JPH0712890B2 - Elevator group management control device - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は群管理エレベーターの呼び割当て方式に係り、
特にコンピュータを利用し、好適な呼び割当て方式を用
いたエレベーター群管理制御装置に関するものである。The present invention relates to a call allocation system for a group-controlled elevator,
In particular, the present invention relates to an elevator group management control device using a computer and a suitable call allocation system.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、群管理エレベーターにおける呼び割当ては、ビル
全体のサービス状態を考慮して評価関数を演算し、その
評価関数値の最小（あるいは最大）のエレベーターとし
ていた。また、乗客へのサービス性能向上のみならず、
省エネルギー運転となる運転方式がいくつか提案されて
いる。Conventionally, in call assignment in a group-controlled elevator, an evaluation function is calculated in consideration of the service state of the entire building, and the elevator has the smallest (or maximum) evaluation function value. In addition to improving service performance for passengers,
Several driving methods for energy-saving driving have been proposed.

従来より提案されている主な呼び割当て方式を次に示
す。The main call assignment schemes that have been conventionally proposed are shown below.

（１）予測待時間が最小なエレベーターに呼びを割当て
る。(1) Assign a call to the elevator with the shortest estimated waiting time.

（２）割当て済み呼びの予測待時間の最大値を各エレベ
ーター毎に求め、この最大値が最小となるエレベーター
に新たに発生した呼びを割当てる（特公昭56−47110号
公報）。(2) The maximum value of the predicted waiting time of the assigned call is calculated for each elevator, and the newly generated call is assigned to the elevator having the minimum maximum value (Japanese Patent Publication No. 56-47110).

（３）所定の基準待時間に対する呼びの予測待時間の偏
差値を呼びの評価値とし、この値が最小となるエレベー
ターに新たに発生した呼びを割当てる（特公昭55−2170
9号公報）。(3) The deviation value of the predicted waiting time of the call from the predetermined reference waiting time is used as the evaluation value of the call, and the newly generated call is assigned to the elevator having the smallest value (Japanese Patent Publication No. 55-2170).
No. 9 bulletin).

（４）すべてのホール呼びにサービスするものと仮定し
た予測待時間の総和または２乗総和が最小なエレベータ
ーはたは全エレベーターの総和の合計の増分が最小とな
るエレベーターに新たに発生したホール呼びを割当て
る。(4) A hall call newly generated in an elevator that has the smallest sum of predicted waiting times or the sum of squares of all elevators, assuming that all hall calls are served Assign

以上に示した基本的な呼び割当て方式には、エレベータ
ー相互間の位置関係が含まれていないため、このままで
はどの方式もだんご運転となり、サービスが最良となら
ない。そこで、だんご運転を防止するため、停止呼び評
価関数の概念が特開昭52−47249号公報、特開昭52−126
84号公報などで提案されている。この方法は、発生した
ホール呼びに近い階床から着目エレベーターの割当て済
みホール呼びやかご呼びを考慮して（重み付け係数を設
定する）サービス評価値を算出するもので、この方法に
よりある程度だんご運転を解消できるが、かご呼びの発
生状態によつてはだんご運転が発生し、その解消には時
間がかかるという問題がある。Since the basic call assignment method described above does not include the positional relationship between elevators, any of these methods will result in dumpling operation and the service will not be optimal. Therefore, in order to prevent the dumpling operation, the concept of the stop call evaluation function is described in JP-A-52-47249 and JP-A-52-126.
It is proposed in Japanese Patent Publication No. 84. This method calculates a service evaluation value (setting a weighting factor) by considering the assigned hall calls and car calls of the elevator of interest from the floor close to the generated hall call. Although it can be solved, there is a problem that dumping operation occurs depending on the state of the car call, and it takes time to solve it.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problems to be solved by the invention]

上記従来技術においては、かご相互間の間隔（時間的要
素を含んだ間隔）を積極的に評価に加えることがなされ
ておらず、かご呼び等の外乱により一旦だんご運転状態
になると、その状態を解消するのに時間がかかるという
問題があつた。In the above-mentioned conventional technique, the interval between cars (interval including a time factor) is not positively added to the evaluation, and once the car is in the dango operation state due to disturbance such as car call, the state is changed. There was a problem that it took time to solve it.

本発明の目的は、だんご運転の発生を未然に防止するこ
とができ、かつ、かご呼び等の外乱によつて発生しただ
んご運転を積極的に解消することができる呼び割当て方
式を用いたエレベーターの群管理制御装置を提供するこ
とにある。An object of the present invention is to prevent the occurrence of dumpling operation in advance and to positively eliminate the dumpling operation caused by disturbance such as a car call. To provide a group management control device.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving problems]

上記目的は、各エレベーター相互の時間的間隔を予測演
算する予測演算手段と、上記間隔が基準範囲内になるよ
うにする評価関数を演算するための評価関数演算手段
と、上記間隔の予測演算結果から評価値の重み付け係数
を決定する重み付け係数決定手段とによつて各かごの評
価値を求めて、その評価値の最大値あるいは最小値のエ
レベーターを選択し、この選択エレベーターに呼びを割
当てる呼び割当て手段を具備する構成として達成するよ
うにした。The above-mentioned object is a prediction calculation means for predicting and calculating a time interval between each elevator, an evaluation function calculation means for calculating an evaluation function for keeping the interval within a reference range, and a prediction calculation result for the interval. The evaluation value of each car is obtained by the weighting coefficient determining means for determining the evaluation value weighting coefficient from the above, and the elevator with the maximum or minimum evaluation value is selected, and the call is assigned to this selected elevator. This is achieved as a structure including means.

〔作用〕[Action]

呼び割当て評価関数に分散配置を評価する関数を導入し
たので、評価関数は、各エレベーターの配置によつて変
化する評価関数とエレベーターのホール呼び発生階到着
予測時間の演算式とによつて構成され、この評価関数が
各エレベーター間の相互間隔を常時適正範囲内に保持す
るように作用するため、だんご運転の発生が少なくな
る。Since we introduced a function to evaluate the distributed allocation in the call allocation evaluation function, the evaluation function is composed of the evaluation function that changes depending on the layout of each elevator and the arithmetic expression of the estimated arrival time of hall call generation floor of the elevator. Since this evaluation function always keeps the mutual interval between the elevators within the appropriate range, the occurrence of dumpling operation is reduced.

〔実施例〕〔Example〕

以下本発明を第１図，第３図，第４図，第５図，第８図
〜第13図に示した実施例および第２図，第６図，第７図
を用いて詳細に説明する。なお、実施例の説明は、ま
ず、本発明の呼び割当て装置の概略について説明し、次
に、本発明を実現するハードウエア構成について説明
し、さらに全体のソフトウエア構成とその制御概念を実
現するフローチヤートについて説明する。Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the embodiments shown in FIGS. 1, 3, 4, 5, and 8 to 13 and FIGS. 2, 6, and 7. To do. In the description of the embodiments, first, the outline of the call assigning device of the present invention will be described, then the hardware configuration for implementing the present invention will be described, and further the overall software configuration and its control concept will be implemented. The flow chart will be described.

第１図は本発明の群管理エレベーターの呼び割当て方式
の一実施例を説明するためのある時刻におけるエレベー
ターの予測配置を示した図である。ここで、ある時刻と
は新規ホール呼びが発生してから評価対象エレベーター
が新規ホール呼び階へ到着したときの時刻とする。ま
ず、評価対象エレベーターをK₃としたとき、その前後の
エレベーターとの時間的間隔は次式で求められる。FIG. 1 is a diagram showing a predicted placement of elevators at a certain time for explaining an embodiment of a call assignment system for a group-controlled elevator of the present invention. Here, the certain time is the time when the evaluation target elevator arrives at the new hall calling floor after the new hall call is generated. First, when the elevator to be evaluated is K ₃ , the time interval between the elevators before and after it is calculated by the following equation.

Ｃ（K₃,J）＝Ｌ（K₃,J）・t_v＋Ｙ（K₃,J）・t_s…（１） ここに、K₃；評価対象エレベーターの号機番号 J;K₃号機の前方のエレベーターの号機番号 Ｃ（K₃,J）；K₃号機とＪ号機との時間的間隔 Ｌ（K₃,J）；K₃号機とＪ号機との間の階床数 Ｙ（K₃,J）；K₃号機とＪ号機間でK₃号機に割当てられた
呼びの数（途中階にホール呼びがある場合はその待客に
よつて発生するかご呼びも予測して決定する） t_v；エレベーターが１階床走行するのに要する時間 t_s;1階床当りの平均停止時間 （１）式を用いて、全エレベーターｎ台（Ｊ≠K₃）につ
いて求め、Ｃ（K₃,J）の値の最小のＪ号機がK₃号機のす
ぐ前のエレベーター（第１図ではK₄）となる。このすぐ
前のエレベーターとの間隔は次式で求められる。C (K ₃ , J) = L (K ₃ , J) ・ t _v ＋ Y (K ₃ , J) ・ t _s … (1) where K _{3 is the} elevator number J; K _{3 of the} evaluation target elevator front of elevator car number C (K _3, J); K ₃ Units and J Unit and temporal interval L (K _3, J); the number of floors between K ₃ Units and J Unit Y (K ₃ , J); also determined to predict the car call or by connexion occurs in the waiting customer case K between the Unit ₃ and J Unit there is a hall call to the number (the middle floors of the call was assigned to the Unit ₃ K) t _v; elevator 1 floor time required for traveling t _s; with 1 average downtime per floor (1), determined for all elevators n number _{(J ≠ K 3), C} (K 3, Unit J with the smallest value of J) is the elevator (K _{4 in} Fig. 1) immediately in front of Unit K ₃ . The distance from the elevator immediately before this is calculated by the following formula.

上記（１），（２）式を用いて全エレベーターの前方エ
レベーターとの間隔を求め、Ｃ（i,K₃）が最小となるエ
レベーター間隔C_iをK₃号機の後方のエレベーターとの間
隔として登録する。なお、第１図において、K₁〜K₅はエ
レベーター、C₁〜C₅はエレベーター間隔を示す。 (1), as the interval between (2) determine the distance between the full lift of the front elevator using equation, C (i, K ₃₎ Elevator interval C _i of K ₃ Unit rear elevator comprising the minimum register. Note that in Figure 1, K ₁ ~K ₅ elevators, C ₁ -C ₅ shows the elevator interval.

次に、求められた評価対象エレベーターの前後のエレベ
ーターとの間隔について、第２図に示すようにあらかじ
め設定した基準範囲（C_d〜C_u）を満足しているかどうか
を判定する。すなわち、下限値C_dより小さければ間隔は
狭くなつており、上限値C_uより大きくなつていれば間隔
が広くなつていることとなる。また、基準範囲内に入つ
ていれば、最適間隔である判定する。Next, it is determined whether or not the obtained distances between the elevators before and after the evaluation target elevator satisfy a preset reference range (C _{d to} C _u ) as shown in FIG. That is, if it is smaller than the lower limit value C _d , the interval becomes narrower, and if it is larger than the upper limit value C _u , the interval becomes wider. If it is within the reference range, it is determined that it is the optimum interval.

例えば、評価の結果、後方エレベーターとの間隔が小さ
く、前方エレベーターとの間隔が大きい場合には、その
呼びはなるべく割付けをしないようにした方が前方エレ
ベーターとの間隔は縮小され、後方エレベーターとの間
隔は拡大するということになる。For example, as a result of the evaluation, if the distance to the rear elevator is small and the distance to the front elevator is large, it is better not to assign the call as much as possible. It means that the interval will be expanded.

上記のような前後のエレベーターとの間隔にもとづい
て、呼び割当て評価関数の係数α_１（０≦α_１≦１）の
値を決定し、次式により各評価対象エレベーターの評価
値を求める。The value of the coefficient α ₁ (0 ≦ α ₁ ≦ 1) of the call allocation evaluation function is determined based on the distance between the front and rear elevators as described above, and the evaluation value of each evaluation target elevator is obtained by the following equation.

φ_Ｋ＝α_1KT_1K …（３） ここに、T_1K；評価対象エレベーターＫ号機が現在位置
から新規ホール呼び発生階へ到着するまでの予測到着時
間 α_1K；エレベーター相互の間隔によつて第３図に示すよ
うにあらかじめ設定された値 以上のように、呼び割当てに当つてエレベーター相互の
間隔によつて評価するようにすれば、待時間が平均化さ
れ、サービスが向上する。また、その他の呼び割当て方
式と複合して利用すれば、より効果が増大する。φ _K = α _1K T _1K (3) where T _1K is the estimated arrival time from the current position of the evaluated elevator K to arrive at the new hall call generation floor α _1K ; As shown in FIG. 3, when the call allocation is evaluated according to the distance between elevators as described above, the waiting time is averaged and the service is improved. Further, if it is used in combination with other call allocation methods, the effect is further increased.

以下、本発明を適用した群管理制御装置のハードウエア
構成、ソフトウエア構成とそのフローチヤートを用いて
複合呼び割当て装置について説明する。Hereinafter, a compound call assignment device will be described using the hardware configuration and software configuration of the group management control device to which the present invention is applied and the flow chart thereof.

第４図は本発明を適用した群管理制御装置の一実施例を
示す全体ハードウエア構成図である。第１図において、
エレベーター群管理制御装置MAには、エレベーター運転
制御を司る運転制御用マイコンM1と学習制御を司る学習
制御用マイコンM2とがあり、マイコンM1とM2間は直列通
信プロセツサSDA_cにより通信線CM_cを介してデータ通信
される。なお、このプロセツサSDA_cに関する詳細な構成
および動作は、特開昭56−37972号公報および特開昭56
−37973号公報に開示されているので、ここでは説明を
省略する。また、本実施例では、マイコンM2も使用して
いるが、マイコンM1ですべて構成するようにしてもよ
い。FIG. 4 is an overall hardware configuration diagram showing an embodiment of a group management control device to which the present invention is applied. In FIG.
The elevator group management controller MA has an operation control microcomputer M1 that controls elevator operation control and a learning control microcomputer M2 that controls learning control.The communication line CM _c is connected between the microcomputers M1 and M2 by a serial communication processor SDA _c. Data is communicated via. The detailed structure and operation of this processor SDA _c are described in JP-A-56-37972 and JP-A-5672.
Since it is disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 37973, description thereof will be omitted here. Further, although the microcomputer M2 is also used in this embodiment, the microcomputer M1 may be entirely configured.

エレベーター運転制御を司るマイコンM1には、ホール呼
び装置HDからの呼び信号HCが並列入出力回路PIAを介し
て接続してあり、また、ドアの開閉やかごの加減速指令
等の個々のエレベーターを制御する号機制御用マイコン
E₁〜E_n（エレベーターはｎ号機あるものとする）とは、
上記と同様の直列通信プロセツサSDA₁〜SDA_nと通信線CM
₁〜CM_nを介して接続してある。The call signal HC from the hall call device HD is connected to the microcomputer M1 that controls elevator operation via the parallel input / output circuit PIA, and individual elevators such as door opening / closing and car acceleration / deceleration commands are sent. Microcomputer for controlling machine control
E ₁ ~ E _n (elevators are assumed to have Unit n),
Serial communication processor SDA _{1 to} SDA _n and communication line CM similar to the above
Connected via _{1 to} CM _n .

一方、マイコンM2には、シミユレーシヨンの最適運転制
御パラメータの決定に必要な情報を与える省電力目標設
定器PDからの信号PMを並列入出力回路PIAを介して入力
させてある。On the other hand, the microcomputer M2 is supplied with a signal PM from the power saving target setting device PD, which gives information necessary for determining the optimum operation control parameter of the simulation, through the parallel input / output circuit PIA.

また、号機制御用マイコンE₁〜E_nには、制御に必要なか
ご呼び情報、エレベーターの各種安全リミツトスイツ
チ、リレー、応答ランプで構成された制御入出力素子EI
O₁〜EIO_nが通信線SIO₁〜SIO_nを介して接続してある。Moreover, the Unit to the control microcomputer E ₁ to E _n, car call information necessary for control, elevator various safety Rimitsutosuitsuchi, relays, consists in the response lamp control input element EI
O _{1 to} EIO _n are connected via communication lines SIO _{1 to} SIO _n .

第５図はソフトウエアの一実施例を示す全体構成図であ
る。ソフトウエアは大別して運転制御系ソフトウエアSF
1と学習系ソフトウエアSF2とよりなる。FIG. 5 is an overall configuration diagram showing an embodiment of software. Software is roughly classified into operation control software SF
It consists of 1 and learning software SF2.

運転制御系ソフトウエアSF1は、呼び割当て処理やエレ
ベーターの分散待機処理等のエレベーターの群管理制御
を直接的に指令して制御する運転制御プログラムSF14よ
りなり、このプログラムの入力情報として、号機制御用
マイコンE₁〜E_nの号機制御プログラムから送信されてき
たエレベーターの位置、方向、かご呼び等のエレベータ
ー制御データテーブルSF11,ホール呼びテーブルSF12、
エレベーターの管理台数等のエレベーター仕様テーブル
SF13ならびに学習系ソフトウエアSF2で演算して出力さ
れた最適運転方式選択パラメータならびに呼び割当て制
御パラメータ等のデータがある。The operation control system software SF1 is composed of an operation control program SF14 that directly commands and controls elevator group management control such as call assignment processing and elevator distributed standby processing. microcomputer E ₁ to E _n elevator position transmitted from the Unit control program, direction, elevator control data table SF11 such car calls, hall call table SF12,
Elevator specification table such as the number of elevators managed
There is data such as optimum operation method selection parameters and call assignment control parameters that are calculated and output by SF13 and learning software SF2.

一方、学習系ソフトウエアSF2は、下記の処理プログラ
ムより構成してある。On the other hand, the learning software SF2 is composed of the following processing programs.

（イ）エレベーター利用情報収集プログラムSF20 これは、乗降人数、ホール呼びおよびエレベーター制御
データテーブルSF12,SF11の内容をオンラインで一定周
期毎にサンプリングし、呼び割当て方式の選択や各種重
み係数決定用データを収集するプログラムで、特に先行
階別交通需要を主に収集してサンプリングデータテーブ
ルSF21に格納する。(B) Elevator usage information collection program SF20 This is a sample of the number of people getting on and off, hall calls, and the contents of elevator control data tables SF12 and SF11 that are sampled online at regular intervals to select data for call assignment and determine various weighting coefficient This is a program for collecting mainly the traffic demand by preceding floor and storing it in the sampling data table SF21.

（ロ）交通需要学習演算プログラムSF22 これは、エレベーター利用情報収集プログラムSF20によ
り収集されたサンプリングデータテーブルSF21のオンラ
インのサンプリングデータの内容と過去の時間帯におけ
る内容とを加味して交通需要データを演算するプログラ
ムで、その結果は交通需要データテーブルSF23へ出力す
る。(B) Traffic demand learning calculation program SF22 This calculates the traffic demand data by taking into account the contents of the online sampling data of the sampling data table SF21 collected by the elevator usage information collection program SF20 and the contents in the past time period. The program outputs the result to the traffic demand data table SF23.

（ハ）交通需要区分プログラムSF24 これは、交通需要データテーブルSF23より得られる行先
別交通需要と時刻情報とを入力してビル内交通量を出
勤，昼食前，昼食中，昼食後，平常，平常混雑，退勤，
閑散などのエレベーターの群管理の運転制御効率に影響
をおよぼす特徴を持つ交通需要に分割するプログラム
で、その結果は、交通需要区分テーブルSF25へ出力す
る。(C) Traffic demand classification program SF24 This is to input the traffic demand for each destination and time information obtained from the traffic demand data table SF23 to enter the building traffic volume, before lunch, before lunch, after lunch, normal, normal. Crowded, leaving work,
It is a program that divides traffic demand having characteristics that affect the operation control efficiency of elevator group management such as quiet, and the result is output to the traffic demand classification table SF25.

（ニ）統計処理演算プログラムSF31 これは、交通需要データテーブルSF23と交通需要区分テ
ーブルSF25の内容を入力して分割された各交通需要毎の
平均ホール呼び継続時間、長待ち発生確率，停止確率，
満員予測等の演算を行い、統計テーブルSF32へ出力す
る。(D) Statistical processing calculation program SF31 This is the average hall call duration for each traffic demand divided by inputting the contents of the traffic demand data table SF23 and the traffic demand classification table SF25, long wait occurrence probability, stop probability,
Calculations such as fullness prediction are performed and output to the statistical table SF32.

（ホ）最適運転制御パラメータの演算プログラムSF33 これは、交通需要データテーブルSF23、交通需要区分テ
ーブルSF25および統計テーブルSF32のデータをもとに分
割された交通需要毎に最適な運転方式選択パラメータや
呼び割当て制御パラメータ等を演算するプログラムで、
その結果を最適運転制御パラメータテーブルSF34へ出力
する。(E) Optimal operation control parameter calculation program SF33 This is an optimum operation method selection parameter or call for each traffic demand divided based on the data of the traffic demand data table SF23, the traffic demand classification table SF25 and the statistical table SF32. A program that calculates allocation control parameters etc.
The result is output to the optimum operation control parameter table SF34.

以上、本発明が関係する群管理制御装置の全体構成の一
実施例について説明した。Heretofore, one embodiment of the overall configuration of the group supervisory control device to which the present invention relates has been described.

次に、運転制御プログラムSF14を形成する各種パラメー
タの演算方法について説明する。Next, a method of calculating various parameters forming the operation control program SF14 will be described.

呼び割当て装置の基本的アルゴリズムは種々あるが、こ
こでは、第６図に示す割当て方式を用いて複合評価方式
とする場合について説明する。There are various basic algorithms of the call assigning device, but here, the case where the assigning system shown in FIG. 6 is used to form the composite evaluation system will be described.

分散配置呼び割当て方式による待時間評価値をT₁、第６
図の第１の長待時間最小割当て方式による待時間評価値
をT₂、第２の平均待時間最小割当て方式による待時間評
価値をT₃としたときの総合評価値φ″は、 φ″＝α_１T₁＋β_１T₂＋（１−β_１）T₃ …（４） ここに、α_１；先に説明したエレベーター相互間の間隔
を評価して決定される係数 β_１；サービス目標による制御目標値や交通需要に応じ
た適当な値 （０≦β_１≦１） となる。第７図はβ_１＝0.2と0.7の場合の待時間分布を
示した線図である。第７図に示すように、パラメータβ
_１の値が小さいほど平均待時間最小割当ての長所により
平均待時間が低下し、逆にβ_１の値が大きいほど長待ち
発生確率が増加している。なお、第７図は一定の交通需
要時のシミユレーシヨン結果を示したもので、ビルのレ
イアウトや交通需要によつて重み係数β_１は自由に変化
させることができるものである。The waiting time evaluation value according to the distributed call allocation method is T ₁ , the sixth
When the waiting time evaluation value by the first long waiting time minimum allocation method in the figure is T ₂ and the waiting time evaluation value by the second average minimum waiting time allocation method is T ₃ , the overall evaluation value φ ″ is φ ″. = Α ₁ T ₁ + β ₁ T ₂ + (1-β ₁ ) T ₃ (4) where α ₁ ; coefficient β ₁ determined by evaluating the distance between the elevators explained above; service target It is an appropriate value (0 ≦ β ₁ ≦ 1) according to the control target value and the traffic demand. FIG. 7 is a diagram showing the waiting time distribution when β ₁ = 0.2 and 0.7. As shown in FIG. 7, the parameter β
_The smaller the value of _1, the shorter the average waiting time due to the merit of the minimum allocation of the average waiting time, and conversely, the larger the value of β ₁ , the higher the probability of occurrence of long waiting. Note that FIG. 7 shows the result of simulation when the traffic demand is constant, and the weighting factor β ₁ can be freely changed according to the layout of the building and the traffic demand.

第８図は第５図の運転制御系ソフトウエアSF1のテーブ
ル構成図で、大別してエレベーター制御データテーブル
SF11、ホール呼びテーブルSF12、エレベーター仕様テー
ブルSF13のブロツクで構成してある。各ブロツク内のテ
ーブルについては、下記に述べる運転制御プログラムSF
14を説明するときにその都度述べる。FIG. 8 is a table configuration diagram of the operation control system software SF1 in FIG. 5, roughly classified as an elevator control data table.
The block consists of SF11, hall call table SF12, and elevator specification table SF13. For the tables in each block, refer to the operation control program SF described below.
State each time you explain point 14.

次に、運転制御プログラムSF14について説明する。以下
に説明するプログラムは、プログラムを複数のタスクに
分割し、効率のよい制御を行うシステムプログラム、す
なわち、オペレーテイングシステム（OS）のもとに管理
されるものとする。したがつて、プログラムの起動は、
システムタイマからの起動や他のプログラムからの起動
が自由にできる。Next, the operation control program SF14 will be described. The programs described below are managed under a system program that divides the program into a plurality of tasks and performs efficient control, that is, an operating system (OS). Therefore, to start the program,
You can freely start from the system timer or from other programs.

さて、第９図〜第11図は第５図の運転制御プログラムSF
14の一実施例を示すフローチヤートである。なお、運転
制御プログラムSF14の中で特に重要なエレベーター到着
予測時間テーブルの演算プログラムと呼び割当てプログ
ラムについて説明する。Now, FIGS. 9 to 11 show the operation control program SF of FIG.
14 is a flow chart showing an example of 14; The operation program of the elevator estimated arrival time table and the call assignment program, which are particularly important in the operation control program SF14, will be described.

第９図は待時間評価値演算の基礎データとなるべきエレ
ベーターの任意の階までの到着予測時間を演算するプロ
グラムの一実施例を示すフローチヤートである。このプ
ログラムは、例えば、１秒毎に同期起動され、エレベー
ターの現在位置より任意の階までの到着予測時間を全階
床、全エレベーターについて演算する。FIG. 9 is a flow chart showing an embodiment of a program for calculating the estimated arrival time to an arbitrary floor of the elevator, which is the basic data for calculating the waiting time evaluation value. This program is synchronously activated, for example, every 1 second, and calculates the estimated arrival time from the current position of the elevator to any floor for all floors and all elevators.

第９図において、ステツプE10とE90は、すべてのエレベ
ーター台数についてループ処理することを示す。ステツ
プE20で、まず、ワーク用の時間テーブルＴに初期値を
セツトし、その内容を第８図の制御データテーブルSF11
の到着予測時間テーブルにセツトする。初期値として、
ドアの開閉状態より、あと何秒で出発できるかの時間
や、エレベーター休止時等における起動までの所定時間
が考えられる。In FIG. 9, steps E10 and E90 indicate that loop processing is performed for all elevators. At step E20, first, an initial value is set in the work time table T, and the contents are set in the control data table SF11 of FIG.
To the estimated arrival time table of. As an initial value,
Depending on the open / closed state of the door, the number of seconds before departure, and the predetermined time until the elevator is started when the elevator is stopped are considered.

次に、階床を１つ進め（ステツプE30）、階床がエレベ
ーター位置と同一となつたかどうか比較する（ステツプ
E40）。もし、同一となれば、１台のエレベーターの到
着予測時間テーブルが演算できたことになり、ステツプ
E90へジヤンプし、他のエレベーターについて同様の処
理を繰り返す。一方、ステツプE40において、同一でな
ければ、時間テーブルＴに１階床走行時間T_rを加算する
（ステツプE50）。そして、この時間テーブルＴを到着
予測時間テーブルにセツトする（ステツプE60）。次
に、かご呼びあるいは割当てホール呼び、すなわち、該
エレベーターにサービスすべきホール呼びがあるかどう
か判定し（ステツプE70）、もしあれば、エレベーター
が停止するため、１回停止時間T_Bを時間テーブルＴに加
算する（ステツプE80）。次に、ステツプE30へジヤンプ
し、すべての階床について上記処理を繰り返す。Next, the floor is advanced one step (step E30), and it is compared whether or not the floor is at the same position as the elevator (step E30).
E40). If they are the same, it means that the estimated arrival time table for one elevator could be calculated, and the step
Jump to E90 and repeat for other elevators. On the other hand, if it is not the same at step E40, the first floor traveling time _Tr is added to the time table T (step E50). Then, this time table T is set in the estimated arrival time table (step E60). Next, car call call or assigned hall, i.e., determines whether there is a hall call to be serving the elevators (step E70), if any, because the elevator is stopped, the stop once the time T _B Time Table Add to T (step E80). Then, jump to step E30 and repeat the above process for all floors.

第10図は呼び割当てプログラムの一実施例を示すフロー
チヤートで、このプログラムはホール呼び発生時または
周期的に起動される。このプログラムでは複数の呼び割
当てのアルゴリズムの長所の相乗効果を発揮する目的か
ら、前述した（１）式による総合評価値φ″をステツプ
H50で求める場合を例にとつているが、例えば、分散配
置呼び割当てアルゴリズムだけとしてもよい。ホール呼
びが発生すると、まず、ステツプH50でホール呼びの種
類を指定する。次に、ステツプH10で発生ホール呼びを
外部より読み込む。そして、ステツプH30とH70とで階床
および方向についてループ処理を行う。ステツプH40で
は、発生ホール呼びまたは再割当て要求のある呼びがあ
るかどうかを判定する。もしなければ、ステツプH70へ
飛び、すべての階床、方向について処理する。ステツプ
H40で呼びがあれば、ステツプH50の長待ち呼び最小化呼
び割当てアルゴリズム等による呼び割当てエレベーター
選択を行い、最適エレベーターに呼びを割当てる（ステ
ツプH60）。FIG. 10 is a flow chart showing an embodiment of a call assignment program, which is activated when a hall call is generated or periodically. In this program, for the purpose of exerting the synergistic effect of the advantage of the algorithm of assigning a plurality of calls, the total evaluation value φ ″ according to the above-mentioned equation (1) is stepped.
Although the case of obtaining by H50 is taken as an example, for example, only the distributed allocation call assignment algorithm may be used. When a hall call occurs, first, in step H50, the type of hall call is specified. Next, at step H10, the generated hall call is read from the outside. Then, in steps H30 and H70, a loop process is performed for the floor and the direction. At step H40, it is determined whether there is a generated hall call or a call with a reallocation request. If not, jump to step H70 and process all floors and directions. Step
If there is a call at H40, the call waiting elevator is selected by the call waiting algorithm for minimizing long waiting calls at step H50, and the call is assigned to the optimum elevator (step H60).

しかる後にステツプH80で全種類のホール呼びについて
処理したかどうかを判定し、例えば、一般呼び、特設呼
び（サービス階床の長いエレベーターを呼ぶホール呼
び）、車椅子呼び（車椅子を利用できる複数台のエレベ
ーターのいずれかを呼ぶホール呼び）等について処理を
行う。Then, in Step H80, it is determined whether all types of hall calls have been processed. For example, general calls, special calls (hall calls that call elevators with long service floors), wheelchair calls (multiple elevators that can use wheelchairs). Hall call that calls any of the above).

なお、ステツプH50における呼び割当てアルゴリズム
は、分散配置呼び割当てにその他の呼び割当てをホール
呼びの種類に応じて変えることができる。すなわち、
（１）式におけるパラメータβ_１をホール呼びの種類別
に持つことにより実現できる。Note that the call allocation algorithm in step H50 can change other call allocations to the distributed allocation call allocation according to the type of hall call. That is,
This can be realized by having the parameter β ₁ in the equation (1) for each type of hall call.

第11図は第10図の評価値φを演算するステツプH50にお
ける処理の詳細の一実施を示すフローチヤートである。
ここでは、一例として分散配置評価に第３図に示した長
待時間最小割当て方式、平均待時間最小割当て方式を複
合させた場合を示してある。FIG. 11 is a flow chart showing a detailed implementation of the processing in step H50 for calculating the evaluation value φ in FIG.
Here, as an example, a case is shown in which the long allocation minimum allocation method and the average allocation minimum allocation method shown in FIG. 3 are combined with the distributed allocation evaluation.

なお、アルゴリズム別評価値T₁，T₂，T₃の演算式を次に
示す。The arithmetic expressions of the evaluation values T ₁ , T ₂ , and T ₃ for each algorithm are shown below.

（Ａ） 分散配置割当て方式の評価値T₁は、 T₁＝T_arive …（５） ここに、T_arive；評価エレベーターの現在位置からホー
ル呼び発生階へ到着するまでの予測到着時間 となる。このT₁はステツプH506で演算する。(A) The evaluation value T ₁ of the distributed allocation method is T ₁ = T _arive (5) where T _{arive is} the estimated arrival time from the current position of the evaluation elevator to the hall call generation floor. This T ₁ is calculated in step H506.

（Ｂ） 長待時間最小割当て方式の評価値T₂は、 ここに、T_MAX；割当て要求階床を含む前方階の割当てホ
ール呼び（区間 で示す）予測待時間Ｔの最大値 となる。このT₂はステツプH510で演算する。(B) The evaluation value T ₂ of the long waiting time minimum allocation method is Here, T _MAX ; Allocation hall call (section) on the front floor including the floor requesting allocation The maximum value of the predicted waiting time T is shown. This T ₂ is calculated in step H510.

（Ｃ） 平均待時間最小割当て方式の評価値T₃は、 ここに、T_MEN；ホール呼びの予測待時間の平均時間 n;割当て要求のあるホール呼びを含む割当てホール呼び
数 となる。これにより指定された呼び（m,iにより決定す
る）に対する指定号機（Ｋ）の平均待時間T_MENをステツ
プH512により演算する。(C) The evaluation value T ₃ of the average waiting time minimum allocation method is Here, T _{MEN is} the average waiting time for hall calls, and n is the number of assigned hall calls, including the hall calls with assignment requests. The average waiting time T _MEN of the designated number (K) for the designated call (determined by m, i) is calculated by step H512.

（１）〜（４）式により求められる総合評価値φ″（ス
テツプH518）の値の最小値を持つエレベーターを順次選
択し（ステツプ520）、サービス可能なエレベーター
（ステツプH504）の中から総合評価値φ″の値の最小値
を持つエレベーターを選択する。Elevators having the minimum total evaluation value φ ″ (step H518) obtained by the equations (1) to (4) are sequentially selected (step 520), and the overall evaluation is made from serviceable elevators (step H504). Select the elevator with the smallest value of the value φ ″.

以上の処理をステツプH502とH524により全エレベーター
について実行すると、ステツプH520での演算により最適
な総合評価値のエレベーターを選択できる。When the above processing is executed for all elevators in steps H502 and H524, the elevator having the optimum total evaluation value can be selected by the calculation in step H520.

なお、ステツプH504では、ホール呼びの種類別にサービ
スできる階床が号機別に指定されているサービス階テー
ブルSF（m,i,k）などからサービス可能エレベーターか
否かを判定するようにしている。したがつて、あらかじ
め交通需要に応じてこのサービス階テーブルを更新して
おくことにより、分割急行階の自動変更にともなう呼び
割当て制御を簡単に行うことができる。In step H504, it is determined whether the serviceable elevator is a serviceable elevator based on the service floor table SF (m, i, k) or the like that specifies the floor that can be serviced according to the type of hall call. Therefore, by updating this service floor table in advance according to the traffic demand, it is possible to easily perform the call allocation control associated with the automatic change of the divided express floor.

以上、交通需要に応じてあらかじめ生成しておいた呼び
割当て方式パラメータα_１，β_１により最適な呼び割当
てアルゴリズムを用いて呼び割当て運転制御を実行でき
ることを説明した。The call allocation operation control can be executed by using the optimum call allocation algorithm with the call allocation method parameters α ₁ and β ₁ generated in advance according to the traffic demand.

次に、学習系ソフトウエアSF2について説明する。第12
図は第５図の学習系ソフトウエアSF2のテーブル構成図
で、サンプリングデータテーブルSF21、交通需要データ
テーブルSF23、交通需要区分テーブルSF25、統計テーブ
ルSF32、最適運転制御パラメータテーブルSF34について
示してある。このほか、エレベーター仕様テーブルSF26
があるが、第８図のエレベーター仕様テーブルSF13と同
様なので図示を省略した。Next, the learning software SF2 will be described. 12th
The figure is a table configuration diagram of the learning system software SF2 in FIG. 5, showing a sampling data table SF21, a traffic demand data table SF23, a traffic demand classification table SF25, a statistical table SF32, and an optimum operation control parameter table SF34. In addition, elevator specification table SF26
However, the illustration is omitted because it is similar to the elevator specification table SF13 in FIG.

次に、学習系ソフトウエアSF2のプログラムについて説
明する。エレベーター利用情報収集プログラムSF20は、
一定周期毎（例えば、１秒）に起動され、かつ、一定時
間（例えば、10分間）データを収集すると、第５図のサ
ンプリングデータテーブルSF21に格納する。データ収集
項目には種々あるが、本発明のプログラムでは特に行先
交通量Ｑ、エレベーターの１階床走行時間t_v、１回標準
停止時間t_s等のデータを収集している。上記エレベータ
ーの１階床走行時間t_vと１回標準停止時間t_sの演算は、
サンプリングタイム終了後、走行時間を走行階床数で除
算すれば１階床の走行時間が演算でき、エレベーターの
停止回数とドア開中時間（停止時間）より１回標準停止
時間を演算できる。なお、収集したデータは、サンプリ
ングタイム終了となると前述の演算を行い、かつ、第12
図のサンプリングデータテーブルSF21のオンライン計測
テーブルおよび時間帯別テーブルに格納する。このオン
ライン計測のデータテーブルにはQ_old，t_vold，t_soldの
ようにoldの添字を付加して表記する。Next, the program of the learning software SF2 will be described. Elevator usage information collection program SF20,
When the data is collected every fixed period (for example, 1 second) and data is collected for a fixed time (for example, 10 minutes), it is stored in the sampling data table SF21 of FIG. Although there are various data collection items, the program of the present invention collects data such as the destination traffic volume Q, the first floor running time t _{v of the} elevator, and the standard stop time t _s once. The calculation of the first floor running time t _{v of the} elevator and the standard stop time t _s once is
After the sampling time ends, the traveling time of the first floor can be calculated by dividing the traveling time by the number of traveling floors, and the standard stop time can be calculated once from the number of times the elevator has stopped and the door opening time (stop time). The collected data is subjected to the above-mentioned calculation at the end of the sampling time, and
It is stored in the online measurement table of the sampling data table SF21 in the figure and the table for each time zone. In this online measurement data table, the old subscripts such as Q _old , t _vold , and t _sold are added.

交通需要学習演算プログラムSF22は、周期起動され、交
通需要データは、オンライン計測したデータと過去のデ
ータとを適当な結合係数γを加味して予測演算してい
る。例えば、行先交通量は次式で演算する。The traffic demand learning calculation program SF22 is periodically activated, and the traffic demand data is subjected to predictive calculation of online measured data and past data in consideration of an appropriate coupling coefficient γ. For example, the destination traffic volume is calculated by the following equation.

Q_pre＝γQ_new＋（１−γ）Q_old …（８） したがつて、結合係数γが大きいなどオンライン計測の
行先交通量のデータの重みが大きくなる。なお、予測デ
ータにはpreの添字を付加してある。Q _pre = γ Q _new + (1-γ) Q _old (8) Therefore, the weight of the online measurement of the destination traffic data becomes large due to the large coupling coefficient γ. The subscript of pre is added to the prediction data.

上記と同様、１階床走行時間および１階標準停止時間の
予測データt_vpre，t_spreも演算し、このt_vpre，t_spreの
データは、第12図の最適運転制御パラメータテーブルSF
34のT_r，T_sのテーブルにセツトする。Similar to the above, the predicted data t _vpre and t _{spre of} the first floor running time and the first floor standard stop time are also calculated, and the data of these t _vpre and t _spre are the optimum operation control parameter table SF of FIG.
Set to the table of 34 T _r , T _s .

なお、上記予測データをもとに、さらに時刻情報により
行先交通量の予測データを出勤、昼食前，昼食中，昼食
後，平常，平常混雑，退勤，閑散など特徴別の交通需要
に分割するのが交通需要区分プログラムSF24である。In addition, based on the above forecast data, the forecast data of the destination traffic volume is further divided into time-based traffic demands by characteristics such as attendance, before lunch, during lunch, after lunch, normal, normal congestion, leaving work, and out of office. Is the transportation demand classification program SF24.

統計処理演算プログラム31は、交通需要データテーブル
SF23と交通需要区分テーブルSF25の内容から分割された
各交通需要毎に平均ホール呼び継続時間、長待ち発生
率，停止確率，満員予測等の演算を行い、統計テーブル
SF32へ出力する。Statistical processing calculation program 31 is a traffic demand data table
SF23 and traffic demand classification table Calculation of average hall call duration, long wait occurrence rate, stop probability, forecast of full capacity, etc. is calculated for each traffic demand divided from the contents of SF25, and statistical table
Output to SF32.

このようにして学習演算された交通需要データテーブル
SF23,交通需要区分テーブルSF25、統計テーブルSF32の
テーブルをもとに分割された各交通需要とエレベーター
の状態から最適な運転制御パラメータを演算したり、特
殊呼びに対する呼び割当て制御の実行を最適運転制御パ
ラメータの演算プログラムSF33で行う。Traffic demand data table learned and calculated in this way
SF23, traffic demand classification table SF25, statistical table SF32 is used to calculate optimal operation control parameters from the divided traffic demand and elevator status, and to execute call assignment control for special calls. Use the parameter calculation program SF33.

第13図は分散配置のパラメータ演算の一実施例を示すフ
ローチヤートである。この演算は一定周期で起動され、
まず、ステツプH310でエレベーター制御データテーブル
SF11から各エレベーターの位置、方向等のデータを取り
込む。次に、ステツプH311でその情報と交通需要データ
テーブルのSF23の情報をもとにｔ秒後の各エレベーター
の配置を予測演算する。さらに、ステツプH312でエレベ
ーター仕様テーブルSF13のデータからｔ秒以後のサービ
ス階床を求め、ステツプH313で前述の（２），（３）式
を用いて各エレベーターの間隔を演算する。次に、ステ
ツプH314でその結果を基に評価し、エレベーター間の間
隔によつてあらかじめ決められたα_１（０≦α_１≦１）
の値を第３図に示した表から引き出し、各号機毎に最適
運転制御パラメータテーブルSE34に格納する。他のパラ
メータについても同様で、交通需要等を用いて演算して
求め、最適運転制御パラメータテーブルSF34に格納す
る。FIG. 13 is a flow chart showing an example of distributed parameter calculation. This calculation is started in a fixed cycle,
First, in step H310, elevator control data table
Data such as the position and direction of each elevator is imported from SF11. Next, at step H311, the placement of each elevator after t seconds is predicted and calculated based on the information and the information of SF23 in the traffic demand data table. Further, in step H312, the service floor after t seconds is obtained from the data in the elevator specification table SF13, and in step H313, the intervals between the elevators are calculated using the above equations (2) and (3). Next, in Step H314, evaluation is performed based on the result, and α ₁ (0 ≦ α ₁ ≦ 1) which is predetermined according to the distance between elevators is used.
Value is extracted from the table shown in FIG. 3 and stored in the optimum operation control parameter table SE34 for each unit. The same applies to other parameters, which are calculated by using traffic demand and the like, and stored in the optimum operation control parameter table SF34.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上説明したように、本発明によれば、エレベーターの
配置を自由に制御することが可能になるから、だんご運
転を防止でき、利用客のサービス向上をはかることがで
きるという効果がある。As described above, according to the present invention, since it is possible to freely control the arrangement of elevators, there is an effect that dumpling operation can be prevented and the service of users can be improved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第１図は本発明の群管理エレベーターの呼び割当て方式
の一実施例を説明するためのある時刻におけるエレベー
ターの予測配置を示した図、第２図はエレベーター相互
間隔の評価の説明図、第３図は分配配置評価係数決定の
一実施例の説明図、第４図は本発明を適用した群管理制
御装置の一実施例を示す全体ハードウエア構成図、第５
図は本発明のソフトウエアの一実施例を示す全体構成
図、第６図は呼び割当て方式の代表例を示す図、第７図
は呼び割当てパラメータβ_１の決定方法の説明図、第８
図は第５図の運転制御系ソフトウエアのテーブルの一実
施例を示す構成図、第９図，第10図，第11図は第５図の
運転制御プログラムの一実施例を示すフローチヤート、
第12図は第５図の学習系ソフトウエアのテーブルの一実
施例を示す構成図、第13図は分散配置のパラメータ演算
の一実施例を示すフローチヤートである。 K₁〜K₅…エレベーター、C₁〜C₅…エレベーター間の時間
的間隔、MA…群管理制御装置、M1…運転制御用マイコ
ン、M2…学習制御用マイコン。FIG. 1 is a diagram showing a predicted placement of elevators at a certain time for explaining one embodiment of a call assignment system for a group-controlled elevator of the present invention, and FIG. 2 is an explanatory diagram of evaluation of inter-elevator intervals, and FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of an embodiment of determination of distribution allocation evaluation coefficient, FIG. 4 is an overall hardware configuration diagram showing an embodiment of a group management control device to which the present invention is applied, and FIG.
FIG. 7 is an overall configuration diagram showing an embodiment of software of the present invention, FIG. 6 is a diagram showing a typical example of a call assignment method, FIG. 7 is an explanatory diagram of a method of determining a call assignment parameter β ₁ , and 8
5 is a block diagram showing an embodiment of a table of the operation control system software of FIG. 5, and FIGS. 9, 10, and 11 are flow charts showing an embodiment of the operation control program of FIG.
FIG. 12 is a block diagram showing an embodiment of the learning software table shown in FIG. 5, and FIG. 13 is a flow chart showing an embodiment of distributed allocation parameter calculation. K ₁ ~ K ₅ ... elevator, C ₁ ~ C ₅ ... time interval between elevators, MA ... group management control device, M 1 ... operation control microcomputer, M 2 ... learning control microcomputer.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 上島 考明 茨城県勝田市市毛1070番地 株式会社日立 製作所水戸工場内 (72)発明者 米田 健次 茨城県勝田市市毛1070番地 株式会社日立 製作所水戸工場内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Noriaki Uejima 1070 Imo, Katsuta-shi, Ibaraki Prefecture Mito Plant, Hitachi, Ltd. (72) Kenji Yoneda 1070 Imo, Katsuta-shi, Ibaraki Hitachi Mito Co., Ltd. in the factory

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】多階床間に就役する複数台のエレベーター
と、前記各階床に設けられ前記エレベーターを呼び寄せ
るためのホール呼び装置と、各エレベーターのかご内に
設けた行先階を指示するためのかご呼び装置と、ビル内
の交通量を収集する交通量収集手段とを備えたエレベー
ター群管理制御装置において、 前記複数台のエレベーターのうちからホール呼びを割り
当てるエレベーターを選択するに当り各エレベーター相
互の時間的間隔を予測演算する予測演算手段と、前記予
測演算結果に基づいて、各かご毎の呼び割当て評価関数
の重み付け係数を決定する重み付け係数決定手段と、前
記重み付け係数を用いて各かごの評価関数を演算する評
価関数演算手段と、前記評価関数演算手段により求めら
れた評価値の最大値又は最小値のエレベーターに呼びを
割り当てる呼び割当て手段を具備することを特徴とする
エレベーター群管理制御装置。1. A plurality of elevators working between floors, a hall call device provided on each floor to call the elevators, and a destination floor provided in a car of each elevator. In an elevator group management control device comprising a car call device and a traffic volume collection means for collecting traffic volume in a building, when selecting an elevator to which a hall call is assigned from among the plurality of elevators Prediction calculation means for predicting calculation of a time interval, weighting coefficient determination means for determining a weighting coefficient of a call assignment evaluation function for each car based on the prediction calculation result, and evaluation of each car using the weighting coefficient Evaluation function calculation means for calculating a function and elevation of the maximum value or the minimum value of the evaluation values obtained by the evaluation function calculation means An elevator group management control apparatus, comprising call allocating means for allocating a call to a elevator. 【請求項２】前記重み付け係数は、評価対象エレベータ
ーとその前後のエレベーターとの時間間隔を評価して求
めることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のエレ
ベーター群管理制御装置。2. The elevator group management control device according to claim 1, wherein the weighting coefficient is obtained by evaluating a time interval between an elevator to be evaluated and elevators before and after the elevator. 【請求項３】前記重み付け係数は、評価対象エレベータ
ーの現在位置からのホール呼び階到着予測時間あるいは
ホール待ち客の目的階到着予測時間を求める関数に乗ず
ることを特徴とする特許請求の範囲第１項又は第２項記
載のエレベーター群管理制御装置。3. The weighting coefficient is multiplied by a function for obtaining a predicted arrival time of a hall call floor from the current position of an elevator to be evaluated or a predicted arrival time of a hall waiting passenger at a destination floor. The elevator group management control device according to item 2 or item 3. 【請求項４】前記エレベーター相互の時間的間隔の評価
値は、エレベーター相互間の階床数と一階床当たりの走
行速度との積を加算したものである、特許請求の範囲第
１項又は第２項又は第３項記載のエレベーター群管理制
御装置。4. The evaluation value of the time interval between the elevators is obtained by adding the product of the number of floors between the elevators and the traveling speed per floor, or claim 1. The elevator group management control device according to claim 2 or 3. 【請求項５】前記エレベーター相互の時間的間隔の評価
値は、呼びが発生してから所定時刻経過したときの各エ
レベーターの状態を予測して行う特許請求の範囲第１項
又は第２項又は第３項又は第４項記載のエレベーター群
管理制御装置。5. The evaluation value of the time interval between the elevators is determined by predicting the state of each elevator when a predetermined time has elapsed after a call was generated. The elevator group management control device according to claim 3 or 4. 【請求項６】前記所定時刻は、基準エレベーターが最初
の停止予定階に到着する時間とする特許請求の範囲第５
項記載のエレベーター群管理制御装置。6. The predetermined time is a time when the standard elevator arrives at the first scheduled stop floor.
The elevator group management control device according to the item. 【請求項７】前記基準エレベーターは、号機番号で決定
するかあるいはホール呼び階へ最も早く到着するエレベ
ーターとする特許請求の範囲第６項記載のエレベーター
群管理制御装置。7. The elevator group management control device according to claim 6, wherein the reference elevator is an elevator that is determined by a machine number or arrives earliest at the hall calling floor.