(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の階床をサービスするエレベーターと、各階乗り場のホール呼び手段と、これらのホール呼びに応じてエレベーターを運行する運行制御手段と、ホール呼びの発生状況を学習する学習手段と、学習された結果を記憶する学習データ記憶手段と、エレベーターが受け持つべき呼びがないときにエレベーターを待機させる配車階を前記学習結果を用いて決定する配車階決定手段とを備えたエレベーターの運行制御装置において、エレベーターかご内，エレベーター機械室内，管理人室、又はエレベーターの保守会社に設置され、学習の可否を設定する人為的な学習可否設定手段と、配車の可否を設定する人為的な配車可否設定手段と、前記学習可否設定手段の設定が学習を可とするとき前記学習手段における学習結果により前記学習データ記憶手段の記憶内容を更新する手段と、前記配車可否設定手段の設定が配車を可とするときサービスすべき呼びがなくなったエレベーターを前記配車階決定手段で決定された配車階に待機させる手段を設けたことを特徴とするエレベーターの運行制御装置。
【請求項２】
請求項１において、時刻情報を出力する時計手段を備え、前記配車可否設定手段が時間に対応する入力を受け付けるように構成したことを特徴とするエレベーターの運行制御装置。
【請求項３】
請求項１において、前記学習可否設定手段、前記配車可否設定手段を共通の設定手段としたことを特徴とするエレベーターの運行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はエレベーターの運行制御装置に係り、特にホール呼びの発生状況を学習し、利用者が居ると予測される階にエレベーターを事前に配車するエレベーターの運行制御装置の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
エレベーターは、エレベーターホールで待ち客が登録するホール呼び，乗りかご内で乗客が登録するかご呼びによる行き先階の情報に従ってサービスするものである。登録されている全ての呼びに応答し終わり、サービスすべき呼びがなくなった場合には、最終目的階でそのまま待機する「乗り捨て」とするか、特定の階に移動する「分散待機」を行う。この分散待機を行う従来技術の例として、ホール呼びの多い階から分散階，待機台数を決定するものが、特開昭54−162357号公報に開示されている。
【０００３】
さらにこの待機階の設定をより詳細に行う例として、特開平7−2434 号公報では、ホール呼びが規則的に発生する個人住宅向けエレベーターにおいて、ホール呼び発生状況を曜日及び一定時間範囲に区分し統計処理を行い、特定階床において一定時間範囲内におけるホール呼び登録が継続された場合、その階に予め乗りかごを待機させて利用者の待ち時間短縮を図る技術が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記したような学習によりホール呼びの発生を予測し、エレベーターを配車する技術では、ホール呼びの規則的な発生を前提としている。
【０００５】
しかしマンションで引っ越しがある日や、ゴールデンウィークなどの休日が続く場合など、例外的な需要を学習した場合には、逆に学習データがそのビルにおける通常の発生状況と食い違うことになる。その結果、規則的なホール呼びの予測ができなくなり、運行に悪影響を及ぼすこととなる。
【０００６】
また平日と休日では、エレベーター利用者の移動状況が異なるため、ホール呼びの発生状況も一致しなくなる。前記特開平7−2434 号公報ではこの変化を曜日により区別する方法を開示しているが、祝日などへの対応はできない。
【０００７】
本発明の目的は、より正確にビル内のホール呼びの発生を予測する手段を備えたエレベーターの運行制御装置を提供することにある。
【０００８】
本発明の別の目的は、特定の不規則的な交通需要に悪影響を受けることなく、規則的にホール呼びが多く発生した階に対し、事前にエレベーターを配車し、待機させることのできるエレベーターの運行制御装置を提供することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、規則的なホール呼びとランダムなホール呼びが混在する中から、規則的なホール呼びを効率よく検出することにある。
【００１０】
また、本発明の他の目的は、規則的なホール呼びの発生が予測される場合に、この規則的ホール呼びの待ち時間を短くすることである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の特徴とするところは、複数の階床をサービスするエレベーターと、各階乗り場のホール呼び手段と、このホール呼びに応じてエレベーターを運行する運行制御手段を備えたエレベーターの運行制御装置において、ホール呼びの発生状況を収集する手段と、この収集結果を記憶する手段と、人為的に操作される設定手段と、この設定手段によって予定の設定がなされていることに応じて前記収集手段における収集結果により前記記憶手段の記憶内容を更新する手段を設けたことである。
【００１２】
また、本発明の他の特徴とするところは、ホール呼びの発生状況を収集する手段と、この収集結果を記憶する手段と、人為的に操作される設定手段と、この設定手段によって予定の設定がなされていることに応じて前記収集手段における収集結果により前記記憶手段の記憶内容を更新する手段と、サービスすべき呼びがないエレベーターを待機させる配車階を前記収集結果を用いて決定する配車階決定手段とを設けたことである。
【００１３】
本発明の望ましい一実施態様においては、学習により規則的なホール呼びを検出できた場合に、事前配車を開始し、また過去に規則的なホール呼びが継続的に登録されている階には、最近数日間ホール呼びがなくても、事前配車を継続する。例えば、規則的なホール呼び発生が、最近５日間のうち３日など所定期間内に多く発生した階を事前配車の対象とし、逆に、長期間にわたって規則的なホール呼びが発生した階であれば、その利用者の出張などにより最近５日間程度の短期間にホール呼びが発生しなくても、事前配車の対象階とすることが望ましい。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の１実施の形態を図１から図６を用いて説明する。
【００１５】
はじめに本実施の形態に必要な発明を構成する手段と、その概要を説明する。
図１は本発明の１実施の形態のシステム構成図である。
【００１６】
システムは大きく分けて、乗りかご１，駆動装置２，ホール呼び手段３，制御装置４，学習可否設定手段５，配車可否設定手段６，日属性（時計）情報設定手段７より構成される。制御装置４には、時計手段４−１，学習手段４−２，学習データ記憶手段４−３，配車階決定手段４−４，運行制御手段４−５がある。ここで、制御装置４における動作はコンピュータを用いたソフトウェアとメモリとにより構成することが一般的である。この場合には各手段の区別を明確でなく構成することも可能であるが、本実施の形態の説明では発明の構成手段に対応させてそれぞれを別の手段として記載した。
【００１７】
各階に設けられたホール呼び手段３に登録された呼び、乗りかご１の位置や状態、乗りかご内の行き先階登録などの情報は制御装置４に伝送され、制御装置４内の運行制御手段４−５は乗りかごの運行を決定し、駆動装置２を介して乗りかご１を運行する。
【００１８】
またホール呼び手段３の情報は学習手段４−２に伝達され、時計手段４−１の時刻出力を用いて学習され、学習可否設定手段５の設定が学習を可とする場合には、学習データ記憶手段４−３の内容を更新する。以上により、ホール呼びの発生状況データを収集する手段を構成している。ここで更新する学習データの記憶領域は、日属性情報設定手段７の入力により、後述する学習先切替手段４−３−２を介して変更可能である。
【００１９】
配車階決定手段４−４は、配車可否設定手段６の設定が配車を可とする場合に、学習データ記憶手段４−３の内容と時計手段４−１の時刻出力により配車する階を決定し、運行制御手段４−５に指令する。
【００２０】
図２は学習データ記憶手段４−３の構成を示す図である。
【００２１】
学習データ記憶手段４−３は、当日学習データ記憶領域４−３−１，学習先切替手段４−３−２，通常用短期学習データ記憶領域４−３−３，通常用長期学習データ記憶領域４−３−４，特殊日用短期学習データ記憶領域４−３−５，特殊日用長期学習データ記憶領域４−３−６を備える。
【００２２】
さて、例外的な需要の学習を回避するため、図１において、学習可否設定手段５を設けている。
【００２３】
この学習可否設定手段５は、最小限の構成では、１つのＯＮ／ＯＦＦスイッチでよい。また時刻毎の学習の可否を設定するためのコンピュータ上での入力ソフトウェアとしてもよい。またエレベーター内で保守運転スイッチ，専用運転スイッチが操作されている時間内は例外的な運行と考えられるので学習すべきではない。よって、エレベーター内の保守運転スイッチ，専用運転スイッチの操作は、自動的に学習否設定手段の１つを構成するようにしてもよい。
【００２４】
また、例外的な需要が発生する日のホール呼びの発生予測を基にした運行を防止するため、配車可否設定手段６を設ける。
【００２５】
配車可否設定手段６についても、最小限の構成では、１つのＯＮ／ＯＦＦスイッチでよい。さらにこのスイッチは実施の形態により、学習可否設定手段５の  ＯＮ／ＯＦＦスイッチと共用しても良い。また時刻毎，階毎の配車の可否を設定するためのコンピュータ上での入力ソフトウェアとしてもよい。
【００２６】
対象日の属性により学習する領域を変更するため、学習データ記憶手段４−３内に、当日学習データ記憶領域４−３−１，学習先切替手段４−３−２，通常用短期学習データ記憶領域４−３−３，通常用長期学習データ記憶領域４−３−４，特殊日用短期学習データ記憶領域４−３−５，特殊日用長期学習データ記憶領域４−３−６を備えている。逆に対象日の属性により学習する領域を変更せず、通常以外の学習を行わない場合には、学習先切替手段４−３−２，特殊日用短期学習データ記憶領域４−３−５，特殊日用長期学習データ記憶領域４−３−６を設ける必要はない。
【００２７】
さらに、対象日の属性を設定するために、日属性情報設定手段７を設けている。
【００２８】
また、最近の数日間に規則的なホール呼びが多く発生した階に対し事前に配車するために、あるいは、過去の長期間にわたって規則的なホール呼びが発生した階への事前配車を最近の数日間に影響されずに継続するために、学習データ記憶手段４−３内に、当日学習データ記憶領域４−３−１，通常用短期学習データ記憶領域４−３−３，通常用長期学習データ記憶領域４−３−４を備えることにより実現している。
【００２９】
また、学習可否設定手段５，配車可否設定手段６，日属性情報設定手段７については、それぞれ独立して、または共用して実現することが可能であり、また、スイッチなどのハードウェアとして、あるいはコンピュータ内の共通のソフトウェアとして実現することも可能である。
【００３０】
これら設定手段は、エレベーターかご内の操作盤，エレベーター機械室内の制御盤に設置するほか、管理人室，保守会社に設置して伝送線で制御装置４と接続することができる。
【００３１】
エレベーター機械室内の制御盤に設置する場合には、学習可否設定手段５，配車可否設定手段６，日属性情報設定手段７の設置場所を新たに用意する必要がない。管理人室に設置する場合には、ビルの休日や引っ越しなどの例外時の設定操作が容易となる。保守会社に設置した場合には、春分の日などその年により日付が変更になる祝日を通常日の例外として設定すること等を、保守会社から一括して行うことができる。
【００３２】
またこれらの学習可否設定手段５，配車可否設定手段６，日属性情報設定手段７は、必要に応じて複数か所に設置しても良い。
【００３３】
次に各手段における動作，処理内容の例を説明する。なお以下の処理の説明では、コンピュータ用のＣ言語における記述，文法を準用する。
【００３４】
図３は、学習手段４−２における学習実行処理１０の内容を示すフローチャートである。学習実行処理１０は、１分毎などの周期的に、あるいはホール呼び手段３において新規にホール呼びが登録された場合の割り込み処理として実行されるものとする。
【００３５】
はじめに、ステップ１０−１で時計手段４−１より現在の時刻ｈ：ｍを読み込む。ここで２４時間制の時をｈ，分をｍとした。
【００３６】
ステップ１０−２では、学習可否設定手段５の設定から、学習をする時間であるかどうかを判定する。これは、学習可否設定手段５がスイッチである場合にはスイッチがＯＮになっているか、であり、学習可否設定手段５がソフトウェアである場合には対象時刻ｈ：ｍを含む時間が学習可の時間設定になっているか、である。
【００３７】
ステップ１０−２で学習対象時間である場合には、ステップ１０−３で学習するデータのポインタｌｐを数（１）により設定する。
【００３８】
ｌｐ＝ｈ×６０＋ｍ                                   …（数１）
ここで、数（１）は、学習の幅を１分刻みとした場合の例である。
【００３９】
ステップ１０−４では、新規ホール呼び発生階flr を読み込む。ここで、対象のビルのサービス階床数をＦmaxとし、ホール呼び発生階flrは、０からＦmax −１までの値をとるものとする。また、後述する当日学習データlmemに関連し、本実施の形態においては、サービス階床数Ｆmax は３２階床以下とする。
【００４０】
ステップ１０−５では、ホール呼び発生階flr に対応するビットをＯＮとする階床マスクfmskを、１をflr 回左にシフトすることで作成する。
【００４１】
ｆmsk＝１≪flr                                       …（数２）
ステップ１０−６では、当日学習データlmemの学習ポインタｌｐの位置の内容に、階床マスクfmskのビットパターンを加える。
【００４２】
lmem［lp］｜＝fmsk                                   …（数３）
ここで、本実施の形態では学習の幅を１分刻みとしたため、当日学習データは、１単位が３２bit 長符号なし整数で、２４×６０の記憶領域を持つデータ配列lmem［２４×６０］とする。
【００４３】
またステップ１０−２で学習対象時間でない場合には、ステップ１０−７で該当時間における学習フラグｌｆをＯＦＦにする。本実施の形態では、学習フラグを１時間刻みの配列ｌｆ［２４］として記述した。
【００４４】
以上により当日の１回の学習を終了する。
【００４５】
図４は、学習データ記憶手段４−３における学習データ管理処理２０の内容を示すフローチャートである。学習データ管理処理２０は、本実施の形態では１日１回０時０分ちょうどに実行されるものとする。
【００４６】
学習データ管理処理２０で行われる処理は、当日学習データ記憶領域lmemの内容をＤmax 日分の短期学習データ記憶領域ｌｒに複写し、それに伴い短期学習データ記憶領域ｌｒの内容を１日分シフトし、短期学習データ記憶領域ｌｒからあふれるＤmax 日前のデータにより長期学習データ記憶領域ｌｂの内容を更新するものである。また、当日学習データ記憶領域lmemのクリアも行う。ここで短期学習データを記憶する日数Ｄmax として、本実施の形態では例えば５日とする。
【００４７】
ステップ２０−１では、時計手段４−１より日属性情報ｄｍを読み込む。ここで日属性情報ｄｍは、通常の日であれば０、特殊日であれば１とする。
【００４８】
ステップ２０−２，２０−３，２０−１４は学習データ刻みに関するループ処理である。ステップ２０−２で、学習ポインタｌｐを０に初期設定し、ステップ２０−３で学習ポインタｌｐが２４×６０未満の場合にはステップ２０−４に進む。
【００４９】
ステップ２０−４では、学習フラグｌｆの設定を調べる。学習ポインタｌｐに対応する学習フラグｌｆ［int(ｌｐ／６０）］がＯＦＦである場合には、以下の学習処理を行わず、ステップ２０−１４へ進み、学習ポインタｌｐの値を１増やしてステップ２０−３へ戻る。ステップ２０−４で学習フラグｌｆ［int(ｌｐ／６０）］がＯＮである場合には、ステップ２０−５へ進む。
【００５０】
ステップ２０−５，２０−６，２０−１１は階床に関するループ処理である。ステップ２０−５で階床ポインタflr を０に初期設定し、ステップ２０−６で階床ポインタflrがＦmax未満の場合にはステップ２０−７へ進む。
【００５１】
ステップ２０−７では、階床ポインタflr に対応する階床マスクfmskのビットパターンを作成する。
【００５２】
ステップ２０−８では、日属性のモードｄｍの階床ポインタflr ，学習ポインタｌｐに対応する長期学習データ記憶領域ｌｂ［ｄｍ］［flr ］［ｌｐ］の内容を、０以上１以下の学習係数ａを用いて数（４）により更新する。
【００５３】
lb[dm][flr][lp]＝(1-a)×lb[dm][flr][lp]              …（数４）
ステップ２０−９では、Ｄmax 日前の短期学習データ記憶領域の対象時間ｌｒ［ｄｍ][Ｄmax−１][ｌｐ]にホール呼びが発生していたかを調べ、発生していた場合のみステップ２０−１０で長期学習データ記憶領域ｌｂ[ｄｍ][flr][ｌｐ］に学習係数ａの値を加える。
【００５４】
ここで、長期学習データ記憶領域は、日属性のモード数，階床数，学習の時間刻み数の３次元の実数配列ｌｂ［２］[Ｆmax］［２４×６０］とする。
【００５５】
また、学習係数ａは、長期学習データ記憶領域ｌｂにどのくらい過去の情報を記憶させるかを調整する実数の係数であり、本実施の形態では最近の情報は短期学習データ記憶領域ｌｒに記憶しているため、例えば０.０５ 等の０に近い値とする。
【００５６】
ステップ２０−１１では、階床ポインタflr の値を１増やしてステップ２０−６へ戻る。
【００５７】
ステップ２０−６で階床に関するループ処理が終了した場合には、ステップ  ２０−１２で短期学習データ記憶領域ｌｒの内容の１日分のシフトと、当日学習データ記憶領域lmem［ｌｐ］の内容の短期学習データ記憶領域ｌｒ［ｄｍ][０］［ｌｐ］への複写を行う。
【００５８】
ここで、短期学習データ記憶領域は、日属性のモード数、短期記憶日数、学習の時間刻み数の３次元の３２bit 長符号なし整数配列ｌｒ［２][Ｄmax］[２４×６０］とする。
【００５９】
その後ステップ２０−１３で、当日学習データ記憶領域lmem［ｌｐ］の内容をクリアし、ステップ２０−１４へ戻る。
【００６０】
ステップ２０−３で学習データ刻みに関するループ処理が終了した場合には、ステップ２０−１５で学習フラグｌｆをすべてＯＮに再設定する。
【００６１】
以上で学習データ管理処理２０を終了する。
【００６２】
ここで、学習先変更手段は、ステップ２０−１で読み込んだ日属性ｄｍにより、以降の処理の学習データの記憶領域ｌｒ、ｌｂが切り替わることにより実現されている。また学習先の切り替えが不要である場合には、ステップ２０−１を省略し、学習データ記憶領域ｌｒ，ｌｂの日属性ｄｍに関する区分を取り除けばよい。
【００６３】
また、長期学習データの記憶が不要の場合には、ステップ２０−５から２０−１１の処理を省くことができる。短期学習データの記憶が不要の場合には、ステップ２０−９で用いるデータを当日学習データ記憶領域lmem［ｌｐ］に変更し、ステップ２０−１２を除くことで実現できる。
【００６４】
また、学習可否設定手段に消去指令を入れて、特定の学習データ記憶領域を消去できるように構成することもできる。
【００６５】
図５は、配車階決定手段４−４における配車階決定処理３０の内容を示すフローチャートである。配車階決定処理３０は、学習データ刻みに合わせて１分毎などの周期的に実行されるものとする。
【００６６】
ステップ３０−１ではデータを初期化する。ここで、lrsum は短期学習データの合計用の実数データ、lbsumは長期学習データの合計用の実数データ、ｗmaxは合計値の最大値の一時変数、sflrは配車決定階、quitはループ終了のフラグである。
【００６７】
最大値ｗmaxには、配車を行うための学習データの規則性の下限を表すＬsetを設定する。Ｌset は、最近５日のうち３日規則的なホール呼びがあれば事前配車するものであれば、３／５＝０.６であるので、０.６と設定する。
【００６８】
またここでは、配車決定階sflrの初期値を、０からＦmax −１までのサービス階の範囲外のＦmax としたが、これは後述するように事前配車する規則的なホール呼び発生階がない場合に「乗り捨て」とする場合の設定例である。事前配車する規則的なホール呼び発生階がない場合に「待機」する階を別に設定する場合には、その階をsflrに設定すればよい。
【００６９】
ステップ３０−２では、時計手段４−１より現在の時刻ｈ：ｍ，日属性情報  ｄｍを読み込む。
【００７０】
ステップ３０−２では、配車可否設定手段６の設定から、配車する時間であるかどうかを判定する。これは、配車可否設定手段６がスイッチである場合にはスイッチがＯＮになっているか、であり、配車可否設定手段６がソフトウェアである場合には対象時刻ｈ：ｍを含む時間が配車可の時間設定になっているか、である。
【００７１】
ステップ３０−２で配車対象時間である場合には、ステップ３０−３で配車のための時刻のベースとなるポインタｓｂを数（５）により設定する。
【００７２】
ｓｂ＝ｈ×６０＋ｍ＋１                               …（数５）
数（５）は、配車のベースポインタｓｂを移動時間を考慮して現在時刻の１分後に設定するものである。
【００７３】
ステップ３０−５，３０−６，３０−９は配車の対象とする規則的なホール呼びを検出する時刻の幅ｔに関するループ処理である。ステップ３０−５で時刻幅ｔを０に初期設定し、ステップ３０−６で時刻幅ｔが時刻幅の最大値Ｔmax 未満の場合にはステップ３０−７へ進む。これは、毎日の規則的なホール呼びといっても、１分単位で正確なものから１０分程度のばらつきのあるものなど様々であるため、規則性の下限をＬset を越える学習データがない場合に検出する学習データの幅を徐々に拡げるものである。時刻幅の最大値Ｔmax としては例えば１５分などを設定する。
【００７４】
ステップ３０−７では、学習データの検索位置を示す配車ポインタｓｐを、配車ベースポインタｓｂから時刻幅ｔ先行の位置に設定する。この時配車ポインタｓｐは、０以上２４×６０未満の範囲であるため、（２４×６０）の剰余として算出する。
【００７５】
ｓｐ＝（ｓｂ＋ｔ）％（２４×６０）                   …（数６）
サブルーチン４０は、後述する実際の配車階を検索する処理であり、規則的なホール呼びの検出により配車の対象階が検出できた場合には、配車対象階がsflrに、ループ終了フラグquitにTrueが設定される。
【００７６】
サブルーチン４０の結果、ループ終了フラグquitがFalse のままである場合には、ステップ３０−８からステップ３０−９へ進み、時刻幅ｔを１増加させてステップ３０−６へ戻る。
【００７７】
ステップ３０−８でquitがTrueである場合には、ステップ３０−８で時刻幅ｔに関するループ処理を抜けてステップ３０−１０へ進む。またステップ３０−６で時刻幅ｔに関するループ処理を終了した場合にもステップ３０−１０へ進む。ステップ３０−１０では、配車対象階sflrに有効なサービス階が設定されているかを調べ、設定されている場合には、ステップ３０−１１でsflr階への配車指令を運行制御手段４−５に設定する。
【００７８】
ステップ３０−１０で有効な配車対象階sflrが設定されていない場合には、ステップ３０−１２で運行制御手段４−５への配車指令をクリアする。
【００７９】
図６は、配車階検索サブルーチン４０の処理を示すフローチャートである。
【００８０】
ステップ４０−１，４０−２，４０−１５は階床ポインタflr に関するループ処理である。ステップ４０−１で階床flr を０に初期設定し、ステップ４０−２で階床flrが最大値Ｆmax未満の場合にはステップ４０−３へ進む。
【００８１】
ステップ４０−３では、配車可否設定手段６の設定から、配車の対象とする階であるかどうかを判定する。これは、配車可否設定手段６がスイッチである場合にはスイッチがＯＮになっているか、であり、配車可否設定手段６がソフトウェアである場合には対象階flr が配車可の設定になっているか、である。配車対象階でない場合には、ステップ４０−１５へ進み処理対象を次の階とする。配車対象階である場合には、ステップ４０−４へ進み、階床ポインタflr に対応する階床マスクfmskのビットパターンを作成する。
【００８２】
ステップ４０−５，４０−６，４０−９は短期学習の日数ｊに関するループ処理である。ステップ４０−５で日数ｊを０に初期設定し、ステップ４０−６で日数ｊが最大値Ｄmax 未満の場合にはステップ４０−７へ進む。
【００８３】
ステップ４０−７で対象日の対象時間に、対象階にホール呼びが発生している場合には、ステップ４０−８で短期学習データの合計値lrsum［flr］に１日分の値に相当する（１.０／Ｄmax）を加算する。
【００８４】
その後ステップ４０−９で日数ｊに１を加算し、ステップ４０−６でループ終了となった場合にはステップ４０−１０へ進む。
【００８５】
ステップ４０−１０では、長期学習データの合計値lbsum［flr］に長期学習データｌｂの該当部分を加算する。
【００８６】
ステップ４０−１１では、短期学習データの合計値lrsum［flr］を合計値の最大値ｗmaxと比較し、ｗmaxより大きい場合には、ステップ４０−１２でｗmax をlrsum［flr］に更新し、配車対象階sflrにflrを設定し、終了フラグquit をTrueとする。
【００８７】
同様にステップ４０−１３では、長期学習データの合計値lbsum［flr］を最大値ｗmaxと比較し、ｗmaxより大きい場合には、ステップ４０−１４でｗmax を  lbsum［flr］に更新し、配車対象階sflrにflrを設定し、終了フラグquit をTrueとする。
【００８８】
以上の処理終了後、ステップ４０−１５へ進み、処理対象を次の階として、ステップ４０−２でループ終了になるまで繰り返す。
【００８９】
ループ処理が終了した場合には、サブルーチンを呼び出した配車階決定処理  ３０へ復帰する。
【００９０】
また図６では、短期学習の合計値lrsumまたは長期学習の合計値lbsumで配車階を決定する方式で説明したが、短期学習の合計値lrsumと長期学習の合計値lbsumの総計により配車階を決定することも可能である。
【００９１】
本実施の形態によれば、短期学習の合計値lrsumまたは長期学習の合計値lbsumが設定値Ｌset を超えた場合に事前配車できるので、規則的なホール呼びに対する配車サービスの追従性能を向上できる。
【００９２】
また本実施の形態によれば、事前配車，乗り捨てまたは基準階待機を、合計判定用のｗmax の初期設定で容易に切り替えることができる。
【００９３】
さらに本実施の形態によれば、ホール呼びの時間的なばらつきを判定する時間幅を、ホール呼びの発生頻度に応じて自動的に設定できる。
【００９４】
本実施の形態によれば、例外的な需要が発生する日に、ホール呼びの発生予測を基にした運行を防止でき、エレベーターの無駄な運行を抑制できる。
【００９５】
本実施の形態によれば、最近の数日間に規則的なホール呼びが多く発生した階に対し、事前に配車することができる。
【００９６】
さらに本実施の形態によれば、過去の長期間にわたって規則的なホール呼びが発生した階への事前配車を最近の数日間に影響されずに継続できる。
【００９７】
本実施の形態によれば、規則的なホール呼びの発生が予測される場合の待ち時間を最短にすることができる。
【００９８】
【発明の効果】
本発明によれば、例外的な需要を回避することができ、規則的なホール呼びの発生を高効率に把握できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施の形態のシステム構成図である。
【図２】学習データ記憶手段の構成を示す図である。
【図３】学習実行処理のフローチャートである。
【図４】学習データ管理処理のフローチャートである。
【図５】配車階決定処理のフローチャートである。
【図６】配車階検索処理のフローチャートである。
【符号の説明】
３…ホール呼び手段、４−１…時計手段、４−２…学習手段、４−３…学習データ記憶手段、４−４…配車階決定手段、４−５…運行制御手段、５…学習可否設定手段、６…配車可否設定手段、７…日属性（時計）情報設定手段、１０…学習実行処理、２０…学習データ管理処理、３０…配車階決定処理、４０…配車階検索処理。
【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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