JPH11116147A - エレベータ群管理制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 何れの階からのホール呼びに対しても、
長待ちを少なくすることにある。 【解決手段】 エレベータ制御装置４の状態信号からビ
ル内の人の流れを学習する需要学習部７と、この学習結
果から階床別かつ方向別の応答必要台数を決定する台数
決定部８と、記憶手段１１に記憶される既存のグループ
分けルールから新しいグループ分けルールを推論するル
ール推論部１２と、推論される新しいグループ分けルー
ルが有効かを判断し、有効であれば既存グループ分けル
ールに対し追加または変更するルール評価部１３と、記
憶部に記憶されるグループ分けルールに基づいて応答必
要台数を満たす条件でグループ分けを実行するグループ
分け実行部１４と、ホール呼び登録信号を受けたとき、
グループ分け結果に従ってエレベータを割当る割当制御
部５とを設けたエレベータ群管理制御装置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は複数台のエレベータ
を運行管理するエレベータ群管理制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のエレベータ群管理制御装置におい
ては、ホール呼びが発生した時に何れのエレベータを割
当てるかに関し、幾つかの割当制御が実施されている。
その１つは、予め各階のホール呼びに対する各エレベー
タの停止位置からの予測到着時間をもとにした評価式を
定めておき、ホール呼びが発生した時、その評価式に基
づいて最も予測到着時間の短いエレベータを割当てる割
当制御である。

【０００３】他の１つは、ホール呼びが発生した時、過
去のデータから例えば曜日，通勤時間帯などによる長待
ちの発生する度合を評価し、その度合の最も高いホール
呼びに優先してエレベータを割当てる割当制御である
（特公平７−９０９９６号公報）。

【０００４】さらに、他の１つは、ある割当てを仮定
し、その割当ての中の１つのエレベータを基準に上方向
と下方向とを結ぶライン上に存在する各エレベータの位
置から平均距離を求めるとともに、平均距離から所定時
間後に最も離れていると予想されるエレベータを割当て
ることにより各エレベータ間の距離を均等に制御する割
当制御である（特開平８−１７５７６９号公報）。

【０００５】さらに、状況の変化に対応する一般的方法
としては、予め想定される状況下での最適な制御方法ま
たは制御ルールを組み込んでおき、状況変化に応じて制
御方法または制御ルールを選択し実行する方法である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、以上の
ような割当制御技術のうち、前二者においては、ホール
呼びが発生した時に評価する機能をもっているが、実際
にホール呼びが発生した時の各エレベータの位置，方
向，既に登録されているかご呼び、既に割当てられてい
るホール呼び等の状況によっては、どのエレベータに割
当てても長待ちとなってしまうことがある。この場合に
は、乗り捨てとなるエレベータが発生する程度の需要量
で有れば、乗り捨てとなったエレベータを回送し割当て
ることも可能であるが、ある程度以上の需要量を有する
場合には乗り捨てかごが発生しにくい、この割当制御を
採用することが難しい。

【０００７】一方、後者の割当制御技術は、所定時間
後、各エレベータの離れ方に対する均等化を予測してい
るが、所定時間を何時にするかによって予測される均等
化の度合が大きく異なってしまい、均等化を正しく評価
することができない。例えばエレベーターの追い越しや
反転があるときなどのときには、その前後で均等化の評
価が大きく異なってしまうからである。

【０００８】さらに、一般的な状況変化の対応法では、
予め想定しているものと同じ状況変化の場合には、それ
に有った制御方法または制御ルールを選択することで対
応できるが、想定外の状況があった場合には対応するこ
とができず、管理制御能力が悪くなってしまう。

【０００９】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、何れの階からのホール呼びが発生した場合でも、長
待ちの発生しにくいエレベータ群管理制御装置を提供す
ることにある。また、本発明の他の目的は、想定外の状
況変化に対しても十分に対応可能なエレベータ群管理制
御装置を提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、複数のエレベータを運行管理するエレベ
ータ群管理制御装置において、ホール呼びの状態を管理
するホール呼び登録管理手段と、このホール呼び登録管
理手段からのホール呼び登録信号と各エレベータ制御装
置の状態信号からビル内の人の流れを学習する需要学習
手段と、この需要学習手段による学習結果を用いて、現
時点から所定時間後までの間の階床別かつ方向別に応答
すべきエレベータの応答必要台数を決定する応答必要台
数決定手段とを設け、この応答必要台数をホール呼びに
対するエレベータの割当てに用いるものである。

【００１１】このような手段をもつ講じたことにより、
需要学習手段が各エレベータ制御装置の状態信号からビ
ル内の人の流れ，例えば各ホール呼びの各階床別に方向
別、乗車人数等を学習記憶するので、応答必要台数決定
手段では、現時点から所定時間後までの間の階床別かつ
方向別に応答すべき適切な応答必要台数を決定でき、何
れの階からのホール呼びが発生した場合でも、長待ちを
少なくできる。

【００１２】また、別の発明は、ホール呼びの状態を管
理するホール呼び登録管理手段と、このホール呼び登録
管理手段からのホール呼び登録信号と各エレベータ制御
装置の状態信号からビル内の人の流れを学習する需要学
習手段と、この需要学習手段による学習結果を用いて、
現時点から所定時間後までの間の各階ごとに方向別に応
答すべきエレベータの応答必要台数を決定する応答必要
台数決定手段と、前記各エレベータ制御部からの状態信
号とグループ分けルールとから前記応答必要台数を満た
す条件でグループ分けを行うグループ分け装置と、前記
ホール呼び登録管理手段からホール呼び登録信号を受け
たとき、前記グループ分け装置のグループ分けに従って
前記ホール呼びに対するエレベータの割当てを行う割当
手段とを設けたものである。

【００１３】このような手段を講じたことにより、現時
点から所定時間後までの間の階床別かつ方向別に応答す
べき適切な応答必要台数を求める一方、グループ分け装
置では、各エレベータ制御部からの状態信号とグループ
分けルールとから前記応答必要台数を満たす条件でグル
ープ分けを行い割当手段に送出するので、割当手段では
応答必要台数を考慮しつつ各階床に比較的近い位置で分
散配置するので、何れの階からのホール呼びが発生した
場合でも、長待ちを少なくできる。

【００１４】なお、前記グループ分け装置としては、例
えばグループ分けルールを記憶するグループ分けルール
記憶手段と、この記憶手段に記憶される既存のグループ
分けルールから新しいグループ分けルールを推論するル
ール推論手段と、このルール推論手段によって推論され
る新しいグループ分けルールが有効であるか否かを判断
し、有効であれば前記グループ分けルール記憶部のグル
ープ分けルールに対し追加または変更するルール評価手
段と、各エレベータ制御部からの状態信号と前記グルー
プ分けルール記憶手段に記憶されるグループ分けルール
とから前記応答必要台数決定手段の応答必要台数を満た
す条件でグループ分けを実行するグループ分け実行部と
で構成する。

【００１５】そして、前記需要学習手段として、特定の
時間帯ごとにホール呼び登録信号に基づき、前記各エレ
ベータ制御装置の状態信号から乗車人数を求め、時系列
的に階床別、方向別，乗車人数などのデータを学習記録
すれば、ビル内の人の流れを確実に学習でき、応答必要
台数を決める際に非常に有効である。

【００１６】また、前記応答必要台数決定手段において
は、需要学習手段による学習結果を用いて、各階床の方
向別の乗車人数から応答必要台数を決定すれば、需要に
見合った必要台数を必要な階床近くに配置でき、迅速か
つ円滑に人を運ぶことが可能である。

【００１７】また、前記応答必要台数決定手段として
は、需要学習手段による学習結果を用いて、各階床の方
向別の呼びの登録回数に応じて応答必要台数を決定する
ようにすれば、少なくとも需要動向に応じて先行予測的
に必要台数を必要な階床近くに配置でき、迅速かつ円滑
に人を運ぶことが可能である。

【００１８】また、前記ルール推論手段としては、グル
ープ分けルールの中の数値を乱数により変化させ、新た
なルールを推論するとか、双方向ニューラルネットをも
つ連想記憶システムで構成されカオス的想起により新た
なルールを推論するとか、或いは双方向ニューラルネッ
トをもつファジィ連想記憶システムで表現したファジィ
知識を用い、カオス的想起により新たなルールを推論す
ることが可能である。

【００１９】このように既存のグループ分けルールに対
し、推論により新たなルールを作り出すことにより、予
め想定外の状況変化に対するルールも作成できる。さら
に、前記ルール評価手段としては、需要学習手段から得
られる新たなルールについて、過去のホール呼び登録か
ら応答するまでの評価値と実際の評価値とを比較し有効
性を評価することにより、各ビルの状況にあったルール
を選択でき、想定外の状況変化に対応可能となる。

【００２０】さらに、グループ分けルールは、現在のエ
レベータの位置を基準に記述されたもの、或いは現在の
エレベータの位置によらずにグループ分けするように記
述されたもの、さらには以上の２つを組み合わせたもの
でもよい。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係わるエレベータ
群管理制御装置について図面を参照して説明する。 （第１の実施の形態）図１はエレベータ群管理制御装置
の一実施の形態を示す構成図である。

【００２２】この群管理制御装置は、各階に設置される
ホール呼びボタン１が押されたとき、そのホール呼びの
登録と何れかのエレベータが応答した時に消去を行う，
ホール呼びの状態を管理するホール呼び登録管理部２
と、このホール呼び登録管理部２によるホール呼びの登
録によって発生するホール呼び登録信号３を受けたと
き、後述する応答必要台数またはグループ分け結果に基
づいてホール呼びに対するエレベータの割当てを行って
エレベータ制御装置４に送出する割当制御部５と、ホー
ル呼び登録管理部２からのホール呼び登録信号３を受け
たとき、各エレベータ制御装置４からの状態信号６に含
まれる荷重信号から乗車人数を換算し、予め定める時間
帯ごとに時系列的に階床別、方向別、行き先、乗車人数
など，ビル内の人の流れを学習記録する需要学習部７
と、この学習結果から単位時間当りに各階床別、方向別
に応答すべきエレベータの応答必要台数を決定する応答
必要台数決定部８とが設けられている。従って、割当制
御部５は、単位時間当りに応答必要台数決定部８で決定
された各階床別、方向別に応答すべき必要台数を用いて
エレベータの割当てを行うとか、或いは応答必要台数と
後記するグループ分けルールとを用いてエレベータの割
当てを行うことになる。

【００２３】さらに、この群管理制御装置には、各エレ
ベータ制御部４からの状態信号６に基づき、予めルール
設定されており、または随時作成されるグループ分けル
ールから応答必要台数決定部８の応答必要台数を満たす
条件でグループ分けを行うグループ分け装置１０が設け
られ、このグループ分け結果を割当制御部５に送出す
る。

【００２４】このグループ分け装置１０は、グループ分
けルールを記憶するグループ分けルール記憶部１１と、
任意の時間にグループ分けルールの中の数値を乱数によ
り変化させ、新たなルールを推論するルール推論部１２
と、このルール推論部１２で推論された新たなルールが
有効であるか否かを判断し、有効であればグループ分け
ルール記憶部１１のグループ分けルールを追加または変
更するルール評価部１３と、各エレベータ制御部４から
の状態信号６とグループ分けルールとから応答必要台数
決定部８の応答必要台数を満たす条件でグループ分けを
実行するグループ分け実行部１４とによって構成されて
いる。

【００２５】次に、以上のように構成された装置の動作
について、ホール呼びの割当て、グループ分けの実行お
よびグループ分けルールの推論・評価に分けて説明す
る。 （１） ホール呼びの割当てについて。

【００２６】ホール呼びボタン１が押され、ホール呼び
登録管理部２がそのホール呼びを登録すると、ホール呼
び登録信号を出力する。ここで、割当制御部５は、ホー
ル呼び登録信号３を受けると、前述したように応答必要
台数またはグループ分け実行結果である図２に示すよう
なグループ分けテーブルの内容を参照し、データが
“１”となっている号機を割当てる。

【００２７】例えば図２のテーブルに示す１０階下方向
のホール呼びの場合には２号機を割当てる。また、テー
ブルに示す７階下方向のホール呼びのように１号機と３
号機のデータが“１”となっている場合には１号機また
は３号機のうち早く応答できる方を選択し割当てる。な
お、選択割当ては、必ずしも早く応答する方とせず、過
去の経験或いは従来から用いられている評価方法に従っ
て決定してもよい。 （２） グループ分けの実行について。

【００２８】ホール呼び登録管理部２からホール呼び登
録信号３が出力されると、需要学習部７では、ホール呼
びに応答した時の各エレベータ制御装置４からの状態信
号６に含まれる荷重信号から乗車人数を換算し、時系列
的にホール呼び各階床、方向別、行き先、乗車人数等の
データを学習記録する。つまり、需要学習部７は、図３
に示すように各時間帯別に各時間帯の各エレベータの初
期状態の他、時系列的にホール呼び各階床、方向別、行
き先、乗車人数等、特定の時間帯の人の流れを時系列的
に記録する。

【００２９】ここで、応答必要台数決定部８では、図４
のように作成された単位時間当たりの乗車人数と応答必
要台数とを規定する対応テーブルが用意され、需要学習
部７に記録されるホール呼び階床別の乗車人数を用いて
図４の対応テーブルに従って図５に示すように全ホール
呼び階床別、方向別の応答必要台数を算出する。例えば
５階の上方向の単位時間当たりの乗車人数が７人であっ
たとき、応答必要台数は２台となる。これを全階床につ
いて計算すると、図５のような階床別応答必要台数が得
られる。

【００３０】しかる後、グループ分け実行部１４は、応
答必要台数決定部８により決定された応答必要台数（図
５参照）になるように、グループ分けルール記憶部１１
に記憶されるグループ分けルールに従ってグループ分け
を実行し、図２に示すようなグループ分けテーブルを作
成する。このグループ分けテーブルは、グループ分け実
行部１４に内蔵するか、或いは割当制御部５に送出し記
憶するようにしてもよい。

【００３１】今、グループ分けルール記憶部１１に例え
ば次のようなルールが設定されているものとする。 ルール１：無方向号機かつ分散待機済みならば、その階
と上下１階床の上下両方向のホール呼びを受け持つ。

【００３２】ルール２：有方向号機ならば、最も近い停
止可能階から前方３階床を受け持つ。 ルール３：有方向号機ならば、ルール２よりさらに１階
床先を受け持つ。

【００３３】このような３つのルールが設定されている
場合、各エレベータが図６（ａ）に示すように１号機は
乗り捨てとなった後６階に分散待機済み、２号機は８階
上方向で減速中、３号機は８階で下方向戸開中、４号機
は１階で上方向戸開中にあると仮定する。

【００３４】ルール１に関しては、１号機、２〜４号機
の順に適用し、グループ分けを実施する。この場合には
１号機がルールに合うので、５〜７階の上下両方向のホ
ール呼びに対して、１号機が受け持つことになる。他の
号機はルール１に当らない。

【００３５】ルール２に関しては、同様に１号機から順
に適用し、グループ分けを実施する。２号機は８〜９階
の上下方向のホール呼びと１０階の上下方向のホール呼
びとを受け持つことになり、３号機は７〜８階の下方向
のホール呼びを受け持つ。このとき、６階はルール１で
１号機が受け持つことになっており、応答必要台数（図
５参照）を満たしているので、３号機は受け持たない。
４号機は１〜３階の上方向のホール呼びを受け持つ。そ
こで、以上の各号機の受け持ち状態を表わすと、図６
（ｂ）のようになる。

【００３６】次に、ルール３に関しては、１〜４号機の
順に必要台数（図５参照）をすべて満たすまで繰り返し
適用する。その結果、図６（ｃ）に示すような関係にな
り、これを書き直すと図２のようなグループ分けテーブ
ルを作成できる。 （３） グループ分けルールの推論・評価について。

【００３７】ルール推論部１２においては、前述の各ル
ール１〜３の中に含まれる階床数の部分を１から上限値
の間の整数を用いて乱数により変化させ、新たなルール
を推論する。例えばルール１は上下２階床、ルール２は
前方２階床、ルール３は３階床先となったとする。ルー
ル評価部１３では、需要学習部７に記録されるデータ，
例えば１日の中の特定の時間帯に記録された当該時間帯
の各号機の初期状態とその後の時系列的なホール呼び登
録とそのホール呼びを登録した人が何れの方向・階にへ
行ったかなどのデータ（図３参照）を用いて、計算機上
で仮のグループ分けの実行と仮の割当てを行う。そし
て、各時間帯におけるホール呼びの登録後応答するまで
の時間の平均値である平均未応答時間が６０秒以上のも
のの割合などの群管理性能評価値と実際の時間帯の評価
値とを比較する。この比較の結果、新たな評価値が良く
なっていれば、この新しいルールをグループ分けルール
記憶部１１に追加し、或いは内容的に近いルールを変更
する。今回評価値が悪くなっていれば、新しいルールを
捨て、次の乱数でルール推論を実行し評価を繰り返す。

【００３８】なお、前記（１）のホール呼びの割当ては
ホール呼び登録されるとすぐに実行される処理であり、
前記（２）のグループ分けの実行はエレベータの動作状
態が変わる毎にすぐに実行される処理であり、前記
（３）のグループ分けルールの推論・評価は１日に１回
から数回或いは計算機に余裕がある時例えば深夜等に行
う処理である。

【００３９】従って、以上のような実施の形態によれ
ば、各時間帯ごとに各ホール呼び階床ごとに方向別、行
き先別、乗車人数を時系列的に学習記憶し、この学習結
果に基づいて階床別応答必要台数を決定するので、階床
別に非常に精度の高い応答必要台数を得ることができ、
エレベータの割当てを適切に行うことができる。

【００４０】また、予め応答必要台数を求め、各号機に
所定階を受け持たせているので、各階に対してある一定
以上の群管理性能を保たせることができる。また、各ル
ールの階床数を変化させて評価することにより、より評
価の高い新しいルールを作成するので、ビル毎の特徴に
合わせた適切なルールを構築できる。 （第２の実施の形態）上記実施の形態においては、応答
必要台数決定部８では、需要学習部７に記録されるホー
ル呼び階床別の乗車人数を用いて応答必要台数を算出し
たが、例えば乗車人数でなく、単位時間当たりホール呼
び別（階床別かつ方向別）の個数を定める図７のような
テーブルを用いて応答必要台数を算出してもよい。

【００４１】このようにホール呼び個数とすることによ
り、需要学習部７において乗車人数を求める処理が不要
になる。その他の構成および動作等は第１の実施の形態
と同じである。 （第３の実施の形態）この実施の形態は、ルール推論部
１２として、図８に示すように双方向ニューラルネット
で構成されたカオスファジィ連想記憶システムを用いて
新たなルールを推論することにある。但し、推論により
得られるルールはＩＦ……ＴＨＥＮ……で表わすものと
する。

【００４２】このカオスファジィ連想記憶システムは、
複数のニューロン素子Ｓ，…，Ｂ，…をもつＸ層２１と
同じく複数のニューロン素子Ｒ₁ ，Ｒ₂ ，…をもつＲ層
２２と同じく複数のニューロン素子ｆ₁ ，ｆ₂ ，…をも
つＹ層２３とによって構成され、あるパターンをＸ層２
１に入力しＹ層２３から出力を取り出し、またあるパタ
ーンをＹ層２３に入力しＸ層２１から出力を取り出す，
いわゆる双方向ニューラルネットワークとなっている。

【００４３】さらに、Ｘ層２１にはニューロン素子Ｓと
ニューロン素子Ｂとが対の関係になっている。これは、
例えばアナログ的な入力信号である場合、「大きい」、
「小さい」といった内容を特徴付ける，いわゆるメンバ
ーシップ関数の度合を選択し出力するファジィの考えを
取り入れたためである。なお、本装置は、必ずしもファ
ジィ的要素を取り入れなくとも実現できることは言うま
でもない。

【００４４】さらに、Ｘ層２１の各ニューロン素子とＲ
層２２の各ニューロン素子とを結ぶラインに振動成分を
挿入し、またＲ層２２の各ニューロン素子とＹ層２３の
各ニューロン素子との間にも必要に応じて振動成分を挿
入し、カオス的想起が可能な構成とする。

【００４５】前記Ｘ層２１は入力条件に対するファジィ
集合（メンバーシップ関数）、Ｒ層２２は各ルール、Ｙ
層２３はＴＨＥＮ部のファジィ集合（メンバーシップ関
数）となっている。

【００４６】このシステムは、グループ分けルール記憶
部１１に記憶される既存のルールを用いてニューラルネ
ット全体にシナプス荷重を記憶させた後、隣り合う層の
ニューロン素子間に振動成分を挿入し、先を予測しにく
い変化を出力するカオス的想起を行わせることにより、
同じ入力であっても既存のものと少し異なった出力を生
じさせ、それをルールとして取り出すことにより新しい
ルールを推論するものである。

【００４７】この推論の動作について図９を用いて説明
する。図９（ａ）はエレベータの進行方向のホール呼び
に対する応答の優先度を示したものである。この優先度
の値は、最低を“０”、最高を“１”とする“０”〜
“１”までの値を取るものとする。同図（ａ）は１階に
近い階床ほど優先的に応答するルールである。

【００４８】そこで、グループ分けルール記憶部１１に
記憶される既存の図９（ａ）に示すメンバーシップ関数
をもつルールをＸ層２１に入力し、各層間のニューロン
素子間のシナプス荷重を可変調整することにより、Ｙ層
２３から同図（ｂ）に示すような“０”、“１”の数値
だけで表現されるパターンを取り出す。これにより、１
つの既存のルールを用いてニューラルネット全体にシナ
プス荷重を記憶することができる。同様に他の既存のル
ールについても同様の処理を実施し、ニューラルネット
にシナプス荷重を記憶できる。

【００４９】ところで、図９（ｂ）に示すパターンに基
づいて例えば図１０に示すような優先度で対応させるこ
とができる。この数値と優先度との対応関係を説明する
と、図１０に示すように数値が“１”のところは優先度
“１”とし、数値が“０”のところは優先度“０”とす
る。但し、数値“１”と“１”の間にはさまれた数値
“０”の個数により、例えばその個数が偶数のときには
数値“０”のところを図１０（ａ）に示すようにすべて
優先度を“１”とみなし、数値“１”と“１”の間には
さまれた数値“０”の個数が奇数のとき、図１０（ｂ）
に示すようにその中間の数値“０”だけを“０”とする
ように各点を結ぶと、三角形もしくは台形或いはそれ以
外の種々の形状を得ることができる。

【００５０】そこで、このシステムにおいては、１つの
既存のルール例えば図９（ａ）を用いてＹ層２３から同
図（ｂ）に示すような“０”、“１”の数値だけを用い
て表現されるパターンを取り出す一方、そのときのシナ
プス荷重を記憶し固定する。しかる後、図９（ａ）に示
すルールをＸ層２１に入力し、隣り合う層のニューロン
素子間の振動成分を利用しカオス的想起を行うことによ
り、Ｙ層２３から同図（ｃ）、同図（ｅ）その他のパタ
ーンを取り出す。これらパターンは、同図（ｄ）、
（ｆ）のようなメンバーシップ関数をもつルールとなっ
ている。

【００５１】なお、図９（ｂ）から図９（ｃ）のパター
ンを得たとすると、これは図９（ｄ）のルールを新たに
作り出したことになる。これは、ある程度離れたところ
を優先的に応答するようにしたルールである。同様に図
９（ｂ）から図９（ｅ）のパターンを得たとすると、こ
れは図９（ｆ）のようなルールとなる。これは近い所と
遠い所とを優先的に応答するようにしたルールである。

【００５２】従って、この実施形態によれば、カオス的
想起を用いて新たなルールを作成し、同様に評価を加え
た後に採用することにより、種々のビル毎の特徴やユー
ザの要望に合せたルールに変化させることができる。

【００５３】なお、上記実施の形態では、カオスファジ
ィ連想記憶システムを用いたが、必ずしもファジィ要素
を取り入れずにカオス的想起を入れた構成であってもよ
い。 （第４の実施の形態）グループ分けルール記憶部１１に
記憶されるルールは、現在のエレベータの位置を基準に
記述されているが、各エレベータの現在の位置によら
ず、例えば ルール４：１号機から順に、上方階から応答必要台数の
総和をエレベータ台数で割った数だけ受け持つ。

【００５４】ルール５：応答必要台数に対し、受け持た
せるエレベータの数が少ない場合、少ない分だけ上方を
受け持つエレベータと受け持つホール呼びを交換する。
とすることが異なる。

【００５５】この場合には、応答必要台数が図５のよう
になっているとすると、総和が２３となり、エレベータ
台数を４台とすれば、１号機から順にホール呼び６個ず
つ受け持たせて行く。

【００５６】その結果、グループ分け実行結果は図１１
のようになり、これをもとにエレベータの割当てを行
う。以上のような実施の形態によれば、予め分担区域を
決めておくことができて、かご呼び等で自グループ外に
出ても、自グループ外のホール呼びには応答しないの
で、比較的早く自グループ外に戻ることができる。

【００５７】なお、エレベータの現在の位置によらない
本実施の形態のグループ分けと、第１の実施の形態のエ
レベータの現在の位置を基準としたグループ分けとを組
み合わせてもよい。

【００５８】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、次
のような種々の効果を奏する。請求項１の発明において
は、ビル内の人の流れに基づいて所定時間後までの間の
階床別かつ方向別に応答すべき適切な応答必要台数を決
定でき、何れの階からのホール呼びが発生した場合で
も、長待ちを少なくできる。

【００５９】請求項２の発明においては、ビル内の人の
流れを考慮しつつ応答必要台数を求める一方、グループ
分けルールに基づいて応答必要台数を満たす条件でグル
ープ分けを行うことにより、各階床に比較的近い位置で
必要台数を分散配置でき、何れの階からのホール呼びが
発生した場合でも、長待ちを少なくできる。

【００６０】請求項３の発明においては、既存のグルー
プ分けルールに基づいて新たなルールを作成し、評価が
高いと判断したとき、既存のグループ分けルールに対し
て追加または変更することにより、実際の状況にあった
グループ分けルールを作成できる。

【００６１】請求項４の発明においては、特定の時間帯
ごとに時系列的に階床別、方向別，乗車人数などのデー
タを学習記録するので、ビル内の人の流れを確実に学習
でき、ひいては応答必要台数を決める際に非常に有効な
データとなる。

【００６２】請求項５の発明においては、乗車人数から
応答必要台数を決定することにより、需要に見合った必
要台数を必要な階床近くに配置でき、迅速かつ円滑に人
を運ぶことができる。

【００６３】請求項６の発明においては、各階床の方向
別の呼びの登録回数に応じて応答必要台数を決定するの
で、需要動向に応じて先行予測的に必要台数を必要な階
床近くに配置でき、迅速かつ円滑に人を運ぶことが可能
である。

【００６４】また、請求項７〜９の発明においては、グ
ループ分けルールの中の数値を乱数により変化させると
か、双方向ニューラルネットをもつ連想記憶システムで
構成されカオス的想起を取り入れるとか、或いは双方向
ニューラルネットをもつファジィ連想記憶システムで表
現したファジィ知識を用い、カオス的想起を取り入れる
ことにより、それぞれ新たなルールを推論するので、予
め想定外の状況変化に対応するルールも容易に作成で
き、より細かく群管理のサービスを提供できる。

【００６５】さらに、請求項１０の発明においては、新
たなルールを一定の基準に基づいて評価することによ
り、各ビルの特徴にあったルールを選択でき、想定外の
状況変化に対応可能となる。さらに、請求項１１〜１３
の発明においては、ビルの需要状況その他の要因を考慮
しつつ任意にグループ分けを選択使用可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係わるエレベータ群管理制御装置の
一実施の形態を示す構成図。

【図２】 本装置におけるホール呼びに対するエレベー
タの割当時に用いるグループ分け結果のテーブルデータ
図。

【図３】 図１の需要学習部で学習記録するデータの一
例を示す図。

【図４】 乗車人数から応答必要台数を決定するための
テーブル図。

【図５】 図１の応答必要台数決定部を用いて決定した
各階床別，方向別のの応答必要台数を示す図。

【図６】 現在の各号機の状態からグループ分けルール
および応答必要台数に基づいてグループ分けを行うとき
の説明図。

【図７】 図１の応答必要台数決定部を用いてホール呼
び個数から決定した応答必要台数を示す図。

【図８】 図１のルール推論部の一実施の形態を示す構
成図。

【図９】 カオス的想起を説明する図。

【図１０】 数値パターンと優先度との関係を説明する
図。

【図１１】 グループ分け実行結果を説明する図。

【符号の説明】

２…ホール呼び登録管理部 ４…エレベータ制御装置 ５…割当制御部 ７…需要学習部 ８…応答必要台数決定部 １０…グループ分け装置 １１…グループ分けルール記憶部 １２…ルール推論部 １３…ルール評価部 １４…グループ分け実行部

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のエレベータを運行管理するエレ
   ベータ群管理制御装置において、 ホール呼びの状態を管理するホール呼び登録管理手段
   と、 前記ホール呼び登録管理手段からのホール呼び登録信号
   と各エレベータ制御装置の状態信号からビル内の人の流
   れを学習する需要学習手段と、 この需要学習手段による学習結果を用いて、現時点から
   所定時間後までの間の階床別かつ方向別に応答すべきエ
   レベータの応答必要台数を決定する応答必要台数決定手
   段とを備え、 この応答必要台数を前記ホール呼びに対するエレベータ
   の割当てに用いることを特徴とするエレベータ群管理制
   御装置。
2. 【請求項２】 複数のエレベータを運行管理するエレ
   ベータ群管理制御装置において、 ホール呼びの状態を管理するホール呼び登録管理手段
   と、 前記ホール呼び登録管理手段からのホール呼び登録信号
   と各エレベータ制御装置の状態信号からビル内の人の流
   れを学習する需要学習手段と、 この需要学習手段による学習結果を用いて、現時点から
   所定時間後までの間の各階ごとに方向別に応答すべきエ
   レベータの応答必要台数を決定する応答必要台数決定手
   段と、 前記各エレベータ制御部からの状態信号とグループ分け
   ルールとから前記応答必要台数を満たす条件でグループ
   分けを行うグループ分け装置と、 前記ホール呼び登録管理手段からホール呼び登録信号を
   受けたとき、前記グループ分け装置のグループ分けに従
   って前記ホール呼びに対するエレベータの割当てを行う
   割当手段と、 を備えたことを特徴とするエレベータ群管理制御装置。
3. 【請求項３】 グループ分け装置は、グループ分けル
   ールを記憶するグループ分けルール記憶手段と、この記
   憶手段に記憶される既存のグループ分けルールから新し
   いグループ分けルールを推論するルール推論手段と、こ
   のルール推論手段によって推論される新しいグループ分
   けルールが有効であるか否かを判断し、有効であれば前
   記グループ分けルール記憶部のグループ分けルールに対
   し追加または変更するルール評価手段と、各エレベータ
   制御部からの状態信号と前記グループ分けルール記憶手
   段に記憶されるグループ分けルールとから前記応答必要
   台数決定手段の応答必要台数を満たす条件でグループ分
   けを実行するグループ分け実行部とを備えたことを特徴
   とする請求項２に記載のエレベータ群管理制御装置。
4. 【請求項４】 需要学習手段は、特定の時間帯ごとに
   前記ホール呼び登録信号に基づき、前記各エレベータ制
   御装置の状態信号から乗車人数を求め、時系列的に階床
   別、方向別，乗車人数などのデータを学習記録する請求
   項１または請求項２に記載のエレベータ群管理制御装
   置。
5. 【請求項５】 応答必要台数決定手段は、前記需要学
   習手段による学習結果を用いて、各階床の方向別の乗車
   人数から応答必要台数を決定することを特徴とする請求
   項１または請求項２に記載のエレベータ群管理制御装
   置。
6. 【請求項６】 応答必要台数決定手段は、前記需要学
   習手段による学習結果を用いて、各階床の方向別の呼び
   の登録回数に応じて応答必要台数を決定することを特徴
   とする請求項１または請求項２に記載のエレベータ群管
   理制御装置。
7. 【請求項７】 ルール推論手段は、前記グループ分け
   ルールの中の数値を乱数により変化させ、新たなルール
   を推論することを特徴とする請求項２または請求項３に
   記載のエレベータ群管理制御装置。
8. 【請求項８】 ルール推論手段は、双方向ニューラル
   ネットをもつ連想記憶システムで構成され、カオス的想
   起により新たなルールを推論することを特徴とする請求
   項２または請求項３に記載のエレベータ群管理制御装
   置。
9. 【請求項９】 ルール推論手段は、双方向ニューラル
   ネットをもつファジィ連想記憶システムで表現したファ
   ジィ知識を用い、カオス的想起により新たなルールを推
   論することを特徴とする請求項２または請求項３に記載
   のエレベータ群管理制御装置。
10. 【請求項１０】 ルール評価手段は、需要学習手段か
    ら得られる新たなルールについて、過去のホール呼び登
    録から応答するまでの評価値と実際の評価値とを比較し
    有効性を評価することを特徴とする請求項２または請求
    項３に記載のエレベータ群管理制御装置。
11. 【請求項１１】 グループ分けルールは、現在のエレ
    ベータの位置を基準に記述されたものであることを特徴
    とする請求項２、請求項３、請求項７および請求項８の
    何れか１つに記載のエレベータ群管理制御装置。
12. 【請求項１２】 グループ分けルールは、現在のエレ
    ベータの位置によらず、グループ分けするように記述さ
    れたものであることを特徴とする請求項２、請求項３、
    請求項７および請求項８の何れか１つに記載のエレベー
    タ群管理制御装置。
13. 【請求項１３】 グループ分けルールは、現在のエレ
    ベータの位置を基準に記述されたものと、現在のエレベ
    ータの位置によらず、グループ分けするように記述され
    たものとの組み合わせであることを特徴とする請求項
    ２、請求項３、請求項７および請求項８の何れか１つに
    記載のエレベータ群管理制御装置。