建物内に設置される複数台のかごの運行を制御する群管理制御部と、前記建物内もしくは前記建物外に設置され、外部環境情報を取得する外部環境取得部と、前記群管理制御部が制御する前記複数台のかごの運行パターンを定める運行パラメータとして、予め定められる既存運行パラメータを含む複数の運行パラメータ保持し、前記外部環境取得部によって取得される外部環境情報に応じた前記運行パラメータを決定するパラメータ設定部と、を備え、前記群管理制御部は前記パラメータ設定部によって決定された運行パラメータを用いて前記複数の乗りかごを群管理制御することを特徴とする群管理制御システム。前記パラメータ設定部によって決定されたパラメータを用いた場合の群管理制御のサービス性能を記憶し保存するデータベース部と、前記データベース部に保存されているデータを参照し、前記外部環境情報取得部によって取得される外部環境情報に応じた適切な運行パラメータの学習を行う学習部と、をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の群管理制御システム。前記群管理制御部は、前記パラメータ設定部によって決定される運行パラメータが既存運行パラメータから外部環境情報に応じた運行パラメータに切り替わった場合に、既存運行パラメータを用いた場合の群管理制御のサービス性能と外部環境情報に応じた運行パラメータを用いた場合の群管理制御のサービス性能とを比較し、サービス性能改善の有無を判断し、サービス性能が改善されていないと判断された場合、外部環境情報に応じた運行パラメータから既存運行パラメータに切り替えることを特徴とする請求項1に記載の群管理制御システム。しかしながら、上記の手法では割当の際に、呼び登録情報やかご情報を考慮しているが、その他の外部環境、例えば気温や湿度といった情報を考慮して呼び登録に対して割当を行っているものではない。そのため、例えば真夏日と真冬日では同じ運行オペレーションを行うことになり、気温や湿度によってはかごに乗り合わせた利用者が不快に感じる場合がある。また、真夏日などに満員を避けた場合、かご自体は満員ではないため、戸閉が遅れたり、無駄に他階の乗場呼びに応答したりしてしまい、輸送効率が低下するおそれがある。そこで、本発明の実施形態は、交通需要や時間帯以外にも外部環境要因を考慮して運行オペレーションを行う群管理制御システムの提供を目的とする。上記目的を達成するために、本発明の実施形態に係る群管理制御システムは、建物内に設置される複数台のかごの運行を制御する群管理制御部と、前記建物内もしくは前記建物外に設置され、外部環境情報を取得する外部環境取得部と、前記群管理制御部が制御する前記複数台のかごの運行パターンを定める運行パラメータとして、予め定められる既存運行パラメータを含む複数の運行パラメータ保持し、前記外部環境取得部によって取得される外部環境情報に応じた前記運行パラメータを決定するパラメータ設定部と、を備え、前記群管理制御部は前記パラメータ設定部によって決定された運行パラメータを用いて前記複数の乗りかごを群管理制御することを特徴とする。以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。第1の実施形態図1は、本発明の第1の実施形態に係る群管理制御システムの構成を示すブロック図である。図2は、本発明の第1の実施形態に係る群管理制御システムによる制御を示すフローチャートである。図3aは、出勤時運転におけるかご内荷重値と戸開拘束時間の運行パラメータの標準設定値を示す表であり、図3bは、出勤時運転におけるかご内荷重値と戸開拘束時間の運行パラメータの特殊設定値を示す表である。図4aは、本発明の第1の実施形態に係るメンバシップ関数の気温に関するパラメータ設定値を示す表であり、図4bは、本発明の第1の実施形態に係るメンバシップ関数の湿度に関するパラメータ設定値を示す表である。図5aは、本発明の第1の実施形態に係る気温高に関するメンバシップ関数を示す模式図である。図5bは、本発明の第1の実施形態に係る気温適に関するメンバシップ関数を示す模式図である。図5cは、本発明の第1の実施形態に係る気温に関するメンバシップ関数を示す模式図である。図6aは、本発明の第1の実施形態に係る湿度高に関するメンバシップ関数を示す模式図である。図6bは、本発明の第1の実施形態に係る湿度低に関するメンバシップ関数を示す模式図である。図6cは、本発明の第1の実施形態に係る湿度に関するメンバシップ関数を示す模式図である。図7は、本発明の第1の実施形態に係る外部環境情報と運行パラメータの設定変更の関係を示す模式図である。まず、図1を用いて本発明の第1の実施形態に係る群管理制御システムの構成を説明する。図1に示すように、複数の乗りかご1には、各号機の運行を制御する単体制御部2が通信可能に接続されている。単体制御部2は図示しない伝送路を通じて、加速、走行、減速、停止などの信号を出力することにより、それぞれに対応する乗りかご1の運行を制御する。また、乗りかご1には図示しないかご内荷重検出装置が設置されており、検出されたかご内荷重情報は、伝送路を通じて単体制御部2に送信される。複数の乗りかご1それぞれの運行を制御する各単体制御部2は群管理制御装置3と接続されている。群管理制御装置3は各単体制御部2を統括して制御し、複数の乗りかご1の群管理制御を行っている。詳細は後述するが、群管理制御装置3には、単体制御部2に対して各種指令を出力する群管理制御部6、複数の運行パラメータを保持するパラメータ設定部7が備えられている。また群管理制御装置3には、それぞれが独立して設置される外部環境取得部5が接続されている。外部環境取得部5はエレベータが設置される建物内もしくは建物外に設置され、図示しない温度計、湿度計などを備えており、温度や湿度などの外部環境データを測定する。本実施形態においては、上述のように実際に温度や湿度などの外部環境データを測定するものとしたが、その他にも、図示しない伝送路、例えばインターネット回線を利用して、任意の日の天候や時間ごとの予想天気などの外部環境データを取得するものとしてもよい。またそれらを複数組み合わせるものとしてもよい。外部環境取得部5にて取得した外部環境データは、群管理制御装置3に送信されるように設定されている。次に、上述した群管理制御装置3に備えられている各部の構成及び動作について具体的に説明する。既述のように群管理制御装置3内には、群管理制御部6、パラメータ設定部7が備えられている。パラメータ設定部7は、出勤時運転等の際に用いる運行パラメータとして、デフォルトデータとして用いられる運行パラメータと、外部環境に応じて用いられる1つ又は複数の運行パラメータを保持している。パラメータ設定部7は、外部環境取得部5から入力される情報から、外部環境の状況を判定し、必要と判断した場合は外部環境の状況に応じたエレベータの運行パラメータを決定する。決定された運行パラメータは群管理制御部6に送信され、運行パラメータを受け取った群管理制御部6はその運行パラメータを利用して群管理制御を行う。次に、図2のフローチャートを用いて本実施形態に係る群管理制御システムの作用について説明する。本実施形態に係る群管理制御システムは、気温や湿度などの外部環境情報を用いて、群管理オペレーションに用いる運行パラメータを変更させるものである。本実施形態では変更させる運行パラメータの具体例として、出勤時運転による戸開拘束時間及び荷重設定値による戸開拘束時間を変化させる場合について説明する。もちろん、戸開拘束時間等だけでなく、他の設定値、例えば、満員荷重値等も外部環境情報によって変化させることが可能である。なお、本実施形態においては、通常時は標準設定として図3aに示すような運行パラメータに基づいて、基準階にてかご内荷重値に応じた戸開拘束を行っている。そして、特定時には外部環境情報に応じた特殊設定として、図3aの運行パラメータを図3bに示すような運行パラメータに設定を変更し、図3bの関係に基づいて基準階にてかご内荷重値に応じた戸開拘束を行うものとする。すなわち、運行パラメータが特殊設定時には、少ないかご内荷重で満員状態もしくは満員に近い状態であると判断するため、かご内への乗車人数が少ない場合でも、戸開拘束時間を短縮することができる。以下、具体的に説明する。まず、群管理制御部6は外部環境情報に応じた運行パラメータによる運行制御を行うか否かの判定を行うS1。群管理制御部6が当該判定を行うタイミングは、設定変更を行う運行パラメータによって異なる。例えば、割当の際に使用される満員荷重設定値のパラメータなど運行制御で常に使用されるパラメータの設定値変更は、常時又は定期的に外部環境情報に応じた運行パラメータの設定を行う。また、出勤時運転の際に使用される戸開拘束時間と荷重設定値との関係を示すパラメータなど特定のオペレーションで使用されるパラメータの設定値変更は、そのオペレーションの開始時に外部環境情報に応じた運行パラメータの設定を行う。つまり、本実施形態のステップ1においては、出勤時運転を行う場合か否かにより、外部環境情報に応じた運行パラメータによる運行制御を行うか否かの判定を行う。外部環境情報に応じた運行パラメータによる運行制御を行わないと判定した場合S1のNO、標準設定における運行パラメータに基づいた運転制御を継続するS2。外部環境情報に応じた運行パラメータによる運行制御を行うと判定した場合S1のYES、群管理制御部6はパラメータ設定部7に対し、外部環境情報に応じた運行パラメータの設定を行うよう指令を出力するS3。指令を受け取ったパラメータ設定部7は、外部環境取得部5が測定保持している外部環境情報を取得するS4。外部環境情報を取得したパラメータ設定部7は、取得した外部環境情報を基にして、現在の外部環境がどのような状態にあるのかを判定するS5。ここでいう外部環境の状態とは、気温や湿度などの状態を指す。パラメータ設定部7による外部環境状態の判定には、例えば以下のようなメンバシップ関数を用いる。上記の数1において、T0、T1、T2、T3は気温°Cを示し、任意に変更可能な値である。T0、T1は気温高に関する設定値であり、T2、T3は気温適に関する設定値である。また、tは外部環境取得部5によって測定される現在の気温を示す。上記の数2において、H0、H1、H2、H3は湿度を示し、任意に変更可能な値である。H0、H1は湿度高に関する設定値であり、H2、H3は湿度低に関する設定値である。また、hは外部環境取得部5によって測定される現在の湿度を示す。本実施形態においては、図4abに示すように所定の気温湿度を標準設定における運行パラメータとして定めるものとし、T0=20°C、T1=30°C、T2=20°C、T3=30°C、H0=20、H1=80、H2=20、H3=80とする。上記の数11~3すなわち気温高に関するメンバシップ関数を図表化したものが図5aに示す関数であり、数14~6すなわち気温適に関するメンバシップ関数を図表化したものが図5bに示す関数である。そして、数1全体を表したものが、図5cである。また、上記の数21~3すなわち湿度高に関するメンバシップ関数を図表化したものが図6aに示す関数であり、数24~6すなわち湿度低に関するメンバシップ関数を図表化したものが図6bに示す関数である。そして、数2全体を表したものが、図6cである。上記の数1に示すように、例えば気温高に関するメンバシップ関数において、T0よりも気温が低い場合は気温が高くないと判断するものとして、関数の算出値が0となる。そして、T1よりも気温が高い場合は気温が高いと判断するものとして、関数の算出値が1となる。一方、気温適に関するメンバシップ関数において、T2よりも気温が低い場合は気温が適度と判断するものとして、関数の算出値が1となる。そして、T3よりも気温が高い場合は気温が適度ではないと判断するものとして、関数の算出値が0となる。すなわち、図5cにおいて、現在の気温tを上記の数1に代入した場合に、各々のメンバシップ関数によって算出される値が最も大きくなる場合が現在の外部環境状況として判定される。数2でも同様に、例えば湿度高に関するメンバシップ関数において、H0よりも湿度が低い場合は湿度が高くないと判断するものとして、関数の算出値が0となる。そして、H1よりも湿度が高い場合は湿度が高いと判断するものとして、関数の算出値が1となる。一方、湿度低に関するメンバシップ関数において、H2よりも湿度が低い場合は湿度が低いと判断するものとして、関数の算出値が1となる。そして、H3よりも湿度が高い場合は湿度が低くないと判断するものとして、関数の算出値が0となる。すなわち、図6cにおいて、現在の湿度hを上記の数2に代入した場合に、算出される値が1に近い状態が現在の外部環境状況として判定される。以上より、現在の気温tを上記の数1に、現在の湿度hを上記の数2に当てはめた場合に、各々のメンバシップ関数によって算出される値が最も大きくなる場合すなわち、算出値が1に近い場合を現在の状況として扱うこととする。より具体的に説明する。外部環境取得部5によって測定された気温及び湿度の値が、それぞれ26°C、80であった場合を検討する。まず、気温が26°Cであることから、数12及び数15が適用されることになる。数12に示す関数にt=26を入力すると、0.6が算出され、数15に示す関数にt=26を入力すると、0.4が算出される。ここで、前提条件として、算出された値のうち、最も大きくなる場合を現在の状況として扱うことから、気温が26°Cの場合は気温が高と判定される。同様にして、湿度80の場合については数21及び数24が適用されることになる。すなわち、数21の関数の算出値は1となり、数24の関数の算出値は0となる。前記同様に、前提条件として、算出された値のうち、最も大きくなる場合を現在の状況として扱うことから、湿度が80の場合は湿度が高と判定される。以上により、パラメータ設定部7は、現在の外部環境状態として気温高、湿度高という状態を判定する。外部環境状態が判定されると、パラメータ設定部7は自ら行った外部環境状態の判定結果に基づいて、特殊設定における運行パラメータの設定を行うか否かを決定するS6。本実施形態においては、図7に示すように、気温と湿度の関係から出勤時におけるかご内荷重値と戸開拘束時間の運行パラメータの設定値を決定する。具体的には、斜線部に該当する場合は運行パラメータの設定値を特殊設定に変更する決定を行う。一方、斜線部に該当しない場合は、現在の標準設定における運行パラメータの設定値を維持する。図7に示す関係図は、具体的には以下のことを示す。1気温が高もしくは湿度が高の場合、かご内荷重値と戸開拘束時間の設定値を特殊設定とする。2気温が適であり、かつ湿度が適の場合、かご内荷重値と戸開拘束時間の設定値を標準設定とする。上記の規則は、予めパラメータ設定部7が保持しており、この規則にしたがって自らの外部環境状態の判定結果と上記規則に基づいて、出勤時運転におけるかご内荷重値と戸開拘束時間の運行パラメータの設定を特殊設定とするか否かを決定する。本実施形態においては、パラメータ設定部7が現在の外部環境状態として気温高、湿度高であると判定しているため、図7に示す斜線部に該当することになり、パラメータ設定部7は、特殊設定とすることを決定する。パラメータ設定部7が、出勤時運転における運行パラメータを特殊設定としないと決定した場合S6のNO、標準設定における運行パラメータに基づいた運転制御を継続するS2。一方、パラメータ設定部7が、出勤時運転における運行パラメータを特殊設定とすることを決定した場合S6のYES、特殊設定における運行パラメータを群管理制御部6に送信するS7。そして、群管理制御部6は受け取った運行パラメータに基づいてエレベータの運行を制御するS8。具体的には、本実施形態の場合は出勤時におけるかご内荷重値と戸開拘束時間の設定を図3aに示す値から図3bに示す値に変更し、この変更後の運行パラメータを用いてオペレーションの制御を行うものとする。ただし、外部環境情報に基づいて、エレベータの運行を特殊設定における運行パラメータによる運転制御としている場合に、運行パラメータの設定を特殊設定としないと決定した場合は、特殊設定による運転制御から標準設定における運行パラメータに基づいた運転制御に変更する。以上のようにして、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて、最適な運行パラメータを決定し、群管理制御部6がその運行パラメータによるオペレーションを実行することにより、本実施形態に係る群管理制御システムは外部環境の状況に応じた適切な運行制御を行うことができる。すなわち、本実施形態においては気温及び湿度が高い場合に、基準階におけるかご内荷重値と戸開拘束時間の設定を図3aに示す運行パラメータから図3bに示す運行パラメータに変更することにより、利用者の利便性を向上させることができる。つまり、気温及び湿度が高い場合、かご内の利用者は定格人数よりも少ない乗車人数であってもすぐに出発できるように、荷重設定値と戸開拘束時間との関係を再設定することになる。これにより、かご内利用者のサービス時間を短縮したり、かご周回時間を短縮したりすることができる。また、乗場利用者の待ち時間の短縮にも繋がる。第2の実施形態次に第2の実施形態について説明する。図8は、本発明の第2の実施形態に係る群管理制御システムの構成を示すブロック図である。図9は、本発明の第2の実施形態に係る群管理制御システムの制御を示すフローチャートである。図10は、本発明の第2の実施形態に係るデータベース部への保存フォーマットの一例を示す図である。図11は、本発明の第2の実施形態に係る学習部における処理を示すフローチャートである。図8に示すように本実施形態は、第1の実施形態に係る群管理制御装置3にデータベース部8と学習部9とをさらに備えるものである。本実施形態は、既述の第1の実施形態に係るパラメータ設定部7が外部環境情報を用いて設定した運行パラメータによるエレベータの運行制御が適切であるか否かを判定し、適切でないと判定した場合は、運行パラメータを予め定められる既存の設定値に戻すことを目的としている。また、特殊設定における運行パラメータが適切に使用されるように、学習によってメンバシップ関数内のパラメータを適切なものに変更することを目的としている。すなわち、既述の第1の実施形態における特殊設定から標準設定に運行パラメータを変更したり、学習によりメンバシップ関数内のパラメータを変更したりするものである。データベース部8は、群管理制御部6とパラメータ設定部7と接続され、パラメータ設定部7が外部環境の状況に応じた運行パラメータを決定し、群管理制御部6に送信した場合に、外部環境状況と送信した運行パラメータによる割当サービス性能とを関連付けて保存する。例えば、ある気温、湿度の外部環境状況下で、外部環境の状況に応じた1つの運行パラメータによる運行制御が行われている場合、その運行制御による割当サービス性能を保存する。割当サービス性能は、乗客の待ち時間や、乗車時間などのサービスの性能を指す。学習部9はデータベース部8に保存されている外部環境に応じた運行パラメータによる割当サービス性能と、外部環境に応じた運行パラメータによる運行を行っていない場合すなわちデフォルトデータとして用いられる運行パラメータを利用した場合の割当サービス性能を比較する。比較した結果、外部環境に応じた運行パラメータによる運行が通常の運行パラメータによる運行よりも割当サービス性能が悪化している場合、パラメータ設定部7によって決定される外部環境に応じた運行パラメータの決定方法を修正する。運行パラメータの決定方法の修正手法に関しては詳細を後述する。すなわち、群管理制御装置3に新たに備えられる学習部9は、パラメータ設定部7によるパラメータ設定が適切でないと判定される事態が続く場合に、パラメータ設定部7に設定されているパラメータ設定値を修正することを目的としている。以下、図9のフローチャートを参照にして具体的に説明する。図9に示すフローチャートでは、外部環境情報を用いて設定した運行パラメータによる運行制御の性能評価及び評価データの保存について示している。なお、本処理は、一定時間ごと、例えば5分ごとに実行される。まず、群管理制御部6は現在行っている運行制御における運行パラメータの設定値が特殊設定によるものか否かを判定するS1。特殊設定における運行パラメータによる運行制御を行っていないと判定された場合S1のNO、標準設定における運行パラメータによる運行制御を継続する。運行パラメータの設定値が特殊設定によるものと判定した場合S1のYES、群管理制御部6は特殊設定における運行パラメータによる運行制御のサービス性能を算出するS2。サービス性能の算出方法は特に限定しないが、サービス時間、未応答時間などを基準に算出する。なお、本処理が一定時間ごとに実行されることから、サービス性能の算出も一定時間、ここでは5分間での平均値を算出するものとする。サービス性能算出後、群管理制御部6は、外部環境情報を用いて設定した運行パラメータによる運行制御、すなわち特殊設定による運行制御によってサービス性能が改善したか否かを判定するS3。サービス性能の改善判定は、特殊設定による運行制御のサービス性能と、予めパラメータ設定部7に設定されているパラメータ設定値による運行制御、すなわち標準設定による運行制御のサービス性能とを比較することで行う。この標準設定による運行制御のサービス性能は、特殊設定による運行制御を行っていない場合に定期的に算出され、その算出結果を時系列順にデータベース部8に記憶している。そして、データベース部8に記憶されている標準設定による運行制御のサービス性能は必要な場合に応じて特殊設定による運行制御のサービス性能と比較するために参照される。両サービス性能を比較した結果、サービス性能の改善度は○、△、×の三段階で判定される。ここで、サービス性能の改善度を○、△、×の三段階で判定する手順について説明する。予めデータベース部8に保存されている標準設定による運行制御のサービス性能と、特殊設定による運行制御のサービス性能を比較した結果、特殊設定による運行制御のサービス性能が良いと判定された場合時間系の比較なので、値が小さい方が効果有と判定される、サービス性能改善効果があったものと判定される。このような場合、外部環境情報を用いた運行制御を行ったことにより、利用者に対するサービス性能サービス時間や未応答時間の改善が向上したことになる。改善度○サービス性能が向上した場合S3のYES、特殊設定による運行制御を行うことでサービス改善に効果があるものとして、データベース部8にパラメータ設定部7が取得している外部環境情報及びサービス改善度○の情報を送信するS4。一方、予めデータベース部8に保存されている標準設定による運行制御のサービス性能と、特殊設定による運行制御のサービス性能を比較した結果、特殊設定による運行サービス性能が良いとは判断されなかった場合S3のNO特殊設定によるサービス性能の値が小さくなかった場合、学習部9は、特殊設定による運行サービス性能が悪化しているか否かを判定するS5。運行サービス性能の悪化の判定は、この特殊設定による運行制御のサービス性能の値と、標準設定による運行制御のサービス性能の値との差分が、所定値α以上であるか否かによって判定する。所定値αは、いわゆる性能悪化の許容量を示すものであり、予め学習部9などに設定される固定値であるとする。パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定した特殊設定による運行制御のサービス性能と、標準設定による運行制御のサービス性能の値との差分が、所定値α未満であった場合には、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定した特殊設定による運行制御のサービス性能の悪化は誤差の範囲であると判定する。誤差の範囲であると判定した場合S5のNO、特殊設定による運行制御を行うことでサービス改善度が悪化しているとはいえないものとして、データベース部8にパラメータ設定部7が取得している外部環境情報及びサービス改善度△の情報を送信するS6。一方、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定した特殊設定による運行制御のサービス性能と、標準設定による運行制御のサービス性能の値との差分が、所定値α以上であった場合には、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定した特殊設定による運行制御のサービス性能が悪化許容量を超えているものと判定する。特殊設定による運行制御のサービス性能が悪化許容量を超えていると判定した場合S5のYES、特殊設定による運行制御を行うことでサービス改善度が悪化しているものとして、データベース部8にパラメータ設定部7が取得している外部環境情報及びサービス改善度×の情報を送信するS7。このような場合は、利用者の利用状況等による影響ではなく、パラメータ設定自身に問題があったものとして、パラメータ設定部7は特殊設定における運行パラメータを破棄しS8、予めパラメータ設定部7に設定されている標準設定による運行パラメータを用いて運行制御を行うS9。これにより、サービス性能が悪化した特殊設定による運行制御を取りやめ、サービス性能の改善を試みる。また、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定した特殊設定における運行パラメータではサービス性能改善が見込まれないとして、データベース部8にパラメータ設定部7が取得している外部環境情報及びサービス性能改善が見込まれない旨の情報を送信する。以上のように図9のフローチャートに示す、外部環境情報を用いたパラメータ設定の性能判定により、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定した特殊設定における運行パラメータにサービス性能改善効果があるか否かを判定し、その判定結果をデータベース部8に保存する。データベース部8には図10に示すようなフォーマットで保存され、外部環境情報本実施形態においては、気温湿度と時刻データ及び測定時のサービス改善情報を関連付けて保存する。群管理制御装置内3内の学習部9は、データベース部8に保存された前述のデータを元に学習を行い、パラメータ設定部7に保存されているメンバシップ関数内のパラメータを調整する。以下、図11に示すフローチャートを用いて具体的に説明する。まず、現在使用しているメンバシップ関数から、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定される特殊設定における運行制御を行うか否かの判断基準になっている閾値、すなわち、標準設定における運行制御から特殊設定における運行制御を行うと判断する際の基準となる気温湿度の閾値を算出するS1。本実施形態においては既述のメンバシップ関数から、温度の閾値が25°C、湿度の閾値が50であると算出される。次に、算出された各閾値が現在のエレベータの運行に最適であるか否かを判定する。最適であると判定される場合は、特に閾値を変更することなくエレベータの運行制御を行い、一方、最適でないと判定された場合は、閾値を適切に変更し、メンバシップ関数を最適なものに修正する。以下、温度についてのメンバシップ関数に関して具体的な判定手法について説明する。まず、学習部9はデータベース部8に保存された外部環境情報とその外部環境情報に関連付けられたサービスの改善結果について現在の閾値25°Cの近傍範囲内におけるサービス性能悪化率を算出するS2。ここでいう、近傍範囲とは、例えば現在の閾値を境に±2°Cの範囲とし、学習部9はこの範囲内におけるサービス改善結果について取得する。サービス性能悪化率は、現在の閾値を境として2分割される、それぞれの範囲における全測定数のうち、改善度×の測定数を算出し、その範囲における全体の測定数のうちの改善度×の割合を算出することによりサービス性能悪化率を算出することができる。そしてサービス悪化率に基づいて、メンバシップ関数の修正を行うか否かが判定されるS3。このとき、各範囲におけるサービス性能悪化率に大きな差が存在しない場合S3のNO、例えば、差が5以内である場合は、現在使用しているメンバシップ関数に問題はなく、パラメータ設定部7が適切に外部環境情報を判定しており、学習部9がメンバシップ関数を修正する必要はないとして、処理を終了する。一方、学習部9にてメンバシップ関数の修正が必要であると判断された場合S3のYES、適切な閾値を算出し、従来の閾値から修正後の閾値に変更することによってS4、メンバシップ関数の修正を行うS5。ここで、仮に図12に示すように、23~25°Cの範囲におけるサービス性能悪化率a1=50、25~27°Cの範囲におけるサービス性能悪化率a2=10となったとする。閾値の変更方向については、前述のサービス性能悪化率の低い方に移動するものとし、修正後の閾値x ́は以下の数3に示すようになる。上記の式において、a1、a2は各範囲におけるサービス性能悪化率を示し、bは閾値を基準とした分割範囲、xは修正前の閾値を示す。本実施形態においては、a1=0.5、a2=0.1、b=2、x=25であることから、それぞれの値を上記の数3に代入する。その結果、x ́=25.4°Cとなる。修正後の閾値x ́が算出された後、学習部9は前記の数1、数2に示すメンバシップ関数の変更を行う。本実施形態では、このメンバシップ関数の変更を簡易なものにするため、設定値の1つであるT0を修正するものとする。修正後のT0は例えば以下の式により決定する。上記の数4は、数1及び数2に示す関数を用いることで導き出せる関数である。すなわち、数1=数2、かつt=x ́=25.4として、数4が導かれる。数4からT0≒21.5となり、この値を数1及び数2に代入することで、外部環境情報を判断するためのメンバシップ関数の変更を行う処理が終了する。メンバシップ関数の変更を終えると学習部9は変更後のメンバシップ関数をパラメータ設定部7に送信するS6。当該処理は、設定される閾値ごとに修正がなされる。すなわち、本実施形態においては、温度の他に湿度についての閾値の修正処理が実行される。また、当該処理は定期的に実行され、学習部9による学習により適切な閾値が決定するまで修正が繰り返される。定期的に修正処理を行わなければ、適切な閾値が決定しない理由としては、図12に示すように、サービス性能悪化率の収集範囲を限定して同外処理を行っているため、本来大きく閾値を変更しなければならない場合であっても、1回の処理では、閾値を基準とした分割範囲=bまでしか変更されないためである。しかし、繰り返し処理を実行することで、閾値自体が変更されていくため、徐々に適切な閾値に近づき、最終的に適切な閾値が決定されることになる。以上により、本実施形態によれば、パラメータ設定部7が外部環境情報に基づいて設定した特殊設定における運行パラメータを用いて運行制御を行った場合のサービス改善度を判定し、特殊設定による運行制御を行った結果サービス性能が悪化している場合には、特殊設定による運行パラメータを破棄して、予めデータベース部8に保存されている標準設定による運行制御を行うことで、サービス性能悪化による影響を最小限に抑えることができる。また、特殊設定における運行制御を行った場合の外部環境情報及びそのときのサービス改善情報をデータベース部8に保存し、学習に用いることで、パラメータ設定部7内で使用するメンバシップ関数のパラメータを調整することができる。これにより、パラメータ設定部7は、取得した外部環境情報に適したパラメータを用いて運行制御をすることが可能となる。