JP4800723B2 - エレベータの群管理システム及びその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は，エレベータの群管理システム及びその制御方法に係り、特に、システムとしての性能評価や、ホール呼びに対するエレベータの割当て制御を改善したエレベータの群管理システム及びその制御方法に関する。

エレベータ群管理システムは、複数のエレベータかごを１つのグループとして扱うことで、利用者に対して効率的な運行サービスを提供する。具体的には、複数のエレベータかご（通常３台から８台）を１つのグループとして管理し、ある階床に新規のホール呼びが発生した場合に、このグループの中から最適なかごを１つ選択して、そのかごにホール呼びを割当てている。

現行の群管理システムでは、予測待ち時間に基づいた評価関数による割当て制御を基本にしている。例えば、新たにホール呼びが発生した場合に、各かごが受け持っているホール呼びの予測待ち時間が最小となるかご、最大待ち時間が最小となるかご、又は平均待ち時間が最小となるかごに、そのホール呼びを割当てる。この予測待ち時間による割当て制御は、各エレベータメーカの群管理制御で採用されている基本方式であるが、次の２点の課題がある。

１）発生済みのホール呼びに対しての最適なかご割当てであり、将来発生するホール呼びの影響は、必ずしも十分には考慮されていない。

２）予測待ち時間を指標にして、かごに割当てているため、各かごの位置関係が考慮されていない。

このような予測待ち時間に基づいた割当て方式の課題を解決するために、これまで様々な制御方式が提案されてきた。その基本的考え方は、各エレベータかごを時間的に等間隔な配置で動かそうという制御に集約できる。仮に、各エレベータかごの配置が均等ではない場合、つまり、ある２つのかご間で時間的間隔が長い場合、そのかご間の階に新たなホール呼びが発生すると、その呼びは待ち時間が長くなる可能性が高い。各かごを時間的に等間隔に配置できれば、長待ちを抑制することが可能になることは古くから知られており、時間的等間隔配置を目的とした従来の制御方式として以下の技術がある。

特許文献１「時間的等間隔状態を指標に取り込んだ割当て評価制御」には、先の時点での各かごの配置を予測して、その時点での各かごの時間的間隔を予測している。この予測かご間隔から割当て制限評価値を演算して、かごが一部の階床域に偏って割当てられることがないように割当てを制御する。この結果、各かごの間隔が時間的等間隔に近づくことを狙いとしている。

また、非特許文献１「動的計画法を用いた到着予測時間演算法」には、予測待ち時間を正確に求めるため、未サービスの乗り場呼びによるかご呼び発生階を動的計画法を用いて推定する手法を開示している。

特公平７−７２０５９公報（全体） 平成１５年電気学会電子・情報・システム部門大会、ＧＳ１８−３、「動的計画法を用いたエレベータ群管理到着予測時間演算手法」p1099-1102（全体）

上記特許文献１では、将来の各かごの配置を予測して、その時点での各かごの時間的間隔から割当てを決めることがポイントとなる。しかし、この方法では、将来のある時点（複数の場合もある）の空間的配置を個々に評価しているに過ぎず、評価の内容を分析するための情報が不足している。具体的には、割当て評価の原因を分析する場合、ある時点でのかごの空間的配置の情報を個別に分析せねばならず、マクロな視点での分析が難しいという課題がある。また、個々に階単位で位置を予測しているため、予測精度が良くないという課題もある。特に、階間の高さが長いビル場合は、その予測精度は制御性能に影響する。

また、非特許文献１は、到着予測時間の推定法を改善し、先に述べた予測待ち時間の適正化を狙いとしているもので、各かごの配置の予測とは関係ない。

一般に、エレベータ群管理システムにおける、システムとしての性能評価は、平均待ち時間が短く、長待ち呼びの発生確率が低いことなどが挙げられる。しかし、ビル内の様々な交通需要の変化の下において、どのような理由によって制御性能に差が生じるのか等、詳しい評価を下すことが難しいことも多い。

本発明の目的のひとつは、エレベータ群管理システムにおける、システムとしての制御性能の評価を支援するシステムを提供することである。

本発明の他の目的は、前述した従来技術の問題を解決すべく、各かごを時間的に等間隔な配置に制御する割当て評価において、よりマクロな視点で割当て評価の要因を分析することができるシステムを提供することである。

さらに本発明の他の目的は、各かごの配置について、より詳細な情報を分析でき、かつ割当て時にもその情報を活用できるシステムを提供することである。

本発明の望ましい一実施態様においては、現時点から近い将来までの所定期間における時間軸上での、各エレベータの予測位置の移動を示す予測軌跡を作成する予測軌跡作成手段を備えたことを特徴としている。

また、本発明の望ましい一実施態様においては、現時点から近い将来までの所定期間における時間軸上での、各エレベータの予測位置の移動を示す予測軌跡を作成する予測軌跡作成手段と、各エレベータ毎の前記予測軌跡を表示する予測軌跡表示手段を備えたことを特徴としている。

さらに、本発明の望ましい一実施態様においては、将来の所定期間の時間軸に対する各エレベータの予測位置を示す予測軌跡を作成する予測軌跡作成手段と、各エレベータの予測軌跡間の位置関係に関する評価値を算出する評価値算出手段と、この評価値に基づいて、発生したホール呼びにエレベータを割当てる割当て手段を備えたことを特徴としている。

本発明の望ましい実施態様によるエレベータ群管理システムによれば、時間軸上での各エレベータの予測軌跡から、エレベータ群管理制御の適正な評価が可能となる。また、それにより、必要な改善に対する示唆を与える等、評価や改善に対する技術支援を得ることができる。例えば、予測誤差が大きい場合、それが交通需要の推定の誤りによるものかどうかを予測軌跡の傾きから判定することができる等である。

本発明によるその他の目的と特徴は、以下に述べる実施例の説明によって明らかにする。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。

はじめに、本発明におけるエレベータ群管理システムの制御の考え方を、図１を用いて説明する。図１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、本発明によるエレベータ群管理システムの制御イメージ図である。まず、図１（ａ）から説明する。図１（ａ）は、新規ホール呼びが発生した直後で、これからこのホール呼びに応答するかごを割当てようという状況を表している。この図１（ａ）は、エレベータの運行線図を表しており、横軸が時間、縦軸がビル上での階床位置を表している。時間軸は、現時点を始点にして、将来の時間を表している。つまり、この図は、将来におけるエレベータの予測運行線図を表している。エレベータは、１号機と２号機の２台のかごで構成される。図１（ａ）より、現時点で１号機は３階付近にあり、上方向に移動している。２号機は５階付近にあり、上方向に移動している。それぞれのかごの予測軌跡は図上の線で表されるようになる。この２本の予測軌跡は互いに接近しており、だんご運転状態にあることが分かる。このような状況で、８階上方向に新規ホール呼びが発生した場合を考える。

図１（ｂ）は、新規に発生したホール呼びを１号機に仮に割当てた場合の各かごの予測軌跡を表している。１号機の予測軌跡を見ると、新規ホール呼びにサービスするために、８階上方向で停止している。その結果、その後の１号機と２号機の予測軌跡は、それ以前の図１（ａ）の状態よりも間隔が広がっている。この予測軌跡の間隔を、現在から所定時間経過後の位置関係評価時刻ｔｒｅｆで評価すると、図１（ａ）に比べて、図１（ｂ）は間隔が延びたことが明確に分かる。各かご間の位置関係の代表例は、間隔であり、以下、前記位置関係評価時刻ｔｒｅｆを、単に間隔評価時刻ｔｒｅｆと呼ぶ。

図１（ｃ）は、新規に発生したホール呼びを２号機に仮に割当てた場合の各かごの予測軌跡を表している。２号機の予測軌跡を見ると、新規ホール呼びにサービスするために、８階上方向で停止している。その結果、その後の１号機と２号機の予測軌跡は、それ以前の図１（ａ）の状態よりも間隔が縮まっており、完全なだんご運転状態となっている。

１号機に仮割当てした場合の図１（ｂ）と２号機に仮割当てした場合の図１（ｃ）について、間隔評価時刻ｔｒｅｆにおける各かご間の間隔を比較すると、１号機に割当てた方が等間隔状態に近づくことが分かる。従って、等間隔状態に近づけるためには、１号機に割当てた方が良いと評価できる。このような一連の評価方法が、本発明の一実施例による群管理制御の概要である。このような制御の結果、常に適切な間隔を維持することができ、不要な長待ちを低減することが可能となる。このためには、その時点から所定時間だけ、各エレベータの予測軌跡を求める必要がある。図１は、この必要に応じた横軸の長さで図示しており、所定時間の長さは、その時点のエレベータの平均１周時間より長い時間に設定している。

図２は、本発明の一実施例によるエレベータ群管理システム全体の制御ブロック図である。Ｎ台のエレベータかご３２Ａ、３２Ｂ、３２Ｃ、…の運転を各エレベータの号機制御装置３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃ、…が制御しており、これら各号機制御装置に対して群管理制御部１が統括して制御を行っている。

群管理制御部１では次のような処理がなされている。まず、各階のホール呼び釦（４１Ａ、４１Ｂ）の情報とＮ台の各エレベータ号機装置３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃ、…の情報が入力情報蓄積部１に蓄えられる。ここで新規のホール呼びが発生した場合、入力情報蓄積部１内の情報を用いて、待ち時間評価値演算部３では、既に発生しているホール呼びも含めた各ホール呼びに対する予測待ち時間が計算され、これを基に待ち時間評価値Ｗが計算される。また、間隔評価値演算部４では、図１で説明したように、各エレベータかごの将来の位置関係が予測され、これを基に間隔評価値Ｅが計算される。重み係数設定部８ではその時点の状況に対応した重み係数ＷＴが設定される。本実施例での特徴は、この重み係数の設定法にあり、その詳細は後ほど説明する。総合評価値演算部６では、待ち時間評価値、間隔評価値、重み係数より、待ち時間評価値と間隔評価値を重み付け加算した総合評価値Φが計算される。総合評価値Φは例えば次のような式で表される。

Φ＝Ｗ＋ＷＴ・Ｅ…………（２）
この総合評価値を、各かごを新規ホール呼びに仮割当てした場合に対して計算して、割当てエレベータ決定部７では、待ち時間とかごの等間隔性の点で最も評価の良いエレベータかごが割当てるかごとして決定される。

ここで、本実施例の特徴である重み係数設定法についてその要点を説明する。本実施例による重み係数の設定は大きく２つの方法で構成される。第１の方法は現在の交通流を判定して、その交通流を基に群管理制御のシミュレーションを繰り返し実行して、最も適切な重み係数の値を探索で求める方法である。第２の方法はホール呼び発生数を予測して、これを基に重み係数の設定範囲と設定の初期値を求める方法である。特に後者（第２の方法）が本実施例のポイントになる。

以下、それぞれを具体的に説明する。まず、第１の方法では、入力情報蓄積部２の情報より、交通流判定部２０にて現在の交通流を判定し、その交通流に最も適した重み係数の値を重み係数最適解探索部２１にて探索する。ここで、重み係数の最適解探索は、その時の交通流条件で群管理制御のシミュレーションを繰り返し実行することによって実施される。この群管理制御のシミュレーションはシミュレーション部２２において実行される。重み係数の最適解探索は、オンラインで実行される場合もあればオフライン（例えば夜間など）で実行される場合もある。オフラインで実行される場合は、あらかじめそのビルの主要な交通流（以下、交通流モードと呼ぶ）が抽出されて、この交通流モードに対しての群管理制御シミュレーションをオフラインで実行する形態になる。

次に、第２の方法では、入力情報蓄積部２の入力情報を基にホール呼び発生数演算部１０において、ホール呼び発生数もしくはホール呼び発生数に関係する量が計算される。そして、このホール呼び発生数を基に重み係数の初期値と範囲（上限値と下限値）が、重み係数初期値演算部１２と重み係数範囲演算部１１で計算される。

算出された重み係数の初期値に対しては、重み係数設定部８に送られる流れと重み係数最適解探索部２１に送られる流れの２通りの流れがある。重み係数最適解探索部２１に送られた初期値については、探索の初期値（初めての交通流に対して探索する場合の初期値）として使用される。重み係数設定部８に送られた初期値は、その時点で発生している交通流に対して重み係数の最適解探索が収束していない場合やその時点で発生している交通流が全く初めての交通流の場合に、実際に使用する重み係数として設定される。

図３は、図２で示した本発明の一実施例によるエレベータ群管理システムの制御処理フロー図である。以下、図３を用いてその流れを説明する。

まず、重み係数最適解探索を実行するかどうかを判定する（ＳＴ００１）。これは、オフラインのシミュレーションで重み係数探索をする場合の処理になる。例えば、マイコンやパソコンのような計算処理装置の負荷の状態、日中か夜間かのような時刻情報を基にして、重み係数最適解探索を実行するかどうかを判定する。実行すると判定された場合には、あらかじめ抽出された交通流モードに対して、重み係数の最適解を探索する（ＳＴ００２）。この時の探索方法には、重み係数が取り得る全ての値（実際にはある範囲の中にある全ての値）について探索する方法や、分枝限定法、山下り法、ニューラルネットによる探索や遺伝アルゴリズムによる探索を利用する方法などを用いる。重み係数最適解探索の実行後（これは最適解が求まらず途中で中断する場合も含む）や探索を実行しない場合は、入力情報蓄積部（図１の２）より入力情報を入力する（ＳＴ００３）。入力情報を取得後、かご割当て処理が発生したかどうかをチェックして（ＳＴ００４）、割当て処理が発生していない場合はＳＴ００１の処理に戻り、割当て処理が発生した場合はその次の処理へ進む。

かご割当て処理が発生している場合は、割当て対象となっているホール呼び（通常は新規に発生したホール呼び）に対して、各エレベータかごを仮に割当ててその場合の評価値を算出する仮割当てかごループ処理（ＳＴ００５）を実行する。これは仮割当てかごを Ｋａ号機として、Ｋａを１から順にＮ（群管理エレベータの台数をＮ台とする）まで変える処理を実行する。

仮割当てかごＫａ号機に対して、まず予測軌跡を計算する（ＳＴ００６）。この仮割当てかごの予測軌跡は前述の図１（ｂ）の１号機の予測軌跡に対応する。次に、仮割当てかご以外のかごＫ号機（Ｋ≠Ｋａの各号機）に対して予測軌跡を計算する（ＳＴ００７）。この軌跡は、図１（ｂ）の２号機の予測軌跡に対応する。そして、間隔評価時刻ｔｒｅｆを計算して（ＳＴ００８）（図１（ｂ）にｔｒｅｆの例が示されている）、ｔｒｅｆ時点における各かごの予測間隔値Ｂｍ（ｍ＝１、２、…、Ｎ）を計算する（ＳＴ００９）。予測間隔値の算出法は後述するが、ｔｒｅｆによる各かごの予測位置を基に各位置間の時間的距離又は空間的距離から予測間隔を算出できる。各かごの予測間隔値が算出されたならば、これを基に間隔評価値が算出される（ＳＴ０１０）。これは、仮割当てかごをＫａ号機にした場合の間隔評価値のため、Ｅ（Ｋａ）と表すことにする。仮割当てかごループ処理を繰り返すことによって、Ｅ（Ｋａ＝１）、Ｅ（Ｋａ＝２）…と計算されていく。

間隔評価値が算出されると、次に、仮割当てかごがＫａ号機とした場合の待ち時間評価値Ｗ（Ｋａ）が計算される（ＳＴ０１１）。この待ち時間評価値の決定法は、例えば、発生したホール呼びにＫａ号機を割当てた場合のその呼びに対する待ち時間で設定する方法やＫａ号機が受け持っているホール呼びの中で最大の待ち時間に設定する方法がある。さらに、Ｋａ号機を含めた全ての号機が受け持っているホール呼びの平均待ち時間に設定する方法、Ｋａ号機を含めた全ての号機が受け持っているホール呼びの待ち時間の２乗和に設定する方法などが挙げられる。

間隔評価値Ｅ（Ｋａ）、待ち時間評価値Ｗ（Ｋａ）が算出された後、重み係数ＷＴが算出される（ＳＴ０１２）。重み係数の算出法については概略を図２にて説明しており、詳細については後ほど改めて説明する。

さて、間隔評価値、待ち時間評価値、重み係数を基に、割当てを決定する指標となる総合評価値が計算される（ＳＴ０１３）。総合評価値は次式のように表される。

Φ（Ｋａ）＝ＦＴ（Ｗ（Ｋａ）、Ｅ（Ｋａ）、ＷＴ）………（３）
ここで、ＦＴは関数を表している。より具体的には、例えば次式のような線形和の式で表される。

Φ（Ｋａ）＝Ｗ（Ｋａ）＋ＷＴ・Ｅ（Ｋａ）…………（４）
以上に述べたＳＴ００５からＳＴ０１３までの一連の処理を仮割当てかごループが終了するまで（全てのかごに仮割当て処理を実施するまで）で実行する（ＳＴ０１４）。終了していない場合は、仮割当てかごを次の号機に更新して（ＳＴ０１５）、更新した仮割当てかごＫａ号機に対してＳＴ００６からの処理を実行する。仮割当てかごループが終了した場合には、総合評価値Φ（Ｋａ＝１）、Φ（Ｋａ＝２）、…、Φ（Ｋａ＝Ｎ）を比較して最も評価値の良いかごに割当てエレベータを決定する（ＳＴ０１６）。割当て決定後は、最初の処理ＳＴ００１に戻り、前述の処理を繰り返して処理を実行する。

以下、図４を用いて、本発明による重み係数設定法を説明する。

図４は、本発明の一実施例による重み係数設定方法を説明するグラフである。横軸がエレベータ１周当たりのホール呼び発生数を表し、縦軸が重み係数を表したグラフである。ここで、エレベータ１周当たりのホール呼び数とは、群管理されている各エレベータに対して、１周（例えば上方向の最下階から下方向の最下階まで）する間に発生するホール呼び発生数の平均値を表している。混雑時には１周当たりのホール呼び数は大きく、閑散時には小さい値になる。

図４のグラフには、３つの関数の入出力特性を表す線を描いているが、それぞれ、線Ｆ０１が重み係数の適切な初期値ＷＴ_０を決める関数、線Ｆ０２が重み係数の適切な上限値ＷＴ_上限を決める関数、線Ｆ０３が重み係数の適切な下限値ＷＴ_下限を決める関数である。重み係数の適切な初期値を決める関数（線Ｆ０１）は、図２の重み係数初期値演算部１２が用いられ、重み係数の適切な上限値を決める関数（線Ｆ０２）、適切な下限値を決める関数（線Ｆ０３）は、図２の重み係数範囲演算部１１で用いられる。

これら重み係数を決める３つの関数の大きな特徴は、次のが４つが挙げられる。

１）ホール呼び発生数によって適切な重み係数の初期値、上限値、下限値が即座に求められること、
２）入力変数である１周当たりのホール呼び発生数の連続的な変化によって、出力である重み係数も連続的に値が定まること、
３）入力変数がスカラー値（１変数）であること、及び
４）入力変数が実数として連続的に値を取り得ること。

すなわち、重みの値を、入力の変化に対して連続的に出力値が変わる関数に基づいて算出するのである。言い換えると、重みの値を、入力が実数でかつ連続的に値が変わる関数に基づいて算出している。この特徴による効果については、他の設定法（図６、図７）と比較して、図８によって後述する。

図４のグラフに記されているように、例えば、１周当たりのホール呼び数がＮＡ個の場合、重み係数の初期値はＷＴ_０＝Ｆ_０（ＮＡ）となり、上限値と下限値はそれぞれＷＴ_上限＝Ｆ_上限（ＮＡ）、ＷＴ_下限＝Ｆ_下限（ＮＡ）となる。交通需要の変化によってＮＡがどのように変化しても、即座に、ＷＴ_０、ＷＴ_上限、ＷＴ_下限を求めることができる。これが大きな特徴となる。また、各関数は縦軸のゼロ値と交わる横軸の値から、その横軸より小さい値に対しては、縦軸の値は常にゼロとなっている。

尚、図４のグラフでは、横軸が１周当たりのホール呼び発生数の例を示したが、これに限らずホール呼び数発生数に基づく値（例えば、所定時間でのホール呼び発生数など）でも同様の効果を得ることができる。さらに、ホール呼び発生数に限らず、交通需要に関係するスカラー値の指標でも同様の効果を得ることができる。例えば、利用人数に基づく値、ホール呼び発生数とかご呼び発生数の合計値に基づく値、平均待ち時間等でも同様の効果を得ることができる。

エレベータ１周当たりのホール呼び発生数を入力とするによって、適切な重み係数を図４のような関数によって求めることができる理由を以下に説明する。間隔評価値（図２で既に説明）はかご間の時間的間隔を評価した指標であり、このかご間の時間的間隔は将来発生するホール呼びに対する最大待ち時間に相当している。従って、間隔評価値の重要性は将来発生するホール呼びの数と強い関係があることになる。例えば、将来発生するホール呼びの数が多いほど、できるだけ時間的に等間隔にした方がよく、間隔評価値はより強く作用させる方がよい。ここで、将来発生するホール呼びの数は、その時点もしくはその先の時点における１周当たりのホール呼び発生数と強い相関性があると考えられる。従って、１周当たりのホール呼び発生数と適切な重み係数値との間にはある関係が成り立ち、これを図４のような関数として表すことによって、エレベータ１周当たりのホール呼び発生数で適切な重み係数（実際には適切な初期値や範囲）を定めることができる。

図５は、本発明の一実施例による重み係数の最適解探索法のイメージ図である。図において、横軸は重み係数の値を表し、縦軸は群管理制御のシミュレーションを実行した結果の平均待ち時間を表している。横軸の重み係数ＷＴの各値に対して、図２に示した本発明の群管理制御をシミュレーションした場合の平均待ち時間の特性が曲線９０１によって表されている。シミュレーションの繰返しによる重み係数の最適解探索の場合、又は図２に示したシミュレーションによる重み係数最適解探索（図２の符号２０、２１、２２の部分）の場合は、この特性曲線９０１の任意の場所が初期値（始点）となる。このため、最適解にたどり着くまでに、ある程度の時間を要する。特に、初めて表れた交通流に対しては、初期値（始点）をどこに定めるかによって、初期に表れる性能（平均待ち時間）は大きく変わる可能性がある。また、探索の過渡期においては、シミュレーション回数が少ない（十分でない）ため、かえって悪い方向に探索してしまう可能性もある。そこで、本実施例では、図４で示した連続関数を用いることで、重み係数の適切な初期値９０２をそのときのホール呼び発生数によって即座に決めることができ、同様に適切な上限値９０３と下限値９０４も即座に決めることができる。これらの働きが、図２の符号１０、１１、１２、及び８で示す機能要素によって実現されている。さらに、適切な初期値と範囲を定めた後は、初期値を基に範囲内で最適解探索がされるため、速やかにかつ安定して最適解を求めることができる。

尚、初期値ＷＴ_０や上限値ＷＴ_上限、下限値ＷＴ_下限は、ホール呼び発生数に対応して値が決まるため、その時点の交通需要状態に応じて、これらの値も可変に調整されるようになっている。

図４に示したようなホール呼び発生数の関数によって重み係数を設定する方法が何故優れているか、以下、交通流を入力してシミュレーションの繰り返しによって設定する方法との対比で説明する。まず、その前段として、図６により交通流の概要について説明し、図７により入力を交通流で扱う場合の重み係数設定法の例を説明する。

図６は、６階床のビルにおける交通流に対する重み付け手法の一例図である。図６の一番左にある表は、交通流を表すＯＤ（Origin-Destination）行列を表している。このＯＤ行列は、列方向（横方向）を乗り階（Origin＝出発地の意味）、行方向（縦方向）を降り階（Destination＝目的地の意味）で表しており、各行列の要素はその行・列の要素に対応する移動人数（所定時間での移動人数）を表している。例えば、乗り階が２階、降り階が５階の移動人数は、図より３人になる。また、６階床のビルのため、６×６の行列になる。交通流とは各階での移動人数を表した総体であり、このようなＯＤ行列によって表すことができる（ＯＤ行列は道路を対象にした交通解析で使用されている）。

各要素の移動人数をｔｒ１、ｔｒ２、…と変数で表したのが、図６の左から２番目の表（ＯＤ行列）であり、これは３０次元のベクトル（ｔｒ１、ｔｒ２、ｔｒ３、…、ｔｒ３０）となっている。このような交通流をそのまま扱って重み係数を求めようとすると、次式のような３０次元の関数を求めなければならない。

ＷＴ＝Ｆ（ｔｒ１、ｔｒ２、ｔｒ３、…、ｔｒ３０）…………（５）
これは非常に複雑な関数であり、解析することは実際的に不可能といえる。そこで、３０次元のベクトル空間をそのまま扱うのではなく、いくつかの主要な部分空間に分けることを考える。このようにすると扱う対象が、有限個の部分空間となり、扱いやすくなる。この部分空間が交通流モードに対応する。以下、図７により、これを説明する。

図７は、入力を交通流で扱う場合の重み係数設定法の一例説明図である。説明を簡単にするため、ここでは２階床のビルを例にとっている。２階床のビルの場合、ＯＤ行列は単純に図７（ａ）のような２×２の行列となり、図７（ｂ）のように、交通流は（ｔｒ１、ｔｒ２）の２次元ベクトルで表される。ここで、ｔｒ１とｔｒ２をそれぞれ横軸、縦軸にとって、２次元のグラフで表すと、図７（ｃ）のように表される。図７（ｃ）のグラフ上の点が交通流を表しており、例えば、出勤時のように、ｔｒ１が大（１階から２階の上りの移動が大）、ｔｒ２が小（２階から１階の下りの移動が小）の交通流は、図中の点のように表される。図７（ｃ）のように、単純な２階床のビルの交通流でも、（ｔｒ１、ｔｒ２）の２次元平面となり、これを式（６）のような２次元変数の関数で扱おうとすると、複雑な関数を扱わねばならなくなる。

ＷＴ＝Ｆ（ｔｒ１、ｔｒ２）……………（６）
そこで、図７（ｃ）のｔｒ１、ｔｒ２の２次元平面に対して、代表的な交通流を１つの固まりとしてまとめるようにする。図７（ｄ）がその例で、ｔｒ１、ｔｒ２の２次元平面を４つの領域に分割させている。そして、それぞれの４つの領域に対して代表する交通流ベクトルＶ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４を定めている。Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４は、全体を代表する交通流であり、前述の交通流モードに対応している。尚、領域の分け方は１通りではなく、そのビルの交通需要の特性に応じていろいろな分け方が考えられる。

交通流モードで表すことによって、図７（ｅ）に示すように、交通流モード１つに対して、それに適した重み係数を定めていけばよい。この最適解は、交通流モードに対して群管理制御のシミュレーションを、重み係数を変えながら繰り返し実行することによって求めることができる。例えば、図７（ｅ）の場合、交通流モードＶ３に対して、重み係数を変えながらシミュレーションを繰り返し実行することによって、平均待ち時間を下げ得る最適な重み係数はＷＴ＝５．６というように値を定めることができる。同様にして、各交通流モードに対して、シミュレーションによって最適な重み係数を定めると、図７（ｆ）のような交通流モードと重み係数の対応関係表が得られる。

以上を総括すると、入力を交通流で扱う場合は、そのままでは多次元ベクトルをまともに扱わねばならず複雑なため、主要な交通流モードで代表させて、各モードに対してシミュレーションの繰り返し実行によって重みを設定させる方法を取ることになる。

図８は、本発明の一実施例と従来の重み係数設定法の比較図であり、項目で比較して整理している。この表は、例えば、特開平１−２２６６７６号公報に開示された設定法と本実施例の設定法とを５つの項目について比較している。以下、最初の項目から順に比較する。まず、入力変数について、従来技術では交通流ベクトル又はその主要分を抽出した交通流モードを用いている。これに対して、本実施例ではホール呼び発生数を用いる。それぞれの入力変数の性質は、従来技術では多次元ベクトル、例えば、ｔｒ１、ｔｒ２、ｔｒ３、…のようなベクトルであるのに対して、本実施例では１つの変数、言い換えるとスカラー値となっている。また、出力値である重み係数の決め方は、従来技術が群管理制御のシミュレーションを繰り返し実行して探索によって選定するのに対して、本実施例では、図４で示したような連続関数によって設定している。従って、それぞれの特徴は、従来技術が値の選定までにある程度の時間を要するのに対して、本実施例の方法では瞬時に値を決めることができるという特徴がある。この特徴より、本実施例の方法は、従来技術に対して、交通流の多様な変化に対して、即座に適切な重み係数（より正確には適切な重み係数の初期値）を設定でき、制御性能を安定して発揮できるという効果がある。

図９は、ここまで説明してきた本発明の一実施例による重み係数設定法をまとめた処理フロー図である。この一連の処理は、図２のホール呼び発生数演算部１０、重み係数範囲演算部１１、重み係数初期値演算部１２、交通流判定部２０、重み係数最適解探索部２１、シミュレーション部２２、重み係数設定部８において実行される。以下、順に説明する。まず、入力情報を入力して（ＳＴ１０１）、この入力情報を基に１周当たりのホール呼び発生数ＮＡを計算する（ＳＴ１０２）。この値は例えば次のようにして計算できる。その時点のエレベータの平均１周時間より長い時間に設定した所定時間におけるホール呼び発生総数をＮＨ、方向反転総数をＮＲとすると、ＮＡは次式によって求められる。

ＮＡ＝ＮＨ／｛（ＮＲ／２）＋１｝…………（７）
尚、（７）式の分母｛（ＮＲ／２）＋１｝は、全エレベータの所定時間での総周回数に対応している。

１周当たりのホール呼び発生数ＮＡが計算されると、これを基に重み係数の初期値ＷＴ_０が関数ＷＴ_０＝Ｆ_０（ＮＡ）により計算される（ＳＴ１０３）。そして、その時刻で発生している交通流モードが判定され（ＳＴ１０４）、その交通流モードに対して重み係数の最適解探索が既に実行されているかどうかが判定される（ＳＴ１０５）。最適解探索が実行されており、初期値よりも良い結果が出る重み係数の値が探索されている場合は、その値（その時点の最適解）に重み係数を設定する（ＳＴ１０６）。最適解が実行されていない、もしくは初期値よりも良い結果が出る重み係数の値がまだ探索されていない場合は、重み係数の値を初期値ＷＴ_０に設定する（ＳＴ１０７）。

図９のような処理フローによって重み係数を設定するため、そのビルにおいて、初めて発生した交通流であっても、関数で定めた初期値ＷＴ_０によって即座に適切な重み係数の値を設定することができる。また、ビルの稼動初期であっても、関数で定めた初期値ＷＴ_０によって即座に適切な重み係数の値を設定することができる。また、最適解探索が収束しておらず、適切な解が見つかっていない場合でも、関数で定めた初期値ＷＴ_０によって適切な重み係数の値を設定することができる。

図１０は、本発明の一実施例による重み係数の最適解探索法をまとめた処理フロー図である。この一連の処理は、図２のホール呼び発生数演算部１０、重み係数範囲演算部１１、重み係数初期値演算部１２、交通流判定部２０、重み係数最適解探索部２１、シミュレーション部２２においてなされる。以下、順に説明する。まず、交通流モードデータを入力して（ＳＴ２０１）、その交通流モードに対して最適解探索処理を実行しているか否かを判定する（ＳＴ２０２）。実行済みの場合は、探索の初期値を前回探索時の最適値に設定する（ＳＴ２０８）。実行していない場合は、その交通流モードにおける１周当たりのホール呼び発生数ＮＡを算出し（ＳＴ２０３）、その値を基に、重み係数の初期値ＷＴ_０を計算し（ＳＴ２０４）、上限値ＷＴ_上限を計算し（ＳＴ２０５）、下限値ＷＴ_下限を計算する（ＳＴ２０６）。そして、探索の初期値をＷＴ_０に設定する。

設定された初期値に対して、判定された交通流モードに対する群管理制御のシミュレーションを実行し、さらに初期値を変更してシミュレーションを繰り返すことによって最適解探索を実行する（ＳＴ２０９）。この最適解探索の実行後（又はその探索途中において）、得られている最適な重み係数が上限値ＷＴ_上限と下限値ＷＴ_下限の範囲内にあるかを判定する（ＳＴ２１０）。範囲内にある場合は、その重み係数の値が最適解となる。範囲内にない場合は、重み係数の値を上限値ＷＴ_上限又は下限値ＷＴ_下限又は前回探索時の最適解に設定する（ＳＴ２１１）。

図１０のような処理フローによって重み係数の最適解探索を実行するため、初めて発生した交通流に対しても、探索の初期値がホール呼び発生数の関数によって適正な値に定めることができる。その結果、最適解探索をより効率良く実施することができる。また、探索の範囲をホール呼び発生数の関数によって適正な範囲に定めているため、探索の初期や過渡状態においても、不適切な領域を探索することなく、より効率良く最適解探索を実施できる。尚、これらの利点は図５において、探索イメージを示して説明した。

図１１は、図２に示した入力情報蓄積部２の詳細を表している。入力情報蓄積部２は、次のようなデータの蓄積から成る。まず、ビルの設備データ２０１、群管理エレベータの設備データ２０２、及び現時点における群管理エレベータの状態データ２０３である。次に、群管理エレベータの状態データ統計２０４、現時点におけるビルの各ホールの状態データ２０５、ビルの交通流データ２０６、並びに時刻情報データ２０７である。ビルの設備データ２０１には、ビルの階床数、各階床の階高、群管理のサービス対象となる階床などのデータが蓄積されている。群管理エレベータの設備データ２０２には、群管理エレベータの台数、各エレベータ号機の定格速度、かご定員、ドアの開閉速度、標準のドア開放時間などのデータが蓄積されている。現時点における群管理エレベータの状態データ２０３には、かごの位置、方向の情報、速度の情報、かご内荷重の情報、割当てホール呼び情報、かご呼び情報、停止階の情報、各ホール呼びのホール呼び継続時間情報、各かごの１周時間などのデータがある。群管理エレベータの状態データ統計２０４には、所定時間におけるホール呼びの発生数、かご呼び発生数、利用人数、平均ホール呼び継続時間、方向反転回数、平均荷重、平均１周時間などのデータが蓄積されている。現時点におけるビルの各ホールの状態データ２０５には、ホール呼び釦４１Ａ，４１Ｂの情報、ホールの待ち客のカメラ５１Ａ，５１Ｂ情報などのデータが蓄積されている。ビルの交通流データ２０６には、図６のＯＤ行列によって示されるようなビルの交通流データが蓄積されている。時刻情報データ２０７には、時計による情報、年、月、日、曜日、休日、特別なイベントのある日などのカレンダー情報が蓄積されている。入力情報蓄積部２には、以上に記述した全てのデータが蓄積されている。尚、この入力情報蓄積部２は必ずしもこれらのデータを統合したものである必要はなく、上記のデータは分散して蓄積されていてもよい。その場合は、仮想的にこれらのデータを統合したものを入力情報蓄積部２と考えればよい。

以上、ここまでは重み係数の設定法について詳細を説明した。次に、図１２を用いて、かご間隔評価値の算出法の詳細を説明する。このかご間隔評価値の算出法に当たってのポイントは、間隔を評価する時間の設定法にある。

図１２は、図２に示したかご間隔評価値演算部４の詳細構成を表している。まず、将来の各かごの予測軌跡を演算する予測軌跡演算部４０１を備え、この予測軌跡を基に、所定時間後（後述する間隔評価時刻ｔｒｅｆ）のかご間隔を算出する予測かご間隔演算部４０２を備えている。次に、予測間隔を基に、かご間隔評価値を算出するかご間隔評価値算出部４０３と、時間的に最遠方の呼び（ホール呼びとかご呼びを含めた呼び）を検索によって求める最遠方呼び検索部４０４を備えている。さらに、最遠方の呼びに対する到着予測時間、すなわち、最大到着予測時間に基づいて、間隔評価時刻ｔｒｅｆを求める間隔評価時刻設定部４０５で構成される。

以下、先に説明した図１を参照しながら、図１２の間隔評価値演算部４のそれぞれの要素の働きを説明する。図１（ｂ）において、１号機及び２号機の予測軌跡（図中で現時点から将来方向への黒線の軌跡）を算出するのが、図１２の予測軌跡演算部４０１であり、図１（ｂ）の間隔評価時刻ｔｒｅｆを設定するのが間隔評価時刻設定部４０５になる。各かごの予測軌跡より間隔評価時刻での予測位置、すなわち、図１（ｂ）で間隔評価時刻上で描かれている１号機、２号機のかご位置を求め、この予測位置より各かごの時間的間隔又は空間的間隔を求めるのが、図１２の予測かご間隔演算部４０２である。このかご間隔の値から、その等間隔性を評価する評価値を計算するのが、かご間隔評価値算出部４０３である。例えば、図１（ｂ）と（ｃ）を比較すると、（ｂ）の方が等間隔性が高い状態にあり、これを数値化するのが、かご間隔評価値算出部４０３である。

上述したかご間隔評価値を算出するにあたり、重要な要素の一つは、かご間隔を推定する時間の設定法にある。この設定法も本実施例の特徴であり、以下、図１３〜図１６により、間隔評価時刻の設定法を説明する。

図１３は、間隔評価時刻ｔｒｅｆを設定する処理フロー図である。この一連の処理は、図１２の最遠方呼び検索部４０４と間隔評価時刻設定部４０５において実行される。まず、各かごを順に検索するかごループ処理が実行される（ＳＴ５０１）。ここで、検索対象となるかごはＫ号機（Ｋ＝１、２、…、Ｎ）となる。また、Ｋの初期値は１になる。まずＫ号機に割当てられている全てのホール呼びを検索して、最大の到着予測時間ＡＲＴ＿Ｈ（Ｋ）を選び出す（ＳＴ５０２）。次に、Ｋ号機が受け持っている全てのかご呼びを検索して、最大の到着予測時間ＡＲＴ＿Ｃ（Ｋ）を選び出す（ＳＴ５０３）。その後、ＡＲＴ＿Ｈ（Ｋ）とＡＲＴ＿Ｃ（Ｋ）を比較し、大きい方がＫ号機の最遠方呼びの到着予測時間ＡＲＴ＿ＭＡＸ（Ｋ）として求められる（ＳＴ５０４）。これを式で表すと次式のようになる。

ＡＲＴ＿ＭＡＸ（Ｋ）＝ＭＡＸ｛ＡＲＴ＿Ｈ（Ｋ）、ＡＲＴ＿Ｃ（Ｋ）｝……（８）
全てのエレベータ号機に対して、ここまでの処理を実施したかどうかを、ＫがＮに等しいかどうかで判定して（ＳＴ５０５）、等しくない場合はＫの値を１つ加算して（ＳＴ５０６）、始めの処理（ＳＴ５０２）に戻る。全てのエレベータ号機に対して、最遠方呼びの到着予測時間が算出された場合は、全てのエレベータ号機に対する最遠方呼びの到着予測時間の最大値を間隔評価時刻ｔｒｅｆに設定する（ＳＴ５０７）。これを式で表すと次式のようになる。

ｔｒｅｆ＝ＭＡＸ｛ＡＲＴ＿ＭＡＸ（Ｋ）｝…………（９）
このように、その時点で全てのエレベータ号機が持っているホール呼び、かご呼びに対して、その到着予測時間が最大となる呼び（全号機に対する最遠方呼び）を選び出し、その呼びの到着予測時間を間隔評価時刻としている。このような方法で間隔評価時刻を定める効果については図１４により説明する。

尚、全号機に対する最遠方呼びの到着予測時間は、時間の推移（例えば２０秒程度の推移）によって新たな呼びが発生して値が変わるため、割当て処理の度に値は変わっていく。その結果、間隔評価時刻も割当て処理の度に値は変わっていく。これはその時点々々で、発生している呼びの状況（発生している呼び数の状況など）が変わるため、それに対応して間隔評価時刻もその都度調整されていることを表している。

図１４は、間隔推定時刻の設定に対する考え方を表している。図１４（ａ）のグラフは横軸が原点を現時点とする時間軸、縦軸が階床位置を表している。図１４（ａ）のグラフにおいて、実線で表された２つの軌跡は、それぞれ１号機と２号機の予測軌跡を表している。Ｆ１０が１号機の予測軌跡を表しており、Ｆ１１が２号機の予測軌跡を表している。この２つの予測軌跡に対して、どこの時間における間隔を評価するかが、間隔評価時刻設定のポイントになるが、この間隔評価時刻には次に述べるような性質がある。

まず、現時点に時間的に近い領域に間隔評価時刻を設定した場合、それより後の時間にある既に受け持っている呼び（ホール呼び又はかご呼び）の影響を考慮できないという問題がある。特にこの影響が大きいのが途中で追い越しが発生する場合であり、例えば図１４（ａ）のグラフにおいて、符号Ｆ１２で示された時間に間隔評価時刻を設定したと仮定とすると、先行する１号機に対して後続の２号機が接近してだんご状態になっていると判定される。このため、この時間（Ｆ１２の時間）のかご間隔で評価すると、１号機を進めて（割当てを抑制）、２号機を遅らせる（割当てを促進）制御が良いことになる。しかし、予測軌跡を見ると、その後に２号機が１号機を追い越しており、２号機を遅らせると、逆にだんご状態を長引かせる方向に働かせることなる。このように、現時点に近い領域に間隔評価時刻を設定すると、各エレベータが既に受け持っている呼びを考慮しない影響が大きくなる。

次に、現時点よりも時間的に遠い領域に間隔評価時刻を設定した場合を考えると、この場合は将来事象のため、その後に新しいホール呼びやかご呼びが発生する可能性が高く、予測軌跡が大きく変わってしまう可能性がある。例えば、図１４（ａ）において、符号Ｆ１３で示された時間に間隔評価時刻を設定したと仮定とすると、この時間までに新たにホール呼び、かご呼びが発生する可能性は高く、そうなると、ここでのかご間隔は不確定性が大きく、値が大きく変わる可能性がある。

以上に述べた間隔評価時刻の特性を表したものが図１４（ｂ）のグラフになる。図１４（ｂ）のグラフにおいて、横軸は間隔評価時刻を表し、縦軸は対応する間隔評価時刻でかご間隔を推定した場合の予測精度を表している。間隔評価時刻が零（現時点に対応）に近い領域ではかご間隔の予測精度は小さく、そこから間隔評価時刻の値が大きくなるについて予測精度は上がっていく。そして、ある値で最大となり、その後は値が大きくなるほど予測精度は落ちる。この予測精度が最大となる所が、既に述べた全号機に対する最遠方呼びの到着予測時間近傍になると考えられる。その理由は、最遠方呼びに対する到着予測時間までには、既に発生している全てのホール呼びとかご呼びが含まれており、これらを全て考慮できることが挙げられる。この時間より先の時間では既に発生している呼びは無いため、確実な情報はなく、予測精度は単純に下がるだけになる。

従って、全号機に対する最遠方呼びの到着予測時間又はその近傍に間隔推定時刻を設定することによって、予測精度の高いかご間隔評価を実行することができる。その結果、より確実に等間隔状態へ近づける割当てを実行することができ、長い待ち時間の発生を抑制することができる。

図１５は、図１２とは異なるかご間隔評価値演算部の第２の実施例機能ブロック図である。図１５において、図１２に示された要素と同じ要素については、同じ符号を割り付けており、説明を省略する。図１５が図１２と異なる点は、間隔評価時刻をその時点で発生している交通流モードによって設定している点にある。具体的には、交通流モード判定部４０６にて、その時点で発生している交通流モードをそのビルで過去に発生している交通流ベクトルの中の代表的な交通流ベクトルとして判定する。そして、その交通流モードに適した間隔評価時刻を、交通流モードに対する間隔評価時刻データベース４０７より参照して、その値を設定する。ここで、交通流モードに対する間隔評価時刻データベース４０７は、あらかじめ抽出しているビルの交通流モードとそれに対応する間隔評価時刻をテーブル形式で整理したデータベースになる。これを使うことによって、交通流モードが定まれば、それに対応する間隔評価時刻をテーブル参照によって設定することができる。

交通流と呼びの発生には関連性があるため、最遠方呼びの到着予測時間の代わりに交通流モードを用いても適切な間隔評価時刻を定めることができ、同様の効果が期待できる。

尚、この場合、間隔評価時刻を設定する時間間隔は、交通流変化の時定数とほぼ等しくなる。

図１６は、図１２とは異なるかご間隔評価値演算部の第３の実施例機能ブロック図である。図１６において、図１２に示された要素と同じ要素については、同じ符号を割り付けており、説明を省略する。図１６が図１２と異なる点は、間隔評価時刻をその時点における平均１周時間に基づいて定めている点にある。具体的には、平均１周時間演算部４０８において、入力情報（図１の入力情報蓄積部２より入力）を基にその時点における全エレベータに対する平均１周時間Ｔが求められる。この平均１周時間Ｔを基に、間隔評価時刻設定部４０５で次式により間隔評価時刻ｔｒｅｆが定められる。

ｔｒｅｆ＝Ｆ（Ｔ）…………（１０）
ここで、Ｆ（Ｔ）はＴの関数であることを表している。（１０）式は、例えば次のように表される。

ｔｒｅｆ＝α・Ｔ……………（１１）
ここで、αは定数を表している。

交通流と同様に、平均１周時間も呼びの発生と関連性があるため、最遠方呼びの到着予測時間の代わりに平均１周時間を用いても適切な間隔評価時刻を定めることができ、同様の効果が期待できる。

上述の間隔評価時刻の設定法と同じく、間隔評価値を決めるために重要となるのが予測軌跡の作成法である。この予測軌跡の作成は、図１２、図１５、又は図１６の予測軌跡演算部４０１、又は図１７の予測ルート作成部４１１において実施される。

図１７は、図１２に代わるかご間隔評価値演算部４に対する第４の実施例機能ブロック図である。ここでは、予測ルートとの表現を用いているが、この予測ルートは、これまで説明した予測軌跡と同じものを意味している。図１７の詳細は後述する。以下、本実施例のポイントの一つである予測軌跡の作成法を、図１８を用いて説明する。

図１８は、予測軌跡作成方法全体の処理フロー図を表している。以下、その流れを説明する。まずエレベータの号機名を表す変数Ｋを１に設定する（ＦＡ０１）。次に、Ｋ号機が群管理対象となっているかどうかを判定する（ＦＡ０８）。専用運転等の理由で群管理から切り離されたエレベータ号機は残りの群管理されているエレベータとは独立して運行させるため、このような処理によって予測軌跡作成の対象から外すようにしている。次に、Ｋ号機は有方向かどうかを判定する（ＦＡ０２）。ここで、Ｋ号機が有方向か否かの判定は表現を変えると、Ｋ号機がホール呼び又はかご呼びを受け持っているか否かを判定していることと等価になる。従って、Ｋ号機がホール呼び又はかご呼びを受け持っている場合（Ｋ号機が有方向の場合）は複数周回の到着予測時間表作成処理へ進み（ＦＡ０３）、どちらの呼びも受け持っていない場合（Ｋ号機が無方向の場合）は無方向時の予測軌跡表作成処理に進む（ＦＡ０５）。

複数周回の到着予測時間表作成処理（ＦＡ０３）では、複数周、例えば３周以上の到着予測時間表を作成する。複数周回の到着予測時間表を、以下ではｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ、Ｋ）という変数で表すことにする。ここで、ｉは階、ｊは方向、ｃは周回数、Ｋは号機の名前を表している。複数周回の到着予測時間表作成の詳細は、図３３により後述する。複数周回の到着予測時間表が作成されると、この表を基に、有方向時の予測軌跡表が作成される（ＦＡ０４）。有方向時の予測軌跡表を、ここでは、ｉｒ（ｔ、Ｋ）、ｊｒ（ｔ、Ｋ）の２つの変数で表すようにする。ｉｒ（ｔ、Ｋ）は、現時点からｔ秒後のＫ号機のかご位置を表し、ｊｒ（ｔ、Ｋ）は、現時点からｔ秒後のＫ号機のかご方向を表している。有方向時の予測軌跡表作成の詳細は、図２５、図２６を用いて後述する。

処理ＦＡ０２において、Ｋ号機が無方向の場合は、無方向時の予測軌跡表を作成する（ＦＡ０５）。この場合も予測軌跡表は、ｉｒ（ｔ、Ｋ）、ｊｒ（ｔ、Ｋ）の２つの変数で表すようにする。無方向時の予測軌跡表作成の詳細は図２７を用いて後述する。

Ｋ号機に対して有方向時又は無方向時の予測軌跡表を作成すると、Ｋを１つ加算し（ＦＡ０６）、新たなＫ号機に対して、処理ＦＡ０８に戻り上記の処理を繰り返す。これを全ての群管理対象号機に対して実行する（ＦＡ０７）。

本実施例による予測軌跡作成の大きな特徴は、１）複数周回の到着予測時間表を作成する点と、２）有方向時と無方向時とを区別して予測軌跡を作成する点の２点にある。例えば、１）の場合、周回数に応じて到着予測時間の作成が異なる（詳細は後述する）。また、２）の場合、図３０のように、有方向のかごの軌跡（図３０の軌跡ＦＪ０３）と無方向のかご軌跡（図３０の軌跡ＦＪ０２）とをそれぞれ異なる形状で作成する（詳細は後述する）。このような結果、その時の各号機の状態、交通需要の状態を考慮したより精度の高い予測軌跡を作成することができる。

図１９は、本発明の一実施例による複数周回の到着予測時間表作成処理フロー図である。既に述べたように、到着予測時間表は変数ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ、Ｋ）によって表される。詳細は後述する図２１に複数周回の到着予測時間表の作成例を示しており、１周目の到着予測時間表ＦＧ０２、２周目の到着予測時間表ＦＧ０３、３周目の到着予測時間表ＦＧ０４が表されている。図１９のフローチャートにより、このような到着予測時間表が作成されることになる。

まず、到着予測時間ｔａｒ、Ｋ号機の階位置を表す変数ｉ、Ｋ号機の方向を表す変数ｊに対して、初期値を設定する（ＦＢ０１）。具体的には、ｔａｒはゼロに設定し、ｉはＫ号機の現時点のかご位置、ｊはＫ号機の現時点のかご方向に設定する。次に周回数を表す変数ｃを１に設定する（ＦＢ０２）。これは１周目の到着予測時間表から作成することを表している。次に、各階を順に走査する際の走査数を表す変数ｎを零にリセットする。このｎは１つずつ加算されて（ＦＢ０５）、ｎが２（ｎ_ｍａｘ−１）を超えるまでループで回される（ＦＢ０６）。ここで、ｎ_ｍａｘはＫ号機が通る総階床素を表している。数式では次のように表される。

ｎ_ｍａｘ＝Ｋ号機のサービスゾーンの最上階−最下階＋１…………（１２）
２（ｎ_ｍａｘ−１）の値が表す意味について、図２２の一番左の図ＦＧ０１を例に説明する。図２２の一番左の図は行方向が階、列方向が上方向、下方向を表しており、エレベータを１周で回るリング（輪）のように表した表示法になっている。この図では、階床は６階あり、最上階である６階の上方向と最下階である１階の下方向は実質的に意味がないため省かれる。その結果、有効な階数は６×６−２＝３４になる。これは、２（ｎ_ｍａｘ−１）において、ｎ_ｍａｘ＝６とした時の値と一致する。つまりｎは、エレベータの１周の過程を図２２の一番左の図を想定して、１階床ずつ走査する際の走査階を表しており、２（ｎ_ｍａｘ−１）は１周当たりで走査する総階床数を表している。

各ｎ毎に、複数周回の到着予測時間表ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ、Ｋ）を計算する（ＦＢ０４）。これは後述する到着予測時間表計算ルーチンにて実行される（図２０により後述）。この処理は、先ほど述べたように２（ｎ_ｍａｘ−１）回実施して（ＦＢ０６）、それが終わると、次の１周の計算に入るため、周回数を表す変数ｃが１つ加算される。このようにして、ｃ＝１（１周目）の到着予測時間表ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ＝１、Ｋ）、ｃ＝２（２周目）の到着予測時間表ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ＝２、Ｋ）が計算される。さらに、ｃ＝３（３周目）の到着予測時間表ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ＝３、Ｋ）が計算され、各周における最終の到着階の到着予測時間がｔ_ｍａｘを超えるまで処理を繰り返していく（ＦＢ０８）。

以上説明した一連の処理によって、図２２に示したような複数周回の到着予測時間表を作成することができる。以下では、到着予測時間表計算ルーチン（図１９のＦＢ０４）の詳細を図２０により説明する。

図２０は、到着予測時間表計算ルーチン（図１９のＦＢ０４）の処理フロー図を表している。まず、大まかな処理の流れを言葉で説明する。１）到着予測時間の変数をｔａｒとする。２）次の移動階を設定する（上方向ならば階を−１、下方向ならば階を＋１）。３）周回数が１周目か、２周目以降かを判定する。４）１周目の場合、対象階に呼び停止がある場合はｔａｒに停止時間を加算、呼び停止が無い場合はｔａｒに停止確率を加算する。５）２周目以降の場合は、ｔａｒに停止確率を加算する。６）ｔａｒに次の移動階への移動時間を加算する。７）対象階の到着予測時間表の値ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ、Ｋ）をｔａｒに設定する。

大まかな処理の流れは上記のようになる図２０の詳細を説明する。ここで、Ｋ号機に対して走査対象の階をｉ、方向をｊとする。まず対象とするＫ号機の各走査過程（階をリング状に走査）において、かご方向ｊが上方向かどうかを判定する（ＦＣ０１）。上方向の場合は走査時のかご位置を表す変数ｉを１減算した階が次の移動階ｉ２になる（ＦＣ０２）。下方向の場合は、ｉを１加算した階がｉ２になる（ＦＣ０３）。次の移動階ｉ２がＫ号機の方向反転階（例えば、最上階又は最下階）を判定する（ＦＣ０４）。ｉ２が方向反転階であれば、次の移動階における方向ｊ２をｊの反対方向に設定する（ＦＣ０５）。このように各号機毎に方向反転階を設定していることが本発明の１つのポイントになる。ｉ２が方向反転階でなければ、ｉ２はｊと同じ方向に設定する（ＦＣ１４）。

走査している階・方向（ｉ、ｊ）について、Ｋ号機のサービス階かどうかを判定する（ＦＣ０６）。階・方向（ｉ、ｊ）がサービス対象階で無い場合は、呼び停止の発生がないため、以下の停止に関係する処理を飛ばして、処理ＦＣ１１へ飛ぶ。

階・方向（ｉ、ｊ）がサービス対象階である場合は、次に到着予測時間表作成の周回数ｃが２周以上かどうかを判定する（ＦＣ０７）。ｃが２周目以降であれば、その周では呼び停止は無いと考え、全てのサービス対象階に対して停止確率により算出した停止時間期待値を用いる（ＦＣ１０）。これは確率によって予測した予測停止時間に対応している。ここが本実施例の１つのポイントになる。具体的には、到着予測時間を表す変数ｔａｒに（ｉ、ｊ）階・方向の停止時間期待値を加算する。

ｃが１周目の場合は、走査している階・方向（ｉ、ｊ）について、ホール呼び又はかご呼びによる停止があるかどうかを判定して（ＦＣ０８）、呼び停止がある場合はその階の停止時間をｔａｒに加算する（ＦＣ０９）。呼び停止が無い場合は、ｔａｒに（ｉ、ｊ）階・方向の停止時間期待値を加算する（ＦＣ１０）。１周目の場合も、呼び停止が無いサービス対象階には停止時間期待値を考慮する点が本発明の１つのポイントになる。尚、各階・方向の停止時間と停止時間期待値は交通流の変化に対応してその都度、値が更新されるようになっている（ＦＣ１５）。例えば、出勤混雑時は、各階・上方向の停止時間期待値が増加し、昼食前半混雑時は、各階・下方向の停止時間期待値が増加する。

以上の呼び停止の反映に関係する処理が終了すると、ｔａｒに（ｉ、ｊ）階・方向から（ｉ２、ｊ２）階・方向に移動する場合にかかる移動時間ｔｍｖ（ｉ２、ｊ２）を加算する（ＦＣ１１）。これによって、停止時間、移動時間が加算されて、移動先の（ｉ２、ｊ２）階・方向への到着予測時間が算出される。ｉをｉ２に、ｊをｊ２に更新して（ＦＣ１２）、新たな（ｉ、ｊ）階・方向の到着予測時間表の値ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ、Ｋ）をｔａｒに設定する（ＦＣ１３）。以上の処理が到着予測時間表計算ルーチンの処理であり、これを図１９のループ処理でｉ、ｊ、ｃ、Ｋを変えて再帰的に実行することによって、到着予測時間表ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉ、ｊ、ｃ、Ｋ）が完成する。

以上の複数周回の到着予測時間表の特徴をまとめると次のようになる。１）各号機毎に方向反転階を設定している。２）１周目の到着予測時間表については発生している呼び（ホール呼び、かご呼び）に対する停止時間と、未発生の呼びに対する停止時間期待値を併用している。３）２周目以降は全て未発生の呼びと考えて停止時間期待値を用いている。４）上記の停止時間及び停止時間期待値は階・方向毎に設定値をもつ。５）上記の停止時間及び停止時間期待値は交通流に対応して値が変化する（更新される）。このような特徴をもつ複数周回の到着予測時間表に基づいて本発明位置実施例における予測軌跡が作成されるため、各号機の特性、呼び停止の状態、交通流状態に応じた緻密でかつ予測精度の高い予測軌跡を作成することができる。その結果、予測軌跡によるかご間隔等の評価を精度良く実施でき、待ち時間を減らすことが可能になる。

以下では、図２１と図２２により、複数周回の到着予測時間表の具体例について説明する。まず、図２１は、各階・方向における（ａ）停止時間表、（ｂ）停止確率表、（ｃ）停止時間期待値の表をそれぞれ表している。まず、図２１（ａ）の停止時間表は、各階・方向に対する停止時間を表している。この例では各階・方向共に全て同じ停止時間（８秒）としているが、各階・方向によって異なる停止時間に定めても良い。

図２１（ｂ）の停止確率表は、各階・方向に対する停止確率を表している。例えば、３階上方向の停止確率は０．６となっているが、これはエレベータがリング状に１周回する場合に呼びにより停止する確率が０．６であることを表している。図の例では、上方向と下方向の停止確率が異なるが、これはその時点の交通需要が上方向に止まりやすいことを表している。このように、停止確率はその時点の交通需要（又は交通流）を反映しており、交通需要の変化に応じて、停止確率の各階・方向の値も変わっていく。

図２１（ｃ）の停止時間期待値表は、各階・方向に対する停止時間期待値を表している。この停止時間期待値は、停止時間に停止確率を乗算することによって算出される。本実施例では、この値をホール呼びやかご呼びが発生していない階に対する予測停止時間（停止時間の期待値）として用いている。

図２２は、図２１に示した停止時間表、停止確率表、停止時間期待値表を用いて、複数周回の到着予測時間表を計算した具体例を表している。まず、図２２の一番左の図（ＦＧ０１）は、現時点における１号機の状況を表している。１号機（ＦＧ０５）は２階上方向に位置しており（ＦＧ０５）、３階に上方向のホール呼び（ＦＧ０６）、５階にかご呼び（ＦＧ０７）、５階に下方向のホール呼び（ＦＧ０８）を受け持っている。従って、１号機は３階上方向、５階上方向、５階方向のそれぞれで停止する。

この１号機に対する１周目、２周目、３周目の到着予測時間表が、図２２のＦＧ０２、ＦＧ０３、ＦＧ０４の符号で示された表として表されている。まず、１周目の到着予測時間表（ＦＧ０２）について、現在２階上方向に位置しているため、３階上方向（ＦＧ０９）から始まり、リング状に１周して２階上方向で終わる形となっている（ＦＧ１０）。３階上方向の到着予測時間は移動のみのため２秒であり、４階上方向の到着予測時間は３階での停止があるため、８＋２＝１０秒が加算されて１２秒となる。５階上方向の到着予測時間は、停止時間期待値によって、４．８＋２＝６．８秒が加算されて１８．８秒になる。６階下方向の到着予測時間は、５階上方向での停止があるため、８＋２＝１０秒が加算されて２８．８秒になる。５階下方向の到着予測時間は、停止時間期待値によって、１．６＋２＝３．６秒が加算されて、３２．４秒になる。以下、同様に繰り返すことで、１周目の到着予測時間表を計算できる。この一連の処理は、図２０のフローチャートと同じである。２周目の到着予測時間表（ＦＧ０３）も１周目と同じく、３階上方向（ＦＧ１１）から始まり、リング状に１周して２階上方向で終わる形となっている（ＦＧ１２）。この２周目では、全て停止時間期待値を用いて到着予測時間を計算する。例えば、２周目の４階上方向の到着予測時間は、３階上方向の到着予測時間６６．８秒に、４．８＋２＝６．８秒を加算して、７３．６秒と算出される。同様にして、３周目の到着予測時間表（ＦＧ０４）も図のように算出される。

次に、図１８で説明した有方向時の予測軌跡表作成（図１８の処理ＦＡ０４）の詳細を説明する。この作成処理は後述する図２５、図２６の処理フローによって表されているが、このフローの詳細を説明する前に、まず、全体の大まかな処理の流れについて、図２３と図２４を用いて説明する。

まず、図２３が最終的に作成される予測軌跡表の例になる。図のように、各号機毎（１号機は符号ＦＨ０２の欄、２号機は符号ＦＨ０３の欄）に、各時間（ＦＨ０１の列）に対する各号機の予測位置（ＦＨ０４、１号機の場合）、方向（ＦＨ０５、１号機の場合）のデータが格納されている。このデータを時間軸上でトレースすると、各号機の予測軌跡を作成することができる。

図２３の予測軌跡表は、図２２の複数周回の到着予測時間表のデータから作成される。具体的には、隣り合う各階・方向の到着予測時間から内挿によって、各時間における予測位置を算出できる。この算出法をイメージ的に表したものが図２４になる。

図２４において、右側の図は横軸を時間、縦軸を階位置に取ったグラフを表している。このグラフ上の線ＦＦ０１は、Ｋ号機の各階・方向ｉｘとその到着予測時間ｔｘとを２次元座標上の点（ｔｘ、ｉｘ）で表し、この各点を線分でつないだ線になっている。この線ＦＦ０１が予測軌跡の原形になる。左の図は、現時点のＫ号機の位置・方向（ＦＦ０２）を表しており、２階上方向にあることが分かる。従って、右図の線ＦＦ０１も、時間ゼロ（現時点）では、２階上方向に点ＦＦ０２がプロットされている。

線ＦＦ０１において、点ＦＦ０３は、３階上方向の位置と到着予測時間を表す点であり、点ＦＦ０４は、その隣の４階上方向の位置と到着予測時間を表す点を示している。点ＦＦ０３の座標を（ｔＡ、ｉＡ）、点ＦＦ０４の座標を（ｔＢ、ｉＢ）と仮に表すと、この２つの点を結んだ線分上の任意の点（ｔ、ｉｒ（ｔ、Ｋ））は次式のように表すことができる。

ｉｒ（ｔ、Ｋ）＝｛（ｉＢ−ｉＡ）／（ｔＢ−ｔＡ）｝（ｔ−ｔＡ）＋ｉＡ…（１３）
つまり、ｔＡ≦ｔ≦ｔＢという条件において、ｔが決まれば、その時間ｔにおけるかごの予測位置ｉｒ（ｔ、Ｋ）を求めることができる。また、その区間の傾きからかご予測方向ｊｒ（ｔ、Ｋ）も求めることができる。ここでは、２つの点を３階上方向、４階上方向の位置とその到着予測時間に定めたが、これを１つずつずらしていくと、全ての時間ｔに対して、対応するかごの予測位置ｉｒ（ｔ、Ｋ）と方向ｊｒ（ｔ、Ｋ）を求めることができる。この考え方が、図２２にあるような複数周回の到着予測時間表のデータから、図２３の予測軌跡表を作成する基本になる。整理すると、図２２のような複数周回の到着予測時間表の隣合う２つの階・方向の位置と到着予測時間のデータから、式（１３）により、対応する２点間の時間ｔにおける予測位置ｉｒ（ｔ、Ｋ）を計算する。これを階・方向を１つずつずらして、複数周回の領域に渡って、ｔとｉｒ（ｔ、Ｋ）、ｊｒ（ｔ、Ｋ）を求めていく。その結果が図２３のような予測軌跡表になる。

以上、予測軌跡表作成の大まかな考え方を説明した。以下、図２５、図２６により具体的な処理フローについて説明する。図２５と図２６は予測軌跡表作成のフローを２枚の図に分けて表した図となっている。

まず、図２５について、始めに初期値を設定する（ＦＤ０１）。ここでは、予測軌跡表の時間変数パラメータｔをゼロ、周回数を表す変数パラメータｃをゼロに設定する。また、初期階（時間原点を加える特殊処理が必要）の計算を終了したかどうかのフラグ変数ｚをゼロに設定し、さらに、走査階の位置を表す変数パラメータｉを現時点のＫ号機のかご位置、走査階の方向を表す変数パラメータｊを現時点の方向に設定する。次に、走査した階の数を表す変数ｎをゼロに設定する。このｎの意味は、図１９で用いたｎと同じであり、ｎの値が２（ｎ_ｍａｘ−１）になると、ちょうど１周分の階を走査したことになる。このｎの加算処理は、図２６の処理ＦＤ２４で実行され、１周分に達したかどうか（ｎ＝２（ｎ_ｍａｘ−１）になったかどうか）の判定は処理ＦＤ１３、ＦＤ２５において実行される。次に、フラグ変数ｚ（がゼロかどうかを判定する（ＦＤ０３）。フラグ変数ｚがゼロの場合は最初の階を処理していることになり、この場合のみ異なる処理を実施する。

フラグ変数ｚがゼロの場合は、変数ｉＡをｉ（現在の走査階）、変数ｊＡをｊ（現在の走査階の方向）の値に設定し（ＦＤ０４）、さらにｔＡをゼロに設定する（ＦＤ０５）。フラグ変数ｚがゼロでない場合は、変数ｉＡをｉ、変数ｊＡをｊの値に設定し（ＦＤ０６）、さらにｔＡを複数周回の到着予測時間表を基に次式のように設定する（ＦＤ０７）。

ｔＡ＝ｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉＡ、ｊＡ、ｃ、Ｋ）…………（１４）
つまり、ｔＡをＫ号機に対する階（ｉＡ、ｊＡ）のｃ周目の到着予測時間に設定している。この変数ｉＡ、ｔＡは図２４に示したｉＡ、ｔＡに対応している（図２４の点ＦＦ０３に対応）。尚、ｊＡはｉＡに対する方向を表している。つまり２つの点（ｔＡ、ｉＡ）と（ｔＢ、ｉＢ）からその間の時間ｔと到着予測時間ｉｒ（ｔ、Ｋ）を算出するが、この２点のうちの始点を定めていることになる。

次に、現在の走査階の方向ｊが上方向か否かを判定し（ＦＤ０８）、上方向であれば変数ｉＢを１減算し（ＦＤ０９）、下方向ならばｉＢを１増加させる（ＦＤ１０）。ここで変数ｉＢは図２４に示したｉＢ、に対応している（図２４の点ＦＦ０４）。２つの点のうちの終点の位置を表している。ｉＢがＫ号機の方向反転階かどうかを判定して（ＦＤ１１）、方向反転階ならば変数ｊＢをｊとは逆の方向に設定し（ＦＤ１２）、そうでなければ、変数ｊＢをｊと同じ方向に設定する（ＦＤ２７）。さらに、走査した階の数を表す変数ｎが２（ｎ_ｍａｘ−１）に達したかどうかを判定する（ＦＤ１３）。この判定は既に述べたように、１周分の階の数の走査を実施しているかどうかの判定になる。走査した階の数が１周未満の場合は、ｔＢをｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉＢ、ｊＢ、ｃ、Ｋ）に設定する（ＦＤ１４）。走査した階の数が１周分の場合は、ｔＢをｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉＢ、ｊＢ、ｃ＋１、Ｋ）に設定する（ＦＤ１５）。後者の方は、走査した階の数が１周分となったため、ｔＢをｃに１を加えた次の周の到着予測時間テーブルｔａｒ＿ｔａｂｌｅ（ｉＢ、ｊＢ、ｃ＋１、Ｋ）より値を参照することを意味している。以降の処理は図２６の（イ）へ続く。

図２６の（イ）以降の処理を説明する。（ｔＡ、ｉＡ）、（ｔＢ、ｉＢ）がそれぞれ設定されたため、式（１３）によりｉｒ（ｔ、Ｋ）の値を算出する（ＦＤ１６）。これは図２４において、線分（ｔＡ、ｉＡ）−（ｔＢ、ｉＢ）上の点（ｔ、ｉｒ（ｔ、Ｋ））の値を式（１３）により求めることと同じことを実施している。次に、方向ｊｒ（ｔ、Ｋ）をｊＡと同じ方向に定める（ＦＤ１７）。

ｔに対して、ｉｒ（ｔ、Ｋ）、ｊｒ（ｔ、Ｋ）の算出が終わると、ｔに△ｔを加算してｔを更新し（ＦＤ１８）、新たなｔに対してｉｒ（ｔ、Ｋ）、ｊｒ（ｔ、Ｋ）を計算する。ここで、ｔがｔ_ｍａｘを超えた場合は、予測軌跡表の作成処理を終了する（ＦＤ１９）。ｔ_ｍａｘは予測軌跡の時間幅に対応しており、予め所定値に設定される。ｔ_ｍａｘの具体的な値としては、図１２で説明した間隔評価時刻ｔｒｅｆよりも後が望ましく、従って、最遠方呼びの到着予測時間よりも長いことが望ましい。ある程度、長期的な予測軌跡により制御を実施する場合は少なくともエレベータの１周時間以上（例えば６０秒以上）であることが望ましい。

ｔがｔＢ以上の場合は（ＦＤ２０）は、ｉをｉＢ、ｊをｊＢに設定する（ＦＤ２２）。これは、図２４で考えると、ｔをｔＡから始めて△ｔを加算して進めていき、ｔＢを超えた場合に、次の区間へ移る処理を実施することに対応している。またこのとき、フラグ変数ｚがゼロかどうかを判定して（ＦＤ２２）、ゼロの場合はｚを１にする（ＦＤ２３）。この処理は時間ゼロを始点する区間を抜けたため、それをフラグ変数ｚで示す意味がある。区間が変わったということは、到着予測時間表上の走査している階が次の階へ移ったことを意味しており、ｎを＋１加算する（ＦＤ２４）。さらに、ｎが２（ｎ_ｍａｘ−１）を超えたかどうかを判定して超えている場合は、周回数を表す変数ｃを＋１加算する。これは、次の周の到着予測時間表に移ることを意味している。

最後に、図１８に戻り、図１８に示されている無方向時（受持ちホール呼び、かご呼びが共にない場合）の予測軌跡作成処理（図１８のＦＡ０５）の詳細を説明する。無方向時の予測軌跡作成処理のフロー図は図２７に示されている。

以下、図２７の処理を説明する。まず、初期設定として、時間を表す変数パラメータｔをゼロに設定する（ＦＥ０１）。次に、ｔ時間後のＫ号機のかご位置を表す変数ｉｒ（ｔ、Ｋ）、かご方向を表す変数ｊｒ（ｔ、ｋ）をｉｒ（ｔ、Ｋ）を現時点のかご位置、ｊｒ（ｔ、Ｋ）を無方向に設定する（ＦＥ０２）。ｔの値に△ｔを加算して（ＦＥ０３）、ｔがｔ_ｍａｘを超えるまで処理ＦＥ０２、ＦＥ０３を繰り返す（ＦＥ０４）。無方向エレは現在の位置に待機を続けることを想定してこのような処理を実施している。

以上、図１８〜２０及び図２５〜２７に示した一連の処理によって、まず、複数周回の到着予測時間表（図２２に一例）のデータが作成され、さらに予測軌跡表（図２３に一例）のデータを作成することができる。予測軌跡表のデータは、図２３のように、現時点から各時間先の各エレベータ号機の位置と方向を表しており、これが予測軌跡に対応する。本実施例で示した作成方法は、予測精度を上げるためにより実際の状況に即した特徴ある作成法となっており、そのため、予測軌跡も特徴ある形態を示す。以下、図２８〜図３５により、本実施例により作成できる予測軌跡の特徴について説明する。

図２８は、本実施例で示した予測軌跡作成法によって作成した予測軌跡の一例図である。ここでは、右図ＦＩ０１に、１号機と２号機の２台に対するそれぞれの予測軌跡が示されている。１号機の予測軌跡が実線ＦＩ０２で表されており、２号機の予測軌跡が破線ＦＩ０３で表されている。また、現時点の１号機の状態、すなわち、かご位置・方向、ホール呼び、かご呼びの受持ち状況が符号ＦＩ０４が付けられた最左図で表されており、現時点の２号機の状態が符号ＦＩ０５が付けられた左図によって表されている。

まず、１号機の予測軌跡ＦＩ０２を見ると、１周目つまり、２階上方向から１周して１階上方向までの軌跡には、ホール呼び、かご呼びによる停止が、傾斜角度の変化として表れている。しかし、２周目以降は、直線ＦＩ１０６、ＦＩ１０７のように表され、停止確率による停止時間期待値のみで表されている。この結果、図のように、１周目の軌跡に対して、２周目以降の軌跡は、各周で同じ形状となる。また、停止確率を反映しているため、２周目以降の軌跡に対する上方向の傾き（ＦＩ０６）と、下方向の傾き（ＦＩ０７）は異なっている。軌跡の傾きは停止確率を反映しており、停止確率は交通流の変化に対応して値が設定され、その傾きは交通流に応じて変わる。停止確率を反映させないと、予測軌跡の傾きはエレベータの速度のみで決まるため、上方向と下方向の軌跡の傾きは同じ又は対称形になる。尚、図２８の予測軌跡においては、停止時間、停止確率、停止時間期待値のデータは、図２１に示されたデータを用いている。

また、それぞれの予測軌跡は、各周共に（２週目以降も）、最上階と最下階で方向反転する軌跡を示している。このように端階（最上階又は最下階）で方向反転する軌跡を作成するようにした理由の一つは、各号機の予測軌跡による評価が時間的等間隔状態を狙ったものであり、これは特に混雑時に有効である。混雑時の場合は、ホール呼び、かご呼びが多数発生することが予想され、結果として実際の運行軌跡も図２８のような端階で方向反転する軌跡になる。従って、予測軌跡も端階で方向反転する軌跡となるように作成している。

図２９は、閑散時に重点を置いた待機するような予測軌跡の説明図である。閑散時には、図２８のように常に端階で反転する予測軌跡である必要はなく、図２９のように、呼びサービスが終了する階又は時間を予測して、それ以降はその位置で待機するような予測軌跡を作成してもよい。すなわち、予測軌跡作成手段は、割当てられたホール呼び及びかご呼びを持たないエレベータの予測軌跡を、時間軸に対して平行となるように作成するのである。この場合は、その時の交通需要から最終かご呼び階を推定して、それ以降はその位置で待機する予測軌跡を作成する。例えば、図２９の場合は、１号機（予測軌跡ＦＱ０１）は２階下方向が最終かご呼びになると予測して、それ以降は２階下方向で待機する軌跡（ＦＱ０２）となっている。同様に、２号機（予測軌跡ＦＱ０３）は５階上方向が最終かご呼びになると予測して、５階上方向で待機する軌跡（ＦＱ０４）となっている。

図２８に戻り、図２８の１号機の予測軌跡ＦＩ０２、２号機の予測軌跡ＦＩ０３を見ると、現時点では位置的にはほぼ等間隔に離れているが、その後の受持ち状況と停止時間期待値の状況によって、今後、接近していくことが予測されている。このように予測軌跡を描くことによって、各号機の予測軌跡を作成することによって先の時間で発生する状況を事前に予測することができ、この情報をホール呼び割当てに反映させることによって、実際の軌跡を適正に制御することが可能になる。例えば、１号機の予測軌跡ＦＩ０２と２号機の予測軌跡ＦＩ０３の軌跡間の間隔（軌跡で挟まれた面積によって定量評価が可能）を各号機の割当て前後で評価することによって、２つの号機の今後の乖離度合いを評価することができる。また、２台の予測軌跡の間隔の傾向（時間的な変化）を見ることによって、軌跡の間隔の時間的変化（例えば、だんご運転状態に近づきつつあるなど）を評価することができる。

以上、述べたように、本実施例による予測軌跡は、発生している呼びによる停止と未発生の呼びに対する確率的な停止の２つを考慮して、両者を実際に即した方法で軌跡に反映させているため、予測精度の高い予測軌跡を作成することができる。

図３０は本実施例で示した作成法による予測軌跡の第２の例を表している。１号機の予測軌跡が実線ＦＪ０２で表されており、２号機の予測軌跡が破線ＦＪ０３で表されている。また、現時点の１号機の状況−かご位置・方向、ホール呼び、かご呼びの受持ち状況が符号ＦＪ０４が付けられた図で表されており、現時点の２号機の状況が符号ＦＪ０５が付けられた図によって表されている。

図３０の符号ＦＪ０４から分かるように、１号機は、現時点では呼びサービスを持たず４階で待機状態にある。従って、１号機の予測軌跡ＦＪ０２は、４階で待機状態を続ける軌跡となる。この無方向号機の軌跡は、まず、図１８に示した予測軌跡作成の全体処理フローによって無方向号機は無方向時の予測軌跡表作成処理（図１８のＦＡ０５）に飛ばされて、図２７に示した無方向号機の処理フローによって詳細データが作成される。

図３１は本実施例で示した作成法による予測軌跡の第３の例を表している。この例では、停止確率が各階・方向で異なる場合の予測軌跡の例を表している。図３１の左側の図（ＦＫ０４）は、現時点のかご位置と方向を表しており、１号機（ＦＫ０５）、２号機（ＦＫ０６）はそれぞれ図に示す位置・方向にある。尚、この図（ＦＫ０４）では各号機が受け持っている呼びは省略している。

図３１の右側の図（ＦＫ０１）が２台のエレベータ号機の予測軌跡を表している。１号機の予測軌跡は実線ＦＫ０２、２号機の予測軌跡は破線ＦＫ０３で表されている。図３１の予測軌跡が図２８の予測軌跡と異なる点は、図３１の予測軌跡では各階・方向に対する停止確率が異なるため、各階・方向毎に予測軌跡の傾きが異なる点にある。通常、各階・方向での利用者の動向は異なるため、停止確率も異なる。従って、各階・方向毎にそれぞれの停止確率を反映させた図３１の予測軌跡の形状が最も精度の良い軌跡といえる。さらに、各階・方向の停止確率は、交通流が変わればそれぞれも変わるため、交通流の変化を反映して多様な形状の予測軌跡が作成されることになる。

さらに、図３１のような階・方向別の停止確率に基づく予測軌跡では、各階・方向毎に正確に予測軌跡の形状が定められるため、各号機の予測軌跡の間隔を評価する場合もより精度の高い評価が可能となる。従って、このような階・方向別の停止確率に基づく予測軌跡を用いることによって、間隔評価の精度が上がり、間隔を制御する上でより適正な割当てが可能になり、長待ちを減少させることができる。

図３２は本実施例で示した作成法による予測軌跡の第４の例を表している。図３２の予測軌跡が、図２８の予測軌跡と異なる点は、予測軌跡上の呼び停止及び停止確率で決まる確率的な停止の要素を明示するような形状としている点にある。図３２の予測軌跡ＦＬ０２において、呼び停止の部分は１周目の５階・下方向の軌跡の水平部の要素（ＦＬ０３）で表されており、確率的な停止の部分は１周目の４階・上方向の軌跡の水平部の要素（ＦＬ０４）で表されている。斜めの線分で表されている要素（ＦＬ０５）は下向きの移動状態を表している。

図３２に示された予測軌跡の長所は、呼びによる停止、確率的な停止、移動の３つの要素を詳細に分けることでより精度の高い、実際の形状を反映した予測軌跡を作成できる点にある。実際のエレベータの動きは、図２８のような時間軸上で斜めの線で表される軌跡ではなく、停止があるため、水平部も含んだ構成となる。従って、図３２の予測軌跡の方がより実態を反映した軌跡となる。また、図３２の予測軌跡は、呼び停止、確率的な停止、移動の３要素を視覚的に容易に見分けることができる点も長所に挙げられる。このような形状によって、どこで呼び停止が発生しているか、各階・方向の停止確率の状況はどうなっているか、呼び停止や停止確率が軌跡の動向にどう影響しているかが一目で理解できる。例えば、１号機と２号機の予測軌跡が将来的にだんご運転になることが示された場合、それが停止確率の階・方向における偏りが原因なのか、呼び停止の受持ち方が原因なのかを理解することができる。

図３２のような予測軌跡に対しては、予測軌跡表のデータ作成を停止、確率的停止、移動に分けて作成すればよい。例えば、複数周回の到着予測時間表を作成する過程で、呼び停止時間又は停止時間期待値を加算し、移動時間を加算するというプロセスを通るが、それぞれを分けてデータに記憶させるようにすればよい。

図３３は、本実施例で示した予測軌跡作成法による予測軌跡の第５の例を表している。図３３の予測軌跡が、図２８の予測軌跡と異なる点は、図３３の予測軌跡は上方向、下方向の方向別の大まかな軌跡で表されている点にある。具体的に図３３の予測軌跡は、図２８の予測軌跡の最上階の点と最下階の点をつなぐことによって作成できる。これは各階・方向の呼び停止、確率的な停止、移動の時間を方向別に積算したデータを基にした予測軌跡に対応している。

図３３の予測軌跡は、形状は大まかであるが、必要なデータは各周回における最上階と最下階の到着予測時間で良いため、必要なデータ数を大幅に圧縮できる利点がある。従って、安価ではあるが処理能力が低いマイコンを使う場合には、このような簡易版の予測軌跡の適用が有効といえる。

また、ホール呼び割当てを実施毎に、割当て制御内容の履歴として、予測軌跡データ（予測軌跡表）を記録して残す場合、例えば、１週間分のデータの履歴を記録しようとすると場合など、その記録量は膨大なものとなる。そのような場合には、図３３のような予測軌跡の形でデータを保存しておくと、データ記録量を大幅に圧縮することができる。制御で実際に使う予測軌跡は、図２８又は図３１のような詳細な形状にして、データの保存用途としてのみ図３３の予測軌跡を用いることも考えられる。この場合は、制御においては予測軌跡の精度を落とさずに、保存用の予測軌跡のデータを圧縮することができる。このように保存・記録したデータは後になって割当て評価をチェックする場合に、どのような軌跡を予測したのかをデータを基に分析することができ、有効である。予測軌跡データを記録するための実施例構成については、図４７を参照して後述する。

図３４は、本実施例で示した予測軌跡作成法による予測軌跡の第６の例を表している。図３４の予測軌跡が、図２８の予測軌跡と異なる点は、図３４の予測軌跡は高層ゾーン（途中にある複数階の不停止階のゾーン）に対応した予測軌跡である点にある。

図３４（ａ）は、図２８と同じ方法に従って、高層ゾーンでの予測軌跡を作成した例を示している。図３４（ａ）の右側の図は、現在のかご位置・方向を表しており、図の斜線部ＦＮ０２の領域（２階から１０階までの８階床分）が高層ゾーンとなっている。図３４（ａ）の右図のエレベータに対する予測軌跡が図３４（ａ）の左図の予測軌跡ＦＮ０１になる。高層ゾーンでは、呼び停止が発生しないため、停止確率はゼロであり、予測軌跡の傾きは急でかつ一定の傾きとなっている。この図３４（ａ）に示された予測軌跡は全階床を表示した場合の例になる。

これに対して、図３４（ｂ）は、高層ゾーンの部分を１つの階にまとめて表した場合を示している。具体的には、図３４（ｂ）の右図のように、２階から１０階までを１つの階ＦＮ０４によって表している。この場合の予測軌跡は、図３４（ｂ）の左図の軌跡ＦＮ０３のようになる。図のように、高層ゾーンを１つの階で表しても、そのゾーンの通過時間を合わせれば、正確に予測軌跡を表すことができる。ゾーンの通過時間が一致していることは、図３４（ａ）の高層ゾーンの通過時間と図３４（ｂ）の高層ゾーンの通過時間が一致していることより確認できる。

図３４（ｂ）のような予測軌跡の利点は、まず、冗長なデータを削れる点にある。例えば、図の例では、２階から１０階は呼びが全く発生しないため、この間の軌跡の情報は冗長である。重要な領域はその上側と下側にある階であり、図３４（ｂ）のような軌跡の表し方によって、重要な軌跡の部分をクローズアップして、軌跡を評価することができる。また２階から１０階のデータを削れるため、データを圧縮する効果もある。

図３５は本実施例で示した作成法による予測軌跡の第７の例を表している。図３５の予測軌跡が、図２８の予測軌跡と異なる点は、図３５の予測軌跡が各エレベータ号機のサービス対象階ゾーンが不揃いである場合の予測軌跡である点にある。具体的には、１号機のサービス対象階ゾーンが一番左側の図ＦＰ０３のように、Ｂ１階から１４階までの全階床であるのに対して、２号機のサービス対象階ゾーンは左から２番目の図ＦＰ０４のように、２階から１０階までの範囲となっている。このように、各号機のサービス対象階ゾーンが不揃いであっても、右図の予測軌跡のように各号機のサービス対象階ゾーンを反映させた予測軌跡が作成されている。具体的には、１号機の予測軌跡は軌跡ＦＰ０１であり、２号機の予測軌跡は軌跡ＦＰ０２となっている。

このような予測軌跡を作成できる理由は、図２０に示された到着予測時間表計算ルーチンのフローチャートにおいて、各号機毎に方向反転階を識別している点にある。図３５の例では、１号機の方向反転階はＢ１階と１４階であり、２号機の方向反転階は２階と１０階のように、号機毎に方向反転階を識別することによって、不揃い階に対応した予測軌跡を作成することができる。その結果、各号機の特性に応じたより正確な予測軌跡を作成することが可能になる。

以上、予測軌跡作成法の詳細（図１２の予測軌跡演算部で実施）と予測軌跡の作成例を示した。本実施例による予測軌跡作成法は、予測精度を上げるためにより実態に即した（実態を反映させた）作成方法となっており、その結果、図２８〜図３５に示すような多様でかつ精度の高い予測軌跡を作成することができる。そのため、予測軌跡間の間隔評価などの評価精度が良く、より適切にかご間隔を制御（等間隔性を考慮した制御）した割当てが可能となり、かご間隔が適正に保たれて、長待ちの発生を抑制することができる。

図３６〜図３８は予測間隔値算出処理についての詳細を表している。以下、図３６のフローチャートを基にして、予測間隔値の計算法を説明する。まず、先に作成法を説明した各かごの予測ルートを用いて、間隔評価時刻ｔｒｅｆにおける各かごの位相時間値ｔｐを算出する（図３６のＳＴ８０１）。ここで、間隔評価時刻ｔｒｅｆは、既に述べた設定法により設定されている。各かごの位相的時間値の算出の詳細ついて、図３７、図３８を用いて説明する。

図３７は予測ルートから予測間隔値を計算する様子を表している。ここでは、３台のエレベータによる群管理を示しており、図３７の左側の図は現時点におけるエレベータかごの位置と方向をリング表現で表している。図３７の左側の図より、１号機６１０は７階と８階の間を上方向に移動しており、２号機６１１は５階と６階の間を上方向に移動している。また、３号機６１２は３階から２階へ下方向に移動している。図３７の右側の図は横軸を時間、縦軸を位置にとったグラフ上での各かごの予測ルートを表している。時間軸の原点は現時点を表す。現時点での１号機のかご位置６００、２号機のかご位置６０１、３号機のかご位置６０２がそれぞれ表されており、その位置からの各かごの予測ルートがそれぞれ表されている（１号機の予測ルート６０３、２号機の予測ルート６０４、３号機の予測ルート６０５）。各かごの予測ルートから間隔評価時刻ｔｒｅｆ（図３７の６０６）におけるかご位置を予測することができる。例えば、１号機の間隔評価時刻ｔｒｅｆにおける予測位置・方向は７階上方向となり（図３７の６０７）、２号機の予測位置・方向は４階上方向（図３７の６０９）、３号機の予測位置・方向は６階下方向（図３７の６０８）になる。このような各かごの予測位置・方向から各かご間の予測間隔を求めることができる。

図３８は、予測間隔を求めるプロセスを表している。図３８の左側の図は、図３７に示している間隔評価時刻ｔｒｅｆにおける３台のかごの予測位置・方向を表している。図３８の右側の図は、横軸が位相的時間値、縦軸が位置を表している。ここで、位相的時間値とは、１周の時間（周期と同じ）で正規化した時間の値のことを意味している（位相と同じような意味を持つ時間の値を意味している）。この位相的時間値は、現時点の交通流に対するエレベータかごの平均１周軌跡（図３８の右図の７０３）を基準にして求める。図３８の左図にある各かごの予測位置を平均１周軌跡上に写像することにより、位相的時間値に変換できる。例えば、１号機７０５の時間的位相値は、図３８の平均１周軌跡７０３からｔｐ（ｋ＝１）のように求めることができ、同様にして、２号機７０４の時間的位相値はｔｐ（ｋ＝２）、３号機７０６の時間的位相値はｔｐ（ｋ＝３）のように求めることができる。このように、予測位置から時間的位相値に変換する理由は、各かごの間隔を時間を単位にした時間的間隔値で求めることにある。

各かごの予測位置から時間的位相値を求めて（図３６のＳＴ８０１）、次に、各かごを位相的時間値の大きさの順に順位付けを行う（図３６のＳＴ８０２）。例えば、図３８の場合、各かごの位相的時間値の大きさは次のようになっている。

ｔｐ（ｋ＝２）＜ｔｐ（ｋ＝１）＜ｔｐ（ｋ＝３）………（１５）
従って、順位を表すラベル変数をｍで表すと、ｍ＝１となるかごが２号機、ｍ＝２となるかごが１号機、ｍ＝３となるかごが３号機になる。

この位相的時間値の順位ｍの順に従って、各かご間の予測間隔値Ｂｍを求める（ＳＴ８０３）。例えば、図３８の場合、ｍ＝１とｍ＝２のかご間の予測間隔値がＢｍ＝１となり（図３８の区間７０７の間隔値に対応）、ｍ＝２とｍ＝３のかご間の予測間隔値Ｂｍ＝２（図３８の区間７０８の間隔値に対応）となる。同様に、ｍ＝３とｍ＝１のかご間の予測間隔値がＢｍ＝３（図３８の区間７０９の間隔値に対応）となる。数式で表すと、各予測間隔値はそれぞれ次のように表される。

Ｂｍ＝１＝ｔｐ（ｋ＝１）−ｔｐ（ｋ＝２）………（１６）
Ｂｍ＝２＝ｔｐ（ｋ＝３）−ｔｐ（ｋ＝１…………（１７）
Ｂｍ＝３＝｛Ｔ−ｔｐ（ｋ＝３）｝＋ｔｐ（ｋ＝２）………（１８）
ここで、式（１８）のＴは平均１周軌跡の周期を表している。

以上のように、現時点の交通流に対する平均１周軌跡を基にして、位相的時間値によって、各かごの予測間隔を求めているため、その時の交通流に応じたより適正な時間的間隔を求めることができる。例えば、昼食開始時には下方向へ向かうホール呼びが多数発生するため、平均１周軌跡は下方向側の線分の傾きが緩やかな形となり、１階当たりの位相的時間値が上方向側と比べて長くなる。従って、例えば２台のかごが距離的に２階床離れていた場合、それが上方向である場合と下方向である場合とでは間隔値が異なるように評価される。下方向の方が、停止の可能性が高くなるため、同じ２階床でもより離れていると評価される。このように、交通流に応じて適正に時間的間隔の評価ができる。

図３９は、３台群管理の場合のエレベータかごの時間軸上での軌跡を、本実施例による制御実施前の結果と本実施例による制御実施後の結果で比較したものである。図３９（ａ）は、本実施例による制御実施前のエレベータかごの時間軸上での軌跡を表している。この軌跡を見ると、３台の軌跡が所々で重なっており、効率の悪いだんご運転が発生していることが分かる。

一方、図３９（ｂ）は、本実施例による制御実施後のエレベータかごの時間軸上での軌跡を表している。３台のかごの軌跡は、まるで、３相交流のように等しい位相、即ち時間的等間隔な状態を維持していることが分かる。このように、時間的等間隔な状態を維持できるため、どの階・方向にホール呼びが発生してもすぐにエレベータかごが到着することができ、長い待ち時間の発生を抑えることができる。

ここで、図１７に戻って、図２に示したかご間隔評価値演算部４に対する別の構成例を説明する。図１７の構成は、理想とする時間的等間隔状態のルート（軌跡）である目標ルート（目標軌跡）を基準にして、目標ルートと予測ルート（予測軌跡）とのルート間の偏差によってかご間隔を評価する方法となっている。この目標ルートを用いることが、図１７に示された構成の特徴となる。

目標ルートの詳細は後述するが、図１７の構成では、目標ルートが時間的等間隔化への詳細な基準となるため、広い時間領域に対して各かご等間隔性を評価できる。その結果、図１２の構成の場合以上の効果を得ることができる。

まず、入力情報（図２の入力情報蓄積部２より入力）を基に、目標ルート作成部４１０において理想とする時間的等間隔状態のルートが各かごに対して作成され、さらに予測ルート作成部４１１において各かごに対する予測ルートが作成される。予測ルートの作成法は既に説明した方法と同じであり、目標ルートの作成は、図４２〜図４４を用いて後述する。ルート偏差演算部４１４では、各かごに対して、目標ルートと予測ルートのルート同士の偏差が計算される。この偏差は例えば２つのルート間の差の面積によって計算できる。かご間隔評価値算出部４１５では、算出されたルート間偏差を基に各かごに対するかご間隔評価値（各かごをホール呼びに仮割当てした場合のかご間隔評価値）が計算される。このかご間隔評価値を基に、最も評価値の良いかごに、ホール呼びを割当てる。平均１周時間演算部４１２では入力情報を基に平均１周時間が算出されて、この平均１周時間Ｔを基にして、調整基準時間設定部４１３で調整基準時間の値が定められる。設定された調整基準時間は目標ルート作成時に使用される。この詳細についても、図４２〜図４４を用いて後述する。

以下、図１７に示した目標ルートによる割当て評価制御（将来呼びに対する評価関数の一つ）の詳細を説明する。図１７にて既に説明したように、目標ルートによる割当て評価制御は、目標ルート作成部４１０、予測ルート作成部４１１、ルート間偏差算出部４１２の３つの要素が基本要素になる。

まず、目標ルート制御の動作イメージ（制御原理）を、図４０、図４１を基にして説明する。図４０は、目標ルート制御の制御イメージの一例を表した図である。図において、左側の図はビル内の昇降路断面（垂直方向）とその中を動くエレベータかごの状態をイメージ的に表した図である。右側の図は、横軸（Ａ０１）が時間軸、縦軸（Ａ０２）がビルの階床の軸（ビルの垂直方向の位置の軸）を表した図であり、時間軸上での各エレベータかごの運行の軌跡を表している（一般に運行線図と呼ばれている）。図では、例として２台のエレベータ群管理の状況を表している。左側の図より、１号機（１と記述されたかご）は１階床で反転して上昇運転をしており、２号機（２と記述されたかご）は２階床から下降運転をしている。この様子を、右側の運行線図で見ると、現時点を表す軸（Ａ０２）より左方向において、１号機（Ａ０３）、２号機（Ａ０４）とも下降運転をして、それぞれ１階床、２階床に位置している様子が分かる。つまり、右側の運行線図において、現時点より左側の各エレベータかごの軌跡が実際の軌跡を表している。例えば、１号機の実際の軌跡はＡ０３１の軌跡であり、２号機の実際の軌跡はＡ０４１の軌跡になる。

本実施例のポイントは、運行線図において、現時点より右側の将来方向の時間軸上に描かれている軌跡にある。これが各かごが今後通るべき‘目標軌跡’を表している。以下ではこの目標軌跡を‘目標ルート’と呼ぶ。目標ルートによる割当て制御の特徴は、この目標ルートに従うように各エレベータかごの動作（より正確には割当て）を制御する点にある。具体的に各かごの目標ルートは、１号機の場合、Ａ０３２がその目標ルートであり、２号機の場合、Ａ０４２がその目標ルートとなっている。この目標ルート、即ち、時間軸上で各号機が通るべき目標（又は基準）となる軌跡を制御に導入したことが、これまでの群管理制御にはない本発明独自の特徴となっている。

図４１は、目標ルートに従って、ホール呼びに対するエレベータかごの割当てを決定する様子を表した図である。図４１は、図４０と基本的に同じ図であり、左側が昇降路垂直断面上のエレベータの状態を表しており、右側が運行線図を表している。まず、新規のホール呼びが３階の上昇方向に発生したとする。図の左側の図を参照。このホール呼びに対して、群管理制御は、１号機（Ｂ０３）か２号機（Ｂ０４）のどちらか適切な号機を割当てる。ここでは、１号機（Ｂ０３）の動きに注目する。１号機の目標ルートはＢ０３２の軌跡である。１号機の予測ルート（現時点から先の時点の予想軌跡、以下この予想軌跡を‘予測ルート’と呼ぶ）は、新規ホール呼びを割当てず通過させる場合はＢ０３３のルート（予測ルート１）となる。したがって、新規ホール呼びを割当てた場合はＢ０３４のルート（予測ルート２）となる。ここで、本実施例の群管理制御では、各号機の動きを目標ルートに従うように動かすことにある。従って、目標ルートにより近づくのは、Ｂ０３３の予測ルート１、即ち、ホール呼びを割当てず通過させるルートの方であり、１号機にはこのホール呼びを割当てないようにする。この結果、１号機の実際の軌跡は目標ルートに追従するように動作する。

この目標ルートによる制御によれば、目標ルートを、将来的に各エレベータかごが時間的等間隔状態の軌跡になるように描く。これによって、実際のかごの軌跡がその目標ルートに追従するようになり、その結果、長期的に安定して各かごを時間的等間隔な軌跡を保つように制御することができる。例えば、図４１の場合、現時点までの１号機（Ｂ０３）と２号機（Ｂ０４１）のそれぞれの実際の軌跡：１号機の軌跡（Ｂ０３１）、２号機の軌跡（Ｂ０４１）は接近しておりだんご運転状態にあることが分かる。ここで、３階上昇方向に発生した新たなホール呼びを２号機に割当てると、１号機（Ｂ０３）と２号機（Ｂ０４）の距離は依然として近づいたままであり、だんご運転が継続する。しかし、１号機と２号機を引き離して、各かごの軌跡が時間的等間隔になるように設定した目標ルートに沿って制御させるようにすると、１号機（Ｂ０３）には割当てられず、目標ルートの通り、時間的等間隔の状態に近づいていく。

以下、図４０と図４１を基に、本実施例によるエレベータ群管理システムの制御原理の特徴を整理する。

１）図４０に示すように、各かごに対して、時間軸上で目標となる軌跡、目標ルートを設定する。

２）図４１に示すように、各かごの軌跡が目標ルートに追従するように、目標ルートと予測ルートを比較して、より目標に近づくようなかごにホール呼びの割当てを決める。

３）その結果として、各かごは目標ルートに追従するように動作する。

４）ここで、目標ルートは、基本的には、各かごの軌跡が時間的に等間隔になるように設定するため、各かごは長期的に安定して、時間的等間隔状態になるように制御される。

図４２は、目標ルート作成プロセスの概要を表している。この図では、調整エリア（後述）を利用した目標作成のプロセスを示している。グラフＤ０１は、現時点を時間軸の原点（Ｄ０３）にして、横軸を時間、縦軸をビルの階床の位置で表したグラフになる。図ではグラフが描かれていないが、この中に例えば、図４３のような目標ルートが描かれることになる。

図４３は、本発明の一実施例による調整前後の目標ルート形状の一例図である。目標ルートは、将来の所定時間において、時間的等間隔状態になるようなルートを作成するが、この所定時間が調整基準時間軸Ｄ０４に対応する。目標ルートは、現時点の時間軸Ｄ０３と調整基準時間軸Ｄ０４との間（これを調整エリアと呼ぶ）の領域で、時間的に等間隔状態になるまでの過渡状態を表すルートで表され、調整基準時間軸Ｄ０４以降から時間的等間隔状態になるルートとして表される。

このような目標作成のプロセスは、次の４つのプロセスからなる。

１）現状での予測ルートを描く（図４２のＳＴ７０１）、
２）調整基準時間軸における各かごの現状の位相時間値を算出（ＳＴ７０２）、
３）現状の位相時間値を基に、時間的等間隔になるような各かごの調整量を算出（ＳＴ７０３）、
４）調整量に従って調整エリア内にある予測ルートのグリッドを調整、これが目標ルートとなる（ＳＴ７０４）。

図４４は目標ルート作成部の構成の一例を示した図である。図に示した目標ルート作成部の構成は、大きく次の４つの要素で構成される。

１）目標ルート更新判定部１０３Ａ、
２）現状の位相時間値算出部１０３Ｂ、
３）各かごの位相時間値の調整量算出部１０３Ｃ、及び
４）調整後のルート作成部１０３Ｄ。

始めに、制御イメージの説明として、上記４つの要素の働きについて説明する。目標ルート更新部１０３Ａでは現在の目標ルートを更新するか否かを判定する。目標ルート更新と判定された場合は、次段の現状の位相時間値算出部１０３Ｂで、その時点の各エレベータかごの予測ルートに対して、各かごのルートの間隔状態を位相時間値という指標で評価する。ここで、‘位相’の考えを用いる理由は、例えば、電気回路理論で正弦波の３相交流の波形を考えた場合、各相の波形が均等化している状態とは、各相の位相が２π／３（ｒａｄ）ずつの等位相の状態であることに基づいている。つまり、各かごのルートを波形と見なして、その波形に対して‘位相のような指標’を用いれば、各ルートに対する間隔の状態を評価しやすくなる。この‘位相のような指標’が、本実施例で用いる位相時間値という指標に対応する。位相時間値については後述する。現状の位相時間値算出部１０３Ｂでその時点での位相時間値を算出した後、その位相時間値を均等にするための各かごの位相時間値調整量を、各かごの位相時間値の調整量算出部１０３Ｃにおいて計算する。上記で算出された調整量を基にして、調整後ルート作成部１０３Ｄにて、元の各かごの予測ルート１０３Ｂの時間位相値を調整する。調整の結果得られたルートが各かごに対する目標ルートとなる。

上記で説明した概要的な制御構成に対する動作を図４３の動作イメージを用いて説明する。図４３は、図４４に示した目標ルート作成部によって実行される目標ルート作成プロセスの動作イメージ図である。ここでは、まず先に説明した概要的な制御内容に基づいた制御の動作イメージを説明する。まず、図４３（Ａ）の図（調整前の目標ルート形状）は、目標ルート作成のベースになる現時点での各かごの予測ルートに対応している。ここでは３台のエレベータ群管理システムを考えている。図４３（Ａ）において、１号機のかごＣ０１０、２号機のかごＣ０２０、３号機のかごＣ０３０は、現時点の軸Ｃ０５０上でそれぞれ、８階を下降中、３階を下降中、４階を下降中の状態にある。この３台のかごの現時点以降の予測ルート（予想される軌跡）はそれぞれ、１号機が実線の軌跡Ｃ０１１、２号機が一点鎖線の軌跡Ｃ０２１、３号機が点線の軌跡Ｃ０３１となっている。尚、予測ルート作成法については予測ルート作成部の説明の項で詳しく説明する。これらの軌跡は明らかにそれぞれが接近しており、だんご運転状態に近いことが分かる。図４４の目標ルート作成部の制御構成に戻って、まず、目標ルート更新判定部１０３Ａで、目標ルートの更新が判定された場合、現状の位相時間算出部１０３Ｂでは、図４３（Ａ）の各かごの予測ルートＣ０１１、Ｃ０２１、Ｃ０３１に対して、これらを一種の波形と見なして、それぞれの位相時間値を算出する。この位相時間値は、図４３（Ａ）のグラフ中の調整基準時間軸Ｃ０４０を各かごの予測ルートが横切る交点で計算される。次に、この位相時間値を基に、それぞれの予測ルートが等間隔状態になるための調整量が、各かごの位相時間値の調整量算出部１０３Ｃで計算される。この調整量は図４３（Ａ）上では、調整基準時間軸Ｃ０４０上の３つの黒丸の点として表される。例えば１号機の場合は、点Ｃ０１Ａが調整量を反映した点であり、１号機の予測ルートＣ０１１はこの点Ｃ０１Ａを通るように次の処理で調整される。同様に、２号機の予測ルートＣ０２１は点Ｃ０２Ａを、３号機の予測ルートＣ０３２は点Ｃ０３Ａを通るように次の処理で調整される。この調整処理を実施するのが、図４４の調整後ルート作成部１０３Ｄであり、ここで調整量に基づいて予測ルートが調整されて新たな目標ルートが作成される。その結果が、図４３（Ｂ）に示された軌跡になる。図４３（Ｂ）は、同図（Ａ）に示された予測ルートを基にして作成された新たな目標ルートを表した図である。３台の各かごＣ０１０、Ｃ０２０、Ｃ０３０に対して、１号機Ｃ０１０の目標ルートは実線の軌跡Ｃ０１１Ｎであり、２号機Ｃ０２０の目標ルートは１点鎖線の軌跡Ｃ０２１Ｎ、３号機Ｃ０３０の目標ルートは点線の軌跡Ｃ０３１Ｎとなっている。この目標ルートの軌跡の特徴は、図４３（Ｂ）に示されるように、時間的に等間隔な状態へ導くように各かごのルートが引かれていることにある。具体的には、同図（Ｂ）において調整基準軸Ｃ０４０から先の時間では３台のかごの目標ルートはそれぞれ時間的に等間隔状態になっている。現時点を表す軸Ｃ０５０と調整基準時間軸Ｃ０４０との間の時間（図４２で調整エリアと書いた時間領域）では、各かごをそのような時間的等間隔状態へと導くように軌跡が引かれている。図４３（Ａ）に示した予測ルートを基にして、各ルートが調整量より求めた点、すなわち調整基準軸の点Ｃ０１Ａ、Ｃ０２Ａ、Ｃ０３Ａを通るように、それぞれのルートを調整する。これによって、このような図４３（Ｂ）に示すような目標ルートを作成することができる。

以下、図４４に示した目標ルート作成部の中の詳細要素について説明する。現状の位相時間値算出部１０３Ｂは、初期状態ルート作成部１０３Ｂ１、調整基準軸設定部１０３Ｂ２、調整基準軸における各かごの位相時間値算出部１０３Ｂ３、位相時間値順のソーティング部１０３Ｂ４からなる。初期状態ルート作成部１０３Ｂ１では、その時点における各かごの予測ルートを作成してこれを初期状態のルートにする。この初期状態のルートは、図４３（Ａ）に示されている調整前の目標ルート形状に対応する。調整基準軸設定部１０３Ｂ２では、調整基準時間軸を設定する。調整基準時間軸における各かごの位相時間部算出部１０３Ｂ３では、調整基準時間軸における各かごの位相時間値を算出する。具体的には、各かごの予測ルートと調整基準時間軸との交点（調整基準時間軸における各かごの予測位置に対応）に対する位相時間値を算出する。各かごの位相時間値を、調整基準時間軸における各かごの位相時間値算出部１０３Ｂ３で算出した後、この各かごに対する位相時間値を位相時間値順のソーティング部１０３Ｂ４で位相時間値の順にソーティングする。以下、この順を位相順と呼ぶ。例えば、図４３（Ａ）の調整前の目標ルート形状（予測ルートに対応）における３台のかご状態を例に採ると、調整基準軸Ｃ０４０と各かごの予測ルートＣ０１１、Ｃ０２１、Ｃ０３１との交点より、各かごの位相時間値の順は、小さい方から３号機、２号機、１号機の位相順になる。位相時間値順のソーティング部１０３Ｂ４では、ソーティングアルゴリズム、例えば、直接選択法やバブルソートなどを用いて、このような位相順を求めている。

各かごの位相時間値の調整量算出部１０３Ｃでは、算出された各かごの位相時間値とその位相順を基に、各かごの間隔を位相時間値で計算して、この値と等間隔になるための基準値とを比較して、その差として表される各かごの位相時間値の調整量を算出する。予測ルートから各かごの間隔（位相時間値で評価）を求めて、これを等間隔になるための基準値と比較して、その差分をこれから調整すべき調整量とするのがここでの考え方になる。以下、図４３（Ａ）を例に、各かごの位相時間値の調整量算出部１０３Ｃの処理内容を説明する。先に説明したように、図４３（Ａ）において、各かごの予測ルートＣ０１１、Ｃ０２１、Ｃ０３１の調整基準時間軸Ｃ０４０における位相時間値の位相順は３号機、２号機、１号機の順になっている。予測ルートの１周時間をＴとすると（３台とも１周時間は等しい）、ｋ号機の位相時間値ｔｐ（ｋ）は、３号機がｔｐ（３）＝０．０９Ｔ、２号機がｔｐ（２）＝０．１７Ｔ、１号機がｔｐ（１）＝０．７７Ｔとなる。位相順に各かごの間隔を計算すると、２号機と３号機の間隔はｔｐ（２）−ｔｐ（３）＝０．０８Ｔ、１号機と２号機の間隔がｔｐ（１）−ｔｐ（２）＝０．６Ｔ、３号機と１号機の間隔がｔｐ（３）−ｔｐ（１）＋Ｔ＝０．３２Ｔとなる。このように、位相時間値により各かごの間隔を定量化することで、各かごの間隔を定量的に評価することができる。例えば、上記の結果から２号機と３号機の間隔が非常に詰まっていることが分かる。位相時間値では１周時間をＴとして設定しているため、Ｎ台の群管理の場合、目標としている時間的等間隔状態での各かごの間隔はＴ／Ｎで表すことができる。図４３（Ａ）の例では、３台群管理のため、目標とするかごの間隔はＴ／３＝０．３３Ｔになる。この目標とする間隔と、現状の各かごの間隔との差が、調整すべき間隔になる。例えば、２号機と３号機間では＋０．２５Ｔ（＝０．３３Ｔ−０．０８Ｔ）が調整すべき間隔値となる。また、１号機と２号機間では−０．２７Ｔ（＝０．３３Ｔ−０．６Ｔ）、３号機と１号機間では、＋０．０１Ｔ（＝０．３３Ｔ−０．３２Ｔ）がそれぞれ調整すべき間隔値となる。上記において、符号は正の符号が間隔の増大を表しており、目標に対して現状の間隔を広げる必要がある。一方、負の符号が間隔の減少を表しており、目標に対して現状の間隔を縮める必要がある。この調整すべき間隔値を基に、各かごに対する位相時間値の調整量を算出する。これは次のアルゴリズムにより求めることができる。例えば、３台の群管理として、位相順にＡ号機、Ｂ号機、Ｃ号機の順に並んでいるとする。一般化するため、ここではアルファベットで号機の名前を表記している。上記より、０≦ｔｐ（Ａ）≦ｔｐ（Ｂ）≦ｔｐ（Ｃ）＜Ｔが成り立っている。ここで、各かごに対する位相時間値の調整量を△ｔｐ（ｋ）（ｋはかごがｋ号機であることを表す）で表すことにする。まず調整後の各かごの間隔が目標とする間隔Ｔ／３を満たすために以下の各式が成立する必要がある。

（ｔｐ（Ｂ）＋△ｔｐ（Ｂ））−（ｔｐ（Ａ）＋△ｔｐ（Ａ））＝Ｔ／３……（１９）
（ｔｐ（Ｃ）＋△ｔｐ（Ｃ））−（ｔｐ（Ｂ）＋△ｔｐ（Ｂ））＝Ｔ／３……（２０）
（ｔｐ（Ａ）＋△ｔｐ（Ａ））−（ｔｐ（Ｃ）＋△ｔｐ（Ｃ））＋Ｔ＝Ｔ／３ …………（２１）
例えば（１９）式について、現状の位相時間値ｔｐ（Ｂ）に対して、調整後の位相時間値はｔｐ（Ｂ）＋△ｔｐ（Ｂ）で表される。従って、（１９）式は、調整後のＢ号機の位相時間値と調整後のＡ号機の位相時間値との差、つまり間隔がＴ／３を満たすことを表している。ここで、上記３つの方程式は互いに独立していないため、この３式のみでは、△ｔｐ（Ａ）、△ｔｐ（Ｂ）、△ｔｐ（Ｃ）について解くことができない。そこでもう一つの条件として、現状の各かごの位相時間値で見た配置上の重心と、調整後の各かごの位相時間値で見た配置上の重心が一致するという条件を加える。この条件は次式のようになる。

（ｔｐ（Ａ）＋ｔｐ（Ｂ）＋ｔｐ（Ｃ））／３＝｛（ｔｐ（Ａ）＋△ｔｐ（Ａ））＋（ｔｐ（Ｂ）＋△ｔｐ（Ｂ））＋（ｔｐ（Ｃ）＋△ｔｐ（Ｃ））｝／３ …………（２２）
（２２）式を整理すると（２３）式のようになる。

△ｔｐ（Ａ）＋△ｔｐ（Ｂ）＋△ｔｐ（Ｃ）＝０ …………（２３）
（１９）、（２０）、（２１）、（２３）式を、△ｔｐ（Ａ）、△ｔｐ（Ｂ）、△ｔｐ（Ｃ）について解くと、次式のようになる。

△ｔｐ（Ａ）＝（−２／３）ｔｐ（Ａ）＋（１／３）ｔｐ（Ｂ）＋（１／３）ｔｐ（Ｃ）＋（−１／３）Ｔ …………（２４）
△ｔｐ（Ｂ）＝（１／３）ｔｐ（Ａ）＋（−２／３）ｔｐ（Ｂ）＋（１／３）ｔｐ（Ｃ） …………（２５）
△ｔｐ（Ｃ）＝（１／３）ｔｐ（Ａ）＋（１／３）ｔｐ（Ｂ）＋（−２／３）ｔｐ（Ｃ）＋（１／３）Ｔ …………（２６）
まとめると、位相時間値が、０≦ｔｐ（Ａ）≦ｔｐ（Ｂ）≦ｔｐ（Ｃ）＜Ｔである３台のかごＡ〜Ｃ号機に対し、調整後に等間隔で、３台の配置上の重心が変化しない条件を満たす調整量△ｔｐ（Ａ）、△ｔｐ（Ｂ）、△ｔｐ（Ｃ）を求めることができる。これら調整量△ｔｐ（Ａ）、△ｔｐ（Ｂ）、△ｔｐ（Ｃ）は、それぞれ、式（２４）、（２５）、（２６）によって求めることができる。例えば、図４３（Ａ）を例に採ると、Ａ、Ｂ、Ｃ号機は、それぞれ３、２、１号機となる。従って、ｔｐ（Ａ）＝ｔｐ（３）＝０．０９Ｔ、ｔｐ（Ｂ）＝ｔｐ（２）＝０．１７Ｔ、ｔｐ（Ｃ）＝ｔｐ（１）＝０．７７Ｔとなる。そこで、各かごに対する調整量は（２４）〜（２６）式より、△ｔｐ（Ａ）＝△ｔｐ（３）＝−０．０８１Ｔ、△ｔｐ（Ｂ）＝△ｔｐ（２）＝０．１７７Ｔ、△ｔｐ（Ｃ）＝−０．０９６Ｔのように求められる。確認として、調整後のそれぞれの位相時間値を求める。ｔｐ（Ａ）＋△ｔｐ（Ａ）＝ｔｐ（３）＋△ｔｐ（３）＝０．０１０Ｔ、ｔｐ（Ｂ）＋△ｔｐ（Ｂ）＝ｔｐ（２）＋△ｔｐ（２）＝０．３４３Ｔ、ｔｐ（Ｃ）＋△ｔｐ（Ｃ）＝ｔｐ（１）＋△ｔｐ（１）＝０．６７７Ｔである。すなわち、それぞれのかごの間隔は、全て０．３３Ｔになり等間隔の条件を満足できている。

次に、各かごの位相時間値の調整量算出部１０３Ｃで求めた調整量を用いて、調整後ルート作成部１０３Ｄにより、調整後のルートを作成する処理の詳細を説明する。調整後ルート作成部では、まず各かごのルート上のグリッドの調整量算出部１０３Ｄ１で、各かごの調整前の目標ルート（予測ルートに対応）上のグリッドの調整量を算出する。グリッドとは、調整エリア内での対象としているルートの方向反転点と定義している。このグリッドの位置を水平方向に調整することによって、対象としているルートの位相時間値を調整できる。各グリッドの調整量は、そのかごの調整量を総量として、現時点に近いグリッドから順にそのグリッドに設定されたリミッタ値を超える値まで割当てる方法で決定される。ここで、各グリッドの調整量のリミッタ値は、グリッドのリミッタ値設定部１０３Ｄ２で設定される。調整後のグリッド位置算出部１０３Ｄ３では、各グリッドに対する調整量△ｇｔｐ（ｋ、ｉ）と、調整前の当該グリッドの位置ｇｐ（ｋ、ｉ）より、調整後のグリッド位置ｇｐ＿Ｎ（ｋ、ｉ）を計算する。例えば、ｋ＝２号機で、グリッド数が３個（ｉ＝１、２、３）の場合、それぞれのグリッドの計算式は次のようになる。

ｇｐ＿Ｎ（ｋ＝２、ｉ＝１）＝ｇｐ（ｋ＝２、ｉ＝１）＋△ｇｔｐ（ｋ＝２、ｉ＝１） ………………（２７）
ｇｐ＿Ｎ（ｋ＝２、ｉ＝２）＝ｇｐ（ｋ＝２、ｉ＝２）＋△ｇｔｐ（ｋ＝２、ｉ＝１）
＋△ｇｔｐ（ｋ＝２、ｉ＝２） ………………（２８）
ｇｐ＿Ｎ（ｋ＝２、ｉ＝３）＝ｇｐ（ｋ＝２、ｉ＝３）＋△ｇｔｐ（ｋ＝２、ｉ＝１）＋△ｇｔｐ（ｋ＝２、ｉ＝２）＋△ｇｔｐ（ｋ＝２、ｉ＝３） ………………（２９）
グリッドの調整量は、後続のグリッドに引き継がれていくため、最終のグリッドでは、そのかごに対する位相時間値調整量の総量分だけ、位置が調整されるようになる。以上のようにして、調整された各グリッドの位置に対して、これらを結び付けることによって、新たな目標ルートを作成することができる。目標ルートデータ演算部１０３Ｄ４では、この新たな目標ルートデータを演算して更新する。

新たに更新された目標ルート（調整後の目標ルート）は、位相時間値の調整量に設定された調整後の目標点を通過する。各かごのルートが調整後の目標点を通過するように調整されるため、３台を合わせた結果は、図４３（Ｂ）のようになり、調整基準時間軸Ｃ０４０以降で、３台の目標ルートＣ０１１Ｎ、Ｃ０２１Ｎ、Ｃ０３１Ｎは時間的等間隔状態になっている様子が分かる。当然、各ルートＣ０１１Ｎ、Ｃ０２１Ｎ、Ｃ０３１Ｎは、それぞれの調整後の目標点Ｃ０１Ａ、Ｃ０２Ａ、Ｃ０３Ａを通過している。また、グリッドによって調整されている調整エリア内の目標ルートは、調整基準時間軸以降で時間的等間隔状態になるための過渡的な案内役の役割を担っていることも分かる。以上が目標ルートの作成処理の詳細である。

図４５は、本発明によるエレベータ群管理システム全体の制御ブロックの図２とは異なる第２の実施例を表している。図４５において、図２と同じ要素は同じ符号を割り付けており、ここでは説明を省略する。図１と異なる点は、重み係数をホール呼び発生数によって直接定めている点にある。具体的には、ホール呼び発生数演算部１０にてホール呼び発生数を求めて、これを基に重み係数演算部５で直接ホール呼び発生数から重み係数を求めている。

図４６は、重み係数演算部５で用いられる重み係数を求めるための関数の例を表している。図４６は、横軸が１周当たりのホール呼び発生数、縦軸が重み係数を表している。ここで、エレベータ１周当たりのホール呼び数とは、群管理されている各エレベータに対して、１周（例えば上方向の最下階から下方向の最下階まで）する間に発生するホール呼び発生数の平均値を表している。

図４６において、重み係数を決める関数は曲線Ｆ０４によって表されている。この関数の特徴は、次の４点が挙げられる。

１）ホール呼び発生数によって適切な重み係数の値を即座に求められること、
２）入力変数である１周当たりのホール呼び発生数の連続的な変化によって、出力である重み係数も連続的に値が定まること、
３）入力変数がスカラー値（１変数）であること、及び
４）入力変数が実数として連続的に値を取り得ること。

図４６のグラフより、例えば、１周当たりのホール呼び数がＮＡ個の場合、重み係数の値はＷＴ＝Ｆ（ＮＡ）となる。交通需要の変化によってＮＡがどのように変化しても、即座に、ＷＴを求めることができる。これが大きな特徴となる。また、各関数は、縦軸のゼロ値と交わる横軸の値以下に対しては、重み係数値は常にゼロとなっている。

エレベータ１周当たりのホール呼び発生数を入力とするによって、適切な重み係数を求めることができる理由は、既に説明したように、かご間隔評価値の重要性が将来発生するホール呼びの数と強い関係があることによる。例えば、将来発生するホール呼びの数が多いほど、できるだけ時間的に等間隔にした方がよく、かご間隔評価値はより強く作用させる方がよい。ここで、将来発生するホール呼びの数は、その時点もしくはその先の時点における１周当たりのホール呼び発生数と強い相関性があると考えられる。従って、１周当たりのホール呼び発生数と適切な重み係数値との間にはある関係が成り立ち、これを図１０のような関数として表すことによって、エレベータ１周当たりのホール呼び発生数で適切な重み係数を定めることができる。

尚、図４６のグラフでは、横軸が１周当たりのホール呼び発生数の例を示したが、これに限らずホール呼び数発生数に基づく値、例えば、所定時間でのホール呼び発生数などでもよい。さらに、ホール呼び発生数に限らず、交通需要に関係するスカラー値の指標でもよい。例えば、利用人数やホール呼び発生数とかご呼び発生数の合計値に基づく値でもよい。

以上より、図４５の構成では、図２の構成に比べて、より簡単な構成によって速やかに適切な重み係数を設定できる効果がある。その結果、安価であるが計算処理量が低いマイコン、演算プロセッサ等を用いても、安定した性能を保つことができる。

図４７は、本発明によるエレベータ群管理システムの図２及び図４５とは異なる第３の実施例を表している。図４７において、図２と同じ要素については、同じ符号で表しており、説明は省略する。図２と異なる点は、割当て評価情報表示処理部Ｈ０１を新規に有している点にある。この割当て評価情報表示処理部Ｈ０１は、ホール呼びの割当て処理に対して、その割当てを決定した評価値やその中間情報などの内部情報を記録しておき、必要に応じてその内容を表示したり、外部に転送したり、記録媒体に記録することを特徴としている。その目的は、各割当て処理に対して、その割当てがどのような要因で実施されたかを分析することにあり、また例えば長待ちが発生した場合に、どのような状況で長待ち発生に至ったのかの原因を解明するためにある。特に、本発明によるエレベータ群管理システムは、予測軌跡や目標ルートによって、視覚的に群管理制御側の意図を示すことができるため、このような表示処理手段は有効である。

以下、割当て評価情報表示処理部Ｈ０１の構成を説明する。割当て評価情報表示処理部Ｈ０１は、判定部Ｈ０２、記録部Ｈ０３、描画処理部Ｈ０４、記録媒体Ｈ０５、及び出力部Ｈ０６で構成される。判定部Ｈ０２は、評価値情報を記録するかどうかの判定を行う部分で、判定部Ｈ０２より記録許可の信号が出た場合に記録部Ｈ０３にて割当て評価の情報を記録させる仕組みになっている。この判定には、例えば、特定の時間帯、特定の交通流、所定値以上の平均待ち時間の発生、並びに所定値以上の平均ホール呼び継続時間の発生などが挙げられる。記録部Ｈ０３は、群管理制御部１で計算された割当て評価に関わる様々なデータを記録する。例えば、待ち時間評価値３で算出した待ち時間評価値、かご間隔評価値算出部４の出力、重み係数設定部８で設定した重み係数、総合評価値演算部６の出力、及び割当てエレベータ決定部７の出力である割当て決定号機名が記録される。かご間隔評価値演算部４については、図４８にその詳細機能を示しており、詳細説明は後述する。描画処理部Ｈ０４では、記録部Ｈ０３に記録された割当てに関する情報を画面に描画するための描画データ作成処理が実施される。出力部Ｈ０６では、描画データが画面上に表示される。記録媒体Ｈ０５には、記録部Ｈ０３で記録されたデータが保存される。この記録媒体Ｈ０５には、フロッピディスクやメモリカード、ＵＳＢメモリ、ハードディスクなどが用いられる。描画処理部Ｈ０４で作成された描画データは、通信ネットワークＨ０７を介して外部に転送され、遠隔で描画データを画面に表示出力したり、そのデータを記憶させることもできる。

図４８は、間隔評価値演算部４の詳細機能ブロック図であり、記録部Ｈ０３で記録されるデータ情報の流れを表している。図４８の構成は、図１２に基づいており、図１２と同じ要素は同じ符号で表して、ここでの説明は省略する。記録部Ｈ０３へ送られるデータは、まず、間隔評価時刻設定部４０５で算出された間隔評価時刻ｔｒｅｆがあり、これは間隔評価時刻データ出力部４Ｚ２より出力される。さらに、予測軌跡演算部４０１で作成された予測機軌跡データ（具体的には図２３の予測軌跡表）があり、予測軌跡データ出力部４Ｚ３より出力される。また、予測軌跡データはそのままではデータ量が大きいため、例えば、図３３に示したような簡易版の予測軌跡に変換してデータ量を圧縮すると適切なデータ量に抑えることができる。このような変換処理を実行するのが、予測軌跡データ変換部４Ｚ１になる。この他、予測かご間隔演算部４０２で算出された予測かご間隔データ（出力部４Ｚ５より出力）、間隔評価値算出部４０３で算出された間隔評価値データ（出力部４Ｚ６より出力）などのデータが記録部Ｈ０３へ出力され、記録される。

図４９は、図４７の描画処理部Ｈ０４で作成されて出力部Ｈ０６で表示される画面出力データの一例を表している。図４９の画面出力要素は、次の４つのグループに大別することができる。

１）予測軌跡に関する情報を表示出力するグループＬ００１、
２）割当て対象となるホール呼びに関する情報を表示出力するグループＬ００２、
３）評価値情報を表示出力するグループＬ００３、及び
４）間隔評価値の詳細情報を表示出力するグループＬ００４である。

以下、それぞれの詳細を説明する。

まず、予測軌跡に関する情報を表示出力するグループＬ００１については、次のようなデータを時間と階位置を２軸に取ったグラフＬ００６に一括して表示する点に特徴がある。グラフに表示されるデータとしては、各号機の予測軌跡（１号機の予測軌跡Ｌ０１０、２号機の予測軌跡Ｌ０１１）、間隔評価時刻Ｌ０１２、及び間隔評価時刻における各号機のかご位置（１号機のかご位置Ｌ０１５、２号機のかご位置Ｌ０１６）がある。このような表示によって、各号機の予測軌跡がどのようになっているか、どの時点において各号機のかご間隔を評価しているか、その時のかごの位置関係はどうなっているかを詳細に示すことができる。その結果、後述するかご間隔評価値と合わせて、かご間隔評価がどのように作用したかを、視覚的にかつ容易に確認することができる。特に、本発明では、間隔評価時刻を呼びの発生状況や交通流の状況によって適応的に調整するため、その割当て時はどの時点を間隔評価時刻にしたのかを明示することは重要である。この他に、割当て時点におけるかご状態、呼び状態を表示した左上の図Ｌ００５（１号機のかごＬ００７、２号機のかごＬ００８、ホール呼びＬ００９）を表示する。これらは、予測軌跡の情報をサポートする効果がある。例えば、どのような呼びの発生状態から描かれた予測軌跡の根拠を理解することができる。

次に、割当て対象となるホール呼びに関する情報を表示出力するグループＬ００２では、ホール呼びが発生した時刻情報Ｌ０１７、発生ホール呼び階情報Ｌ０１８、発生ホール呼びの方向情報Ｌ０１９が表示される。これらの情報によって、割当て対象となるホール呼びの詳細を確認できる。

評価値情報を表示出力するグループＬ００３では、割当て号機名Ｌ０２０、その時の待ち時間評価値Ｌ０２１、かご間隔評価値Ｌ０２２、重み係数値Ｌ０２３、及び総合評価値Ｌ０２４の各情報が表示される。これらの情報は、全てが割当て決定の核となる重要情報であり、これらを並べて表示することによって、どのような要因で割当てが決定されたかを知ることができる。すなわち、評価値情報を表示出力するグループＬ００３で表示された情報によって、割当て決定の要因をおおよそ推測することができる。例えば、長待ち発生を避けるために待ち時間評価値の働きが強かった、かご間隔評価値が悪くなることを避けた、さらに、その時点では重み係数値が大きくかご間隔評価値が重視されていた等、割当て決定要因探索の支援となり得る。また、これらの情報と予測軌跡に関する情報を表示出力するグループＬ００１の情報とを合わせて表示することで、数字だけでは把握しづらい、かご間隔評価値の内容をより直感的に理解させることが可能になる。

かご間隔評価値の詳細情報を表示出力するグループＬ００４では、かご間隔評価値を算出するに当たって計算された処理内部の詳細情報が表示される。具体的には、間隔評価時刻の値Ｌ０２５、間隔評価時刻における各号機の予測かご位置Ｌ０２６、さらに予測かご間隔Ｌ０２７の情報が表示される。かご間隔評価値は、全てを集約した情報のため、その評価値となる根拠が定量的に分かりにくい場合がある。その場合には、上記の詳細情報からより詳しい分析が可能になる。

以上、図４９により、図４７の描画処理部Ｈ０４で作成されて出力部Ｈ０６で表示される画面出力データの例を説明した。この画面出力データの主要な特徴は、各号機の予測軌跡、予測軌跡上でのかご位置を予測する時点である間隔評価時刻、かご間隔評価時刻における各号機の予測かご位置及び方向を１つのグラフ上に一括で表示している点にある。さらに、評価値情報として、割当て評価対象号機の待ち時間評価値、かご間隔評価値、重み係数値、総合評価値を並列して表示している点にある。このような表示の結果、対象としている割当てに対する各号機の予測軌跡、予測軌跡上のかご間隔を予測している時点、その時のかご位置を視覚的に明示することができる。したがって、かご間隔の評価がどのような状況（予測状況）を基になされたかを分かりやすく表示することができる。例えば、ある割当てに対して、その根拠に疑問を持たれた利用者の方にも、予測軌跡、予測の時点（間隔評価時刻）、予測かご位置を視覚的に示すことによって、どのような予測の下にそのような割当てがなされたかを容易に示すことができる。また、評価値の内訳が示されるため、その割当てが待ち時間評価値とかご間隔評価値のどちらが要因で割当て決定に至ったかを容易に知ることができる。待ち時間評価値は既に発生している実呼びの評価値であり、かご間隔評価値は未発生の将来の呼びに対する評価値であることを考えると、実呼びと将来呼びのどちらが要因で割当てがなされたかをこれらの情報は表していると言える。つまり、その割当てに対する基本的な意図を把握することができる。

図５０は、図４９とは異なる画面出力データの実施例を表している。図５０において、図４９と同じ要素は同じ符号で表しており、ここでの説明は省略する。図５０において、図４９と異なる点は、実線で示すホール呼び割当て前の予測軌跡（１号機の予測軌跡Ｌ０１０）と、破線で示すホール呼び割当て後の予測軌跡（同じ１号機の予測軌跡Ｌ１０１）とを重ねて表示している点にある。ホール呼び割当て後の予測軌跡Ｌ１０１にはホール呼び割当てによる停止が軌跡に表れている。すなわち、符号Ｌ１０２で示す水平部の軌跡である。尚、このときのホール呼びＬ００９は、１３階・上方向で発生している。

図５０に示すように、ホール呼び割当て前後の予測軌跡を重ねて表示することによって、割当てによって、かごの間隔がどのように変わるかを、より具体的に表示できる。図５０の例では、一点鎖線で示す２号機の予測軌跡Ｌ０１１に対して、１号機の割当て後の予測軌跡Ｌ１０１に広がる、つまりかご間隔評価の点では望ましい方に変化している。特に、割当て前後でのかご間隔を比較できるため、割当てによる効果を定量的に分かりやすく表示することができる。これは、割当ての要因を分析したり、割当ての根拠を理解する場合に有効である。

図５１は、図４９とは異なる画面出力データの第３の例を表している。図５１において、図４９と同じ要素は同じ符号で表しており、ここでの説明は省略する。図５１において、図４９と異なる点は、各号機の予測軌跡と合わせて、割当て実施時点以前の各号機の実際の運行軌跡を並べて表示している点にある。具体的には、図５１において、１号機の実際の運行軌跡が実線で示す軌跡Ｌ２０１で表されており、２号機の実際の運行軌跡が一点鎖線Ｌ２０２で表されている。割当て実施時点は軸Ｌ２０３であり、この軸を挟んで左側が実際の運行軌跡、右側が予測軌跡となっている。実際の運行軌跡では、かごの停止は、全て実際に生じた停止であり、１号機の実際の運行軌跡Ｌ２０１の途中に示す符号Ｌ２０４は、１号機が上昇方向で３階に停止した実績を表している。すなわち、確率的な停止は存在しない。これが実際の運行軌跡と予測軌跡の見かけ上の違いになる。

図５１のように、各号機に対して、予測軌跡と割当て実施時点以前の実際の運行軌跡とを合わせて（つなげて）表示することによって、割当て実施前までの各かごの間隔の推移と今後の予測を対比して見ることができる。その結果、例えば、それまではだんご運転状態であったが、予測軌跡によってだんご運転を回避させようと作用している様子や、逆に、それまでは時間的に等間隔状態であったが、予測軌跡から将来的にだんご運転へと近づきつつあること等も分かる。したがって、これを回避するために、あえて引き離すような割当てを予防的に実施している様子をも確認することができる。

以上より、図５１のように、予測軌跡と実際の運行軌跡とを合わせて（つなげて）表示することによって、時間軸で見たかご間隔の推移をより分かりやすく示すことができる。また、かご間隔の変化の状況、過去の経緯を容易に理解することができ、割当ての要因をより容易に分析することができる。

図５２は、予測軌跡表示方法の処理フローの一例を表している。この例では、各仮割当て号機毎に予測軌跡を表示する方法としている。以下、処理の流れを具体的に説明する。
まず、必要なデータを読み込み（Ｌ３０１）、次に、表示形式を選択する（Ｌ３０２）。この表示形式の選択は、例えば、表示項目の選択や表示時間の範囲設定が挙げられる。次に、表示対象のホール呼びを選択する（Ｌ３０３）。次に、仮割当て号機を表す変数Ｋをまずは、Ｋ＝１に設定する（Ｌ３０４）。その後、Ｋ号機を上記で選択したホール呼びに仮割当てした場合のＫ号機の予測軌跡の表示データ（Ａ）を作成する（Ｌ３０５）。さらに、Ｋ号機以外の各号機の予測軌跡の表示データ（Ｂ）を作成する（Ｌ３０６）。次に、間隔評価時刻の表示データ（Ｃ）を作成する（Ｌ３０７）。以上の処理が終了後、仮割当てをＫ号機とした場合の、各号機の予測軌跡の画像データとして、上記の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）を合わせた画面を表示又はデータとして記憶させる（Ｌ３０８）。

次いで、Ｋに１を加算して（Ｌ３０９）、次の号機に対して上記の処理を繰り返して実行し、全ての号機に対して実行するまで繰り返す（Ｌ３１０）。このような処理を実施することによって、図４９〜図５１で説明した表示画面データを作成できる。

図５３は、図５２とは異なる予測軌跡表示方法の処理フローの一例を表している。この例では、呼びを割当てた号機に対する予測軌跡を表示する方法としたものである。以下、処理の流れを具体的に説明する。

まず、必要なデータを読み込み（Ｌ４０１）、次に、表示形式を選択する（Ｌ４０２）。この表示形式の選択は、例えば、表示項目の選択や表示時間の範囲設定が挙げられる。次に、表示対象のホール呼びＨを過去に発生したホール呼びを記録したデータベースより検索する（Ｌ４０３）。次に、検索したホール呼びＨに対して、実際に割当て決定した号機Ｋを過去のデータベースより検索する（Ｌ４０４）。その後、Ｋ号機に、上記で選択したホール呼びを割当てた場合の、Ｋ号機の予測軌跡の表示データ（Ａ）を作成する（Ｌ４０５）。さらに、Ｋ号機以外の各号機の予測軌跡の表示データ（Ｂ）を作成する（Ｌ４０６）。次に、間隔評価時刻の表示データ（Ｃ）を作成する（Ｌ４０７）。以上の処理を終了後、ホール呼びＨに対する割当て号機（Ｋ）とそれ以外の号機の予測軌跡の画像データとして、上記の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）を合わせた画面を表示又はデータとして記憶させる（Ｌ４０８）。このような処理を実施することによって、図４９〜図５１のような表示画面データを作成できる。

本発明によるエレベータ群管理システムの制御イメージ図。 本発明の一実施例によるエレベータ群管理システムの制御機能ブロック図。 本発明の一実施例によるエレベータ群管理システムの制御処理フロー図。 本発明の一実施例による重み係数設定方法を説明するグラフ。 本発明の一実施例による重み係数の最適解探索法のイメージ図。 ６階床のビルにおける交通流の一例と重み付けの考え方説明図。 入力を交通流で扱う場合の重み係数設定法の一例説明図。 本発明の一実施例と従来の重み係数設定法の比較図。 本発明の一実施例による重み係数設定法の処理フロー図。 本発明の一実施例による重み係数の最適解探索法の処理フロー図。 図２に示した入力情報蓄積部２内のデータを示す一例図。 図２に示したかご間隔評価値演算部４の詳細構成図。 間隔評価時刻ｔｒｅｆを設定する処理フロー図。 本発明の一実施例による間隔推定時刻の設定に対する考え方説明図。 図１２に代わるかご間隔評価値演算部の第２の実施例機能ブロック図。 図１２に代わるかご間隔評価値演算部の第３の実施例機能ブロック図。 図１２に代わるかご間隔評価値演算部の第４の実施例機能ブロック図。 本発明の一実施例による予測軌跡作成方法の全体処理フロー図。 本発明の一実施例による複数周回の到着予測時間表作成処理フロー図。 到着予測時間表計算ルーチン（図１９のＦＢ０４）の処理フロー図。 各階への停止時間、停止確率及び停止時間期待値表の説明図。 図２１に示した数値を用いて複数周回の到着予測時間表の具体例図。 本発明の一実施例により最終的に作成される予測軌跡表の一例図。 本発明の一実施例による予測軌跡の基となる予測位置算出イメージ図。 本発明の一実施例による予測軌跡表作成の処理フロー図（その１）。 本発明の一実施例による予測軌跡表作成の処理フロー図（その２）。 無方向時の予測軌跡作成処理のフロー図。 本発明の一実施例による予測軌跡作成法で作成した予測軌跡の一例図。 閑散時に重点を置いた待機するような予測軌跡の説明図。 本発明の一実施例による予測軌跡作成法で作成した予測軌跡の第２の例。 本発明の一実施例による予測軌跡作成法で作成した予測軌跡の第３の例。 本発明の一実施例による予測軌跡作成法で作成した予測軌跡の第４の例。 本発明の一実施例による予測軌跡作成法で作成した予測軌跡の第５の例。 本発明の一実施例による予測軌跡作成法で作成した予測軌跡の第６の例。 本発明の一実施例による予測軌跡作成法で作成した予測軌跡の第７の例。 本発明の一実施例による予測間隔値算出の処理フロー図。 本発明の一実施例により予測ルートから予測間隔値を計算する説明図。 本発明の一実施例により予測間隔を求めるプロセスの説明図。 本発明の一実施例採用前後のかごの運行軌跡の比較例図。 本発明の一実施例による目標ルート制御の一例イメージ図。 目標ルートに従いホール呼びをエレベータに割当てる様子の説明図。 本発明の一実施例による目標ルート作成プロセスの概要説明図。 本発明の一実施例による調整前後の目標ルート形状の一例図。 本発明の一実施例による目標ルート作成部の一例機能ブロック図。 本発明の第２実施例のエレベータ群管理システム制御機能ブロック図。 図４５の重み係数演算部５で用いる重み係数演算関数の一例グラフ。 本発明の第３実施例のエレベータ群管理システム制御機能ブロック図。 本発明の一実施例による間隔評価値演算部の詳細機能ブロック図。 本発明の一実施例により表示される画面出力データの一例図。 本発明の他の実施例により表示される画面出力データの第２例図。 本発明の他の実施例により表示される画面出力データの第３例図。 本発明の一実施例による予測軌跡表示方法の処理フロー図。 本発明の他の実施例による予測軌跡表示方法の処理フロー図。

符号の説明

１…群管理制御部、２…入力情報蓄積部、３…待ち時間評価値演算部、４…かご間隔評価値演算部、５…重み係数演算部、６…総合評価値演算部、７…割当てエレベータ決定部、８…重み係数設定部、１０…ホール呼び発生数演算部、１１…重み係数範囲演算部、１２…重み係数初期値演算部、２０…交通流判定部、２１…重み係数最適解探索部、２２…シミュレーション部、３１Ａ〜３１Ｃ…Ａ〜Ｃ号機制御装置、３１Ａ〜３１Ｃ…Ａ〜Ｃ号エレベータかご、４１Ａ，４１Ｂ…ホール呼び釦、Ｈ０１…割当て評価情報表示処理部、Ｈ０２…判定部、Ｈ０３…記録部、Ｈ０４…描画処理部、Ｈ０５…記録媒体、Ｈ０６…出力部（表示部）。

Claims (4)

1. 複数の階床をサービスする複数台のエレベータを管理するエレベータの群管理システムにおいて、
   各前記エレベータがホール呼び又はかご呼びを受け持っている有方向か、ホール呼び又はかご呼びを受け持っていない無方向かを判定し、
   有方向の前記エレベータに対しては、ホール呼び及びかご呼びが発生していない階に対し、発生しているホール呼び及びかご呼びに対する停止時間と、交通流に対応した未発生のホール呼び及びかご呼びによる前記エレベータの停止確率とに基づいて、現時点から将来の所定時間内の各時間における各前記エレベータの予測階床位置及び方向を示す予測軌跡を作成するとともに、
   無方向の前記エレベータに対しては、待機状態を続ける前記予測軌跡を作成し、
   前記所定期間は、前記エレベータが複数周回する期間であり、
   前記予測軌跡の２周目以降は、全て未発生のホール呼び及びかご呼びによる前記エレベータの停止確率に基づいた予測軌跡であることを特徴とするエレベータの群管理システム。
2. 請求項１において、前記各エレベータの前記予測軌跡間の位置関係に関する評価値を算出し、この評価値に基づいて、発生したホール呼びにエレベータを割当てることを特徴とするエレベータの群管理システム。
3. 請求項２において、各かご間の前記位置関係は、各かご間の時間的間隔及び／又は空間的間隔であることを特徴とするエレベータの群管理システム。
4. 請求項１〜３のいずれかにおいて、各エレベータ毎の前記予測軌跡を表示する予測軌跡表示手段を備えたことを特徴とするエレベータの群管理システム。

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