(57)【要約】【課題】交通需要に応じて制御方式を最適化してエレベータ群を管理するエレベータ群管理装置を提供する。【解決手段】一実施形態のエレベータ群管理装置は、エレベータカゴ、検出部、抽出部、交通需要判定部、制御方式記憶部、制御方式評価部、制御方式取得部及びカゴ割当制御演算部を含む。検出部は、方向別に且つ階床毎に乗車荷重及び降車荷重を検出して荷重情報を出力する。抽出部は、前記荷重情報から乗車及び降車に関する特徴量を抽出する。交通需要判定部は、前記特徴量に基づき交通需要を判定する。制御方式記憶部は、参照交通需要毎に対応付けて１以上の制御方式候補を記憶する。制御方式評価部は、参照交通需要毎に、制御方式候補の中から最適な制御方式を決定する。制御方式取得部は、前記交通需要に一致する参照交通需要に対して決定された制御方式を取得する。カゴ割当制御演算部は、前記取得された制御方式に従ってエレベータカゴを割り当てる。【選択図】図１
2012126504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
昇降路内を昇降する複数のエレベータカゴと、
前記エレベータカゴの各々に設けられ、上下方向別に且つ階床毎に乗車荷重及び降車荷重を検出して、荷重情報を出力する検出部と、
前記荷重情報から乗車及び降車に関する特徴量を抽出する抽出部と、
前記特徴量に基づいて交通需要を判定する交通需要判定部と、
参照交通需要毎に対応付けて１以上の制御方式候補を記憶する制御方式記憶部と、
前記制御方式候補によるエレベータ運行実績に基づいて前記制御方式候補を評価して、前記参照交通需要毎に、前記制御方式候補の中から最適な制御方式を決定する制御方式評価部と、
前記交通需要に一致する参照交通需要に対して決定された制御方式を取得する制御方式取得部と、
前記取得された制御方式に従って、前記エレベータカゴを割り当てるカゴ割当制御演算部と、
を具備することを特徴とするエレベータ群管理装置。
【請求項２】
前記交通需要判定部は、前記荷重情報から上下方向別且つ階床毎の乗車確率及び降車確率を算出し、予め用意された閾値を使用して前記上下方向別且つ階床毎の乗車確率及び降車確率を符号化した値を要素に持つ特徴ベクトルを生成して、前記特徴量として出力することを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群管理装置。
【請求項３】
前記閾値は、外部から変更可能であることを特徴とする請求項２に記載のエレベータ群管理装置。
【請求項４】
前記交通需要判定部が交通需要の遷移を検出した時刻及び遷移後の交通需要に対して用いられる制御方式を記憶する性能事例記憶部をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、エレベータ群の運行を管理するエレベータ群管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベータ群管理装置は、エレベータの運行効率及び利用者へのサービスを向上させるために、建物内の任意階床において任意時刻に発生したホール呼びに対して、設定された制御方式に従って最適なエレベータカゴを割り当てる。このような群管理装置では、曜日及び時間帯によって交通需要が変化すると仮定して、曜日及び時間帯毎に制御方式が変更される。また、特定の条件を満たした場合に制御方式が変更されることもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−９１３７８号公報
【特許文献２】特開２００７−２６１８１９号公報
【特許文献３】特開２００７−２６９４２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、実際の交通需要は時々刻々と変化するので、実際の交通需要とは異なる交通需要に最適化された制御方式でエレベータが運行されることがある。この結果、利用者の待ち時間が増大し、また、単位時間当たりの輸送量が低減するといったように、エレベータのパフォーマンスが低下する問題がある。従って、エレベータ群管理装置においては、連続して変化する交通需要に追従して制御方式を最適化することができることが求められている。
【０００５】
本開示は、上記問題点を解決するためになされたものであり、実際の交通需要に応じて制御方式を最適化してエレベータ群の運行を管理するエレベータ群管理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態に係るエレベータ群管理装置は、複数のエレベータカゴ、検出部、抽出部、交通需要判定部、制御方式記憶部、制御方式評価部、制御方式取得部及びカゴ割当制御演算部を備える。複数のエレベータカゴは、昇降路内を昇降する。検出部は、前記エレベータカゴの各々に設けられ、上下方向別に且つ階床毎に乗車荷重及び降車荷重を検出して、荷重情報を出力する。抽出部は、前記荷重情報から乗車及び降車に関する特徴量を抽出する。交通需要判定部は、前記特徴量に基づいて交通需要を判定する。制御方式記憶部は、参照交通需要毎に対応付けて１以上の制御方式候補を記憶する。制御方式評価部は、前記制御方式候補によるエレベータ運行実績に基づいて前記制御方式候補を評価して、前記参照交通需要毎に、前記制御方式候補の中から最適な制御方式を決定する。制御方式取得部は、前記交通需要に一致する参照交通需要に対して決定された制御方式を取得する。カゴ割当制御演算部は、前記取得された制御方式に従って、前記エレベータカゴを割り当てる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係るエレベータ群管理システムを概略的に示すブロック図。
【図２】仮想呼びリストの一例を示す図。
【図３】複数の仮想呼びリストの一例を示す図。
【図４】割当対象呼びリストの一例を示す図。
【図５】出勤時、退勤時及び平常時の交通需要を判別する方法を説明するための図。
【図６】昼食前半時、昼食半ば及び昼食後半時の交通需要を判別する方法を説明するための図。
【図７】（ａ）は、１サンプリングの荷重情報の一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）から間出された推定乗車人数及び推定降車人数を示す図であり、（ｃ）は、（ｂ）から算出された乗車確率及び降車確率を示す図であり、（ｄ）は、（ｃ）を符号化した結果を示す図である。
【図８】（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、図７（ｃ）に示される上昇カゴに関する基準階乗車確率及び下降カゴに関する基準階降車確率を閾値θ１、θ２及びθ３を夫々使用して符号化した結果を示す図である。
【図９】（ａ）は、１サンプリングの荷重情報の他の例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）から間出された推定乗車人数及び推定降車人数を示す図であり、（ｃ）は、（ｂ）から算出された乗車確率及び降車確率を示す図であり、（ｄ）は、（ｃ）の基準階乗車確率と食堂階乗車確率との合計、及び基準階降車確率と食堂階降車確率との合計を、閾値θ４を使用して符号化した結果を示す図である。
【図１０】１分毎にサンプリングされた荷重情報から生成された特徴ベクトルの一例を示す図。
【図１１】図１０に示した特徴ベクトルから生成される統合特徴ベクトルの一例を示す図。
【図１２】図１に示した交通需要判定部が交通需要を判定する手順を概略的に示すフローチャート。
【図１３】図１に示した制御方式記憶部に格納されている交通需要テンプレートを概略的に示す図。
【図１４】図１に示した制御方式評価部が交通需要に適用する制御方式を決定する手順を概略的に示すフローチャート。
【図１５】図１に示した再学習判定部が制御方式評価部で決定された制御方式の悪化を検出する手順を概略的に示す図。
【図１６】図１に示した学習管理部が各交通需要に対して最適な制御方式を設定する手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、必要に応じて図面を参照しながら、実施形態に係るエレベータ群管理装置を説明する。
【０００９】
図１は、本実施形態に係るエレベータ群管理装置を概略的に示している。このエレベータ群管理装置は、図１に示されるように、エレベータ群管理部１００を備え、このエレベータ群管理部１００は、ビル等の建物内に設置されたＭ台のエレベータカゴ（以下では、単にカゴと称す。）１６１〜１６Ｍの群管理制御を行う。ここで、Ｍは２以上の整数である。カゴ１６１〜１６Ｍは、ビル内に設けられた昇降路内を昇降可能に設置され、カゴ制御部１５１〜１５Ｍにより駆動制御される。カゴ１６１〜１６Ｍには、目的階床（行先階床）を指示するためのカゴ呼びボタン１７１〜１７Ｍが設けられている。また、カゴ１６１〜１６Ｍには、カゴ１６１〜１６Ｍ内の荷重を検出する荷重検出部１８１〜１８Ｍが夫々設けられている。
【００１０】
ビル内の各階床（フロア）には、エレベータカゴの配車要求（ホール呼び）を行うためのホール呼びボタン１９１〜１９Ｎが設けられている。「配車」とは、ホール呼びに応じてエレベータカゴを配することを意味する。図１では、Ｎ階建てのビルを想定し、各階床に１つのホール呼びボタンが設置されている例が示されている。例えば、Ｘ階床から他の階床に移動するためにエレベータの乗車を希望する利用者は、ホール呼びボタン１９Ｘを押下して、エレベータ群管理部１００に対しエレベータカゴの配車要求を行う。ここで、Ｘは、１からＮまでの整数である。配車要求は、ホール呼びとしてエレベータ群管理部１００で検出される。エレベータ群管理部１００がホール呼びに対して割り当てるカゴを決定する方法は後述する。
【００１１】
エレベータ群管理部１００は、ホール呼びに対するカゴの割り当てを決定するカゴ割当演算処理部１１０、及び予め用意された複数の制御方式（仮想呼びリスト）の中から、カゴ割当演算処理部１１０で使用する制御方式（仮想呼びリスト）を決定する学習管理部１２０を備えている。さらに、エレベータ群管理部１００は、カゴ停止情報記憶部１４１、ホール呼び検出部１４２、カゴ呼び検出部１４３及びカゴ情報検出部１４４を備えている。
【００１２】
カゴ割当演算処理部１１０は、ビル内の任意の階床において任意時刻に発生したホール呼びに対して、学習管理部１２０によって決定された仮想呼びリストに基づくカゴ割当演算処理を実行して、ホール呼びに対して割り当てるべきカゴを決定する。カゴ割当演算処理部１１０は、割り当てるカゴの識別情報と、カゴの割当対象となったホール呼び情報との集合を含むホール呼び割当情報を、カゴ停止情報記憶部１４１に送出する。ホール呼び割当情報は、ホール呼びの発生時刻、ホール呼びの発生階床、ホール呼びの方向等をさらに含む。ホール呼び割当情報は、ホール呼びに対しカゴが割り当てられた時刻を含んでもよい。
【００１３】
学習管理部１２０は、後に説明するカゴ情報検出部１４４で得られるカゴ情報に基づいて、交通需要を判定し、判定した交通需要に基づいて、複数の仮想呼びリストの中から、カゴ割当演算処理部１１０で使用する仮想呼びリストを選択する。選択された仮想呼びリストは、カゴ割当演算処理部１１０へ送られる。
【００１４】
ホール呼び検出部１４２は、各階床のホール呼びボタン１９Ｘ（Ｘ＝１，２，…，Ｎ）が押下されたことを、即ち、利用者からの配車要求を検出する。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検出部１４２によって検出される。ホール呼び検出部１４２で検出されたホール呼びの情報は、カゴ割当演算処理部１１０に送られる。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、及びホール呼びの方向（ＵＰ又はＤＯＷＮ）等を含む。
【００１５】
カゴ情報検出部１４４は、各カゴ１６１〜１６Ｍに関するカゴ情報を検出する。カゴ情報は、カゴ内荷重、カゴ進行方向、カゴ速度及びカゴ現在位置等のデータを含む。カゴ内荷重とは、カゴ内に乗り込んだ利用者、利用者によって持ち込まれた荷物等の重さの合計値を指す。カゴ内荷重は、カゴ１６１〜１６Ｍの各々に設けられている荷重検出部１８１〜１８Ｍによって検出される。カゴ情報は、学習管理部１２０へ送られる。
【００１６】
カゴ呼び検出部１４３は、各カゴ１６１〜１６Ｍ内に設けられたカゴ呼びボタン１７１〜１７Ｍの利用者による押下をカゴ呼びとして検出し、検出したカゴ呼びの情報をカゴ停止情報記憶部１４１に渡す。カゴ呼び情報は、例えば、目的階床（行先階床）及びカゴの識別情報を含む。カゴ呼び情報は、カゴ呼びの発生時刻をさらに含んでもよい。
【００１７】
カゴ停止情報記憶部１４１は、カゴ呼び検出部１４３からカゴ呼び情報を受け取り、カゴ呼び情報を記憶する。さらに、カゴ停止情報記憶部１４１は、カゴ割当演算処理部１１０からホール呼び割当情報を受け取り、ホール呼び割当情報を記憶する。カゴ停止情報記憶部１４１は、未応答のホール呼びに対する配車が完了したことをカゴ制御部１５１〜１５Ｍからカゴ情報検出部１４４を介して受け取ると、そのホール呼びに関するホール呼び割当情報を削除する。また、カゴ停止情報記憶部１４１は、未応答のカゴ呼びに対する処理が完了したことをカゴ制御部１５１〜１５Ｍからカゴ情報検出部１４４を介して受け取ると、そのカゴ呼びに関するカゴ呼び情報を削除する。ここで、未応答のホール呼びは、カゴの割り当てが決定済みであるが、配車がまだ完了していないホール呼びを指し、未応答のカゴ呼びは、目的階床にまだ停止していないカゴ呼びを指す。
【００１８】
群管理処理系の違いによっては、例えば、ホール呼びに対して本来割り当てられているカゴ以外のカゴがカゴ呼び発生等により先に到着してしまい、階床待ちの乗客が先に到着したカゴに乗車してしまう所謂「カゴ呼び先着」が発生することがある。そのような場合には、ホール呼びに対するホール呼び割当情報を削除しないこともある。
【００１９】
次に、カゴ割当演算処理部１１０をより詳細に説明する。  
図１に示されるように、カゴ割当演算処理部１１０は、カゴ割当演算処理（探索演算処理）を行うために、探索演算処理部１１１、探索演算データ記憶部１１２及びモデル評価部１１３を備える。探索演算処理部１１１は、学習管理部１２０内のパラメータ決定部１２９により決定された仮想呼びリストと、カゴ停止情報記憶部１４１及びカゴ情報検出部１４４からの情報とに基づき、カゴ割当演算処理を行う。探索演算データ記憶部１１２は、カゴ割当演算処理に関するデータを格納する。
【００２０】
探索演算処理部１１１は、ホール呼び検出部１４２からのホール呼び情報を計算可能となったタイミングで受け取る。例えば、カゴ割当演算処理部１１０は、あるホール呼びに対するカゴ割当演算処理が終了した後に、新規のホール呼び情報を受け取る。探索演算処理部１１１は、ホール呼び検出部１４２からホール呼び情報を受け取るとともに、カゴ停止情報記憶部１４１に記憶されている情報を受け取り、カゴ情報検出部１４４からカゴ情報をさらに受け取る。カゴ割当演算処理部１１０は、受け取った情報と、学習管理部１２０によって決定された仮想呼びリストとに基づいてカゴ割当演算処理を行って、ホール呼び検出部１４２によって検出されたホール呼びに割り当てるカゴを決定する。
【００２１】
より具体的には、探索演算処理部１１１は、カゴ情報、カゴ呼び情報及びホール呼び割当情報から、各カゴの階床巡回スケジュールを求め、各カゴの階床巡回スケジュールの集合であるモデルデータを生成する。さらに、探索演算処理部１１１は、仮想呼びリストに基づいて、各カゴの巡回スケジュールを求めてモデルデータに追加する。モデル評価部１１３は、逐次更新されるモデルデータを評価して評価値を求める。一例として、評価値は、未応答時間、即ち、任意階床へのカゴ到着時刻とこの任意階床へのカゴ停止の起因となるホール呼びの発生時刻との時間差である。探索演算処理部１１１は、評価値に基づいて、ホール呼びに割り当てるエレベータカゴを決定する。
【００２２】
カゴ割当演算処理部１１０は、ホール呼びに対して割り当てるカゴ１６Ｘ（Ｘ＝１、２、…、Ｍのいずれか）を決定する。ここでは、一例として、ホール呼びに対しカゴ１６１を割り当てると仮定する。カゴ割当演算処理部１１０は、決定したカゴ１６１に対応するカゴ制御部１５１にホール呼びの割当を通知する。ホール呼びの割当通知は、例えば、ホール呼びの発生階床（停止階床）及びホール呼びの方向を含む。カゴ制御部１５１は、ホール呼びの割当通知に従って、カゴ１６１を発生階床に導くように制御する。より具体的には、カゴ制御部１５１は、カゴ１６１に既に割り当られているホール呼びと、カゴ１６１内のカゴ呼びボタン１７１の押下により発生しているカゴ呼びと、カゴ位置情報、及びシステムで定義されたカゴ状態（停止中、移動中、ドア開中等）情報とからカゴの階床巡回順序を一意に決定し、決定したカゴの階床巡回順序に従って自律的にカゴ１６１を運行制御する。上述したカゴ制御部１５１と同様に、カゴ制御部１５２〜１５Ｍは、夫々カゴ１６２〜１６Ｍを運行制御する。
【００２３】
図２を参照して、仮想呼びリストについて説明する。  
仮想呼びリストは、仮想呼びセットをリスト化したものである。図２では、Ｌ個の仮想呼びセットがリスト化されている。仮想呼びセットは、後に発生すると予測されるホール呼び及びこれに派生して生じるカゴ呼びの情報を含む。より詳細には、仮想呼びセットは、呼びセットＩＤと、仮想的なホール呼びの情報（仮想ホール呼び情報）と、この仮想的な呼びに派生して生じるカゴ呼びの情報（派生カゴ呼び情報）とを含む。仮想ホール呼び情報は、「発生時刻（現在時刻を時刻０秒とする）」、「発生階床」、「発生方向（ホール呼び方向）」を含む。派生カゴ呼び情報は、１以上の「目的階床（行き先階）」を含む。図２では、仮想呼びリストは、複数の仮想呼びセットを格納するとしているが、仮想呼びリストは、仮想呼びセットの形態ではなく、仮想ホール呼び情報のみを記述したものであってもよい。この場合、探索演算処理部１１１は、仮想ホール情報から派生カゴ呼び情報を求めるカゴ呼び決定部（図示せず）を備え、探索演算処理時又は新たに仮想呼びリストが選択された時点で、仮想ホール呼び情報から派生カゴ呼び情報を求める。カゴ呼び決定部は、例えば、仮想ホール呼び情報を予め用意した関数に入力して派生カゴ呼び情報を求めてもよく、派生カゴ呼び情報をランダムに求めてもよい。
【００２４】
仮想呼びリストには、過去の運行実績データや、ビル入居中の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階床間、或いは、特にサービスを向上させたい階床間についての仮想呼びセットを複数個含めておく。本実施形態のエレベータ群管理装置では、このような仮想呼びリストを、図３に示すように、複数個予め用意する。後述するパラメータ決定部１２９は、このような複数の仮想ホール呼びリストの中から、交通需要に応じて適切な仮想ホール呼びリストを選択して探索演算処理部１１１に送出する。
【００２５】
探索演算処理部１１１は、ホール呼び検出部１４２からホール呼び情報を受け取ると、受け取ったホール呼び情報のホール呼びから派生するカゴ呼びを予測することにより派生カゴ呼び情報を生成する。即ち、探索演算処理部１１１は、ホール呼びから派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測機能を有する。探索演算処理部１１１は、例えば、ホール呼び情報を予め用意した関数に入力して派生カゴ呼び情報を求めてもよく、派生カゴ呼び情報をランダムに求めてもよい。探索演算処理部１１１は、受け取ったホール呼び情報と生成した派生カゴ呼び情報との組を含む呼びセットを生成する。さらに、探索演算処理部１１１は、この呼びセットに、パラメータ決定部１２９により選択された仮想呼びリストを付加して、割り当て対象呼びリストを生成する。図３に示した仮想呼びリストＮｏ．１に、呼びセットを追加した割り当て対象呼びリストの一例を図４に示す。
【００２６】
探索演算処理部１１１は、割り当て対象呼びリストに含まれる複数の呼びセット（仮想呼びセットも単に呼びセットと称する。）に対して、最適なカゴの割り当てパターン（カゴ仮割当パターン）を見つけ出す探索演算処理を実行する。探索演算処理部１１１は、探索演算処理により見つけ出したカゴ仮割当パターンに基づいて、ホール呼び検出部１４２によって検出されたホール呼びに割り当てるべきカゴを決定する。探索演算処理部１１１は、決定したカゴ（例えばカゴ１６１）に対応するカゴ制御部（例えばカゴ制御部１５１）に対して、ホール呼びの割り当ての通知を行う。
【００２７】
次に、学習管理部１２０を詳細に説明する。  
学習管理部１２０は、図１に示されるように、エレベータ制御結果取得部１２１、エレベータ性能事例集計部１２２、特徴量抽出部１２３、交通需要判定部１２４、性能事例記憶部１２５、制御方式記憶部１２６、制御方式評価部１２７、再学習判定部１２８及びパラメータ決定部１２９を備える。
【００２８】
エレベータ制御結果取得部１２１は、ホール呼び検出部１４２、カゴ呼び検出部１４３及びカゴ情報検出部１４４から運行データを取得する。例えば、エレベータ制御結果取得部１２１は、カゴ情報検出部１４４からは、カゴ情報、例えば、所定のサンプリング間隔で方向別且つ階床毎の乗車荷重及び降車荷重を示す荷重情報を運行データの一部として取得する。エレベータ性能事例集計部１２２は、エレベータ制御結果取得部１２１で取得された運行データを集計し、集計した運行データを性能事例記憶部１２５に格納する。運行データは、階床毎の平均未応答時間やビル全体の平均未応答時間等を含む。運行データは、交通需要判定部１２４が交通需要の遷移を検出した時刻及び遷移後の交通需要に対して用いられる制御方式等のログをさらに含んでもよい。
【００２９】
特徴量抽出部１２３は、カゴ情報検出部１４４からカゴ情報を受け取り、受け取ったカゴ情報から交通需要を判定するための特徴量を抽出する。カゴ情報は、カゴ情報検出部１４４からエレベータ制御結果取得部１２１を経由して特徴量抽出部１２３へ送られてもよい。
【００３０】
交通需要判定部１２４は、特徴量抽出部１２３で抽出された特徴量に基づいて、ビル内に発生しているエレベータの交通需要を判定する。制御方式記憶部１２６は、複数の参照交通需要の各々に対応付けて１以上の制御方式候補を記述した交通需要テンプレートを保持している。制御方式記憶部１２６では、交通需要判定部１２４で判定された交通需要で参照交通需要が参照されて、この交通需要に応じた制御方式がパラメータ決定部１２９に通知される。
【００３１】
パラメータ決定部（制御方式取得部ともいう）１２９は、制御方式記憶部１２６から制御方式（仮想呼びリスト）を取得し、この制御方式に応じた制御パラメータをカゴ割当演算処理部１１０に設定する。
【００３２】
制御方式評価部１２７は、性能事例記憶部１２５に格納されている運行データに基づいて、交通需要テンプレートにおいて各参照交通需要に対応付けられている制御方式候補の中から、各参照交通需要に最適な制御方式を決定する。再学習判定部１２８は、制御方式評価部１２７で決定された制御方式の性能が悪化したことを検出した場合に、参照交通需要に最適な制御方式を再度決定するように、制御方式評価部１２７に通知する。
【００３３】
以下、学習管理部１２０の動作を詳細に説明する。  
ビル内の交通需要は、ビル用途によらず典型的ないくつかのパターンに分類することができる。エレベータの交通需要の特徴として、利用者は、ビルの出入り口があるロビー階（基準階）又は食堂がある食堂階のような多くの利用が予測される階を経由する場合がほとんどである。交通需要判定部１２４は、基準階に関する情報（例えば、基準階の乗車確率及び降車確率）、特定の階床に関する情報（例えば、食堂階の乗車確率及び降車確率）及びエレベータの利用者数に基づいて、交通需要を判定する。
【００３４】
一般に、エレベータの交通需要は、ＯＤ（Origin Destination）によって表現される。ＯＤは、一定期間内でエレベータ利用者が何階から何階に移動したかを記録したものである。Ｎ階床のビルならば、ＯＤは、Ｎ×Ｎの行列のＯＤ表によって表現される。一例として、ＯＤ表の各行を足し合わせた合計が各階床の乗車人数を示し、ＯＤ表の各列を足し合わせた合計が各階床の降車人数を示す。各階床の乗車人数の合計又は各階床の降車人数の合計は、一定期間におけるエレベータ利用者の総数を示す。また、ＯＤをエレベータ利用者数で割ると、一定期間の１人当たりの状態遷移行列になる。即ち、ＯＤは状態遷移行列にエレベータ利用者総数を乗じたものである。状態遷移行列の各行の和は、各階床のエレベータ利用者の乗車確率を表し、各列の和は、各階床のエレベータ利用者の降車確率を表す。
【００３５】
しかし、実際には、上下ボタン方式のエレベータにおいてＯＤを正確に取得することは困難とされる。ＯＤを正確に計測するためには、ＤＣＳ（Destination Control System）のように利用者毎に事前に行先階情報を入力するか、利用者にＩＣタグを付けるなどする必要がある。
【００３６】
本実施形態では、交通需要を、上下方向別に各階床の乗車確率及び降車確率、並びに利用者数を要素として持つ特徴ベクトルによって表現する。Ｎ階床のビルの場合、交通需要は、（４Ｎ＋１）次元の特徴ベクトルで表現される。
【００３７】
このような特徴ベクトルでは、ベクトルの各要素は非負の連続値である。一例として、１６階床のビルにおいて、乗車及び降車確率を１０％刻みで分類し且つ利用者数を０人から３０００人までの範囲において１００人刻みで分類する場合、特徴ベクトルは、約３×１０１３通りの交通需要を表現することができる。しかしながら、これら全ての交通需要に対して最適な制御方式を用意することは容易ではなく、実運用するエレベータに適用することは計算資源の問題もあり、不可能であると考えられる。このため、本実施形態では、エレベータの交通需要の特徴を生かして、分類する交通需要の数を削減している。
【００３８】
交通需要は、ビル毎に異なるが、大別すると出勤時、退勤時、平常時、昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半、特定階集中時及び閑散時等に分類できる。  
出勤時の交通需要は、基準階（例えば、出入り口がある１階）から乗車する利用者数が全体の利用者数の大半を占める交通需要である。退勤時の交通需要は、基準階で降車する利用者数が全体の利用者数の大半を占める交通需要である。平常時の交通需要は、出勤時及び退勤時の交通需要が混在したような交通需要であり、基準階を経由する利用者数が全体の利用者数の大半を占める交通需要である。昼食時（昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半）の交通需要は、出勤時、退勤時及び平常時の交通需要とは異なり、基準階以外に食堂階にも利用者が集中する交通需要である。特定階集中時の交通需要は、特定の階床に利用者が集中する交通需要である。また、閑散時の交通需要は、利用者数が少ない交通需要である。
【００３９】
基準階と食堂階等の特定の階床とを考慮して、上記の交通需要を分類すると、以下のようになる。  
（Ａ）基準階を経由する利用者によって特徴付けられる交通需要…出勤時、退勤時、平常時
（Ｂ）基準階を経由する利用者及び基準階以外の特定の階床を経由する利用者によって特徴付けられる交通需要…昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半、特定階集中時
（Ｃ）利用者数によって特徴付けられる交通需要…閑散時
例えば、出勤時、退勤時、昼食時及び閑散時の交通需要は、上昇するカゴに乗り込む人数（上昇カゴ乗車人数）及び上昇するカゴから降りる人数（上昇カゴ降車人数）の合計（上昇カゴ利用者数）、並びに下降するカゴに乗り込む人数（下降カゴ乗車人数）及び下降するカゴから降りる人数（下降カゴ乗車人数）の合計（上昇カゴ利用者数）を検出し、上昇カゴ利用者数及び下降カゴ利用者数をから求まる利用者数、並びに、上昇カゴ利用者数及び下降カゴ利用者数の偏りから、分類することができる。しかしながら、単に上昇カゴ利用者数及び下降カゴ利用者数を検出する場合、階床毎の情報が縮約されているため、上昇カゴ利用者数及び下降方向カゴ利用者数のバランスがとれているときには、交通需要を分類することができず、また、特定階集中時等の交通需要を分類することができない。
【００４０】
本実施形態では、上昇カゴ利用者数及び下降カゴ利用者数に加えて、階床毎の乗車確率及び降車確率を要素に持つ特徴ベクトルによって交通需要を表現する。本実施形態では、上述した８つの交通需要の各々に対して、状態遷移行列及び利用者数によって特徴付けられる特徴ベクトルを複数用意し、テンプレートマッチングによる交通需要の識別を行う。
【００４１】
（Ａ）基準階を経由する利用者によって特徴づけられる交通需要（出勤時、退勤時、平常時）について説明する。前述した交通需要の特徴ベクトルは、（４Ｎ＋１）次元ベクトルであるが、出勤時、退勤時、平常時などは基準階を経由しない利用者が少ない。そこで、出勤時、退勤時、平常時の交通需要を判定するために使用する特徴ベクトルの次元数をさらに削減して、基準階乗車確率、基準階降車確率及び利用者数の３次元ベクトルで表現する。
【００４２】
図５では、３つの座標軸は、基準階乗車確率、基準階降車確率及び利用者数を夫々示す。図５では、基準階乗車確率の軸及び基準階降車確率の軸を含む平面が各軸に対して平行な線分によって複数の領域に分割されている。これは、基準階乗車確率及び基準階降車確率を複数の閾値によって分割することに一致する。図５では、基準階乗車確率及び基準階降車確率に設定される閾値が共に０．２５と０．５である例が示されているが、閾値の値及び数は、この例に限定されるものではない。
【００４３】
また、図５では、１時間当たりの利用者数が３００人刻みで分割されている。利用者数に関する刻み幅も任意に設定することができる。このようにして、基準階乗車確率の軸及び基準階降車確率の軸を含む平面の分割領域を底面とし、利用者数の軸の一定の刻み幅を高さとする多角柱によって３次元空間が複数の領域に分割される。各領域が１つの交通需要を示す。
【００４４】
このように、基準階乗車確率、基準階降車確率及び利用者数から作られる特徴ベクトル用いることにより、出勤時、退勤時、平常時で基準階以外の階床にほとんど利用者が発生しない場合には、全ての交通需要を網羅することができる。
【００４５】
次に、（Ｂ）基準階を経由する利用者及び基準階以外の特定の階床を経由する利用者によって特徴付けられる交通需要を説明する。（Ｂ）の交通需要を、（Ｂ−１）昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半の交通需要と、（Ｂ−２）特定階集中時の交通需要に分けて説明する。
【００４６】
まず、（Ｂ−１）昼食時前半、昼食時半ば及び昼食後半の交通需要について説明する。昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半には、基準階以外に食堂階にも利用者が集中する。この場合、上記の方法と同様の方法を用いても、食堂階に関する情報が不足しているため、正確に交通需要を判定できない可能性がある。
【００４７】
昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半の交通需要は、基準階乗車確率と食堂階乗車確率の合計、基準階降車確率と食堂階降車確率の合計、及び利用者数を要素に持つ特徴ベクトルによって表現される。このとき、図６に示されるように、出勤時、退勤時及び平常時の交通需要の判定に用いた３次元空間と類似した空間が生成される。
【００４８】
図６では、基準階乗車確率と食堂階乗車確率の合計、基準階降車確率と食堂階降車確率の合計、利用者総数の３軸によって３次元空間が表現される。上述と同様に複数の閾値を用意することで、基準階乗車確率と食堂階乗車確率の合計の軸、基準階降車確率と食堂階降車確率の合計の軸を含む平面を複数の領域に分割することができる。そして、図５と同様に利用者数の軸に対して一定の刻み幅を設けることで、多角柱の領域に分割することができる。
【００４９】
（Ｂ−２）特定階集中時の交通需要について説明する。
【００５０】
基準階と食堂階以外の特定階床に利用者が集中する場合は、出勤時、退勤時、平常時、昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半の交通需要が表現できる空間上では表現することができない。特定階集中時の交通需要の判定では、特定階に利用者が集中していることを判断するための基準が必要となる。本実施形態では、特定階床の乗車確率又は降車確率が０．２５以上と算出された場合に、特定階集中時の交通需要であると判定する。閾値が例えば０．２５に設定され、基準階及び食堂階以外の階床の乗車確率又は降車確率のうち、閾値以上である階床があるか否かが判断される。特定階集中時の交通需要は、ビルによっては定常的に起こることもあるが、ほとんどのビル用途では予想できないものであるので、出勤時、退勤時、平常時、昼食時前半、昼食時半ば、昼食時後半のように区別しないものとする。
【００５１】
（Ｃ）利用者数によって特徴づけられる交通需要（閑散時の交通需要）について説明する。閑散時とは、利用者が少ない時間である。閑散時の交通需要であるか否かは、各階床の乗車確率又は降車確率による判定は行わず、利用者数で判定する。
【００５２】
特徴量抽出部１２３は、カゴ情報検出部１４４で検出されたカゴ情報から、利用者の乗車及び降車に関する特徴量を抽出し、交通需要判定部１２４は、特徴量抽出部１２３で得られた特徴量に基づいて、上記（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）のように分類して、建物内で発生している交通需要を判定する。
【００５３】
特徴量抽出部１２３は、カゴ情報検出部１４４から一定のサンプリング間隔毎に得られる方向別且つ階床毎の乗車荷重及び降車荷重の情報を使用して、方向別且つ階床毎の乗車人数及び降車人数を推定する。推定乗車人数及び推定降車人数は、夫々乗車荷重及び降車荷重を１人当たりの平均的体重、例えば、６５ｋｇで割ることで求められる。続いて、特徴量抽出部１２３は、推定乗車人数及び推定降車人数を足し合わせて推定利用者人数を求める。乗車人数及び降車人数は、理想的には同じになるが、エレベータの運行の特性上、乗車人数を計測するタイミングと降車人数を計測するタイミングが異なるので、同じになることはほとんどない。しかしながら、交通需要が定常的である場合、即ち、同じ交通需要が一定期間続く場合、乗車人数及び降車人数は略同じ人数が計測されることになることから、乗車人数及び降車人数は実質的に同じになると考えることができる。本実施形態では、乗車人数と降車人数の平均値を、そのサンプリング時刻での利用者数とする。
【００５４】
図７（ａ）〜（ｄ）を参照して、特徴ベクトルを算出する手順を具体的に説明する。図７（ａ）〜（ｄ）では、６時５０分からの１分間に得られたカゴ内荷重のデータから特徴ベクトルを算出する例が示されている。この例では、４つの階床を有するビルを想定している。
【００５５】
特徴量抽出部１２３は、所定のサンプリング間隔毎に、例えば１分間毎に、方向別に且つ階床毎に、乗車荷重及び降車荷重のデータを受け取る。図７（ａ）では、上昇するカゴ内の荷重は、１階で１０４０ｋｇ増加し、２階で６５ｋｇ増加し、３階で１３０ｋｇ増加し、４階で０．００４ｋｇ増加している。また、上昇するカゴ内の荷重は、１階で０．００８ｋｇ減少し、２階で６５．０１ｋｇ減少し、３階で６５．０１ｋｇ減少し、４階で１３０ｋｇ減少している。下降するカゴ内の荷重は、４階で６５ｋｇ増加し、３階で６５ｋｇ増加し、２階で６５ｋｇ増加し、１階で０．０１ｋｇ増加している。また、下降するカゴ内の荷重は、４階で０．００２ｋｇ減少し、３階で６５．０１ｋｇ減少し、２階で６５．０１ｋｇ減少し、１階で９７５ｋｇ減少している。
【００５６】
特徴量抽出部１２３は、方向別且つ階床毎の乗車荷重及び降車荷重を大人１人の平均体重、例えば６５ｋｇで割って、方向別且つ階床毎の推定乗車人数及び推定降車人数を得る。図７（ｂ）では、上昇するカゴに１階から１６人乗り込み、２階から１人乗り込み、３階から２人乗り込んだと推定される。また、上昇するカゴから２階で１人降り、３階で１人降り、４階で１人降りたと推定される。また、下降するカゴに４階から１人乗り込み、３階から１人乗り込み、２階から１人乗り込んだと推定される。さらに、下降するカゴから３階で１人降り、２階で１人降り、１階で１５人降りたと推定される。
【００５７】
従って、このサンプリング間隔内での乗車人数は、上昇カゴの推定乗車人数と下降カゴの推定乗車人数を足し合わせた２２人と推定される。また、このサンプリング間隔内での降車人数は、上昇カゴの推定降車人数と下降カゴの推定降車人数を足し合わせた２１人と推定される。
【００５８】
続いて、特徴量抽出部１２３は、方向別且つ階床毎の推定乗車人数及び推定降車人数を、夫々推定乗車人数及び推定降車人数で割って、図７（ｃ）に示されるように、方向別且つ階床毎の乗車確率及び降車確率を得る。また、特徴量抽出部１２３は、推定乗車人数と推定降車人数の平均値を算出し、この平均値を推定利用者数に設定する。この例では、推定利用者数は２１．５人と算出される。
【００５９】
さらに、特徴量抽出部１２３は、方向別且つ階床毎の乗車確率及び降車確率を、予め設定された閾値を使用して符号化し、即ち、２値化する。この閾値をθ１とする。この例では、閾値θ１を０．２５に設定している。この符号化処理では、方向別且つ階床毎の乗車確率及び降車確率の各々が閾値θ１以下である場合、“０”が割り当てられ、閾値θ１を超える場合、“１”が割り当てられる。図７（ｄ）には、方向別且つ階床毎の符号化データ及び推定利用者数が格納されている。特徴量抽出部１２３は、図７（ｄ）のデータから、４×４＋１＝１７次元の特徴ベクトルを作成する。
【００６０】
また、特徴量抽出部１２３は、基準階（この例では１階）に関連する交通需要を詳細に区別するために、上昇カゴに関する基準階乗車確率（図７（ｃ）において上向き及び１階乗車で特定される欄）及び下降カゴに関する基準階降車確率（図７（ｃ）において下向き及び１階乗車で特定される欄）を、上述の閾値θ１より大きい１つ以上の閾値を使用して符号化する。一例として、２つの閾値θ２、θ３が予め用意され、一方の閾値θ２は、０．５に予め設定され、他方の閾値θ３は０．７５に設定される。図８（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）には、夫々閾値θ１、θ２及びθ３で、図７（ｃ）に示される上昇カゴに関する基準階乗車確率及び下降カゴに関する基準階降車確率を符号化した結果が示されている。
【００６１】
さらに、特徴量抽出部１２３は、昼食時の交通需要を詳細に区別するために、基準階乗車確率と食堂階（例えば３階）乗車確率との合計、及び基準階降車確率と食堂階降車確率との合計を算出し、乗車確率の合計及び降車確率の合計を予め設定された閾値を使用して符号化する。この閾値をθ４とする。一例として、閾値θ４は０．５に設定される。この閾値θ４及び上述した閾値θ１、θ２、θ３は、外部から図示しない入力装置によって変更することができる。
【００６２】
図９（ａ）〜（ｄ）は、基準階乗車確率と食堂階乗車確率の合計、及び基準階降車確率と食堂階降車確率の合計を符号化する一例を示している。図９（ａ）に示されるように、特徴量抽出部１２３は、方向別且つ階床毎の乗車荷重及び降車荷重のデータを受け取る。図９（ｂ）に示されるように、特徴量抽出部１２３は、方向別且つ階床毎の乗車荷重及び降車荷重を大人１人の平均体重で割って、方向別且つ階床毎の推定乗車人数及び推定降車人数を得る。図９（ｃ）に示されるように、特徴量抽出部１２３は、方向別且つ階床毎の推定乗車人数及び推定降車人数を、夫々推定乗車人数及び推定降車人数で割って、方向別且つ階床毎の乗車確率及び降車確率を得る。
【００６３】
さらに、特徴量抽出部１２３は、推定乗車人数と推定降車人数の平均値を算出し、算出した平均値を推定利用者数に設定する。図９（ｃ）では、基準階乗車確率と食堂階（３階）乗車確率の合計は、０．９３４であり、基準階降車確率と食堂階降車確率の合計は、０．９１１である。図９（ｄ）には、閾値θ４で符号化した結果が示されている。基準階乗車確率と食堂階乗車確率の合計及び基準階降車確率と食堂階降車確率の合計は、夫々閾値θ４を超えているので、図９（ｄ）の符号化した結果は、ともに“１”となっている。
【００６４】
上述した閾値の数に関して、基準階に関連する交通需要を詳細に区別するために導入した閾値の数をＰとし、昼食時の交通需要を詳細に区別するために導入した閾値の数をＱとする。上述した例では、Ｐは３であり、Ｑは１である。このとき、１サンプリング毎に作られる特徴ベクトルは、（４Ｎ＋２Ｐ＋２Ｑ＋２）次元ベクトルとなる。この特徴ベクトルは、各階床の交通需要を区別するための４Ｎ個の要素、基準階を経由する交通需要を区別するための２Ｐ個の要素、昼食時の交通需要を区別するための２Ｑ個の要素、時刻を示す要素及び推定利用者数を示す要素を有する。図１０は、１分毎にサンプリングされた荷重情報から生成された特徴ベクトルの一例を示している。図１０の各行が１つの特徴ベクトルを示す。各特徴ベクトルは、時刻、推定利用者数、並びに乗車確率及び降車確率の符号化データで表現される。
【００６５】
本実施形態では、（４Ｎ＋２Ｐ＋２Ｑ＋２）次元の特徴ベクトルを用いて交通需要を判定するが、交通需要の判定は、サンプリング毎の特徴ベクトルを使用するのではなく、複数の特徴ベクトルを用いて多数決判定によって生成される統合特徴ベクトルを使用する。
【００６６】
統合特徴ベクトルは、過去の（例えば最新の）Ｋ個の特徴ベクトルを使用して生成される。統合特徴ベクトルの推定利用者数は、Ｋ個の特徴ベクトルの推定利用者数の平均値とする。統合特徴ベクトルの乗車確率の符号化データの各々は、Ｋ個の特徴ベクトルの要素毎に“１”の数と“０”の数を比較して多い方とする。また、統合特徴ベクトルの降車確率の符号化データの各々は、Ｋ個の特徴ベクトルの要素毎に“１”の数と“０”の数を比較して多い方とする。この多数決判定では、Ｋを奇数に設定することで、各要素は“１”又は“０”に一意に定まる。図１１は、図１０の特徴ベクトルから生成された統合特徴ベクトルを示す。図１１では、５分毎に統合特徴ベクトルが生成される。例えば、時刻が６時５５分である統合特徴ベクトルは、図１０における６時５０分から６時５４分までの５つの特徴ベクトルから生成される。本実施形態では、交通需要判定部１２４は、特徴量抽出部１２３によって生成された統合特徴ベクトルに基づいて交通需要を判定する。
【００６７】
なお、特徴量抽出部１２３が統合特徴ベクトルを生成せずに、交通需要判定部１２４は、特徴量抽出部１２３によって生成された特徴ベクトルに基づいて交通需要を判定してもよい。従って、以下では、統合特徴ベクトルを単に特徴ベクトルと称する。
【００６８】
図１２は、特徴ベクトルに基づいて交通需要を判定する手順の一例を示している。ステップＳ１２０１では、交通需要判定部１２４は、特徴ベクトルの推定利用者数を設定値Ｇと比較する。推定利用者数が設定値Ｇより小さい場合、交通需要判定部１２４は、ステップＳ１２０６において閑散時の交通需要と判定する。その後、ステップＳ１２０５において閑散時の交通需要に応じた制御方式が選択される。
【００６９】
ステップＳ１２０１で推定利用者数が設定値Ｇ以上である場合、ステップＳ１２０２に進む。ステップＳ１２０２では、方向別且つ階床毎の乗車確率及び降車確率のビットパターンを参照して、基準階以外のいずれかの要素に“１”が格納されているか否かを判定する。基準階以外のいずれの要素にも“１”がない場合、ステップＳ１２０７に進み、交通需要判定部１２４は、出勤時、退勤時及び平常時のうちのいずれの交通需要であるか判定する。
【００７０】
ステップＳ１２０２で基準階以外に“１”の要素があった場合、ステップＳ１２０３に進む。ステップＳ１２０３では、食堂階（例えば３階）に関連するいずれかの要素に“１”が格納されているか否かを判定する。ステップＳ１２０３において食堂階に関連するいずれかの要素に“１”が格納されている場合、ステップＳ１２０４において、交通需要判定部１２４は、昼食時前半、昼食時半ば及び昼食時後半のうちのいずれの交通需要であるか判定する。食堂階に関連するいずれの要素にも“１”が格納されていない場合、ステップＳ１２０８において、交通需要判定部１２４は、特定階集中時の交通需要と判定する。ステップＳ１２０５において、特定階で発生したホール呼びを優先する制御方式が選択される。
【００７１】
交通需要判定部１２４は、ステップＳ１２０４、Ｓ１２０６、Ｓ１２０７、Ｓ１２０８で交通需要を決定すると、制御方式記憶部１２６に格納されている交通需要テンプレートを参照して、制御方式を決定する。交通需要判定部１２４によって決定された制御方式は、パラメータ決定部１２９へ通知される。
【００７２】
図１３を参照して、ステップＳ１２０７において、出勤時、退勤時及び平常時のうちのいずれの交通需要であるか判定し、その交通需要に応じた制御方式を決定する方法を説明する。  
図１３は、制御方式記憶部１２６に格納されている交通需要テンプレート（データセット）の一例を示している。制御方式記憶部１２６は、図１３に示されるように、利用者数の上限と下限で区切られ、ビットパターンで表現される交通需要テンプレートを記憶している。交通需要テンプレートでは、参照交通需要毎に１以上の制御方式候補（例えば、制御方式Ｃ１，制御方式Ｃ２等）が対応付けられている。また、各参照交通需要には、識別ＩＤが割り当てられている。図１３は、出勤時、退勤時及び平常時の交通需要を判定するためのビットパターンを記述しているが、昼食時に関しても同様に表現できる。交通需要判定部１２４は、現在の交通需要を判定すると、判定した交通需要で制御方式記憶部１２６のテンプレートを参照して、現在の交通需要に応じた制御方式をパラメータ決定部１２９に通知する。
【００７３】
図１３では、１つの参照交通需要に対して複数の制御方式候補が設定されている例が示されているが、これに限定されず、１つの参照交通需要に対して１つの制御方式候補が設定されてもよい。複数の制御方式候補が設定されている場合、これらの制御方式候補で実際に運行して、その結果を評価することで、参照交通需要に最適な制御方式を決定する必要がある。制御方式候補の評価は、制御方式評価部１２７で行われる。
【００７４】
制御方式評価部１２７は、交通需要毎に制御方式記憶部１２６に設定されている制御方式候補の各々で実運行した結果を符号判定により評価することで、交通需要テンプレート内の各参照交通需要に最適な制御方式を決定する。
【００７５】
図１４を参照して、ある交通需要に最適な制御方式を決定する方法を説明する。  
ステップＳ１４０１では、制御方式評価部１２７は、符号判定を行うための評価基準を設定する。制御方式評価部１２７は、各交通需要に対して同じ制御方式で運行して得られた結果を使用して、評価基準を生成する。評価基準を生成する際には、カゴ割当演算処理部１１０は、基準制御方式（仮想利用者無しの割当）に従ってカゴ割当演算処理を行う。交通需要毎にＪ回の運行データが得られたら、その運行データの平均値を基準値として設定する。制御方式の決定に使用する運行データは、例えば、階床毎の平均未応答時間やビル全体の平均未応答時間等である。この際、制御方式評価部１２７は、サンプル数及び累積値を記憶する。
【００７６】
ステップＳ１４０２では、制御方式判定対象の交通需要に設定されている制御方式候補の各々に従ってエレベータを運行し、これらの運行データは、エレベータ性能事例集計部１２２で集計され、性能事例記憶部１２５に記憶される。ここでは、制御方式候補毎にＪ回の判定データが収集される。判定データは、ステップＳ１４０２で得られた運行データがステップＳ１４０１で設定された基準値より良い（Ｙ）か悪い（Ｎ）かを判定した結果を示す。そして、交通需要に設定されているある制御方式候補に対してＪ回の判定データが蓄積されたら、制御方式評価部１２７は、他の制御方式に変更して判定データを収集する。これは、サンプル数を統一して、評価を行うためである。
【００７７】
制御方式評価部１２７は、参照交通需要に設定されている制御方式候補毎にＪ個の判定データを取得すると、ステップＳ１４０３において、制御方式候補毎にＹ及びＮの数を数える。そして、Ｙの数を比較して、Ｙの数によって基準制御方式に対する優劣を判定する。Ｙの数が多い棄却域に相当する個数が観測されていれば、制御方式評価部１２７は、その制御方式候補を有意な制御方式候補として選択肢に残す。一例として、Ｊが２０である場合、５％の有意水準では、Ｙの数が多い棄却域は、Ｙが１５個以上である範囲を指す。Ｎの個数が多い棄却域に相当する個数が観測されていれば、制御方式評価部１２７は、その制御方式候補は選択肢から消去する。一例として、Ｊが２０である場合、５％の有意水準では、Ｎの個数が多い棄却域は、Ｙが５個以下である範囲を指す。制御方式評価部１２７は、棄却域に相当しない制御方式候補を保留して選択肢に残す。
【００７８】
ステップＳ１４０４では、ステップＳ１４０３で制御方式候補の優劣を判定した結果、有意な制御方式が１つに決まった場合、その有意な制御方式を最適な制御方式と見なして、その交通需要に適用する制御方式に設定する。
【００７９】
ステップＳ１４０４で有意な制御方式候補が１つでなかった場合、ステップＳ１４０５において、制御方式評価部１２７は、基準制御方式よりも劣っている制御方式候補を除いて、Ｙの数が多かった順に制御方式候補をソートする。
【００８０】
ステップＳ１４０６では、制御方式評価部１２７は、制御方式記憶部１２６に格納されている前回に制御方式を評価した結果と比較する。ステップＳ１４０５でソートされた順序が前回の結果と同じであった場合、ステップＳ１４０７において、制御方式評価部１２７は、最悪値と最良値の差を比較し、その差が最も小さい制御方式候補を暫定的に最適な制御方式として設定する。ここで、最悪値は、各制御方式候補で運行した時に運行データの値が最も悪かったもの、最良値は、各制御方式候補で運行した時に運行データの値が最も良かったものを表す。
【００８１】
ステップＳ１４０６で今回の結果と前回の結果とが異なっていた場合、ステップＳ１４０８において、制御方式評価部１２７は、今回最も結果が良かった制御方式候補を基準制御方式として選択する。ステップＳ１４０９では、制御方式評価部１２７は、後の比較のために、今回の評価結果を制御方式記憶部１２６に登録する。その後、再びステップＳ１４０１に戻り、一連の手続きを繰り返す。
【００８２】
制御方式評価部１２７が一連の手続きを繰り返すと、最終的には一意に制御方式が決定される。同様の手続きにより各参照交通需要に対して一意に制御方式が決定した後には、交通需要判定部１２４による交通需要の判定だけで、エレベータを適応的に制御することが可能となる。
【００８３】
しかしながら、本実施形態の交通需要テンプレートは、ＯＤ情報を縮約しているため、同じテンプレートに相当する交通需要が検知されても、長い時間をかけて同一のテンプレート内でＯＤレベルでの微妙な変化があった場合には、制御方式評価部１２７で選択された制御方式が良い性能を出し続けるとは限らない。
【００８４】
このため、制御方式評価部１２７により交通需要に対して一意に決定された制御方式の性能が常に評価される。性能の悪化の評価は、再学習判定部１２８によって行われる。性能の悪化が検知された場合、制御方式評価部１２７は、図１４に従って、その交通需要に最適な制御方式を再度決定する。
【００８５】
図１５は、再学習判定部１２８の動作の一例を概略的に示している。ステップＳ１５０１では、カゴ割当演算処理部１１０は、交通需要判定部１２４で検出された交通需要に設定されている最適な制御方式に従って動作する。Ｊ回の運行データが得られたら、再学習判定部１２８は、運行データの平均値を基準値に設定する。この際、再学習判定部１２８は、サンプル数と累積値を記憶しておく。
【００８６】
ステップＳ１５０２では、再学習判定部１２８は、ステップＳ１５０１の制御方式でさらに運行を続け、Ｊ回の判定データを収集する。判定データは、基準値より良い（Ｙ）か悪い（Ｎ）かを判定した結果である。
【００８７】
ステップＳ１５０３では、ステップＳ１５０２で得られた判定データに基づいて、符号判定を行う。符号判定の結果、この制御方式が有意に劣っていると判定された場合には、ステップＳ１５０４に進み、再学習判定部１２８は、再学習を行うように制御方式評価部１２７に通知する。
【００８８】
再学習が通知されると、制御方式評価部１２７は、制御方式記憶部１２６に記憶されているその交通需要の再学習戻り点に返り、その交通需要に対して有意な制御方式を再度決定する。再学習のために、制御方式評価部１２７は、過去に評価した結果を制御方式記憶部１２６に格納している。例えば、制御方式評価部１２７は、ステップＳ１４０３においてある交通需要に対する制御方式候補の選択肢が一定数以下に絞られた時点を再学習戻り点に設定し、この時点における選択肢の組を制御方式記憶部１２６に格納する。再学習では、再学習戻り点における選択肢の組を使用して、１つの有意な制御方式が決定される。
【００８９】
図１６は、学習管理部１２０が交通需要の各々に対して最適な制御方式を設定する手順を概略的に示している。ステップＳ１６０１では、制御方式評価部１２７は、図１４に示したように、交通需要の各々に対して、制御方式候補から１つの有意な制御方式を探索する。ステップＳ１６０２では、制御方式評価部１２７は、交通需要の各々に対して有意な制御方式が１つに決まるまで、ステップＳ１６０１を繰り返す。交通需要の各々に対して１つの有意な制御方式が決まると、ステップＳ１６０３において、再学習判定部１２８は、図１５に示されるように、交通需要毎に設定された制御方式の性能を評価する。再学習判定部１２８は、ステップＳ１６０４において、ある交通需要に設定された制御方式の性能が悪化したと判断すると、ステップＳ１６０５において、再学習を行うように、制御方式評価部１２７に通知する。
【００９０】
このようにして、学習管理部１２０は、交通需要毎に有意な制御方式を設定しておき、検出した交通需要に適した制御方式をカゴ割当演算処理部１１０に与えることができる。
【００９１】
以上のように、本実施形態に係るエレベータ群管理装置は、建物内の交通需要を検出し、検出した交通需要に応じて制御方式を決定し、この制御方式に従ってホール呼びに応答するエレベータカゴを決定することで、時々刻々と変化する交通需要に追従したエレベータ運行を実現することができる。さらに、交通需要の各々に対して複数の制御方式候補が用意され、エレベータの運用実績に基づいて制御方式候補から各交通需要に最適な制御方式を決定することで、建物固有の状況に応じたエレベータカゴの割当制御を実現することができる。
【００９２】
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】
【００９３】
１００…エレベータ群管理部、１１０…カゴ割当演算処理部、１１１…探索演算処理部、１１２…探索演算データ記憶部、１１３…モデル評価部、１２０…学習管理部、１２１…エレベータ制御結果取得部、１２２…エレベータ性能事例集計部、１２３…特徴量抽出部、１２４…交通需要判定部、１２５…性能事例記憶部、１２６…制御方式記憶部、１２７…制御方式評価部、１２８…再学習判定部、１２９…パラメータ決定部、１４１…カゴ情報記憶部、１４２…ホール呼び検出部、１４３…カゴ呼び検出部、１４４…カゴ情報検出部、１５１〜１５Ｍ…カゴ制御部、１６１〜１６Ｍ…エレベータカゴ、１７１〜１７Ｍ…カゴ呼びボタン、１８１〜１８Ｍ…荷重検出部、１９１〜１９Ｎ…ホール呼びボタン。
【図１】
2012126504.tif 000003
【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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【図１５】
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【図１６】
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