(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数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おいて、
ホール呼びの状態を管理するホール呼び登録管理手段と、
このホール呼び登録管理手段からのホール呼び登録信号と各エレベータ制御装置の状態信号からビル内の人の流れを学習する需要学習手段と、
この需要学習手段による学習結果を用いて、現時点から所定時間後までの間の各階床別かつ方向別に応答すべきエレベータの応答必要台数を決定する応答必要台数決定手段と、
前記応答必要台数の各エレベータの少なくとも無方向，分散待機済み，有方向の１つ以上の組み合わせと各階ホール呼びに対する受け持ち階との関係を規定した複数のグループ分けルールを記憶するグループ分けルール記憶手段と、双方向ニューラルネットをもつ連想記憶システムで構成され、ニューラルネット全体にシナプス荷重を記憶させた後、隣り合う層のニューロン素子間に振動成分を挿入し、先を予測しにくい変化を出力するカオス的想起により新たなルールを推論するルール推論手段と、このルール推論手段によって推論される新たなルールが有効であるか否かを判断し、有効であれば前記グループ分けルール記憶手段のグループ分けルールに対し追加または変更するルール評価手段と、各エレベータ制御装置からの状態信号と前記グループ分けルール記憶手段に記憶されるグループ分けルールとから前記応答必要台数決定手段の応答必要台数を満たす条件でグループ分けを実行するグループ分け実行部とからなるグループ分け装置と、
前記ホール呼び登録管理手段からホール呼び登録信号を受けたとき、前記グループ分け装置のグループ分けに従って前記ホール呼びに対するエレベータの割当てを行う割当手段と
を備え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】
前記需要学習手段は、特定の時間帯ごとに前記ホール呼び登録信号に基づき、前記各エレベータ制御装置の状態信号から乗車人数を求め、時系列的に階床別，方向別，乗車人数などのデータを学習記録する請求項１に記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項３】
前記応答必要台数決定手段は、前記需要学習手段による学習結果を用いて、各階床の方向別の乗車人数から応答必要台数を決定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制御装置。
【請求項４】
前記応答必要台数決定手段は、前記需要学習手段による学習結果を用いて、各階床の方向別の呼びの登録回数に応じて応答必要台数を決定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制御装置。
【請求項５】
前記ルール推論手段は、前記双方向ニューラルネットをもつ連想記憶システムに代えて、前記グループ分けルールの中の数値を乱数により変化させ、新たなルールを推論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制御装置。
【請求項６】
前記ルール推論手段は、双方向ニューラルネットをもつファジィ連想記憶システムで表現したファジィ知識を用い、カオス的想起により新たなルールを推論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制御装置。
【請求項７】
前記ルール評価手段は、前記需要学習手段から得られる新たなルールについて、過去のホール呼び登録から応答するまでの評価値と実際の評価値とを比較し有効性を評価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制御装置。
【請求項８】
前記グループ分けルールは、前記応答必要台数の各エレベータの現在位置における無方向，分散待機済み，有方向の１つ以上の組み合わせと各階ホール呼びに対する受け持ち階との関係を規定したものであることを特徴とする請求項１または請求項５に記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項９】
前記グループ分けルールは、エレベータの所定の号機の順に、上方階から前記応答必要台数の総和をエレベータ台数で割った数だけ受け持ち階を規定したものであることを特徴とする請求項１または請求項５に記載のエレベータ群管理制御装置。
【請求項１０】
前記グループ分けルールは、前記請求項８に記載されたグループ分けルールと前記請求項９に記載されたグループ分けルールとの組み合わせであることを特徴とする請求項１または請求項５に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関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のエレベータ群管理制御装置においては、ホール呼びが発生した時に何れのエレベータを割当てるかに関し、幾つかの割当制御が実施されている。
その１つは、予め各階のホール呼びに対する各エレベータの停止位置からの予測到着時間をもとにした評価式を定めておき、ホール呼びが発生した時、その評価式に基づいて最も予測到着時間の短いエレベータを割当てる割当制御である。
【０００３】
他の１つは、ホール呼びが発生した時、過去のデータから例えば曜日，通勤時間帯などによる長待ちの発生する度合を評価し、その度合の最も高いホール呼びに優先してエレベータを割当てる割当制御である（特公平７−９０９９６号公報）。
【０００４】
さらに、他の１つは、ある割当てを仮定し、その割当ての中の１つのエレベータを基準に上方向と下方向とを結ぶライン上に存在する各エレベータの位置から平均距離を求めるとともに、平均距離から所定時間後に最も離れていると予想されるエレベータを割当てることにより各エレベータ間の距離を均等に制御する割当制御である（特開平８−１７５７６９号公報）。
【０００５】
さらに、状況の変化に対応する一般的方法としては、予め想定される状況下での最適な制御方法または制御ルールを組み込んでおき、状況変化に応じて制御方法または制御ルールを選択し実行する方法である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、以上のような割当制御技術のうち、前二者においては、ホール呼びが発生した時に評価する機能をもっているが、実際にホール呼びが発生した時の各エレベータの位置，方向，既に登録されているかご呼び、既に割当てられているホール呼び等の状況によっては、どのエレベータに割当てても長待ちとなってしまうことがある。この場合には、乗り捨てとなるエレベータが発生する程度の需要量で有れば、乗り捨てとなったエレベータを回送し割当てることも可能であるが、ある程度以上の需要量を有する場合には乗り捨てかごが発生しにくい、この割当制御を採用することが難しい。
【０００７】
一方、後者の割当制御技術は、所定時間後、各エレベータの離れ方に対する均等化を予測しているが、所定時間を何時にするかによって予測される均等化の度合が大きく異なってしまい、均等化を正しく評価することができない。例えばエレベーターの追い越しや反転があるときなどのときには、その前後で均等化の評価が大きく異なってしまうからである。
【０００８】
さらに、一般的な状況変化の対応法では、予め想定しているものと同じ状況変化の場合には、それに有った制御方法または制御ルールを選択することで対応できるが、想定外の状況があった場合には対応することができず、管理制御能力が悪くなってしまう。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、何れの階からのホール呼びが発生した場合でも、長待ちの発生しにくいエレベータ群管理制御装置を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、想定外の状況変化に対しても十分に対応可能なエレベータ群管理制御装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、ホール呼びの状態を管理するホール呼び登録管理手段と、このホール呼び登録管理手段からのホール呼び登録信号と各エレベータ制御装置の状態信号からビル内の人の流れを学習する需要学習手段と、この需要学習手段による学習結果を用いて、現時点から所定時間後までの間の各階床別かつ方向別に応答すべきエレベータの応答必要台数を決定する応答必要台数決定手段と、前記各エレベータ制御装置からの状態信号とグループ分けルールとから前記応答必要台数を満たす条件でグループ分けを行うグループ分け装置と、前記ホール呼び登録管理手段からホール呼び登録信号を受けたとき、前記グループ分け装置のグループ分けに従って前記ホール呼びに対するエレベータの割当てを行う割当手段とを設けたものである。
【００１３】
このような手段を講じたことにより、需要学習手段が各エレベータ制御装置の状態信号からビル内の人の流れ，例えば各ホール呼びの各階床別に方向別，乗車人数等を学習記憶するので、応答必要台数決定手段では、現時点から所定時間後までの間の階床別かつ方向別に応答すべき適切な応答必要台数を決定でき、何れの階からのホール呼びが発生した場合でも、長待ちを少なくできる。また、現時点から所定時間後までの間の階床別かつ方向別に応答すべき適切な応答必要台数を求める一方、グループ分け装置では、各エレベータ制御装置からの状態信号とグループ分けルールとから前記応答必要台数を満たす条件でグループ分けを行い割当手段に送出するので、割当手段では応答必要台数を考慮しつつ各階床に比較的近い位置で分散配置するので、何れの階からのホール呼びが発生した場合でも、長待ちを少なくできる。
【００１４】
なお、前記グループ分け装置としては、例えばグループ分けルールを記憶するグループ分けルール記憶手段と、この記憶手段に記憶される既存のグループ分けルールから新しいグループ分けルールを推論するルール推論手段と、このルール推論手段によって推論される新しいグループ分けルールが有効であるか否かを判断し、有効であれば前記グループ分けルール記憶部のグループ分けルールに対し追加または変更するルール評価手段と、各エレベータ制御部からの状態信号と前記グループ分けルール記憶手段に記憶されるグループ分けルールとから前記応答必要台数決定手段の応答必要台数を満たす条件でグループ分けを実行するグループ分け実行部とで構成する。
【００１５】
そして、前記需要学習手段として、特定の時間帯ごとにホール呼び登録信号に基づき、前記各エレベータ制御装置の状態信号から乗車人数を求め、時系列的に階床別、方向別，乗車人数などのデータを学習記録すれば、ビル内の人の流れを確実に学習でき、応答必要台数を決める際に非常に有効である。
【００１６】
また、前記応答必要台数決定手段においては、需要学習手段による学習結果を用いて、各階床の方向別の乗車人数から応答必要台数を決定すれば、需要に見合った必要台数を必要な階床近くに配置でき、迅速かつ円滑に人を運ぶことが可能である。
【００１７】
なお、前記グループ分け装置としては、応答必要台数の各エレベータの少なくとも無方向，分散待機済み，有方向の１つ以上の組み合わせと各階ホール呼びに対する受け持ち階との関係を規定した複数のグループ分けルールを記憶するグループ分けルール記憶手段と、双方向ニューラルネットをもつ連想記憶システムで構成され、ニューラルネット全体にシナプス荷重を記憶させた後、隣り合う層のニューロン素子間に振動成分を挿入し、先を予測しにくい変化を出力するカオス的想起により新たなルールを推論するルール推論手段と、このルール推論手段によって推論される新たなルールが有効であるか否かを判断し、有効であれば前記グループ分けルール記憶手段のグループ分けルールに対し追加または変更するルール評価手段と、各エレベータ制御装置からの状態信号と前記グループ分けルール記憶手段に記憶されるグループ分けルールとから前記応答必要台数決定手段の応答必要台数を満たす条件でグループ分けを実行するグループ分け実行部とで構成する。
【００１８】
また、前記ルール推論手段としては、前述したように双方向ニューラルネットをもつ連想記憶システムで構成されカオス的想起により新たなルールをするだけでなく、グループ分けルールの中の数値を乱数により変化させ、新たなルールを推論するとか、或いは双方向ニューラルネットをもつファジィ連想記憶システムで表現したファジィ知識を用い、カオス的想起により新たなルールをすることが可能である。
【００１９】
このように既存のグループ分けルールに対し、推論により新たなルールを作り出すことにより、予め想定外の状況変化に対するルールも作成できる。
さらに、前記ルール評価手段としては、需要学習手段から得られる新たなルールについて、過去のホール呼び登録から応答するまでの評価値と実際の評価値とを比較し有効性を評価することにより、各ビルの状況にあったルールを選択でき、想定外の状況変化に対応可能となる。
【００２０】
さらに、グループ分けルールは、現在のエレベータの位置を基準に記述されたもの、或いは現在のエレベータの位置によらずにグループ分けするように記述されたもの、さらには以上の２つを組み合わせたものでもよい。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係わるエレベータ群管理制御装置について図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態）
図１はエレベータ群管理制御装置の一実施の形態を示す構成図である。
【００２２】
この群管理制御装置は、各階に設置されるホール呼びボタン１が押されたとき、そのホール呼びの登録と何れかのエレベータが応答した時に消去を行う，ホール呼びの状態を管理するホール呼び登録管理部２と、このホール呼び登録管理部２によるホール呼びの登録によって発生するホール呼び登録信号３を受けたとき、後述する応答必要台数またはグループ分け結果に基づいてホール呼びに対するエレベータの割当てを行ってエレベータ制御装置４に送出する割当制御部５と、ホール呼び登録管理部２からのホール呼び登録信号３を受けたとき、各エレベータ制御装置４からの状態信号６に含まれる荷重信号から乗車人数を換算し、予め定める時間帯ごとに時系列的に階床別、方向別、行き先、乗車人数など，ビル内の人の流れを学習記録する需要学習部７と、この学習結果から単位時間当りに各階床別、方向別に応答すべきエレベータの応答必要台数を決定する応答必要台数決定部８とが設けられている。従って、割当制御部５は、単位時間当りに応答必要台数決定部８で決定された各階床別、方向別に応答すべき必要台数を用いてエレベータの割当てを行うとか、或いは応答必要台数と後記するグループ分けルールとを用いてエレベータの割当てを行うことになる。
【００２３】
さらに、この群管理制御装置には、各エレベータ制御部４からの状態信号６に基づき、予めルール設定されており、または随時作成されるグループ分けルールから応答必要台数決定部８の応答必要台数を満たす条件でグループ分けを行うグループ分け装置１０が設けられ、このグループ分け結果を割当制御部５に送出する。
【００２４】
このグループ分け装置１０は、グループ分けルールを記憶するグループ分けルール記憶部１１と、任意の時間にグループ分けルールの中の数値を乱数により変化させ、新たなルールを推論するルール推論部１２と、このルール推論部１２で推論された新たなルールが有効であるか否かを判断し、有効であればグループ分けルール記憶部１１のグループ分けルールを追加または変更するルール評価部１３と、各エレベータ制御部４からの状態信号６とグループ分けルールとから応答必要台数決定部８の応答必要台数を満たす条件でグループ分けを実行するグループ分け実行部１４とによって構成されている。
【００２５】
次に、以上のように構成された装置の動作について、ホール呼びの割当て、グループ分けの実行およびグループ分けルールの推論・評価に分けて説明する。
（１）  ホール呼びの割当てについて。
【００２６】
ホール呼びボタン１が押され、ホール呼び登録管理部２がそのホール呼びを登録すると、ホール呼び登録信号を出力する。ここで、割当制御部５は、ホール呼び登録信号３を受けると、前述したように応答必要台数またはグループ分け実行結果である図２に示すようなグループ分けテーブルの内容を参照し、データが“１”となっている号機を割当てる。
【００２７】
例えば図２のテーブルに示す１０階下方向のホール呼びの場合には２号機を割当てる。また、テーブルに示す７階下方向のホール呼びのように１号機と３号機のデータが“１”となっている場合には１号機または３号機のうち早く応答できる方を選択し割当てる。なお、選択割当ては、必ずしも早く応答する方とせず、過去の経験或いは従来から用いられている評価方法に従って決定してもよい。
（２）  グループ分けの実行について。
【００２８】
ホール呼び登録管理部２からホール呼び登録信号３が出力されると、需要学習部７では、ホール呼びに応答した時の各エレベータ制御装置４からの状態信号６に含まれる荷重信号から乗車人数を換算し、時系列的にホール呼び各階床、方向別、行き先、乗車人数等のデータを学習記録する。つまり、需要学習部７は、図３に示すように各時間帯別に各時間帯の各エレベータの初期状態の他、時系列的にホール呼び各階床、方向別、行き先、乗車人数等、特定の時間帯の人の流れを時系列的に記録する。
【００２９】
ここで、応答必要台数決定部８では、図４のように作成された単位時間当たりの乗車人数と応答必要台数とを規定する対応テーブルが用意され、需要学習部７に記録されるホール呼び階床別の乗車人数を用いて図４の対応テーブルに従って図５に示すように全ホール呼び階床別、方向別の応答必要台数を算出する。例えば５階の上方向の単位時間当たりの乗車人数が７人であったとき、応答必要台数は２台となる。これを全階床について計算すると、図５のような階床別応答必要台数が得られる。
【００３０】
しかる後、グループ分け実行部１４は、応答必要台数決定部８により決定された応答必要台数（図５参照）になるように、グループ分けルール記憶部１１に記憶されるグループ分けルールに従ってグループ分けを実行し、図２に示すようなグループ分けテーブルを作成する。このグループ分けテーブルは、グループ分け実行部１４に内蔵するか、或いは割当制御部５に送出し記憶するようにしてもよい。
【００３１】
今、グループ分けルール記憶部１１に例えば次のようなルールが設定されているものとする。
ルール１：無方向号機かつ分散待機済みならば、その階と上下１階床の上下両方向のホール呼びを受け持つ。
【００３２】
ルール２：有方向号機ならば、最も近い停止可能階から前方３階床を受け持つ。
ルール３：有方向号機ならば、ルール２よりさらに１階床先を受け持つ。
【００３３】
このような３つのルールが設定されている場合、各エレベータが図６（ａ）に示すように１号機は乗り捨てとなった後６階に分散待機済み、２号機は８階上方向で減速中、３号機は８階で下方向戸開中、４号機は１階で上方向戸開中にあると仮定する。
【００３４】
ルール１に関しては、１号機、２〜４号機の順に適用し、グループ分けを実施する。この場合には１号機がルールに合うので、５〜７階の上下両方向のホール呼びに対して、１号機が受け持つことになる。他の号機はルール１に当らない。
【００３５】
ルール２に関しては、同様に１号機から順に適用し、グループ分けを実施する。２号機は８〜９階の上下方向のホール呼びと１０階の上下方向のホール呼びとを受け持つことになり、３号機は７〜８階の下方向のホール呼びを受け持つ。このとき、６階はルール１で１号機が受け持つことになっており、応答必要台数（図５参照）を満たしているので、３号機は受け持たない。４号機は１〜３階の上方向のホール呼びを受け持つ。そこで、以上の各号機の受け持ち状態を表わすと、図６（ｂ）のようになる。
【００３６】
次に、ルール３に関しては、１〜４号機の順に必要台数（図５参照）をすべて満たすまで繰り返し適用する。
その結果、図６（ｃ）に示すような関係になり、これを書き直すと図２のようなグループ分けテーブルを作成できる。
（３）  グループ分けルールの推論・評価について。
【００３７】
ルール推論部１２においては、前述の各ルール１〜３の中に含まれる階床数の部分を１から上限値の間の整数を用いて乱数により変化させ、新たなルールを推論する。例えばルール１は上下２階床、ルール２は前方２階床、ルール３は３階床先となったとする。ルール評価部１３では、需要学習部７に記録されるデータ，例えば１日の中の特定の時間帯に記録された当該時間帯の各号機の初期状態とその後の時系列的なホール呼び登録とそのホール呼びを登録した人が何れの方向・階にへ行ったかなどのデータ（図３参照）を用いて、計算機上で仮のグループ分けの実行と仮の割当てを行う。そして、各時間帯におけるホール呼びの登録後応答するまでの時間の平均値である平均未応答時間が６０秒以上のものの割合などの群管理性能評価値と実際の時間帯の評価値とを比較する。この比較の結果、新たな評価値が良くなっていれば、この新しいルールをグループ分けルール記憶部１１に追加し、或いは内容的に近いルールを変更する。今回評価値が悪くなっていれば、新しいルールを捨て、次の乱数でルール推論を実行し評価を繰り返す。
【００３８】
なお、前記（１）のホール呼びの割当てはホール呼び登録されるとすぐに実行される処理であり、前記（２）のグループ分けの実行はエレベータの動作状態が変わる毎にすぐに実行される処理であり、前記（３）のグループ分けルールの推論・評価は１日に１回から数回或いは計算機に余裕がある時例えば深夜等に行う処理である。
【００３９】
従って、以上のような実施の形態によれば、各時間帯ごとに各ホール呼び階床ごとに方向別、行き先別、乗車人数を時系列的に学習記憶し、この学習結果に基づいて階床別応答必要台数を決定するので、階床別に非常に精度の高い応答必要台数を得ることができ、エレベータの割当てを適切に行うことができる。
【００４０】
また、予め応答必要台数を求め、各号機に所定階を受け持たせているので、各階に対してある一定以上の群管理性能を保たせることができる。また、各ルールの階床数を変化させて評価することにより、より評価の高い新しいルールを作成するので、ビル毎の特徴に合わせた適切なルールを構築できる。
（第２の実施の形態）
上記実施の形態においては、応答必要台数決定部８では、需要学習部７に記録されるホール呼び階床別の乗車人数を用いて応答必要台数を算出したが、例えば乗車人数でなく、単位時間当たりホール呼び別（階床別かつ方向別）の個数を定める図７のようなテーブルを用いて応答必要台数を算出してもよい。
【００４１】
このようにホール呼び個数とすることにより、需要学習部７において乗車人数を求める処理が不要になる。その他の構成および動作等は第１の実施の形態と同じである。
（第３の実施の形態）
この実施の形態は、ルール推論部１２として、図８に示すように双方向ニューラルネットで構成されたカオスファジィ連想記憶システムを用いて新たなルールを推論することにある。但し、推論により得られるルールはＩＦ……ＴＨＥＮ……で表わすものとする。
【００４２】
このカオスファジィ連想記憶システムは、複数のニューロン素子Ｓ，…，Ｂ，…をもつＸ層２１と同じく複数のニューロン素子Ｒ1 ，Ｒ2 ，…をもつＲ層２２と同じく複数のニューロン素子ｆ1 ，ｆ2 ，…をもつＹ層２３とによって構成され、あるパターンをＸ層２１に入力しＹ層２３から出力を取り出し、またあるパターンをＹ層２３に入力しＸ層２１から出力を取り出す，いわゆる双方向ニューラルネットワークとなっている。
【００４３】
さらに、Ｘ層２１にはニューロン素子Ｓとニューロン素子Ｂとが対の関係になっている。これは、例えばアナログ的な入力信号である場合、「大きい」、「小さい」といった内容を特徴付ける，いわゆるメンバーシップ関数の度合を選択し出力するファジィの考えを取り入れたためである。なお、本装置は、必ずしもファジィ的要素を取り入れなくとも実現できることは言うまでもない。
【００４４】
さらに、Ｘ層２１の各ニューロン素子とＲ層２２の各ニューロン素子とを結ぶラインに振動成分を挿入し、またＲ層２２の各ニューロン素子とＹ層２３の各ニューロン素子との間にも必要に応じて振動成分を挿入し、カオス的想起が可能な構成とする。
【００４５】
前記Ｘ層２１は入力条件に対するファジィ集合（メンバーシップ関数）、Ｒ層２２は各ルール、Ｙ層２３はＴＨＥＮ部のファジィ集合（メンバーシップ関数）となっている。
【００４６】
このシステムは、グループ分けルール記憶部１１に記憶される既存のルールを用いてニューラルネット全体にシナプス荷重を記憶させた後、隣り合う層のニューロン素子間に振動成分を挿入し、先を予測しにくい変化を出力するカオス的想起を行わせることにより、同じ入力であっても既存のものと少し異なった出力を生じさせ、それをルールとして取り出すことにより新しいルールを推論するものである。
【００４７】
この推論の動作について図９を用いて説明する。
図９（ａ）はエレベータの進行方向のホール呼びに対する応答の優先度を示したものである。この優先度の値は、最低を“０”、最高を“１”とする“０”〜“１”までの値を取るものとする。同図（ａ）は１階に近い階床ほど優先的に応答するルールである。
【００４８】
そこで、グループ分けルール記憶部１１に記憶される既存の図９（ａ）に示すメンバーシップ関数をもつルールをＸ層２１に入力し、各層間のニューロン素子間のシナプス荷重を可変調整することにより、Ｙ層２３から同図（ｂ）に示すような“０”、“１”の数値だけで表現されるパターンを取り出す。これにより、１つの既存のルールを用いてニューラルネット全体にシナプス荷重を記憶することができる。同様に他の既存のルールについても同様の処理を実施し、ニューラルネットにシナプス荷重を記憶できる。
【００４９】
ところで、図９（ｂ）に示すパターンに基づいて例えば図１０に示すような優先度で対応させることができる。この数値と優先度との対応関係を説明すると、図１０に示すように数値が“１”のところは優先度“１”とし、数値が“０”のところは優先度“０”とする。但し、数値“１”と“１”の間にはさまれた数値“０”の個数により、例えばその個数が偶数のときには数値“０”のところを図１０（ａ）に示すようにすべて優先度を“１”とみなし、数値“１”と“１”の間にはさまれた数値“０”の個数が奇数のとき、図１０（ｂ）に示すようにその中間の数値“０”だけを“０”とするように各点を結ぶと、三角形もしくは台形或いはそれ以外の種々の形状を得ることができる。
【００５０】
そこで、このシステムにおいては、１つの既存のルール例えば図９（ａ）を用いてＹ層２３から同図（ｂ）に示すような“０”、“１”の数値だけを用いて表現されるパターンを取り出す一方、そのときのシナプス荷重を記憶し固定する。しかる後、図９（ａ）に示すルールをＸ層２１に入力し、隣り合う層のニューロン素子間の振動成分を利用しカオス的想起を行うことにより、Ｙ層２３から同図（ｃ）、同図（ｅ）その他のパターンを取り出す。これらパターンは、同図（ｄ）、（ｆ）のようなメンバーシップ関数をもつルールとなっている。
【００５１】
なお、図９（ｂ）から図９（ｃ）のパターンを得たとすると、これは図９（ｄ）のルールを新たに作り出したことになる。これは、ある程度離れたところを優先的に応答するようにしたルールである。同様に図９（ｂ）から図９（ｅ）のパターンを得たとすると、これは図９（ｆ）のようなルールとなる。これは近い所と遠い所とを優先的に応答するようにしたルールである。
【００５２】
従って、この実施形態によれば、カオス的想起を用いて新たなルールを作成し、同様に評価を加えた後に採用することにより、種々のビル毎の特徴やユーザの要望に合せたルールに変化させることができる。
【００５３】
なお、上記実施の形態では、カオスファジィ連想記憶システムを用いたが、必ずしもファジィ要素を取り入れずにカオス的想起を入れた構成であってもよい。
（第４の実施の形態）
グループ分けルール記憶部１１に記憶されるルールは、現在のエレベータの位置を基準に記述されているが、各エレベータの現在の位置によらず、例えば
ルール４：１号機から順に、上方階から応答必要台数の総和をエレベータ台数で割った数だけ受け持つ。
【００５４】
ルール５：応答必要台数に対し、受け持たせるエレベータの数が少ない場合、少ない分だけ上方を受け持つエレベータと受け持つホール呼びを交換する。
とすることが異なる。
【００５５】
この場合には、応答必要台数が図５のようになっているとすると、総和が２３となり、エレベータ台数を４台とすれば、１号機から順にホール呼び６個ずつ受け持たせて行く。
【００５６】
その結果、グループ分け実行結果は図１１のようになり、これをもとにエレベータの割当てを行う。
以上のような実施の形態によれば、予め分担区域を決めておくことができて、かご呼び等で自グループ外に出ても、自グループ外のホール呼びには応答しないので、比較的早く自グループ外に戻ることができる。
【００５７】
なお、エレベータの現在の位置によらない本実施の形態のグループ分けと、第１の実施の形態のエレベータの現在の位置を基準としたグループ分けとを組み合わせてもよい。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、次のような種々の効果を奏する。
請求項１の発明においては、ビル内の人の流れに基づいて所定時間後までの間の階床別かつ方向別に応答すべき適切な応答必要台数を決定でき、何れの階からのホール呼びが発生した場合でも、長待ちを少なくできる。
【００５９】
請求項２の発明においては、ビル内の人の流れを考慮しつつ応答必要台数を求める一方、グループ分けルールに基づいて応答必要台数を満たす条件でグループ分けを行うことにより、各階床に比較的近い位置で必要台数を分散配置でき、何れの階からのホール呼びが発生した場合でも、長待ちを少なくできる。
【００６０】
請求項３の発明においては、既存のグループ分けルールに基づいて新たなルールを作成し、評価が高いと判断したとき、既存のグループ分けルールに対して追加または変更することにより、実際の状況にあったグループ分けルールを作成できる。
【００６１】
請求項４の発明においては、特定の時間帯ごとに時系列的に階床別、方向別，乗車人数などのデータを学習記録するので、ビル内の人の流れを確実に学習でき、ひいては応答必要台数を決める際に非常に有効なデータとなる。
【００６２】
請求項５の発明においては、乗車人数から応答必要台数を決定することにより、需要に見合った必要台数を必要な階床近くに配置でき、迅速かつ円滑に人を運ぶことができる。
【００６３】
請求項６の発明においては、各階床の方向別の呼びの登録回数に応じて応答必要台数を決定するので、需要動向に応じて先行予測的に必要台数を必要な階床近くに配置でき、迅速かつ円滑に人を運ぶことが可能である。
【００６４】
また、請求項７〜９の発明においては、グループ分けルールの中の数値を乱数により変化させるとか、双方向ニューラルネットをもつ連想記憶システムで構成されカオス的想起を取り入れるとか、或いは双方向ニューラルネットをもつファジィ連想記憶システムで表現したファジィ知識を用い、カオス的想起を取り入れることにより、それぞれ新たなルールを推論するので、予め想定外の状況変化に対応するルールも容易に作成でき、より細かく群管理のサービスを提供できる。
【００６５】
さらに、請求項１０の発明においては、新たなルールを一定の基準に基づいて評価することにより、各ビルの特徴にあったルールを選択でき、想定外の状況変化に対応可能となる。
さらに、請求項１１〜１３の発明においては、ビルの需要状況その他の要因を考慮しつつ任意にグループ分けを選択使用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係わるエレベータ群管理制御装置の一実施の形態を示す構成図。
【図２】  本装置におけるホール呼びに対するエレベータの割当時に用いるグループ分け結果のテーブルデータ図。
【図３】  図１の需要学習部で学習記録するデータの一例を示す図。
【図４】  乗車人数から応答必要台数を決定するためのテーブル図。
【図５】  図１の応答必要台数決定部を用いて決定した各階床別，方向別のの応答必要台数を示す図。
【図６】  現在の各号機の状態からグループ分けルールおよび応答必要台数に基づいてグループ分けを行うときの説明図。
【図７】  図１の応答必要台数決定部を用いてホール呼び個数から決定した応答必要台数を示す図。
【図８】  図１のルール推論部の一実施の形態を示す構成図。
【図９】  カオス的想起を説明する図。
【図１０】  数値パターンと優先度との関係を説明する図。
【図１１】  グループ分け実行結果を説明する図。
【符号の説明】
２…ホール呼び登録管理部
４…エレベータ制御装置
５…割当制御部
７…需要学習部
８…応答必要台数決定部
１０…グループ分け装置
１１…グループ分けルール記憶部
１２…ルール推論部
１３…ルール評価部
１４…グループ分け実行部
【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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【図１１】
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