(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エレベータ群システムにおける該エレベータ群に属するエレベータを、発せられた呼びに基づいて制御する方法であって、該エレベータは、同一のエレベータシャフトに配設された１台または複数台のエレベータ乗りかごを含み、該方法は、遺伝的アルゴリズムを使用し、該遺伝的アルゴリズムでは、
少なくとも１つの割当て選択肢、すなわち染色体を形成し、該染色体は有効な各乗り場呼びまたは行き先に関する呼びデータおよびエレベータデータ、すなわち呼び遺伝子を含み、該呼び遺伝子は、前記乗り場呼びまたは行き先呼びに応答するエレベータ乗りかごを統合的に決定し、
各染色体に対してコスト関数の値を決定し、
少なくとも１つの遺伝子に対し、少なくとも１つの染色体を形成し、
形成された各染色体に対し、前記コスト関数の値を決定し、
前記染色体の形成を、終了基準が満たされるまで継続し、
前記コスト関数の値に基づいて、最良の染色体を選択し、
該選択された染色体の最良の遺伝子に応じて、前記エレベータ乗りかごを発せられた呼びに割り当てるエレベータ制御方法において、
該方法はさらに、
前記エレベータの速度特性を決定する走行タイプに関する情報、すなわち走行タイプ遺伝子を、前記呼び遺伝子それぞれに関連して前記染色体に関連付け、前記走行タイプ遺伝子に関連付けられた前記呼び遺伝子により前記エレベータ乗りかごの走路を決定することを特徴とするエレベータ制御方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、該方法はさらに、
前記エレベータの乗りかごの負荷および前記走行タイプによって定義される速度特性を用いて、前記エレベータの運行毎の各エレベータの運動エネルギーを決定する工程と、
前記エレベータ群システムが消費する総エネルギー量を、前記コスト関数またはその一部として選択して、該コスト関数は前記エレベータの運動エネルギー量を利用する項目を含む工程と、
前記エレベータ群システムにおける包括的な全エネルギー消費量の最小値の検出を、前記終了基準として選択する工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法において、該方法はさらに、
前記染色体を、淘汰、交差および／または突然変異によって、前記遺伝的アルゴリズムにおける次の世代として作成する工程を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、前記終了基準は、前記コスト関数の規定値、前記世代の数、前記遺伝的アルゴリズムの処理時間、または母集団の十分な均質性が達成されると満たされることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の方法において、該方法はさらに、
前記コスト関数を定義し、該関数はエネルギー消費量項目および応答時間項目を含んで、これらを所定の重み付け係数で重み付けする工程と、
前記エレベータのモデルおよび前記エレベータ群システムの状態を、前記コスト関数の算出の補助として用いる工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の方法において、該方法はさらに、
前記エレベータ群システムのエネルギー消費量、乗客の待ち時間、該乗客の移動時間、および該乗客の走行時間を含む一連の項目のうち、少なくとも１つの項目を前記コスト関数の項目として選択する工程と、
前記エネルギー消費量を算出する際、前記エレベータの運動エネルギー量、該エレベータに蓄積された位置エネルギー量、摩擦および／またはその他の損失によって消費されるエネルギー量、および送電システム用に再生されるエネルギー量を考慮する工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の方法において、該方法はさらに、
前記各走行タイプに応じて、一連の量のうち少なくとも１つの制限事項を前記速度特性に対して規定する工程を含み、該走行タイプは前記エレベータの最大速度、最大加速度、および最大限度のジャークを含み、該ジャークは時間単位の加速度の変化として定義されることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれかに記載の方法において、該方法はさらに、
前記染色体に対して方向遺伝子を、停止しているエレベータ毎に定義する工程を含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれかに記載の方法において、該方法はさらに、
前記走行タイプとして、「標準」、「やや減速」、「明らかに減速」、「やや加速」、および「明らかに加速」を定義する工程を含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法において、該方法はさらに、
前記エレベータで適用される最大速度を規定することで前記走行タイプを定義し、前記「標準」で該エレベータの定格移動速度、すなわち定格値を適用し、前記エレベータの移動速度をパーセント数値で所定の値分だけ該定格値から外すことで前記「やや減速」、「明らかに減速」、「やや加速」、および「明らかに加速」を定義する工程を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
エレベータ群システムにおける該エレベータ群に属するエレベータを、発せられた呼びに基づいて制御するエレベータ群制御システムであって、エレベータは、同一のエレベータシャフト内に１台または複数台のエレベータ乗りかごを含み、制御システムは、遺伝的アルゴリズムを利用するGAオプティマイザを含み、該GAオプティマイザは、少なくとも１つの割当て選択肢、すなわち染色体を形成し、該染色体は有効な各乗り場呼びまたは行き先呼びに関する呼びデータおよびエレベータデータ、すなわち呼び遺伝子を含み、該呼び遺伝子は、前記各乗り場呼びまたは行き先呼びに応答するエレベータ乗りかごを統合的に決定し、
各染色体に対するコスト関数の値を求め、
少なくとも１つの遺伝子に対し、少なくとも１つの染色体を構築し、
構築された各染色体に対し、前記コスト関数の値を決定し、
前記染色体の形成を、終了基準が満たされるまで継続し、
前記コスト関数の値に基づいて、最良の染色体を選択し、
前記選択された最良の染色体の遺伝子に応じて、エレベータ乗りかごを、発せられた呼びに割り当てる制御システムにおいて、
前記GAオプティマイザはさらに、
前記エレベータの速度特性を決定する走行タイプに関する情報、すなわち走行タイプ遺伝子を、前記呼び遺伝子それぞれに関連して前記染色体に関連付け、前記走行タイプ遺伝子に関連付けられた前記呼び遺伝子により前記エレベータ乗りかごの走路を決定することを特徴とする制御システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記エレベータの乗りかごの負荷および前記走行タイプによって定義される速度特性によって、前記エレベータ運転毎の各エレベータの運動エネルギーを決定し、
前記コスト関数またはその一部として、前記エレベータ群システムが消費する総エネルギーを選択し、該コスト関数は、前記エレベータの運動エネルギーに適用される項目を含み、
前記GAオプティマイザはさらに、前記エレベータ群システムにおける包括的な全エネルギー消費の最小値の検出を終了基準として選択することを特徴とする制御システム。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記染色体を、淘汰、交差および／または突然変異によって、前記遺伝的アルゴリズムにおける次の世代として作成することを特徴とする制御システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザでは、前記終了基準は、前記コスト関数の規定値、前記世代の数、前記遺伝的アルゴリズムの処理時間、または母集団の十分な均質性が達成されると、満たされることを特徴とする制御システム。
【請求項１５】
請求項１１ないし１４のいずれかに記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記コスト関数を定義し、該関数は、エネルギー消費量項目および応答時間項目を含んで、これらを所定の重み付け係数で重み付けし、
該GAオプティマイザはさらに、前記エレベータのモデルおよび前記エレベータ群システムの状態を、該コスト関数の算出の補助として用いることを特徴とする制御システム。
【請求項１６】
請求項１１ないし１５のいずれかに記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記エレベータ群システムのエネルギー消費量、乗客の待ち時間、該乗客の移動時間、および該乗客の走行時間を含む一連の項目のうち、少なくとも１つの項目を前記コスト関数の項目として選択し、
前記エネルギー消費量を算出する際、前記エレベータの運動エネルギー量、該エレベータに蓄積された位置エネルギー量、摩擦および／またはその他の損失によって消費されるエネルギー量、および送電システム用に再生されるエネルギー量を考慮することを特徴とする制御システム。
【請求項１７】
請求項１１ないし１６のいずれかに記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記各走行タイプに応じて、一連の量のうちの少なくとも１つの制限事項を、前記速度特性に対して規定し、該走行タイプは、前記エレベータの最大速度、最大加速度、および最大限度のジャークを含み、該ジャークは時間単位の加速度の変化として定義されることを特徴とする制御システム。
【請求項１８】
請求項１１ないし１７のいずれかに記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記染色体に対して方向遺伝子を、停止しているエレベータ毎に定義することを特徴とする制御システム。
【請求項１９】
請求項１１ないし１８のいずれかに記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記走行タイプとして、「標準」、「やや減速」、「明らかに減速」、「やや加速」、および「明らかに加速」を定義することを特徴とする制御システム。
【請求項２０】
請求項１９に記載の制御システムにおいて、前記GAオプティマイザはさらに、
前記エレベータで適用される最大速度を規定することによって、前記走行タイプを定義し、前記「標準」で、該エレベータの定格移動速度、すなわち定格値を適用し、前記エレベータの移動速度をパーセント数値で所定の値分だけ定格値から外すことで前記「やや減速」、「明らかに減速」、「やや加速」、および「明らかに加速」を定義することを特徴とする制御システム。
【請求項２１】
エレベータ群システムにおける該エレベータ群に属するエレベータを、発せられた呼びに基づいて制御するコンピュータプログラムであって、前記エレベータは、前記同一のエレベータシャフトに配設された１台または複数台のエレベータ乗りかごを含み、前記プログラムは遺伝的アルゴリズムを用い、該プログラムはプログラムコードを含み、該プログラムコードは、データ処理装置内で走る際に、以下の各工程のアルゴリズムを実行する、すなわち、
少なくとも１つの割当て選択肢、すなわち染色体を形成し、該染色体は有効な各乗り場呼びまたは行き先に関するデータおよびエレベータデータ、すなわち呼び遺伝子を含み、該呼び遺伝子は、前記各乗り場呼びまたは行き先呼びに応答するエレベータ乗りかごを統合的に決定し、
各染色体に対するコスト関数の値を決定し、
少なくとも１つの遺伝子に対し、少なくとも１つの染色体を形成し、
形成された各染色体に対し、前記コスト関数の値を決定し、
前記染色体の形成を、終了基準が満たされるまで継続し、
前記コスト関数の値に基づいて、最良の染色体を選択し、
前記選択した染色体の最良の遺伝子に応じて、エレベータ乗りかごを、発せられた呼びに割り当てるコンピュータプログラムにおいて、
前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに
前記エレベータの速度特性を決定する走行タイプに関する情報、すなわち走行タイプ遺伝子を、前記呼び遺伝子それぞれに関連して前記染色体に関連付けて、前記走行タイプ遺伝子に関連付けられた前記呼び遺伝子により前記エレベータ乗りかごの走路を決定することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
前記エレベータの乗りかごの負荷および前記走行タイプによって定義される前記速度特性を用いて、前記エレベータ運転毎の各エレベータの運動エネルギーを決定する工程と、
前記エレベータ群システムが消費する総エネルギーを、前記コスト関数またはその一部として選択し、該コスト関数は、前記エレベータの運動エネルギーに適用する項目を含む工程と、
前記エレベータ群システムにおける包括的な全エネルギー消費量の最小値の検出を、前記終了基準として選択する工程とを実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２３】
請求項２１または２２に記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
前記染色体を、淘汰、交差および／または突然変異によって、前記遺伝的アルゴリズムにおける次の世代として作成する工程を実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２４】
請求項２３に記載のコンピュータプログラムにおいて、前記終了基準は、前記コスト関数の規定値、前記世代の数、前記遺伝的アルゴリズムの処理時間、または母集団の十分な均質性が達成されると満たされることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２５】
請求項２１ないし２４のいずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
前記コスト関数を定義して、該関数はエネルギー消費量項目および応答時間項目を含み、これらを所定の重み付け係数で重み付けする工程と、
前記エレベータのモデルおよび前記エレベータ群システムの状態を、該コスト関数の算出の補助として用いる工程とを実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２６】
請求項２１ないし２５のいずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
前記エレベータ群システムのエネルギー消費、乗客の待ち時間、該乗客の移動時間、および該乗客の走行時間を含む一連の項目のうちの少なくとも１つの項目を前記コスト関数の項目として選択する工程と、
前記エネルギー消費量を算出する際、前記エレベータの運動エネルギー量、該エレベータに蓄積された位置エネルギー量、摩擦および／またはその他の損失によって消費されるエネルギー量、および送電システム用に再生されるエネルギー量を考慮する工程とを実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２７】
請求項２１ないし２６のいずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
一連の大きさのうちの少なくとも１つの制限事項を、前記速度特性に対して規定する工程を実行し、該走行タイプは前記エレベータの最大速度、最大加速度、および最大限度のジャークを含み、該ジャークは時間単位の加速度の変化として定義されることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２８】
請求項２１ないし２７のいずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
前記染色体に対して方向遺伝子を、停止しているエレベータ毎に定義する工程を実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項２９】
請求項２１ないし２８のいずれかに記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
前記走行タイプとして、「標準」、「やや減速」、「明らかに減速」、「やや加速」、および「明らかに加速」を定義する工程を実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項３０】
請求項２９に記載のコンピュータプログラムにおいて、前記プログラムコードはデータ処理装置内で走る際、さらに、
前記エレベータで適用される最大速度を規定することで前記走行タイプを定義し、前記「標準」で該エレベータの定格移動速度、すなわち定格値を適用し、前記エレベータの移動速度をパーセント数値で所定の値分だけ該定格値から外すことで前記「やや減速」、「明らかに減速」、「やや加速」、および「明らかに加速」を定義する工程を実行することを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【発明の分野】
【０００１】
本発明は、エレベータ群制御に関するものである。とくに本発明は、エレベータの位置エネルギーおよび運動エネルギーをとくに考慮して乗り場呼びの割当てを行うことでエレベータ群を制御する方法および装置である。本明細書において、用語「エレベータ」は、エレベータシャフトにエレベータ乗りかごが１基または２基あるいはそれ以上配置されているかどうかに関係なく、１つのエレベータシャフト内で移動する移動質量の総和を意味する。ダブルデッキ乗りかごおよびマルチデッキ乗りかごのシステムでは、乗りかごは互いに順に重なって固定されて、乗りかごがそれぞれ同時に上下の階に対応する。
【発明の背景】
【０００２】
数ある様々なタスクのうち、エレベータ群制御の基本機能の１つに乗り場呼びの割当てがある。割当ての目的は、エレベータシステムを表す動作指標ができるだけ正確になるように、エレベータ乗りかごに対応させる呼びを生成することである。従来、最も一般的に使用されている動作指標は、呼び時間および乗客の待ち時間に関するものである。一般的に、これらの時間から平均値を計算して、時間配分を確定している。
【０００３】
乗り場呼びの割当て方法は多様であり、各エレベータ製造業者はこのタスクを実行するための独自の方法を有している。しかし、様々な方法のすべてに共通する特徴は、どの方法も、それぞれの方法に特有の一連のパラメータを有し、このパラメータが、用いられる方法の実行に影響を及ぼすことである。
【０００４】
監視対象は、通常は、乗り場呼び、乗りかご呼び、エレベータの負荷、およびエレベータの動作状態である。ピーク時には、エレベータ利用者の移動時間を最小化するという優先事項に的を絞ることもできる。他の一般的な最適化の対象は、とくに建物の所有者のためのもので、エレベータシステムにおけるエネルギー消費である。
【０００５】
数々の最適化のための対象として、呼び時間、予測される乗客の待ち時間、走行時間および移動時間、停止回数、乗りかごの負荷、同時に発生する乗りかご呼びおよび乗り場呼びの数などが挙げられる。これらの対象のうちのどれを優先事項としなければならないのか、また、混雑状況においてその優先度合はどの程度なのかを決定する必要がある。
【０００６】
エネルギー消費量は重要な最小化対象である。なぜなら、地球上の再生不可能なエネルギー資源には限りがあり、また、エネルギー消費量の増大は、例えば温室効果という形で多くの間接的な影響を及ぼすからである。建物の運営費および維持費に関する限り、これらの費用は、エネルギー消費量の点からみて経済的なエレベータシステムを使用することで操作可能である。香港で行われた、一般的な40階建の住居ビルの公共スペースにおけるエネルギー消費量（つまり、各住戸自体で使用される個人的な電力消費量以外の消費量）に関する調査（Leung Yim、「公営住宅の持続可能性を考慮した建築術」、討議内容「21世紀の建築術」、ロンドン、2001年）によると、エレベータシステムは約18％のエネルギーを消費する。別の調査では、エレベータシステムは建物の総エネルギー消費量の5〜15％を使用すると推算している。１基のエレベータにおけるエネルギー消費量を削減するために、エレベータの輸送能力、モータ、投入される電力の割合、および広くシステムの機械部品の設計を考慮する必要がある。
【０００７】
国際特許出願第WO02/066356号には、エレベータシステムの制御方法が提示され、エレベータ乗客への望ましい所要応答時間を平均して実行することで、エレベータシステムが消費するエネルギーを最小限にしている。この方法では、エレベータ群の所定の応答時間に対して対象値を付し、各乗り場呼びを別々のエレベータに割り当て、応答時間検討の状態が長時間にわたるが、その一方で、システムの消費量は最小となる。応答時間としては、例えば、呼びが発せられてからエレベータが到着するまでの呼び時間、総移動時間、またはエレベータ乗りかご内で費やされる時間のみを検討する走行時間を用いることが可能である。
【０００８】
国際特許出願第WO 02/066356号には、異なる２つの比例しない量、すなわち、待ち時間およびエネルギー消費量を最適化する。これらの量を比例させ同等にするには、エレベータの走路Ｒを選択して、次のコスト項目、
Ｃ＝ＷTＴN（Ｒ）＋ＷEＥN（Ｒ）                （１）
を最小にする。ＴN（Ｒ）は、走路選択肢Ｒの呼び時間の標準合計値であり、同様に、ＥN（Ｒ）は走路選択肢Ｒによる標準のエネルギー消費量である。ＷTおよびＷEは、以下の通り、上述のコスト項目の重み付け係数であり、
【０００９】
【数１】
0005390863.tif 000002
【００１０】
米国特許第6,857,506号公報には、エレベータシステムにおける別の種類の呼び割当て方法が記載されている。この方法では、エネルギー消費量ファイルを作成し、このファイルは２つの階床間での各エレベータ走行により予想されるエネルギー消費量を表している。したがって、エネルギー消費量ファイルの要素は、出発階、到着階、および乗りかごの負荷を変数として有している。２つの階床間の各走行で消費されるエネルギーが分かると、有効な呼びに対するエレベータ乗りかごの走路を算出でき、それによりシステムの総エネルギー消費量を最小限に抑えられる。
【００１１】
またフィンランド特許第115130号公報は、エレベータ群制御に関する。この方法では、乗客の平均待ち時間などの所定の応答時間に対して所望の対象値を設定することも可能である。この場合、エレベータシステムの有効なモデルを最適化に利用して、エネルギー消費量を最小限にすることを目標とする。モデルを用いて、所望の応答時間が予測できる。またシステムは、予想応答時間を利用するPID調節器も含み、よってコスト関数をより効果的に最適化できる。エネルギー消費量のより少ない多数の走路選択肢を最適化手段から取得でき、その選択肢の中から所望する応答時間の対象値に対応する方式が選択される。
【００１２】
上述の従来方式の共通点は、乗客を高い方へ輸送することで起こるシステムの位置エネルギーの変化が最小となるように、エレベータ乗りかごの順路を規定することである。このような関係を考慮して、システムは垂直方向に動くすべての質点、すなわち、カウンタウェイトを有するエレベータ乗りかごおよびエレベータの乗客を含んでいる。
【００１３】
従来技術の問題点は、従来技術に基づくエネルギー消費量の最小化において、システムで動かされる質量、および走路の長さ、つまり出発階と到着階の間の高度差のみを考慮していることである。エネルギー消費量の最適化を考える場合、エレベータの速度に関連するエネルギー項目を含むことで、より正確に最適化することができる。
【発明の目的】
【００１４】
本発明は、エレベータ乗りかごの割当て方法を開示することを目的とし、この方法では、エレベータシステムにおける位置エネルギーと運動エネルギーの両方を考慮して、システムが消費するエネルギー量を最小限に止どめる。
【発明の概要】
【００１５】
本発明による方法は、請求項１の特徴段に開示されている事項により特徴付けられる。本発明による制御システムは、請求項11の特徴段に開示されている事項により特徴付けられる。本発明によるコンピュータプログラムは、請求項21の特徴段に開示されている事項により特徴付けられる。本発明の他の実施例は、他の請求項に開示されている事項により特徴付けられる。また本発明のいくつかの実施例は、本願の明細書および図面に示されている。本願に開示されている発明の内容は、特許請求の範囲に規定されているものとは別の形で規定することも可能である。また、本発明は、とくに表現あるいは内在するサブタスクの点から見た場合、または達成される利点あるいは利点の範疇から見た場合に、いくつかの別々の発明から成っていてもよい。この場合、特許請求の範囲に含まれる特性のいくつかは、別の発明思想の観点から見て不必要であるかもしれない。本発明の様々な実施例における特徴は、本発明の基本概念の枠内で、他の実施例と併用可能である。
【００１６】
本発明は、発せられた呼びに基づいて、エレベータ群に属するエレベータを制御する方法を開示する。エレベータは、同一のエレベータシャフト内に１台または複数台のエレベータ乗りかごを含み、また本方法は遺伝的アルゴリズムを使用する。遺伝的アルゴリズムでは、少なくとも１つの割当て選択肢、すなわち染色体が形成され、染色体は実行中の各乗り場呼びまたは行き先呼びに関する呼びデータおよびエレベータデータを含んでいる。このデータ、すなわち遺伝子は、統合的に各乗り場呼びまたは行き先呼びに応答するエレベータ乗りかごを決定する。また、アルゴリズムでは、各染色体に対するコスト関数の値が定められる。その後、少なくとも１つの遺伝子に対し、少なくとも１つの染色体が構築され、続いて、構築された各染色体に対するコスト関数の値が決定される。染色体の構築は、終了基準が満たされるまで継続される。コスト関数の値に基づいて最良の染色体が選択され、選択した最良の染色体の遺伝子に応じて、発せられた呼びに対してエレベータ乗りかごが割り当てられる。本発明は以下のことを特徴とする。本方法において、走行タイプに関する情報、すなわち走行タイプが速度特性を決定する走行タイプ遺伝子に関する情報は、各呼びデータおよび各エレベータデータと結びつけて染色体と関連付けられ、それに応じて、エレベータ乗りかごを有するエレベータが、出発階と、走行タイプ遺伝子に関連付けられた呼び遺伝子により定義された呼びを発する階との間を移動する。
【００１７】
本発明の一実施例では、エレベータにおける乗りかごの負荷および走行タイプによって定義される速度特性を用いることで、エレベータ運転毎の各エレベータの運動エネルギー量を決定する。エレベータの運動エネルギー量に適用する項目をコスト関数に含めることで、エレベータシステムが消費する総エネルギー量が、コスト関数またはその一部として選択される。エレベータシステムにおける全エネルギー消費量の包括的な最小値の検出を、終了基準として選択する。
【００１８】
本発明の別の実施例では、染色体を、交差および／または突然変異によって淘汰して、遺伝的アルゴリズムにおける次の世代として構築する。
【００１９】
本発明の別の実施例では、コスト関数の規定値、世代の数、アルゴリズムの処理時間、または母集団の十分な均質性が達成されると、終了基準が満たされる。ここで、均質性とは、遺伝的アルゴリズムの次の世代が形成される際、同一の染色体が一つの世代から次の世代へと伝えられる状態を意味する。
【００２０】
本発明の別の実施例では、染色体のコスト関数はエネルギー消費量項目および応答時間項目を含み、これらを所定の重み付け係数で重み付けして関数を定義する。また、エレベータモデルおよびエレベータシステムの状況を、コスト関数算出の補助として用いることができる。
【００２１】
本発明の別の実施例では、エレベータシステムのエネルギー消費量、乗客の待ち時間、乗客の移動時間、および乗客の走行時間を含む一連の項目のうち、少なくとも１つの項目をコスト関数の項目として選択する。また、エネルギー消費量を算出する際、エレベータの運動エネルギー量、エレベータに蓄積された位置エネルギー量、摩擦およびその他の損失によって消費されるエネルギー量、および電源システムへ再生されるエネルギー量を考慮する。
【００２２】
本発明の別の実施例では、一連の量に由来する少なくとも１つの制限事項を、走行タイプに応じたエレベータ走行の速度特性に対して規定する。この一連の量には、エレベータの最大速度、最大加速度、および最大限度のジャークが含まれ、ジャークは時間単位の加速度の変化として定義されている。
【００２３】
本発明の別の実施例では、停止しているエレベータ毎に、染色体に対して方向遺伝子を定義する。
【００２４】
本発明の別の実施例では、走行タイプとして、「標準」、「やや減速」、「明らかに減速」、「やや加速」、および「明らかに加速」を定義する。この際、エレベータで適用される最大速度を規定することで走行タイプを定義し、走行タイプ「標準」はエレベータの定格移動速度を表し、その他の走行タイプでは、エレベータの移動速度をパーセント数値で所定の値分だけ定格値から外れるようにする。
【００２５】
本発明の概念には、方法の他に、同様のエレベータシステムの制御システムも含まれ、上述の方法の各段階をGAオプティマイザで実行する。
【００２６】
さらに、本発明の概念にはコンピュータプログラムが含まれ、このプログラムは、走行が規定されると上述の方法の様々な段階を実行する。
【００２７】
上記から判断できるように、エレベータ乗りかごの最適な（つまり、エネルギー消費量が最小となる）走路を計算する際に、システムの質点に関連する位置エネルギー量と、可動部および回転部に関連する運動エネルギー量の両方を考慮できる。また、摩擦によって生じる損失も検討できる。したがって、本発明の有利な点は、最適化の評価において運動エネルギー量を考慮することにある。これに対して従来技術では、代わりに、位置エネルギー量と摩擦損失だけを考慮している。走行速度特性を最適化に含めると、GAオプティマイザで、エネルギー消費量を最小限に抑えたまま、より多くのルート選択肢を使用することができる。運動エネルギー量は速度の２乗によって決まるため、乗りかごの比較的小さな速度変化によって、システムにおける運動エネルギー量に実質的に影響を及ぼすことができ、このことによってシステム全体のエネルギー量の節約にも影響を及ぼすことができる。例えば、乗りかごの最高速度を±20％変化させると、乗りかごの運動エネルギー量の変化幅を−36％…＋44％にできる。
【００２８】
この際に、遺伝的アルゴリズムにより多くの利用可能な走路選択肢があれば、所望の条件を満たす選択肢が選択される。本発明による状態での最適化は概してよりよく機能することは明白であり、この場合、エレベータシステムのエネルギー消費量は、利用者に提供されるサービスの水準を低下させないにもかかわらず、従来技術に比べて少ない。
【発明の詳細な説明】
【００２９】
本発明固有の特性に関しては、本願特許請求の範囲を参照する。
【００３０】
本発明は、従来の遺伝的アルゴリズムおよび本発明による新しい染色体構造を用い、有効な呼びに基づいてエレベータ乗りかごを割り当てる方法を開示する。本発明の基本概念は、位置エネルギー量の他に、質量およびシステムの速度に関連する運動エネルギー量を検討に取り入れることにある。
【００３１】
使用される個々のエレベータは、３つの質量要素、すなわち、空のエレベータ乗りかご、エレベータのカウンタウェイト、およびエレベータ乗りかご内の乗客を含んでいると考えることができる。エレベータ乗りかごの乗客定員がCC（キログラム）である場合、カウンタウェイトを以下の式が成り立つ大きさにできる。
【００３２】
【数２】
0005390863.tif 000003
【００３３】
消費される機械エネルギー量、およびある階から別の階へのエレベータの走行においてシステムでの使用のために戻される部分の機械エネルギー量は、エネルギー損失がシステム内で起こる摩擦によるものであるとすると、位置エネルギー、運動エネルギー、およびエネルギー損失によって決まる。
【００３４】
【数３】
0005390863.tif 000004
【００３５】
式（4）において、Δｈは出発階と到着階間の距離、ｍpは乗りかごの内部負荷、ｍsは直線的および回転的に動く全質量の有効慣性質量、νは走行中に到達可能な最大速度を表す。Ｆμは、すべての移動部分および乗りかごの牽引装置に作用する総有効摩擦力である。現代の昇降機は、システムの位置エネルギー量および運動エネルギー量をある程度の効率ηRで電源に戻すことができ、その効率は以下のとおりである。
０＜ηR＜１                              （５）
旧来の機械では、エネルギーは負荷抵抗へ導かれ、この場合、効率ηRの係数はゼロである。
【００３６】
エレベータ乗りかごの動きは制御システムで制御され、最新のエレベータにおける制御システムは、閉じたフィードバックループを用いて制御する。これは、エレベータ乗りかごを制御してエレベータ乗りかごの動きを快適に平滑にするためであり、つまりは、乗りかごがジャークしないようにするため、すなわち、この際のda/dt（時間単位の加速変化）を実際にはゼロまたはごく僅かにするためである。エレベータの運転に要するエネルギーは電源から得られ、エネルギーは電気的および機械的損失に費やされる。エレベータ乗りかごが動くと、エネルギーはエレベータ運動エネルギーとして蓄積され、これは、エレベータ乗りかごの運動エネルギーと、カウンタウェイトなど１基のエレベータに含まれる他の可動質量の運動エネルギーとを併せたものである。したがって、エネルギー量および速度の考察を、建物内の少なくとも１つのエレベータシャフトにダブルデッキまたはマルチデッキのエレベータが含まれている他の方式にも適用できる。乗りかごがエレベータの運転後に停止すると、乗りかごの移動方向および乗りかごの負荷に応じて、システムにおける位置エネルギーがエレベータ運転開始時の状態から変化し、運転時の運動エネルギーの一部が位置エネルギーとしてシステムに戻る。満載状態で上方向に移動するエレベータ乗りかごが、その一例として挙げられる。乗りかごの減速段階では、乗りかごの運動エネルギーの一部は摩擦による損失に消費され、また一部は位置エネルギーに変化し、残りのエネルギーは送電システムを介して電源に戻される。エレベータ運転時に消費されるエネルギーを求める一般的な公式を導き出すのは非常に困難である。これは、制御システムおよびそのフィードバック結合が、ならびにある程度ではあるが伝送システムが状況を複雑にするからである。
【００３７】
以下、実行するエレベータシステムにおける各エネルギー項の重み付けの相対的な差異を求める。簡略化のため、３つの異なるエネルギー量（運動エネルギー量、位置エネルギー量、および損失量）はそれぞれ独立しているものとみなす。この場合、各エネルギー項は個々に考察することができる。
【００３８】
電力入力に関しては、以下の式のとおり、位置エネルギーの観点からエネルギー流を検討することができる。
【００３９】
【数４】
0005390863.tif 000005
【００４０】
ここで、ηMは走行時の送電装置の効率係数を、ηRはエネルギー再生（電源で利用するために戻されるエネルギー）の効率係数を表す。
【００４１】
それに対応して、正味運動エネルギーは、乗りかごの最高速度に必要な入力エネルギーと再生されたエネルギーとの差である。
【００４２】
【数５】
0005390863.tif 000006
【００４３】
摩擦によって生じる損失は、次の式から求められる。
【００４４】
【数６】
0005390863.tif 000007
【００４５】
乗り場呼びへの割当ての観点およびエレベータ乗りかごの走路決定の観点から見て、エレベータシステムにおいて最も関心のあるエネルギー形態は、位置エネルギーと運動エネルギーである。エレベータ乗りかごの走路の選択肢を様々に規定することで、移動方向および乗りかごの負荷を変更できる。同時に、ある形態から別の形態に変化するエネルギーの大きさが、決定走路に応じて変わる。エレベータの制御システムは、走行に関係するパラメータに作用することができ、その一番基本的なものとして、エレベータ乗りかごの速度、加速度、およびいわゆるジャーク（先に説明した、単位時間内における加速度の変化）が挙げられる。乗りかごの移動速度は制御によって左右でき、それにより最大速度も（例えば、乗りかごに力を及ぼす期間を調節することで）左右できるため、式（7）で示した運動エネルギーにもこのような方法で直接影響を及ぼす。
【００４６】
次に一例として、空のエレベータ乗りかごと最大積載（満員）状態のエレベータ乗りかごを考察対象とした場合の、運動および位置エネルギーの変化の範囲の大きさの順を考察してみる。空のエレベータ乗りかごの最大積載量（最大乗客数）CCに対する質量が、
ｍcar＝2.5・ＣＣ                        （９）
であるとすると、式（3）に従ってカウンタウェイトの質量は以下の式から求められる。
ｍcw＝３・ＣＣ                          （１０）
他の可動質点（垂下ケーブルなど）の総合質量を、
ｍr＝0.5・ＣＣ                          （１１）
とすると、移動される全質量は以下のとおりである。
ｍS＝ｍP＋６・ＣＣ                      （１２）
さらに、制御システムが、エレベータ乗りかごの最高速度をその定格値の±20％まで変えられるとすると、満載状態のエレベータ乗りかごの状況と、空状態のエレベータ乗りかごの状況との間における運動エネルギーの変動幅は、上記の式を利用して計算できる。
【００４７】
【数７】
0005390863.tif 000008
【００４８】
同様に、概算の位置エネルギー量変動幅を求めることができる。
【００４９】
【数８】
0005390863.tif 000009
【００５０】
式（13）および式（14）から、変動幅の関係を算出できる。
【００５１】
【数９】
0005390863.tif 000010
【００５２】
なお、位置エネルギーの検討のみでエネルギー消費を最適化したい場合には、制御システムは再生に対応しなくてもよい。非再生式のシステムでは、エネルギー消費削減の可能性は、再生式システムと比較して半分であり、したがって、非再生式システムの位置エネルギーの変動幅は、上述の例のとおりである。
【００５３】
【数１０】
0005390863.tif 000011
【００５４】
従来の呼びに基づくエレベータの割当て方法の１つは、遺伝的アルゴリズム（GA）を、とくに大きなエレベータシステムで使用するものである。遺伝的アルゴリズムは、例えば、フィンランド特許第112856号公報に記載されている。また遺伝的アルゴリズムの動作原理は、図１に例示されている。以下にその例を述べる。
【００５５】
遺伝的アルゴリズムは最適な走路の検出を確実に保証するものではないが、実際の適用においてきわめてこれに近い結果が得られる。遺伝的アルゴリズムでは、本システムのエレベータ10の運行ルートを異なる染色体11にコード化15でき、一つの遺伝子17の役割は、有効な呼びを定義し、遺伝子17の値は呼びに割り当てられるエレベータ（エレベータＡまたはＢ）を定義する。図１の例には、２階、４階、５階、および６階で発せられた４つの有効な呼びが示されている。また、特定の方向遺伝子を、停止している（例えば３階に停止している）エレベータに対して定義付けることも可能であり、この遺伝子値は当該エレベータの出発方向を表す「上昇」または「下降」16とすることができる。システムは、例えば無作為に選択した走路選択肢に基づいて処理を開始し、そこに、交差、突然変異、および淘汰18などの、別の遺伝子処置が施される。交差とは、２つの走路選択肢を無作為に統合して、新たな１つの走路選択肢にすることである。突然変異では、染色体の遺伝子値が無作為に変更される。一組の新しい染色体は、これらの遺伝子処置18によって一度に１世代を形成し、同時に、さらなる処理のために、得られた染色体の実行可能性が考察される。実行可能性とは、例えば、一定の待ち時間の値を下げる、または所望のエネルギー消費値を下げることができることである。実行可能性の定義では、エレベータに適用されるモデル12、13を、より有効に利用できる。図１の例では、いわゆるコスト関数14の値を計算して実行可能性を評価する。この例では、計算される関数は呼び時間の総計Ｃである。各走路選択肢11を、コスト関数14の計算に割り当て、また結果として得られたコスト関数の値Ｃを、染色体におけるコスト遺伝子19としてコード化する。アルゴリズムで得られる染色体の計算結果はやがて収束する。言い換えると、例えば、最小値Ｃを示す染色体が、さらなる処理のために最後に選ばれる。最終的に、処理用の最後の一組の染色体から、実行可能性の点で最良あるいは最適な染色体が選択される。エレベータの走路の決定は、選択された染色体の遺伝子に従って制御されて、乗客はエレベータに割り当てられる。遺伝的アルゴリズムはこの原理に基づいて継続的に動作する。これは、新しい有効な呼びをエレベータシステムが認識すると、染色体11を再度定義して、新しい染色体11に上述の処置18を施す必要があるからである。
【００５６】
本発明は遺伝的アルゴリズムを用いるが、このようなやり方に、走行タイプの活用に関する新しい概念を加える。このことは、例えばいくつかの異なる速度分類をエレベータに規定できることを意味し、エレベータは規定された速度で動く。好ましい一実施例では、「速い」、「標準」、または「遅い」の３つの異なる速度分類を規定することができる。また好ましい別の実施例では、「非常に遅い」、「やや遅い」、「標準」、「やや速い」、および「非常に速い」の５つの異なる速度分類を規定することもできる。速度分類は、運行させるエレベータ走行の一部に、エレベータの標準速度を基に走行速度を設定することで規定する。すなわち、エレベータの最大移動速度は、このすべてのエレベータ走行の速度設定値に制限される。速度分類はその定格値（標準）から、例えば±10％または±20％外れるように規定することができる。また、加速度（a）と、時間単位の加速度変化を示すエレベータ乗りかごのジャーク（ジャーク＝Δa/Δt）とを考察に含めることができ、また、同種の速度分類を、運動エネルギーと乗客の快適性の双方に関連するこれらの大きさに対して定義してすることも可能である。したがって、分類の特性として、例えばエレベータ乗りかごの最高速度、最大加速度、および最大許容限度のジャークを規定することが可能であり、またはこれに対して、上述の大きさのうちの１つだけ、あるいは２つを特性に含めることも可能である。
【００５７】
本発明は、新しい型の追加の遺伝子を、各乗り場呼びに関連して図１に示すGAシステムの染色体11に形成することを特徴とする。この種の染色体を図２に例示する。これに関連して、新しい型の遺伝子は、エレベータの走行速度遺伝子あるいは走行タイプ遺伝子と称する。図２の例では、乗りかごの走行速度として３種類の選択肢がある。すなわち、標準走行速度、減速走行速度、および加速走行速度である。エレベータシステムの操作者は、これらの速度を制御システムに設定できる。例えば上述の方法では、低速および高速走行モードを、任意の割合で定格走行速度を下回るまたは上回るようにできる。
【００５８】
図２では、図１の一連の染色体のうち、最上位の染色体11が選択されている。染色体11には４つの有効な呼びが存在し、エレベータＡ20は２階で発せられた上行き呼びに割り当てられ、同様に、エレベータＡ22は４階で発せられた下行き呼びに、エレベータＢ24は５階で発せられた上行き呼びに、エレベータＢ26は６階で発せられた下行き呼びに割り当てられている。また、図１と同じように、染色体11は３階の停止エレベータに関する方向遺伝子16を含んでいる。図２の例では、コスト遺伝子19は、乗客の待ち時間WTと、走路のエネルギー消費量ERとの２つの部分を含んでいる。しかし、コスト遺伝子はこれらの等級に限定されるものではなく、算出するコスト関数の項は、最適化すべき他の量とすることが可能である。また、コスト関数において、異なる量を任意の重み係数で重み付けすることも可能である。
【００５９】
このように本発明は、各乗り場呼びに応じて階床へどのように運行するかを決定する走行タイプ遺伝子を、各呼び遺伝子20、22、24、26に関連付けることを特徴とする。各階間における運転最高速度の分類は、各呼び遺伝子に関連して判断できる。以下では、最適な走路選択肢のために遺伝的アルゴリズムで最終的に得られた結果として、図２のとおりに染色体がエレベータシステムの制御用に選択されるとする。例えば、エレベータＡは最初の呼び20を最低速度で（走行タイプ遺伝子21に従って）走行し、それにより、滑らかでジャークのない乗りかごの走行が確実となる。エレベータが２階の乗り場呼び20で呼ばれた場合、エレベータＡは呼び22に応じるために引き続き４階に向かう。この２回目の階床間走行では、エレベータは定格値を最高速度とする。これは、走行タイプ遺伝子23が、走行速度として「標準」を示しているためである。同様に、エレベータＢは最高速度で３階を離れて５階に向かう（走行タイプ遺伝子25は「速い」）。その後、エレベータＢは、５階と６階の間を、染色体の４番目の遺伝子の組み合わせ26と27が示すような最高速度で移動する。
【００６０】
走行タイプ分類によって、遺伝的アルゴリズムで使用する、エレベータの速度特性、ひいては各エレベータ乗りかごの速度特性が得られる。それによって、各有効呼びに対して乗りかごを割当てるためのさらなる選択肢が得られる。階高さ毎に最高速度を変更可能であるため、様々な走路選択肢に適用される移動時間が変化するだけでなく、ルート上のエレベータに蓄えられた運動エネルギー量も変化する。上記記載によると、エネルギー形態は、電源が供給するエネルギーと運動エネルギーと位置エネルギーとの間で変化し、エネルギーのいくらかは損失で消費され、またいくらかはシステムでの使用のために戻される。この場合、論理的に考えると、例えば最小のエネルギー消費量である走路選択肢では、エレベータ乗りかごで用いられる最大速度が、各エレベータの二階床間での運転を比較すると、一定のままではないと考えられる。したがって、遺伝的アルゴリズムで使用できる選択肢がまだ他にもあるのは明白であり、これらの選択肢から、例えば、エネルギー消費量を最小にする適切なルートを選択できる。例えば、退出輸送時に、乗客が各階から道路に通じる出口階に下りようとする場合、エネルギーの観点から見て、できるだけ多くの乗客をエレベータ乗りかごに収容することがより有利である。速度分類によって、空のエレベータを通常よりも遅い速度で出口階から各階に戻して建物を離れる人々を収集すれば、乗りかごへの乗客の収容を向上させることができる。この場合、エレベータの到着に時間がかかり、通常より多くの乗客がエレベータを待っている。この結果、すでに乗りかごが建物の上のほうの階にいる時点で乗客が詰め込まれ、このことは乗客に関連付けられている位置エネルギーの再生を促進する。こういう状況のため、より多くの選択肢があることから、本発明の拡張は、最適化する対象物に関連付けられて用いられる時間またはエネルギー量に関係なく、より最適化された走路の決定を実現することが可能である。
【００６１】
上述の例では乗り場呼びの割当てのみを取り上げているが、本発明はこのような従来の呼びシステムに限定されるものではない。本発明は、利用者が出発階のロビーにいる時点で行き先階呼びを発する、いわゆる行き先階呼びシステムにも適用可能である。行き先階呼びシステムは、行き先呼びシステムとも呼ばれている。この種のシステムを使用すれば、エレベータ乗りかご内で別途呼びを発する必要がなくなる。エレベータ乗りかごは、この場合、乗客毎に割り当てられ、従来のシステムのように上行き呼びまたは下行き呼び毎に割り当てられることはない。
【００６２】
さらに本発明の基本概念は、ダブルデッキまたはマルチデッキのエレベータシステムにも適用可能である。これらのエレベータシステムでは、２台以上のエレベータ乗りかごが、同一のエレベータシャフト内でそれぞれ順に重なって位置し、１つのシャフトに配設された複数のエレベータ乗りかごが一体となって、可動固定式装置、すなわちエレベータを形成する。２台のエレベータ乗りかご間の距離は、この場合、２つの階床間の距離と同じになるように決められている。割当て方法では、染色体が各エレベータ乗りかごを別々に含み、また必要に応じて、特定のエレベータの方向遺伝子も含む。各染色体、すなわち走路決定選択肢がオプティマイザで評価されると、エレベータシステムのモデルでは、染色体における「独立した」各エレベータ乗りかごが、それぞれが属するエレベータにまず関連付けられる。次に、乗りかごと巻上機とをすべて含む１つのエレベータシャフト内に位置するエレベータを使用する染色体が示す走路から、コスト関数が計算される。各コストを上述したような量、すなわち、例えば、呼び時間、待ち時間、またはエレベータの位置エネルギー量あるいは運動エネルギー量の変化（すなわち、１台の乗りかごだけでなく、巻上機全体）などにすることも可能である。最後に、割当て方法は、発せられた呼び毎に、すべてのエレベータ乗りかごの中から最も適したエレベータ乗りかごを指定する。
【００６３】
本発明は、上述の実施例に限定するものでなく、本願特許請求の範囲に規定される発明の概念の範囲内において、多様に変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明によるエレベータ乗りかごの走路決定方法を示す図であり、いわゆる遺伝的アルゴリズムが用いられる。
【図２】本発明による遺伝的アルゴリズムの染色体の構造を示す図である。
【図１】
0005390863.tif 000012
【図２】
0005390863.tif 000013