(57)【要約】【課題】将来想定しうる交通需要に対してロバストなカゴ割当を実行する。【解決手段】本発明の装置は、各階床間の交通需要データを生成し、ホール呼びを検知し、前記交通需要データに従って、仮想ホール呼びと、派生カゴ呼びと、前記仮想ホール呼びの発生時刻とを含む仮想需要を複数並べた第１〜第Ｖの仮想交通需要系列を発生させ、各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、前記実ホール呼びおよびそれから派生される派生カゴ呼びと、前記第１〜第Ｖの仮想交通需要系列のそれぞれとを、前記階床巡回スケジュールへあらかじめ定めた評価指標を最小化または最大化するように追加する探索演算し、前記第１〜第Ｖの仮想交通需要系列のそれぞれ毎に、前記実ホール呼びに割り当てられたエレベータカゴの識別情報に基づき、前記実ホール呼びに対して割り当てるエレベータカゴを決定する。【選択図】図１
2010222074.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエレベータカゴと前記複数のエレベータカゴの運行制御を行う制御部とを備え付けたビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理システムであって、
複数の各階床間の交通需要を表した交通需要データを記憶する交通需要記憶部と、
前記ビルの任意階床において発生したホール呼びである実ホール呼びを検知するホール呼び検知部と、
前記交通需要記憶部内の前記交通需要データに従って、前記実ホール呼びの発生時刻より未来の仮想ホール呼びと、仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びと、前記仮想ホール呼びの発生時刻とを含む仮想需要を複数並べた第１〜第Ｖ(Ｖは２以上の整数)の仮想交通需要系列をそれぞれ発生させる仮想交通需要発生部と、
各前記エレベータカゴに対して割当済みでありかつ未応答のホール呼びと、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びとを表すカゴ停止情報を前記制御部から収集するカゴ停止情報収集部と、
前記実ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測生成し、また前記カゴ停止情報に基づき各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、前記実ホール呼びおよびその派生カゴ呼びと、前記第１〜第Ｖの仮想交通需要系列のそれぞれとの各組を、前記階床巡回スケジュールへあらかじめ定めた評価指標を最小化または最大化するようにそれぞれ追加する探索演算を実行制御する探索演算制御部と、
前記組毎に前記探索演算により前記実ホール呼びに割り当てられたエレベータカゴの識別情報を記憶する探索演算記憶部と、
前記探索演算記憶部に基づき前記実ホール呼びに対して割り当てるエレベータカゴを決定し、決定したエレベータカゴにより前記実ホール呼びへ応答することを指示した割当結果データを前記制御部に送るカゴ割当決定部と、
を備えたエレベータ群管理システム。
【請求項２】
前記仮想交通需要発生部は、
前記交通需要データに示される階間交通をクラスタリングによりＣ（Ｃは２以上の整数）個の交通流に分類し、
前記Ｃ個の交通流のうちの１つに従って、前記第１〜第Ｖ(Ｖは２以上の整数)の仮想交通需要系列を生成する
ことを特徴とする、請求項１記載のエレベータ群管理システム。
【請求項３】
前記仮想交通需要発生部は、
前記交通需要データに示される階間交通をクラスタリングによりＣ（Ｃは２以上の整数）個の交通流に分類し、
前記Ｃ個の交通流から選択した２つ以上の交通流の組み合わせに従って、前記第１〜第Ｖ(Ｖは２以上の整数)の仮想交通需要系列を生成する
ことを特徴とする、請求項１記載のエレベータ群管理システム。
【請求項４】
前記探索演算制御部は、前記評価指標として、平均待ち時間と、平均未応答時間と、最大待ち時間と、最大未応答時間、未応答時間の総和、待ち時間の総和、サービス時間、サービス時間の総和とのうちの１つの項目を最小化するように探索演算を行う
ことを特徴とする、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項５】
前記探索演算制御部は、前記評価指標として、未応答時間が閾値以下である確率を最大化するように探索演算を行う
ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項６】
前記探索演算制御部は、前記評価指標として、平均待ち時間と、平均未応答時間と、最大待ち時間と、最大未応答時間と、未応答時間の総和、待ち時間の総和、サービス時間、サービス時間の総和と、未応答時間が閾値以下である確率とのうちの少なくとも１つの項目を入力変数とする関数の出力値を最小化または最大化するように探索演算を行う
ことを特徴とする、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項７】
前記カゴ割当決定部は、前記実ホール呼びが割り当てられた回数が最も多いエレベータカゴを決定する
ことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項８】
前記探索演算結果記憶部は、前記組毎に、最小化または最大化された前記評価指標の値である評価値をさらに記憶し、
前記カゴ割当決定部は、前記探索演算結果記憶部において最も小さいまたは大きい評価値をもつエレベータカゴを決定する
することを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項９】
前記探索演算結果記憶部は、前記組毎に、最小化または最大化された前記評価指標の値である評価値をさらに記憶し、
前記カゴ割当決定部は、前記探索演算結果記憶部において前記実ホール呼びが割り当てられたエレベータカゴ毎に前記評価値の分散を計算し、計算された分散が最も小さいエレベータカゴを決定する
ことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項１０】
前記交通需要データは、出発階および行先階間の頻度を表すOD（Origin&Destination）表である
ことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項１１】
前記探索演算に制限時間が設けられており、
前記探索演算処理部は、前記制限時間の範囲で前記探索演算を行う
ことを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項１２】
前記交通需要記憶部は、複数の時間帯の各々毎に、前記交通需要データを記憶し、
前記仮想交通需要発生部は、前記実ホール呼びの発生時刻を含む時間帯の交通需要データを用いる
ことを特徴とする請求項１〜請求項１１のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
【請求項１３】
複数のエレベータカゴと前記複数のエレベータカゴの運行制御を行う制御部とを備え付けたビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理装置において実行する方法であって、
ホール呼び検知部が、前記ビルの任意階床において発生したホール呼びである実ホール呼びを検知するホール呼び検知ステップと、
読み出し手段が、複数の各階床間の交通需要を表した交通需要データを記憶した交通需要記憶部から前記交通需要データを読み出す読み出しステップと、
仮想交通需要発生手段が、前記交通需要データに従って、前記実ホール呼びの発生時刻より未来の仮想ホール呼びと、仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びと、前記仮想ホール呼びの発生時刻とを含む仮想需要を複数並べた第１〜第Ｖ(Ｖは２以上の整数)の仮想交通需要系列をそれぞれ発生させる仮想交通需要発生ステップと、
カゴ停止情報収集手段が、各前記エレベータカゴに対して割当済みでありかつ未応答のホール呼びと、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びとを表すカゴ停止情報を前記制御部から収集するカゴ停止情報収集ステップと、
探索演算制御手段が、前記実ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測生成し、また前記カゴ停止情報に基づき各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、前記実ホール呼びおよびその派生カゴ呼びと、前記第１〜第Ｖの仮想交通需要系列のそれぞれとの各組を、前記階床巡回スケジュールへあらかじめ定めた評価指標を最小化または最大化するようにそれぞれ追加する探索演算を実行制御する探索演算制御ステップと、
探索演算記憶部が、前記組毎に前記探索演算により前記実ホール呼びに割り当てられたエレベータカゴの識別情報を記憶する記憶ステップと、
カゴ割当決定手段が、前記探索演算記憶部に基づき、前記実ホール呼びに対して割り当てるエレベータカゴを決定し、決定したエレベータカゴにより前記実ホール呼びへ応答することを指示した割当結果データを前記制御部に送るカゴ割当決定ステップと、
を備えたエレベータ群管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理システムおよびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベータ群管理は、現在発生している呼び(ホール呼び，カゴ呼び)の状況とカゴの現在位置、乗車人数等の情報を加味し、ホール呼びを適切なカゴに割当てることを目的とする。ホール呼びをカゴに対して適切に割当てるためには、本来は次の全ての要因を考慮する必要がある。
【０００３】
1.  現在の割当が、今まで発生しかつ未だサービスされていない呼び（未応答呼び）に与える影響
2.  現在の割当が将来の呼びに与える影響
3.  将来の呼び発生が、今までに割り当てた全ての未応答呼びに与える影響
【０００４】
この中で、上記1の要因は扱い易いが、他の要因については、特開平5-319707号公報のような一部の提案を除き、従来方式ではほとんど扱われていない。これは、上記2,3では、将来の仮想的な呼びを含む複数の呼びを同時に考慮する必要が生じるため、複数呼びに対しすべての割当ての組合せの中から準最適な解を見つけ出す、一種の組合せ最適化演算を行わなくてはならないため、方法が複雑になるからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平5-319707号公報
【特許文献２】特開平5-319706号公報
【特許文献３】特開2006-143360号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記2,3の要因を考慮するためには、所定の制限時間内に、複数呼びに対し組合せ最適化演算を行う必要がある。しかし、特開平5-319707号公報で提案されているＧＡ（遺伝的アルゴリズム）や特開平5-319706号公報で提案されているＳＡ（シミュレーテッドアニーリング）を利用した方式などでは、群管理に必要とされるリアルタイム性を実現することが極めて困難である。特開2006-143360号公報ではリアルタイム性を確保した形での、組合せ最適化演算によるカゴ割当演算方式を提案しているが、統計データから想定しうる将来状況を十分に把握しているとは言えず、将来想定しうる交通需要に対してロバストなカゴ割当を実行できない問題があった。
【０００７】
本発明は、将来想定しうる交通需要に対してロバストなカゴ割当を実行できるエレベータ群管理システムおよびその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様としてのエレベータ群管理装置は、
複数のエレベータカゴと前記複数のエレベータカゴの運行制御を行う制御部とを備え付けたビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理システムであって、
複数の各階床間の交通需要を表した交通需要データを記憶する交通需要記憶部と、
前記ビルの任意階床において発生したホール呼びである実ホール呼びを検知するホール呼び検知部と、
前記交通需要記憶部内の前記交通需要データに従って、前記実ホール呼びの発生時刻より未来の仮想ホール呼びと、仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びと、前記仮想ホール呼びの発生時刻とを含む仮想需要を複数並べた第１〜第Ｖ(Ｖは２以上の整数)の仮想交通需要系列をそれぞれ発生させる仮想交通需要発生部と、
各前記エレベータカゴに対して割当済みでありかつ未応答のホール呼びと、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びとを表すカゴ停止情報を前記制御部から収集するカゴ停止情報収集部と、
前記実ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測生成し、また前記カゴ停止情報に基づき各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、前記実ホール呼びおよびその派生カゴ呼びと、前記第１〜第Ｖの仮想交通需要系列のそれぞれとの各組を、前記階床巡回スケジュールへあらかじめ定めた評価指標を最小化または最大化するようにそれぞれ追加する探索演算を実行制御する探索演算制御部と、
前記組毎に前記探索演算により前記実ホール呼びに割り当てられたエレベータカゴの識別情報を記憶する探索演算記憶部と、
前記探索演算記憶部に基づき前記実ホール呼びに対して割り当てるエレベータカゴを決定し、決定したエレベータカゴにより前記実ホール呼びへ応答することを指示した割当結果データを前記制御部に送るカゴ割当決定部と、
を備える。
【０００９】
本発明の一態様としてのエレベータ群管理方法は、
複数のエレベータカゴと前記複数のエレベータカゴの運行制御を行う制御部とを備え付けたビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理装置において実行する方法であって、
ホール呼び検知部が、前記ビルの任意階床において発生したホール呼びである実ホール呼びを検知するホール呼び検知ステップと、
読み出し手段が、複数の各階床間の交通需要を表した交通需要データを記憶した交通需要記憶部から前記交通需要データを読み出す読み出しステップと、
仮想交通需要発生手段が、前記交通需要データに従って、前記実ホール呼びの発生時刻より未来の仮想ホール呼びと、仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びと、前記仮想ホール呼びの発生時刻とを含む仮想需要を複数並べた第１〜第Ｖ(Ｖは２以上の整数)の仮想交通需要系列をそれぞれ発生させる仮想交通需要発生ステップと、
カゴ停止情報収集手段が、各前記エレベータカゴに対して割当済みでありかつ未応答のホール呼びと、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びとを表すカゴ停止情報を前記制御部から収集するカゴ停止情報収集ステップと、
探索演算制御手段が、前記実ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測生成し、また前記カゴ停止情報に基づき各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、前記実ホール呼びおよびその派生カゴ呼びと、前記第１〜第Ｖの仮想交通需要系列のそれぞれとの各組を、前記階床巡回スケジュールへあらかじめ定めた評価指標を最小化または最大化するようにそれぞれ追加する探索演算を実行制御する探索演算制御ステップと、
探索演算記憶部が、前記組毎に前記探索演算により前記実ホール呼びに割り当てられたエレベータカゴの識別情報を記憶する記憶ステップと、
カゴ割当決定手段が、前記探索演算記憶部に基づき、前記実ホール呼びに対して割り当てるエレベータカゴを決定し、決定したエレベータカゴにより前記実ホール呼びへ応答することを指示した割当結果データを前記制御部に送るカゴ割当決定ステップと、
を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、将来想定しうる交通需要に対してロバストなカゴ割当を実行できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係わるエレベータ群管理システムの概略構成を示すブロック図。
【図２】V個の仮想交通需要系列の例を示す図。
【図３】図２とは異なる表記方法で表現したV個の仮想交通需要系列を示す図。
【図４】ＯＤ表の一例を示す図。
【図５】ＯＤ表をフィルタリングした後の状態を示す図。
【図６】図５のＯＤ表をグラフ表示した図。
【図７】図２に示したV個の仮想交通需要系列のそれぞれに実ホール呼びセットを付加した状態を示す図。
【図８】探索演算処理全体の概略を示すフローチャート。
【図９】モデルデータの一例を示す図。
【図１０】図８のステップＡ５で行われる探索演算処理の流れを詳細に示したフローチャート。
【図１１】探索演算処理の説明図。
【図１２】探索演算処理の説明図。
【図１３】探索演算処理の説明図。
【図１４】探索演算処理の説明図。
【図１５】探索演算処理の説明図。
【図１６】探索演算処理の説明図。
【図１７】探索演算処理の説明図。
【図１８】探索演算処理の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態に係わるエレベータ群管理システムの概略構成を示すブロック図である。
【００１４】
エレベータ群管理部１１は、少なくとも２台以上（１台ではカゴの選択という概念が生まれないため群管理とはいえない）のエレベータカゴ３３の群管理制御を行う。エレベータ群管理部１１は、ビル内任意解消において任意時刻に発生したホール呼び（実ホール呼び）に対するカゴの割当てを決定するカゴ割当演算処理部２１を備え、カゴ割当演算処理部２１で決定されたカゴに、上記発生したホール呼びを割当てることにより群管理制御を行う。
【００１５】
各カゴのカゴ制御部３１は、それぞれ割当ホール呼び情報リスト３１ａとカゴ呼び情報リスト３１ｂとを記憶部に保持し、これらのリスト３１ａ、３１ｂに基づき、カゴの階床停止運行を独立に行なう。ホール呼び情報リスト３１ａは、ホール呼びの発生時刻と発生階床、方向（ＵＰorＤｏｗｎ）を一組とした情報のリストであり、カゴ呼び情報リスト３１ｂは、発生時刻と発生階床を一組とした情報のリストである。なおリスト３１ａ、３１ｂ内の発生時刻を省略してもよい。各カゴ制御部３１は、各カゴ内に備えられたカゴ呼びボタン３２がエレベータ利用乗客により押下されることでカゴ呼びの発生を検知し、検知したカゴ呼びの情報をカゴ呼び情報リスト３１ｂに追加する。ホール呼び情報は、カゴ割当演算処理部２１によりホール呼びに対するカゴ割当が決定されたときにカゴ割当演算処理部２１から、決定されたカゴに対応するカゴ制御部３１に送られ、ホール呼び情報を受けたカゴ制御部３１が割当ホール呼び情報リスト３１ａに追加する。なお本例ではカゴ毎にカゴ制御部を配置したが、各カゴに共通の制御部を設け、該共通の制御部において各カゴを運行制御してもよい。
【００１６】
エレベータ群管理部１１には、各階床に備えられているホール呼びボタン４１の押下を検知するホール呼び検知部１２を備えている。ホール呼び検知部１２により新たなホール呼びの発生が検知されると、このホール呼びの情報を、カゴ割当演算処理部２１へと送り、カゴ割当演算処理部２１はこのホール呼びに対して割り当てるカゴを、カゴ割当演算より決定する。ホール呼びの情報は、ホール呼びの発生時刻、ホール呼びの発生階床、ホール呼びの方向（ＵＰまたはＤＯＷＮ）等を含む。
【００１７】
また、エレベータ群管理部１１には、各カゴの情報である、「現在位置」「現在進行方向」「現在の荷重」「速度」などのカゴ状態情報を収集するカゴ状態情報収集部１３が備わっている。カゴ状態情報収集部１３は、カゴ割当演算処理部２１による割当演算時に、各カゴのカゴ状態情報をカゴ割当演算処理部２１へ送る。
【００１８】
また、エレベータ群管理部１１には、カゴ停止情報収集部１４が備わっている。カゴ停止情報収集部１４は、カゴ割当演算処理部２１によるカゴ割当演算時に、各カゴのカゴ制御部３１から割当ホール呼び情報リスト３１ａのデータと、カゴ呼び情報リスト３１ｂのデータを収集し、収集したデータをカゴ割当演算処理部２１へと送る。
【００１９】
交通需要データ生成部１５は、複数の時間帯のそれぞれ毎に、エレベータ稼働中におけるホール呼びおよびカゴ呼びの発生状況（発生したホール呼びの発生時刻、発生階床、発生方向、ならびに発生したカゴ呼びの発生時刻、発生階床など）に基づき、各時間帯における交通需要を計測し、時間帯ごとの交通需要データを生成し、内部の記憶部１５ａに記憶する。交通需要データは、たとえば階床間の移動頻度であるOD表と、需要の平均発生間隔とを含む。なお時間帯を考慮することなく交通需要データを生成することも本発明は含む。
【００２０】
仮想交通需要発生部１６は、カゴ割当演算処理部２１によるカゴ割当演算時に、現在時刻または検知されたホール呼びの発生時刻、に対応する時間帯における交通需要データと、乱数発生器１７とを用いて、複数の仮想交通需要系列を発生させ、これらをカゴ割当演算処理部２１へと送る。仮想交通需要系列は、複数の仮想交通需要の系列である。各仮想交通需要は、実際には発生していないが将来において発生すると仮定した仮想ホール呼び（発生階床）と、仮想ホール呼びの発生時刻（未来の時刻）と、仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼び（目的階床）とを含む。仮想交通需要は仮想呼びセットとも称される（後述する図２参照）
カゴ割当演算処理部２１は、探索演算処理部２２と運行シミュレーション評価部２３と運行シミュレーション評価結果記憶部２４とからなる探索演算制御部２７を用いて、カゴ割当演算（探索演算）を実行制御する。具体的に、検知されたホール呼び（実ホール呼び）から派生する派生カゴ呼びを予測生成し、実ホール呼びおよび派生ホール呼びを含む実呼びセット（後述する図７参照）を生成する。そして仮想交通需要発生部１６から受けた複数の仮想交通需要系列の各々に上記実呼びセットを組み合わせて複数の組を生成し、各組に対して、予め与えられた評価指標を最小化または最大化するようにカゴ割当を行い、演算結果に基づき各組毎に実ホール呼びに割り当てられたカゴを特定し、決定したカゴの識別子と最小化または最大化された評価値とを表す探索演算結果を探索演算結果記憶部２５に記憶する。カゴ割当決定部２６は、探索演算結果記憶部２５に記憶された各組の探索演算結果に基づき、実ホール呼びに対するカゴ割当てを最終決定する。カゴ割当決定部２６は、当該決定されたカゴにより実ホール呼びへ応答する示した割当結果データ（具体的には実ホール呼びの情報）を、当該決定されたカゴのカゴ制御部３１に対して送る。カゴ制御部３１は、送られた実ホール呼び情報を割当ホール呼び情報リスト３１ａに追加する。
【００２１】
上記の各構成要素は、コンピュータソフトウェア、またはコンピュータソフトウェアとハードウェアの組合せにより実現することが出来る。コンピュータとエレベータ実機との間は、制御に必要な電気信号を送受信するための制御盤や通信インターフェースを介して接続される。
【００２２】
上記のように構成されたエレベータ群管理システムの動作について詳細に説明する。
【００２３】
ビル内においてエレベータの乗車を希望する乗客はホール呼びボタン４１を押下することで、エレベータ群管理部１１へエレベータカゴの配車要求（ホール呼び）を行なう。このエレベータカゴの配車要求は「新規ホール呼びの発生」という形でホール呼び検知部１２により検知される。検知されたホール呼び（実ホール呼び）の情報は、カゴ割当演算処理部２１へと送信される。上述したように、検知されたホール呼び（実ホール呼び）の情報は、ホール呼びの発生時刻、ホール呼びの発生階床、ホール呼びの方向（ＵＰまたはＤＯＷＮ）等を含む。
【００２４】
カゴ割当演算処理部２１は、ホール呼び情報の取得をトリガにして、検知されたホール呼び（実ホール呼び）に対する割当カゴを決定するカゴ割当演算処理を開始する。
【００２５】
具体的には、まず演算に必要な情報を収集するために、仮想交通需要発生部１６とカゴ状態情報収集部１３とカゴ停止情報収集部１４に情報を送るように指令する。
【００２６】
カゴ割当演算処理部２１から指令を受けた仮想交通需要発生部１６では、交通需要データ生成部１５内の記憶部１５ａを参照し、現在時刻に対応する交通需要データを元にして、仮想的な仮想交通需要を複数系列発生させる（複数の仮想交通需要系列を発生させる）。このときの発生には乱数発生器１７を用いる。そして発生させた複数の仮想交通需要系列をカゴ割当演算処理部２１へと送る。
【００２７】
またカゴ演算処理部２１から指令を受けたカゴ状態情報収集部１３は、各カゴの「現在位置」「現在進行方向」などのカゴ状態情報を収集し、これらをカゴ割当演算処理部２１へと送る。
【００２８】
またカゴ演算処理部２１から指令を受けたカゴ停止情報収集部１４は、各カゴ３３に備わっているホール呼びリスト３１ａとカゴ呼び情報リスト３１ｂのデータ（カゴ停止情報）をカゴ割当演算処理部２１へと送る。
【００２９】
尚、仮想交通需要発生部１６とカゴ状態情報収集部１３とカゴ停止情報収集部１４は並列に動作を実行可能であり、各々が発生させるべきあるいは収集すべき情報が集まった段階でカゴ割当演算処理部２１へ順次、データを送る。
【００３０】
ここで仮想交通需要発生部１６の動作についてさらに詳細に説明する。ある時間帯においてホール呼びが発生すると、その時間帯におけるOD表と平均需要発生間隔とを交通需要データ生成部１５の記憶部１５ａから読み出し、読み出したデータと、乱数発生器１７による乱数とから複数の仮想交通需要系列を発生させる。そして、カゴ演算処理部２１からの送信指令を受けると、これら複数の仮想交通需要系列をカゴ演算処理部２１に送る。
【００３１】
図２は、仮想交通需要発生部１６により発生されられたV個の仮想交通需要系列の例を示す。各仮想交通需要系列はそれぞれＮ個の仮想交通需要（Ｎ個の仮想呼びセット）を含む。仮想交通需要毎に、上段が仮想ホール呼び、下段が派生カゴ呼びを示す。例えば、V=1の仮想交通需要系列を例にとると、インデックス１〜Ｎの仮想交通需要を含んでおり、このうちインデックス1の仮想交通需要は以下を意味する。すなわち現在時刻（時刻T=0とする）から4秒後の時刻T=4に出発階（O）が1階であるホール呼び（仮想ホール呼び）が発生し、行先階(D)が6階のカゴ呼び（派生カゴ呼び）が発生することを意味する。仮想交通需要の時刻は実ホール呼びの発生時刻よりも未来の時刻である。なお図２に示した仮想交通需要（仮想呼びセット）は図３のように１つの段により簡潔に表記することも可能である。
【００３２】
仮想交通需要系列毎に、Ｎ個の仮想交通需要を、乱数発生器１７を用いて発生させるが、発生方法としては、たとえば、仮想交通需要の発生時刻（仮想ホール呼びの発生時刻）はポアソン分布に従うように乱数で決定し、出発階と行先階の組であるOD（すなわち仮想ホール呼びの発生階床と、派生カゴ呼びの目的階床）は、発生時刻に対応する時間帯のOD表（交通需要データ生成部の記憶部１５ａに格納されている）の分布に従うように乱数で決定することができる。
【００３３】
なお本例ではＮ個の仮想交通需要の発生時刻がすべて１つの時間帯に含まれず異なる時刻帯にまたがる場合も想定され得るが、この場合は、異なる時刻帯に含まれる発生時刻の仮想交通需要の発生については当該異なる時間帯のOD表を用いるようにしてもよいし、あるいはそれは誤差の範囲として許容し、同じ時間帯のＯＤ表を使用するようにしてもよい。
【００３４】
ここでOD表の分布に従うようにOD（出発階と行先階）を決定するにあたって、OD表で表現される交通流をフィルタリングおよびクラスタリングすることにより複数の代表的な交通流を生成し、これらの代表的な交通流の１つまたは複数に従うようにODを決定することもできる。以下これについて詳細に説明する。
【００３５】
仮想交通需要発生部１６は、該当するOD表で表現される交通流をフィルタリングし、さらにクラスタリングすることにより代表的ないくつかの交通流に分類する。  
たとえば図４のようにOD表が形成されているとする。ここで、Orig1は出発階床が1階であることを示し、Dest1は目的階床が1階であることを示す。このとき、OD値を所定の位で四捨五入などによりフィルタリングする。また、閾値以下の値を0とする方法も考えられる。ここでは、OD値を四捨五入する方法について説明をする。
【００３６】
図４のOD表においてOD値を１の位で四捨五入すると図５に示すOD表が得られる。図５のOD表をグラフにより表現すると、図６に示すようになる。
【００３７】
図５または図６のフィルタリングされたOD表をさらにクラスタリングすることにより、図６に示すように、元のOD表の交通流を、６つの代表的な交通流（交通流１〜６）に分類することができる。
【００３８】
仮想交通需要発生部１６は、図６に示した交通流１〜６が独立または混在するようにN個の仮想交通需要を含む系列を、複数発生させる。
【００３９】
ここで独立に発生させるとは、交通流１〜６のうち１つの交通流のみを用いて仮想交通需要を発生させることである。たとえば交通流1のみを用いて仮想交通需要を発生させる。すなわち交通流1は各階から1階へ向かう交通流であり、このような仮想交通需要を系列毎に、N個発生させる。
【００４０】
また、混在させるとは、交通流１〜６から選択した複数の交通流を用いて仮想交通需要を発生させる。たとえば交通流1と交通流2との合計交通流に従うように仮想交通需要を発生させる。なお、交通流1は先に述べたように各階から1階へ向かう交通流であり、交通流2は1階から各階へ向かう交通流である。
【００４１】
どの交通流を用いるかはたとえば外部から期間を指定した指示を与え、その期間については指示された交通流を用いるようにしてもよいし、その他の方法を用いてもよい。
【００４２】
上述したように、カゴ割当演算処理部２１は、ホール呼び検知部１２により検知されたホール呼び（実ホール呼び）の情報を受け取ると、仮想交通需要発生部１６に対して複数個の仮想交通需要系列の発生および送信を指示し、これらを受け取る。また、カゴ状態情報収集部１３ならびにカゴ停止情報収集部１４に対しても各々が収集する情報の送信を指示しそれぞれから情報を受け取る。
【００４３】
カゴ割当演算処理部２１は、受け取った実ホール呼びの情報から派生カゴ呼びを生成し、実ホール呼び情報と派生カゴ呼びとの組である実ホール呼びセットを各仮想交通需要系列の先頭に付加する。図２に示したV個の仮想交通需要系列のそれぞれに実ホール呼びセットを付加した状態を図７に示す。なお、各仮想交通需要系列に付加された実ホール呼びセットはそれぞれ同一のデータである。カゴ割当演算処理部２１は、要素２２〜２４からなる探索演算制御部２７を用いた探索演算により、各仮想交通需要系列の仮想交通需要がそれぞれ発生したと仮定した場合に、それぞれ将来に亘り最も良いまたは好適なカゴ割当決定となるカゴ（すなわち予め与えられた評価指標を最小化または最大化するカゴ）を実ホール呼びに対して決定しまたそのときの評価値（最小化または最大化された評価値）を取得する。そしてカゴ割当決定部２６において、各決定した割当カゴと各評価値との少なくとも前者に基づき、最終的に実ホール呼びに対して割り当てるカゴを決定する。以下、カゴ割当演算処理部２１の詳細について説明する
カゴ割当演算処理部２１における探索演算処理部２２は、実ホール呼びから派生するカゴ呼び（発生階床）を予測生成する。すなわち、探索演算処理部２２は、ホール呼びから派生カゴ呼びを予測生成するカゴ呼び予測部を具備する。派生カゴ呼びは、例えばホール呼び情報をあらかじめ用意した関数に入力して求めてもよいし、ランダムに求めてもよい。
【００４４】
探索演算処理部２２は、実ホール呼び情報と、実ホール呼びから生成した派生カゴ呼びの情報とを組み合わせた実呼びセットを、各仮想交通需要系列の先頭に付加することにより、割当対象呼びリスト（実呼びセットと仮想交通需要系列との組）を生成する（図７参照）。すなわち、１つの割当対象呼びリストは、１つの実呼びセットと、１つの仮想交通需要系列とを含む。したがって、Ｖ個の仮想交通需要系列に対応して、Ｖ個の割当対象呼びリストが得られる。
【００４５】
探索演算処理部２２は、割当対象呼びリストに含まれる複数の呼びセット（実呼びセット、仮想呼びセットをそれぞれ単に呼びセットと称する）に対して最適または準最適なカゴの割当てパターン（カゴ仮割当パターン）、すなわち後述するモデルデータへの複数の呼びセットの追加パターン、を見つけ出す探索演算処理を実行する。探索演算処理部２２は、探索演算処理により見つけ出したカゴ仮割当パターンに基づき、実ホール呼びを割り当てるのに最適または準最適（後述）なカゴを特定し、特定したカゴの情報（カゴの識別子、評価値など）を探索演算結果記憶部２５に格納する。以上の処理を割当対象呼びリスト毎に行う。
【００４６】
探索演算処理部２２による探索演算処理は、図示しない演算制御部によって制御されるものとする。この演算制御部は演算処理時間を管理し、探索演算処理部２２は演算制御部で管理される探索演算制限時間に達するまで反復的に探索を行なう。探索演算制限時間に達するまでに全処理が完了した場合は最適なカゴ仮割当パターンが見つけ出される。一方、探索演算制限時間に達するまでに全処理が完了しない場合は、処理が行われた範囲で最適（すなわち準最適）なカゴ仮割当パターンが見つけ出される。準最適なカゴ仮割当パターンは、最適なカゴ仮割当パターンに一致する場合もしない場合もある。演算制御部に対する設定によって探索演算制限時間は任意に変更できるものとする。探索演算制限時間は割当対象呼びリスト毎に同一であってもよいし異なってもよい。
【００４７】
図８は、探索演算処理全体の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４８】
まず、ステップＡ１において、任意時刻に任意階床において発生した実ホール呼びの情報から派生カゴ呼び情報を生成し、これらホール呼び情報と派生カゴ呼び情報との組である実呼びセットを生成する。生成した実呼びセットを、複数の仮想交通需要系列のそれぞれの先頭に付加して複数の割当対象呼びリスト（実呼びセットと仮想交通需要系列との組）を生成する（図７参照）。
【００４９】
次に、ステップＡ２において、カゴ状態情報収集部１３からのカゴ状態情報（例えば各カゴの現在位置（移動中の場合には、減速開始して停止できる階床位置））と、カゴ停止情報収集部１４からの割当ホール呼び情報リスト３１ａおよびカゴ呼び情報リスト３１ｂのデータ（カゴ停止情報）とに基づいて、現在時刻における各カゴの階床巡回スケジュールを求める。そして、求めた各カゴの階床巡回スケジュールの集合であるモデルデータを作成する。ここで作成したモデルデータは初期モデルデータと称される。
【００５０】
ここでモデルデータについて説明する。
【００５１】
モデルデータとは、上述のようにカゴ毎の階床巡回スケジュールを纏めて表現したデータである。各カゴの階床巡回スケジュールは、各カゴの現在位置、各カゴのカゴ呼び情報、各カゴのホール呼び割当て情報等に基づいて簡易的な模擬実験（シミュレーション）を行うことにより高速に見積もり可能である。
【００５２】
図９は、モデルデータの一例を示す。
【００５３】
行データは、階床へのカゴの停止に関するデータである（以後、カゴ停止データと称する）。
【００５４】
「データNo」は、カゴ停止データを識別するIDである。
【００５５】
「カゴ番号」は、カゴ毎に割り振られたカゴIDであり、本例ではカゴが2台の場合の例が示される。
【００５６】
「階床」はカゴが停止する階床のIDを指す。
【００５７】
「方向」はUPとなっていれば 上方向ホール呼び停止、DNとなっていれば下方向ホール呼び停止、Cとなっていればカゴ呼び停止を表している。
【００５８】
「発生時刻」はカゴ停止の要因となるホール呼びの発生時刻を現在時刻 （= 0）を基準として表す。
【００５９】
「到着時刻」はカゴが階床へ到着する予定時刻を現在時刻（ = 0）を基準として表す。
【００６０】
「出発時刻」はカゴが階床を出発する予定時刻を現在時刻（ = 0）を基準として表す。
【００６１】
「前停止階データNo」は、１つ前に停止した階床についてのカゴ停止データを示すデータNoであり、-1ならば前の停止階床は無いことを示す。
【００６２】
「次停止階データNo」は、次に停止する階床についてのカゴ停止データを示すデータNoであり、-1ならば次の停止階床は無いことを示す。
【００６３】
カゴ呼び停止を示すカゴ停止データにおける「発生時刻」の欄の値は0としているがこれはカゴ呼び停止が現在時刻に発生したという意味ではない。すなわち、本実施の形態ではカゴ呼びの発生時刻を特に演算で使用しないため便宜的に０を入れることとしている。
【００６４】
図９の例では、説明を簡単にするために1階床間の移動に要する時間を5秒、階床停止に伴うカゴの停止時間をホール呼び、カゴ呼び共に5秒として、到着時刻、出発時刻を計算している。実際にはこれらの数値はエレベータ仕様に応じて決定される。
【００６５】
階床の巡回順序は、「前停止階データNo」と「次停止階データNo」を辿ることで表現され、モデルデータは所謂連結リストのようなデータ構造となっている。
【００６６】
また、ここでは、モデルデータの作成ルールとして、同一階床にホール呼び停止とカゴ呼び停止とが発生している場合には、カゴ呼び停止の処理後にホール呼び停止を処理することとしている。これは通常のエレベータシステムにおいて降車客が降りてから、乗車客が乗り込むのが普通であることに対応させたものである。なお、このような処理は一例であり、本発明はこのような一例に制限されるものではない。
【００６７】
図８に戻り、ステップＡ３では、ステップＡ１で作成した割当対象呼びリストの中から、まだ選択されていない割当対象呼びリストを１つ選択する。
【００６８】
ステップＡ４では、ステップＡ２で作成した初期モデルデータを探索用リストの先頭にセットする。探索用リストは、モデルデータを複数格納できるリストである。本ステップＡ２ではこのような探索用リストの先頭に初期モデルデータをセットする。探索用リストは、後述する保存用リストとともに、運行シミュレーション評価結果記憶部２４に記憶されている。
【００６９】
ステップＡ５では、探索用リストにセットされた初期モデルデータを元にして、探索演算処理部２２と運行シミュレーション評価部２３とにより、割当対象呼びリストに含まれる複数の呼びセットに対して最適または準最適なカゴの割当てパターン（カゴ仮割当パターン）を見つける探索演算処理を行う。
【００７０】
図１０は、ステップＡ５で行われる処理の流れを詳細に示したフローチャートである。
【００７１】
ステップＢ１では探索用リストが空か否かをチェックする。探索用リストが空であれば（ステップＢ１のＹＥＳ）、ステップＡ５での処理を終了して、図８のステップＡ６へ移行する。探索用リストが空でなければ（ステップＢ１のＮＯ）探索用リストの先頭からモデルデータを抽出（コピー）し（ステップＢ２）、ステップＢ３へ移行する。
【００７２】
ステップＢ３では、ステップＢ２で抽出したモデルデータに、割当対象呼びリスト内の全ての呼びセットが仮割当て済み（追加済み）であるか否かをチェックする。全ての呼びセットが仮割当て済み（追加済み）であれば（ステップＢ３のＹＥＳ）、ステップＢ４へ移行する。
【００７３】
ステップＢ４ではこのモデルデータを保存用リストへ保存するとともに、このモデルデータを探索用リストから削除し、ステップＢ１へ戻る。ここで保存用リストは、全ての呼びセットの仮割当て（追加）を完了したモデルデータを格納するためのリストである。保存用リストは、複数のモデルデータを格納できる。
【００７４】
一方ステップＢ３において、上記抽出したモデルデータに、まだ仮割当て（追加）を行なっていない呼びセットがあれば（ステップＢ３のＮＯ）、ステップＢ５へ移行する。
【００７５】
ステップＢ５では、上記抽出したモデルデータに対し未仮割当（未追加）である呼びセットＮを割当対象呼びリストから取得する。
【００７６】
ステップＢ６では、取得した呼びセットＮに含まれるホール呼びを追加（挿入）可能な箇所を上記抽出したモデルデータにおいて探索する。
【００７７】
ステップＢ７では、呼びセットＮに含まれる派生カゴ呼びを挿入可能な箇所を上記抽出したモデルデータにおいて探索する。ステップＢ７およびステップＢ６において、挿入可能箇所は、物理的な制約及び、乗客に不快感を与えないために最低限守らなくてはならないカゴの運行規則の制約を満足する箇所とする。
【００７８】
ステップＢ８では、上記抽出したモデルデータのコピーを生成する。
【００７９】
ステップＢ９では、このコピーに、呼びセットＮ（ホール呼びおよび派生カゴ呼び）を挿入してモデルデータを更新する。
【００８０】
ここでステップＢ６〜ステップＢ９について具体例を用いてさらに詳細に説明する。
【００８１】
図９に示したモデルデータを例に、新しいホール呼び「5階上向きホール呼び」と、その派生カゴ呼び「6階へのカゴ呼び」とをカゴ1号機に仮割当てして、モデルデータを更新する例を説明する。
【００８２】
図１１は、「5階上向きホール呼び」と、「6階へのカゴ呼び」を図９に示したモデルデータに挿入する処理を説明する図である。
【００８３】
図１１（Ａ）では、図９に示したモデルデータに「5階上方向ホール呼び」の挿入可能箇所を探索し、図１１（Ｂ）では更にその派生カゴ呼びである「6階へのカゴ呼び」を挿入可能箇所を探索し、探索した箇所にこれらを、図１１（Ｃ）に示すように、挿入する。このとき、「5階上方向ホール呼び」による停止以後に停止する階床の到着時刻および出発時刻等は変更されるため、エレベータの移動時間やカゴ停止時間に応じて、これら到着時刻および出発時刻等を修正する。「5階上方向ホール呼び」と「6階へのカゴ呼び」を、図９のモデルデータに挿入してモデルデータを更新した状態を図１２に示す。
【００８４】
図１２において、新しいカゴ停止データは、モデルデータの最後尾に追加される。図１１（Ｂ）のように、新しい「5階上向きホール呼び」はデータNo4が示す「5階カゴ呼び」の次に挿入されるため、データNo4の「次停止階データNo」は16に更新され、「5階上向きホール呼び」を示すデータNo16の「前停止階データNo」＝4となる。同様にデータNo16が示す「5階上向きホール呼び」の次は新しい「6階へのカゴ呼び」となるため、データNo16の「次停止階データNo」＝17になり、データNo17の「前停止階データNo」= 16、「次停止階データNo」= 5とする。また、新しいカゴ停止データの挿入により、それ以降のカゴ停止データ（No5〜No9）の「到着時刻」、「出発時刻」も変わるため、カゴ階床移動時間ならびにカゴ階床停止時間に応じて、これらのカゴ停止データも更新する。このように、新しい呼び（ホール呼び、カゴ呼び）が挿入されると、挿入された箇所以降のカゴ停止データの「到着時刻」と「出発時刻」とが更新され、さらに巡回順序を示す「前停止階データNo」と「次停止階データNo」も更新される。
【００８５】
図１０に戻り、上述したようにステップＢ９では、上記抽出したモデルデータのコピーに、呼びセットＮ（ホール呼びおよび派生カゴ呼び）を挿入してモデルデータを更新する。
【００８６】
次のステップＢ１０では、更新されたモデルデータの評価値を計算する。ここでは、評価値を、モデルデータに含まれる各ホール呼びの未応答時間（ホール呼び発生時刻からカゴ到着までの時間）の総和としている。ただし、評価値（評価指標）は「最大未応答時間」「サービス時間（ホール呼びに対して階床到着から目的階床到着までの時間）」「平均待ち時間」「平均未応答時間」「最大待ち時間」「最大未応答」「未応答時間が閾値以下である確率」「待ち時間の総和」「サービス時間の総和」などを用いる場合もあり、上記未応答時間の総和に限定するものではない。また評価値（評価指標）は、これらを含む複数の項目のうち少なくとも１つの項目を入力変数とする関数の出力値であってもよい。
【００８７】
ステップＢ１１では、この更新されたモデルデータを探索用リストの空いているところへ追加する。
【００８８】
ステップＢ１２では、探索用リスト内の各モデルデータを評価の高い順（ここでは評価値の小さい順に）ソートする。したがって現時点で最小の評価値をもつモデルデータがリストの先頭に配置される。
【００８９】
ステップＢ１３では、上記抽出したモデルデータにおいて、上記呼びセットＮのホール呼びを挿入可能な全ての箇所について処理を行ったかどうかを判定し、まだ挿入していない箇所があれば（ステップＢ１３のＮＯ）、ステップＢ１４に移行して、上記呼びセットＮにおけるホール呼びを挿入可能な他の箇所を探索する。そして、ステップＢ７に戻り、呼びセットＮにおけるカゴ呼びを挿入可能な箇所を探索する。
【００９０】
ステップＢ１３において、上記呼びセットＮのホール呼びを挿入可能な全ての箇所について処理を行ったと判定された場合は（ステップＢ１３のＹＥＳ）、ステップＢ１５へ移行する。なお、呼びセットＮのホール呼びを挿入名可能な箇所が複数ある場合において１箇所について処理した場合は無条件にステップＢ１５へ進むようにしてもよい。
【００９１】
ステップＢ１５では、割当可能な全てのカゴについて処理を終了したかを判定する。割当可能でないカゴとしては、ホール呼びの発生階が、非停止階にあたるカゴがある。全てのカゴについて処理を終了していなければ、ステップＢ１６に移行して次のカゴを選択し、ステップＢ６に戻る。
【００９２】
一方、全てのカゴについて処理を終了していれば（ステップＢ１５のＹＥＳ）、上記抽出したモデルデータを探索用リストから削除して、ステップＢ１７に移行し、探索演算制限時間に達したかどうかを判定する。探索演算制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１に戻る。探索演算制限時間に達していれば（ステップＢ１７のＹＥＳ）、探索演算処理を終了して、図８のステップＡ６へ移行する。このように探索演算制限時間を設け、探索演算制限時間に達した場合は、全てのカゴに対する全ての呼びセットの仮割当てが終了していなくとも、途中で探索を打ち切ることで、エレベータ群管理におけるリアルタイム性を実現する。
【００９３】
ステップＢ１７において、探索演算制限時間に達すると（ステップＢ１７のＹＥＳ）、図８に示すようにステップＡ６に移行して、保存用リスト内の各モデルデータを評価値の小さい順にソートする。したがって現時点で最小の評価値をもつモデルデータがリストの先頭に配置される。
【００９４】
次の、ステップＡ７では、保存用リストが空かどうかを判定する。
【００９５】
保存用リストが空でなければ（ステップＡ７のＮＯ）、ステップ７へ移行して、保存用リストから先頭のモデルデータを取得し、ステップＡ１０に移行する。
【００９６】
保存用リストが空ならば（ステップＡ７のＹＥＳ）、ステップＡ９へ移行して、探索用リスト（評価値の小さい順にソートされている）における先頭のモデルデータを取得し、ステップＡ１０に移行する。
【００９７】
ステップＡ１０では、ステップＡ８もしくはステップＡ９で取得したモデルデータから、任意時刻任意階床において発生した実ホール呼びを割り当てるカゴを特定し、特定したカゴとモデルデータの評価値とを含む探索演算結果を取得し、探索演算結果記憶部２５に記憶する。
【００９８】
ステップＡ１１では、ステップＡ１で作成されたすべての割当対象呼びリストが選択されたか否かを判断し、まだ選択されていない割当対象呼びリストが存在するときは（ＹＥＳ）、ステップＡ３に戻ってまだ選択されていない割当対象呼びリストを選択し、ステップＡ４〜Ａ１０を再度行う。すべての割当対象呼びリストについてステップＡ４〜Ａ１０が実行されたときは（ＮＯ）、本フローの処理を終了する。
【００９９】
上記フローにおいて、ステップＡ７、ステップＡ８、ステップＡ９を行う代わりに、保存用リストの先頭のモデルデータの評価値と、探索用リストの先頭のモデルデータの評価値とを比較し、評価値の良いモデルデータを取得してもよい。
【０１００】
以上において、ステップＡ６およびステップＢ１２で実行される、評価値に基づくモデルデータのソートでは、そのままモデルデータ同士の評価値を比較すると、仮割当てを行なっているホール呼びが少ないモデルデータの評価値が良くなり、これでは比較の精度が低減する。そこで、仮割当てしたホール呼びの数が異なるモデルデータ同士であっても評価値の比較を適正に実行できるように、例えば以下のようにしてもよい。
【０１０１】
すなわち、呼びセットを１つモデルデータに仮割当てした際の評価値の増加を記憶し、呼びセットを仮割当てるごとに増加値の平均を求める。この平均を評価値見積もり値として調整に用いる。具体的には、比較の際に、仮割当てされている呼びセットが少ない方のモデルデータの評価値に、呼びセットの数の差分に上記増加値の平均値を乗じたものを加算し、この加算結果を評価値として用いる。なおこの見積もり値（予測値）が実際に呼びセットを仮割当てした際の評価値増分に近いほど、より適正な探索が進行することとなる。このように、見積もり値を用いて探索ノード（モデルデータ）に優先度付け（評価付け）を行って探索を行う方法は「Ａ探索」と呼ばれ、人工知能分野に利用されている。
【０１０２】
ここで、図８および図１０のフローチャートで説明した探索演算処理についての理解を深めるため、図１３〜図１８を用いて、探索演算処理の補足説明を行なう。
【０１０３】
以下の補足説明ではエレベータカゴが2台（１号機および２号機）の場合を例に取って説明する。
【０１０４】
先ず、図１３に示すように、現在の各カゴの階床巡回スケジュールの集合を表すモデルデータ（初期モデルデータ）を生成し（ステップＡ２）、割当対象呼びリストを１つ選択し（ステップＡ３）、探索用リストの先頭へ初期モデルデータをセットする（ステップＡ４）。ここではステップＡ３で選択した割当対象呼びリストは、「2階上方向ホール呼び」の実ホール呼びと、「4階上方向ホール呼び」と「7階下方向ホール呼び」の2つの仮想ホール呼びを含むとする。ここでは説明を簡単にするため各ホール呼びから派生するカゴ呼びについては考慮しないものとする。
【０１０５】
次に、図１４に示すように、ステップＢ１〜ステップＢ１２までの一連の処理を行う。
【０１０６】
まず、探索用リストには初期モデルデータが存在するため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータ、つまり初期モデルデータを抽出する（ステップＢ２）。初期モデルデータには割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが追加されていないため（ステップＢ３のＮＯ）、初期モデルデータに追加していない「2階上向きホール呼び」を割当対象呼びリストから取得する（ステップＢ５）。初期モデルデータに「2階上向きホール呼び」を1号機に割当てた場合のモデルデータ1を作成し（ステップＢ６〜Ｂ９）、モデルデータ1の評価値を計算する（ステップＢ１０）。計算の結果、５０の評価値が得られたとする。作成したモデルデータ1を探索用リストに格納し（ステップＢ１１）、探索リスト内のモデルデータを評価値の良い順（評価値の小さい順）にソートする（ステップＢ１２）。
【０１０７】
「2階上向きホール呼び」を2号機に割当てた場合のモデルデータをまだ作成していないため（ステップＢ１３のＹＥＳ、ステップＢ１５のＮＯ）、図１５に示すように、２号機についてもモデルデータ２を作成する（ステップＢ１６、ステップＢ６〜Ｂ９）。そして、モデルデータ２の評価値を計算し（ステップＢ１０）、モデルデータ２を探索用リストに格納し（ステップＢ１１）、探索用リスト内のモデルデータを評価値の小さい順にソートする（ステップＢ１２）。モデルデータ２の評価値は６０であるとする。
【０１０８】
「2階上向きホール呼び」について全てのカゴを対象に処理を終了したので、（ステップＢ１５のＹＥＳ）、探索用リストから初期モデルデータを削除し、探索演算制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１へ戻る。
【０１０９】
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータを抽出する（ステップＢ２）。探索用リストはステップＢ１２において評価値の小さい順にソートされているため、図１６に示すように、最も評価の良いモデルデータ1が抽出される。モデルデータ1は割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが追加されたモデルデータではないため（ステップＢ３のＮＯ）、割当対象呼びリストから未追加のホール呼び、ここでは「4階上向きホール呼び」を取得する（ステップＢ５）。
【０１１０】
そして図１４および図１５で示したような一連の処理を行って、図１６に示すように、１号機に「4階上向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-1、２号機に「4階上向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-2をモデルデータ1から作成する。そして、モデルデータ1-１、モデルデータ1-2の評価値を計算し、モデルデータ1-1の評価値として４０、モデルデータ1-2の評価値として７０が得られたとする。モデルデータ1-1、モデルデータ1-2は探索用リストに格納され、評価値の小さい順にソートされる。モデルデータ1は探索用リストから削除され、制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１に戻る。
【０１１１】
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータを抽出する（ステップＢ２）。探索用リストはステップＢ１２において評価値の小さい順にソートされているため、図１７に示すように、最も評価の良いモデルデータ1-1（評価値４０）が抽出される。モデルデータ1-1は割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが追加されたモデルデータではないため（ステップＢ３のＮＯ）、割当対象呼びリストから未追加のホール呼び、「7階下向きホール呼び」を取得する（ステップＢ５）。
【０１１２】
そして、図１７に示すように、１号機に「7階下向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-1-1、２号機に「7階下向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-1-2をモデルデータ1-1から作成する。そして、モデルデータ1-１-1、モデルデータ1-1-2の評価値を計算し、モデルデータ1-1-1の評価値として５５、モデルデータ1-1-2の評価値として６５が得られたとする。モデルデータ1-1-1、モデルデータ1-1-2は探索用リストに格納され、評価値の小さい順にソートされる。モデルデータ1-1は探索用リストから削除され、制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１に戻る。
【０１１３】
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、すなわち探索用リストにはモデルデータ2、モデルデータ1-2、モデルデータ1-1-1、モデルデータ1-1-2が格納されているため、探索用リストから先頭のモデルデータを抽出する（ステップＢ２）。探索用リストはステップＢ１２において評価値の小さい順にソートされているため、図１８に示すように、最も評価の良いモデルデータ1-1-1（評価値５５）が抽出される。
【０１１４】
抽出されたモデルデータ1-1-1は、割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが割当完了しているモデルデータであるため（ステップＢ３のＹＥＳ）、モデルデータ1-1-1を保存用リストへ移し、探索用リスト内からモデルデータ1-1-1を削除する（ステップＢ４）。
【０１１５】
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータ、すなわち最も評価の良いモデルデータ2を取得する（ステップＢ２）。
【０１１６】
取得したモデルデータ2を元に、「4階上向きホール呼び」をカゴ1号機に割当てた場合のモデルデータ2-1と、カゴ2号機に割当てた場合のモデルデータ2-2とを作成し、作成したモデルデータ2-1、2-2（図示せず）の評価値を計算する。そして、モデルデータ2-1、2-2を探索用リストへ格納し、探索用リスト内のモデルデータを評価値の小さい順にソートし、モデルデータ2を削除する。
【０１１７】
ここで、探索演算制限時間に達したとすると（ステップＢ１７のＹＥＳ）、ステップＡ６へ移行する。ステップＡ６では、保存用リスト内のモデルデータを評価値の小さい順にソートする。保存用リストは空でないため（ステップＡ７のＮＯ）、すなわち保存用リストにモデルデータ1-1-1が格納されているため、保存用リストの先頭のモデルデータを取得する（ステップＡ８）。つまり保存用リストから最も評価の良いモデルデータであるモデルデータ1-1-1を取得する。そして、取得したモデルデータ1-1-1から、割当て対象となる「2階上向きホール呼び」が割当られているカゴ番号と、このときの評価値とを取得する。モデルデータ1-1-1では、「2階上向きホール呼び」はカゴ1号機に割当てられているため、「カゴ1号機」とこのときの評価値５５とを探索演算結果として取得し、探索演算結果記憶部２５に格納する（ステップＡ１０）。図１８の木構造において、ルートノードから、末端の選択ノードまでの１つのパスは、最適または準最適なカゴ仮割当パターンである。
【０１１８】
カゴ割当決定部２６は、探索演算結果記憶部２５内に割当対象呼びリスト毎（実呼びセットと仮想交通需要系列との組毎）に記憶された、割当カゴの識別子と評価値との組に基づき、実ホール呼びに対して割り当てるカゴ割当を最終決定する。例えば、仮想交通需要系列毎の評価値をEv(v=1,2,・・・V)とし、以下のように探索演算結果記憶部２５内にデータが記憶されているとする。
【表１】
2010222074.tif 000003
【０１１９】
（１）カゴ割当決定部２６は、評価値を使用しない最も単純な決定例としては、上記データにおいて、回数が最も多いカゴを決定することがある。
【０１２０】
（２）また評価値を使用する決定例としては、たとえば最も大きいまたは小さい評価値をもつカゴを決定することがある。たとえば評価値が平均待ち時間、平均未応答時間、最大待ち時間、最大未応答時間、未応答時間の総和、待ち時間の総和、サービス時間、サービス時間の総和、などのときは最も小さい評価値をもつカゴを決定し、一方、評価値が、未応答時間が閾値以下である確率等のときは最も大きい評価値をもつカゴを決定する。
【０１２１】
またその他の例としては以下の（３）〜（６）がある。
【０１２２】
（３）割当カゴ毎に、以下のように、評価値の平均を計算する。下記式においてNiはカゴiを割当解としてもつ仮想交通需要系列の個数を示す。
【数１】
2010222074.tif 000004
【０１２３】
そして、カゴ割当決定部２６は、最も小さいまたは大きい平均値をもつカゴを、ホール呼びに対する最終的な割当カゴとして決定する。たとえば評価値が平均未応答時間、平均待ち時間、最大待ち時間、最大未応答時間、未応答時間の総和、待ち時間の総和、サービス時間、サービス時間の総和などであるときは、平均評価値が最も小さいカゴを決定し、一方、評価値が、未応答時間が閾値以下の確率等であるときは最も大きいカゴを決定する。
【０１２４】
（４）カゴ毎に、平均値ではなく、評価値の最大値である最大評価値を計算し、最も小さい最大評価値をもつカゴを決定する。たとえば評価値が平均未応答時間、平均待ち時間、最大待ち時間、最大未応答時間、未応答時間の総和、待ち時間の総和、サービス時間、サービス時間の総和などのときは、最大評価値が最も小さいカゴを決定する。
【数２】
2010222074.tif 000005
【０１２５】
（５）カゴ毎に、評価値の最小値である最小評価値を計算し、最も大きい最小評価値をもつカゴを決定する。たとえば評価値が、未応答時間が閾値以下の確率等であるとき、最小評価値が最も大きいカゴを決定する。
【数３】
2010222074.tif 000006
【０１２６】
（６）評価値の分散を評価する。この場合には、カゴiに対する評価値の平均を
【数４】
2010222074.tif 000007
とすると、
【数５】
2010222074.tif 000008
と計算できる。評価値が平均待ち時間、平均未応答時間、サービス時間などの場合には、たとえば分散が最小のカゴを決定することができる。
【０１２７】
以上のように、本実施の形態によれば、現在のホール呼びおよびカゴ呼びの割当が将来の呼びに与える影響と、将来の呼び発生が現在の割当てに与える影響を考慮して、将来想定される交通需要に対して、ロバストなカゴ割当を実行することができる。またOD表の交通流を代表的な複数の交通流に分類し、このうち１つまたは複数の交通流を元に仮想交通需要系列を発生させるようにしたことにより、たとえば特別な事情で特定の１つまたは複数の代表的な交通流が発生することが予定される期間についてはその１つまたは複数の交通流に基づいて仮想交通需要系列を発生させることで、より好ましいカゴ割当を実行することができる。
【符号の説明】
【０１２８】
１１：エレベータ群管理部
１２：ホール呼び検知部
１３：カゴ状態情報収集部
１４：カゴ停止情報収集部
１５：交通需要データ生成部
１５ａ：記憶部
１６：仮想交通需要発生部
１７：乱数発生部
２１：カゴ割当演算処理部
２２：探索演算処理部
２３：運行シミュレーション評価部
２４：運行シミュレーション評価結果記憶部
２５：探索演算結果記憶部
２６：カゴ割当決定部
２７：探索演算制御部
３１：カゴ制御部
３１ａ：割当ホール呼び情報リスト
３１ｂ：カゴ呼び情報リスト
３２：カゴ呼びボタン
３３：エレベータカゴ
４１：ホール呼びボタン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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