JPH10194611A

JPH10194611A - エレベーターの群管理制御方法

Info

Publication number: JPH10194611A
Application number: JP10000515A
Authority: JP
Inventors: Yung-Rieoru Ko; ユング−リエオルコー; Jieong-O Kim; ジェオング−オーキム; Pai Fun Haan; パイフンハーン
Original assignee: LG Industrial Systems Co Ltd
Current assignee: LS Electric Co Ltd
Priority date: 1996-12-30
Filing date: 1998-01-05
Publication date: 1998-07-28
Also published as: CN1188067A; MY119911A; CN1071698C; SG65042A1; ID19291A; KR19980058245A; KR100202720B1; US6000504A

Abstract

(57)【要約】【課題】平均待機時間及び待機発生確率を減少させる
エレベーターの群管理制御方法を提供する。【解決手段】一つの建物に併設されてある複数台のエ
レベーターを統括する群管理システムにおいて、ホール
呼び出しについてカーをサービスする技術に係るもの
で、予測データを割当アルゴリズムに適用して割当を遂
行する群管理制御方法において、総合評価関数を利用
し、カー別に評価した後、上位の評価値を持つカーを一
定の規則により２台以上選定し、該２台のカーに解答を
求めることが難しい探索空間の広いシステムに、よい性
能を発揮すると知られる遺伝子アルゴリズムを適用し、
割当するのに最適であると判断される１台のカーを選定
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一つの建物に併設
されてある複数台のエレベーターを統括する群管理シス
テムにおいて、ホール呼び出しについてカーをサービス
する技術に係るもので、より詳しくは、回答を探しにく
い探索空間の大きいシステムによい性能を発揮するもの
として知られる遺伝子アルゴリズムを割当アルゴリズム
に導入することによって、現在のホール呼び出しだけで
なく、未来のホール呼び出しも考慮し、最適の条件を持
つカーを選定し、ホール呼び出しにサービスさせること
により、乗客の平均待機時間及び待機発生確率を減少さ
せ得るエレベーターの群管理制御方法及び割当方法に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に、エレベーターの群管理システム
は、乗り場で乗客によって、呼び出し（以下、ホール呼
び出しと称する）が発生したときに、各エレベーターカ
ーの位置、速度、方向、ドアーの開閉状態及び搭乗可能
な乗客の数等の諸状況を総合的に評価し、最適の運行条
件にあるエレベーターであると判断されるエレベーター
カーを該ホール呼び出しに割当させることにより、該ホ
ール呼び出しが発生された階にサービスされる。

【０００３】かかる群管理システムは、待機時間の短縮
という制御目的以外に、カーが満員になり、割当階に止
まらず、通り過ぎるなどの割当失敗率の減少、カー内部
の混雑度の減少、電力消費量の減少など、多様な制御目
的を満たさなければならない。前記制御目的の達成のた
めに、各カーの現在の状態と、ホール呼び出し（サービ
スすべきエレベーターがすでに決まってあるホール呼び
出し）がすでに割当された階などをもとにして、新規の
ホール呼び出しを評価し、前記制御目的に最適なカーを
割当する。しかし、建物の交通需要は、時々刻々、変化
するため、交通需要の変化に適切に適応できなければ、
前記目標が達成できない。従って、現在に発生するホー
ル呼び出しだけでなく、近い将来に発生するホール呼び
出しも考慮し、エレベーターカーを割当するべきであ
る。

【０００４】このような群管理システムは、その複雑性
故、伝統的な制御だけでは、満足できうる性能を具現す
るのに限界があるため、ファジ理論、人工神経網理論等
の人工知能技法を導入している。従来群管理システムの
割当装置のブロックは、図２０に示したとおり、乗り場
に設けられたホールボタンを制御するホールボタン制御
部１１と、エレベーターカーの運行を制御するカー制御
器１２と、群管理制御部１３とから構成される。

【０００５】前記群管理制御部１３は、前記ホールボタ
ン制御部１１と前記カー制御器１２から各種情報を収集
する情報収集部１３Ａと、収集された情報を統計する統
計部１３Ｂと、現在の交通状況をあらかじめ、決めてお
いたいくつかの交通流パタンと比較して選択する交通流
特徴判別部１３Ｃと、予測交通流を生成する予測交通流
生成部１３Ｆと、各種交通流に関連したデータを時間帯
別、曜日別、交通流の特徴別に統計して貯蔵する統計デ
ータベース１３Ｅと、前記予測交通流生成部１３Ｆ及び
前記統計データベース１３Ｅに貯蔵されたデータを基礎
にして各種予測データを生成する予測データ生成部１３
Ｇと、前記情報に基づいてカーを割当し、制御する割当
／制御部１３Ｄとから構成される。

【０００６】従来装置の説明のために、図２１に従来装
置が適用されたエレベーターの運行状況を示す。従来装
置の動作は、図２１に示したとおり、情報収集部１３Ａ
は、それぞれのカーに装着されてある各種センサーを用
いて、階及び方向別乗下車引き受けなどの乗客関連デー
タを算出する。

【０００７】又前記情報収集部１３Ａには、カー制御器
１２からの各カーの状態（ドアーの開閉、カーの位置、
カーの方向など）が入力される。交通流特徴判別部１３
Ｃは、その内部に、あらかじめ、設定されてある交通流
の特徴又は、統計データベース１３Ｅに統計されてある
交通流の特徴と現在の交通流を比較し、現在の交通流が
どのような交通流であるかを判別し、該判別された交通
流の特徴をもとにして、各交通流の特徴に適合した制御
アルゴリズムを内蔵している割当制御部１３Ｄは、カー
の制御を行う。

【０００８】統計部１３Ｂは、前記情報収集部１３Ａ
と、前記交通流特徴判別部１３Ｃから入力される現在の
データ等を時間帯別、曜日別、交通流特徴別に統計して
前記統計データベース１３Ｅの内容を更新し続けること
により、建物の交通流の変化に群管理システムの適切な
対応ができるようにする。予測交通流生成部１３Ｆは、
前記統計データベース１３Ｅに貯蔵されたデータ及び交
通流の特徴と前記交通流特徴判別部１３Ｃに貯蔵された
現在の交通流をもとにして、所定期間の未来の交通流
（階別乗下車引き受け、方向別乗下車引き受け）を計算
する。

【０００９】予測データ生成部１３Ｇは、前記した未来
の交通流と現在のカーの状態などをもとにしてカーの予
測到着時間、カーの予測乗車引き受け、カーの予測停止
確率、ホール呼び出しサービス途中にカー呼び出しが発
生しうる階などの各種予測データ等を生成する。割当／
制御部１３Ｄは、現在のカーの状態、現在の交通流及び
予測データなどをもとにしてカーを割当し、分散制御、
集中サービス制御などの各種制御機能を遂行する。

【００１０】前記のような従来装置が適用されたエレベ
ーターの動作説明を図２１に示した状況に基づいて説明
する。図２１は、カーの数が４台である１９階の建物に
おいての各種状況を示した図で、すでに発生した呼び出
しに各カーがサービスする途中に、１６階で上昇方向の
新しいホール呼び出しが生じ、１号機と２号機は上昇し
ており、３号機と４号機は下降している。説明の便宜を
図るために、上昇している１号機又は２号機の中でいず
れかのカーが前記１６階のホール呼び出しに割当される
ものと仮定する。

【００１１】このとき、各階で発生しうる上昇方向の予
測ホール呼び出しの発生確率は、示されたとおりであ
る。前記のような状況に於いて、１０階ホール呼び出し
である未割当ホール呼出に対する１号機及び２号機の予
測到着時間を求め、予測到着時間がより短いカーを該ホ
ール呼び出しに割当する。このとき、予測到着時間ｆ
（ｔ）は、下記の式の通りである。

【００１２】ｆ（ｔ）＝ホール呼び出しが発生された階
に到着する時間＋Ｗ＊（上昇方向予測ホール呼び出し発
生確率＊１回停止当たり所要時間）前記した式においてＷ＊は、割当に、予測ホール呼び出
しのデータをどれほど活用するかを決定する加重値で、
０．５と仮定する。階間走行時間を２秒、１回停止時間
を１０秒としたときに、１号機の予測到着時間ｆ１
（ｔ）、２号機の予測到着時間ｆ２（ｔ）は、各々下記
の式により、求められる。

【００１３】ｆ１（ｔ）＝１４^*２＋１０^*Ｗ^*（０．
４＋０．２＋０．１＋０．１＋０．２＋０．２＋０．５
＋０．４＋０．８＋０．６＋０．７＋０．３＋０．５）
＝２８＋５^*５＝５３秒ｆ２（ｔ）＝８^*２＋１０^*Ｗ^*（０．５＋０．４＋
０．８＋０．６＋０．７＋０．３＋０．５）＝１６＋５
^*３．８＝３５秒前記式から１号機が１６階までいくのに予測される時間
は、５３秒であり、２号機が１６階までいくのに予測さ
れる時間は３５秒であることがわかる。従って、未割当
ホール呼出は、予測到着時間がより少ない２号機に割当
される。勿論総合評価関数において前記のように単に予
測到着時間だけで割当を行うわけではないが、ホール呼
出を割当に適用する方式は前記と同じであり、かかる割
当方式は、前もって、所定値を指定した、各階の予測ホ
ール呼出発生確率を一律的に考慮したため、下記のよう
な不都合な点に直面するわけである。

【００１４】ホール呼出が発生された階とカーとの距離
が割当において最も大きい比重を持つ要素になることに
よって、サービスするカーを決定するに当たって、各階
の予測ホール呼出確率が変わっても、２号機が割当され
るのには、影響を及ぼすことができないという不都合な
点があった。且つ、８階から１６階までを１区間、２階
から７階までを２区間に決めるとき、該１区間での上昇
方向の予測ホール呼出発生確率を１号機と２号機の両機
に適用するのは、未来に発生する諸ホール呼出に対して
１号機と２号機が全部割当されることを意味するので、
論理的に矛盾をはらんでいる。即ち、１号機から考慮さ
れた予測ホール呼出発生確率は、２号機には考慮される
べきではない。

【００１５】且つ、該１区間において発生されたホール
呼出等と１６階においてのホール呼出に対して２号機が
割当されたとすると、該１区間で発生されたホール呼出
に対するサービスのレベルは向上する反面、１６階のホ
ール呼出に対するサービス時間は増加するという不都合
な点がある。一方、前記２区間においての予測ホール呼
出発生確率は、１区間においての予測ホール呼出発生確
率より低いので２区間においてのホール呼出に対して
は、３号機がサービスし、１６階で発生したホール呼出
に対しては、１号機がサービスするようにするのが、未
来に発生するホール呼出に対してのサービスを考慮した
とき、たとえ１号機の予測到着時間が２号機の予測到着
時間より長いとしても、より妥当であると言える。この
ような点を考慮するためには、未来に発生するホール呼
出についての確率、即ち、予測ホール呼出発生確率が変
化することを考慮しなければならないが、従来の装置に
おいて、前記のような事項を考慮するのは大変難しい。

【００１６】又、既に発生されたホール呼出に対しての
割当を決めた後で、これから発生するホール呼出に対し
ての割当も考慮しなければならない。例えば、１区間に
おいての諸予測ホール呼出を２号機に割当し、２区間の
ホール呼出を３号機に割当することに決めた後、新しく
発生するホール呼出に対しては、何れのカーを割当すべ
きかを考慮しなければならない。

【００１７】一方、各エレベーターの現在の諸状況と未
来の諸状況を考慮して最適な解法を探すアルゴリズムと
して、下記式のような評価関数（Φ）によりカーを割り
当てる方式を用いるときもある。ここで、現在の諸状況
は、各エレベーターの現在の位置、運行方向、運行速
度、乗客の数、既に割当されてあるホール呼出及びカー
呼出などであり、未来の諸状況は、予測乗客の数、呼出
に応じてサービスするのに所要される予測到着時間及び
呼出階まで走行する間に中間階に停止する停止確率、任
意の時間においてのエレベーターの位置などである。

【００１８】Φ_k＝α₁・Ｘ_1k＋α₂・Ｘ_2k ここで、Φ_kは、ｋ番目のカーの評価関数、αｊは、ウ
ェイト値、Ｘ_1kは、ｋ番目のカーの位置及び停止確率を
考慮する場合の各ホール呼出に対する予測到着時間の評
価値であり、Ｘ_2kは、ｋ番目のカーの混雑度、長時間の
待機確率を考慮したときの評価値である。

【００１９】新規のホール呼出が登録されたとき、各カ
ーに該新規のホール呼出を仮割当し、前記評価関数
（Φ）を根拠にして新規のホール呼出をすることに対す
る評価をし、評価の結果として、評価値が最も小さいカ
ーを割当する。しかし、かかる方法は、予測ホール呼出
を適切に考慮することができないため、交通流の変化に
敏感に適応することができないという不都合な点があ
る。

【００２０】従って、従来の装置を用いて、未来に発生
する諸状況を総合的に考慮し、最適のカーを割当するた
めには、変化する予測ホール呼出発生確率を前記した事
項に加えて考慮し、予測ホール呼出についての評価をす
べきである。

【００２１】

【発明が解決しようとする課題】然るに、予測ホール呼
出発生確率を考慮するためには、各階についての予測ホ
ール呼出、各カーの運行方向による予測ホール呼出など
を追加に考慮しなければならないため、急激に計算量が
増加し、決められた時間内に解答が得られないだけでな
く、計算が効率的に行われないことにより、サービスの
レベルが向上することを保証できなくなるという不都合
な点があった。

【００２２】本発明は、このような従来の課題に鑑みて
なされたもので、予測手段を用いて、予測交通流を生成
し、該予測交通流から近い将来に対する階別、方向別ホ
ール呼出発生確率を計算し、この値に基づいて、遺伝子
アルゴリズムを割当に応用し、最適なカーがサービスで
きるエレベーターの群管理制御方法を提供することを目
的とする。

【００２３】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るため、本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
おいては、建物の領域を交通需要の状況に合わせて一定
区間に分割した後、各区間内で発生するホール呼出を計
算する第１過程と、前記第１過程で求められた結果に基
づいて、近い未来に発生する確率を求め、該確率に基づ
いてホール呼出が発生する階及び方向を一定の規則に従
って設定する第２過程と、前記第１過程で求められた結
果を基礎資料として採択し、総合評価関数を用いてカー
毎に評価値を求めた後で、上位の評価値を持つカーを一
定の規則に従い、２台以上選定する第３過程と、前記第
２過程で求められた結果と前記第３過程で選定された割
当候補カーに遺伝子アルゴリズムを適用することによ
り、割当するのに最適であると判断される一つのカーを
選択する第４過程とからなる。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係るエレベーター
の群管理制御方法に用いられる遺伝子アルゴリズム及び
本発明に係るエレベーターの群管理制御方法を図面を用
いて説明する。まず、本発明に係るエレベーターの群管
理制御方法に用いられる遺伝子アルゴリズムについて説
明する。

【００２５】探索空間が大変大きいシステムに適合して
いる遺伝子アルゴリズムは、問題解決のため、進化論を
導入した理論であって、解決しようとする問題が、複雑
すぎて正確な解答を導出することが困難である場合、該
問題を解くための方法として、広く使われている。進化
論によると、優性を持つ遺伝因子は、父母の遺伝子の合
成、突然変異の発生、劣等な遺伝子の自然淘汰などの過
程を経て、発生する。

【００２６】実際の問題に対する解答を遺伝子の形式で
表した幾つかのサンプルの中で、一定の方法により、父
母を選択し、選択された父母の遺伝子を合成したり、突
然変異を生成させ、新しい子孫を作り出し、その子孫と
初期の遺伝子を再び合わせて新しい世代を作り出し続
け、一定の世代が過ぎた後に最高の評価値を持つ遺伝子
を選定し、該遺伝子が持っている情報を該当問題に対す
る最適の解答と見なす。

【００２７】かかる遺伝子アルゴリズムを用いて解答を
得るためには、次の二つの作業が先行されなければなら
ない。その１は、問題の解答を下記の通り、遺伝子の形
態に表現することである。即ち、例１のように、二進
数、又は、例２のように自然数の形態で表現すべきであ
る。又、実数の形態で表現してもよい。

【００２８】例１：遺伝子１（００００１１１１０１０１００００１
０１）例２：遺伝子２（１２３４６４２１１６
７９６６３３５２１４６３２０）その２は、各遺伝子が評価できる評価関数が開発されな
ければならない。実際に、遺伝子アルゴリズムを用いる
に当たって、知るべき情報は、解答の善し悪しを評価す
る評価関数だけである。即ち、遺伝子アルゴリズムの長
所の一つは、システムの数学的なモデルリングを要しな
いことなのである。

【００２９】前記評価関数による評価値が優れている遺
伝子は、評価値が優れていない遺伝子より、より多く繁
殖することができる。即ち、評価関数は、自然現象にお
いて、淘汰の役割と類似した作用を働くのである。この
ようにして得られた解答を実際に応用するためには、遺
伝子の形態で表現された解答を再び、現象の情報として
解釈する作業が必要である。

【００３０】図３は、前記遺伝子アルゴリズムの順序を
示したもので、遺伝子アルゴリズムの順序は、示された
とおり、先ず可能な解答の中で任意の解答が２ｎ個発生
される（段階ＳＡ１）。次いで、該２ｎ個のサンプル等
を各々評価関数で評価し、ｎ個の父母を生成する（段階
ＳＡ２，ＳＡ３）。このとき、父母は、各解答の評価値
に比例して選択されるようにする。即ち、評価値の良い
解答は、父母になる確率を大きくし、評価値の悪い解答
は、父母になる確率を低くすることにより、父母の遺伝
子は平均的にサンプルの遺伝子より良い評価値を持つ確
率が高くなる。

【００３１】父母の生成方法は、多様であるが、一般的
に次のような方法を用いる。万一、問題の解答（Ｎｏ．
１−Ｎｏ．５）が図４に示されたとおり、二進数で表現
され、この５個の解答について、各々評価関数として評
価した場合、５個の解答に対する評価値が図４に示した
ように得られたとすると、各固体が父母に選択される確
率は、図５のように計算される。その確率を基準にして
父母を５個選択する。選択された該ｎ個の父母の遺伝子
か図６に示されたとおりの遺伝子の合成、又は、図７に
示されたとおりの突然変異などを行い、新しい解答（子
孫）を生成する。（段階ＳＡ１１，ＳＡ１２）遺伝子の合成は、一定の確率で遺伝子の配列中一部を他
のものに置き換えるか（突然変異の生成）互いに違う２
個の遺伝子の成分を互いに調合させることによりおき
る。

【００３２】その一例として、図６に示されたとおり、
図４での解答１‘０１０１０１’と解答２‘１１１１１
１’の遺伝子を調合すると子孫１‘０１０１１１’が生
成される。突然変異の過程は、図７に示されたとおり、
父母らが持っていない遺伝子の成分０００を任意に生成
させ、該任意の遺伝子情報０００を用いて新しい遺伝子
（子孫）‘０１０１１１’を作り出す過程である。

【００３３】このようにして、生成された子孫を評価関
数で評価し、（ＳＡ１３）該子孫の評価値と、初期サン
プルである解答の集合の評価値に順序を設定し、その値
がよい順にｎ個を選定し、該選定されたｎ個の元素から
再び父母をｎ個選択し、子孫を生成する。このような過
程を予め決めておいた回数だけ繰り返した後、最後まで
残っている遺伝子の中で最も良い評価値を持つ遺伝子を
解答として得る。

【００３４】前記した遺伝子アルゴリズムを割当アルゴ
リズムに応用するためには、次のような作業をしなけれ
ばならない。一．割当行為による解答を遺伝子形態に変換させなけれ
ばならない。二．解答が評価できる評価関数がなければならない。三．初期サンプリングが適切であってこそ、正しい解答
が短い時間内に得られるため、初期解答の集合を適切に
選択できるアルゴリズムが必要である。

【００３５】四．評価関数により、評価された解答等を
根拠に、子孫を生成させるのに必要な父母を選択する方
法を開発しなければならない。五．割当アルゴリズムに合うよう父母の遺伝子を適切に
合成し、適切な突然変異を起こすアルゴリズムが必要で
ある。前記した五つの問題に対する本発明の解決方法を
図８のような状況を例として説明すると次の通りであ
る。

【００３６】図８に示されたように、４台のエレベータ
ーが設置され運行している１２階の建物を例に挙げて説
明する。図８に示されたように、各階別、方向別予測ホ
ール呼出確率は、既に計算されており、９階の上昇方向
のホール呼出は２号機に、５階の下降方向のホール呼出
は４号機に既に割当されてある。１号機は、カー呼出
（乗客がカー内部で目的階のボタンを押す）が発生され
た１１階に向かって走行しており、３号機は、諸サービ
スを終えて停止状態である。このような状況で１階で上
昇方向にホール呼出が発生した。解答を遺伝子形態に変
換割当行為による解答を遺伝子形態に変換させた表は、
図９に示したとおりである。

【００３７】ここで３個の個体ａ，ｂ及びｃがあり、各
固体と同じ行に書かれた数字はカー番号を意味する。太
い実線の四角形は、既に割当されてある階と該階に割当
されたカー番号で、９階の上昇方向は、２号機に割当さ
れているため、数字２が表示されており、５階の下降方
向は４号機に割当されているため数字４が表示されてい
る。

【００３８】前記図９の表に示されてあるとおり、“１
４３１２３４２２２４００２３３４２３１３４４３”と
して表現される固体ａの遺伝子情報を解釈してみると、
１階の上昇方向の未割当ホール呼出については、１号機
が、２階の上昇方向の予測ホール呼出については４号機
が、３階の上昇方向の予測ホール呼出については３号機
が割当されるのを意味する。

【００３９】万一本発明による最終的な解答として固体
ｂが選択されれば１階の上昇方向に対するホール呼出に
は、４号機が割当されるのであろう。即ち、実際の解答
は４号機になり、他の階及び方向は、これから発生され
るホール呼出、即ち、予測されるホール呼出について表
示された数字に該当するカーが割当されることを意味す
る。

【００４０】一方、従来の総合評価関数によると、前記
した例のように、設置されたカーが４台である場合、起
きる最大の場合数は、１階の上昇方向のホール呼出を１
号機に割当するか、又は、２号機、３号機、４号機に割
当するかなど４通りにしかならない。然るに、前記遺伝
子アルゴリズムは、数多くの合成可能な調合の中で最適
な調合を探し出す方式であるので、近い将来に発生する
ホール呼出のサービスの善し悪しまで全て考慮し、合成
可能な解答の中で最も良いと判断されたカーを割当す
る。各解答の遺伝子を評価する評価関数及び評価の方法
予測ホール呼出発生確率を評価関数に包含させるため
に、総合評価関数の形態を根拠に次の三つの事項を考慮
する。

【００４１】一つ目の考慮事項として、予測ホール呼出
発生確率を各カーに適用する際に、従来は、各カーに同
一値を適用してきたが、本発明においては、異なる値を
適用する。予測ホール呼出発生確率は、一般的に１分以
内にホール呼出が発生する確率であり、図８に示された
１号機と２号機が６階まで走行するのに経過する時間が
異なるため、図８に示された６階の上昇方向の予測ホー
ル呼出発生確率０．４により１号機と２号機に同等な評
価値を付与するのは妥当ではない。即ち、２号機は、短
い時間内に６階を経由することになるので相対的に１号
機が２号機より６階の上昇方向の予測ホール呼出にサー
ビスする確率が大きい。

【００４２】従って、予測ホール呼出について、各カー
別に予測到着時間と予測ホール呼出発生確率との関数を
図１０に示した。このときの加重値は、各カー別、階
別、方向別の値になり、その値は、０と１の間である。
その値が０である場合は、予測ホール呼出発生確率を考
慮しないという意味であり、１の場合は、予測ホール呼
出の値をそのまま評価関数に反映するという意味であ
る。

【００４３】二つ目の考慮事項としては、諸評価の基礎
となる予測到着時間の計算方法である。ホール呼出発生
確率は、その単語の持つ意味のままに発生する確率を意
味するものであるので、この発生確率を根拠に予測到着
時間を計算するとき、実際には、予測ホール呼出が発生
する場合もあり、発生しない場合もあるので、いろいろ
な場合を全て考慮して予測到着時間を計算する。

【００４４】本発明においては、予測待機時間という概
念を予測到着時間の計算に導入し、予測ホール呼出発生
確率を割当に応用する。予測待機時間の期待値を求める
のを例を挙げて説明すると次の通りである。このとき、
計算の便宜を図るため、ホール呼出発生確率の加重値は
１に固定する。

【００４５】図８において、４号機が１階に到着するの
に所要される予測到着時間の期待値の計算を前記図９に
示された表の解答ｂから見ると、４号機が１階に到着す
るときサービスすべき階は、○印で示されたとおり、
２，３，５，７階であり（下降方向を考慮した場合）、
各階の下降方向停止確率は各々０．４，０．３，１．
０，０．６である。

【００４６】こうした場合、実際に発生しうる諸状況を
考慮すると図１１に示されてある表の通りである。図１
１に示された表において、Ｔは、予測ホール呼出が実際
に発生した場合を示し、Ｆは、予測ホール呼出が実際に
は発生しない場合を示す。Ｆが発生する確率は、当然該
当階、該当方向について“１−ホール呼出発生確率”に
なる。

【００４７】各場合の発生確率は、図１１に示されたと
おり、各階のホール呼出が実際に発生する場合もあり、
発生しない場合もある確率であり、５階の下降方向のホ
ール呼出は、既に４号機に割当されてある既割当ホール
呼出であるので期待値の計算においては、常時発生する
場合のみ存在するようになる。各場合においての予測到
着時間を求めると次の通りである。諸ホール呼出が発生
する場合、停止回数は４回であるから停止により、遅延
される時間は、４０秒、各階間を走行するのに所要され
る時間は、２秒、総階数が７階であるから総所要時間
は、１４秒になる。従って、場合１の期待値は０．０７
２＊（１４＋４０）＝３．８８８になる。このように諸
場合に対して計算をし、この値を出すと約３８秒の期待
値（予測到着時間の期待値）になり、この値は、４号機
が２，３，５，７階で発生する諸下降方向のホール呼出
を割当すると仮定したときに出しうる予測到着時間の期
待値になる。このようにして得られた予測到着時間を基
礎にして長時間待機率の減少、平均待機時間の減少、誤
報確率の減少など、一般的な群管理の制御目標に異なる
評価を下すことができる。

【００４８】三つ目の考慮事項としては、評価値の計算
方法である。この過程を図１２に基づいて説明すると次
の通りである。１段階（ＳＢ１）は、一つの遺伝子を解
釈し、各カーがどの階、どの方向に割当するのかを確認
する過程で、該過程を図９の遺伝子個体ｂを例にして説
明する。

【００４９】遺伝子ｂによると、１号機が割当されてあ
る階は、上昇方向は２，５階であり、下降方向は６，
８，１２階である。各カーに対して解釈すると図１３の
通りである。ここで、各カーに割当されるべき階には○
印が付されている。前記のように割当されているとき、
各予測ホール呼出及び既割当ホール呼出などの予測到着
時間を求めるためには、各カーがサービスする順序を決
めなければならない。（段階ＳＢ４）一例として、１号機の割当順序は、上昇方向の２階→５
階をサービスした後、下降方向１２→８→６階をサービ
スする。

【００５０】第７段階（ＳＢ７）は、各階の予測到着時
間の期待値を求める過程であって、予測到着時間の期待
値は、前記で説明したとおり、各階に対して求める。一
例として、図８のような運行状況に置いて、１号機の５
階の上昇方向の予測到着時間の期待値を求めるために
は、起こる全ての可能性を求めなければならないが、こ
のとき、起こる可能性は、２階の上昇方向のホール呼出
が発生するかしないかの２通りだけである。なぜなら
ば、図１３において、１号機に上昇方向に仮割当されて
ある階は２階と５階だけであるからである。このように
して得られた予測到着時間について評価関数で評価を下
す。前記評価関数は、前記式（１）の総合評価関数と同
一な論理構造を持つ。

【００５１】評価関数により、評価された値は、そのま
ま累積させないで各ホール呼出の発生確率をその値にか
けて累積させる。このようにしてホール呼出発生確率に
比例する評価値になるようにする。評価値＝評価値＋ホール呼出発生確率＊（各カー別、方
向別、階別評価関数の値）諸ホール呼出、諸カーに対して評価を下し、累積された
評価値の値を該当遺伝子の評価値と見なす。解答を初期サンプルの集合として選択割当アルゴリズムに遺伝子アルゴリズムを適用するため
に、解決すべき３番目の課題は、多くの解答の中で、ど
の解答を初期サンプルの集合として選択するかというこ
とである。

【００５２】該サンプルをどのように選択するかによっ
て評価関数の値が良くなる時間、即ち、収斂時間に多く
の影響を及ぼすので初期のサンプルを慎重に選択する必
要がある。かかる課題を、本発明においては、既存の総
合評価関数の評価値を用いて解決した。一般的に各カー
の状態と、新規のホール呼出の階及び方向、そして近い
未来に起きるホール呼出などを総合的に考慮し、各カー
別評価を下し、評価値の最も小さいカーをホール呼出に
割当させるのである。

【００５３】実際に、群管理の評価関数をどのような方
式によって設計したとしても複数台の中で上位の評価値
を持つカー等の中で各カーの評価値はほぼ同じであり、
その中でどのカーを割当するかという決定が各アルゴリ
ズムの性能及び効率を左右するわけである。本発明によ
る初期サンプルを得る方法は、前記した点を鑑みてなさ
れたものである。

【００５４】即ち、本発明に適用される遺伝子アルゴリ
ズムでは、既存の総合評価関数を用い、各カーの総合評
価関数値を計算し、この値を用いて図５に示したとおり
の方式で選択される確率を求める。求められた確率で、
未割当ホール呼出に該当する階、方向に割当するカーを
ｎ個選定する。図８に示したエレベーターの状況例の場
合を一例として説明すると次の通りである。

【００５５】先ず解決されるべき課題は、前記したとお
り、１階の上昇方向のホール呼出である。この課題を解
決するには、先ず、既存の割当方式により、各カーが１
階の上方向のホール呼出に対する割当適合度を判断する
方法として総合評価関数により評価を下す。この評価値
は、割当に適合しているカーであればあるほど、小さい
値を持つので、評価値を再び割当適合度に変換させなけ
ればならない。前記適合度値は、図１４に示したとおり
であると仮定する。ここで適合度値は、評価値と反比例
関係にならなければならない。４台のカーの中で３台の
割当候補機を選定すると仮定すると、１号機を除外させ
る。この過程は、図２に示した割当候補機カー選択部５
５で担当する。３台の割当候補機に対して各カー等の値
に比例する確率を求め、その確率によりサンプルを求め
ることができるようにする。もし、新規のホール呼出が
上昇方向の１階である場合このホール呼出に割当するカ
ーを確率により、１０回選定したとき、図１５のように
なれる。

【００５６】このとき、注意を払わなければならないこ
とは、１階の上昇方向の割当カーに１号機が全然見えな
いということである。この１階の上昇方向の位置にある
カー番号が実際に割当を行うカー番号になるので、この
カー番号を総合評価関数により、確率的に求めることに
より、遺伝子アルゴリズムに素早く良い解答を導出でき
る基盤が形成される。

【００５７】既に割当されてある各ホール呼出について
は、他のカーを割当できないので、既発生されたホール
呼出の階、方向の位置には、各ホール呼出に既割当され
てあるカー番号を記入する。又、各カー呼出階で発生す
る同一方向の予測ホール呼出もカー呼出を持つカーが割
当されると仮定する。図８に示した状況によると、１号
機は、１１階のカー呼出を持っており、該当階に到着す
る前までは、上昇方向であるので、１１階の上昇方向の
予測ホール呼出については、１号機が割当されるものと
仮定する。同時に、２号機は、９階上昇方向のホール呼
出に既に割当されてあるのでその９階上昇方向のボック
スには、２号機に該当する２が記入され、１２階の下降
方向の予測ホール呼出も３号機に割当すると仮定する。
又、５階下降方向に対しては、４号機が既に割当されて
あるので５階下降方向のボックスには、４号機に該当す
る４が記入されなければならない。このように、図８に
示された状況によって作成された未完成の遺伝子コード
は図１６の通りである。前記未完成の遺伝子である１０
個の遺伝子を適切に完成する一つの方法として、カーの
数以内（１〜４号機）の乱数を発生させ、記入してもい
いし、又は、もう少し、設計者の意図を包含させること
もできる。

【００５８】本発明においては、遺伝子サンプルの発生
時に、より速く、より良い解答を導出するために設計者
の意図を包含させることを提案する。第１案として、カ
ーが物理的に可能な限りの最大の速度で走行するとして
も所定時間、例えば、５０秒以内にサービスが不可能な
区間であるか、不可能である確率が非常に高い区間
（階、方向）には、該当カーが、仮割当されないように
する（空欄に該当カーの番号を記入できないようにす
る）ことにより、遺伝子アルゴリズムを実行するとき、
速い速度が保証され、良い解答が導出される。

【００５９】図８に示された状況の例を挙げて、もし、
各カーが階間の走行時間が２秒で、各停止階で１０秒の
時間が所要されると仮定した場合、各カーの到着時間
（現在の状態を基準に最短到着時間）が計算されたとき
５０秒以上になる各カー別階、方向に円で表記すると図
１７の通りである。図１７において円（丸）で表記され
た階、方向に該当する予測ホール呼出は、乱数を発生さ
せるとき、該当カーが仮割当されないようにする。

【００６０】第２案として、既にホール呼出が割当され
た階に隣接した階のホール呼出には、そのホール呼出が
割当された階のカーが割当されるようにする。即ち、図
１６に示されたとおりに、９階の上昇方向に２号機が割
当されたら、８階と１０階のホール呼出にも該２号機が
割当されるようにする。一般的に、既に走行しようとす
る目的階が決まってあるカーをその隣接した階で発生さ
れたホール呼出に割当すると、１台のカーがその隣接ホ
ール呼出を担当するようになり、結果として、同時にエ
ネルギ節約の効果と分散効果が得られる。従って、既割
当ホール呼出階付近の予測ホール呼出に対して該当カー
の番号を記入するようにする。

【００６１】しかし、該当カーの番号を周辺のホール呼
出階に過多に記入する場合、却って、１台のカーに多く
の負荷を与える結果を招くことになり、待機時間や長時
間待機確率など群管理システムの主な性能が低下される
ため、交通状況に適切な範囲を選択しなければならな
い。又、仮割当する場合においても、１台のカーが連続
して隣接した階をサービスする形態に仮割当をすること
により、（乱数発生時一つの数字の周辺に同じ数字ので
る確率を大きくする）前記した効果が達成できる。

【００６２】図１８は、図１６に示した未完成の遺伝子
サンプルを完成させたもので、図１７において円に表記
されたカーは、該当階、方向の予測ホール呼出に仮割当
していない。又、ホール呼出が既に割当された階に隣接
した階のカー番号は、既割当された階のカー番号と同じ
番号で記入した（３号機は、サービスするホール呼出及
びカー呼出のない停止している状態にあるため、どの
階、どの方向にも５０秒以内にサービスが可能である。
従って、計算からは、除外させた）このように設計者の
意図を十分に反映し、サンプルを発生させることによ
り、優良の遺伝因子を持つサンプルがより多く得られる
ようになる。生成されたサンプルの中で父母の遺伝子を
選択４番目の課題である生成されたサンプルの中で、父
母の遺伝子を選択する方法について、本発明では、評価
関数で評価（図１２の順序により評価）し、該評価値の
確率で、父母が生成されるようにする。もし、図１８に
示した遺伝子のサンプルａ〜ｊまでの評価値が図１９に
示された評価値と同じである場合、該評価値に反比例す
る確率で父母を選定する。図１９の例においては、ａが
ｂより父母に選択される確率は３倍である。

【００６３】サンプルを選択するときと、与えられたサ
ンプルの中で父母を選択する方法は大変類似している
が、サンプルを選択する場合は、未割当ホール呼出に割
当されるカー番号の選択について既存の総合評価関数の
値に比例するように選択するのであり、父母を選択する
場合は、前記した各階、方向別未割当、既割当、予測ホ
ール呼出などを全て網羅して計算した評価値を基準に選
択するという点である。子孫を生成５番目にこれら父母
の遺伝因子等を良く合成し、突然変異を起こして次世代
の子孫を生成する方法は、遺伝子アルゴリズムで行われ
る一般的な方法を採ることになるが、このときの注意事
項は次の通りである。

【００６４】既割当されている階及び方向は、該当カー
番号以外のカー番号を挿入させないことにする。つま
り、既割当されている階、方向の初期値を維持し続け
る。又、既割当されているカー周辺の同一方向ホール呼
出のカー番号も確率的に変更させないようにすることが
初期設計者の意図によく沿わす方法である。又、初期に
総合評価関数の評価値を根拠に生成させた未割当ホール
呼出に対する値は、変更させてはならない。例えば、図
１８に示されている１階の上昇方向に該当するカー番号
の値を変更させると、解答の評価値が収斂する時間が大
変遅くなり、システムの安定性が脅かされることにな
る。この値を変更させないということは、既存の総合評
価関数の割当においての弁別力を認めるということを意
味するのであり、従って、遺伝子アルゴリズムが持ちか
ねる誤謬を防ぐ役割を果たすということを意味する。最
後にカー別に計算した割当禁止区域に該当する階及び方
向には、遺伝子の合成や突然変異の生成時に該当カー番
号が来にくくする。

【００６５】前記した過程を通して、設定された回数だ
けの世代を生成した後に、最終世代と該最終世代を生成
させるのに母胎になったサンプルを評価し、最適の評価
値を持つサンプルを選択する。次いで、未割当ホール呼
出の階及び方向に該当する位置にある番号を割当する。
該カー番号に対応するカーは、現在の状態及び近い未来
の状態を考慮し未割当ホール呼出に最も適切であると判
断されるカーである。

【００６６】前記説明したとおり、遺伝子アルゴリズム
を割当に応用するのには、相当な計算が要求され、且つ
マイクロプロセッサーの飛躍的な発展にも拘わらず、例
えば階数やカーの数が多い場合、計算の暴走が発生する
恐れがあるので、かかる場合に対処して、各階、方向別
予測ホール呼出を考慮するのではなく、建物を区間別、
方向別に分け、各区間の代表になる予測ホール呼出を割
当に応用して、割当の計算量を下記のように提案し、該
提案を段階別に説明する。

【００６７】段階１：先ず建物を位置別及び方向別に幾
つかの区間に分け、各区間でホール呼出が発生される確
率、即ち、ホール呼出発生確率を計算する。前記ホール
呼出発生確率の値の計算は、各階別、方向別ホール呼出
発生確率の平均値などを利用する。段階１２：区間別に計算されたホール呼出発生確率を割
当に利用するために、次のように仮定する。即ち、該当
区間において発生されうる全てのホール呼出は、該当区
間の一定の階においてのみ発生すると仮定する。一例と
して、区間内の階の中で、予測乗車人数が最も多い階を
該当区間の代表階に設定し、該代表階にのみホール呼出
が発生すると仮定するのである。こうすることにより、
全体の遺伝子の数を大幅に減らすことができ、割当にお
いての計算量を必然的に減らすことができる。

【００６８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係るエレ
ベーターの群管理制御方法は、予測交通流からホール呼
出発生確率を求め、該ホール呼出発生確率を加工して、
大きな探索空間において優秀な性能が発揮できる遺伝子
アルゴリズムに応用することにより、未来に発生するホ
ール呼出を割当に直接的に利用することが可能になり、
交通需要が変化し続けてもそれに適切に対応し、乗客の
平均待機時間を減少させ、これにより待機発生確率を減
少することができるようになる。

【００６９】又、そうすることによって、乗客に質の高
いサービスが提供できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法が
適用される群管理システムの割当装置のブロック図であ
る。

【図２】図１に示したホール呼出発生確率生成部と割当
及び制御部の詳細図である。

【図３】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法が
適用される遺伝子アルゴリズムの信号流れ図である。

【図４】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
よる評価関数の一例を示した例示図である。

【図５】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
よる父母カーの選択確率の一例を示した例示図である。

【図６】遺伝子の合成を示した図である。

【図７】突然変異の発生過程を示した図である。

【図８】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法が
適用されるエレベーターの運行状況を示した運行図であ
る。

【図９】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
よる解答を遺伝子形態に変換させた表を示した図であ
る。

【図１０】各階間の時間的距離による予測ホール呼出の
加重値を示した図である。

【図１１】予測到着時間の期待値を示した図である。

【図１２】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法
による遺伝子アルゴリズムの評価値を計算する順序を示
した順序図である。

【図１３】仮割当された階の運行状態を示した運行図で
ある。

【図１４】割当適合度に対する例を示した例示図であ
る。

【図１５】新規のホール呼出発生時にホール呼出に割当
されるカーを示した図である。

【図１６】図８に示された状況による未完成の遺伝子サ
ンプルを示した図である。

【図１７】到着時間により、割当の不可能なカーを示し
た図である。

【図１８】完成された遺伝子のサンプルを示した図であ
る。

【図１９】図１６に示された遺伝子サンプルの評価値を
示した図である。

【図２０】従来群管理システムの割当装置のブロック図
である。

【図２１】従来装置の動作説明のために、エレベーター
の運行状況を示した運行図である。

【符号の説明】

１１…ホールボタン制御器１２…カー制御器１３…群管理制御部１３Ａ…情報収集部１３Ｂ…統計部１３Ｃ…交通流特徴判別部１３Ｅ…統計データベース１３Ｆ…予測交通流生成部１３Ｇ…予測データ生成部３３Ｄ…割当及び制御部３３Ｈ…ホール呼出発生確率生成部５１…建物区間設定部５２…区間別予測乗車人数計算部５３…区間別ホール呼出発生確率計算部５４…予測ホール呼出階及び方向決定部５５…割当候補カー選択部５６…割当部５７…割当命令部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ハーンパイフン大韓民国，ソウル，ヤンチョン−ク，２− ドンシンジュン，25，スサンギョンアパート 101−1103

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】建物の領域を交通需要の状況に合わせて
一定区間に分割した後、各区間内で発生するホール呼出
を計算する第１過程と、前記第１過程で求められた結果
に基づいて、近い未来に発生する確率を求め、該確率に
基づいてホール呼出が発生する階及び方向を一定の規則
に従って設定する第２過程と、前記第１過程で求められ
た結果を基礎資料として採択し、総合評価関数を用いて
カー毎に評価値を求めた後で、上位の評価値を持つカー
を一定の規則に従い、２台以上選定する第３過程と、前
記第２過程で求められた結果と前記第３過程で選定され
た割当候補カーに遺伝子アルゴリズムを適用することに
より、割当するのに最適であると判断される一つのカー
を選択する第４過程とからなることを特徴としている請
求項１記載のエレベーターの群管理制御方法。
【請求項２】前記第４過程は、既割当ホール呼出は割
当されたカーが担当するようにし、階及び方向の未割当
ホール呼出と予測ホール呼出は一定の規則により群管理
に編入されたカーの中の１台のカーに仮割当されるよう
にすることにより、割当形式を遺伝子形式に変換する段
階を含めることを特徴としている請求項１記載のエレベ
ーターの群管理制御方法。
【請求項３】前記第４過程は、総合評価関数値を利用
して候補カーを選定し、各割当候補カーに対する総合評
価関数値による割当適合度に比例して未割当ホール呼出
の仮割当カーを指定することにより、遺伝子の初期サン
プルを生成する段階を含めることを特徴としている請求
項１記載のエレベーターの群管理制御方法。
【請求項４】各カーが既割当された階に隣接した階の
予測ホール呼出には、既割当されたカーが仮割当される
ように遺伝子を発生させる段階を含めることを特徴とし
ている請求項３記載のエレベーターの群管理制御方法。
【請求項５】既割当された階に隣接した階と同一方向
予測ホール呼出を同一カーに仮割当し、階数を交通状況
により可変させ遺伝子の数を減少させる段階を含めるこ
とを特徴としている請求項４記載のエレベーターの群管
理制御方法。
【請求項６】前記第４過程は、遺伝子を発生させると
き、予測到着時間を計算し、該予測到着時間が一定時間
以上であるカーは、遺伝子コードから除外させる段階を
含めることを特徴としている請求項１記載のエレベータ
ーの群管理制御方法。
【請求項７】前記第４過程は、予測到着時間の期待値
と評価関数を利用して、遺伝子を評価するとしている請
求項１記載のエレベーターの群管理制御方法。
【請求項８】前記第４過程は、遺伝子の選択適合度に
比例する確率で父母カーを選択する段階を含めることを
特徴としている請求項１記載のエレベーターの群管理制
御方法。
【請求項９】前記第４過程は、最高の評価値を持つ遺
伝子を解釈し、未割当ホール呼出に該当するカーを割当
する段階を含めることを特徴としている請求項１記載の
エレベーターの群管理制御方法。
【請求項１０】前記第４過程は、建物の各区間別予測
ホール呼出を求め、遺伝子の形態を単純化させた後、遺
伝子アルゴリズムを計算する段階を含めることを特徴と
している請求項１記載のエレベーターの群管理制御方
法。
【請求項１１】前記第４過程は、遺伝子の順序を換え
たり、新しい数字の配列を父母カーの遺伝子に挿入させ
新しい遺伝子を生成する段階を含めることを特徴として
いる請求項１記載のエレベーターの群管理制御方法。
【請求項１２】前記第４過程は、割当行為を遺伝子の
形態に表し、該遺伝子を利用して新しい遺伝子を生成
し、遺伝子の中で評価値の優秀な遺伝子を選択して再び
父母カーを選択するといった一連の段階を任意の回数だ
け繰り返して遂行し、評価値の最も優秀な遺伝子を割当
する段階を含めることを特徴としている請求項１記載の
エレベーターの群管理制御方法。
【請求項１３】前記第４過程は、遺伝子を評価すると
き使われる予測到着時間を未来に発生するホール呼出に
考慮させ、発生しうる全ての場合を考慮して予測到着時
間の期待値を求める段階を含めることを特徴としている
請求項１記載のエレベーターの群管理制御方法。
【請求項１４】前記第４過程は、各階別及び方向別予
測ホール呼出の発生確率と各カーの現在の位置及び方向
を考慮し、予測ホール呼出の発生確率の加重値を求めた
後、該加重値を予測ホール呼出に加重する段階を含める
ことを特徴としている請求項１記載のエレベーターの群
管理制御方法。