(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある期間にわたって事前に、
（ａ）エレベータ群の複雑さが最大となるエレベータ群の交通レートのしきい値を求め、
その後、通常運転において繰り返し定期的に、
（ｂ）エレベータ群の最新の交通レートを求め、
（ｃ）前記最新の交通レートと前記交通レートのしきい値とを比較し、（ｉ）最新の交通レートが交通レートのしきい値よりも高い場合には、エレベータ群の交通処理能力を増加させる方法でエレベータ群のパラメータを変更して、エレベータ群の有効交通レートを減少させ、（ｉｉ）最新の交通レートが交通レートのしきい値よりも低い場合には、エレベータ群の交通処理能力を減少させる方法でエレベータ群のパラメータを変更して、エレベータ群の有効交通レートを増加させることを特徴とするエレベータ群の運転方法。
【請求項２】
ステップ（ａ）は、ある期間にわたって、時間の関数としてビル内の各かごの位置および方向とビルの交通レートとを繰り返し記録し、交通レートと時間に関連する位置および方向のデータストリームを提供し、
前記データストリームにおける位置および方向のカノニカル表現を書き換え、
エントロピー対時間のグラフを得るためにエントロピー推定アルゴリズムを使用し、
エントロピー対時間のグラフをエントロピー対交通レートのグラフに変換することを含むことを特徴とする請求項１記載のエレベータ群の運転方法。
【請求項３】
エレベータ群の交通処理能力を増加させる方法でエレベータ群のパラメータを変更する方法は、ドアの休止時間の減少、最大過速度の増加、最大速度の増加、スイングかごが群の中で通常の乗客交通を運搬する時間の増加から選択されることを特徴とする請求項１記載のエレベータ群の運転方法。
【請求項４】
エレベータ群の交通処理能力を減少させる方法でエレベータ群のパラメータを変更する方法は、ドアの休止時間の増加、最大過速度の減少、最大速度の減少、スイングかごが群の中で通常の乗客交通を運搬する時間の減少から選択されることを特徴とする請求項１記載のエレベータ群の運転方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エレベータかごのバンチングを減少させるために、装置のエントロピーの増加につながる方法でエレベータの動作パラメータを調整する、エレベータ群の運転に関する。
【０００２】
【従来の技術】
非常に高性能のエレベータ出発管理システムが、対象とする乗客の待ち時間が最小となり、かつ既に乗車している乗客へのサービスに与える影響が最小となる方法でエレベータかごの群に乗場呼びを割り当てるために使用されてきた。しかし、エレベータ装置は、全てまたはほとんどのエレベータが互いに近接して位置する、すなわちビルの同じ階の近辺に密集するように見える“バンチング（ｂｕｎｃｈｉｎｇ）”と呼ばれる特性を有する。出発管理システムの相当の能力にもかかわらず、バンチングが生じるたびに乗客へのサービスが低下してしまう。
【０００３】
この問題を解決するために、エレベータかごが密集する傾向に対してシステムの特定のアルゴリズムを修正する多くの試みがなされている。このような試みは、バンチングアルゴリズムにより提供された追加情報に基づいて高性能の出発管理システムによって行われたかごの割当を変更することを含む。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、入手できる情報の範囲では、バンチングを緩和するために設計されたアルゴリズムによってエレベータサービスを改善することができた例がないことは明白であると思われる。それどころか、ほとんどのものがエレベータサービスをさらに低下させている。
【０００５】
本発明の目的には、出発管理システムの呼びの割当を変更することなく、エレベータかごの群のバンチングを減少させること、乗客へのサービスを低下させることなくエレベータかごの群のバンチングを減少させること、および高性能の出発管理システムを使用するエレベータ群において、バンチングを減少させることによって乗客サービスを改善することが含まれる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、エントロピーが高い（複雑さが高い）動作を有するエレベータ群の動作パラメータの幾つかに小さな変更を加えることによって、エレベータ群の動作を大きく変更することが可能であるという概念に基づいている。また、本発明は、エレベータ装置の動作が高いエントロピーを示すときにエレベータかごの群のバンチングが最小化されるという発見に基づいている。
【０００７】
本発明は、また、中程度の交通が最も複雑であり、一方、交通が非常に少ない状態および交通が非常に多い状態では、複雑さがより小さくなるという発見に基づいている。
【０００８】
本発明は、さらに、エレベータかごの位置／方向の生データが、実際的にはパターンの反復を含まないが、（エレベータかごのラベリングのみによるパターンの違いを除くための）データのカノニカル表現のリダクションによってパターンの反復が得られ、リヤプノフ指数アルゴリズムやエントロピー推定アルゴリズムを含む周知のアルゴリズムによって類似性距離を測定することができるという発見に基づいている。
【０００９】
本発明によると、第一に、最大の複雑さを有する交通レートのしきい値を求めるために、エレベータ群の動作の複雑さが交通レートの関数として一定期間にわたって測定される。続いて、動作中に、システム動作パラメータが交通レートの関数として調整される。このような調整は、最大の複雑さを有する交通レートに向かって有効交通レートを調整する効果を有し、これにより、システムの複雑さが高い期間が確実に多くなり、バンチングが低くなる。
【００１０】
このような調整には、ドア休止時間の減少または増加、最大過速度または最大速度の減少または増加、ＶＩＰかごや乗客／貨物用の複合型エレベータなどが通常の乗客交通を運搬している時間またはスイングかごが１つまたはその他の群に属している時間を変更することなどを含み得る。交通レートがしきい値より低いときに、エレベータ群の交通に対する応答時間を増加させることによっても、交通レートの増加と同様の結果が生じる。これにより、群の動作の複雑さが増加するので、有効交通レートの増加と考えられ、この逆も同様である。
【００１１】
従来技術におけるバンチングに対処する試みは、乗場呼びの割当を変更することなどにより、１つまたは対となったかごを扱っている。反対に、本発明は、エレベータ群の全体に小さい摂動を与え、このような摂動は、割当機構には基本的にわからないように複雑さを増加させ、これによりバンチングを減少させる傾向がある。パラメータが変化するシステム動作は、パラメータが変化しないシステム動作よりも本質的に複雑なので、摂動自体によって複雑さが増す。さらに、摂動は、有効な複雑さを自然に増加させるように指向されるので、複雑な動作期間を確実に増加させる傾向があり、バンチングが減少する。
【００１２】
本発明の他の目的、特徴や利点は、以下の実施例の詳細な説明および添付図面によってより明らかになる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
システムの複雑さ（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ）すなわちエントロピーと交通レートとの関係の測定は、一度だけまたはエレベータ寿命にわたって（１ヶ月に一度など）定期的に、一定期間にわたって行われる。以下で説明するように、オフラインで交通レートのしきい値が求められると、エレベータ装置の（群制御装置または他の制御装置などの）制御装置は、通常運転において、例えば２００ミリ秒毎に定期的に繰り返し最新の交通レートを求め、（図５の実施例に基づいて以下で説明するように、３．５または４．５などの）定められたしきい値と上記最新の交通レートを比較し、スイングかごの追加または除去、最大かご過速度の増加または減少、かごの定格速度の増加または減少、ドア休止時間の増加または減少、および有効交通レート、すなわち交通対システムの交通処理能力に影響を与え得る他の動作の調整によってシステム動作を調整する。１〜３ヶ月間または所望であればそれ以上とすることができるエレベータ群の通常運転のある期間（または一連の不連続な期間）において、かごのステーション数（位置／方向情報）によって表されるエレベータ装置の配置は、タイムスタンプと交通レートとともに記録される。交通レートは、従来と同様に、各５分の期間内にエレベータ装置を利用した乗客数を、ビルの利用者数に対する割合として表されるとともに記録される。
【００１４】
エレベータ装置の動作の複雑さを示すために、複雑さ推定量（エントロピーの推定量）が利用される。一般に、データストリームに複雑さ推定量を適用するためには、２つのデータ要素
（構成）がどの程度類似するかを示す関数である“類似性距離（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）”の測定値が必要となる。この測定値によると、２つの同一のデータ要素の類似性距離は定義上ゼロとなる。ある時点における（位置および方向に関する）コード化されたエレベータデータを含む、ビル配置ベクトルと呼ばれるベクトルは、ビルの各エレベータに対してそれぞれ１つの成分を有する。この明細書では、配置の類似性距離に関する測定値は、このような２つのビル配置のベクトル間距離を測定することが可能である必要がある。
【００１５】
当業者に周知であるベクトル間距離の典型的な測定法は、一般に成分の差分を計算してから、差分の集合にある関数を適用することを含む。このような計算法の１つでは、差分の平方の和の平方根（Ｌ２ノルム）が計算される。ベクトル間距離を測定する周知の全ての方法は、エレベータの動作において重要な２つの点を見落としている。
【００１６】
成分の差分関数は、エレベータ装置の物理的および動作的な特性を捉える必要がある。概念上、２つのかご位置間の距離は、全ての移動が一方向のみで生じるように円の周りで計算する必要がある。
【００１７】
図１は、ビル内で移動するエレベータかごの単純化された概略図である。各かごは、内部に記載された文字によって識別され、各かごの移動方向は、かごの上部の矢印（上昇）またはかごの下部の矢印（下降）によって示されている。図２を参照すると、ビルの階床が、かごが時計周りで移動する円の上に示されている。上昇または下降は、階床数の後“Ｕ”および“Ｄ”によって示されている。本発明では、かごの位置および方向を示す円上の各ステーションは、円の内側に記載されている。
【００１８】
例えば、ロビー階に位置するかごから２階−上昇に位置するかごまでの距離は小さい必要があるが、２階−上昇からロビー階に位置するかごまでの距離は大きい必要がある。なぜなら、このことがエレベータ装置の典型的な動作上の制約を捉えているからである。この関数が“位置的な距離（ｐｏｓｉｔｉｏｎａｌ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）”である。この用途のために選択された位置的な距離は、ビルの周りの回路上で単一の数字としてコード化されたかごの位置と動作方向を用いる（ロビー階＝０，２階−上昇＝１，３階−上昇＝２，…，最上階の１つ下の階−上昇＝Ｎ−２，最上階＝Ｎ−１，最上階の１つ下の階−下降＝Ｎ，２階−下降＝２Ｎ−３）。この表示方法を使用する場合には、位置的な距離関数は、２階−下降とロビー階との間の“番号つけの不連続性”も考慮する必要がある。ＸからＹまでの位置的な距離の計算は、“ＩＦ  Ｘ＞Ｙ，ＴＨＥＮ  （２Ｎ−２）−（Ｘ−Ｙ）；ＥＬＳＥ  Ｙ−Ｘ”として表すことができる。一般に、所望であれば、装置の物理的および動作的な特性を定義するために他の位置的な距離関数を使用することもできる。
【００１９】
第二に、ベクトル成分の置き換えは、ベクトル間の距離に影響を与えない。
【００２０】
本発明によると、一般に（例えば図１および図２における１５，１７，４，０の）エレベータステーションは、（何週間や何ヶ月という）意味をもった期間内で再現されることがない。（例えば、図１および図３などの）同様のエレベータベクトル間の類似性距離を測定するために一般に使用される数学的な測定値は、必ずゼロでない類似性距離を生成する。カノニカルリダクション（ｃａｎｏｎｉｃａｌ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）を行わない場合には、個数Ｆの階床およびＣ個のかごを有する装置で再現されたパターンが生じる偶然はＣFに等しい。図の例では、この値は４15となり、これは非常に大きい数値である。
【００２１】
しかし、カノニカルリダクションを経ると偶然はＣF／Ｃ！、この例では、４！＝２４であるので、カノニカルリダクションを経るとパターンの再現が起こる可能性が２４倍に増加する。特定のエレベータが特定のステーションに配置されることは、重要でないことが発見された。従って、エレベータが図３に示すステーション（例えば、０，１５，１７，４）を有する場合に、装置の状態を図１と同一の状態として取り扱うことができる。
【００２２】
図３では、エレベータの役割が単にエレベータ１つ分遅れているように見受けられ、すなわち、例えばエレベータＡがエレベータＤの位置を占め、エレベータＢがエレベータＡの位置を占めている。しかし、単純に１つのエレベータのみが通過しないステーションは、バンチング情報に関する限り正準的に同一であり得る。本発明によると、図１，図３，図４に関して示しているように、データのカノニカル表現（ｃａｎｏｎｉｃａｌ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）を書き換えることによって対称性を取り除いた後、データは再現されるパターンを有し、かつデータストリームの要素間の類似性距離は運転中のエレベータ動作のエントロピーを推定するのに十分な情報を含む。
【００２３】
従って、図４に示したステーション１５，０，４，１７は、本発明において図１または図３と同様の意味を有する。非常に単純な実施例では、データを処理する第一のステップは、ステーションを単純に最も大きいものから最も小さいもの（または所望であれば最も小さいものから最も大きいもの）へと並べることによってカノニカル表現の書き換えを行うことである。従って、図１，図３，図４の全ての配置において、ステーションを大から小へと並べると、それぞれのステーションの順番が１７，１５，４，０となる。
【００２４】
本発明では、図１および図３に示す２つのビル配置の配置距離の測定値に関するデータは、写像（ｍａｐ）された対の位置的な距離、即ち、図１のかごＡと図３のかごＢ＝ゼロ；図１のかごＢと図３のかごＣ＝ゼロ；図１のかごＣと図３のかごＤ＝ゼロ；図１のかごＤと図３のかごＡ＝ゼロ、の和に等しい。配置距離の測定値は、４つの位置的な距離の和であり、このデータ（図１／図３）の測定値はゼロとなる。データストリームは、生データ内の各装置配置について、他の各装置配置に対する配置距離をそれぞれ生データに含んでいる。
【００２５】
時間の関数としてエントロピーのグラフを得るために、配置距離の測定値の時間数列に標準的なエントロピー計算または推定アルゴリズムを適用することができ、続いてこれを交通レートを関数とするエントロピーに変換することができる。このような適用法の１つは、シャノンとマクミランの漸近等分割性に基づくワイナのスライディングウィンドウ・エントロピー推定技術である。これは、１９９４年の６月２７日〜７月１日までノルウェー，トレンドハイムで開かれた１９９４年ＩＥＥＥ情報理論に関する国際会議の議事録におけるワイナー，エイ．ディー．による「代表的な数列など；エントロピー、パターンマッチング、およびデータ圧縮」に説明されている。ワイナのアルゴリズムは、配置距離の測定値の数列{ＸK}を１つの入力として使用し、他の入力としてｆCを使用して、単一の数Ｈを求める。この数Ｈは、群の各かごに対して１つの次元を用いて、各時点におけるデータ数列の情報の複雑さを表す。エントロピー推定技術の結果によって、時間の関数である一連のエントロピー値が得られる。
【００２６】
対応する時間に関連する交通レートに従ってこれらの値を並び替えると、図５に示すようなエントロピーと交通レートとの関係が得られる。特定のエレベータ装置では、エレベータかごの位置／方向の情報の上述した処理は、交通レートに従って装置の複雑さ（エントロピー）がどのように変化するかを示す（図５）。特定のエレベータ装置に関する図５のデータによって、１．４４などの最大の複雑さを有する点に対応する約３．５％の交通レートが求められ、この値は、装置の応答における調整のためのしきい値として使用される。すなわち、装置の交通レートの測定値が約３．５％より小さい場合には、交通レートがより高いかのように装置を応答させるステップが実行され、以下で説明するようになんらかの方法によって装置の能力が減少すなわち装置が減速される。反対に、交通レートの測定値が約３．５％より大きい場合には、交通レートがより低いかのように装置を応答させる効果がある調整がなされ、このような調整には、以下で説明するなんらかの適切な方法で装置の能力を増加すなわち装置の応答速度を加速させることが含まれる。
【００２７】
所望であれば、約３％〜約６％の交通レートの間に見られる約１．４０などの平均最大エントロピーを選択し、上記交通レートの平均値である４．５％をしきい値として利用して上述の装置の調整を決定することができる。
【００２８】
図１〜図４に関して上述したように、複雑さと交通レートとの間の関係を決定するのに必要なデータを収集するときに、カノニカル表現を書き換える１つの方法は、どのかごがどのステーションに位置しているかに関係なく、単に各例においてステーション情報を大きいステーションから小さいステーション（または小さいものから大きいものへと）並べることである。このような場合には、図１のかごＡが図３のかごＢに写像され、かごＢがかごＣに写像され、かごＣがかごＤに写像され、かごＤがかごＡに写像される。写像された各かごの対の間の位置的な距離（ＸからＹ）がゼロなので、図１／図３の配置距離の測定値がゼロになるとともに、このデータに関する複雑さ推定アルゴリズムへの入力もゼロとなる。
【００２９】
しかしこの単純な方法では、ほぼ類似のパターンが認識されず、かつ最も大きいステーション（２７，図２）と最も小さいステーション（０，図２）との間の不連続性に関して問題点を有する。
【００３０】
ある配置に対して位置的な距離の測定値を提供するためにカノニカルリダクションを行う他の方法は、図６〜図１２に示されている。図６を参照すると、図１におけるエレベータかごの位置と方向を示すステーションが行に示されており、図３の配置におけるエレベータかごの位置と方向を示すステーションが列に示されており、図１の各かごと図３の各かごの位置的な距離が行と列の交差部に記載されている。従って、例えば、図１のかごＡと図３のかごＡとの位置的な距離は１３であり、図１のかごＣと図３のかごＢとの距離は１１である。この実施例のアルゴリズムでは、各列の最も大きい数からその列の各数を引くが、各行の最も大きい数からその列の各数を引いてもアルゴリズムは同様に機能する。図６の右側には、各列における最も大きい数からその列の各数を引いた結果が示されている。従って、図３のかごＡの下の列では、２４−１３＝１１、２４−１１＝１３、２４−２４＝０、２４−０＝２４である。
【００３１】
次に、１つの配置（図１）のかごを他の配置（図３）のかごに写像するために、求めた数のうちで最も大きい数の列と行が選択される。図６では、最も大きい数である２４が２つ生じ、いずれを選んでもアルゴリズムの結果は変わらない。この実施例では、最も左側の列を選択してから、その列の最も大きい行を選択する。従って、図６では、図１のかごＤが図３のかごＡに写像される。
【００３２】
アルゴリズムの次のステップでは、選択された最も高い数（図３のＡ列と図１のＤ行）を位置的な距離の行列から削除してから、図７に示すように残る行列の列で引き算が行われる。従って、列Ｂでは、２４−０＝２４、２４−２４＝０、２４−１１＝１３などとなる。この例では、２４が最も大きい数となるので、図１のかごＡが図３のかごＢに写像される。続いて、図８に示すように、行Ａと列Ｂが行列から削除され、残りの行列で引き算が行われる。列Ｃでは、１３−０＝１３、１３−１３＝０などとなる。従って、図１のかごＣが図３のかごＤに写像される。残りのかごは２つになるので、これらのかごは互いに写像され、自動的にかごＢがかごＣに写像される。これにより、このアルゴリズムのカノニカルリダクション部分が終了する。
【００３３】
図１の配置と図３の配置との間の配置距離の測定値を求めるには、写像された各かごの対の位置的な距離と、残る写像されたかごの対の位置的な距離とを以下のように合計する。かごＤとかごＡの距離はゼロであり、かごＡとかごＢの距離はゼロであり、かごＣとかごＤの距離はゼロであり、かごＢとかごＣの距離はゼロであるので、これらの距離の合計はゼロとなるとともに、これらの配置の対の配置距離の測定値（すなわちデータストリーム内のこのデータ）もゼロとなる。図１と図３の配置は正準的に同一であるので、このような結果が得られなければならない。
【００３４】
アルゴリズムの他の実施例が、図１の配置と、図１の配置と明白に異なる図９の配置に関して示されている。図１０では、（図６と同様に）各行が図１のかごのステーションに関連し、一方、各列が図９の配置のかごのステーションに関連する。図１のかごと図９のかごの間の位置的な差は、上述の式によって示される。続いて、各列における最大値からその列の各値が引かれ、図１０の右側の行列が得られる。従って、列Ｂでは、２７−１＝２６、２７−２７＝０、２７−１２＝１５、２７−１６＝１１となり、他の列でも同様に計算される。この例では、２６が最も大きい数なので、図１のかごＡが図９のかごＢに写像される。図１１では、行Ａと列Ｂが削除され、残る９成分に関して列ごとの引き算が行われる。図１１の右側では、例えば、２０−３＝１７、２０−１６＝４、２０−２０＝０であり、他の列でも同様に計算される。この例における最も大きい数は、１７なので、最も左側の列が選択され、かごＢがかごＡに写像される。図１２では、列Ａと行Ｂが削除されて、４つの成分を含む行列が残され、これに対して列ごとに引き算が行われる。よって、図１２の右側では、２４−２０＝４、２４−２４＝０；６−２＝４、６−６＝０となる。最も左側の列の４を選択すると、かごＣがかごＣに写像され、他の選択肢がなくなることで図１のかごＤが図９のかごＤに写像される。かごＡとかごＢの位置的な距離は、１であり、かごＢとかごＡの間は３であり、かごＣとかごＣの間は２０であり、かごＤとかごＤの間は６である。合計は、３０となり、この値がこのデータ（配置の対）の配置距離の測定値となる。
【００３５】
生のデータストリームにおける各配置に関して、生のデータストリームにおける他の各配置に対する配置距離の測定値を求めた後に、配置距離の測定値を要素{ＸK}として用い、類似性距離関数をｆCとして上述のエントロピー推定アルゴリズムを実行し、データストリーム{ＸK}における各データの関数として、複雑さの値すなわち{ＸK}エントロピーＨを求めることができる。
【００３６】
米国特許第５，４４７，２１２号を参照されたい。
【００３７】
従って、本発明は、例示的な実施例に関して開示および説明したが、当業者であれば分かるように、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、上述のおよびその他の種々の変更、省略、追加を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】エレベータの位置と動作を示す説明図である。
【図２】かごの上下の移動方向を示すとともに、円上のステーション番号がかごの位置と移動方向を示すビルの階床の円形モデルの説明図である。
【図３】各エレベータが図１の位置と異なる位置に配置されている一方で、（かごの同一性を無視すると）全体的な配置が図１の配置に正準的に同一であるエレベータ位置および動作を示す説明図である。
【図４】各エレベータが図１の位置と異なる位置に配置されている一方で、（かごの同一性を無視すると）全体的な配置が図１の配置と正準的に同一であるエレベータ位置および動作を示す説明図である。
【図５】エントロピーをエレベータ交通レートの関数として示すグラフである。
【図６】図１と図３の位置および方向のカノニカルリダクションの１つの形態を示す図表である。
【図７】図１と図３の位置および方向のカノニカルリダクションの１つの形態を示す図表である。
【図８】図１と図３の位置および方向のカノニカルリダクションの１つの形態を示す図表である。
【図９】追加のエレベータ位置および動作の説明図である。
【図１０】図１と図９のカノニカルリダクションの図表である。
【図１１】図１と図９のカノニカルリダクションの図表である。
【図１２】図１と図９のカノニカルリダクションの図表である。
【符号の説明】
Ａ〜Ｄ…エレベータかご
０〜２７…ステーション
【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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【図１１】
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【図１２】
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