JPS62205972A - エレベータ群最適運行解析装置 - Google Patents
エレベータ群最適運行解析装置Info
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- JPS62205972A JPS62205972A JP61046946A JP4694686A JPS62205972A JP S62205972 A JPS62205972 A JP S62205972A JP 61046946 A JP61046946 A JP 61046946A JP 4694686 A JP4694686 A JP 4694686A JP S62205972 A JPS62205972 A JP S62205972A
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- Japan
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- elevator
- optimal operation
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 12
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 claims description 8
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- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 102400000011 Cytochrome b-c1 complex subunit 9 Human genes 0.000 description 2
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Landscapes
- 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、エレベータ群の最適運行およびサービス限
界を解析することにより、群管理システムの設計・開発
に対する基礎資料を提供するのに好適なエレベータ群最
適運行解析システムに関するものである。
界を解析することにより、群管理システムの設計・開発
に対する基礎資料を提供するのに好適なエレベータ群最
適運行解析システムに関するものである。
従来のエレベータ群最適運行を解析するシステムでは、
各乗客の呼び階と目的階を一つ一つのノードに対応させ
、各エレベータの最適運行を求める問題を組合せること
により最適化問題としてとらえ、分枝限定法を用いて解
くことによりエレベータ群最適運行を解析する方法がと
られている。
各乗客の呼び階と目的階を一つ一つのノードに対応させ
、各エレベータの最適運行を求める問題を組合せること
により最適化問題としてとらえ、分枝限定法を用いて解
くことによりエレベータ群最適運行を解析する方法がと
られている。
従来の解析方法では問題の定式化が煩雑であり、また分
枝限定法を用いて階の探索を行なっていたため乗客数が
増加するにつれて解析に要する計算時間が指数的に増大
し、多人数の問題に対しては適用が困難であり、実際の
ビルの交通流の内ごく限られた時間帯の解析しか行なえ
ないという問題点があった。
枝限定法を用いて階の探索を行なっていたため乗客数が
増加するにつれて解析に要する計算時間が指数的に増大
し、多人数の問題に対しては適用が困難であり、実際の
ビルの交通流の内ごく限られた時間帯の解析しか行なえ
ないという問題点があった。
この発明はかかる問題点を解決するためになされたもの
で、通常のビルにおいて生じる長時間帯の交通流に対す
るエレベータ群最適運行の解析を可能とするシステ１、
を得ることを目的とする。
で、通常のビルにおいて生じる長時間帯の交通流に対す
るエレベータ群最適運行の解析を可能とするシステ１、
を得ることを目的とする。
この発明に係わるエレベータ群最適運行解析システムは
、与えられた状況下でのエレベータ群の最適運行とサー
ビス限界を求める問題に対し、従来のものより定式化を
筒略化したうえでシュミレーテッド・アニーリング法（
Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ）により解の
探索を行なう最適運行探索ユニットを設けたものである
。
、与えられた状況下でのエレベータ群の最適運行とサー
ビス限界を求める問題に対し、従来のものより定式化を
筒略化したうえでシュミレーテッド・アニーリング法（
Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ）により解の
探索を行なう最適運行探索ユニットを設けたものである
。
この発明においては、与えられた状況下（交通流）にお
けるエレベータ群の最適運行を求める問題を組合せ最適
化問題としてとらえ、シュミレーテッド・アニーリング
法を用いて解くごとにより、エレベータ群の最適運行お
よびサービス限界を解析するものである。
けるエレベータ群の最適運行を求める問題を組合せ最適
化問題としてとらえ、シュミレーテッド・アニーリング
法を用いて解くごとにより、エレベータ群の最適運行お
よびサービス限界を解析するものである。
以下、この発明の一実施例によるエレベータ群最適運行
解析システムを図面に基づき説明する。
解析システムを図面に基づき説明する。
第１図は全体構成を示すブロック図である。この発明の
システムは大きく分けてユーザインタフェース１．交通
流データベース２．交通条件データベース３．最適解探
索ユニットとしての最適運行探索ユニット４からなる。
システムは大きく分けてユーザインタフェース１．交通
流データベース２．交通条件データベース３．最適解探
索ユニットとしての最適運行探索ユニット４からなる。
なおＩＡはユーザである。このうち、ユーザインタフェ
ース１はシステムとユーザとの間の情報の入出力を計算
機端末を通じて行うものである。交通流データベース２
は乗客の呼び（呼び階、目的階、呼び時刻）に関する情
報を、また交通条件データベース３はビル内交通条件（
エレベータ台数、速度、サービス階床数、基準階など）
に関する情報を所有している。
ース１はシステムとユーザとの間の情報の入出力を計算
機端末を通じて行うものである。交通流データベース２
は乗客の呼び（呼び階、目的階、呼び時刻）に関する情
報を、また交通条件データベース３はビル内交通条件（
エレベータ台数、速度、サービス階床数、基準階など）
に関する情報を所有している。
最適運行探索ユニット４は、上記の交通流データベース
２と交通条件データベース３から交通流。
２と交通条件データベース３から交通流。
交通条件に関する情報を読み込み、与えられた状況下で
のエレベータ群最適運行およびサービス限界の演算をシ
ュミレーテッド・アニール法により行う。また、この最
適運行探索ユニット４は初朋解設定サブユニット５．探
索スケジュール設定サブユニット６、解生成サブユニッ
ト７、評価値演算サブユニット８．解探索サブユニット
９から構成されているが、これらの詳細については以下
の動作説明の欄で述べる。
のエレベータ群最適運行およびサービス限界の演算をシ
ュミレーテッド・アニール法により行う。また、この最
適運行探索ユニット４は初朋解設定サブユニット５．探
索スケジュール設定サブユニット６、解生成サブユニッ
ト７、評価値演算サブユニット８．解探索サブユニット
９から構成されているが、これらの詳細については以下
の動作説明の欄で述べる。
次に動作について説明する。まず、このエレベータ群最
適運行解析システムは、前述した様に与えられた状況下
でのエレベータ群の最適運行を求める問題を組合せるこ
とにより最適化問題としてとらえ、シュミレーテッド・
アニール法を用いて解（ことによりエレベータ群のサー
ビス限界を解析するものである。−例としてｍ台のエレ
ベータで１人の乗客を運搬する場合について説明する。
適運行解析システムは、前述した様に与えられた状況下
でのエレベータ群の最適運行を求める問題を組合せるこ
とにより最適化問題としてとらえ、シュミレーテッド・
アニール法を用いて解（ことによりエレベータ群のサー
ビス限界を解析するものである。−例としてｍ台のエレ
ベータで１人の乗客を運搬する場合について説明する。
まず運搬すべき乗客の各呼び階、目的階を下記（１）式
の様に各ノードに対応させ、また各エレベータの運行順
序を下記（２）式の様に記述する。
の様に各ノードに対応させ、また各エレベータの運行順
序を下記（２）式の様に記述する。
Ｆ ＝（ｆ（１）、 ｆ（２）、−、ｆ（２ｎ））
−・”（１１ｅ ＝ １− ｍ １
≦ ｊ、 ｋ ≦ ２０（ｇ（ｅ、ｈ（ｅ、ｊ））−
ｊ 、 ｈ（ｅ、ｇ（ｅ、ｋ））−ｋ ）変数ｇ
（ｅ、ｋ） 、 ｈ （ｅ、ｊ）はエレベータｅがその
に回目の運行でノードｊへ行くことを意味する。
−・”（１１ｅ ＝ １− ｍ １
≦ ｊ、 ｋ ≦ ２０（ｇ（ｅ、ｈ（ｅ、ｊ））−
ｊ 、 ｈ（ｅ、ｇ（ｅ、ｋ））−ｋ ）変数ｇ
（ｅ、ｋ） 、 ｈ （ｅ、ｊ）はエレベータｅがその
に回目の運行でノードｊへ行くことを意味する。
エレベータ運行上の制約を満たず範囲で上記２０個のノ
ードを一度ずつ巡り、乗客の待時間を最小にするような
各エレベータ運行順序ｇ （ｅ、ｋ） 、 ｈ（ｅ、ｊ
）が求めるエレベータ群の最適運行となる。
ードを一度ずつ巡り、乗客の待時間を最小にするような
各エレベータ運行順序ｇ （ｅ、ｋ） 、 ｈ（ｅ、ｊ
）が求めるエレベータ群の最適運行となる。
ここで上記変数ｇ（ｅ、ｋ）、 ｈ（ｅ、ｊ）を直接用
いても問題を定式化することは可能であるかくまた従来
の解析システムではその方法がとられていたが）、エレ
ベータ運行の特徴および運行上の制約条件をこれらの変
数で記述することははなはだ煩雑であり、またそのため
解探索の計算時間も大きくなる。
いても問題を定式化することは可能であるかくまた従来
の解析システムではその方法がとられていたが）、エレ
ベータ運行の特徴および運行上の制約条件をこれらの変
数で記述することははなはだ煩雑であり、またそのため
解探索の計算時間も大きくなる。
従って、ここでは基本的にエレベータの動きがアップ、
ダウンスキャンの２通りであることに注目し、新たに以
下の２つの割当て変数を定義して定式化を簡略化する。
ダウンスキャンの２通りであることに注目し、新たに以
下の２つの割当て変数を定義して定式化を簡略化する。
ｉ＝ １ − ｎ ｌ＜ｓ＜ｎ変数ｘ （ｉ）
は乗客ｉをエレベータｅに割当て、５ｃ（ｉ）は乗客を
そのエレベータの２ｓ −ｕ ｄ （ｉ）回目のスキャ
ンに割当てることを意味する。ここでスキャンとは、各
エレベータがある解から上昇（下降）して反転するまで
の一連の動作をいう。
は乗客ｉをエレベータｅに割当て、５ｃ（ｉ）は乗客を
そのエレベータの２ｓ −ｕ ｄ （ｉ）回目のスキャ
ンに割当てることを意味する。ここでスキャンとは、各
エレベータがある解から上昇（下降）して反転するまで
の一連の動作をいう。
ｇ （ｅ、ｋ） 、 ｈ （ｅ、ｊ）の値はｘ （ｉ）
、 ５ｃ（ｉ）から一意的に求めることができる。
、 ５ｃ（ｉ）から一意的に求めることができる。
以上の変数を用いてエレベータ群の最適運行を求める問
題は以下の様に定式化できる。
題は以下の様に定式化できる。
（ΣΣ（ｔ（ｅ、ｈ（ｅ、２ｉ−１）） −Ｔ（ｉ））
） −−＞ｍｉｎ・・・・・・（４） 〈エレベータ運行上の制約条件〉に従う。
） −−＞ｍｉｎ・・・・・・（４） 〈エレベータ運行上の制約条件〉に従う。
ｔ（ｅ、ｈ（ｅ、２ｉ−１）） −Ｔ（ｉ） ＞０
・・・・・・ｆ５）ｅ＝ １・・・ｍ ｉ＝
ｌ・・・ｎただし、 Ｔ（ｉ） ：乗客ｉの呼び時刻 ｔ（ｅ、ｋ）：エレベータｅＯｋ回目の運行到着時刻 （ｘ（ｉ）、５ｃ（ｉ）、ｇ（ｅ、ｋ）から決定される
）（５）弐の制約条件を満たし、（４）式の評価関数の
値を最小にするｘ （ｉ） 、 ５ｃ（ｉ）の組合せを
求めれば、最適なｇ（ｅ、ｋ） ＋ ｈ（ｅ、ｊ）すな
わちエレベータ群の最適運行が求まる。これらｘ （ｉ
） 、 ５ｃ（ｉ）の組合せは膨大な数にのぼるため、
シュミレーテッド・アニール法を用いて効率的に探索を
行う。この具体的な探索手順については第２図を用いて
説明する。
・・・・・・ｆ５）ｅ＝ １・・・ｍ ｉ＝
ｌ・・・ｎただし、 Ｔ（ｉ） ：乗客ｉの呼び時刻 ｔ（ｅ、ｋ）：エレベータｅＯｋ回目の運行到着時刻 （ｘ（ｉ）、５ｃ（ｉ）、ｇ（ｅ、ｋ）から決定される
）（５）弐の制約条件を満たし、（４）式の評価関数の
値を最小にするｘ （ｉ） 、 ５ｃ（ｉ）の組合せを
求めれば、最適なｇ（ｅ、ｋ） ＋ ｈ（ｅ、ｊ）すな
わちエレベータ群の最適運行が求まる。これらｘ （ｉ
） 、 ５ｃ（ｉ）の組合せは膨大な数にのぼるため、
シュミレーテッド・アニール法を用いて効率的に探索を
行う。この具体的な探索手順については第２図を用いて
説明する。
第２図はエレベータ群最適運行を求めるフローチャート
である。ステップＳ１ではデータベースより交通流と交
通条件のデータを、またユーザインタフェースを通じて
解の探索スケジュールを設定するのに必要な乙Ｔ、Ｗの
値を入力する。このｒ、Ｔ、ｗの値は問題の規模に応じ
てユーザが任意に設定することができる。
である。ステップＳ１ではデータベースより交通流と交
通条件のデータを、またユーザインタフェースを通じて
解の探索スケジュールを設定するのに必要な乙Ｔ、Ｗの
値を入力する。このｒ、Ｔ、ｗの値は問題の規模に応じ
てユーザが任意に設定することができる。
またステップＳ２では初期解の設定を行う。初期解とし
ては、乗客が多くのエレベータに分散し、各エレベータ
は割当られた乗客に対し呼び時刻の速い順に巡回するも
のとして、 とする。（ｉｍｏｄｍ）はｍの剰余を表し、１ｆｉｘは
整数化を表す。この初期解の設定は第１図の初期解設定
サブユニット５が行う。
ては、乗客が多くのエレベータに分散し、各エレベータ
は割当られた乗客に対し呼び時刻の速い順に巡回するも
のとして、 とする。（ｉｍｏｄｍ）はｍの剰余を表し、１ｆｉｘは
整数化を表す。この初期解の設定は第１図の初期解設定
サブユニット５が行う。
次にステップＳ３では探索スケジュールを設定する。そ
して、ステップＳ３は探索スケジュール設定サブユニッ
ト６が行う。
して、ステップＳ３は探索スケジュール設定サブユニッ
ト６が行う。
またステップＳ４では新たな解を生成し、ステップＳ５
でその解に対する評価値の計算を行う。
でその解に対する評価値の計算を行う。
ステップＳ４、Ｓ５は解生成サブユニット７と評価値演
算サブユニット８がそれぞれ行う。さらに、ステップＳ
６ではステップＳ５での結果から評価値が改良されたか
否かの判定を行い、その結果と探索スケジュールに応じ
てステップ３７ａ、Ｓ７ｂ、Ｓ７ｃで解および評価値を
記憶する。またステップＳ８では、ステップＳ４から３
７ａ−３７０まではステ゛ツブＳ１で入力した探索スケ
ジュールに従ってＷ回繰り返されたかを判定する。ステ
ップＳ９では探索打切の判定を行い、ＳＩＯで解が出力
される。ステップ８６〜ＳＩＯは解探索サブユニット９
が行う。
算サブユニット８がそれぞれ行う。さらに、ステップＳ
６ではステップＳ５での結果から評価値が改良されたか
否かの判定を行い、その結果と探索スケジュールに応じ
てステップ３７ａ、Ｓ７ｂ、Ｓ７ｃで解および評価値を
記憶する。またステップＳ８では、ステップＳ４から３
７ａ−３７０まではステ゛ツブＳ１で入力した探索スケ
ジュールに従ってＷ回繰り返されたかを判定する。ステ
ップＳ９では探索打切の判定を行い、ＳＩＯで解が出力
される。ステップ８６〜ＳＩＯは解探索サブユニット９
が行う。
以上が解探索手順および最適解探索ユニット１の動作説
明である。このユニットの動作により最適解が求められ
ると、ユーザインタフェース２を通じて最適運行および
サービス限界が計算機端末上に出力される。
明である。このユニットの動作により最適解が求められ
ると、ユーザインタフェース２を通じて最適運行および
サービス限界が計算機端末上に出力される。
この発明は以上説明したように、与えられた状況下での
エレベータ群最適運行を求める問題を組み合せて最適化
問題としてとらえ、その定式化を簡略化したうえでシュ
ミレーテッド・アニール法を用いて解くようにしたので
、解の探索効率が大幅に改善され、従来解析することの
できなかった長時間帯における交通流に対するサービス
限界の解析が可能となり、群管理システムに対する重要
かつ実用的な一評価指標を提供することが出来る効果が
ある。
エレベータ群最適運行を求める問題を組み合せて最適化
問題としてとらえ、その定式化を簡略化したうえでシュ
ミレーテッド・アニール法を用いて解くようにしたので
、解の探索効率が大幅に改善され、従来解析することの
できなかった長時間帯における交通流に対するサービス
限界の解析が可能となり、群管理システムに対する重要
かつ実用的な一評価指標を提供することが出来る効果が
ある。
第１図はこの発明の一実施例によるエレベータ群最適運
行解析システムの構成図、第２図は第１図に示すエレベ
ータ群最適運行解析システムにおける最適運行探索を説
明するためのフローチャートである。 ■はユーザインタフェース、２は交通流データヘース、
３は交通条件データベース、４は最適運行探索ユニット
（最適解探索ユニット）。
行解析システムの構成図、第２図は第１図に示すエレベ
ータ群最適運行解析システムにおける最適運行探索を説
明するためのフローチャートである。 ■はユーザインタフェース、２は交通流データヘース、
３は交通条件データベース、４は最適運行探索ユニット
（最適解探索ユニット）。
Claims (1)
- （１）乗客一人一人の呼びに関する情報を所有する交通
流データベースと、ビル内交通条件に関する情報を所有
する交通条件データベースと、上記交通流データベース
から交通流に関するデータを読み込むとともに上記交通
条件データベースから交通条件に関するデータを読み込
み、その与えられた状況下での全ての乗客の各エレベー
タへの割当と各エレベータの運行順序の組合せに対して
シュミレーテッド・アニール法により探索を行ない、エ
レベータ群の最適運行およびサービス限界の演算を行な
う最適解探索ユニットとを備えたことを特徴とするエレ
ベータ群最適運行解析システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61046946A JPH0717322B2 (ja) | 1986-03-04 | 1986-03-04 | エレベータ群最適運行解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61046946A JPH0717322B2 (ja) | 1986-03-04 | 1986-03-04 | エレベータ群最適運行解析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62205972A true JPS62205972A (ja) | 1987-09-10 |
| JPH0717322B2 JPH0717322B2 (ja) | 1995-03-01 |
Family
ID=12761461
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61046946A Expired - Fee Related JPH0717322B2 (ja) | 1986-03-04 | 1986-03-04 | エレベータ群最適運行解析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0717322B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4494696B2 (ja) * | 1999-10-21 | 2010-06-30 | 三菱電機株式会社 | エレベーター群管理装置 |
-
1986
- 1986-03-04 JP JP61046946A patent/JPH0717322B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4494696B2 (ja) * | 1999-10-21 | 2010-06-30 | 三菱電機株式会社 | エレベーター群管理装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0717322B2 (ja) | 1995-03-01 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |