JPS6387484A

JPS6387484A - エレベ−タの群管理制御方法

Info

Publication number: JPS6387484A
Application number: JP61231265A
Authority: JP
Inventors: 亨山口
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1986-10-01
Filing date: 1986-10-01
Publication date: 1988-04-18
Also published as: KR900006377B1; KR890004975A

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り、各種の群制
御においてそれぞれの目標値に良好に追従させる群管理
制御方法に関するものである。

（従来の技術）エレベータの群管理制御は、ホール呼びに対する割当の
制御と、高需要に対する特殊オペレージｊ　　ヨン制御
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、従来は到着時間など、各種の予測演算データを
利用した評価によって割当：　　を行なっていた。この
ため予測の失敗により、割１　　当の失敗が発生するこ
ともあった。このようなことをなくすために、日々の交
通の流れを学習したり、また、その予測データの信頼性
を求めるものなどがあった。

また、その予測演算処理にかなりの処理時間を要してい
た。

（発明が解決しようとする問題点）学習を行なう群管理制御にお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ことは
不可能である。ホール呼びゃ派生するかご呼びを完全に
予測することができないにもかかわらず、従来はホール
呼びゃ派生するかご呼びの予測を１００％正しいものと
して到着時間などの予測演算を行っているため、この予
測演算にもとづく各種制御における評価の決定に誤りが
生じる。

そこでこの発明の目的とするところは、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するとともに、群管理制
御の高速処理が可能なエレベータの群管理制御方法を提
供することである。

〔発明の構成〕

（問題点を解決するための手段）複数のサービス階に対して複数のエレベータを就役させ
エレベータの運行をコントロールする群管理制御方法に
おいて、条件と指示とによって表わされ重み付けされた
複数の制御規則を用いて第１の推論機能にて複数の制御
指令から制御指令の候補を決定し、この第１の推論機能
により決定された制御指令の候補に基づいて専門家の制
御戦略を条件と指示とによって表わした複数の制御規則
を用いて、第２の推論機能にてこの制御規則の条件の成
立する度合い及び指示の重み付けを制御規則毎に決定し
、この制御規則毎に重み付けされた指示より制御指令の
決定を行う。

（作　用）専門家の制御戦略とはエレベータの群管理について熟知
したエレベータの群管理の専門家が経験的に得た効率の
高い群管理制御の実際的な知識である。

条件と指示とによって表わされ重み付けされた複数の制
御規則とは一般的に「もしＡならばＢ」という形で表現
されたものであり、さらにこの制御規則には重み付けが
なされる。これらの制御規則を用いて第１の推論機能に
よって複数の制御指令から制御指令の候補を決定する０
例えば、ホール呼びの割当て制御において、制御指令は
ｒＡＡ号機割り当てる。」、ｒＢＤ号機割り当てる。」
、「Ｃ号機に割り当てる。」及び「Ｄ号機に割り当てる
。」である。

上述の４種類の制御指令はエレベータの台数が増えれば
、それにともなって制御指令も設けられる。また割当制
御においては上述の各制御指令を割当指令という。第１
の推論機能においては、複数の割当指令から割当指令の
候補を決定する。

次に第２の推論機能にて用いられる制御規則は一般形と
して「もしＡならばＢ」という形で表現された規則であ
る。例えば、ホール呼びの割当て制御においては、専門
家の制御戦略を条件と指示とによって表わした制御規則
の一規則として［もし長持ちになるならば割当てを行わ
ない。」というように表わされる。このように専門家の
制御戦略を「もしＡならば８）という形で表現した規則
が複数用意されている。

第２の推論機能においては、第１の推論機能によって候
補として限定された制御指令を用いた際の制御規則に示
される条件の成立する度合いを予測し、この度合いから
制御規則に示される指示の重み付けを行う。たとえば、
制御規則が「もし長待ちになるならば割当てを行わない
。」であるとする、そのときに、複数あるエレベータ号
機の内の一台のエレベータたとえばＡ号機に割当指令と
してｒＡＡ号機乗場呼びを割当てる。」を与えた場合、
制御規則に示す条件である「長持ちになる」が成立する
度合いを予測する。すなわち、乗場呼びを割当てたこと
によって長待ちになる度合いを予測する。この予測され
た度合いより「割当てを行う」という指示に重み付けを
決定する。

上述の推論機能にて制御規則の条件の成立する度合い及
び指示の重み付けを決定することを各制御規則毎に行い
、最終的に重み付けされた指示より制御指令を決定する
。

（実施例）以下本発明の一実施例に係るエレベータの群管理制御方
法を第１図を参照して説明する。

第１図において、１は群管理制御装置で群管理コントロ
ール部ＩＡ、知識工学応用部ＩＢ、補助記憶部ＩＣから
なり、エレベータ制御装置２、伝送コントローラ３、エ
レベータ監視モニタ４と、シリアル伝送による伝送専用
ＬＳＩによるシステムバスで結合されている。ホールゲ
ート、ランプ、センサ、ディプレイとのＩ１０コントロ
ーラ５との結合は伝送専用ＬＳＩと汎用の伝送ソフトウ
ェアによるシリアル伝送により行われている。かご内コ
ントローラー６とエレベータ制御装置２もシリアル伝送
により結合されている。ビル管理コンピュータ７のデー
タや、ＯＡ用コンピュータ８のデータ、タイムレコーダ
９Ａのデータ六方装置７．報知データや入口カウンタＩ
ＯＡのデータのＩ１０コントローラ１ｏは伝送コントロ
ーラ３のインタフェースにより結合され、シリアルシス
テムバスに伝送される。

本システムは最大仕様に近い例であり、このため一部分
がないシステムであっても、本発明を用いることが出来
る（入力されるものに対して行なう）、尚、７Ａ、　８
Ａ、　４ＡはＣＲＴ端末、キー人力等の操作表示系であ
る。

次に第２図を参照してそのソフトウェア構成の説明を行
なう。

第２図において、群管理制御装置１（第１図）がスター
ト（Ｓ）後、タスク管理プログラム２ｏにより、どのタ
スクを起動するかが決定される。タスクは機能別ソフト
ウェアモジュールであり、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なう。

３２はＲＡＭやＣＰＵのレジスタのイニシャライズ及び
各ＬＳＩのイニシャライズを行なうイニシャライズタス
クであり、初期状態や動作のモードが切りかわった場合
に起動される。

２１はＣＣＴ　（カーコンデジョンテーブル）、ＫＣＴ
（かごコンデジョンテーブル）、）ＩｃＴ　（ホールコ
ンデジョンテーブル）等の外部入力をＲＡＭ上にセット
する外部入力タスクである。この外部入力タスク２１は
優先度が高く、１００ｍ５ｅｃ程度ごとに再起動が行な
われる。ここで、ＨＣＴはホールコンディションテーブ
ルの略名で、エレベータ制御装置によりホール呼び登録
されそのデータが入力される。

ここで仮に群中号機をＡ−Ｄの４台として、１〜８フロ
アと仮定すると、上記ＨＣＴ、　ＣＣＴ、　ＫＣＴはそ
れぞれ第３図、第４図、第Ｓ図のようなビット構成とな
っている。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
（Ｈ３）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。各階毎
のホール状態を具体的に説明する０例えば５階のエレベ
ータホールにて上昇スイッチが押されるとＨ５１１（５
Ｕ）の７ビツトが１となり、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、Ｈ３ＩＩのＯビットおよび６ビツトが１となる。そ
して、上記Ａ号機が５階に到着するとＨ３１１の０゜６
．７ビツトがすべて０にリセットされる。すなわち、０
〜３ビツトは各エレベータの号機セットを示し、６ビツ
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ビツ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ＣＣＴにおいて、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ビツ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ビツトの意味は、“００
０１”００１０”００１１”　”０１００”０１０１”
“０１１０”０１１１”１０００”１００１”　　“１
０１０”“１０１１”１１００”に対してそれぞれ０−
１０％、１１〜２０％、２１〜３０％、３１〜４０％、
４１〜５０％、５１〜６０％、６１〜７０％、７１〜８
０％、８１〜９０％、９１〜１００％、１０１〜１１０
％、１１１％以上を示す。

５ビツトはかごの走行状態を示し、パ１″′は走行中、
′０”は減速中を示す。７ビツトは扉の開閉状態を示し
、“′１″は開放中、“０″は閉鎖中を示す。８〜１３
ビツトはがご位置を２進法で示したものである。１４．
１５ビツトはかごの移動方向を示し、“１０″は上昇中
　ＩＩ　Ｑ　Ｉ　１１は下降中、さらに“ｏｏ”は無方
向、すなわち停止中を示す。

第５図のかご呼び状態を表わすＫＣＴにおいて、第３図
のＨＣＴと同様に、０〜３ビツトがエレベータＡ−Ｄ号
機に対するかご呼びの有無を示す。

以上によりエレベータやホール呼びの状態が入力された
ことになる。

第２図において、２２は割付を行なう割付タスクである
。この割付タスク２２は１００ｍ５ｅｃ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
応答時間演算サブルーチン２４、満員等、ダメージ予測
サブルーチンｚ５及び評価サブルーチン２３により、予
測未応答時間、満員等のダメージに対する評価を行ない
、評価の最良な号機を決定する。

２６は割付見直しタスクであり、この割付見直しタスク
２６は約１秒に１回程度起動されるレベルの低いタスク
で、長持ち・や満員となったり、予測されたりするホー
ル呼びに対して、割付変更を行なうものである。２８は
各単体エレベータ交信用タスクであり、サイクリックに
行なわれるデータの伝送の他に、必要に応じてコントロ
ールの出力やデータ要求など割付、割付キャンセル等、
乗車人数。

降車人数、新発生かと呼び等が行なわれる。これらはバ
ッファを利用して行なわれ、第６図に示すような内容の
データが第７図に示すようなフォーマットで伝送されて
くる。

２９は年間タイマ、各種タイマであり、１０ｍ５゜１０
０　＋ｍｓ、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。ま
た、これらのデータは外部タイマにより補正される。

年間タイマには月、日付、曜日、休日、六曜、その他の
行事等情報があり、第２のＩ１０タスク３１のフロッピ
ディスクや第１のＩ１０タスク３０のＣＲＴ等により情
報が更新される。

第１のＩ１０タスク３０のＣＲＴ伝送インプットアウト
プット、キャラクタディスプレイターミナル用のタスク
は、外部の端末や他のコンピュータ等との情報の伝送に
使用される。このタスク３０は他の群管理タスクを害さ
ないように低いレベルでタイムスライスされて起動する
。

また、第２のＩ１０タスク３１の（フレキシブル）フロ
ッピーディスクコントロール用は、外部のフロッピーデ
ィスクに学習データ等を記憶するときに起動される。第
１のＩ１０タスク３０と同様に低いレベルで起動される
。学習データ処理タスク２７は、外部入力や単体からの
データにより、その時点の状態のデータテーブルにセッ
トしていき、また次の状態に変化する時などそのデータ
の入れかえを行なうタスクであり、データの変化時や状
態の変化時に起動される。また低いレベルのタスクであ
り、高い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順の変更等が行なわれた場合
は変化する。ここで、学習データは第８図（ａ）　（ｂ
）　（ｃ）　（ｄ）　（ｅ）に示すように月、日付、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
ド別に第９図及び第１０図に示すようなデータをもつ。

第９図及び第１０図にそれらの例を示しである。

第９図及び第１０図において記号は以下である。

）１ｃＴ＄ＲＡＴ　：　１５分間の平均ホール呼び発生
個数。

ＫＣＴ＄ＲＡＴ　：平均かご呼び発生個数。

ＩＮ＄ＲＡＴ　Ｓ乗車人数平均。

０ｕＴＩＲＡＴ　：降車人数平均。

ＫＣＴ＄ＳＥＴ　：各階に対するかび呼び発生率。

ＨＣＴ＄ＲＡＴ〜ＯＵＴ本ＲＡＴは方向付階床のインデ
ックスＨ３（ホールサブインデックス）によって示され
る。

ＫＣＴ＄ＲＡＴはＡ階からＢＮへというＡ、Ｂのマトリ
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こまかいインタバルで
学習されている。これはＡＶ＄ＭＥＮ＄Ｐ　（Ｈ３・ｔ
）で各ＨＳとｔについて示される。ただしｔは時刻であ
る。

その他のタスクとしては、第２図において、１秒おきに
起動され、外部のビル管理コンピュータトとデータの入
力、出力のデータ交信やそれによるデータ収集を行なう
タスク３４や、そのデータを利用して需要の先取りを行
ない、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があり、これらタスク３３．３４は、
　１００ｍ　ｓｅｅごとに起動する。また、これらによ
って起動される運転モデルのタスクとして各種運転タス
ク３５がある。

次に、本発明に基づく群管理制御方法におけるホール呼
びに対する割当て制御について説明する。

割当て制御は第１図に示す群管理制御装置１内の群管理
実コントロール部ＩＡ及び知識工学応用部ＩＢ等により
行なわれる。第１１図に割当制御のフローチャートを示
す、また、説明の便宜上４台のエレベータ（Ａ号機、Ｂ
号機、Ｃ号機及びＤ号機）が群管理制御されるものとす
る。

上述の構成の説明においては８階床の場合について説明
したが、以下の説明においては便宜上１２階床ある場合
について説明する。

エレベータの群管理制御におけるホール呼びに対する割
当制御について説明する０割当制御はエレベータの運行
モードによってその制御の方法が異なる。

一例として各階の交通の流れがバランス状態にある場合
の運行モードにおける割当制御について説明する。

割当制御においては、制御の目標として下記に示すもの
がある。

ω　長持ち呼びを減らす。

■　良好な呼びを増す。

■　高需要階のサービスを良好に保つ。

（イ）満貫通過を減らす。

上述の目標は専門家の持っている知識によるものであり
割当制御における専門家の制御戦略である。第２の推論
機能において上述のそれぞれの制御戦略に対応して条件
と指示とによって表わされた制御規則が用意される０例
えば「長持ち呼びを減らす、」に対応する制御規則は「
長持ちになるならば割当てを行わない、」である、［良
好な呼びを増す、」に対しては「良好な呼びならば割当
てる。」などであり、他の制御戦略についても同様に「
もしＡならばＢ」の形式の制御規則が用意される。

本発明においては、第１の推論機能にて複数の割当指令
から割当指令の候補を決定し、候補となった割当指令に
基づいて上述の制御規則に示される条件の成立する度合
い及び指示の重み付けを第２の推論機能によって各制御
規則毎に決定する。

上述の条件の成立する度合いとは条件が「長持ちになる
ならば」であれば、長持ちになる度合いのことである。

この度合いが高いということは非常に長待ちになること
を意味し、度合なる度合いのことである。この度合いが
高いということは非常に長待ちになることを意味し、度
合いが低いことは多少長持ちになることを意味する。

上述の第２の推論においては、第１の推論機能により候
補として選ばれた割当指令に対応したエレベータ号機に
仮割当てを行うことによって長待ちになる度合いを予測
し、その度合いより指示の重み付けを行う、すなわち、
第１の推論機能により候補として選ばれた割当指令が「
Ａ号機に割当てる。」、ｒＢＢ号機割当てる。」及び「
Ｃ号機に割当てる。」であれば、それぞれＡ号機、Ｂ号
機にＣ号機に仮割当てを行う、仮割当てを行った際に長
待ちになりそうならば割当てを行なわない方向に指示の
重み付けを行う、各制御規則毎に決定された指示の重み
付けを総合的に評価し、割当て制御においては「割当て
る」という制御指令の強さを決定する。

以上の制御指令の強さの決定を各エレベータ号機につい
てそれぞれ行い、最も制御指令の強いものに対して割当
てを行う。

すなわち、最も制御指令の強いエレベータがＡ号機、Ｂ
号機、Ｃ号機の内Ａ号機である場合はＡ号機に対して「
Ａ号機に割当てる。」という制御指令を与えることによ
ってＡ号機に割当てを行うことになる。

割当てを決定する際に、上述の目標をすべてに対して完
全に満たすエレベータ号機に割当てを行おうとすると、
割当てを行うことができなくなる。

そこで目標を最も高い度合いで満たすエレベータ号機に
割当てを行う。

そのために、上述の制御戦略に基づいて制御規則を用意
しその条件の成立する度合い及び指示の強さを求めて制
御指令の強さを決定する。

次に割当制御について説明する。第１１図に示されるフ
ローチャートを用いて割当制御における割当ての決定に
ついて説明する。ステップ１においては故障中、郡外運
転中等で割当制御を行えないエレベータ号機を割当制御
の対象外とする０次のステップ２においては以後のステ
ップ４における推論演算に必要なデータの予測演算を行
う。ステップ３においてはステップ２で得られた各種デ
ータをステップ４の推論演算を行うのに適した形に変換
するための前処理が行われる。ステップ４では推論演算
が行われる。この推論演算においては第１の推論演算及
び第２の推論演算が行なわれる。

第１の推論演算においては、割当制御における制御指令
である複数の割当指令をいくつかの候補に限定する。次
に第２の推論演算においては第１の推論演算によって候
補として選ばれた割当指令に基づいて演算を行う。この
第２の推論演算は専門家の制御戦略を条件と指示とによ
って表わした各々の制御規則の条件の成立する度合い及
び指示の重み付けを行う、制御規則毎に重み付けされた
指示より制御指令の強さを決定する。この制御指令とは
Ａ号機に対してはｒホール呼びをＡ号機に割当てる。」
であり、Ｂ号機に対しては「ホール呼びをＢ号機に割当
てる。」であり、Ｃ号機に対してはｒホール呼びをＣ号
機に割当てる。」である。

上述のステップ２からステップ４までの各演算が各号機
について行われる。以下、説明の便宜上指示の重み付け
の度合いを指示の強さと言う、ステップ５において各号
機の制御指令の強さを比較して、最も制御指令の強い号
機に最終的に新しく発生したホール呼びを割当てる指令
を出力する０以上で、新しく発生したホール呼びにどの
号機を割当てるのかが決定され割当制御が完了する。

上述のステップ４においては、各制御規則毎に条件の成
立する度合い及び指示の強さの決定が行なわれるが、以
下制御規則の一つである「長持ちになるならば割当てを
行なわない、」の条件の成立する度合い及び指示の強さ
の決定について説明する。従って上述の制御規則に対応
してステップ２においては、各号機の予測未応答時間、
最小予測未応答時間、最大予測未応答時間及び予測未応
答時間の確信度の演算が行われる。この確信度とは所定
の時間内にかごが到着する可能性を示すものである。

上述の予測演算について第１２図に示すフローチャート
を用いて説明する。

ステップ２ａにおいて現在かどのいるホールサブインデ
ックスＩＩｓをセットする。第１３図にホールサブイン
デックスＨ５を示す、ホールサブインデックスＨ５は、
現在かどのいる階床とかごの運転方向とを考慮したもの
である。１２階床にあるエレベータについて説明すると
１２階にかごがいて、下降運転を行う場合は、このかご
のホールサブインデックスＨ３は′０′となる。１２階
より下降するに従って第１３図に示すようにホールサブ
インデックスＨ３の値は大きくなる。また、１階にかご
があり上昇運転を行う場合はそのかごのホールサブイン
デックスＨ３は′１１′　となり１階から上昇するに従
って大きくなる。例えば、Ａ号機のかごが１１階にて下
降を行う場合は、このかごのホールサブインデックスＨ
３は′１′となる。また、かごのホールサブインデック
スＨ５が１５′であるということはかごが７階にいて運
転方向が下降であることを意味する。

このホールサブインデックスＨ３の値は以下のステップ
で行われる各階への予測未応答時間の演算の開始点を示
す。

次にステップ２ｂが行われる。ステップ２ｂにおいては
すでに登録されているホール呼びに対する派生かご呼び
を学習データ等に基づいて発生させる。

この派生かと呼びはホール呼びに対して模擬的に発生さ
せた呼びであり実在の呼びとは異なることもある。第１
４図にホール呼び及びその派生呼びの様子を示す、たと
えば、ホール呼びが９階及び４階にあるとすると、それ
らの派生かと呼びは、９階のホール呼びに対して７階で
あり、４階のホール呼びに対して２階である０以上のよ
うに派生かご呼びの発生完了後、ステップ２Ｃが行われ
る。

ステップ２ｃにおいては、各階の予測未応答時間Ｔｘの
演算を行う、説明の便宜上、ホール呼びにのみ着目しか
と呼びは無いものとして演算を行う。

第１５図の各階の予測未応答時間Ｔｘを示す、ここで１
階床間を上昇あるいは下降するのに要する時間を１秒と
し、ホール呼びあるいはかと呼びのある階にかごが到着
した際にその階で乗客の乗降りにより損失時間を１０秒
とする。

かごが１１階にいて下降する場合を考える。１１階（ホ
ールサブインデックスＨ３は′１′）から１０階（ホー
ルサブインデックスＨ５は′２′）まで走行時間として
１秒を要する。また１１階から９階（ホールサブインデ
ックスＨ５’３’）まで走行時間として２秒を要する。

９階ではホール呼びがあるため損失時間としてｌＯ秒費
やされる。したがって１１階から８階（ホールサブイン
デックスＨ３は１４′である）まで１３秒を要すること
になる。同様にして１１階から４階ホールサブインデッ
クスＨＳは′８′である。）までは２７秒を要する。１
１階にあるかごが１階まで下降して、次に１階から１２
階まで上昇し、再び１１階にもどるのに６２秒を要する
。この時間は、９階及び４階にホール呼びが存在する場
合であり、ホール呼びの′数が増せばそれに従って各階
への予測未応答時間も大きくなる。

ホールかご呼びのある階の予測未応答時間ＲＥＳＰＴ（
Ｈ５）は次の式で表わせる。

ＲＥＳＰＴ　（Ｈ５）　＝ΣＲＡＮＴ　（Ｓｔａｂ、　
ＥｎｄＪｉ！１１＋　ｐ　ＬＯＳＴ　（Ｅｎｄｉ）＋　ＫＥＩＫＡＴ　（Ｈ５）　　　　　　・・・■ＲＡ
ＮＴ　（Ｓｔａｂ、　Ｅｎｄｌ）は停止階から次の停止
階までの走行に要する走行時間である。

また、ＬＯＳＴ　（Ｅｎｄｌ）は停止予定階での損失時
間である。　ＫＥＩＫＡＴ　（Ｈ３）はホール呼びが発
生したホールサブインデックスＩｓに対し１割付けがセ
ットされてからの経過時間を示す。ＫＥＩＫＡＴ　（Ｈ
３）は′０′と考えてもさしつかえないので無視する。

悲は予測未応答時間を求めようとする階までの呼びの数
を示す、（予測未応答時間を求めようとする階の呼びも
含む、）第１４図の場合、例えばホール呼びのある９階の予測未
応答時間ＲＥＳＰＴ■は次式で表わされる。

ＲＥＳＰＴ■＝　ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、、　Ｅｎｄ、）
　’４２　（秒）１１階と９階との間においては呼びが
ないのでかごは１０階に停止しないため、損失時間は′
０′である。また同様に４階の予測未応答時間ＲＥＳＰ
ＴＱ３）は次式で表わされる。

ＲＥＳＰＴｅ　＝　ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、、　Ｅｎｄｊ
　＋　ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、、　ＥｎｄＪ＋　ＲＡＮＴ
　（Ｓｔａａ、　Ｅｎｄ、）＋　ＬＯＳＴ　（Ｅｎｄ、
）　＋　ＬＯＳＴ　（Ｅｎｄ、）ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、
、　Ｅｎｄ２）は９階から７階までの走行時間であるａ
　ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ３＊　Ｅｎｄｓ）は７階から４階
までの走行時間である。この場合、　ＲＡＮＴ　（Ｓｔ
ａ、。

Ｅｎｄ、　）は２秒であり、ＲＡＮＴ　（Ｓｔａ、、　
Ｅｎｄ、）は３秒である。　ＬＯＳＴ　（Ｅｎｄよ）は
９階での損失時間であり、ＬＯＳＴ　（Ｅｎｄａ）は７
階での損失時間である。従ってＲＥＳＰＴ（８）は２７
秒である６以上で、第１５図に示す各階の予測未応答時
間が求められる。

次にステップ２ｄ及びステップ２ｅが行われる。ここで
は、ホール呼びのある階についてのみ最小予測未応答時
間Ｔｗｉｎ、最大予測未応答時間子ｍａｘ及び予測未応
答時間の確率分布モードを決定する。

予測未応答時間Ｔｘは、実際のホール呼びに対して派生
呼びを発生させ、実際のホール呼びとその派生呼びとか
ご呼びとを考慮した際の各階の予測未応答時間である。

この予測未応答時間Ｔｘに対して最小予測未応答時間Ｔ
ｗｉｎは実際のホール呼び及びかご呼びのみを考慮した
際の各階の予測未応答時間である。また、最大予測未応
答時間Ｔｍａｘはすべての階にホール呼びが発生した際
の各階の予測未応答時間である。最小予測未応答時間Ｔ
＋ｉｉｎ及び最大予測未応答時間Ｔｍａｘは上述の第０
式により求められる。

次に、予測未応答時間の確率分布モードを求める。ホー
ル呼びのあるかごが所定時間内に到着する可能性を求め
るために各ホール呼びのある階の確率分布モードを設定
する。第１６図にホール呼びのある階の予測未応答時間
の確率分布モードとして２種類のモード第１６図（ａ）
及び（ｂ）を示す、この分布モードは予測未応答時間Ｔ
ｘを中心に分布する。

また、この分布モードは最小未応答時間Ｔａ＋ｉｎ、予
測未応答時間Ｔｘ及び最大未応答時間Ｔ■ａｘの値にょ
り分布状態は異なる。しかし、この分布モードは必ず、
最小未応答時間Ｔｗｉｎと最大未応答時間Ｔｍａｘとの
間に在存し、Ｓよ部と８２部の面積が等しくかつ両者の
面積の和は１となり、ＴＬＩとＴＬ２が等しくなる様に
設定される。第１６図に示される２つの確率分布モード
の選択は、ある階のホール呼びに対して学習データ等に
より発生させた派生かご呼びと実際のかご呼びどの一致
する可能性の大小によって決定される。すなわち、学習
データ等により発生させた派生かご呼びが実際に発生す
るかご呼びと一致する可能性の低い場合は第１７図（ａ
）に示されるパターンの確率分布モードが選択される。

第１７図（ｂ）は５階の上昇ホール呼びに対して１２階
に派生かご呼びが発生した場合を示す。この場合、３階
にいるかごの８階及び７階への未応答時間の確率分布モ
ードは第１６図（ａ）に示されるモードとなる。

一方、学習データ等により発生させた派生がご呼びが実
際に発生するかご呼びと一致する可能性の高い場合は第
１６図（ｂ）に示されるパターンの確率分布モードが選
択される。

すなわち、第１７図（ｂ）に示される場合は、ホール呼
びに対して基準階の１階にかご呼びが実際に発生する可
能性が高いため、かごが１階に行く可能性は高くなる。

従って、１０階にいるかごの３階の予測未応答時間の確
率分布モードは第１６図（ｂ）に示される分布モードと
なる。

上述のように求められた予測未応答時間の確率分布より
予測未応答時間の確信度を求める。この確信度とは所定
の時間内にかごが到着する可能性を示すものである。第
１８図において、横軸は予測未応答時間、縦軸は確率値
を示す。かごが３０秒以内で到着する可能性すなわち確
信度ＴＰＯはＡ部分の面積を求めることにより得られる
。また同様に３１秒以上６０秒未満でかごが到着する確
信度ＴＰＩはＢ部分の面積により求めることができ、６
０秒以上の場合の確信度ＴＰ２についてはＣ部分の面積
により求めることができる。確率分布モーｉは面積が１
になるように正規化されているために、面積を求めるこ
とで各予測未応答時間の確信度が求められる。この確信
度は確率として表わされる。

以上、第１２図に示すステップ２ｃ、ステップ２ｄ及び
ステップ２ｅによって予測未応答時間とその確信度が求
められる。ステップ２ｃ以下ステツプ２ｇまでを各階ご
とに繰り返し行うことによって各階の予測未応答時間及
びホール呼びのある階の予測未応答時間の確信度を求め
る。以上で、第１１図のステップ２による予測未応答時
間の演算を終了する。

第１１図に示されるステップ４の割当制御の推論演算に
ついて説明する。

ステップ４の推論演算では第１の推論演算及び第２の推
論演算が行なわれる。第１の推論演算では、複数の割当
指令から第２の推論演算で用いられる割当指令の候補の
決定を行う演算が行なわれる。これらは各エレベータ号
機の現状の演算データたとえば割付けられた呼び個数、
かご状態、予測未応答時間等の値を使用するために高速
で演算が行なわれる。

次に、第２の推論演算では、第１の推論演算で候補とし
て選ばれた割当指令から最終的にどの割当指令を用いる
か決定する。すなわち、どのエレベータ号機に割当てを
行うか決定する。この第２の推論演算では仮割当による
演算が行なわれ、その演算に必要な予測演算が繰返し行
なわれるため、かなりの処理時間を費やす。

推論演算を第１９図に示すフローチャートを用いて説明
する。

ステップ４ａでは第１の推論演算が行なわれる。

第１の推論演算により割当指令の候補の決定を行う、こ
こではステップ４ｂからステップ４ｆにわたって行なわ
れる。第２の推論演算で用いられる割当指令の候補を決
定する。

第１の推論演算に際しては、条件と指示とによって表わ
され重み付けされた複数の制御規則が用いられる。これ
らの制御規則は第２０図に表わされており、すでに用意
されている−通りの演算データが使用される。−例とし
て三種類の制御規則について説明する。規則１は「割付
けられた呼び個数が平均以下であれば割当ての候補とす
る。」であり、この規則に対する重み付けとしてｃｌが
与えられる、また同様に規則２は「かごがフリーかどな
らば割当の候補とする。」であり、この規則に対する重
み付けとしてＣ２が与えられる。規則３は「予測未応答
時間の平均値が６０秒以内であれば割当の候補とする。

」であり、この規則に対する重み付けとしてＣ３が与え
られる。

次に具体的に第１の推論演算について説明する。

第１の推論演算においては、上述の規則１、規則２及び
規則３に基づいて各エレベータ号機の評価を行って割当
指令の候補を決定する。Ａ号機、Ｂ号機、Ｃ号機及びＤ
号機について説明する。初めにＡ号機について次式を用
いて評価値Ｅ＾を求める。

評価値ＥＡ＝　ＥＡＲ＝ＥＡ、　十Ｅ＾３＝β１・Ａ１
・Ｃ１＋β２・Ａ２・Ｃ２＋β３・Ａ３・Ｃ３・・・■
ここで　β１．β２及びβ３はそれぞれ規則１、規則２
及び規則３に示される条件の確信度である。

Ａ１、Ａ２及びＡ３はそれぞれ規則１．規則２及び規則
３に示される指示の強さであり、説明の便宜上ＡＩ＝Ａ
２＝Ａ３＝１とする。　Ｃ１、Ｃ２及びＣ３はそれぞれ
規則１、規則２及び規則３に対する重み付けである。

ここでは重み付けの一例としてＣ１＝０．７、Ｃ２＝０
．９及びＣ３＝０．４とする。

Ａ号機に割付けられた呼び個数が平均呼び個数以下の場
合においては確信度β１＝１であり、平均呼び個数より
多い場合においては確信度β１＝Ｏとなる０割付けられ
た呼び個数のデータは第３図に示すホールコンデジョン
テーブルより得る。

すなわち、Ａ号機の規則１に対する評価値ＥＡｔは、割
付けられた呼び個数が平均呼び個数以下の場合はＥＡｘ
＝０．７となる。また割付けられた呼び個数が平均呼び
個数より多い場合はＥＡよ＝０となる。

次に規則２について説明する。Ａ号機のかごがフリーで
ある場合は確信度β２＝１であり、　フリーかごでない
場合は確信度β２＝ｏである。かごがフリーであるか否
かは第４図に示すカーコンデションテ、−プルより求め
る。

すなわち、Ａ号機の規則２に対する評価値ＥＡｚはかご
がフリーかとであればＥＡ２＝０．９であり、フリーか
ごでなければＥＡｚ　＝＝　Ｏである。

規則３について説明する。Ａ号機の予測予測未応答時間
の平均値が６０秒以内となる可能性が条件の確信度β３
となる。この予測未応答時間の平均値は第１１図のステ
ップ２の予測演算の結果より求める。また予測予測未応
答時間の平均値が６０秒以内となる可能性は第１１図の
ステップ２において行なわれる。予測未応答時間の確率
分布より予測未応答時間の確信度を求める方法と同様の
方法で求めることができる。たとえば、予測未応答時間
の平均値が６０秒以内となる可能性が０．６であれば条
件の確信度β３＝０．６となる。エレベータＡ号機の規
則３に対する評価値ＥＡ３＝　０，６　ｘ　Ｃ０４＝　
０．２４となる。

以上に述べた様に各規則に対するＡ号機の評価値を求め
て、最終的に評価値ＥＡを上述の０式より求める。

上述の方法と同様にしてＢ号機、Ｃ号機及びＤ号機の評
価値ＥＢｐ　Ｅａｔ　Ｅｏを求める。

次に最終的に評価値の大きい値の順で上位３台のエレベ
ータ号機を選び、そのエレベータ号機に対応した割当指
令を割当指令の候補とする。たとえば、上述の演算で４
台のエレベータからＡ号機、Ｂ号機及びＣ号機が選ばれ
たとすると、それに対応した割当指令ｒＡＡ号機割当て
る。」、「Ｂ号機に割当てる。」及び「Ｃ号機に割当て
る。」が割当指令の候補として選ばれる。

上述の第１の推論演算においては複数の制御規則を用い
て各エレベータ号機の状態により割当指令の候補の決定
を行う、すなわち、各エレベータの状態たとえば割付け
られた呼び個数、かご状態、予測未応答時間等の値から
割当制御の対象として適当と思われるものを選択する。

上述の説明では規則を３種のものとしているがより多く
の規則を用いてもよい、これらの各規則は条件と指示と
によって表わされ、さらに各規則には規則に対する重み
付けがなされている０条件と指示は専門家の制御戦略に
基づいて決定され、また指示の強さ及び規則に対する重
み付けも専門家の制御戦略により決定される。

第１の推論演算では最終的に４つの割当指令がら割当指
令の候補として評価値の大きいエレベータ号機の３台に
対応する割当指令を選択しているが、台数を３台に限定
されるものでない。上位何台を候補として選択するかは
専門家の制御戦略により決定される。

次に第２の推論演算について説明する。この第２の推論
演算においては、第１の推論演算で候補として選択した
３つの割当指令に基づいて推論演算を行う。

第２の推論演算では割当制御の演算を行う、この割当制
御においては、「長持ち呼びを減らすこと」すなわち、
「６０秒以上の長待ち呼びを“０′とすることを目標と
して、新しく発生したボール呼びを仮に割当てた際に、
長待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。すなわち、仮割当てを行ったことにより［長
待ち呼びを減らす、」という目標との偏差（以下、エラ
ーと言う、）Ｅ及びエラー増分ΔＥによってｒホール呼
びに割当てる。」という指示の強さを数値で表わす、こ
の指示の強さを３種の割当指令に対応した各エレベータ
号機について求める。すなわち、Ａ号機、Ｂ号機及びＣ
号機について演算を行う。

割当制御の推論演算を第１９図に示すフローチャートを
用いて説明する。

ステップ４ｂにおいて、Ａ号機、Ｂ号機及びＣ号機の内
の初めにＡ号機に「新しく発生したホール呼びを仮割当
てする。」という制御指令を与える。

次にステップ４ｃが行われる。目標がらのエラーＥとエ
ラー増分ΔＥを次式より求める。

エラーＥ＝ε　「予測未応答時間ＴｘＪ　Ｘ　ｒ確信度
」　・・・■ｉ＊を確信度；　かごが６０秒以上で到着する確信度ＴＰ。

ｎ　　；仮割当てを含むすべてのホール呼び数上述の■
式よりＡ号機に仮割当てをする前と、仮割当てをした後
でのエラーＥａ□の値及びエラーＥ□の増分ΔＥａを求
める。仮割当てする前のエラーＥの値をＦａｘとし、仮
割当て後のエラーＥｔｉ−Ｅ□とすると、エラーＥの増
分ΔＥａは次式により求める。

ΔＥａ　＝　Ｅａｚ　　Ｅａｔ　　　　　　　　　　・
・−に次に帰属度関数を用いてエラーＥａｔ及びエラー
の増分ΔＥａの値の評価を行う。ここで帰属度関数につ
いて説明する。

一般に、ある対象が集合Ａの要素であるか否かを考える
際に、厳密に分けるのではなく、集合Ａの要素である度
合いを考慮するために帰属度関数を用いる。第２１図に
示す帰属度関数において、横軸は上述のエラーＥ、エラ
ーの増分ΔＥであり、縦軸は帰属度を示す、第２１図に
は集合として集合ｚＯ１集合ＰＭ及び集合ＰＢのそれぞ
れの帰属度関数を示す。集合ｚＯはエラーＥ及びエラー
の増分ΔＥが「だいたい零」である集合、集合ＰＭ＋よ
エラーＥ及びエラーの増分ΔＥが「正で中くらい」であ
る集合、集合ＰＢはエラーＥ及びエラーの増分ΔＥが「
正で大きい」である集合を示す、それぞれの帰属度関数
はすべてのエラーＥあるいはエラーの増分ΔＥにそれぞ
れの値が集合ｚＯ１集合ＰＭ及び集合ＰＢに含まれる度
合いを与える。この度合いとは集合に属する度合いを示
すものであり、帰属度と言い０．０から１．０までの間
の数で示される。帰属度が１．０である場合は対象が集
合Ａの完全に要素であることを示し、帰属度がＯｏＯで
ある場合は対象が集合Ａの完全に要素でないことを示す
。

例えば、エラーＥがｅである場合について′、その帰属
度を考える。第２１図からもわかるようにエラー〇に対
しての集合ＰＨの帰属度は０．７であり、集合ＰＭの帰
属度は０．３である。すなわち、エラーｅは０．７の帰
属度で「正で大きい」という集合ＰＢに属し、０．３の
帰属度で「正で中くらい」という集合ＰＭに属する。

次に、制御規則の条件の成立する度合いを求める。すな
わち、この条件は「長持ちになるならば」であるので長
待ちになる度合いを求める。この度合いはエラーＥ及び
エラーの増分ΔＥの帰属度で表わされる。従ってエラー
Ｅ及びエラーの増分ΔＥの帰属度を求めることによって
条件の成立する度合いを求める。

仮割当てした後のエラーＥａｚとその際の増分ΔＨａの
帰属度を第２１図に示す帰属度関数より求める。第２１
図よりエラーＥａｚの集合ＰＭに対する帰属度は０．９
であり、集合ＺＯに対する帰属度は０．１である。また
エラー増分ΔＥａの集合ＰＭに対する帰属度は０．５で
あり、集合ＺＯに対する帰属度は０．５である。

以上のように、エラーＥ及びエラーの増分ΔＥの値が集
合２０．　ＰＭ、　ＰＢのどの集合に属するのかを帰属
度をも考慮して求めた。この帰属度関数はエラーＥ及び
エラーの増分ΔＥの値に対してその値が大きいかあるい
は小さいかの評価を与えることになる。すなわち、エラ
ーＥの値が集合ＰＢに属することはその値が大きいこと
を意味し、なおかつ集合ＰＢに対する帰属度が大きいほ
どエラーＥの値が大きいことを意味する。エラーの増分
ΔＥの値についても同様である。長持ちになる度合いは
エラーＥ及びエラーの増分ΔＥの属する集合及びその帰
属度によって表わされるので、エラーＥ及びエラーの増
分ΔＥが大きいということは長待ちになる度合いが大き
いことである。

第２１図に示すように、エラーＥａ！は集合ＰＭに帰属
度０．９で属し、エラーの増分ΔＥａは集合ＰＭ及び集
合ｚＯに帰属度０．５で屈するのでやや長待ちになるこ
とを意味する。

上述したエラーＥ、エラーの増分ΔＥの評価結果より上
述の制御規則に示される指示の強さを決定する。この評
価結果とはエラーＥ及びエラーの増分ΔＥが集合２０．
　ＰＭ、　ＰＢの内どの集合にどのくらいの帰属度で属
するかということである。

第１９図のステップ４ｅの条件−指示テーブルを第２２
図に示す、第２２図はエラーＥ及びエラーの増分ΔＥに
対応した指示ΔＵを示すものである。例えばエラーＥが
「だいたい零」（集合Ｚｏ）、エラー増分ΔＥが「正で
大きい」（集合ＰＢ）という場合、指示ΔＵとして「割
当てる必要はない」を得る。

指示ΔＵとしては５種類あり、Ｐｏは「割当てる」、Ｐ
Ｓは「割り当ててもよい」、ｚＯは「ふつう」、ＮＳは
［割当てる必要はないＪ、ＮＥは「割当てない」である
、エラーＥとしての集合の数は集合ＰＢ、集合門及び集
合ＮＥの３種類であり、エラー増分ΔＥの場合も同様に
３種類であり、エラーＥとエラー増分ΔＥとの組み合せ
により９種類の規則がある。従って９種類の規則を考え
、その規則を第２３図に示す、規則１はエラーＥが「正
で大きい、」、エラーの増分ΔＥが「正で大きい、」と
きは指示ΔＵを「割当てない、」とすることを意味し、
規則２以下同様である。

第２２図に示すように条件−指示テーブルはエラーＥ及
びエラーの増分ΔＥの値が属する集合を条件として指示
ΔＵを決定するものである。したがって第２２図に示さ
れる条件−指示テーブルは「もしＡならばＢＪ型で表わ
されたプロダクション・ルールをマトリクス化したもの
である。また条件に対する指示は人為的に決定されるも
のであり、専門家の知識に基づく制御戦略によるもので
ある。

次に、第２２図よりエラーＥａｚ及びエラーの増分ΔＥ
ａの評価より指示ΔＵを求める。エラーＥａ２は集合Ｐ
Ｍ及び集合ｚＯに属し、エラーの増分ΔＥａは集合ＰＭ
及び集合ＺＯに属する。従ってエラーＥａｍ及び増分Δ
Ｅａの属する集合と条件として指示ΔＵを求めると次に
示す４通りがある。

（イ）　エラーＥａ２が集合ＰＭに属し　かつ増分ΔＥ
ａが集合ＰＭに属するならば指示ΔＵはＮＥ　（割当て
ない、）となる。

（ロ）　エラーＨａ□が集合ＰＭに属し　かつ増分ΔＥ
ａが集合ＺＯに属するならば指示ΔＵはｚＯ（普通に割
当てる。）となる。

（ハ）　エラーＥａｔが集合ｚＯに属し　かつ増分ΔＥ
。

が集合ＰＭに属するならば指示ΔＵはＮＳ　（割当てる
必要はない、）となる。

（ニ）　エラーＥ！、が集合ＺＯに属し、　かつ増分Δ
Ｅａが集合ｚＯに属するならば指示ΔＵはＰＯ（割当て
る。）となる。

以上によりエラーＥａ２の属する集合と増分ΔＥａの属
する集合との組合せ（イ）〜（ニ）により４つの規則が
上述の９種類の規則から抽出される。

この抽出された規則は第２３図に示す規則５．規則６、
規則８及び規則９である。エラーＥａ２及び増分ΔＥａ
に対して４つの規則に示される４つの指示ΔＵを得たが
、これらの４つの指示ΔＵを同じ強さでエレベータ号機
に与えることはできない。すなわち、４つの規則のうち
強く適用できるものと弱くしか適用できない規則がある
。そこで各々の規則が出した指示を、その規則の条件が
満たされている程度によって比較する。すなわち、各々
の規則の指示に重み付けをして、この重み付けされた指
示を重み付き平均をして指示の強さＵを決定する。

第２４図を用いて各々の規則の指示の重み付は及び重み
付き平均して得られる指示の強さについて説明する。第
２４図において各規則に対するエラーＥ及び増分ΔＥの
グラフの横軸はエラーＥあるいは増分ΔＥの値であり、
縦軸は帰属度である。また指示ΔＵを示すグラフの横軸
の正の方向は割当てる方向を示し、負の方向は割当てな
い方向を示し、縦軸は帰属度を示す。

第２４図に示される規則５に関していえばエラーＥに対
し集合ＰＭは、０．９の度合いで満たされ、エラー増分
ΔＥに対し集合ＰＭＩ±０．５の度合いで満たされる。

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、小さい値となる。従って規則５は０．５の
度合いで満たされることになる。指示ΔＵを示す集合は
この０．５という度合いで制限される。以下、同様に規
則６．規則８．規則９について指示ΔＵを示す集合を求
める１以上でステップ４ｄを終了する。

次にステップ４ｆが行われる。ステップ４ｆにおいては
ステップ４ｄで得られる各規則に対する指示の集合の論
理和をとり、これを集合に属する度合いで重み付き平均
し、最終的に指示の強さＵを求める。ここでは第２５図
に示されるように指示の強さＵは−０，６９となる。上
述の指示の強さＵは制御規則「長持ちになるならば割当
てを行わない、」に示される指示「割当てを行わない、
」に対する重み付けの度合いを示す。

以上により「長持ちになるならば割当てを行わない」と
いう制御規則に基づいて条件の成立する度合い及び指示
の重み付けの決定について説明したが、同様にして推論
演算を行って他の制御規則についても条件の成立する度
合い及び指示の重み付けを決定する。各制御規則毎に求
めた指示の重み付け、すなわち指示の強さＵより制御指
令の強さを決定する。ここで言う制御指令とは「ホール
呼びをＡ号機に割当てる。」ことである。同様にして、
Ｂ号機に対してはｒホール呼びをＢ号機に割当てる。」
という割当指令の強さの決定を行い、またＣ号機に対し
ては「ホール呼びをＣ号機に割当てる。」という割当指
令の強さの決定を行う。

以上でステップ４ｆが終了するとともに第１１図に示さ
れるステップ４が完了する。

次に、ステップ５においては、ステップ４で各号機につ
いて求めた制御指令の強さより最終的にどの号機に割当
てを行うかを決定する。新しく発生したホール呼びに対
してどの号機を割当てるかを決定後、その号機にｒ割当
てる。」という制御指令を出力する。

ステップ５を終了することによってポール呼びに対する
割当制御が完了する。

ステップ４において、第２の推論演算を行う前に、第１
の推論演算によって割当指令を選択するためにすべての
エレベータ号機に対して第２の推論演算を行なう必要が
ないため推論演算を高速に行うことができる。

割当制御の推論演算で用いられる第２１図に示される帰
属度関数及び第２２図に示されるエラーＥとその増分Δ
Ｅと指示ΔＵとの関係は人為的に決定されるものである
。

すなわち、帰属度関数は専門家の経験則を用いて決定さ
れる。また第２２図に示すエラーＥとその増分ΔＥに対
してどの指示を用いるのかをも専門家の経験則を用いて
決定される。従って割当制御において専門家の経験則の
直接的表現による推論を行うことができるので、正確な
割当てを行うことができる。ホール呼びなどは確率的に
発生するものであり、その確率を考慮し数学的な公式で
割当て演算を正確に行うことは非常に難しいが、上述の
推論演算に示すように各種データに重み付けをし人間の
経験則の直接的表現を用いることによって正確な割当制
御を行うことができる。

また、割当制御において、予測未応答時間の「確信度」
を考慮しているため、同一の予測未応答時間でもその値
の「確信度」の高い号機に割当てることができるので長
待ち呼びの発生を減少することができる。

制御指令を決定する際に複雑な評価式を用いず専門家の
直接的なアルゴリズム表現を用いるため、予報精度の向
上が容易に行え、またアルゴリズムの表現である規則の
追加、変更が容易に行えるため交通需要の異なる各種ビ
ルに容易にまた迅速に適応できる。エレベータの群管理
制御においては、下記の目標が考えられる。

（υ　長持ち呼びを減らす。

■　良好な呼びを増す。

■　最長待ち呼びを減らす。

に）高需要階のサービスを良好に保つ。

■　満貫通過を減らす。

０　かと呼び先着を減らす。

■　早い呼びを増す。

上記の群管理制御の割当制御における目標毎に上述の推
論演算のルーチンがリスト形式で表現されている。その
ため各ルーチンの追加、変更が容易に行うことができる
６エレベータの群管理制御においては交通需要に対応して
運行モデルを決定することにより輸送力の増強を行う、
この運行モデルには発散モデル、集中モデル及び複合モ
デル等があるが、これらの運転モデルの切換の決定にお
いても、本発明による推論演算を用いることができる。

上述の運転モデルに対してそれぞれ所定の割当制御が行
われる。

この割当制御においても推論演算が用いられるが、各割
当制御の目標はそれぞれ上記の■〜■の目標から選ばれ
る。

また、アップピークや昼食時に起きる周期的な集中、発
散の高需要や、会議室等のある階への一時的な高需要に
対し、それらのミクロ、マクロの交通の流れをモデル化
し、その高需要に対応できるような運行モードの決定に
おいても本発明を適用することができる。

〔発明の効果〕

専門家の制御戦略を条件と指示とによって表わした複数
の制御規則の条件が成立する度合い及び指示の重み付け
を制御規則毎に決定し、この制御規則毎に重み付けされ
た指示より群管理制御における制御指令を決定すること
により、効率の高い群管理制御を行うことができ、エレ
ベータの利用者へのサービスを向上することができる。

しかも第１の推論機能にて第２の推論演算を行う前に制
御指令の候補を決定することによって推論演算を高速化
することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に基づく一実施例のエレベータの群管理
制御装置のシステム構成図、第２図は同実施例を実現す
るソフトウェア構成図、第３図乃至第１０図は同実施例
を実現するためのメモリデータを示す図、第１１図は同
実施例の割当制御のフローチャート図、第１２図は割当
制御に用いられる予測演算のフローチャート図、第１３
図は予測演算で用いられるかごのホールサブインデック
スを示す図、第１４図はホール呼びに対する派生がご呼
びの状態を示す図、第１５図は予測未応答時間の演算結
果を示す図、第１６図は予測未応答時間の確率分布モー
ドを示す図、第１７図はホール呼びに対する派生かご呼
びの状態を示す図、第１８図は予測未応答時間の確信度
を求めるための図、第１９図は推論演算のフローチャー
ト、第２０図は第１の推論演算で用いられる制御規則を
示す図、第２１図は帰属度関数を示す図、第２２図及び
第２３図は条件−指示を示す図、第２４図、第２５図は
制御指令を求めるための図である。１・・・群管理制御装置、２・・・エレベータ制御装置、３・・・伝送コントローラ、４・・・エレベータ監視モニタ、５・・・ホールゲート、ランプ、センサ、ディスプレイ
Ｉ１０コントローラ、６・・・かご内コントローラ。代理人　弁理士　　則　近　憲　佑同　　三俣弘文第２図第６図Ｘたゑ上へ科勲４Ｓ。テ°°−７え信ハ、、７゜第７図（ｅ−）第８図第９図Ａ：（：ｒＪ　ｓＥｒ　　Ｃｘ、”）／　）第１０図第１１図第１２図第１３図　　　　　第１４図第１５図（噌　　　　　　　　　　　　　＜ｂ）第１６図第１７図第１８図第１１！図 −？イ愕第２２図第２３図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）複数のサービス階に対して複数のエレベータを就
役させエレベータの運行を制御する群管理制御方法にお
いて、条件と指示とによって表わされ重み付けされた複数の制
御規則を用いて第１の推論機能にて複数の制御指令より
制御指令の候補を決定し、この第１の推論機能により決
定された制御指令の候補に基づいて専門家の制御戦略を
条件と指示とによって表わした複数の制御規則を用いて
、第２の推論機能にてこの制御規則の条件の成立する度
合い及び指示の重み付けを制御規則毎に決定し、この制
御規則毎に重み付けされた指示より制御指令を決定する
ことを特徴とするエレベータの群管理制御方法。
（２）条件の成立する度合いを予測未応答時間の確率分
布より求めることを特徴とする特許請求の範囲第１項記
載のエレベータの群管理制御方法。