JPH0790996B2

JPH0790996B2 - エレベ−タの群管理制御方法

Info

Publication number: JPH0790996B2
Application number: JP61158806A
Authority: JP
Inventors: 亨山口
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1986-07-08
Filing date: 1986-07-08
Publication date: 1995-10-04
Anticipated expiration: 2010-10-04
Also published as: JPS6317778A

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の目的〕（産業上の利用分野）本発明は、エレベータの群管理制御に係り、各種の群制
御においてそれぞれの目標値に良好に追従させる群管理
制御方法に関するものである。

（従来の技術）エレベータの群管理制御は、ホール呼びに対する割当の
制御と、高需要に対する特殊オペレーション制御が中心
となっている。ホール呼びに対する割当制御において
は、従来は到着時間など、各種の予測演算データを利用
した評価によって割当を行なっていた。このため予測の
失敗により、割当の失敗が発生することもあった。この
ようなことをなくすために、日々の交通の流れを学習し
たり、また、その予測データの信頼性を求めるものなど
があった。

（発明が解決しようとする問題点）学習を行なう群管理制御においても確率的に発生するホ
ール呼びや、派生するかご呼びを完全に予測することは
不可能である。ホール呼びや派生するかご呼びを完全に
捕測することができないにもかかわらず、従来はホール
呼びや派生するかご呼びの予測を100％正しいものとし
て到着時間などの予測演算を行っているため、この予測
演算にもとづく各種制御における評価の決定に誤りが生
じる。

本発明の目的は、エレベータの群管理制御において各種
の制御対象に与える制御指令の基本となっている条件の
成立する度合いにより、その指令の強さを変化させる制
御を行うことによりエレベータの利用者へのサービスを
向上することができるエレベータの群管理制御方法を提
供することである。

〔発明の構成〕

（問題点を解決するための手段）複数のサービス階に対して複数のエレベータを就役させ
総括してエレベータの運行をコントロールする群管理制
御方法において、専門家の制御戦略を条件と指示とによ
って表わした複数の制御規則を用いて、推論機能にてこ
の制御規則の条件の成立する度合い及び指示の重み付け
を制御規則毎に決定し、この制御規則毎に重み付けされ
た指示より制御指令の決定を行う。

（作用）専門家の制御戦略とはエレベータの群管理について熟知
したエレベータの群管理の専門家が経験的に得た効率の
高い群管理制御の実際的な知識である。

次に条件と指示とによって表わされた制御規則とは一般
形として「もしＡならばＢ」という形で表現された規則
である。例えば、ホール呼びの割当て制御においては、
専門家の制御戦略を条件と指示とによって表わした制御
規則の一規則として「もし長待ちになるならば割当てを
行わない。」というように表わされる。このように専門
家の制御戦略を「もしＡならばＢ」という形で表現した
規則が複数用意されている。

推論機能においては、制御規則に基づく制御40を制御対
象に与えた際の制御規則に示される条件の成立する度合
いを予測し、この度合いから制御規則に示される指示の
重み付けを行う。たとえば、制御規則が「もし長待ちに
なるならば割当てを行わない。」であるとする。そのと
きに制御対象の内の一制御対象であるエレベータ号機に
制御指令として「乗場呼びを割当てる。」を与えた場
合、制御規制に示す条件である「長待ちになる」が成立
する度合いを予測する。すなわち、乗場呼びを割当てた
ことによって長待ちになる度合いを予測する。この予測
された度合いより「割当てを行う」という指示に重み付
けを決定する。

上述の推論機能にて制御規則の条件の成立する度合い及
び指示の重み付けを決定することを各制御規則毎に行
い、最終的に重み付けされた指示より制御指令を決定す
る。

（実施例）以下本発明の一実施例に係るエレベータの群管理制御方
法を第１図を参照して説明する。

第１図において、１は群管理制御装置で群管理コントロ
ール部1A、知識工学応用部1B、補助記憶部1Cからなり、
エレベータ制御装置２、伝送コントローラ３、エレベー
タ監視モニタ４と、シリアル伝送による伝送専用LSIに
よるシステムバスで結合されている。ホールゲート、ラ
ンプ、センサ、ディプレイとのI/Oコントローラ５との
結合は伝送専用LSIと汎用の伝送ソフトウェアによるシ
リアル伝送により行われている。かご内コントローラー
６とエレベータ制御装置２もシリアル伝送により結合さ
れている。ビル管理コンピュータ７のデータや、OA用コ
ンピュータ８のデータ、タイムレコーダ9Aのデータ入力
装置７、報知データや入口カウンタ10AのデータのI/Oコ
ントローラ10は伝送コントローラ３のインタフェースに
より結合され、シリアルシステムバスに伝送される。

本システムは最大仕様に近い例であり、このため一部分
がないシステムであっても、本発明を用いることが出来
る（入力されるものに対して行なう）。尚、7A,8A,4Aは
CRT端末、キー入力等の操作表示系である。

次に第２図を参照してそのソフトウェア構成の説明を行
なう。

第２図において、群管理制御装置１（第１図）がスター
ト（Ｓ）後、タスク管理プログラム20により、どのタス
クを起動するかが決定される。タスクは機能別ソフトウ
ェアモジュールであり、条件により起動される。

ここで各タスクの説明を簡単に行なう。

32はRAMやCPUのレジスタのイニシャライズ及び各LSIの
イニシャライズを行なうイニシャライズタスクであり、
初期状態や動作のモードが切りかわった場合に起動され
る。

21はCCT（カーコンデションテーブル）、KCT（かごコン
デションテーブル）、HCT（ホールコンデションテーブ
ル）等の外部入力をRAM上にセットする外部入力タスク
である。この外部入力タスク21は優先度が高く、100mse
c程度ごとに再起動が行なわれる。ここで、HCTはホール
コンディションテーブルの略名で、エレベータ制御装置
によりホール呼び登録されそのデータが入力される。

ここで仮に群中号機をＡ〜Ｄの４台として、１〜８フロ
アと仮定すると、上記HCT,CCT,KCTはそれぞれ第３図，
第４図，第５図のようなビット構成となっている。すな
わち、第３図に示したホール状態を表わすHCTにおい
て、０〜13のホールサブインデックス（HS）に対して８
階の下降（8D）から７階の上昇（7U）まで各８ビットの
情報が格納されている。各階毎のホール状態を具体的に
説明する。例えば５階のエレベータホールにて上昇スイ
ッチが押されるとHS11（5U）の７ビットが１となり、こ
のホール呼びに対応するサービスエレベータが後述する
手法でＡ号機と決定すると、HS11の０ビットおよび６ビ
ットが１となる。そして、上記Ａ号機が５階に到着する
とHS11の0,6,7ビットがすべて０にリセットされる。す
なわち、０〜３ビットは各エレベータの号機セットを示
し、６ビットはホール呼びに対するエレベータの割付の
有無を示し、さらに７ビットはホール呼びの有無を示
す。

第４図のかご状態を表わすCCTにおいて、０〜３のイン
デックスに対して、エレベータＡ号機からＤ号機まで各
16ビットの情報が格納されている。すなわち、０〜３ビ
ットにはかごの荷重状態が２進法で示されている。これ
ら０〜３ビットの意味は、“0001"“0010"“0011"“010
0"“0101"“0110"“0111"“1000"“1001"“1010"“101
1"“1100"に対してそれぞれ０〜10％、11〜20％、21〜3
0％、31〜40％、41〜50％、51〜60％、61〜70％、71〜8
0％、81〜90％、91〜100％、101〜110％、111％以上を
示す。

５ビットはかごの走行状態を示し、“1"は走行中、“0"
は減速中を示す。７ビットは扉の開閉状態を示し、“1"
は開放中、“0"は閉鎖中を示す。８〜13ビットはかご位
置を２進法で示したものである。14,15ビットはかごの
移動方向を示し、“10"は上昇中、“01"は下降中、さら
に“00"は無方向、すなわち停止中を示す。

第５図のかご呼び状態を表わすKCTにおいて、第３図のH
CTと同様に、０〜３ビットがエレベータＡ〜Ｄ号機に対
するかご呼びの有無を示す。

以上によりエレベータやホール呼びの状態が入力された
ことになる。

第２図において、22は割付を行なう割付タスクである。
この割付タスク22は100msec程度ごとに新発生ホール呼
びをチェックし、もし発生があれば、予測未応答時間演
算サブルーチン24、満員等、ダメージ予測サブルーチン
25及び評価サブルーチン23により、予測未応答時間、満
員等のダメージに対する評価を行ない、評価の最良な号
機を決定する。

26は割付見直しタスクであり、この割付見直しタスク26
は約１秒に１回程度起動されるレベルの低いタスクで、
長待ちや満員となったり、予測されたりするホール呼び
に対して、割付変更を行なうものである。28は各単体エ
レベータ交信用タスクであり、サイクリックに行なわれ
るデータの伝送の他に、必要に応じてコントロールの出
力やデータ要求など割付、割付キャンセル等、乗車人
数、降車人数、新発生かご呼び等が行なわれる。これら
はバッファを利用して行なわれ、第６図に示すような内
容のデータが第７図に示すようなフォーマットで伝送さ
れてくる。

29は年間タイマ、各種タイマであり、10ms,100ms、１秒
等の各種のインターバルタイマと、それらと組み合わさ
れた年間タイマのルーチンである。また、これらのデー
タは外部タイマにより補正される。

年間タイマには月、日付、曜日、休日、六曜、その他の
行事等情報があり、第２のI/Oタスク31のフロッピディ
スクや第１のI/Oタスク30のCRT等により情報が更新され
る。

第１のI/Oタスク30のCRT伝送インプットアウトプット、
キャラクタディスプレイターミナル用のタスクは、外部
の端末や他のコンピュータ等との情報の伝送に使用され
る。このタスク30は他の群管理タスクを害さないように
低いレベルでタイムスライスされて起動する。

また、第２のI/Oタスク31の（フレキシブル）フロッピ
ーディスクコントロール用は、外部のフロッピーディス
クに学習データ等を記憶するときに起動される。第１の
I/Oタスク30と同様に低いレベルで起動される。学習デ
ータ処理タスク27は、外部入力や単体からのデータによ
り、その時点の状態のデータテーブルにセットしてい
き、また次の状態に変化する時などそのデータの入れか
えを行なうタスクであり、データの変化時や状態の変化
時に起動される。また低いレベルのタスクであり、高い
群管理タスクを害さないように起動される。ただし、特
別のフラグや優先順の変更等が行なわれた場合は変化す
る。ここで、学習データは第８図（ａ）（ｂ）（ｃ）
（ｄ）（ｅ）に示すように月、日付、曜日、六曜、休
日、時間帯（タイムバンド）などの要素によりいくつか
の同等の交通モードに分類され、そのモード別に第９図
及び第10図に示すようなデータをもつ。

第９図及び第10図にそれらの例を示してある。第９図及
び第10図において記号は以下である。

HCT＄RAT:15分間の平均ホール呼び発生個数。

KCT＄RAT:平均かご呼び発生個数。

IN＄RAT:乗車人数平均。

OUT＄RAT:降車人数平均。

KCT＄SET:各階に対するかび呼び発生率。

HCT＄RAT〜OUT＄RATは方向付階床のインデックスHS（ホ
ールサブインデックス）によって示される。HCT＄RATは
Ａ階からＢ階へというA,Bのマトリクスにより示されて
いる。

また、高需要時はそれらの変化がこまかいインタバルで
学習されている。これはAV＄MEN＄Ｐ（HS・ｔ）で各HS
とｔについて示される。ただしｔは時刻である。

その他のタスクとしては、第２図において、１秒おきに
起動され、外部のビル管理コンピュータトとデータの入
力、出力のデータ交信やそれによるデータ収集を行なう
タスク34や、そのデータを利用して需要の先取りを行な
い、交通需要を予測し、運転モデルを決定する交通需要
予測タスク33があり、これらタスク33,34は、100m sec
ごとに起動する。また、これらによって起動される運転
モデルのタスクとして各種運転タスク35がある。

次に、本発明に基づく群管理制御方法におけるホール呼
びに対する割当て制御について説明する。割当て制御は
第１図に示す群管理制御装置１内の群管理実コントロー
ル部1A及び知識工学応用部1B等により行なわれる。第11
図に割当制御のフローチャートを示す。また、説明の便
宜上４台のエレベータ（Ａ号機、Ｂ号機、Ｃ号機及びＤ
号機）が群管理制御されるものとする。

上述の構成の説明においては８階床の場合について説明
したが、以下の説明においては便宜上12階床ある場合に
ついて説明する。

エレベータの群管理制御におけるホール呼びに対する割
当制御について説明する。割当制御はエレベータの運行
モードによってその制御の方法が異なる。

一例として各階の交通の流れがバランス状態にある場合
の運行モードにおける割当制御について説明する。

割当制御においては、制御の目標として下記に示すもの
がある。

（１）長待ち呼びを減らす。

（２）良好な呼びを増す。

（３）高需要階のサービスを良好に保つ。

（４）満員通過を減らす。

上述の目標は専門家の持っている知識によるものであり
割当制御における専門家の制御戦略である。上述のそれ
ぞれの制御戦略に対応して条件と指示とによって表わさ
れた制御規則が用意される。例えば「長待ち呼びを減ら
す。」に対応する制御規則は「長待ちになるならば割当
てを行わない。」である。「良好な呼びを増す。」に対
しては「良好な呼びならば割当てる。」などであり、他
の制御戦略についても同様に「もしＡならばＢ」の形式
の制御規則が用意される。

本発明においては、上述の制御規則に示される条件の成
立する度合い及び指示の重み付けを推論機能によって各
制御規則毎に決定する。上述の条件の成立する度合いと
は条件が「長待ちになるならば」であれば、長待ちにな
る度合いのことである。この度合いが高いということは
非常に長待ちになることを意味し、度合いが低いことは
多少長待ちになることを意味する。上述の推論において
は、あるエレベータ号機に仮割当てを行うことによって
長待ちになる度合いを予測し、その度合いより指示の重
み付けを行う。すなわち、仮割当てを行った際に長待ち
になりそうならば割当てを行なわない方向に指示の重み
付けを行う。各制御規則毎に決定された指示の重み付け
を総合的に評価し、割当て制御においては「割当てる」
という制御指令の強さを決定する。

以上の制御指令の強さの決定を各エレベータ号機につい
てそれぞれ行い、最も制御指令の強いものに対して割当
てを行う。

割当てを決定する際に、上述の目標をすべてに対して完
全に満たすエレベータ号機に割当てを行おうとすると、
割当てを行うことができなくなる。そこで目標を最も高
い度合いで満たすエレベータ号機に割当てを行う。

そのために、上述の制御戦略に基づいて制御規則を用意
しその条件の成立する度合い及び指示の強さを求めて制
御指令の強さを決定する。

次に割当制御について説明する。第11図に示されるフロ
ーチャートを用いて割当制御における割当ての決定につ
いて説明する。ステップ１においては故障中、群外運転
中等で割当制御を行えないエレベータ号機を割当制御の
対象外とする。次のステップ２においては以後のステッ
プ４における推論演算に必要なデータの予測演算を行
う。ステップ３においてはステップ２で得られた各種デ
ータをステップ４の推論演算を行うのに適した形に変換
するための前処理が行われる。ステップ４では推論演算
が行われる。この推論演算は専門家の制御戦略を条件と
指示とによって表わした各々の制御規制の条件の成立す
る度合い及び指示の重み付けを行う。制御規則毎に重み
付けされた指示より制御指令の強さを決定する。この制
御指令とは「ホール呼びに対して割当てる。」ことであ
る。上述のステップ２からステップ４までの各演算が各
号機について行われる。以下、説明の便宜上指示の重み
付けの度合いを指示の強さと言う。ステップ５において
各号機の制御指令の強さを比較して、最も制御指令の強
い号機に最終的に新しく発生したホール呼びを割当てる
指令を出力する。以上で、新しく発生したホール呼びに
どの号機を割当てるのかが決定され割当制御が完了す
る。

上述のステップ４においては、各制御規則毎に条件の成
立する度合い及び指示の強さの決定が行なわれるが、以
下制御規則の一つである「長待ちになるならば割当てを
行なわない。」の条件の成立する度合い及び指示の強さ
の決定について説明する。従って上述の制御規則に対応
してステップ２においては、各号機の予測到着時間、最
小到着時間、最大到着時間及び到着時間の確信度の演算
が行われる。この確信度とは所定の時間内にかごが到着
する可能性を示すものである。

上述の予測演算について第12図に示すフローチャートを
用いて説明する。

ステップ2aにおいて現在かごのいるホールサブインデッ
クスHSをセットする。第13図にホールサブインデックス
HSを示す。ホールサブインデックスHSは、現在かごのい
る階床とかごの運転方向とを考慮したものである。12階
床にあるエレベータについて説明すると12階にかごがい
て、下降運転を行う場合は、このかごのホールサブイン
デックスHSは‘0'となる。12階より下降するに従って第
13図に示すようにホールサブインデックスHSの値は大き
くなる。また、１階にかごがあり上昇運転を行う場合は
そのかごのホールサブインデックスHSは‘11'となり１
階から上昇するに従って大きくなる。例えば、Ａ号機の
かごが11階にて下降を行う場合は、このかごのホールサ
ブインデックスHSは‘1'となる。また、かごのホールサ
ブインデックスHSが‘5'であるということはかごが７階
にいて運転方向が下降であることを意味する。このホー
ルサブインデックスHSの値は以下のステップで行われる
各階への予測到着時間の演算の開始点を示す。

次にステップ2bが行われる。ステップ2bにおいてはすで
に登録されているホール呼びに対する派生かご呼びを学
習データ等に基づいて発生させる。この派生かご呼びは
ホール呼びに対して模擬的に発生させた呼びであり実在
の呼びとは異なることもある。第14図にホール呼び及び
その派生呼びの様子を示す。たとえば、ホール呼びが９
階及び４階にあるとすると、それらの派生かご呼びは、
９階のホール呼びに対して７階であり、４階のホール呼
びに対して２階である。以上のように派生かご呼びの発
生完了後、ステップ2cが行われる。

ステップ2cにおいては、各階の予測到着時間Txの演算を
行う。説明の便宜上、ホール呼びにのみ着目しかご呼び
は無いものとして演算を行う。

第15図の各階の予測到着時間Txを示す。ここで１階床間
を上昇あるいは下降するのに要する時間を１秒とし、ホ
ール呼びあるいはかご呼びのある階にかごが到着した際
にその階で乗客の乗降りにより損失時間を10秒とする。

かごが11階にいて下降する場合を考える。11階（ホール
サブインデックスHSは‘1'）から10階（ホールサブイン
デックスHSは‘2'）まで走行時間として１秒を要する。
また11階から９階（ホールサブインデックスHSは‘3'）
まで走行時間として２秒を要する。９階ではホール呼び
があるため損失時間として10秒費やされる。したがって
11階から８階（ホールサブインデックスHSは‘4'であ
る）まで13秒を要することになる。同様にして11階から
４階ホールサブインデックスHSは‘8'である。）までは
27秒を要する。11階にあるかごが１階まで下降して、次
に１階から12階まで上昇し、再び11階にもどるのに62秒
を要する。この時間は、９階及び４階にホール呼びが存
在する場合であり、ホール呼びの数が増せばそれに従っ
て各階への予測到着時間も大きくなる。

ホールかご呼びのある階の予測到着時間RESPT（HS）は
次の式で表わせる。

RANT（Sta_i，End_i）は停止階から次の停上階までの走行
に要する走行時間である。

また、LOST（End_i）は停止予定階での損失時間である。
KEITAT（HS）はホール呼びが発生したホールサブインデ
ックスHSに対し、割付けがセットされてからの経過時間
を示す。KEITAT（HS）は‘0'と考えてもさしつかえない
ので無視する。ｌは予測到着時間を求めようとする階ま
での呼びの数を示す。（予測到着時間を求めようとする
階の呼びも含む。）第14図の場合、例えばホール呼びのある９階の予測到着
時間RESPT（３）は次式で表わされる。

RESPT（３）＝RANT（Sta₁，End₁）≒２（秒） 11階と９階との間においては呼びがないのでかごは10階
に停止しないため、損失時間は‘0'である。また同様に
４階の予測到着時間RESPT（８）は次式で表わされる。

RESPT（８）＝RANT（Sta₁，End₁）＋RANT（Sta₂，En
d₂）＋RANT（Sta₃，End₃）＋LOST（End₁）＋LOST（En
d₂） RANT（Sta₂，End₂）は９階から７階までの走行時間であ
る。RANT（Sta₃，End₃）は７階から４階までの走行時間
である。この場合、RANT（Sta₂，End₂）は２秒であり、
RANT（Sta₃，End₃）は３秒である。LOST（End₁）は９階
での損失時間であり、LOST（End₂）は７階での損失時間
である。従ってRESPT（８）は27秒である。以上で、第1
5図に示す各階の予測到着時間が求められる。

次にステップ2d及びステップ2eが行われる。ここでは、
ホール呼びのある階についてのみ最小到着時間Tmin、最
大到着時間Tmax及び到着時間の確率分布モードを決定す
る。

予測到着時間Txは、実際のホール呼びに対して派生呼び
を発生させ、実際のホール呼びとその派生呼びとかご呼
びとを考慮した際の各階の到着時間である。この予測到
着時間Txに対して最小到着時間Tminは実際のホール呼び
及びかご呼びのみを考慮した際の各階の到着時間であ
る。また、最大到着時間Tmaxはすべての階にホール呼び
が発生した際の各階の到着時間である。最小到着時間Tm
in及び最大到着時間Tmaxは上述の第（１）式により求め
られる。

次に、到着時間の確率分布モードを求める。ホール呼び
のあるかごが所定時間内に到着する可能性を求めるため
に各ホール呼びのある階の確率分布モードを設定する。
第16図にホール呼びのある階の到着如何の確率分布モー
ドとして２種類のモード第16図（ａ）及び（ｂ）を示
す。この分布モードは予測到着時間Txを中心に分布す
る。また、この分布モードは最小到着時間Tmin、予測到
着時間Tx及び最大到着時間Tmaxの値により分布状態は異
なる。しかし、この分布モードは必ず、最小到着時間Tm
inと最大到着時間Tmaxとの間に存在し、S₁部とS₂部の面
積が等しくかつ両者の面積の和は１となり、TL1とTL2が
等しくなる様に設定される。第16図に示される２つの確
率分布モードの選択は、ある階のホール呼びに対して学
習データ等により発生させた派生かご呼びと実際のかご
呼びとの一致する可能性の大小によって決定される。す
なわち、学習データ等により発生させた派生かご呼びが
実際に発生するかご呼びと一致する可能性の低い場合
は、第17図（ａ）に示されるパターンの確率分布モード
が選択される。第17図（ｂ）は５階の上昇ホール呼びに
対して12階に派生かご呼びが発生した場合を示す。この
場合、３階にいるかごの８階及び７階への到着時間の確
率分布モードは第16図（ａ）に示されるモードとなる。

一方、学習データ等により発生させた派生かご呼びが実
際に発生するかご呼びと一致する可能性の高い場合は、
第16図（ｂ）に示されるパターンの確率分布モードが選
択される。

すなわち、第17図（ｂ）に示される場合は、ホール呼び
に対して基準階の１階にかご呼びが実際に発生する可能
性が高いため、かごが１階に行く可能性は高くなる。従
って、10階にいるかごの３階の到着時間の確率分布モー
ドは第16図（ｂ）に示される分布モードとなる。

上述のように求められた到着時間の確率分布より到着時
間の確信度を求める。この確信度とは所定の時間内にか
ごが到着する可能性を示すものである。第18図におい
て、横軸は到着予測時間、縦軸は確率値を示す。かごが
30秒以内で到着する可能性すなわち確信度TP0はＡ部分
の面積を求めることにより得られる。また同様に31秒以
上60秒未満でかごが到着する確信度TP1はＢ部分の面積
により求めることができ、60秒以上の場合の確信度TP2
についてはＣ部分の面積により求めることができる。確
率分布モードは面積が１になるように正規化されている
ために、面積を求めることで各到着時間の確信度が求め
られる。この確信度は確率として表わされる。

以上、第12図に示すステップ2c、ステップ2d及びステッ
プ2eによって予測到着時間とその確信度が求められる。
ステップ2c以下ステップ2gまでを各階ごとに繰り返し行
うことによって各階の予測到着時間及びホール呼びのあ
る階の予測到着時間の確信度を求める。以上で、第11図
のステップ２による予測到着時間の演算を終了する。

第11図に示されるステップ４の割当制御の推論演算につ
いて説明する。

ステップ４の推論演算では割当制御の演算を行う。この
割当制御においては、「長待ち呼びを減らすこと」すな
わち、「60秒以上の長待ち呼びを‘0'とすることを目標
として、新しく発生したホール呼びを仮に割当てた際
に、長待ちになる可能性が高くなる号機に対しては割当
てにくくする。すなわち、仮割当てを行ったことにより
「長待ち呼びを減らす。」という目標との偏差（以下、
エラーと言う。）Ｅ及びエラー増分ΔＥによって「ホー
ル呼びに割当てる。」という指示の強さを数値で表わ
す。この指示の強さを各エレベータ号機について求め
る。

割当制御の推論演算を第19図に示すフローチャートを用
いて説明する。

ステップ4aで制御対象であるエレベータのＡ号機に「新
しく発生したホール呼びを仮割当てする。」という制御
指令を与える。

次にステップ4bが行われる。目標からのエラーＥとエラ
ー増分ΔＥを次式より求める。

確信度；かごが60秒以上で到着する確信度TP₂ n;仮割当てを含むすべてのホール呼び数上述の（２）式よりＡ号機に仮割当てをする前と、仮割
当てをした後でのエラーE_a2の値及びエラーE_a2の増分Δ
E_aを求める。仮割当てする前のエラーＥの値をE_a1と
し、仮割当て後のエラーＥをE_a2とすると、エラーＥの
増分ΔE_aは次式により求める。

ΔE_a＝E_a2−E_a1 …（３）次に帰属度関数を用いてエラーE_a2及びエラーの増分ΔE
_aの値の評価を行う。ここで帰属度関数について説明す
る。

一般に、ある対象が集合Ａの要素であるか否かを考える
際に、厳密に分けるのではなく、集合Ａの要素である度
合いを考慮するために帰属度関数を用いる。第20図に示
す帰属度関数において、横軸は上述のエラーＥ、エラー
の増分ΔＥであり、縦軸は帰属度を示す。第20図には集
合として集合ZO、集合PM及び集合PBのそれぞれの帰属度
関数を示す。集合ZOはエラーＥ及びエラーの増分ΔＥが
「だいたい零」である集合、集合PMはエラーＥ及びエラ
ーのの増分ΔＥが「正で中くらい」である集合、集合PB
はエラーＥ及びエラーの増分ΔＥが「正で大きい」であ
る集合を示す。それぞれの帰属度関数はすべてのエラー
Ｅあるいはエラーの増分ΔＥにそれぞれの値が集合ZO、
集合PM及び集合PBに含まれる度合いを与える。この度合
いとは集合に属する度合いを示すものであり、帰属度と
言い0.0から1.0までの間の数で示される。帰属度が1.0
である場合は対象が集合Ａの完全に要素であることを示
し、帰属度が0.0である場合は対象が集合Ａの完全に要
素でないことを示す。

例えば、エラーＥがｅである場合について、その帰属度
を考える。第20図からもわかるようにエラーｅに対して
の集合PBの帰属度は0.7であり、集合PMの帰属度は0.3で
ある。すなわち、エラーｅは0.7の帰属度で「正で大き
い」という集合PBに属し、0.3の帰属度で「正で中くら
い」という集合PMに属する。

次に、制御規制の条件の成立する度合いを求める。すな
わち、この条件は「長待ちになるならば」であるので長
待ちになる度合いを求める。この度合いはエラーＥ及び
エラーの増分ΔＥの帰属度で表わされる。従ってエラー
Ｅ及びエラーの増分ΔＥの帰属度を求めることによって
条件の成立する度合いを求める。

仮割当てした後のエラーE_a2とその際の増分ΔE_aの帰属
度を第20図に示す帰属度関数より求める。第20図よりエ
ラーE_a2の集合PMに対する帰属度は0.9であり、集合ZOに
対する帰属度は0.1である。またエラーの増分ΔE_aの集
合PMに対する帰属度は0.5であり、集合ZOに対する帰属
度は0.5である。

以上のように、エラーＥ及びエラーの増分ΔＥの値が集
合ZO,PM,PBのどの集合に属するのかを帰属度をも考慮し
て求めた。この帰属度関数はエラーＥ及びエラーの増分
ΔＥの値に対してその値が大きいかあるいは小さいかの
評価を与えることになる。すなわち、エラーＥの値が集
合PBに属することはその値が大きいことを意味し、なお
かつ集合PBに対する帰属度が大きいほどエラーＥの値が
大きいことを意味する。エラーの増分ΔＥの値について
も同様である。長待ちになる度合いはエラーＥ及びエラ
ーの増分ΔＥの属する集合及びその帰属度によって表わ
されるので、エラーＥ及びエラーの増分ΔＥが大きいと
いうことは長待ちになる度合いが大きいことである。

第20図に示すように、エラーE_a2は集合PMに帰属度0.9で
属し、エラーの増分ΔE_aは集合PM及び集合ZOに帰属度0.
5で属するのでやや長待ちになることを意味する。

上述したエラーE,エラーの増分ΔＥの評価結果より上述
の制御規則に示される指示の強さを決定する。この評価
結果とはエラーＥ及びエラーの増分ΔＥが集合ZO,PM,PB
の内どの集合にどのくらいの帰属度で属するかというこ
とである。

第19図のステップ4dの条件−指示テーブルを第21図に示
す。第21図はエラーＥ及びエラーの増分ΔＥに対応した
指示ΔＵを示すものである。例えばエラーＥが「だいた
い零」（集合ZO）、エラー増分ΔＥが「正で大きい」
（集合PB）という場合、指示ΔＵとして「割当てる必要
はない」を得る。指示ΔＵとしては５種類あり、POは
「割当てる」、PSは「割り当ててもよい」、ZOは「ふつ
う」、NSは「割当てる必要はない」、NEは「割当てな
い」である。エラーＥとしての集合の数は集合PB、集合
PM及び集合NEの３種類であり、エラー増分ΔＥの場合も
同様に３種類であり、エラーＥとエラー増分ΔＥとの組
み合せにより９種類の規則がある。従って９種類の規則
を考え、その規則を第22図に示す。規則１はエラーＥが
「正で大きい。」、エラーの増分ΔＥが「正で大き
い。」ときは指示ΔＵを「割当てない。」とすることを
意味し、規則２以下同様である。

第21図に示すように条件−指示テーブルはエラーＥ及び
エラーの増分ΔＥの値が属する集合を条件として指示Δ
Ｕを決定するものである。したがって第21図に示される
条件−指示テーブルは「もしＡならばＢ」型で表わされ
たプロダクション・ルールをマトリクス化したものであ
る。また条件に対する指示は人為的に決定されるもので
あり、専門家の知識に基づく制御戦略によるものであ
る。

次に、第21図よりエラーE_a2及びエラーの増分ΔE_aの評
価より指示ΔＵを求める。エラーE_a2は集合PM及び集合Z
Oに属し、エラーの増分ΔE_aは集合PM及び集合ZOに属す
る。従ってエラーE_a2及び増分ΔE_aの属する集合と条件
として指示ΔＵを求めると次に示す４通りがある。

（イ）エラーE_a2が集合PMに属しかつ増分ΔE_aが集合PM
に属するならば指示ΔＵはNE（割当てない。）となる。

（ロ）エラーE_a2が集合PMに属しかつ増分ΔE_aが集合ZO
に属するならば指示ΔＵはZO（普通に割当てる。）とな
る。

（ハ）エラーE_a2が集合ZOに属しかつ増分ΔE_aが集合PM
に属するならば指示ΔＵはNS（割当てる必要はない。）
となる。

（ニ）エラーE_a2が集合ZOに属し、かつ増分ΔE_aが集合Z
Oに属するならば指示ΔＵはPO（割当てる。）となる。

以上によりエラーE_a2の属する集合と増分ΔE_aの属する
集合との組合せ（イ）〜（ニ）により４つの規則が上述
の９種類の規則から抽出される。この抽出された規則は
第22図に示す規則5,規則6,規則８及び規則９である。エ
ラーE_a2及び増分ΔE_aに対して４つの規則に示される４
つの指示ΔＵを得たが、これらの４つの指示ΔＵを同じ
強さでエレベータ号機に与えることはできない。すなわ
ち、４つの規則のうち強く適用できるものと弱くしか適
用できない規則がある。そこで各々の規則が出した指示
を、その規則の条件が満たされている程度によって比較
する。すなわち、各々の規則の指示に重み付けをして、
この重み付けされた指示を重み付き平均をして指示の強
さＵを決定する。

第23図を用いて各々の規則の指示の重み付け及び重み付
き平均して得られる指示の強さについて説明する。第23
図において各規則に対するエラーＥ及び増分ΔＥのグラ
フの横軸はエラーＥあるいは増分ΔＥの値であり、縦軸
は帰属度である。また指示ΔＵを示すグラフの横軸の正
の方向は割当てる方向を示し、負の方向は割当てない方
向を示し、縦軸は帰属度を示す。

第23図に示される規則５に関していえばエラーＥに対し
集合PMは、0.9の度合いで満たされ、エラー増分ΔＥに
対し集合PMは0.5の度合いで満たされる。規則５の満た
される度合いは２つの集合が満たされる度合いのうち、
小さい値となる。従って規則５は0.5の度合いで満たさ
れることになる。指示ΔＵを示す集合はこの0.5という
度合いで制限される。以下、同様に規則6,規則8,規則９
について指示ΔＵを示す集合を求める。以上でステップ
4cを終了する。

次にステップ4eが行われる。ステップ4eにおいてはステ
ップ4cで得られる各規則に対する指示の集合の論理和を
とり、これを集合に属する度合いで重み付き平均し、最
終的に指示の強さＵを求める。ここでは第24図に示され
るように指示の強さＵは−0.69となる。上述の指示の強
さＵは制御規則「長待ちになるならば割当てを行わな
い。」に示される指示「割当てを行わない。」に対する
重み付けの度合いを示す。

以上により「長待ちになるならば割当てを行わない」と
いう制御規則に基づいて条件の成立する度合い及び指示
の重み付けの決定について説明したが、同様にして推論
演算を行って他の制御規則についても条件の成立する度
合い及び指示の重み付けを決定する。各制御規則毎に求
めた指示の重み付け、すなわち指示の強さＵより制御指
令の強さを決定する。ここで言う制御指令とは「ホール
呼びに対して割当てる。」ことである。この制御指令の
決定を各号機に対して行う。以上でステップ4eが終了す
るとともに第11図に示されるステップ４が完了する。

次に、ステップ５においては、ステップ４で各号機につ
いて求めた制御指令の強さより最終的にどの号機が割当
てを行うかを決定する。新しく発生したホール呼びに対
してどの号機を割当てるかを決定後、その号機に「割当
てる。」という制御指令を出力する。

ステップ５を終了することによってホール呼びに対する
割当制御が完了する。

割当制御の推論演算で用いられる第20図に示される帰属
度関数及び第21図に示されるエラーＥとその増分ΔＥと
指示ΔＵとの関係は人為的に決定されるものである。

すなわち、帰属度関数は専門家の経験則を用いて決定さ
れる。また第21図に示すエラーＥとその増分ΔＥに対し
てどの指示を用いるのかをも専門家の経験則を用いて決
定される。従って割当制御において専門家の経験則の直
接的表現による推論を行うことができるので、正確な割
当てを行うことができる。ホール呼びなどは確率的に発
生するものであり、その確率を考慮し数学的な公式で割
当て演算を正確に行うことは非常に難しいが、上述の推
論演算に示すように各種データに重み付けをし人間の経
験則の直接的表現を用いることによって正確な割当制御
を行うことができる。

また、割当制御において、予測到着時間の「確信度」を
考慮しているため、同一の予測到着時間でもその値の
「確信度」の高い号機に割当てることができるので長待
ち呼びの発生を減少することができる。

制御指令を決定する際に複雑な評価式を用いず専門家の
直接的なアルゴリズム表現をを用いるため、予報精度の
向上が容易に行え、またアルゴリズムの表現である規則
の追加、変更が容易に行えるため交通需要の異なる各種
ビルに容易にまた迅速に適応できる。エレベータの群管
理制御においては、下記の目標が考えられる。

（１）長待ち呼びを減らす。

（２）良好な呼びを増す。

（３）最長待ち呼びを減らす。

（４）高需要階のサービスを良好に保つ。

（５）満員通過を減らす。

（６）かご呼び先着を減らす。

（７）早い呼びを増す。

上記の群管理制御の割当制御における目標毎に上述の推
論演算のルーチンがリスト形式で表現されている。その
ため各ルーチンの追加、変更が容易に行うことができ
る。

エレベータの群管理制御においては交通需要に対応して
運行モデルを決定することにより輸送力の増強を行う。
この運行モデルには発散モデル、集中モデル及び複合モ
デル等があるが、これらの運転モデルの切換の決定にお
いても、本発明による推論演算を用いることができる。
上述の運転モデルに対してそれぞれ所定の割当制御が行
われる。この割当制御においても推論演算が用いられる
が、各割当制御の目標はそれぞれ上記の（１）〜（７）
の目標から選ばれる。

また、アップピークや昼食時に起きる周期的な集中、発
散の高需要や、会議室等のある階への一時的な高需要に
対し、それらのミクロ、マクロの交通の流れをモデル化
し、その高需要に対応できるような運行モードの決定に
おいても本発明を適用することができる。

〔発明の効果〕

専門家の制御戦略を条件と指示とによって表わした複数
の制御規則の条件が成立する度合い及び指示の重み付け
を制御規則毎に決定し、この制御規則毎に重み付けされ
た指示より群管理制御における制御指令を決定すること
により、効率の高い群管理制御を行うことができ、エレ
ベータの利用者へのサービスを向上することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に基づく一実施例のエレベータの群管理
制御装置のシステム構成図、第２図は同実施例を実現す
るソフトウェア構成図、第３図乃至第10図は同実施例を
実現するためのメモリデータを示す図、第11図は同実施
例の割当制御のフローチャート図、第12図は割当制御に
用いられる予測演算のフローチャート図、第13図は予測
演算で用いられるかごのホールサブインデックスを示す
図、第14図はホール呼びに対する派生かご呼びの状態を
示す図、第15図は予測到着時間の演算結果を示す図、第
16図は予測到着時間の確率分布モードを示す図、第17図
はホール呼びに対する派生かご呼びの状態を示す図、第
18図は予測到着時間の確信度を求めるための図、第19図
は推論演算のフローチャート、第20図は帰属度関数を示
す図、第21図及び第22図は条件−指示を示す図、第23
図，第24図は制御指令を求めるための図である。１…群管理制御装置、２…エレベータ制御装置、３…伝
送コントローラ、４…エレベータ監視モニタ、５…ホー
ルゲート，ランプ，センサ，ディスプレイI/Oコントロ
ーラ、６…かご内コントローラ。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】発生したホール呼びに対して、複数のエレ
ベータの中から最適なエレベータを割り当てるエレベー
タの群管理制御方法であって、エレベータの割当制御における制御目標に対応して用意
された条件と指示によって表わされた複数の制御規則を
用い、前記複数の各エレベータに前記ホール呼びを仮割当て
し、各エレベータ毎に前記複数の制御規則における条件
の成立する度合い及び指示の強さを推論機能によって演
算し、各制御規則毎に演算された指示の強さを合成した
結果を各エレベータの制御指令の強さとし、この制御指
令の強さより最適なエレベータを決定し前記ホール呼び
に割り当てることを特徴とするエレベータの群管理制御
方法。