"複数台の乗りかごのうち、前記行先階登録装置の操作により登録された行先階に応答する乗りかごを、制御指標が異なる複数の群管理制御手法のいずれかにより割り当てる割当制御部と、前記乗りかごの運行状況から前記群管理制御手法の性能評価を実施する性能評価部と、前記性能評価部による性能評価結果に基づいて、乗客の輸送効率を含む複数の制御指標がともに所定の条件を満たすように、任意の時間帯と当該時間帯に適用する群管理制御手法との関係を示すエレベータ運行スケジュールを設定するスケジューリング部と、前記スケジューリング部により設定したスケジュールに従って、現在時刻の属する時間帯に応じて前記群管理制御方法の切替えを行う制御切替部とを備えたことを特徴とするエレベータ。前記群管理制御手法は、乗客の輸送効率を制御指標とする制御手法、および前記乗りかごの運行時の消費電力を制御指標とする制御手法を含むことを特徴とする請求項1に記載のエレベータ。前記群管理制御手法は、複数台の乗りかごのうち所定の台数の乗りかごの運行を停止させて待機状態とさせる制御手法を含むことを特徴とする請求項1に記載のエレベータ。前記群管理制御手法に適用される時間帯について前記需要判別部により得た需要量と、前記群管理制御手法に適用される時間帯の修正候補について前記需要判別部により得た需要量とをもとに、前記群管理制御手法に適用される時間帯を前記修正候補の時間帯に決定する区間決定部をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載のエレベータ。前記性能評価部により得た評価結果が、乗客の輸送効率の良さに関わる所定の条件を満たしていない場合に、前記スケジューリング装置によって定められた群管理制御手法のうち、現在時刻に対応する群管理制御手法の適用を中止して、前記輸送効率の良さに関わる前記条件を満たすような群管理制御手法を適用する評価結果監視部をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載のエレベータ。近年、エレベータ制御に対する要求の多様化により、ただ単純に乗りかごを乗客の待つ乗り場もしくは目的階に早く到着させてサービス性能を向上させるだけでは、そのニーズに応えきれない状況となってきている。その要求の最たるものが省エネ性であり、サービス性能を低下させずに消費電力を削減するような動作が求められる。上記要求を同時に満たす為には、基本性能であるサービス性能以外の要求を満足することと、当該基本性能を満足することを両立させなければならないが、エレベータの乗りかごを最適に割り当てる最適制御においては、これらの目標を達成する為の制御指標のベクトルが必ずしもに一致するとはいえず、省エネ性などを加味するとエレベータ自身の基本性能が低下することが懸念される。このような状況においては、エレベータの割当アルゴリズムや制御目標を、現在の建物の状況に応じて適時切替ることでサービス性を向上させるべきシーン、またそれ以外の目的を達成することが可能なシーンといった、複数種類のシーンごとに見合ったエレベータサービスを提供することが考えられる。しかしながら、現在の建物の状況とそれに見合った割当アルゴリズムなどを瞬間的に判断することは現在の技術では難しく、また計算リソースなどを考慮すると現実的とはいえない。本発明が解決しようとする課題は、乗りかごの運転状況に応じて群管理制御手法を適切に適用することが可能になるエレベータを提供することにある。実施形態によれば、複数台の乗りかごのうち、前記行先階登録装置の操作により登録された行先階に応答する乗りかごを、制御指標が異なる複数の群管理制御手法のいずれかにより割り当てる割当制御部と、前記乗りかごの運行状況から前記群管理制御手法の性能評価を実施する性能評価部と、前記性能評価部による性能評価結果に基づいて、乗客の輸送効率を含む複数の制御指標がともに所定の条件を満たすように、任意の時間帯と当該時間帯に適用する群管理制御手法との関係を示すエレベータ運行スケジュールを設定するスケジューリング部と、前記スケジューリング部により設定したスケジュールに従って、現在時刻の属する時間帯に応じて前記群管理制御方法の切替えを行う制御切替部とをもつ。以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。第1の実施形態まず、第1の実施形態について説明する。図1は、第1の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムの構成例を示すブロック図である。図1に示すように、第1の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムは、複数台の乗りかご1、それら個々の乗りかご1の動作を制御するエレベータ制御装置2と、応答すべき階をエレベータ制御装置2に指示する群管理制御装置3を備える。図1では、2台の乗りかご1A,1Bおよびそれぞれに対応するエレベータ制御装置2A,2Bを図示しているが、乗りかごおよび、当該乗りかごのそれぞれに対応するエレベータ制御装置の数は制限されない。以下、必要に応じて、乗りかご1A,1Bを単に乗りかご1と称し、エレベータ制御装置2A,2Bを単にエレベータ制御装置2と称する。また、各階床のそれぞれには、乗場呼びボタンが設けられる。図1では、2つの階床のそれぞれの乗場呼びボタン4A,4Bが示され、以下、これらを必要に応じて単に乗場呼びボタン4と称する。このエレベータの機械室には巻上機が設けられる。乗りかご1は、巻上機の回転軸に設けられたシーブおよびそらせシーブに巻き掛けられたメインロープを介して吊り合い重りと連結される。乗りかご1は、巻上機の駆動によるシーブの回転に伴い、シーブとメインロープの間の摩擦力により吊り合い重りとともに昇降路内を互いに上下反対方向に昇降する。乗りかご1の下部には荷重検出装置13が設置される。図1では、乗りかご1Aの荷重検出装置13A、および乗りかご1Bの荷重検出装置13Bが示され、以下、これらを必要に応じて単に荷重検出装置13と称する。荷重検出装置13は、テールコードを介して自号機のエレベータ制御装置2と接続される。荷重検出装置13は、差動トランスやギャップセンサ等で構成され、荷重信号算出用の電圧信号をテールコードを介してエレベータ制御装置に出力する。群管理制御装置3は、割当制御部5、性能評価部6、評価結果記録装置7、スケジューリング部8、需要判別部9、制御手段切替部11を有する。割当制御部5は、性能評価部6、エレベータ制御装置2に接続される。性能評価部6は、評価結果記録装置7に接続される。評価結果記録装置7は、例えば不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、スケジューリング部8に接続される。スケジューリング部8は制御手段切替部11に接続される。制御手段切替部11は、割当制御部5に接続される。また、乗場呼びボタン4、エレベータ制御装置2は、需要判別部9に接続される。各階の乗り場にて乗客が乗場呼びボタン4を押下すると、その乗り場での呼び信号が群管理制御装置3の割当制御部5に与えられる。割当制御部5は、この呼び信号を受けると、各号機のエレベータ制御装置2から該当号機の乗りかご1の走行状態及びかご呼び情報を取得して、所定の割当アルゴリズム群管理制御手法にしたがって乗りかご2に対する割当評価を行い、最も評価値の高いかご、つまり、該当する乗り場へ接近中等効率よくかつ早く乗り場に向かわせることのできるかごを乗り場呼びに応答させるべく、該当するエレベータ制御装置2に対して乗り場呼び割当信号を出力する。エレベータ制御装置2は、乗り場呼び割当信号を受けることにより、自号機が管理している乗りかご1を乗り場呼びがなされた乗り場に移動させる。本実施形態では、群管理制御装置3の割当制御部5は、制御指標の異なる複数の割当アルゴリズムのいずれかにしたがって、建物の状況に応じた割当制御を実施する機能を有する。制御指標の異なる、つまり制御の目的が異なる複数の割当アルゴリズムがある場合、それらのうちどの割当アルゴリズムを用いて乗りかご1の最適な割り当てを実施するのが現在の状況に則しているかを群管理制御装置が判断することは非常に困難であり、また大規模な処理を要する。装置の計算リソースが有限であり、リアルタイム性が求められる乗りかご割当制御において、適切な割当アルゴリズムを適時算出して乗りかごの割当を実施する事は非現実的であり、有効な手段とはいえない。本実施形態におけるエレベータ群管理制御システムのスケジューリング部8は、時間帯毎に適用するに見合った割当アルゴリズムの制定、つまりスケジューリングを予め行なっておき、このスケジュールに則して割当アルゴリズムを切り替えながら群管理制御を実施する。この割当アルゴリズムを切替えるためのエレベータ運行スケジュール情報は、時刻表のような形式でスケジューリング部8の内部メモリに記憶される。このエレベータ運行スケジュール情報には、任意に区切られた時間毎に適用すべき割当アルゴリズムが記載されている。図2は、第1の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムによるエレベータ運行スケジュールの一例を表形式で示す図である。エレベータ運行スケジュール情報は、複数のスケジュールパターンでなる。図2にはスケジュールパターンP1、P2、P3、...、PNが示される。これらのスケジュールパターンのそれぞれは、時刻以外の要因に応じて区分されたスケジュールパターンである。時刻以外の要因としては曜日が挙げられる。この場合、曜日毎にスケジュールパターンがスケジューリング部8に記憶される。また、曜日に限らず、さらに細かく、月や季節、天候、温度などによって区分したスケジュールパターンを設けてもよく、区分の形態は特に制限されない。また、図2に示したそれぞれのスケジュールパターンは、所定の時間帯毎に適用すべき割当アルゴリズムを示す情報を有する。図2に示した例では、スケジュールパターンP1は、0:00から6:00までの時間帯に適用するアルゴリズムA、6:00から7:30までの時間帯に適用するアルゴリズムB、7:30から10:00までの時間帯に適用するアルゴリズムC、10:00から11:30までの時間帯に適用するアルゴリズムB、11:30から13:30までの時間帯に適用するアルゴリズムD、13:30から17:00までの時間帯に適用するアルゴリズムB、17:00から19:00までの時間帯に適用するアルゴリズムE、19:00から24:00までの時間帯に適用するアルゴリズムAを管理する。群管理制御装置3の制御手段切替部11は、群管理制御装置3が内蔵時計などにより認識している現在時刻と、このスケジューリング部8が記憶するスケジュールパターンとを照合し、現時点で適用すべき割当アルゴリズムを示す情報をスケジューリング部8から読み出して、この読み出した情報を割当制御部5に対して送信する。割当制御部5は、制御手段切替部11から送信された割当アルゴリズムの情報に応じて、適用する割当アルゴリズムを切替えて、この切り替えた割当アルゴリズムにしたがって乗りかご1の配車を制御する。群管理制御装置3の需要判別部9は、エレベータに備えられる複数のセンサや入力装置が認識した情報をもとに、利用客の需要量を判別し、この判別結果を評価結果記録装置7に記録する。入力装置としては、乗場呼びボタン4や乗りかご1内にあるかご呼びボタンが挙げられ、センサとしては荷重検出装置13などが挙げられる。需要判別部9は、これらの機器から得た情報を元に、現時刻での建物の乗客の発生率などを計算し、この計算結果をもってエレベータ利用客の需要量とする。群管理制御装置3の性能評価部6は、乗りかご1の運行状況から、その時に適用された割当アルゴリズムの性能評価を実施し、この評価結果を評価結果記録装置7に記録する。具体的には、性能評価部6は、乗場呼びに対する性能評価項目として、発生した乗場呼びに割当られたかごが応答するまでの時間、つまり乗客の待ち時間、もしくはかごの未応答時間を使用する。ただし、この評価項目を統計的にどう扱うかで実際に使用する評価項目は多岐にわたる。例えば、性能評価部6は、乗客の待ち時間を平均化した平均待ち時間平均未応答時間や、待ち時間の最大値あるいは分散値、待ち時間が定めた基準を超過した長待ちが発生した比率である長待ち率などを使用し、多角的に性能評価を実施する。待ち時間に関するこれらの評価項目は、乗客の輸送効率の良さに関わるものであり、エレベータのサービス性能そのものを表すため、ここでは基本性能評価項目と呼称する。また、この基本性能評価項目として、一般的によく用いられる平均待ち時間と、待ち時間の分散値にて説明を行なう。次に、群管理制御装置3のスケジューリング部8が割当アルゴリズムの切替えスケジュールであるエレベータ運行スケジュールを作成する方法について説明する。ここで、制御指標の異なる複数の割当アルゴリズムがあったとする。群管理制御装置3は、作成されたスケジュールに従って割当アルゴリズムを切替えながら割当制御を実施する。ただし、これらの割当アルゴリズムは、先に述べた群管理制御の基本性能評価項目以外の評価項目以降、特殊性能評価項目と呼称するを改善することも制御目標の一つとしており、改善性能は既知であるとする。制御手段切替部11によって切替えられる複数の割当アルゴリズムとしては、乗りかごの応答性能、つまり乗客の輸送効率を制御指標とする割当アルゴリズムと、エレベータの消費電力を制御指標とする割当アルゴリズムとが挙げられる。本実施形態では、乗りかごの応答性能を制御指標とする割当アルゴリズムを通常割当アルゴリズムと呼称する。また、エレベータの消費電力を制御指標とする割当アルゴリズムを省エネ割当アルゴリズムと呼称する。群管理制御装置3の割当制御部5は、通常割当アルゴリズムを適用する場合では、一般的な群管理制御において実施されるように、サービス性能、つまり先に述べた基本性能評価項目を評価指標として用い、この評価指標が向上される状態になるように、前述のように発生した乗場呼びに対して乗りかごの割当を実施する。また、割当制御部5は、省エネ割当アルゴリズムを適用する場合には、乗りかご1が走行する際に使用する電力消費が少なくて済むように、乗りかご1の割当を実施する。これらの割当アルゴリズムについては、上述の通常割当アルゴリズムや省エネ割当アルゴリズムに限らず、従来存在する割当アルゴリズムを採用すればよく、どのような割当アルゴリズムを採用しても、割当アルゴリズムの切り替えによる特徴を損なうことはない。また、本実施形態では、割当アルゴリズムとして、乗りかご1を待機状態にする制御を含む。この制御は、エレベータの輸送能力が過剰な場合、または、ある乗りかご1のサービスを停止してもエレベータ性能に大きな影響を与えないような場合に、任意の乗りかご1を待機状態とさせることで、不必要な電力消費を避ける制御である。ここでは、このように乗りかご1を待機状態とさせ、不必要な電力消費を避ける割当アルゴリズムをかご待機制御と称する。この場合、群管理制御装置3は、通常割当アルゴリズムによる割当制御、省エネ割当アルゴリズムによる割当制御の切り替え、および、これらのアルゴリズムにかご待機制御を組み合わせて形成される群管理制御のモードを有する。ここで、これらのモードを次のように呼称する。通常割当アルゴリズムが適用されている場合の群管理制御のモードを通常割当制御モードNMM自然数と称し、省エネ割当アルゴリズムが適用されている場合の群管理制御のモードを省エネ割当制御モードSMM自然数と称する。上述の自然数Mは、群管理制御装置3で制御される乗りかごグループのうち、現在稼動中である、すなわちかご待機制御によって待機状態にはなっていない乗りかご1の台数を示す。仮に、全かご台数が4台であって、全ての乗りかごが稼動中であり、通常割当アルゴリズムが適用されている場合の群管理制御のモードの名称はN4となる。また、同じく通常割当アルゴリズムが適用されており、全かご台数が4台であって、かご待機制御によって1台が待機状態とされていて稼働台数が3台である場合の群管理制御のモードの名称はN3となる。また、省エネ割当アルゴリズムが適用されており、全かご台数が4台であって、この4台のうち3台が待機状態となっており、稼動台数が1台であれば、群管理制御モードの名称はS1となる。図3は、第1の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムにより適用する割当アルゴリズムの管理情報の一例を表形式で示す図である。図3に示した情報は、先の説明で述べた特殊性能評価項目、つまりここでは省電力性能のこととなるが、省電力性能の高い順に群管理制御のモード割当アルゴリズムの種別を序列を用いて表した割当制御モード管理情報である。この情報は制御手段切替部11の内部メモリに記憶される。割当制御モード管理情報における序列の数字も最も小さいモードは省電力性能が最も高いモードである。また、割当制御モード管理情報における、序列の数字も最も大きいモードは省電力性能が最も低いモードである。図3に示すように、割当制御モード管理情報における序列が1のモードはS1であって、省電力性能が最も高いモードである。また、序列が2のモードはN1で、序列が3のモードはS2で、序列が4のモードはN2で、序列が5のモードはS3で、序列が6のモードはN3で、序列が7のモードはS4である。そして、割当制御モード管理情報における序列が8のモードはN4であり、省電力性能が最も低いモードである。乗りかごの稼働台数が同じである場合は、通常割当アルゴリズム適用時よりも省エネ割当アルゴリズム適用時の方が省電力性能が高いので、割当制御モード管理情報における序列の数字が小さい。また、図3に示した割当制御モード管理情報における序列は、待機状態となる乗りかごが1台増えると、その省電力性能は、割当アルゴリズムの性能差以上に劇的に向上すると仮定したものである。これらについては、実際に適用する割当アルゴリズムの性能により割当制御モード管理情報における序列の高低が変化する可能性があるが、ここでは、割当制御モード管理情報において序列が定められていれば説明の一般性を損なわないので、上記の序列にしたがって以下の説明を行なう。また、エレベータのサービス性能を表す基本性能評価項目としては、前述のように平均待ち時間と当該待ち時間の分散値とが挙げられる。ここでは、満足する必要がある基本性能評価項目の基準値を性能評価部6の内部メモリが記憶する。性能評価部6は、平均待ち時間に対しては、例えば基準値を30秒といったように設定し、測定した評価値である平均待ち時間が基準値である30秒以下であった場合に基本性能評価項目の平均待ち時間の基準を満足していると判断する。図4は、第1の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムによる群管理制御に係る目標性能領域の一例を示す図である。図4では、平均待ち時間の基準値をαとし、待ち時間の分散値の基準値をβとし、平均待ち時間と横軸とし、待ち時間の分散値を縦軸とした場合の目標性能領域を示す図である。基本性能評価項目が満足されている場合とは、現在適用した割当アルゴリズムの評価結果が、図5に示した目標性能領域内に入っている状態である。つまり、現在適用した割当アルゴリズムの評価結果で示される平均待ち時間が基準値α以下であって、現在適用した割当アルゴリズムの評価結果で示される、待ち時間の分散値が基準値β以下であれば、当該評価結果が目標性能領域内に入っている状態となる。本実施形態では、現在適用した割当アルゴリズムの評価結果が目標性能領域内に入っているという条件を一種の制約として扱い、この制約を満たす運転モード割当アルゴリズムの内、特殊性能評価項目、つまり消費電力量が最も少なくなる割当アルゴリズムを選択して適用することで、エレベータのサービス性能を基準値以上で満足しながら、別の性能を容易に向上させる事が出来る。次に、群管理制御装置3が割当アルゴリズムを選択する方法について説明する。スケジューリング部8により定められるエレベータ運行スケジュールの各区間終了時に、その区間に適用されている割当アルゴリズムを性能評価部6が評価する。スケジューリング部8は、この評価結果により、次回、例えば翌日以降の同じ時間帯での運転時に同じ割当アルゴリズムを適用するか、それとも別の割当アルゴリズムを適用するかを判断する。この時の評価において、その割当アルゴリズムの適用可否を判断する基準は、上述の基本性能評価項目が満たされているか、すなわち現在の基本性能評価項目の値が図4に示した目標性能領域に入っているか否かになる。但し、基本性能評価項目の値が目標性能領域外になったからといって、スケジューリング部8が記憶するエレベータ運行スケジュールを都度書き換えるというのは、割当アルゴリズムの変移が激しくなり過ぎるので、有効とはいえない。例えば、同じ時間帯で基本性能評価項目の値を複数回評価した際に、ある割当アルゴリズムを適用している状況で10回の評価中8回は基本性能評価項目の値が目標性能領域を満足している場合は、評価項目の値が目標性能領域外となってしまった残りの2回については突発的な需要の変化があったか、もしくは、この割当アルゴリズムの基本性能評価項目の値が目標性能領域の境界付近に存在するような状態で、統計的なばらつきにより基本性能評価項目の値がたまたま目標性能領域から少しはみ出てしまったと考えるのが自然である。よって、ここでは、スケジューリング部8は、性能評価部6による複数回の評価結果をもとにした、基本性能評価項目の値が目標性能領域に入った割合を以って、現時点で適用している割当アルゴリズムが基本性能評価項目の性能を満たすか否かを判断する。ここで、基本性能評価項目の値が目標性能領域に入った割合を基準値達成率と呼称する。スケジューリング部8は、この基準値達成率がある定めた範囲内、例えば75以上85以下といった範囲内にあれば、基本性能評価項目の性能が満足されているとし、次回の同じ時間帯での運転時も同一の割当アルゴリズムを適用すべきと判断する。逆に、スケジューリング部8は、この基準値達成率がその範囲外にあれば、次回の同じ時間帯での運転時は、基準値達成率が範囲内となるような異なる割当アルゴリズムが適用されるように、エレベータ運行スケジュールを書き換える。スケジューリング部8は、この時の割当アルゴリズムの選出においては、図4に示した、特殊性能評価項目の改善性能に関わる割当制御モード管理情報における序列を使用する。この時、スケジューリング部8は、基準値達成率がその満たすべき範囲の上限値を超えたか下限値を下回ったかによって、次回の同一時間帯で適用する割当アルゴリズムを変更するか否かを判断する。具体的には、スケジューリング部8は、基準値達成率が前述した範囲の上限値を超えた場合は、基本性能評価項目の性能が十分に満足され、余裕がある状態、つまり稼働台数を減らしてもよい状態であるとみなして、割当制御モード管理情報における序列が一つ高い数字が1つ小さい割当アルゴリズム、つまり特殊性能評価項目の評価値がより良いとされる割当アルゴリズムを次回の同じ時間帯に適用する割当アルゴリズムとして選出する。また、スケジューリング部8は、逆に、基準達成率が前述した範囲の下限値を下回った場合は、基本性能評価項目の性能が不十分であり、特殊性能評価項目を重視すべきではない状況であると考える。よって、この場合は、スケジューリング部8は、割当制御モード管理情報における序列の一つ低い数字が1つ大きい割当アルゴリズムを次回の同じ時間帯で適用すべき割当アルゴリズムとして選出する。次に、エレベータ運行スケジュールの更新の手順を説明する。図5は、第1の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムによる割当アルゴリズムの切り替え処理の手順の一例を示すフローチャートである。まず、性能評価部6は、エレベータ運行スケジュール上の同一時間帯において基本性能評価項目の値である、平均待ち時間および待ち時間の分散値をそれぞれ複数回計算しステップA1、割当アルゴリズム適用後の基準値達成率を平均待ち時間および待ち時間の分散値をそれぞれについて計算し、この計算結果を評価結果記録装置7に記録するステップA2。スケジューリング部8は、この記録された基準値達成率が所定の範囲内であればステップA3のYES、次回の運転時の同じ時間帯でも同じ割当アルゴリズムを適用すべきと判断し、内部メモリに記憶するエレベータ運行スケジュールの更新は行なわず、処理を終了する。逆に、スケジューリング部8は、ステップA2で計算した基準値達成率が所定の範囲外であってステップA3のNO、範囲の上限値を超える場合ステップA4のYES、すなわち基本性能評価項目において十分に性能が満足できている場合は、現在適用している割当アルゴリズムが割当制御モード管理情報における序列の最上位でなければステップA5のNO、図4に示した、割当アルゴリズムの改善性能にかかる割当制御モード管理情報における序列の数字が1つ上の割当アルゴリズムを次回の同じ時間帯での割当アルゴリズムとして適用すべきと判断し、内部メモリに記憶するエレベータ運行スケジュールの更新するステップA6。また、スケジューリング部8は、ステップA2で計算した基準値達成率が所定の範囲外であってステップA3のNO、範囲の上限値を超える場合ステップA4のYESで、現在適用している割当アルゴリズムが割当制御モード管理情報における序列の最上位である場合ステップA5のYES、次回の同じ時間帯での割当アルゴリズムの変更は行なわないと判断し、処理を終了する。また、スケジューリング部8は、ステップA2で計算した基準値達成率が所定の範囲外であってステップA3のNO、範囲の下限値を下回った場合ステップA4のNO、すなわち基本性能評価項目において十分な性能が満足できていなかった場合は、現在適用している割当アルゴリズムが割当制御モード管理情報における序列の最下位でなければステップA7のNO、図4に示した、割当アルゴリズムの改善性能にかかる割当制御モード管理情報における序列の数字が1つ下の割当アルゴリズムを次回の同じ時間帯での割当アルゴリズムとして適用すべきと判断し、内部メモリに記憶するエレベータ運行スケジュールの更新するステップA8。また、スケジューリング部8は、ステップA2で計算した基準値達成率が所定の範囲外であってステップA3のNO、範囲の下限値を超える場合ステップA4のNOで、現在適用している割当アルゴリズムが割当制御モード管理情報における序列の最下位である場合ステップA7のYES、次回の同じ時間帯での割当アルゴリズムの変更は行なわないと判断し、処理を終了する。以上のように、第1の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムでは、予め定めたエレベータ運行スケジュールに割当アルゴリズムを切り替えることで、群管理制御装置3における多大な計算リソースを要することなく、状況に応じた割当アルゴリズム切替を実現することができる。また、適用した割当アルゴリズムの性能評価をスケジュ一ル区間ごとに実施し、ある時間帯に適用した割当アルゴリズムが一定基準を満足している目標性能領域による、基本性能評価項目の基準率達成率が所定の範囲外である場合には、特殊性能評価項目の改善性能の序列を示す割当制御モード管理情報を用いて、次回の同じ時間帯に異なる割当アルゴリズムを適用し、これを繰り返すことにより、エレベータ運行スケジュールにおける、時間帯において適用すべき割当アルゴリズムの更新を容易に実現することが可能となる。つまり、エレベータの輸送能力向上以外の要求が生じるような場合において、エレベータのサービス性能に対し一定基準を制約として設け、その基準範囲内において、その他の要求に応えるように制御方法を定めることで、例え要求が背反するような場合においても、問題を大規模化することがなくなる。これにより、基本性能以外の要求を満足することと、基本性能を満足することを両立させなければならない場合、現在の建物の状況に応じて割当アルゴリズムを適時切替えることで、サービス性能を向上させるべきシーン、また、それ以外の目的を達成することが可能である、状況にに見合ったエレベータサービスを提供することが可能である。第2の実施形態次に、第2の実施形態について説明する。なお、以下の各実施形態におけるエレベータ群管理制御システムの構成のうち図1に示したものと同一部分の説明は省略する。図6は、第2の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態では、群管理制御装置3は、第1の実施形態と比較して区間決定部10をさらに有する。区間決定部10は、需要判別部9とスケジューリング部8との間に接続される。区間決定部10は、需要判別部9から得た需要量を監視し、この需要量の変化の大小により需要量の傾向を推定することで、スケジューリング部8が記憶するエレベータ運行スケジュールの時間帯の区間を変化させるための機能を有する。例えば、図2に示すように、スケジューリング部8が記憶するエレベータ運行スケジュールのスケジュールパターンP1において、0:00から6:00までの時間帯に対してはアルゴリズムA、6:00から7:30までの時間帯に対してはアルゴリズムBといったように、各時間帯のそれぞれに割当アルゴリズムが適用されるエレベータ運行スケジュールがあったとする。この時、0:00から6:00までの区間と、6:00から7:30までの区間とを分割する、つまり連続する区間の境界である6:00という時刻がある。図2に示した例では、7:30、10:00、11:30、13:30、17:00、19:00といった時刻も、連続する区間の境界の時刻となっている。この時刻については、建物データや予測需要などをもとに予め人為的に定めたものである。第1の実施形態で述べた通り、これらの時刻によって定められるスケジュール区間に対して、複数種類のうちいずれかの割当アルゴリズムを適用することになるが、建物の交通需要の状態によっては、割当アルゴリズムが適用される区間である、エレベータ運行スケジュール上の時間帯の開始時刻から終了時刻までの時間が最適であるとは限らない。本実施形態では、群管理制御装置3は、エレベータ運行スケジュール上の時間帯の開始時刻から終了時刻までの時間を建物の実際の交通需要に応じて変化させることで、エレベータ運行スケジュール上の時間帯およびこの時間帯に適用する割当アルゴリズムを最適なものにする。ここで、エレベータの需要量は、かご内荷重を用いて表す。各乗りかご1が出発前に戸閉した際に、各乗りかご1に備え付けられた荷重検出装置13により荷重値を計測する。群管理制御装置3の需要判別部9は、乗りかご1が戸閉するたびに、その時のかご内荷重を足し合わせていく。需要判別部9は、この計算結果を全ての乗りかご1について合計することで、エレベータの需要量を簡易的に判断することが可能である。例えば、ある乗りかご1の荷重値が300kgであったとする。この乗りかご1が3階に停止し、戸開閉して、この乗りかご1が発車した際の荷重値が550kgとなり、また、次に、この乗りかご1が6階に停止し、戸開閉後、この乗りかご1が発車した際の荷重値が270kgであったとする。需要判別部9は、これらの荷重値を逐次足し合わせ、合計1120kgが当該乗りかごの需要量であるとみなす。需要判別部9は、このような需要量を5分間分、全かご台数において足し合わせ、この時間と乗りかご1の台数で割った平均値を、この5分間の平均需要量とする。図7は、第2の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムによる需要量の時間特性の一例を示す図である。需要判別部9は、この計算した平均需要量の値を、その建物の統計データとして内部メモリに曜日毎に蓄積する。図7は、この蓄積されたデータをグラフとして表示したものである。区間決定部10は、このような平均需要量の値からエレベータの需要の変化の特徴を捉え、エレベータ運行スケジュールの時間帯の適切な時刻を決定する。次に、エレベータ運行スケジュールの時間帯の適切な時刻の決定手法について説明する。まず、需要判別部9は、スケジューリング部8に記憶されるエレベータ運行スケジュールにおいて現在設定されている時間帯の区間について、それぞれの5分間ずつの需要値の分散値を算出する。需要値の分散値は当該需要値のばらつきを表すため、この分散値が大きい場合は、前述した5分間ずつの需要値の傾向が異なり、この区間における需要の変化が激しいと捉えることが出来る。また、需要値の分散値が小さい場合は、5分間ずつの需要値の変化が少なく、この時間帯はほぼ同じ傾向をもった需要が発生していると捉えることが出来る。この時、エレベータ運行スケジュール上の連続する時間帯を分割する時刻をずらした場合でも、需要判別部9が蓄積した需要値の一日分のデータから新しい区間での分散値を算出することは可能である。よって、区間決定部10は、エレベータ運行スケジュール上の連続する区間を分割する時刻を時間的に前後にずらした場合に、このずらした後の新しい連続する区間での需要量の分散値が大きくなる需要の傾向が合わなくなるか、小さくなる需要の傾向が似かよるかを判断することで、エレベータ運行スケジュール上の連続する区間を分割する時刻をずらすべきか否かを判断する。図8は、第2の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムによる割当アルゴリズムのスケジュールの修正処理の手順の一例を示すフローチャートである。ここで、区間Aと区間Bがあり、これらの区間を分割する時刻、つまり区間Aの終了時刻であって区間Bの開始時刻である時刻Tという区分を決める時刻が存在していたとする。これに対し、区間決定部10は、時刻Tを5分間戻した時刻T-と、当該時刻Tを5分間進めた時刻Tを設定する。そして、区間決定部10は、時刻T-を区間Aの新たな終了時刻、かつ区間Bの新たな開始時刻として区分した新たな区間を区間A-,区間B-と称し、それぞれの区間に対して、分散値を算出する。また、区間決定部10は、前述した時刻Tを区間Aの新たな終了時刻、かつ区間Bの新たな開始時刻として区分した新たな区間を区間A,区間Bと称し、それぞれの区間に対して、分散値を算出する。この時、区間決定部10は、時刻Tで分割された各区間である区間A,区間Bにおける需要量の分散値と時刻T-で分割された各区間である区間A-,区間B-における需要量の分散値とを比較する。そして、区間決定部10は、区間A-,区間B-ともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されていた場合、エレベータ運行スケジュールの区間A,Bを分割する時刻Tを時刻T-に書き換えても問題ない、つまり区間A-,区間B-が区間A,Bの新しい区間の候補と判断する。また、区間決定部10は、同様に、時刻Tにおける各区間である区間A,区間Bにおける需要量の分散値と時刻Tにおける各区間である区間A,区間Bにおける需要量の分散値とを比較する。そして、区間決定部10は、区間A,区間Bともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されていた場合、エレベータ運行スケジュールの区間A,Bを分割する時刻Tを時刻Tに書き換えても問題ない、つまり区間A,区間Bが区間A,Bの新しい区間の候補と判断する。区間決定部10は、区間A-,区間B-が区間A,Bの新しい区間の候補と判断し、かつ、区間A,区間Bが区間A,Bの新しい区間の候補と判断した場合には、これらの候補のうち、分散値の改善率が高い方の区間を区間A,Bの新しい区間として決定する。また、区間決定部10は、時刻T-の場合と時刻T場合とのどちらか一方でしか分散値の改善が見られなかった場合は、分散値が改善された側の時刻を次回の同じ時間帯でのエレベータ運行スケジュール情報での時間帯を分割する時刻として採用し、エレベータ運行スケジュールを更新する。時刻T-の場合と時刻T場合とのどちらか一方でしか分散値の改善が見られなかった第1のケースは、区間A-,区間B-ともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されていたが、区間A,区間Bともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されていなかった場合である。また、時刻T-の場合と時刻T場合とのどちらか一方でしか分散値の改善が見られなかった第2のケースは、区間A,区間Bともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されていたが、区間A-,区間B-ともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されていなかった場合である。また、区間決定部10は、時刻T-の場合の区間A-,区間B-と時刻Tの場合の区間A,区間Bの両方ともスケジューリング区間の候補とならなかった、つまり、区間A-,区間B-ともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されておらず、かつ、区間A,区間Bともに、需要量の分散値が元の区間A,Bにおける需要の分散値よりも改善されていなかった場合は、時刻Tを、次回の同じ時間帯でのエレベータ運行スケジュール情報での時間帯を分割する時刻として引き続き採用する。このようにしてエレベータ運行スケジュール情報での時間帯を定める時刻を必要に応じて順次更新する。図9は、第2の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムによる変更を行なった区間による需要量の算出結果の一例を示す図である。図9に示すように、時刻T8:45により区切られた二つの区間A,Bが存在しているとする。区間Aの時間帯は7:30-8:45であり、区間Bの時間帯は8:45-10:00である。需要判別部9は、図9中の表Aに示すように、区間Aにおける7:30-8:45までの5分間毎の需要量、および区間Bにおける8:45-10:00までの5分間毎の需要量を判別して、この情報が需要判別部9の内部メモリに記憶されているとする。この表の需要量は、建物の過去の5分間毎の需要量を蓄積した統計データである。需要判別部9は、区間Aの需要量の分散値および区間Bの需要量の分散値を算出するステップA21。この時、区間Aの需要量の分散値は57454であり、区間Bの需要量の分散値は17955である。そして、区間決定部10は、時刻T8:45を5分前にずらした時刻T-8:40を算出し、この時刻を区切りとした区間A-,B-を設定するステップA22。区間A-の時間帯は7:30-8:40であり、区間B-の時間帯は8:40-10:00である。需要判別部9は、図9中の表Bに示すように、区間A-における7:30-8:40までの5分間毎の需要量、および区間B-における8:40-10:00までの5分間毎の需要量を判別して、この需要量の分散値を算出して需要判別部9の内部メモリに記憶するステップA23。区間A-の需要量の分散値は60690であり、区間B-の需要量の分散値は18882である。区間決定部10は、区間A-の需要量の分散値と先の時刻Tにおける区間Aの需要量の分散値とを比較して、かつ区間B-の需要量の分散値と先の時刻Tにおける区間Bの需要量の分散値とを比較してステップA24、ステップA22で設定した区間の需要量の分散値が元の区間の需要量の分散値より改善されていた場合にはステップA25のYES、ステップA22で設定した区間の時刻T-を、区間Aの開始時刻から区間Bの終了時刻までの時間帯の新たな分割する時刻として、スケジューリング部8に記憶されるエレベータ運行スケジュールを更新するステップA26。図9に示した例では、区間A-の需要量の分散値が先の時刻Tにおける区間Aの需要量の分散値より大きく、また、区間B-の需要量の分散値が先の時刻Tにおける区間Aの需要量の分散値より大きくなっており、ステップA22で設定した区間A-,B-の需要量の分散値が元の区間A,Bの需要量の分散値より改善されていないため、時刻T-は、前述した新たな分割する時刻としては採用しない。このように、時刻T-を、前述した新たな分割する時刻としては採用しない場合、区間決定部10は、時刻T8:45を5分後にずらした時刻T8:50を算出し、この時刻を区切りとした区間A,Bを設定するステップA27。区間Aの時間帯は7:30-8:50であり、区間Bの時間帯は8:50-10:00である。需要判別部9は、図9中の表Cに示すように、区間Aにおける7:30-8:50までの5分間毎の需要量、および区間Bにおける8:50-10:00までの5分間毎の需要量を判別して、この需要量の分散値を算出して需要判別部9の内部メモリに記憶するステップA28。区間Aの需要量の分散値は56270であり、区間Bの需要量の分散値は13313である。区間決定部10は、区間Aの需要量の分散値と先の時刻Tにおける区間Aの需要量の分散値とを比較し、かつ区間Bの需要量の分散値と先の時刻Tにおける区間Bの需要量の分散値とを比較してステップA29、ステップA27で設定した区間の需要量の分散値が元の区間の需要量の分散値より改善されていた場合にはステップA30のYES、ステップA27で設定した区間の時刻Tを新たな分割する時刻として、スケジューリング部8に記憶されるエレベータ運行スケジュールを更新するステップA31。図9に示した例では、区間Aの需要量の分散値が先の時刻Tにおける区間Aの需要量の分散値より小さく、また、区間Bの需要量の分散値が先の時刻Tにおける区間Aの需要量の分散値より小さくなっており、元の区間A,Bの需要量の分散値よりも、ステップA27で設定した区間A,Bの需要量の分散値が改善されているので、時刻T850を前述した新たな分割する時刻として採用する。また、区間決定部10は、前述したように分割する時刻をずらした際に、他の時間帯の区間が10分以下となる場合は、当該区間を消滅させ一つの区間とする。ただし、この時、全体スケジュール期間から区間が一つ減少するため、それを補填するために、新たな区間を発生させる。発生させる新たな区間は、各区間のうち、需要量の分散値が最も悪い区間であり、かつ、その区間を2分しても、2分された区間の開始時刻から終了時刻までがそれぞれ30分以上となる箇所、つまりは1時間以上の間隔をもった区間を等分するように発生させる。以上のように、第2の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムは、第1の実施形態で説明した特徴に加え、エレベータ運行スケジュールに設定される各時間帯の開始時刻または終了時刻をエレベータの需要量の分散値に応じて変化させてエレベータ運行スケジュールを更新するので、建物の状況に応じたエレベータ運行スケジュールを作成することが可能となる。第3の実施形態次に、第3の実施形態について説明する。図10は、第3の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態では、群管理制御装置3は、第2の実施形態と比較して性能評価部6による評価結果を監視する評価結果監視部12をさらに有する。評価結果監視部12は、性能評価部6と制御手段切替部11との間に接続される。評価結果監視部12は、基本性能評価項目のそれぞれが一定の限界値を超える場合、つまりは、基本性能評価項目が満足されていないと判断された場合、スケジューリング部8に記憶されるエレベータ運行スケジュールにおいて、現在時刻が属する時間帯に関連付けられる割当アルゴリズムの種別に関わらず、基本性能評価項目を満足するような所定の割当アルゴリズムを適用する。エレベータ運行スケジュール自体は、基本性能評価項目と特殊性能評価項目との両方を満足することを指針とし、エレベータの需要に応じて適切な割当アルゴリズムを適用することを目的として作成されている。よって、評価結果監視部12にて基本性能評価項目が満足されていないと判断した状態、つまり突発的に需要が変化して、現在時刻が属する時間帯に関連付けられる割当アルゴリズムをそのまま適用したのでは、基本性能評価項目が不十分、つまりサービス性能が劣悪な状態となってしまう場合は、それを改善するために、最もサービス性能が良い割当アルゴリズム、または、特殊性能評価項目を加味せず基本性能評価項目を重視している割り当てアルゴリズムを適用することで、そのサービス性能の改善を一時的に図る。図11は、第3の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムによる割当アルゴリズムの適用修正処理の手順の一例を示すフローチャートである。まず、評価結果監視部12は、性能評価部6が評価した、基本性能評価項目の一種である、待ち時間の分散値を取得するステップA41。評価結果監視部12は、この取得した待ち時間の分散値が所定の限界値を超える場合にはステップA42のYES、現在時刻が属する時間帯に関連付けられる割当アルゴリズムの種別に関わらず、基本性能評価項目の待ち時間の分散値が限界値を超えないような所定の割当アルゴリズムを適用するステップA45。評価結果監視部12は、ステップA41で取得した待ち時間の分散値が所定の限界値を超ない場合にはステップA42のNO、基本性能評価項目の一種である、平均待ち時間を取得するステップA43。評価結果監視部12は、この取得した平均待ち時間の分散値が所定の限界値を超える場合にはステップA44のYES、現在時刻が属する時間帯に関連付けられる割当アルゴリズムの種別に関わらず、基本性能評価項目の平均待ち時間が限界値を超えないような所定の割当アルゴリズムを適用するステップA45。以上説明したように、第3の実施形態におけるエレベータ群管理制御システムは、第1の実施形態で説明した特徴に加え、突発的に需要が変化して、現在時刻が属する時間帯に関連付けられる割当アルゴリズムをそのまま適用したのでは、基本性能評価項目が不十分となってしまう場合でも、この基本性能評価項目を満足するような割当アルゴリズムを適用することができる。これらの各実施形態によれば、乗りかごの運転状況に応じて群管理制御手法を適切に適用することが可能になるエレベータを提供することができる。発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。"