(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各階床のホール呼びに対してエレベータのカゴを割り当てる群管理制御に適用される群管理学習装置であって、
前記カゴが前記ホール呼びに応答するまでの時間である未応答時間を平均した平均未応答時間と、前記カゴに乗車した荷重である乗車荷重とを前記カゴの移動方向毎および階床毎にそれぞれ示すエレベータ制御結果を検出する検出部と、
前記乗車荷重を前記乗車荷重の総和で割ることによって乗車割合を前記カゴの移動方向毎および階床毎に計算し、前記平均未応答時間と該乗車割合との乗算により前記カゴの移動方向別および階床別のホール呼びの輸送負荷を計算する第１の計算部と、
前記階床毎に前記カゴが前記ホール呼びに応答可能であるか否かを前記カゴの号機毎に表すホール呼び応答テーブルに基づいて、前記ホール呼びの輸送負荷を前記カゴに分配した場合のカゴの輸送負荷を前記カゴの号機毎に計算する第２の計算部と、
前記カゴの輸送負荷が前記カゴの号機間で平準化されるように前記ホール呼び応答テーブルを更新する更新部と、
を具備することを特徴とする群管理学習装置。
【請求項２】
前記第２の計算部は、前記ホール呼び応答テーブルについて過去に計算されたカゴの輸送負荷によって前記カゴの輸送負荷を平均化することを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記平均化は、指数移動平均であることを特徴とする請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記指数移動平均のパラメータと、前記ホール呼び応答テーブルの更新頻度とを調整するための手段をさらに具備することを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項５】
各階床のホール呼びに対してエレベータのカゴを割り当てる群管理制御に適用される群管理学習方法であって、
前記カゴが前記ホール呼びに応答するまでの時間である未応答時間を平均した平均未応答時間と、前記カゴに乗車した荷重である乗車荷重とを前記カゴの移動方向毎および階床毎にそれぞれ示すエレベータ制御結果を検出するステップと、
前記乗車荷重を前記乗車荷重の総和で割ることによって乗車割合を前記カゴの移動方向毎および階床毎に計算し、前記平均未応答時間と該乗車割合との乗算により前記カゴの移動方向別および階床別のホール呼びの輸送負荷を計算するステップと、
前記階床毎に前記カゴが前記ホール呼びに応答可能であるか否かを前記カゴの号機毎に表すホール呼び応答テーブルに基づいて、前記ホール呼びの輸送負荷を前記カゴに分配した場合のカゴの輸送負荷を前記カゴの号機毎に計算するステップと、
前記カゴの輸送負荷が前記カゴの号機間で平準化されるように前記ホール呼び応答テーブルを更新するステップと、
を具備することを特徴とする群管理学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、群管理学習装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベータの群管理制御において、利用者数が多い混雑時には、特定階床の利用者が長時間待たされることや、カゴが早く応答したにもかかわらずカゴ内の乗車人数が多いために乗車を待っている人の全員が乗れないことが起こりうる。この問題を解決するためには、停止する階床数を制限することがよいとされている。
【０００３】
ただし、カゴが停止する階床数を制限するだけでは、カゴが自由に動けるために、必ずしもカゴの走行範囲が小さくなるとは言えない。例えば、オフィスビルにおける昼食時の開始直後の交通需要では、ビル出入り口の階床（基準階）や食堂がある階床（食堂階）に降車が集中する。この場合の傾向としては、基準階や食堂階から遠く離れた階床の利用者は乗車機会が多くなり、基準階や食堂階に近い階床の利用者は待ち時間が増加する。このように特定階床に近い階床の利用者の待ち時間が増加するのは、最上階の近傍階を経由するカゴからの応答が増加するためである。加えて、基準階や食堂階に近づくにつれてカゴの乗車率が上がり、長く待ったにも関わらずカゴ内に乗車するスペースがなく、満員で乗車できないといった問題が発生する。したがって、カゴが停止する階床数のみならず、カゴの走行範囲についても制限する必要がある。
【０００４】
そこで、古くから「ゾーニング」と呼ばれる応答可能なホール呼びの階床数を制限する群管理制御方式が提案されている。応答可能なホール呼びの階床数を制限することは、カゴの走行範囲を制限することに他ならない。ゾーニングでは、上下方向別に、応答できるホール呼びの階床が記述されたホール呼び応答テーブルをカゴ毎に関連付けて、該テーブルに基づいてカゴ割当処理を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−１７１８４５号公報
【特許文献２】特開平９−２０８１４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特定のカゴに輸送負荷が偏ることで起こる満員通過を減少させ、輸送効率を向上することのできる群管理学習装置および方法の提供が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態によれば、各階床のホール呼びに対してエレベータのカゴを割り当てる群管理制御に適用される群管理学習装置が提供される。該装置は、前記カゴが前記ホール呼びに応答するまでの時間である未応答時間と、前記カゴに乗車した荷重である乗車荷重とを前記カゴの移動方向毎および階床毎にそれぞれ示すエレベータ制御結果を検出する検出部を具備する。また該装置は、前記未応答時間に基づいて平均未応答時間を計算し、前記乗車荷重に基づいて乗車割合を計算し、該平均未応答時間と該乗車割合との乗算により前記カゴの移動方向別および階床別のホール呼びの輸送負荷を計算する第１の計算部と、前記階床毎に前記カゴが前記ホール呼びに応答可能であるか否かを表すホール呼び応答テーブルに基づいて、前記ホール呼びの輸送負荷を前記カゴに分配した場合のカゴの輸送負荷を計算する第２の計算部とを具備する。また該装置は、前記カゴの輸送負荷が平準化されるように前記ホール呼び応答テーブルを更新する更新部を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態に係るエレベータ装置および群管理学習装置を示すブロック図。
【図２】Ｏｒｉｇｉｎ  Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ（ＯＤ）表の一例を示す図。
【図３】ホール呼びの輸送負荷の計算の手順を示すフローチャート。
【図４】ホール呼び応答テーブルの一例を示す図。
【図５】方向別、階床別の乗車割合および降車割合を示す図。
【図６】方向別、階床別の乗車割合および降車割合を示す図。
【図７】初期設定用のホール呼び応答テーブルを示す図。
【図８】ホール呼び応答テーブルの更新手順を示すフローチャート。
【図９】担当ゾーンの更新を説明するための図。
【図１０】担当ゾーンの更新の例を示す図。
【図１１】担当ゾーンの更新の例を示す図。
【図１２】担当ゾーンの更新の例を示す図。
【図１３】担当ゾーンの更新の例を示す図。
【図１４】担当ゾーンの更新の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下で説明する実施形態は、乗場に行先方向を指定するホール呼びボタンを備え、カゴ内に行先階を指定するカゴ呼びボタンを備える上下ボタン方式のエレベータ装置に関する。本装置には、動的ゾーニングを実現する群管理学習装置が接続されている。実施形態に係る動的ゾーニングでは、一定の時間間隔でカゴの輸送負荷が計算される。該カゴの輸送負荷が平準化されるように、ゾーン設定が動的に変更される。このような動的ゾーニングによれば、混雑時におけるカゴ割当の際に、応答できるホール呼びをカゴ毎に制限することができる。したがって、特定のカゴに輸送負荷が偏ることで起こる満員通過を減少することができ、輸送効率を向上することができる。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、実施形態に係るエレベータ装置および群管理学習装置を示すブロック図である。実施形態に係るエレベータ装置が設置されるビル等の各階床には、ホール呼びボタン０１が配置される。ホール呼びボタン０１にはホール呼び停止情報記憶部０２およびホール呼び情報検出部０３が接続され、これらはエレベータ状況把握部０８に接続される。エレベータ装置の１台又は複数台のカゴを有し、カゴの各々にはカゴ呼びボタン０４が設けられる。カゴ呼びボタン０４はカゴ呼び情報記憶部０５およびカゴ呼び情報検出部０６に接続され、これらはカゴ制御部０７に接続される。カゴ制御部０７は、エレベータ状況把握部０８に接続される。カゴ割当演算処理部１５は、エレベータ状況把握部０８および群管理学習装置の割当制限設定部１４に接続されており、カゴ運行制御部１６を制御する。カゴ運行制御部１６は、カゴ割当の演算結果に従ってカゴ制御部０７を制御する。
【００１１】
まずビル内においてエレベータの乗車を希望する乗客がホール呼びボタン０１を押すと、カゴの配車要求が発生する。「配車」とは、このようなホール呼びに応じてエレベータのカゴを配することを意味する。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情報検出部０３によって検出される。検出された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。
【００１２】
ホール呼び停止情報記憶部０２は、配車要求に応答していないホール呼び（未応答ホール呼び）の情報、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）等を記憶する。これらホール呼びに関する情報は、配車完了直後にホール呼び停止情報記憶部０２から削除される。
【００１３】
乗客がカゴに乗車し、カゴ内のカゴ呼びボタン０４にて行先階のボタンを押すと、当該行先階へのカゴ移動の要求が発生する。カゴ移動の要求は「新規カゴ呼びの発生」という形でカゴ呼び情報検出部０６によって検出される。検出されたカゴ呼びの情報は、行先階等の情報を含む。カゴ呼び情報をカゴ呼び停止情報記憶部０５にて記憶する。カゴ呼びに応答した場合には、対応するカゴ呼び情報がカゴ呼び停止情報記憶部０５から削除される。
【００１４】
カゴ制御部０７は、カゴ呼び停止情報記憶部０５に記憶されている停止予定の階床にカゴが移動するように、カゴの制御を行う。エレベータ状態把握部０８は、ホール呼び停止情報記憶部０２およびカゴ呼び停止情報記憶部０５それぞれに記憶されている情報を統合する。これらの情報は、カゴ割当演算処理部１５において未応答ホール呼びに対する割当演算を行うために必要な情報である。
【００１５】
カゴ割当演算処理部１５は、エレベータ状態把握部０８にて統合されたエレベータの状態に関する情報を用いて、未応答のホール呼びにどのカゴを配車するかを決定する。どのカゴを配車するかを決定する方法は、特許第４４５４９７９号明細書に記載された方法を用いるとよい。カゴ運行制御部１６は、カゴ割当演算処理部１５の結果を反映して、各カゴに配車計画を行う。
【００１６】
実施形態に係る群管理学習装置は、エレベータ制御結果検出部０９を有する。該エレベータ制御結果検出部０９は、エレベータ装置のエレベータ状況把握部０８に接続されている。群管理学習装置内において、エレベータ制御結果検出部０９には、輸送負荷計算部１０および交通需要判定部１２に接続されている。輸送負荷計算部１０には輸送負荷保存部１１が接続され、交通需要判定部１２には割当制限選択部１３が接続されている。割当制限選択部１３および輸送負荷保存部１１は、割当制限設定部１４に接続されている。割当制限設定部１４は、エレベータ装置のカゴ割当演算処理部１５に接続されている。
【００１７】
以下、実施形態に係る群管理学習装置の詳細な構成および動作について説明する。
【００１８】
エレベータ制御結果検出部０９は、エレベータ状態把握部０８により得られたカゴの状態およびエレベータの運行結果から観測可能な情報を検出する。観測可能な情報としては、未応答時間、乗車荷重、降車荷重がある。未応答時間とは、カゴがホール呼びに応答するまでの時間のことであり、カゴの移動方向別、階床別にそれぞれ取得可能である。乗車荷重とは、カゴに乗車した荷重のことであり、カゴの移動方向別、階床別にそれぞれ取得可能である。降車荷重とは、カゴから降車した荷重のことであり、カゴの移動方向別、階床別にそれぞれ取得可能である。これら情報の取得は一定時間間隔（例えば５分間隔）で行う。以下の説明では５分間隔で取得することを想定するが、この限りではない。
【００１９】
輸送負荷計算部１０は、エレベータ制御結果検出部０９から得られる階床別、方向別のそれぞれの平均未応答時間と、同エレベータ制御結果検出部０９から得られる階床別、方向別のそれぞれの乗車荷重から算出される乗車割合とを用いてカゴ毎の輸送負荷を計算する。
【００２０】
ここで、乗車割合について説明する。上下ボタン方式のエレベータ装置において、乗車ホールにいる利用者は、進みたい方向のボタンを押下する。この時、エレベータ装置ではホール呼びボタンが押下されたことのみを観測でき、その押下されたホール呼びボタンに対して何人の利用者が待っているか、さらに行先階がどこであるかはわからない。つまり、計測できるのは、その階床で方向別にどれぐらいの乗車荷重が発生したか、あるいは降車荷重が発生したかのみである。この乗車荷重と降車荷重について図２を用いて説明する。
【００２１】
図２は、ビル内の交通需要を表現するＯｒｉｇｉｎ  Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ（ＯＤ）表の一例を示している。ＯＤ表は行列表現することができ、その行は乗場階を表し、列は行先階を表す。図２を例にすると、ある一定時間で総人数が３６０人のビル内の交通が計測されている。行列成分は、それぞれ、ある乗場階からある行先階に何人の利用者が移動したかを表している。ただし、この図２のような厳密なＯＤを計測できるのは、利用者一人一人について情報を収集した場合である。
【００２２】
上下ボタン方式のエレベータでは、例えば、２階から上方向に乗車する、つまり３階以上に移動する利用者の荷重の総和が、上三角行列の２行目要素の総和である５（×平均体重）といった程度の情報しかわからない。同様に、５階から下方向に乗車した荷重が、下三角行列の５行目要素の総和である５７（×平均体重）といった程度の情報しかわからない。降車荷重に関しても、３階の上方向で降車する、つまり１階と２階からの利用者が３階で降車するのは、上三角行列の３列目要素の総和である２（×平均体重）といった程度の情報しかわからない。これらの乗車荷重と降車荷重を用いると、利用者の荷重総和は、乗車荷重の総和または降車荷重の総和となる。乗車割合とは、方向別の乗車荷重を利用者の荷重総和で割ったものである。よって、乗車割合の総和は１である。降車割合に関しても同様に計算することができる。このような乗車割合を用いたホール呼びの輸送負荷の計算の手順を、図３を用いて説明する。
【００２３】
まず、輸送負荷計算部１０は、Ｓ１０１においてホール呼び応答テーブルを読み込む。図４のように、ホール呼び応答テーブルとは、各階床においてホール呼びに応答可能か否かをカゴの号機毎に示したテーブルのことである。図４（ａ）（ｃ）に示すホール呼び応答テーブルＴ１０およびＴ２０において、「△」は上方向のホール呼びに応答可能であることを表し、「▼」は下方向のホール呼びに応答可能であることを表す。これらホール呼び応答テーブルＴ１０およびＴ２０は、それぞれ、「△」または「▼」の存在に対応する「１」と「△」または「▼」の不存在に対応する「０」の２値を要素とするホール呼び応答テーブルＴ１１（図４（ｂ））およびＴ２１（図４（ｄ））として表現することができる。これをカゴμ号機の階床ｉの値として、上下方向にそれぞれ、
【数１】
0005774301.tif 000002
【００２４】
と表現することとする。
【数２】
0005774301.tif 000003
【００２５】
は、ホール呼び応答テーブルの要素であるが、図４（ｂ）のホール呼び応答テーブルを表現すると、
【数３】
0005774301.tif 000004
【００２６】
となる。
【００２７】
ここで、
【数４】
0005774301.tif 000005
【００２８】
と表現した場合、これは、カゴμ号機のホール呼び応答テーブルのベクトルを表す。また、これらベクトルの組みの全体を 
【数５】
0005774301.tif 000006
【００２９】
と表すこととする。
【００３０】
次に、担当ゾーンについて説明する。異なるカゴμ号機とカゴν号機（μ≠ν）の間に、
【数６】
0005774301.tif 000007
【００３１】
が成り立つならば、カゴμ号機とカゴν号機の担当ゾーンは同一である。図４を例にとると、Ｃ号機とＤ号機には、
【数７】
0005774301.tif 000008
【００３２】
が成り立つため、両者の担当ゾーンは同一である。一方、Ａ号機とＢ号機とＣ号機（Ｄ号機）はそれぞれホール呼び応答テーブルのベクトルが異なるため、これらの担当ゾーンは互いに異なる。
【００３３】
次に、Ｓ１０２において、輸送負荷計算部１０は、ホール呼びの輸送負荷を計算する。ホール呼びの輸送負荷は、後述するホール呼び応答テーブルの更新に用いることができ、階床別、方向別に以下のように定義される。
【数８】
0005774301.tif 000009
【００３４】
これらホール呼びの輸送負荷は、ホール呼びテーブル（のベクトル）毎に、
【数９】
0005774301.tif 000010
【００３５】
のようにベクトルで与えられる。これらホール呼びの輸送負荷をまとめて、
【数１０】
0005774301.tif 000011
【００３６】
と表現することとする。
【００３７】
次に、Ｓ１０３において、輸送負荷計算部１０はカゴの輸送負荷を計算する。計算の詳細は以下の手続きに従う。まず、ホール呼び応答テーブルから、方向別に、階床ｉが応答可能なホール呼びの個数すなわち、
【数１１】
0005774301.tif 000012
【００３８】
を計算する。ここでカゴ個数をＮとすると、
【数１２】
0005774301.tif 000013
【００３９】
が成り立つ。
【００４０】
次に、カゴμに対して、ホール呼びの輸送負荷およびホール呼び応答テーブルに基づいてカゴの輸送負荷を算出する。カゴの輸送負荷は、ホール呼びの輸送負荷を各カゴがどの程度負担するかを表したものであり、ホール呼びの輸送負荷をホール呼び応答テーブルの値に基づいて各カゴに分配したものである。これは、
【数１３】
0005774301.tif 000014
【００４１】
によって与えられる。ここで、ｉは階床番号を表す。
【００４２】
輸送負荷保存部１１は、輸送負荷計算部１０において計算された結果を受け、以前の同一のホール呼び応答テーブルについての過去のカゴの輸送負荷すなわち、
【数１４】
0005774301.tif 000015
【００４３】
を用いて、 
【数１５】
0005774301.tif 000016
【００４４】
として、カゴの輸送負荷の値を保存する。上式は指数移動平均と呼ばれる。エレベータ装置における乗客の発生は、時間的にも空間的（乗車階と行先階などのＯＤ）にも不確実性が含まれるため、このように平均化して評価するのがよい。ここで、０＜α≦１であり、αが０に近いほど、直近のデータを重視することを表している。
【００４５】
次に、Ｓ１０４において、輸送負荷計算部１０はホール呼び応答テーブルの更新を行う。更新においては、各カゴのホール呼び応答テーブルの１つの要素について、その値を増減できるものとする。図４（ｂ）のＡ号機を例にとると、
【数１６】
0005774301.tif 000017
【００４６】
のように、１つの方向について、ベクトルの左右方向にそれぞれ１を増やすか減らすかの４通りがある。ただし、
【数１７】
0005774301.tif 000018
【００４７】
のようにすべての要素が０である場合には、
【数１８】
0005774301.tif 000019
【００４８】
のように右端要素または左端要素の値を増加できるものとする。ここで、ホール呼び応答テーブル値の増減を行わないことを含めると、１つのカゴの１つの方向に対して５通りの更新可能性がある。上下方向では５×５＝２５通りある。カゴ１台に対して、２５通りであるのでカゴＫ台では全部で２５Ｋ通りの組み合わせが存在する。更新後のホール呼び応答テーブルは、この中で各階床の上下方向のホール呼びに対して少なくとも１台のカゴが応答できるようなホール呼び応答テーブルに限定する。
【００４９】
カゴ毎の輸送負荷の平均値を、
【数１９】
0005774301.tif 000020
【００５０】
として、更新後のホール呼び応答テーブルのベクトルを 
【数２０】
0005774301.tif 000021
【００５１】
とした時、更新後のカゴの輸送負荷をＳ１０３と同様の手続きで計算し、
【数２１】
0005774301.tif 000022
【００５２】
の値が最小になる 
【数２２】
0005774301.tif 000023
【００５３】
を選択する。
【００５４】
ここで、
【数２３】
0005774301.tif 000024
【００５５】
は、ホール呼びの輸送負荷
【数２４】
0005774301.tif 000025
【００５６】
を用いて、更新後のホール呼び応答テーブルのベクトル
【数２５】
0005774301.tif 000026
【００５７】
に対して計算されるカゴの輸送負荷である。
【００５８】
次に、Ｓ１０５において輸送負荷計算部１０は、Ｓ１０４において更新されたホール呼び応答テーブルを記憶手段等に記憶する。この場合、更新されたホール呼び応答テーブルは、交通需要判定部１２により判定される交通需要の特徴量（後述する）に関連付けて記憶する。これにより、後に交通需要判定部１２により交通需要の特徴量が判定されると、既に得られている適切なホール呼び応答テーブル（すなわちゾーン設定）を読み出して設定することができる。すなわち、交通需要の変化に応じた動的なゾーニングを実現することができる。
【００５９】
交通需要判定部１２は、エレベータ制御結果検出部０９から得られる情報を用いて、交通需要の特徴量を抽出する。特徴量の抽出には、観測可能な情報である方向別、階床別の乗車荷重および降車荷重を用いる。乗車荷重および降車荷重を用いて図５（ａ）（ｂ）や図６（ａ）（ｂ）のような方向別、階床別の乗車割合および降車割合を取得することができる。これらの情報をそのまま特徴量として用いるのは、計算資源が限られた組み込み系のエレベータ群管理システムにおいては困難であることが予想される。そこで閾値処理によって離散化し、離散化したベクトルを特徴量として用いる。例えば、図５の例では、方向別、階床別の観測量に対して閾値ω＝０．３などと設定し、閾値を超える割合の場合には「１」を、閾値を超えない場合には「０」を返す処理を行う。図５では、
上向き乗車割合の特徴量ベクトル（１，０，０，０，０，０，０）  
上向き降車割合の特徴量ベクトル（０，０，０，０，０，０，０）  
下向き乗車割合の特徴量ベクトル（０，０，０，０，０，０，０）  
下向き降車割合の特徴量ベクトル（０，０，０，０，０，０，０）  
となる特徴量ベクトルが得られる。図６では、
上向き乗車割合の特徴量ベクトル（０，０，０，０，０，０，０）  
上向き降車割合の特徴量ベクトル（０，０，０，０，０，０，０）  
下向き乗車割合の特徴量ベクトル（０，０，０，０，０，０，０）  
下向き降車割合の特徴量ベクトル（１，０，０，０，０，０，０）  
となる。各ベクトルは階床数だけの要素を持つ４つのベクトルとなる。以降、これらを乗車割合の特徴量や降車割合の特徴量と呼ぶこととする。また、乗車荷重の総和と降車荷重の総和を平均化したものを平均荷重とし、平均荷重を人間の平均体重（例えば６５ｋｇ）で割ると、利用者総数を推定することができる。
【００６０】
さらにこの利用者総数の推定値は連続値となりうるためにそのままの値を特徴量として用いるのは、組み込み系のシステムにおいては不適である。そこでこの利用者総数の推定値に関しても閾値処理によって離散化する。例えば、単位時間当たりの利用者総数の推定値を０人から３００人までは（０００１）、３００人から６００人までは（００１０）、６００人から９００人までは（００１１）といった２進数表示で表現することができる。以降これを利用者総数の特徴量と呼ぶこととする。上記乗車割合の特徴量、降車割合の特徴量および利用者総数の特徴量の組みをまとめて「交通需要の特徴量」と表現することとする。これら交通需要の特徴量を用いて、交通需要の判定を行う。例えば、過去５分で取得した交通需要の特徴量がどの特徴ベクトルと同じかをハミング距離が一致するかどうかで判定する。
【００６１】
割当制限選択部１３は、交通需要判定部１２によって判定された交通需要の特徴量に対応するゾーン設定（すなわち割当制限）を実現するホール呼び応答テーブルを選択し、割当制限設定部１４に与える。割当制限設定部１４は、割当制限選択部１３から得たホール呼び応答テーブルをエレベータ装置のカゴ割当演算処理部１５に送出する。
【００６２】
なお、交通需要判定部１２で判定される特徴量に対して、予めゾーン数およびゾーン設定の初期値を用意しておくことが好ましい。初期値としては、例えば図７のようなホール呼び応答テーブルを予め用意しておけばよい。これは、ゾーニングを行わない場合のゾーン設定であり、常にすべてのカゴ号機ですべての階床を担当する最も基本的なものである。
【００６３】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、動的ゾーニングの一般的な構成について述べた。第１の実施形態に従う一般的な動的ゾーニングでは、設定を変更するパラメータの数が比較的多いこと、輸送負荷が時間的に揺らぐことによる影響があること等により、学習の速度が低下する場合がありうる。このような場合、学習の効果が発現するまでに時間がかかり、実運用上の問題となりうる。そこで第２の実施形態では、学習するパラメータを少なくし、学習速度を向上する動的ゾーニングの方法として、排他的ゾーニングに限定した動的ゾーニングの方法について説明する。第２の実施形態の説明において、第１の実施形態と同様の構成および動作については説明を省略する。
【００６４】
排他的ゾーニングとは、カゴ号機毎に設定された
【数２６】
0005774301.tif 000027
【００６５】
の値に関して、
【数２７】
0005774301.tif 000028
【００６６】
の関係があるゾーニング方式である。
【００６７】
ここで、ｚは担当ゾーンに関するインデックスを表し、図４を例にすると、Ａ号機、Ｂ号機、Ｃ号機（Ｄ号機）のホール呼び応答テーブルのベクトルの和を求めることに相当する。
【数２８】
0005774301.tif 000029
【００６８】
の最右要素が「０」になるのは、最上階の上方向のホール呼びは存在しないためである。同様に、
【数２９】
0005774301.tif 000030
【００６９】
の最左要素が「０」になるのは最下階の下向きホール呼びは存在しないためである。
【００７０】
図３のＳ１０１では、この「１」、「０」で表現されたホール呼び応答テーブルを読み込む。Ｓ１０２においては、方向別、階床別の輸送負荷（ホール呼びの輸送負荷）を計算する。階床別の輸送負荷の計算は、第１の実施形態で説明したものと同様である。
【００７１】
各階床の輸送負荷が得られたならば、Ｓ１０３においてホール呼び応答テーブルを参照し、カゴ毎の輸送負荷を計算する。次にゾーンについて説明する。ゾーンが同じとは、ホール呼び応答テーブルが同じカゴ号機の組みのことである。図４を用いて説明すると、Ａ号機、Ｂ号機はゾーンが異なる。Ｃ号機とＤ号機は同じホール呼び応答テーブルを持っているため、ゾーンが同一である。この図４のようなホール呼び応答テーブルを持つ場合、当該エレベータ装置は３つのゾーンを持つものであると言うことができる。
【００７２】
次に、Ｓ１０４においてホール呼び応答テーブルを更新する。この処理は割当制限設定部１４によって行われる。この更新の手順を図８にて詳細に説明する。
【００７３】
まず、図８のＳ２０１では、図３のＳ１０３で計算されたカゴ毎の輸送負荷
【数３０】
0005774301.tif 000031
【００７４】
の値を参照して、カゴの輸送負荷が最も大きいカゴｉｄ＿ｍａｘおよび、その輸送負荷の最大値ｖａｌ＿ｍａｘと、カゴの輸送負荷が最も小さいカゴｉｄ＿ｍｉｎおよび、その輸送負荷の最小値ｖａｌ＿ｍｉｎを見つける。
【００７５】
次に、Ｓ２０２においてカゴの輸送負荷の最大値と最小値の値から、
【数３１】
0005774301.tif 000032
【００７６】
を算出する。このθは最大値に対する最小値の差を表している。θがある一定値ｄに比べて大きかった場合、ホール呼び応答テーブルを更新する。θがある一定値ｄに比べて小さかった場合には、輸送負荷に違いが無いものとして、ホール呼び応答テーブルの更新を行わない。
【００７７】
次に、ホール呼び応答テーブルの更新方法について説明する。図４のようなホール呼び応答テーブルを持っている場合を考える。まず、Ｓ２０１で得られたｉｄ＿ｍａｘ，ｉｄ＿ｍｉｎに関して、そのカゴｉｄの大小関係を比較する。
【００７８】
ｉｄ＿ｍｉｎ＜ｉｄ＿ｍａｘは、図４で説明すると、
【数３２】
0005774301.tif 000033
【００７９】
に対応する６通りが起こりうる。これら６つの順番が得られた時の担当ゾーンの更新を図９乃至図１４に示す。代表例として図９を用いて詳細に説明する。
【００８０】
まず、排他的ゾーニングにおいては、各ゾーンを構成するためのカゴ毎のパラメータは１つだけでよい。そのパラメータを反転階と呼ぶこととする。図９の左図において、Ａ号機の反転階は３階、Ｂ号機の反転階は５階、Ｃ号機、Ｄ号機の反転階は７階となる。また、反転階がビルの最上階であるカゴ号機は、上方向のすべてのホール呼びを担当するものとし、図９の左図のように反転階がビルの最下階であるカゴ号機は、下方向のホール呼びをすべて担当するものとする。ここで、反転階が最上階を含むゾーン設定を「下向きゾーン設定」と呼び、反転階が最下階を含むゾーン設定を「上向きゾーン設定」と呼ぶこととする。
【００８１】
上向きゾーン設定であるか下向きゾーン設定であるかは、後述の割当制限選択部１３で予め決められている。ここではゾーン数が３である場合のすべての輸送負荷の順序関係を示したが、Ｓ２０３、Ｓ２０４、Ｓ２０５のステップは、これらを一般化して表現したもので、ゾーン数が固定された状況では図８から図１３で表わされる更新をすべて含めた表現になっている。
【００８２】
以上説明した実施形態によれば、あらゆるゾーニングの設定に対応した更新手続きを実行することができる。排他的ゾーニングに限定する構成では、学習するパラメータが少ないため、学習効果がゾーニングによって無駄な停止が削減でき、周回時間が短縮される。学習効率に関連するパラメータを外部から設定する構成では、ゾーニングの変更頻度すなわちホール呼び応答テーブルの更新頻度を調整することができる。
【００８３】
また、特定の交通需要に対応したゾーニングを設定することが可能である。学習効率を向上し、かつ特定の交通需要に対応したゾーニングを設定する構成とすることもでき、ゾーニングを行う必要のある交通需要とゾーニングを行う必要のない交通需要とを分けることで余分な性能悪化を回避することができる。
【００８４】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８５】
０１…ホール呼びボタン；
０２…ホール呼び停止情報記憶部；
０３…ホール呼び情報検出部；
０４…カゴ呼びボタン；
０５…カゴ呼び停止情報記憶部；
０６…カゴ呼び情報検出部；
０７…カゴ制御部；
０８…エレベータ情報把握部；
０９…エレベータ制御結果検出部；
１０…輸送負荷計算部；
１１…輸送負荷保存部；
１２…交通需要判定部；
１３…割当制限選択部；
１４…割当制限設定部；
１５…カゴ割当演算処理部；
１６…カゴ運行制御部
【図１】
0005774301.tif 000034
【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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