(57)【要約】      （修正有）【課題】明確な理論に基づく安価なシステムで従来の高級群管理とほぼ同等な性能が得られる群管理装置を提供する。【解決手段】 複数台のかごが設置されているエレベータの各かごの運行を全体的に制御するエレベータ群管理装置において、エレベータシステム状態変数時系列に基づき推定乗客発生率αiを演算する乗客発生率推定手段１と、新規呼びに対し任意の号機に呼びを割当てた場合の予測到着時刻及び任意の号機に呼びを割当てない場合の予測到着時刻を演算するエレベータ運行予測手段２とを設け、推定乗客発生率αi及び予測到着時刻に応じて待ち時間期待値Ｅを演算する乗客待ち時間演算手段３と、待ち時間期待値Ｅにより最適割当かごＣを推定する割当判断手段４を備える。【選択図】図１
2006298577.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数台のかごが設置されているエレベータの各かごの運行を全体的に制御するエレベータ群管理装置において、
エレベータシステム状態変数時系列に基づき推定乗客発生率αiを演算する乗客発生率推定手段と、新規呼びに対し任意の号機に該呼びを割当てた場合の予測到着時刻
2006298577.tif 000027
及び該任意の号機に該呼びを割当てない場合の予測到着時刻
2006298577.tif 000028
を演算するエレベータ運行予測手段とを設け、該推定乗客発生率αi及び予測到着時刻
2006298577.tif 000029
，
2006298577.tif 000030
に応じて待ち時間ｗの期待値Ｅ（ｗ）を演算する乗客待ち時間演算手段と、待ち時間期待値Ｅ（ｗ）により最適割当かごＣを推定する割当判断手段を備えた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、複数台のかごが設置されているエレベータの各かごの運行を全体的に制御するエレベータの群管理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複数台のかごを備えたエレベータの各かごの効率的な運行を図って、エレベータの設置されたビル全体のサービスを向上させるために、現在および将来に亘る利用者の要求に対し、適宜・適切に対応することが求められているが、これには当然のように高度な制御が要請され、これらの実現のために、人工知能の手法であるファジィー推論やニューラルネットワークなどが用いられてきたり、新規乗場呼びを割当てる際に、該乗場呼びに対して仮割当てを行うと共に、仮想呼びを発生させ、この仮想呼びに対する最適割当て解を遺伝的アルゴリズムにより求め、将来の呼びに与える影響と今までの未応答呼びに与える影響の両方を考慮するようなものも提案されていた。
【特許文献１】特開平１１−２０９０１０号公報
【特許文献２】特許第２５５５８３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の方法・装置では、確かに良い性能が得られていたが、制御システムが徒に巨大化したり複雑化するため、装置自体が高価になり、何よりも動作の検証や納得できる動作の説明が困難なものになっていた。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、複数台のかごが設置されているエレベータの各かごの運行を全体的に制御するエレベータ群管理装置において、
エレベータシステム状態変数時系列に基づき推定乗客発生率αiを演算する乗客発生率推定手段と、新規呼びに対し任意の号機に該呼びを割当てた場合の予測到着時刻
2006298577.tif 000003
及び該任意の号機に該呼びを割当てない場合の予測到着時刻
2006298577.tif 000004
を演算するエレベータ運行予測手段とを設け、該推定乗客発生率αi及び予測到着時刻
2006298577.tif 000005
，
2006298577.tif 000006
に応じて待ち時間ｗの期待値Ｅ（ｗ）を演算する乗客待ち時間演算手段と、待ち時間期待値Ｅ（ｗ）により最適割当かごＣを推定する割当判断手段を備えるものである。
【発明の効果】
【０００５】
本発明を利用することによって、安価なシステムで従来の高級群管理とほぼ同等な性能が得られ、本発明は現場の仕様・交通状況等に依存せず、調整が必要とされるパラメータがないため、完全に標準化が可能である。さらに、本発明は明確な理論に基づくものであるため、万一動作トラブルが生じても、検証や対策が極めて容易で、客先への説明自体も簡単である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明は、新規乗場呼び発生時点で、割当て判断と目標値（乗客の待ち時間）の推定値の関係を演算し、目標値の推定値が最小となる割当てを選択するものである。
【実施例１】
【０００７】
以下、本発明の実施例について、図面を用いて説明する。図１は本発明の一実施例を示す機能ブロック図である。
【０００８】
図中、１は現場での各号機の現在階・方向・割当てられた乗場呼びやかご呼びなどの時間と共に変化する情報、即ちエレベータシステム状態変数時系列データＸ（ｔ）を受けて、任意の（ｉ）階・上昇／下降方向での推定乗客発生率αiを演算する乗客発生率推定部、ここで利用される情報については、たとえばつぎのようなものが考えられる。
即ち、
・各階・方向での乗場呼びの時間単位当りの発生回数
・任意の乗場呼びがサービスされた後に、そこで次の乗場呼びが登録されるまでの未発生時間の平均値
・乗場呼びがサービスされた時に、サービスしたかごの荷重変化やかご呼びの登録数などである。
２は同じくエレベータシステム状態変数時系列データＸ（ｔ）を受けて、新規乗場呼びｈ（ｔ*）が発生したとすると、［ｋ］号機の（ｉ）階・上昇／下降方向への予測到着時刻［
2006298577.tif 000007
］や、新規乗場呼びｈ（ｔ*）が［ｋ］号機に割当てられた場合の確率
2006298577.tif 000008
、割当てられなかった場合の確率
2006298577.tif 000009
を演算するエレベータ運行予測部で、エレベータｋにおいて、新規乗場呼びｈ（ｔ*）が登録された時点から、そのかごが各階ｉ・方向をサービスできる時間
2006298577.tif 000010
，
2006298577.tif 000011
を予測する。ここで、主に利用される情報としては、各かごの現在階・方向・制御状態・登録されている乗場呼び、かご呼び、及び今後登録されると予想される呼びが挙げられる。３は前述の推定乗客発生率αiや確率
2006298577.tif 000012
，
2006298577.tif 000013
に基づいて［ｉ］階・方向での待ち時間期待値Ｅを演算する乗客待ち時間演算部で、αi及び
2006298577.tif 000014
, 
2006298577.tif 000015
より、後述の式を用いてＥ（ｗ）が求められる。４は前述の待ち時間ｗの期待値Ｅ（ｗ）の信号を受けて、最適な割当てかごＣ*を決定する割当て判断部で、最も簡単な場合、
2006298577.tif 000016
が最小となるｃを選定する。もっと一般的な場合、上記演算に階・方向による重み付けなどを用いて、様様な調整も可能である。
【０００９】
本発明の基本的な考え方は、次のとおりである。
・乗客の平均待ち時間を制御目標にする。
・新規乗場呼び発生時点で、割当て判断と目標値（平均待ち時間）の推定値の関係を計算する。
・目標値の推定値が最小となる割当てを選択する。
ここで、乗客の平均待ち時間の推定値は、次の三つの要素からなっている。
１．発生・割当て済乗場呼びによる待ち時間。
２．新規乗場呼びによる待ち時間。
３．将来発生する乗場呼びによる待ち時間。
この中で、上記１及び２については、従来から一般に用いられた群管理により得られるものであり、特に真新しさはないが、上記３については本発明の要点であり、以下詳細に説明する。
【００１０】
先ず任意の階・方向で現在乗場呼びは登録されていないとする。そこで、次に乗客が現われるのはランダムな事象であるが、各乗客の行動に特に相関がないと仮定できれば、現在時刻ｔ*＝0とすると次の乗客発生時点ｔは図２（ａ）に示すとおり下記の指数分布に従う。
2006298577.tif 000017
但しここで、αiは任意の階ｉ・方向の時間当りの乗客発生率である。
又、次に、新規呼びcをかごＸに割当てた時に、その階・方向で各かごがでサービスきる時点を順番に
2006298577.tif 000018
とする。したがって、次の発生時点がｔであれば、その待ち時間は図２（ｂ）に示すように
2006298577.tif 000019
但し、ここで
2006298577.tif 000020
はその将来呼びをサービスするかごの到着時刻であり、ｍはかご台数である。
これらを持って、図２（ｃ）に示すとおりその階での乗場呼び待ち時間の期待値は次のように計算できる。
2006298577.tif 000021
将来の呼びの割当てについては、現時点で分からないが、確率pで最初のかごになり、
2006298577.tif 000022
でサービスされ、そうでなければ次のかごとなると仮定できる。
【００１１】
これらを使って、最終的に待ち時間の期待値は、各かご毎に計算され次のとおりとなる。
2006298577.tif 000023
とする。
このことを図３で簡単に説明すると、新規呼びｙが発生してこの呼びｙを２号機のかごｃが応答すると、２号機かごの到着時刻がＳ2からＳ′2に変わり、３号機であればＳ3からＳ′3に変わることになる。上記の式によって、それぞれ各階・方向の推定呼び待ち時間が計算できる。乗客の待ち時間は、乗客発生数が待ち時間に比例することから、呼び推定時間の自乗として近似できる。したがって、最終評価値は次のとおりである。
2006298577.tif 000024
ここで、ｆ，ｄは各階・方向を示す。
【００１２】
要するに、本発明装置では、乗客発生率推定部１は常時稼動し、システム内の乗客発生のプロセスについて、常に最新の推定値を更新し続け、新規乗場呼びが発生した時に、エレベータ運行予測部２が作動し、各かごの運行を予測する。さらに、乗客待ち時間演算部３も作動し、各階・方向での待ち時間期待値が、各かごに割当てが行われる場合において演算される。その結果を用いて、割当て判断部４は割当てかごを決定する。
【００１３】
ところで、本発明による効果を確認するために、群管理シミュレータに組み込み性能評価実験を行った結果は図４に示すとおりである。異なる５つの現場における従来装置との待ち時間の比較を表している。従来の複雑な装置とほぼ同程度の性能を得られているのが分かる。
【００１４】
以上の説明から分かるとおり、本発明を単独で使用しても充分に群管理装置を構成できるが、他の群管理システムの補助として用いることも当然に可能である。その場合、本発明は未来に発生する乗客へのサービスを直接に考慮する手段としての働きが期待される。各かごの予測到着時刻
2006298577.tif 000025
，
2006298577.tif 000026
が一義的に演算できないような場合（たとえば、かごが反転移動する場合）でも、割り切ることなく確率的に演算することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００１５】
以上の説明では、通常の乗場呼び釦を使ったシステムを想定して述べているが、乗場行き先階釦を用いてより正確に予測しても良く、各かごの運行を確率的に扱い、その分布に対して計算するようにしても良い。又、乗客の発生率を複数の情報源（たとえば、乗場呼び未発生時間・発生回数・遷移かご呼び個数・乗車時の荷重変更など）から総合的に予測するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は本発明の一実施例を示す機能ブロック図である。
【図２】次の乗客発生時点ｔの指数分布に従う様子とその待ち時間を示す図である。
【図３】新規呼びに対し、各かごが応答した場合の変化の様子を示す図である。
【図４】従来装置との比較を表す性能評価実験を行った結果を示す図である。
【符号の説明】
【００１７】
１ 乗客発生率推定部
２ エレベータ運行予測部
３ 乗客待ち時間演算部
４ 割当て判断部
【図１】
2006298577.tif 000031
【図２】
2006298577.tif 000032
【図３】
2006298577.tif 000033
【図４】
2006298577.tif 000034