JPS6246880A - エレベ−タ−の群管理制御装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明はエレベータ−の群管理制御装置に係り、特にコ
ンピュータを利用したエレベータ一群管理制御に好適な
群１１？理制御装置に関するものである。

〔発明の背景〕

最近、マイクロコンピュータ（以下マイコンと称す）が
各種産業に応用されてきており、エレベータ−の分野に
おいても、複数のエレベータ−を効率良く管理する群管
理制御装置や１個々のエレベータ−を制御する号機制御
装置に適用されている。こうした試みは、マイコンの持
つ、小型、高機能、高信頼性、低コストの特徴のため、
エレベータ−制御装置に大きな貢献をもたらしている。

例えば１群管理制御の場合１発生するホール呼びを個々
にオンラインで監視し、全体のホール呼びのサービス状
況を加味して、最適なエレベータ−を選択して割当てる
ことが可能となり、待時間短縮に大きく寄与している。

また、乗客の多く発生したホールには複数台のエレベー
タ−をサービスさせたり、重役階には待時間の短いエレ
ベータ−をサービスさせるなどの優先サービス制御が可
能となり、きめ細かな制御が行い得るようになってきて
いる。

一方、エレベータ−の呼び割当ては、ビル全体のサービ
ス状態を考慮した評価関数を演算し、その評価関数値の
最小（あるいは最大）のエレベータ−としていた。また
、乗客へのサービス性能向上のみならず、省エネルギー
運転となる運転方式がいくつか提案されている。

従来より提案されている主な呼び割当て方式を次に示す
。

（１）予測待時間が最小なエレベータ−に呼びを割当て
る。

（２）割当て済呼びの予測待時間の最大値を各エレベー
タ−毎に求め、このｊｒｋ大値が最小となるエレベータ
−に新たに発生した呼びを割当てる（特公昭５６−４７
１１０号公報参照）。

（３）所定の基準待時間に対する呼びの予測待時間の偏
差値を呼びの評価値とし、この値が最小となるエレベー
タ−に新たに発生した呼びを割当てる（特公昭５５−２
１７０９号公報参照）。

（４）すべてのホール呼びにサービスするものと仮定し
た予測待時間の総和または２乗総和が最小なエレベータ
−または全エレベータ−の総和の合計の増分が最小とな
るエレベータ−に発生したホール呼びを割当てる。

以上に示す基本的な呼び割当て方式には、エレベータ−
相互間の位置関係が含まれていないため、このままでは
どの方式もだんご運転となり、サービスが最良とならな
い。そこで、停止呼び評価関数の概念が提案されている
（特開昭５２−４７２４９号公報、特開昭５２−１２６
８４号公報参照）。すなわち、発生した呼びに近い階床
から着目エレベータ−の割当て済ホール呼びやかご呼び
を考慮（重み付き係数を設定する）してサービス評価値
を算出することによりだんご運転を解消させるものであ
る。

さらに、この重み付き係数を交通需要に応じた最良値と
するために、シュミレーション機能を設けて最良の重み
付きパラメータを求める改善案が提案されている（特開
昭５８−６３６６８号公報）。

以上のように、マイコン等のコンピュータ利用により、
ランダムロジック構成に比して大幅な性能、機能の向上
が図られてきた。しかし、上記した各種の呼び割当て方
式にはそれぞれ−長、−短があり、また、交通需要によ
って性能の差が変化する。しかるに、これまでのエレベ
ータ一群管理制御装置では、あらかじめ決められた固定
化された呼び割当て制御方式により運転制御されている
ため、時々刻々と変化するビル環境に必ずしも適応した
システムとなっていない。また、交通需要を学習し、呼
び割当て制御に使用する呼び割当て方式選択パラメータ
をシミュレーションにより求めるシステムにおいては、
新しい特徴を持つ交通需要が発生した場合に、交通需要
の学習結果より新しい特徴モートを生成し、この新しい
特徴モードにより学習された交通需要をもとに数回のシ
ミュレーションを繰り返し実行し、最適な重み付きパラ
メータ　（Ｍ紙力式パラメータ）を決定するまでに数日
を要する。

このため、特に交通需要が急増した場合とか、省エネル
ギーのためや万一の故障によりエレベータ−の稼動台数
が減少した場合には、呼び割当て方式が一定のためと新
しい重み付きパラメータの生成に数回を要するため、効
果的な管理制御が困難となり、サービス低下を招くこと
になる。

〔発明の目的〕

本発明は上記に鑑みてなされたもので、その目的とする
ところは、シミュレーション等の複雑な処理をすること
なく種々に変化する交通需要に即応した効率のよいエレ
ベータ−サービスを可能とすることができるエレベータ
−の群管理制御装置を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明の特徴は、Ｗｌ数台のエレベータ−のうち選択さ
れたエレベータ−に呼びを割当てる呼び割当てプログラ
ムは、複数の可変パラメータを有する呼び割当て評価関
数にしたがってホール呼びをサービスするエレベータ−
を選択するように構成し、エレベータ−のサービス性能
を評価する複数の評価要素検出手段と、制御の基準とな
る複数の制御則を選択するための評価要素の集合度合を
示す値を生成する生成手段と、上記複数の制御則のうち
満足度の高い制御則を選択する選択手段と、上記複数の
制御則または選択された上記満足度の高い制御則を用い
て−１−、記可変パラメータの最適な値を演算する演算
手段とを具備する構成とした点にある。

〔発明の実施例〕

以下本発明を第１図、第２図、第５図〜第１０図に示し
た実施例および第３図、第４図、第１１図〜第１４図を
用いて詳細に説明する。なお、実施例の説明は、まず、
本発明を実現するハードウェア構成を述へ、次に、全体
ソフトウェア構成とその制御概念について述べ、Ｑ後に
上記制御概念を実現するフローチャートについて説明す
る。

第１図は、本発明の一実施例の全体ハードウェータ−運
転制御を司るマイコンＭ１とファジー（Ｆｕｚｚｙ）　
　制御を司るマイコンＭ２とがあり、マイコンＭ１とＭ
２間は直列通信プロセッサ５ＤＡｃにより、通信線ＣＭ
ｃを介してデータ通信される。

なお、この５ＤＡｃに関する詳細な構成および動作説明
は特開昭５６−３７９７２号および特開昭５６−３７９
７３号公報に開示されている。また、本実施例ではマイ
コンＭ２も使用しているがマイコンＭ１ですべて構成す
ることもできる。

エレベータ−運転制御を司るマイコンＭ１には、ホール
呼び装置ＨＤからの呼び信号ＨＣが並列入出力回路ＰＩ
Ａを介して接続してあり、また、ドアの開閉や、かごの
加減速指令等個々のエレベータ−を制御する号機制御用
マイコンＥ１〜）？、、（ここで、エレベータ−はｎ号
機あるものとする）とは、前記同様の直列通信プロセッ
サＳＤＡ＋〜ＳＤＡ、と通信線ＣＭ　ｓ　−ＣＭ　ｎ　
を介して接続してある。

また１号機制御用マイコンＥｌ−Ｅｎには、制御に必要
なかと呼び情報、エレベータ−の各種安全リミットスイ
ッチ、リレー、応答ランプで構成された制御入出力素子
ＥＩ〇五〜ＥＩＯｎが通信ｆｉＳＩＯｔ〜５ＩＯｎを介
して接続してある。

第２図はソフトウェアの一実施例を示す全体構成図であ
り、ソフトウェアは大別して運転制御系ソフトウェアＳ
ＦＩとファジー制御系ソフトウエアＳ　ｒ＝’　２とよ
りなる。

運転制御系ソフトウェアＳＦＩは、呼び割当て処理や、
エレベータ−の分散待機処理等のエレベータ−の群管理
制御を直接的に指令し制御する運転制御プログラム５Ｆ
１４より成り、このプログラムの入力情報として１号機
制御プログラムから送信されてきたエレベータ−の位置
、方向、かご呼び等のエレベータ−制御データテーブル
５Ｆ１１、ホール呼びテーブル５Ｆ１２、エレベータ−
の管理台数等のエレベータ−仕様テーブル５Ｆ１３なら
びにファジー制御系ソフトウェアＳＦ２で演算し出力さ
れた最適運転方式選択パラメータならびに呼び割当て制
御パラメータ等のデータがある。

一方、ファジー制御系ソフトウェアＳＦ２は、下記の処
理プログラムより構成してある。

（Ａ）エレベータ−利用情報収集プログラム５Ｆ２０こ
れは、乗降人数、ホール呼びおよびエレベータ−制御デ
ータテーブル５Ｆ１２．１１の内容をオンラインで一定
周期毎にサンプリングし、呼び割当て方式の選択用デー
タを収集するプログラムである。

（Ｂ）交通需要学習演算プログラムＳ　Ｆ　２２これは
、エレベータ−利用情報収集プログラム５Ｆ２０により
収集されたサンプリングデータテーブル５Ｆ２１のオン
ラインのサンプリングデータの内容とエレベータ−仕様
テーブル５Ｆ２７の内容と過去の時間帯における内容と
を加味して交通需要データを演算するプログラムで、そ
の結果は交通需要データテーブル５Ｆ２３へ出力する。

（Ｃ）交通需要区分プログラム５Ｆ２４これは、交通需
要データテーブル５Ｆ２３より得られる行先別交通需要
と時刻情報とを入力してビル内交通量を出動、昼食前、
昼食中、昼食後。

平常、平常混雑、退勤、閑散などのエレベータ−の群管
理の運転効率に影響を及ぼす特徴をもつ交通需要に分割
するプログラムで、その結果は、交通需要区分テーブル
５Ｆ２５へ出力する。

（Ｄ）統計処理演算プログラム５Ｆ３４これは、交通需
要データテーブル５Ｆ２３と交通需要区分テーブル５Ｆ
２５の内容を入力して５分割された各交通需要毎の平均
ホール呼び継続時間、長待ち発生確率、停止確率、満員
予測等の演算を行い、統計テーブル５Ｆ３５へ出力する
。

（Ｅ）ファジー推論による最適運転制御パラメータの演
算プログラム５Ｆ３１ これは、交通需要データテーブル５Ｆ２３．交通需要区
分テーブル５Ｆ２５．統計テーブル５Ｆ３５のデータを
もとに分割された各交通需要毎に最適な運転制御パラメ
ータを演算するプログラムである。

以上、本発明におけるエレベータ−の群管理制御装置の
全体構成の一実施例について説明したが、次に、運転制
御プログラム５Ｆ１４を形成する各種パラメータの演算
方法について説明する。

まず、本実施例で使用する語句の説明を行う。

（イ）　サービス指標（Ｆｒ） エレベータ一群管理システムのサービス性能を評価する
ための指標である。この目的には、平均待ち時間が一般
に用いられてきたが、実際の稼動状態においては平均待
ち時間を計測できないので、ホール呼び継続時間（第１
到着乗客の待時間）とする。

（ロ）呼び割当て方式パラメータ 群管理エレベータ−における呼び割当て方式（呼び割当
てアルゴリズム）としては種々あるが。

基本的な方式を第３図に示す。呼び割当て方式〇。

■にはそれぞれ長所、短所があり、また、交通需要（交
通量のみならず階床相互の人の流れも含む）により評価
（シミュレーション結果）が変動する。

したがって、ビルの用途や環境により要求される省電力
率や長待ち率が平均待時間などを指標とする目標値と、
交通需要とから最適な呼び割当て方式を選択する必要が
ある。さらには、ｍ数の呼び割当て方式を重み付き係数
に応じて複合させて、最適な呼び割当てプログラムを生
成する必要がある。この重み付き係数（または選択信号
）を呼び割当て方式パラメータと称する。

次に、呼び割当て方式パラメータの演算についての概要
を説明する。待時間評価値Ｔを複数の呼び割当ての方式
の複合により演算し、各方式の利点の相乗効果を生み出
したり、各方式の中間的な特徴を持つ呼び割当てプログ
ラムを生成できる。

これを式で表わすと、第１の呼び割当て方式による待時
間評価値をＴｌ、第２の呼び割当て方式による待時間評
価値をＴｚとするとき、総合評価値φ′は、 φ′＝β１・Ｔｒ＋（１−β１）・Ｔｚ　・・・（１）
となる。ここで、β１は両方の呼び割当て方式の重み付
は係数であり、サービス指標による制御目雑値や交通需
要に応じた適当な値（０（β１く１）である。例えば、
第３図に示した呼び割当て方式■と■とを組み合わせた
場合について第４図を用いて説明する。第４図は、第１
の呼び割当て方式として長持時間最小割当て方式を用い
、第２の呼び割当て方式として平均待時間最小割当て方
式を採用した場合の待ち時間分布を示している。

呼び割当て方式パラメータの１つであるパラメータβ１
の値が小さいほど平均待時間最小割当ての長所により平
均待ち時間は低下し、逆に短所である長待ち発生が増加
している。このことから、長待ち発生確率は低い方がよ
いが、閑散時のように長待ちの発生しにくい条件では、
βｌの値を小さくシ、平均待ち時間を下げた方がよいこ
とがわかる。

第５図は第２図の運転制御系ソフトウェアＳＦ１のテー
ブル構成図で、大別してエレベータ−制御テーブル、５
ＦＩ１．ホール呼びテーブル５Ｆ１２、エレベータ−仕
様テーブル５Ｆ１３のブロックで構成してある。各ブロ
ック内のテーブルについては、下記に述べる運転制御プ
ログラム５Ｆ１４を説明するとき、その都度述べる。

最初に運転制御系のプログラムを説明し、次にファジー
制御のプログラムを説明する。なお、以下に説明するプ
ログラムは、プログラムを複数のタスクに分割し、効率
よい制御を行うシステムプログラム、すなわち、オペレ
ーティングシステム（Ｏ８）のちとに管理されるものと
する。

したがって、プログラムの起動はシステムタイマーから
の起動や他のプログラムからの起動が自由にできる。

さて、第６図から第８図に運転制御プログラム５Ｆ１４
のフローチャートを示す。なお、運転制御プログラムＳ
　１？　１４の中で特に重要なエレベータ−到着予測時
間テーブルの演算プログラムと呼び割当てプログラムに
ついて説明する。

第６図は、待時間評価値演算の基礎データとなるべきエ
レベータ−の任意の階までの到着予測時間を演算するプ
ログラムのフローチャートである。

このプログラムは例えば１秒毎に周期８動され、エレベ
ータ−の現在位置より任意の階までの到着予測時間を全
階床について、かつ、全エレベータ−について演算する
。

第６図において、ステップＥＩＯとＥ９０は、すべての
エレベータ一台数についてループ処理することを示す。

ステップＥ２０で、まず、ワーク用の時間テーブルＴに
初期値をセットし、その内容を第５図の制御データテー
ブル５ＦＩＩの到着予測時間テーブルにセットする。初
期値として、ドアの開閉状態より、あと何秒で出発でき
るがの時間や、エレベータ−休止時等における起動まで
の所定時間が考えられる。

次に、階床を１つ進め（ステップＥ３０）、階床がエレ
ベータ−位置と同一となったかどうか比較する（ステッ
プＥ４０）、もし、同一となれば。

１台のエレベータ−の到着予測時間テーブルが演算でき
たことになり、ステップＥ９０ヘジャンプし、他のエレ
ベータ−について同様の処理を機りかえず、一方、ステ
ップＥ４０において、”　Ｎ　ｏ”であれば、時間テー
ブルＴに１＃床走行時ｒＩＩＪＴｒを加算する（ステッ
プＥ５０）、そしてこの時間テーブルＴを到着予測時間
テーブルにセットする（ステップＥ６０）、次に、かご
呼びあるいは割当てホール呼び、すなわち、着目エレベ
ータ−がサービスすべき呼びがあるがどうが判定しくス
テップＥ７０）、もしあれば、エレベータ−が停止する
ため、１回停止時間Ｔｓを時間テーブルに加算する（ス
テップＥ８０）、次に、ステップＥ３０ヘジャンプし、
すべての階床について、上記処理を繰り返す。

第７図は、呼び割当てプログラムのフローチャートで、
このプログラムはホール呼び発生時または周期的に起動
される。本プログラムでは、複数の呼び割当てのアルゴ
リズムの長所の相乗効果を発揮する目的から、前述した
（１）式による総合評価値φ′をステップＨ５０で求め
る場合を例にとっているが、例えば、長持時間最小割当
てアルゴリズムだけとしてもよい。ホール呼びが発生す
ると、まず、ステップＩ−Ｉ　Ｏ５でホール呼びの種類
（ｍ）を指定する０次に、ステップＨ１０で発生ホール
呼びを外部より読み込む。そして、ステップＨ３０とＨ
２Ｏとで階床および方向についてループ処理を行う。ス
テップＨ４０では、発生ホール呼びまたは再割当て要求
のある呼びが有るかを判定する。もしなければ、ステッ
プＨ７０へ飛び。

すべての階床、方向について処理する。ステップＨ４０
が“Ｙ　Ｅ　Ｓ　”であるならステップＨ５０の長持ち
呼び最小化呼び割当てアルゴリズム等による呼び割当て
エレベータ−選択を行い、最適エレベータ−に呼びを割
当てる（ステップＨ６０）。

しかる後にステップＨ８０で全ａｍのホール呼びについ
て処理したかを判定し５例えば、一般呼び、特設呼び（
サービス階床の長いエレベータ−を呼ぶボール呼び）、
車椅子呼び（車椅子を利用できる複数台のエレベータ−
のいずれかを呼ぶホール呼び）について処理を行う。

なお、ステップＨ５０における呼び割当てアルゴリズム
は、ホール呼びの種類に応じて変えることができる。す
なわち（１）式におけるパラメータβ１をホール呼びの
種類別に持つことにより実現できる。

第８図は、第７図の評価値φ′を演算するステップＨ５
０における処理の詳細を示すフローチャートである。こ
こでは、−例として第３図に示した割当て方式〇、■を
用いている。

なお、アルゴリズム別評価値Ｔｚ、Ｔｚの演算式を下記
に示す。

（ａ）長持ち最小割当て方式■の評価値Ｔ１は、Ｔｓ＝
Ｔ阿＾Ｘ ここに、　ＴＭＡＸ　　；割当て要求階床を含む前方階
の割当てホール呼び（区間を Ｋｎで示す）予測待時間Ｔの 最大値 となる、このＴ１はステップＨ３Ｏ８で演算する。

（ｂ）平均待時間最小割当て方式■の評価値Ｔ２は、 ここに、ｎ；割当て要求のあるホール呼びを含む割当て
ホール呼び数 となる、これにより、指定された呼び（ｍ、ｉにより決
まる）に対する指定号機（Ｋ）の平均待時間ＴＨＥＮ　
　（ホール呼びの予測待時間の平均時間）をステップＨ
５１２により演算する。

以上の（１）弐〜（３）式により求められる総合評価値
φ′　（ステップＨ５１８）の値の最小値を持つエレベ
ータ−を順次選択しくステップＨ５２０）、サービス可
能なエレベータ−（ステップＨ３Ｏ４）の中から最小値
を持つエレベータ−を選択する０以上の処理をステップ
Ｈ３Ｏ２とＨ５２４により全エレベータ−について実行
すると、ステップＨ５２０での演算により最適な総合評
価値のエレベータ−が選択されることになる。

なお、ステップＨ３Ｏ４では、ホール呼びの種類別にサ
ービスできる階床が号機側に指定されているサービス階
テーブルＳＦ　（ｒｎ、ｉ、ｋ）などからサービス可能
エレベータ−か否かを判定している。したがって、あら
かじめ交通需要に応じてこのサービス階テーブルを更新
しておくことにより、分割急行階の自動変更にともなう
呼び割当て制御を簡単に行うことができる。

以上、交通需要に応じてあらかじめ生成しておいた呼び
割当て方式パラメータβ１の機能により、最適な呼び割
当てアルゴリズムを用いて呼び割当て運転制御を実行で
きることを説明した。

第９図はファジー制御系ソフトウェアＳＦ２の一実施例
を示すテーブル構成図で、最適運転制御パラメータ５Ｆ
３３、サンプリングデータテーブル５Ｆ２１．交通需要
データテーブル５Ｆ２３、エレベータ−仕様テーブル５
Ｆ２７　（第５図の５Ｆ１３と同様のため図示せず）、
交通需要区分テーブル５Ｆ２５および統計テーブルＳ、
Ｆ　３５の構成を示している。

次に、ファジー制御系ソフトウェアＳＦ２のプログラム
について説明する。まず、エレベータ−利用情報収集プ
ログラム５Ｆ２０は、一定周期（例えば１秒）毎に起動
され、かつ、一定時間（例えば１０分間）データを収集
すると、第２図のサンプリングデータテーブル５Ｆ２１
に格納する。データ収集項目には種々あるが、本発明に
おけるプログラムでは、特に行先交通ｉＱ、エレベータ
−のＩＰａ床走行時間し７．１回標準停止時間ｔ５等の
データを収集するようにしてある。上記エレベータ−の
１階床走行時間ｔｒと１回標準停止時間Ｆ、ｓの演算は
、サンプリングタイム終了後、走行時間を走行階床数で
除算すれば１階床の走行時間を演算でき、エレベータ−
の停止回数とドア間中時間（停止時間）より１回゛ＪＢ
準停止時間を演算できる。なお、収集したデータは、サ
ンプリングタイム終了となると、前述の演算を行い、第
９図のサンプリングデータテーブル５Ｆ２１のオンライ
ン計測テーブルおよび時間帯別テーブルに格納する。こ
のオンライン計測のデータテーブルには、Ｑ　ｎｅｗ　
、　　ｔ　ｒ−ｎｅｗ、　ｔ　ｓｎｏｗのように項目別
にｎｅｗの添字を付加し１時間帯別テーブルには、Ｑ　
ｏｍａ　、　　ｔ　ｒｏｔａ、　ｔ　５ｏａａのように
ｏＱｄの添字を付加して表記してある。

交通需要学習演算プログラム５Ｆ２２は１周期起動され
、交通需要データは、オンライン計測したデータと過去
のデータとを適当な結合係数γを加味して予測演算して
いる。例えば１行先交通量は次式で演算する。

Ｑ　ｐ　ｒ　ｅ　”γＱｎｅｗ＋　（１−ｙ）　Ｑｏｔ
ａ　　−（４）したがって、結合係数γが大きいほどオ
ンライン計測の行先交通量のデータの重みが大きくなる
。

なお、予測データにはｐｒｓの添字を付加してある。

また、上記と同様に、１階床走行時間および１回標準停
止時間の予２１ｔｌＩデータシｒｐｒｕｒ　ｔｓ□６も
演算される。そして、このｔ　ｒｐｒｅ＊　　ｔ　５ｐ
ｒｅのデータは・第９図に示す最適運転制御パラメータ
５Ｆ３３のＴｒ、Ｔｓのテーブルにセットされる。

なお、上記予測データをもとに、さらに時間情報より行
先交通量の予測データを出動、昼食前。

昼食中、昼食後、平常、平常混雑、退勤、閑散など特徴
別の交通需要に分割するのが交通需要区分プログラム５
Ｆ２４である。

統計処理演算プログラムＳ’Ｆ　３４は、交通需要デー
タテーブル５Ｆ２３と交通需要区分テーブル５Ｆ２５の
内容から分割された各交通需要毎に平均ホール呼び継続
時間、長持ち発生率、停止確率。

満員予測等の演算を行い、統計テーブル５Ｆ３５へ出力
する。

このようにして、学習演算された交通需要データテーブ
ル５Ｆ２３、交通需要区分テーブル５Ｆ２５、統計テー
ブル５Ｆ３５のデータをもとに、分割された各交通需要
毎に最適な運転制御パラメータを演算するのがファジー
推論による最適運転制御パラメータの演算プログラム５
Ｆ３１である。

第１０図はファジー推論による最適運転制御パラメータ
の演算プログラムの一実施例を示すフローチャートであ
る。ステップＦＩＯで、まず、統計テーブル５Ｆ３５か
ら出力された平均ホール呼び継続時間、長持ち発生確率
およびそれぞれの変化量に対応するファジー量を求める
。具体的には第１１図〜第１４図に示すようなメンバシ
ップ関数から求める。第１１図〜第１４図における各曲
線は、以下のようなファジー集合を表わすメンバシップ
関数である。

μｓ、；平均ホール呼び継続時間が短い。

μＬａ；平均ホール呼び継続時間が長い。

μｓ、；長持ち発生確率が低い。

μＬム；長持ち発生確率が高い。

μＮ、；平均ホール呼び継続時間の変化量が負である。

μＰ、；平均ホール呼び継続時間の変化量−が正である
。

μＮ處；長持ち発生確率の変化量が負である。

μｐａ’を長持ち発生確率の変化量が正である。

なお、これらのメンバシップ関数は、各交通需要毎に最
適な関数を設定することができ、また。

各種の変形が考えられる。

次に、ステップＦ２０では、各制御則のファジー量ＣＪ
　を求める。なお、本実施例では、制御則を次のように
定めた。

（１）長持ち発生確率が高いか、または、変化量が正（
増加）なら、呼び割当て方式パラメータβ監を１とする
（制御則１）。

（ｉｔ）平均ホール呼び継続時間が長いか、または、変
化量が正（増加）なら、呼び割当て方式パラメータβ１
を０とする（制御則２）。

（ｆｉｔ）長持ち発生確率が低いなら、呼び割当て方式
パラメータβ１を０とする（制御則３）。

（１ｖ）平均ホール呼び継続時間が短いなら、呼び割当
てパラメータβｌを１とする（制御則４）。

また、各制御則のファジー量を次式で求める。

制御則１のファジー量Ｃ１は、 Ｃｈ＝（μしｔ　　（Ｌ）　　、　　μｐｇ　　（Δ　
Ｌ））　　・・・　（５）制御則２のファジー量Ｃ２は
。

Ｃ２＝　（μし、　　（Ｍ）　　、　　μＰｅａ　　（
ΔＭ）　　）　　・・・　（６）制御則３のファジー量
Ｃ８は、 ｃｍ　＝μＳ薦（Ｌ）　　　　　　　　　　　・・・（
７）制御則４のファジー量Ｃ４は、 Ｃ４＝μｇ、（Ｍ）　　　　　　　　　　・・・（８）
なお、（５）式において、ファジー量Ｃｓは、μＬａ　
（Ｌ）　ｅ　μｐｔ（ΔＬ）のうちどちらか大きい方の
値とするのが一般的であるが、他にも各種の関数が考え
られる。

次に、ステップＦ３０では、各制御則のファジー量Ｃ工
〜Ｃ４のうちの最大値を求め、最大のファジー量となっ
た制御則を選択し、ステップＦ４０で最適な呼び割当て
方式パラメータβ１を決定する。

本実施例では、呼び割当て方式パラメータβ１の値を０
と１に限定したが、これをＯから１の値のファジー量と
することもでき、これにより、複合的な呼び割当てが可
能となる。

上記した本発明の実施例によれば、時々刻々と変化する
ビル環境状況をオンラインでデータ収集し、ファジー推
論を行って最適な呼び割当て方式を選択するようにして
あるので、ビル環境変化に容易に群管理制御装置が適応
可能である。

〔発明の効果〕

以上説明したように１本発明によれば、シミュレーショ
ン等の複雑な処理をすることなく種々に変化する交通需
要に即応した効率のよいエレベータ−サービスを可能に
することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のエレベータ−の群管理制御装置の一実
施例を示す全体ハードウェア構成図、第２図は本発明の
エレベータ−の群管理制御装置のソフトウェアの一実施
例を示す全体構成図、第３図は呼び割当て方式の種類を
説明するための図、第４図は呼び割当て方式パラメータ
β工を変化させた場合の待ち時間分布曲線図、第５図は
第２図の運転制御系ソフトウェアの一実施例を示すテー
ブル構成図、第６図は第２図の運転制御プログラムの予
測到達時間を演算するプログラムの一実施例を示すフロ
ーチャート、第７図は同じく呼び割当てプログラムの一
実施例を示すフローチャート、第８図は第７図、の評価
値φ′を演算する処理の一実施例を示すフローチャート
、第９図は第２図のファジー制御系ソフトウェアの一実
施例を示すテーブル構成図、第１０図は第２図のファジ
ー推論による最適運転制御パラメータの演算プログラム
の一実施例を示すフローチャート、第１１図〜第１４図
はそれぞれ平均ホール呼び継続時間、長待ち発生確率お
よびこれらの変化量に関するメンバシップ関数を示す図
である。 ＭＡ・・・エレベータ一群管理制御装は、Ｍｌ・・・エ
レベータ−運転制御を司るマイコン、Ｍ２・・・ファジ
ー制御を司るマイコン、５ＤＡｃ　、ＳＤＡ＋　〜ＳＤ
Ａ、・・・直列通信プロセッサ、ＨＤ・・・ホール呼び
装置、ＰＩＡ・・・並列入出力回路、ＥＬ−Ｅ、・・・
号機制御用マイコン、ＥＩＯ１〜ＥＩＯ，・・・制御入
出力素子、ＣＭｅ　、　ＣＭ　ｓ〜ＣＭ、・・・通信線
、ＳＦＩ・・・運転制御系ソフトウェア、ＳＦ２・・・
ファジー制御系ソフトウェア、５Ｆ３１・・・ファジー
推論による最適運転制御パラメータの演算プログラム。 系１図 ７”ｒｎ　ｔ　Ｔｖｚ　　　　　待ち時間系５図 示は 第′Ｖ　口 第８図 第９　（￥１ 第１７図 一＆↑午も発生石寝車Ｌ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、各階床間に就役する複数台のエレベーターと、前記
   各階床に設けた前記エレベーターを利用するための呼び
   入力装置と、前記複数台のエレベーターのうち選択され
   たエレベーターに呼びを割当てる呼び割当てプログラム
   とを備えたコンピュータを含む群管理制御装置において
   、前記呼び割当てプログラムは、複数の可変パラメータ
   を有する呼び割当て評価関数にしたがってホール呼びを
   サービスするエレベーターを選択するように構成し、エ
   レベーターのサービス性能を評価する複数の評価要素検
   出手段と、制御の基準となる複数の制御則を選択するた
   めの評価要素の集合度合を示す値を生成する生成手段と
   、前記複数の制御則のうち満足度の高い制御則を選択す
   る選択手段と、前記複数の制御則または選択された前記
   満足度の高い制御則を用いて前記可変パラメータの最適
   な値を演算する演算手段とを具備したことを特徴とする
   エレベーターの群管理制御装置。 ２、前記評価要素の集合度合を示す値を生成する生成手
   段は、前記評価要素をそれぞれの要素毎に定めるメンバ
   シップ関数より前記制御則で使用する集合度合を示す値
   のファジー量を求めるように構成してある特許請求の範
   囲第１項記載のエレベーターの群管理制御装置。 ３、前記選択手段は、前記呼び割当て可変パラメータの
   値を決定する前記複数の制御則毎に当該制御則にしたが
   って集合度合を示す値より求められる判定条件の満足度
   をファジー量として求める制御量ファジー量生成手段を
   含んでいる特許請求の範囲第１項または第２項記載のエ
   レベーターの群管理制御装置。 ４、前記可変パラメータは、複数の呼び割当てアルゴリ
   ズムを選択するように前記呼び割当て評価関数で構成し
   てある特許請求の範囲第１項または第２項または第３項
   記載のエレベーターの群管理制御装置。 ５、前記サービス性能を評価する複数の評価要素は、ホ
   ール呼び継続時間を含んでいる特許請求の範囲第１項ま
   たは第２項または第３項または第４項記載のエレベータ
   ーの群管理制御装置。 ６、前記ファジー量は、ホール呼び継続時間を入力とす
   るメンバシップ関数より求めるようにしてある特許請求
   の範囲第２項または第３項記載のエレベーターの群管理
   制御装置。 ７、前記メンバシップ関数は、前記エレベーターの外部
   からの指令により変更可能としてある特許請求の範囲第
   ２項または第６項記載のエレベーターの群管理制御装置
   。 ８、前記メンバシップ関数は、学習結果から所定のアル
   ゴリズムで自動生成するようにしてある特許請求の範囲
   第２項または第６項または第７項記載のエレベーターの
   群管理制御装置。