JP4621620B2 - エレベータ群管理システム、方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、エレベータ群管理システム、方法およびプログラムに関する。
エレベータ群管理システムはエレベータの運行効率の向上、ならびに乗降客へのサービスの向上を目的とし、ビル内の任意階床において任意時刻に発生したホール呼びに対して群管理アルゴリズムによって最適なエレベータカゴを割り当て、その運行を制御する。発生したホール呼びに対し群管理アルゴリズムがエレベータカゴを割り当てる際には、現時点においてビル全体で発生している全てのホール呼びへのサービス状況に加え、カゴ呼び状況、カゴの現在位置、およびカゴの乗車人数等のカゴ情報が加味される。またエレベータ群管理システムが採るエレベータ群管理制御の方針は、ビル全体を考慮した平均的なエレベータパフォーマンスを向上させることであり、この制御方針に従ってエレベータカゴを割り当てるようにシステムは構成されている。
複数台のエレベータカゴの中からホール呼びに割り当てるエレベータカゴを選択するにあたり、それぞれのエレベータカゴに対する評価が行われる。従来のエレベータ群管理システムにおいて、この評価に用いられる評価関数における各評価項には、交通需要と制御目標とに応じた重みパラメータによる重み付けがなされる。つまり、複数台のエレベータカゴの中からホール呼びに割当てるエレベータカゴを選択するに当たり、それぞれのエレベータカゴを評価する評価関数に交通需要や制御目標に応じて各評価項に対する重みパラメータを変更する。
この評価関数の重みパラメータの調整器として、ニューラルネットワークを用いる技術が特開平２−２２６４２５号公報において提案されている。この技術は、ある重みパラメータによるカゴ割当制御を行なった場合のエレベータパフォーマンスをニューラルネットに学習させ、交通需要と重みパラメータを入力することで、そのときの予測パフォーマンスを出力できる。交通需要と重みパラメータでニューラルネットの入力層を構成し、エレベータパフォーマンスで出力層を構成するニューラルネットとなっており、交通需要と重みパラメータを入力するとそのときの予測パフォーマンスを出力するという所謂シミュレータの役割を果たしている。この出力された予測パフォーマンスを元に重みパラメータを選択するものである。
また、エレベータ群管理システムにエレベータシミュレータを実装して、任意の交通需要において、任意の重みパラメータによる制御を行なった場合のエレベータパフォーマンスをシミュレーション（模擬実験）に基づいて予測する技術が例えば、特開２０００−３１８９３８号公報において提案されている。
この技術では、利用者の感性による制御目標の要求を受け付け、かかる要求に応じてエレベータ群管理制御を行なうことも記載されている。
特願平２−２２６４２５号公報 特開２０００−３１８９３８号公報
上述した重みパラメータの調整による交通需要ならびに制御目標の追従は、ビル全体を考慮した平均的なパフォーマンスを向上させることはできるが、特定の階床間「階床iから階床jの制御目標」といったより粒度の小さい制御の実現は困難である。現在のビル構成事情は一社占有ビルといったビル形態は減少し、複数のテナントがビル内に入居し、更に入れ替わりの激しい複合型のビル形態が増加している。このような形態では、時間帯に応じて特定階床間の移動の変化数が多く、ビル全体の平均的なパフォーマンスを向上させる従来技術ではビル形態に対応した群管理制御を行なっているとは言えない。従って、ビル全体の平均的なパフォーマンスの向上ではなく、出発階床および行先階床の組み合わせ単位、すなわちＯＤ（Origin Destination）単位でエレベータ制御目標を定めることができるエレベータ群管理システムの提供が望まれている。
本発明は、出発階床および行先階床の組み合わせ単位で設定されたエレベータ制御目標に向けた群管理制御を実現するエレベータ群管理システム、方法、プログラムを提供する。
本発明の一態様としてのエレベータ群管理システムは、
ビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理システムであって、
前記ビル内の交通需要を検出し、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データを生成する交通需要検出部と、
エレベータ制御目標値を出発階床および行先階床の組み合わせごとに保持したエレベータ制御目標データを記憶するエレベータ制御目標記憶部と、
仮想的なホール呼びを表す仮想ホール呼び情報を少なくとも１つ以上格納した仮想ホール呼びリストと、出発階床および行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データと、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データと、を対応づけた事例データを複数格納した事例データ格納部と、
前記交通需要検出部から前記交通需要データを受け取り、前記エレベータ制御目標記憶部から前記エレベータ制御目標データを受け取り、受け取った前記交通需要データおよび前記エレベータ制御目標データを用いて、前記事例データ格納部内の各事例データと類似度演算を行い、前記類似度演算の結果に基づいて前記事例データを選択し、選択した前記事例データに含まれる仮想ホール呼びリストを取得する仮想ホール呼びリスト取得部と、
取得された前記仮想ホール呼びリストに示される各前記仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを決定するカゴ呼び決定部と、
各エレベータカゴに対して割当済みでありかつ未応答のホール呼びの情報を割当済みホール呼び情報として、また、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びの情報を未応答カゴ呼び情報として記憶するカゴ停止情報記憶部と、
前記ビル内においてホール呼びを検出するホール呼び検出部と、
検出された前記ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測部と、
前記割当済みホール呼び情報と前記未応答カゴ呼び情報とを用いて各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、取得された前記仮想ホール呼びリストに示される前記各仮想ホール呼び、決定された各前記派生カゴ呼び、前記ホール呼び検出部により検出されたホール呼び、予測された前記派生カゴ呼びを、各前記階床巡回スケジュールへ複数の追加パターンにて追加し、前記追加パターンで追加を行った各前記階床巡回スケジュールに基づいて前記追加パターンの評価値を計算し、各前記追加パターンからそれぞれ計算した評価値に基づいて追加パターンを選択し、選択した追加パターンから前記検出されたホール呼びに割り当てるエレベータカゴを決定するカゴ割当演算部と、
を備える。
本発明の一態様としてのエレベータ群管理方法は、
ビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理方法であって、
前記ビル内の交通需要を検出する交通需要検出ステップと、
出発階床および行先階床の組み合わせごと交通需要を保持した交通需要データを生成する交通需要データ生成ステップと、
エレベータ制御目標値を出発階床および行先階床の組み合わせごとに保持したエレベータ制御目標データを設定するエレベータ制御目標設定ステップと、
仮想的なホール呼びを表す仮想ホール呼び情報を少なくとも１つ以上格納した仮想ホール呼びリストと、出発階床および行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データと、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データと、を対応づけた事例データを複数格納したデータベースを準備する準備ステップと、
生成された前記交通需要データと前記設定されたエレベータ制御目標データとを用いて、前記データベース内の各事例データと類似度演算を行い、前記類似度演算の結果に基づいて前記事例データを選択し、選択した前記事例データに含まれる仮想ホール呼びリストを取得する仮想ホール呼びリスト取得ステップと、
取得された前記仮想ホール呼びリストに含まれる各前記仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを決定するカゴ呼び決定ステップと、
各エレベータカゴに対して割当済みであり未応答のホール呼びの情報を割当済みホール呼び情報として、また、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びの情報を未応答カゴ呼び情報として記憶するステップと、
前記ビル内においてホール呼びを検出するホール呼び検出ステップと、
検出された前記ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測ステップと、
前記割当済みホール呼び情報と前記未応答カゴ呼び情報とを用いて各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、取得された前記仮想ホール呼びリストに示される前記各仮想ホール呼び、決定された各前記派生カゴ呼び、前記ホール呼び検出ステップにより検出されたホール呼び、予測された前記派生カゴ呼びを、各前記階床巡回スケジュールへ複数の追加パターンにて追加し、前記追加パターンで追加を行った各前記階床巡回スケジュールに基づいて前記追加パターンの評価値を計算し、各前記追加パターンからそれぞれ計算した評価値に基づいて追加パターンを選択し、選択した追加パターンから前記検出されたホール呼びに割り当てるエレベータカゴを決定するカゴ割当演算ステップと、
を備える。
本発明の一態様としてのエレベータ群管理プログラムは、
ビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御をコンピュータに実行させるエレベータ群管理プログラムであって、
前記ビル内の交通需要を検出する交通需要検出ステップと、
出発階床および行先階床の組み合わせごと交通需要を保持した交通需要データを生成する交通需要データ生成ステップと、
エレベータ制御目標値を出発階床および行先階床の組み合わせごとに保持したエレベータ制御目標データを設定するエレベータ制御目標設定ステップと、
仮想的なホール呼びを表す仮想ホール呼び情報を少なくとも１つ以上格納した仮想ホール呼びリストと、出発階床および行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データと、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データと、を対応づけた事例データを複数格納したデータベースを準備する準備ステップと、
生成された前記交通需要データと前記設定されたエレベータ制御目標データとを用いて、前記データベース内の各事例データと類似度演算を行い、前記類似度演算の結果に基づいて前記事例データを選択し、選択した前記事例データに含まれる仮想ホール呼びリストを取得する仮想ホール呼びリスト取得ステップと、
取得された前記仮想ホール呼びリストに示される各前記仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを決定するカゴ呼び決定ステップと、
各エレベータカゴに対して割当済みであり未応答のホール呼びの情報を割当済みホール呼び情報として、また、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びの情報を未応答カゴ呼び情報として記憶するステップと、
前記ビル内においてホール呼びを検出するホール呼び検出ステップと、
検出された前記ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測ステップと、
前記割当済みホール呼び情報と前記未応答カゴ呼び情報とを用いて各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、取得された前記仮想ホール呼びリストに示される前記各仮想ホール呼び、決定された各前記派生カゴ呼び、前記ホール呼び検出ステップにより検出されたホール呼び、予測された前記派生カゴ呼びを、各前記階床巡回スケジュールへ複数の追加パターンにて追加し、前記追加パターンで追加を行った各前記階床巡回スケジュールに基づいて前記追加パターンの評価値を計算し、各前記追加パターンからそれぞれ計算した評価値に基づいて追加パターンを選択し、選択した追加パターンから前記検出されたホール呼びに割り当てるエレベータカゴを決定するカゴ割当演算ステップと、
を前記コンピュータに実行させる。
本発明によれば、出発階床および行先階床の組み合わせ単位で設定されたエレベータ制御目標に向けた群管理制御を実現できる。
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
図１は本発明の実施形態に係わるエレベータ群管理システムの概略構成を示すブロック図である。
エレベータ群管理部０は、少なくとも２台以上（１台ではカゴの選択という概念が生まれないため群管理とはいえない）のエレベータカゴ（エレベータカゴ１１、エレベータカゴ１２、・・・、エレベータカゴ１Ｎ）の群管理制御を行う。
エレベータ群管理部０は、大きく２つのモジュールを備えている。一つは、ホール呼びに対するカゴの割当てを決定するカゴ割当演算処理部（カゴ割当演算部）０１であり、もう一つはカゴ割当演算処理部０１で使用するパラメータ（仮想呼びリスト）を複数の仮想呼びリストの中から選択するカゴ割当演算処理パラメータ選択部０２である。カゴ割当演算処理部０１は、カゴ割当演算パラメータ選択部０２によって選択された仮想呼びリストに基づいてカゴ割当演算処理を行うことにより、ホール呼びに対するカゴの割当てを決定する。
カゴ割当演算処理部０１は、当該ビル内の任意の階床において任意時刻に発生したホール呼びに対して、カゴ割当演算パラメータ選択部０２から渡されるパラメータ（仮想呼びリスト）に基づき、カゴ割当演算処理を実行して、ホール呼びに対して割り当てるべきカゴを決定する。カゴ割当演算パラメータ選択部０２は、上記ホール呼びに対して適用すべき交通需要およびエレベータ制御目標に応じて、カゴ割当演算処理部０１で使用する仮想呼びリストを複数の仮想呼びリストの中から選択する。
以下、カゴ割当演算処理部０１およびカゴ割当て演算パラメータ選択部０２について詳細に説明する。
まず、カゴ割当演算処理部０１について説明する。
ビル内においてエレベータの乗車を希望する乗客はホール呼びボタン２Ｘ（Ｘ＝１、２、・・・、Ｍ）を押下して、エレベータ群管理部０に対しエレベータカゴの配車要求（ホール呼び）を行なう。「配車」とは、ホール呼びに応じてエレベータカゴを配することを意味する。エレベータカゴの配車要求は「新規ホール呼びの発生」という形でホール呼び検出部０４によって検出される。検出されたホール呼びの情報は、ホール呼びの発生時刻、ホール呼びの発生階床、ホール呼びの方向（ＵＰまたはＤＯＷＮ）等を含む。
カゴ情報検出部０５は、「カゴ内荷重」「カゴ進行方向」「カゴ速度」「カゴ現在位置」等の各カゴのカゴ情報を検出する。
カゴ呼び検出部０６は、各カゴ（１１〜１Ｎ）内に備えられたカゴ呼びボタン（１１２〜１Ｎ２）がエレベータ利用乗客により押下されることでカゴ呼びの発生を検出し、検出したカゴ呼びの情報をカゴ停止情報記憶部０３に渡す。カゴ呼び情報は例えば目的階床（行先階床）、カゴの識別情報を含み、カゴ呼びの発生時刻をさらに含んでもよい。
カゴ停止情報記憶部０３は、カゴ呼び検出部０６から渡されるカゴ呼び情報を記憶する。また、カゴ停止情報記憶部０３は、カゴ割当演算処理部０１によってホール呼びに対するカゴの割当てが決定されたら、カゴ割当演算処理部０１から、この決定されたカゴの識別情報と、カゴの割当て対象となったホール呼び情報との集合をホール呼び割当て情報（カゴの識別情報、ホール呼びの発生時刻、ホール呼びの発生階床、ホール呼びの方向）として受け取って記憶する。ホール呼び割当て情報に、ホール呼びに対する割当てが行われた割当て時刻が含まれてもよい。カゴ停止情報記憶部０３は、未応答の呼び（未応答のホール呼び、未応答のカゴ呼び）に対する処理が終了するとその呼びに関する情報（ホール呼び割当て情報、カゴ呼び情報）を削除する。未応答のホール呼びは、カゴの割当てが決定済みであるがまだ配車が完了していないホール呼びであり、未応答のカゴ呼びは、まだ目的の階床に停止していないカゴ呼びである。群管理処理系の違いによっては、例えばホール呼びに対して本来割当てられているカゴ以外のカゴが、カゴ呼び発生等により先に到着してしまい、階床待ちの乗客が、先に到着したカゴに乗車してしまう所謂「カゴ呼び先着」が発生することがある。そのような場合には、そのホール呼びに対するホール呼び割当て情報については削除しない場合もあり得る。
カゴ割当演算処理部０１は、ホール呼び検出部０４からのホール呼び情報を、計算可能となったタイミング（例えば他のホール呼びに対する計算を行っている最中の場合はこの他のホール呼びに対する計算が終了した後など）で受け取る。ホール呼び情報を受け取ったカゴ割当演算処理部０１は、カゴ停止情報記憶部０３に記憶されている情報およびカゴ情報検出部０５が検出する情報をそれぞれ受け取る。
カゴ割当演算処理部０１は、受け取ったこれらの情報と、カゴ割当て演算パラメータ選択部０２によって選択される仮想呼びリストとを用いて、カゴの割当て演算処理を行って、ホール呼び検出部０４によって検出されたホール呼びに対して割り当てるカゴを決定する。カゴ割当演算処理部０１は、ホール呼びに対して割り当てるカゴを決定したら、このカゴ１X（Ｘ＝１、２、・・・、Ｎのいずれか）に対応するカゴ制御部１X１（Ｘ＝１、２、・・・、Ｎのいずれか）へ、ホール呼びの割当てを通知する。具体的には、カゴ割当演算処理部０１は、決定したカゴに対して停止指示（例えば発生階床（停止階床）、およびホール呼びの方向を含む）を行う。
カゴ制御部１Ｘ１は、カゴ１Ｘ（Ｘ＝１、２、・・・、Ｎ）に既に割当られているホール呼びと、カゴ１Ｘ内でカゴ呼びボタン１Ｘ２（Ｘ＝１、２、・・・Ｎ）の押下により発生しているカゴ呼びと、現在のカゴ位置情報およびシステムで定義されたカゴ状態（停止中や移動中、ドア開中など）情報とから、カゴの階床巡回順序を一意に決定し、決定したカゴの階床巡回順序に従い、自律的にカゴを運行制御する。
カゴ割当演算処理部０１は、カゴの割当て演算処理を行うため、探索演算処理部０１１、探索演算データ記憶部０１２およびモデル評価部０１３を備える。
探索演算処理部０１１は、カゴ割当演算パラメータ選択部０２におけるパラメータ決定部０２５により決定されたパラメータ（仮想呼びリスト）と、カゴ停止情報記憶部０３およびカゴ情報検出部０５からの情報とに基づき、探索演算処理（カゴ割当演算処理）を行う。
ここで仮想呼びリストについて説明する。図４は仮想呼びリストの概念図である。
仮想呼びリストは、仮想呼びセットをリスト化したものである。ここではＮ個の仮想呼びセットがリスト化されている。仮想呼びセットは、将来における実際には発生していないホール呼びおよびこれに派生して生じるカゴ呼びを含んでいる。より詳細に、仮想呼びセットは、呼びセットＩＤと、仮想的なホール呼びの情報（仮想ホール呼び情報）と、この仮想的な呼びに派生して生じるカゴ呼びの情報（派生カゴ呼び情報）とを含む。仮想ホール呼び情報は、少なくとも「発生時刻（現在時刻を時刻０秒とする）」「発生階床」「発生方向（ホール呼び方向）」を含む。派生カゴ呼び情報は、最低１つ以上の「目的階床（行先階床）」を含む。ここでは仮想呼びリストは複数の仮想呼びセットを格納するとしているが、仮想呼びリストは、仮想呼びセットではなく複数の仮想ホール呼び情報のみを格納するとしてもよい。この場合、探索演算処理部０１１が、探索演算処理時または新たに仮想呼びリストが選択された時点で、各仮想ホール呼び情報から派生カゴ呼び情報を求める処理を行うこととする。すなわち、探索演算処理部０１１は各仮想ホール呼び情報から派生カゴ呼び情報を求めるカゴ呼び決定部を具備してもよい。派生カゴ呼び情報は、例えば仮想ホール呼び情報をあらかじめ用意した関数に入力して求めてもよいし、ランダムに求めてもよい。
仮想呼びリストには、過去の運行実績データや、ビル入居中のテナントの特性などから、特に需要の多くなることが予想される階床間、あるいは特にサービスを向上させたい階床間についての仮想呼びセットを複数個含めておく。つまりこの仮想呼びリストによって特定のＯＤ間に将来の多数の仮想的な呼びを発生させて、これにより将来のＯＤ間の呼び発生状況を考慮したカゴ割当演算処理を行なう。本実施形態では、このように仮想呼びリストを用いて特定ＯＤ間に将来の多数の仮想的な呼びを発生させることで、その特定ＯＤ間に着目したカゴの割当て制御が可能である。
本エレベータ群管理システムでは、このような仮想呼びリストを、図５に示すように複数個用意する。後述するカゴ割当演算パラメータ選択部０２におけるパラメータ決定部０２５では、このような複数個の仮想ホール呼びリストの中から、交通需要およびエレベータ制御目標に応じて適切な仮想ホール呼びリストを選択し、カゴ割当演算処理部０１における探索演算処理部０１１に渡す。
探索演算処理部０１１は、ホール呼び検出部０４からホール呼び情報を受け取ったら、このホール呼び情報のホール呼びから派生するカゴ呼びを予測することにより派生カゴ呼び情報を生成する。すなわち、探索演算処理部０１１は、ホール呼びから派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測部を具備してもよい。派生カゴ呼び情報は、例えばホール呼び情報をあらかじめ用意した関数に入力して求めてもよいし、ランダムに求めてもよい。探索演算処理部０１１は、受け取ったホール呼び情報と、生成した派生カゴ呼び情報との組を呼びセットとし、この呼びセットの後ろに、パラメータ決定部０２５により決定された仮想呼びリストを付加した割当対象呼びリストを生成する。図５で示した仮想呼びリストNo.1に、上記呼びセットを追加した割当対象呼びリストの例を図６に示す。
探索演算処理部０１１は、割当対象呼びリストに含まれる複数の呼びセット（仮想呼びセットも単に呼びセットと称する）に対して最適または準最適なカゴの割当てパターン（カゴ仮割当パターン）、すなわち後述するモデルデータへの複数の呼びセットの追加パターン、を見つけ出す探索演算処理を実行する。探索演算処理部０１１は、探索演算処理により見つけ出したカゴ仮割当パターンに基づき、ホール呼び検出部０４によって検出されたホール呼びを割り当てるべきカゴ１Ｘ（Ｘ＝１、２、・・・、Ｎのいずれか）を特定し、特定したカゴ１Ｘのカゴ制御部１Ｘ１に対して、ホール呼びの割当ての通知を行なう。
探索演算処理部０１１による探索演算処理は、図示しない演算制御部によって制御されるものとする。この演算制御部は演算処理時間を管理し、探索演算処理部０１１は演算制御部で管理される探索演算制限時間に達するまで反復的に探索を行なう。探索演算制限時間に達するまでに全処理が完了した場合は最適なカゴ仮割当パターンが見つけ出される。一方、探索演算制限時間に達するまでに全処理が完了しない場合は、処理が行われた範囲で最適（すなわち準最適）なカゴ仮割当パターンが見つけ出される。準最適なカゴ仮割当パターンは、最適なカゴ仮割当パターンに一致する場合もしない場合もある。演算制御部に対する設定によって探索演算制限時間は任意に変更できるものとする。
図９は、探索演算処理全体の概略を示すフローチャートである。
まず、ステップＡ１において、任意時刻任意階床において発生したホール呼びの情報から派生カゴ呼び情報を生成し、これらホール呼び情報と派生カゴ呼び情報との組である呼びセットと、パラメータ決定部０２５により既に決定されている仮想呼びリストとを合わせて割当対象呼びリストを作成する。
次に、ステップＡ２において、カゴ情報検出部０５からのカゴ情報（例えば各カゴの現在位置（移動中の場合には、減速開始して停止できる階床位置））と、カゴ停止情報記憶部０３からのカゴ呼び情報およびホール呼び割当て情報とに基づいて、現在時刻における各カゴの階床巡回スケジュールを求める。そして、求めた各カゴの階床巡回スケジュールの集合であるモデルデータを作成する。ここで作成したモデルデータは初期モデルデータと称される。
ここでモデルデータについて説明する。
モデルデータとは、上述のようにカゴ毎の階床巡回スケジュールを纏めて表現したデータである。各カゴの階床巡回スケジュールは、各カゴの現在位置、各カゴのカゴ呼び情報、各カゴのホール呼び割当て情報等に基づいて簡易的な模擬実験（シミュレーション）を行うことにより高速に見積もり可能である。
図７は、モデルデータの一例を示す。
行データは、階床へのカゴの停止に関するデータである（以後、カゴ停止データとする）。「データNo」は、カゴ停止データを識別するIDである。「カゴ番号」は、カゴ毎に割り振られたカゴIDであり、本例ではカゴが2台の場合の例が示される。「階床」はカゴが停止する階床のIDを指す。「方向」はUPとなっていれば 上方向ホール呼び停止、DNとなっていれば下方向ホール呼び停止、Cとなっていればカゴ呼び停止を表している。「発生時刻」はカゴ停止の要因となるホール呼びの発生時刻を現在時刻 （= 0）を基準として表す。「到着時刻」はカゴが階床へ到着する予定時刻を現在時刻（ = 0）を基準として表す。「出発時刻」はカゴが階床を出発する予定時刻を現在時刻（ = 0）を基準として表す。「前停止階データNo」は、１つ前に停止した階床についてのカゴ停止データを示すデータNoであり、-1ならば前の停止階床は無いことを示す。「次停止階データNo」は、次に停止する階床についてのカゴ停止データを示すデータNoであり、-1ならば次の停止階床は無いことを示す。カゴ呼び停止を示すカゴ停止データにおける「発生時刻」の欄の値は0としているがこれはカゴ呼び停止が現在時刻に発生したという意味ではない。すなわち、後述するようにモデル評価部０１３は逐次更新されていくモデルデータを評価するが、本実施形態では、評価値として、未応答時間、（任意階床へのカゴ到着時刻とその任意階床へのカゴ停止の起因となるホール呼びの発生時刻との時間差）を用いることとしている。この未応答時間の計算にはカゴ呼びの発生時刻は必要でない。そこで、カゴ呼び停止の場合は発生時刻の欄に便宜的に０を入れることとしている。
図７の例では、説明を簡単にするために1階床間の移動に要する時間を5秒、階床停止に伴うカゴの停止時間をホール呼び、カゴ呼び共に5秒として、到着時刻、出発時刻を計算している。実際にはこれらの数値はエレベータ仕様に応じて決定される。階床の巡回順序は、「前停止階データNo」と「次停止階データNo」を辿ることで表現され、モデルデータは所謂連結リストのようなデータ構造となっている。また、ここでは、モデルデータの作成ルールとして、同一階床にホール呼び停止とカゴ呼び停止とが発生している場合には、カゴ呼び停止の処理後にホール呼び停止を処理することとしている。これは通常のエレベータシステムにおいて降車客が降りてから、乗車客が乗り込むのが普通であることに対応させたものである。なお、このような処理は一例であり、本発明はこのような一例に制限されるものではない。
図９に戻り、ステップＡ３では、ステップＡ２で作成した初期モデルデータを探索用リストの先頭にセットする。探索用リストは、モデルデータを複数格納できるリストである。本ステップＡ２ではこのような探索用リストの先頭に初期モデルデータをセットする。探索用リストは、後述する保存用リストとともに、探索演算データ記憶部０１２に記憶されている。
ステップＡ４では、探索用リストにセットされた初期モデルデータを元にして、探索演算処理部０１１とモデル評価部０１３とにより、割当対象呼びリストに含まれる複数の呼びセットに対して最適または準最適なカゴの割当てパターン（カゴ仮割当パターン）を見つける探索演算処理を行う。
図１０は、ステップＡ４で行われる処理の流れを詳細に示したフローチャートである。
ステップＢ１では探索用リストが空か否かをチェックする。探索用リストが空であれば（ステップＢ１のＹＥＳ）、ステップＡ４での処理を終了して、図９のステップＡ５へ移行する。探索用リストが空でなければ（ステップＢ１のＮＯ）探索用リストの先頭からモデルデータを抽出（コピー）し（ステップＢ２）、ステップＢ３へ移行する。
ステップＢ３では、ステップＢ２で抽出したモデルデータに、割当対象呼びリスト内の全ての呼びセットが仮割当て済み（追加済み）であるか否かをチェックする。全ての呼びセットが仮割当て済みであれば（ステップＢ３のＹＥＳ）、ステップＢ４へ移行する。
ステップＢ４ではこのモデルデータを保存用リストへ保存するとともに、このモデルデータを探索用リストから削除し、ステップＢ１へ戻る。ここで保存用リストは、全ての呼びセットの仮割当てを完了したモデルデータを格納するためのリストである。保存用リストは、複数のモデルデータを格納できる。
一方ステップＢ３において、上記抽出したモデルデータに、まだ仮割当てを行なっていない呼びセットがあれば（ステップＢ３のＮＯ）、ステップＢ５へ移行する。
ステップＢ５では、上記抽出したモデルデータに対し未仮割当（未追加）である呼びセットＮを割当対象呼びリストから取得する。
ステップＢ６では、取得した呼びセットＮに含まれるホール呼びを追加（挿入）可能な箇所を上記抽出したモデルデータにおいて探索する。
ステップＢ７では、呼びセットＮに含まれる派生カゴ呼びを挿入可能な箇所を上記抽出したモデルデータにおいて探索する。ステップＢ７およびステップＢ６において、挿入可能箇所は、物理的な制約及び、乗客に不快感を与えないために最低限守らなくてはならないカゴの運行規則の制約を満足する箇所とする。
ステップＢ８では、上記抽出したモデルデータのコピーを生成する。
ステップＢ９では、このコピーに、呼びセットＮ（ホール呼びおよび派生カゴ呼び）を挿入してモデルデータを更新する。
ここでステップＢ６〜ステップＢ９について具体例を用いてさらに詳細に説明する。
図７に示したモデルデータを例に、新しいホール呼び「5階上向きホール呼び」と、その派生カゴ呼び「6階へのカゴ呼び」とをカゴ1号機に仮割当てして、モデルデータを更新する例を説明する。
図８は、「5階上向きホール呼び」と、「6階へのカゴ呼び」を図７に示したモデルデータに挿入する処理を説明する図である。
図８（Ａ）では、図７に示したモデルデータに「5階上方向ホール呼び」の挿入可能箇所を探索し、図８（Ｂ）では更にその派生カゴ呼びである「6階へのカゴ呼び」を挿入可能箇所を探索し、探索した箇所にこれらを、図８（Ｃ）に示すように、挿入する。このとき、「5階上方向ホール呼び」による停止以後に停止する階床の到着時刻および出発時刻等は変更されるため、エレベータの移動時間やカゴ停止時間に応じて、これら到着時刻および出発時刻等を修正する。「5階上方向ホール呼び」と「6階へのカゴ呼び」を、図７のモデルデータに挿入してモデルデータを更新した状態を図１１に示す。
図１１において、新しいカゴ停止データは、モデルデータの最後尾に追加される。図８（Ｂ）から、新しい「5階上向きホール呼び」はデータNo4が示す「5階カゴ呼び」の次に挿入されるため、データNo4の「次停止階データNo」は16に更新され、「5階上向きホール呼び」を示すデータNo16の「前停止階データNo」＝4となる。同様にデータNo16が示す「5階上向きホール呼び」の次は新しい「6階へのカゴ呼び」となるため、データNo16の「次停止階データNo」＝17になり、データNo17の「前停止階データNo」= 16、「次停止階データNo」= 5とする。また、新しいカゴ停止データの挿入により、それ以降のカゴ停止データ（No5〜No9）の「到着時刻」、「出発時刻」も変わるため、カゴ階床移動時間ならびにカゴ階床停止時間に応じて、これらのカゴ停止データも更新する。このように、新しい呼び（ホール呼び、カゴ呼び）が挿入されると、挿入された箇所以降のカゴ停止データの「到着時刻」と「出発時刻」とが更新され、さらに巡回順序を示す「前停止階データNo」と「次停止階データNo」も更新される。
図１０に戻り、上述したようにステップＢ９では、上記抽出したモデルデータのコピーに、呼びセットＮ（ホール呼びおよび派生カゴ呼び）を挿入してモデルデータを更新する。
次のステップＢ１０では、更新されたモデルデータの評価値を計算する。ここでは、評価値を、モデルデータに含まれる各ホール呼びの未応答時間（ホール呼び発生時刻からカゴ到着までの時間）の総和としている。ただし、評価値は「最大未応答時間」「サービス時間（ホール呼びに対して階床到着から目的階床到着までの時間）」などを用いる場合もありこれに限定するものではない。
ステップＢ１１では、この更新されたモデルデータを探索用リストの空いているところへ追加する。
ステップＢ１２では、探索用リスト内の各モデルデータを評価の高い順（ここでは評価値の小さい順に）ソートする。
ステップＢ１３では、上記抽出したモデルデータにおいて、上記呼びセットＮのホール呼びを挿入可能な全ての箇所について処理を行ったかどうかを判定する。
まだ挿入していない箇所があれば（ステップＢ１３のＮＯ）、ステップＢ１４に移行して、上記呼びセットＮにおけるホール呼びを挿入可能な他の箇所を探索する。そして、ステップＢ７に戻り、呼びセットＮにおけるカゴ呼びを挿入可能な箇所を探索する。
ステップＢ１３において、上記呼びセットＮのホール呼びを挿入可能な全ての箇所について処理を行ったと判定された場合は（ステップＢ１３のＹＥＳ）、ステップＢ１５へ移行して、割当可能な全てのカゴについて処理を終了したかを判定する。割当可能でないカゴとしては、ホール呼びの発生階が、非停止階にあたるカゴがある。全てのカゴについて処理を終了していなければ、ステップＢ１６に移行して次のカゴを選択し、ステップＢ６に戻る。
一方、全てのカゴについて処理を終了していれば（ステップＢ１５のＹＥＳ）、上記抽出したモデルデータを探索用リストから削除して、ステップＢ１７に移行し、探索演算制限時間に達したかどうかを判定する。探索演算制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１に戻る。探索演算制限時間に達していれば（ステップＢ１７のＹＥＳ）、探索演算処理を終了して、図９のステップＡ５へ移行する。このように探索演算制限時間を設け、探索演算制限時間に達した場合は、全てのカゴに対する全ての呼びセットの仮割当てが終了していなくとも、途中で探索を打ち切ることで、エレベータ群管理におけるリアルタイム性を実現する。
ステップＢ１７において、探索演算制限時間に達すると（ステップＢ１７のＹＥＳ）、図９に示すようにステップＡ５に移行して、保存用リスト内の各モデルデータを評価値の小さい順にソートする。
次の、ステップＡ６では、保存用リストが空かどうかを判定する。
保存用リストが空でなければ（ステップＡ６のＮＯ）、ステップ７へ移行して、保存用リストから先頭のモデルデータを取得し、ステップＡ９に移行する。
保存用リストが空ならば（ステップＡ６のＹＥＳ）、ステップＡ８へ移行して、探索用リスト（評価値の小さい順にソートされている）における先頭のモデルデータを取得し、ステップＡ９に移行する。
ステップＡ９では、ステップＡ７もしくはステップＡ８で取得したモデルデータから、任意時刻任意階床において発生したホール呼びを割り当てるカゴを特定し、探索演算処理を終了する。
上記ステップＡ６、ステップＡ７、ステップＡ８の代わりに、保存用リストの先頭のモデルデータの評価値と、探索用リストの先頭のモデルデータの評価値とを比較し、評価値の良いモデルデータを取得してもよい。
以上において、ステップＡ５およびステップＢ１２で実行される、評価値に基づくモデルデータのソートでは、そのままモデルデータ同士の評価値を比較すると、仮割当てを行なっているホール呼びが少ないモデルデータの評価値が良くなり、これでは比較の精度が低減する。そこで、仮割当てしたホール呼びの数が異なるモデルデータ同士であっても評価値の比較を適正に実行できるように、例えば以下のようにしてもよい。すなわち、呼びセットを１つモデルデータに仮割当てした際の評価値の増加を記憶し、呼びセットを仮割当てるごとに増加値の平均を求める。この平均を評価値見積もり値として調整に用いる。具体的には、比較の際に、仮割当てされている呼びセットが少ない方のモデルデータの評価値に、呼びセットの数の差分に上記増加値の平均値を乗じたものを加算し、この加算結果を評価値として用いる。なおこの見積もり値（予測値）が実際に呼びセットを仮割当てした際の評価値増分に近いほど、より適正な探索が進行することとなる。このように、見積もり値を用いて探索ノード（モデルデータ）に優先度付け（評価付け）を行って探索を行う方法は「Ａ探索」と呼ばれ、人工知能分野に利用されている。
ここで、図９および図１０のフローチャートで説明した探索演算処理についての理解を深めるため、図１２〜図１７を用いて、探索演算処理の補足説明を行なう。
以下の補足説明ではエレベータカゴが2台（１号機および２号機）の場合を例に取って説明する。
任意時刻および任意階床に発生した割当対象のホール呼び（ホール呼び検出部０４によって検出されたホール呼び）が「2階上方向ホール呼び」であり、仮想呼びリスト内に「4階上方向ホール呼び」と「7階下方向ホール呼び」の2つがあるとする。すなわち、計3つのホール呼びが割当対象呼びリストに格納されているとする。ここでは説明を簡単にするため各ホール呼びから派生するカゴ呼びについては考慮しないものとする。
先ず、図１２に示すように、現在の各カゴの階床巡回スケジュールの集合を表すモデルデータ（初期モデルデータ）を生成し（ステップＡ２）、探索用リストの先頭へ初期モデルデータをセットする（ステップＡ３）。
次に、図１３に示すように、ステップＢ１〜ステップＢ１２までの一連の処理を行う。
まず、探索用リストには初期モデルデータが存在するため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータ、つまり初期モデルデータを抽出する（ステップＢ２）。初期モデルデータには割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが追加されていないため（ステップＢ３のＮＯ）、初期モデルデータに追加していない「2階上向きホール呼び」を割当対象呼びリストから取得する（ステップＢ５）。初期モデルデータに「2階上向きホール呼び」を1号機に割当てた場合のモデルデータ1を作成し（ステップＢ６〜Ｂ９）、モデルデータ1の評価値を計算する（ステップＢ１０）。計算の結果、５０の評価値が得られたとする。作成したモデルデータ1を探索用リストに格納し（ステップＢ１１）、探索リスト内のモデルデータを評価値の良い順（評価値の小さい順）にソートする（ステップＢ１２）。
「2階上向きホール呼び」を2号機に割当てた場合のモデルデータをまだ作成していないため（ステップＢ１３のＹＥＳ、ステップＢ１５のＮＯ）、図１４に示すように、２号機についてもモデルデータ２を作成する（ステップＢ１６、ステップＢ６〜Ｂ９）。そして、モデルデータ２の評価値を計算し（ステップＢ１０）、モデルデータ２を探索用リストに格納し（ステップＢ１１）、探索用リスト内のモデルデータを評価値の小さい順にソートする（ステップＢ１２）。モデルデータ２の評価値は６０であるとする。
「2階上向きホール呼び」について全てのカゴを対象に処理を終了したので、（ステップＢ１５のＹＥＳ）、探索用リストから初期モデルデータを削除し、探索演算制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１へ戻る。
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータを抽出する（ステップＢ２）。探索用リストはステップＢ１２において評価値の小さい順にソートされているため、図１５に示すように、最も評価の良いモデルデータ1が抽出される。モデルデータ1は割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが追加されたモデルデータではないため（ステップＢ３のＮＯ）、割当対象呼びリストから未追加のホール呼び、ここでは「4階上向きホール呼び」を取得する（ステップＢ５）。
そして図１３および図１４で示したような一連の処理を行って、図１５に示すように、１号機に「4階上向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-1、２号機に「4階上向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-2をモデルデータ1から作成する。そして、モデルデータ1-１、モデルデータ1-2の評価値を計算し、モデルデータ1-1の評価値として４０、モデルデータ1-2の評価値として７０が得られたとする。モデルデータ1-1、モデルデータ1-2は探索用リストに格納され、評価値の小さい順にソートされる。モデルデータ1は探索用リストから削除され、制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１に戻る。
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータを抽出する（ステップＢ２）。探索用リストはステップＢ１２において評価値の小さい順にソートされているため、図１６に示すように、最も評価の良いモデルデータ1-1（評価値４０）が抽出される。モデルデータ1-1は割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが追加されたモデルデータではないため（ステップＢ３のＮＯ）、割当対象呼びリストから未追加のホール呼び、「7階下向きホール呼び」を取得する（ステップＢ５）。
そして、図１６に示すように、１号機に「7階下向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-1-1、２号機に「7階下向きホール呼び」を割当てたモデルデータ1-1-2をモデルデータ1-1から作成する。そして、モデルデータ1-１-1、モデルデータ1-1-2の評価値を計算し、モデルデータ1-1-1の評価値として５５、モデルデータ1-1-2の評価値として６５が得られたとする。モデルデータ1-1-1、モデルデータ1-1-2は探索用リストに格納され、評価値の小さい順にソートされる。モデルデータ1-1は探索用リストから削除され、制限時間に達していなければ（ステップＢ１７のＮＯ）、ステップＢ１に戻る。
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、すなわち探索用リストにはモデルデータ2、モデルデータ1-2、モデルデータ1-1-1、モデルデータ1-1-2が格納されているため、探索用リストから先頭のモデルデータを抽出する（ステップＢ２）。探索用リストはステップＢ１２において評価値の小さい順にソートされているため、図１７に示すように、最も評価の良いモデルデータ1-1-1（評価値５５）が抽出される。
抽出されたモデルデータ1-1-1は、割当対象呼びリスト内の全てのホール呼びが割当完了しているモデルデータであるため（ステップＢ３のＹＥＳ）、モデルデータ1-1-1を保存用リストへ移し、探索用リスト内からモデルデータ1-1-1を削除する（ステップＢ４）。
探索用リストは空でないため（ステップＢ１のＮＯ）、探索用リストから先頭のモデルデータ、すなわち最も評価の良いモデルデータ2を取得する（ステップＢ２）。
取得したモデルデータ2を元に、「4階上向きホール呼び」をカゴ1号機に割当てた場合のモデルデータ2-1と、カゴ2号機に割当てた場合のモデルデータ2-2とを作成し、作成したモデルデータ2-1、2-2（図示せず）の評価値を計算する。そして、モデルデータ2-1、2-2を探索用リストへ格納し、探索用リスト内のモデルデータを評価値の小さい順にソートし、モデルデータ2を削除する。
ここで、探索演算制限時間に達したとすると（ステップＢ１７のＹＥＳ）、ステップＡ５へ移行する。ステップＡ５では、保存用リスト内のモデルデータを評価値の小さい順にソートする。保存用リストは空でないため（ステップＡ６のＮＯ）、すなわち保存用リストにモデルデータ1-1-1が格納されているため、保存用リストの先頭のモデルデータを取得する（ステップＡ７）。つまり保存用リストから最も評価の良いモデルデータであるモデルデータ1-1-1を取得する。そして、取得したモデルデータ1-1-1から、割当て対象となる「2階上向きホール呼び」が割当られているカゴ番号を取得する。モデルデータ1-1-1では、「2階上向きホール呼び」はカゴ1号機に割当てられているため、「カゴ1号機」を探索演算結果として取得する（ステップＡ９）。以上により探索演算処理を終了する。
次に、図１に戻り、カゴ割当演算パラメータ選択部０２について説明する。
カゴ割当演算パラメータ選択部０２は、エレベータ制御結果検出部０２１、交通需要検出部０２２、性能事例データを作成するエレベータ性能事例集計部０２３、性能事例データを記憶する性能事例記憶部（事例データ格納部）０２４、および性能事例データ記憶部０２４内の性能事例データ群を検索して仮想呼びリスト（仮想呼びリストは性能事例データの一部である）を決定するパラメータ決定部（仮想ホール呼びリスト取得部）０２５を備える。
交通需要検出部０２２は、ホール呼び検出部０４、カゴ呼び検出部０６、カゴ情報検出部０５からデータを受け取って、ビル内において発生しているエレベータ１（１１、１２、・・・、１Ｎ）の交通需要を検出する。交通需要検出部０２２は、検出した交通需要をＯＤ単位で保持した交通需要データを作成する。すなわち、交通需要を表すＯＤ表を作成する。ＯＤ表は例えば各マスの合計が１になるように正規化してもよい。交通需要検出部０２２によるＯＤ(Origin Destination)単位の交通需要の検出方法については、特公平７−１０６８４５号公報、特公平５−７１５１３号公報、ならびに特公平１−１５４７３号公報等の記載を参考にできる。交通需要データの作成は、指定された期間を対象について行ってもよいし、予め指定された各時間帯について行ってもよいし、所定時間単位で行ってもよい。また、過去の同一時間帯の交通需要を演算した（例えば平均した）交通需要データを作成してもよい。そのほか、任意の手法を用いて交通需要データを作成できる。
ここで、ＯＤ表について簡単に説明する。
交通流量の定量分析には、出発地を行とし、目的地を列とする配列表が用いられる場合がある。この配列表は一般にＯＤ表と呼ばれる。ＯＤ表は、任意の出発地から任意の目的地へのトラフィックを特定でき、特定の期間、目的、あるいは他の分類に用いられる。ｎ×ｍ配列のＯＤ表において、ｎは出発地の数、ｍは目的地の数に相当する。出発地と目的地の数が同一であるとき、ｎ＝ｍであり、正方のＯＤ表となる。このようなＯＤ表が本実施形態のエレベータ群管理に用いられる。上記出発地は出発階床に対応し、上記目的地は行先階床に対応する。
ここで、ＯＤ表における「階床」、ならびにＯＤを指定する際の「階床」は、複数の特定階床を一つに纏めた階床の上位概念を表してもよいし、階床の最小単位つまり単一階床を表してもよい。複数の特定階床は、異なる階床にまたがるレストラン街や、店子等に対応する場合もある。なお、ＯＤ表において、異なる階床同士は互いに重複しないものとする。また、複数の特定階床を一つに纏めて表す上位概念階床と、単一の階床とがＯＤ表において混在してもよい。
次に、エレベータ制御結果検出部０２１について説明する。これに先立ち、エレベータ制御目標について説明しておく。エレベータ制御目標はエレベータ制御目標記憶部３に記憶されている。エレベータ制御目標の例を図２に示す。
図２にはエレベータ制御目標が３つ示され、それぞれ５行×５列の表形式を有している。この表は、ＯＤ(Origin Destination)表に相当し、行項目がエレベータの出発階床を表し、列項目がそのエレベータの行先階床を表している。各々のＯＤ表は、異なる制御目標に対応しており、ＯＤ毎にそれぞれの目標値が設定されている。本実施形態では、「待ち時間（エレベータホールに到着してからカゴが到着するまでの時間）」「サービス時間」「長待ち率」という３つのエレベータ制御目標を設定可能項目とし、それぞれの項目についてＯＤ毎の制御目標値が設定されている。例えば、エレベータ制御目標「待ち時間」において、Ａ階床からＢ階床へ移動する制御目標値は２５と設定されている（単位はsec（秒））。これは、「Ａ階床からＢ階床へ向かうエレベータ乗客の平均待ち時間は２５秒を目標値とする」という意味である。このようなＯＤ表を用いて設定されるエレベータ制御目標項目は、上記「待ち時間」、「サービス時間」、ならびに「長待ち率」のみに限定されず、項目数も少なくとも１つ以上の任意である。例えば、「乗車時間」、「乗車人数」、「カゴ通過間隔時間」、「カゴ最大通過間隔時間」、「カゴ通過回数」などの制御目標項目を用いてもよい。図２には「待ち時間」「サービス時間」「長待ち率」の制御目標がそれぞれ１つ示されるが、各制御項目がそれぞれ複数、エレベータ制御目標記憶部３に記憶されていてもよい。
図３は、ＯＤ表に設定する制御目標値の設定例を説明する図である。
ＯＤ制御目標は、具体的な数値により設定することもできるし、数値範囲または条件とすることもできる。以下の説明では、数値、数値範囲および条件等を総称して「ＯＤ制御目標値」と称する。例えば、図３（Ａ）に示すように、「Ａ階床からＢ階床へ向かうエレベータ乗客の平均待ち時間は２５秒以下であればよい」という設定、図３（Ｂ）に示すように、「Ａ階床からＢ階床へ向かうエレベータ乗客の平均待ち時間は２５秒以上３０秒以下」という設定、図３（Ｃ）に示すように、「Ａ階床からＢ階床については任意の平均待ち時間でよい。」という設定などが可能である。また図３（Ｄ）に示すように、「Ａ階床からＢ階床は２５秒」、「Ｂ階床からＣ階床は３０秒以上４０秒以下」、「Ｄ階床からＢ階床は３０秒以下」、「Ｅ階床からＡ階床は任意」という具合に、数値、数値範囲、条件を混在させてもよい。
エレベータ制御目標の値をエレベータ納入後に変更するために、エレベータ制御目標記憶部３にエレベータ制御目標値設定用ＧＵＩを設けてもよい。このＧＵＩを用いて、例えば、エレベータの運行時にエレベータ制御目標値を変更すること、または夜間やメンテナンス時等のエレベータ休止中にエレベータ制御目標値を変更することができる。
エレベータ制御結果検出部０２１は、交通需要検出部０２２により交通需要の検出がなされた時間内の各カゴのエレベータ制御結果（エレベータ運行結果）を検出する。そして、エレベータ制御結果検出部０２１は、少なくともエレベータ制御目標として設定可能なエレベータ制御項目について、各カゴのエレベータ制御結果をＯＤ単位で集計したエレベータ制御結果データを作成する。エレベータ制御結果検出部０２１により作成されたエレベータ制御結果データはエレベータ乗客へのサービス結果（実績結果）に相当するデータであり、例えば「待ち時間」「サービス時間」「長待ち率」「ホール呼びの未応答時間」の値をＯＤ単位で表すものである。
ＯＤ単位でのエレベータ制御結果の検出は、ホール呼び検出部０４、カゴ呼び検出部０６、カゴ情報検出部０５、カゴ停止情報記憶部０３を用いて行うことができる。例えば、ホール呼び情報が表す「発生時刻」および「発生階床」、ホール呼び割当て情報に含まれる「カゴ割当時刻」、カゴ情報が表す「カゴ到着時刻」「ドア開時間」「ドア閉時間」「カゴ停止時間」「カゴ荷重」、ホール呼びから派生した実際のカゴ呼びのカゴ呼び情報が表す「目的階床」に基づいて逐次的に乗客の「待ち時間」「サービス時間」「長待ち率」、およびホール呼びの「未応答時間」「最大未応答時間」などを算出する。これをＯＤ単位で集計することで、「ＯＤ単位のエレベータ制御結果」を得ることができる。
エレベータ性能事例集計部０２３は、交通需要検出部０２２により生成される「ＯＤ単位の交通需要データ」、エレベータ制御結果検出部０２１により生成される「ＯＤ単位のエレベータ制御結果データ」（サービス結果）、これらのデータが取得される期間にカゴ割当演算処理部０１で用いられた仮想呼びリストを示す「仮想呼びリスト識別子」を、一つのデータセットとして集計する（この期間では全てのホール呼びに対し同じ仮想呼びリストが用いられる）。このデータセットにデータセット番号を発番し、性能事例データとして性能事例記憶部０２４に渡す。性能事例記憶部０２４は、渡された性能事例データを記憶する。以上の様子を図１９の下段に示す。また、性能事例データのデータフォーマットを図１８に示す。エレベータ制御結果として、「待ち時間」「サービス時間」「長待ち率」の３つがＯＤ単位で集計されている。尚、上記データセット番号は、性能事例記憶部０２４で記録される際に、性能事例記憶部０２４内で発番されるとする。ただし、発番箇所についてはこれに限定されない。このようにして、例えば所定時間ごとに、エレベータ性能事例集計部０２３により性能事例データが生成され、生成された性能事例データが性能事例記憶部０２４に記憶される。
また、エレベータ性能事例集計部０２３は、エレベータ模擬実験部０２６を用いて性能事例データを取得することもできる。すなわち、エレベータ性能事例集計部０２３は、仮想的な交通需要をＯＤ単位で発生させ（この際交通需要検出部０２２を用いてもよい）、エレベータ模擬実験部０２６は、この交通需要と、任意の仮想ホール呼びリストと、あらかじめ与えられるエレベータ仕様情報とに基づき、エレベータ運行シミュレーションを行う。エレベータ性能事例集計部０２３は、このエレベータ運行シミュレーションの結果としての、「ＯＤ単位の交通需要データ」、「ＯＤ単位のエレベータ制御結果データ」（予想サービス結果）、「仮想呼びリスト識別子」を性能事例データとして性能事例記憶部０２４に記録する。エレベータ性能事例集計部０２３は例えばエレベータの運休時にエレベータ模擬実験部０２６を用いてシミュレーションを行う。
以上では性能事例データの算出方法として、実測およびシミュレーションの両方の場合を示したが、実測のみ、あるいはシミュレーションのみにより算出してもよい。
パラメータ決定部０２５は、カゴ割当演算処理部０１で使用する仮想呼びリストを複数の仮想呼びリストの中から決定する。この決定は、例えば予め指定した時間帯ごと（例えば１時間単位、３つの時間帯Ａ、Ｂ、Ｃがあった場合の各時間帯など）に行うものとする。パラメータ決定部０２５は、以下に説明する検索キーをもとに性能事例記憶部０２４を検索してこの検索キーにマッチする性能事例データを検索し、検索した性能事例データに含まれる仮想呼びリストを、カゴ割当演算処理部０１で使用する仮想呼びリストとして決定する。
ここで検索キーは２つのデータからなる。１つ目のデータは交通需要データである。パラメータ決定部０２５は、交通需要データを交通需要検出部０２２から受け取る。例えば交通需要検出部０２２は過去における同時間帯の交通需要データ（過去１０日分など）の平均をパラメータ決定部０２５に渡す。この他、過去において同時刻帯について乗客発生間隔を算出しておきビル内に発生する乗客はポアソン到着とすることで交通需要を求めてもよい。パラメータ決定部０２５は、交通需要検出部０２２から渡される交通需要データを検索キーにおける１つ目のデータとする。検索キーの２つ目のデータはエレベータ制御目標データである。パラメータ決定部０２５は、エレベータ制御目標記憶部３から受け取る。エレベータ制御目標記憶部３は、例えば仮想呼びリストを決定する時間帯に対応するエレベータ制御目標データ（ここでは「待ち時間」「サービス時間」「長待ち率」の３つのエレベータ制御目標データ）をパラメータ決定部０２５に渡す。エレベータ制御目標記憶部３は、自身に設定されているエレベータ制御目標データを全て渡すようにしてもよい。この場合、例えば時間帯などに応じて、ユーザインターフェースを用いてエレベータ制御目標記憶部３の設定を適宜、変更（使用すべきエレベータ制御目標データを変更）してもよい。
パラメータ決定部０２５は「交通需要データ」及び「エレベータ制御目標データ」の集合を検索キーとし、この検索キーにマッチする性能事例データを性能事例記憶部０２４から検索する。つまり、エレベータ制御目標を達成するエレベータ群管理制御の実行可能性が運行事例（実績と予測）に基づいて確認済みの仮想呼びリストを検索する。なお、検索キー内の交通需要データはＯＤ毎に集計されており、性能事例データセット内の交通需要データもＯＤ毎で集計されているため両者は比較可能である。同様に、検索キー内のエレベータ制御目標と性能事例データ内のエレベータ制御結果ともそれぞれ同じ項目（「待ち時間」「サービス時間」「長待ち率」）を有し、ＯＤ毎に集計されているため比較可能である。
以下、検索の具体例について図２０を用いて説明する。
パラメータ決定部０２５は、検索キーに含まれる交通需要データおよびエレベータ制御目標データと、性能事例記憶部０２４に記憶されている性能事例データと比較する。つまり、交通需要検出部０２２からの「ＯＤ単位の交通需要データ」と性能事例データiに含まれる「ＯＤ交通需要データフィールド」に格納されている交通需要データとの類似度演算、「エレベータ制御目標データ」と性能事例データiの「ＯＤ単位エレベータ制御結果データフィールド」に格納されているＯＤ単位に集計したエレベータ制御結果データとの類似度演算を実行する。そして、これらの類似度演算の結果に基づき、性能事例記憶部０２４内に記憶されている性能事例データの中から最も類似度の高い性能事例データを検索する。そして検索した性能事例データにおける「仮想ホール呼びリスト識別子フィールド」に格納されている仮想ホール呼びリスト識別子を取得する。パラメータ決定部０２５は、取得した仮想ホール呼びリスト識別子をカゴ割当演算処理部０１における探索演算処理部０１１へと渡す。カゴ割当演算処理部０１は、この「仮想ホール呼びリスト識別子」に対応する仮想ホール呼びリストを使用して、カゴ割当演算処理を実行する。パラメータ決定部０２５において仮想ホール呼びリスト識別子に対応する仮想ホール呼びリストを特定し、特定した仮想ホール呼びリストをカゴ割当演算処理部０１に渡してもよい。
図２１は、仮想呼びリストの決定処理の一連の手順を示すフローチャートである。
最初に、交通需要検出部０２２によりビル内におけるＯＤ単位の交通需要データを取得する（ステップＣ１）。一方、エレベータ制御目標データがエレベータ制御目標記憶部３から取得される（ステップＣ２）。
次に、ステップＣ１で取得されたＯＤ単位の交通需要データ（ＯＤ交通需要データ）と、ステップＣ２で取得されたエレベータ制御目標データとを用いて事例類似度演算処理（交通需要類似度演算処理および性能類似度演算処理）が行われる。
ここでは、まず交通需要同士、つまりステップＣ１で検出された交通需要データと、性能事例記憶部０２４に記憶されている性能事例データのＯＤ交通需要データフィールドに格納されているＯＤ交通需要データ（以後、混同を避けるため「ＯＤ交通事例データ」という）との交通需要類似度演算処理が実行される（ステップＣ３）。
ステップＣ３における交通需要類似度演算処理により性能事例データが絞り込まれる。絞り込んだデータについて、ステップＣ２で取得したエレベータ制御目標データとの性能類似度演算処理が実行され、最も類似した性能事例データが取得される（ステップＣ４）。
そして、ステップＣ４において最も類似した性能事例データの仮想呼びリスト識別子フィールドに格納されている仮想呼びリスト識別子を取得する（ステップＣ５）。
この後、取得された仮想呼びリスト識別子はカゴ割当演算処理部０１へ渡され（ステップＣ６）、この仮想呼びリスト識別子に対応する仮想呼びリストを用いて、かご割当演算処理部０１によりカゴ割当演算処理が実行される（ステップＣ７）。
ここで、図２１に示したステップＣ３及びステップＣ４の類似度演算処理について詳細に説明する。以下の説明において、「ＯＤ交通需要要素データ」とは、交通需要検出部０２２から取得するＯＤ交通需要データを形成する要素データであり、ｉ階からｊ階への交通需要を示すデータである。「ＯＤ交通事例要素データ」とは、性能事例データのＯＤ交通需要データフィールドに格納されているＯＤ交通需要データ（ＯＤ交通事例データ）を形成する要素データであり、ｉ階からｊ階へのＯＤ交通需要の事例を示すデータである。「エレベータ制御目標要素データ」とは、エレベータ制御目標データを形成する要素データであり、エレベータ制御目標項目Ｔにおけるｉ階からｊ階への制御目標値を示すデータである。「エレベータ制御結果要素データ」とは、性能事例データの「ＯＤ単位エレベータ制御結果データフィールド」に格納されている「エレベータ制御結果データ」を形成する要素データであり、エレベータ制御目標項目Ｔにおけるｉ階からｊ階へのエレベータ制御結果を示すデータである。
まず、ステップＣ３で行われる交通需要類似度演算処理について説明する。
最初に、検索キーに含まれるデータの一つである「ＯＤ交通需要データ」と、性能事例記憶部０２４に記憶されているｍ個の性能事例データの「ＯＤ交通需要データフィールド」に格納されている「ＯＤ交通事例データ」との類似度演算を例えば以下のように行う。
（Ｃ３−１）：「ＯＤ交通需要データ」と「ＯＤ交通事例データ」について、同一ＯＤ間の各データの距離、すなわち
｜ＯＤ交通需要要素データ − ＯＤ交通事例要素データ｜
を計算する。例えば、同一ＯＤ間である１階から２階について、ＯＤ交通需要データの１階から２階の交通需要を示すデータ値と、ＯＤ交通事例データの１階から２階のＯＤ事例を示すデータ値との距離を計算する。
（Ｃ３−２）：（Ｃ３−１）の処理をすべてのＯＤ間について行い、その総和（マンハッタン距離）もしくは２乗和を求める。
（Ｃ３−３）：性能事例記憶部０２４に格納されたすべてのＯＤ交通事例データについて（Ｃ３−２）を行い、総和（マンハッタン距離；もしくは２乗和）の小さいものからｎ個のＯＤ交通事例データを選択する。これにより、ｎ個の性能事例データが選択される。
次に、ステップＣ４で行われる性能類似度演算処理について説明する。
（Ｃ３−３）で選択されたｎ個の性能事例データの各々の「ＯＤ単位エレベータ制御結果データフィールド」に格納されている「エレベータ制御結果データ」と、検索キーに含まれるもう１つのデータである「エレベータ制御目標データ」との性能類似度演算を例えば以下のように行う。
（Ｃ４−１）：「エレベータ制御目標データ」と「エレベータ制御結果データ」とについて、同一項目、同一ＯＤ間の類似度を計算する。例えば、同一ＯＤ間（１階から２階）について、「エレベータ制御目標データ」の項目「待ち時間」の制御目標値と、「エレベータ制御結果データ」の項目「待ち時間」の制御結果値との類似度を計算する。そして各ＯＤ間について計算した類似度を合計する。ここでの類似度の計算方法は後述する。
（Ｃ４−２）：（Ｃ４−１）の処理をすべての制御目標項目Ｔについて行い、各制御目標項目Ｔから求めた合計類似度の総和を求める。ただし、必ずしも、全ての制御目標項目について類似度演算しなくてもよい。例えば、待ち時間のみ着目した目標制御が実行したい場合には、その他のサービス時間や長待ち率については、類似度演算処理は省略できる。
（Ｃ４−３）：（Ｃ４−２）の処理を、（Ｃ３−３）で選択されたｎ個の性能事例データにおけるエレベータ制御結果データについて行い、最も類似している性能事例データを選択する。そして、選択した性能事例データに含まれる「仮想呼びリスト識別子フィールド」に格納されている仮想呼びリスト識別子を取得する。
ここで図２２を参照しながら、上記（Ｃ−４）における性能類似度計算方法の具体例を説明する。
図２２には、エレベータ制御目標とエレベータ制御結果データの一例が示されている。前述したようにエレベータ制御目標の設定方法にはいくつかのパターン（１つの値で制御目標を設定、範囲で制御目標を設定など）がある。いずれのパターンでも、ＯＤ毎に両者の値を比較することにより類似度を計算する。ここで、i(=1,2,3)を出発階とし、j(=1,2,3)を行先階とする。またエレベータ制御目標に設定された値をＧi,jとし、エレベータ制御結果データのデータ値をＳi,jとし、ＯＤ単位の類似度をＦi,jとする。このとき、性能類似度の値は次式に示される演算により算出できる。以下、各設定パターンについて性能類似度の計算例を示す。
Figure 0004621620
（エレベータ制御目標の設定パターン１）
あるＯＤのエレベータ制御目標が一つの値により設定される場合（例えば25sec等）、このＯＤの類似度は次式（１）のように計算される。
Figure 0004621620
図２２において、ｉ＝１，ｊ＝２のとき、エレベータ制御目標の設定値はＧ1,2＝２５となっている。これは、「１階から２階へエレベータの制御目標は２５秒である。」という意味であり、ｉ＝１，ｊ＝２のときの性能類似度の値は上式からＦ1,2＝｜25-35｜＝１０となる。またｉ＝３，ｊ＝２のときはＦ3,2＝｜20-30｜＝１０となる。
（エレベータ制御目標の設定パターン２）
あるＯＤのエレベータ制御目標が上限値を有する範囲によって設定される場合（例えば35秒以下等）、このＯＤの性能類似度は次式（２）のように計算される。
Figure 0004621620
図２２において、ｉ＝１，ｊ＝３のとき、エレベータ制御目標の設定値はＧ1,3≦３０となっている。これは、「１階から３階へのエレベータの制御目標は３０秒以下であればよい。」と言う意味であり、ｉ＝１，ｊ＝３のときの類似度は上式からＦ1,3＝０となる。
式（２）から理解されるように、エレベータ制御結果データに格納されている値がエレベータ制御目標で設定された値以下の場合、上記のように類似度は０である。一方、エレベータ制御結果データに格納されている値がエレベータ制御目標で設定された値より大きい場合、例えば、Ｓ1,3=４０とすると、性能類似度は、上式からＦ1,3＝｜30-40｜＝１０となる。
（エレベータ制御目標の設定パターン３）
あるＯＤのエレベータ制御目標が下限値と上限値とを有する範囲によって設定される場合（例えば30sec以上40sec以下等）、このＯＤの類似度は次式（３）のように計算される。
Figure 0004621620
図２２において、ｉ＝２，ｊ＝３のとき、エレベータ制御目標の設定値は３０≦Ｇ2,3≦４０となっている。これは「２階から３階へのエレベータの制御目標は３０秒以上４０秒以下であればよい。」という意味であり、ｉ＝２，ｊ＝３のときの類似度は、上式からＦ2,3＝０となる。
なお、エレベータ制御結果データに格納されている値がエレベータ制御目標で設定された値の範囲外である場合、例えば、Ｓ2,3＝２５とすると、性能類似度Ｆ2,3＝｜30-25｜＝５となり、Ｓ2,3＝４５とすると、Ｆ2,3＝｜40-45｜＝５となる。
（エレベータ制御目標の設定パターン４）
あるＯＤのエレベータ制御目標が任意に設定される場合、このＯＤの類似度は次式（４）のように計算される。
Figure 0004621620
図２２において、ｉ＝３，ｊ＝１のとき、エレベータ制御目標の設定値はＧ2,3＝∀となっている。これは「３階から１階へのエレベータの制御目標は任意である。」という意味であり、ｉ＝３，ｊ＝１のときの性能類似度は無条件でＦ3,1＝０となる。
以上から、図２２の例における性能類似度の値は
Ｆ1,2＋Ｆ1,3＋Ｆ2,1＋Ｆ2,3＋Ｆ3,1＋Ｆ3,2＝３０
と算出される。このように算出された性能類似度の値が小さいほど、ＯＤ単位で設定されたエレベータ制御目標は、ＯＤ単位のエレベータ制御結果データに類似していると判断する。
以上のように、本実施形態では、ビル全体というマクロレベルでのエレベータの乗客運搬パフォーマンスの向上に着目するのではなく、ＯＤ単位のエレベータ乗客運搬パフォーマンスといった、よりミクロレベルな視点に着目しており、木目細かなエレベータ制御パフォーマンスの向上が実現できる。
具体的には、ビル内におけるある期間の「ＯＤ交通需要」、「その期間に使用された仮想呼びリストの識別子」、「その期間におけるＯＤ毎のエレベータ制御結果」を一つの性能事例データとして性能事例記憶部０２４にデータベース化しておく。そしてパラメータ決定部０２５では、カゴ割当演算処理時に、「エレベータ制御目標」と「ＯＤ交通需要」との集合を検索キーとして上記データベースを検索し、「エレベータ制御目標」を満足するエレベータ群管理制御の実行可能性が確認済みの仮想呼びリストを取得し、この仮想呼びリストを実際のエレベータ群管理制御に使用する。
このようにして、ＯＤ単位で設定されたエレベータ制御目標を満足するような仮想呼びリストを用いることで、ＯＤ単位でエレベータパフォーマンスを向上できる。よって、ビル全体のエレベータ運行のパフォーマンスを平均的に向上させる従来のエレベータ群管理システムと比較すると、より木目細かなエレベータ群管理制御を実現できる。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
本発明の実施形態に係わるエレベータ群管理システムの概略構成を示すブロック図。 エレベータ制御目標の例を示す図。 ＯＤ表に設定する制御目標値の設定例を説明する図。 仮想呼びリストの概念図。 複数の仮想呼びリストを示す図。 割当対象呼びリストの例を示す図。 モデルデータの一例を示す図。 モデルデータを更新する様子を示す図。 探索演算処理全体の概略を示すフローチャート。 図９のステップＡ４で行われる処理の流れを詳細に示したフローチャート。 モデルデータを更新した状態を示す図。 探索演算処理の補足説明する図。 探索演算処理の補足説明する図。 探索演算処理の補足説明する図。 探索演算処理の補足説明する図。 探索演算処理の補足説明する図。 探索演算処理の補足説明する図。 性能事例データのデータフォーマットを示す図。 性能事例記憶部が性能事例データを記憶する様子を示す図。 パラメータ決定部２５により行われる検索の様子を示す図。 は、仮想呼びリストの決定処理の一連の手順を示すフローチャート。 性能類似度計算方法の具体例を説明する図。
符号の説明
０：エレベータ群管理部
３：エレベータ制御目標記憶部
０１：カゴ割当演算処理部
０２：カゴ割当演算パラメータ選択部
０３：カゴ停止情報記憶部
０４：ホール呼び検出部
０５：カゴ情報検出部
０６：カゴ呼び検出部
０１１：探索演算処理部
０１２：探索演算データ記憶部
０１３：評価モデル部
０２１：エレベータ制御結果検出部
０２２：交通需要検出部
０２３：エレベータ性能事例集計部
０２４：性能事例記憶部
０２５：パラメータ決定部
０２６：エレベータ模擬実験部
１１１〜１Ｎ１：カゴ制御部
１１〜１Ｎ：エレベータカゴ
２１〜２Ｍ：ホール呼びボタン
１１２〜１Ｎ２：カゴ呼びボタン

Claims (11)

  1. ビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理システムであって、
    前記ビル内の交通需要を検出し、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データを生成する交通需要検出部と、
    エレベータ制御目標値を出発階床および行先階床の組み合わせごとに保持したエレベータ制御目標データを記憶するエレベータ制御目標記憶部と、
    仮想的なホール呼びを表す仮想ホール呼び情報を少なくとも１つ以上格納した仮想ホール呼びリストと、出発階床および行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データと、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データと、を対応づけた事例データを複数格納した事例データ格納部と、
    前記交通需要検出部から前記交通需要データを受け取り、前記エレベータ制御目標記憶部から前記エレベータ制御目標データを受け取り、受け取った前記交通需要データおよび前記エレベータ制御目標データを用いて、前記事例データ格納部内の各事例データと類似度演算を行い、前記類似度演算の結果に基づいて前記事例データを選択し、選択した前記事例データに含まれる仮想ホール呼びリストを取得する仮想ホール呼びリスト取得部と、
    取得された前記仮想ホール呼びリストに示される各前記仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを決定するカゴ呼び決定部と、
    各エレベータカゴに対して割当済みでありかつ未応答のホール呼びの情報を割当済みホール呼び情報として、また、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びの情報を未応答カゴ呼び情報として記憶するカゴ停止情報記憶部と、
    前記ビル内においてホール呼びを検出するホール呼び検出部と、
    検出された前記ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測部と、
    前記割当済みホール呼び情報と前記未応答カゴ呼び情報とを用いて各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、取得された前記仮想ホール呼びリストに示される前記各仮想ホール呼び、決定された各前記派生カゴ呼び、前記ホール呼び検出部により検出されたホール呼び、予測された前記派生カゴ呼びを、各前記階床巡回スケジュールへ複数の追加パターンにて追加し、前記追加パターンで追加を行った各前記階床巡回スケジュールに基づいて前記追加パターンの評価値を計算し、各前記追加パターンからそれぞれ計算した評価値に基づいて追加パターンを選択し、選択した追加パターンから前記検出されたホール呼びに割り当てるエレベータカゴを決定するカゴ割当演算部と、
    を備えたエレベータ群管理システム。
  2. 前記カゴ割当演算部は、全ての追加パターンについての評価値の計算を終える前に制限時間に達したら、評価値が計算された追加パターンの中から追加パターンの選択を行うことを特徴とする請求項１に記載のエレベータ群管理システム。
  3. 前記仮想ホール呼びリスト取得部は、あらかじめ指定された時間帯ごとに前記仮想ホール呼びリストの取得処理を行うことを特徴とする請求項１または２に記載のエレベータ群管理システム。
  4. 前記仮想ホール呼びリストは、前記仮想ホール呼び情報と、派生カゴ呼びの情報とのセットである呼びセットを複数格納し、
    前記カゴ呼び決定部は、前記仮想ホール呼びリストに含まれる各前記呼びセットに示される派生カゴ呼びを、前記各仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びとして決定することを特徴とする請求項１または３に記載のエレベータ群管理システム。
  5. 前記事例データ格納部は、前記仮想ホール呼びリストとして、前記仮想ホール呼びリストの識別情報を格納し、
    前記仮想ホール呼びリスト取得部は、仮想ホール呼びリストと識別情報とを対応づけた対応情報と、選択した前記事例データに含まれる前記識別情報とから、前記仮想ホール呼びリストを取得することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
  6. 前記エレベータ制御目標記憶部に前記エレベータ制御目標データを設定する設定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
  7. 前記エレベータ制御目標記憶部は、前記エレベータ制御目標データを複数記憶し、
    前記仮想ホール呼びリスト取得部は、複数の前記エレベータ制御目標データの中から前記類似度演算に用いるエレベータ制御目標データを選択することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
  8. 各前記エレベータカゴの制御結果を検出し、検出した各前記エレベータカゴの制御結果を集計して前記出発階床及び行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データを生成する、エレベータ制御結果検出部と、
    生成された前記エレベータ制御結果データと、前記集計の対象となった期間における交通需要を出発階床および行先階床の組み合わせごとに保持した交通需要データと、前記期間において使用された仮想ホール呼びリストとを対応づけて前記事例データとして前記事例データ記憶部に格納する事例データ生成部と、
    を備えた請求項１ないし７のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
  9. 前記群管理制御をシミュレーションにより行って出発階床および行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データを生成するエレベータ模擬実験部と、
    生成したエレベータ制御結果データと、前記シミュレーションに用いた交通需要データと、前記シミュレーションに用いた仮想ホール呼びリストとを対応づけて前記事例データとして前記事例データ記憶部に格納する事例データ生成部と、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載のエレベータ群管理システム。
  10. ビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御を実行するエレベータ群管理方法であって、
    前記ビル内の交通需要を検出する交通需要検出ステップと、
    出発階床および行先階床の組み合わせごと交通需要を保持した交通需要データを生成する交通需要データ生成ステップと、
    エレベータ制御目標値を出発階床および行先階床の組み合わせごとに保持したエレベータ制御目標データを設定するエレベータ制御目標設定ステップと、
    仮想的なホール呼びを表す仮想ホール呼び情報を少なくとも１つ以上格納した仮想ホール呼びリストと、出発階床および行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データと、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データと、を対応づけた事例データを複数格納したデータベースを準備する準備ステップと、
    生成された前記交通需要データと前記設定されたエレベータ制御目標データとを用いて、前記データベース内の各事例データと類似度演算を行い、前記類似度演算の結果に基づいて前記事例データを選択し、選択した前記事例データに含まれる仮想ホール呼びリストを取得する仮想ホール呼びリスト取得ステップと、
    取得された前記仮想ホール呼びリストに含まれる各前記仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを決定するカゴ呼び決定ステップと、
    各エレベータカゴに対して割当済みであり未応答のホール呼びの情報を割当済みホール呼び情報として、また、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びの情報を未応答カゴ呼び情報として記憶するステップと、
    前記ビル内においてホール呼びを検出するホール呼び検出ステップと、
    検出された前記ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測ステップと、
    前記割当済みホール呼び情報と前記未応答カゴ呼び情報とを用いて各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、取得された前記仮想ホール呼びリストに示される前記各仮想ホール呼び、決定された各前記派生カゴ呼び、前記ホール呼び検出ステップにより検出されたホール呼び、予測された前記派生カゴ呼びを、各前記階床巡回スケジュールへ複数の追加パターンにて追加し、前記追加パターンで追加を行った各前記階床巡回スケジュールに基づいて前記追加パターンの評価値を計算し、各前記追加パターンからそれぞれ計算した評価値に基づいて追加パターンを選択し、選択した追加パターンから前記検出されたホール呼びに割り当てるエレベータカゴを決定するカゴ割当演算ステップと、
    を備えたエレベータ群管理方法。
  11. ビル内の任意階床において任意の時刻に発生したホール呼びに対してエレベータカゴを割り当てる群管理制御をコンピュータに実行させるエレベータ群管理プログラムであって、
    前記ビル内の交通需要を検出する交通需要検出ステップと、
    出発階床および行先階床の組み合わせごと交通需要を保持した交通需要データを生成する交通需要データ生成ステップと、
    エレベータ制御目標値を出発階床および行先階床の組み合わせごとに保持したエレベータ制御目標データを設定するエレベータ制御目標設定ステップと、
    仮想的なホール呼びを表す仮想ホール呼び情報を少なくとも１つ以上格納した仮想ホール呼びリストと、出発階床および行先階床の組み合わせごとにエレベータ制御結果を保持したエレベータ制御結果データと、出発階床および行先階床の組み合わせごとに交通需要を保持した交通需要データと、を対応づけた事例データを複数格納したデータベースを準備する準備ステップと、
    生成された前記交通需要データと前記設定されたエレベータ制御目標データとを用いて、前記データベース内の各事例データと類似度演算を行い、前記類似度演算の結果に基づいて前記事例データを選択し、選択した前記事例データに含まれる仮想ホール呼びリストを取得する仮想ホール呼びリスト取得ステップと、
    取得された前記仮想ホール呼びリストに示される各前記仮想ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを決定するカゴ呼び決定ステップと、
    各エレベータカゴに対して割当済みであり未応答のホール呼びの情報を割当済みホール呼び情報として、また、各エレベータカゴで発生した未応答のカゴ呼びの情報を未応答カゴ呼び情報として記憶するステップと、
    前記ビル内においてホール呼びを検出するホール呼び検出ステップと、
    検出された前記ホール呼びから派生する派生カゴ呼びを予測するカゴ呼び予測ステップと、
    前記割当済みホール呼び情報と前記未応答カゴ呼び情報とを用いて各前記エレベータカゴの階床巡回スケジュールを生成し、取得された前記仮想ホール呼びリストに示される前記各仮想ホール呼び、決定された各前記派生カゴ呼び、前記ホール呼び検出ステップにより検出されたホール呼び、予測された前記派生カゴ呼びを、各前記階床巡回スケジュールへ複数の追加パターンにて追加し、前記追加パターンで追加を行った各前記階床巡回スケジュールに基づいて前記追加パターンの評価値を計算し、各前記追加パターンからそれぞれ計算した評価値に基づいて追加パターンを選択し、選択した追加パターンから前記検出されたホール呼びに割り当てるエレベータカゴを決定するカゴ割当演算ステップと、
    を前記コンピュータに実行させるエレベータ群管理プログラム。
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