JPS63106283A

JPS63106283A - エレベ−タの群管理制御方法

Info

Publication number: JPS63106283A
Application number: JP61252293A
Authority: JP
Inventors: 亨山口
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1986-10-23
Filing date: 1986-10-23
Publication date: 1988-05-11

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わシ、特に知識工
学の応用により、各種の群管理制御においてそれぞれの
目標値に良好に追従させるととのできるようにしたエレ
ベータの群管理制御方法に関するものである。

（従来の技術）近年、複数台のエレベータを並設した場合に、エレベー
タの運転効率の向上およびエレベータ利用者へのサービ
ス向上を図るため、各階床のホール呼びに対する応答号
機をマイクロコンビ、−タ等の小形；ンビュータを用い
て合理的に、且つ、速やかに割当てることが行なわれて
いる。

すなわちこれは群管理制御と呼ばれる制御方式で６４７
、ホール呼びが発生すると、そのホール呼びに対処する
のに最適なエレベータを選定し、早期にそのホール呼び
に応答させるエレベータを割強てるとともに、他のエレ
ベータはそのホール呼びに応答せないようにしたシ、あ
るいは朝の出動時や退社時、昼食時等のような交通需要
の増加時、更には夜間等のような交通減少時などそのビ
ル独特の交通変化に合わせて予め設定した運転モードに
切換えつつ効率的な運用を図るべく各エレベータを制御
するものでるる。

ところで近年のような小型コンビ、−夕の著しい発達に
伴う小型コン−１−夕のコスト低減により群管理装置の
他にも単体のエレベータの制御を行うエレベータ制御装
置等にも小型コンビ、−タは使用されるようになりた。

またこれらのコンぎ１−夕に対する情報の伝達方法とし
てはシリアル伝送方法が主流となシつつおる。そして、
これら群管理制御装置と、エレベータ単体制御装置は各
伝送装置と、ソフトウェアによる一定の手続により、単
純に結線（又は光ケーブル接続）で自由に群管理データ
を授受出来るようになっている。

また、多数台のエレベータを群管理制御する大規模ビ、
ルにおいても、ビル管理用コンビ、−夕や、ＯＡ（オフ
ィスオートメーシ曹ン）用コンビ、−タなどによル、ビ
ル全体を管理したシ、各７ａア間の情報の授受を行って
いる。これらの情報の中にはビルの交通に関係するもの
が多数台まれている。

また群管理制御用コンビ、−夕の情報にも、ビル管理時
に必要なホールデータ（例えばホールの乗客検出）も含
まれている。しかしながら、これらのビル管理用のデー
タと群管理制御データの授受は、はとんど行われていな
い、このため、それぞれに情報入手のためのセンサや報
知装置を取付るケースも見受けられる。

しかし、一般的にはエレベータの群管理制御はホール呼
び対する割当の制御と、高交通需要に対する特殊オペレ
ージ雪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
間等、各種演算データを利用した評価によって行りてい
た。このため、予測失敗により割当の失敗が発生するこ
ともめった。

このようなことを無くすために、日々の交通の流れを学
習したシ、また、その予測データの信頼性を求めるもの
などかありた。

（発明が解決しよりとする問題点）シカシ、エレベータシステムにおいては上述のようにい
くら学習を行っていても確率的に発生するホール呼びゃ
、派生するかご呼びを完全に予測するととは不可能でラ
シ、そのデータの信頼性は低い、しかしながら、データ
の信頼性が低くても予測演算によ〕、うる程度のオーダ
ーの値が求めらられ、評価演算に組入れざるを得ない。

このことは、評価の決定に多くの失敗の可能性をはらん
でいることを意味している。また、このことは、予測値
を利用した条件の設定に対して。

真の設計者の考える条件との食違いがおるととを示して
おシ、設計者の条件の設定はよ＃）きつい完全な条件を
目指すことになって、設計者の意図していたような軽快
な動きよシも、保守的な鈍重な動きとなる傾向がある。

また、割当ての評価演算へ設計者の考えを組込れる場合
、関数値の変更や重みの変更等に止どまシ１間接的な組
込みとなって鈍重な動きとなる傾向を拭えない。

また、このことは、効果の検証においても傾向が表立り
て現れにくいことを示している。

エレベータ群管理制御の高需要対応の特殊オペレージ冒
ンにおいても、予測データのあいまいさにより、先に述
べたようにきめの細かいコントロールと言うよシも鈍重
な保守的なコントロールとなる傾向がある。

そこでこの発明の目的とするとζろは、設計者すなわち
、群管理制御の専門家の知識を直接的に制御に利用し、
きめ細かい制御を実現し、同時にその制御の基本となっ
ている条件のあいまいさを加味して割当て制御の失敗を
少なくすることが出来るようにし、また、その制御指示
のめいまいさや正しさを予測する上で、各フロアのシス
テムに対する影響までも考慮できるきめの細か〜為コン
トロールを可能にしたエレベータの群管理制御方法を提
供することにある。

［発明の構成コ（問題点を解決するための手段）上記目的を達成するため、本発明は次のようにする。す
なわち、複数のエレベータを統括して制御するエレベー
タの群管理制御において、各種の制御指示を決定する際
、意図する制御目的を達成するために経験則に基づき各
種条件による制御指示内容を設定し、且つ、専門的知識
に基づく主観量によ〕人為的に各条件の確信度を定め、
その確信度にめった帰ＲＲ関数を用意するとともに、条
件とその確信度に応じ対応する帰属度関数を用いてこれ
により定まる上記条件対応の制御指示への帰属度を求め
その制御指示を行りたと仮定した場合の有効性を推論に
より求め、その結果に応じて制御指示を決定するように
する。

（作用）すなわち、群管理制御において各種の制御指示を決定す
る際、意図する制御目的を達成するために設定した経験
則に基づく各種条件による制御指示内容を抽出して制御
に仮に割当て、且つ、この抽出に当っては専門的知識に
基づく主観量によル人為的に定めた各条件の確信度にあ
りた帰属度ｇＡ数を用いてこれにより定まる上記条件対
応の制御指示への帰属度を求めその制御指示を行ったと
仮定した場合の有効性をとの帰属度を加味した推論によ
り求め、その結果に応じて最終制御指示を決定するよう
にする。

とのように専門家の持つ経験に基づくエレベータの運行
形態の変化の傾向をあいまいさとデータの確かさを加味
し、需要階床の重要度を含め推測する。従りて、実際の
情報のみでは推測し得ない状況判断を可能にする。

この結果、設計者すなわち、群管理制御の専門家の知識
を直接的に制御に利用できるので、きめ細かい制御を実
現でき、同時にその制御の基本となっている条件のあい
まいさを加味した選択が出来るので割当て制御の失敗を
少なくすることが出来るとともに、また、その制御指示
のあいまいさや正しさを予測する上で、各階床のシステ
ムに対する影＃まで考慮できるきめ細かいコントロール
を可能にしたエレベータの群管理制御方法を提供するこ
とが出来るようになる。

（実施例）以下、本発明の一実施例について図面を参照して説明す
る。第１図は本発明の一実施例に係る群管理制御システ
ムの構成を示すブロック図である。

図において１は全体の群管理制御を司る群管理制御装置
、２は単体のエレベータの運行等の制御を行うエレベー
タ単体制御装置でらシ、また３は外部とのデータの授受
を行う伝送コントローラ、４はエレベータの運行状況を
監視する監視モニタである。群管理制御装置１はエレベ
ータ制御装置２や伝送コントローラ３、エレベータ監視
モニタ４とそれぞれ伝送専用ＬＳＩ′ｔ−用いてシリア
ル伝送ラインによるシステムパスで結合されている。ま
た、ホールのｒ−ト、ラングセンサ、ディスプレイ等と
ホール入出力機器５とのＩ／ｌ）　（入出力）結合はシ
リアル伝送ラインにより行われている。これは伝送専用
ＬＳＩと汎用の伝送ソフトウェアによる。また、かご内
に設けであるかご内コントローラ６とそれに対応するエ
レベータ制御装置２もシリアル伝送ツインによ多結合さ
れている。また、ビル管理コンビ、−夕１１のデータや
、ＯＡコンビ、−夕１２のデータ、タイムレコーダ１３
のデータ、また、報知データ入力端末装置１４よシＩ１
０コントローニア１５を介して与えられる例えば会議室
の利用、終了等のような報知データ、入口カウンタデー
タ（出入シする人員数）は伝送コントローラ３のインタ
ーフェースによ多結合され、エレベータシステム側のシ
リアルシステムパスに伝送される。これによって、群管
理制御装置１には上記各種のデータを与えることができ
る他、群管理に関するデータを上記コンビ、−夕１１゜
１２に与えることができる構成となりている。

本システムは最大規模に近い例である。このため、一部
分を削除したシステムでらりても、本発明を適用できる
。

次に群管理制御装置１のソフトウェア構成の説明を行う
、第２図に示すように群管理制御用のソフトウェアの構
成は種々の機能別タスクとそのサブルーチン及び、これ
らのタスクを管理するためのタスク管理プログラムよシ
なる。そして、群管理制御装置１内の小型フンピユータ
（一般的にはマイク四コンビ、−夕を使用するので、以
下マイコンと称する）を動作開始させるとこのマイコン
はまずスタート後、タスク管理プログラム２０を実行し
てどのタスクすなわち、機能別に分離されたソフトウェ
アモジュールを起動するかを決定する。タスクは機能別
のソフトウェアモジ、−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う、３２はイニシャ
ライズタスクでラシ、このタスクはＲＡＭ（ランダムア
クセスメモリ）やＣＰＵ　（プロセッサ）のレジスタの
イニシャライズや、ＬＳＩ　（大規模集積回路）のイニ
シャライズを行うタスクであって、初期状態や、動作の
モードが切シかわりた時、起動される。

２１は外部入力タスクでｓｂ、これはＣＣＴ、ＫＣＴＨ
ＣＴ等の外部入力をＲＡＭ　（ランダムアクセスメモリ
）上にセットする入力タスクである。このタスクは優先
度が高く、起動させると１００ｍｓ程度ごとに再起動が
かかる。

また、トリガのチェック等もこのタスク中で行われる。

ここで上記ＨＣＴはホールコンディジ冒ンテーツ〃でオ
シ、これにはエレベータ制御装置によりホール呼び登鍮
された、そのデータが入力される。

ＯＣＴはカーコンディジ璽ンテーｆ／ｌ／、ＫＣ’Ｅ’
はかとコンディジ曹ンテーブルでるって今、仮シに群を
構成するエレベータがＡ−Ｄ号機の４台とし、サービス
階床を１〜８フはアと仮定すると上記ＨＣＴ。

ＣＣＴ、ＫＣ’ｆ’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りている。

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（ＨＢ）に
対して８階の下降（８Ｄ）から７階の上昇（７Ｕ）まで
各８ビツトの情報が格納されている。各階ごとのホール
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呼びホール釦
が押されたとすると、Ｈａの１１（５Ｕ）の７番ビット
が１となシ、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、Ｈ８０１１
における０番ビットおよび６番ビットが１となる。そし
て、上記Ａ号機が５階に到着するとＨ６の１１における
０、６゜７香ピツ上がすべて０にリセットされる。すな
わち、０〜３番ビットは各エレベータの号機セットを示
し、６番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番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ＯＣＴにおいては、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ビツトの情報が格納されている。すなわち、０
〜３番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番ビｙ）Ｏ意味は”ｏｏｏｉ’、”ｏ
ｏｔｏ’。

＠００１１”、ｌ″０１００”、”０１０”。

’０１１０”、”’０１１１’、　＠１０００’。

“１００１”、”１０１０’、”１０１１’。

“１１００’に対して、それぞれ、０〜１０％。

１１〜２０％、２１〜３０％、〜３１〜４０チ。

４１〜５０％、５１〜６０％、６１〜７０チ。

７１〜８０チ、８１〜９０％、９１〜１００％。

１０１〜１１０％、１１１１以上ヲ示す。

５番ビットはかごの走行状ａｔ−示し、″１＃は走行中
、′０”は減速中を示す、７番ビットは扉の開閉状態を
示し、′″１”は開放中、′０１は閉鎖中を示す、８〜
１３番ビットはかと位置を２進法で示したものである。

１４．１５番ビットはかごの移動方向を示し、′″１０
１は上昇中、′０１＃は下降中、さらに′″ｏｏ’Ｆｉ
無方向、すなわち停止中を示す。

第５図はかと呼び状態を表わすＫＣＴを示しておシ、該
ＫＣＴにおいて、第３図に示すＨＣＴと同様に、θ〜３
ビマトがエレベータＡ−Ｄ号機に対するかと呼びの有無
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
る。

２２は割付タスクでらりてかどの割付を行うタスクであ
る。とのタスクは１００ｍｓ・・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、溝員等のダメージによる評価を行い、評価の最良な
号機を決定する。

２６は割付見直しタスクで、Ｓシ、この割付見直し々ス
〃２６は釣１カに１同根廖起動されるレペルの低いタス
クで６りて、長持ちゃ、満員となりたシ、予測されるホ
ール呼びに対して、割付変更を行うものである。

２８は各単体エレベータとの交信を行うための各単体エ
レベータ交信用タスクでオシ、このタスクはサイクリッ
クに行われるデータの伝送の他に、必要に応じてコント
ロール出力（割付、割付キャンセル等）や、乗車人数、
降車人数、新発生かご呼び等のデータ要求などが行われ
る。これらはバッファを利用して行われ、第６図のよう
なデータが第７図のように運ばれてくる。

２９は年間タイマ、各種タイマでめシ、これは１０ｍ＋
膠・（！、　１００ｍ５ｅｃ　、　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。ｔた、これらのデータは外部タイマ
により補正される０年間タイマには月。

日付、曜日、休日、六曜、その他の行事等の情報が６４
７．フロッピディスク用の第２のＩ１０タスクや、　Ｃ
ＲＴ用の第１のＩ１０タスクにより情報が更新される。

３０はＣＲＴ　（キャラクタ＠ディスプレイ・ターミナ
ル）伝送用の第１のＩｌｏ　（インプットアウトプット
）タスクでアシ、このタスクは外部の端末や、他のコン
ビ、−夕等との情報の伝送に使用される。このタスクは
他の群管理マスクを害さないように低い割込みレベルで
タイムスライスされて起動される。また３１はフロッピ
（７レキシデル）ディスクコントロール用の第２の！沖
タスクでめり、このタスクは外部のフロッピディスクに
学習データ等を記憶するときに起動される。ＣＲＴ伝送
用第１のＩ１０タスク３０と同様に低い割込みレベルで
起動される。

２７は学習データ処理タスクであシ、この学習データ処
理タスクは外部入力や単体エレベータからのｒ−タによ
り、その時点の状態をデータテーブルにセットしてゆき
、また次の状態に変化する時などにおいてはそのデータ
の入れ換えを行うタスクであって、データの変化時や状
態の変化時に起動される。ｔた。このタスクは低い割込
レベルのタスクで６シ、高い割込みレベルの群管理タス
クを害さないように起動される。ただし特別のフラグや
、優先項位の変更等が行われた場合は変化する。学習デ
ータは第８図に示すような月、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、次のデータ
を持つ。

第９図、第１０図にそれらの例を示しておる。

こζでＨＣＴ＄ＲＡＴは１５分間の平均ホール呼び発生回数。

ＫＣＴＳＲＡＴは平均かご呼び発生回数、ＩＮ＄ＲＡＴ
　は乗車人数平均、ＯＵＴ＄ＲＡＴは降者人数平均、ＫＣＴ＄ＳＥＴは各階に対するかと呼び発生率を示す。

ＨＣＴ＄ＲＡＴ、〜ＯＵＴ！１ＲＡＴは、方向付階床の
インデックスＨ８（ホールサブインデックス）によって
示される。

ＫＣＴｉ！ＲＡＴは、例えば、Ａ階からＢ階へという何
個のかと呼び発生率を格納すべ（Ａ、Ｂのマトリックス
により示されている。

また、高需要時はそれらの変化が、細かいインター／４
ルで学習されている。これは各Ｈｇとｔに−”）イテＡ
Ｖ＄ＭＥＮＳＰ　（ＨＳ　、　ｔ　）で示される。

ただし、ｔは時刻である。

これらの学習データは本発明に直接的には使用しなくと
もかまわないが、各種の予測演算を行ううえで精度向上
に寄与するので、便用した方が良い結果が得られる。な
お、学習データが無い場合でも、それなりのＮ度におい
て制御を行うことができることは云うまでもない。

第２図に示したその他のタスクとして、１秒おきに起動
され、外部のプンピ、−夕とデータの入力、出力のデー
タ交信や、それによるデータ収集を行５ビルコンビ、−
夕等交信、データ収集タスク３４や、そのデータを利用
して、ＷＩ要の先取りを行い、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（１００ｍｇ
ｅｅ毎に起動ンがあシ、また、これによりて起動される
運転モデルのタスクとして各運転タスク３５がある。

本発明のシステムにおいては、更に群管理り１」御装置
１に以下に述べる推論を利用したホール呼び割当て制御
機能を持たせである。

ここで推論とはかかる制御を行ううえでデータ条件の「
確かさ」を考慮し、これらを含めた条件によって与えら
れる指示内容やその指示内容に基づく判断に寄与させる
度合いをエレベータ制御の専門家の持つ知識をもとに定
めて、それらの総合判断により最終的な指示を決める手
法を指している。

次に本発明の中心となる、専門家の知識の直接表現を利
用した推論によるホール呼び割当て制御ルーチンの説明
に入る。

群管理制御は大きな制御要素として ■、ホール呼びに対する割当制御Ｃ高需要時の特殊オイレーシ璽ンがある。ｔた、■において需要の集中するものと発散す
るもの、ｔたは、それらの合成されたものがろシ、それ
ぞれに適当な割当制御が考えられる。

そのため、本発明においては第１１図に示されているよ
うに■に対応して運行モードを決定するＦｌのルーテン
と、それぞれの運行モードＯＰＩ〜ＯＰｎに対応して割
当制御を行うＦ２−１〜Ｆｊ−ｍの制御において、同様
に専門家の知識の直接表現の推論による制御ルーチンが
用いられる。

以下において、その制御手法をバランス時の割当制御Ｆ
２−１を中心に説明して行く。

特に本発明においては、推論ルーチンが中心となる部分
でメジ、第１１図のＦ　１．　Ｆ２−１〜Ｆ；！−ｒｎ
に共通に使用されているために、この部分を先に説明し
て行く。

推論ルーチンにおいては、ある号機に対し、仮にその制
御指示を行うものとじ九場合の目標値に対するエラー分
・（偏差）の割合すなわち、長持ち発生の可能性の割合
とその制御指示のために生じたエラー増分Δ・すなわち
、可能性をどの位ふやすことになるかそのふやす割合に
よりてその指示を行うか否かの出力Δ−を決定するよう
に構成されている。ｔた、・、Δ・に関しては専門家の
主観量や確率データによる確信度によ）、いくつかの予
測値を持つ。

バランスツクターン時の割当制御ルーチンにおいて、目
標値として（ＩＬ　　長待ち呼びを減らす（６０秒以上の待ちをＯ
値）（２）、良好な呼びを増やす（３０秒以内に応答した全
呼び個数）（３）、高需要階のサービス金良好に保つ。

（４）、満貫通過を無くす、（荷重８０チ以上の場合）を設定したとする。

ここで上記（１）について、以下詳細に説明する。

尚、（２）〜（４）についても同様に行われる。ｔず始
めに、上記（１）（長持ち呼びを減らす）の目標値に対
し、エラー分・、エラー増分Δ・に応じてその値を減ら
すか否かが第１３図に示す予め専門家の知り識経験則よシ得た人優的判定基準である長持ち部：分の
条件−指示テーブルよシ決定される。尚、第一１３図に
おいて、ＰＢ、ＰＭ、ＺＺはｅ、Δ・ルベルでらり、Ｐ
Ｂは正で大きい、ＰＭは正で中くらい、ｚｚは大体零で
ぬることを示す、また、出力ΔＵは判断内容金示し、Ｐ
Ｏは割当てる。

ＰＳは割当てても良い、ｚＯは普通、ＮＳは割当てる必
要は無い、ＮＥは割当て、ないととを指す。

また、第１２図に推論部分のフμｍチャートを示す。

すなわち、ある階にホール呼びが発生したとすると、群
管理制御装置１はこのホール呼びに対し、ステップ５Ｔ
ＩＲ−ＩＶＣおいて、仮におる制御指示を設定する１例
えば仮ＫＡ号機にホール呼びを割当てたとする０次にス
テップＢＴ１２−２のルーチンにおいてその割当てによ
りてＡ号機に生ずる長持ちホール呼びの個数がどれだけ
と々す、どれだけ増加するかが各ホール呼びに対しその
エラー分・、エラー増分Δ・の各条件に対するデータの
帰属度をもとに予測される。

ここで、それぞれのエラー分・、エラー増分Δ・の各条
件に対するデータの帰属度を求める部分の説明をする。

ことでは各フロアのホール呼びの長待ちとなる予測値（
ＴＰ２）（すなわち、長待ちの確信度）とそれらのフロ
アのシステム及ぼす重要度（Ｈ８＄Ｗ　）によυ帰属度
を求める。

このシステムに及ぼす重要度と云うのは、高需要が予測
されるフロア等で、その階の長持ちによりかご呼びが多
発する等によってシステムの線形性を崩したシ、予測が
不可能になることに対し、その影響を考慮し、重要度と
して数値に置換えたものである。これは学習されるＨＣ
Ｔ＄ＲＡＴ　、ＫＣＴＩＲＡＴ等のデータより予測する
と効果的である。学習データを利用しない場合は、設計
者の主観量や経験値を使用する。

第１５図にホール呼び割当てに対する長待ち可能性デー
タの一例としての帰属度関数を示す、この例（第１５図
（ａ））に示されている８１４度関数をＳとすると、で示される。ただし、＆　ｅ　ｂ　＃　Ｃはデータに合
せて適宜セットされる。ｔた、Ｘ軸は割合いとして長待
ち個数を使用し、ｙ軸データが帰属度となる。２：こて
、ＴＰｊの確信度（確かさ）が小さい場合のレベルによ
って関数が変化する（第１５図（ｂ）参照ル第１５図（
ｂ）において、確信度に２〜に５かに５）ＫＪ）ＫＪ）
ＫＪでらりたとすると、それに対応する曲線はそれぞれ
第１５図の１５−５．１５−２．１５−３゜１５−４と
なる。データの確かさに応じて用意したこのような関数
のうちの対応するものを利用する点に本願の特徴がある
。確かさが増加するに従い、先に示した帰属度関数Ｓを
変化させる。例えば「確かさＡＪが「確かさＢ」の二乗
の場合は第１５図の（ｂ）において、ｒ確かさＢ」の曲
線は１５−２となシ、一方、「確かさＡ」の曲線は１５
−５のようになる。

本発明においては特に帰属度関数を固定していないが、
同様な考え方で適宜な関数を使用する。

また、これらの関数値は予めテーブルにセットされ、使
用される。

ここでこの長待ち可能性データ（ＴＰ、？）による帰属
度の求め方を説明する。第１５図の（、）を参照して確
信度が８０％、５０チ、２０チに対してそれぞれ帰属度
関数曲線は１５−１０　、　Ｊ　５−１１゜１５−１２
で示されている。そしてそれぞれ、１個の新発生ホール
呼びがありて（Ｘ悶１）、これに仮に割当てた場合の帰
属度ｙは確信度に応じ。

それぞれ約０．９（Ｐ４）、約０．５（Ｐ５）、約ｏ、
ｏ（ｐ６）となることがわかる、尚、Ｐｉ〜Ｐ３はポイ
ントを示す、３個の新発生ホール呼びがある場合（ｘ＝
３）は、帰属度ｙはそれぞれ約０．９８（Ｐ４）、約０
．８５（Ｐ５）、約０．１２（Ｐ６）となる、このよう
に、確信度が大きい場合は少数であっても高い帰属度と
なる。逆に確信度が小さい場合は多数でありても低い帰
属度となる。一つの号機に複数の確信度の呼びがある場
合はこの帰属度の合計を使用する。ただし、１以上の場
合は１として扱う。

以上よりその条件の帰属度が求められる。

次にこれらをもとに推論を行うが、この推論によるホー
ル呼び割当制御について具体的に説明する。

シ、とれは「６０秒以上の長持ち呼びを零にすること」
を目標値として、新しく発生したホール呼びを仮に割当
てたとしてその際の長持ちになる可能性の大きさを調べ
、その結果、長持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ことでるる、そのために各号機に
対して割当てる強さを値として求めて、各号機の中でそ
の強さの最も強い（値の最も大きい）号機に上記ホール
呼びについての最終的な割当てを行う。

との割当て制御は、新しくホール呼びが発生した際に、
現在１群管理下で運転されているエレベータ群例えばＡ
、Ｂ、Ｃ号機の３台であったとすると、次のように行う
。すなわち、この３台の号機のうち、どの号機について
新しいホール呼びを割当てれば瓜いかを推論演算により
求める。

この割当て制御の推論演算はまずはじめに例えばＡ号機
から、新発生ホデル呼びに仮割当てを行うととよシはじ
める。

そして次にこの仮割当てを行うことにより変わるその号
機の既割轟て分を含む全ホール呼びについて目標値に対
するエラー〇とエラー増分Δ旬を次の方法により求める
。

すなわち、第１５図で説明した手法により求めたホール
呼び長待ち個数に対する帰属度よシＡ号機に仮割当てを
行う前と後での長待ち発生帰属度値Ｆの値ＦＢ　１　＃
　Ｆａ２及び値Ｆａ２の増分ΔＦ、を求める。

例えば、仮割当てする前の値Ｆ＆１、仮割当て後の値Ｆ
ａｘから仮割当て後の値の増分ΔＦ、はΔＦａ”　Ｆａ
２−　Ｆ＠１で求めることができる。そして、とのＦａ２とΔＦ＆為よシ第１３図（、）に示す如き人体的に設定した経験則
等に基づく条件−指示のうちの対応するものをそのエラ
ー分・、エラー増加分Δ・について求める。

その際に使用する帰属度関数が第２１図の如きであった
とし、上記Ｆ１２．ΔＦ＆が図の如きでおったとすると
、このＦ１２．ΔＦ＆よシェラ−増分Δ・は条条ｚｚに
ついて帰属度が０．５、そして、条件ＰＭについて帰属
度が０．５、また、エラー分・は条件２２について帰属
度が０．１、そして、条件ＰＭについて帰属度が０．９
であることになる。

すなわち、ここではある対象が集金人の要素であるか否
かを考える際に、厳密に分けるのでは無く、集合Ａの要
素である度合いを考直するために帰属度を示す関数であ
る帰属度関数を用いる。とれは第２１図の如きものでお
シ、その横軸は上述の合成値Ｆ及び合成値の増分ΔＦを
と〕、縦軸にはエラー分・及び工２−増分Δ・をとつで
ある。

また、図では集合として集合２２．集合ＰＭ及び集合Ｐ
Ｂのそれぞれの帰属度関数（−例）を示しである。集合
ｚｚは「だいたい零」でおる集合を、また、集合ＰＭは
「正で中くらい」である集合を、そして、集合ＰＢは「
正で大きい」集合を示している。

それぞれの帰属度関数は、すべての値Ｆあるいは値Ｆの
増分ΔＦにおいて、それぞれの値の集合ＺＺ　、ＰＭ、
ＰＲに含まれる度合いを与える。この度合いとは、上記
の集合に属する度合いを示すもので、帰属度とも云い、
ｒＯ，ＯＪからｒｌ、（）Ｊまでの間の数で示される。

例えば、帰属度が１．０である場合は、対象が人と云う
ある集合の完全な要素であることを示し、帰属度がＯｌ
Ｏである場合は対象が人と云うある集合の要素では無い
ことを示している。

ここで、値Ｆがｆである場合についてその帰属度を考え
てみる。第２１図かられかるように、値ｆに対しての集
合ＰＲの帰属度は０．７であシ、且つ、集合ＰＭの帰属
度は０．３でめる。

すなわち、値ｆは０．７の帰属度で「正で大きい」と云
う集合に属し、且つ、０．３の帰属度で「正で中くらい
」と云う集合ＰＭに属する。

このようにして該当する条件とその帰属度を得ると次に
上述のエラー分・、エラー増分Δ・よシ制御指令の度合
を決定する。すなわち、制御対象であるエレベータのＡ
号機に、制御指令ΔＵとして新しく発生したホール呼び
の仮割当てを与えているのでここでは具体的にＡ号機に
どのくらいの強さで仮割当てしたホール呼びを正式な割
当てとするかを条件−指令テーブルに基づいて求める。

条件−指令テーブルは第１３図（畠）の如きでろ）、こ
れは専門家の経験と知識に基づき定めたエラー〇及びエ
ラー増分Δ・に対応した制御指令ΔＵの内容を示すもの
である。

例えば、エラーｅが「だいたい零」（集合ｚｚ）であり
て、エラー増分Δ・が「正で大きい」（集合ＰＢ）でめ
る場合、制御指令ΔＵとしては、ＰＯ，ＰＳ、ｚＯ，Ｎ
Ｓ、ＮＥの５穏ａが６Ｄ、ＰＯは「割当てるＪ、Ｐｇは
「割当てても良い」、ｚＯは「ふつうＪ、Ｎ８は「割当
てる必要はない」。

ＮＥは「割当てない」と云うことを意味する。

また、工２−・としての集合の数は集合ＰＢ。

集合ＰＭ、集合ＮＥの３種類でめシ、エラー増分Δ・の
場合も同様の３種類である。そして、エラーｅとエラー
増分Δ・との組合せにより、９種類の制御指令ΔＵがあ
る。従って、ここではこの９種類の規則を考える。

この９種類の規則は経験により定めてあシ、第１３図（
ｂ）に詳細を示す１図で例えば「規則１」は［エラー−
が「正で大きい、Ｊ（ＰＢ）Ｊでありて、「エラー増分
Δ・が「正で大きい、　Ｊ　（ＰＢ）Ｊであるときは制
御指令Δｕｔｒ割当てない、」（ＮＥ）とすることを意
味する。

すでにＡ号機の仮割当てに対する値Ｆａ２と増分ΔＦ＆
の各集合に対する帰属度が求めてあシ、値Ｆａ２は集合
ＰＭの帰属度が０．９、集合２２の帰属度が０．１であ
る。また、増分ΔＦ１の集合ＰＭに対する帰属度は０．
５であり、また、集合２２に対する帰属度は０．５でお
る。

故に値Ｆ＆２は集合ＰＭ及び集合ＺＺＫ属し、また、値
の増分ΔＦ＆も同様に集合ＰＭ及び集合２２に属する。

従って、エラー・及び石う−増分Δ・よシ制御指令ΔＵ
を決定するには、第１３図（ｂ）の「規則５」、「規則
６」、「規則８」及び「規則９」を用いる。

これら規則を図で示すと第１４図の如きで、「規則５」
に関して云えば、エラー・に対し、集合ＰＭは０．９の
度合いで満たされ、エラー増分Δ・に対して集合ＰＭは
０．５の匿合いで満たされる。

「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、小さい方の値が採用される。従って
、制御指令ΔＵの強さの度合いはこの場合０．５に制限
される。

以下同様にして「規則６」、「規則８」、「規則９」に
、ついてその制御指令ΔＵを示す集合を強さの度合いを
含めて求める。

そして次にこの４つの規則によりそれぞれ得た制御指令
ΔＵの集合の論理和をとシ、これを集合に属する度合い
で重み付き平均し、最終的な制御指令の強さＵを求める
。ここでは、第１４図に示されるように制御指令の強さ
Ｕの値は−０，６９となる。

この制御指令は「割当てにくい」と云うことであシ、そ
の強さＵの値が大きくなればなるほど。

割当て易くなシ、小さくなればなるほど割当てにくくな
ることを意味する。

以上でＡ号機に新しく発生したホール呼びを割当てる強
さが求められる。

以下、同様な手法で他の号機についてもその割当てる強
さＵを求める。

以上で推論部分の説明を終わる。

このように、専門家の知識による条件−指示の経験則を
用いて条件毎の指示を得、この得た指示をその条件のあ
いまいさに応じた割合で反映させた度合いで得、これよ
シそれぞれの指示の論理和から、経験とめいまいさに基
づく総合の指示を決定することが出来る。このルーチン
はステップＢＴ１２−３の参照テーブルを取替えること
によって、第１１図のＦＪ　、Ｆ２−１〜Ｆ：ｌ−ｍに
使用出来る。

次に上記推論を行うに当たってのデータの予測値と確信
度を求める部分を含めての割当て制御の説明を行う。

このルーチンをホール呼び割当制御における予測到着時
演算を例にとりて説明する。このルーチンのアルｆリズ
ムは予測荷重演算等にその１１利用できる。

第１６図にホール呼び割当制御ルーチンのフローチャー
トを示す、先に説明した推論部分はステップ５Ｔ１６−
４に相当する。

ホール呼びが発生し、これを検知し九群管理制御装置１
は当該ホール呼び割当制御ルーチンに入る。そして、先
ずステップ５Ｔ１６−１が実行され、ここで群列、休止
等のような状態にない、すなわち１．ホール呼びの割当
て制御が不可能な号機はどれであるかが判定される。そ
して、不可能な号機については演算の対象としないよう
に設定する０次にステップＢＴ１６−２に移）、ここで
各種予測演算が行われる。ことでは予測到着時間や、予
測荷重演算等が行われ、推論のデータとして使用される
。

予測到着時間ルーチンのフローチャートを第２０図に示
す。

ＷＩ２０図において、ステラｆＦ３Ｔ；！０−１が実行
されると、その号機のいるホールサブインデックス（Ｈ
８）′ｆ：セットする０次にステラｆＢＴ２０−２に移
シ、ここでホール呼び等に対する派生かと呼び等の派生
呼びを発生する（学習データがろる場合にはそれを参照
し、発生する）。

次にステップＦ３Ｔ２０−３に移シ、とこで予測１ｓｔ
ｉ工ゝ到着時間をセットする。予測到着時間（ＲＥＳＰＴ　（ＨＳ　）　）は次式で求める。

但し、　ＲＡＮＴ（ＳｔａｌＪｉ：ｎｄｉ）は１番目の
走行開始階である８ｔａ１から、次の停止予定階である
Ｅｎｄｌｔでの走行時間を示し、また、ＬＯ８Ｔ（Ｅｎ
ｄ　ｉ　）は停止予定階であるＥｎｄｉでの損失時間を
示す、また、ＫＥＩＫＡＴ　（Ｉ（８）はホール呼びが
発生し九Ｈ８Ｋ対し、割付けがセットされてからの経過
時間を示している。ｔはその階までの繰返しを示す。

ここで、ホール呼び「有シ」の階に対し、かごが所定時
間内に到着する可能性を求めるためにステップＢＴ２０
−５において、最大、最小到着時間及びその確率分布モ
ードをセットする。最小到着時間は実存の呼びに対して
の最小到着時間であり、最大到着時間は各需要層に呼び
が発生した場合の最大到着時間である。また、確率分布
モードは到着時間の確率分布を示すモードをセットする
部分である（第１８図参照）、第１８図に示すようＫＩ
ｔ１着時間の確率分布は例えば２ｆｉ６るとすると、そ
の選択は次のようにして行う、すなわち、この号機、に
割当てられたホール呼び対し応答した結果１乗込んだ乗
客の指定する行先階を示すかご呼びと、学習したデータ
をもとに予測して得た派生呼びとが一致する可能性の大
小によって決定する。

例えば、第１７図のａに示すように、この号機に割当て
られた５　Ｆ’ＵＰ　（５階の上昇呼び）のホール呼び
対し応答した結果、乗込んだ乗客の指定する行先階のか
ご呼びが１２Ｆ（１２階）であるとすると、これが派生
呼びと一致する可能性は、この１２階が最上階であるこ
とから需要が少ないことから、この場合、１２Ｆの派生
呼びの可能性が小さいために、予測到着時間の確率分布
は第１８図の（、）のモードとなる。

すなわち、予測到着時間の確率分布は、予測到着演算時
間ＲＥＳＰＴのｒ−夕Ｔｘの左右にＴＬ２の長さで平均
して分布し、最小到着時間Ｔｗｉｍと最大到着時間Ｔｍ
ａｘＯ間となる。但し、Ｔｗｉｎの方が予測到着演算時
間ＲＥＳＰＴのデータＴｘＫ近いため、第１８図の（ａ
）の形となっている。また、確率であるからその分布状
態が左右対称になるようにするため、面積ｓ１　、　ｓ
１’は１９１＝Ｓ１’となりている。また、ｓｌ　＋　
１３１’＝＝ｇ　１となるように正規化されている。

また、かごがＷ、１７図のｂに示すような状況におる場
合に、この号機に割当てられた８　ＦＤＮ　（３階下降
呼び）のホール呼びに対するＩＦ（１階）の派生呼びを
考えて見るとこの派生呼びに対する実際のかご呼びの一
致する確率は、派生呼びが基準階のために可能性が大き
いことからＴｔ、２＝０となシ、従９て、第１８図の（
ｂ）の形となる。

以上Ｑように、予測到着時間の確率分布が求められる。

尚、これらの形状は一例でメジ、その状態により変更さ
れる。

このようにして求められたデータは、第１９図（ａ）の
形式で群管理制御装置１のＲＡＭにセットされ、長待ち
の可能性の情報として利用される。

次に第２０図のステップ５Ｔ２０−６に進み、各層毎に
これを行い、１周したところで終了する。

予測荷重ルーチンも同様である。これにより、各層毎の
長持ちに関する可能性の情報を得る。

これらによって、第１６図のステラｆｓＴｘｅ−ｚにお
ける各種予測演算が終了し、ステラｆ８Ｔ１６−３の前
処理が行われ、推論に便利なように第１９図の（＆）の
形式でデータが整えられる。

先に説明した推論の例においては、予測到着時間を３０
秒以内、３１秒〜５９秒、６０秒以上のオーダーで使用
していたため、この可能性を第１９図（ｂ）　Ｋ示すよ
うにＴＰＯ，ＴＰＪ、ＴＰＪとして処理する。

このようにして求めた割当ての強さに基づき、その値の
最も大きいものを知ってその号機にホール呼びを正式に
割当てるべく、当該号機のエレベータ制御装置に割当て
登録をする。

もちろん、他の種々の条件を加味した評価値等も併用す
る場合にはそれらの値も含めて総合的に評価の高い号機
にホール呼びの割当てを行うことになる。

以上説明したように、本発明は専門家の知識の経験則の
直接的な表現により、推論を行りて、群管理制御を実行
している。しかも、その経験則成立のめいまいさの度合
により制御の強さを変化させている。このため、きめの
細かい群管理制御が可能になシ、しかもデータのあいま
いさをそのレベルで使用しているので１割当て失敗も少
なくなシ、理想的な制御が実現する。また、各フロアに
対するシステムの影響を考慮し、推論を行りているため
に、直接的なマクロの制御指示が各フロアにありたきめ
細かい制御効果となって現れる。

尚、本発明は上記し、且つ、図面に示す実施例に限定す
ることなくその要旨を変更しない範囲内で適宜変形して
実施し得るものであり、例えば、上記実施例においては
割当て制御部分について説明したが、高需要対応の特殊
オペレーン１フ選択ルーチンにも、経験則の推論ルーチ
ンは利用でき、きめ細かいコントロールが行えるように
なる。この場合、交通の需要を集中需要、発散需要やそ
れらの合成された形での需要に分類し、学習データ等の
マクロデータや現在収集中のミクロデータによ）、その
需要の大きさと継続時間を予測し、確信度（帰属度）を
求め、同様に推論を行い、選択決定するようＫする。

また、推論部分の応用としては、これらの経験則の直接
的な表現を利用し、良い結果や、悪い結果により自ら変
更、追加する自己成長型のシステムとすると、よシ高性
能となる。

［発明の効果コ以上詳述したようＫこの発明によれば、設計者すなわち
、群管理制御の専門家の知識を直接的に制御に利用し、
きめ細かい制御を実現し、同時にその制御の基本となり
ている条件のあいまいさを加味した選択ができるので割
当て制御の失敗を少なくすることが出来るとともに、ま
た、そのあいまいさの利用において、条件の帰属度を求
める関数としてあいまいさに応じたものを多種用意し、
その中から適宜な関数を選択して使用するために、有効
にあいまいさを制御指示の評価に反映することが出来る
。そのため、制御失敗を最小限に止どめることができる
などきめ細かいコントロールを可能にしたエレベータの
群管理制御方法を提供することが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に使用するシステムの構成図、第２図は
そのプログラムモジュールの構成例ｔ−示す図、第３図
乃至第６図及び第８図乃至第１０図は本システムの使用
するデータテーブルの一例を示す図、第７図はデータ交
信バッファを説明するための図、第１１図乃至第２１図
は本発明の主要な部分の作用を説明するための図である
。１・・・群管理制御装置、２・・・エレベータ制御装置
、４・・・エレベータ監視七二り、６・・・かご内コン
トルーラ。出願人代理人　　弁理士　鈴　江　武　彦第３図第５図第６図データ交信バッファ第７図第８図第９図にＣＴ＄ＳＥＴ　（ｘ、ｙ）第１０図（バランス）第１１図第１２図第１３図（ａ）第１３図（ｂ）（ａ）（ｂ）第１５図（Ｃ）第１５図第１６図第１７図（ａ）　　　　　　　　　　　　　　（ｂ）第１８図（ａ）第１９図第２０図

Claims

【特許請求の範囲】

複数のエレベータを統轄して制御するエレベータの群管
理制御において、各種の制御指示を決定する際、意図す
る制御目的を達成するために経験則に基づき各種条件に
よる制御指示内容を設定し、且つ、専門的知識に基づく
主観量により人為的に各条件の確信度を定め、その確信
度にあった帰属度関数を用意するとともに、条件とその
確信度に応じた対応する帰属度関数を用いてこれにより
定まる上記条件対応の制御指示への帰属度を求めその制
御指示を行ったと仮定した場合の有効性を推論により求
め、その結果に応じて制御指示を決定することを特徴と
するエレベータの群管理制御方法。