"任意の乗場には行先階登録手段を備え、複数のサービス階床に対して、複数基のエレベータかごを就役させるエレベータの群管理装置において、データ蓄積部と割り当て候補号機選択部と割り当て判断部とを設け、前記割り当て候補号機選択部で乗場呼び登録信号を受信した時、前記データ蓄積部と相互にデータの送受信が行われ、前記複数基のエレベータかごの最大かご内人数を計算した後、該最大かご内人数が所定値を満たすかごが見つかるまで、前記所定値を緩和して処理を繰り返すことを特徴とするエレベータの群管理装置。前記データ蓄積部には、特に計算処理を必要としないエレベータ群管理の各種データを蓄積する生データ部と該生データに計算処理を施した計算処理データ部とを備えていることを特徴とする請求項1に記載のエレベータの群管理装置。前記計算処理データ部には、一定間隔ごとに計算処理を行う一定間隔ループデータ処理部と、各種信号を受信した時に計算処理されるイベントデータ処理部とを備えていることを特徴とする請求項2に記載のエレベータの群管理装置。しかし、閑散時のような状況において、単純な呼び割り当て制限方式では、本来先着エレベータに呼びを割り当てた方が適切であっても、別のエレベータに呼びを割り当てる場合が存在し、結果的に閑散時のエレベータの待ち時間が長くなってしまう問題があった。本発明は、任意の乗場には行先階登録手段を備え、複数のサービス階床に対して、複数基のエレベータかごを就役させるエレベータの群管理装置において、データ蓄積部と割り当て候補号機選択部と割り当て判断部とを設け、前記割り当て候補号機選択部で乗場呼び登録信号を受信した時、前記データ蓄積部と相互にデータの送受信が行われ、前記複数基のエレベータかごの最大かご内人数を計算した後、該最大かご内人数が所定値を満たすかごが見つかるまで、前記所定値を緩和して処理を繰り返すものである。本発明では、到着したエレベータに順次乗り込める通常のアップダウンボタン向け群管理に近い割り当て方法、或いは行先階乗場呼び特有の目的階に応じて乗車号機を分散させる割り当て方法との切り換えについて、その時々の交通状況に応じて自動的かつ速やかに行われる。恰も無段自動変速機を有する自動車のように極めて円滑な加減速が行われるようなものである。この切り換え運転について、利用者にはほとんど意識されることがない。本発明は、先ず現在から遡って5分間の行き先階呼び未発生間隔及び行き先階呼びが登録された回数から予測待客発生率を求め、現在発生している行き先階呼びに割り当てエレベータかごが到着するまで何人の待客が発生するかを予測する。そして、この予測人数から新規発生乗場呼びを仮割り当てした場合の、エレベータ運行中の予測かご内最大人数を求め、これに基づき呼びに制限をかけるものである。以下、本発明の実施例について、図面を用いて説明する。図1は本発明に係るエレベータ群管理装置の内部機能構成の一例を示す全体図、図2は図1において群管理装置が処理する全体の手順を示すフローチャート図、図3は待客発生時の処理手順を示すフローチャート図、図4は割り当てエレベータかご到着時の処理手順を示すフローチャート図、図5は待客発生率の計算手順を示すフローチャート図、図6は予測乗込み人数Nijkの計算手順を示すフローチャート図である。図中、10は本発明に係る群管理装置で、割り当て判断部11と割り当て候補号機選択部12とデータ蓄積部20と入出力インターフェース13とからなっている。ここで、このデータ蓄積部20は過去のデータ、現在のデータ及び予測データなどエレベータ群管理に必要な各種データが蓄積されている。このデータは生データ21と計算処理データ22とに分類され、生データとはエレベータの現在位置現在登録されているかご呼び現在登録されている乗場呼びなどの特に計算処理を必要としないデータである。一方計算処理データとは生データを用い何らかの計算処理を施したデータであり、たとえばエレベータ到着予測時間乗場呼び未発生間隔などが挙げられる。この計算処理データについては、一定間隔ループデータ処理部23とイベント発生時データ処理部24とで処理され蓄積される。この一定間隔ループデータ処理部23では、一定間隔たとえば、1分5分などごとに計算処理を行う部分で、本発明における過去5分間待客発生率図5の処理は、この部分で計算処理された後、データが蓄積される。また、イベント発生時データ処理部24では、たとえば新規に乗場呼びが登録されたエレベータかごが該当階に到着したかご呼びが登録されたなどの、何らかのイベントが発生した時つまり、信号を受信した時に計算処理される部分である。本発明では、図3、図4、図5での処理は、この部分で処理された後、データが蓄積される。次に、割り当て候補号機選択部12では、乗場呼び登録信号を受け取った時、この乗場呼びを割り当てるには不適切な号機を排除し、割り当て候補号機を絞る部分である。この判断に必要なデータをデータ蓄積部20より受信し、これに基づき処理を行う。割り当て判断部11では、割り当て候補号機選択部12より送られてきた割り当て候補号機に評価式たとえば、ファジールールやニューラルネットワークを適用し、最終的な割り当て号機を決定する部分である。30は任意の乗場の行き先階を指定する乗場呼びボタン、40は各エレベータの運行制御装置である。最後に、入出力インターフェース13では、乗場呼びボタン30、各号機の運行制御装置40、エレベータ群管理装置10内の各部分との適切な信号送受信を行うものである。即ち、図7に示すように、待客発生率の計算に必要な値を行き先階乗場呼び登録装置が設置された階床毎に記録されている。階床iでj階への行先階乗場呼びが押された時、カウンターCijに1を加算する。そして、この時点において行先階jは既登録となるため、これ以降階床iからj階へ行く人は既に押されている行先階登録乗場呼びボタン30を押すことはなく、階床iからj階へ行く待客の発生の観測が不可能となる。この待客発生観測不能開始時刻tijを現在時刻として記憶する。割り当てエレベータが到着し、i階からj階への乗場呼び登録が可能になった時点待客発生観測不可能時間は終了で、図3からわかるとおり、再びi階からj階へ行く待客の発生を観測することが可能となり、i階からj階へ行く待客発生観測不能時間Tijは、Tij=現在時刻-tijと計算される。そして、この待客発生観測不能時間Tijを加算してゆき、図4からわかるとおり、過去5分間の待客発生観測不能合計時間STijを更新してゆく。また別のプロセスで、たとえば5分毎に全ての行き先階乗場呼び登録階iにおいて、次の式より過去5分間i階からj階行きの待客発生率Aij人/秒を更新してゆく。これについては、図5に示されている。Aij=Cij/300-STijここで、上式の分母は、行先階呼びi,jの未発生間隔を意味する。次に、i階における行き先階呼び割り当ての手順について、図2を用いて説明する。先ずステップ1で新規乗場呼びが発生すると、既に行き先階呼びが割り当てられている全ての階において、k号機では予測乗り込み人数Nijkを次のように計算する。図6からわかるとおり、ステップ2においてこの計算を全てのかごについて行う。Nijk=Aijatijk-rtijここで、iは乗場呼びが登録されている階、jはその行先階、kはその行先階呼びに割り当てられているエレベータかご号機である。Nijkはi階からj階へ行く待客の割り当てエレベータk号機到着時における予測乗り込み人数、aijkは発生階i階で行き先階j階の乗場呼びが割り当てられているエレベータk号機が到着する予測時刻、rtijはi階からj階行きの行き先階乗場呼びが登録された時刻である。atijkは周知の方法により、計算し、計算処理データ22より取り出し、rtijはデータ蓄積部20より取り出せばよい。次に、図8を参考にしながら、新規乗場呼びに着目しているエレベータに仮割り当てすると同時に、現在持っているかご呼び、既に割り当てられている行き先階乗場呼びのある階以下、DFGS階と称す。の乗場呼びを考慮しながら、エレベータを仮想的に進めていき、停止予定階にて客の乗り降りを操作しながら、Nijkによりエレベータかご内の乗車人数の変動を記録する。そして操作終了時にエレベータかご内の乗客人数の最大値MAXNkを求める。ここでは、簡単のため、乗車はDFGS階のみ、降車は客の行き先階で行うとした。そして、ステップ3において、次の条件に該当するエレベータを割り当て候補号機から除外する。MAXNk≧制限値この制限値は、エレベータ定員経験的にえられる定数たとえば、0.6このことを全てのかごについて行う。そして、ステップ4では割り当て候補号機が0になってしまうと、制限値を緩めつまり、制限値に1を加算て、再度上記条件を適用する。この操作については、割り当て号機が見つかるまで行われる。そして、最後に割り当て候補号機についてのみ、周知の割り当て評価式たとえば、ファジールールやニューラルネットを利用したものを計算し、最も評価の高いエレベータを割り当てる。ところで、特開昭59-177266号公報、特開昭52-131343号公報や特公昭57-16067号公報には、乗場呼びが割り付けられたエレベータかごがその階に到着しても、乗り込む乗客によって満員になってしまい、全員が乗れない状況を回避するための手段について提案されているものが存在するが、本発明のように行き先階呼びの未発生間隔を考慮に入れるものではなく、アップピークから閑散時のような全ての交通状況に対応するものは皆無である。"