(57)【要約】【課題】常に現状に適合した最適な割当評価関数を用いて効率的な運行制御を行う。【解決手段】エレベータ群管理制御装置１に制御パターン設定部１００を設ける。制御パターン設定部１００は現状の割当評価関数の制御パターンを元にして複数の候補パターンをカオスにより発想し、これらの候補パターンについてビル内の交通需要を考慮したシミュレーションにより最適な候補パターンを抽出し、その候補パターンにて当該割当評価関数の制御パターンを更新する機能を備える。この制御パターン設定部１００により、ビル内の交通需要に応じて現状の割当評価関数の制御パターンを最適化でき、交通状態が変化た場合でも常に現状に適したエレベータの群管理を行って、長待ちなどのない快適なエレベータの運転を実現することができる。【選択図】　　図１
2004018230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各エレベータの現在位置から進行方向にホール呼びのあった階床までの距離に対応した評価値を割当評価関数から求め、その評価値に基づいてホール呼びに対するエレベータの割当て制御を行うエレベータ群管理制御装置において、
ビル内の人の流れを学習する交通需要学習手段と、
現状の割当評価関数の制御パターンを元にして複数の候補パターンを発想する候補パターン発想手段と、
この候補パターン発想手段によって発想された各候補パターンのそれぞれについて上記交通需要学習手段の学習結果を考慮したシミュレーションを行うシミュレーション手段と、
このシミュレーション手段による各候補パターンのシミュレーション結果に基づいて各候補パターンを評価し、予め指定された制御性能項目に対応した最適な候補パターンを抽出する制御性能評価手段と、
この制御性能評価手段によって抽出された候補パターンに基づいて当該割当評価関数の制御パターンを更新する制御パターン更新手段と
を具備したことを特徴とするエレベータ群管理制御装置。
【請求項２】
上記候補パターン発想手段による候補パターンの発想にカオスを用いることを特徴とする請求項１記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項３】
上記候補パターン発想手段によって現状の割当評価関数の制御パターンを元にカオスによる発散的発想で複数の候補パターンを発想した後、これらの候補パターンの中で抽出されたパターンを元にカオスによる収束的発想で候補パターンを絞り込むようにしたことを特徴とする請求項２記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項４】
上記候補パターン発想手段による候補パターンの発想に乱数を用いることを特徴とする請求項１記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項５】
上記候補パターン発想手段によって現状の割当評価関数の制御パターンを元に広範囲な乱数を用いて広域的発想で複数の候補パターンを発想した後、これらの候補パターンの中で抽出されたパターンを元に狭い範囲の乱数を用いて局所的発想で候補パターンを絞り込むようにしたことを特徴とする請求項４記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項６】
現状の割当評価関数の制御パターンで規定されているエレベータの現在位置からホール呼びのあった階床までの距離に対応したノード数を変更して最適な制御パターンを検索するノート数検索手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項７】
上記制御パターン更新手段は、現状の当評価関数の制御パターンを所定のタイミングで更新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制御装置。
【請求項８】
上記所定のタイミングとは、一定の時間間隔であることを特徴とする請求項７記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項９】
上記所定のタイミングとは、予め定められたスケジュールに従ったものであることを特徴とする請求項７記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項１０】
上記所定のタイミングとは、現状の割当評価関数によって得られる制御性能が所定の性能を下回ったときであることを特徴とする請求項７記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項１１】
上記所定のタイミングとは、現状の割当評価関数に対する制御性能項目が変更されたときであることを特徴とする請求項７記載のエレベータ群管理制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数台のエレベータを運行管理するエレベータ群管理制御装置に係り、特に交通需要の変化に応じた効率的な運行管理を行うエレベータ群管理制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
エレベータ群管理制御装置は、乗場（ホール）で呼びボタンが押されると、各エレベータの情報を基にどのエレベータを応答させるのかを即時に決定し、該当する号機制御装置に割当て指令を行う。そして、エレベータホールの予約灯を点灯させ、乗客にサービスするエレベータを案内する。
【０００３】
ところで、このようなホール呼びに対するエレベータの割当て方法として種々の方法があり、その１つに、各エレベータ（乗りかご）の現在位置から進行方向にホール呼びの階床までの距離に基づいて各エレベータ毎に評価計算を行い、最も評価値の高いエレベータを割り当てるといった方法がある。以下では、このような方法を用いたエレベータ群管理制御システムについて説明する。
【０００４】
図９は一般的なエレベータ群管理制御システムの構成を示すブロック図であり、ここではＭ階床のビルにＮ台のエレベータが設置されている場合の構成が示されている。なお、図中の同一符号が付される部分は同一もしくは相当部分を示すものとする。
【０００５】
エレベータの群管理制御システムは、各エレベータを総括的に運行制御するエレベータ群管理制御装置１と、各エレベータ毎に運転制御を行う号機制御装置２−１〜２−Ｎと、各階床に設けられてホール呼びを行う際に押圧操作されるホール呼びボタン３−１〜３−Ｍと、各階床各エレベータ乗降口毎に設けられたホール表示器４−１−１〜４−Ｍ−Ｎと、各階床でホール呼びの入出力の制御を行うホール呼び入出力制御部５−１〜５−Ｍと、乗客を運ぶ移動体本体であるＮ台のかご６−１〜６−Ｎとから構成されている。
【０００６】
このような構成において、ある階床Ｉ（Ｉは１〜Ｍまでの任意の整数）で押圧操作されたホール呼びボタン３−Ｉの情報はホール呼び入出力制御部５−Ｉを経由して、エレベータ群管理制御装置１内のホール情報入出力部１１に送られる。また、乗りかご６−１〜６−Ｎ内のかご呼びボタン情報、かご内位置情報は号機制御装置２−１〜２−Ｎを経由して、エレベータ群管理制御装置１内のかご情報入出力部１２に送られる。ホール情報入出力部１１のホール情報２１とかご情報入出力部１２のかご情報２２は、割当て制御部１３に送られる。
【０００７】
割当て制御部１３は、ホール情報２１とかご情報２２から各エレベータを評価し、最も評価値の高いエレベータの機制御装置２−Ｊ（Ｊは１〜Ｍまでの任意の整数）に割当てかご情報２４を出力する。Ｊ号機制御装置２−Ｊは、呼びのあったホールに対応したホール呼び入出力制御部５−Ｉに割当てかご情報２４を送り、ホール表示器４−Ｉ−Ｊを点灯して、利用者にかご６−Ｊが割当てられたこと（エレベータＪが応答する）を示す。また、Ｊ号機制御装置２−Ｊは、割当てかご情報２４に基づきかご６−Ｊのホール呼びを図示せぬ第１の記憶部に記憶し、かご６−Ｊに対するかご呼びも含めた呼び予約すべてについて、エレベータの運行経路に従って近い順に並べ代えて図示せぬ第２の記憶部に記憶する。更に、Ｊ号機制御装置２−Ｊは、上記第２の記憶部に記憶された呼び予約に従って、かご６−Ｊを順次記憶された該当階床に停止させ、利用者の乗降に供する。
【０００８】
ここで、エレベータ群管理制御装置１の構成について説明する。
【０００９】
図１０は従来のエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図である。なお、ここでは１５階床のビルにＡ〜Ｅの５台のエレベータが設置されている場合を示している。
【００１０】
図１０において、エレベータ群管理制御装置１は、ホール呼び入出力制御部５との間でホール情報の情報交換をするホール情報入出力部１１と、各号機制御装置２との間でかご情報の情報交換をするかご情報入出力部１２と、階床のホール呼びに対して応答するエレベータを合理的かつ速やかに割り当てる割当て制御部１３とから構成される。
【００１１】
割当て制御部１３は、エレベータＡの割当て評価値１１１を算出する評価値計算部１１０と、エレベータＢの割当て評価値１２１を算出する評価値計算部１２０と、エレベータＣの割当て評価値１３１を算出する評価値計算部１３０と、エレベータＤの割当て評価値１４１を算出する評価値計算部１４０と、エレベータＥの割当て評価値１５１を算出する評価値計算部１５０と、これらのエレベータＡ〜Ｅの割当て評価値１１１、１２１、１３１、１４１、１５１の中で最も評価値の高いエレベータを選定する割当て判定器１５とから構成される。
【００１２】
エレベータＡの評価値計算部１１０は、ホール呼びが発生した時、エレベータＡの現在位置から進行方向に呼びホールのあった階床までの距離２１２を算出する距離算出部２１０と、その距離２１２に基づきエレベータＡの割当評価値１１１の演算を行う割当評価関数発生器２１１とから構成される。
【００１３】
エレベータＢの評価値計算部１２０、エレベータＣの評価値計算部１３０、エレベータＤの評価値計算部１４０、エレベータＥの評価値計算部１５０についてもエレベータＡの評価値計算部１１０と同様の構成となっており、それぞれにエレベータＢの割当評価値１２１、エレベータＣの割当値評価１３１、エレベータＤの割当評価値１４１、エレベータＥの割当評価値１５１を算出する。判定器１５は、これら５個の割当評価値を入力として、割当評価値が最大のエレベータをホール呼びに割当てると共に、他のエレベータはそのホール呼びに応答させないようにしている。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
エレベータの群管理制御では、利用者の“待ち時間”を短くするために様々な工夫がなされている。この結果、“平均待ち時間”はかなり短くなってきており、待ち時間が１０秒前後のエレベータも製品化されている。しかしながら、“平均待ち時間”という全体の平均を重視しているため、制御の谷間に落ち込むことがあり、複数のエレベータが特定の階床付近にかたまる、所謂“ダンゴ”状態になってしまうことがある。このような“ダンゴ”状態になると、他の階床へのサービスが手薄になるため、利用者が６０秒以上待つ所謂“長待ち”が生じ易くなる。この場合、“長待ち”自体の頻度は少ないのであるが、６０秒が利用者のイライラの限度とされており、一度“長待ち”を生じると、利用者に不快感を与える結果になる。
【００１５】
そこで、このような“長待ち”を解消する対策として、例えばファジィ・カオス等の技術を応用して割当評価関数を最適化することが知られている（例えば特開平１１−１１６１４７号公報）。各エレベータに共通のホール呼びが発生すると、この割当評価関数に基づいて各エレベータの評価値を算出して、最も評価値の高いエレベータに割当てを行うことになる。しかしながら、従来、この割当評価関数の最適化をオフライン（納品前の段階）で行っていた。つまり、予めビル内の交通需要を予測して、その交通需要に合った最適な割当評価関数を用意しておくものであった。このため、ビルの交通需要が変化した場合（特に予想外の状態が発生した場合）に対応しなくなり、その結果、群管理制御としての十分な制御性能が発揮されず、例えば“長待ち”の発生頻度が増加してしまうことがあった。
【００１６】
本発明は上記のような点に鑑みなされたもので、常に現状に適合した最適な割当評価関数を用いて効率的な運行制御を行うことができ、利用者が快適にエレベータを利用できる高性能なエレベータ群管理制御装置を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明のエレベータ群管理制御装置は、各エレベータの現在位置から進行方向にホール呼びのあった階床までの距離に対応した評価値を割当評価関数から求め、その評価値に基づいてホール呼びに対するエレベータの割当て制御を行うエレベータ群管理制御装置において、ビル内の人の流れを学習する交通需要学習手段と、現状の割当評価関数の制御パターンを元にして複数の候補パターンを発想する候補パターン発想手段と、この候補パターン発想手段によって発想された各候補パターンのそれぞれについて上記交通需要学習手段の学習結果を考慮したシミュレーションを行うシミュレーション手段と、このシミュレーション手段による各候補パターンのシミュレーション結果に基づいて各候補パターンを評価し、予め指定された制御性能項目に対応した最適な候補パターンを抽出する制御性能評価手段と、この制御性能評価手段によって抽出された候補パターンに基づいて当該割当評価関数の制御パターンを更新する制御パターン更新手段とを具備して構成される。
【００１８】
このような構成によれば、現状の割当評価関数の制御パターンを元にして複数の候補パターンが発想され、これらの候補パターンについてビル内の交通需要を考慮したシミュレーションにより制御性能項目（長待ち、平均待ち時間など）に対応した最適な候補パターンが抽出され、その候補パターンにて当該割当評価関数の制御パターンが更新される。このように、ビル内の交通需要に応じて現状の割当評価関数の制御パターンが最適化されるので、その最適化された割当評価関数を用いて各エレベータを運行管理することで、長待ちや平均待ち時間などの目的に応じたエレベータの運転を行うことができる。
【００１９】
上記候補パターン発想手段による候補パターンの発想には、カオスが用いられる。この場合、現状の割当評価関数の制御パターンを元にカオスによる発散的発想で複数の候補パターンを発想した後、これらの候補パターンの中で抽出されたパターンを元にカオスによる収束的発想で候補パターンを絞り込むようにしても良い。
【００２０】
また、カオスに代わって乱数を用いて候補パターンを発想することでも上記同様の効果が得られる。この場合、現状の割当評価関数の制御パターンを元に広範囲な乱数を用いて広域的発想で複数の候補パターンを発想した後、これらの候補パターンの中で抽出されたパターンを元に狭い範囲の乱数を用いて局所的発想で候補パターンを絞り込むようにしても良い。
【００２１】
さらに、現状の割当評価関数の制御パターンで規定されているエレベータの現在位置からホール呼びのあった階床までの距離に対応したノード数を変更して最適な制御パターンを検索するノート数検索手段を備えることで、ノード数を含めて割当評価関数を最適化することができ、より高性能なエレベータの群管理を実現できる。
【００２２】
また、割当評価関数の制御パターンは所定のタイミングで更新されることを特徴とする。上記所定のタイミングとは一定の時間間隔、予め定められたスケジュールに従ったもの、現状の割当評価関数によって得られる制御性能が所定の性能を下回ったとき、現状の割当評価関数に対する制御性能項目が変更されたときのいずれかである。このように、割当評価関数の制御パターンは所定のタイミングで更新することで、常に現状に合った最適な割当評価関数を用いて各エレベータを運行管理することができ、ホール呼びがあったときに、利用者を長く待たせることなくエレベータを速やかに応答させることができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図である。なお、従来構成（図９および図１０）と同一部分については同一の符号を付してその説明を省略するか、または簡単に説明するものとし、ここでは異なる部分についてのみ詳しく説明する。また、図１の例では、１５階床のビルにＡ〜Ｅの５台のエレベータが設置されている場合のエレベータ群管理制御装置の構成が示されている。
【００２５】
図１に示すように、エレベータ群管理制御装置１は、ホール情報の情報交換を行うホール情報入出力部１１と、かご情報の情報交換を行うかご情報入出力部１２と、階床のホール呼びに対して応答するエレベータを合理的かつ速やかに割り当てる割当て制御部１３とから構成される。
【００２６】
割当て制御部１３は、当該エレベータ構成（１５階床のビルにＡ〜Ｅの５台のエレベータ）に対応した割当評価関数をビル内の交通状態に合った最適な関数に設定する制御パターン設定部１００と、エレベータＡの割当て評価値１１１を算出する評価値計算部１１０と、エレベータＢの割当て評価値１２１を算出する評価値計算部１２０と、エレベータＣの割当て評価値１３１を算出する評価値計算部１３０と、エレベータＤの割当て評価値１４１を算出する評価値計算部１４０と、エレベータＥの割当て評価値１５１を算出する評価値計算部１５０と、これらのエレベータＡ〜Ｅの割当て評価値１１１、１２１、１３１、１４１、１５１を入力として、最も評価値の高いエレベータを選定する割当て判定器１５とから構成される。
【００２７】
ここで、制御パターン設定部１００は本発明の特徴部分であって、オンラインにてエレベータの割当評価関数を交通需要の変化に対応させて最適化するための処理を行うものであり、特に第１の実施形態では、現状の割当評価関数の制御パターンを元にしてカオスにより候補パターンを発想し、シミュレータにて現在の交通需要に対応した最適な候補パターンを抽出して割当評価関数の制御パターンを更新することを特徴とする。
【００２８】
すなわち、図１に示すように、上記制御パターン設定部１００は、ビル内の交通需要（人の流れ）を学習する交通需要学習部２７１と、割当評価関数の初期パターンを設定する初期パターン設定部２７２と、その初期パターンに基づいてカオスを利用して割当評価関数の候補パターンを発想する候補パターン発想部２７３と、各候補パターンについてエレベータ制御装置を総括的かつ詳細に模擬するシミュレータ２７４と、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価して割当評価関数の最適なパターンを抽出する制御性能評価部２７５と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数を最適なパターンに更新する制御パターン更新部２７６とから構成される。
【００２９】
エレベータＡの評価値計算部１１０は、ホール呼びに対してエレベータＡの現在位置から進行方向にホール呼びのあった階床までの距離２１２を算出する距離算出部２１０と、そのホール呼び階床までの距離２１２に基づいて割当評価関数からエレベータＡの割当て評価値１１１を算出する割当評価関数発生器２１１とから構成される。エレベータＡの評価値計算部１１０、エレベータＢの評価値計算部１２０、エレベータＣの評価値計算部１３０、エレベータＤの評価値計算部１４０、エレベータＥの評価値計算部１５０についてもエレベータＡの評価値計算部１１０と同様の構成であり、各エレベータに共通に発生するホール呼びに対し、それぞれのエレベータの現在位置から進行方向にホール呼びのあった階床までの距離を算出し、そのホール呼び階床までの距離に基づいて割当評価関数から割当て評価値１２１、１３１、１４１、１５１を算出するように構成されている。
【００３０】
なお、図１では、制御パターン設定部１００とエレベータＡの評価値計算部１１０との対応関係しか図示されていないが、他のエレベータＢ〜Ｅの評価値計算部１２０、１３０、１４０、１５０についても同様であり、各エレベータで共通に用いられる割当評価関数が制御パターン設定部１００によって最適パターンに更新されるようになっている。
【００３１】
次に、第１の実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１の処理動作について説明する。なお、このエレベータ群管理制御装置１の制御パターン設定部１００以外については、従来と同様であるため、その説明は省略するものとし、ここでは制御パターン設定部１００の動作について説明する。
【００３２】
制御パターン設定部１００は所定のタイミングで起動され、割当評価関数の制御パターンを交通需要に対応した最適なパターンに更新する。所定のタイミングとは、例えば一週間単位であり、その場合には一週間分のビルの交通需要を考慮した最適な制御パターンを自動生成して、現状の割当評価関数の制御パターンをその最適パターンに更新することになる。なお、この割当評価関数の更新タイミングについては後に詳しく説明する。
【００３３】
まず、初期パターン設定部２７２が現状の割当評価関数の制御パターンを初期パターンとして取り込み、これを候補パターン発想部２７３に渡す。候補パターン発想部２７３は、この初期パターンに基づいてカオスを利用して複数の候補パターンを発想する。つまり、初期パターンを元にしてカオスにより現状の制御パターンに類似する複数の候補パターンを生成することになる。なお、カオスを利用した候補パターンの生成方法は公知であるため、ここでは詳しい説明を省略するものとする。
【００３４】
一方、交通需要学習部２７１は、ホール情報２１とかご情報２２とからビルの交通需要（エレベータを利用する人の流れ）を計測若しくは推定する。シミュレータ２７４は、この交通需要学習部２７１から得られる交通需要情報に基づいて乗客の発生を模擬し、上記候補パターン発想部２７３で発想された複数の候補パターンについて、それぞれ交通需要を考慮したシミュレーションを実行して、そのシミュレーション結果を制御性能評価部２７５に渡す。制御性能評価部２７５は、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価し、その中で最も評価値の高い候補パターンを抽出すると共に、この抽出された候補パターンを初期パターン設定部２７２に渡す。
【００３５】
上記「最も評価値の高い候補パターンを抽出する」とは、例えば制御性能項目として“長待ち”が指定されているのであれば、最も長待ちの発生が少ない候補パターンを選ぶことを言う。また、制御性能項目として“平均待ち時間”が指定されているのであれば、平均的な待ち時間の少ない候補パターンを選ぶことを言う。
【００３６】
以下、初期パターンとその初期パターンを元に発想された各候補パターンから抽出されたパターンが一致するまで、初期パターン設定部２７２→候補パターン発想部２７３→シミュレータ２７４→制御性能評価部２７５→初期パターン設定部２７２…といったように、発想・シミュレーション・評価・抽出の各処理が繰り返される。この様子を図２に示す。Ｐ１は初期パターンつまり現状の割当評価関数のパターンである。この初期パターンＰ１１を元にしてカオスにより複数の候補パターンが発想される。今、Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３…といった複数の候補パターンが発想されたものとすると、これらの候補パターンについて交通需要を考慮したシミュレーションが実行され、その中で最も評価の高いパターン（例えばＰ１２とする）が抽出される。次に、この抽出された候補パターンＰ１２を元にて、再びカオスにより複数の候補パターンＰ２１，Ｐ２２，Ｐ２３…が発想される。
【００３７】
このような動作が繰り返し行われ、初期パターンと抽出されたパターンが一致すると（つまり候補パターンの発想が収束したとき）、制御性能評価部２７５はその最終的に得られた候補パターンを最適な制御パターンとして制御パターン更新部２７６に渡す。制御パターン更新部２７６は、制御パターン更新部２７６は、この制御パターンに基づいてエレベータＡに対応した割当評価関数を更新すると共に、他のエレベータＢ〜Ｅについても同様にそれぞれの割当評価関数を更新する。
【００３８】
このようにして割当評価関数の更新がなされると、それ以後、エレベータＡの評価値計算部１１０では、更新後の割当評価関数に基づいてエレベータＡの割当て評価値１１１を算出する。また、エレベータＢの評価値計算部１２０、エレベータＣの評価値計算部１３０、エレベータＤの評価値計算部１４０、エレベータＥの評価値計算部１５０でも同様であり、それぞれに更新後の割当評価関数に基づいて割当て評価値１２１、１３１、１４１、１５１を算出する。割当て判定器１５は、これらのエレベータＡ〜Ｅの割当て評価値１１１、１２１、１３１、１４１、１５１の中で最も評価値の高いエレベータを選定し、ホール呼びに応答させる。
【００３９】
このように、エレベータ群管理制御装置１に制御パターン設定部１００を備えることにより、現状の割当評価関の制御パターンをビルの交通需要に対応した最適な割当評価関数に更新することができる。したがって、交通状態が変化した場合でも常に現状に適したエレベータの群管理を行って、長待ちなどのない快適なエレベータの運転を実現することができる。
【００４０】
なお、上記実施形態では、１５階床のビルにＡ〜Ｅの５台のエレベータが設置されている場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、様々な階床のビルで複数台のエレベータを備えるエレベータ群管理制御システムに対しても適用可能であり、上記同様の手法にて上記同様の効果を得ることができる。
【００４１】
また、上記実施形態では、ホール呼びがあった場合に評価値の高いエレベータを選択する場合を想定して説明したが、例えば評価値の低いエレベータが選択されるような方式であっても、本発明を適用可能である。
【００４２】
さらに、上記実施形態では、エレベータの評価指標として１つの評価値（エレベータＡであれば評価値１１１）を採用する場合を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、例えば第２の評価値、第３の評価値といったように複数種類の評価値を採用して割当て制御を行うようにしても良い。要するに、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００４３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００４４】
図３は本発明の第２の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図であり、上記第１の実施形態（図１）と同じ部分には同一の符号を付してその説明を省略するか、または簡単に説明し、ここでは異なる部分についてのみ詳しく説明する。
【００４５】
図３に示すように、エレベータ群管理制御装置１に設けられた制御パターン設定部１００は、ビル内の交通需要（人の流れ）を学習する交通需要学習部２７１と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数の初期パターンを設定する第１の初期パターン設定部２７２ａおよび第２の初期パターン設定部２７２ｂと、その初期パターンに基づいてカオスを利用して割当評価関数の候補パターンを発想する第１の候補パターン発想部２７３ａおよび第２の候補パターン発想部２７３ｂと、各候補パターンについてエレベータ制御装置を総括的かつ詳細に模擬するシミュレータ２７４と、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価して割当評価関数の最適なパターンを抽出する制御性能評価部２７５と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数を最適なパターンに更新する制御パターン更新部２７６とから構成される。
【００４６】
すなわち、第２の実施形態では、上記第１の実施形態と同様にカオスを用いて複数の候補パターンを発想するものであるが、最初はカオス性を強くした発散的発想にて候補パターンを広く取り込み、次にカオス性を弱くした収束的発想にて候補パターンを絞り込むことを特徴とするものである。構成的には、上記第１の実施形態（図１）における候補パターン発想部２７３が第１の候補パターン発想部２７３ａと第２の候補パターン発想部２７３ｂに分けられ、これに伴い、初期パターン設定部２７２も第１の初期パターン設定部２７２ａと第２の初期パターン設定部２７２ｂとに分けられた構成となっている。
【００４７】
第１の候補パターン発想部２７３ａはカオスによる発散的発想を行い、第２の候補パターン発想部２７３ｂはカオスによる収束的発想を行う。また、第１の初期パターン設定部２７２ａは第１の候補パターン発想部２７３ａの発散的発想に用いられる初期パターンを設定するものであり、第２の初期パターン設定部２７２ｂは第２の候補パターン発想部２７３ｂの収束的発想に用いられる初期パターンを設定する。
【００４８】
次に、第２の実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１の処理動作について説明する。なお、このエレベータ群管理制御装置１の制御パターン設定部１００以外については、従来と同様であるため、その説明は省略するものとし、ここでは制御パターン設定部１００の動作について説明する。
【００４９】
上記第１の実施形態と同様に、制御パターン設定部１００は所定のタイミングで起動され、割当評価関数の制御パターンを交通需要に応じた最適なパターンに更新する。
【００５０】
まず、第１の初期パターン設定部２７２ａが現状の割当評価関数の制御パターンを初期パターンとして取り込み、これを第１の候補パターン発想部２７３ａに渡す。第１の候補パターン発想部２７３ａは、この初期パターンを元にしてカオスにより複数の候補パターンを発想するが、その際にカオス性を強くすることで複数の広範囲の候補パターンを発想する。これをカオスによる発散的発想と呼ぶ。
【００５１】
一方、交通需要学習部２７１は、ホール情報２１とかご情報２２とからビルの交通需要（エレベータを利用する人の流れ）を計測若しくは推定する。シミュレータ２７４は、この交通需要学習部２７１から得られる交通需要情報に基づいて乗客の発生を模擬し、上記第１の候補パターン発想部２７３ａで発想された複数の候補パターンについて、それぞれ交通需要を考慮したシミュレーションを実行して、そのシミュレーション結果を制御性能評価部２７５に渡す。制御性能評価部２７５は、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価し、その中で最も評価値の高い候補パターンを抽出すると共に、この抽出された候補パターンを第２の初期パターン設定部２７２ｂに渡す。つまり、例えば制御性能項目として“長待ち”が指定されているのであれば、最も長待ちの発生が少ない候補パターンを抽出して第２の初期パターン設定部２７２ｂに渡す。
【００５２】
第２の初期パターン設定部２７２ｂは、制御性能評価部２７５から受け取った候補パターンを第２の候補パターン発想部２７３ｂに次の初期パターンとして渡す。第２の候補パターン発想部２７３ｂでは、その初期パターンに基づきカオス性を弱くして複数の類似した候補パターンを発想する。これをカオスによる収束的発想と呼ぶ。シミュレータ２７４は、上記同様に交通需要学習部２７１から得られる交通需要情報に基づいて乗客の発生を模擬することで、今度は第２の候補パターン発想部２７３ｂによって発想された複数の候補パターンのそれぞれに対してシミュレーションを実行することにより、そのシミュレーション結果を制御性能評価部２７５に渡す。制御性能評価部２７５は、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価し、その中で最も評価値の高い候補パターンを抽出すると共に、この抽出された候補パターンを第２の初期パターン設定部２７２ｂに渡す。
【００５３】
以下、初期パターンとその初期パターンを元に発想された各候補パターンから抽出されたパターンが一致するまで、第２の初期パターン設定部２７２ｂ→第２の候補パターン発想部２７３ｂ→シミュレータ２７４→制御性能評価部２７５→第２の初期パターン設定部２７２ｂ…といったように、発想・シミュレーション・評価・抽出の各処理が繰り返される。つまり、図２の例で言えば、まず、現状の制御パターンである初期パターンＰ１を元にしてカオスによる発散的発想を行い、広範囲に第１次候補パターンＰ１１，Ｐ１２，Ｐ１３…を得て大まかな絞り込みを行う。次に、第１次候補パターンの中で評価の高い候補パターンＰ１２を元にして今度はカオスによる収束的発想を行い、ある程度絞り込んだ候補として第２次候補パターンＰ２１，Ｐ２２，Ｐ２３…を得ることで候補の絞り込みを行うようにする。以後は、発想元の初期パターンと一致するまで、カオスによる収束的発想を続ける。
【００５４】
このような方法は、例えば平日→休日といったように運行パターンが大きく代わる場合に有効である。すなわち、まずは、発散的発想を行って広範囲に複数の候補パターンを取り、２回目以降は収束的発想を行って候補を絞り込むといったものである。これに対し、例えば木曜日→金曜日といったように変化の少ない場合には、最初から狭い範囲で候補パターンを絞り込んで発想すれば良い。
【００５５】
初期パターンと抽出されたパターンが一致すると（つまり候補パターンの発想が収束したとき）、制御性能評価部２７５は最終的に得られた候補パターンを最適な制御パターンとして制御パターン更新部２７６に渡す。制御パターン更新部２７６は、制御パターン更新部２７６は、この制御パターンに基づいてエレベータＡに対応した割当評価関数を更新すると共に、他のエレベータＢ〜Ｅについても同様にそれぞれの割当評価関数を更新する。
【００５６】
このようにして割当評価関数の更新がなされると、それ以後、エレベータＡの評価値計算部１１０では、更新後の割当評価関数に基づいてエレベータＡの割当て評価値１１１を算出する。また、エレベータＢの評価値計算部１２０、エレベータＣの評価値計算部１３０、エレベータＤの評価値計算部１４０、エレベータＥの評価値計算部１５０でも同様であり、それぞれに更新後の割当評価関数に基づいて割当て評価値１２１、１３１、１４１、１５１を算出する。割当て判定器１５は、これらのエレベータＡ〜Ｅの割当て評価値１１１、１２１、１３１、１４１、１５１の中で最も評価値の高いエレベータを選定し、ホール呼びに応答させる。
【００５７】
このように、カオスを用いて候補パターンを発想する際に、まず、現状の割合評価関数の制御パターンを元にして発散的発想で候補パターンを発想して大まかな絞込みをした後に、その中で抽出された最適なパターンを初期パターンとして収束的発想で候補パターンを発想して絞り込むことで、より現状に適合した最適な候補パターンを選出して割合評価関数を最適化することができる。すなわち、非線型システムの最適問題で生ずるローカルミニマムの可能性を減少して最適値により近づけることができ、交通状態が変化した場合でも常に現状に適したエレベータの群管理を行って、長待ちなどのない快適なエレベータの運転を実現することができる。
【００５８】
なお、本実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１においても上記第１の実施形態と同様に、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【００５９】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【００６０】
図４は本発明の第３の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図であり、上記第１の実施形態（図１）と同じ部分には同一の符号を付してその説明を省略するか、または簡単に説明し、ここでは異なる部分についてのみ詳しく説明する。
【００６１】
図４に示すように、エレベータ群管理制御装置１に設けられた制御パターン設定部１００は、ビル内の交通需要（人の流れ）を学習する交通需要学習部２７１と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数の初期パターンを設定する初期パターン設定部２７２と、その初期パターンに基づいて乱数を利用して割当評価関数の候補パターンを発想する候補パターン発想部２７７と、各候補パターンについてエレベータ制御装置を総括的かつ詳細に模擬するシミュレータ２７４と、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価して割当評価関数の最適なパターンを抽出する制御性能評価部２７５と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数を最適なパターンに更新する制御パターン更新部２７６とから構成される。
【００６２】
すなわち、第３の実施形態では、割当評価関数を更新するための候補パターンの発想手段として乱数を用いることを特徴としており、上記第１の実施形態におけるカオスを用いた候補パターン発想部２７３の代わりに、乱数を用いた候補パターン発想部２７７となっている。
【００６３】
次に、第３の実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１の処理動作について説明する。なお、このエレベータ群管理制御装置１の制御パターン設定部１００以外については、従来と同様であるため、その説明は省略するものとし、ここでは制御パターン設定部１００の動作について説明する。
【００６４】
上記第１の実施形態と同様に、制御パターン設定部１００は所定のタイミングで起動され、割当評価関数の制御パターンを交通需要に応じた最適なパターンに更新する。
【００６５】
まず、初期パターン設定部２７２が現状の割当評価関数の制御パターンを初期パターンとして取り込み、これを候補パターン発想部２７７に渡す。ここで、候補パターン発想部２７７は、この初期パターンを元にして候補パターンを発想するが、その際にカオスの代わりに乱数を採用して候補パターンを発想する。つまり、例えば初期パターンの初期値をＰとした場合に、Ｐ±α（αは乱数）といったように、初期パターンを元にして乱数に基づいて複数の候補パターンを一様に発想する。なお、カオスによる発想と乱数による発想の違いは、カオスによる発想の場合には分布が定まっていないが、乱数による発想の場合には一様分布などのように分布が定まっていることである。
【００６６】
一方、交通需要学習部２７１は、ホール情報２１とかご情報２２とからビルの交通需要（エレベータを利用する人の流れ）を計測若しくは推定する。シミュレータ２７４は、この交通需要学習部２７１から得られる交通需要情報に基づいて乗客の発生を模擬し、上記候補パターン発想部２７７で発想された複数の候補パターンについて、それぞれ交通需要を考慮したシミュレーションを実行して、そのシミュレーション結果を制御性能評価部２７５に渡す。制御性能評価部２７５は、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価し、その中で最も評価値の高い候補パターンを抽出すると共に、この抽出された候補パターンを初期パターン設定部２７２に渡す。つまり、例えば制御性能項目として“長待ち”が指定されているのであれば、最も長待ちの発生が少ない候補パターンを抽出して初期パターン設定部２７２に渡す。
【００６７】
以下、初期パターンとその初期パターンを元に発想された各候補パターンから抽出されたパターンが一致するまで、初期パターン設定部２７２→候補パターン発想部２７７→シミュレータ２７４→制御性能評価部２７５→初期パターン設定部２７２…といったように、発想・シミュレーション・評価・抽出の各処理が繰り返される。つまり、図２の例で言えば、まず、現状の制御パターンである初期パターンＰ１を元にして乱数により第１次候補パターンＰ１１，Ｐ１２，Ｐ１３…を発想し、次に、その中で評価の高い候補パターンＰ１２を初期パターンとして再び乱数にて第２次候補パターンＰ２１，Ｐ２２，Ｐ２３…を発想するといった処理を繰り返す。
【００６８】
初期パターンと抽出されたパターンが一致すると（つまり候補パターンの発想が収束したとき）、制御性能評価部２７５は最終的に得られた候補パターンを最適な制御パターンとして制御パターン更新部２７６に渡す。制御パターン更新部２７６は、制御パターン更新部２７６は、この制御パターンに基づいてエレベータＡに対応した割当評価関数を更新すると共に、他のエレベータＢ〜Ｅについても同様にそれぞれの割当評価関数を更新する。
【００６９】
このようにして割当評価関数の更新がなされると、それ以後、エレベータＡの評価値計算部１１０では、更新後の割当評価関数に基づいてエレベータＡの割当て評価値１１１を算出する。また、エレベータＢの評価値計算部１２０、エレベータＣの評価値計算部１３０、エレベータＤの評価値計算部１４０、エレベータＥの評価値計算部１５０でも同様であり、それぞれに更新後の割当評価関数に基づいて割当て評価値１２１、１３１、１４１、１５１を算出する。割当て判定器１５は、これらのエレベータＡ〜Ｅの割当て評価値１１１、１２１、１３１、１４１、１５１の中で最も評価値の高いエレベータを選定し、ホール呼びに応答させる。
【００７０】
このように、カオスの代わりに乱数を採用して候補パターンの発想を行うような構成とした場合でも、上記第１の実施形態と同様に、現状の割当評価関の制御パターンをビルの交通需要に対応した最適な割当評価関数に更新することができる。したがって、交通状態が変化した場合でも常に現状に適したエレベータの群管理を行って、長待ちなどのない快適なエレベータの運転を実現することができる。
【００７１】
なお、本実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１においても上記第１の実施形態と同様に、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【００７２】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【００７３】
図５は本発明の第４の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図であり、上記第２の実施形態（図３）と同じ部分には同一の符号を付してその説明を省略するか、または簡単に説明し、ここでは異なる部分についてのみ詳しく説明する。
【００７４】
図５に示すように、エレベータ群管理制御装置１に設けられた制御パターン設定部１００は、ビル内の交通需要（人の流れ）を学習する交通需要学習部２７１と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数の初期パターンを設定する第１の初期パターン設定部２７２ａおよび第２の初期パターン設定部２７２ｂと、その初期パターンに基づいて乱数を利用して割当評価関数の候補パターンを発想する第１の候補パターン発想部２７７ａおよび第２の候補パターン発想部２７７ｂと、各候補パターンについてエレベータ制御装置を総括的かつ詳細に模擬するシミュレータ２７４と、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価して割当評価関数の最適なパターンを抽出する制御性能評価部２７５と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数を最適なパターンに更新する制御パターン更新部２７６とから構成される。
【００７５】
すなわち、第４の実施形態では、候補パターンの発想手段としてカオスの代わりに乱数を採用し、最初は広範囲な乱数を用いて広域的発想にて候補パターンを広く取り込み、次に限定された狭い範囲の乱数を用いて局所的発想にて候補パターンを絞り込むことを特徴とする。構成的には、上記第２の実施形態におけるカオスを用いた第１の候補パターン発想部２７３ａおよび第２の候補パターン発想部２７３ｂが乱数を用いた第１の候補パターン発想部２７７ａおよび第２の候補パターン発想部２７７ｂに代わった構成となっている。
【００７６】
第１の候補パターン発想部２７７ａは乱数による広域的発想を行い、第２の候補パターン発想部２７７ｂは乱数による局所的発想を行う。また、第４の実施形態では第１の初期パターン設定部２７２ａは第１の候補パターン発想部２７７ａの広域的発想に用いられる初期パターンを設定し、第２の初期パターン設定部２７２ｂは第２の候補パターン発想部２７７ｂの局所的発想に用いられる初期パターンを設定する。
【００７７】
次に、第４の実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１の処理動作について説明する。なお、このエレベータ群管理制御装置１の制御パターン設定部１００以外については、従来と同様であるため、その説明は省略するものとし、ここでは制御パターン設定部１００の動作について説明する。
【００７８】
上記第１の実施形態と同様に、制御パターン設定部１００は所定のタイミングで起動され、割当評価関数の制御パターンを交通需要に応じた最適なパターンに更新する。
【００７９】
まず、第１の初期パターン設定部２７２ａが現状の割当評価関数の制御パターンを初期パターンとして取り込み、これを第１の候補パターン発想部２７３ａに渡す。第１の候補パターン発想部２７７ａは、この初期パターンに基づいて乱数にて候補パターンを発想するが、その際に広範囲な乱数を用いて候補パターンを発想して大まかな絞り込みを行う。これを乱数による広域的発想と呼ぶ。
【００８０】
一方、交通需要学習部２７１は、ホール情報２１とかご情報２２とからビルの交通需要（エレベータを利用する人の流れ）を計測若しくは推定する。シミュレータ２７４は、この交通需要学習部２７１から得られる交通需要情報に基づいて乗客の発生を模擬し、上記第１の候補パターン発想部２７７ａで発想された複数の候補パターンについて、それぞれ交通需要を考慮したシミュレーションを実行して、そのシミュレーション結果を制御性能評価部２７５に渡す。制御性能評価部２７５は、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価し、その中で最も評価値の高い候補パターンを抽出すると共に、この抽出された候補パターンを第２の初期パターン設定部２７２ｂに渡す。つまり、例えば制御性能項目として“長待ち”が指定されているのであれば、最も長待ちの発生が少ない候補パターンを抽出して第２の初期パターン設定部２７２ｂに渡す。
【００８１】
第２の初期パターン設定部２７２ｂは、制御性能評価部２７５から受け取った候補パターンを第２の候補パターン発想部２７７ｂに次の初期パターンとして渡す。第２の候補パターン発想部２７７ｂでは、その初期パターンに基づき乱数の範囲を狭くして複数の類似した候補パターンを発想する。これを乱数による局所的発想と呼ぶ。シミュレータ２７４は、上記同様に交通需要学習部２７１から得られる交通需要情報に基づいて乗客の発生を模擬することで、今度は第２の候補パターン発想部２７７ｂによって発想された複数の候補パターンのそれぞれに対してシミュレーションを実行することにより、そのシミュレーション結果を制御性能評価部２７５に渡す。制御性能評価部２７５は、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価し、その中で最も評価値の高い候補パターンを抽出すると共に、この抽出された候補パターンを第２の初期パターン設定部２７２ｂに渡す。
【００８２】
以下、初期パターンとその初期パターンを元に発想された各候補パターンから抽出されたパターンが一致するまで、第２の初期パターン設定部２７２ｂ→第２の候補パターン発想部２７７ｂ→シミュレータ２７４→制御性能評価部２７５→第２の初期パターン設定部２７２ｂ…といったように、発想・シミュレーション・評価・抽出の各処理が繰り返される。つまり、図２の例で言えば、まず、現状の制御パターンである初期パターンＰ１を元にして乱数による広域的発想を行い、広範囲に第１次候補パターンＰ１１，Ｐ１２，Ｐ１３…を得て大まかな絞り込みを行う。つまり、例えば候補パターンの値Ｐ１＝初期値Ｐ±乱数αとした場合に、αの値を大きく設定することで、広範囲で候補パターンを発想する。次に、第１次候補パターンの中で評価の高い候補パターンＰ１２を元にして今度は乱数による局所的発想を行い、ある程度絞り込んだ候補として第２次候補パターンＰ２１，Ｐ２２，Ｐ２３…を得ることで候補の絞り込みを行うようにする。つまり、上記αの値を小さく設定することで、初期値に近似した候補パターンを発想する。以後は、発想元の初期パターンと一致するまで、乱数による収束的発想を続ける。
【００８３】
初期パターンと抽出されたパターンが一致すると（つまり候補パターンの発想が収束したとき）、制御性能評価部２７５は最終的に得られた候補パターンを最適な制御パターンとして制御パターン更新部２７６に渡す。制御パターン更新部２７６は、この制御パターンに基づいてエレベータＡに対応した割当評価関数を更新すると共に、他のエレベータＢ〜Ｅについても同様にそれぞれの割当評価関数を更新する。
【００８４】
このようにして割当評価関数の更新がなされると、それ以後、エレベータＡの評価値計算部１１０では、更新後の割当評価関数に基づいてエレベータＡの割当て評価値１１１を算出する。また、エレベータＢの評価値計算部１２０、エレベータＣの評価値計算部１３０、エレベータＤの評価値計算部１４０、エレベータＥの評価値計算部１５０でも同様であり、それぞれに更新後の割当評価関数に基づいて割当て評価値１２１、１３１、１４１、１５１を算出する。割当て判定器１５は、これらのエレベータＡ〜Ｅの割当て評価値１１１、１２１、１３１、１４１、１５１の中で最も評価値の高いエレベータを選定し、ホール呼びに応答させる。
【００８５】
このように、乱数を使った発想の場合に、乱数のレンジを大きくとった広域的発想をすれば広範囲に候補パターンを得ることができ、カオス性を強くした場合と同様の発想ができる。逆に、乱数のレンジを小さくとった局所的発想をすれば、類似した候補パターンを得ることができ、カオス性を弱くした場合と同様の発想ができる。したがって、上記第２の実施形態と同様に、現状に適合した最適な候補パターンを選出して割合評価関数を最適化でき、高性能なエレベータの群管理を実現できる。
【００８６】
なお、本実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１においても上記第１の実施形態と同様に、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【００８７】
（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。
【００８８】
図６は本発明の第５の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図であり、上記第２の実施形態（図３）と同じ部分には同一の符号を付してその説明を省略するか、または簡単に説明し、ここでは異なる部分についてのみ詳しく説明する。
【００８９】
図６に示すように、エレベータ群管理制御装置１に設けられた制御パターン設定部１００は、ビル内の交通需要（人の流れ）を学習する交通需要学習部２７１と、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数の初期パターンを設定する第１の初期パターン設定部２７２ａおよび第２の初期パターン設定部２７２ｂと、その初期パターンに基づいて乱数を利用して割当評価関数の候補パターンを発想する第１の候補パターン発想部２７７ａおよび第２の候補パターン発想部２７７ｂと、各候補パターンについてエレベータ制御装置を総括的かつ詳細に模擬するシミュレータ２７４と、各候補パターンについてのシミュレーション結果を評価して割当評価関数の最適なパターンを抽出する第１の制御性能評価部２７５ａと、各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数を最適なパターンに更新する制御パターン更新部２７６と、さらに、ノード数探索部２７８および第２の制御性能評価部２７５ｂを加えた構成になっている。
【００９０】
ノード数探索部２７８は、エレベータの割当評価関数における横軸（距離）の最大値（ノード数）を適宜変更することで最適な制御パターンを探索する。第２の制御性能評価部２７５ｂは、このノード数探索部２７８の探索中の各ノードについての最良の制御パターンを評価して最適なノード数を選択する。
【００９１】
図７は割当評価関数の制御パターンの一例を示す図であり、横軸が距離、縦軸が評価値を表している。エレベータＡの評価値計算部１１０、エレベータＢの評価値計算部１２０、エレベータＣの評価値計算部１３０、エレベータＤの評価値計算部１４０、エレベータＥの評価値計算部１５０は、それぞれに図７に示すような割当評価関数のパターンを共通に持つ。ホール呼びがあると、現在の各エレベータＡ〜Ｅの位置からホール呼びのあった階床までの距離を求め、上記割当評価関数に基づいて各距離に対応した評価値を計算して、その中で最も高い評価値を有するエレベータに呼びを割り当てる。図７の例では、評価値が０〜１の値を取り、最低値を“０”、最高値を“１”としている。また、ノード数（最大値）が１５階床に設定されている。ノードとは、エレベータの現在位置から進行方向にホール呼びのあった階床までの距離を示すものであり、ここでは階床数０〜１５で表されている。
【００９２】
ここで、上記割当評価関数の制御パターンで規定されているエレベータのノード数（最大値）は通常固定化されているが、交通状態が変化した場合には、そのパターン自体だけでなく、このノード数も変更した方がより最適な割当て制御を行うことができる。そこで、第５の実施形態では、上記割当評価関数の制御パターンで規定されているエレベータのノード数（最大値）を様々に変更する機能を追加し、その変更後のノード数について、上述した処理を行って最適な制御パターンを抽出することを特徴とする。
【００９３】
なお、ノード数の変更とは、例えば図７に示すように、距離の最大値を１５階床から他の階床に変更することである。図７の制御パターンで、例えば１５階床から１０階床へノード数の変更を行うと、エレベータの現在位置から進行方向にホール呼びのあった階床までの距離が１０階床以上では評価値が“０”となり、該当するエレベータの優先順位は最下位となる。
【００９４】
次に、第５の実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１の処理動作について説明する。なお、上記第２の実施形態と共通する部分の説明は省略するものとし、ここでは異なる点を中心に詳しく説明する。
【００９５】
今、現状の割当評価関数の制御パターンを初期パターンとして、まず、カオスによる発散的発想・シミュレーション・評価・抽出の各処理が行われた後、続いてカオスによる収束的発想・シミュレーション・評価・抽出の各処理が繰り返されて、最終的に初期パターンと一致したパターンが最適な制御パターンとして抽出されたものとする。
【００９６】
ここで、第１の制御性能評価部２７５ａは、現状の割当評価関数の制御パターンで規定されているノード数と、上記候補パターンの発想によって最終的に得られた割当評価関数の制御性能情報（ノード数、抽出パターン、制御性能）をノード数探索部２７８に渡す。ノード数探索部２７８は、現状の割当評価関数の制御パターンにおけるノード数を別の値に変更し、これを上記制御性能情報と共に第２の制御性能評価部２７５ｂに渡す。第２の制御性能評価部２７５ｂは、上記制御性能情報を記憶すると共に、変更されたノード数を第１の初期パターン設定部２７２ａに渡す。第１の初期パターン設定部２７２ａでは、変更されたノード数と現状の制御パターンから初期パターンを設定して第１の候補パターン発想部２７３ａに与える。
【００９７】
以下、この初期パターンについて、カオスによる発散的発想・シミュレーション・評価・抽出、そして、カオスによる収束的発想・シミュレーション・評価・抽出の各処理が繰り返される。そして、最適パターンの抽出後、再びノード数が変更されて上記同様の処理が繰り返される。所定数分のノード探索が終了すると、第２の制御性能評価部２７５ｂには、図８に示すようにノード数Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３…といったように、ノード数の変更に伴い、それらに対応した制御性能情報が記憶されることになる。そこで、第２の制御性能評価部２７５ｂでは、この中で最も高い制御性能が得られたノード数とそれに対応する制御パターンを抽出して制御パターン更新部２７６に渡す。制御パターン更新部２７６は、このノード数および制御パターンに基づいてエレベータＡに対応した割当評価関数を更新すると共に、他のエレベータＢ〜Ｅについても同様にそれぞれの割当評価関数を更新する。
【００９８】
このように、ノード数の変更を含めて最適な制御パターンを抽出するように構成したことで、エレベータの割当評価関数をより最適に更新することができ、その割当評価関数を用いて高性能なエレベータの群管理を実現できる。
【００９９】
なお、ここでは上記第２の実施形態（図３）の構成に最適なノード数を検索する機能を追加した場合について説明したが、その他の各実施形態の構成でも同様であり、このようなノード数検索機能を追加することで、より高性能なエレベータ群管理を実現でき、各エレベータを効率的に運行することができるものである。
【０１００】
また、本実施形態におけるエレベータ群管理制御装置１においても上記第１の実施形態と同様に、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【０１０１】
ここで、割当評価関数の更新タイミングについて説明する。
【０１０２】
上述したように、上記第１乃至第５の各実施形態において、エレベータ群管理制御装置１に設けられた制御パターン設定部１００によって各エレベータＡ〜Ｅの割当評価関数が交通需要に対応した最適な制御パターンに更新される。この場合、各実施形態では、以下のようなタイミングで割当評価関数を更新するものとする。
【０１０３】
（１）一定の時間間隔で割当評価関数を更新する。これは、タイマなどを用いて定期的に割当評価関数を更新することで実現できる。ただし、あまり短い間隔であると、ビル内の通需要に変化が見られないため、ある程度交通需要を把握できるくらいの時間間隔（少なくとも１時間）で定期的に更新するのが現実的である。
【０１０４】
（２）予め定められたスケジュールに従って割当評価関数を更新する。これは、例えば朝の出勤時などの混在時などに合わせて予め割当評価関数を更新する時間を決めておく方法であり、スケジュールを登録したテーブルを用意しておくことで実現できる。
【０１０５】
（３）現在の制御性能が所定の性能を下回った時に割当評価関数を更新する。これは、現在の制御性能を分析する機能を備え、例えば長待ちの発生回数が所定回数を超えた場合などを検出して割当評価関数を現状の交通需要に合わせて更新するものである。
【０１０６】
（４）制御性能項目を変更する時に割当評価関数を更新する。制御性能項目には、“長待ち”や“平均待ち時間”などがあり、どれを重視して運転するかは任意設定することができる。ここで、例えば“長待ち”から“平均待ち時間”に制御性能項目を変更した場合に現在の割当評価関数をその変更後の制御性能項目に対応させて更新するものである
このようなタイミングにて割当評価関数を適宜更新することで、現状の交通需要に合った割当評価関数を用いて常に効率的なエレベータの運行を実現することができ、その結果、利用者は乗り場で長く待たされることなく、快適にエレベータを利用することができるようになる。
【０１０７】
（第６の実施形態）
上記第１乃至第５の実施形態では、割当評価関数の更新制御を行う制御パターン設定部１００がエレベータ群管理制御装置１の中に組み込まれている場合を想定して説明したが、例えば携帯型パソコンに制御パターン設定部１００を搭載し、エレベータ群管理制御装置１側にはこの制御パターン設定部１００を具備しない構成とすることもできる。
【０１０８】
このような構成にあっては、通常は、エレベータ群管理制御装置１が予め用意された割当評価関数に基づいて各エレベータに対する割当て制御を行う。ここで、割当評価関数の制御パターンを更新する場合において、エレベータ管理者が携帯型パソコンをエレベータ群管理制御装置１に接続して、エレベータ群管理制御装置１内の割当評価関数の制御パターンを最適値に更新することになる。上記携帯型パソコンには、制御パターン設定部１００（割当評価関数を更新制御するための特定のアプリケーションプログラム）が搭載されており、エレベータ管理者の操作に従って上記各実施形態のいずれかの手法にて割当評価関数の制御パターンを最適値に更新する。
【０１０９】
すなわち、例えば上記第１の実施形態による手法を用いる場合には、現状の割当評価関数の制御パターンを元にカオスにより複数の候補パターンを発想し、各候補パターンについて交通需要を考慮したシミュレーションを行って最適なパターンに更新する。また、上記第２の実施形態による手法であれば、まず、現状の制御パターンでカオスによる発散的発想で候補パターンを発想して大まかな絞込みをした後に、そこで抽出された制御パターンを初期パターンとして次にカオスによる収束的発想で候補パターンを絞り込むといった処理を行う。上記第３の実施形態による手法であれば、候補パターンの発想をカオスに代わって乱数を用いて行う。上記第４の実施形態による手法であれば、候補パターンの発想に乱数を用い、まず、現状の制御パターンで広範囲な乱数を用いて広域的発想で候補パターンを発想して大まかな絞込みをした後に、そこで抽出された制御パターンを初期パターンとして限定された狭い範囲の乱数を用いて局所的発想で候補パターンを絞り込むといった処理を行う。上記第５の実施形態による手法であれば、割当評価関数における距離の最大値（ノード数）を変更する機能を加えて制御パターンの更新処理を行う。
【０１１０】
このように、制御パターン設定部１００をエレベータ群管理制御装置１の外に出して携帯型パソコン等に組み込むようにした場合であっても、上記各実施形態と同様の効果を得ることができ、現状の割当評価関の制御パターンをビルの交通需要に対応した最適な割当評価関数に更新することができる。
【０１１１】
（第７の実施形態）
制御パターン設定部１００をエレベータ群管理制御装置１の外に出して割当評価関数を更新制御する場合に、例えば複数のビルを集中監視する監視センター内のコンピュータに制御パターン設定部１００を設置するようにしても良い。この場合、監視センター内のコンピュータに設置された制御パターン設定部１００をインターネットあるいは専用回線などのネットワークを介して当該ビルのエレベータ群管理制御装置１に接続する構成とする。
【０１１２】
このような構成にあっては、通常は、エレベータ群管理制御装置１が予め用意された割当評価関数に基づいて各エレベータに対する割当て制御を行う。ここで、割当評価関数の制御パターンを更新する場合において、監視センター内のコンピュータからネットワークを介してエレベータ群管理制御装置１に接続して、割当評価関数の制御パターンを遠隔的に更新制御することになる。上記監視センター内のコンピュータには制御パターン設定部１００（割当評価関数の更新制御するための特定のアプリケーションプログラム）が搭載されており、監視員の操作に従って上記各実施形態のいずれかの手法にて割当評価関数の制御パターンを更新する。
【０１１３】
すなわち、例えば上記第１の実施形態による手法を用いる場合には、現状の割当評価関数の制御パターンを元にカオスにより複数の候補パターンを発想し、各候補パターンについて交通需要を考慮したシミュレーションを行って最適なパターンに更新する。また、上記第２の実施形態による手法であれば、まず、現状の制御パターンでカオスによる発散的発想で候補パターンを発想して大まかな絞込みをした後に、そこで抽出された制御パターンを初期パターンとして次にカオスによる収束的発想で候補パターンを絞り込むといった処理を行う。上記第３の実施形態による手法であれば、候補パターンの発想をカオスに代わって乱数を用いて行う。上記第４の実施形態による手法であれば、候補パターンの発想に乱数を用い、まず、現状の制御パターンで広範囲な乱数を用いて広域的発想で候補パターンを発想して大まかな絞込みをした後に、そこで抽出された制御パターンを初期パターンとして限定された狭い範囲の乱数を用いて局所的発想で候補パターンを絞り込むといった処理を行う。上記第５の実施形態による手法であれば、割当評価関数における距離の最大値（ノード数）を変更する機能を加えて制御パターンの更新処理を行う。
【０１１４】
このように、制御パターン設定部１００をエレベータ群管理制御装置１の外に出して監視センター内のコンピュータに組み込み、遠隔的な操作により割当評価関数の制御パターンを更新制御する構成とした場合であっても、上記各実施形態と同様の効果を得ることができ、現状の割当評価関の制御パターンをビルの交通需要に対応した最適な割当評価関数に更新することができる。
【０１１５】
【発明の効果】
以上のように本発明のエレベータ群管理制御装置によれば、現状の割当評価関数の制御パターンを元にして複数の候補パターンをカオスまたは乱数により発想し、これらの候補パターンについてビル内の交通需要を考慮したシミュレーションにより制御性能項目（長待ち、平均待ち時間など）に対応した最適な候補パターンを抽出し、その候補パターンにて当該割当評価関数の制御パターンを更新する構成としたため、交通状態が変化た場合でも常に現状に適したエレベータの群管理を行って、長待ちなどのない快適なエレベータの運転を実現することができる。
【０１１６】
さらに、割当評価関数の制御パターンで規定されているエレベータの現在位置からホール呼びのあった階床までの距離に対応したノード数を変更して最適な制御パターンを抽出する構成とすることで、ノード数を含めて割当評価関数を最適化することができ、より高性能なエレベータの群管理を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図。
【図２】候補パターンの発想方法を説明するための図。
【図３】本発明の第２の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図。
【図４】本発明の第３の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図。
【図５】本発明の第４の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図。
【図６】本発明の第５の実施形態に係るエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図。
【図７】割当評価関数の制御パターンの一例を示す図。
【図８】ノード数の変更に伴う各ノード数毎の制御性能情報の記憶内容を説明するための図。
【図９】一般的なエレベータ群管理制御システムの構成を示すブロック図。
【図１０】従来のエレベータ群管理制御装置の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１…エレベータ群管理制御装置
１１…ホール情報入出力部
１２…かご情報入出力部
１３…割当て制御部
１５…割当て判定器
１００…制御パターン設定部
１１０…エレベータＡの評価値計算部
１２０…エレベータＢの評価値計算部
１３０…エレベータＣの評価値計算部
１４０…エレベータＤの評価値計算部
１５０…エレベータＥの評価値計算部
２１０…エレベータＡの距離算出部
２１１…エレベータＡの割当評価関数発生器
２７１…交通需要学習部
２７２…初期パターン設定部
２７２ａ…第１の初期パターン設定部
２７２ｂ…第２の初期パターン設定部
２７３…カオスによる候補パターン発想部
２７３ａ…カオスによる第１の候補パターン発想部
２７３ｂ…カオスによる第２の候補パターン発想部
２７４…シミュレータ
２７５…制御性能評価部
２７５ａ…第１の制御性能評価部
２７５ｂ…第２の制御性能評価部
２７６…制御パターン更新部
２７７…乱数による候補パターン発想部
２７７ａ…乱数による第１の候補パターン発想部
２７７ｂ…乱数による第２の候補パターン発想部
２７８…ノード数探索部
【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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