JP4936591B2 - エレベータ群の制御方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
本発明は、請求項１の前提部分に記載されるエレベータ群の制御方法に関するものである。
【０００２】
エレベータ群の制御に関する問題は、いくつかの方法により解決することができる。従来、ホール呼びは、発見的方法により割り付けている。呼び割付け問題を数学的に解く努力も時々、見られる。しかし、今までは、コンピュータやマイクロプロセッサの計算能力が不十分であった。
【０００３】
古い欧米のリレー制御における基本的な呼び割付け方法は、集合制御である。ホール呼びは一番近くにいるカーに送られる。方向を指定するホール呼び（昇りおよび下り）の場合は、一番近くにいるカーを決定する際に、カーの走行方向も考慮する。行先呼びは集合的な方法で、すなわちカーの走行方向に応じて処理される。カーの方向は、すべての行先呼びが処理されるまで変わらない。ホール呼びは連続して、例えば0.5秒ごとに割り付けられ、ホール呼びは通常、ホール呼びをした階に向けてカーが減速を開始する地点に再割り付けされる。
【０００４】
多くの日本の制御方式[1]では、新しいホール呼びのみがカーに割り付けられ、古いホール呼びに対する予約は変わらない。新しい呼びによる、予約された呼びの増加は、コスト関数を計算するときに考慮される。新しいホール呼びを処理するカーは、呼びが登録されるとただちに、信号で伝えられる。心理的な待ち時間を短くするとともに、乗客は、到着するカーに備える時間がある。新しいホール呼びの割付けに関する問題は、割付けを決定するときに、停止時間や将来の事象を予想することが困難であるということである。例えば、停止時間を延ばすと、呼び予約はもはや最適ではなくなる。
【０００５】
この問題は、ACA(適応呼び割付け)制御[2, 3]とSchindler M10制御[4]により解決する。将来の事象を予想するために、特別な行先呼びボタンを、ホール呼びの代わりに用いる。乗客は、すでにホールで、行先階を文字盤で指示している。その場合、カー内の行先呼びボタンは不要である。待っている乗客の数とその行先が事前にわかるならば、停止時間をもっと良く評価することができる。停止と行先呼びの数を最小にするために、同じ行先階の人々を同じカーに集める。カーの平均周回時間は、より短くなり、その結果、サービスのレベルが改善される。この制御の困難な点は、乗客が特別な呼びボタンの使用を知っていなければならないということと、例えばピーク時には、込んでいるロビーで、行先階を文字盤で指示することが困難であるということである。
【０００６】
通常の呼びボタンを以下の制御のように使うならば、欧米式の群管理のようにホール呼びを連続して割り付けることにより、誤った予約を避ける。別の可能性としては、決定時にできるだけ適切に将来の事象を予測することである。
【０００７】
存在するホール呼びをエレベータに割り付けるときに最適な経路を見つける方法は1960年代から研究されてきた。存在するホール呼びをエレベータに割り付ける組み合わせのすべてを計算するならば、コストが最小の組み合わせが、全体として最適なものであろう。問題は、経路の組み合わせの数が、ホール呼びの数とともに指数的に増えることである。したがって、純粋に探索する方法は、エレベータと階床の数が適度な場合にのみ使うことができる。存在するホール呼びとエレベータのすべての組み合わせに対して探索を行うと、順序づけられていない経路の組み合わせの数は、
nr=LK
である。ここで、１グループ内のエレベータ数がＬ、ホール呼びの数がＫである。ホール呼びと、そのホール呼びの、異なるカーへの割付けとが決定木を形成する。ホール呼びの各々に対して、各エレベータがその呼びを処理したときのコストを計算する必要がある。決定のコストは、他のホール呼びに対してなされた、それ以前の決定に依存する。コスト関数の全体としての最適量は、その決定木におけるすべての決定の組み合わせ、すなわちすべてのエレベータの経路を計算することに得られる。コストが最小の経路が、存在するホール呼びをエレベータに割り付ける最適な方法を決定する。
【０００８】
ホール呼びを連続的に割り付けるとき、割付けのサイクルは通常、0.5秒より短い。インテルペンティアムプロセッサを用いて、エレベータ群のすべての経路の組合せを探索するテストを行った。0.5秒以内に３台のエレベータと10個のホール呼びに対する最適経路を発見し、６台のカーと６個のホール呼びに対しても発見した。これらは、それぞれ、サービス階が６個と３個である建物に対応する。８台のカーからなる群を有する建物では、昇りの呼びと下りの呼びのすべてを考慮すると、約60のホール呼びが可能である。可能な経路の組合せの総数は、6.2*1057より大きい。結論として、現在のプロセッサの能力を利用して、すべての経路の組合せを探索して全体として最適なものを妥当な時間内に見つけることは、群内のエレベータが２，３台である低い建物に対してのみ可能である。
【０００９】
計算時間を向上させるためには、計算する経路の数をかなり減らさなければならない。可能な経路の数を限定する方法であって、乗客のサービスに関する通常の方法として以下がある。
【００１０】
1) カー呼びに対しては常に、エレベータの走行方向に順番に処理する、すなわち、エレベータは、乗客の行先階床を無視しない。
【００１１】
2) エレベータは、その方向を、カー内の乗客のすべてを処理するまで、反転させない。
【００１２】
3) エレベータは、カーの走行と逆方向のカー呼びを受け付けない、すなわち、乗客は、反対方向に走行するカーに乗るべきではない。
【００１３】
4) カーは通常、乗客がカーに乗りたい、もしくはカーから降りたい場合のみ、階床に止まろうとする。例外があり、例えば、通行量が少ないときにカーが、特別な階床にしばらく停止するときである。
【００１４】
エレベータ群内の通行量の状況を正確に予想するという需要に応えるとともに、エレベータ群の能力を改善するために、エレベータ群を制御する新たな方法を、発明として提供する。本発明の方法は、請求項１の特徴部に記載されているものによって特徴づけられる。本発明の他の特徴は、他の請求項に記載されているものによって特徴づけられる。
【００１５】
本発明によって得られる利点は明らかである。予想がさらに正確になることにより、エレベータ群内におけるカーの割付けの決定に対して良い基準を与える。この利点には少なくとも、エレベータ群の輸送能力を増やすこと、乗客の平均待ち時間が低下すること、カーの経路を迅速に探索すること、および計算能力に対する妥当な要求が含まれる。
【００１６】
従来の制御に対する不満をのぞくために、DACA(Dynamically Adaptive Call Allocation)アルゴリズムが開発された（刊行物IV)。DACAアルゴリズムはACAの拡張と考えられる。新しいホール呼びの登録は、ACAアルゴリズムと同様に決定の契機として選ばれていた。新しいホール呼びの登録が割付けプロセスを始めさせる。存在するホール呼びは順番に各カーに割り付け、ホール呼びを与える同じ乗客通行量を、ホール呼びを処理した後の数分間についてシミュレートする。選択すべき決定の数を減らすためにACAアルゴリズムを、将来のホール呼びを割り付けるときに使用する。しかし、他の任意の呼び割付けアルゴリズムも適用することができる。存在するホール呼びは、積算コストが最小のカーに予約する。ACAアルゴリズムよりも信頼できる結果が得られる。なぜならば、存在するホール呼びを伴う現在の状況ばかりでなく、現在の呼び割付けに対する将来の事象の影響も考慮するからである。DACAアルゴリズムにおいては、エレベータは、ホール呼びがあるときのみ移動する。
【００１７】
以下、本発明を、添付図面を参照して適用例によって説明する。
【００１８】
エレベータ群を制御するときの最もありふれたコスト関数は、平均ホール呼び時間である。呼び時間は実際に計測することができる。したがって、最適化の結果を確認することが容易である。ホール呼び時間を計算するための一般的な式は、
【００１９】
【数１】
であり、ここで、呼びがすでにtC k0秒にあり、新しいホール呼びｋとカーｌとの距離はxk-xl階、階床の平均高さはδx、カーｌの速度はvl、Qljはカーｌが停止する場所を示す状態ベクトル、tljはカーｌが階床ｊに停止しているときの経過時間である。
【００２０】
最新の制御装置によれば、平均乗客待ち時間、最大待ち時間、カー乗車時間、待ち時間とカー乗車時間からなる工程時間、停止回数、カー負荷率、もしくは輸送能力などの他の特性は、最適化可能である。建物に最適なコスト関数の選択は単純ではない。なぜならば、１つの特性に好都合に働くとき、他の特性があおりを受けるからである。例えば、カー負荷のバランスが取れている場合は、平均呼び時間および待ち時間は長くなる。また、新しい呼びのみを割り付ける場合は、負荷のバランスがあおりを受ける。コスト関数の増加のみを最適化すると、乗客は同じカーに集まる傾向がある。以下では、平均呼び時間を最適化する。しかし、コスト関数は、上述のいずれも可能である。
【００２１】
定常状態では、すべてのカーとすべてのホール呼びに対してすべての経路の組合せを調べることにより最適な割付けを決定することができる。コスト関数が最小の組合せを選択する。グループ内のカーの数がｌのとき、１つのホール呼びに対してｌ個の経路の組合せがある。すなわち、その呼びは順番にカーの各々に割り付ける。呼び時間が最適化されたとき、その呼びを最も早く処理するカーにそのホール呼びを予約する。Ｎ個のホール呼びがあるとき、経路の組合せの数は、図１に示すように、
【００２２】
【数２】
(l)N (2)
である。本図において四角は事象（ホール呼び）を示し、円は決定点を示す。１つの経路に対する計算時間がtcostの場合、最良の経路を見つけるための計算時間は(l)Ntcostである。経路の数が指数的に増えるため、カーが３台より多く階床が６階より大きい建物について、すべての経路を連続的に調べることは現実的ではない。計算時に、経路に対する以下の制約を考慮すべきである。
(A) すべての行先呼びを、方向を反転させる前に処理する。
(B) 行先呼びは集合的に処理する。
(C) カーの能力は限定されている。
【００２３】
この制約は結果の最適性に影響する。しかし、それにも関わらず、経路の組合せの減らすことが必要である。最適経路探索(OR)アルゴリズム[5]は、ベルマンの最適性の原理[6]を用いて経路の組合せの数を減らしている。最適化は最後の呼びＮから始める（図１を参照）。この呼びは、一番低いカーの位置よりも下にあるホール呼びである。カーの一周旅行は、反時計回りに最初の昇り呼びから始まり、カーは、カーの可能な範囲で一番低い位置にいる。この一周旅行は、一番低い位置にある下り呼び階床よりも下の位置で終わる。ホール呼びは時計回りに階床Ｎから割り付ける。最初に呼びＮに対する最良のカーが選択され、次に、呼びN-1に対して割り付ける。呼びＮの登録は、呼びN-1の割付け中は変えない。しかし、呼びN-1の呼びＮに対する影響は、コスト関数を計算する際に考慮される。同様にすべてのホール呼びが調べられる。このアルゴリズムでは計算すべき経路の最大数はlNまで減る。その結果、このアルゴリズムは、最新の40486プロセッサを用いると、充分にリアルタイムで（１秒間に２回）実行することができる。ベルマンの最適性の原理に従えば、すべてのサブルーチンが最適であれば、この解は最適である。しかし、ORアルゴリズムは、局所的に最適な量にのみ達することがときどきある。なぜならば、経路の最後の呼び時間が、経路上の後半のホール呼びの割り付け中に変化するからである。
【００２４】
定常状態解の代わりに、呼び割付け中に動的状態を考慮することができる。ホール呼び予約後の事象は、エレベータシステムの力学、乗客の通行量、およびその後の群制御の決定に依存する。将来の事象は、割付けの決定をする前にシミュレートすることができる。加速度や速度などのエレベータの力学、ドア制御、およびカーの方向はモデル化する。将来の乗客の通行量はわからない。しかし、測定した乗客の通行の流れに従って、建物内の通行量と分布を予測することは可能である。将来の乗客の通行量は、到着する乗客のポアソン分布を使用した統計的な予測に基づいて生成する。
【００２５】
決定の契機ための事象はエレベータの状態に従わせることができる。例えば、カーが使用されなくなったとき、カーは出発する用意ができているか、またはカーは減速を始める[7]。各決定点においては、いくつかの選択すべき決定がある、すなわち、カーは階床を無視する、カーは階床に、上に向かう途中で停止する、カーは階床に、下に向かう途中で停止する、もしくは、カーは階床に、方向を決めずに停止するなどである。すべての選択すべき決定は、将来の事象をシミュレートすることにより調べられ、各決定に対する平均コストを計算する。
【００２６】
同様に、新しいホール呼びの登録は決定の契機とすることができる。カーに対して選択すべき決定は、ホール呼びを予約するかどうかである。決定を確実なものにするために、将来の乗客の通行量とホール呼びをシミュレートする。Ｎ個の呼びが、将来の事象のシミュレーション時に生成されたならば、将来の呼びに対する経路の組合せの数は、再び(l)Nとなる。そしてすべての呼びが群内のすべてのエレベータに割り付けられる。最適な経路の選択は、計算時間のために不可能である。すべての経路の組合せを計算するのに代わって、固定された制御政策を使用して将来の事象に対するコストを計算する。将来のシミュレーションにおいて新しい呼びのみを割り付けるならば、計算すべき経路の数はlNにまで減る。もっと信頼できる結果を得るためには、選択すべき決定の各々に対していくつかのシミュレーションを行い、決定の各々に対して平均コストを計算する。シミュレーションにおける繰り返しの数がｍであるならば、経路の数はmlNである。１つの経路についての計算時間がtcostであるならば、新しいホール呼びの割り付けには、mlNtcost秒を要する。
【００２７】
新しいアルゴリズムである動的ACA(DACA)を開発した。このアルゴリズムにおいては、新しいホール呼びは決定のための事象である。行先ホール呼びボタンを使用しないで、測定された乗客の通行の流れに従って将来の事象をシミュレートする。新しい呼びは、現在のコスト関数の値の増加を最小にするカーに割り付けられる。シミュレートされた乗客の行先は知られているため、将来の呼びに対して、ACA原理は、固定された制御政策として使用する。
【００２８】
エレベータシステムの状態の進展はxiによって記述される。xiは、カーの各々についての位置、速度、方向、行先呼びを含む。システムの状態は制御Ｕによって影響を受ける。Ｕは、状態Ｘのみならず、ステージＮにも依存する。待ち行列{(X,U,T)}はセミマルコフ決定過程と呼ばれる。決定の間の間隔tiは一定ではなく、新しい事象が起こった時刻に依存する。平均間隔Ｔとコスト関数Ｃは、システムの状態xnと制御の決定un
【００２９】
【数３】
に依存する。
【００３０】
平均呼び時間が最適化されると、コスト関数は、
【００３１】
【数４】
と書ける。
【００３２】
固定された制御政策では、ステージＮでのコストは、ステージＮの直接のコストとステージN-1のコストとの和を取ることにより得られる。次の帰納方程式が書ける。
【００３３】
【数５】
最適なコストのための帰納方程式は、
【００３４】
【数６】
と書ける。この式は、動的計画法[6]の基本方程式である。ステージ０のコストJ0 uは０である。ステージＮ＝１では、１個のホール呼びがオンであり、最適方程式は、
【００３５】
【数７】
と書ける。
【００３６】
このホール呼びは、平均呼び時間を最小にするカーに予約される。ステージＮ＝２では別のホール呼びが登録される。この２つの呼びに対する最適な割付けは、このとき、
【００３７】
【数８】
と書くことができる。
【００３８】
帰納法により方程式(6)は証明される。各ステージＮにおける制御の決定が新しい呼び事象によって引き起こされるならば、将来の事象をシミュレートして、当該呼びを、平均コストを最小にするカーに割り付けることにより、そのステージにおける最適な結果が得られる。方程式(6)に従えば、全体的な結果も最適である。
【００３９】
集合制御アルゴリズム、最適経路探索(OR)アルゴリズム、および動的ACA(DACA)アルゴリズムの振る舞いは、ALTSシミュレータ[8]を用いて調べられた。シミュレーションにおいて用いられたパラメータを表１に示す。事務所用建物で、出ていく乗客および混合した乗客の通行量は、入る交通量が40%、出ていく交通量が40%、階床間の交通量が20%としてシミュレーションを行った。
【００４０】
【表１】
DACAアルゴリズムでは、将来の乗客の通行量は20秒間分を生成し、各決定に対するシミュレーション時間は50秒であった。選択すべき各決定に対して５回シミュレーションを行った。集合制御、最適経路選択(OR)、動的ACA(DACA)に対する平均呼び時間を図2,3に示す。これらの図において、乗客の通行量の100%は、エレベータ群の昇りピーク処理能力に相当する。これらの結果から、定常状態に対する経路探索アルゴリズムは集合制御結果を改善しているが、将来をシミュレーションすることによりさらによい結果が得られることがわかる。
【００４１】
ここで、静的および動的呼び割付けプログラムの効果を調べる。定常状態割付けに対する最適経路探索(OR)アルゴリズムが導入された。そして、将来のシミュレーションを行う動的状態のためのプログラム(DACA)が導入された。新しい呼びの登録は、制御の決定を引き起こす事象として選択された。DACAによって、定常状態アルゴリズム(OR)よりも良い結果が得られた。それにも関わらず、最適経路探索アルゴリズムは、従来の集合制御よりも優れており、大きく改善する。
【００４２】
新しい呼びの登録のみが、呼び登録の決定の契機として選ばれるならば、動的状態が変わるため、誤った登録が行われるかもしれない。他方、事象がエレベータの状態にのみ束縛されるならば、呼びがなくてもカーは不要な出発をすることができる。いずれの場合でも、シミュレーションの数が容易に大きくなりすぎるため、計算時間が問題である。
【００４３】
最適な決定を見いだす最良の方法は、これらの事象タイプの両方、すなわち、新しい呼びの登録とカーの状態を考慮することであろう。こうすれば、呼びが、必要なときに何回も割り付けられるであろう。事象の数を減らすためには、一番重要な事象のみを選んでも良い。新しいホール呼びをカーに割り付け、特別なカー状態が起きたら、後で再割り付けするだろう。
【００４４】
本発明のさまざまな実施例は上述の例に限られるものではなく、それどころではなく本発明のさまざまな実施例は、以下の特許請求の範囲内で変えても良いことは、当業者には明らかである。
参考文献
1. Tobita,T., Fujino, A., Inaba H., Yoneda K., Ueshima T., An Elevator Characterized Group Supervisory Control System, Proceedings IECON '91, 第３巻, 1991, 第1972頁〜第1976頁.
2. Barney, G.C., dos Santos, S. M., Elevator Traffic Analysis, Design and Control, Peter Peregrinus Ltd., UK, 1985, 第386頁.
3. Closs, G.D., The Computer Control of Passenger Traffic in Large Lift Systems, Ph.D. Thesis, University of Manchester, 1970, 第106頁.
4. Schr▲o▼der, J., Advanced Dispatching - Destination Hall Calls + Instant Car-to-Call Assignment: M1O, Lift Report, 2, 1990, 第11頁.
5. Siikonen, M-L., Computer Modelling of Elevator Traffic and Control, Helsinki University of Technology, Licentiate Thesis (in Finnish), 1989, 第75頁.
6. Kirk, D.E., Optimal Control Theory. Prentice-Hall Inc., 1970, 第452頁.
7. Virtamo, J., Aalto S., Procedure for Controlling an Elevator Group, Kone, Co., Patent pending.
8. Siikonen, M-L., Simulation - a Tool for Enhanced Elevator Bank Design, Elevator World, April, 1991, 第30頁〜第37頁.
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、カー割付けのための決定木を示す。
【図２】 図２は、出発する通行量についての平均呼び時間を示す。
【図３】 混合通行量についての平均呼び時間を示す。
本発明は、請求項１の前提部分に記載されるエレベータ群の制御方法に関するものである。
【０００２】
エレベータ群の制御に関する問題は、いくつかの方法により解決することができる。従来、ホール呼びは、発見的方法により割り付けている。呼び割付け問題を数学的に解く努力も時々、見られる。しかし、今までは、コンピュータやマイクロプロセッサの計算能力が不十分であった。
【０００３】
古い欧米のリレー制御における基本的な呼び割付け方法は、集合制御である。ホール呼びは一番近くにいるカーに送られる。方向を指定するホール呼び（昇りおよび下り）の場合は、一番近くにいるカーを決定する際に、カーの走行方向も考慮する。行先呼びは集合的な方法で、すなわちカーの走行方向に応じて処理される。カーの方向は、すべての行先呼びが処理されるまで変わらない。ホール呼びは連続して、例えば0.5秒ごとに割り付けられ、ホール呼びは通常、ホール呼びをした階に向けてカーが減速を開始する地点に再割り付けされる。
【０００４】
多くの日本の制御方式[1]では、新しいホール呼びのみがカーに割り付けられ、古いホール呼びに対する予約は変わらない。新しい呼びによる、予約された呼びの増加は、コスト関数を計算するときに考慮される。新しいホール呼びを処理するカーは、呼びが登録されるとただちに、信号で伝えられる。心理的な待ち時間を短くするとともに、乗客は、到着するカーに備える時間がある。新しいホール呼びの割付けに関する問題は、割付けを決定するときに、停止時間や将来の事象を予想することが困難であるということである。例えば、停止時間を延ばすと、呼び予約はもはや最適ではなくなる。
【０００５】
この問題は、ACA(適応呼び割付け)制御[2, 3]とSchindler M10制御[4]により解決する。将来の事象を予想するために、特別な行先呼びボタンを、ホール呼びの代わりに用いる。乗客は、すでにホールで、行先階を文字盤で指示している。その場合、カー内の行先呼びボタンは不要である。待っている乗客の数とその行先が事前にわかるならば、停止時間をもっと良く評価することができる。停止と行先呼びの数を最小にするために、同じ行先階の人々を同じカーに集める。カーの平均周回時間は、より短くなり、その結果、サービスのレベルが改善される。この制御の困難な点は、乗客が特別な呼びボタンの使用を知っていなければならないということと、例えばピーク時には、込んでいるロビーで、行先階を文字盤で指示することが困難であるということである。
【０００６】
通常の呼びボタンを以下の制御のように使うならば、欧米式の群管理のようにホール呼びを連続して割り付けることにより、誤った予約を避ける。別の可能性としては、決定時にできるだけ適切に将来の事象を予測することである。
【０００７】
存在するホール呼びをエレベータに割り付けるときに最適な経路を見つける方法は1960年代から研究されてきた。存在するホール呼びをエレベータに割り付ける組み合わせのすべてを計算するならば、コストが最小の組み合わせが、全体として最適なものであろう。問題は、経路の組み合わせの数が、ホール呼びの数とともに指数的に増えることである。したがって、純粋に探索する方法は、エレベータと階床の数が適度な場合にのみ使うことができる。存在するホール呼びとエレベータのすべての組み合わせに対して探索を行うと、順序づけられていない経路の組み合わせの数は、
nr=LK
である。ここで、１グループ内のエレベータ数がＬ、ホール呼びの数がＫである。ホール呼びと、そのホール呼びの、異なるカーへの割付けとが決定木を形成する。ホール呼びの各々に対して、各エレベータがその呼びを処理したときのコストを計算する必要がある。決定のコストは、他のホール呼びに対してなされた、それ以前の決定に依存する。コスト関数の全体としての最適量は、その決定木におけるすべての決定の組み合わせ、すなわちすべてのエレベータの経路を計算することに得られる。コストが最小の経路が、存在するホール呼びをエレベータに割り付ける最適な方法を決定する。
【０００８】
ホール呼びを連続的に割り付けるとき、割付けのサイクルは通常、0.5秒より短い。インテルペンティアムプロセッサを用いて、エレベータ群のすべての経路の組合せを探索するテストを行った。0.5秒以内に３台のエレベータと10個のホール呼びに対する最適経路を発見し、６台のカーと６個のホール呼びに対しても発見した。これらは、それぞれ、サービス階が６個と３個である建物に対応する。８台のカーからなる群を有する建物では、昇りの呼びと下りの呼びのすべてを考慮すると、約60のホール呼びが可能である。可能な経路の組合せの総数は、6.2*1057より大きい。結論として、現在のプロセッサの能力を利用して、すべての経路の組合せを探索して全体として最適なものを妥当な時間内に見つけることは、群内のエレベータが２，３台である低い建物に対してのみ可能である。
【０００９】
計算時間を向上させるためには、計算する経路の数をかなり減らさなければならない。可能な経路の数を限定する方法であって、乗客のサービスに関する通常の方法として以下がある。
【００１０】
1) カー呼びに対しては常に、エレベータの走行方向に順番に処理する、すなわち、エレベータは、乗客の行先階床を無視しない。
【００１１】
2) エレベータは、その方向を、カー内の乗客のすべてを処理するまで、反転させない。
【００１２】
3) エレベータは、カーの走行と逆方向のカー呼びを受け付けない、すなわち、乗客は、反対方向に走行するカーに乗るべきではない。
【００１３】
4) カーは通常、乗客がカーに乗りたい、もしくはカーから降りたい場合のみ、階床に止まろうとする。例外があり、例えば、通行量が少ないときにカーが、特別な階床にしばらく停止するときである。
【００１４】
エレベータ群内の通行量の状況を正確に予想するという需要に応えるとともに、エレベータ群の能力を改善するために、エレベータ群を制御する新たな方法を、発明として提供する。本発明の方法は、請求項１の特徴部に記載されているものによって特徴づけられる。本発明の他の特徴は、他の請求項に記載されているものによって特徴づけられる。
【００１５】
本発明によって得られる利点は明らかである。予想がさらに正確になることにより、エレベータ群内におけるカーの割付けの決定に対して良い基準を与える。この利点には少なくとも、エレベータ群の輸送能力を増やすこと、乗客の平均待ち時間が低下すること、カーの経路を迅速に探索すること、および計算能力に対する妥当な要求が含まれる。
【００１６】
従来の制御に対する不満をのぞくために、DACA(Dynamically Adaptive Call Allocation)アルゴリズムが開発された（刊行物IV)。DACAアルゴリズムはACAの拡張と考えられる。新しいホール呼びの登録は、ACAアルゴリズムと同様に決定の契機として選ばれていた。新しいホール呼びの登録が割付けプロセスを始めさせる。存在するホール呼びは順番に各カーに割り付け、ホール呼びを与える同じ乗客通行量を、ホール呼びを処理した後の数分間についてシミュレートする。選択すべき決定の数を減らすためにACAアルゴリズムを、将来のホール呼びを割り付けるときに使用する。しかし、他の任意の呼び割付けアルゴリズムも適用することができる。存在するホール呼びは、積算コストが最小のカーに予約する。ACAアルゴリズムよりも信頼できる結果が得られる。なぜならば、存在するホール呼びを伴う現在の状況ばかりでなく、現在の呼び割付けに対する将来の事象の影響も考慮するからである。DACAアルゴリズムにおいては、エレベータは、ホール呼びがあるときのみ移動する。
【００１７】
以下、本発明を、添付図面を参照して適用例によって説明する。
【００１８】
エレベータ群を制御するときの最もありふれたコスト関数は、平均ホール呼び時間である。呼び時間は実際に計測することができる。したがって、最適化の結果を確認することが容易である。ホール呼び時間を計算するための一般的な式は、
【００１９】
【数１】
【００２０】
最新の制御装置によれば、平均乗客待ち時間、最大待ち時間、カー乗車時間、待ち時間とカー乗車時間からなる工程時間、停止回数、カー負荷率、もしくは輸送能力などの他の特性は、最適化可能である。建物に最適なコスト関数の選択は単純ではない。なぜならば、１つの特性に好都合に働くとき、他の特性があおりを受けるからである。例えば、カー負荷のバランスが取れている場合は、平均呼び時間および待ち時間は長くなる。また、新しい呼びのみを割り付ける場合は、負荷のバランスがあおりを受ける。コスト関数の増加のみを最適化すると、乗客は同じカーに集まる傾向がある。以下では、平均呼び時間を最適化する。しかし、コスト関数は、上述のいずれも可能である。
【００２１】
定常状態では、すべてのカーとすべてのホール呼びに対してすべての経路の組合せを調べることにより最適な割付けを決定することができる。コスト関数が最小の組合せを選択する。グループ内のカーの数がｌのとき、１つのホール呼びに対してｌ個の経路の組合せがある。すなわち、その呼びは順番にカーの各々に割り付ける。呼び時間が最適化されたとき、その呼びを最も早く処理するカーにそのホール呼びを予約する。Ｎ個のホール呼びがあるとき、経路の組合せの数は、図１に示すように、
【００２２】
【数２】
(l)N (2)
である。本図において四角は事象（ホール呼び）を示し、円は決定点を示す。１つの経路に対する計算時間がtcostの場合、最良の経路を見つけるための計算時間は(l)Ntcostである。経路の数が指数的に増えるため、カーが３台より多く階床が６階より大きい建物について、すべての経路を連続的に調べることは現実的ではない。計算時に、経路に対する以下の制約を考慮すべきである。
(A) すべての行先呼びを、方向を反転させる前に処理する。
(B) 行先呼びは集合的に処理する。
(C) カーの能力は限定されている。
【００２３】
この制約は結果の最適性に影響する。しかし、それにも関わらず、経路の組合せの減らすことが必要である。最適経路探索(OR)アルゴリズム[5]は、ベルマンの最適性の原理[6]を用いて経路の組合せの数を減らしている。最適化は最後の呼びＮから始める（図１を参照）。この呼びは、一番低いカーの位置よりも下にあるホール呼びである。カーの一周旅行は、反時計回りに最初の昇り呼びから始まり、カーは、カーの可能な範囲で一番低い位置にいる。この一周旅行は、一番低い位置にある下り呼び階床よりも下の位置で終わる。ホール呼びは時計回りに階床Ｎから割り付ける。最初に呼びＮに対する最良のカーが選択され、次に、呼びN-1に対して割り付ける。呼びＮの登録は、呼びN-1の割付け中は変えない。しかし、呼びN-1の呼びＮに対する影響は、コスト関数を計算する際に考慮される。同様にすべてのホール呼びが調べられる。このアルゴリズムでは計算すべき経路の最大数はlNまで減る。その結果、このアルゴリズムは、最新の40486プロセッサを用いると、充分にリアルタイムで（１秒間に２回）実行することができる。ベルマンの最適性の原理に従えば、すべてのサブルーチンが最適であれば、この解は最適である。しかし、ORアルゴリズムは、局所的に最適な量にのみ達することがときどきある。なぜならば、経路の最後の呼び時間が、経路上の後半のホール呼びの割り付け中に変化するからである。
【００２４】
定常状態解の代わりに、呼び割付け中に動的状態を考慮することができる。ホール呼び予約後の事象は、エレベータシステムの力学、乗客の通行量、およびその後の群制御の決定に依存する。将来の事象は、割付けの決定をする前にシミュレートすることができる。加速度や速度などのエレベータの力学、ドア制御、およびカーの方向はモデル化する。将来の乗客の通行量はわからない。しかし、測定した乗客の通行の流れに従って、建物内の通行量と分布を予測することは可能である。将来の乗客の通行量は、到着する乗客のポアソン分布を使用した統計的な予測に基づいて生成する。
【００２５】
決定の契機ための事象はエレベータの状態に従わせることができる。例えば、カーが使用されなくなったとき、カーは出発する用意ができているか、またはカーは減速を始める[7]。各決定点においては、いくつかの選択すべき決定がある、すなわち、カーは階床を無視する、カーは階床に、上に向かう途中で停止する、カーは階床に、下に向かう途中で停止する、もしくは、カーは階床に、方向を決めずに停止するなどである。すべての選択すべき決定は、将来の事象をシミュレートすることにより調べられ、各決定に対する平均コストを計算する。
【００２６】
同様に、新しいホール呼びの登録は決定の契機とすることができる。カーに対して選択すべき決定は、ホール呼びを予約するかどうかである。決定を確実なものにするために、将来の乗客の通行量とホール呼びをシミュレートする。Ｎ個の呼びが、将来の事象のシミュレーション時に生成されたならば、将来の呼びに対する経路の組合せの数は、再び(l)Nとなる。そしてすべての呼びが群内のすべてのエレベータに割り付けられる。最適な経路の選択は、計算時間のために不可能である。すべての経路の組合せを計算するのに代わって、固定された制御政策を使用して将来の事象に対するコストを計算する。将来のシミュレーションにおいて新しい呼びのみを割り付けるならば、計算すべき経路の数はlNにまで減る。もっと信頼できる結果を得るためには、選択すべき決定の各々に対していくつかのシミュレーションを行い、決定の各々に対して平均コストを計算する。シミュレーションにおける繰り返しの数がｍであるならば、経路の数はmlNである。１つの経路についての計算時間がtcostであるならば、新しいホール呼びの割り付けには、mlNtcost秒を要する。
【００２７】
新しいアルゴリズムである動的ACA(DACA)を開発した。このアルゴリズムにおいては、新しいホール呼びは決定のための事象である。行先ホール呼びボタンを使用しないで、測定された乗客の通行の流れに従って将来の事象をシミュレートする。新しい呼びは、現在のコスト関数の値の増加を最小にするカーに割り付けられる。シミュレートされた乗客の行先は知られているため、将来の呼びに対して、ACA原理は、固定された制御政策として使用する。
【００２８】
エレベータシステムの状態の進展はxiによって記述される。xiは、カーの各々についての位置、速度、方向、行先呼びを含む。システムの状態は制御Ｕによって影響を受ける。Ｕは、状態Ｘのみならず、ステージＮにも依存する。待ち行列{(X,U,T)}はセミマルコフ決定過程と呼ばれる。決定の間の間隔tiは一定ではなく、新しい事象が起こった時刻に依存する。平均間隔Ｔとコスト関数Ｃは、システムの状態xnと制御の決定un
【００２９】
【数３】
【００３０】
平均呼び時間が最適化されると、コスト関数は、
【００３１】
【数４】
【００３２】
固定された制御政策では、ステージＮでのコストは、ステージＮの直接のコストとステージN-1のコストとの和を取ることにより得られる。次の帰納方程式が書ける。
【００３３】
【数５】
【００３４】
【数６】
【００３５】
【数７】
【００３６】
このホール呼びは、平均呼び時間を最小にするカーに予約される。ステージＮ＝２では別のホール呼びが登録される。この２つの呼びに対する最適な割付けは、このとき、
【００３７】
【数８】
【００３８】
帰納法により方程式(6)は証明される。各ステージＮにおける制御の決定が新しい呼び事象によって引き起こされるならば、将来の事象をシミュレートして、当該呼びを、平均コストを最小にするカーに割り付けることにより、そのステージにおける最適な結果が得られる。方程式(6)に従えば、全体的な結果も最適である。
【００３９】
集合制御アルゴリズム、最適経路探索(OR)アルゴリズム、および動的ACA(DACA)アルゴリズムの振る舞いは、ALTSシミュレータ[8]を用いて調べられた。シミュレーションにおいて用いられたパラメータを表１に示す。事務所用建物で、出ていく乗客および混合した乗客の通行量は、入る交通量が40%、出ていく交通量が40%、階床間の交通量が20%としてシミュレーションを行った。
【００４０】
【表１】
【００４１】
ここで、静的および動的呼び割付けプログラムの効果を調べる。定常状態割付けに対する最適経路探索(OR)アルゴリズムが導入された。そして、将来のシミュレーションを行う動的状態のためのプログラム(DACA)が導入された。新しい呼びの登録は、制御の決定を引き起こす事象として選択された。DACAによって、定常状態アルゴリズム(OR)よりも良い結果が得られた。それにも関わらず、最適経路探索アルゴリズムは、従来の集合制御よりも優れており、大きく改善する。
【００４２】
新しい呼びの登録のみが、呼び登録の決定の契機として選ばれるならば、動的状態が変わるため、誤った登録が行われるかもしれない。他方、事象がエレベータの状態にのみ束縛されるならば、呼びがなくてもカーは不要な出発をすることができる。いずれの場合でも、シミュレーションの数が容易に大きくなりすぎるため、計算時間が問題である。
【００４３】
最適な決定を見いだす最良の方法は、これらの事象タイプの両方、すなわち、新しい呼びの登録とカーの状態を考慮することであろう。こうすれば、呼びが、必要なときに何回も割り付けられるであろう。事象の数を減らすためには、一番重要な事象のみを選んでも良い。新しいホール呼びをカーに割り付け、特別なカー状態が起きたら、後で再割り付けするだろう。
【００４４】
本発明のさまざまな実施例は上述の例に限られるものではなく、それどころではなく本発明のさまざまな実施例は、以下の特許請求の範囲内で変えても良いことは、当業者には明らかである。
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【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、カー割付けのための決定木を示す。
【図２】 図２は、出発する通行量についての平均呼び時間を示す。
【図３】 混合通行量についての平均呼び時間を示す。
Claims (4)
- エレベータ群が、
複数のエレベータと、
少なくとも加速度および速度についてのエレベータの力学モデルと、ドア制御およびエレベータカーの方向特性と、
前記エレベータ群に呼びを入力するための複数の呼び登録装置と、
群制御の決定を行い、前記呼びを前記エレベータに割り付ける群制御手段とを含む建物内の前記エレベータ群の制御方法において、該方法は、
前記建物内の交通量と分布とを予測し、
前記建物内の交通量と分布の少なくとも１つを使用した前記予測に基づいて将来の乗客の交通事象を生成し、
固定された制御政策を使用して将来の事象に対するコストを計算し、
新しい呼びの発生するたびにそのときのエレベータの状態および新しい呼びの登録に従って、前記コストの増加を最小にする割付けの決定を行うことを特徴とするエレベータ群の制御方法 - 請求項１記載の制御方法において、到着する乗客についてポアソン分布を用いた統計的予測に基づいて将来の乗客の事象を生成することを特徴とするエレベータ群の制御方法
- 請求項１記載の制御方法において、生成される将来の乗客の交通事象は、実際の事象および／またはシミュレートされた事象に基づくことを特徴とするエレベータ群の制御方法
- 複数のエレベータと、少なくとも加速度および速度についてのエレベータの力学モデルと、ドア制御およびエレベータカーの方向特性と、エレベータ群に呼びを入力するための複数の呼び登録装置とを含むエレベータ群において、エレベータ群制御の決定を処理して、呼びを該エレベータ群内のエレベータに割り付ける装置において、該装置は、
前記建物内の交通量と分布とを予測する手段と、
前記建物内の交通量と分布の少なくとも１つを使用した前記予測に基づいて将来の乗客の交通事象を生成する手段と、
固定された制御政策を使用して将来の事象に対するコストを計算する手段と、
新しい呼びの発生するたびにそのときのエレベータの状態および新しい呼びの登録に従って、前記コストの増加を最小にする割付けの決定を行う手段とを含むことを特徴とする装置。
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