JPH0521826B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明はエレベータの群管理制御に有用なエレ
ベータの乗客交通需要予測方法に関する。

〔発明の技術的背景とその問題点〕

複数のエレベータを一群として管理するエレベ
ータの群管理制御にあつては、そのサービス階床
で発生したホール呼びに応答するエレベータ籠を
如何に決定するかが、上記エレベータの効率の良
い運用を図る上で重要な課題となる。例えば、ホ
ール呼びに対して最も早く応答できるエレベータ
籠を単純に割付けた場合、これによつて乗欠込む
乗客に対して必然的にその輸送義務が生じる為、
他のホール呼びに応答できなくなる虞れがある。
これ故、ホール呼びに応答せんとするとき、ホー
ル呼びした階床からの乗込み乗客による新たら籠
呼び、つまり派生呼びを適確に予想することが非
常に重要となる。

しかして、この派生呼びを適確に予想すること
ができれば、例えばホール呼びに応答可能な複数
のエレベータ籠にそれぞれ発生している籠呼び
と、上記ホール呼びに対して予測される派生呼び
とを対比し、これにより最も一致するエレベータ
籠を上記ホール呼びに応答させることによつて、
現存の籠呼びに応えると同時に派生呼びについて
も処理することが可能となる。つまり、エレベー
タ籠の運行制御に関する処理効率が高くなり、エ
レベータ籠の停止階数を少なくしてその運行効率
を高めることが可能となる。また上記の如く運行
効率が高く、またホール呼びに対して適切なエレ
ベータ籠が割付けられる為、ホール呼びの発生か
らエレベータ籠の応答に至る迄の時間（平均未応
答時間）を短くすることが可能となる。この例に
も示されるように、エレベータの派生呼びを適確
に予測できれば、エレベータの群管理制御を極め
て効果的に行い得ると言える。

然し乍ら、上記派生呼びの適確な予測は非常に
困難であり、従来より種々研究されている。例え
ば前回のエレベータの運行時に得られたホール呼
びと、その応答時に発生した派生呼びとを記録
し、これに基づいて今回の派生呼びを予測するこ
とが行われている。しかし、この予測方式は、エ
レベータの交通需要が一定的に安定している場合
には非常に有用であるが、事務所ビル等のように
上記交通需要が時間帯等によつて大きく変動する
場合、予測精度が著しく低下して有効に利用でき
ないと言う問題を有している。しかも、派生呼び
の記録だけでは、輸送量を適確に把握できない
為、上記交通需要の予測ができないと言う問題が
あつた。

〔発明の目的〕

本発明はこのような事情を考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、ホール呼びに応
答する際の派生呼びを高精度に適確に予測してエ
レベータの群管理制御に有効に利用してその効率
の良い運行を可能とする実用性の高いエレベータ
の乗客交通需要予測方法を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明は、エレベータ発生階床への到着時間
を、仮にホール呼びがあつた時にこのホール呼び
発生階床に到着するまでの時間がどの位かかるか
を過去の経験などから予想して設定しておくとと
もに、エレベータ篭を利用する乗客のサービス階
床対間の乗客輸送実績を計測して上記サービス階
床間における単位時間当たりの平均交通量を予測
しておき、エレベータ篭に対するサービス階床で
のホール呼びがあると、この時のホール呼び発生
時刻に対応する前記予測された平均交通量のサー
ビス階床対間の乗客輸送実績に基づいて前記予想
されているホール呼び発生階床への到着時間が経
過するまでに前記ホール呼び発生階床に溜まる乗
客数を求めるとともに、これら乗客の行先階を比
例配分により予測するようにしたものである。

〔発明の効果〕

従つて本発明によればホール呼び発生階床にお
ける到着予測時刻での単位時間当りの平均交通量
から派生呼びを予測するので、その予測結果は非
常に精度の高いものとなる。これ故、ホール呼び
に対するエレベータ籠の割付けを適確に行うこと
が可能となり、エレベータの群管理制御を効果的
に行つて効率良く、且つ円滑にエレベータを運行
することが可能となる。しかも、上記派生呼びの
予測を、サービス階床対間毎の単位時間当りの平
均交通量をベースとして行うので、交通需要変動
を適確に捕えた精度の高い派生呼びに対する予測
結果を得ることができる。故に、その実用的利点
が極めて高く、エレベータの群管理制御に対して
絶大なる作用・効果を奏する。

〔発明の実施例〕

第１図はエレベータを利用する乗客の交通需要
変動の一例を示すものであり、或るサービス階床
対間における時間的変化を示している。エレベー
タの交通需要には時間的に或る傾向を示すパター
ンが存在し、例えば出勤時、昼休み時、退勤時に
は上記交通需要が増大する。また一般的には、夜
間の交通需要は殆んどないと言える。

本方式では、このような交通需要の変動を、エ
レベータ籠を利用する乗客の階間交通量を計測
し、サービス階床対間における単位時間当りの平
均交通量を上記計測された交通量に従つて逐次更
新しながら予測保持し、これを利用して派生呼び
を予測せんとするものである。

第２図は実施例方式を実現するエレベータ制御
装置の一例を示す概略構成図で、例えばエレベー
タの運転制御用計算機システムの一部を利用して
実現される。但し、予測装置自体を独立に構成す
ることも勿論可能である。エレベータの運転を制
御する計算機システム１は、概略的にはアキユー
ムレータや各種命令レジスタ等を備えた制御部
２、この制御部２にバスライン３を介して接続さ
れた記憶部４および入出力バツフアレジスタ５等
によつて構成される。この入出力バツフアレジス
タ５を介して各種のエレベータ籠等に設けられた
センサ類や、外部記憶装置等が接続される。また
図中６は階間交通量予測装置であり、前記入出力
バツフアレジスタ５を介して与えられる情報に従
つて、エレベータ籠のサービス階床対間における
単位時間当りの平均交通量を予測計算し、これを
制御部２に与えるものである。この予測装置６と
制御部２との間で送受されるデータは、例えば第
３図にそのフオーマツトを例示するように、８ビ
ツトデータの上位４ビツトで出発階ｉを示し、下
位４ビツトで到着階ｊを示してエレベータ利用階
床対ｈを示すものとなつている。また上記階床対
ｈにおける輸送量は、例えば乗客重量を人数換算
した値（人数）m_hで示されるようになつている。
但し、この例では、ｉ、ｊが４ビツトで示される
ことから、そのサービス階床数は、最大「16」階
数しか取得ないが、データ構造を変えることによ
り、それ以上のサービス階床数に対して適用可能
としてもよい。また計算機システム１と予測装置
６との間では、上記したデータ以外に、REQ、
ACK等の制御信号も送受されるが、ここでは本
論に直接関係ないので、その説明については省略
する。

しかして計算機システム１は、その記憶部４に
第４図に示す如きテーブルを構成しており、出発
階ｉと到着階ｊとによつて示される階床対に対応
して、その階床対間で計測された単位時間当りの
平均交通量m_ijが格納されるようになつている。
また、この記憶部４には、後述する制御情報ｙ、
S_i、ｆ、t₀、t₁、t_k、ｄをそれぞれ格納するテー
ブルが、第５図に示す如く設けられている。

尚、上記階間交通量予測装置６は、例えば、毎
日の階間交通量をその時刻の情報と共に検出し、
新たに得た情報を重み付け処理して過去のデータ
に加えて平均交通量m_hを順次更新するものであ
る。そして、１日における交通需要パターンと共
に、例えばその10分間当りの階間平均交通量m_ij
をそれぞれ求めるものである。しかして、前記記
憶部４のテーブルには、階床対ｉ、ｊを指定した
時刻における平均交通量m_ijが予測装置６から読
出されて格納され、制御部２は、その時刻での平
均交通量m_ijなる情報を得て動作することになる。

さて、次に本方式を実行する計算機システム１
の制御シーケンスの説明に先立ち、本方式の派生
呼び予測の作用原理について説明する。

先ず、エレベータ籠のサービス階床の全体の集
合をＦとしたとき、出発階ｉ（ｉ∈Ｆ）から到着
階ｊ（ｊ∈Ｆ）へ移動する単位時間当りの平均交
通量をλ_ijと定義する。このとき、上記平均交通
量λ_ijを要素とする出発階ｉと到着階ｊとに関す
る行列は需要行列〓として定義される。また交通
需要が日毎に周期的であるビルにあつては、適当
な時間区間を選定することにより、その区間内に
おける交通需要が一定であると看做し得る。しか
して今、エレベータ籠の運転方向をｄとした場
合、１つのエレベータホールＨをその階ｆ（ｆ∈
Ｆ）と運転方向ｄとの対 Ｈ＝（ｆ、ｄ） ｄ∈｛down、up｝ ………(1) として表わすことができる。そこで、時刻t₀にエ
レベータホールＨにおいてホール呼びが発生し、
その状態が時刻t₁（t₁＞t₀）まで続いているとす
る。このとき時刻t₁において上記ホールＨでエレ
ベータ籠の到着を待つている人数ｘは、次のよう
にして予測される。

一般にホールＨに到着する人数はポアソン過程
で近似することができ、ポアソン過程の性質とし
て時刻t₀にホールＨに到着した人数は１人である
と看做し得る。またその後、上記ホールＨに何人
到着するかは、上記最初の１人とは独立した事象
として捕えることができる。従つて時間（t₀〜
t₁）に到着する人数ｋを予測し、この予測値に
「１」を加えることによつてホールＨにおけるエ
レベータの待ち人数ｘを予測することが可能とな
る。即ち、エレベータ籠の下降時（ｄ＝down）
には λ_i＝ 〓^j <ⁱλ_ij ………(2a) として、またエレベータ籠の上昇時（ｄ＝up）
には λ_i＝ 〓^j >ⁱλ_ij ………(2b) として、ポアソン過程の再生性からホールＨでの
ホール呼び発生率λ_iを求めることができる。ま
た、上記人数ｋの最尤推定予測値k^は、「α」を
αの整数部分を示す記号として定義したとき、 k^＝〓λ_i（t₁−t₀）」 ………(3) として示される。従つて、前記待ち人数ｘの予測
値は x^＝１＋〓λ_i（t₁−t₀）」 ………(4) として求められることになる。

次に、ホールＨでエレベータ籠の到着を待つｘ
人の行先きについて考察する。ｊ階へ行先希望す
る人数をu_jとすると、エレベータ籠の下降時（ｄ
＝down）には ｊｉ………u_j＝０ ｊ＜ｉ………u_j＝xλ_ij／λ_i ……(5a) として定義され、またエレベータ籠の上昇時（ｄ
＝up）には ｊｉ………u_j＝０ ｊ＞ｉ………i_j＝xλ_ij／λ_i ……(5b) として定義される。ここで（λ_ij／λ_i）なる量は、
エレベータ籠を利用する乗客の階間交通量を長期
に亘つて自動観測することによつて統計的に集収
できるものであつて、（ｊ∈Ｆ）に対するｘの分
配率としての意味を持つ。但し、上記u_jは 〓u_j＝ｘ ………(6) なる関係を有し、ｘが非常に大きい場合には、ｊ
階に行先を指定する人数はi_jであるとして捕える
ことができる。尚、この場合、乗客の各人がそれ
ぞれ独立に行動するものと仮定しており、一般的
に許容できるものとなつている。そこで今、N₀
を非負整数全体の集合、またＲを実数全体の集合
とすると、上述した問題は、 ｕ：Ｆ∋ｊ→u_j∈Ｒ を ｖ：Ｆ∋ｊ→v_i∈N₀ によつて近似することを意味する。この近似は、 〓｜i_j−v_j｜→min を目的関数として 〓v_j＝ｘ ………(7) なる制約を満足すればよい。そこで今、上記第(6)
(7)式から〓u_jをu_j以上の最小の整数として定義し
たとき、 v_j〓u_j」or「u_j〓 ………(8) として表わせる。また ｙ＝ｘ− 〓^j 〓u_j」 ………(9) w_j＝u_j−〓u_j」 ………(10) として定めると、 v_j∈Ｆについて０w_j＜１ …(11) となり、 ｚ：Ｆ∋ｊ→z_j∈｛０、１｝ なる関数によつて 〓z_i＝ｙ 〓（z_j−w_j）→min ………(12) を求めると言う問題に帰着する。従つて、このＦ
の元をw_jが大きいものから順に、つまり（１−
w_j）の値の小さいものから順にｙ個求め、その
集合をＧとする。そして、上記ｚの値を ｊ∈Ｇ………z_j＝１ ｊ〓Ｇ………z_j＝０ ………(13) として定義することにより、 ｊ∈Ｇ………v_j＝１＋〓u_j」 ｊ〓Ｇ………v_j＝〓u_j」 ……(14) として、その解を求めることが可能となる。この
ような処理は要するに待ち人数ｘの比例配分であ
つて、最尤推定法に一致し、ここに派生呼びを効
果的に予測することが可能となる。

さて、上記した予測処理は前記計算機システム
１において次のように実行される。この計算機シ
ステム１は、通常のエレベータの運転制御を行い
乍ら、例えば第６図に示すようにして制御処理シ
ーケンスを実行するものである。即ち、制御プロ
グラムが起動されると、先ずステツプ１１により
既存のイニシヤルルーチンが実行され、エレベー
タ運転制御の為の各種初期設定が行われる。その
後、ステツプ１２にて、前記第４図および第５図
で示したテーブルの初期化が行われ、エレベータ
の運転制御と予測処理との準備が完了する。次
に、運転制御の第１の処理ルーチンがステツプ１
３にて行われたのち、ステツプ１４で前記テーブ
ルの更新要求があるか否かが判定される。この判
定結果に従つてステツプ１５に示されるテーブル
更新ルーチンが実行され、或いはこのステツプ１
５をバイパスして次のステツプ１６にて運転制御
の第２の処理ルーチンが実行される。その後、ス
テツプ１７にて予測要求の有無が判定され、予測
要求があるときにはステツプ１８による予測計算
処理が実行され、また予測要求が無い場合には上
記ステツプ１８をバイパスしてステツプ１９によ
る運転制御の第３の処理ルーチンが実行される。
以降、ステツプ１３からステツプ１９に至る処理
が繰返して実行される。

つまり、本方式に係る予測処理のルーチンは、
エレベータ運転制御用メインプログラムに、サブ
ルーチン的に組込まれている。

さて、初期化ルーチンであるステツプ１２は例
えば第７図に示す如く構成され、先ずステツプ２
１にてデータｉ、ｊにそれぞれ「１」がセツトさ
れる。次にステツプ２２にて、m_ijにデータ「０」
がセツトされる。これにより第４図に示すテーブ
ルの（ｉ，ｊ）が（１，１）で示されるデータエ
リアにm_ij＝０がセツトされる。この処理は判定
ステツプ２３，２４によるｉ，ｊの値の最大値と
の比較と、ステツプ２５，２６によるｉ，ｊの値
のインクリメント処理とによつて、上記ｉ，ｊの
値が（i_nax，j_nax）に達する迄繰返して行われる。
これらの処理により、第４図に示されるテーブル
の各データエリアには（ｉ，ｊ）の値に対応して
順次m_ij＝０なる値が格納され、テーブルの全領
域がゼロクリアされることになる。その後、ステ
ツプ２７にて、第５図に示されるテーブルのデー
タエリアにそれぞれ「０」がセツトされる。尚、
第５図に示される情報t_kは、t_k0サイクルタイム毎
にデータ更新を行う為のカウンタエリアであり、
ｆ，ｄはそれぞれ予測計算指示用の階床名、およ
び方向データを格納する為のエリアである。また
上記t_kで示されるデータ更新は、例えばサイクル
タイムを１秒／１回とし、t_k0＝599として、10分
毎に１回のデータ更新を行う如く定められる。

一方、テーブル更新要求を判定するステツプ１
４は、例えば第８図に示す如く構成される。即
ち、前記テーブルに格納したサイクルカウントデ
ータt_kを読出し、ステツプ２８にてその最大値t_k0
と比較して、そのサイクルタイムがデータ更新時
であるか否かを判定する。そして、上記データの
一致を検出したとき、これをデータ更新時と判定
し、ステツプ２９にて上記データt_kをゼロリセツ
トしたのち、テーブル更新プログラムを起動す
る。また上記データが不一致の場合には、データ
更新タイミングに到達していないと判定し、ステ
ツプ３０にて上記データt_kをインクリメントして
次の処理ステツプに移行する。

さて、上記テーブル更新要求の検出によつて起
動されるステツプ１５のテーブル更新処理は、例
えば第９図に示される。この処理ルーチンでは、
先ずステツプ３１にて出発階ｉのデータとして
「１」がセツトされ、次にステツプ３２にて到着
階ｊのデータとして「１」がセツトされる。その
後、これらのデータは、ステツプ３３にて、出力
データ16ビツト中の上位の８ビツト（h_H）、下位
８ビツト（h_L）のデータとしてセツトされ、予測
情報要求信号として、ステツプ３３のタイミング
で計算機システム１から前記予測装置６に出力さ
れる。この予測情報要求信号を受けて上記装置６
が出力する（ｉ，ｊ）に該当する情報m_hが、ス
テツプ３４にて取込まれる。そして、この情報
m_hがステツプ３５の処理にてテーブルの（ｉ，
ｊ）によつて示されるデータエリアに予測データ
m_ijとして格納される。しかるのち、上記ｊの値
がステツプ３７にて判定され、ステツプ３８にと
インクリメントされて、上記ステツプ３３〜３６
に至る処理が繰返される。この繰返し処理によつ
てＪ（１−J_nax）に亘る一列のデータ格納が終了
したとき、今度はステツプ４０にて情報ｉの値を
判定し、その値をインクリメントして上記ステツ
プ３２〜３８に至る処理を繰返して実行する。こ
れにより、前記第４図に示すテーブルの全てのデ
ータエリアに、順次その更新時点における階床対
（ｉ，ｊ）に対応した予測値m_ijがそれぞれ格納さ
れることになる。そして、この処理は前述したテ
ーブル更新要求の判定により、600回のサイクル
タイム毎に、つまり10分間毎に行われるようにな
つている。

しかるのち、今度はステツプ１７による予測要
求の判定が行われる。この予測要求を発するとき
には、先ず前記第５図に示すテーブル中のｆとし
て、要求したい階床名をセツトし、同時に方向を
示すデータｄとして、例え上昇時にはｄ＝０、下
降時にはｄ＝１をセツトする。また対象ホールの
呼び発生時刻t₀にセツトし、これに対するエレベ
ータ籠の予測応答時刻をt₁にセツトする。尚、上
記t₀，t₁のデータとしては、例えば午前０時を基
準時刻「０」とし、秒数値として与えるようにす
ればよい。このとき、各データエリアとして、
各々３バイトを準備しておけばよい。また上記デ
ータｆ、ｄについては各々１バイト、t_kについて
は２バイトを準備すれば十分である。更に、上記
予測応答時刻t₁は、予測到着時間を現時刻に足す
ことによつて求めればよい。そして、上記予測要
求を行わないときには、前記データｆとして
「０」をセツトすることが簡単であり、効果的で
ある。

このような情報を得て、ステツプ１７では、例
えば第１０図に示すようにデータｆが「０」であ
るか否かを判定して予測要求の有無を識別してい
る。

さて、このような予測要求を受けて実行される
ステツプ１８における予測処理は、例えば第１１
図ａ，ｂに示す如くして行われる。即ち先ず、階
間交通量を予測せんとするホール呼び発生階ｆの
情報をステツプ４１において、出発階ｉの情報と
して格納する。その後、ステツプ４２で計算機用
格納番地S_iを“０”にクリアし、ステツプ４３で
データｄの判定からエレベータ籠の移動方向が上
昇であるか下降であるかを判定する。そして、デ
ータｄが“０“で上昇であると判定された場合に
は、ステツプ４４にて、（ｉ＋１）の値をｊにセ
ツトし、次にステツプ４５で上記（ｉ、ｊ）の値
によつて定まるm_ijの値を前記S_iにセツトする。
このデータセツトは、（S_i＋m_ij）をS_iに再書込み
することにより行われる。そして、この処理をス
テツプ４６によるｊの値の判定と、ステツプ４７
によるｊのインクリメント処理を行い乍ら、上記
ｊの最大値j_naxに達する迄繰返して行う。

一方、上記判定による下降時には、ステツプ４
８にて、ｊの値に“１”をセツトしたのち、ステ
ツプ４９で先のステツプ４５と同様に（S_i＋m_ij）
なるデータのS_iへの格納処理を行う。そしてこの
処理を、ステツプ５０による判定と、ステツプ５
１によるｊの値のインクリメントによつて繰返し
実行し、ｊの値が（ｉ−１）に達する迄行う。こ
れらのルーチンにより、エレベータの移動方向に
応じて_jnax 〓^j=i+1 m_ij或いは_i-1 〓^j=1 m_ijがそれぞれ求めら
れる。このようにして求められるS_iのデータが前
述した第(2)式に示されるλ_iに相当する。

しかるのち、ステツプ５２はでは、上記の如く
して求められたデータS_iを基にして、前記第(4)式
で示される式を ｘ←１＋〓S_i＊（t₁−t₀）」 として計算処理し、待ち人数ｘを予測している。
しかるのち、ステツプ５３にてｊ＝１にセツト
し、次のステツプ５４にて再び上昇下降の判定が
行われる。更に、ステツプ５５，５６では、（ｉ、
ｊ）の大小関係が判定され、これらの条件別に、
ステツプ５７，５８，５９，６０により、それぞ
れu_jの計算処理が行われる。即ち、上昇時に（ｉ
≦ｊ）なる条件のときには、ステツプ５７にて u_j←０ なる処理が行われ、上昇時で（ｉ＞ｊ）なる条件
のときには、ステツプ５８にて u_j←ｘ＊m_ij／S_i なる処理が行われる。また下降時で（ｊｉ）な
る条件のときにはステツプ５９にて u_j←０ なる処理が行われ、（ｊ＞ｉ）なる条件のときに
はステツプ６０にて u_j←ｘ＊m_ij／S_i なる処理が行われる。この処理は、ステツプ６１
による判定とステツプ６２によるｊの値のインク
リメントによつて順次繰返し行われ、ｊの値にそ
れぞれ対応して上記u_jなる値が求められるように
なつている。これにより、ホール呼びされた階か
ら乗込む乗客の行先階毎の人数u_jがそれぞれ予測
算出されることになる。

しかるのち、第１１図ｂに示す処理フローに移
行し、先ずステツプ６３にてテーブルにおけるｙ
の値が“０”クリアされる。その後、ステツプ６
４にてｊの値に“１”をセツトし、ステツプ６
５，６６にて ｙ←ｙ＋〓u_j」 w_i←u_j＋〓u_j」 なる演算を行う。この処理はステツプ６７による
ｊの値の判定と、ステツプ６８によるｊの値のイ
ンクリメントにより繰返して行われ、ｊの値がそ
の最大値j_naxに達する迄で行われる。これによつ
て、最終的には、 ｙ←_jnax 〓^j=1 〓u_j」 なる値が求められ、次のステツプ６９にて ｙ←ｘ−_jnax 〓^j=1 〓u_j」 が計算されることになる。この処理は前述した第
(9)式および第(10)式に示される演算に相当する。

尚、これらの演算処理は、例えば浮動小数点計
算処理を用い、それによつて得られた値の整数値
のみを抽出するようなサブルーチンを構成するこ
とによつて簡易に実現できる。

しかるのち、次にステツプ７０にてｙの値を判
定し、“０”であればステツプ７１を実行し、
“０”でないときにはステツプ７２を実行する。
このとき、ステツプ７１の実行後には、ステツプ
７３にて v_i←１＋〓u_j」 なる処理を実行したのち、ステツプ７４でｙの値
をデクリメントして上記ステツプ７０に戻る。ま
たステツプ７２の実行後には、ステツプ７５にお
いてW_iの値が“０”であるか否かを判定し、そ
の値が“０”になるまで上述した処理を繰返して
実行する。

ここでステツプ７１による処理は、前記第(14)式
に示されるｊ∈Ｇなる条件のときの処理を示すも
ので、 v_j＝１＋〓u_j」 が計算される。この処理は、例えば第１２図に示
されるように、ステツプ８１，８２にて、ｊに
“１”をセツトし、ｗに“０”をセツトしたのち、
ステツプ８３でｗとw_jとの大小関係を判定する。
そして（ｗ／w_j）なるとき、ステツプ８４，８
５，８６にて、w_jの値をｗにセツトしたのち上
記w_jを“０”リセツトし、その後ｊの値をj_xにセ
ツトする。また（ｗw_j）なるときには上記ス
テツプ８４，８５，８６をバイパスし、これをス
テツプ８７によるｊの値の判定と、ステツプ８８
におけるｊのインクリメントを行い乍ら、上記ｊ
の値がその最大値j_naxに達する迄繰返して行う。
この処理を完了したのと、ステツプ８９にて上記
の如くして求められたj_xの値をｊにセツトして、
ステツプ７１における処理を終了する。このステ
ツプ７１にて、w_iの最大値を選択して、その値を
“０”にセツトすると言う処理が行われる。

またステツプ７２は、上記w_jの値が“０”で
ないものを探して、その値を“０”にセツトし、
また v_i←〓u_j」 なる処理を行うもので例えば第１３図に示すフロ
ーによつて実行される。即ち、ステツプ９１にて
ｊの値を“１”にセツトし、そのｊによつて示さ
れるw_jの値をステツプ９２で判定する。そして
w_jの値が“０“でない場合には、ステツプ９３に
てw_jの値を“０”にセツトしたのち、ステツプ
９４で上記u_jの整数部をv_iにセツトして、その処
理を終了する。またステツプ９２でw_jの値が
“０”であると判定された場合には、次のステツ
プ９５で、ｊの値をその最大値と比較し、ステツ
プ９６にてｊの値をインクリメントしながら上記
処理を繰返して実行する。以上の処理によつて
w_jの全てが“０”にセツトされることになる。

かくして、上述した計算機システム１による処
理によれば、ｊ＝１からj_naxに至る行列v_jにおい
て、ｄで示される方向へのホール呼びが、ｆ階に
おいて時刻t₀に発生したときの、時刻t₁に応答す
るであろう状態での乗客の交通需要が予測される
ことになる。つまり、ホールｆにおける乗客の行
先階別の人数がそれぞれ予測されることになり、
ここに階間交通量の予測値を得ることができる。

以上説明した本方式の実施例における効果をま
とめれば、次のように示される。

(i) 先ず、各階のエレベータホール毎に特別なセ
ンサー類を設けることなしに、自動的、且つ長
期的に階間交通量を学習しながらデータ収集
し、これらのデータに従つて最も確率の高い乗
客の行先階を予測することができる。

(ii) また時間帯毎に過去の階間交通量データを学
習しておくことにより、これを利用して乗客の
行先階をかなり正確に予測することができる。

(iii) 更には予測未応答時間の長短に応じて、乗客
の到着と、その人数と行先階とを合理的に予測
することができる。

(iv) そして、これらの予測結果を用いて、エレベ
ータの効率の良い群管理制御を行わしめて、そ
の運転の円滑化を図り得る等の効果を奏する。
従つて、その実用的利点は絶大である。

尚、本発明は上記実施例に限定されるものでは
ない。例えば、エレベータの種類、並設台数、サ
ービス階床数、急行ゾーンの有無等に拘ることな
く、広範囲に実施可能である。また、階間交通量
予測装置６で得られる情報の全てを計算機システ
ムに格納しておくようにしてもよく、装置構成に
ついては特に限定されない。また、テーブルの更
新要求を予め定められた時刻や、交通需要の変動
時期毎に発するようにしてもよい。要するに本発
明は、その要旨を逸脱しない範囲で、種々変形し
て実施することができる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例を示すもので、第１図は
交通需要の変動パターンを示す図、第２図は実施
例方式を適用した制御装置の構成図、第３図はデ
ータフオーマツトの一例を示す図、第４図および
第５図はメモリのテーブル構造例を示す図、第６
図は全体的な制御処理シーケンスを示す図、第７
図乃至第１３図はそれぞれの処理ステツプにおけ
る処理シーケンスを示す図である。 １…計算機システム、６…階間交通量予測装
置、１２，１４，１５，１７，１８…予測処理ス
テツプ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ ホール呼び発生階床への到着時間を事前に予
   想して設定しておくとともに、エレベータ篭を利
   用する乗客のサービス階床対間の乗客輸送実績を
   計測して上記サービス階床対間における単位時間
   当たりの平均交通量を予測し、 エレベータ篭に対するサービス階床でのホール
   呼びがあると、この時のホール呼び発生時刻に対
   応する前記予測された平均交通量のサービス階床
   対間の乗客輸送実績に基づいて前記予想されてい
   るホール呼び発生階床への到着時間が経過するま
   でに前記ホール呼び発生階床に溜まる乗客数を求
   めるとともにこれら乗客の行先階を比例配分によ
   り予測することを特徴とするエレベータの乗客交
   通需要予測方法。 ２ 単位時間当たりの平均交通量の予測は、サー
   ビス階床対間の乗客輸送実績を計測し、過去に得
   られた乗客輸送実績値を新たに計測された乗客輸
   送実績値を用いて所定の重み付け処理して更新し
   て上記平均交通量を予測するものである特許請求
   の範囲第１項記載のエレベータの乗客交通需要予
   測方法。