(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
同じエレベータバンク内に少なくとも１台の単デッキ・エレベータと、少なくとも１台のマルチデッキ・エレベータとを含むマルチデッキ・エレベータ群に含まれるエレベータの乗り場呼び装置を介して発せられる呼びの遺伝子による割当て方法において、該方法は、
−  マルチデッキ・エレベータモデルを形成し、該モデルでは、前記マルチデッキ・エレベータ群における各エレベータおよび各エレベータの各かごの行動の制限事項およびルールが定義され、
−  複数の割当て選択項目、すなわち染色体を形成し、そのそれぞれは、各有効な乗り場呼びごとのかごデータ項目およびエレベータの方向データ項目を含み、これらのデータ、すなわち遺伝子は合わせて、各乗り場呼びに供するかご、および該エレベータの群制御方向を定義し、
−  各染色体に対して適合性関数値を決定し、
−  該染色体のうちの１つ以上を選択し、それを少なくとも１つの遺伝子に関して変更し、
−  新たな染色体に対して適合性関数値を決定し、
−  該染色体の変更、染色体の選択および適合性関数の決定の処理を終了基準を満たすまで継続し、
−  該適合性関数値に基づいて、最適の染色体を選択し、各呼びをこの解に従って前記エレベータ群の各エレベータおよびかごへ割り当てることを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、同じエレベータに属するかごを前記エレベータモデルにおいて互いに関連させることを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記マルチデッキ・エレベータモデルにおいて、単デッキ・エレベータモデルを形成して、前記エレベータ群に属する単デッキ・エレベータの行動の制限事項およびルールを定義することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記マルチデッキ・エレベータモデルにおいて、２デッキ・エレベータモデルを形成して、前記エレベータ群に属する２デッキ・エレベータの行動の制限事項およびルールを定義することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、前記マルチデッキ・エレベータモデルにおいて、３デッキ・エレベータモデルを形成して、前記エレベータ群に属する３デッキ・エレベータの行動の制限事項およびルールを定義することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、変更すべき染色体をそれらの適合性関数値に基づいて選択することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、前記染色体は、選択、異種交配および／または突然変異によって遺伝子アルゴリズムにより変更することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、所定の適合性関数値、世代数、処理時間もしくは集団の充分な同種性が達成されると、前記終了基準が満たされることを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法において、前記エレベータモデルは、前記エレベータおよびそれに属するかごの行動のルールを定義することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、前記制限事項は、利用可能なエレベータの台数、ならびに個々のかごの大きさおよび混雑度、かご呼びおよび乗り場呼びに関する閉鎖設定と、様々な群制御モードおよび戦略に起因して前記エレベータかごに課されるかご呼びおよび乗り場呼びに関する運行制限事項とから成ることを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、前記染色体におけるかご遺伝子の数は、有効な乗り場呼びの数に従って、時々刻々と変化することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法において、群制御方向が前記エレベータに対して割り当てられていない場合、該エレベータの方向遺伝子を前記染色体に付加することを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法において、前記染色体のかご遺伝子の数は、近い将来受信する可能性のある予測乗り場呼びによって影響を受けることを特徴とする呼びの遺伝子による割当て方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、請求項１の前段に記載のエレベータ群の制御の遺伝子による方法に関するものである。
【０００２】
乗客がエレベータに乗りたい場合、その人は当該階で乗り場呼びボタンを押してエレベータを呼ぶ。エレベータの制御系は、呼びを受信して、エレベータバンク内の各エレベータのうちでどのエレベータをその呼びに最も良好に供することができるかを計算しようとする。この動作は呼びの割当てと称される。呼びの割当てにより解決すべき問題は、それらのエレベータのうちのどれを各呼びに供すべきかを決定して、所定の費用関数を最小にすることにある。
【０００３】
従来から、エレベータのうちのどれをある呼びに供するのに適しているかを決定するために、それぞれの場合ごとに個々に複雑な条件構造を用いて推論を行なっている。エレベータ群はとり得る状態が複雑で様々であるので、その条件構造も複雑になり、エレベータ間に格差が残る。したがって、可能な最適の方法で制御系が機能しない状態が生ずる。さらに、エレベータ群全体をひとまとまりとして考慮することが困難になる。
【０００４】
フィンランド特許出願第951925号には、上述の問題のいくつかを解消したエレベータ群における乗り場呼びの割当て方法が提示されている。この方法は、複数の割当て選択項目を作ることを基本とし、各選択項目は、それぞれ有効な乗り場呼びごとに呼びデータ項目およびエレベータデータを有し、これらのデータは合わせて、各乗り場呼びに供するエレベータを定義するものである。その後、それぞれの割当て選択項目ごとに費用関数の値を算出し、それらの割当て選択項目のうちの１つ以上を、それに含まれるデータ項目のうちの少なくとも１つに関して繰返し変更し、そこで、こうして得られた新たな割当て選択項目の費用関数の値を算出する。これらの費用関数の値に基づいて最適の割当て選択項目が選択され、それに応じて有効なエレベータの呼びがそのエレベータ群内の各エレベータに割り当てられる。
【０００５】
上述の特許出願に開示された方式は、可能なすべての経路選択肢を計算しなければならないのに比べて、必要な計算作業が実質的に軽減される。遺伝子アルゴリズムに基づいたこの方法では、エレベータ群は全体として扱われるので、費用関数は群レベルで最適化される。最適化処理は、個々の状況、およびそれに合うやり方に関係する必要がない。費用関数を修正することによって所望の運転を達成することができる。例えば、乗客の待ち時間、呼び時間、出発回数、走行時間、エネルギー消費量、ロープの摩耗、特定のエレベータの使用が割高になる場合の個々のエレベータの運転、それぞれのエレベータの均一な利用等、もしくはこれらの所望の組合せを最適化することができる。
【０００６】
エレベータ群の効率および能力をさらに高めるために、２つのかご、もしくは３つものかごを上下に配して同じエレベータシャフト内を走行させるエレベータシステムが開発されている。このようなエレベータは２デッキもしくは３デッキ・エレベータと称している。
【０００７】
従来技術では、乗り場呼びを２デッキ・エレベータだけで処理した場合、エレベータの選択に関する決定後、その２デッキのうちのどちらをその乗り場呼びに供すべきかに関する第２の決定を行なう必要があった。後者の決定に関しては、エレベータ群全体を考慮に入れなければならないというルール、および所望の変更可能な費用関数に関して最適な解を制御系によって探し出す場合は総合的でなければならないというルールが必要である。さらに、これらの選択則は、どのようなエレベータ群配置の、どのようなトラヒック状態の直接使用にも適用できなければならない。
【０００８】
本発明は上述の欠点を解消することを目的とする。本発明は、マルチデッキ・エレベータ群に含まれる各エレベータの乗り場呼び装置を介して送られる呼びの割当てを行なうことができる新しいタイプの方法を開示することを特定の目的とする。本文脈でマルチデッキ・エレベータ群とは、同じエレベータバンク内の少なくとも１台のマルチデッキ・エレベータ、場合によっては数台の単デッキ、２デッキおよび３デッキ・エレベータを含むエレベータ群を意味する。
【０００９】
本発明の構成要件に関しては請求の範囲を参照する。
【００１０】
本発明のマルチデッキ・エレベータ群の遺伝子による制御方法は、次のような識見に基づいている。すなわち、同じエレベータがいくつかのかごを含むことがあるが、これらを最初、別個のかごと見なすことができ、適したかごをそれぞれの乗り場呼びに割り当てて供するという識見である。これによって、上述のような２段階での決定を回避することが可能になる。しかし、同じエレベータの各かごは互いに独立していないので、それらのかごが属する各エレベータに関連するマルチデッキ・エレベータモデルへかご選択肢を入力すれば、それらの間の相互作用を考慮に入れられる。
【００１１】
本発明の遺伝子による方法では、マルチデッキ・エレベータモデルを形成して、マルチデッキ・エレベータ群の各エレベータと各エレベータのそれぞれのかごの行動の制限事項およびルールを定義する。その後、多数の割当て選択項目、すなわち染色体を形成し、そのそれぞれは、各有効な乗り場呼びごとにかごデータ項目およびエレベータ方向データ項目を含み、これらのデータすなわち遺伝子は合わせて、その乗り場呼び、およびそのエレベータの群制御方向に供するかごを定義する。このようにして生成された染色体に関して、その適合性関数値を決め、これらの染色体のうちの１つ以上を選択し、これを次に少なくとも１つの遺伝子に関して変更する。このようにして得られた新たな染色体について適合性関数値を決め、染色体の突然変異の形成、染色体の選択および適合性関数の決定の処理を終了基準に合致するまで続ける。その後、それらの適合性関数値に基づいて最適な染色体を選択し、この解に従ってエレベータ群の各エレベータおよびかごに呼びを割り当てる。
【００１２】
このように、本発明によるマルチデッキ・エレベータ群制御では、決定は、遺伝子によるアルゴリズムを用いて行なわれる経路最適化に基づいている。経路最適化では、それぞれの乗り場呼びを処理する。経路最適化における問題は、乗り場呼び数が増えるに従って選択可能な解の数が指数的に増加することである。マルチデッキシステムでは、それぞれのエレベータを独立したかごとして扱えば、解選択肢の数はさらに増大する。このため、選択肢の数および必要な計算能力は、小さなマルチデッキ・エレベータ群においてさえも、すぐに大きくなりすぎる。遺伝子アルゴリズムは必要な計算作業を実質的に軽減させる。なぜなら、すべての選択可能な解によって系統だって演算することなしに、１つの解を選択することができるからである。さらに、本来、並列構造であるため、計算作業はいくつかのプロセッサの間で分担することができる。
【００１３】
本発明の遺伝子によるアルゴリズムは１組の解選択肢で機能し、その問題解決能力は、最適化の終了基準を満たすまで展開される。制御決定となる各解選択肢の適合性は、エレベータモデル内で処理されその費用が所望の費用関数を用いて算出された後に割り当てられる値によって異なる。終了基準は、例えば得られた所定の適合性関数値、世代の数、処理時間量、もしくは集団の充分な同種性から成ってよい。
【００１４】
したがって、本発明の最適化方法では、第１のタスクは、検索範囲を定義することであり、これは、問題の範囲を記述し、最適化の限界を設定するものである。資源、制限事項および現況トラヒック状況は合わせて、群制御装置がそれに割り当てられたタスクに従って可能な限りの最善の方法でその機能を果たさなければならないエレベータモデルもしくは運転環境を形成する。したがって、ある与えられた時点において、運転環境は、例えばエレベータの台数、ならびにかごの大きさおよび混雑度、階間の走行回数、ドアの開閉回数、様々な階を往来するトラヒック量、有効な乗り場呼びおよびかご呼びなどの運転に関する要因と、有効な特別の群制御関数により課される制限事項とを含んでよい。所定の、もしくは所望の制御戦略もしくは制御方法を遺伝子による群制御装置の制限因子として機能させることもできる。
【００１５】
マルチデッキ制御では、その作動原理は、エレベータかごのうちのどれを当面の乗り場呼びに供するかに関するルールを展開することによって、または、例えば２デッキ・エレベータの下部のかごを偶数階に、上部のかごを奇数階に供する制御戦略を展開することによって、事前に制御論理で設定される。これらの制御方法に共通の特徴は、いずれも、マルチデッキ・エレベータのかごのうちのどれをある階から発せられる乗り場呼びに供するかを決定し、これによって制御装置の柔軟性の増大と、その行なう制御決定の最適化に寄与することである。
【００１６】
検索範囲の形成後、第１の組の解選択肢、もしくは割当て選択項目、すなわち第１の集団が作られる。この組は、初期の解と、他の方法により生成された解の両方を含んでもよい。第１の割当て選択項目、すなわち染色体は、完全に任意な選択の成果であるため、それぞれの適合性値が通常、大きく異なる。第１の組は第１の集団とも称される。この第１の集団は、遺伝子操作によって改良され、遺伝子操作には、例えば様々な淘汰、異種交配および突然変異の技法、ならびに精鋭主義的戦略が含まれる。これらの技法によって、新世代、すなわち解選択肢の組が作られる。それぞれの新たな解選択肢ごとに適合性関数値が算出され、そこで淘汰と発生が開始される。
【００１７】
淘汰は適合性関数値に基づいているので、この作業は、世代が経過するに従って、劣った解を排除することになる。同時に、優れた解に含まれる特徴が増大して、その集団全体のレベルにまで増殖され、これによってますます優れた制御決定が生れる。このような解選択肢を改良する処理が最適化終了の判断基準を満たすまで継続する。発生した最後の世代のうちの最適の解選択肢、すなわち染色体から、遺伝子によるマルチデッキ群制御装置はその時のトラヒック状況に関する制御決定を生成する。
【００１８】
選択可能な制御決定項目は、遺伝子制御アルゴリズムで染色体、いわゆるマルチデッキ制御染色体を形成するモデルになるように構成される。１つの制御染色体は、エレベータ群が全体として様々な制限および資源の枠組み内で、ある与えられた時点の建物内のトラヒックを処理する方法を表わす。制御染色体は遺伝子から成り、それには２種類、すなわちかご遺伝子と方向遺伝子とがある。これらは合わせて、エレベータ群のかごのうちの各乗り場呼びに供すべきものと、方向が未選択の停止中のエレベータが自身に割り当てられた、もしくはその個々のかごに割り当てられた乗り場呼びに供するために出発すべき方向とを識別する。
【００１９】
かご遺伝子の値は、マルチデッキ・エレベータ群のかごのうちのどれをその遺伝子に対応する乗り場呼びに供すべきかを表示する。その決定処理では、選択可能値、すなわち対立形質と遺伝子の値の範囲は、エレベータ群のエレベータの個々のかごのうちのどれを当該乗り場呼びに、閉鎖階などの様々な現況の制限事項の枠内で供することができるかによって異なる。１つの染色体のかご遺伝子の数は、時々刻々と変化するが、使用中の乗り場呼び発生数によって異なる。さらに、遺伝子の数は、近い将来受信する可能性のある予想乗り場呼び数によっても左右される。
【００２０】
エレベータに対して群制御方向が定義されていない場合、エレベータが上方向もしくは下方向に動き始めて、先ずそれに割り当てられている乗り場呼びに供すべきか否かを決める必要がある。方向に関する決定は群制御運行能力に影響を及ぼし、この決定は少なくともその時のトラヒック状態に依存させる必要がある。１つのエレベータの方向遺伝子は、空きエレベータをそれに割り当てられている呼びに供するために始動すべき方向を決定する必要がある場合、染色体に含まれる。この決定をかご決定と同時に行なうと、制御装置は、もっと自由度を有し、したがって様々なルールの適用によって事前に方向を決定する場合と比べて、もっと適した制御決定を行なう可能性もある。さらに、エレベータ群全体を自動的に全体として考慮に入れる。
【００２１】
１つの制御染色体、すなわち１つの決定選択肢は、かご遺伝子と方向遺伝子とから成る。あるトラヒック状況では、それぞれのタイプのの染色体の遺伝子数、ならびに対立形質、すなわち遺伝子の選択可能な値を決定する必要がある。同時に、それらの値の範囲が得られる。染色体における遺伝子の位置は、有効な乗り場呼び、もしくは近い将来に現われる乗り場呼びに、またはエレベータに固有の方向遺伝子に対応している。遺伝子のタイプに応じて、その内容は、マルチデッキ・エレベータのかごのうちのどれを当該乗り場呼びに供すべきか、またはどの方向にエレベータを出発させてその乗り場呼びに供すべきべきかを決定する。その内容、すなわち１つの染色体の遺伝子の値は、その染色体がその時の制御問題を良好に解決できるかの程度を決める。
【００２２】
本発明の方法において用いられるマルチデッキ・エレベータのモデルは、単デッキ・エレベータの行動の制限事項およびルールを定義する単デッキ・エレベータのモデルと、２デッキ・エレベータの行動の制限事項およびルールを定義する２デッキ・エレベータのモデルと、３デッキ・エレベータの行動の制限事項およびルールを定義する３デッキ・エレベータのモデルとを含んでよい。２デッキおよび３デッキ・エレベータのモデルでは、一般に、エレベータのかごが互いに固定的に連結されている。すなわち、それらはエレベータシャフト内を常に同時に同方向に動くと考えらる。しかし、これは、かごが同じシャフト内で別個に移動するエレベータモデルにも使用することができる本発明の遺伝子による方法では、必要ない。その場合、もちろん、かご同士の間の制限事項は、かごが共に移動する場合とはかなり異なる。
【００２３】
本発明の遺伝子による方法は、エレベータ群の制御系として柔軟性のある方式である。その理由は次の通りである。すなわち、
−  制御系に完全な自由度を与えて、エレベータ群のかごをどのようなトラヒック状況でも最適な方法で用いることができる。なぜなら、制御系は、いかなる所定の制御戦略にも従うように拘束されてはいないからである。
−  他方、本発明の方法は、２デッキ群制御に適用されるすべての公知の原理を、所望の戦略に従って乗り場呼びに供する場合に制御装置でかごの使用を制限することによって、実行することができる。
−  エレベータ群の行動は、例えば待ち時間、エネルギー消費量、もしくはそれらの組合せなどの所望の最適化基準を選択することによって、容易に左右することができる。
−  本方法は、トラヒック予測によって出されるトラヒック情報を利用することができる。
−  様々な制御原理か最適化基準かの選択をユーザが簡単に利用することができる。
−  本方法は、どのような台数の単デッキ、２デッキおよび３デッキ・エレベータを有するエレベータ群の制御にも用いることができる。
【００２４】
次に、添付図面を参照して、本発明を詳細に説明する。
【００２５】
図１に示す遺伝子によるマルチデッキ制御系の主たるブロックは、予備データ処理システムと遺伝子による決定機構であり、決定機構は、遺伝子アルゴリズム、エレベータモデルおよび１つ以上の費用関数から成る。各構成要素間の矢印は情報の流れを示す。
【００２６】
本発明の遺伝子による方法は、その時点で現況トラヒック状況に向けて最適化された最善の制御決定項目を見出すことを目的としている。最適化は、様々な制限事項を考慮に入れて、１組の可能な解選択肢のなかから行なわれる。この解選択肢群は検索範囲とも称される。実際上、この検索範囲は、どの制御決定項目の組合せが可能であるかを示す。すなわち、遺伝子によるマルチデッキ制御では、例えば各エレベータのうちのどれを使用して有効乗り場呼びの各階の乗客を処理することができるかを示す。例えば、１つの乗り場呼びと、それに供すべき３台の２デッキ・エレベータ、すなわち６台のかごがある場合、検索範囲の大きさ、すなわち制御決定項目の組合せ数は６つの異なる選択肢になる。
【００２７】
検索範囲の大きさは、ある階の閉鎖の設定などの様々な種類の制限項目によって異なる。これらの制限項目を使用して、エレベータの能力を変え、建物内の様々な階を様々な時間帯に応じて処理する。その場合、当該エレベータによって検索範囲の大きさ、すなわち解選択肢の数が減少する。検索範囲の大きさは様々なタイプのマルチデッキ戦略によっても制限され、顧客は、これらの戦略を用いてマルチデッキ・エレベータを作動させる方法を決めることができる。マルチデッキ・エレベータのいくつかを、例えばシャトル式エレベータとして、またいくつかを小群の一種として用い、建物の様々な部分もしくは領域に供することができる。
【００２８】
したがって、検索範囲を用いてエレベータの運行能力に関する決定機構へ通知を行なう。検索範囲における最適化は遺伝子アルゴリズムによって、最適解に向けての１組の制御決定項目を展開することで行なわれる。遺伝子アルゴリズムにより生成されたそれぞれの解選択肢は、１つのエレベータのモデルへ入力され、このモデルは、利用可能なエレベータ群に応じて、単デッキ、２デッキもしくは３デッキエレベータモデルで構成することができる。エレベータモデルからは、解選択肢の適合性が費用関数を介して費用数値として遺伝子アルゴリズムへ戻される。費用値もしくは適合値は最適化にて用いて、次の集団の発生に用いられる解選択肢の選択の際に、適合性に従ってそれらの解選択肢を順序づける。
【００２９】
エレベータモデルは、エレベータ群とそれに属する各エレベータの行動の一般則を、例えばエレベータが乗り場呼びおよびかご呼びに供される際のエレベータの行動を乗客が一般にどのように期待するかを記載したパターンの形で有している。例えば、エレベータは、その方向を反転できる前に、そのかご呼びをすべて処理する必要がある。それらの一般行動則に加えて、エレベータモデルはまた、停止、かごドアの開閉、階からの出発などの制御動作から生じるマルチデッキかご間の相互作用のパターンも有している。
【００３０】
エレベータモデルは費用関数が必要とする情報を提供するが、この情報は、各解選択肢の最終適合性を様々な費用因子の適切な重み付けで決めるための基礎として役立つ。最も一般に用いられる費用因子、もしくは最適化基準は、例えば最小化すべき呼び時間および待ち時間を含んでいる。ユーザは最適化基準をユーザインタフェースを介して変更することができる。一定の基準を満たす割当て決定が達成されると、エレベータ群内の各エレベータがその決定に従って制御される。
【００３１】
図２は、現況トラヒック状況の染色体を形成する原理を示す。この例は、有効になる可能性のある予想される乗り場呼びを何も考慮していない。建物における出発状況は、上方向への２つの乗り場呼びと、下方向への３つの乗り場呼びがある。すべてのエレベータは、方向の割当てなしに停止している。
【００３２】
最初のタスクは染色体構造と検索範囲とを定義することである。かご遺伝子の数が乗り場呼びの数と同じなので、染色体は５つのかご遺伝子を持つことになる。それぞれのエレベータは方向割当てがなく、そのため染色体は３つの方向遺伝子を持つことになる。注目すべきことは、ある遺伝子の目的はその位置によって識別されるので、各遺伝子を任意の順序に配置してよいことである。同図において、採用された論理遺伝子の順序は、上から始まり、上方向の階固有の乗り場呼び、下方向の乗り場呼び、それに続いてエレベータ固有の方向遺伝子である。各遺伝子の隣の数字がそれぞれの対立形質、もしくは各遺伝子がこの場合に持つことのある選択可能な値を示している。
【００３３】
かご遺伝子に関しては、それぞれの個々のかごを遺伝子の示す乗り場呼びに供することができれば、対立形質の数はかごの合計数と等しくなる。したがって、同図のエレベータ群では、かご遺伝子は６つの選択可能な値、すなわち供すべきかごを持つことになる。閉鎖設定などの運行の制限事項を考慮に入れて、かごのうちの１つが何らかの理由で乗り場呼びに使用することができない場合、それを選択肢に含まないようにしている。方向遺伝子の場合、対立形質の数は、エレベータの終着階を除いては２つ、すなわち上と下である。終着階は、運行設定および閉鎖設定に関するエレベータ群の配置に応じて、物理的もしくは理論的終着階のいずれかであり得る。
【００３４】
図３は、図２の例における少数の染色体の実現形を伴った染色体構造を示し、この実現形では、１つの染色体が１つの制御決定選択肢に対応している。これらの遺伝子は、図２におけると同じ順序で染色体内に位置し、上方の乗り場呼びから始まっている。染色体のかご遺伝子の内容は、かごのうちのどれを遺伝子位置に対応する乗り場呼びに供するかを示すが、方向遺伝子は、各エレベータを乗り場呼びに供するために出発させる方向を指示する。
【００３５】
一例として、第１の染色体に含まれるデータを詳細に検討する。この染色体によれば、第１のエレベータは、その上部かご、すなわちかご２を用いて両方の上方への乗り場呼びに供される。そのエレベータの方向遺伝子も昇り方向を示している。第２のエレベータは、その下部かご３を用いて、もっと上の階からの下方への乗り場呼びのうちの２つに供され、その方向遺伝子も降り方向を示す。この群の第３のエレベータは、最下方への乗り場呼びを扱う。この制御動作の適合性を記述する費用値を２デッキ・エレベータモデルおよび費用関数によって算出する。ここに一例として示す制御決定選択肢は一目で適正なものであるように思えるが、染色体群の進化によってなお、より適した解に到達することができる。注意すべきは、進化の後に得られる最適な制御染色体が最終的な制御決定をエレベータ群に与えることである。
【００３６】
遺伝子によるマルチデッキ群制御が従来の２デッキ群制御とは異なる点は、例えば原理は明らかに、系の適応性があり、利用可能な資源を利用して現況の環境における最適な解を得ようとするものであることである。あらかじめプログラムしたユーザインタフェースを介して、制限事項設定の機能をユーザにも利用できるようにしている。
【００３７】
図４はエレベータ群の運行最適化に関する制御装置の柔軟性を図示し、顧客もしくは建物内のトラヒックの円滑性を管理する責任者は、乗客を扱う様々な方法および戦略を、例えばグラフィック・ユーザインタフェースを介して自由に開発することができる。したがって、群制御装置に与えられた機能は、それらの環境の枠内で瞬時のトラヒック状況に関する最適な制御決定を探索することにある。この原理によってまた、群制御装置は、新たな運行配置による建物の使用上の変化に直ちに対応することができる。
【００３８】
図４は４台の２デッキ・エレベータを有するエレベータ群を示す。同図において左から右へ見ると、第１のエレベータは、そのかごを両方用いて、終着階を除くすべての階へ供することができる。第２のエレベータは、その下部かごを用いて偶数階に、またその上部かごを用いて奇数階に供することができる。第３のエレベータは、そのかごの両方を用いて建物の下方部分に供することができるが、これによって扱われる最下階および最上階は除かれる。この群の第４の２デッキ・エレベータの運行配置はシャトル式実施形の一例である。すなわち、このエレベータは、建物の中央部および上部の各階を往来する乗客に供される。すべてのエレベータは同じ群制御装置に従って作動する。
【００３９】
以上、本発明を例を挙げて説明したが、請求の範囲に記載する発明概念の枠内で様々な実施例が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明によるマルチデッキ制御系を示す図である。
【図２】  あるタイプのトラヒック状況における染色体の遺伝子構造の形成を示す図である。
【図３】  図２に示すトラヒック状況の様々な制御染色体の集団を示す図である。
【図４】  あるタイプの２デッキ・エレベータ群の場合における運行配置を示す図である。
【図１】
0004402292.tif 000002
【図２】
0004402292.tif 000003
【図３】
0004402292.tif 000004
【図４】
0004402292.tif 000005