(57)【要約】【課題】現在の割当が将来の呼びに与える影響と、将来の呼び発生が今までに割当した全ての未応答呼びに与える影響を考慮し、かつリアルタイム性のあるエレベータ群管理を実現する技術を提供すること。【解決手段】複数の階床に対し新規に発生したホール呼びに対して複数台のエレベータの中から適切なカゴを選択し割当てるようにしたエレベータの群管理方法において、割当対象となる新規ホール呼びに、将来の呼びの発生による影響を見積もるため仮想的に発生させた仮想呼びを追加した複数個の呼びを作成し、前記全ての仮想呼びもしくは一部の仮想呼びに対するカゴの仮割当パタンを、予め定められた制限演算時間の範囲内で少なくとも１つ作成する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の階床に対し発生したホール呼びに対して複数台のエレベータの中から適切なカゴを選択し割当てるようにしたエレベータの群管理方法において、
割当対象となるホール呼びに、仮想的に発生させた仮想呼びを追加した複数個の呼びを作成し、
前記複数個の呼びのうち少なくとも一部の呼びに対するカゴの仮割当パタンを、予め定められた制限演算時間の範囲内で作成することを特徴とするエレベータ群管理方法。
【請求項２】
請求項１に記載のエレベータ群管理方法において、複数の仮割当パタンから所定の評価により選択された仮割当パタンを実際のホール呼びへのカゴ割当することを特徴とするエレベータ群管理方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のエレベータ群管理方法において、
前記仮割当パタンを複数種類作成し、この複数の仮割当パタンから所定の評価により選択された仮割当パタンに対しさらに仮想呼びを追加し、当該仮想呼びへの仮割当が異なる新たな仮割当パタンを複数種類作成し、当該複数の仮割当パタンの中から次に仮想呼びを追加する対象の仮割当パタンとして選別することを、演算の制限時間に達するまで反復する探索的手順を用いることを特徴とするエレベータ群管理方法。
【請求項４】
請求項３に記載のエレベータ群管理方法において、前記仮想呼びを前記仮割当パタンに追加する順序が、仮想呼びに設定された発生時刻順であることを特徴とするエレベータ群管理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のエレベータ群管理方法において、仮割当パタンを選択する際の基準として、呼び発生時刻から、割当対象ホール呼びを含む未応答呼びと、既に仮割当を決定した仮想ホール呼びに対するカゴ到着時間までの経過時間を用いることを特徴とするエレベータ群管理方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のエレベータ群管理方法において、前記仮想呼びは、周期的に発生させたものを含むことを特徴とするエレベータ群管理方法。
【請求項７】
複数の階床に対し発生したホール呼びに対して複数台のエレベータの中から適切なカゴを選択し割当てるようにしたエレベータの群管理装置において、
割当対象となるホール呼びに、仮想的に発生させた仮想呼びを追加した複数個の呼びを作成する手段と；
前記複数個の呼びのうち少なくとも一部の呼びに対するカゴの仮割当パタンを、予め定められた制限演算時間の範囲内で作成する手段を有することを特徴とするエレベータ群管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エレベータの群管理制御方法に係り、特に将来発生すると予測される呼びの影響や優先階床などの制約を容易に考慮できるようにした呼び割当を行うことを可能とする群管理制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベータ群管理は、現在発生している呼びの状況とカゴの現在位置、乗車人数等の情報を加味し、新規に発生したホール呼びに適切なカゴを割り当てることを目的とする。従来、予め用意した単純な割当カゴ決定ロジックの可変パラメータを、状況に応じて最も良いものに切り替える方法が主流であった。可変パラメータを選択する基準として、交通需要などの状況を示す特徴量と可変パラメータの組合せに対し予想されるパフォーマンスを予めニューラルネットモデルで学習しておき、選択の基準とする方式が、特許文献１で提案されている。また、予想されるパフォーマンスをシミュレータで見積もる方式が、特許文献２などで提案されている。
【０００３】
しかし、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。  
１．現在の割当が、今まで発生し、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当した全ての未応答呼びに与える影響  
上記の要因において、１の要因は扱い易いが、他の要因については、特許文献３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、従来の群管理方式と異なり、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、方法が複雑になるためである。引用文献３ではＧＡ（遺伝的アルゴリズム）を利用して組合せ最適化演算を行うことが提案されている。
【特許文献１】特願平１−４７１３６号公報
【特許文献２】特願平１１−１２５９７８号公報
【特許文献３】特開平５−３１９７０７号公報
【特許文献４】特開平５−３１９７０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
エレベータの群管理制御方法として利用するためには、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、引用文献３で提案されているＧＡ（遺伝的アルゴリズム）や引用文献４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、解として利用可能なまで最適化演算が収束するのに時間を要するため、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。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
複数呼びに対し組合せ最適化演算を行いつつ群管理に必要とされるリアルタイム性を実現するためには、可能な演算制限時間に応じて、本当に必要な呼びの割当についてはその時点でのベストな割当を得られるようにする必要がある。
【０００６】
本発明は、現在の割当が将来の呼びに与える影響と、将来の呼び発生が今までに割当した全ての未応答呼びに与える影響を考慮し、かつリアルタイム性のあるエレベータ群管理を実現する技術を提供することを目的とする。
【０００７】
本発明は、将来の呼びの発生による影響を見積もるため仮想的に発生させた仮想呼び（具体的には、仮想ホール呼びと当該仮想ホール呼びに派生する派生カゴ呼び）を用いる。割当対象となる新規ホール呼びについてカゴの仮割当パタンを複数種類作成し、最も評価値の高い仮割当を選択し、さらに、各仮割当パタンに対し仮想呼びを一つ追加し新たな割当パタンを複数種類作成し、複数の仮割当パタンの中から最も評価値の高い仮割当パタンを次に仮想呼びを追加する対象の仮割当パタンとして選別することを、制限時間に達するまで反復するという探索的手順を用いることにより、与えられた演算制限時間の中で評価値の高い仮割当パタンを作成する。割当対象となる新規ホール呼びが最初に仮割当され、さらに仮想呼びの設定発生時刻順に仮想呼びの仮割当が順次決定される手順により、時間的に直近となる優先度の高い呼びから先に順次仮割当が決定され、可能な演算制限時間に応じて、優先度の高い呼びについてその時点でのベストな割当結果を得られる可能性が高くなるため、リアルタイムでの利用に適している。
【０００８】
加えて、未応答呼びと既に追加済で仮割当を決定した仮想呼びの評価に加えて、まだ仮割当の決定していない仮想呼びの評価の見積り値を利用するＡ探索と呼ばれる探索方法を利用して、制限時間の中でなるべく適切な仮割当パタンを作成する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、現在の割当が将来の呼びに与える影響と、将来の呼び発生が今までに割当した全ての未応答呼びに与える影響を考慮し、かつリアルタイム性のあるエレベータ群管理を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１１】
図１は本発明の一実施形態に係るエレベータ群管理システムの概略構成図を示すブロック図である。  
エレベータ群管理部０はエレベータの群管理制御を実行するコントローラ本体であり、本発明の対象となるカゴ割当決定部１と、各フロアのホール呼びボタン８の情報を検出するホール呼び収集部２と、各カゴ内の行き先階指定ボタン７の情報を検出するカゴ呼び収集部３と、各カゴの現在位置や移動方向の情報を少なくとも含む各カゴのステータス情報を収集するカゴ情報収集部４と、既に決定済の未応答呼びへのカゴ割当を一時的に記憶するカゴ割当情報記憶部５を有する。また、各カゴの運行を制御するために、カゴ制御部６を有する。カゴ割当決定部１は、探索演算部１１と評価モデル部１２と仮想呼びデータ作成部１３と時間制限用タイマー１４とを備えている。これらの各構成要素は、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み合わせにより実現することができる。コンピュータとエレベータの実機との間は、制御に必要な電気信号を送受するための制御盤や通信インターフェースボードを介して接続される。
【００１２】
エレベータ群管理部０は、新規ホール呼びによる乗客からのカゴ配車要求をホール呼び収集部２を介して受け取ると、カゴ割当情報記憶部５とカゴ情報収集部４の情報を入力として、カゴ割当決定部１が当該ホール呼びに対するカゴ配車割当のための演算処理を実行し、新規ホール呼びに対して配車するカゴを決定してカゴ制御部６に指示する。カゴ制御部６では、カゴに割当られているホール呼びとカゴ呼び、および現在のカゴのステータス情報から、カゴの巡回順序が一意に決定され運行される。新規ホール呼びや新規カゴ呼びが入力された際には、カゴ割当情報記憶部５に呼び発生階、ホール呼び方向、カゴ呼び目的階、呼び発生時刻を含む情報が一時的に記憶される。未応答呼びが処理されたと認識された場合（割当したカゴが到着した場合）は、カゴ割当情報記憶部５からその呼びに関する情報は削除される。ホール呼びに対し本来割当されているカゴ以外が先に到着したカゴ呼び先着の場合は、その呼びに関する情報は削除されないこともあり得る。
【００１３】
次に、本発明の対象となるカゴ割当決定部１の動作について詳細に説明する。  
カゴ割当決定部１では、新たなホール呼びが発生する毎に、仮想呼びデータ作成部１３が作成した仮想呼びを追加した複数個の呼びに対して、それぞれの呼びに対するカゴの仮割当パタンの組合せの中から準最適な解を見つけ出す組合せ最適化演算を実施する。そして、最も評価の良い仮割当パタンにおける新規ホール呼びへの仮割当を実際の新規ホール呼びへの割当としてカゴ制御部に指示する。ここで、仮割当パタンとは、新規ホール呼び及び仮想ホール呼びそれぞれに割当てるカゴを仮決めしたものである。
【００１４】
上記の記載において、「仮想呼び」とは、将来の呼びの発生による影響を見積もるため仮想的に入力として与える呼びデータであり、「仮想ホール呼び」と、そのホール呼びに派生する「派生カゴ呼び」からなる。「仮想ホール呼び」は、呼び発生階と想定する発生時刻の情報からなり、派生カゴ呼び（目的階）が最低一つ以上の組として指定される。過去の運行実績データや、ビルの入居テナントの特性などから、特に需要の多くなることが予想されるＯＤ（階床間）、もしくは特に重要なＯＤ間（例えば、オフィスビルであれば１Ｆと役員階の間など）について一定周期で発生する呼びとする。仮想呼びは、需要の多いことが予想されるＯＤや重要なＯＤに対応できるよう、エレベータ輸送能力の余力を常に残すことを考慮したカゴ割当を行うために設定するものであり、実際の呼び発生確率に即している必要はない。仮想呼びデータ作成部１３は、予め用意したいくつかの仮想呼びの系列データを、日時や直近の呼び発生状況などと対応付けたデータとして記憶し、状況に応じて選択し利用する。仮想呼びの系列データは、想定された発生時刻順に並べられている。
【００１５】
探索演算部１１は、下記の処理を制限時間に達するまで反復する探索を行う。新規ホール呼びについてカゴの仮割当パタンを複数種類（少なくと１種類）作成し、最も評価値の高い仮割当パタンを選択する。さらに、仮割当パタンに対して仮想呼びを追加し、仮想呼びへの仮割当が異なる新たな割当パタンを複数種類作成する。また、当該複数の仮割当パタンの中から最も評価値の高い仮割当パタンを次に仮想呼びを追加する対象の仮割当パタンとして選別する。上記のような処理を、制限時間に達するまで反復する探索を行うことにより、与えられた制限時間の中で、少しでも評価値の高い仮割当パタンを作成する。  
評価モデル部１２は、探索演算部１１の探索処理の過程で利用される。評価モデル部１２は、簡易的なシミュレーション演算により以下で説明するモデルデータ（仮割当パタンの情報を含む）の更新演算を行う。更に、評価モデル部１２は、更新結果を元に仮割当パタンの評価を行う。
【００１６】
まず主要データ構造である割当対象呼びリスト、モデルデータ、探索用リスト、保存用リストについて各々説明する。
【００１７】
「割当対象呼びリスト」は、割当対象となる呼び情報を記憶するためのリストである。割当対象呼びリストの単位データはホール呼び情報（発生階・方向情報と発生時刻情報）と、そのホール呼びと組になる派生カゴ呼び情報（行き先階情報）であり、ホール呼び情報と派生カゴ呼び情報との組を、以降の説明では一まとめにして「呼びセット」と称する。なお、一つのホール呼びと組（セット）になる派生カゴ呼びは複数ある場合もある。割当対象呼びリストのデータ構造の例を図２に示す。なお、以下の説明では、新規の呼びセットに仮想呼びの系列データを加え、発生時刻の早い順に並べ直したものを割当対象呼びリストとして利用する。
【００１８】
本発明の実施形態においては、評価モデル部１２において、動特性を無視した簡易的なシミュレーションにより、それぞれのカゴが各呼びの発生階に到着する時刻を高速に見積もり、到着時刻と呼び発生時刻の差を元に遅れ時間を計算して、遅れ時間を元に割当の良さを評価する。「モデルデータ」は、評価モデル部１２のシミュレーションの途中結果を、カゴの巡回スケジュール情報として保存するデータである。モデルデータは、仮想呼びを含む全ての呼びがそれぞれどのカゴへ割当されるかのカゴ割当パタン情報と、それぞれのカゴについて、割当された呼びを処理するために階床を巡回する順番と、各階床の巡回時刻に関する情報を少なくとも含んでいる。図３にカゴ一つ分のモデルデータの一例を示す。図３では１階床間の移動に要する時間を５、ドア開閉に要する時間を５という設定にしている。
【００１９】
図３の呼び方向で、Ｕは上向きの呼びの発生、Ｄは下向きの呼びの発生、Ｎはカゴ呼びが発生しかつ全ての乗客が掃けてフリーの状態であることを示す。
【００２０】
探索時に、呼びセットを処理するカゴ割当が仮決めされると、既に割当済の呼びの割当とその巡回順序を崩さぬように、巡回スケジュールにおいて新しい呼びが処理可能な箇所の候補を検索する。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であり、複数箇所が候補となる場合もある。ホール呼びに関しては、例えば、以下の挿入可能条件などを満足する箇所が挿入可能箇所となる。階床間の移動時間は、加減速度などの動特性まで考慮した階床間の移動時間を予めテーブルに記憶しておき、これを参照することで見積もる。  
（挿入可能条件の例）呼び方向と、直前の停止時のカゴ方向が一致  かつ  （直前の停止階ー呼び発生階）×（直後の停止階−呼び発生階）＜０  かつ  直前の停止階の出発時刻＋直前の停止階から呼び発生階への移動時間   ≧  新しい呼びの発生時刻  
派生するカゴ呼びについては、ホール呼びの処理する箇所が決まると、ホール呼びの処理する箇所以降の箇所でかつカゴの移動方向が反転する箇所の手前で処理しなければならないため、一意に決まる。これは、乗客を乗せたままの状態でカゴの移動方向が反転する動作は、エレベータでは原則として禁止されているためである。
【００２１】
モデルデータの巡回スケジュールにおいて新しい呼びセットが処理可能な箇所の候補が仮決めされると、新しい呼びセットを加えた状態にモデルデータを更新する。すなわち、各停止階で処理すべき呼びセットを追加し、呼びセットのホール呼びもしくはカゴ呼びを処理するために新たな停止階を設けた場合は、新しい停止階より後に巡回する予定の停止階への到着時刻と出発時刻をそれぞれ更新する。時刻更新処理の流れは以下の通りである。
【００２２】
（１）新停止階の時刻設定  
ここで、到着時刻は、「直前の停止階の出発時刻＋呼び発生階への移動時間」で求められ、出発時刻は、「到着時刻＋ドア開閉時間」で求められる。  
（２）新停止階以降の既存の停止階の到着時刻の時刻修正  
ここで、到着時刻は、「直前の停止階の出発時刻＋更新対象の停止階への移動時間」で求められる。  
（３）「到着時刻＋ドア開閉時間＞出発時刻」の場合は（４）に進む。そうでない場合は終了する。  
（４）出発時刻を到着時刻＋ドア開閉時間とする。  
（５）次の停止階に時間更新処理対象を移し、（２）に戻る。  
上記の処理の概略を図４に示す。  
探索途中で複数種類のカゴ割当パタンに応じた複数のモデルデータは、探索用リストおよび保存用リストで一時的に記憶する。
【００２３】
図５を参照して、探索演算部１１で行う探索処理の概要について説明する。図５（a) が処理全体の概略フローであり、図５(b)は反復探索演算部分の処理フローを抽出したものである。探索処理においては、群管理におけるリアルタイム性を実現するために制限時間を設けておき、全ての仮想呼びのカゴ割当が決定していなくても途中で探索を打ち切る。すなわち、当対象となる新規ホール呼びが最初に仮割当され、さらに仮想呼びの設定発生時刻順に仮想呼びの仮割当が順次決定される手順により、時間的に直近となる優先度の高い呼びから先に仮割当が決定される。従って、可能な演算制限時間に応じて、その時点でのベストな割当結果を得られる可能性が高くなる。
【００２４】
最新のホール呼び、および現時点で振替可能なホール呼びを、それぞれホール呼びから予想される派生カゴ呼びと一まとめにして、発生時間の順に並べてリストにセットする（ステップＡ１）。次に、予め用意された仮想呼びの系列データを、日時や直近の呼び発生状況などの状況に応じて選択して（ステップＡ２）、仮想呼びを割当対象呼びリストに追加する（ステップＡ３）。このとき、選択された仮想呼びの系列データを割当対象呼びリストに加え、発生時刻の早い順に並べ直す。
【００２５】
各カゴの現在位置、既にカゴ割当の決定している未処理ホール呼びとおよび未処理カゴ呼びに基づき、カゴの初期巡回スケジュールが一意に確定するので、これをモデルデータにセットし初期化する（ステップＡ４）。なお、ステップＡ４において、未処理ホール呼びから予想される派生カゴ呼びも、モデルデータにセットする場合もあり得る。
【００２６】
そして、探索用リスト先頭に初期化されたモデルデータのコピーをセットし（ステップＡ５）、割当パタンを反復演算により決定する（ステップＡ６）。ここで、図６の探索演算のフローチャートを参照して、反復演算による割り当てパタンの決定方法を説明する。
【００２７】
探索用リスト先頭から、次に調べる対象となるモデルデータを取り出す（ステップＢ１）。ここで、探索用リストが空であれば、探索を終了してステップＡ７に進み、そうでなければ、探索用リスト先頭のモデルデータ（以下、「更新前モデルデータ」と称する）で割当対象呼びリストのセット呼びが全て追加処理が終わっている場合は（ステップＢ３のＹ）、探索用リスト先頭のモデルデータを保存用リストに移し（ステップＢ４）、ステップＢ１に戻る。ステップＢ３において、追加処理が終了していない場合は（ステップＢ３のＮ）、セット呼びを加えた後の状況に相当するモデルデータを作成するために、割当対象呼びリストから、更新前モデルデータで未処理でありかつ最も発生時刻の早い呼び（ここではセット呼びＮとする）のデータを得る（ステップＢ５）。探索用リストが空の場合、ステップＡ７に進む。
【００２８】
そして、それぞれカゴにセット呼びＮを割当したと仮定した状況に相当するカゴ台数分の複数種類のモデルデータをそれぞれ作成する（ステップＢ６からステップＢ１５）。具体的には、以下のとおりである。  
割当対象のカゴの巡回スケジュールでセット呼びＮのホール呼びの挿入可能箇所を検索する（ステップＢ６）。  
それぞれの挿入可能箇所にセット呼びＮのホール呼びを挿入した状況に相当する挿入可能箇所の個数分の複数種類のモデルデータを以下のようにそれぞれ作成する（ステップＢ７からステップＢ１３）。  
まず、セット呼びＮの内の派生カゴ呼びを挿入する箇所を検索し（ステップＢ７）、更新前モデルデータのコピーを生成する（ステップＢ８）。  
次に、コピーにセット呼びＮを挿入し、コピーを更新演算する（ステップＢ９）。そして、コピーのペナルティ値を計算する（ステップＢ１０）。
【００２９】
更新したモデルデータコピーを新たな状況に相当するモデルデータとして探索用リストに追加して（ステップＢ１１）、探索用リストをペナルティ値の低い順に並べ直す（ステップＢ１２）。  
ステップＢ６で発見された全ての挿入可能箇所について処理が終了すればステップＢ１５に進む。そうでなければ、次の挿入可能箇所に処理を移し（ステップＢ１４）、ステップＢ７に戻る  
そして、ステップＢ１５において、割当可能な全てのカゴについて処理が終了すればステップＢ１７に進む。そうでなければ次のカゴに処理を移し（ステップＢ１６）、ステップＢ６に戻る。  
ステップＢ１７において、探索の制限時間に達していなければ、ステップＢ１に戻る。制限時間に達していれば、ステップＡ７に進む。
【００３０】
そして、保存用リストをペナルティ値の低い順に並べ直し（ステップＡ７）、保存用リストが空でなければ（ステップＡ８のＮ）、保存用リストの先頭のモデルデータを取り出す（ステップＡ９）。ステップＡ８において、保存用リストが空の場合は（ステップＡ８のＹ）、探索用リストの先頭のモデルデータを取り出す（ステップＡ１０）。なお、ステップＡ８、Ａ９，Ａ１０の処理の代わりに、保存用リストの先頭のモデルデータのペナルティ値と探索用リストの先頭のモデルデータのペナルティ値を比較し、ペナルティ値の低いモデルデータの方を選択する方法もあり得る。
【００３１】
最終的に、新規ホール呼びと振替可能なホール呼の内変更されたものについて、それぞれカゴ割当を出力する（ステップＡ１１）。
【００３２】
上記の説明において、「ペナルティ値」は、評価値を示し、ペナルティ値が高い程、良くないカゴ割当パタンとみなす。ペナルティ値は、本実施態様では、新規ホール呼びを含む未応答呼びと既に仮割当を決定した仮想ホール呼びの遅れ時間（呼び発生時刻から当該呼びに対するカゴ到着時刻までの経過時間）の和としている。なお、遅れ時間の代わりに未応答時間などをペナルティとする場合もあり得る。
【００３３】
ただし、そのままペナルティ値順にモデルデータの処理を行うと、追加した仮想呼びの数が少ない方が必ずペナルティ値が小さくなるため、いわゆる幅優先探索となる。制限時間内で少しでも多くの仮想呼びを考慮するため、追加した呼びの数が異なるモデルデータ同士で調べる優先順序を比較できるように、各々の呼びセット一つあたりのペナルティ値がどれだけ増加するかのペナルティ値平均値を記憶しておき、これを探索ノードのペナルティ値の見積もり値として調整に用いる。平均ペナルティ値が実際のペナルティ値増分に近い予想値であるほど、効率的に探索が進む。このように、見積もり値を探索ノードの優先度付けに利用する方法は「Ａ探索」と呼ばれており、人工知能分野などで良く利用されている。
【００３４】
Ａ探索の場合、ペナルティ値は例えば以下のように定義される。  
呼び当りのペナルティ：P=到着予定時刻−呼び発生時刻−基準待ち時間  
モデルデータ全体のペナルティ：ΣP＋未処理の呼びセット数×ペナルティ見積り値  
探索処理の理解を補足するため、図７に探索時の基本反復処理を示す。探索途中で出現したモデルデータを全て保存し全ての組合せについて探索を行うことは現実には不可能である。このため、図７で説明しているように、探索用リストのサイズを溢れた際は、評価の低い（ペナルティの大きい）割当パタン（モデルデータ）はその後に最適な割当パタンになる可能性は小さいと判断し、評価の小さいモデルデータから破棄することを反復する。
【００３５】
参考のため、Ａ探索を利用して、仮想呼びを含む複数呼びについて巡回スケジュール（カゴ割当パタンの情報を含む）を作成する計算機実験を行った結果の一例を図８から図１０に示す。  
このように、本発明の実施形態によれば、極めて短い時間で複数の呼びの割当演算を行うことが可能である。図８は各階で４秒間隔で各ＯＤ間の需要が５０呼びランダムに発生した場合の作成されたスケジュールの例を示す。制限演算時間は０．２秒（使用ＣＰＵ  Ｃｅｌｅｒｏｎ（ＴＭ）  １２００［ＭＨｚ］）である。
【００３６】
図８から図１０において、縦軸は階床、横軸は時間[s]を示す。△が上向きのホール呼び、▽が下向きのホール呼びを示し、異なる線種が異なるカゴ番号を表し、同じ線種の呼びとカゴ同士が対応している。
【００３７】
図９に、図８と同じ条件で演算制限時間のみ０．０５秒とした場合を示す。半分程度までしかスケジュールが完成していないが、完成した部分までは図８と大筋は大差ないスケジュールが出来ている。スケジュールで実際に使用するのはごく手前の部分だけであるが、時間方向のＡ探索手法の導入により、制限時間に応じて途中段階のスケジュールが得られる。
【００３８】
図１０に、仮想呼びを、７秒間隔で「１Ｆ→１９Ｆ」と「１９Ｆ→１Ｆ」、および「１Ｆ→１５Ｆ」と「１５Ｆ→１Ｆ」のに交互に計３０呼びセットほど発生させた場合に、制限演算時間は０．２秒とした場合のスケジュールを示す。図１０において、スケジューリングを実施した時刻が０となっており、時刻が負の部分にあるホール呼びは既に受付済でカゴ割当が決まっているホール呼び、時刻０にちょうど位置するホール呼びがスケジューリングにより割当てられた現時点の呼び、時刻０以上で発生しているのが仮想呼びである。
【００３９】
なお、以上の説明では、仮割当に対する評価指標や加重係数に対する評価値として、呼びに対する平均待時間や最大待時間のみを用いたが、簡易シミュレーションモデルでは、これに限らず他の指標（輸送能力が乗車時間、消費電力等）を用いることも可能である。
【００４０】
上記のように、本願発明の実施形態によれば、将来の呼びの発生による影響を見積もるため仮想的に発生させた仮想呼びを用い、割当対象となる新規ホール呼びについてカゴの仮割当パタンを複数種類作成し、最も評価値の高い仮割当を選択し、さらに、各仮割当パタンに対し仮想呼びを一つ追加し新たな割当パタンを複数種類作成し、複数の仮割当パタンの中から最も評価値の高い仮割当パタンを次に仮想呼びを追加する対象の仮割当パタンとして選別することを、制限時間に達するまで反復するという探索的手順を用いることにより、与えられた演算制限時間の中で評価値の高い仮割当パタンを作成する。割当対象となる新規ホール呼びが最初に仮割当され、さらに仮想呼びの設定発生時刻順に仮想呼びの仮割当が順次決定される手順により、時間的に直近となる優先度の高い呼びから先に順次仮割当が決定され、可能な演算制限時間に応じて、その時点でのベストな割当結果を得られる可能性が高くなるため、現在の割当が将来の呼びに与える影響と、将来の呼び発生が今までに割当した全ての未応答呼びに与える影響を考慮し、かつリアルタイム性のあるエレベータ群管理を実現することが可能となる。
【００４１】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の一実施形態に係るエレベータ群管理システムの概略構成図を示すブロック図。
【図２】割当対象呼びリストのデータ構造の例を示す図。
【図３】カゴ一つ分のモデルデータの一例を示す図。
【図４】本発明の一実施形態に係るエレベータ群管理システムにおける処理の概要を示すフローチャート。
【図５】探索演算部で行う探索処理の概要を示すフローチャート。
【図６】反復演算による割り当てパタンの決定方法を説明するためのフローチャート。
【図７】探索時の基本反復処理を示す図。
【図８】Ａ探索を利用して、仮想呼びを含む複数呼びについて巡回スケジュールを作成する計算機実験を行った結果の一例を示す図。
【図９】Ａ探索を利用して、仮想呼びを含む複数呼びについて巡回スケジュールを作成する計算機実験を行った結果の一例を示す図。
【図１０】Ａ探索を利用して、仮想呼びを含む複数呼びについて巡回スケジュールを作成する計算機実験を行った結果の一例を示す図。
【符号の説明】
【００４３】
１…カゴ割当決定部
２…収集部
３…収集部
４…カゴ情報収集部
５…カゴ割当情報記憶部
６…カゴ制御部
７…行き先階指定ボタン
８…ホール呼びボタン
１０…エレベータ群管理部
１１…探索演算部
１２…評価モデル部
１３…データ作成部
１４…時間制限用タイマー
【図１】
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【図２】
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【図３】
2006143360.tif 000005
【図４】
2006143360.tif 000006
【図５】
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【図６】
2006143360.tif 000008
【図７】
2006143360.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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