(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエレベータかごを運行するエレベータ群最適管理方法であって、乗場呼び装置が行き先階別乗場呼び釦を備えて行き先階の指定である呼びを発生させ、かごが１つの出発階から１つの到着階への乗客を輸送する業務単位をミッション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッショングループの集合をミッショングループセットと呼び、そのミッショングループセットをエレベータ群に動的に与え、ミッショングループセットに属するミッショングループを前記呼びの発生に合わせてエレベータに動的に与え、ミッショングループの割り当てに応じて、前記呼びに応答するかごを決定することによりエレベータを効率よく運行することを特徴とするエレベータ群最適管理方法。
【請求項２】
発生している交通流を推定し、推定された交通流に対して、最適なミッショングループを作成し、そのミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群最適管理方法。
【請求項３】
発生している交通流を推定し、推定された交通流に対してミッショングループセットの評価を行い、最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群最適管理方法。
【請求項４】
発生している交通流を推定し、推定された交通流に対してミッショングループセットをリアルタイムシミュレータにより評価し、最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群最適管理方法。
【請求項５】
一度得られた交通流とミッショングループセット関係をデータベースに格納し、そのデータベースと交通流の推定結果から最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群最適管理方法。
【請求項６】
交通流とミッショングループの関係をニューラルネットワークに学習させ、学習されたニューラルネットワークの結果から最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群最適管理方法。
【請求項７】
複数のエレベータかごを運行するエレベータ群最適管理システムであって、乗場呼び装置が行き先階別乗場呼び釦を備えて行き先階の指定である呼びを発生させ、かごが１つの出発階から１つの到着階乗客を輸送する業務単位をミッション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッショングループの集合をミッショングループセットと呼び、
（ａ）エレベータや乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、
（ｂ）前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流を推定する交通流推定部と、
（ｃ）複数のミッショングループセットの候補を作成するミッショングループセット候補生成部と、
（ｄ）前記交通流推定部から得られた推定交通流データに対して、前記ミッショングループセット候補生成部で生成されたミッショングループセットの評価値を演算する、ミッショングループセット評価値演算部と、
（ｅ）前記ミッショングループセット評価値演算部で得られた評価値に基づいて、ミッショングループセットの評価を行うミッショングループセット評価部と、
（ｆ）前記ミッショングループセット評価部の結果に基づいて、最適なミッショングループセットを決定するミッショングループセット決定部と、
（ｇ）前記ミッショングループセット決定部で決定された、ミッショングループセットを記憶するミッショングループセット記憶部と、
（ｈ）前記かご情報検出部から得られる前記呼びの登録状況を含む情報に基づいて、前記呼びに対してその時点でサービス可能なミッショングループを前記ミッショングループセット記憶部に記憶されたミッショングループセットに属するミッショングループから選択するミッショングループ選択部と、
（ｉ）前記ミッショングループ選択部で選択されたミッショングループをかごに割り当てるミッショングループ割当部と、
（ｊ）前記ミッショングループ割当部で決定されたミッショングループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り当てる呼び割当部と、
（ｋ）呼び割当部の割当状況に応じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えたことを特徴とするエレベータ群最適管理システム。
【請求項８】
複数のエレベータかごを運行するエレベータ群最適管理システムであって、乗場呼び装置が行き先階別乗場呼び釦を備えて行き先階の指定である呼びを発生させ、かごが１つの出発階から１つの到着階乗客を輸送する業務単位をミッション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッショングループの集合をミッショングループセットと呼び、
（ａ）エレベータや乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、
（ｂ）前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流を推定する交通流推定部と、
（ｃ）複数のミッショングループセットの候補を作成するミッショングループセット候補生成部と、
（ｄ）前記交通流推定部で推定された推定交通流データに対して、前記ミッショングループセット候補生成部で生成されたミッショングループセットの評価値を演算するリアルタイムシミュレータと、
（ｅ）前記リアルタイムシミュレータで得られた評価値に基づいて、ミッショングループセットの評価を行なうミッショングループセット評価部と、
（ｆ）前記ミッショングループセット評価部の結果に基づいて、最適なミッショングループセットを決定するミッショングループセット決定部と、
（ｇ）前記ミッショングループセット決定部で決定された、ミッショングループセットを記憶するミッショングループセット記憶部と、
（ｈ）前記かご情報検出部から得られる前記呼びの登録状況を含む情報に基づいて、前記呼びに対してその時点でサービス可能なミッショングループを前記ミッショングループセット記憶部に記憶されたミッショングループセットに属するミッショングループから選択するミッショングループ選択部と、
（ｉ）前記ミッショングループ選択部で選択されたミッショングループをかごに割り当てるミッショングループ割当部と、
（ｊ）前記ミッショングループ割当部で決定されたミッショングループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り当てる呼び割当部と、
（ｋ）呼び割当部の割当状況に応じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えたことを特徴とするエレベータ群最適管理システム。
【請求項９】
ミッショングループセットのデータベースと、前記データベースに格納された情報に基づいて最適なミッショングループセットを選択するミッショングループセット選択部とを備えたことを特徴とする請求項７又は８のいずれかに記載のエレベータ群最適管理システム。
【請求項１０】
推定交通流とそれに最適なミッショングループの関係を学習するニューラルネットワークによって最適なミッショングループセットを選択するニューロミッショングループセット選択部を備えたことを特徴とする請求項７又は８のいずれかに記載のエレベータ群最適管理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、複数のエレベータかごを含むエレベータシステムにおいて、これら複数のエレベータかごを効率的に運行するエレベータ群最適管理方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
エレベータ群最適管理方法装置は、複数台のエレベータかごを有するエレベータシステムを効率的に運行し、これにより該エレベータシステムが設置されているビルにおけるサービスを向上させることを目的としている。そのため、エレベータ群最適管理方法装置は、乗客（利用者）が乗り場においてエレベータを呼ぶための乗り場呼びボタンを押して乗り場呼びが発生した際に、複数のエレベータのかごの中から、ビル全体のサービスの向上を考慮して、前記乗り場呼びに応答するかごを決定する、呼び割当を行っている。
【０００３】
しかし、この呼び割当方式において、将来の呼びを正確に予測することは不可能である。そのため、予備割当方式では、交通流に適したかご運行ルールと呼び割当方式とを組み合わせることにより、輸送能力の向上をはかっている。以下、交通流に合わせてそれに適したかごの運行ルールを決定し運用する制御方式を、「運転パターン方式」と呼ぶ。
【０００４】
この運転パターン方式では、非常に乗客が多い出勤時間帯等に、サービス階をいくつかのゾーンに分割する。また、各ゾーンを担当するかごをあらかじめ決めておく。これにより、主階床からの乗客を行き先階の所属するゾーン毎に乗り分けさせる（分割運転方式）により、運行効率を上げることが可能である。このようなゾーン分割運転方法が、特開平２−４３１８８号公報に開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
これら従来の方式はいずれも、複数の階床をいくつかのゾーンに分割している。そのため、出勤時など比較的単純な特徴を持った交通流に対しては効果がある。しかし、より複雑な特徴を持った交通流に対して有効な分割運転方式を提供し、運行効率を上げることは難しい。また、従来の方式の中で、ゾーン分割方式がある特定の交通流とそれに類似した交通流に対してのみ有効である。しかし、多様な交通流に対応するには、交通流毎にゾーン分割方法や割当方法のルールをヒューリスティックに生成されなければならないが、そのようなルールを自動生成するのは非常に困難である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
このような問題を解決するために、本発明のエレベータ群最適管理方法装置において、各エレベータが行う輸送業務は、乗場呼び装置が行き先階別乗場呼び釦を備え、かごが１つの出発階から１つの到着階乗客を輸送する業務単位（以下、「ミッション単位」という。）で構成されている。これら業務単位は、複数の業務単位グループ（以下、「ミッショングループ」という。）に割り付けされる。また、業務単位グループは、かごに動的に割り当てられる。その結果、多様な交通流に対し、輸送能力や運行効率が向上する。また、統一的な分割運転ルールが生成可能である。さらに、最適化手法との組み合わせにより、輸送能力や運行効率を向上させるルール（すなわち、ミッショングループ）の自動生成が可能である。
【０００７】
具体的に、本発明にかかるエレベータ群最適管理方法は、複数のエレベータかごを運行するエレベータ群最適管理方法であって、乗場呼び装置が行き先階別乗場呼び釦を備えて行き先階の指定である呼びを発生させ、かごが１つの出発階から１つの到着階への乗客を輸送する業務単位をミッション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッショングループの集合をミッショングループセットと呼び、そのミッショングループセットをエレベータ群に動的に与え、ミッショングループセットに属するミッショングループを前記呼びの発生に合わせてエレベータに動的に与え、ミッショングループの割り当てに応じて、前記呼びに応答するかごを決定することによりエレベータを効率よく運行するものである。
【０００８】
本発明の他の形態に係るエレベータ群最適管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された交通流に対して、最適なミッショングループを作成し、そのミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の他の形態に係るエレベータ群最適管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された交通流に対してミッショングループセットの評価を行い、最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の他の形態に係るエレベータ群最適管理方法は、発生している交通流を推定し、推定された交通流に対してミッショングループセットをリアルタイムシミュレータにより評価し、最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の他の形態に係るエレベータ群最適管理方法は、一度得られた交通流とミッショングループセット関係をデータベースに格納し、そのデータベースと交通流の推定結果から最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とするエレベータ群最適管理方法。
【００１２】
本発明の他の形態に係るエレベータ群最適管理方法は、交通流とミッショングループの関係をニューラルネットワークに学習させ、学習されたニューラルネットワークの結果から最適なミッショングループセットを決定し、その最適なミッショングループセットに属するミッショングループを複数のエレベータに動的に与えることを特徴とする。
【００１３】
複数のエレベータかごを運行する本発明のエレベータ群最適管理システムは、乗場呼び装置が行き先階別乗場呼び釦を備えて行き先階の指定である呼びを発生させ、かごが１つの出発階から１つの到着階乗客を輸送する業務単位をミッション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッショングループの集合をミッショングループセットと呼び、（ａ）エレベータや乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、（ｂ）前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流を推定する交通流推定部と、（ｃ）複数のミッショングループセットの候補を作成するミッショングループセット候補生成部と、
（ｄ）前記交通流推定部から得られた推定交通流データに対して、前記ミッショングループセット候補生成部で生成されたミッショングループセットの評価値を演算する、ミッショングループセット評価値演算部と、（ｅ）前記ミッショングループセット評価値演算部で得られた評価値に基づいて、ミッショングループセットの評価を行うミッショングループセット評価部と、（ｆ）前記ミッショングループセット評価部の結果に基づいて、最適なミッショングループセットを決定するミッショングループセット決定部と、（ｇ）前記ミッショングループセット決定部で決定された、ミッショングループセットを記憶するミッショングループセット記憶部と、（ｈ）前記かご情報検出部から得られる前記呼びの登録状況を含む情報に基づいて、前記呼びに対してその時点でサービス可能なミッショングループを前記ミッショングループセット記憶部に記憶されたミッショングループセットに属するミッショングループから選択するミッショングループ選択部と、（ｉ）前記ミッショングループ選択部で選択されたミッショングループをかごに割り当てるミッショングループ割当部と、（ｊ）前記ミッショングループ割当部で決定されたミッショングループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り当てる呼び割当部と、（ｋ）呼び割当部の割当状況に応じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明の他のエレベータ群最適管理システムは、乗場呼び装置が行き先階別乗場呼び釦を備えて行き先階の指定である呼びを発生させ、かごが１つの出発階から１つの到着階乗客を輸送する業務単位をミッション単位と呼び、１台のエレベータが１度にサービス可能なミッション単位の組み合わせをミッショングループと呼び、エレベータ群全体に関して用意されるミッショングループの集合をミッショングループセットと呼び、（ａ）エレベータや乗り場装置の状態を検知するかご情報検出部と、（ｂ）前記かご情報検出部から得られた情報に基づいて交通流を推定する交通流推定部と、（ｃ）複数のミッショングループセットの候補を作成するミッショングループセット候補生成部と、（ｄ）前記交通流推定部で推定された推定交通流データに対して、前記ミッショングループセット候補生成部で生成されたミッショングループセットの評価値を演算するリアルタイムシミュレータと、（ｅ）前記リアルタイムシミュレータで得られた評価値に基づいて、ミッショングループセットの評価を行なうミッショングループセット評価部と、（ｆ）前記ミッショングループセット評価部の結果に基づいて、最適なミッショングループセットを決定するミッショングループセット決定部と、（ｇ）前記ミッショングループセット決定部で決定された、ミッショングループセットを記憶するミッショングループセット記憶部と、（ｈ）前記かご情報検出部から得られる前記呼びの登録状況を含む情報に基づいて、前記呼びに対してその時点でサービス可能なミッショングループを前記ミッショングループセット記憶部に記憶されたミッショングループセットに属するミッショングループから選択するミッショングループ選択部と、（ｉ）前記ミッショングループ選択部で選択されたミッショングループをかごに割り当てるミッショングループ割当部と、（ｊ）前記ミッショングループ割当部で決定されたミッショングループの割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り当てる呼び割当部と、（ｋ）呼び割当部の割当状況に応じて、かごの制御を行うかご制御部とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明の他のエレベータ群最適管理システムは、ミッショングループセットのデータベースと、前記データベースに格納された情報に基づいて最適なミッショングループセットを選択するミッショングループセット選択部とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明の他のエレベータ群最適管理システムは、推定交通流とそれに最適なミッショングループの関係を学習するニューラルネットワークによって最適なミッショングループセットを選択するニューロミッショングループセット選択部を備えたことを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明にかかるエレベータ群最適管理方法システムの複数の実施の形態を説明する。
【００１８】
実施の形態１．
本発明のエレベータ群最適管理方法システムは、多様な交通流に対応するため、このシステムに以下の固有の概念（「ミッション単位」、「ミッショングループ」、「ミッショングループセット」）を導入し、これら固有の概念に基づいて運行計画が策定される。
ここで、「ミッション単位」とは、一つのエレベータかごが、１つの出発階から別の１つの到着階へ乗客を輸送する業務単位をいう。このミッション単位は、一つのエレベータかごについて、出発階と到着階とを行列（図３参照）で表現した場合、その行列の一要素を構成する。
また、「ミッショングループ」とは、一台のかごでサービスすることができる複数のミッション単位の集合をいう。このミッショングループは、一つのエレベータかごについて、出発階と到着階とを行列で表現した場合、その行列の中で当該エレベータかごに割り付けされた複数のミッション単位を含む業務単位グループとして表現される（図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）参照）。
さらに、「ミッショングループセット」とは、ミッショングループの集合をいい（図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）参照）、エレベータ群全体のサービスを表したものである。
そして、本願発明のエレベータ群最適管理方法システムは、交通流にあわせて複数のミッショングループ及び一つのミッショングループセットを生成し、ミッショングループセットに属する各ミッショングループをかごに動的に割り当て、このミッショングループの割当に応じてそれぞれのかごの運行を制御する。
【００１９】
図１は、実施の形態１に係るエレベータ群最適管理方法システムの基本構成を示す。この図において、符号（１−１）〜（１−Ｎ）は、本エレベータ群最適管理方法システムにより制御される複数のエレベータ装置（又はエレベータかご）であり、符号（Ｎ）はエレベータ装置又はエレベータかごの台数である。乗り場呼び装置（２−１）〜（２−Ｈ）〔Ｈ：乗り場数（階床数）〕は行き先階の指定が可能な乗り場呼び装置であり、例えば、行き先階別乗り場呼び釦を備えた装置で、各階床のエレベータ乗り場の適当な場所（通常は、エレベータ扉の横にある壁）に取り付けてある。かご情報検出部（３）は、かご装置（１−１）〜（１−Ｎ）の位置、速度、乗車人数、かご呼び登録状況、割当状況、動作状態、ドア状態などかご装置に関する情報と、乗り場呼び装置（２−１）〜（２−Ｈ）を通じて入力された信号の検出を行う。交通流推定部（４）は、かご情報検出部（３）で検出された情報に基づいて、エレベータ装置（１−１）〜（１−Ｎ）が設置されているビルで発生している交通流の推定を行う。交通流推定部（４）で推定された結果は、推定交通流データとして、乗客発生率（人／時間）とＯＤマップの形で提供される。ＯＤマップは各出発階と到着階の間の乗客の移動比率を表す行列であり、図２のように表される。ミッショングループセット生成部（５）は、推定交通流データやかご情報に基づいて、その交通流で用いるミッショングループセットを生成する。上述のように、ミッショングループセットは、ある交通流で使用するミッショングループの集合である。ミッショングループセット記憶部（６）は、ミッショングループセット生成部（５）で生成されたミッショングループセットを記憶しておく。ミッショングループ選択部（７）は、発生した呼びに対してサービス可能なミッショングループを選択する。ミッショングループ割当部（８）は、ミッショングループ選択部（７）で選択されたミッショングループがかごに割り当てられていない場合に、割当かごの決定を行う。呼び割当部（９）は、ミッショングループの割当に従って、呼びを割り当てるかごを決定し、かご制御部（１０）へ割当指令を与える。かご制御部（１０）は、呼び割当結果に従って、かご装置や表示灯等の制御を行う。
以上が、本発明におけるエレベータ群最適管理方法装置の基本構成であるが、その中心となるミッショングループならびに、ミッショングループセット生成部（５）、ミッショングループセット記憶部（６）、ミッショングループ選択部（７）、ミッショングループ割当部（８）、呼び割当部（９）について、以下で詳述する。
【００２０】
エレベータは、ビル内の乗客の移動を担う交通手段であり、エレベータ群最適管理方法装置は乗客（利用者）の発生状況に応じて、エレベータかご（１−１）〜（１−Ｎ）の運行管理を行う。ここで、乗客の発生状況を交通流といい、この交通流は単位時間あたりの乗客発生数とＯＤマップによって表される。ＯＤマップは図２に示すような、各出発階と各到着階の間の乗客の移動比率を表す行列である。図において、ＯＤ(i、j)はＯＤマップの要素であり、ある時点において発生した乗客全体に対し、（ｉ）階から出発して（ｊ）階へ向かう乗客の比率を表す。このように、乗客の交通流の最小単位は出発階（ｉ）と到着階（ｊ）の間の移動である。したがって、その乗客を運ぶエレベータのかごの運行の最小単位も、出発階（ｉ）から到着階（ｊ）への移動とみなすことができる。そこで、上述のように、１台のかごが受け持つかご運行の最小単位を「ミッション単位」と呼ぶ。ミッション単位は図３のようなマップ形式で表される。例えば、ミッション単位の数だけかごが用意されている場合、１台のかごが１つのミッション単位を担当すればよい。しかし、このような状況は現実的ではない。そこで、いくつかのミッション単位を組み合わせて、１つのかごが担当するミッション単位の集合（ミッショングループ）を生成する。これらのミッショングループは、運行効率を最大化するように、交通流とかご台数に合わせて複数生成される。また、生成されたミッショングループは、呼びの発生に合わせて動的にかごに割り当てられ、ミッショングループの割当に応じて、呼びに応答するかごが決定される。ここで、上述のように、生成されたミッショングループの集合をミッショングループセットと呼ぶ。このミッショングループセットは、図４に示す複数の行列で表され、次のように定式化できる。
【００２１】
0004870863.tif 000002
0004870863.tif 000003
【００２２】
ここで、MGkは、k番目のミッショングループであり、dmk(i、j)は、k番目のミッションが、ミッション単位dm(i、j)を受け持つ場合には「１」の値をとり、dm(i、j)を受け持たない場合には「０」の値をとり、次のような制約条件をもつ。
【００２３】
0004870863.tif 000004
0004870863.tif 000005
【００２４】
Lは階床数、Nはかご台数、Mはミッショングループセットに属するミッショングループ数である。例えば、図４において、dm1(1、7)=1、dm2(1、7)=0、dm3(1、7)=0、dm4(1、7)=0の場合、ミッショングループ１が割り当てられているかごだけが１階から７階へ移動する乗客にサービス可能である。
また、dm1(7、1)=1、dm2(7、1)=0、dm3(7、1)=0、dm4(7、1)=1の場合、ミッショングループ１またはミッショングループ４に割当られているかごが１階から７階へ移動する乗客にサービス可能である。
本実施の形態において、ミッショングループセット生成部５は、式（２）のdmk(i、j)値を、運行効率を最大にするように決定する。
【００２５】
次に、式（２）のdmk(i、j)の各要素の値の決定方法について述べる。図５はミッショングループセット生成部（５）の構成を示す。ミッションセットグループ候補生成部（５−１）は式（３）、（４）の制約条件を満たすような、ミッショングループセットの候補群を生成する。ここで、（p）番目のミッショングループセット候補を次のように表す。
【００２６】
0004870863.tif 000006
0004870863.tif 000007
0004870863.tif 000008
0004870863.tif 000009
【００２７】
ここで、MGp、kは（p）番目のミッショングループセット候補MGsetpに含まれるk番目のミッショングループである。dmp、k(i、j)は、i階からj階への移動に関するミッショングループ要素を表す。Mpは、p番目のミッショングループセット候補に含まれるミッショングループの数を表す。（P）は、ミッショングループセット候補群に属するミッショングループセット候補の数を表す。
【００２８】
ミッショングループセット評価値演算部（５−２）は、ミッショングループセット候補の運行効率の推定を推定交通流データに基づいてRTT（かご周回時間）の演算を行い、その過程でかご負荷や乗降車人数の推定を行う。演算部（５−２）はまた、得られたRTTを元に、待ち時間と旅行時間の推定を行う。RTTとは、かごが一周するために必要な時間であり、この値の平均値により、各階への到着間隔、つまりかごのサービスされる間隔の平均値がわかる。また、単位時間あたりに輸送可能な乗客数も評価可能である。RTTは、かご速度、ビル階高、かご台数、停止数、乗降車時間の関数で表される。ここでは、交通流ならびに、ミッショングループセットが可変な値となっており、かご速度、ビル階高、かご台数はビルの仕様によって与えられる定数と考えてよい。また、停止数や乗降車時間は、かご一周あたりの乗降車人数の関数で与えられる。さらに、かご一周あたりの乗降車人数は、乗客到着間隔とかご到着間隔との積で与えられる。そして、乗客到着間隔は交通流データの関数であり、かご到着間隔はRTTとミッショングループセットの関数である。以上より、RTTは次式のように表される。
【００２９】
0004870863.tif 000010
ただし、
0004870863.tif 000011
【００３０】
また、rtt(p、k、t)は、ミッショングループMGp、kを割り当てられたかごが一周し、そのミッショングループを１回終えるためにかかる時間の平均値である。また、TrafficFlow(t)は時刻tにおける推定交通流データであり、例えば、次式のようにＯＤマップＯＤ(t)とビル全体で発生する乗客の発生率PassRate(t)で表される。
【００３１】
0004870863.tif 000012
ＯＤマップＯＤ(t)は各階間の移動の割合を表す行列であり、そのi階からj階への移動の割合を表す要素をＯＤ(i、j、t)とすると、
0004870863.tif 000013
で表される。ここで、ＯＤ(i、j、t)=0、(i=j)の制約条件を持つ。
このときRTT(p、k、t)は(7)式の形を取るため、繰り返し計算によって数値解として得られる。
【００３２】
図６は制御結果推定演算のフローチャートを示し、以下のその詳細について述べる。
STEP（3-1）で、推定交通流データTrafficFlow(t)とミッショングループセット候補MGsetpを入力する。
STEP（3-2）では、TrafficFlow(t)より、（i）階から（j）階へ向かう乗客の発生確率PR(i、j、t)を次式により求める。
PR(i、j、t) =ＯＤ(i、j、t)  PassRate(t)  （１３）
STEP（3-3）では、RTTの初期値RTT−initを与え、これをRTToldに代入する。
STEP（3-4）では、各ミッショングループが発生する頻度の比を演算する。この割合をミッショングループ発生比率と呼ぶ。このミッショングループ発生比率は、ミッショングループ全体に発生する乗客総数の関数となっている。
0004870863.tif 000014
ここで、例えば、関数FMRは各ミッショングループがミッショングループ全体の総乗客数の比で表されるモデルを考えた場合、次式のように表される。
0004870863.tif 000015
STEP（3-5）では、RTToldよりi階からj階へ向かう乗客に対するかご到着間隔CarArrivep(i、j、t)を演算する。かご到着間隔は、（i）階から（j）階へ向かう乗客に対してサービス可能なミッショングループを持ったかごが到着する間隔であり、次のように求められる。
0004870863.tif 000016
ここで、RTTold_jは、Mission_j(i)に対応するRTToldの要素、cNumはかご台数である。
STEP（3-6）では、各階毎にあるミッショングループが割り当てられたかご到着時の平均乗客発生数を求める。例えば、ミッショングループMGp、kが割り当てられたかごが（i）階にupd方向で到着した時の平均乗客発生数をGPp、k(i、upd、t)をとすると、次式によって得られる。
0004870863.tif 000017
ここで、updはかご走行方向を表し、up（上昇）又はdown（下降）の値をとる。upd=up方向の場合にはi<j、upd=down方向の場合には、i>jで和を求める。これをすべてのi階のup方向、down方向に対して演算を行う。
STEP（3-7）では、平均乗客発生数GPp、k(i、upd、t)より（i）階upd方向の乗車人数、降車人数、かご内人数、かご負荷率を演算する。まず、up方向の場合、最下階より最上階へ向かって、down方向の場合、最上階より最下階へ向かって、乗車人数、降車人数、かご内人数、かご負荷率を行う。
0004870863.tif 000018
ここで、LoadRatep、k(i、upd、t)はかご負荷率、LastLoadNumは一つ前の階床を出発したときのかご内人数、GetOffp、k(i、upd、t)はi階でupd方向での降車人数である。LastLoadNumはupd=upの時には、（i-1）階での、upd=downの時には（i+1）階でのかご内人数である。
また、GetOffp、k(i、upd、t)は、upd=upの場合、最下階から（i-1）階までの階を出発して、（j）階へ向かう乗客の和であり、upd=downの場合には、最上階からi+1階までの階を出発して、j階へ向かう乗客の和である。また、ミッショングループkについて（i）階をupd方向で出発するときのかご内人数LoadNump、k(i、upd、t)はかご定員を超えることができないので、次式で得られる。
0004870863.tif 000019
ここで、min(x、y)はxとyの値のうち、小さい方を返す関数である。また、（i）階、upd方向での乗車人数は次式で得られる。
0004870863.tif 000020
STEP（3-8）では前記の乗降車人数より、各階の停止確率を求める。つまり、１人以上の乗車もしくは降車が発生した場合にかごは停止する。よって、少なくとも１人の乗客が発生する確率がかごの停止確率と等価であると考えられる。前記の乗降車人数を平均乗降車人数と考えて、その乗降車客がポアソン到着すると仮定し、かごサービス間隔の間で乗車もしくは降車する人が１人以上発生する確率が得られる。つまり、ポアソン到着を仮定すると、グループ係数をGとすると、（i）階から（j）階へ向かうG人づつのグループが到着する間隔sがとる確率は次式の指数分布に従う。
0004870863.tif 000021
よって、サービス間隔CarArrivep(i、j、t)の間に１グループがやってくる確率は、次式で表される。
0004870863.tif 000022
（i）階に到着又は（i）階から出発するグループのうち、ミッショングループkでサービス可能なものについて考えると、ミッショングループkが（i階にupd方向で停止する確率StRp、k(i、upd、t)は次式で得られる。
0004870863.tif 000023
ここで、xはupd方向でi階から出発する乗客の行き先階であり、yはupd方向で（i）階へ到着する乗客の出発階である。
【００３３】
STEP（3-9）では、各階での停止確率から、反転階と走行中の停止回数を求め、平均の走行距離と平均の停止回数を求め、一周にかかる時間を演算する。まず、反転確率から考える。例えば、上方向走行中のかごが（i）階で下方向に反転する上方反転の確率は、（i）階に停止して、かつ（i）階より上で停止しない確率と考えられる。また、（i）階より上で停止しない確率は最上階での値を１として、その後再帰的に演算可能である。よって、ミッショングループkを割り当てられたかごが（i）階より上でup方向で停止しない確率NoStRp、k(i、upd、t) は次式で得られる。
NoStRp、k(i、upd、t)=StRp、k(i+1、upd、t){1-StRp、k(i+1、upd、t)}  （24）
また、ミッショングループkを履行中のかごが（i）階でupd方向で反転する確率
RevRp、k(、i、upd、t)は、次式で与えられる。
0004870863.tif 000024
【００３４】
以上、式（２４）と式（２５）より、かごの走行パターン（停止階と反転）の発生確率が得られ、STEP（3-7）で得られた乗降車人数より、各階での乗降車時間が演算でき、また走行パターン毎にそれに必要な走行時間は演算可能である。例えば、ミッショングループkを割り当てられたかごが（i）階で下方反転してから、（j）階で上方反転するまでの走行時間RT(i、j、t)は次式で得られる。
0004870863.tif 000025
【００３５】
ここで、Dis(i、j)は（i）階から（j）階までの距離、vはかご速度、A1は１回の停止に必要な加減速時間、A2は乗客１人あたりに必要な乗降車時間を表している。さらに、様々な走行パターンについて、その発生確率 を考慮して平均値を取ることにより、あるミッショングループを１回履行するのに必要な時間
totalRTp、k(t)が次式のように演算可能である。
0004870863.tif 000026
STEP（3-10）では、STEP（3-9）で求めた一周にかかる時間を新たなRTTとしてRTTnewに代入する。
STEP（3-11）ではRTTnewとRTToldの比較を行い、その差が閾値(Threshold)以下であれば、STEP（3-13）へ進み、その差が閾値以上であれば、STEP（3-12）へ進んで、今回の演算結果RTTnewをRTToldに代入して、STEP（3-5）へ戻る。
STEP-3-13では乗客のサービス間隔CarArrivep(i、j、t)に基づいて、待ち時間を演算するとともに、各階の停止確率を元に旅行時間の演算を行う。
以上のプロセスに従えば、平均待ち時間、平均旅行時間、かご負荷率、各階での乗車、降車人数などが制御結果推定値として得られる。
【００３６】
次に、ミッショングループセット評価部（５−３）での評価値演算について述べる。すでに述べたように、リアルタイムシミュレータ部では、平均待ち時間、平均旅行時間、かご負荷率などが、制御結果推定値として得られる。そこで、推定交通流TrafficFlow(t)が発生した時に、ミッショングループセット候補MGsetpを選択した場合の評価値は次のように与えられる。
0004870863.tif 000027
【００３７】
ここで、MaxLoad(p、t)は、推定交通流TrafficFlow(t)とミッショングループセット候補MGsetpから演算した、LoadRate(k、i、upd)の最大値である。LoadThresholdは、最大かご負荷の許容値であり、この値は１より小さくなければ、積み残しが発生する。E(p、t)はミミッショングループセット候補MGsetpの評価値である。WaitTime(p、t)はミッショングループセット候補MGsetpが選択された場合のビル全体の平均待ち時間、TravelTime(p、t)はビル全体の平均旅行時間である。K1、K2はそれぞれ待ち時間と旅行時間に対する重み付けとなる。
【００３８】
このように、評価値E(p、t)を定義したとき、ミッショングループセット決定部（５−４）は、E(p、t)が最小となるミッショングループセット候補MGsetpをミッショングループセットMGsetとして選択し、ミッショングループ記憶部６に入力する。ミッショングループ記憶部６は、入力されたミッショングループセットMGsetをメモリに保存する。以上の過程は交通流TrafficFlow(t)の更新時に行われる。
【００３９】
次に、新規乗り場呼びCallnewが発生した場合、ミッショングループ選択部７で乗り場呼びにサービス可能なミッショングループMGkをMGsetから選択する。複数のミッショングループでサービス可能な場合には、複数のミッショングループを選択する。その際、MGkが割り当てられているかごがなければ、ミッショングループ割当部８で、MGkを割り当てるかごを決定する。割当方法としては、例えば次のようなルールが利用できる。
【００４０】
割当候補かご群＝いずれのミッショングループも割り当てられていないかご
if（割当候補かご群内台数＝１)
割当かご＝割当候補かご群に含まれる唯一のかご
else  if（割当候補かご群内台数＞１）
割当かご＝割当候補かご群のうち、もっとも早く、新規に発生した乗り場呼びに応答可能なかご
else  if（割当候補かご群内台数＜０）
割当かご＝もっとも早く、登録中の呼び全てに関する乗客へのサービスを終了し、割当中のミッショングループから解放されるかご
【００４１】
ミッショングループ選択部７でサービス可能なミッショングループMGkを割当中のかごが存在するかを決定する。また、ミッショングループ割当部（８）でミッショングループMGkを割り当て、Callnewにサービス可能なかごが決定すると、呼び割当部（９）で割当かごを決定する。例えば、次のような方法で割り当てかごが選択可能である。ミッショングループ選択部（７）で選択されたミッショングループが１つの場合には、そのミッショングループMGkが割り当てられたかごを割り当てかごとして選択する。ミッショングループ選択部（７）で選択されたミッショングループが複数の場合には、それらのミッショングループが割り当てられたかごのうち、もっとも早く新規呼びCallnewに応答可能なかごを割り当てかごとして選択する。あるいは、応答可能時間、サービス完了時間等の指標を発生中の呼び全体に対して評価し、その評価がもっとも高いかごを選択する手法も可能である。
【００４２】
以上のようにエレベータ群最適管理方法装置を構成することにより、交通流TrafficFlow(t)に対して、最適なミッショングループセットの選択が可能となり、その最適なミッショングループセットに従って、かご運行制御部７でかごの運行制御を行うことにより、最適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００４３】
実施の形態２．
本発明の実施の形態２として、実施の形態１とは異なる構成のエレベータ群最適管理方法装置を説明する。本実施の形態の構成は、実施の形態１のミッショングループセット評価値演算部（５−２）の代わりにリアルタイムシミュレータ部（５−５）を設けたものである。その他の部分については実施の形態１と同じであるので、ここでは説明を行わない。図７は、実施の形態２におけるミッショングループセット生成部（５）である。ここで、リアルタイムシミュレータ部（５−５）は、ミッショングループセット候補の運行効率の推定をエレベータ群最適管理方法シミュレータによって行う。このシミュレータは、推定交通流データとミッショングループセット候補を入力とし、待ち時間や旅行時間などを出力とするシミュレータに、呼び割当のアルゴリズムとして、ミッショングループ選択部７、ミッショングループ割当部（８）、呼び割当部（９）の機能を備えたものであり、例えば図８のような構成をとる。
【００４４】
図８において、乗客動作シミュレーション部（５−５−１）は、推定交通流に従って、乗客の発生から移動の終了までをシミュレートする。かご動作シミュレーション部（５−５−２）は、かごの走行停止、ドア状態などかごの動きをシミュレートする。ミッショングループ選択機能エミュレーション部５−５−３はミッショングループ選択部７と同様の機能を持つ。ミッショングループ割当機能エミュレーション部（５−５−４）は、ミッショングループ割当部（８）と同様の機能を持つ。呼び割当機能エミュレーション部（５−５−５）は、呼び割当部（９）と同様の機能を持つ。群管理結果演算部（５−５−６）は、乗客動作シミュレーション部（５−５−１）とかご動作シミュレーション部（５−５−２）のシミュレーション結果から、待ち時間や旅行時間などの群管理結果の演算を行い、ミッショングループ候補評価値として出力する。
【００４５】
以上のようにエレベータ群最適管理方法装置を構成することにより、実施の形態１よりもより精密なミッショングループセット候補の評価が可能となり、交通流に対して、より最適なミッショングループセットの選択が可能となり、その最適なミッショングループセットに従って、かご運行制御部７でかごの運行制御を行うことにより、最適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００４６】
実施の形態３．
本発明の他の実施の形態として、実施の形態１、２とは異なる構成のエレベータ群最適管理方法装置について述べる。本実施の形態の構成は、実施の形態１又は実施の形態２の構成に、ミッショングループセットと推定交通流データの関係を記録したミッショングループセットデータベースを備えたものである。図９に本実施の形態の全体の構成図を示す。図においてミッショングループセット選択部（１１）、ミッショングループセットデータベース（１２）以外の部分については実施の形態１、２と同様であるため、ここでは説明は行わない。ミッショングループセットデータベース（１２）では次のようなデータが記憶されている。
0004870863.tif 000028
【００４７】
ここで、dataqは、q番目のデータベースの記憶データである。Qは、データベースに記憶されているデータの数である。TrafficFlowqは、q番目の記憶データに関する交通流であり、MGsetqはTrafficFlowqに対して最適なミッショングループセットである。このデータベースを使い、次のように、推定交通流TrafficFlow(t)に対して、ミッショングループセットMGsetを決定する。
【００４８】
推定交通流データTrafficFlow(t)が交通流推定部４からミッショングループセット選択部（１１）へ入力されると、ミッショングループセットデータベース（１２）の記憶データから、推定交通流データTrafficFlow(t)と一致するTrafficFlowqを持つデータdataqを検索する。dataqが存在すれば、MGsetqをミッショングループセットMGsetとして、ミッショングループセット記憶部（６）へ入力し、エレベータ群最適管理方法を行う。dataqがミッショングループセットデータベース１２に存在しなければ、実施の形態１もしくは２と同様に、ミッショングループセット生成部（５）でミッショングループセットMGsetを作成する。そのとき、MGsetをミッショングループセット記憶部（６）に入力し、エレベータ群最適管理方法を行うのみでなく、TrafficFlow(t)とMGset を、次のようにミッショングループセットデータベース（１２）に新規データとして格納する。
0004870863.tif 000029
【００４９】
以上のようにエレベータ群最適管理方法装置を構成することにより、実施の形態１、２よりもより高速にミッショングループセットの選択が可能となり、その最適なミッショングループセットに従って、かご運行制御部（７）でかごの運行制御を行うことにより、最適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００５０】
実施の形態４．
本発明の実施の形態として、実施の形態３とは異なるエレベータ群最適管理方法装置について述べる。本実施の形態の構成は、実施の形態３のミッショングループセット選択部（１１）、ミッショングループセットデータベース（１２）の代わりに、ニューラルネットワークを用いてミッショングループセットの選択を行うニューロミッショングループセット選択部を備えたものである。
【００５１】
本実施の形態の構成を図１０に示す。図において、ニューロミッショングループセット選択部（１３）以外は実施の形態３と同様であるため、ここでは説明は行わない。ニューロミッショングループセット選択部（１３）は、推定交通流データTrafficFlow(t)とミッショングループセットMGsetの関係を学習させたニューラルネットワークである。図１１にニューラルネットワークの構成を示す。推定交通流データがニューロミッショングループセット選択部１３に入力されると、ニューロミッショングループ選択管理部（１３−１）は、そのデータをニューラルネットワーク（１３−２）に入力する。ニューラルネットワーク（１３−２）は図１２の構造をとり、推定交通流データTrafficFlow(t)の各要素を入力層ニューロンに入力する。図１２において、or(t)は時刻tの入力データTrafficFlow(t)に対するニューラルネットワーク（１３−２）のr番目の出力層ニューロンの出力値、Rはニューラルネットワークに学習されているミッショングループセットMGsetrの数（出力層ニューロンの数）であり、学習済みミッショングループセットの集合LMGsetは次のように表される。
0004870863.tif 000030
【００５２】
このニューラルネットワークはあらかじめ、入力に与えられたTafficFlowyに対して、最適なミッショングループセットMGsetyに対応する出力層ニューロンの出力oy(t)=1、その他の出力or(t)=0、を出力するように学習されており、その出力はミッショングループセット選択フィルタ（１３−３）に入力される。ミッショングループセット選択フィルタ（１３−３）は、ニューラルネットワークの出力値に次式で表される閾値フィルタに応じて、ミッショングループを選択する。
0004870863.tif 000031
【００５３】
ここで、Fr(t)はor(t)に対する閾値フィルタの値である。このとき、次のルールにより、ミッショングループセット選択フィルタの値を決定する。
0004870863.tif 000032
【００５４】
ここで、FilterO(t)は時刻ｔにおける閾値フィルタの出力であり、その値はミッショングループセット候補の番号p  MGsetpを表す。また、noMGsetは該当するミッショングループセットがないことを表し、pluralSelctionは選択されたミッショングループセット候補が複数あることを表す。また、OFILTER(t)はフィルタ出力の集合である。FilterO(t)とOFILTER(t)はニューロミッショングループセット選択管理部１３−１に与えられる。ニューロミッショングループセット選択部（１３−１）は、FilterO(t)の値がnoMGsetでなければ、MGsetFilterO(t)をミッショングループセットMGsetとしてミッショングループセット記憶部へ出力し、ミッショングループセットの選択過程を終了する。FilterO(t)の値がnoMGsetの場合には、ミッショングループセット生成部（５）に推定交通流データTrafficFlow(t)を入力する。ミッショングループセット生成部（５）は、推定交通流データTrafficFlow(t)に最適なミッショングループセットMGsetを生成し、ニューロミッショングループセット選択管理部（１３−１）へ与える。ニューロミッショングループセット選択管理部（１３−１）はミッショングループセットMGsetをミッショングループセット記憶部（６）へ出力するとともに、TrafficFlow(t)とミッショングループMGsetを次式で与えられる新規学習データnewLdata(t)として、ニューラルネットワーク学習部（１３−４）へ与える。
0004870863.tif 000033
【００５５】
ニューラルネットワーク学習部（１３−）は、新規学習データnewLdata(t)を学習データセット記憶部（１３−５）で記憶されている学習データセットLDataに追加する。学習データセットLDataは次式で与えられる。
0004870863.tif 000034
【００５６】
ここで、Yは学習データセット記憶部（１３−５）に記憶されてる学習データの数である。Ldatayは、y番目の学習データを表し、その要素は交通流データTrafficFlowyとそれに対する最適なミッショングループセットMGsetyからなる。また、ニューラルネットワーク学習部（１３−４）は、newLdata(t)の要素MGsetと同じ学習済みミッショングループセットMGsetrが学習済みミッショングループセット集合LMGsetに含まれていなければ、ニューラルネットワーク（１３−２）の出力層ニューロンの数を１増やす。また、学習データセットLDataに記録されている交通流データTrafficFlowyとミッショングループセットMGsetyの関係をニューラルネットワーク１３−２に学習させる。
【００５７】
以上のようにエレベータ群最適管理方法装置を構成することにより、実施の形態３よりもより高速かつ、より小さなメモリサイズでミッショングループセットの選択が可能となり、その最適なミッショングループセットに従って、かご運行制御部７でかごの運行制御を行うことにより、最適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００５８】
【発明の効果】
以上のように、本発明のエレベータ群最適管理方法及びシステムは、複数台のかごが設置されているエレベータ群において、エレベータや乗り場装置の状態を検出し、その情報に基づいて交通流を推定し、複数のミッショングループセットの候補を作成し、推定された交通流データに対して、生成されたミッショングループセット候補の評価値を演算し、その評価値に基づいてミッショングループセットの評価を行い、その結果に基づいて、最適なミッショングループセットを決定し、そのミッショングループセットを記憶し、前記の検出されたエレベータや乗り場装置の状態情報に基づいて、その時点で必要なミッショングループを記憶されたミッショングループセットに属するミッショングループから選択し、そのミッショングループをかごに割り当て、その割当状況に基づいて、乗り場呼びをかごに割り当てるように構成したことにより、交通流データに対して、最適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００５９】
また、発明のエレベータ群最適管理方法及びシステムによれば、ミッショングループセット候補の評価をリアルタイムシミュレータを用いて行うことにより、交通流データに対して、より最適なかご運行が可能となるともに、呼び割当演算が従来よりも簡単になり、より高速に演算が可能となる。
【００６０】
さらに、発明のエレベータ群最適管理方法及びシステムによれば、ミッショングループセットと推定交通流の関係を格納したデータベースを備えることにより、高速に最適なミッショングループセットの決定を可能とする効果がある。
【００６１】
さらにまた、発明のエレベータ群最適管理方法及びシステムによれば、ミッショングループセットと推定交通流の関係を学習するニューラルネットワークを備えることにより、より高速に、より小さい計算機リソースにより、最適なミッショングループセットの決定を可能とする効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態１のエレベータ群最適管理方法装置の構成を示す図である。
【図２】  ＯＤマップの構造を示す図である。
【図３】  本発明におけるミッション単位マップの構造を示す図である。
【図４】  本発明におけるミッショングループセットの構造を示す図である。
【図５】  本発明の実施の形態１のミッショングループセット生成部５の構成を示す図である。
【図６】  本発明の実施の形態１のミッショングループセット評価値演算部５−２の演算手順を説明した図である。
【図７】  本発明の実施の形態２のミッショングループセット生成部５の構成を示す図である。
【図８】  本発明の実施の形態２のリアルタイムシミュレータ部５−５の構成を示す図である。
【図９】  本発明の実施の形態３のエレベータ群最適管理方法装置の構成を示す図である。
【図１０】  本発明の実施の形態４のエレベータ群最適管理方法装置の構成を示す図である。
【図１１】  本発明の実施の形態４のニューロミッショングループセット選択部１３の構成を示す図である。
【図１２】  本発明の実施の形態４のニューラルネットワーク１３−２ならびにミッショングループセット選択フィルタ１３−３の構成を示す図である。
【符号の説明】
１−１〜１−Ｎ  かご装置、２−１〜２−Ｈ  乗り場呼び装置、３  かご情報検出部、４  交通流推定部、５  ミッショングループセット生成部、６  ミッショングループセット記憶部、７  ミッショングループ選択部、８  ミッショングループ割当部、９  呼び割当部、１０  かご制御部、１１  ミッショングループセット選択部、１２  ミッショングループセットデータベース、１３  ニューロミッショングループセット選択部、５−１  ミッショングループセット候補生成部、５−２  ミッショングループセット評価値演算部、５−３  ミッショングループセット評価部、５−４  ミッショングループセット決定部、５−５  リアルタイムシミュレータ部、１３−１  ニューロミッショングループセット選択管理部、１３−２  ニューラルネットワーク、１３−３  ミッショングループセット選択フィルタ、１３−４  ニューラルネットワーク学習部、１３−５  学習データセット記憶部、５−５−１  乗客動作シミュレーション部、５−５−２  かご動作シミュレーション部、５−５−３  ミッショングループ選択機能エミュレーション部、５−５−４  ミッショングループ割当機能エミュレーション部、５−５−５  呼び割当機能エミュレーション部、５−５−６  群管理結果演算部。
【図１】
0004870863.tif 000035
【図２】
0004870863.tif 000036
【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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