KR100428501B1 - 엘리베이터그룹에서승강호출을할당하는방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 엘리베이터 열에 있는 엘리베이터의 승강호출 디바이스(44)에 의해 입력된 호출(20)을 할당하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따라, 여러 할당 선택(36,38)이 형성되는 단계로서, 이들 각각이 각각의 승강호출(20)을 위해 호출데이터 항목과 엘리베이터 데이터 항목을 가지고 있고 엘리베이터(2,4,6)가 각각의 호출을 제공하는지를 이들 데이터가 함께 결정하는 단계, 각각의 할당선택(36,38)을 위해 코스트 함수의 값이 계산되는 단계, 하나 또는 그 이상의 할당선택(36,38)이 적어도 하나의 데이터 항목에 대하여 반복적으로 변화되고 새로운 할당선택의 코스트 함수의 값이 계산되는 단계, 그리고 코스트 함수의 값을 근거로하여, 최선의 할당선택이 선택되고 작용중인 엘리베이터 호출이 상응하게 엘리베이터 그룹에 있는 엘리베이터에 할당되는 단계로 이루어져 있다.

Description

엘리베이터 그룹에서 승강호출을 할당하는 방법{PROCEDURE FOR ALLOCATING LANDING CALLS IN AN ELEVATIOR GROUP}
승객이 엘리베이터에 의해 이동하는 것을 원할때, 승객은 플로어에 장착된 승강호출버튼을 누름으로써 엘리베이터를 호출한다. 엘리베이터 제어시스템은 그 호출을 받아 줄지어 있는 엘리베이터들중 어느 하나가 최상으로 그 호출에 응할 것인지를 결정한다. 이러한 활동은 호출할당으로서 언급된다. 할당에 의해 해결될 문제는 특정소비 작용을 엘리베이터중 어느 하나가 최소화 시킬 것인지를 찾아내는 것이다. 할당은 승객대기시간, 승객주행시간, 엘리베이터의 정지횟수 또는 상이하게 적재되는 여러소비인자의 조합을 최소화하는 것을 수반한다.
종래적으로, 엘리베이터중 어느 것을 호출에 응하게 할 것인가를 결정하기 위하여 이러한 이론은 복잡한 상태구조를 사용함으로써 각 경우에서 개별적로 수행된다. 또한 이러한 이론에 관련된 궁극적인 목적은 엘리베이터 그룹의 작동을 담당하는 소비인자, 예를들면 승객의 평균대기시간을 최소화하는 것이다. 이 엘리베이터 그룹이 복잡다양성을 갖고 있기 때문에, 상태체계가 또한 복잡하게 되어 이들체계에서 격차가 남게될 수 있다. 이것은 제어가 최상의 가능성 있는 방도로 수행되지 않는 상태로 되게 한다. 이러한 것에 대한 통상적인 예가 종래의 집단제어이며, 여기에서 각각의 승강호출은 호출플로어에 현재 가장 근접해 있는 엘리베이터중 하나에 할당되어 그 플로어쪽으로 이동된다. 하지만, 이러한 단순최적 원리는 엘리베이터의 집중을 유도하여 엘리베이트가 동일방향으로 주행하고, 이에의해 엘리베이터그룹의 성능을 전체로서 악화시키는 결과를 가져온다.
모든 가능성 있는 선택경로의 소비인자를 결정할때, 필요되는 계산작업은 프로세서의 용량을 쉽게 초과할 수 있다. 제공되는 호출의 횟수는 C이고 빌딩이 L개의 엘리베이터를 가지고 있다면 상이한 선택경로의 수는 N=LC가 될 것이다. 선택경로의 수가 호출의 횟수와 지수적으로 증가하기때문에 모든 선택을 체계적으로 분석하는 것은 심지어 작은 엘리베이터그룹에서도 불가능하다. 이것은 실행에 있어서의 경로 최적화 적용을 제한한다.
본 발명은 모든 호출이 제공될 수 있도록 승강호출장치를 경유하여 입력된 호출을 할당하는 방법에 관한 것이다.
도 1은 엘리베이터 염색체의 형성을 예시한 도면,
도 2는 본 발명에 사용되었을때의 호출모집단을 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 방법을 나타내는 블록다이아그램,
도 4는 엘리베이터 호출 및 제어장비를 나타낸 도면,
도 5a 및 5b는 엘리베이터 염색체의 교차를 예시한 도면,
도 6은 호출염색체를 나타낸 도면,
도 7은 호출링을 나타낸 도면, 그리고
도 8은 할당결정을 만드는 과정을 예시한 도면.
본 발명의 목적은 이전 해결책 보다 나은 결과를 성취하고 동시에 상이한 선택을 충분히 고려하면서 비교적 낮은 계산용량을 사용하여 엘리베이터그룹에 있는 엘리베이터에 승강호출을 할당하는 새로운 해결책을 성취하는 것이다.
본 발명의 방법은 여러개의 할당선택을 만드는 단계로서 이들 선택의 각각이 각각의 실행 승강호출을 위해 호출데이터 아이템과 엘리베이터 데이터 아이템을 포함하고 있고 이 데이터 아이템들이 승강호출을 제공하도록 엘리베이터를 함께 한정하고 있는 상기 단계, 각각의 할당선택에 대한 코스트함수의 값을 계산하는 단계, 이 데이터 아이템들중 적어도 하나에 관하여 하나 또는 그 이상의 할당선택을 반복적으로 변경시키는 단계, 그리고 새로운 할당선택의 코스트함수의 값을 계산하고 이 코스트함수들의 값들에 근거하여 최상의 할당을 선택하며 엘리베이터그룹에 있는 엘리베이터에 따라 실제 엘리베이터 호출을 할당하는 단계를 포함한다는 점에서 특징되어 진다.
본 발명의 바람직한 실시예들이 청구범위에서 한정된 특징들에 의해 특징되어 진다.
본 발명의 이 해결책은 모든 가능성 있는 경로선택을 계산하는 것과 비교하여 계산작업의 필요를 감소시킨다. 이 해결책은 유전적 알고리즘에 근거를 두고 있으며 계산작업이 동시적으로 실행될때 분산화된 상태에 적용가능하여 여러개의 엘리베이터 제어컴퓨터가 그룹 제어 컴퓨터와 병행하여 계산의 일부를 수행하는데 사용되도록 한다.
엘리베이터그룹은 실체로서 취급되어, 전체로서 엘리베이터그룹의 레벨에서 코스트함수를 최적화 한다. 엘리베이터그룹에서 승강호출을 할당하는 문제는 이론적인 레벨보다 총괄적인 레벨로 된다는 것이다. 최적화 과정은 개별적인 상황들과 이를 가지고 모사하는 방법과 관련되어질 필요가 없다. 원하는 작동은 코스트함수를 수정함으로써 성취된다. 예를들면, 승객대기시간, 호출시간, 스타트의 수, 주행시간, 에너지소비, 로프의 마모, 주어진 엘리베이터를 사용하는 것이 고가라면 개개의 엘리베이터의 작동, 엘리베이터등의 균일한 사용, 또는 이들의 소정된 조합을 최적화하는 것은 바람직하다. 최적화될 양들은 시스템 디자인의 수행과 그 정밀도에 의존한다. 동시에 변수들은 체계적으로 이용된다. 예를들면 매일 또는 매주 변화를 근거로하여 빌딩에 대해 진행된 교통예보가 코스트함수를 상응하게 변경시킴으로써 효과적으로 이용될 수 있다.
이 수행에 사용된 적합함수가 신경네트워크와 퍼지이론을 이용하는 제어시스템을 위한 양질의 근거를 제공한다. 다음에 본 발명이 도면을 참조하여 실시예의 도움으로 설명될 것이다.
도 1은 빌딩에 있는 플로어들을 나타내는 다이아그램이고 이 플로어는 1,2,3,…,16으로 번호가 매겨져 있다. 이 엘리베이터그룹은 3개의 엘리베이터(LIFTO, LIFT1 및 LIFT2)로 이루어져 있고 이 엘리베이터는 통로(2,4 및6)에서 주행하고 그 엘리베이터칸은 참조번호(8,10 및 12)각각에 의해 나타내어져 있다. 엘리베이터칸은 플로어(3,9 및 4)에 위치되어 있고 그들의 주행방향은 통로의 상단에 위치된 화살표(14)에 의해 나타내어져 있으며, 이것은 엘리베이터칸(8 및 12)이 상향으로 이동하고 있고 칸(10)이 하향으로 이동하고 있는 것을 보여주고 있다. 2개의 컬럼(16,18)은 상·하방향에 대하여 승강호출이 현재작용하고 있는 것을 나타내도록 통로옆에 제공되어 있다. 이 승강호출은 화살표(20)에 의해 나타내어져 있다. 별표(22)는 엘리베이터칸(10)으로부터 나오는 플로어(1)로의 칸 호출을 나타낸다. 화살표시(24)는 이미 할당된 승강호출을 발하는 플로어를 나타낸다. 따라서, 플로어(11)로부터의 승강호출은 엘리베이터 LIFT0에 할당되고, 플로어(7)로부터의 승강호출은 엘리베이터 LIFT1에 그리고 플로어(14)로부터의 승강호출은 엘리베이터 LIFT2에 할당된다.
컬럼(26,27)은 엘리베이터 염색체가 사용될때 본 발명에서 이용되는 할당선택의 형성을 보이게하며, 이것은 각각의 승강호출에 대한 하나의 유전자를 포함하고 있다. 컬럼(26)은 도 1의 예에서 가장 높은 플로어번호가 맨위에 있고 가장 낮은 플로어번호가 맨밑에 있는 상태에서 순차적으로 현재 작용하는 승강호출을 나타낸다. 컬럼(27)은 5개의 유전자(30)로 이루어진 엘리베이터 염색체를 가지고 있으며, 유전자의 수는 승강호출의 수와 상응한다. 각각의 유전자(30)는 호출을 제공하는 엘리베이터칸을 확인하는 데이터를 가지고 있으며, 각각의 승강호출은 하나의 유전자에 상응한다. 엘리베이터칸의 코드는 바람직하게는 2진수의형태(LIFT0=00, LIFT1=01 및 LIFT2=10)로 유전자에 저장된다. 화살표(32)는 유전자의 형성을 나타낸다. 엘리베이터 염색체(27)와 유전자(102)에 의해 나타내어지는 바와같이 엘리베이터(LIFT0)는 플로어(11)로부터의 호출을 제공할 것이다. 유전자(100 및 101)에 의해 나타내어진 바와같이, 엘리베이터(LIFT 1)는 플로어(4 및 7)로부터의 호출을 제공할 것이고 그리고 유사하게 유전자(103 및 104)에 의해 나타내어진 바와같이, 엘리베이터(LIFT 2)는 플로어(13 및 14)로부터의 호출을 제공할 것이다. 엘리베이터 염색체가 형성되어질 때, 상·하방향으로 현존하는 승강호출은 엘리베이터 염색체에 있는 유전자의 위치가 승강호출에 대한 정보를 갖도록 코드화 된다. 할당이 행해진후, 엘리베이터 염색체에 있는 정보가 승강호출에 상응하기 위해 해독된다.
도 1의 실시예의 경우에, 유전자적 알고리즘의 코딩원리에 따라 엘리베이터 염색체는 그때에 작용하는 승강호출의 수와 같은 수의 유전자를 갖도록 하는 방식으로 형성된다. 유전자의 수는 Nchr=Ndown+Nup이고, 여기에서 Ndown은 하향호출의 수이고 Nup은 상향호출의 수이다. 도 1에 있는 예에서, 플로어(4,7,11,13 및 14)상의 하향호출만이 작용된다. 따라서, 이 예의 경우에 엘리베이터 염색체의 길이는 염색체(27)에 의해 표현되는 바와같이 5개의 유전자이다. 이경우에 상기 설명에 따른 경로선택의 수는 N=35=243이다.
염색체의 길이는 각각의 순간에 작용하는 호출의 수에 따라 동적으로 가변하며, 각각의 유전자는 작용승강호출에 상응한다. 각각의 유전자는 엘리베이터수를 나타내는 데이터를 가지고 있는데, 즉 적용되는 할당원리는 각각의 승강호출에 대해 하나의 엘리베이터를 할당하는 것이다. 유전자에 필요되는 비트의 수(Ng)는 다음 식으로 부터 계산된다.
Ng=반올림(log2(NL)+0.5) (1)
여기에서, NL=엘리베이터의 갯수이다.
따라서, 예를들면 8개 엘리베이터의 그룹은 숫자(0)(2진수 000)가 엘리베이터(1)에 상응하고 숫자(7)(2진수 111)가 엘리베이터(8)에 상응하는 것으로 된다면 3비트 유전자로 표현될 수 있다.
유전자에 있어서의 비트의 수는 실제 엘리베이터그룹에서 몇개의 엘리베이터가 그룹으로부터 분리될 수 있거나 하나의 엘리베이터가 검사의 목적을 위해 작동될 수 있기 때문에 동적으로 가변하다. 예를들면, 6개 엘리베이터의 엘리베이터그룹에서 2개의 엘리베이터가 사용되고 있지 않으면, 나머지 4개의 엘리베이터는 2비트 유전자로 표현될 수 있는데, 이경우에 0(2진코드 00)은 사용중에 있는 엘리베이터들중 엘리베이터(1)를 의미하고 3(2진코드11)은 엘리베이터(4)를 의미한다.
도 2는 염색체의 형성후의 유전적 할당의 원리를 도시한 것이다. 염색체는 엘리베이터 염색체의 선택수(Np)를 가진 집단(34)으로서 배열된다. 현존하는 호출에 대한 할당선택을 가능하게 하는 염색체(1-Np)는 도 1의 상황에 상응하는데, 즉 제공될 플로어(4,7,11,13,14)로부터의 5개의 하향호출이 있다. 먼저, 집단(34)에 있는 염색체의 유전자에는 임의의 엘리베이터 번호가 할당되거나 또는 그 밖에 이전할당 또는 집단제어시 선택되는 제어와 같이 이용될 수 있는 신정보가 사용되어진다. 제 1엘리베이터 염색체(36)에 따라 플로어(4 및 7)(유전자 100 및 101)로 부터의 하향호출은 엘리베이터(LIFT 1)에 의해 제공될 것이고, 플로어(11)(유전자 102)로부터의 하향호출은 엘리베이터(LIFT 0)에 의해 제공될 것이며, 그리고 플로어(13 및 14)(유전자 103 및 104)로부터의 하향호출은 엘리베이터(LIFT 2)에 의해 제공될 것이다. 따라서, 제 2엘리베이터 염색체(38)에 따라 플로어(4,7,11 및 13)(유전자 100,101,102 및 103)로부터의 하향호출은 엘리베이터(LIFT 1)에 의해 제공될 것이고 플로어(14)(유전자 104)로 부터의 하향호출은 엘리베이터(LIFT2)에 의해 제공될 것이다. 하기되는 방식으로, 엘리베이터 염색체의 적절한 수가 집단을 형성하도록 발생된다. 엘리베이터 염색체에 의해 나타내어진 할당의 질을 평가하기 위해서 적합함수(F)의 값(28)은 각각의 엘리베이터 염색체에 대해 계산된다. 이 함수는 일반형으로 되어 있다.
F=F(SO,LC,CC,T) (2)
여기에서
SO = 엘리베이터 그룹의 초기상태, 즉 엘리베이터의 위치 및 이동상태
LC = 엘리베이터에 할당된 승강호출
CC = 제공될 칸호출
T= 로드상태, 예보와 같은 운송정보
각각의 염색체에 대한 적합함수 F(S0,LC,CC,T)의 값은 할당된 모든 호출, 즉 엘리베이터의 칸호출 및 승강호출을 제공하는 염색체내의 엘리베이터로부터 생기는 코스트이다. 이 적합함수(F)는 고려될 상이한 코스트 인자를 선택하거나 또는 상이한 방식으로 여러 코스트 인자로부터 형성된 함수의 인자를 고찰함으로써 여러대체방식으로 형성될 수 있다. 상기된 바와같이, 고려될 코스트인자는 예를들면 승객대기시간, 승객주행시간, 엘리베이터의 정지횟수를 포함할 수 있다.
본 발명의 적용을 위해, 선택된 모델이 가능한한 정확하게 작동상태 또는 엘리베이터 시스템을 설명하는 것은 중요하다. 모델이 정확할수록 적합값은 더 신뢰할 수 있어 이방법에 의해 성취가능한 할당결정이 더 양호해진다.
집단(34)의 새로운 발생은 집단에 있는 엘리베이터 염색체의 유전자가 유전적 알고리즘의 작동유전자를 이용함으로써 수정될 때 산출된다: 선택, 교차 및 변이. 선택은 상이한 표준에 의해 하나 또는 그 이상의 초기의 집단으로부터 만들어 질 수 있다. 최상의 적합 함수를 제공하는 방안이 선택되거나 또는 적합함수의 형성에 사용되는 필수적인 인자들중 하나가 선택을 만드는데 있어서 고려된다. 교차는 도 5에 있는 예에 의해 예시된 바와같이 초기 집단의 2개의 염색체로부터 새로운 염색체를 형성하는 것을 수반하는데, 이 새로운 염색체의 각각의 요소는 모 염색체들중 어느 하나에 포함된 요소로 이루어져 있다.
도 5a는 단일지점 교차의 경우를 예시하고 있는데, 여기에서 요소(1...i)는 제 1염색체로부터 나온것이고 요소(i+1...n)는 제 2염색체로부터 나온 것이어서 모염색체의 변경은 요소(i)와 요소(i+1)사이의 지점에서 발생한다. 도 5b에 의해 예시된 바와같은 2지점 교차의 경우에서, 모염색체의 변경은 2개의 지점에서 발생한다. 연속적인 교차에서, 양 모염색체의 요소의 비트는 0.5의 확률로 선택된다. 변이에서, 모염색체의 요소의 비트는 그들의 반대 값에 대한 주어진 확률로 가변되어 비트변경을 발생시키는 요소를 변화시킨다. 각각의 새로운 집단의 발생에 있어서, 유전적 알고리즘의 모든 작동유전자가 사용될 수 있다.
도 3의 블록다이아 그램은 일 실시예를 따른 본 발명의 방법의 단계를 나타낸다. 엘리베이터 제어시스템은 엘리베이터에 할당될 적어도 하나의 승강호출이 있을때 호출할당공정(시작블록50)을 작동시킨다. 엘리베이터 제어시스템은 최적화로 되어 있는 컴퓨터에 초기데이터(블록51)을 입력한다. 이때에, 그중에서도 특히, 현재 제공된 승강호출의 수와 이용가능한 엘리베이터의 수가 각각 엘리베이터 염색체의 길이와 요소를 결정한다. 블록(51)에서, 초기 데이터를 근거로하여, 엘리베이터 염색체의 제 1발생이 형성된다. 초기할당결과를 근거로하여 또는 시작점으로서 직접적인 집단제어를 이용함으로써 제 1발생을 산출하는 것은 장점이 될 것이다. 블록(55)에서 소위 적합값이 집단에 있는 염색체들 각각에 대해 결정되고, 이것은 각각의 염색체에 대한 선택된 코스트 함수의 값을 계산하는 것을 의미한다. 또한, 적합함수를 근거로하여, 염색체는 최상의 것 또는 것들을 확인하기 위해 블록(55)에서 평가되어지거나 또는 그렇지 않다면 적어도 다음발생의 존속기간동안 보존되도록 실행가능한 염색체가 선택된다. 블록(57)에서 최상의 염색체의 적합값(FB)은 선행발생에서 얻어진 결과(F:min)에대해 평가되어지고 특정된 수의 발생이 고려되는지를 확인하도록 체크되어진다. 진화가 발생하는 것은 모든 발생시 필연적인 것이 아니며, 이것은 보다 양질의 어떠한 전개도 각각의 발생에서 일어나지 않아도 알고리즘이 전체적으로 계속되어져야 하기 때문이다. 알고리즘을 종결하기 위한 하나의 표준은 발생이 특정된 수의 동일한 최선의 해결을 보여주는 것이며, 이것은 최적도가 성취되는 것을 나타낸다. 최적도가 도달될때 알고리즘을 종결하는 최적의 결과를 사전에 한정하는 것은 또한 가능하다.
일단 종결표준이 완료되면, 실행이 블록(60)으로 진행하고 호출이 선택된 염색체에 따라 할당되고, 그리고 종결블록(61)을 경유하여 제어가 엘리베이터 제어시스템에 복귀된다.
최적공정이 연속되면, 실행은 블록(52)에 복귀하고 유전적 알고리즘에 속한 연산은 블록(52-54)에서 수행된다. 블록(52)에서 적절한 염색체는 더나은 최적화를 위해서 선택되고, 블록(53)에서, 발생의 염색체는 새로운 발생을 형성하도록 교차되고, 그리고 블록(54)에서 변이가 수행된다. 교차에서, 새로운 염색체가 2개의 유전자의 일부를 선택함으로써 2개의 초기염색체로부터 형성된다. 변이에서, 초기 염색체의 유전자는 일부 관점에서 변화된다. 예를들면, 유전자에서의 비트는 0에서 1로 또는 1에서 0으로 일정확률로 변화된다. 유전자적 연산 후 새로운 발생에 대한 적합함수의 값은 블록(55)에서 계산된다.
본 발명에 의해 제공되는 바와같은 최적화는 그룹제어와 엘리베이터 제어유니트에 의해 수행된다. 도 4는 본 발명의 방법의 함수가 이행되는 시스템의 필수부분을 나타내고 있다. 이 도면은 3개의 엘리베이터로 이루어진 엘리베이터그룹을 도시하고 있고 본 발명과 관련된 일부 엘리베이터 구성요소를 또한 나타내고 있다. 엘리베이터승객은 엘리베이터칸(40)에 장착된 칸호출버튼(42)에 의해 칸호출을 준다. 칸호출은 관련된 엘리베이터의 엘리베이터 제어유니트(48)에 버스(46)를 경유하여 보내어진다. 각각의 승강장은 승강호출버튼(44)으로 구성된 승강장비로 구비되는데, 이 버튼에 의해 승객은 승강호출을 주어 엘리베이터를 그 플로어에 오게한다. 이 승강 호출 버튼은 버스(46)를 경유하여 엘리베이터 제어유니트(48)에 연결된다. 각각의 엘리베이터에 대한 어떠한 별개의 승강호출버튼을 갖지 않은 적용에 있어서, 호출은 엘리베이터 제어유니트들중 하나에 또는 그룹제어유니트에 보내어진다. 이 도면에 있는 실시예에서, 각각의 엘리베이터는 자체의 제어유니트를 가지고 있고, 이들은 버스(72)를 경유하여 그룹제어유니트에 연결된다.
그룹제어유니트(70)에 접속된 것은 아직 제공되지 않은 승강호출장치로 부터의 승강호출이 있는지를 정규적으로 체크하는 예를들면 개인용 컴퓨터와 같은 컴퓨터(74)이다. 그룹제어컴퓨터는 할당처리를 시작하고 필수초기데이터를 기억장치(76)로 부터 판독하고 엘리베이터 염색체의 제 1발생을 형성하여, 연산에 있어서 엘리베이터의 작용중인 승강호출데이터와 그리고 예를들면 이력데이터를 이용한다. 적합함수의 계산을 위해, 적절하게 그룹화된 다수의 엘리베이터 염색체는 상이한 엘리베이터 제어유니트에 있는 컴퓨터(78)에 전달된다. 이 컴퓨터(78)는 계산결과를 그룹제어유니트에 되돌려 보내고, 여기에서 할당에 대하여 또는 알고리즘을 계속할 것인지에 대하여 결정을 한다.
본 발명의 다른 실시예에서, 엘리베이터 제어유니트는 선택된 집단에 대한 유전적 알고리즘의 연산을 또한 수행하고 이들 결과는 최종선택과 결정을 만들기 위하여 그룹제어유니트에 보내어진다.
사소한 문제에 있어서, 즉 염색체 길이가 상당히 작으면, 해결책은 일반적으로 1차 20발생동안 발견된다. 발생이 50염색체를 가진다면, 이것은 1000적합함수 계산을 필요로 한다. 실제로, 호출할당은 적어도 초당 2번 수행되어야 하고, 이것은 1계산을 위해 0.5밀리초를 소모한다. 한편, 유전자적 알고리즘은 병렬성으로 되어 있는데, 즉 적합함수 값은 심지어 동시에 시스템이 충분한 수의 처리성분을 갖고 있어도 병렬연산에 의해 계산될 수 있다. 분산된 엘리베이터 시스템에서, 상이한 엘리베이터들의 컴퓨터는 집단의 상이한 염색체의 적합함수 값을 동시적으로 계산하다. 그룹제어 컴퓨터는 계산용량과 데이터 전송링크의 제한내에서 계산태스크를 분배하는 것을 처리하고 집중방식으로 평가를 또한 수행한다.
염색체의 길이가 호출수와 엘리베이터수에 따라 증가하기 때문에 필요한 집단의 크기는 상응하게 증가한다. 조사될 선택의 범위가 동시에 확장되기 때문에 최적도를 찾기 위해 필요한 발생의 수는 또한 보다 커지게 된다. 이것은 필요한 계산용량에 있어서 상응하는 증가를 의미한다.
본 발명의 다른 실시예에 있어서, 할당선택은 염색체가 각각의 엘리베이터에 상응하는 하나의 유전자를 갖도록 형성된다. 이 경우에, 유전자는 2진수 또는 정수 또는 다른 한정된 수와 같은 승강호출을 한정하는 데이터를 담고 있다. 그 다음에, 형성된 할당선택은 호출염색체로 언급된다. 이 실시예의 수행은 도면을 참조하여 상세하게 아래에 설명된다.
이 실시예에서, 엘리베이터그룹이 경로 최적화 공정에서 최선의 가능한 방식으로 어떻게 행하는지에 대한 지식이 이용되어진다. 엘리베이터그룹에대한 경로 최적화의 실험최적도 결과는 빌딩이 구역으로 나누어지도록 하고, 이 구역내에서각 개별적인 엘리베이터는 집단제어에 의해 작동된다. 최대 수의 구역들이 엘리베이터그룹의 크기와 동일하다.
이러한 방법의 원리는 유전적 알고리즘이 각각의 엘리베이터의 시작플로어를 결정하는데 사용되고 그리고 새로운 구역이 시작되거나 제공될 승강호출이 더 이상 존재하지 않는 플로어까지 엘리베이터가 집단제어에 의해 작동된다는 것이다. 즉, 문제는 각각의 엘리베이터를 위해 제공될 제 1플로어를 찾는다는 것이며, 이 플로어로 엘리베이터는 구동된다. 따라서, 각각의 엘리베이터는 이동하여야 할 단지 하나의 플로어를 찾는다. 엘리베이터는 예를들면 승강호출의 수가 엘리베이터 그룹의 크기보다 작다면 단일 승강호출을 필연적으로 제공할 필요는 없다. 이 경우에 엘리베이터에는 무효호출이 주어진다. 엘리베이터에 의해 방문되는 플로어는 할당선택으로서 작용한다.
엘리베이터 그룹은 작용중인 모든 승강호출을 제공한다. 빌딩에서의 서비스를 위해, 이 방법는 할당선택으로부터 초래한 코스트를 계산하여 최소화되도록 한다. 유전자적 알고리즘에서의 집단을 함께 형성하는 여러할당 선택들이 있다. 코스트는 집단에서의 각각의 할당선택에 대해 계산되고,그후 이들중 가장 최선의 것/것들이 선택되고, 그리고 이들은 유전적 알고리즘의 원리에 따라 새로운 할당선택을 모체로서 작용하는 하나 또는 그 이상의 할당선택의 재결합, 교차 및/또는 변이를 경유하여 형성하는데 사용된다. 이 새로운 할당선택은 새로운 발생으로 구성되고 코스트는 이 발생에서의 할당 선택들중 각각의 하나에 대해 계산된다. 새로운 발생은 이전 발생 또는 이전발생들에 포함된 하나 또는 그 이상의 할당선택들을 또한 담고 있을 수 있다. 발생의 할당선택의 코스트가 계산된 후, 최상의 할당선택으로부터 초래한 코스트가 충분히 낮은지 또는 이 계산에 의해 포함되는 발생의 수가 특정화된 수에 상응하는 지를 확인하도록 체크되어진다. 포함될 발생의 수는 일정량이 될 수 있거나 또는 예를들면 제공될 승강호출의 수에 따라 변화될 수 있다. 최선의 할당선택에 대한 탐색을 종결하는 표준이 이행되면 엘리베이터 그룹의 그룹제어유니트는 얻어진 최종 결과에 대해 정보를 받거나 또는 이 탐색이 상기된 바와 같이 계속된다.
각각의 엘리베이터는 작용승강호출이 있는 단지 하나의 플로어만 방문한다. 따라서, 할당선택은 호출 염색체로서 유전적 알고리즘의 원리로 코드화되며 여기에서 유전자의 총수는 승강호출을 제공하는 엘리베이터 그룹의 크기와 같다. 엘리베이터 그룹의 크기가 L이면 유전자의 수는 N=L이다.
호출 염색체에 있는 각각의 유전자의 위치(도 6참조)는 그룹에 있는 엘리베이터를 참조한 데이터를 담고 있다. 이 그룹이 3개의 엘리베이터로 이루어져 있고 그들의 넘버링이 0에서 시작하여 2에서 종결하는 것이 용인되면, 염색체에 있는 제 1유전자는 엘리베이터번호 0으로 표현되고 제 3유전자는 엘리베이터번호 2로 표현된다. 유전자의 값은 제공될 무효호출 또는 하나의 호출에 대한 기준이다. 이 기준의 최대 값은 제공될 호출의 수(C)이고 무효호출이 0으로서 한정되면 선택기준수는 C+1이다. 도 6에서, 호출은 호출을 주는 플로어에 관련한 정수에의해 표현된다.
승강호출과 무효호출은 작용중인 모든 승강호출을 표현하는 데이터를 담고 있는 호출벡터로 구성된다. 호출벡터가 제공될 C호출을 담고 있으면, 플로어에 대해 C+1위치가 될 것이다. 호출벡터에 있는 한 위치의 값은 빌딩에서 제공될 호출의 플로어 수이다.
호출벡터의 논리적 구조는 링(71)이며(도 7참조) 여기에서 무효호출은 링의 에지에 위치된다. 개개의 할당선택에 있는 유전자의 값은 무효호출 또는 링에 관계한다. 유전자의 값이 링에 관련할때, 유전자에 따른 엘리베이터의 경로는 그 기준을 가진 호출플로어 그리고 호출벡터에 있는 다른 유전자의 또는 이 링에 대한 특정유전자의 기준에 도달할때까지 시계방향으로 링에 따르는 플로어로 이루어져 있다. 엘리베이터가 먼저 제공하여야할 플로어는 엘리베이터에 상응하는 유전자의 값이 링에서 참조하는 플로어이다. 유전자가 무효호출을 언급하면, 엘리베이터는 빌딩에서 승강호출을 제공하지 않으며, 어떠한 주행경로도 이것에 대해 발생되지 않는다. 즉 이것은 링으로 들어갈 수 없다.
도 7은 제공될 10개의 호출의 링을 도시하고 있다. 이들중 일차로 3개(링의 외부에지상에 도면에 의해 나타내어진 위치 1-3)는 다른 7개(위치 4-10)가 하향호출인 동안 상향호출이다. 이 링(71)과 이것이 취급되는 방식은 집단제어의 모델을 가지고 있다. 엘리베이터(0)의 유전자가 링에서 위치(2)로 언급하고 엘리베이터(1)의 유전자가 위치(8)로 언급하고 그리고 엘리베이터(3)의 유전자가 위치(5)로 언급하였다. 따라서, 링에서 시계방향을 진행하면, 엘리베이터(0)는 그 경로를 형성하는 플로어(7,12 및 15)를 제공할 것이다. 이 엘리베이터는 엘리베이터(2)에 할당되었을때 플로어(10)를 제공하지 않을 것이다. 따라서, 엘리베이터(0)는 먼저 집단제어에 의해 위로 구동되고 그다음 플로어(15)로부터의하향호출을 제공한다. 엘리베이터(1)의 경로가 플로어(10)로부터 하향으로 플로어(7)로 다시되고, 즉 이 경로는 플로어(10,8 및 7)로 이루어져 있다. 이 엘리베이터는 집단제어에 의해 작동된다. 엘리베이터(3)의 구역이 플로어(5,3,2)및 플로어(4)로 이루어져 있고 여기에서 상향호출이 작용된다. 엘리베이터(3)는 집단제어에 의해 또한 구동된다.
따라서, 이 링은 실험을 근거로하여 빌딩이 구역으로 나누어지고 엘리베이터그룹이 집단 제어에 의해 작동되는 배열로 종결하는 것으로 보이는 경로 최적화의 결과를 담고 있다. 전략을 효과적으로 수행하기 위하여, 제공될 상향호출은 상향순서로 배열되어야 하고 하향호출은 하향순서로 배열되어야 한다. 링에서 상향 및 하향호출의 실제시작위치는 필수적인 문제가 아니기 때문에 상향호출이 연속하여 위치되고 하향호출도 이와같이 위치되는 것이 단지 필요된다. 예컨대, 연속상향호출은 위치 1에서 시작되고 하향호출은 위치 4에서 시작된다.
하지만 구역 및 집단연산을 근거로한 전략은 링과 함께 실행할 수 있는 단지 하나는 아니다. 이제, 엘리베이터는 다음 기준위치가 도달될때까지 시계방향으로 호출을 픽업한다. 소정된 방식으로 링에 호출을 배열하여 예를들면 승객의 평균대기시간에 있어서 효과가 있는지를 확인하도록 테스트하는 것이 가능하다.
하나의 가능성은 호출횟수에 따라 순차로 같은 방향으로 호출이 있는 플로어를 배열하여 할당해결책을 찾는다.
할당결정을 산출하는 할당선택 또는 염색체의 코드화는 다음과 같이 형성된다(도 8참조). 호출 염색체(79)에 있는 할당선택의 개개의 유전자가 도 8에서 일자형으로 나타내어진 링(71)에서의 어떠한 위치를 지시하는지를 확인하도록 체크되어진다. 그후 지시된 위치에 상응하는 승강호출이 지시된 엘리베이터에 할당된다.
본 발명은 실시예의 조력에 의해 상기 되어있다. 하지만, 이 설명은 제한을 이루고자 기재된 것이 아니다. 그러나 본 발명의 수행은 다음의 청구범위에 의해 한정된 제한내에서 변경될 수 있다.

Claims (8)

  1. 엘리베이터 그룹에 있는 엘리베이터의 승강호출 디바이스(44)에 의해 입력되는 호출(20)을 할당하는 방법에 있어서,
    - 여러 할당 선택(36,38)이 형성되는 단계로서, 이들 각각이 각각의 승강호출(20)을 위해 호출데이터 항목과 엘리베이터 데이터 항목을 가지고 있고 어떤 엘리베이터(2,4,6)가 각각의 호출을 제공하는지를 이들 데이터가 함께 결정하는 단계,
    - 각각의 할당선택(36,38)을 위해 코스트 함수의 값이 계산되는 단계,
    - 하나 또는 그 이상의 할당선택(36,38)이 적어도 하나의 데이터 항목에 대하여 반복적으로 변화되고 새로운 할당선택의 코스트 함수의 값이 계산되는 단계, 그리고
    - 코스트 함수의 값을 근거로하여, 최선의 할당선택이 선택되고 작용중인 엘리베이터 호출이 상응하게 엘리베이터 그룹에 있는 엘리베이터에 할당되는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 할당선택(36,38)은 각각의 승강호출(20)을 위해 하나의 유전자(30)를 가지고 있는 엘리베이터 염색체로서 형성되어 있고 상기 유전자(30)는 적어도 엘리베이터 데이터 항목을 가지고 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 각각의 엘리베이터 염색체(36,38)는 사용되고 있는 각각의 엘리베이터를 확인하는 데이터를 가지고 있는 연속적인 엘리베이터 유전자(30)로부터 형성되고 그리고 엘리베이터 염색체(36,38)에 있는 엘리베이터 유전자(30)의 위치는 제공될 승강호출을 지정하는 데이터를 가지고 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 할당선택은 호출 염색체로서 형성되고, 각각의 호출 염색체는 각각의 엘리베이터를 위한 유전자를 가지고 있으며, 이 유전자는 적어도 하나의 호출데이터 항목을 가지고 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 각각의 호출 염색체는 제공될 각각의 호출을 확인하는 데이터를 가지고 있는 연속적인 호출유전자로부터 형성되고 그리고 호출 염색체에 있는 호출유전자의 위치는 호출을 제공하도록 엘리베이터를 지정하는 데이터를 가지고 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 2 항 내지 제 5 항중 어느 한항에 있어서, 엘리베이터 또는 호출 염색체는 집단을 형성하고 그 유전자는 유전적 알고리즘에 의해 변경되며, 적어도 하나의 서비스 데이터 항목이 선택, 교차 또는 변이를 경유하여 변화되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 2 항 내지 제 5 항중 어느 한항에 있어서, 엘리베이터 및 호출 염색체는 특정코스트 함수값이 도달될때까지 변경되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 2 항 내지 제 5 항중 어느 한항에 있어서, 엘리베이터 또는 호출 염색체는 특정횟수로 변경되어 가장 낮은 코스트 함수값을 산출하는 염색체가 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
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