KR960002418B1 - 엘리베이터의 제어방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

내용 없음.

Description

엘리베이터의 제어방법 및 장치

제1도는 본 발명의 일 실시예의 전체 구성도.

제2도는 제어방법 결정부의 상세도.

제3도는 제어목표 테이블의 예.

제4도는 지식의 일 예.

제5도는 교통수요 테이블의 예.

제6도는 엘리베이터의 성능환경 테이블의 예.

제7도는 예측 달성치 테이블의 예.

제8도는 디시젼 테이블의 예.

제9a, b도는 완전최적해의 설명도.

제10a, 0b도는 파레트 최적해의 설명도.

제11도는 대역적 최적해와 국소 최적해의 설명도.

제12도는 본 발명의 사용법의 개략 플로우 챠트.

제13도, 제14도는 제어목표의 목표치와 예측 달성치를 표시한 화면의 일 예.

제15도, 제16도는 제어목표를 문답형식으로 입력하는 예.

제17도, 제18도는 제어목표를 좌표로서 입력하는 예.

제19도는 디시젼 테이블을 전송할때의 전송 포멧트.

제20도는 제어방법 결정부와 그룹관리 제어부를 전화 회선으로 접속하는 예를 나타낸 도면.

제21도는 본 발명의 일 실시예의 전체 구성도.

제22도는 요구목표 설정부와 목표변환부의 동작 설명도.

제23도 및 제24도는 요구목표의 설정예.

제25도는 빌딩의 성질을 표시한 레이더 챠트.

제26도는 제어목표 변환의 방법의 설명도.

제27a∼c도는 목표변환 함수의 일 예.

제28도는 요구목표와 제어목표의 대응도.

제29도는 제어실행부의 동작 설명도.

제30a∼c도는 제어방법 선택룰의 일 예.

제31도는 본 발명의 별개의 실시예의 동작 플로우 챠트.

제32도는 이용자가 눈에 보이는 부분의 플로우 챠트.

제33도는 엘리베이터 시방의 설정예.

제34도는 요구목표 설정변경예.

재35도는 목표변환 함수의 일 예.

제36도는 제어목표 테이블의 예.

제37도는 예측 달성치의 일 예.

제38도는 본 발명의 별개의 실시예의 변형에 관한 전체 구성도.

제39도는 본 발명의 다른 실시예의 전체 구성도.

제40도는 별개의 실시예에 관한 전체 구성도.

제41도는 별개의 실시예의 요구 입력부의 동작 설명도.

제42도는 요구 입력시의 대표적인 시방의 일 예.

제43도는 요구목표의 입력방법을 표시하는 도면.

제44도는 요구목표에서 복수의 제어목표를 구하기 위한 관련도 테이블 예.

제45도는 AHP에 의한 무게의 입력방법을 표시하는 도면.

제46도는 AHP에 의한 일대 비교를 표시하는 도면.

제47도는 제어방법 결정 지식 베이스의 룰 예.

제48도는 디시젼 테이블의 일 예.

제49도는 별개의 실시예에 관한 전체 구성도.

제50도 및 제51도는 다른 실시예의 플로우 챠트.

제52도는 본 발명의 일 실시예 및 주변장치와를 표시하는 도면.

제53도는 본 발명의 각 구성부간의 데이터의 흐름도.

제54도에서 제58도는 관련도 지식 베이스 테이블내의 테이블 상태.

제54도는 질문문 테이블.

제55도는 빌딩용도 마다의 디펄트 테이블.

제56도는 관련도 테이블.

제57도는 중요도 테이블.

제58도는 제어 목적치 테이블.

제59도는 요구목표부내의 플로우 챠트.

제60도에서 제62도는 호텔용의 관련도 지식 베이스 테이블의 일 예.

제60도는 질문문 테이블.

제61도는 디펄트 테이블과 관련도 테이블.

제62도는 제어목적치 테이블.

제63도는 요망 랭크(b)와 예측 달성도(e)의 제시의 일 예.

제64도는 본 발명의 일 실시예의 전체 구성도.

제65a∼c도는 AHP에 의하여 무게를 결정하는 방법을 설명한 도면.

제66도는 모의 실험부를 부가한 일 실시예의 전체 구성도.

제67도는 요구 입력 지식 베이스의 일 예.

제68도는 AHP의 상대적 중요도를 입력하는 방법의 일 예.

제69도는 교통흐름 환경 데이터 베이스의 일 예.

제70도는 고객요구 테이블의 일 예.

제71도는 제어방법 결정 지식 베이스의 일 예.

제72도는 디시젼 테이블의 일 예.

제73a∼c도는 일대 비교를 천칭의 기울기로서 행하는 경우의 실시예.

제74도는 제어목표의 목표치와 예측 달성치와를 중합시킨 레이더 챠트.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

1 : 입출력장치 3,101" : 그룹관리 제어부

21 : 다목표 의지결정부 22 : 교통수요·환경 데이터 베이스

24 : 추론부 25 : 모의 실험부

104 : 제어 실행부 109 : 요구목표 설정지원부

501-2 : 요구목표 변환부 503 : 입력 장치

본 발명은 엘리베이터의 그룹관리 제어장치에 관하며 특히 엘리베이터에 대한 이용자의 다양한 요망을 실현하는데 가장 적합한 엘리베이터의 그룹관리 제어장치에 관한 것이다.

종래 엘리베이터 그룹관리 제어장치에서는 엘리베이터의 운전효율 향상 및 승강객의 서비스 향상을 목적으로 발생하는 홀 호출(hall call)을 온 라인으로 감시하고 전체의 홀 호출의 서비스 상황을 가미하여 최적한 엘리베이터에 호출을 할당하는 것에 의하여 평균적인 대기시간을 짧게하는 방식이 채용되고 있다. 최근에는 복수대의 엘리베이터중에서 홀 호출을 할당하는 엘리베이터를 선택하는데 있어서 각각의 엘리베이터를 평가하기 위한 평가함수에 가변 파라메터(parameter)를 부가하여 교통수요에 응하여 상기 가변 파라메터치를 변화하여 얻어진 결과를 사용하여 미리 설정한 목표치를 만족하는 파라메터치를 학습(學習)하여 두고 엘리베이터의 운전상황에 의하여 상기 파라메터를 이용하여 호출할당 제어를 실행하는 방식이 특개소 58-52162호, GB 2,111,244(특개소 58-63668호에 대응)등에서 제안되고 있다.

이 방식은 대기시간과 에너지 절약이라는 2개의 제어목표치를 스위치나 빌딩관리 시스템으로부터의 레벨지령에 의하여 설정할 수 있도록 되어 있어 발생호출 부근의 정지호출을 평가하여 이 정지호출을 많이 대기하는 엘리베이터에 발생 홀 호출을 우선적으로 할당하는 정지호출 평가 지표를 도입한 것이다. 정지호출 평가 지표의 무게 계수를 적당히 변경하는 것에 의하여 대기시간이 최적이 되는 무게 계수를 얻거나 반대로 이 무게 계수를 크게하여 가면 에너지 절약 효과를 얻는 등의 효과가 있었다.

한편 특공소 62-70호, 특공소 62-71호에도 대기시간과 에너지 절약을 고려한 것이 기재되어 있고 다른 한편 특공소 58-56709호에는 만원 예측을 평가지표에 더한 것이 특공소 62-47787호에는 예보 빗나감 확율 및 만원 확율중 적어도 1개를 평가지표로 하여 더한 것이 기재되어 있다.

상기 종래 기술중 대기시간과 에너지 절약의 2개의 제어목표를 가지는 것등은 평균적인 대기시간을 단축하는 것에 의하여 승강객의 불만을 해소할 수는 있으나 그래도 더욱 몇개의 문제를 가지고 있었다. 구체적으로는 특정한 층상(層床)에서 언제나 같은 시간대에서 장시간 대기가 발생한다거나 대기 엘리베이터가 가까이에 있음에도 불구하고 먼곳의 엘리베이터에 호출이 할당되거나 웨곤(wagon)등의 양이 큰 화물을 운반중임에도 불구하고 혼잡한 엘리베이터에 할당되었기 때문에 이 엘리베이터가 출발후 재차 호출을 발생하지 않으면 안되는등 여러가지의 클레임(calim)이 발생하여 그것이 빌딩의 오너(owner), 관리자등에 전하여져왔다. 또, 대기시간과 에너지 절약, 대기시간과 에너지 절약, 대기시간과 만원 확율(예보 빗나감 확율) 이외의 제어목표치에 관하여는 배려가 되어 있지 않아 그 밖에도 제어목표가 많이 있는데도 불구하고(예를 들어 예약변경횟수, 승차인원, 승차시간등) 이들의 제어를 빌딩의 오너, 관리자등이 지시하여 행하게 하는 것은 곤란하며 또 여러가지의 조합에 관한 다목적의 제어는 얻지 못하였다.

일단 납입한 빌딩에 있어서 여러가지의 클레임에 대응하기 위하여는 빌딩의 오너, 관리자등의 엘리베이터 이용자는 엘리베이터 제조업자에 개조변경을 요구하여 엘리베이터 제조업자측에서는 프로그램의 변경이나 추가를 행하여 ROM의 교정을 실시하지 않으면 안되었다. 이것은 많은 인력과 시간을 필요로 하는 것이며 다시 이용자인 승강객, 빌딩의 오너, 관리자등의 다방면에 걸친 요구를 전부 만족시킬 수는 없고 또한 이용자에 대하여 프로그램 변경후 실제로 엘리베이터를 가동하였을때의 효과를 제시한다는 것이 곤란하다는 문제점도 가지고 있었다.

이와 같이 각 빌딩에 있어서 이용할 수 있는 엘리베이터 설비의 능력 즉 엘리베이터 대수, 정원, 엘리베이터 속도등에서는 제약이 있어서 이 제약내에서 실현할 수 있는 희망치를 입력하는데에는 많은 시행 착오나 경험을 필요로 한다.

또 이용자의 희망을 미리 모순없이 수치화하여 둔다는 것은 곤란하다. 그런데 상기 종래 기술에서는 이용자의 희망을 입력한다는 생각이 없으므로 희망을 모순없이 결정하는 수법에 관하여는 하등 배려되어 있지 않고 설치하는 엘리베이터의 개선에 맞춘 제어를 실현하는 것은 곤란하였다.

종래 기술에 있어서의 평가 항목의 입력 및 설정은 예를 들면 특개소 59-223672호는 에너지 절약율의 수치(%)에 의한 지정을 개시하고 특개소 59-48364호는 행사예약이나 집중 서비스등의 정보를 엘리베이터의 그룹관리에 입력하는 방법을 개시하는데 지나지 않는다.

본 발명의 목적은 이용자나 빌딩 관리자의 다양한 요구에 응답할 수 있는 엘리베이터의 그룹관리 제어방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 별개의 목적은 이용자의 요망을 이용자에 있어서 평범하고 용이한 형식으로 나타낸 것으로 입력하여 그것을 직접 제어계에 받아들여 즉각 제어에 반영시킬 수가 있는 엘리베이터의 그룹관리 제어방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 별개의 목적은 이용자의 여러가지 요구항목의 추가 삭제를 용이하게 행할 수 있는 엘리베이터의 그룹관리 제어방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 별개의 목적은 이용자의 다양한 요구를 감성(感性)이라는 이용자에 있어서 평이한 형식으로 표현한 요망 또는 요구로서 입력을 행할 수 있는 엘리베이터의 제어장치의 요망 입력장치 및 요망 입력방법을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 하나의 측면에 의하면 엘리베이터의 그룹관리 제어장치는 복수의 엘리베이터에 대한 복수의 제어목표(적어도 홀 대기시간, 승차시간, 예약변경율, 수송능력, 승차인원, 장시간 대기율, 예약고지시간, 케이즈 호출선착율, 케이즈 통과회수, 만원통과회수, 정보안내량, 소음레벨, 에너지 절약, 엘리베이터 기동회수, 스케쥴(schedule)운전중 2개 이상)을 입력하는 수단과, 이들의 제어목표를 달성하기 위한 제어방법의 후보(候補)를 적어도 1개 선택하는 수단과, 선택된 제어방법의 후보에 관하여 각 제어목표의 예측 달성치를 구하는 수단과, 이들의 예측 달성치에 기초하여 제어방법을 결정하는 수단과를 구비하고 있어 이용자나 빌딩 관리자의 다양한 요구에 응할 수가 있다.

본 발명에 의한 엘리베이터 그룹관리 제어장치는 바라건데 각 제어목표에 대하여 달성 가능한 예측 달성치를 표시하는 수단을 구비하고 있어서 이용자나 빌딩 관리자와 대화하면서 납득이 가는 제어방법을 결정할 수 있다.

본 발명의 별개의 측면에 의하면 각 제어목표에 대하여 목표치, 우선순위, 무게등을 입력하고 교통수요 혹은 환경, 각 제어목표 및 복수의 제어방법간의 관계를 지식으로 하여 미리 비축하여 두어 다시 모의 실험에 의하여 예측 달성치를 확인함으로 처리시간이 단축됨과 아울러 예측의 정밀도가 향상하는 것이다.

본 발명의 다시 별개의 측면에 의하면 다목적 계획법 혹은 목표계획법등의 수리계획법에 의하여 파레트 최적해를 구하여 제어방법을 결정하는 것에 의하여 간단하게 제어방법이 결정될 수 있다. 입력 수단에 의하여 입력된 엘리베이터의 각 제어목표의 목표치와 그들에 의한 우선순위나 무게등의 고객의 요구를 기초로하여 미리 비축된 지식을 사용하여 고객의 요구를 만족시킬 수 있다고 생각되는 엘리베이터의 제어방법의 후보를 적어도 1개 선택하여 도출한다.

이 선택 수단은 예를 들어 고객의 요구가 대기시간과 승차시간과 에너지 절약만이면 지식으로서 비축된 교통수요와 제어방법과 이들 고객의 요구간의 관계를 나타낸 실험식이나 이론식등의 관계식과 다목적 계획법이나 목표계획법등의 수단에 의하여 파레트 최적해라 불리우는 해답을 얻을 수 있다. 그러나 교통수요나 제어방법과 고객의 요구간의 관계식이 얻어지는 것은 적으므로 미리 비축된 교통수요와 제어방법과 고객의 요구간의 관계를 나타내는 지식에 의하여 예측되는 교통수요하에서 고객의 요구를 만족하는 제어방법을 상기 지식을 사용하여 추론(推論)하는 것에 의하여 몇개의 후보를 도출해 낸다.

이들 도출된 제어방법의 후보의 각각에 관하여 예측되는 교통흐름의 근간에서 각 제어방법을 사용하여 엘리베이터를 제어한 경우에 있어서 각 제어목표의 예측 달성치를 계산기내에 엘리베이터의 동작을 모의한 모의 실험수단에 의하여 구한다.

이들 각 제어방법 마다의 제어목표의 예측 달성치와 입력 수단에 의하여 입력된 제어목표의 목표치나 이 목표치에 대한 우선순위나 무게에서 엘리베이터의 제어방법의 우열을 결정하여 가장 고객의 요구를 만족시킬 수 있다고 생각되는 제어방법을 선택해 낸다.

이 선택된 제어방법과 이 제어방법을 사용한 경우에 얻어지는 각 제어목표의 예측 달성치와 입력수단에 의하여 입력된 제어목표의 목표치와 그 우선순위나 무게를 표시수단에 의하여 고객에 제시하여 고객이 납득할 수 있을때까지 이상의 순서를 반복한다.

이같이 고객의 요구와 그 예측 달성치를 고객에게 제시하고 대화적으로 엘리베이터의 제어방법을 결정하여 감으로서 고객의 납득이가는 제어를 행할 수가 있다. 또 엘리베이터의 제어방법을 결정할때의 조건이 되는 엘리베이터의 최고 속도나 승차인원, 각 엘리베이터의 서비스 층상의 차이등도 고려한 지식을 모두 비축하여 그것을 사용하여 추론을 행하는 것은 많은 기억용량을 필요로 하고 추론에도 많은 시간을 필요로 하지만 추론에 의하여 몇개인가의 해답의 후보를 선택해내어 모의 실험수단에 의하여 그들중에서 보다 좋은 해답을 선택하도록 하면 실용상 충분한 해답을 실용적인 시간내에 구할 수가 있게 된다.

본 발명의 또 다른 측면에 의하면 엘리베이터의 제어장치는 이용자의 필링(feeling) 또는 요구를 입력하는 수단과, 이 필링에 응하여 그룹관리 제어를 실행하는 수단을 비축한 것을 특징으로 하고 이용자의 필링을 그룹관리 제어에 반영시킬 수가 있는 것이다.

또 본 발명에 의한 엘리베이터의 제어장치는 바라건데 필링 또는 요구를 복수의 제어목표에 변환하는 수단을 구비하고 있어 그룹관리 제어에의 적용이 용이하게 된다.

구체적으로는 필링(요구) 입력수단으로 복수항목의 필링(요구) 목표와 엘리베이터의 이용환경(엘리베이터의 운전상황, 교통수요등)을 합쳐서 설정하고 목표변환 수단은 요구목표의 소정 항목에 대하여 엘리베이터의 이용환경마다의 변환함수(퍼지(fuzzy) 제어의 멤버쉽(member ship) 함수에 상당하는 것)를 지식 베이스에 구비하여 이 변환함수를 사용하여 엘리베이터의 제어목표치에 변환한다. (제어목표의 각 항목간의 무게부가 또는 우선순위도 합쳐서 AHP(Analytical Hierarchy Process)등의 수법을 사용하여 결정한다.)

더욱 AHP에 관하여는 「시스템과 제어」Vol. 30, No.7 pp 430∼438. 1986의 「다목적의사결정-이론과 응용-Ⅰ-다목적의사결정과 AHP-」에 기재되어 있다.

본 발명의 또 다른 별개 측면에 의하면 엘리베이터의 제어장치는 제어목표(적어도 홀대기시간, 승차시간, 예약변경율, 수송능력, 승차인원, 장시간대기율, 예약고지시간, 케이즈호출 선착율(先着率), 케이즈 통과회수, 만원통과 회수, 정보안내량, 소음레벨, 에너지 절약, 엘리베이터 기동회수, 스케쥴 운전중 2개 이상)을 직접 입력하는 수단과, 이들의 제어목표를 사용하여 그룹관리 제어를 실행하는 수단을 구비하고 있다.

본 발명의 다시 다른 별개의 측면에 의하면 엘리베이터의 제어장치는 상기의 필링(요구) 입력수단 또는 제어목표를 직접 입력하는 수단을 거쳐서 입력된 제어목표를 달성하기 위하여 제어방법을 결정하는 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

구체적으로는 제어목표를 달성하기 위한 제어방법의 후보를 적어도 1개 선택하는 수단과, 선택된 제어방법의 후보에 관하여 각 제어목표의 예측 달성치를 구하는수단과 이들의 예측 달성치에 기초하여 제어방법을 결정하는 수단과를 구비한 것을 특징으로 하고 있다. (바라건데는 시물레이션(simulation)을 행하여 예측 달성치를 구하면 한층 효과적이다.)

본 발명의 또 다른 별개 측면에 의하면 엘리베이터의 제어장치는 엘리베이터의 운전상황 또는 시간대에 응하여 운전방법을 선택가능하게 하는 등록수단(디시젼 테이블(decision table)을 설치하고 외부로부터의 신호에 의하여 등록수단의 내용의 추가등을 행한다.

본 발명의 또 다시 다른 별도측면에 의하면 엘리베이터의 제어방법은 필링(요구)을 입력하고 입력된 요구에서 그룹관리의 호출할당 평가식 및 파라메터를 산출하여 이 평가식 및 파라메터에 따라 그룹관리 제어를 실행한다.

본 발명의 다시금 다른 별개 측면에 의하면 엘리베이터의 제어장치의 필링(요구) 입력장치는 필링(요구)을 입력하는 수단과 입력된 요구를 복수의 제어목표에 변환하는 수단을 구비한다.

본 발명의 다시 다른 별개 측면에 의하면 엘리베이터의 제어장치의 필링(요구) 입력장치는 필링(요구)을 입력하여 제어목표로 변환하는 수단과 적절한 제어방법을 추론하여 결정하는 수단과 엘리베이터의 제어장치에 제어방법을 등록하는 수단을 구비한다.

바라건데는 요구를 입력하여 복수의 제어목표로 변환하는 수단은 미리 설정된 요구입력 지식 베이스와 환경·교통 수요 데이터 베이스를 사용하여 추론기능에 의하여 제어목표치를 결정하고 제어목표의 각 항목간의 무게부가 또는 우선순위를 AHP로서 결정하도록 구성하고 또 제어방법을 추론하여 결정하는 수단은 제어목표치 및 각 항목간의 무게부가 또는 선순위에 기초하여 환경·교통 수요 데이터 베이스 및 제어방법 결정지식 베이스를 사용하여 제어방법을 결정하도록 구성한다.

본 발명의 다시 별개의 측면에 의하면 엘리베이터의 제어장치의 요구입력 방법은 이용자의 정성적(定性的)인 요구를 미리 정하여진 가이댄스(guidance) 형식으로 입력하는 것을 포함하는 것이다.

엘리베이터 운행에의 정성적인 요구인 필링 또는 요구목표(즉 가치감, 흥미, 기호, 감각, 호악(好惡))의 입력에 관하여는 평이한 말이나 레이더(radar) 챠트등을 사용하여 엘리베이터 제어의 전문가가 아니더라도 간단히 설정할 수 있는 것으로 하고 설정된 필링(요구) 목표를 일 예로 하여 앙케이트 조사등에 의하여 얻어진 변수 함수를 사용하여 제어목표치에 변환한다.

얻어진 복수의 제어목표치(및 필요에 응하여 제어목표의 각 항목간의 무게부가 또는 우선순위를 고려한다.)에 관하여 항목마다에 상관이 있는 것에 관하여는 미리 설정된 룰등에 기초하여 제어방법으로 바꾸어 놓는 것에 의하여 이용자의 요망을 충분히 받아들여 빌딩마다에 개성있는 그룹관리 제어를 실현할 수 있다.

또 어느정도 엘리베이터의 운행에 대한 지식을 가지는 이용자에 대하여는 요구를 그대로 입력하는 것이 아니고 직접 제어목표를 입력시켜서 제어방법을 결정할 수도 있다.

다시 요구 또는 필링을 제어목표에 변화하지 않고 직접 엘리베이터의 제어장치에 채택하여 그룹관리 제어의 호출할당 평가식이나 파라메터를 결정하여 실제의 그룹관리 제어에 반영시키는 것도 입력조건의 한정등을 실시하면 가능하다.

이하 본 발명의 일 실시예를 도면에 의하여 설명한다.

제1도는 본 발명의 전체 구성도이다. 입출력장치(1)에서 승차인원이나 승차시간, 예약변경율, 대기시간(홀 호출 계속시간)이라 하는 엘리베이터의 제어목표의 목표치와 그들에 대한 무게를 입력하고 제어방법 결정부(2)에 보낸다. 이것을 받은 제어방법 결정부(2)내의 다목적 의지결정부(21)는 제어목표의 목표치와 그들에 대한 무게를 추론부(24)에 보태어 추론부(24)는 교통수요·환경테이터 베이스(22)에서 각 시간마다의 엘리베이터 이용상황을 표시하는 엘리베이터의 교통수요, 엘리베이터마다의 서비스층상, 정격속도, 정원등의 엘리베이터의 성능, 엘리베이터가 놓여있는 빌딩의 종류, 빌딩의 가까이에 교차점이나 역(驛)이 있는지 어떤지하는 엘리베이터의 둘러쌓인 환경을 도출해내어 다(多)목표 의지결정부(21)에서 보내오는 제어목표의 목표치와 그들에 대한 무게를 이들의 조건하에서 실현할 수 있는 가능성이 있는 제어방법을 몇개의 지식 베이스(23)에 있는 지식을 사용하여 도출해낸다. 여기서 제어방법이란 예를 들어 대기시간 최소호출 할당방식(Min), 최장대기 최소호출 할당방식(Min-Max), 대기시간분포 할당방식등이며 이들의 제어방식을 조합한 것도 준비되어 있다. 이와같이 하여 도출된 몇개인가의 제어방법은 엘리베이터의 동작을 모의하는 엘리베이터 모의 실험부(25)에 보내어진다. 모의 실험부(25)는 교통수요, 엘리베이터의 성능, 엘리베이터의 둘러쌓인 환경을 교통수요, 환경데이터 베이스(22)에서 도출해내어 이 조건하에서 각각의 제어방법을 행한 경우에 관하여 모의 실험하여 각각의 제어방법을 행한 경우의 각 제어목표의 예측 달성치를 구한다.

이 각각의 제어방법과 그것을 채용한 경우의 각 제어목표의 예측 달성치는 다목표 의지결정부(21)에 보내진다. 다목표 의지결정부(21)는 이들의 각 제어방법을 채용한 경우의 각 제어목표의 예측 달성치를 입출력장치(1)에서 입력된 제어목표의 목표치와 그 무게를 사용하여 비교하고 최량의 제어방법을 각 제어목표의 목표치 및 예측 달성치와 더불어 입출력장치(1)에 표시한다.

이 표시된 예측 달성치와 제어방법에서 납득이 안되면 제어목표의 목표치나 그 무게를 변경하여 이상의 순서를 되풀이 한다. 납득할 수 있는 결과를 얻으면 그 제어방법을 그룹관리 제어부(3)에 보낸다. 그룹관리 제어부(3)는 이 제어방법에 따라 홀 호출버튼(4)으로부터의 호출을 평가하여 각 호기 엘리베이터 제어부(5)를 제어한다.

제2도는 제어방법 결정부(2)를 상세히 표시한 도면이다. 입출력장치(1)에서 입력된 제어목표의 목표치와 그 무게는 다목표 의지결정부(21)의 제어목표치 테이블(21a)에 보내진다.

제3도는 제어목표치 테이블(21a)의 한 예이다.

다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)는 제어목표치 테이블의 내용을 추론부(24)에 보낸다. 추론부(24)는 교통수요·환경데이터 베이스(22)로부터의 교통수요, 엘리베이터의 성능, 엘리베이터의 둘러쌓인 환경을 꺼내어 지식 베이스(23)에서 지식을 꺼내어 추론한다. 제4도에 지식의 일 예를, 제5도에 교통수요 테이블, 제6도에 엘리베이터의 성능, 환경 테이블의 일 예를 표시한다. 엘리베이터의 둘러쌓인 환경이 단순하여 입출력장치(1)로부터의 제어목표의 목표치가 간단한 것이라면 지식 베이스(23)에 지식으로서 비축되어 있는 제어방법과 제어목표간의 관계를 기술한 실험식을 사용하여 수리계획법에 의하여 해답을 구할 수가 있다. (더욱 수식이 아니고 표, 그래프, 알고리즘등이어도 좋다.) 이 경우에는 추론부(24)는 다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)에 실험식을 보내어 다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)는 다목표 의지결정 평가부(21b)에 그 실험식을 보내어 다목표 의지결정 평가부(21b)는 다목적 계획법에 의하여 파레트 최적해를 구하여 그 결과를 다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)에 복귀시킨다. 다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)는 결과로서 주어진 제어방법을 모의 실험부(25)에 보낸다. 모의 실험부(25)는 이 제어방법을 사용한 경우의 각 제어목표의 예측 달성치를 교통수요·환경데이터 베이스(22)에서 목적으로 하는 엘리베이터의 교통수요·성능·둘러쌓인 환경을 사용하여 산출하고 예측 달성치 테이블(21d)에 되돌린다.

제7도에 예측 달성치 테이블의 일 예를 표시한다. 다목표 의지결정 평가부(21b)는 예측 달성치 테이블(21b)과 수리계획법에 의하여 구한 해답과를 비교하여 큰 차가 없으면 예측 달성치 테이블(21d)의 내용을 다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)에 보내어 다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)는 이 예측 달성치 테이블(21d)의 내용과 제어목표치 테이블(21a)의 내용을 입출력장치(1)에 표시하고 이것으로 좋은지 어떤지의 판단을 묻는다. 엘리베이터의 둘러쌓인 환경이 복잡하거나 제어목표의 목표치가 곤란한 것이면 수리계획법에 의하여는 해답을 구할 수가 없다. 이 경우에는 추론부(24)는 교통수요, 엘리베이터의 성능·환경과 제어목표의 목표치를 기초로하여 지식 베이스(23)에 비축되어 있는 지식을 사용하여 각 제어목표의 목표치를 달성하는 가능성이 있는 제어방법을 몇개인지 선택해낸다.

이같이 하여서 선택된 제어방법은 모의 실험부(25)에 보내어져서 모의 실험부(25)는 교통수요·환경데이터 베이스(22)의 내용을 사용하여 예측 달성치를 각 제어방법에 관하여 산출하고 이것을 예측 달성치 테이블(21d)에 보낸다. 다목표 의지결정 평가부(21b)는 이 예측 달성치 테이블(21d)의 내용에서 각 제어방법의 우열의 비교를 행한다. 이 우열의 비교는 예를 들면 목표치를 각 제어목표의 목표치

, (i=1,…, n)을 요소로한 벡터

로 나타내고 예상 달성치를 각 제어목표의 예상 달성치 f₁, (i=1,…, m)을 요소로한 벡터 f=(f₁, f₂, …, f_n)로서 나타내는 것으로 하면 목표치 벡터로부터의 예측 달성치 벡터의 거리를 무게 노므(norm) ℓ_p는

로서 측정하고 이 거리가 가장 작은 제어방법을 선택하면 된다. 이것에 의하여 되도록 제어목표에 가깝게 되도록 제어방법을 얻을 수가 있다. 엘리베이터에 있어서는 홀에서의 대기시간등은 어떤 목표치에 가까운 것이 중요한 것이 아니고 목표치 이하로 되는 제어방법쪽이 보다 바람직스럽다. 이것은 승차인원에 관하여도 같다. 또 수송량은 목표치 이상인 것이 바람직스럽다. 이같은 목표치를 초과한 경우와 부족한 경우의 평가의 차이가 있는 경우에는

라는 보조변수를 도입하여

를 최소로하는 제어방법을 선택하면 된다. 여기서 d₁ ⁺와 d₁ ^-는 각각 i번째의 목표치에 대한 초과달성과 부족달성을 나타내며 차이변수라 불리운다.

w₁ ⁺와 w₁ ^-는 d₁ ⁺, d₁ ^-의 무게 계수이며,

이므로 대기시간이나 승차인원과 같이 목표치 이하이면 좋은 경우에는 w₁ ⁺를 0으로 하면 좋고 수송량과 같이 목표이상일 것이 바람직스러울 경우에는 w₁ ⁺를 0으로 하고 w₁ ^-에 입출력장치(1)에 의하여 입력된 무게를 사용하면 좋다.

이와같이 하여 선택된 제어방법과 그 제어목표의 예측 달성치 및 목표치를 입출력장치(1)에 표시하고 이것으로 좋은지 어떤지의 판단을 기다린다. 좋지 않으면 제어목표의 목표치 및 그 무게를 변경하여 이상의 순서를 반복한다. 만약 좋으면 다목표 의지결정 입출력 제어부(21c)는 이 제어방법을 실행할 수 있도록 그룹관리 제어부(3)내의 디시젼 테이블(3b)을 바꾸어 쓴다. 제8도에 디시젼 테이블의 일 예를 표시한다. 교통 흐름은 시간에 의하여 변화하므로 각각의 교통 흐름에 대처하기 위하여 디시젼 테이블은 복수가 있고 각각의 디시젼 테이블의 사용개시 시각 및 사용 종료 시각이 표시되어 있다.

복수의 제어목표간의 조정을 하여 고객이 납득할 수 있는 제어를 행한다는 문제는 다목표 계획 문제로서 다음과 같이 정식화 된다.

목적관계

를 제약조건

g(x)≤0

x≥0

조건하에서 최소 혹은 최대로 한다는 문제가 된다. 여기에서는 최소로 하는 경우에 관하여 설명하지만 최대로하는 경우도 -1을 양변에 곱하면 같이 취급할 수가 있다.

여기서 x=(x₁, x₂, …, x_n)는 n차원결정 변수 벡터, f(x)=(f₁(x), f₂(x), …, f_k(x))는 k차원 벡터함수,

=(f₁, f₂, …, f_k)는 k차원 목표치 벡터, g(x)=(g₁(x), g₂(x), …, g_m(x))는 m차원 벡터 제약함수이다. 즉 다목표 계획문제는 m개의 부등식 제약하에서 k개의 목적함수를 동시에 최소로하는 n차원의 결정변수 벡터를 구한다는 문제가 된다. 엘리베이터의 그룹관리 제어에 있어서는 결정변수 벡터(x)는 제어방법에 상당하며 벡터제약함수(g(x))는 교통수요나 엘리베이터의 성능, 둘러쌓인 환경에 상당한다. 또 목표치 벡터

의 성분(f₁, f₂, …, f_n)은 각 제어목표의 목표치이다.

제9a, b도, 제10a, b도는 다목표 계획문제의 해답의 개념을 나타낸 도면이다. 여기서 간단한 것을 위하여 목표치 벡터

는

=0로 하고 있다. 제9a, b도는 단일목적의 경우의 개념을 그대로 확장한 완전 최적해에 관하여 설명한 도면이다. 여기에서는 목표함수가 2개의 경우를 나타내고 있다. 여기에서 F(x)={f(x) | x∈X}는 목적함수 공간에 있어서의 실행가능영역이다.

제9a도는 목적함수 공간을 나타내고 점 a에서 f₁, f₂다같이 최소가 되어 있다. 제9b도는 f₁, f₂를 x-f 공간으로 나타낸 것으로서 다같이 점에서 극소로 되어 있다. 이와같이 완전 최적해는 모든 목적함수(f₁, f₂, …, f_n)가 동시에 최소가 되는 경우에만 존재하고 목적함수가 경합하는 것과 같은 경우에는 존재하지 않는다. 이 같은 경우에도 어떤 목적함수의 값을 개선하기 위하여는 적어도 다른 1개의 목적함수의 값을 나쁘게하지 않으면 안되는 것과 같은 해답을 정의할 수 있는데 이것을 파레트 최적해라 부른다. 제10a, b도는 파레트 최적해의 설명도이다. 제10b도는 f₁, f₂를 x-f공간으로 나타낸 것이다. f₁은 점 b에서 극소치를 가지고 f₂는 점 c에서 극소치를 갖는다. 따라서 점 b에서 c까지의 어느쪽의 x도 한쪽을 개선하려면 또 한쪽을 나쁘게하지 않으면 안되는 파레트 최적해로 된다. 제10a도는 목적함수 공간으로 나타낸 경우로서 점 b, 점 c는 각각 f₁의 최소점, f₂의 최소점이다. 같은 파레트 최적해라 하더라도 점 b에서는 목적함수(f₁)는 최소이지만 목적함수(f₂)는 파레트 최적해중에서는 최악이다.

똑같이 점 c에 있어서는 목적함수(f₂)는 최소이지만 목적함수(f₁)는 최악이 된다. 이와같이 같은 파레트 최적해라 할지라도 개개의 목적함수는 서로 다른 값을 가지므로 의지 결정자의 가장 바람직스러운, 해답을 결정하기 위하여 상술과 같이 각각의 목적함수에 무게를 부가할 필요가 있고 또 해답을 구하기 위하여는 다목표 문제를 스칼라(scalar)화 하여 단일목적의 문제로할 필요가 있다. 여기에서는 다목표 계획문제의 목적함수 f(x)=(f₁(x), f₂(x), …, f_k(x))에 대하여 설정된 목표치

로부터의 거리를 무게 노므(ℓ_p)로서 나타내고 그것을 최소로 한다는 문제가 된다. 이 같은 스칼라화를 행하여 수리계획법에 의하여 해답을 구하는 경우에는 일반적으로는 국소적(局所的)인 파레트 최적해 밖에 구할 수 없다. 제11도는 2변수의 경우의 대역적(大域的) 최적해와 국소적 최적해에 관하여 설명한 도면이다.

도면중 a, b, c는 어느 것이든 국소적 최적해이며 이중 c는 대역적인 최적해이기도 하다. 통상의 수리계획법적 수단이나 파라메터를 조금씩 변경하여 보다 좋은 해답을 구하여가는 방법에서는 a와 같은 국소적 최적해는 구할 수 있으나 c에 보다 좋은 대역적 최적해가 존재하는 것은 알지 못한다.

또 모든 점에 관하여 하나도 놓치지 않고 조사하여 갈려면 막대한 시간이 걸린다. 거기서 이와 같은 경우에는 국소 최적해가 존재하는 영역을 미리 알고 있으면 개개의 국소 최적해를 구하여 비교하면 대역적 최적해를 구할 수가 있다. 즉 지식 베이스(23)의 지식을 사용하여 추론부(24)가 국소 최적해의 어떤 영역을 추론하고 수리계획적 수단에 의하여 국소 최적해를 구하여 다목표 의지결정 평가부(21b)에서 이들의 국소 최적해를 비교하면 된다. 그런데 엘리베이터의 그룹관리 제어에서는 목적함수를 수식으로 나타내는 것이 곤란한 경우가 많아 또 엘리베이터의 설치상태등에 의하여 목적함수가 변화한다. 거기서 이와 같은 경우에는 추론부(24)에서 국소 최적해가 있는 영역을 추론하고 이 영역내의 파라메터를 몇개 사용하여 모의 실험부(25)에서 각 제어목표의 예측 달성치를 구하여 이것을 다목표 의지결정 평가부(21b)에서 비교하고 이것을 해답으로 한다.

이와 같은 수단에서는 파레트 최적해인지 어떤지는 보장되지 않으나 실용상 지장이 없는 해답을 얻을 수가 있다. 추론부(24)에서 제어방법을 추론하는 방법의 한 예를 제4도의 지식을 사용하여 설명한다. 빌딩의 종류는 사무실 빌딩에서 출근시에 또한 제어목표의 예약 변경율에 대한 무게는 작고 길게 대기하는데 대한 무게는 크다고 한다. 사무실 빌딩인 것에서 룰 1이 선택되어 이용자는 익숙해져 있는 것을 알 수 있으며 이 이용자가 익숙해져 있다는 조건과 예약 변경율의 무게가 작은 것에서 룰 2가 선택되어 길게 대기할때는 예약변경하는 것으로 한다. 또 사무실 빌딩인 것과 출근시인 것의 조건에서 룰 5가 선택되어 기준층에 집중 서비스하는 것으로 한다. 이상에서 엘리베이터의 제어방식으로서는 기준층에 집중 서비스하고 오래 대기하는 것이 생길듯 싶은때는 빈번하게 예약변경을 행하는 것으로 한다. 이상은 입출력장치(1)에서 입력한 제어목표나 환경조건에 관한 추론에 관하여 설명하였으나 다시 이들 조건과 교통수요·환경데이터 베이스(22)로부터의 상세한 교통수요 데이터나 엘리베이터의 성능을 기초로하여 추론하고 엘리베이터의 구체적인 할당평가식이나 각각의 파라메터의 범위를 구하여 이것을 모의 실험부(25)에 보내고 예측 달성치를 구한다.

제12도는 본 발명의 사용예를 표시하는 개략의 플로우 챠트이다. 우선 엘리베이터가 놓여진 환경조건이나 교통수요를 입출력장치(1)에서 입력한다(201). 다음에 제어목표 및 무게를 입출력장치(1)에서 입력한다(202). 다음에 다목표 의지결정부(21) 및 추론부(24)에서 제어방법의 후보를 몇개 선택하고(203), 주어진 교통수요 및 엘리베이터가 놓여진 환경하에서 203에서 선택한 각 제어방법을 사용한 경우의 모의 실험을 행한다(204). 그후 이 모의 실험의 결과를 사용하여 다목표 의지결정부(21)에서 각 제어방법마다 비교하고 가장 좋은 해답을 구한다(205). 이 선택된 제어방법과 그 제어방법을 사용한 경우의 각 제어항목의 예측 달성치를 입출력장치(1)에 표시한다(206). 이 결과로서 좋은지 어떤지를 물어서(207), 좋지 않으면 202에 돌아가고 좋지않으면 그 제어방법을 행하기 위한 파라메터를 그룹관리 제어부(3)에 기입한다(208).

제13도, 제14도는 각 제어목표의 목표치와 예측 달성치를 나타낸 화면의 예이다. 제13도는 각 목표치와 예측 달성치를 육각형의 레이더 챠트로서 나타낸 경우의 실선으로 목표치를, 점선으로 예측 달성치를 나타낸다. 이 방식에 의하면 각 제어목표간의 밸런스를 잘 알 수 있다. 제14도는 각 목표치와 예측달성치를 라인 그래프로서 나타낸 경우의 실시예이며 실선이 목표치를, 점선이 예측 달성치를 나타내는 것은 제13도와 같다. 이 방식에 의하면 각 제어목표의 목표치에 대하여 얼마만큼 달성할 수 있는가를 보는 것이 보기쉽다. 이들의 실시예에서는 비율을 5단계로서 표시하도록 하고 있으나 실제의 대기시간의 초수나 예약 변경율의 %로서 표시하여도 좋다.

제15도는 각 제어목표의 목표치와 그 무게를 문잡형식으로 입력하는 경우의 실시예이다. 본 실시예에 의하면 각각의 무게를 입력하므로 세밀한 설정이 가능하게 되나 입력 방법은 번잡하게 된다. 제16도는 각 제어목표의 목표치와 그 우선순위를 입력하는 경우의 실시예이며 본 실시예에 의하면 세밀한 설정은 목표치를 변화하는 것에 의하여서만 행하여질 수 있지만 입력이 간편하게 행 할 수 있다. 제17도는 목표치의 육각형 모양을 입력하는 것에 의하여 목표치를 입력하는 경우의 실시예로서 육각형의 모양은 마우스(mouse)나 표시장치와 일체화한 터티 패널(touch panel)등의 좌표입력 장치에 의하여 입력한다. 본 실시예에 의하면 조작성을 개선할 수 있고 다시금 제어목표의 목표치를 변화하였을때의 다른 제어목표에의 영향도 파악하기 쉽다. 제18도는 커서(cursor)에 의하여 각 제어목표와 목표치나 무게를 입력하는 경우의 실시예이다. 본 실시예에 의하면 특별한 좌표 입력장치를 사용하지 않아도 키보드(key board)만으로 제17도의 실시예에 가까운 효과를 기대할 수 있다.

제19도는 제어방법 결정부(2)에서 그룹관리제어부(3)에 디시젼 테이블의 내용을 직렬 전송하는 경우의 전송 포맷트이며 제20도는 입출력 장치와 제어방법 결정부(2)를 관리인실이나 사무실에 놓아 기계실내의 그룹관리 제어부(3)와의 사이는 모뎀(modem)과 전화 회선으로 연결하는 경우의 실시예이다(같은 부호는 제1도와 같은 것을 의미한다). 6은 통신용의 모뎀. 7은 전화회선.

본 실시예에 의하면 관리인실이나 사물실등과 같이 떨어진 장소에서도 그룹관리 제어의 설정을 변경할 수 있다.

더욱 입력장치로서 IC 카드등의 기록매체를 사용하여 입력하는 것도 가능하다.

본 발명에 의하면 홀에서의 대기시간이나 에너지 절약이라는 종래의 제어항목 뿐만아니라 승차 시간이나 예약 변경을, 승차인원 같은 다수의 항목에 대한 요구에 관하여 조화잡힌 제어방법을 행할 수가 있고 또한 그 제어방법을 채용한 경우의 예측 달성치를 제시하여 고객이 납득이 갈때까지 변경할 수가 있으므로 고객의 만족할수 있는 엘리베이터의 운행이 가능하다. 또 추론에 의하여 해답을 구할뿐 아니라 모의 실험에 의하여 예측 달성치를 확인하므로서 예측의 정밀도가 향상된다. 다시 교통수요의 세밀한 변화나 서비스 층상의 엇갈림 같은 엘리베이터의 그룹관리 다양에 의한 곤란에 관하여도 몇가지의 제어방법의 후보를 선택하여 모의 실험한 결과를 비교하여 보다 좋은 방법을 선택하는 것에 의하여 해소하고 있으며 지식 베이스를 너무 크게하지 않고 실용상 지장이 없는 해답을 실용적인 시간에 구하는 것이 가능하게 된다.

본 발명의 별도의 실시예를 제21∼37도에 언급하여 설명한다.

제21도는 본 발명의 일 실시예에 관한 엘리베이터의 제어장치의 전체 구성을 표시한 것이다.

본 발명의 그룹관리 제어에 관한 제어장치는 크게 3개의 블럭으로 구성된다. 제1의 블럭은 이용자의 필링(또는 요구) 목표치나 상기 요구 목표치를 달성하기 위하여 엘리베이터의 운전 상황이나 교통수요등의 엘리베이터의 이용환경을 설정하는 필링(또는 요구) 목표 설정부(102)이다.

본 설정부를 설치하는 것에 의하여 엘리베이터의 전문가가 아니라도 제어방법의 변경이나 운전예약등을 간단히 행할 수가 있는 것이다. 본도에서는 키 보드와 디스플레이를 조합하여 입력단말(P.C. 워크 스테이션등)(102-1)을 사용하여 요구 목표치등의 소정의 조건(102-2)을 입력하도록 하고 있으며 이것 대신에 그룹관리 제어부(101)에 디프 스위치(dip switch)등을 설치하여 두어 스위치의 온(ON), 오프(OFF)에 의하여 직접 설정조건(엘리베이터의 제어목표)를 변경하는 것도 가능하다. 다시 전화회선을 이용하거나 IC카드등의 기록매체로서 그룹관리 제어부(101)에 직접 설정하는 것도 가능하다. 제2의 블럭은 상기 요구 목표 설정부(102)에서 설정된 이용자의 요망(필링 또는 요구 목표치)을 실제의 제어계에서 사용하는 수치에 변환하는 목표 변환부(103)에서 요구 목표치를 설정하는 때에 합하여 입력시킨 엘리베이터의 이용환경등의 데이터를 사용하여 각각의 요구 항목마다 미리 이용자로 부터의 앙케이트 조사등에 의하여 얻어지고 있는 데이터를 기초하여 작성된 목표변환 함수(예를들어 제22도의 블럭(103a)에 예시된 함수)를 추출하고 그 추출된 함수를 사용하여 실제의 제어용의 목표치(예를 들면 제22도의 블럭(103b)에서 표시된 테이블 참조)를 결정하여 제어목표를 가장 잘 달성하는 제어방법을 결정하기 위하여 사용된다. 이들의 제어 목표치는 교통수요시의 각각의 조건마다 분류한 테이블에 격납된다. 더욱 이 목표변환 수단(103)은 그룹관리 제어부(101)의 내부가 아니고 외부에 설치하거나 요구목표 설정부(102)에 한 몸체로서 조립하여 넣어도 좋다.

제3의 블럭(제어 실행부(104)에서는 제어목표를 가장 잘 달성하는 제어방법을 결정 선택하고 홀 호출 버튼 스위치등으로 이루어지는 홀 호출 제어부(105)나 각 호기 엘리베이터 제어부(106)로 부터의 데이터를 기초로하여 엘리베이터등의 운전상황을 판단하여 먼저 결정된 제어방법(호출 할당방법등)중에서 판단된 운전상황에 대응한 제어방법을 상기 테이블에서 끄집어내어 실행하고 그 결과를 각 호기 엘리베이터에 전달된다. 운전상황의 판단은 예를 들어 단위시간당의 홀 호출 제어부의 액티베이션(activation)의 회수(호출회수)와 승강인원과의 기초로하여 행한다. 이와같이 본 시스템을 구성하는 것에 의하여 이용자의 요망을 신속하게 제어에 반영할 수가 있어서 엘리베이터의 자유 사용이 향상된다.

또 각 호기 엘리베이터의 실제의 운전결과를 목표 변환부(103)에서 역으로 요구 목표치로 변환하는 것에 의하여 이용자에게 어느정도 설정한 목표를 만족한 움직임을 하였는가를 고지하는 것도 가능하다.

제22도는 요구목표 설정부(102)와 목표 변환부(103)의 동작을 설명하는 도면이다. 요구목표 설정부(102)는 요구 목표치 설정부(102a)와 상기 요구 목표치를 달성하지 않으면 안되는 엘리베이터의 이용환경(예를 들면 시간대, 교통량등의 이용상태나 엘리베이터를 설치한 빌딩의 성질, 엘리베이터의 시방등)을 설정하는 엘리베이터 이용환경 설치부(102b)로 부터 구성된다. 그런데 요구 목표치란 이용자의 희망하는 목표치를 물리량으로 직접적으로 설정하는 것이 아니고 기호(嗜好)의 강약등과 같이 심리적으로 느끼는 정도를 간접적으로 표시한 것이다. 즉 이용자의 가치관, 흥미, 기호, 감각, 호악(好惡)등에 의하여 유도되는 엘리베이터 운행에의 정성적인 요구라 할 수 있다. 예를 들면 엘리베이터의 전문가(설계자, 보수원 등)가 아니면 「빨리 타고 싶다」라 할지라도 「○층상에서 ○대 병설, 속도가 ○○m/min의 엘리베이터로서는 대기시간은 ○○초 정도가 적당하니까 이 ○○초보다는 빨리하고 싶다」라고 하는 정량화된 수치로서 요구하는 것은 일반적으로 곤란하다. 거기서「빈 케이즈(uncrowded cage)에 타고 싶다」라던지「빨리 타고 싶다」라는 정성적인 목표치를 요구 목표치로서 도입하여 해결하고자 도모한 것이 본 발명이다. 또 요구 목표치란 엘리베이터의 제어 상황을 관측할 수 있는 제어 데이터(홀(hall) 대기시간, 승차시간, 예약변경율(예보가 빗나간율), 승차인원(예를 들어 문이 닫혔을때 케이즈안에 있는 인원), 수송인원(단위시간당 운반한 인원)등)에 대한 목표치(제어목표치)를 정규화하여 아날로그량(또는 디지탈량으로 나타낸 것이라고도 할 수 있다.

실제의 제어 목표치는 빌딩의 종류(호텔, 디파트먼트, 일사(一社)(one company) 점유 사무실 빌딩, 관공서 빌딩등)이나 서비스 층상수나 이용상황에 응하여 변동하지만 요구목표는 정규화되어 있기 때문에 자유로이 설정할 수 있는 것이다. 정규화의 한 방법의 예를 표시하면 다음과 같다.

예를 들어 일사 점유빌딩의 혼합시간대의 최소 서비스 가능한 평균 대기시간을 25초, 최대의 평균 대기시간을 70초로 하고 평균대기 시간을 정규화하기 위하여 최소의 평균 대기시간을 100, 최대의 평균대기 시간을 0으로 한다. 즉 요구 목표치로서 50의 값이 설정되면 제어목표치는

초를 얻어지고 복수의 제어 방법중에서 이 값보다 작게하는 것과 같은 제어방법이 선택되는 것이 된다. 다시 필링(feeling) 또는 요구란, 3개 이상의 항목간의 대소를 상대적으로 표현한 것이라 할 수도 있고 다시 엘리베이터의 제조건을 감안하여 엘리베이터의 운전성능을 최소치와 최대치의 사이에서 복수단계로 분할하여 표현한 것이라 할 수도 있다. 이와 같이 필링(또는 요구) 목표는 직접 엘리베이터의 운행에 대한 제어목표치 등을 제어방식등을 고려하여 정량화하여 구체적인 수치로 나타내는 것이 곤란한 경우에 도입하는 수법이며 기타 여러가지 표면 형식이 가능하다.

그러나 엘리베이터의 이용자「빈 케이즈에 타고 싶다」「빨리 타고 싶다」……등 모든 입력 항목을 완전히 만족하도록 요구하여 오더라도 상반하는 것과 같은 입력항목(예를 들면 혼합시간대에「빈 케이즈에 타고 싶다」라는 희망과「빨리 타고 싶다」라는 희망)을 동시에 만족시키는 것은 운전 효율등을 고려하면 곤란하다. 거기서 희망하는 어느 쪽을 우선시킬까를 미리 설정하여 둘 필요가 있어 그 우선순위를 행한다.(이 우선 순위는 아무리 정성적인 목표치라 할 지라도 비교의 문제이므로 가능하다.)이 우선순위의 결정 방법으로서 제1로 입력순위(요구 목표를 입력하는 순서)를 순위로 하는 방법, 제2로 요구 목표치의 설정시에 동시에 순위를 설정하여 두는 방법등이 고려된다. 이 우선순위외에 무게를 가중시키는 것도 생각할 수 있으며 우선순위와 무게를 가중시키는 것을 병용하면 더욱 효과적이다.

다시 필림(또는 요구) 목표치란 먼저 기술한 것과 같이 정상적인 목표치이며 단순히 이용자의 희망의 대소를 표현한 것이기 때문에 이 입력된 요구 목표치를 실제의 제어 목표치(제어량)에 변환하지 않으면 엘리베이터의 제어는 이루어지지 않는다.

그러나 이 목표변환에 있어서는 요구 목표치만으로는 한 번에 결정하지 않으므로 이 요구 목표치를 입력하는 것이 맞추어 엘리베이터 이용환경(엘리베이터 대수나 속도, 정원등의 엘리베이터의 시방, 호텔, 일사전용, 디파트먼트, 잡거빌딩의 빌딩의 시방, 계절, 시간대(또는 시간), 층상, 교통량등의 이용상황)을 입력한다. 그리고 이 엘리베이터 이용 환경에 응하여 목표 변환에 사용하는 함수 또는 롤을 목표 변환부(103)중의 제어목표 결정부(103a)에서 결정함과 아울러 요구 목표치에 대응하는 제어 목표치를 결정하여 항목마다 그 값을 제어목표 테이블(103b)에 기록한다. 이 제어목표의 변환의 구체적인 방법에 관하여는 후술한다.

제22도에서는 요구 목표치를 1에서 5까지의 수치로 설정하도록 하고 있으나 이 입력방식 대신에 제23도나 제24도에 표시한 것과 같이 레이더 챠트를 사용하여 마우스(mouse)등을 사용하여 아날로그적으로 설정하는 것도 가능하다.

제23도는 호텔의 요구 목표예를 표시한 것이며 미리 설게자등이 엘리베이터의 이용 상황등에서 판단하여 설정한 것이다. 본 도에서 표시하는 것과 같이 호텔에 있어서 숙박객의 엘리베이터를 이용하는 시간대는 화물등이 있기 때문에 될 수 있는대로 빈 케이즈에 타고 싶다는 욕망 외에 짐을 가지고 이동하는 량을 될 수 있는대로 적게하고 싶다는 욕망에서「도착하는 케이즈를 정확하게 알려주기 바람」등의 요구가 크고「빨리 타고 싶다」라던가「많은 사람을 단시간에 운반하고 싶다」라는 요구는 작다. 그러나 어떤때 행사등이 발생하여「많은 사람을 단시간내에 운반하고 싶다」라는 요구가 발생할때도 있다. 이 때는「빈 케이즈에 타고 싶다」등 다른 항목의 요구치를 종래와 같이 만족할 수는 없게 된다.

이 변화의 정도는 각 항목마다 요구량과 중요 정도에 응하여 변화한다. 이 요구달성의 중요정도에 관하여는 제22도에서는 우선순위로 입력하고 있으나 도면과 같은 레이더 챠트에 있어서도 우선순위로하는 방법이나 설정 순위를 중요성의 순위로 판단하는 방법도 생각할 수 있다. 제24도는 일사 점유빌딩의 요구목표의 예를 표시한 것이다. 본 도의 경우 회사에 있어서의 일의 효율을 생각하여「예약 케이즈를 빨리 알려주기 바람」,「많은 사람을 단시간에 운반하고 싶다」,「빨리 타고 싶다」라는 항목의 요구가 커지는 경향에 있다.

그런데 요구 입력시에 맞추어 빌딩의 시방을 설정할 필요가 있으나 빌딩의 성질을 레이더 챠트로서 표시하면 제25도와 같이 용도별로 그 성질에 차이가 있음을 알 수 있다. 제25도의 실선은 일사점유 빌딩의 성질을, (b)의 점선은 호텔의 성질을 나타낸 것이며 이 성질의 차이가 상술한 요구 목표치의 차이가 되는 것이다.

제26도는 설정된 요구 목표치를 제어 목표치에 변환하기 위한 구성을 표시한 것이다.

먼저 기술한 것과 같이 요구 목표치를 설정할 때에 엘리베이터의 이용 환경에 관한 정보를 합쳐서 엘리베이터 이용환경 설정부(102b)로서 설정한다. 이 엘리베이터의 이용 정보는 대별하면 빌딩의 성질(102b1)과 엘리베이터 시방(102b2)과 이용환경정보(102b3)로 분류된다. 엘리베이터의 시방이나 빌딩의 성질은 한 번 설정하면 크게 변경하는 것은 없으나 이용환경 정보(102b3)에 관하여는 이용자가 새로운 요구를 설정하는 경우에는 반드시 재설정할 필요가 있는 항목을 포함하고 있다.(예를 들면 신규의 요구를 만족시킬 필요가 있는 교통량이나 시간대, 층상등의 항목). 요구목표 설정부(102a)에서 설정된 요구 목표와 엘리베이터 이용환경 설정부(102b)로서 설정된 엘리베이터 이용환경 정보등은 목표변환부(103)의 제어목표 설정부(103a)에 송신된다. 목표 변환부(103)는 제어목표 설정부(103a)(제어목표 변환함수 생성률 선택부(103a1), 변환함수 데이터 베이스(103a2), 목표변환부(103a3)를 포함하면 제어목표 데이터 테이블(103b)로서 이루어진다. 여기서 제어 목표 변환함수 생성률(rule) 선택부(103a1)와는 엘리베이터 이용환경 정보에서 빌딩의 성질마다 설정된 변환함수 선택률을 기동하여 변환함수 데이터 베이스(103a2)에 미리 기록되어 있는 요구목표 항목에 대응하는 변환함수 항목 S₁, S₂, …… S_n중의 함수 f_s1……f_sm을 선택하는 것이다.

제27a, b, c도는 변환함수의 한 예를 표시한다. 이것은 퍼지(fuzzy) 제어의 멤버쉽 함수등에 상당하는 것이다. 제27a도에 있어서는 예를 들어「빨리 타고 싶다」라는 요구목표 항목에 대하여 f_1a(x₁) 혹은 f_1b(x₁)(여기서 f_1a(x₁)은 홀 정보 안내장치가 있는 경우의 함수, f_1b(x₁)은 없는 경우의 함수)의 함수가 선택된다. 즉 홀 정보 안내장치가 있다, 없다와의 엘리베이터의 이용환경을 고려하여 제어목표 변환함수 생성률 선택부(103a1)에서「IF홀 정보안내 장치가 없다. AND 빨리 타고 싶다. THEN f₁(x)=f_1b(x₁)」과의 룰이 서치(search)되어 제오목표 변환함수(f_1b(x₁))가 선택된다. 똑같이 하여 제27b, c도에 각각 표시한「빈 케이즈에 타고 싶다」,「빨리 타고 싶다」와의 요구목표 항목에 대하여도 각각의 엘리베이터의 이용환경을 고려하여 변환함수가 선택된다.

더욱 제27a∼c도에 표시한 예에서는 알기 쉽게 엘리베이터의 이용환경의 판정 항목을 한 종류로 하고 있으나 실제로는 복수의 항목의 조합에 의하여 사용하는 변환 함수가 결정하는 것이다.

다음에 먼저의 변환 함수를 사용하여 요구 목표치를 제어 목표치로 변환하는 예를 표시한다.

제27a도에서「빨리 타고 싶다」라는 요구 목표치가 목표 설정시에 4라고 설정되었다고 하고 변환함수도 생성률에 의하여 f₁(x)=f_1b(x₁)이 선택된 것이라 하면 변환함수에서 제어 목표치로서 대기시간의 목표치(S₁)가 구체적으로 x₁=40초라 산출된다. 이 산출된 40초라는 값은 허용최대의 대기시간(제한치)으로 판정되어 제어목표 테이블(103b)에는 대기시간은 40초 이하의 값으로 한다는 것과 같이 기록된다. 또 당연히 이 제어 목표를 달성하지 않으면 안되는 엘리베이터 이용환경이나 무게부가 값도 합하여 이 제어목표 테이블(103b)에 기록된다. 이와 같이하여 정성적이며 간접적인 요구 목표치를 정량적이며 직접적인 제어 목표치에 변환하여 간다.

제28도에 요구목표 항목과 대응하는 제어목표 항목의 한 예를 표시한다. 제28도에서는 요구 목표와 제어목표가 1 대 1로 대응하고 있는 것과 같이 기술되어 있으나 실제로는 1개의 요구목표가 복수의 제어 목표에 영향하고 있다(예를 들면 빨리 타고 싶다. 라는 항목을 만족시키기 위하여는 대기시간뿐 아니라 케이즈 호출 선착율(예약 등을 점등한 엘리베이터 이외의 엘리베이터가 선착한 회수를 홀 호출수로 나눈 것)이나 정보 안내량도 크게 영향한다.)

이상의 방법에서 결정한 복수의 제어 목표치는 제어 실행부(104)에 송신된다(제21도 참조).

제29도에 표시한 제어 실행부(104)에서는 제어 목표 테이블(103b)의 정보를 기초로하여 실현할 수 있는 가능성이 있는 제어방법(예를 들면 최소대기시간 할당제어(Min), 최장대기시간 최소화 할당제어(Min-Max), 평균 대기시간 최소화 할당 제어, 플로우팅 서비스 제어등)의 후보를 몇개를 지식 베이스(104e)에 있는 지식(제어방법 선택률)을 사용하여 도출해낸다.(실현할 수 있는 제어방법이 1개이면 그것으로 제어방법은 결정한다.)이와 같이 하여 도출된 몇개의 제어방법의 후보는 엘리베이터의 움임을 소프트적으로 모의한 엘리베이토모의 실험부(164g)에 보내진다. 모의 실험부(104g)에서는 교통량, 엘리베이터의 시방등의 데이터를 먼저의 제어목표 테이블(103b)중에서 끄집어내어 선택된 복수의 제어방법을 사용하여 모의실험하고 그 결과를 먼저의 제어목표 항목마다 정리하여 각 제어목표 마다의 예측 달성치를 구한다.

구하여진 예측 달성치는 다목표 의지 결정부(104h)에 송신되어 여기서 먼저 결정되어 있는 제어목표치와 비교하여 가장 달성 정도의 좋은 제어방법을 선택한다.

이 우열의 비교는 예를 들어 전체로서의 목표치를 각 제어목표의 목표치

를 요소로한 벡터

로서 나타내고 전체로서의 예측 달성치를 각 제어목표의 예측 달성치 f₁(i=1……n)를 요소로한 벡터 f=(f₁, f₂……f_n)로서 나타내는 것으로 하고 목표치 벡터

로 부터의 예측 달성치 벡터(f)의 거리에 무게부가값(ℓ_p)(노므

으로서 측정하는 것에 의하여 행하고 이 거리의 가장 작은 제어방법을 선택하는 것이다. 이같이 하여 선택된 제어방법은 엘리베이터의 이용환경 정보마다 제어방법 데이터 베이스(104f)에 격납된다. 이상 오프라인(off line)에서의 동작에 관하여 설명했다.

그럼 다음에 온라인으로서의 동작에 관하여 설명한다. 제어실행부(104)에 있어서 각 호기 엘리베이터 제어부(106)로 부터의 신호(S₂)나 홀 호출부(105)로 부터의 신호(S₁)는 엘리베이터 운전데이터 수집부(104a)에 입력된다. 엘리베이터 운전 데이터 수집부(104a)에서는 입력된 데이터를 사용하여 단시간(신규 홀 호출이 발생하는 10분정도 전부터)의 엘리베이터 이용정보 데이터(교통수요데이터, 엘리베이터의 위치 및 운전 방향, 담당 호출, 할당 홀 호출, 케이즈내 승객수(승객수)등)을 작성한다. 여기서 구하여진 데이터는 학습계(104b)에 송신(S₃)된다. 학습계(104b)에서는 이 데이터를 기초로하여 시간대별의 교통수요나 대기시간, 기타의 데이터를 학습한다. 이들 학습한 정보(S₅)와 데이터 수집부(104a)에서 작성된 단시간의 이용정보(S₃)와를 사용하여 제어방법 선택부(104d)에서 엘리베이터의 운전상황을 판정한다.

다시금 이 제어방법 선택부(104d)에서는 먼저 설명한 것과 같이 미리 입력된 복수의 제어 목표치에 대하여 제어방법 선택의 지식 베이스(104e)와 모의 실험부(104g) 및 다목표 의지 결정부(104h)로서 결정된 제어방법의 격납되어 있는 제어방법 데이터 베이스(104f)에서 실제의 엘리베이터의 운전 상황에 알맞는 제어방법을 제어방법 선택룰을 사용하여 선택한다.

여기서 선택된 제어방법은 그룹관리 제어계(104c)에 송신(S₄)되어 여기서 송신된 제어방법을 사용하여 각호기의 평가를 행하여 선택호기를 사용하여 각 호기의 평가를 행하여 선택호기를 결정하고 신규 홀 호출 할당 지령을 선택호기에 송신(S₂)하는 것이다.

제30a∼c도에 호출 할당의 제어방법 선택룰의 한 예를 표시한다. 도시한 것과 같이 룰 테이블은 3개의 부분으로 구성되어 있다. 제30a도에 표시한 T11은 각 층의 운행방향별로 적용할 룰이 정의되어 있는지 어떤지를 표시하는 등록 룰 테이블이며 그 중 ○표를 붙여있는 곳에 룰이 정의되어 있다. 이 예에서는 1층의 상승호출에 대하여는 룰(3)이 등록되어 있고 3층의 상승호출에 대하여는 룰 1과 룰 3이 등록되어 있는 것이 표시되어 있다. 다른 ○표가 붙여있는 부분은 상기한 설명과 같이 각각의 룰이 등록되어 있는 것을 표시한 것이다. 제30b도에 표시한 T12는 각 룰의 조건부를 기록한 룰 조건 테이블이다.

조건으로서는 엘리베이터의 이용환경 정보에 상당하는 요일, 시각, 교통수요 등의 지정과 제어 목표치(대기시간, 승차율, 호출고지시간등)이 설정된다. 이들의 조건은 모두 AND 조건으로 취급되어 OR 조건에서 취급할때에는 별도의 룰로서 등록된다. 이 각각의 데이터는 판정 조건식으로 쓰여져 있다. 예를 들면 승차율이 30% 이하라는 조건은,

WEIGHT(K)=＜SEKIASI(K)*0.3……………………………………………(1)

단, WEIGHT(K) : k호기의 승객인원

SEKIAI(K) : K호기의 정원

과 같이 기술된다.

제30c도에 표시한 T13은 각 룰의 조건이 성립할 때의 실행부를 기록한 룰 실행 테이블이며 평가식 또는 할당 호기번호가 기록되어 있다.

예를 들면 정원이 30%이하의 엘리베이터중에서 가장 빨리 도착할 수 있는 엘리베이터를 선택한다는 평가식은

ω=WEIGHT(K)-SEKISAI(K)*0.3

IF ω≤0 THEN VALUE(K)=WAIT…………………………………………(2)

ELSE VALUE(K)=MAX

ASIGN=K FOR MIN[VALUE(K)]……………………………………………(3)

단, VALUE(K) : 평가치의 배열

K : 호기에 대응하는 변수

ASIGN : 할당호기

MAX : 최대치

와 같이 기술된다. 실제로 각 테이블에 기록되는 데이터는 상기각 식은 마이크로 컴퓨터가 실행가능한 2진 데이터에 변환한 것이다. 또 공란은 조건이 없는 것을 의미하고 있다.

이상 이제까지 기술한 동작을 플로우 챠트로서 나타내면 제31도가 된다. 우선 엘리베이터의 이용환경을 설정한다(E10). 이어서 E10에 대응하는 요구목표 항목을 선택하여 목표치를 설정한다(E20). 설정된 엘리베이터 이용환경과 요구 목표에 응하여 제어목표 변환함수 생성룰을 기동하여 변환 함수를 구한다(E30). 단 제어목표가 단번에 결정하는 경우에는 생성룰 결정부(103a1)에서 제어목표치를 결정한다. 이어서 E30에서 선택된 변환함수를 사용하여 요구목표치를 제어목표치에 변환한다(E40). 변환된 제어목표치는 제어목표 테이블에 기록된다(E50). 여기에서 제어 실행수단(104)에 작업이 이관된다 제어목표 테이블의 값을 사용하여 미리 설정한 전문가의 지식을 사용하여 제어방법의 후보를 선택한다(G10). 선택된 복수의 제어방법은 모의 실험부(104g)에 송신되어 소프트적으로 엘리베이터의 동작 모의한 시스템을 사용하여 설정된 조건에 따라 모의적으로 운행시킨다(G20). 이 운행결과에서 각 제어항목마다 예측 달성치를 산출한다(G30).

각각의 제어방법과 예측 달성치를 다목표 의지 결정 수법을 사용하여 입력된 목표치와 비교하여 목표달성정도의 가장 좋은 제어방법을 선택한다(G40). 더욱 제어방법을 이용자에게 제시하고 납득하지 않으면 요구목표 설정(E20∼G30)의 처리를 반복하여 행하고 최량의 제어방법을 선택하도록 하여도 좋다. 선택된 제어방법은 엘리베이터이용 정보와 합쳐서 제어방법 데이터 테이블(다시전 테이블(64))에 격납된다(G50).

이상 E10-E50, G10-G50까지의 처리는 엘리베이터의 제어에서보면 온 라인 처리로서 가능하다.

다음에 엘리베이터 제어 실행개시 지령(L10)에 의하여 엘리베이터의 운전제어가 개시된다. 우선홀의 호출신호의 처리 즉 홀 호출 입력처리를 실행한다(L20). 다시 각 호기 엘리베이터의 제어부로 부터의 각 종 데이터의 거래를 행하는 통신 처리가 실행된다(L30). 이들의 데이터등에 기초하여 이용환경 정보를 구하여 구하여진 이용 환경 정보를 사용하여 제어방식 데이터 베이스(104f)에서 사용하는 제어방법을 선택한다(L40).

다음에 선택된 제어방법에 의하여 최적 호출 할당 케이즈를 결정하여 호출 할당 처리를 행한다(L50). 각 홀 호출 할당정보 및 엘리베이터 도착 예측시간등에 의하여 각 승강장의 안내 표시기의 안내 내용의 결정, 고지처리를 행한다(L60). 이상의 처리외에 각 종 데이터의 출력이나 표시등의 처리(L70)를 실행한다.

다음에 이 일련의 작업 종료후 계속하여 운전을 실행하느냐 어떠냐를 판단하여(L80), 운전을 속행하는 경우에는 L20의 처리를 다시 반복하고 운전을 종료하는 경우에는 종료가 된다.

제32도를 사용하여 먼저의 제31도에 표시한 플로우중 이용자가 눈에 보이는 부분의 처리의 개념 플로우를 표시한다. 우선 이용자가 스위치를 넣으면 초기의 요구목표를 설정한 화면(예를들면 제23도, 제24도)가 표시된다(E0). 다음에 초기 설정된 화면에 대하여 변경하고저하는 목표의 목표치를 이용자가 마우스등을 사용하여 입력한다(E20). 모든 변경치를 입력이 끝나면(변경종료 신호를 송신한다) 요구목표를 변경함수등의 수단을 사용하여 제어목표에 변환한다(E40). 다음에 각 제어목표를 가장 잘 달성할만한 제어방법의 후보를 제어목표 테이블과 지식 베이스를 사용하여 선택한다(G10). 여기서 선택된 제어방법의 후보가 1개의 경우나 복수의 경우에도 있을 수 있으므로 1개뿐인지 복수개인지를 판정하여(G15). 1개뿐이면 그 방법이 즉시 모의실험부(104g)에 보내진다(G20'). 모의 실험부(104g)에서는 요구목표 입력시에 설정한 교통흐름 데이터등을 사용하여 시뮬레이션을 실행한다. 그 실험결과에서 먼저 설정한 제어목표의 예측 달성치를 구한다(G30'). 그 결과는 요구목표에 역변환(逆變換)되어 먼저의 이용자가 설정한 요구 목표를 합쳐서 표시시킨다(G45'). 이것에 대하여 복수의 제어방법이 선택된 경우에는 각각의 제어방법에 관하여 모의 실험이 행하여져서(G20) 그 결과는 제어방법마다 각 제어목표의 예측 달성치가 산출된다(G30).

다음에 산출된 예측 목표 달성치와 목표치가 비교되어 제어방법마다 총합 달성도가 산출된다(G35). 이 총합 달성도를 각 제어방법마다 비교하고 달성도의 가장 큰 것(혹은 작은 것)을 최적 제어방법으로 결정한다(G40). 이 선택된 제어방법의 예측 목표 달성치를 요구 목표치에 역변환하고 먼저 이용자의 설정한 요구 목표치와 합하여 표시한다(G45). 이용자는 이 표시화면에 의하여 시스템의 결정한 제어방법으로 좋다고 판단하면(G60). 그 방법을 제어방법 테이블에 송신한다(G70). 만약 그 방법으로 좋지않다고 판단되면 재차 E20에서 반복한다.

그럼 다음에 요구목표 입력에서 제어방법을 디시젼 테이블(641)에 기록할 때까지의 오프라인적으로 동작하는 처리를 구체예를 기초로하여 설명한다.

우선 엘리베이터의 이용환경중의 빌딩 시방으로서 호텔 엘리베이터시방(대수, 속도, 서비스 층상등)이 제33도에 표시한 것과 같이 설정되어 다시 엘리베이터의 이용환경 정보로서 기준층(프론트층)에서 교통량 보통으로 체크인(check-in)의 시간 대응이 설정되었다고 하자(제31도 E10).

이때 요구목표 항목을 제34도에 표시한 6항목이라하면 실선의 값이 초기치로서 미리 시스템측에서 설정되어 있었다고 한다.(물론 이용자가 다이렉트로 설정하도록 구성하여도 좋은 것은 말할 나위도 없다) 이용자가 이 도면중에서「빨리타고 싶다」라는 요구 목표치를 마우스등의 입력 수단을 사용하여 1의 값에서 4의 값에 설정변경하였다고 한다(제31도 E20). 이 설정변경과 같은 시기에 달성의 우선순위도 합쳐서 입력한다.

만약 달성의 우선순위가 초기 설정되어있는 달성의 우선순위와 같으며 또한 설정변경 요구가 있는 항목의 우선순위가 낮으면 실현가능한 제어방법도 변화가 없기때문에 고객에게 우선순위의 변경을 권유한다. 여기에서는 설정변경에서 초기 설정치 보다 목표치가 크게되는 경우 우선순위를 제일 먼저 가져가고 작게되는 경우에는 우선순위를 여섯번째(최후)로 가져가는 것으로 한다.

다음에「빨리타고 싶다」라는 요구 목표치를 제어용의 목표치에 변환하기 위하여 제어목표 변환함수 생성룰 결정부(103a1)가 가동된다.

룰(호텔용)의 일 예를 아래에 기술한다.

1) 빨리 타고 싶다 라는 항목의 룰 그룹

룰 1

IF 호텔 AND 체크인의 시간

THEN f₁(c)=f_1h(x₁)

룰 2

IF 호텔 AND 주식시간

THEN f₁(x)=f_1h(x₂)

…………………………………………………………………………………………

상기 룰에 합치하는 조건의 목표변환 함수가 선택된다.(제31도 E30). 이 선택된 목표변환 함수(여기서는 제35도의 f_1h(x₁)가 선택된 것으로 한다.)는 목표 변환부(103)(제21도)에 보내져서 여기서 제어목표가 산출된다. 즉 초기 설정된 요구 목표치는 1이었기 때문에 이제까지는 대기 시간은 40초 이하로 설정되어 있었으나 이번의 설정에 의하여 요구목표치가 4로 설정되었기 때문에 이 목표치는 25초 이하로 설정된다(제31도 E40). 이 목표치에 의하여 먼저 설정되어 있는 제어목표 테치블치를 변경한다(제31도 E50).

이 때 제어목표 테이블의 무게도 합쳐서 변경한다. 이번의 제어목표의 변경전과 변경후의 상태를 제36도에 표시한다. 이들의 제어목표를 만족하는 제어방법의 후보를 미리 전문가의 지식 등에 의하여 설정하고 있는 지식 베이스를 사용하여 선택한다(제31도 E10). 이 선택 룰의 한예를 아래에 표시한다.

룰 1

IF 시간대=T_z1and 교통량 ≤ a and 프로트층

THENφ=T₁

룰 2

IF 시간대=T_z1AND 교통량 ≤ a and 일반층

THENφ=T₂

…………………………………………………………………………………………

여기서, T_z1은 체크인의 시간대, 교통량 a인/대·5분을 표시한 것이며 T₁, T₂는 호출 할당 방법을 표시하고 있다. 여기서 호출 할당 방법(T₁)은 대기시간 최소할당방법(Min)으로서 그 평가치는 다음식으로 구하여진다.

φ _K=T_K-α·T_AK+α'·T_BK………………………………………………(4)

T₁=min(φ _1'……,φ _K)…………………………………………………(5)

여기서,φ _K: K호기 엘리베이터의 홀 대기시간 평가치

T_K: K호기에 엘리베이터가 신규할당 홀 호출층에 도착할때 까지의 시간

T_AH: K호기 엘리베이터의 할당 필(畢)홀 호출 평가치

T_BH: 엘리베이터 상태에 응한 부하 집중 평가치

α,α' : 무게계수

이다. 다음에 T₂는 최장대기시간 최소호출 할당 방법(Min-Max)방법이며 다음식으로 구하여진다.

φ _K1=T_K-α·T_AK+α'·T_BK………………………………………………(6)

φ _K1: K호기 엘리베이터에 합당된 i층 홀 호출의 평가치

T_K1: K호기에 엘리베이터가 현시각부터 i층에 도착할대까지의 시간

T_P1: i층 홀 호출이 발생하여서부터의 경과시간

T_AK1: K호기 엘리베이터의 정지호출 평가치

T_BK1: 엘리베이터 상태에 응한 부하집중 평가치

α,α' : 무게계수

φ _K=max(φ _K1……φ _K1)………………………………………………(7)

T₂=min(φ _1',φ _2',φ _K)………………………………………………(8)

이 된다. 즉 각 호기 엘리베이터마다 할당된 홀 호출 하나의 평가치를 구하여((6)식), 그 최대의 평가치를 선택하여((7)식), 그 평가치의 최소의 것에 호출을 할당하는 것이다.

이 밖에 평균 대기시간 할당평가방법, 대기시간 분포 할당평가방법, 등(等)간격 케이즈 할당평가 방법 및 이들 평가방법을 조합시킨 평가방법등, 정식화된 할당평가 방법을 선택하는 룰이 지식 베이스에 준비시키고 있다.

그럼 이 제어방법 선택룰 결정부(103a1)에서는 호출 할당방법외에 각종 운전시방도 합하여 선택하도록 한다.

상술의 호텔의 예에서는 기준층에 호출을 담당 엘리베이터를 되돌리는 로비(lobby) 제어방식 즉, 로비제어 방식이란 행선이 결정되지 않은 케이즈는 로비에 되돌려서 대기시켜두는 방식을 합하여 지령한다. 여기서 이용자 요구 목표치를 입력한 결과 대기시간 최소평가 방법과 평균 대기시간 평가방법의 2개가 실현될듯한 제어방법으로서 도출한 것으로 한다. 더욱 시스템측의 초기설정에서는 장기대기 발생을 억제하는 최장대기시간 최소호출 할당 방법에 의하여 최기설정된 목표치를 얻고 있었다. 그러나 대기시간 최소할당 평가 방법과 평균대기 시간할당 평가 방법이 후보로서 선택되었으므로 선택된 2종류의 호출 할당 평가방법과 운전시방은 모의 실험부에 송신도어 모의 실험이 행하여진다(제31도 G20). 이 결과 상기 2종류의 할당평가 방법 및 기타의 운전시방을 사용한 경우의 결과를 얻는다. 이번은 할당평가 방법만을 변화시키는 것으로 하면 각 제어목표의 예측 달성치가 제37도와 같이 얻어진다(제31도 G30). 이 결과에서 먼저 설명한 목표 달성치의 평가 수법의 하나인 다목표 의지결정 수법에 의하여 노므

를 사용하여 각각의 할당방법에 대한 ℓ_p를 구하는 것으로 한다. 이번에는 이 목표 달성치의 평가의 방법으로서 설정된 목표치를 만족한 항목의 값은 0이라 평가하고 미달성치에 각 무게 계수치를 곱하여서 목표 미달성치의 대소로서 구한다. 또 무게계수(ω₁)를 각 제어목표 설정시에 설정된 무게로 한다. 상기 조건에 의하여 노므

의 식에서 먼저 모의 실험에 의하여 얻어진 제37도의 제어방법마다 달성도를 구한다. 예를 들면 대기시간 최소방법에 관한 달성도(ℓ_p1)는 다음식과 같이 된다.

ℓ_p1=8(40-50)+7(5-3)+6(3-3)+9(25-25)+(5(-35+35)=4(0.1-1)

상기 식에서 제1항목은 승차율, 제2항목은 예약 변경율, 제3항목은 케이즈 호출 선착율, 제4항목은 홀 대기시간, 제5항목은 수송능력, 제6항목은 예약 고지시간이다.

여기서 제5항목의 수송능력의 목표치는 30인/min 이상이며 목표치보다 크면 좋고 나머니 항은 목표치보다도 작을수록 좋기때문에 가감의 식이 서로 다르다. 상기의 조건에 의하여 ℓ_p1을 구한다.

ℓ_p1=8×10+7×2+6×0+9×0+5×0+4×0=94

가 된다. 똑같이하여 평균대기시간 방법을 연산하면 ℓ_p2=147이 된다. 이상과 같이 이번에는 설명을 알기 쉽게 하기 위하여 부(負)의 항을 0으로 하였으나 실제로는 각 평가 항목마다 무게 계수(ω₁)를 각 제어항목을 매끈하게(smoothing)하는 계수로하고 이번에 0으로 놓은 달성치의 좋은 값도 평가치에 더하여 평가하는 방법도 있다.

이 결과 작은 쪽의 대기시간 최소 호출 할당 방법이 선택된다. 이 선택된 제어방법의 제어목표치는 재차 요구목표에 역변환되어 레이더 챠트 모양으로 초기 설정치와 합하여 표시된다(제34도의 점선). 여기서 이용자가 이 방법으로 좋다고 판단하면 선택된 제어방법이 등록되어 제어방법 데이터 테이블에 기록되는 것이다.

이상 제31도의 E10-E50까지의 처리를 구체적으로 사례를 이용하여 설명했다. 이제까지의 모든 처리가 그룹관리 제어부내에서 행하여지는 것으로 한 경우이다.

본 발명의 한 실시예의 제38도에 표시한다. 본 실시예에서는 요구목표 설정 지원부(109)와 그룹관리 제어부(101)로부터 이루어지며 그룹관리 제어부(101')는 먼저 설명한 제어 실행부(104)에서 다목표 의지결정부(104h), 모의 실험부(104g) 및 지식 베이스(104e)를 제외한 부분과 같다. 즉, 제어 실행부(104)에서 104g, 104h, 104e로부터 이루어지는 오프라인 동작부분을 밖으로 끄집어낸 나머지 부분을 1개의 장치로한 것이다.

요구목표 설정 지원부(109)는 요구목표 설정부(102)를 구성하는 요구목표의 입출력부(102a')와 엘리베이터 이용환경 입력 설정부(102b')와 목표 변환부(103)를 구성하는 제어목표 변환 함수 생성룰 결정부(103a1)와 변환 함수 데이터 베이스(103a2) 및 목표 변환부(103a3) 및 제29도의 제어 실행부(104)에 포함되어 있던 다목적 의지 결정부와 지식 베이스와를 조합시킨 제어방식 선택룰(104he) 및 모의 실험부(104g) 및 제어방법 데이터 베이스부(104f)로부터 이루어진다. 요구목표 설정 지원부(109)에서는 입력된 복수의 요구목표를 만족하는 제어방법을 결정하고 그 결정한 제어방법을 그룹관리 제어부내의 제어방법 데이터 베이스에 기록하는 작용을 하는 것이다.

이와같이 구성하면 그룹관리 제어부 본체와는 전혀 별개로 이용자의 요구를 요구목표라는 평이한 모양으로 입력하여 제어치까지 변환하여 둘 수 있으므로 예를들어 요구목표 설정 지원부(109)를 핸디 타입(handy type)의 퍼스널 컴퓨터(PC) (랩 톱 타입(lap-top-type))나 각종 단말장치에서 실현하고 엘리베이터의 설치 빌딩과는 완전히 떨어진 서비스 디포트(service depot)등의 장소에서 이것을 사용하여 이용자와 엘리베이터 운행의 제어등에 관한 타협을 행할 수 있는등의 효과가 있다.

제39도 이후에 다른 실시예를 표시한다. 이것은 제38도에서 설명한 요구목표 설정지원 시스템(109)과 그룹관리 제어장치(101')와 거의 같은 구성이지만 특히 요구목표(제어목표)간의 조정을 후술하는 AHP(Analytic Hierarchy Process)등의 수법을 사용하여 행하는점 등에 특징이 있다. 제39도는 전체 구성도이며 제어방법 결정부(109')는 먼저 제38도에 있어서의 실시예의 요구목표 설정 지원부(109)와 거의 같은 구성을 하고 있다. 즉 이용자의 요구목표치나 요구목표치를 달성하여야할 엘리베이터의 운전상황등의 엘리베이터의 이용 환경을 입력단말Ⅰ(이것은 제21도에 있어서 102-1과 같다.)를 사용하여 입력하고 요구입력 지식 베이스(109'-4), 환경·교통수요 데이터 베이스(109'-5)등을 사용하여 제어목표치(및 무게부가 또는 우선순위)로 변환하는 요구 입력부(109'-1)와 환경·교통수요 데이터 베이스(109'-5)나 제어방법 결정 지식 베이스(109'-6)를 사용하여 제어방법을 추론에 의하여 선택 결정하는 제어방법 추론부(109'-2)로서 이루어져 있다.

또 그룹관리 제어부(101")는 제어방법 결정부(109')에 의하여 얻어진 제어방법을 격납하는 데이터 테이블(통상 디시젼 테이블등으로 불리운다. 제2도의 블럭 3b, 제48도 참조)을 가지고 각 호기 엘리베이터의 제어부(106)로부터의 신호나 홀의 신호를 기초로 하여 엘리베이터의 운행상황을 판정하고 데이터 테이블내의 제어방법을 끄집어내어 제어를 실행하는 것이며 예를 들면 대기시간이나 승객수등의 이용상황의 데이터를 수집하고 특징 모드를 판정하는 학습계(101"-1), 새로운 특징 모드를 생성하여 새로운 운전 프로그램을 작성하는 지능계(101"-2)등을 구비하고 있다(특개소 59-48369호 참조).

제40도에 제어방법 결정부(109')에 지식 획득부(109'-3)를 설치한 예를 표시한다. 그룹관리 제어부(101")의 학습계(101"-1)에서 수집된 각 제어목표에 대한 실행결과 및 그때의 상황을 제어방법 결정부(109')에 송신하여 제어목표치에 대한 달성도가 낮은 경우에는 제어방법 결정 지식 베이스의 뒤돌아보기를 요청하거나 환경·교통수요 데이터가 설정되어 있는 것보다 대폭적으로 다른 경우에는 신규 데이터로서 등록허가를 요청하는 지식 획득부(109'-3)를 부가하는 것에 의하여 제어방법 결정부(109')에 있어서의 제어방법 선택 결정의 정밀도의 향상을 도모할 수가 있다. 다음에 제어방법 결정부(109')의 구체적 동작을 설명한다.

제41도는 요구 입력부(109'-1)와 요구입력 지식 베이스(109'-4)등의 동작 설명도이다. 이용자(고객)는 PC 혹은 터치 패널부 디스플레이등의 입력단말(Ⅰ)을 사이에 두고 우선 빌딩의 종류(예를 들면 (1) 사무실 빌딩, (2) 호텔, (3) 디파트먼트, (4) 병원, (5) 관공서, (6) 잡거빌딩등)을 선택한다. 제41도에서는 사무실 빌딩이 선택된 것으로 하여 설명한다. 다음에 이 빌딩의 종류에 기초하여 제42도에 표시하는 것과 같은 대표적인 엘리베이터의 시방이 제시된다. 만약 시방의 변경이 필요한 경우에는 키보드 또는 마우스등을 사용하여 입력단말(Ⅰ)에서 수정을 행하면 된다. 이 수정이 종료후 필요에 응하여 환경·교통수요도 입력한다. 그리고 문답형식(가이댄스(guidance)형식)으로 이용자의 요구를 입력한다. 이 요구 입력의 한 예로서 제43도에 표시한 것과 같은 것이 있다.

즉「Q. 1 빨리 엘리베이터에 타고 싶읍니까?」등의 요구목표의 항목마다의 질문에 대하여「1) 특히 2) 조금 3) 보통 4) 그정도도 아님 5) 마음에 두지 않는다」라는 5단계의 해답을 준비하여 두고 이 해답으로서 4)(요구목표치에 상당)가 선택되면 제어방법 결정부(109')의 요구입력 지식 베이스(109'-4), (109b')를 사용하여 추론을 행하여 룰 1이 선택되어 대기시간 40초 이하라는 구체적인 제어목표의 제어목표치에 변환한다(이 예에서는 요구목표의 항목과 제어목표의 항목이 1대 1로 대응하고 있다.).

이와같은 요구 입력의 방법이외에는 여러가지의 방법을 생각할 수 있고 먼저의 실시예에서도 설명한 것과 같이 레이더 챠트등을 사용하여도 입력 가능하다. 예를 들면 설정된 빌딩의 종류, 시방, 이용환경등에 응하여 요구목표의 항목이나 목표치의 표준적인 패턴을 레이더 챠트로서 제시하여 주고 그 패턴에 기초하여 이용자의 희망의 대소를 설정(수정)하는 방법은 엘리베이터 제어에 숙지하고 있지 않고 익숙하지 않은 이용자에 대하여는 효과적이다(사무소(일사점유) 빌딩의 레이더 챠트의 예는 제24도 참조). 또 요구입력한 전항목에 걸쳐 최적인 희망을 바라는 것은 불가능하기 때문에, (1) 그 항목에서 변경할 수 있는 목표치의 범위를 알려준다(예를 들면「대기시간은 30∼40초의 범위에서 설정가능합니다」의 표시를 행한다. 분류한 죤(zone)으로 표시등), (2) 이용자에게 총합점(예를들어 20점)을 주어 각 항목에서 이용자에 안분시킨다. 등의 연구를 하여 제어목표치를 구하는 것도 생각할 수 있다. 물론 설정 가능한 이용자에 대하여는 이용자의 요구에 따라 입력 항목이나 목표치를 직접 설정시켜도 좋다.

그런데 이 요구목표란 먼저 기술한 것과 같이 기계에서 사용하는 말을 일반인이 이해할 수 있는 말로서 나타낸 것이며 이 값은 엘리베이터의 제어상황을 관측할 수 있는 제어 데이터(홀 대기시간, 승차시간, 예약 변경율, 만원통과율, 승차인원, 수송인원 등)에 대한 목표치(제어목표치)를 정규화(5단계로 분할등)하여 아날로그량 혹은 디지탈량으로 나타낸 것등이라 할 수 있다.

또 1개의 요구목표는 2개 이상의 제어목표를 포함하는 경우도 있다. 더욱 입력된 요구목표치 및 요구를 달성하지 않으면 안되는 환경·교통수요를 고려하여 제41도의 요구입력 지식 베이스(109'-4), (109b')를 사용하여 추론을 행하여 제어목표치를 구하는 것이 되지만 제41도의 요구입력 지식 베이스(109'-4), (109b')에 표시한 프로덕션룰(production rule)에서는 먼저의 실시예에서 설명한 변환 함수나 변환 테이블(제27도등)을 사용하는 일없이 제어목표치에 변환하는 것에 대하여 불확실한 요소(기후등도 포함)에 대하여는 전용의 변환 함수나 변화 테이블을 사용하여 제어목표치에 변환할 필요가 있다(이 점의 설명은 먼저의 실시예와 같음으로 생략한다.).

이 같은 방법으로 정성적인 요구목표에서 정량적인 제어목표로 변환하는 것이나 요구목표 항목과 제어목표 항목이 1대 1로 대응하고 있다고는 한정하지 않고 실제로는 요구목표 항목이 복수의 제어목표 항목에 영향하고 있는 경우가 많다. 예를 들어「빨리 도착하고 싶다」라고 하는 요구목표의 항목이 입력된 경우에는 대기 시간을 단축해 주었으면 하는 요구와 타고 있는 시간(승차시간)을 단축해 주었으면 하는 요구외에 길게 대기하고 싶지 않다(장시간 대기율의 저감)에 대한 요구등 여러가지의 요구가 포함되어 있다. 거기서 요구목표의 항목을 복수의 제어목표의 항목으로 배분하고 다시 각각의 목표치를 구하는 것이 필요하게 된다.

일 예로서 이용자의 요구에 대한 제어항목 상호간의 관련 정도를 엘리베이터의 이용환경·교통수요에 응하여 미리 시뮬레이션 등의 수단에 의하여 구하고 제44도에 표시하는 관련도 테이블(요구입력 지식 베이스(109'-4)등의 격납되에 있는)에 응하여 상기 요구를 배분하는데 관하여 설명한다. 예를 들면「빨리 타고 싶다」라는 요구가 0∼5의 정규화된 수치로서 4와 입력되었다고 하자 이 때의 이용환경이 제44도의 관련도 테이블의 ①이라 하면 이 예에서는 관련도를 0∼5까지의 수치로서 나타내고 있기 때문에 상기 요구목표치에 대하여 각 제어목표에 대한 요구의 정도는

빨리 타고 싶다(대기시간) : 4×

=2.4

타고 있는 시간을 짧게 하고 싶다(승차시간) : 4×

=4

길게 대기하는 것을 적게 하고 싶다(장시간 대기율) : 4×

=1.6

빈 케이즈에 타고 싶다(케이즈내 혼잡도) : 4×

=0.8

과 같이 요구목표치를 재설정하여 이 값을 사용하여 먼저 사용한 방법으로 제어목표치에 변화한다.

또 상기와 같이 2단계로 나누어 제어목표치를 구하지 않더라도 관련도에서 단번에 제어목표치를 구하는 것도 요구목표 입력지식 데이터 베이스(109'-4)를 구사하는 것에 의하여 가능하다.

이상과 같이 요구목표에서 제어목표치를 구할 수 있게 되지만 제어목표치를 모두 만족하는 것과 같은 불가능한 경우도 있어 그룹제어를 행하는 제어방법이 단번에 결정할 수 없고 설정된 제어목표치가 충분히 반영되지 않는다는 사태가 충분힌 상상될 수 있다. 거기서 제어목표(요구목표)마다 무엇을 중요시하고 있는가하는 무게부가 또는 우선순위를 설정할 필요가 생기게 된다. 이 무게부가 등은 먼저의 실시예에서 설명한 것과 같이 이용자측에서 직접 결정하여 가는 것도 물론 가능하다. AHP의 수법을 사용하면 효과적이다.

이 AHP에 관하여 제45도 및 제46도를 이용하여 설명한다. 이용객의 요구로서「빨리 타고 싶다(대기시간)」,「많은 사람을 운반하고 싶다(수송능력)」,「타고 있는 시간을 적게 하고 싶다(승차시간)」,「정확하게 예약 케이즈를 알려주기 바란다(예측 적중율」,「빈 케이즈에 타고 싶다(케이즈내 혼잡도)」의 5항목이 있다고 하자. 이들 요구에 대하여 제45도에 표시하는 것과 같이 각 요구간의 중요도를 1대 1의 비교로서 대화적으로 입력받는다. 이 설정된 값에서 제46도와 같은 1대 비교표를 작성하여 이 표에서 1대 비교행열(A)을 만들어 이 1대 비교행열(A)의 고유벡터(V)를 구하는 것에 의하여 각각의 요구항목에 대한 중요도(무게 계수치)를 결정한다.

상기 예에서 홀에서의 대기시간에 관하여는 0.513 승차시간에 관하여는 0.261 이하 된다.

더욱 제44도에 표시한 관련도 테이블을 사용하면 무게는 그 관련도의 값에 포함되기 때문에 AHP등의 새로운 무게부가 또는 우선순위의 설정은 필요없다. 다시 요구입력때에 목표치의 범위를 한정하거나 지지점을 부여하는 방법등을 채용한 경우에도 무게부가 또는 우선순위의 설정을 생략할 수 있을 경우가 있다.

이상의 수법에서 제41도에 있어서 고객요구 테이블(109'c)이 작성된다. 이 고객요구 테이블(109'c)에는 제어목표치와 무게부가(우선순위)가 격납되거나 다음에 제어방법 추론부(109'-2)에서 이 제어목표치를 만족하는 것과 같은 제어방법을 결정한다(제40도 참조).

이 선택 결정에 있어서는 우선 빌딩 종류마다 선정된 각종 운전방법(예를 들어 급행 죤을 설치한 운전, 1층 걸러 또는 복수층 걸러에 서비스하는 스킵(skip)운전, 특정층 까지의 직행운전, 출발순서를 미리 설정한 운전, 특정층을 우선적으로 서비스하는 운전등)을 결정하는 룰이 선택된다. 예를 들면 사무실 빌딩의 출근 시간대에 있어서 수송능력을 중요시한 요구가 입력되면 6대의 엘리베이터가 설치되어 있는 경우 3대는 저층 상용이고 3대는 고층상죤과 같이 배분하여 사용하거나 기준층에서 복수대가 대기하고 있는 경우에는 출발순서를 결정하여 두어 소정의 승차인원에 달하면 출발시키거나 혹은 어떤 일정시간 간격으로 출발시키는 것에 의하여 수송능력을 향상시킨 운전이 가능하다. 이 운전방법중 1개 또는 2개 이상을 조합시킨 운전방법을 결정하는 것도 가능하다. 다음에 결정된 운전방법의 호출 할당 제어방법과 사용하는 파라메터를 선택한다.

이들 제어방법의 선택에 있어서는 환경·교통수요 데이터 테이블(109'-5)을 참조하여 제47도에 표시하는 것과 같이 제어방법 결정 지식 베이스(109'-6)(룰)을 사용하여 선택하는 것이다. 이 선택된 운전방법 및 호출할당 제어방법과 사용하는 파라메터를 사용한 경우의 예측 달성치를 추정하여 요구 입력부(109'-1)에서 요구목표에 역변환하여 입력단말(Ⅰ)에 표시한다. 즉 고객에서 예측 달성치를 제시하여 고객의 승인을 받은 후에 제48도에 표시하는 그룹관리 제어장치(101")내에 설치한 디시젼 테이블(101"-3)에 기록한다.

더욱 제48도는 시간대를 기준으로 하여 나타내고 있으나 이것을 교통흐름 패턴별로 구분한 것도 합쳐서 작성하는 것도 가능하며 또 운전방향도 같은 테이블에 기록 가능하다. 그룹관리 제어장치측에서는 학습계에서 학습한 교통흐름 패턴이나 내장한 시계를 사용한 상황을 판단하여 각각의 상황에 대응하는 디시젼 테이블을 호출하여 그 내용에 합당한 제어를 실행하는 것이다.

이상 기술한 본 발명의 다른 실시예의 변형으로서 다음과 같은 것도 적의가능하다.

우선 제40도에 표시한 것과 같이 제어방법 결정부(109')내에 지식 획득부(109'-3)를 설치한 것이다. 그룹관리 제어부(101")에서 실제로 엘리베이터를 제어한 결과의 각 제어목표에 대응하는 데이터를 학습계(101"-1)에서 수집하여 각 환경 ·교통수요마다, 및 1일 단위, 1주간 단위로 통계처리한 결과를 기록하여 둔다. 또 이 학습계(101"-1)에서는 고객 요구에는 직접 관련은 하지 않으나 간접적으로는 영향하는 사항, 예를 들면 승차거부율이나 충고 측정용의 주행시간, 이상 길이가 대기의 발생과 그 때의 엘리베이터의 상태, 장시간 정지의 발생등의 데이터도 합하여 학습하여 둔다.

이상의 학습 데이터는 제어방법 결정부(109')를 사이에 두고 고객에게 제시할 수 있는 구성으로 되어 있다. 또 제어방법 결정부(109')내에서는 학습 데이타를 받아 지식 획득부(109'-3)에서 먼저 요구 입력에 기초하여 작성한 제어목표치와 학습 데이터를 비교하여 목표치를 만족하고 있으면 실측 결과의 고객의 이해할 수 있는 요구목표에 역변환하여 레이더 챠트등을 이용하여 제시한다.

만약 목표치를 만족하고 있지 않은 항이 발생하고 있는 경우에 그 때의 이용상황에서 특이 현상이 발생하고 있지 않은지(예를 들면 승차 거부가 빈번하지 않은지 예측 이외의 층상의 이용율이 높아지고 있지 않은지등)을 조사하여 그 현상이 발생하고 있는 경우에는 다른 제어방법을 상기 이용환경 데이터를 사용하여 제어방법 추론부(109'-2)에서 다시 선택한다. 만약 이용환경 데이터에 맞는 룰이 없는 경우에는 가장 가까운 이용환경 데이터로서 추론한다.

이 추론에 의하여 얻어진 제어방법이나 파라메터를 전번의 것과 비교하여 만약 전회의 것과 동일하면 신규룰을 작성하는 것과 같이 외부에 고지한다. 상이한 제어방법이나 파라메터가 선택된 경우 상기 실측 이용환경에서 사용하여도 좋은지 어떤지를 고객에게 제시하여 허가를 받아 그룹관리 제어부(101")의 지능계(101"-2)내에 설치한 디시젼 테이블(101"-3)에 기록한다. 더욱 이 지식 획득부(109"-3)에서는 그룹관리 제어부(101")의 학습계(101"-1)에서 신규의 환경이나 교통수요 데이터가 발생한 것을 검지한 경우에는 새로운 데이터로서 환경·교통수요 데이터 베이스에 추가하는 기능과 추가한 것을 고지하는 수단을 가지고 있다.

다시 다른 변형예로서 제49도에 표시하는 것과 같이 제어방법 결정부(109')내에 모의 실험(시뮬레이터) 기능(109'-7)을 부가하고 지식 획득부(109'-3)에서 요구 입력부(109'-1)에서 설정된 제어목표치에 대하여 달성도를 구하고 이 달성도가 작으면(혹은 크면) 실측한 환경·교통수요 데이터를 사용하여 제어방법 추론부(109'-2)에서 제어방법을 다시 선택하여 시뮬레이터(109'-7)를 사용하여 실행 결과를 예측하고 제어목표를 만족하는 것을 확인한 후에 그룹관리 제어부(101")내의 디시젼 테이블(101"-3)에 제어방법을 송신하는 것이다.

또 상기 제어방법 추론부(109'-2)에서 재선택된 제어방법이나 평가용의 파라메터가 실제의 제어에 사용된 것과 동일한 것이 선택된 경우 목표치를 만족하지 않았던 항에 관계하는 제어 파라메터를 추출하여 추출된 제어 파라메터를 변화시켜 시뮬레이션을 실행하고 목표치에 가장 잘 맞는 값을 신규 파라메터로서 등록한다.

다음에 전체의 처리 플로우 예를 제50, 51도를 이용하여 설명한다. 제어방법 결정부에서 우선 빌딩의 종류를 설정한다(301). 다음에 같은 빌딩의 종류의 대표적 엘리베이터 시방을 제시하고(302), 상기 제시 시방의 수정이 필요한지 어떤지 고객이 판정하고(303), 만약 수정이 필요하면 시방 수정을 실행한다(304). 다음에 고객의 요구목표를 입력받는다(305). 입력된 목표를 요구입력 지식 베이스를 사용하여 제어목표치에 변환한다(306).

다음에 각 제어목표치간의 우선순위가 고객측에서 설정할 수 있는지 어떤지를 문의하고(307), 만약 설정할 수 있으면 AHP에 의하여 1대 비교로서 2개의 목표 사이에서 상대 비교치를 설정하여 받는다(308). 이 입력 결과에 기초하여 1대 비교행열을 작성하여 고유치를 산출한다(309). 이 고유치를 그대로 무게로 한다. 또 무게가 결정되어 있으면 고객에게 무게를 입력하여 받는다(310). 여기서 결정한 제어목표치와 무게를 고객요구 테이블로서 제어목표마다 기록한다(311). 다음에 이 테이블을 제어방법 추론부에 보낸다(312). 제어방법 추론부에서는 제어방법 지식 베이스나 환경·교통수요 데이터 베이스를 사용하여 제어방법을 선택한다(313). 선택된 제어방법이 한 종류이면 최량의 제어방법이 결정되어(316), 선택된 제어방법을 이용자(요구입력자)의 양해하에 제어장치에 송신한다(317). 만약 복수개 있다고 판정된 경우에는(314), 시뮬레이션에 의하여 각 제어목표치의 예측 달성치를 구하고(315), 이 값을 먼저 결정된 제어목표치와 비교하여 가장 달성 정도가 높은 제어방법을 최적 제어방법으로 결정한다(316). 이 결정한 제어방법의 예측 달성치를 고객에게 제시하여 고객의 양해하에 그룹관리 제어부내에 설치한 디시젼 테이블에 송신하는 것이다(317).

또 51도는 지식 획득부의 동작을 표시한 것이다. 우선 그룹관리 제어부에서 실측한 데이터를 읽어 넣는다(401). 다음에 읽어 넣은 데이터중 이용환경·교통수요의 데이터를 먼저 목표치를 설정한 환경·교통수요와 비교한다(402). 이 비교결과에서 신규 상태인지 아닌지 판정한다(403). 만약 신규 상태이면 제어목표치와 실측 데이터를 비교하여(404), 목표치를 만족하고 있는지 어떤지를 판정한다. 만약 목표치를 만족하고 있지 않으면 신규 이용환경을 환경·교통수요 데이터 베이스에 기록한다(406).

다음에 제어방법 추론부에서 신규 이용환경 데이터를 이용하여 제어방법을 선택한다(407). 선택된 제어방법이 복수인지 어떤지를 판정한다(408). 복수의 제어방법이 선택된 경우에는 시뮬레이션을 각각의 방법에 관하여 실측한 신규 이용환경 데이터를 사용하여 행한다(409). 그 결과와 제어목표치와 비교하여 목표달성정도의 가장 큰 제어방법을 선택한다(410). 또 먼저의 제어방법 선택 결과가 단일의 제어방법의 경우, 전번의 제어방법과 다르면(411) 그 제어방법이 최량의 제어방법이라 생각하여 그 제어방법을 그룹관리 제어부의 디시젼 테이블에 송신한다(412).

또 이용환경이 환경·교통수요 데이터 베이스와 일치하고 있으면(403), 제어목표치와 실측 데이터를 비교하여(413), 목표치를 만족하고 있으면(414), 지식 획득부의 작업은 종료한다. 만약 만족하고 있지 않으면 목표치를 만족하지 않는 목표 항목을 추출하고(415), 그 목표 항목에 관계하는 룰을 추출하여 룰에 기재된 파라메터를 변화시켜 시뮬레이션을 실행하고(417), 가장 목표를 만족하는 파라메터를 신규 룰로서 등록하고 사용된 룰을 삭제한다. 또 스텝(405)에 있어서 목표를 만족하고 있으면 신규 이용환경 및 그 때의 제어방법을 등록한다(419).

이상과 같이 실제의 운행결과에 기초한 신규 환경, 룰의 수정을 위한 만족하지 않는 룰을 추출하는 것이 가능하게 되어 매우 세밀한 운전제어가 실현될 수 있다.

마지막으로 본 발명은 그룹관리 엘리베이터를 대상으로 하여 설명하였으나 단독 엘리베이터등에 대하여도 적용 가능하다. 즉 운전 제어방법(예를 들면 급행죤이나 부정지층의 설정, VIP 서비스등의 실현)이나 최근 증가하여온 홀 인포메이션(hall information)에 대한 안내표시, 도어개폐 속도등의 제어에 대하여도 말하자면 이용자의 요구를 도입하여 제어를 실현한다거나 지원 툴(tool)을 도입하여 맨 머신(man-machine)성을 향상시키거나 할 수 있다.

본 발명에 의하면 엘리베이터 이용자의 요구목표(정성적인 량)를 실제의 제어목표로 자동적으로 변환하기 때문에 엘리베이터의 전문가의 손을 빌리지 않고 희망하는 제어방법을 실행하는 것이 가능하게 된다.

또 납입후 실제로 엘리베이터를 가동한 결과에 관하여도 먼저 이용자의 희망한 제어를 실행하고 있는지 어떤지 가동 데이터를 사용하여 역으로 요구목표 또는 제어목표치의 역으로 변환하며 또한 제시할 수 있어 엘리베이터 이용 상황의 진단도 가능하다. 다시 제어 실행수단에서 사용되는 제어방법은 이용자가 납득한 후에 채용되기 때문에 이용자 마음대로 사용하는 것은 향상된다.

본 발명의 별도의 실시예를 제52도에서 제63도를 이용하여 설명한다. 본 실시예는 제44도에 언급하여 설명한 관련도 테이블과 유사한 테이블을 사용한 엘리베이터 그룹관리 제어장치이다.

제52도는 본 발명의 전체 구성도 및 주변장치와의 관계도이며 요구 입력장치(501)가 본 실시예의 특징적 부분이며 기타의 부분은 제1도등과 유사하다. 요구 입력부(501)는 입출력 인터페이스부(501-1), 요구목표 변환부(501-2), 관련도 지식 베이스 테이블(501-3) 및 표시장치(502), 입력장치(503)로 이루어진다. 제어방법 결정부(504)는 다목표 의지 결정부(504-1), 제어방법 추론부(504-2), 모의 실험부(504-3), 환경교통 흐름 데이터 베이스(504-4), 제어방법 결정 지식 베이스(504-5)로서 이루어진다. 그룹관리(505)는 그룹관리 제어부(505-1), 엘리베이터의 각 호기(505-2), 홀 호출 버튼 스위치(505-3), 할당평가 데이터 테이블(505-4)로부터 이루어진다.

또 제53도는 데이터의 흐름 도면이다. 제52도 또는 제53도에 있어서 요구 입력부(501)의 제어 콘트롤러 기능을 가지는 입출력 인터페이스부(501-1)는 제54도와 같은 형식으로 관련도 지식 베이스 테이블(501-3)에 쓰여진 n개의 질문(a.)을 유저(user)에 맞추어 질문문장만, 또는 해설문장을 포함하여 읽어 넣어 표시장치(502)에 출력한다. 유저는 표시된 질문(a.)에 대하여 감성에 기초하여 요망(랭크)(b.)을 각각의 질문에 대하여 A(특히 필요), B(필요), C(불요)의 3단계로서 답하고 입력장치(503)에서 입력한다. 이 요망(랭크)(b.)은 요구목표 변환부(501-2)에 보내어져서 관련도 지식 베이스 테이블(501-3)의 지식(c.)을 이용하여 각각의 요망 항목에 관하여 m개의 제어목표마다 중요도에로 변환된다. 변환된 중요도는 다시 연산처리되어 각 제어목표의 무게, 우선순위를 얻는다. 그것에 따라 제어목표의 값을 정량화한다. 각 제어목표마다의 무게·우선순위·값(이것을 총칭하여 목적 데이터(d.)라 한다.)는 입출력 인터페이스부(501-1)를 통하여 제어방법 결정부(504)에 송신된다.

제어방법 결정부(504)에서는 제어 콘트롤러 기능을 가지는 다목적 의지 결정부(504-1)가 목적 데이터(d.)를 제어방법 추론부(504-2)에 보낸다. 제어방법 추론부(504-2)는 그 빌딩에 관한 환경교통 흐름 데이터 베이스(504-4)와 제어방법 결정 지식 베이스(504-5)에 의하여 얻어진 목적 데이터(d.)를 달성할 수 있는 그룹관리 제어방법을 몇개 추론한다. 그 추론 결과는 환경교통 흐름 데이터 베이스(504-4)의 데이터를 사용하여 엘리베이터 운행·할당을 모의하는 모의 실험부(504-3)에 있어서 모의 운행되어 예측 달성도(e.)를 구한다. 다목적 의지 결정부(504-1)에서는 예측 달성도(e.)를 고려하여 추론 결과중에서 최적인 제어방법을 선택·결정한다.

선택된 제어방법의 예측 달성도(e.)는 요구 입력부(501)에 반신(返信)된다. 반신을 받아서 입출력 인터페이스부(501-1)는 유저의 입력에 의한 요망(b.)과 예측 달성도(e.)를 표시장치(502)에 제시하고(제63도), 유저에 허가를 구한다. 유저가 결과에 납득 못하는 경우에는 최초의 입력부터 다시 시작한다. 유저가 납득한 경우에는 허가신호(f.)를 입출력 인터페이스부(501-1)를 통하여 제어방법 결정부(504)에 통보한다. 다목적 의지 결정부(504-1)는 그것을 받아서 그 그룹관리 제어방법(g.)을 IC 카드등을 이용하여 그룹관리부(505)에 전달한다. 그룹관리부(505) 중에서는 각각의 층상의 홀 호출 버튼 스위치(505-3)로 부터의 신호를 복수의 엘리베이터(505-2)에 할당하는 그룹관리 제어부(505-1)의 할당평가 데이터 테이블(505-4)을 IC카드등으로부터 얻어진 내용으로 바꾸어 쓴다.

다음에 관련도 지식 베이스 테이블(501-3)의 내용을 제54도에서 제58도를 사용하여 설명한다. 관련도 지식 베이스 테이블(501-3)은 5개의 블럭에서 구성된다. 제1블럭(제54도)은 질문문장 테이블이다. 제2블럭(제55도)은 빌딩 용도마다의 디폴트 테이블(default table)이다. 제3블럭(제56도)은 요망항목-제어목적간의 관련도 테이블이다. 제4블럭(제57도)은 관련도와 입력된 랭크, 빌딩 용도마다의 디폴트와의 관계를 중요도 테이블이다. 제5블럭(제58도)은 제어목표치 변환 테이블이다.

제54도는 질문문장 테이블이다. n개의 질문에 대하여 항목번호①, ②, …, ⓝ가 붙어져 있다. 각 항목마다 질문문장 및 해설문장을 지식 베이스 구축시에 준비해 둔다. 제55도는 빌딩 용도마다의 디폴트를 나타낸다. ℓ종의 빌딩용도에 관하여 각각의 항목에 그 빌딩 용도별로 본 대(크게 중요), 중(중요), 소(별로 중요하지 않다.)의 3종류의 디폴트를 끼워 맞춘다.

제56도는 각각의 요구 항목이 제어목적과 어떠한 관련이 있는가를 수치로서 나타낸 것이며 3(밀접하게 관련), 2(관련있음), 1(간접적으로 영향있음), 0(특히 관련없음), -1(마이너스의 관련있음)의 5종류의 관련도로서 나타낸다.

제57도는 유저에서 입력된 랭크, 지식 베이스를 사용하여 얻어진 관련도, 디폴트를 연산처리하는 함수 테이블이다.

제58도는 후술하는 요구목표 변환부(501-2)의 처리로서 얻어진 우선순위로부터 제어목표마다 정량적인 수치에 변환하기 위한 변환 테이블이다. 이어서 요구목표 변환부(501-2)에서의 처리방법을 설명한다.

우선 여기서 사용하는 함수와 그 첨자를 설명한다.

변수(variables)………………i={①, ②, …, ⓝ} : 요망항목번호

①←빨리오다…를 나타냄.

j={1, 2, …, m} : 제어목적번호

1←대기시간을 나타냄.

첨자(suffix) k={1, 2, …, ℓ} : 빌딩용도번호

1←일사점유빌딩을 나타냄.

함수………………………………λ(i) : 요망에 대하여 입력된 랭크

{A, B, C}

μ(i, j) : 요망항목과 제어목적간의 관련도

{3, 2, 1, 0, -1}

δ _k(i) : 요망항목에 대한 빌딩용도마다의 디폴트치

{대, 중, 소}

δ _k(i, j) : 각 제어목적의 각 요망항목에 대한 중요도

{5, 4, 3, 2, 1, -1, -2, -3}

τ _k(j) : 각 제어항목의 무게

φ _k(i) : 각 제어목적의 우선순위

τ _k(1), …,τ _k(m)

ψ _k(j) : 각 제어목적의 값

요구목표 변환부(501-2)의 플로우 챠트는 제59도이다. 801에서 사용하는 변수 max(최대치), min(최소치), pr(순위)를 초기화한다. 802에서 빌딩용도(k)와 유저에서 입력된 랭크(λ(i))를 얻는다. 803-808의 i에 관한 루프중에서 804에서 디폴트(δk(i)를 디폴트 테이블(제55도)에서 805-807 루프중의 806에 관련도(μ(i, j))를 관련도 테이블(제56도)에서 읽어 넣은후 809-819의 j에 관한 루프에 이동한다. 810-813 루프중의 811에서 λ(i),μ(i, j),δ _k(i)에서 각 요망항목에 대한 중요도(ρ _k(i, j))가 중요도 테이블(제57도)을 이용하여 구할 수 있다. 그것을 812에서τ _k(i)에 더하여 가는 것으로서 810-813 루프 종료시에 각 제어목적의 무게(τ _k(j)) 얻어진다. 814, 815, 816, 817에서τ _k(j)의 최대치, 최소치를 변수 max, min에 대입한다.

또 818에서는 작업용 배열(w1)을 이용하여 도수 소트(sort)의 알고리즘의 응용에서τ _k(j)의 우선순위를 얻기 위한 준비를 하고 있다. 820-823의 루프에서 최대의 무게에서 최소의 무게에 관하여 821에서 작업용 배열(w2)에 순위(pr)를 대입하고 822에서 w1을 사용하여 pr을 경신(更新)하고 있다. 824-827의 j에 관한 루프내에서는 825에서 각 제어목적의 우선순위(φ _k(j))를 먼저 얻어진 w2의 결과에서 구하고 826에서φ _k(j)에서 제어목적의 값(φ _k(j))이 제어목적치 테이블(제58도)을 이용하여 얻어진다. 이같이 하여 제59도의 플로우 챠트의 처리에 의하여 제어목적의 무게·우선순위·값이라는 목적 데이터(d.)가 정하여진다.

최후로 실제에서 이 처리를 사용한 테스트 케이스를 표시한다. 간단화를 위하여 빌딩의 용도는 호텔, 제어목적은 1 : 대기시간, 2 : 케이즈내의 혼잡도, 3 : 예약 적중율, 4 : 승차시간의 4목적(m=4)으로 한다. 요망 항목은 5가지(ⓝ=5)로 한다.

제60도의 질문은 감성을 포함한 요망 항목의 질문예이다. 감성중 ①은 주로 가치관, ②는 호악, ③, ④는 기호, ⑤는 감각에서 유도되는 것이다. 그 질문에 대하여 ① : A, ② : B, ③ : C, ④ : B, ⑤ : A라고 답을 얻었다고 하자.(제59도의 step 802)

λ(①)=A, λ(②)=A, λ(③)=C, λ(④)=B, λ(⑤)=A

제61도의 호텔용의 디폴트 테이블·관련도 테이블에서 함수δ _호텔(i),μ(i, j)를 구한다.(스텝 803-808)

δ _호텔(①)=중δ _호텔(②)=대

δ _호텔(③)=소δ _호텔(④)=중

δ _호텔(⑤)=중

이μ(i, j)를 제57도에서 변환하면 중요도ρ _호텔(i, j)가 정하여지고 다시 제어목적마다(세로방향) 가산하면 무게τ _호텔(j)가 구하여진다.(step 810-813+819)

τ _호텔(1)=3τ _호텔(2)=5

τ _호텔(3)=4τ _호텔(4)=6

step 809+814-823은 도수 소트의 응용에 의한 우선순위(φ _호텔(j))를 얻는 준비이므로 수치는 생략하나 그 결과는(step 825)

φ _호텔(1)=4φ _호텔(2)=2

φ _호텔(3)=3φ _호텔(4)=1

step 826에서는 제26도에서 제어목표마다의 정량화된 값(φ _호텔(j))이 결정된다.

ψ _호텔(1) : 대기시간………………………………………………………35초 이하

ψ _호텔(2) : 케이즈내 혼잡도………………………………………………50% 이하

ψ _호텔(3) : 예약 적중률……………………………………………………93% 이상

ψ _호텔(4) : 승차시간…………………………………………………………30초 이하

이같이 하여 결정된 무게(τ _호텔(j))·우선순위(φ _호텔(j))·값((φ _호텔(j))이 목적 데이터(d.)가 된다.

더욱 제63도는 유저의 입력에 의한 요망과 예측 달성도의 표시의 한 예이다.

본 실시예에 의하면 요구목표 변환부에서의 처리에 지식 베이스를 사용하는 방법을 취하였기 때문에 요망항목의 확장이 용이하다. 요망 항목간의 복잡한 관계에 대하여는 디폴트나 중요도에서 함수표(제61도 및 제62도)의 값을 변경하는 것으로서 유연하게 대응할 수 있다. 다시 지식을 테이블 형식으로 하였기 때문에 처리시간이 빠르다라는 효과가 있다.

본 실시예에서는 제54도에서 제58도의 관련도 테이블을 준비하였으나 반드시 모든 테이블을 가질 필요는 없다. 즉 빌딩의 용도, 제어목적등을 직접 유저에 입력시키거나 무게부가 등을 유저에게 행하게 함으로서 생략, 변경이 가능하게 된다.

본 발명은 감성이라는 정성적인 요구 또는 요망을 지식 베이스를 사용하여 정량적인 제어목적으로 변환하는 것이며 지식 베이스중의 관련도 테이블 구성은 자유로이 구축할 수 있다.

본 실시예의 요점을 간추리면 아래와 같다.

우선 미리 전문가가 제어목표와 요구항목을 추출하고 이들간의 관련도를 간추린 것을 관련도 지식 베이스 테이블로서 구축한다. 이용자나 빌딩관리자등의 입력자(유저)는 요구항목에 대하여 랭크를 부가하는 형식으로 입력 응답한다. 요구 입력부는 입력된 요구항목마다 랭크를 관련도 지식 베이스 테이블에 의하여 제어목표마다의 중요도로 변환한다. 각 제어목표마다에 중요도를 연산하고 그 값을 제어목표의 무게로 하고 그것에서 얻어지는 순위를 제어목표의 우선순위로 한다. 얻어진 무게 혹은 우선순위에서 지식 베이스를 사용하여 그 제어목표를 정량화 한다. 정량화된 제어목표의 값을 엘리베이터 그룹관리에서 다목표 제어를 행하기 위한 툴(tool)인 제어방법 결정부에 송신한다.

제어방법 결정부에서는 정량화된 제어목표에 대하여 그룹관리 제어방법을 생각하여 예측 달성도를 연산하고 요구 입력부에 반신한다. 요구 입력부는 유저의 입력과 얻어진 예측 달성도를 레이더 챠트, 바(bar) 그래프등의 그래프나 수치를 사용하여 유저에 제시한다. 유저는 제시 결과가 납득하지 않으면 재입력을 행하고 납득이 가면 엘리베이터 그룹관리 제어부에의 설정을 허가한다. 허가된 결과는 전송선, 플로피 디스크, IC카드 등을 거쳐서 그룹관리 제어부에 전달되어 설정된다. 이상의 수단을 통하여 유저의 요망이 정량적인 제어목적으로서 그룹관리 제어부에 설정되는 것에 의하여 달성된다.

필링 또는 요구를 입력하는 입력수단은 키보드, 마우스, 터치패널 등을 사용하여 유저의 필링 또는 요구질문에 대한 답으로 하여 장치내에 받아들인다. 지식 베이스는 그 중에 질문내용·빌딩용도 마다의 디폴트·요망항목과 제어목표의 관련도·변환용 함수표·제어 목표치 등을 격납한 화일(file)로서 프로그램에서 독립하여 놓여진다. 변환수단은 지식 베이스의 내용에 따라 유저로부터의 요망을 제어목표치에 변환한다. 그리고 출력 수단은 디스 플레이등을 사용하여 유저로부터의 요망과 장치로부터의 요망의 예측 달성도를 유저에 대하여 제시하는 것도 행한다.

본 실시예에 의하면 유저에의 질문을 편이한 말로 표시할 수 있다. 어려운 질문용어를 알지 못하더라도 엘리베이터 운행에 대한 요망(감성)을 데이터화 할 수 있다는 유저에 대한 효과와 지식의 확장·수정·변경이 용이하다고하는 메이커에 대한 효과가 있다.

다음에 별개의 실시예를 제64도-제74도에 언급하여 설명한다. 이들의 실시예는 제44도, 제45도 등에 언급하여 설명한 실시예와 같이 AHP 등의 수법(즉 1대 비교, 고유 벡터)을 사용하여 이용자가 입력한 다양한 요구에 대하여 무게부가 또는 우선순위를 부가하여 그룹관리 제어에 집어넣는 것을 주된 특징으로 하는 것이다.

이하 본 발명의 일 실시예를 도면에 따라 설명한다. 제64도는 본 발명의 전체 구성도이다. 입출력 장치(601)에서 요구 입력부(602)에 빌딩의 용도등의 엘리베이터의 둘러쌓인 환경이나 엘리베이터의 성능등과 이용자나 빌딩관리자의 엘리베이터의 동작에 대한 요구를 질의 응답등에 의하여 필링이라는 형식의 정성적인 정보로서 입력하여 받는다. 다음에 요구 입력부(602)는 이 입력된 엘리베이터의 둘러쌓인 환경이나 고객의 요구를 사용하여 요구입력 지식 베이스(621)에 비축되어 있는 지식을 기초로하여 요구입력 추론부(622)에 의하여 제어 목표의 목표치를 추론한다. 다시 입출력 장치(601)에서 각 제어목표에 상당하는 항목에 관하여 상호 1 대 비교를 행하고 그 결과를 입력하여 받아 그것을 요구 입력부(602)내의 AHP 계산부(623)에 보낸다. AHP 계산부(623)에서는 이 1대 비교 결과에서 1대 비교 행열을 작성하고 이 1대 비교 행열의 고유치 및 고유 벡터를 계산한다. 이 고유 벡터의 성분을 각 제어목표의 무게로 하고 먼저 요구입력 추론부(622)에 의하여 도출된 각 제어목표의 목표치와 합하여 고객요구 테이블(624)을 작성한다. 제어 목표치를 추론하는 때에 교통 흐름이나 엘리베이터의 둘러쌓인 환경, 엘리베이터의 대수나 성능등은 입출력 제어장치(601)에 입력하는 것뿐만 아니라 환경·교통흐름 데이터 베이스(634)에 미리 비축된 데이터를 사용하여도 좋다.

다음에 이 고객요구 테이블(624)은 제어방법 결정부(603)에 보내진다. 제어방법 결정부(603)에서는 제어방법 결정지식 베이스(631)에 비축된 지식을 기초로하여 제어방법 추론부(632)에서 고객 요구 테이블(624)을 달성할 수 있는 제어방법을 추론한다. 다시 제어방법 추론부(632)에서는 이 제어방법을 채용한 경우의 각 제어목표의 예측 달성치를 구하여 이 결과를 입출력장치(601)에 제시하여 고객에 이것으로 좋은지 어떤지를 묻는다.

만약 결과가 불만이면 다시 한번 순서대로 반복하여 이 결과로 좋으면 이 제어방법과 이것을 실현하기 위한 파라메터를 그룹관리 제어부(604)내의 디시젼 테이블(641)에 써넣는다. 그룹관리 제어부(604)는 이 디시젼 테이블(641)에 따라 제어를 행하고 이것에 의하여 고격의 요구를 받아들인 그룹관리를 행하는 것이 가능하게 된다.

이와 같이 고객의 요구를 감성이란 애매하며 또한 정성적인 것으로서 입력하여 받아 이것을 추론이나 AHP의 수법을 사용하여 정량적인 제어목표로 변환하는 것에 의하여 엘리베이터에 관하여 예비 지식을 갖지않는 막연한 요구를 받아들인 그룹 관리를 실현할 수가 있다.

다음에 AHP를 사용하여 무게를 결정하여가는 방법에 관하여 제65a∼c도를 사용하여 설명한다. 우선 제65a도에 표시하는 것과 같이 각 제어목표를 상호 1대 비교하여 가는 것에 의하여 제65b도와 같은 1대 비교표를 만든다.

다음에 이 1대 비교표를 기초로 제65c도와 같은 1대 비교행열(A)을 만든다. 이 행열의 최대 고유치(λ_max)와 고유 벡터(v)를 구한다. 이 고유벡터(v)의 각 성분이 각각의 제어목표의 무게가 된다.

제66도는 제어방법 결정부(603)에 엘리베이터의 동작을 시뮬레이트하는 기능을 가지는 모의 실험기능(633)을 가지게한 경우의 제어방법 결정부(603)의 구성도이다. 이 실시예에서는 제어방법 결정부(603)에서 고객요구 테이블(624)을 만족시키는 제어방법을 몇개인가 결정하고 이 제어방법을 행하였을때의 각 제어목표의 예측 달성치는 모의 실험부(633)에서 그룹관리를 행하였을 경우의 동정을 시뮬레이트 하는 것에 의하여 구하고 이 결과를 기초하여 어느 제어방법이 좋은가를 제어방법 추론부(632)에서 판정한다. 판정한 결과를 입출력장치(601)에 표시하고 만약 좋으면 디시젼테이블(641)에 써 넣는다.

모의 실험부(633)에서 시뮬레이션을 행할때에는 환경·교통흐름 데이터 베이스(634)에 비축되어 있는 데이터를 사용한다. 본 실시예에 의하면 예측 달성치에 과하여는 시뮬레이션의 결과를 사용하므로 이것에 관한 지식을 미리 비축해둘 필요없이 서비스 층상이 틀리는 엘리베이터가 있거나 엘리베이터의 개개의 속도나 정원이 틀리는 특수한 경우에도 신뢰성있는 예측 달성치를 구할 수가 있다.

제67도는 요구입력 지식 베이스의 한 예이다. 입력된 고객의 필링 또는 요구의 한 예인 교통수요를 전제로하고 각 제어목표치의 값을 도출해낸다. 예를들면 사무실 빌딩에서 예약 변경에 대한 요구가 낮으면 물 1과 룰 2에서 예약 적중을 90% 이상, 승차인원에 대한 요구가 낮으면 룰 3에서 케이즈내 혼잡도 60% 이하라고 말할 수 있다.

제68도는 AHP의 1대 비교의 입력방법의 한 예이다. 입출력 장치의 커서 키를 사용하여 각 요구항목간의 상대적인 중요도를 입력하여 받는 것으로서 본 실시예에 의하면 어느쪽이 얼마만큼 중요한가를 시각적으로 알기쉽게 입력할 수 있다는 효과가 있다.

제69도는 교통흐름·환경 데이터 베이스(634)의 한 예이다. 엘리베이터가 격납된 빌딩의 환경이나 각 시간, 계절, 요일 마다등의 교통흐름이나 엘리베이터의 대수, 성능등을 입출력장치(601)에서 입력되던지 혹은 미리 비축하여두어 제어목표치의 추론이나 시뮬레이션을 행할때에 요구 입력 추론부(622)나 모의 실험부(633)에 출력한다.

제70도는 고객요구 테이블의 한 예이다. 제71도는 제어방법 결정 지식 베이스의 한 예, 제72도는 디시젼 테이블의 한 예이다.

제73a∼73c도는 AHP의 1대 비교를 천칭의 기울기로서 입력하는 방법이다. 본 실시예에 의하면 각 제어목표의 무게라하는 추상적인 개념을 천칭의 기울기라는 물리적인 무게의 개념에 대응시켜서 표현할 수 있다.

제74도는 레이더 챠트이며 요구입력 장치에 의하여 입력된 각 제어목표의 목표치를 1점 쇄선으로 표시하고 같은 레이더 챠트에 실선의 예측 달성치를 겹쳐 합하여서 표시했다.

이상의 실시예외에도 입력된 필링 또는 요구의 항목에서 제어목표를 구하는 일 없이 AHP를 사용하여 무게부가 또는 우선순위를 구하는 것, 직접 제어목표를 입력하여 각 항목의 AHP에서 무게부가 또는 우선순위를 구하는 것 등도 적시 실시 가능하다.

본 실시예의 포인트는 아래와 같다.

본 실시예는 AHP 등의 수법을 사용하여 이용자가 입력한 다양한 요구에 대하여 무게부가 또는 우선순위를 붙여 그룹관리 제어에 집어넣는 것을 주된 특징으로 한다.

특히 엘리베이터 운행에 대한 이용자의 필링 또는 요구를 입력한 것, 입력된 요구에서 복수의 제어목표(적어도 홀대기시간, 승차시간, 예약변경율, 수송능력, 승차인원, 장시간 대기율, 예약고지시간, 케이즈 호출 선착율, 케이즈 통과회수, 만원통과회수, 정보안내량, 소음레벨, 에너지 절약, 엘리베이터 기동회수, 스케쥴 운전중 2개 이상)을 구한 것, 혹은 직접 제어목표를 입력한 것에서 각 항목의 무게부가 또는 우선순위를 붙이는데 AHP를 사용한 것을 다시금 AHP를 사용하지 않고 항목의 무게등의 개념을 도입하여 무게부가 또는 우선순위를 결정하는 것을 특징으로 한다.

본 실시예의 그룹관리 제어장치는 제1로 복수의 엘리베이터 제어목표를 결정하기 위한 이용자나 빌딩 관리자의 취향이나 가치관, 호악같은 필링 또는 요구를 입력하는 수단과, 상기 입력된 요구에서 제어목표의 항목 및 제어목표치를 추론하는 수단과, AHP를 사용하여 이용자나 빌딩 관리자의 정성적인 요구의 무게부가 또는 우선순위를 산출하는 수단, 각 제어목표치와 그 무게부가 또는 우선순위를 실현하기 위한 제어방법을 추론하는 수단과를 구비한 것을 특징으로 하고 있다.

제2로 엘리베이터를 둘러싼 환경, 엘리베이터의 대수, 성능등을 지식으로서 하여 미리 비축하여 두는 지식 베이스를 사용하여 추로을 행하면 다시 효과적이다.

제3으로 가이댄스(guidance) 형식으로 이용자나 빌딩관리자와 대화하면서 추론을 행하는 것을 특징으로 한다.

제4로 각 제어목표의 예측 달성치를 구하여 이용자에게 그래프등으로 제시하는 수단을 구비하고 있어 이용자나 빌딩 관리자와 대화적으로 작업을 진행하여 가는 경우에 예측 달성치를 알기 쉽게 제시할 수가 있다.

동작에 관하여 간추리면 우선 입력수단에 의하여 입력된 필링 또는 요구에 대하여 대응하는 제어목표를 구할 필요가 있다. 여기에는 빌딩의 용도나 엘리베이터의 속도 같은 엘리베이터를 에워싸는 환경이나 엘리베이터의 성능을 입력 혹은 지정하여 받아 그 입력에 기초하여 발하여지는 질문에 순차적으로 답하여 가는 것에 의하여 제어목표치를 추론한다.

이 추론은 엘리베이터를 에워싸는 환경이나 엘리베이터의 성능을 기초로하여 입력된 요구를 타당한 제어목표치에 변환하기 위한 지식을 미리 비축하고 있는 지식 베이스내의 지식을 사용하여 추론을 행하여가서 제어목표치를 도출해낸다.

다음에 각 제어목표치에 상당하는 요구에 관하여 각각의 요구간에서 1대 비교를 행하여 그 결과에 기초하여 1대 비교 행열을 작성한다.

다음에 이 1대 비교 행열의 고유벡터와 고유치를 구한다. 이 고유 벡터의 각 성분이 각 제어목표에 대한 무게가 된다.

다시 이같이 하여 도출된 각 제어목표의 목표치와 무게를 사용하여 각 제어목표의 예측 달성치를 구하여 이것을 그래프등에 변환하여 알기쉽게 이용자나 빌딩 관리자에게 제시하는 것에 의하여 대화적으로 엘리베이터의 제어방법을 결정할 수 있으므로 이용자나 빌딩관리자 같은 고객의 납득할 수 있는 제어를 행할 수가 있다.

본 실시예에 의하면 이용자로부터 입력된 각 항목에 대한 무게부가 또는 우선순위를 용이하게 행할 수가 있다.

또 본 실시예에 의하면 홀에서의 대기시간이나 에너지 절약 같은 종래의 제어항목 뿐만 아니라 승차시간이나 예약 변경을, 승차인원 같은 고객의 다수의 항목에 대한 요구에 관하여 조화있는 제어방법이 실현되어 또한 이들의 제어항목에 대한 이용자나 빌딩관리자의 요구를 감성이라는 알기 쉬운 형태로 입력하여 그 예측 결과를 고객에게 제시할 수 있으므로 고객이 만족할 수 있는 엘리베이터의 제어를 실현하는 것이 가능하게 된다.

Claims (71)

1. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터를 그룹관리 제어하기 위한 엘리베이터 관리 시스템에 있어서, 상기 엘리베이터의 그룹관리제어를 실행한 결과로서 통계학적으로 도달되도록 적어도 2개의 제어 목표의 각각에 대해 사용자에 의해 소망의 제어 목표치를 상기 엘리베이터의 사용자로부터 입력되는 수단과, 상기 제어목표에 관한 정보를 이용해서 상기 제어 목표의 달성에 적합한 복수의 소정의 방법중 어느하나를 판정하는 수단과, 상기 판정 제어방법에 따른 상기 그룹 관리 제어를 실행하는 수단을 가지는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 제어 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 제어목표치의 각각에 무게와 우선순위중 하나를 설정하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 제어시스템.
3. 제1항에 있어서, 상기 입력하는 수단은 제어목표중 하나를 표현을 시각적으로 표현하는 수단과, 상기 제어목표를 나타내는 형태를 포함하고, 상기 제어 목표, 또는 각 제어 목표에 대한 무게 또는 우선순위를 판정하는 상기 형태를 바꾸는 수단을 포함하는 엘리베이터 제어 시스템.
4. 제2항에 있어서, 상기 제어방법 판정수단은 제어 목표사이에서 상기 제어 목표치와 무게 또는 우선순위의 값에 의해 제어방법을 판정하는 엘리베이터의 제어 시스템.
5. 제1항에 있어서, 상기 복수의 제어 방법을 등록하고 제어 방법의 선택을 허가하며, 엘리베이터의 운행조건 또는 타임 존에 따라 상기 등록수단에 등록된 상기 제어방법의 내용을 외부신호에 응답해서 증가, 변경, 감소시키는 엘리베이터의 제어 시스템.
6. 제5항에 있어서, 적어도 제어방법의 하나는 적어도 셀 배당 제어방법 및 각 운반실을 평가하는 평가기능 파라미터를 구비하는 엘리베이터 제어 시스템.
7. 제1항에 있어서, 상기 제어목표는 홀에서 대기시간, 승차시간, 운반실의 혼합도, 예약 변화비, 운반능력, 승객수, 긴 대기시간의 출연비, 예약정보시간비, 운반실 호출에 응답하지 않는 제1도착 비, 운반실의 논스톱 주기, 만원 운반실의 논스톱 주기, 정보 가이드량, 소음 레벨, 에너지 절약, 엘리베이터의 가동주기 및 스케쥴 운행중 적어도 2개를 포함하는 엘리베이터 그를 관리 제어 시스템.
8. 제3항에 있어서, 상기 형태는 도형으로 나타난 질량, 상대 무게, 용량, 영역 및 길이를 포함하는 엘리베이터 제어 시스템.
9. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터를 그룹 관리제어하기 위한 엘리베이터 관리 시스템에 있어서, 상기 엘리베이터의 그룹 관리제어를 실행한 결과로서 통계학적으로 도달되도록 적어도 2개의 제어 목표의 각각에 대한 사용자에 의해 소망의 제어 목표치를 상기 엘리베이터의 사용자로부터 입력되는 수단과, 상기 제어목표에 관한 정보를 이용해서 상기 제어 목표의 달성에 적합한 복수의 소정의 방법중 어느하나를 판정하는 수단과, 상기 판정 제어방법에 따른 상기 그룹 관리 제어를 실행하는 수단을 구비하고, 상기 제어방법 판정수단은 상기 제어목표치를 달성하게 기대되는 하나 이상의 후보 제어를 선택하는 수단과, 선택된 하나이상의 제어방법에 따른 상기 제어 목표의 예상치를 판정하는 수단과, 예상치에 의거해서 상기 하나이상의 제어방법에서 하나의 제어방법을 선택하는 수단을 구비하는 엘리베이터 제어시스템.
10. 제9항에 있어서, 상기 예상치를 판정하는 선택된 후보 제어방법에 의해 시뮬레이숀을 행하는 시뮬레이터 수단을 구비하는 엘리베이터 제어 시스템.
11. 제9항에 있어서, 상기 입력 제어 목표치에 대응하는 상기 예상치를 디스플레이하는 수단을 더 포함하는 엘리베이터 제어 시스템.
12. 제9항에 있어서, 상기 제어 목표치를 달성하게 기대되는 상기 예상치를 디스플레이하는 수단을 더 구비하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 시스템.
13. 제12항에 있어서, 디스플레이된 예상치에 의거해서 상기 제어 방법을 판정하는 수단을 더 구비하는 엘리베이터 그룹관리 제어 시스템.
14. 제12항에 있어서, 상기 예상치는 홀에서 대기시간, 승차시간, 운반실의 혼합도, 예약 변화비, 운반능력, 승객수, 긴 대기시간의 출연비, 예약정보시간비, 운반실 호출에 응답하지 않는 제1도착비, 운반실의 논스톱 주기, 만원 운반실의 논스톱주기, 정보 가이드량, 소음 레벨, 에너지 절약, 엘리베이터의 가동주기, 및 스케쥴 운행중 적어도 2개를 포함하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 시스템.
15. 제12항에 있어서, 상기 목표레벨을 입력하는 순서에 따라 각 요구 아이템에 대한 복수 달성을 판정하는 수단을 더 포함하는 제어 장치.
16. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터를 그룹관리제어하기 위한 엘리베이터 관리 시스템에 있어서, 상기 엘리베이터의 그룹관리제어를 실행한 결과로서 통계학적으로 도달되도록 적어도 2개의 제어 목표의 각각에 대해 사용자에 의해 소망의 제어목표치를 상기 엘리베이터의 사용자로 부터 입력되는 수단과, 상기 제어 목표의 달성에 적합한 복수의 제어 방법중 어느하나를 판정하는 수단과, 상기 판정된 제어 방법에 의한 상기 그룹 관리 제어를 실행하는 수단과, 상기 제어 목표에 대해 무게 및 우선순위중 적어도 하나의 목표치를 입력하는 수단과, 복수의 제어 방법에 대해 각 제어 목표와 환경 및 교통사이의 지식연관 관계를 먼저 저장하는 지식수단과, 하나 이상의 후보 제어 방법을 선택하기 위한 각 제어 목표를 달성하게 기대되는 후보 제어 방법을 감소하는 상기 지식수단을 참조하는 상기 입력수단에서 신호를 응답하는 수단과, 시뮬레이숀을 통해서 하나 이상의 선택된 후보 제어 방법에 따른 각 제어 목표의 예상치를 판정하는 수단과, 판정된 예상치에 의거해서 하나의 제어 방법을 판정하는 수단을 구비하는 엘리베이터 그룹관리 제어 시스템.
17. 제16항에 있어서, 상기 제어목표는 홀에서 대기시간, 승차시간, 운반실의 혼합도, 예약 변화비, 운반능력, 승객수, 긴 대기시간의 출연비, 예약정보시간비, 운반실 호출에 응답하지 않는 제1도착 비, 운반실의 논스톱 주기, 만원 운반실의 논스톱 주기, 정보 가이드량, 소음 레벨, 에너지 절약, 엘리베이터의 가동주기, 및 스케쥴 운행중 적어도 두 개를 포함하는 엘리베이터의 그룹관리 제어 시스템.
18. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터를 그룹관리 제어하기 위한 엘리베이터 관리 시스템에 있어서, 상기 엘리베이터의 그룹관리제어를 실행한 결과로서 통계학적으로 도달되도록 적어도 2개의 제어 목표의 각각에 대해 사용자에 의해 소망의 제어목표치를 상기 엘리베이터의 사용자로 부터 입력되는 수단과, 상기 제어 목표의 달성에 적합한 복수의 제어 방법중 어느하나를 판정하는 수단과, 상기 판정된 제어 방법에 의한 상기 그룹 관리 제어를 실행하는 수단과, 복수 엘리베이터 제어 목표에 대해 무게 및 우선순위중 적어도 하나의 목표치를 입력하는 수단과, 복수의 제어 방법에 대해 각 제어 목표와 환경 및 교통사이의 지식연관 관계를 먼저 저장하는 지식수단과, 상기 제어 목표치를 달성에 적합한 제어 방법을 안정하도록 멀티오브젝트 프로그램 또는 골 프로그램을 통해서, 페레토(Pereto)선택해서 판정하는 상기 지식수단을 참조하는 상기 입력수단에서의 신호에 응답하는 수단을 구비하는 엘리베이터 그룹관리 제어 시스템.
19. 제18항에 있어서, 상기 제어목표는 홀에서 대기시간, 승차시간, 운반실의 혼합도, 예약 변화비, 운반능력, 승객수, 긴 대기시간의 출연비, 예약정보시간비, 운반실 호출에 응답하지 않는 제1도착 비, 운반실의 논스톱 주기, 만원 운반실의 논스톱 주기, 정보 가이드량, 소음 레벨, 에너지 절약, 엘리베이터의 가동주기, 및 스케쥴 운행중 적어도 2개를 포함하는 엘리베이터의 그룹관리 제어 시스템.
20. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 복수의 요구시간의 목표레벨의 입력을 하도록한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에 의해 선택가능한 방법에서 각 요구 아이템에 대한 소정범위내에 목표레벨을 지시하는 수단과, 각 요구 아이템에 대한 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 상기 사용자가 입력하도록하는 수단과, 선택된 목표레벨에 의해 지시된대로 요구된 운행 성능을 맞추는 소정의 제어방법중 하나에 따른 상기 엘리베이터를 제어하는 수단을 구비하는 엘리베이터용 제어 장치.
21. 제20항에 있어서, 상기 요구 아이템과 상기 목표레벨은 지시 방법으로 제공되는 제어 장치.
22. 제20항에 있어서, 상기 요구 아이템과 상기 목표레벨은 레이다 차트 형태로 제공되는 제어 장치.
23. 제20항에 있어서, 상기 요구 아이템과 상기 목표레벨은 바 그래프 형태로 제공되는 제어 장치.
24. 제20항에 있어서, 상기 요구 아이템과 상기 목표레벨은 표의 형태로 제공되는 제어 장치.
25. 제20항에 있어서, 상기 표는 각 요구 아이템에 대한 목표레벨을 달성하는 순위를 상기 사용자가 입력하도록 하는 열을 더 포함하는 제어 장치.
26. 제20항에 있어서, 입력된 목표레벨이 복수의 제어 목표로 변환하는 유니트를 더 포함하는 제어 장치.
27. 제26항에 있어서, 각 제어 목표치의 달성에 적합한 제어 방법을 판정하고 추론하는 수단을 더 구비하는 제어 장치.
28. 제20항에 있어서, 상기 입력된 목표레벨에 따른 엘리베이터의 그룹관리 제어를 실행하는 수단을 더 포함하는 제어 장치.
29. 제20항에 있어서, 상기 목표레벨은 엘리베이터 운행에 대한 실질적인 요구 시간의 대표적인 정규화치를 포함하는 제어 장치.
30. 제20항에 있어서, 상기 요구 아이템은 적어도 3개 요구 아이템사이의 상대 강도로 기술되는 포멧에 의해 지시되는 제어 장치.
31. 제20항에 있어서, 상기 목표레벨은 최소치와 최대치 사이에서 엘리베이터의 성능을 운행하는 복수의 등급을 포함하는 제어 장치.
32. 제20항에 있어서, 상기 엘리베이터를 둘러싼 유용환경을 입력하는 수단을 더 포함하는 제어 장치.
33. 제32항에 있어서, 상기 입력된 목표레벨을 엘리베이터에 대한 복수의 제어 목표로 변환하는 수단을 더 구비하고, 엘리베이터의 그룹관리제어는 각 제어 목표를 사용해서 실행되는 제어 장치.
34. 제33항에 있어서, 각 제어 목표에 대한 무게 또는 우선순위를 설정하는 수단을 더 포함하는 제어 장치.
35. 제34항에 있어서, 상기 무게 또는 우선순위는 분석 계층 프로세스를 통하여 판정되는 제어 장치.
36. 제33항에 있어서, 상기 제어 목표의 달성에 적합한 제어 방법을 판정하는 수단을 더 구비하고, 상기 그룹관리 제어는 판정된 제어 방법에 의거하여 실행되는 제어 장치.
37. 제26항에 있어서, 상기 제어 목표치는 평가항목으로서 적어도 대기시간, 장시간 대기율, 승차시간, 예약 고지시간, 예약 적중율, 케이즈내 혼잡도, 수송능력, 통과율, 정보안내량, 에너지절약율, 소음억제율 또는 홀 혼합도중의 적어도 1개를 사용하고, 그 제어목표치는 평가항목을 사용하여 개선되는 엘리베이터의 제어 장치.
38. 제20항에 있어서, 상기 요구 아이템은 상기 사용자 또는 빌딩관리자의 가치관, 흥미, 기호, 감각 또는 선호에서 유도되는 엘리베이터 운행에의 질적인 요망으로 되어 있는 제어 장치.
39. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 복수의 요구시간의 목표레벨을 입력을 하도록한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에 의해 선택가능한 방법에서 각 요구 아이템에 대한 소정 범위내에 목표레벨을 지시하는 수단과, 각 요구 아이템에 대한 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 상기 사용자가 입력하도록 하는 수단과, 입력된 목표레벨을 복수의 제어 목표로 변환하는 수단과, 각 제어 목표치의 달성에 적합한 제어 방법을 판정 및 추론하는 수단과, 엘리베이터에 대한 그룹관리 제어를 행하는데 이용된 콘트롤러에서 판정된 제어 방법을 등록하는 수단을 구비하는 제어 장치.
40. 제39항에 있어서, 엘리베이터의 제어 유니트로 상기 제어 방법을 감지하는 수단을 더 구비하는 제어 장치.
41. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 복수의 요구시간의 목표레벨을 입력을 하도록한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에 의해 선택가능한 방법에서 각 요구 아이템에 대한 소정 범위내에 목표레벨을 지시하는 수단과, 각 요구 아이템에 대한 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 상기 사용자가 입력하도록 하는 수단과, 입력된 목표레벨을 복수의 제어 목표로 변환하는 수단을 구비하고, 상기 변환 수단은 미리 설정한 요구 아이템 입력 지식 베이스와 환경/교통 데이터 베이스를 구비하고, 상기 지식 베이스와 데이터 베이스는 추론을 통해서 제어 목표치를 판정하는데 사용되며, 제어 목표 아이템사이의 무게 또는 우선순위를 판정하는 제어 장치.
42. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 복수의 요구시간의 목표레벨을 입력을 하도록한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에 의해 선택가능한 방법에서 각 요구 아이템에 대한 소정 범위내에 목표레벨을 지시하는 수단과, 각 요구 아이템에 대한 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 상기 사용자가 입력하도록 하는 수단과, 입력된 목표레벨을 복수의 제어 목표로 변환하는 수단과, 각 제어 목표치의 달성에 적합한 제어 방법을 판정 및 추론하는 수단을 구비하고, 상기 추론/판정은 환경/교통 데이터 베이스와 상기 제어 목표치와 제어 방법을 판정하도록 제어 목표 아이템사이에서 무게 또는 우선순위에 의해 지식 베이스를 판정하는 제어 방법을 사용하는 제어 장치.
43. 제42항에 있어서, 엘리베이터의 실제운행에서 얻어진 실제측정데이터에 의거하여 검출하고 거기에 상기 환경/교통 데이터 베이스와 지식 베이스를 판정하는 제어 방법에 기억된 데이터와 일치하지 않는 새로운 데이터를 발생하고, 추가로 상기 환경/교통 데이터 베이스와 지식 베이스를 판정하는 제어 방법에서 새로운 데이터를 등록하는 제어 장치.
44. 제42항에 있어서, 시뮬레이터를 더 구비하고, 상기 제어 목표치를 달성하도록 기대되는 2개 이상의 제어 방법이 선택될때 상기 시뮬레이터는 시뮬레이숀을 행하고 시뮬레이숀 결과에 의거해서 상기 제어 목표의 달성에 가장 적합한 제어 방법이 최적제어 방법이 되도록 판정되는 제어 장치.
45. 제43항에 있어서, 상기 제어목표치가 상기 실제측정 데이터하에서 달성할 수 없을 때, 상기 추론/판정수단은 환경/교통을 대표하는 상기 실제측정 데이타를 사용함으로서 제어 방법을 다시 선택하게 동작하고, 시뮬레이숀이 예상치를 판정하도록 상기 선택된 제어 방법에 대해 영향을 주며, 시뮬레이숀 결과가 상기 사용자를 미리 설정하고 상기 사용자에 의해 공인되면 엘리베이터의 콘트롤러에 등록되는 제어 장치.
46. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 목표레벨의 입력을 하도록 한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에 의해 선택가능한 방법에서 각 요구 아이템에 대한 소정범위내에 목표레벨을 지시하는 수단과, 각 요구 아이템에 대한 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 상기 사용자가 입력하도록 하는 수단과, 상기 엘리베이터를 둘러싼 유용환경을 입력하는 수단과, 상기 입력된 목표레벨을 엘리베이터에 대한 복수의 제어목표로 변환하고, 엘리베이터의 그룹관리 제어가 각 제어 목표를 사용해서 실행되는 수단을 구비하고, 상기 제어목표 변환수단은 지식 베이스를 가지고 상기 목표레벨이 상기 제어 목표로 변환하는 지식 베이스에 저장된 룰을 사용하는 제어 장치.
47. 제46항에 있어서, 상기 지식 베이스는 상기 목표레벨중 하나에 대해 엘리베이터 유용환경 형태에 관해 준비된 변환 기능을 포함하고, 상기 목표레벨은 각 변환 기능을 사용함에 의해 엘리베이터 제어 목표치로 변환되는 제어 장치.
48. 제46항에 있어서, 상기 지식 베이스는 각 목표레벨과 상기 제어 목표사이에 상관을 나타내는 상관표를 포함하고, 상기 제어 목표치는 상기 상관 표에서 판정되는 제어 장치.
49. 제48항에 있어서, 상기 지식 베이스는 엘리베이터가 설치되는 빌딩형태에 따라서 상기 상관을 정정하는 제어 장치.
50. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 목표레벨의 입력을 하도록 한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에 의해 선택가능한 방법에서 각 요구 아이템에 대한 소정범위내에 목표레벨을 지시하는 수단과, 각 요구 아이템에 대한 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 상기 사용자가 입력하도록 하는 수단과, 상기 엘리베이터를 둘러싼 유용환경을 입력하는 수단과, 상기 입력된 목표레벨을 엘리베이터에 대한 복수의 제어목표로 변환하고, 엘리베이터의 그룹 관리제어가 각 제어 목표를 사용해서 실행되는 수단을 구비하고, 상기 제어 실행수단은 엘리베이터 제어의 실제실행 결과를 수집하는 수단과, 상기 목표 변환 수단은 제어 결과를 목표레벨로 역 변환하는 수단을 포함해서, 역변환 결과 생기는 목표레벨이 상기 지시수단으로 통지하는 제어 장치.
51. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 요구 아이템의 목표레벨의 입력을 하도록 한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에게 상기 요구 아이템을 나타내는 수단과, 상기 사용자가 요구 아이템들 사이에서 상대 목표레벨을 입력하도록 하는 수단과, 상기 목표레벨에 의해 나타난 대로 소망의 운행성능에 맞는 소정의 제어 방법중 하나에 의해 상기 엘리베이터를 제어하는 수단을 구비한 제어 장치.
52. 제51항에 있어서, 상기 복수의 요구 아이템중 두개의 적어도 하나의 결합이 상기 2개 요구 아이템 사이에서 상대 무게와 함께 나타나도록 한 형태로 상기 요구 아이템이 주어지는 제어 장치.
53. 제51항에 있어서, 상기 요구 아이템의 순서(또는 시퀀스)에 따른 각 요구 아이템에 대한 우선 순위를 판정하는 수단을 더 구비하는 제어 장치.
54. 제51항에 있어서, 상기 상대 목표레벨을 입력하는 순서(또는 시퀀스)에 따른 각 요구 아이템에 대한 우선순위를 판정하는 수단을 더 구비하는 제어 장치.
55. 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 요구된 운행성능을 맞추는 복수의 소정 제어 방법중 하나에 따른 엘리베이터를 운행하기 위한 엘리베이터의 운행 특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 목표레벨의 입력을 하도록한 엘리베이터용 제어 장치에 있어서, 사용자에게 상기 요구 아이템을 나타내는 수단과, 상기 사용자가 요구 아이템들 사이에서 상대 목표레벨을 입력하도록 하는 수단을 구비하고, 상기 복수의 요구 아이템중 적어도 2개의 요구 아이템의 결합으로 나타내고, 상기 상대 목표레벨의 각각은 상기 2개의 요구 아이템의 무게비형태로 주어지는 제어 장치.
56. 복수층에 이용되는 복수의 엘리베이터의 그룹관리 제어하는 엘리베이터 제어 방법에 있어서, 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 선택할 수 있는 방식으로 엘리베이터의 운행특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 각각에 대해 소정의 범위내에서 목표레벨을 나타내는 스텝과, 상기 사용자가 각 요구 아이템에 대한 상기 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 입력하도록한 스텝과, 상기 입력된 목표레벨에서 적어도 호출 배당 평가 공식 및/또는 파라미터를 연산하는 스텝과, 상기 평가 공식 및/또는 파라미터에 따라 소정의 그룹관리 방법중 하나를 실행하는 스텝을 구비하는 엘리베이터 제어 방법.
57. 제56항에 있어서, 상기 입력된 목표레벨은 지식 베이스를 사용함에 의해 입력된 목표레벨을 복수의 양 제어 목표로 변환하는 스텝을 더 구비하는 엘리베이터 제어 방법.
58. 제57항에 있어서, 상기 제어 목표는 평가 아이템으로 적어도 대기 시간, 긴 대기시간의 출현비, 승차시간, 예약정보시간, 예약 적중율, 운반실내의 혼잡도, 수송능력, 운반실의 논스톱, 정보 가이드 양, 에너지 절약을, 소음억제율과 홀에서의 혼잡도중 하나를 사용하고, 상기 제어목표를 상기 평가 아이템을 사용해서 향상시키는 엘리베이터 제어 방법.
59. 제57항에 있어서, 상기 요구 아이템은 사용자 또는 상기 엘리베이터가 설치된 빌딩 관리자의 가치관, 흥미, 기호, 감각 또는 선호에서 유도되는 엘리베이터 운행에의 질적인 요망으로 되어 있는 엘리베이터 제어 방법.
60. 제57항에 있어서, 상기 목표레벨은 안내형으로 복수의 소정요구 아이템에 대한 물음에 대답함에 의해 입력되는 엘리베이터 제어 방법.
61. 제57항에 있어서, 상기 변환에서는 입력된 목표레벨이 상기 지식 베이스에 저장된 지식에 따라 복수의 제어목표로 변환되고, 상기 제어 목표사이에서의 무게를 재고 또는 우선순위를 매기고 상기 제어 목표는 양으로 판정되는 엘리베이터 제어 방법.
62. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터의 그룹관리 제어에 대한 엘리베이터 제어 방법에 있어서, 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 선택할 수 있는 방식으로 엘리베이터의 운행특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 각각에 대해 소정의 범위내에서 목표레벨을 나타내는 스텝과, 상기 사용자가 각 요구 아이템에 대한 상기 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 입력하도록 한 스텝과, 상기 입력된 목표레벨에서 그룹관리제어에서 적어도 호출 배당 평가 공식 및/또는 파라미터를 연산하는 스텝과, 상기 평가 공식 및/또는 파라미터에 따라 그룹관리 제어를 실행하는 스텝을 구비하고, 상기 입력 목표레벨용 엘리베이터의 제어 목표로 변환되고, 상기 평가 공식 및/또는 파라미터는 상기 제어목표를 사용해서 연산되는 스텝을 구비하는 엘리베이터 제어 방법.
63. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터의 그룹관리 제어에 대한 엘리베이터 제어 방법에 있어서, 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 선택할 수 있는 방식으로 엘리베이터의 운행특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 각각에 대해 소정의 범위내에서 목표레벨을 나타내는 스텝과, 상기 사용자가 각 요구 아이템에 대한 상기 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 입력하도록 한 스텝과, 상기 입력된 목표레벨에서 그룹관리제어에서 적어도 호출 배당 평가 공식 및/또는 파라미터를 연산하는 스텝과, 상기 평가 공식 및/또는 파라미터에 따라 그룹관리 제어를 실행하는 스텝과, 지식 베이스를 사용함으로서 상기 입력된 목표레벨을 복수의 양 제어목표로 변환하는 스텝을 구비하고, 상기 지식 베이스는 양으로 판정될 수 있는 목표레벨과 복수의 제어 목표사이의 상관을 나타내는 표로 구성되는 스텝을 구비하는 엘리베이터 제어 방법.
64. 제63항에 있어서, 상기 지식 베이스는 상기 엘리베이터가 설치된 빌딩형태에 따라 상기 상관 관계를 정정하는 엘리베이터 제어 방법.
65. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터의 그룹관리 제어에 대한 엘리베이터 제어 방법에 있어서, 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 선택할 수 있는 방식으로 엘리베이터의 운행특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 각각에 대해 소정의 범위내에서 목표레벨을 나타내는 스텝과, 상기 사용자가 각 요구 아이템에 대한 상기 사용자에 의해 선택된 목표레벨을 입력하도록 한 스텝과, 상기 사용자에 의한 동작에 응답해서, 상기 요구 아이템사이에서 상대 목표레벨을 입력하는 스텝과 상기 입력된 목표레벨에서 그룹관리제어에서 적어도 호출 배당 평가 공식 및/또는 파라미터를 연산하는 스텝과, 상기 평가 공식 및/또는 파라미터에 따라 그룹관리 제어를 실행하는 스텝과, 지식 베이스를 사용함으로써 상기 입력된 목표레벨을 복수의 양 제어목표로 변환하는 스텝과, 레이다 차트의 형태로 각 요구 아이템을 디스플레이하는 스텝과, 상기 레이다 차트를 사용함으로써 상기 요구 아이템에 대한 목표레벨을 입력하는 스텝을 포함하는 엘리베이터의 제어 방법.
66. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터의 그룹관리 제어에 대한 엘리베이터 제어 방법에 있어서, 상기 엘리베이터의 사용자에 의해 선택할 수 있는 방식으로 엘리베이터의 운행특성을 규정하는 복수의 요구 아이템의 각각에 대해 소정의 범위내에서 목표레벨을 나타내는 스텝과, 상기 사용자가 각 요구 아이템을 입력하도록 한 스텝과, 상기 입력된 상태 목표레벨에서 적어도 호출 배당 평가 공식 및/또는 파라미터를 연산하는 스텝과, 상기 사용자에 의한 동작에 응답해서, 상기 요구 아이템사이에서 상대 목표레벨을 입력하는 스텝과,상기 평가 공식 및/또는 파라미터에 따라 소정의 그룹관리 제어 방법중 하나를 실행하는 스텝을 구비하는 엘리베이터 제어 방법.
67. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터의 그룹관리 제어에 대한 엘리베이터 제어 장치에 있어서, 상기 엘리베이터의 운반실에서 혼잡율을 포함하는 상기 엘리베이터의 사용자 선택가능 제어 목표와, 선택된 제어 목표에 의거해서 그룹관리 제어를 실행하는 수단을 구비하는 엘리베이터 제어 장치.
68. 제67항에 있어서, 상기 제어목표는 대기시간을 더 포함하는 엘리베이터 제어 장치.
69. 제68항에 있어서, 상기 제어목표는 승차시간을 더 포함하는 엘리베이터 제어 장치.
70. 제67항에 있어서, 상기 제어목표는 승차시간을 더 포함하는 엘리베이터 제어 장치.
71. 복수의 층에 이용되는 복수의 엘리베이터를 가지는 엘리베이터 제어시스템과 엘리베이터의 그룹관리 제어용 제어 장치를 구비하고, 각 엘리베이터는 그 운반실에 탑승한 소정의 최대 승객을 가지는 엘리베이터 제어 시스템에 있어서, 대응 최대 승객 부하의 비율에 따라 상기 엘리베이터의 각 운반실의 승객부하를 검출하는 수단과, 상기 엘리베이터의 동작중에 상기 엘리베이터의 운반실의 각 소망의 승객부하를 나타내는 정보를 포함하는 상기 제어 목표에 관한 정보의 입력을 허가 함으로써 상기 엘리베이터의 제어 목표를 설정하는 수단을 구비하고, 상기 소망의 승객부하는 대응최대 승객부하의 개체보다 적은 비율이며, 제어 목표에 대해서 입력된 정보에 의거해서 최적제어 전술을 판정하는 수단과, 엘리베이터의 검출된 승객부하가 대응소멍의 승객부하에 접근하도록 엘리베이터를 동작시키도록 최적 제어 전술에 의거해서 그룹관리 제어를 실행하는 수단을 실행하는 수단을 구비하는 제어 장치.

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