JPH0428680A - エレベータ制御装置 - Google Patents
エレベータ制御装置Info
- Publication number
- JPH0428680A JPH0428680A JP2132470A JP13247090A JPH0428680A JP H0428680 A JPH0428680 A JP H0428680A JP 2132470 A JP2132470 A JP 2132470A JP 13247090 A JP13247090 A JP 13247090A JP H0428680 A JPH0428680 A JP H0428680A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- floor
- car
- data
- predicted
- input
- 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.)
- Granted
Links
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 32
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 29
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 24
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 11
- SAZUGELZHZOXHB-UHFFFAOYSA-N acecarbromal Chemical compound CCC(Br)(CC)C(=O)NC(=O)NC(C)=O SAZUGELZHZOXHB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 abstract 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 21
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 description 9
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 8
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 101100008641 Mus musculus Cd55b gene Proteins 0.000 description 4
- 101710162453 Replication factor A Proteins 0.000 description 3
- 102100035729 Replication protein A 70 kDa DNA-binding subunit Human genes 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 101100008639 Mus musculus Cd55 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100182528 Oryza sativa subsp. japonica LECRKS7 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100059702 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) CLN3 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100010189 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) dpb3 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/02—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action
- B66B1/06—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric
- B66B1/14—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements
- B66B1/18—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements with means for storing pulses controlling the movements of several cars or cages
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/24—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration
- B66B1/2408—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration where the allocation of a call to an elevator car is of importance, i.e. by means of a supervisory or group controller
- B66B1/2458—For elevator systems with multiple shafts and a single car per shaft
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/24—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration
- B66B1/2408—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration where the allocation of a call to an elevator car is of importance, i.e. by means of a supervisory or group controller
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/10—Details with respect to the type of call input
- B66B2201/102—Up or down call input
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
- B66B2201/211—Waiting time, i.e. response time
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
- B66B2201/235—Taking into account predicted future events, e.g. predicted future call inputs
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/40—Details of the change of control mode
- B66B2201/402—Details of the change of control mode by historical, statistical or predicted traffic data, e.g. by learning
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
- B66B2201/40—Details of the change of control mode
- B66B2201/403—Details of the change of control mode by real-time traffic data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Elevator Control (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
この発明は、エレベータのかごの反転階床を精度良く予
測できるエレベータ制御装置に関するものである。
測できるエレベータ制御装置に関するものである。
[従来の技術]
従来より、複数台のかごが併設されたエレベー夕装置に
おいては、通常、群管理運転が行われており、このよう
な群管理運転の1つとして、例えば割当方式がある。割
当方式とは、乗場呼びが登録されると直ちに各かご毎に
評価値を演算し、評価値が最良のものをサービスすべき
割当かごとして選択し、上記乗場呼びに対しては割当か
ごのみを応答させるようにして、運転効率の向上及び待
時間の短縮を計るものである。
おいては、通常、群管理運転が行われており、このよう
な群管理運転の1つとして、例えば割当方式がある。割
当方式とは、乗場呼びが登録されると直ちに各かご毎に
評価値を演算し、評価値が最良のものをサービスすべき
割当かごとして選択し、上記乗場呼びに対しては割当か
ごのみを応答させるようにして、運転効率の向上及び待
時間の短縮を計るものである。
このとき、評価値の演算には、一般に、乗場呼びの予測
待時間が用いられている。例えば、特公昭58−484
64号公報に記載されたエレベータの群管理装置におい
ては、乗場呼びが登録されると、その乗場呼びを各かご
に仮に割当てたときの全ての乗場呼びの予測待時間の二
乗値の総和をそれぞれ評価値として求め、この評価値が
最小となるかごを割当かごとして選択する。
待時間が用いられている。例えば、特公昭58−484
64号公報に記載されたエレベータの群管理装置におい
ては、乗場呼びが登録されると、その乗場呼びを各かご
に仮に割当てたときの全ての乗場呼びの予測待時間の二
乗値の総和をそれぞれ評価値として求め、この評価値が
最小となるかごを割当かごとして選択する。
この場合、予測待時間は、乗場呼びの継続時間(乗場呼
びが登録されてから現在までに経過した時間)と、到着
予想時間(かごが現在の位置から上記乗場呼びの階床に
到着するまでに要する時間の予測値)とを加算して求め
られる。
びが登録されてから現在までに経過した時間)と、到着
予想時間(かごが現在の位置から上記乗場呼びの階床に
到着するまでに要する時間の予測値)とを加算して求め
られる。
こうして得られた評価値を用いることにより、乗場呼び
の待時間の短縮(特に、待時間が1分以上の長待ち呼び
の減少)を計ることができる。
の待時間の短縮(特に、待時間が1分以上の長待ち呼び
の減少)を計ることができる。
しかし、到着予想時間の正確さが失われると、評価値は
、割当かごを選択するための基準値としての意味を持た
なくなり、結局、乗場呼びの待時間の短縮を計ることは
できなくなる2従って、到着予想時間の正確さは、群管
理の性能に大きく影響を及ぼしている。
、割当かごを選択するための基準値としての意味を持た
なくなり、結局、乗場呼びの待時間の短縮を計ることは
できなくなる2従って、到着予想時間の正確さは、群管
理の性能に大きく影響を及ぼしている。
次に、従来の到着予想時間の演算方法について、具体的
に説明する。到着予想時間は、かごが両終端階床を往復
運転するものとして、以下の(A)に示すように演算さ
れる。
に説明する。到着予想時間は、かごが両終端階床を往復
運転するものとして、以下の(A)に示すように演算さ
れる。
(A)かご位置と対象階床との間の距離から走行に要す
る時間(走行時間)を求め、その途中階床での停止回数
から停止に要する時間(停止時間)を求め、更に、これ
らの時間を加算して到着予想時間とする(特公昭54−
20742号公報及び特公昭54−34978号公報参
照)。
る時間(走行時間)を求め、その途中階床での停止回数
から停止に要する時間(停止時間)を求め、更に、これ
らの時間を加算して到着予想時間とする(特公昭54−
20742号公報及び特公昭54−34978号公報参
照)。
又、かご位置階床や停止予定階床での停止時間の予測精
度を向上させるため、以下の(B)〜(E)に示すよう
な予測方法が提案されている。
度を向上させるため、以下の(B)〜(E)に示すよう
な予測方法が提案されている。
(B)かごが位!する階床でのかご状B(減速中、戸開
動作中、戸開中、戸閉動作中、走行中など)に応じて到
着予想時間を補正する(特公昭57−40074号公報
参照)。
動作中、戸開中、戸閉動作中、走行中など)に応じて到
着予想時間を補正する(特公昭57−40074号公報
参照)。
(C)停止予定階床での乗車人数や降車人数を検出装置
や予測装置を用いて検出し、これらの人数に応じて到着
予想時間を補正する(特公昭57−40072号公報及
び特開昭58−162472号公報参照)。
や予測装置を用いて検出し、これらの人数に応じて到着
予想時間を補正する(特公昭57−40072号公報及
び特開昭58−162472号公報参照)。
(D)停止予定階床がかご呼び応答か乗場呼び応答かに
よって乗降時間が異なること考慮して、到着予想時間を
補正する(特公昭57−40072号公報参照)。
よって乗降時間が異なること考慮して、到着予想時間を
補正する(特公昭57−40072号公報参照)。
(E)実際の停止時間(戸開動作時間、乗降時間、戸閉
動作時間)を各階床毎に統計したデータや、シミュレー
ションにより求められて群管理装置に内蔵された戸開時
間に基づいて各階床毎の停止時間を予測する(特開平1
−275382号公報及び特開昭59−138579号
公報参照)。
動作時間)を各階床毎に統計したデータや、シミュレー
ションにより求められて群管理装置に内蔵された戸開時
間に基づいて各階床毎の停止時間を予測する(特開平1
−275382号公報及び特開昭59−138579号
公報参照)。
更に、停止予定されていない階床に将来呼びが登録され
てかごが停止する可能性を考慮したとき、到着予測精度
を向上させるために、口上の(F)〜(H)に示すよう
な方法も提案されている。
てかごが停止する可能性を考慮したとき、到着予測精度
を向上させるために、口上の(F)〜(H)に示すよう
な方法も提案されている。
(F)途中階床の乗場呼びに応答して停止することによ
り生じるかご呼び個数を、過去の乗車人数に関する統計
データに基づいて予測し、更に、過去に発生したかご呼
びの統計的確率分布に従って、上記予測がご呼び個数を
その前方の階床に配分し、派生がご呼びによる停止時間
を予測する(特公昭63−34111号公報参照)。
り生じるかご呼び個数を、過去の乗車人数に関する統計
データに基づいて予測し、更に、過去に発生したかご呼
びの統計的確率分布に従って、上記予測がご呼び個数を
その前方の階床に配分し、派生がご呼びによる停止時間
を予測する(特公昭63−34111号公報参照)。
(G)かごが方向反転する回数と、過去の方向別乗降人
数の計測値から、階床別、方向別にがごが停止する確率
を計算し、この計算結果に基づいて到着予想時間を補正
する(特開昭5926872号公報参照)。
数の計測値から、階床別、方向別にがごが停止する確率
を計算し、この計算結果に基づいて到着予想時間を補正
する(特開昭5926872号公報参照)。
(H)各階床方向別に求めた各階床降車率により各階床
でのかご呼びによる停止時間を予測する(特公昭63−
64383号公報参照)。
でのかご呼びによる停止時間を予測する(特公昭63−
64383号公報参照)。
このように、従来は、かごが両路端階床の間を往復運転
されるものとして到着予想時間を演算するのが一般的で
ある。しかし、実際には、かごは、最高呼び反転又は最
低呼び反転により、途中階床で方向反転して運行される
ことが多く、このため、到着予想時間と実際の到着時間
との間に誤差が生じるという問題があった。
されるものとして到着予想時間を演算するのが一般的で
ある。しかし、実際には、かごは、最高呼び反転又は最
低呼び反転により、途中階床で方向反転して運行される
ことが多く、このため、到着予想時間と実際の到着時間
との間に誤差が生じるという問題があった。
この問題を解決するため、例えば、特公昭541629
3号公報に記載されたエレベータサービス予測時間の演
算方法が提案されている。この演算方法は、かごの進行
方向の前方にある最遠方呼びの階床までの走行時間と、
その階床から反対方向の呼びのある階床までの走行時間
とを求めて、到着予想時間を演算している。この演算方
法によれば、最高呼び反転する階床URF(上方反転階
床)及び最低呼び反転する階床LRF(下方反転階床)
は、かごの進行方向にあるかご呼び、上り呼び及び下り
呼びのうちの最遠方の呼びの階床に設定されるようにな
っている。
3号公報に記載されたエレベータサービス予測時間の演
算方法が提案されている。この演算方法は、かごの進行
方向の前方にある最遠方呼びの階床までの走行時間と、
その階床から反対方向の呼びのある階床までの走行時間
とを求めて、到着予想時間を演算している。この演算方
法によれば、最高呼び反転する階床URF(上方反転階
床)及び最低呼び反転する階床LRF(下方反転階床)
は、かごの進行方向にあるかご呼び、上り呼び及び下り
呼びのうちの最遠方の呼びの階床に設定されるようにな
っている。
しかし、このような上方反転階床及び下方反転階床の設
定方法では、到着予想時間の正確さという点において、
依然として問題点があることが分かった。これを、第8
図を用いて説明する。
定方法では、到着予想時間の正確さという点において、
依然として問題点があることが分かった。これを、第8
図を用いて説明する。
図において、(1)はエレベータのかごであり、1階〜
12階の階床間で運転されるようになっている。(8C
)は8111に対するかご呼び、(7d)及び(9d)
はそれぞれ7階及び9階の下り方向の乗場呼び、(7u
)及び(9u)はそれぞれ7階及び9tliの上り方向
の乗場呼びである。
12階の階床間で運転されるようになっている。(8C
)は8111に対するかご呼び、(7d)及び(9d)
はそれぞれ7階及び9階の下り方向の乗場呼び、(7u
)及び(9u)はそれぞれ7階及び9tliの上り方向
の乗場呼びである。
第8図(a)〜(f>に示した各状況における下方反転
階床URFは、かご呼び又は乗場呼びの最上階床に設定
され、図示したように、それぞれ、8F、9F、9F、
8F、9F、9Fとなる。
階床URFは、かご呼び又は乗場呼びの最上階床に設定
され、図示したように、それぞれ、8F、9F、9F、
8F、9F、9Fとなる。
しかし、(e)及び(f)の状況において、かご(1)
が9階の上り方向の乗場呼び(9u)に応答した後、9
階より上方に新たにかご呼びが登録されることが十分予
想されるにもかかわらず、上方反転階床URFは上り方
向の乗場呼び(9u)の階床9Fに設定されている。こ
の場合、上方反転階床URPを9Fに設定するのは不合
理であり、少なくとも10階以上のいずれかの階床に設
定すべきである。
が9階の上り方向の乗場呼び(9u)に応答した後、9
階より上方に新たにかご呼びが登録されることが十分予
想されるにもかかわらず、上方反転階床URFは上り方
向の乗場呼び(9u)の階床9Fに設定されている。こ
の場合、上方反転階床URPを9Fに設定するのは不合
理であり、少なくとも10階以上のいずれかの階床に設
定すべきである。
同様に、(d)の状況においても、7階の上り方向の乗
場呼び(7u)に応答したときに派生するかご呼びを考
慮すれば、上方反転階床URFを8Fと設定したときに
到着予想時間の誤差が大きくなることは明白である。又
、(a)及び(b)の状況においても、交通状況によっ
ては、かごが上昇中に新たに乗場呼びが割当てられて上
方反転階床LJRFが更に上方にずれる可能性も十分考
えられる。
場呼び(7u)に応答したときに派生するかご呼びを考
慮すれば、上方反転階床URFを8Fと設定したときに
到着予想時間の誤差が大きくなることは明白である。又
、(a)及び(b)の状況においても、交通状況によっ
ては、かごが上昇中に新たに乗場呼びが割当てられて上
方反転階床LJRFが更に上方にずれる可能性も十分考
えられる。
又、一般に、予測反転階床は、複数のかごの分散待機動
作や乗場呼びに対する割当動作などを行うために、到着
予想時間の演算に用いられるばかりでなく、かご内の混
雑状態の予測、近い将来のかごの位置の予測、又は、か
ごの固まり具合の予測などにも用いられている。従って
、反転階床の予測精度は、他の種々の予測精度に大きく
影響を与える。
作や乗場呼びに対する割当動作などを行うために、到着
予想時間の演算に用いられるばかりでなく、かご内の混
雑状態の予測、近い将来のかごの位置の予測、又は、か
ごの固まり具合の予測などにも用いられている。従って
、反転階床の予測精度は、他の種々の予測精度に大きく
影響を与える。
更に、例えば、特開平1−275381号公報に記載さ
れたように、人間の脳のニューロンに対応させたニュー
ラルネットを用いた演算に基づいて、乗場呼びに対する
割当かごを選択する群管理制御装置も提案されている。
れたように、人間の脳のニューロンに対応させたニュー
ラルネットを用いた演算に基づいて、乗場呼びに対する
割当かごを選択する群管理制御装置も提案されている。
しかし、到着予想時間の演算精度やかご内予想混雑度の
演算精度を向上させることは考慮されていない。
演算精度を向上させることは考慮されていない。
[発明が解決しようとする課題]
従来のエレベータ制御装置は以上のように、近い将来に
呼びが発生する可能性を全く考慮していないため、反転
階床を高精度に予測することができず、到着予想時間の
誤差が大きくなるという問題点があった。
呼びが発生する可能性を全く考慮していないため、反転
階床を高精度に予測することができず、到着予想時間の
誤差が大きくなるという問題点があった。
この発明は上記のような間U点を解決するためになされ
たもので、交通状態や交通量に応じて柔軟な予測を行う
ことにより、実際の反転階床に近い反転階床を予測でき
るエレベータ制御装置を得ることを目的とする。
たもので、交通状態や交通量に応じて柔軟な予測を行う
ことにより、実際の反転階床に近い反転階床を予測でき
るエレベータ制御装置を得ることを目的とする。
[課題を解決するための手段]
この発明に係るエレベータ制御装置は、少なくともかご
の位置、運行方向及び応答すべき呼びを含む交通状態デ
ータを、ニューラルネットの入力データとして使用でき
る形に変換する入力データ変換手段と、入力データを取
り込む入力層、予測反転階床に相当するデータを出力デ
ータとする出力層、及び、入力層と出力層との間にあっ
て重み係数が設定された中間層を含み、ニューラルネッ
トを構成する反転階床予測手段と、出力データを制御演
算に使用できる形に変換する出力データ変換手段とを備
えたものである。
の位置、運行方向及び応答すべき呼びを含む交通状態デ
ータを、ニューラルネットの入力データとして使用でき
る形に変換する入力データ変換手段と、入力データを取
り込む入力層、予測反転階床に相当するデータを出力デ
ータとする出力層、及び、入力層と出力層との間にあっ
て重み係数が設定された中間層を含み、ニューラルネッ
トを構成する反転階床予測手段と、出力データを制御演
算に使用できる形に変換する出力データ変換手段とを備
えたものである。
又、この発明の別の発明に係るエレベータ制御装置は、
エレベータの稼働中に予め決められた時期になると、所
定のかごの予測反転階床及びそのときの入力データを記
憶すると共に、所定のかごが実際に方向反転した階床を
検出してこれを実反転階床として記憶し、記憶された入
力データ、予測反転階床及び実反転階床を一組の学習用
データとして出力する学習用データ作成手段と、学習用
データを用いて反転階床予測手段の重み係数を修正する
修正手段とを更に備えたものである。
エレベータの稼働中に予め決められた時期になると、所
定のかごの予測反転階床及びそのときの入力データを記
憶すると共に、所定のかごが実際に方向反転した階床を
検出してこれを実反転階床として記憶し、記憶された入
力データ、予測反転階床及び実反転階床を一組の学習用
データとして出力する学習用データ作成手段と、学習用
データを用いて反転階床予測手段の重み係数を修正する
修正手段とを更に備えたものである。
[作用]
この発明においては、交通状態データをニューラルネッ
トに取り込んで、かごが方向反転する階床の予測値を予
測反転階床として演算する。
トに取り込んで、かごが方向反転する階床の予測値を予
測反転階床として演算する。
又、この発明の別の発明においては、演算された予測結
果と、そのときの交通状態データ及び実測データとに基
づいて、ニューラルネットにおける重み係数を自動的に
修正する6 [実施例] 以下、この発明の一実施例を図について説明する。第1
図はこの発明の一実施例の全体構成を示す機能ブロック
図、第2図は第1図内の群管理装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
果と、そのときの交通状態データ及び実測データとに基
づいて、ニューラルネットにおける重み係数を自動的に
修正する6 [実施例] 以下、この発明の一実施例を図について説明する。第1
図はこの発明の一実施例の全体構成を示す機能ブロック
図、第2図は第1図内の群管理装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
第1図において、群管理装置(10)は、機能的に以下
の手段(10^)〜(LOG)がら構成され、複数(例
えば、1号機用及び2号機用)のがご制御装置(11)
及び〈12)を制御する。
の手段(10^)〜(LOG)がら構成され、複数(例
えば、1号機用及び2号機用)のがご制御装置(11)
及び〈12)を制御する。
乗場呼び登録手段(IOA)は、各階床の乗場呼び(上
り方向及び下り方向の乗場呼び)の登録及び解消を行う
と共に、乗場呼びが登録されてからの経過時間(即ち、
継続時間)を演算する。
り方向及び下り方向の乗場呼び)の登録及び解消を行う
と共に、乗場呼びが登録されてからの経過時間(即ち、
継続時間)を演算する。
乗場呼びにサービスするのに最良のがごを選択して割当
てる割当手段(IOB)は、例えば、各かごが各階床の
乗場呼びに応答するまでの待時間を予測して演算し、そ
れらの二乗値の総和が最小となるかごを割当てる。
てる割当手段(IOB)は、例えば、各かごが各階床の
乗場呼びに応答するまでの待時間を予測して演算し、そ
れらの二乗値の総和が最小となるかごを割当てる。
データ変換手段(IOC)は、かご位置、運行方向、応
答すべき呼び(かご呼び、又は、割当てられた乗場呼び
)などの交通状態データをニューラルネットの入力デー
タとして使用できる形に変換する入力データ変換手段と
、ニューラルネットの出力データ(反転階床の予測値)
を11着予想時間なとの制御演算に使用できる形に変換
する出力データ変換手段とを含んでいる。
答すべき呼び(かご呼び、又は、割当てられた乗場呼び
)などの交通状態データをニューラルネットの入力デー
タとして使用できる形に変換する入力データ変換手段と
、ニューラルネットの出力データ(反転階床の予測値)
を11着予想時間なとの制御演算に使用できる形に変換
する出力データ変換手段とを含んでいる。
各かごの下方反転階床及び下方反転階床をニューラルネ
ットを用いて予測演算する反転階床予測手段(,10D
)は、後述するように、入力データを取り込む入力層と
、予測反転階床に相当するデータを出力データとする出
力層と、入力層と出力層との間にあって重み係数が設定
された中間層とからなるニューラルネットを含んでいる
。
ットを用いて予測演算する反転階床予測手段(,10D
)は、後述するように、入力データを取り込む入力層と
、予測反転階床に相当するデータを出力データとする出
力層と、入力層と出力層との間にあって重み係数が設定
された中間層とからなるニューラルネットを含んでいる
。
到着予想時間演算手段(IOE)は、予測された反転階
床に基づいて、各かごが各階床の方向別乗場に到着する
までに要する時間の予測値(即ち、到着予想時間)を演
算する。
床に基づいて、各かごが各階床の方向別乗場に到着する
までに要する時間の予測値(即ち、到着予想時間)を演
算する。
学習用データ作成手段(IOF)は、入力データとして
変換される前(又は、変換された後)の交通状態データ
と、その後の各がごの反転階床に間する実測データ(又
は、教師データ)とを記憶し、これらを学習用データと
して出方する。従って、教師データは、学習用データの
一部として学習用データ作成手段(IOF)に記憶され
ている6修正手段(IOG>は、学習用データを用いて
反転階床予測手段(IOD)におけるニューラルネット
の機能を学習及び修正する。
変換される前(又は、変換された後)の交通状態データ
と、その後の各がごの反転階床に間する実測データ(又
は、教師データ)とを記憶し、これらを学習用データと
して出方する。従って、教師データは、学習用データの
一部として学習用データ作成手段(IOF)に記憶され
ている6修正手段(IOG>は、学習用データを用いて
反転階床予測手段(IOD)におけるニューラルネット
の機能を学習及び修正する。
1号機用及び2号機用のかご制御装置(11)及び(1
2)は、それぞれ同一構成であり、例えば、1号機用の
かご制御装置(11〉は、以下のように周知の手段(I
IA)〜mE)がら構成されている。
2)は、それぞれ同一構成であり、例えば、1号機用の
かご制御装置(11〉は、以下のように周知の手段(I
IA)〜mE)がら構成されている。
乗場呼び打消手段(IIA)は、各階床の乗場呼びに対
する乗場呼び打消信号を出力する。かご呼び登録手段<
IIB)は、各階床のかご呼びを登録する。
する乗場呼び打消信号を出力する。かご呼び登録手段<
IIB)は、各階床のかご呼びを登録する。
到着予報灯制御手段(IIC>は、各階床の到着予報灯
(図示せず)の点灯を制御する。運転制御手段(1,1
D)は、かごの運行方向を決定したり、かご呼びゃ割当
てられた乗場呼びに応答させるために、かごの走行及び
停止を制御する。戸制御手段(IIE)は、かごの出入
口の戸の開閉を制御する。
(図示せず)の点灯を制御する。運転制御手段(1,1
D)は、かごの運行方向を決定したり、かご呼びゃ割当
てられた乗場呼びに応答させるために、かごの走行及び
停止を制御する。戸制御手段(IIE)は、かごの出入
口の戸の開閉を制御する。
又、第2図において、群管理装置(10)は、周知のマ
イクロコンピュータからなり、MPU(マイクロプロセ
シングユニット)又はCP U (101)と、ROM
(102)と、RA M (103)と、入力回路(
104)と、出力回路(105)とから構成されている
。
イクロコンピュータからなり、MPU(マイクロプロセ
シングユニット)又はCP U (101)と、ROM
(102)と、RA M (103)と、入力回路(
104)と、出力回路(105)とから構成されている
。
入力回路(104)には、各階床の乗場からの乗場釦信
号(14)と、かご制御装置(11)及び(12)から
の1号機及び2号機の状態信号とが入力される。又、出
力回路(105)からは、各乗場釦に内蔵された乗場幻
灯への乗場幻灯信号(15)と、かご制御装置(11)
及び(12)への指令信号とが出力される。
号(14)と、かご制御装置(11)及び(12)から
の1号機及び2号機の状態信号とが入力される。又、出
力回路(105)からは、各乗場釦に内蔵された乗場幻
灯への乗場幻灯信号(15)と、かご制御装置(11)
及び(12)への指令信号とが出力される。
第3図は第1図内のデータ変換手段(IOC>及び反転
階床予測手段(IOD)の関係を具体的に示す機能ブロ
ック図である。
階床予測手段(IOD)の関係を具体的に示す機能ブロ
ック図である。
第3図において、入力データ変換手段即ち入力データ変
換サブユニット(10C^)及び出力データ変換手段即
ち出力データ変換サブユニット(IOCB)は、第1図
内のデータ変換手段(ioc>を構成している。
換サブユニット(10C^)及び出力データ変換手段即
ち出力データ変換サブユニット(IOCB)は、第1図
内のデータ変換手段(ioc>を構成している。
又、入力データ変換サブユニット(IOCA )と出力
データ変換サブユニット(IOCB >との間に挿入さ
れた仮割当て時反転階床予測サブユニット(10D^)
及び非仮割当て時反転階床予測サブユニット(IODB
)は、それぞれニューラルネットがらなり、第1図内の
反転階床予測手段(100)を構成している。
データ変換サブユニット(IOCB >との間に挿入さ
れた仮割当て時反転階床予測サブユニット(10D^)
及び非仮割当て時反転階床予測サブユニット(IODB
)は、それぞれニューラルネットがらなり、第1図内の
反転階床予測手段(100)を構成している。
入力データ変換サブユニット(IOC^)は、がご位置
、運行方向、応答すべき呼び、即ち、がご呼びや割当て
られた乗場呼び(割当呼び)などの交通状態データをニ
ューラルネット(100^)及び(IODB)の入力デ
ータとして使用できる形に変換する。又、出力データ変
換サブユニット<l0CB)は、ニューラルネット(1
0D^)及び(IODB>の出力データ(反転階床の予
測値)を到着予想時間の演算に使用できる形、即ち、上
方向反転階床又は下方向反転階床を示す値に変換する。
、運行方向、応答すべき呼び、即ち、がご呼びや割当て
られた乗場呼び(割当呼び)などの交通状態データをニ
ューラルネット(100^)及び(IODB)の入力デ
ータとして使用できる形に変換する。又、出力データ変
換サブユニット<l0CB)は、ニューラルネット(1
0D^)及び(IODB>の出力データ(反転階床の予
測値)を到着予想時間の演算に使用できる形、即ち、上
方向反転階床又は下方向反転階床を示す値に変換する。
ニューラルネット(IODA>は、入力データ変換サブ
ユニット(IOCA )からの入力データを取り込む入
力層(1,0D A ]、 )と、予予測反転床に相当
するデータを出力データとする出力層(IOD A 3
)と、入力層(IOD A 1 )と出力層(IOD
A 3 )との間にあって、重み係数が設定された中
間層(IOD A 2 >とから構成されている。
ユニット(IOCA )からの入力データを取り込む入
力層(1,0D A ]、 )と、予予測反転床に相当
するデータを出力データとする出力層(IOD A 3
)と、入力層(IOD A 1 )と出力層(IOD
A 3 )との間にあって、重み係数が設定された中
間層(IOD A 2 >とから構成されている。
同様に、ニューラルネット(IOD B >は、入力層
(IODBI)−中a N (10DB2)及U 出”
jJ Jl (108B3) ヲ含ンでいる。
(IODBI)−中a N (10DB2)及U 出”
jJ Jl (108B3) ヲ含ンでいる。
ニュー −7ルネット(10DA)及び(IODB)内
ノ各層(IODAl) 〜(10DA3)及’CF (
IODBI) 〜(100B3)!、t、互いにネット
ワークで接続されており、それぞれ複数のノード(no
de>から構成されている。第3図では、簡略的に3つ
ずつのノードを示し、接続間係を簡略的に示している。
ノ各層(IODAl) 〜(10DA3)及’CF (
IODBI) 〜(100B3)!、t、互いにネット
ワークで接続されており、それぞれ複数のノード(no
de>から構成されている。第3図では、簡略的に3つ
ずつのノードを示し、接続間係を簡略的に示している。
ここで、入力層、中間層及び出力層のノード数を、それ
ぞれ、N1゜N2、N3とすれば、出力層(100A3
)及び(100B3)の各ノード数N3は、 N5=2XFL 但し、FL:ビルの階床数 で表わされる。一方、入力データ変換サブユニット(1
0C^)ト接続されル入力層(10D^1)及ヒ(1o
DB1)ノノート数Nl、並ヒニ中間層(10[IA2
)及び(Lot)82)のノード数N2は、ビルの階床
数FL、使用する入力データの種類、及び、かご台数な
どにより決定される。
ぞれ、N1゜N2、N3とすれば、出力層(100A3
)及び(100B3)の各ノード数N3は、 N5=2XFL 但し、FL:ビルの階床数 で表わされる。一方、入力データ変換サブユニット(1
0C^)ト接続されル入力層(10D^1)及ヒ(1o
DB1)ノノート数Nl、並ヒニ中間層(10[IA2
)及び(Lot)82)のノード数N2は、ビルの階床
数FL、使用する入力データの種類、及び、かご台数な
どにより決定される。
ニューラルネット(10D^)内において、N1個の入
力値x aHl)〜x aHN 1)のうちのi番目の
入力値xal(i)は、入力層(100^1)、ノ第i
ノードに入力され、N3個の出力値y a3(1)〜y
a3(N3)のうちのに番目の出力値ya3(k)は
、出力層(100^3)の第にノードから出力される。
力値x aHl)〜x aHN 1)のうちのi番目の
入力値xal(i)は、入力層(100^1)、ノ第i
ノードに入力され、N3個の出力値y a3(1)〜y
a3(N3)のうちのに番目の出力値ya3(k)は
、出力層(100^3)の第にノードから出力される。
ここで、i=1.2.・・・N1、k=1.2.−N3
である。尚、繁雑さを防ぐために図示しないが、入力層
(10D^1)の出力値はyal(1)〜y al(N
1>、中間層(100^2)の入力値はxa2(1)
〜xa2(N2)、中間層(IODA2)の出力値はy
a2(1)〜yak(N2)、出力層(10D^3)の
入力値はxa3(1)〜X113(N3)で表わされ、
中間層(100^2)の第jノ−ド(j ≦1.2.・
・・NZ>の入力値及び出力値は、それぞれX a2(
j)及びya2(j)で表わされる。
である。尚、繁雑さを防ぐために図示しないが、入力層
(10D^1)の出力値はyal(1)〜y al(N
1>、中間層(100^2)の入力値はxa2(1)
〜xa2(N2)、中間層(IODA2)の出力値はy
a2(1)〜yak(N2)、出力層(10D^3)の
入力値はxa3(1)〜X113(N3)で表わされ、
中間層(100^2)の第jノ−ド(j ≦1.2.・
・・NZ>の入力値及び出力値は、それぞれX a2(
j)及びya2(j)で表わされる。
又、ニューラルネット(IOD A )において、入力
層(IODAI)と中間層(10D^2)との間、及び
、中間層(10D^2)と出力層(10D^3)との間
には、それぞれ入力値に対して重み係数が設定されてい
る。例えば、入力層の第iノードと中間層の第jノード
との間には重み係数waHi、j)が設定され、中間層
の第jノードと出力層の第にノードとの間には重み係数
wa2(j、k)が設定されている。ここで、0≦wa
l(i、j)≦1 0≦wa2(j、k)≦1 である。
層(IODAI)と中間層(10D^2)との間、及び
、中間層(10D^2)と出力層(10D^3)との間
には、それぞれ入力値に対して重み係数が設定されてい
る。例えば、入力層の第iノードと中間層の第jノード
との間には重み係数waHi、j)が設定され、中間層
の第jノードと出力層の第にノードとの間には重み係数
wa2(j、k)が設定されている。ここで、0≦wa
l(i、j)≦1 0≦wa2(j、k)≦1 である。
同様に、ニューラルネット(IODB)においても、入
力層(100BI)の入力値はx bHl)〜x bl
(Nl)、出力層(100B3)の出力値はyb3(1
)〜y b3(N3)で表わされる。又、入力層と中間
層との間の重み係数はwbl(i、j)、中間層と出力
層との間の重み係数はwb2(j、k)で表わされ、 0≦wbl(i、j)≦1 0≦wb2(j、k)≦1 である。
力層(100BI)の入力値はx bHl)〜x bl
(Nl)、出力層(100B3)の出力値はyb3(1
)〜y b3(N3)で表わされる。又、入力層と中間
層との間の重み係数はwbl(i、j)、中間層と出力
層との間の重み係数はwb2(j、k)で表わされ、 0≦wbl(i、j)≦1 0≦wb2(j、k)≦1 である。
第4図は群管理装置(10)内のROM (102)に
記憶された群管理プログラムを概略的に示すフローチャ
ート図、第5図は第4図内の仮割当て時の予測演算プロ
グラムを具体的に示すフローチャート図、第6図は第4
図内の学習用データ作成プログラムを具体的に示すフロ
ーチャート図、第7図は第4図内の修正プログラムを具
体的に示すフローチャート図である。
記憶された群管理プログラムを概略的に示すフローチャ
ート図、第5図は第4図内の仮割当て時の予測演算プロ
グラムを具体的に示すフローチャート図、第6図は第4
図内の学習用データ作成プログラムを具体的に示すフロ
ーチャート図、第7図は第4図内の修正プログラムを具
体的に示すフローチャート図である。
以下、第4図を参照しながら、第1図〜第3図に示した
この発明の一実施例の群管理動作の概要について説明す
る。
この発明の一実施例の群管理動作の概要について説明す
る。
まず、群管理装置(10)は、周知の入力プログラム(
ステップ31)に従って、乗場釦信号(14)と、かご
制御装置(11)及び(12)からの状態信号を取り込
む、ここで入力される状態信号には、かご位置、走行方
向、停止又は走行状態、戸開閉状態、かご負荷、かご呼
び、乗場呼びの打消信号などが含まれている。
ステップ31)に従って、乗場釦信号(14)と、かご
制御装置(11)及び(12)からの状態信号を取り込
む、ここで入力される状態信号には、かご位置、走行方
向、停止又は走行状態、戸開閉状態、かご負荷、かご呼
び、乗場呼びの打消信号などが含まれている。
次に、周知の乗場呼び登録プログラム(ステ・ンプ31
〉に従って、乗場呼びの登録又は解除、並びに、乗場幻
灯の点灯又は消灯を判定すると共に、乗場呼びの継続時
間を演算する。
〉に従って、乗場呼びの登録又は解除、並びに、乗場幻
灯の点灯又は消灯を判定すると共に、乗場呼びの継続時
間を演算する。
続いて、新規の乗場呼びが登録されたか否かを判定しく
ステップ33)、もし、登録されていれば、仮割当て時
の予測演算プログラム(ステップ34)、非仮割当て時
の予測演算プログラム(ステップ35)、到着予想時間
プログラム(ステップ36)及び割当プログラム(ステ
ップ37)を実行する。
ステップ33)、もし、登録されていれば、仮割当て時
の予測演算プログラム(ステップ34)、非仮割当て時
の予測演算プログラム(ステップ35)、到着予想時間
プログラム(ステップ36)及び割当プログラム(ステ
ップ37)を実行する。
ステップ34〜37のプログラムにおいては、新たに乗
場呼び(例えば、Cと記す〉が登録されると、この乗場
呼びCを1号機及び2号機に仮に割当てたときの各待時
間評価値Wl及びW2を演算し、評価値が最小となるか
ごを正規の割当かごとして選択し、割当かごに対して乗
場呼びCに対応した割当指令及び予報指令を設定する。
場呼び(例えば、Cと記す〉が登録されると、この乗場
呼びCを1号機及び2号機に仮に割当てたときの各待時
間評価値Wl及びW2を演算し、評価値が最小となるか
ごを正規の割当かごとして選択し、割当かごに対して乗
場呼びCに対応した割当指令及び予報指令を設定する。
即ち、仮割当て時の予測演算プログラム(ステップ34
)においては、新規の乗場呼びCをそれぞれ1号機及び
2号機に仮に割当て、このときの1号機の上方反転階床
URFA(1)及び下方反転階床LRFA(1)と、2
号機の上方反転階床URFA(2)及び下方反転階床L
RFA(2)とを予測演算する。ここで、便宜上、エレ
ベータが最初に反転する階床を第1反転階床とし、次に
反転する階床を第2反転階床とすると、エレベータが上
方に走行中、又は、直ぐに上方向に出発することが予想
される場合には、下方反転階床が第1反転階床となり、
下方反転階床が第2反転階床となる。
)においては、新規の乗場呼びCをそれぞれ1号機及び
2号機に仮に割当て、このときの1号機の上方反転階床
URFA(1)及び下方反転階床LRFA(1)と、2
号機の上方反転階床URFA(2)及び下方反転階床L
RFA(2)とを予測演算する。ここで、便宜上、エレ
ベータが最初に反転する階床を第1反転階床とし、次に
反転する階床を第2反転階床とすると、エレベータが上
方に走行中、又は、直ぐに上方向に出発することが予想
される場合には、下方反転階床が第1反転階床となり、
下方反転階床が第2反転階床となる。
ここで、ステップ34における予測演算動作を、第5図
を参照しながら具体的に説明する。
を参照しながら具体的に説明する。
第5図において、1号機用の反転階床演算プログラム(
ステップ50)は、以下のステップ51〜57からなっ
ている。
ステップ50)は、以下のステップ51〜57からなっ
ている。
まず、仮割当て時の入力データ変換プログラム(ステッ
プ51)により、入力された交通状態データのうち反転
階床を予測すべき1号機に関するデータ(かご位置、運
行方向、かご呼び、割当てられた乗場呼び)を取り出し
、これを仮割当て時反転附床予測サブユニット(10[
1^)の入力層<100^1)のネットワークの各ノー
ドに対する入力データとして変換する。
プ51)により、入力された交通状態データのうち反転
階床を予測すべき1号機に関するデータ(かご位置、運
行方向、かご呼び、割当てられた乗場呼び)を取り出し
、これを仮割当て時反転附床予測サブユニット(10[
1^)の入力層<100^1)のネットワークの各ノー
ドに対する入力データとして変換する。
例えば、[このエレベータは現在21階にいる」という
かご状R(第1ノードの入力値)xal(1)は、 xal(1)=F1/PL 但し、FL:ビル階床数 のように与えられ、0〜1の範囲で正規化した値で表わ
される。同様に、かごの運行方向く第2ノードの入力値
) xal(2)は、上り方向は「+1」、下り方向は
r −I J、無方向は「0」で表わされる。尚、無方
向のかごに乗場呼びを仮に割当てられたときは、その乗
場呼びに向かう方向を運行方向として設定する必要があ
る。又、1階〜12階のかご呼び(第3〜第14ノード
の入力値)xal(3)〜xal(14)は、登録され
ていれば「1」、登録されていなければ「0」で表わさ
れ、1階〜11階の上り割当乗場呼び(第15〜第25
ノードの入力値)xal(15)〜x al (25)
は、割当されていれば「1」、割当されていなければ「
0」で表わされ、12階〜2階の下り割当乗場呼び(第
26〜第36ノードの入力値)xal(26)〜xal
(36)は、割当されていれば「1」、割当されていな
ければ「O」で表わされる。
かご状R(第1ノードの入力値)xal(1)は、 xal(1)=F1/PL 但し、FL:ビル階床数 のように与えられ、0〜1の範囲で正規化した値で表わ
される。同様に、かごの運行方向く第2ノードの入力値
) xal(2)は、上り方向は「+1」、下り方向は
r −I J、無方向は「0」で表わされる。尚、無方
向のかごに乗場呼びを仮に割当てられたときは、その乗
場呼びに向かう方向を運行方向として設定する必要があ
る。又、1階〜12階のかご呼び(第3〜第14ノード
の入力値)xal(3)〜xal(14)は、登録され
ていれば「1」、登録されていなければ「0」で表わさ
れ、1階〜11階の上り割当乗場呼び(第15〜第25
ノードの入力値)xal(15)〜x al (25)
は、割当されていれば「1」、割当されていなければ「
0」で表わされ、12階〜2階の下り割当乗場呼び(第
26〜第36ノードの入力値)xal(26)〜xal
(36)は、割当されていれば「1」、割当されていな
ければ「O」で表わされる。
こうして、入力層(IODA1)に対する入力データが
設定されると、ステップ52〜56により、1号機に新
規の乗場呼びCを仮に割当てたときの反転階床を予測す
るためのネットワーク演算を行う。
設定されると、ステップ52〜56により、1号機に新
規の乗場呼びCを仮に割当てたときの反転階床を予測す
るためのネットワーク演算を行う。
即ち、まず、入力データ)(at(i)に基づいて、入
力層(10D^1)の出力値yaHi )<i=1.2
.−、Nl)を、yal(i)−1/[1+exp(−
xaHi))] ++・■により演算する(ステップ
52)。
力層(10D^1)の出力値yaHi )<i=1.2
.−、Nl)を、yal(i)−1/[1+exp(−
xaHi))] ++・■により演算する(ステップ
52)。
次に、■式で得られた出力値yal(i)に重み係数w
al(i、j)を乗算し、且つ、1=1−Nlについて
総和して、中間層(10D^2)の入力値xa2(j)
(j=1.2.・・・、NZ)を、 xa2(j)−Σ(wal(i、j)X yal(i)
l ・・・■(i=1〜Nl) により演算する(ステップ53)。
al(i、j)を乗算し、且つ、1=1−Nlについて
総和して、中間層(10D^2)の入力値xa2(j)
(j=1.2.・・・、NZ)を、 xa2(j)−Σ(wal(i、j)X yal(i)
l ・・・■(i=1〜Nl) により演算する(ステップ53)。
次に、■式で得られた入力値xa2(j)に基づいて、
中間層(10D^2)の出力値ya2(j>を、y a
2(j) = 1/ [1+ exp(−x a2(j
) ) 1 ・・・■により演算する(ステップ54
)。
中間層(10D^2)の出力値ya2(j>を、y a
2(j) = 1/ [1+ exp(−x a2(j
) ) 1 ・・・■により演算する(ステップ54
)。
次に、0式で得られた出力値ya2(j>に重み係数w
a2(j、k)を乗算し、且つ、j−1〜N2について
総和して、出力層(10D八3)の入力値xa3(k)
(k=1.2.・・、N3)を、 xa3(k)=Σ(wa2(j、k)Xya2(j))
+++■(j−1〜N2) により演算する(ステップ55)。
a2(j、k)を乗算し、且つ、j−1〜N2について
総和して、出力層(10D八3)の入力値xa3(k)
(k=1.2.・・、N3)を、 xa3(k)=Σ(wa2(j、k)Xya2(j))
+++■(j−1〜N2) により演算する(ステップ55)。
そして、■式で得られた入力値xa3(k)に基づいて
、出力層(10D^3)の出力値ya3(k)を、ya
3(k)−1/[1+exp(−xa3(k))]
++・■により演算する(ステップ56)。
、出力層(10D^3)の出力値ya3(k)を、ya
3(k)−1/[1+exp(−xa3(k))]
++・■により演算する(ステップ56)。
以上のように、1号機に新規の乗場呼びCを仮に割当て
たときの反転階床を予測するネットワーク演算が終了す
ると、仮割当て時の出力データ変換プログラム(ステッ
プ57)において、最終的な予測反転階床を決定する。
たときの反転階床を予測するネットワーク演算が終了す
ると、仮割当て時の出力データ変換プログラム(ステッ
プ57)において、最終的な予測反転階床を決定する。
このとき、ニューラルネット(IODA)の出力層(1
00^3)のノード数N3は、前述のように、N5=2
x F L で表わされる。これらの各ノードは、1ノードが1階床
に相当するように設定されており、全ノードの半分に相
当する第1〜第FLノードの出力は第1反転階床の予測
決定に使用され、他の半分に相当する第(PL+1)〜
第N5(−2PL)ノードの出力は第2反転階床の予測
決定に使用される。
00^3)のノード数N3は、前述のように、N5=2
x F L で表わされる。これらの各ノードは、1ノードが1階床
に相当するように設定されており、全ノードの半分に相
当する第1〜第FLノードの出力は第1反転階床の予測
決定に使用され、他の半分に相当する第(PL+1)〜
第N5(−2PL)ノードの出力は第2反転階床の予測
決定に使用される。
例えば、1号機に新規の乗場呼びCを仮に割当てたとき
の第1反転階床は、以下の0式を満たす階床CR^1と
する。
の第1反転階床は、以下の0式を満たす階床CR^1と
する。
ya3(CR^1)=may(ya3(1)、−、ya
3(FL)l =■■式は、出力層(10D^3)の
第1〜第FLノードのうち最大の出力値を持つノードに
相当する階床を割当て時の第1反転階床とすることを意
味する。
3(FL)l =■■式は、出力層(10D^3)の
第1〜第FLノードのうち最大の出力値を持つノードに
相当する階床を割当て時の第1反転階床とすることを意
味する。
同様に、以下の0式に従って第2反転階床CR^2を求
める。
める。
ya3 (CR^2)=max(ya3(FL+1)、
−、ya3(N3)) −■こうして、0式及び0式に
より求められた反転階床CR^1及びCR^2のうち、
大きい方が仮割当て時の上方反転階床URFA(1)で
あり、小さい方が下方反転階床LRFA(1)となる。
−、ya3(N3)) −■こうして、0式及び0式に
より求められた反転階床CR^1及びCR^2のうち、
大きい方が仮割当て時の上方反転階床URFA(1)で
あり、小さい方が下方反転階床LRFA(1)となる。
即ち、U RF A (1)= maxfcR^1.C
R^21 −・■L RF A (1)=min(CR
^1.CR^21 −・・■で表わされる。
R^21 −・■L RF A (1)=min(CR
^1.CR^21 −・・■で表わされる。
以上のステップ52〜57により、1号機に関する仮割
当て時の上方反転階床URF^(1)及び下方反転階床
LRF^(1)が演算され、1号機用の反転階床演算プ
ログラム(ステップ50)が終了する。
当て時の上方反転階床URF^(1)及び下方反転階床
LRF^(1)が演算され、1号機用の反転階床演算プ
ログラム(ステップ50)が終了する。
以下、同様の反転演算プログラム(ステップ39)によ
り、2号機に間する仮割当て時の上方反転階床URFA
(2)及び下方反転階床L RF A (2>が演算さ
れる。
り、2号機に間する仮割当て時の上方反転階床URFA
(2)及び下方反転階床L RF A (2>が演算さ
れる。
第4図に戻り、非仮割当て時の予測演算プログラム(ス
テップ35)においては、新規の乗場呼びCを1号機に
も2号機にも割当てない場合の、1号機及び2号機の上
方反転階床URFB(1)及びURFB(2)、並びに
下方反転階床LRFB(1)及びLRFB(2)を演算
する。このステップ35においては、入力データのうち
新規の乗場呼びCに関するデータがステップ34と異な
るのみである。
テップ35)においては、新規の乗場呼びCを1号機に
も2号機にも割当てない場合の、1号機及び2号機の上
方反転階床URFB(1)及びURFB(2)、並びに
下方反転階床LRFB(1)及びLRFB(2)を演算
する。このステップ35においては、入力データのうち
新規の乗場呼びCに関するデータがステップ34と異な
るのみである。
こうして、第4図のステップ34及び35に従って、デ
ータ変換手段(IOC)及び反転階床予測手段(100
)により、1号機及び2号機の反転階床の予測値か求め
られる。
ータ変換手段(IOC)及び反転階床予測手段(100
)により、1号機及び2号機の反転階床の予測値か求め
られる。
次に、到着予想時間演算手段(IOE)は、到着予想時
間演算プログラム(ステップ36)に従い、新たに登録
された乗場呼びCを1号機に仮に割当てたときの各乗場
f(上り及び下り方向を考慮した乗場呼びに相当する)
への到着予想時間AI(f)と、2号機に仮に割当てた
ときの各乗場fへの到着予想時間A 2(f)と、いず
れにも割当てないときの1号機及び2号機の到着予想時
間Bl(f)及びB 2(f)とを演算する。
間演算プログラム(ステップ36)に従い、新たに登録
された乗場呼びCを1号機に仮に割当てたときの各乗場
f(上り及び下り方向を考慮した乗場呼びに相当する)
への到着予想時間AI(f)と、2号機に仮に割当てた
ときの各乗場fへの到着予想時間A 2(f)と、いず
れにも割当てないときの1号機及び2号機の到着予想時
間Bl(f)及びB 2(f)とを演算する。
ここで、階床数PLを12111とすると、乗場番号f
に対して、f=1.2.・・・、11は、それぞれ1,
2.・・・11階の上り方向乗場を表わし、f= 12
.13.・・・、22は、それぞれ12,11.・・・
、2111の下り方向乗場を表わすことになる。
に対して、f=1.2.・・・、11は、それぞれ1,
2.・・・11階の上り方向乗場を表わし、f= 12
.13.・・・、22は、それぞれ12,11.・・・
、2111の下り方向乗場を表わすことになる。
到着予想時間は、例えば、かごが1階床進むのに2秒、
l停止するのに10秒を要するものとし、予測された上
方反転階床URFA(1)、URFA(2)、URFB
(1)及びURFB(2)と、下方反転階床LRFA(
1)、LRFA(2)、LRFB(1)及びL RF
B (2>との間で、それぞれ、かごが乗場を順に1周
運転するものとして演算する6又、上方反転階床より上
方の乗場の到着予想時間は、それぞれの乗場を上方反転
階床と見なして演算し、下方反転階床より下方の乗場の
に’1着予想時間は、それぞれの乗場を下方反転階床と
見なして演算する。更に、無方向のかごは、かご位置階
床から各乗場に直行するものとして到着予想時間を演算
する。
l停止するのに10秒を要するものとし、予測された上
方反転階床URFA(1)、URFA(2)、URFB
(1)及びURFB(2)と、下方反転階床LRFA(
1)、LRFA(2)、LRFB(1)及びL RF
B (2>との間で、それぞれ、かごが乗場を順に1周
運転するものとして演算する6又、上方反転階床より上
方の乗場の到着予想時間は、それぞれの乗場を上方反転
階床と見なして演算し、下方反転階床より下方の乗場の
に’1着予想時間は、それぞれの乗場を下方反転階床と
見なして演算する。更に、無方向のかごは、かご位置階
床から各乗場に直行するものとして到着予想時間を演算
する。
これらの到着予想時間は、割当プログラム(ステップ3
7)で待時間評価値W1及びW2を演算するのに使用さ
れる。
7)で待時間評価値W1及びW2を演算するのに使用さ
れる。
次に、出力回路(105)は、出力プログラム(ステッ
プ38)において、上記のように設定された乗場幻灯へ
の信号(15)を乗場に送出すると共に、割当信号、予
報信号及び待機指令など含む指令信号をかご制御装置(
11)及び(12)に送出する。
プ38)において、上記のように設定された乗場幻灯へ
の信号(15)を乗場に送出すると共に、割当信号、予
報信号及び待機指令など含む指令信号をかご制御装置(
11)及び(12)に送出する。
以上の反転階床予測方式は、各かごの運行状態や乗場呼
び状態などの交通状態を入力として、■弐〜■式に従う
ネットワーク演算により予測反転階床を決定するもので
あり、ネットワークは交通状態と反転階床との因果関係
を表わしている。このネットワークは、各サブユニット
即ちニューラルネット〈10D^)及び(IODB>に
属する各ノード間を結ぶ重み係数11al(i、j)及
びwa2(j、k)によって変化する。従って、重み係
数wal(i、j)及び−a2(j、k)を学習によっ
て適切に変化させ、修正することにより、更に適切な予
測反転階床を決定することができる。
び状態などの交通状態を入力として、■弐〜■式に従う
ネットワーク演算により予測反転階床を決定するもので
あり、ネットワークは交通状態と反転階床との因果関係
を表わしている。このネットワークは、各サブユニット
即ちニューラルネット〈10D^)及び(IODB>に
属する各ノード間を結ぶ重み係数11al(i、j)及
びwa2(j、k)によって変化する。従って、重み係
数wal(i、j)及び−a2(j、k)を学習によっ
て適切に変化させ、修正することにより、更に適切な予
測反転階床を決定することができる。
次に、学習用データ作成手段(IOF)及び修正手段(
IOG)を用いた、この発明の別の発明の一実施例につ
いて説明する。
IOG)を用いた、この発明の別の発明の一実施例につ
いて説明する。
この場合の学習(即ち、ネットワークの修正)は、パッ
クプロパゲーション法を用いて効率的に行われる。パッ
クプロパゲーション法とは、ネットワークの出力データ
と、実測データから作成した望ましい出力データ(教師
データ)との誤差を用いて、ネットワークを結ぶ重み係
数を修正していく方法である。
クプロパゲーション法を用いて効率的に行われる。パッ
クプロパゲーション法とは、ネットワークの出力データ
と、実測データから作成した望ましい出力データ(教師
データ)との誤差を用いて、ネットワークを結ぶ重み係
数を修正していく方法である。
まず、第4図の学習用データ作成プログラム(ステップ
39)において、入力データとして変換する前(又は、
変換した後)の交通状態データと、その後の各かごの反
転階床に関する実測データとを記憶し、これらを学習用
データとして出力する。
39)において、入力データとして変換する前(又は、
変換した後)の交通状態データと、その後の各かごの反
転階床に関する実測データとを記憶し、これらを学習用
データとして出力する。
以下、この学習用データ作成動作を、第6図を参照しな
がら、更に詳細に説明する。
がら、更に詳細に説明する。
まず、新たな学習用データの作成許可が生成(セット)
されており、且つ、乗場呼びの割当が行われた直後か否
かを判定する(ステップ61)。
されており、且つ、乗場呼びの割当が行われた直後か否
かを判定する(ステップ61)。
もし、学習用データの作成許可がセットされており、且
つ、乗場呼びの割当が行われていれば、割当て時の交通
状態を表わす入力データxal(1)〜xal(N 1
)と、予測反転階床を表わす出力データy a3(1
)〜V a3(N 3 )とをm番目の教師データ(即
ち学習用データの一部)として記憶する(ステップ62
)。又、新たな学習用データの作成許可をリセットする
と共に、第1反転階床の実測指令をセットする(ステッ
プ63)。
つ、乗場呼びの割当が行われていれば、割当て時の交通
状態を表わす入力データxal(1)〜xal(N 1
)と、予測反転階床を表わす出力データy a3(1
)〜V a3(N 3 )とをm番目の教師データ(即
ち学習用データの一部)として記憶する(ステップ62
)。又、新たな学習用データの作成許可をリセットする
と共に、第1反転階床の実測指令をセットする(ステッ
プ63)。
これにより、次の演算周期のステ・ンブ61においては
、新たな学習用データの作成許可がセ・ントされていな
いと判定されるのて、ステップ64に進む。
、新たな学習用データの作成許可がセ・ントされていな
いと判定されるのて、ステップ64に進む。
又、ステップ64において、第1反転階床の実測指令が
セットされているか否かが判定されるが、ステップ63
において実測指令がセットされているので、ステップ6
5に進み、かごが方向反転したか否かが判定される。
セットされているか否かが判定されるが、ステップ63
において実測指令がセットされているので、ステップ6
5に進み、かごが方向反転したか否かが判定される。
何回目か後の演算周期で方向反転が検出されると、ステ
ップ65からステップ66に進み、検出された方向反転
階床をm番目の学習用データの一部として記憶する。こ
れは原教師データであり、第1反転階床DAF 1で表
わされる。続いて、ステップ67において、第1反転階
床の実測指令をリセットすると共に、第2反転階床の実
測指令をセットする。
ップ65からステップ66に進み、検出された方向反転
階床をm番目の学習用データの一部として記憶する。こ
れは原教師データであり、第1反転階床DAF 1で表
わされる。続いて、ステップ67において、第1反転階
床の実測指令をリセットすると共に、第2反転階床の実
測指令をセットする。
その後の演算周期では、ステップ64において、第1反
転階床の実測指令がセットされていないと判定されるの
で、ステップ61から、ステップ64を介1−でステッ
プ68に進む。
転階床の実測指令がセットされていないと判定されるの
で、ステップ61から、ステップ64を介1−でステッ
プ68に進む。
又、ステップ68において、第2反転階床の実測指令が
セットされているか否かが判定されるが、ステップ67
において実測指令がセットされているので、ステップ6
9に進み、かごが方向反転したか否かが判定される。
セットされているか否かが判定されるが、ステップ67
において実測指令がセットされているので、ステップ6
9に進み、かごが方向反転したか否かが判定される。
何回目か後の演算周期で方向反転が検出されると、ステ
ップ69からステップ70に進み、検出された方向反転
階床をm番目の学習用データの一部として記憶する。こ
れは原教師データであり、第2反転階床DAF2で表わ
される。続いて、ステップ71において、第2反転階床
の実測指令をリセットすると共に、新たな学習用データ
の作成許可を再びセットし、学習用データの番号mをイ
ンクリメントする。
ップ69からステップ70に進み、検出された方向反転
階床をm番目の学習用データの一部として記憶する。こ
れは原教師データであり、第2反転階床DAF2で表わ
される。続いて、ステップ71において、第2反転階床
の実測指令をリセットすると共に、新たな学習用データ
の作成許可を再びセットし、学習用データの番号mをイ
ンクリメントする。
以下、同様にして、乗場呼びの割当が行われた時期に合
わせて、学習用データが繰り返し作成され、学習用デー
タ作成手段(IOF>に記憶されていく。
わせて、学習用データが繰り返し作成され、学習用デー
タ作成手段(IOF>に記憶されていく。
尚、学習用データは、乗場呼びの割当が行われたかご毎
及び割当が行われなかったかご毎に別々に作成される。
及び割当が行われなかったかご毎に別々に作成される。
そして、前者のかご(割当かご)の学習用データは、仮
割当て時反転階床予測サブユニット(10D^)のネッ
トワークの修正に使用され、後者のかごく非割当かご)
の学習用データは、非仮割当て時反転階床予測サブユニ
ット(IODB>のネットワークの修正に使用される。
割当て時反転階床予測サブユニット(10D^)のネッ
トワークの修正に使用され、後者のかごく非割当かご)
の学習用データは、非仮割当て時反転階床予測サブユニ
ット(IODB>のネットワークの修正に使用される。
次に、修正手段(LOG)は、第4図の修正プログラム
(ステップ40)において学習用データを使用し、ニュ
ーラルネット(10D^)及びGODB)のネットワー
クを修正する。
(ステップ40)において学習用データを使用し、ニュ
ーラルネット(10D^)及びGODB)のネットワー
クを修正する。
以下、この修正動作を、第7図を参照しながら、更に詳
細に説明する。
細に説明する。
まず、ネットワークの修正を行うべき時期になったか否
かを判定しくステップ80)、修正時期であれば、以下
のステップ82〜88からなる仮割当て時反転階床予測
サブユニット(10D^)のネットワーク修正手Ml(
ステップ81)を実行し、続いて、同様のサブユニット
(IODB)のネットワーク修正手順(ステップ89)
を実行する。
かを判定しくステップ80)、修正時期であれば、以下
のステップ82〜88からなる仮割当て時反転階床予測
サブユニット(10D^)のネットワーク修正手Ml(
ステップ81)を実行し、続いて、同様のサブユニット
(IODB)のネットワーク修正手順(ステップ89)
を実行する。
ここでは、現在記憶されている学習用データの組の数m
が8個(例えば、100個)以上になったときをネット
ワーク修正時期とする。尚、学習用データの判定基準数
Sは、エレベータの設置台数、ビルの階床数PL、及び
、乗場呼び数などのネットワークの規模に応じて任意に
設定され得る。
が8個(例えば、100個)以上になったときをネット
ワーク修正時期とする。尚、学習用データの判定基準数
Sは、エレベータの設置台数、ビルの階床数PL、及び
、乗場呼び数などのネットワークの規模に応じて任意に
設定され得る。
ステップ80において学習用データの組の数mが8個以
上と判定され、ステップ81に進んだ場合、まず、学習
用データのカウンタ番号nを1に初期設定する(ステッ
プ82)。
上と判定され、ステップ81に進んだ場合、まず、学習
用データのカウンタ番号nを1に初期設定する(ステッ
プ82)。
次に、n番目の学習用データの中から第1反転階床DA
FI及び第2反転階床DAF2を取り出し、これらの階
床に相当するノードの値を「1」、それ以外の階床に相
当するノードの値を「o」とする学習用データを教師デ
ータda(k)とする(ステップ83)。
FI及び第2反転階床DAF2を取り出し、これらの階
床に相当するノードの値を「1」、それ以外の階床に相
当するノードの値を「o」とする学習用データを教師デ
ータda(k)とする(ステップ83)。
ここで、教師データda(k)は、
cla(D A F 1)= 1
da(DAF2+PL)=1
であり、k≠DAFI、又は、k≠DAF2+FLとな
るk (k = 1.2.・・・、N3)に対しては、
da(k)=0 である。
るk (k = 1.2.・・・、N3)に対しては、
da(k)=0 である。
次に、n番目の学習用データの中から取り出した出力層
(IOD^3)の出力値ya3(1)〜y a3(N3
)と教師データd a(1,)〜d a(N3)との誤
差Eaを、両者の差を二乗し、且つ、k=1〜N3の総
和により、Ea=Σ[fda(k) ya3(k))
2]/2 −■(k=1〜N3) から求める。そして、0式で得られた誤差Eaを用いて
、中間層(10D^2)と出力層(10D^3)との間
の重み係数wa2(j、k)(j・1,2.−、N2、
k=1.2.、、、 、N3)を以下のように修正する
(ステップ84)。
(IOD^3)の出力値ya3(1)〜y a3(N3
)と教師データd a(1,)〜d a(N3)との誤
差Eaを、両者の差を二乗し、且つ、k=1〜N3の総
和により、Ea=Σ[fda(k) ya3(k))
2]/2 −■(k=1〜N3) から求める。そして、0式で得られた誤差Eaを用いて
、中間層(10D^2)と出力層(10D^3)との間
の重み係数wa2(j、k)(j・1,2.−、N2、
k=1.2.、、、 、N3)を以下のように修正する
(ステップ84)。
まず、0式の誤差Eaをwa2U、k)で微分し、前述
の■式〜■式を用いて整理すると、重み係数wa2(j
、k)の変化量Δwa2(j、k)は、6w a2(j
、k) = −a (a E a/θwa2(j、k)
)=−α・da2(k)・y a2(j) ・・・@
で表わされる。但し、αは学習速度を表わすパラメータ
であり、0〜1の範囲内で任意の値に選択され得る。又
、0式において、 da2(k> = (ya3(k)−da(k)lya
3(k) (1−ya3(k) )である。こうして、
重み係数wa2(j、k)の変化量Δwa2(j、k)
が計算されると、以下の0式により重み係数wa2(j
、k)の修正が行われる。
の■式〜■式を用いて整理すると、重み係数wa2(j
、k)の変化量Δwa2(j、k)は、6w a2(j
、k) = −a (a E a/θwa2(j、k)
)=−α・da2(k)・y a2(j) ・・・@
で表わされる。但し、αは学習速度を表わすパラメータ
であり、0〜1の範囲内で任意の値に選択され得る。又
、0式において、 da2(k> = (ya3(k)−da(k)lya
3(k) (1−ya3(k) )である。こうして、
重み係数wa2(j、k)の変化量Δwa2(j、k)
が計算されると、以下の0式により重み係数wa2(j
、k)の修正が行われる。
wa2(j、k)”−wa2(j、k)+Δwa2(j
、k) −@又、同様に、入力層<100^1)と中
間層<100^2)との間の重み係数wal(i、jH
i□1,2.=・、Nf、j−1,2,−82)を、以
下の[相]式及び0式に従って修正する(ステップ85
)。
、k) −@又、同様に、入力層<100^1)と中
間層<100^2)との間の重み係数wal(i、jH
i□1,2.=・、Nf、j−1,2,−82)を、以
下の[相]式及び0式に従って修正する(ステップ85
)。
まず、重み係数wat(ij)の変化量Δw a 1
< i 、 j )を、 Δwal(i、j)−−α ・δal (j)・yal
(iン ・■から求める。但し、0式において、δ
il (j)は以下の、k=1〜N3による総和式、 δd(j)=Σ(da2(k) ・wa2(j 、k)
・ya2(j)x [1−y a2(j)コン で表わされる。@1式で得られた変化量ΔwaHi、j
>を用いて、以下の0式のように重み係数wal(i、
j>の修正が行われる。
< i 、 j )を、 Δwal(i、j)−−α ・δal (j)・yal
(iン ・■から求める。但し、0式において、δ
il (j)は以下の、k=1〜N3による総和式、 δd(j)=Σ(da2(k) ・wa2(j 、k)
・ya2(j)x [1−y a2(j)コン で表わされる。@1式で得られた変化量ΔwaHi、j
>を用いて、以下の0式のように重み係数wal(i、
j>の修正が行われる。
wgl(i、j)=waHi、j)±Δwal(i、j
) −■こうして、n番目の学習用データによる修正
ステップ83〜85が行われると、学習用データの番号
0をインクリメントしくステップ86)、ステップ87
で全ての学習用データについて修正が終了したと判定さ
れる(n>mとなる)まで、修正ステップ83〜86の
処理を繰り返す。
) −■こうして、n番目の学習用データによる修正
ステップ83〜85が行われると、学習用データの番号
0をインクリメントしくステップ86)、ステップ87
で全ての学習用データについて修正が終了したと判定さ
れる(n>mとなる)まで、修正ステップ83〜86の
処理を繰り返す。
そして、全ての学習用データについて修正が行われると
、修正を完了した重み係数wal(i、j)及びwa2
(j、k)を反転階床予測手段(IOD)に登録する(
ステップ88)に のとき、最新の学習用データを再び記憶できるように、
修正に使用した学習用データを全てクリアし、学習用デ
ータの番号mを「1」に初期設定する。
、修正を完了した重み係数wal(i、j)及びwa2
(j、k)を反転階床予測手段(IOD)に登録する(
ステップ88)に のとき、最新の学習用データを再び記憶できるように、
修正に使用した学習用データを全てクリアし、学習用デ
ータの番号mを「1」に初期設定する。
こうして、ニューラルネット(10D^)のネットワー
ク修正手順(ステップ81)を終了すると、これと同様
に、ニューラルネット(IODB)のネットワーク修正
手順(ステップ89)を実行する。
ク修正手順(ステップ81)を終了すると、これと同様
に、ニューラルネット(IODB)のネットワーク修正
手順(ステップ89)を実行する。
このように、乗場呼びが登録されたときの交通状態デー
タと予測反転階床との因果関係を、ニューラルネット(
10D^〉及び(IODB)によるネットワークで表現
すると共に、実測データを学習することによりネットワ
ークを修正することができる。従って、従来は到底実現
できなかった精密で柔軟な反転階床の予測が可能となる
。
タと予測反転階床との因果関係を、ニューラルネット(
10D^〉及び(IODB)によるネットワークで表現
すると共に、実測データを学習することによりネットワ
ークを修正することができる。従って、従来は到底実現
できなかった精密で柔軟な反転階床の予測が可能となる
。
尚、上記実施例では、予測反転階床を到達予想時間の演
算に用いる場合を示したが、他の予測演算、例えば、か
ご内の混雑状態、近い将来のかご位1、かごの固まり具
合、などの予測にも用いることができる。
算に用いる場合を示したが、他の予測演算、例えば、か
ご内の混雑状態、近い将来のかご位1、かごの固まり具
合、などの予測にも用いることができる。
又、入力データ変換手段即ち入力データ変換サブユニッ
ト(10C^)の入力データ(交通状態データ)が、か
ご位置、運行方向、及び、応答すべき呼びである場合を
示したが、交通状態データがこれらに限られることはな
い。例えば、かごの状態(減速中、戸開動作中、戸開中
、戸閉動作中、戸閉待機中、走行中、など)、乗場呼び
の継続時間、かご呼びの継続時間、かご負荷、群管理さ
れているかごの台数、などを入力データとして使用する
ことができ、これらを入力データとすることにより、−
層正確な反転階床の演算が可能となる。
ト(10C^)の入力データ(交通状態データ)が、か
ご位置、運行方向、及び、応答すべき呼びである場合を
示したが、交通状態データがこれらに限られることはな
い。例えば、かごの状態(減速中、戸開動作中、戸開中
、戸閉動作中、戸閉待機中、走行中、など)、乗場呼び
の継続時間、かご呼びの継続時間、かご負荷、群管理さ
れているかごの台数、などを入力データとして使用する
ことができ、これらを入力データとすることにより、−
層正確な反転階床の演算が可能となる。
又、学習用データ作成手段<IOF>は、乗場呼びの割
当が行われたときに、そのときの入力データ及び予測反
転階床を記憶し、その後、かごが方向反転した階床を検
出したときにこれを実反転階床として記憶し、記憶され
た入力データ、予測反転階床及び実反転階床を1組の学
習用データとして出力するようにしたが、学習用データ
を作成する時期はこれに限られるものではない。例えば
、前回の入力データ記憶時からの経過時間が所定時間(
例えば、1分)を越えたときを学習用データ作成時期と
してもよく、周期的(例えば、1分毎)に学習用データ
作成時期としてもよい、又、各種条件下における学習用
データが多く集まるほど学習条件が向上するので、例え
ば、所定階床に停止しているとき、あるいは、かごが所
定の状態(減速中、停止中、など)になったとき、など
の考えられる代表的な状態を予め決めておき、その状態
を検出したときに学習用データを作成するようにしても
よい。
当が行われたときに、そのときの入力データ及び予測反
転階床を記憶し、その後、かごが方向反転した階床を検
出したときにこれを実反転階床として記憶し、記憶され
た入力データ、予測反転階床及び実反転階床を1組の学
習用データとして出力するようにしたが、学習用データ
を作成する時期はこれに限られるものではない。例えば
、前回の入力データ記憶時からの経過時間が所定時間(
例えば、1分)を越えたときを学習用データ作成時期と
してもよく、周期的(例えば、1分毎)に学習用データ
作成時期としてもよい、又、各種条件下における学習用
データが多く集まるほど学習条件が向上するので、例え
ば、所定階床に停止しているとき、あるいは、かごが所
定の状態(減速中、停止中、など)になったとき、など
の考えられる代表的な状態を予め決めておき、その状態
を検出したときに学習用データを作成するようにしても
よい。
同様に、修正手段(LOG)は、学習用データ作成手段
<IOF>に記憶された学習用データの数が所定数に達
する毎に反転階床予測手段(IOD)内の重み係数を修
正するようにしたが、重み係数の修正時期はこれに限ら
れるものではない。例えば、学習用データ作成手段(I
OF)から学習用データが出力される毎に重み係数を修
正することもでき、この場合、学習が完了する前から、
かなりの精度で予測反転階床を演算することができる。
<IOF>に記憶された学習用データの数が所定数に達
する毎に反転階床予測手段(IOD)内の重み係数を修
正するようにしたが、重み係数の修正時期はこれに限ら
れるものではない。例えば、学習用データ作成手段(I
OF)から学習用データが出力される毎に重み係数を修
正することもでき、この場合、学習が完了する前から、
かなりの精度で予測反転階床を演算することができる。
又、予め設定された時期(例えば、1時間毎)に、それ
までに記憶された学習用データを用いて重み係数を修正
してもよく、交通が閑散になって反転階床予測手段(I
OD)による予測反転階床の演算頻度が少なくなったと
きに重み係数を修正するようにしてもよい。
までに記憶された学習用データを用いて重み係数を修正
してもよく、交通が閑散になって反転階床予測手段(I
OD)による予測反転階床の演算頻度が少なくなったと
きに重み係数を修正するようにしてもよい。
又、上記実施例では、上方反転階床及び下方反転階床の
両方を、同一のニューラルネットからなる反転階床予測
手段(IOD)により演算しているため、第1反転階床
及び第2反転階床の両方のデータが揃わないと1組の学
習用データが完成せず、必要数の学習用データを得るの
に時間がかかることになる。従って、この点を考慮して
、反転階床予測手段(IOD)において、上方反転階床
のみを予測演算するニューラルネットと、下方反転階床
のみを演算するニューラルネットとを個別に設けてもよ
い。この場合、予測時点からかごが方向反転するまでの
時間が平均的に短くなるので、短時間に多くの学習用デ
ータを収集することが可能となる。
両方を、同一のニューラルネットからなる反転階床予測
手段(IOD)により演算しているため、第1反転階床
及び第2反転階床の両方のデータが揃わないと1組の学
習用データが完成せず、必要数の学習用データを得るの
に時間がかかることになる。従って、この点を考慮して
、反転階床予測手段(IOD)において、上方反転階床
のみを予測演算するニューラルネットと、下方反転階床
のみを演算するニューラルネットとを個別に設けてもよ
い。この場合、予測時点からかごが方向反転するまでの
時間が平均的に短くなるので、短時間に多くの学習用デ
ータを収集することが可能となる。
更に、上記実施例では、1日を通じて同一のニューラル
ネットからなる反転階床予測手段(IOC)を用いて反
転階床を演算したが、1日の中でも交通の流れの特徴は
時々刻々と変化しているので、がご位置、運行方向、及
び応答すべき呼びを入力データとするだけでは、種々の
交通量に応じた柔軟且つ正確な反転階床を予測すること
は困難である。
ネットからなる反転階床予測手段(IOC)を用いて反
転階床を演算したが、1日の中でも交通の流れの特徴は
時々刻々と変化しているので、がご位置、運行方向、及
び応答すべき呼びを入力データとするだけでは、種々の
交通量に応じた柔軟且つ正確な反転階床を予測すること
は困難である。
これを解決するためには、入力データとして交通の流れ
の特徴を表わすデータ、例えば、過去に統計した交通量
(乗車人数、乗場呼び数、がご呼び数など)を入力デー
タとして使用する必要があるしかし、入力データが増え
ると、その分だけ反転階床の予測演算に時間がかかるう
え、反転階床予測手段(IOD)の重み係数を修正する
ために多くの学習用データと学習期間が必要になる。
の特徴を表わすデータ、例えば、過去に統計した交通量
(乗車人数、乗場呼び数、がご呼び数など)を入力デー
タとして使用する必要があるしかし、入力データが増え
ると、その分だけ反転階床の予測演算に時間がかかるう
え、反転階床予測手段(IOD)の重み係数を修正する
ために多くの学習用データと学習期間が必要になる。
従って、以上の点を考慮して、交通の流れの特徴に応じ
て1日を複数の時間帯又は交通パターンに分割し、各時
間帯又は交通パターンに対応した複数の反転階床予測手
段を用意して、交通の流れの特徴を検出しながら反転階
床予測手段を切換えて反転階床の予測値を演算するよう
にしてもよい。
て1日を複数の時間帯又は交通パターンに分割し、各時
間帯又は交通パターンに対応した複数の反転階床予測手
段を用意して、交通の流れの特徴を検出しながら反転階
床予測手段を切換えて反転階床の予測値を演算するよう
にしてもよい。
この場合、反転階床予測手段の数は増加するが、交通量
を入力データとして使用する必要がないので、演算に時
間がかかることもなく、少ない学習用データ及び短い学
習期間で重み係数の修正が可能となる。
を入力データとして使用する必要がないので、演算に時
間がかかることもなく、少ない学習用データ及び短い学
習期間で重み係数の修正が可能となる。
[発明の効果]
以上のようにこの発明によれば、少なくともかごの位置
、運行方向及び応答すべき呼びを含む交通状態データを
、ニューラルネットの入力データとして使用できる形に
変換する入力データ変換手段と、入力データを取り込む
入力層、予測反転階床に相当するデータを出力データと
する出力層、及び、入力層と出力層との間にあって重み
係数が設定された中間層を含み、ニューラルネットを構
成する反転階床予測手段と、出力データを制御演算に使
用できる形に変換する出力データ変換手段とを備え、交
通状態データをニューラルネットに取り込んで、かごが
方向反転する階床の予測値を予測反転階床として演算す
るようにしたので、交通状態や交通量に応じた柔軟な予
測に基づいて実際の反転階床に近い反転階床を予測でき
、到着予想時間などの精度を向上させることのできるエ
レベータ制御装置が得られる効果がある。
、運行方向及び応答すべき呼びを含む交通状態データを
、ニューラルネットの入力データとして使用できる形に
変換する入力データ変換手段と、入力データを取り込む
入力層、予測反転階床に相当するデータを出力データと
する出力層、及び、入力層と出力層との間にあって重み
係数が設定された中間層を含み、ニューラルネットを構
成する反転階床予測手段と、出力データを制御演算に使
用できる形に変換する出力データ変換手段とを備え、交
通状態データをニューラルネットに取り込んで、かごが
方向反転する階床の予測値を予測反転階床として演算す
るようにしたので、交通状態や交通量に応じた柔軟な予
測に基づいて実際の反転階床に近い反転階床を予測でき
、到着予想時間などの精度を向上させることのできるエ
レベータ制御装置が得られる効果がある。
又、この発明の別の発明によれば、エレベータの稼働中
に予め決められた時期になると、所定のかごの予測反転
階床及びそのときの入力データを記憶すると共に、所定
のかごが実際に方向反転した階床を検出してこれを実反
転階床として記憶し、記憶された入力データ、予測反転
階床及び実反転階床を一組の学習用データとして出力す
る学習用データ作成手段と、学習用データを用いて反転
階床予測手段の重み係数を修正する修正手段とを更に備
え、演算された予測結果と、そのときの交通状態データ
及び実測データとに基づいて、ニューラルネットにおけ
る重み係数を自動的に修正するようにしたので、ビルの
使用状況の変化(例えば、テナントの変更)により交通
の流れが変化しても自動的に対応でき、更に反転階床の
予測精度の高いエレベータ制御装置が得られる効果があ
る。
に予め決められた時期になると、所定のかごの予測反転
階床及びそのときの入力データを記憶すると共に、所定
のかごが実際に方向反転した階床を検出してこれを実反
転階床として記憶し、記憶された入力データ、予測反転
階床及び実反転階床を一組の学習用データとして出力す
る学習用データ作成手段と、学習用データを用いて反転
階床予測手段の重み係数を修正する修正手段とを更に備
え、演算された予測結果と、そのときの交通状態データ
及び実測データとに基づいて、ニューラルネットにおけ
る重み係数を自動的に修正するようにしたので、ビルの
使用状況の変化(例えば、テナントの変更)により交通
の流れが変化しても自動的に対応でき、更に反転階床の
予測精度の高いエレベータ制御装置が得られる効果があ
る。
第1図はこの発明及びこの発明の別の発明の一実施例の
全体構成を示す機能ブロック図、第2図は第1図内の群
管理装置の概略構成を示すブロック図、第3図は第1図
内のデータ変換手段及び反転階床予測手段を具体的に示
すブロック図、第4図は第2図内のROMに記憶された
群管理プログラムを概略的に示すフローチャート図、第
5図は第4図内の仮割当て時の予測演算プログラムを具
体的に示すフローチャート図、第6図は第4区内の学習
用データ作成プログラムを具体的に示すフローチャート
図、第7図は第4図内の修正プログラムを具体的に示す
フローチャート図、第8図は従来のエレベータ制御装置
におけるかご位置及び呼び位置に対する反転階床の関係
を示す説明図である。 (]QC)・・・データ変換手段 (IOC^)・・・入力データ変換サブユニット(IO
CB>・・・出力データ変換サブユニット(10D^)
、(IODB>・・ニューラルネット(10D^1)−
(IODBI)・・・入力層(IOD^2)、(10D
B2)・・・中間層(10D^3)、(IODB3)・
・・出力層(40D)・・・反転階床予測手段 (IOF)・・学習用データ作成手段 (IOG>・・・修正手段 wal<i、j)、wa2(j、k)−重み係数w b
l(i 、j)、w b2(j、k)−重み係数尚1図
中、同一符号は同−又は相当部分を示す。
全体構成を示す機能ブロック図、第2図は第1図内の群
管理装置の概略構成を示すブロック図、第3図は第1図
内のデータ変換手段及び反転階床予測手段を具体的に示
すブロック図、第4図は第2図内のROMに記憶された
群管理プログラムを概略的に示すフローチャート図、第
5図は第4図内の仮割当て時の予測演算プログラムを具
体的に示すフローチャート図、第6図は第4区内の学習
用データ作成プログラムを具体的に示すフローチャート
図、第7図は第4図内の修正プログラムを具体的に示す
フローチャート図、第8図は従来のエレベータ制御装置
におけるかご位置及び呼び位置に対する反転階床の関係
を示す説明図である。 (]QC)・・・データ変換手段 (IOC^)・・・入力データ変換サブユニット(IO
CB>・・・出力データ変換サブユニット(10D^)
、(IODB>・・ニューラルネット(10D^1)−
(IODBI)・・・入力層(IOD^2)、(10D
B2)・・・中間層(10D^3)、(IODB3)・
・・出力層(40D)・・・反転階床予測手段 (IOF)・・学習用データ作成手段 (IOG>・・・修正手段 wal<i、j)、wa2(j、k)−重み係数w b
l(i 、j)、w b2(j、k)−重み係数尚1図
中、同一符号は同−又は相当部分を示す。
Claims (2)
- (1)エレベータのかごが方向反転する階床を予測し、
この予測反転階床に基づいて前記かごの動作を制御する
エレベータ制御装置において、前記かごの位置、運行方
向及び応答すべき呼びを含む交通状態データを、ニュー
ラルネットの入力データとして使用できる形に変換する
入力データ変換手段と、 前記入力データを取り込む入力層、前記予測反転階床に
相当するデータを出力データとする出力層、及び、前記
入力層と前記出力層との間にあって重み係数が設定され
た中間層を含み、前記ニューラルネットを構成する反転
階床予測手段と、 前記出力データを制御演算に使用できる形に変換する出
力データ変換手段と、 を備えたことを特徴とするエレベータ制御装置。 - (2)エレベータの稼働中に予め決められた時期になる
と、所定のかごの予測反転階床及びそのときの入力デー
タを記憶すると共に、前記所定のかごが実際に方向反転
した階床を検出してこれを実反転階床として記憶し、記
憶された前記入力データ、前記予測反転階床及び前記実
反転階床を一組の学習用データとして出力する学習用デ
ータ作成手段と、 前記学習用データを用いて反転階床予測手段の重み係数
を修正する修正手段と、 を更に備えたことを特徴とする特許請求の範囲第1項記
載のエレベータ制御装置。
Priority Applications (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2132470A JPH085596B2 (ja) | 1990-05-24 | 1990-05-24 | エレベータ制御装置 |
KR1019910006993A KR940009411B1 (ko) | 1990-05-24 | 1991-04-30 | 엘리베이터 제어장치 |
CN91103417A CN1021768C (zh) | 1990-05-24 | 1991-05-16 | 电梯控制装置 |
US07/705,070 US5250766A (en) | 1990-05-24 | 1991-05-23 | Elevator control apparatus using neural network to predict car direction reversal floor |
GB9111308A GB2246210B (en) | 1990-05-24 | 1991-05-24 | Elevator control apparatus |
SG103994A SG103994G (en) | 1990-05-24 | 1994-07-28 | Elevator control apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2132470A JPH085596B2 (ja) | 1990-05-24 | 1990-05-24 | エレベータ制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0428680A true JPH0428680A (ja) | 1992-01-31 |
JPH085596B2 JPH085596B2 (ja) | 1996-01-24 |
Family
ID=15082130
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2132470A Expired - Fee Related JPH085596B2 (ja) | 1990-05-24 | 1990-05-24 | エレベータ制御装置 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5250766A (ja) |
JP (1) | JPH085596B2 (ja) |
KR (1) | KR940009411B1 (ja) |
CN (1) | CN1021768C (ja) |
GB (1) | GB2246210B (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100447885B1 (ko) * | 1995-12-08 | 2004-11-08 | 코네 코퍼레이션 | 엘리베이터작동분석방법및장치 |
WO2018173363A1 (ja) * | 2017-03-23 | 2018-09-27 | 株式会社日立製作所 | エレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法 |
Families Citing this family (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR940009984B1 (ko) * | 1990-05-29 | 1994-10-19 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 엘리베이터 제어장치 |
US5529147A (en) * | 1990-06-19 | 1996-06-25 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Apparatus for controlling elevator cars based on car delay |
GB2266602B (en) * | 1992-04-16 | 1995-09-27 | Inventio Ag | Artificially intelligent traffic modelling and prediction system |
JP3414843B2 (ja) * | 1993-06-22 | 2003-06-09 | 三菱電機株式会社 | 交通手段制御装置 |
JP3414846B2 (ja) * | 1993-07-27 | 2003-06-09 | 三菱電機株式会社 | 交通手段制御装置 |
JPH07175876A (ja) * | 1993-10-12 | 1995-07-14 | At & T Corp | ニューラルネットワークを用いたプロセスのフィードバックの制御方法とその装置 |
US5444820A (en) * | 1993-12-09 | 1995-08-22 | Long Island Lighting Company | Adaptive system and method for predicting response times in a service environment |
EP0676356A3 (en) * | 1994-04-07 | 1996-09-18 | Otis Elevator Co | Distribution system for elevators. |
US5761442A (en) * | 1994-08-31 | 1998-06-02 | Advanced Investment Technology, Inc. | Predictive neural network means and method for selecting a portfolio of securities wherein each network has been trained using data relating to a corresponding security |
US5767461A (en) * | 1995-02-16 | 1998-06-16 | Fujitec Co., Ltd. | Elevator group supervisory control system |
WO1998045204A1 (fr) * | 1997-04-07 | 1998-10-15 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Unite de commande de groupe destinee a un ascenseur |
US6553269B1 (en) * | 1997-10-07 | 2003-04-22 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Device for managing and controlling operation of elevator |
US6078918A (en) * | 1998-04-02 | 2000-06-20 | Trivada Corporation | Online predictive memory |
CN1177746C (zh) | 1999-08-03 | 2004-12-01 | 三菱电机株式会社 | 电梯群管理装置 |
CN1282595C (zh) * | 2002-04-10 | 2006-11-01 | 三菱电机株式会社 | 电梯群管理控制装置 |
US7475757B2 (en) * | 2003-06-23 | 2009-01-13 | Otis Elevator Company | Elevator dispatching with balanced passenger perception of waiting |
WO2009024853A1 (en) | 2007-08-21 | 2009-02-26 | De Groot Pieter J | Intelligent destination elevator control system |
CN101903273B (zh) * | 2007-12-20 | 2013-08-21 | 三菱电机株式会社 | 电梯组群管理系统 |
JP5833159B2 (ja) * | 2014-03-05 | 2015-12-16 | 東芝エレベータ株式会社 | エレベータの群管理システム |
CN109153527B (zh) * | 2016-05-18 | 2020-07-31 | 三菱电机株式会社 | 电梯运行管理装置 |
WO2017216416A1 (en) | 2016-06-17 | 2017-12-21 | Kone Corporation | Computing allocation decisions in an elevator system |
WO2018060542A1 (en) | 2016-09-29 | 2018-04-05 | Kone Corporation | Electronic information plate of an elevator component |
US11697571B2 (en) * | 2018-10-30 | 2023-07-11 | International Business Machines Corporation | End-to-end cognitive elevator dispatching system |
CN113336028B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-10-28 | 福建工程学院 | 一种电梯调度方法、系统及其在电梯消毒中的应用 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5762179A (en) * | 1980-09-27 | 1982-04-15 | Hitachi Ltd | Arithmetic device for cage calling generation probability at every destination of elevator |
US4536842A (en) * | 1982-03-31 | 1985-08-20 | Tokyo Shibaura Denki Kabushiki Kaisha | System for measuring interfloor traffic for group control of elevator cars |
JPS6048874A (ja) * | 1983-08-23 | 1985-03-16 | 三菱電機株式会社 | エレベ−タの管理装置 |
JPH0676181B2 (ja) * | 1988-02-01 | 1994-09-28 | フジテック株式会社 | エレベータの群管理制御方法及び装置 |
JPH0712891B2 (ja) * | 1988-02-17 | 1995-02-15 | 三菱電機株式会社 | エレベータの群管理装置 |
JP2764277B2 (ja) * | 1988-09-07 | 1998-06-11 | 株式会社日立製作所 | 音声認識装置 |
US5083640A (en) * | 1989-06-26 | 1992-01-28 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for effecting group management of elevators |
JP2664782B2 (ja) * | 1989-10-09 | 1997-10-22 | 株式会社東芝 | エレベータの群管理制御装置 |
US5046019A (en) * | 1989-10-13 | 1991-09-03 | Chip Supply, Inc. | Fuzzy data comparator with neural network postprocessor |
-
1990
- 1990-05-24 JP JP2132470A patent/JPH085596B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1991
- 1991-04-30 KR KR1019910006993A patent/KR940009411B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1991-05-16 CN CN91103417A patent/CN1021768C/zh not_active Expired - Fee Related
- 1991-05-23 US US07/705,070 patent/US5250766A/en not_active Expired - Fee Related
- 1991-05-24 GB GB9111308A patent/GB2246210B/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100447885B1 (ko) * | 1995-12-08 | 2004-11-08 | 코네 코퍼레이션 | 엘리베이터작동분석방법및장치 |
WO2018173363A1 (ja) * | 2017-03-23 | 2018-09-27 | 株式会社日立製作所 | エレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法 |
JP2018158830A (ja) * | 2017-03-23 | 2018-10-11 | 株式会社日立製作所 | エレベータ管理システム、及び、エレベータの管理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH085596B2 (ja) | 1996-01-24 |
GB2246210A (en) | 1992-01-22 |
US5250766A (en) | 1993-10-05 |
KR940009411B1 (ko) | 1994-10-13 |
GB2246210B (en) | 1994-02-16 |
GB9111308D0 (en) | 1991-07-17 |
KR910019887A (ko) | 1991-12-19 |
CN1056659A (zh) | 1991-12-04 |
CN1021768C (zh) | 1993-08-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JPH0428680A (ja) | エレベータ制御装置 | |
KR940009984B1 (ko) | 엘리베이터 제어장치 | |
US4760896A (en) | Apparatus for performing group control on elevators | |
JP4870863B2 (ja) | エレベータ群最適管理方法、及び最適管理システム | |
JP2509727B2 (ja) | エレベ―タの群管理装置及び群管理方法 | |
US8286755B2 (en) | Group management controller of elevator including limit value setting means for setting a limit value for limiting a count of car calls | |
US5750946A (en) | Estimation of lobby traffic and traffic rate using fuzzy logic to control elevator dispatching for single source traffic | |
JP2573715B2 (ja) | エレベータ制御装置 | |
US5841084A (en) | Open loop adaptive fuzzy logic controller for elevator dispatching | |
KR920001299B1 (ko) | 엘리베이터의 군관리장치 | |
CN103130050A (zh) | 一种电梯群控系统的调度方法 | |
US5786550A (en) | Dynamic scheduling elevator dispatcher for single source traffic conditions | |
US5767460A (en) | Elevator controller having an adaptive constraint generator | |
US5808247A (en) | Schedule windows for an elevator dispatcher | |
US5786551A (en) | Closed loop fuzzy logic controller for elevator dispatching | |
US5767462A (en) | Open loop fuzzy logic controller for elevator dispatching | |
JP2573726B2 (ja) | エレベータ制御装置 | |
Basagoiti et al. | Origin destination matrix estimation and prediction in vertical transportation | |
WO1999018025A1 (fr) | Systeme de gestion et de commande d'un ascenseur | |
JPH0432472A (ja) | エレベータ制御装置 | |
JPH0331173A (ja) | エレベータの群管理制御装置 | |
JP3714343B2 (ja) | エレベータ群管理簡易シミュレータならびにエレベータ群管理装置 | |
JP6776174B2 (ja) | エレベーター利用者移動予測方法およびエレベーター利用者移動予測装置 | |
JPH0439277A (ja) | エレベータ制御装置 | |
Basagoiti | Improving Waiting Time and Energy Consumption Performance of a Bi-objective Genetic Algorithm embedded in an Elevator Group Control System through passenger flow estimation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |