meifuku are repeatedly executed for a predetermined period of time (Step 34
03-409).

(3)ステップ407で収集された結果データを統計処
理し、シミュレータの処理を終了する(ステップ541
0)。
(3) Statistically processes the result data collected in step 407 and ends the simulator processing (step 541
0).

(4)最後に、第2図によりすでに説明したステップ5
001に戻り、結果の表示を行う。表示された結果は、
第11図に示すように、目標値と生成した割り当てプロ
グラムによる予測値とが提示される。ユーザの了解によ
り、この割り当てプログラムがICカード等で制御方法
データベース4−4に受は渡され、処理を終了すること
は、すでに説明した通りである。
(4) Finally, step 5, already explained in FIG.
Return to 001 and display the results. The displayed results are
As shown in FIG. 11, the target value and the predicted value based on the generated allocation program are presented. As already explained, with the user's consent, this assignment program is transferred to the control method database 4-4 using an IC card or the like, and the process is completed.

前述した本発明の実施例によれば、複数の制御目標を、
直接制御目標と、間接制御目標とに分類したことにより
、単独の直接制御目標に対しては、最適な制御方法を採
用することができ、直接制御の難しい目標も間接制御目
標として取り入れることが可能となる。また1本発明の
実施例によれば、割り当てプログラムの生成のために、
ユーザの希望による重みを利用し、さらに、シミュレー
ションによる結果の予測を取り入れているので、ユーザ
が納得できる群管理制御装置を提供することができる。
According to the embodiment of the present invention described above, a plurality of control targets are
By classifying targets into direct control targets and indirect control targets, the optimal control method can be adopted for a single direct control target, and targets that are difficult to control directly can also be incorporated as indirect control targets. becomes. According to one embodiment of the present invention, for generating the allocation program,
Since weights based on the user's wishes are used and prediction of results through simulation is incorporated, it is possible to provide a group management control device that the user can understand.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように、本発明によれば、多目標を直接目
標と間接目標とに分類する手段を用いたことにより、直
接目標に対しては、個々に最適な制御方法を用いること
ができ、これまで、制御の難しかった目標も間接目標と
して取り入れた制御を行うことができるという効果を奏
する。また、本発明によれば1割り当てプログラムの生
成を群管理制御装置とは独立にオフラインで行うことに
より、リアルタイム制御が必要な群管理制御と、リアル
タイムでは実行できない知識処理手法を用いる割り尚て
プログラムの生成とを両立させることができるという効
果を生じる。さらに、本発明によれば、生成された割り
当てプログラムに対し、シミュレーションによる予測と
ユーザの了解のステップとを行うことも含めて、ユーザ
の多様な要求に答えることのできるエレベータ−の群管
理制御装置を提供することができる。
As explained above, according to the present invention, by using means for classifying multiple targets into direct targets and indirect targets, it is possible to use the optimal control method for each direct target, This has the effect that targets that have been difficult to control can now be controlled by incorporating them as indirect targets. Furthermore, according to the present invention, by performing the generation of the one-allocation program off-line independently of the group management control device, it is possible to perform group management control that requires real-time control and reassignment programs that use knowledge processing methods that cannot be executed in real time. This has the effect of being able to achieve both the generation of Further, according to the present invention, the elevator group management control device is capable of responding to various user requests, including performing simulation-based prediction and user approval steps on the generated allocation program. can be provided.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の一実施例の全体植成を示すブロック図
、第2図は動作を説明する概略フローチャート、第3図
は制御方法決定知識ベースの構成を説明する図、第4図
は多目標入力処理を説明するフローチャー1・、第5図
は制御方法決定処理を説明するフローチャート、第6図
は総合的制御方法生成処理を説明するフローチャート、
第7図はシミュレーション処理を説明するフローチャー
ト、第8図は分類用知識の例を説明する図、第9図は抽
出用知識の例を示す図、第10図は修正用知識の例を示
す図、第11図は予測結果表示画面の例を説明する図で
ある。 1・・・個性化支援装置、1−1・・・多目標入力部、
1−2・・・制御方法決定部、1−3・・・制御方法決
定知識ベース、1−4・・・シミュレータ、1−5・・
・環境、交通流データベース、2・・・表示装置、3・
・・入力装置、4・・・群管理制御装置、4−1・・・
群管理制御部、4−2・・・号機、4−3・・・ホール
呼び釦、4−4・・・制御方法データベース。 鳥5図 φ 割当7坪1[Tl1式 %式% でよ 目標11 佑′V口 泉90 τ由士、田g笥 高8区 瑞 10図
FIG. 1 is a block diagram showing the overall structure of an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a schematic flowchart explaining the operation, FIG. 3 is a diagram explaining the configuration of the control method determination knowledge base, and FIG. Flowchart 1 for explaining multi-target input processing, FIG. 5 is a flowchart for explaining control method determination processing, and FIG. 6 is a flowchart for explaining comprehensive control method generation processing.
Figure 7 is a flowchart explaining simulation processing, Figure 8 is a diagram explaining an example of classification knowledge, Figure 9 is a diagram showing an example of extraction knowledge, and Figure 10 is a diagram showing an example of correction knowledge. , FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a prediction result display screen. 1...Individuation support device, 1-1...Multi-target input unit,
1-2...Control method determination unit, 1-3...Control method determination knowledge base, 1-4...Simulator, 1-5...
・Environment, traffic flow database, 2...display device, 3.
...Input device, 4...Group management control device, 4-1...
Group management control section, 4-2... No. machine, 4-3... Hall call button, 4-4... Control method database. Bird 5 diagram φ Allotment 7 tsubo 1 [Tl 1 formula % formula % Deyo Target 11 Yu'V mouth spring 90 τ Yuji, Tagusa high school 8 ward Zui 10 diagram

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1、新たに発生したホール呼びに対し、多階床間に就役
する複数台のエレベーターを、群管理制御に対する複数
の制御目標に従つて割り当てるエレベーターの群管理制
御装置において、複数の制御目標、その目標値、優先度
合いを入力する多目標入力手段と、入力された複数の制
御目標に従つたエレベーターの割り当てを行う割り当て
プログラムを決定する制御方法決定手段と、決定された
割り当てプログラムによりエレベーターの割り当てを行
う群管理制御手段とを備えることを特徴とするエレベー
ターの群管理制御装置。 2、前記制御方法決定手段は、前記群管理制御手段とは
別個にオフラインで動作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ーの群管理制御装置。 3、前記制御方法決定手段は、設定された多目標を、直
接制御すべき直接制御目標群と該直接制御目標群の制御
結果により付随的に制御される間接制御目標群とに分類
する分類手段と、直接制御目標群に分類された各目標に
ついて個々に目標達成のための制御方法及び制御パラメ
ータを抽出する目標別制御方法抽出手段と、間接制御目
標群に分類された各目標について個々に影響をおよぼす
直接制御目標群の制御方法及び制御パラメータを修正す
る修正手段と、各制御目標毎に抽出、修正された制御方
法及び制御パラメータを、重みと優先順位とを用いて、
総合的な割り当てプログラムに生成する制御方法生成手
段とを備えて構成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ーの群管理制御
装置。 4、前記複数の制御目標の項目が、平均待ち時間の短縮
、長待ち率の低減といつたエレベーター系全体の効率改
善に関する項目、省エネルギー、低騒音といつたビル管
理に関する項目、かご内混雑度の低減、予約変更率の改
善といつた利用客の快適性を向上させる項目等の目標群
から成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ーの群管理制御装置。 5、前記複数の制御目標の項目が、その計測単位として
、時間(秒)、割合(%)、量(人)、単位当り量(人
/分台)等で測られる通約性のない目標群から成ること
を特徴とする特許請求の範囲第1項ないし第4項のうち
1項記載のエレベーターの群管理制御装置。 6、前記分類手段は、ユーザにより入力された複数の制
御目標のうちのある2目標a、a′間の目標達成につい
ての相関関係より、制御目標を直接制御目標と間接制御
目標に分類するための知識として、目標a、a′間に正
の相関があるときには、重みまたは改善効果の大きい方
を直接制御目標とし、他方を間接制御目標とする、目標
aを改善すると目標a′も改善されるが、目標a′を改
善しても目標aが改善されないときには、目標aを直接
制御目標とし、目標a′を間接制御目標とする、 目標a、a′間に互いに負の相関があるときには、重み
または改善効果の大きい方を直接制御目標とし、他方を
間接制御目標とし、目標a、a′間のトレードオフを修
正手段で行う、 という知識を有することを特徴とする特許請求の範囲第
3項ないし第5項のうち1項記載のエレベーターの群管
理制御装置。 7、前記分類手段、目標別制御方法抽出手段、修正手段
及び制御方法生成手段は、エレベーターの群管理に対す
る専門家の知識を基にしたコンピュータプログラム等の
ソフトウェアで構成され、分類、抽出、修正、生成のた
めの判断に用いるデータとして、複数の制御目標の各項
目の目標値、重み、優先順位、エレベーターが設置され
ているビルの種類、交通流等を使用することを特徴とす
る特許請求の範囲第3項ないし第6項のうち1項記載の
エレベーターの群管理制御装置。 8、前記直接制御目標群には、少なくとも1つ以上の目
標が含まれることを特徴とする特許請求の範囲第3項な
いし第7項のうち1項記載のエレベーターの群管理制御
装置。
[Claims] 1. In an elevator group management control device that allocates a plurality of elevators in service between multiple floors to a newly generated hall call according to a plurality of control objectives for group management control, multi-objective input means for inputting a plurality of control objectives, their target values, and priorities; a control method determining means for determining an allocation program for allocating elevators in accordance with the input plurality of control objectives; and a determined allocation. A group management control device for elevators, comprising a group management control means for allocating elevators according to a program. 2. The elevator group management control device according to claim 1, wherein the control method determining means operates off-line separately from the group management control means. 3. The control method determining means is a classification means for classifying the set multiple targets into a direct control target group to be directly controlled and an indirect control target group to be controlled incidentally based on the control result of the direct control target group. and a target control method extracting means for extracting control methods and control parameters for achieving the goals individually for each target classified into the direct control target group; a modifying means for modifying the control method and control parameters of the direct control target group that affect
3. The elevator group management control device according to claim 1, further comprising control method generating means for generating a comprehensive allocation program. 4. The plurality of control objectives are items related to efficiency improvement of the elevator system as a whole such as shortening average waiting time and reduction of long waiting rate, items related to building management such as energy saving and low noise, and degree of congestion inside the car. Claims 1 and 2 consist of a group of goals, such as items for improving customer comfort, such as reducing reservation change rate and improving reservation change rate.
The elevator group management control device according to item 1 or 3. 5. Incommensurable goals in which the plurality of control target items are measured in time (seconds), proportion (%), amount (person), amount per unit (person/minute), etc. An elevator group management control device according to any one of claims 1 to 4, characterized in that the elevator group management control device comprises a group. 6. The classification means classifies the control targets into direct control targets and indirect control targets based on the correlation in goal achievement between two targets a and a' among the plurality of control targets input by the user. The knowledge is that when there is a positive correlation between goals a and a', the one with the larger weight or improvement effect is set as the direct control goal, and the other is set as the indirect control goal.If goal a is improved, goal a' will also be improved. However, if target a is not improved even if target a' is improved, target a is set as a direct control target, and target a' is set as an indirect control target.When there is a negative correlation between targets a and a', , the one with a larger weight or improvement effect is set as a direct control target, the other is set as an indirect control target, and a trade-off between goals a and a' is performed by a correction means. The elevator group management control device according to any one of items 3 to 5. 7. The classification means, target-specific control method extraction means, modification means, and control method generation means are composed of software such as a computer program based on expert knowledge of elevator group management, and are capable of classifying, extracting, modifying, A patent claim characterized in that the target value, weight, priority of each item of a plurality of control targets, the type of building in which the elevator is installed, traffic flow, etc. are used as data used for judgment for generation. The elevator group management control device according to one of the items 3 to 6. 8. The elevator group management control device according to claim 1, wherein the direct control target group includes at least one target.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0488401A (en) * 1990-07-26 1992-03-23 Nippon Steel Corp Fuzzy simulator
JP2006312501A (en) * 2005-05-06 2006-11-16 Hitachi Ltd Group supervisory control method of elevator, group supervisory system of elevator and display device for group supervisory system of elevator

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