JPH10194611A - エレベーターの群管理制御方法 - Google Patents
エレベーターの群管理制御方法Info
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- JPH10194611A JPH10194611A JP10000515A JP51598A JPH10194611A JP H10194611 A JPH10194611 A JP H10194611A JP 10000515 A JP10000515 A JP 10000515A JP 51598 A JP51598 A JP 51598A JP H10194611 A JPH10194611 A JP H10194611A
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- JP
- Japan
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- car
- hall call
- floor
- gene
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Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B1/00—Control systems of elevators in general
- B66B1/02—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action
- B66B1/06—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric
- B66B1/14—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements
- B66B1/18—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements with means for storing pulses controlling the movements of several cars or cages
- B66B1/20—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements with means for storing pulses controlling the movements of several cars or cages and for varying the manner of operation to suit particular traffic conditions, e.g. "one-way rush-hour traffic"
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
- B66B7/00—Other common features of elevators
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S706/00—Data processing: artificial intelligence
- Y10S706/902—Application using ai with detail of the ai system
- Y10S706/903—Control
- Y10S706/91—Elevator
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Elevator Control (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 平均待機時間及び待機発生確率を減少させる
エレベーターの群管理制御方法を提供する。 【解決手段】 一つの建物に併設されてある複数台のエ
レベーターを統括する群管理システムにおいて、ホール
呼び出しについてカーをサービスする技術に係るもの
で、予測データを割当アルゴリズムに適用して割当を遂
行する群管理制御方法において、総合評価関数を利用
し、カー別に評価した後、上位の評価値を持つカーを一
定の規則により2台以上選定し、該2台のカーに解答を
求めることが難しい探索空間の広いシステムに、よい性
能を発揮すると知られる遺伝子アルゴリズムを適用し、
割当するのに最適であると判断される1台のカーを選定
する。
エレベーターの群管理制御方法を提供する。 【解決手段】 一つの建物に併設されてある複数台のエ
レベーターを統括する群管理システムにおいて、ホール
呼び出しについてカーをサービスする技術に係るもの
で、予測データを割当アルゴリズムに適用して割当を遂
行する群管理制御方法において、総合評価関数を利用
し、カー別に評価した後、上位の評価値を持つカーを一
定の規則により2台以上選定し、該2台のカーに解答を
求めることが難しい探索空間の広いシステムに、よい性
能を発揮すると知られる遺伝子アルゴリズムを適用し、
割当するのに最適であると判断される1台のカーを選定
する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、一つの建物に併設
されてある複数台のエレベーターを統括する群管理シス
テムにおいて、ホール呼び出しについてカーをサービス
する技術に係るもので、より詳しくは、回答を探しにく
い探索空間の大きいシステムによい性能を発揮するもの
として知られる遺伝子アルゴリズムを割当アルゴリズム
に導入することによって、現在のホール呼び出しだけで
なく、未来のホール呼び出しも考慮し、最適の条件を持
つカーを選定し、ホール呼び出しにサービスさせること
により、乗客の平均待機時間及び待機発生確率を減少さ
せ得るエレベーターの群管理制御方法及び割当方法に関
するものである。
されてある複数台のエレベーターを統括する群管理シス
テムにおいて、ホール呼び出しについてカーをサービス
する技術に係るもので、より詳しくは、回答を探しにく
い探索空間の大きいシステムによい性能を発揮するもの
として知られる遺伝子アルゴリズムを割当アルゴリズム
に導入することによって、現在のホール呼び出しだけで
なく、未来のホール呼び出しも考慮し、最適の条件を持
つカーを選定し、ホール呼び出しにサービスさせること
により、乗客の平均待機時間及び待機発生確率を減少さ
せ得るエレベーターの群管理制御方法及び割当方法に関
するものである。
【0002】
【従来の技術】一般に、エレベーターの群管理システム
は、乗り場で乗客によって、呼び出し(以下、ホール呼
び出しと称する)が発生したときに、各エレベーターカ
ーの位置、速度、方向、ドアーの開閉状態及び搭乗可能
な乗客の数等の諸状況を総合的に評価し、最適の運行条
件にあるエレベーターであると判断されるエレベーター
カーを該ホール呼び出しに割当させることにより、該ホ
ール呼び出しが発生された階にサービスされる。
は、乗り場で乗客によって、呼び出し(以下、ホール呼
び出しと称する)が発生したときに、各エレベーターカ
ーの位置、速度、方向、ドアーの開閉状態及び搭乗可能
な乗客の数等の諸状況を総合的に評価し、最適の運行条
件にあるエレベーターであると判断されるエレベーター
カーを該ホール呼び出しに割当させることにより、該ホ
ール呼び出しが発生された階にサービスされる。
【0003】かかる群管理システムは、待機時間の短縮
という制御目的以外に、カーが満員になり、割当階に止
まらず、通り過ぎるなどの割当失敗率の減少、カー内部
の混雑度の減少、電力消費量の減少など、多様な制御目
的を満たさなければならない。前記制御目的の達成のた
めに、各カーの現在の状態と、ホール呼び出し(サービ
スすべきエレベーターがすでに決まってあるホール呼び
出し)がすでに割当された階などをもとにして、新規の
ホール呼び出しを評価し、前記制御目的に最適なカーを
割当する。しかし、建物の交通需要は、時々刻々、変化
するため、交通需要の変化に適切に適応できなければ、
前記目標が達成できない。従って、現在に発生するホー
ル呼び出しだけでなく、近い将来に発生するホール呼び
出しも考慮し、エレベーターカーを割当するべきであ
る。
という制御目的以外に、カーが満員になり、割当階に止
まらず、通り過ぎるなどの割当失敗率の減少、カー内部
の混雑度の減少、電力消費量の減少など、多様な制御目
的を満たさなければならない。前記制御目的の達成のた
めに、各カーの現在の状態と、ホール呼び出し(サービ
スすべきエレベーターがすでに決まってあるホール呼び
出し)がすでに割当された階などをもとにして、新規の
ホール呼び出しを評価し、前記制御目的に最適なカーを
割当する。しかし、建物の交通需要は、時々刻々、変化
するため、交通需要の変化に適切に適応できなければ、
前記目標が達成できない。従って、現在に発生するホー
ル呼び出しだけでなく、近い将来に発生するホール呼び
出しも考慮し、エレベーターカーを割当するべきであ
る。
【0004】このような群管理システムは、その複雑性
故、伝統的な制御だけでは、満足できうる性能を具現す
るのに限界があるため、ファジ理論、人工神経網理論等
の人工知能技法を導入している。従来群管理システムの
割当装置のブロックは、図20に示したとおり、乗り場
に設けられたホールボタンを制御するホールボタン制御
部11と、エレベーターカーの運行を制御するカー制御
器12と、群管理制御部13とから構成される。
故、伝統的な制御だけでは、満足できうる性能を具現す
るのに限界があるため、ファジ理論、人工神経網理論等
の人工知能技法を導入している。従来群管理システムの
割当装置のブロックは、図20に示したとおり、乗り場
に設けられたホールボタンを制御するホールボタン制御
部11と、エレベーターカーの運行を制御するカー制御
器12と、群管理制御部13とから構成される。
【0005】前記群管理制御部13は、前記ホールボタ
ン制御部11と前記カー制御器12から各種情報を収集
する情報収集部13Aと、収集された情報を統計する統
計部13Bと、現在の交通状況をあらかじめ、決めてお
いたいくつかの交通流パタンと比較して選択する交通流
特徴判別部13Cと、予測交通流を生成する予測交通流
生成部13Fと、各種交通流に関連したデータを時間帯
別、曜日別、交通流の特徴別に統計して貯蔵する統計デ
ータベース13Eと、前記予測交通流生成部13F及び
前記統計データベース13Eに貯蔵されたデータを基礎
にして各種予測データを生成する予測データ生成部13
Gと、前記情報に基づいてカーを割当し、制御する割当
/制御部13Dとから構成される。
ン制御部11と前記カー制御器12から各種情報を収集
する情報収集部13Aと、収集された情報を統計する統
計部13Bと、現在の交通状況をあらかじめ、決めてお
いたいくつかの交通流パタンと比較して選択する交通流
特徴判別部13Cと、予測交通流を生成する予測交通流
生成部13Fと、各種交通流に関連したデータを時間帯
別、曜日別、交通流の特徴別に統計して貯蔵する統計デ
ータベース13Eと、前記予測交通流生成部13F及び
前記統計データベース13Eに貯蔵されたデータを基礎
にして各種予測データを生成する予測データ生成部13
Gと、前記情報に基づいてカーを割当し、制御する割当
/制御部13Dとから構成される。
【0006】従来装置の説明のために、図21に従来装
置が適用されたエレベーターの運行状況を示す。従来装
置の動作は、図21に示したとおり、情報収集部13A
は、それぞれのカーに装着されてある各種センサーを用
いて、階及び方向別乗下車引き受けなどの乗客関連デー
タを算出する。
置が適用されたエレベーターの運行状況を示す。従来装
置の動作は、図21に示したとおり、情報収集部13A
は、それぞれのカーに装着されてある各種センサーを用
いて、階及び方向別乗下車引き受けなどの乗客関連デー
タを算出する。
【0007】又前記情報収集部13Aには、カー制御器
12からの各カーの状態(ドアーの開閉、カーの位置、
カーの方向など)が入力される。交通流特徴判別部13
Cは、その内部に、あらかじめ、設定されてある交通流
の特徴又は、統計データベース13Eに統計されてある
交通流の特徴と現在の交通流を比較し、現在の交通流が
どのような交通流であるかを判別し、該判別された交通
流の特徴をもとにして、各交通流の特徴に適合した制御
アルゴリズムを内蔵している割当制御部13Dは、カー
の制御を行う。
12からの各カーの状態(ドアーの開閉、カーの位置、
カーの方向など)が入力される。交通流特徴判別部13
Cは、その内部に、あらかじめ、設定されてある交通流
の特徴又は、統計データベース13Eに統計されてある
交通流の特徴と現在の交通流を比較し、現在の交通流が
どのような交通流であるかを判別し、該判別された交通
流の特徴をもとにして、各交通流の特徴に適合した制御
アルゴリズムを内蔵している割当制御部13Dは、カー
の制御を行う。
【0008】統計部13Bは、前記情報収集部13A
と、前記交通流特徴判別部13Cから入力される現在の
データ等を時間帯別、曜日別、交通流特徴別に統計して
前記統計データベース13Eの内容を更新し続けること
により、建物の交通流の変化に群管理システムの適切な
対応ができるようにする。予測交通流生成部13Fは、
前記統計データベース13Eに貯蔵されたデータ及び交
通流の特徴と前記交通流特徴判別部13Cに貯蔵された
現在の交通流をもとにして、所定期間の未来の交通流
(階別乗下車引き受け、方向別乗下車引き受け)を計算
する。
と、前記交通流特徴判別部13Cから入力される現在の
データ等を時間帯別、曜日別、交通流特徴別に統計して
前記統計データベース13Eの内容を更新し続けること
により、建物の交通流の変化に群管理システムの適切な
対応ができるようにする。予測交通流生成部13Fは、
前記統計データベース13Eに貯蔵されたデータ及び交
通流の特徴と前記交通流特徴判別部13Cに貯蔵された
現在の交通流をもとにして、所定期間の未来の交通流
(階別乗下車引き受け、方向別乗下車引き受け)を計算
する。
【0009】予測データ生成部13Gは、前記した未来
の交通流と現在のカーの状態などをもとにしてカーの予
測到着時間、カーの予測乗車引き受け、カーの予測停止
確率、ホール呼び出しサービス途中にカー呼び出しが発
生しうる階などの各種予測データ等を生成する。割当/
制御部13Dは、現在のカーの状態、現在の交通流及び
予測データなどをもとにしてカーを割当し、分散制御、
集中サービス制御などの各種制御機能を遂行する。
の交通流と現在のカーの状態などをもとにしてカーの予
測到着時間、カーの予測乗車引き受け、カーの予測停止
確率、ホール呼び出しサービス途中にカー呼び出しが発
生しうる階などの各種予測データ等を生成する。割当/
制御部13Dは、現在のカーの状態、現在の交通流及び
予測データなどをもとにしてカーを割当し、分散制御、
集中サービス制御などの各種制御機能を遂行する。
【0010】前記のような従来装置が適用されたエレベ
ーターの動作説明を図21に示した状況に基づいて説明
する。図21は、カーの数が4台である19階の建物に
おいての各種状況を示した図で、すでに発生した呼び出
しに各カーがサービスする途中に、16階で上昇方向の
新しいホール呼び出しが生じ、1号機と2号機は上昇し
ており、3号機と4号機は下降している。説明の便宜を
図るために、上昇している1号機又は2号機の中でいず
れかのカーが前記16階のホール呼び出しに割当される
ものと仮定する。
ーターの動作説明を図21に示した状況に基づいて説明
する。図21は、カーの数が4台である19階の建物に
おいての各種状況を示した図で、すでに発生した呼び出
しに各カーがサービスする途中に、16階で上昇方向の
新しいホール呼び出しが生じ、1号機と2号機は上昇し
ており、3号機と4号機は下降している。説明の便宜を
図るために、上昇している1号機又は2号機の中でいず
れかのカーが前記16階のホール呼び出しに割当される
ものと仮定する。
【0011】このとき、各階で発生しうる上昇方向の予
測ホール呼び出しの発生確率は、示されたとおりであ
る。前記のような状況に於いて、10階ホール呼び出し
である未割当ホール呼出に対する1号機及び2号機の予
測到着時間を求め、予測到着時間がより短いカーを該ホ
ール呼び出しに割当する。このとき、予測到着時間f
(t)は、下記の式の通りである。
測ホール呼び出しの発生確率は、示されたとおりであ
る。前記のような状況に於いて、10階ホール呼び出し
である未割当ホール呼出に対する1号機及び2号機の予
測到着時間を求め、予測到着時間がより短いカーを該ホ
ール呼び出しに割当する。このとき、予測到着時間f
(t)は、下記の式の通りである。
【0012】f(t)=ホール呼び出しが発生された階
に到着する時間+W*(上昇方向予測ホール呼び出し発
生確率*1回停止当たり所要時間) 前記した式においてW*は、割当に、予測ホール呼び出
しのデータをどれほど活用するかを決定する加重値で、
0.5と仮定する。階間走行時間を2秒、1回停止時間
を10秒としたときに、1号機の予測到着時間f1
(t)、2号機の予測到着時間f2(t)は、各々下記
の式により、求められる。
に到着する時間+W*(上昇方向予測ホール呼び出し発
生確率*1回停止当たり所要時間) 前記した式においてW*は、割当に、予測ホール呼び出
しのデータをどれほど活用するかを決定する加重値で、
0.5と仮定する。階間走行時間を2秒、1回停止時間
を10秒としたときに、1号機の予測到着時間f1
(t)、2号機の予測到着時間f2(t)は、各々下記
の式により、求められる。
【0013】f1(t)=14* 2+10* W* (0.
4+0.2+0.1+0.1+0.2+0.2+0.5
+0.4+0.8+0.6+0.7+0.3+0.5)
=28+5* 5=53秒 f2(t)=8* 2+10* W* (0.5+0.4+
0.8+0.6+0.7+0.3+0.5)=16+5
* 3.8=35秒 前記式から1号機が16階までいくのに予測される時間
は、53秒であり、2号機が16階までいくのに予測さ
れる時間は35秒であることがわかる。従って、未割当
ホール呼出は、予測到着時間がより少ない2号機に割当
される。勿論総合評価関数において前記のように単に予
測到着時間だけで割当を行うわけではないが、ホール呼
出を割当に適用する方式は前記と同じであり、かかる割
当方式は、前もって、所定値を指定した、各階の予測ホ
ール呼出発生確率を一律的に考慮したため、下記のよう
な不都合な点に直面するわけである。
4+0.2+0.1+0.1+0.2+0.2+0.5
+0.4+0.8+0.6+0.7+0.3+0.5)
=28+5* 5=53秒 f2(t)=8* 2+10* W* (0.5+0.4+
0.8+0.6+0.7+0.3+0.5)=16+5
* 3.8=35秒 前記式から1号機が16階までいくのに予測される時間
は、53秒であり、2号機が16階までいくのに予測さ
れる時間は35秒であることがわかる。従って、未割当
ホール呼出は、予測到着時間がより少ない2号機に割当
される。勿論総合評価関数において前記のように単に予
測到着時間だけで割当を行うわけではないが、ホール呼
出を割当に適用する方式は前記と同じであり、かかる割
当方式は、前もって、所定値を指定した、各階の予測ホ
ール呼出発生確率を一律的に考慮したため、下記のよう
な不都合な点に直面するわけである。
【0014】ホール呼出が発生された階とカーとの距離
が割当において最も大きい比重を持つ要素になることに
よって、サービスするカーを決定するに当たって、各階
の予測ホール呼出確率が変わっても、2号機が割当され
るのには、影響を及ぼすことができないという不都合な
点があった。且つ、8階から16階までを1区間、2階
から7階までを2区間に決めるとき、該1区間での上昇
方向の予測ホール呼出発生確率を1号機と2号機の両機
に適用するのは、未来に発生する諸ホール呼出に対して
1号機と2号機が全部割当されることを意味するので、
論理的に矛盾をはらんでいる。即ち、1号機から考慮さ
れた予測ホール呼出発生確率は、2号機には考慮される
べきではない。
が割当において最も大きい比重を持つ要素になることに
よって、サービスするカーを決定するに当たって、各階
の予測ホール呼出確率が変わっても、2号機が割当され
るのには、影響を及ぼすことができないという不都合な
点があった。且つ、8階から16階までを1区間、2階
から7階までを2区間に決めるとき、該1区間での上昇
方向の予測ホール呼出発生確率を1号機と2号機の両機
に適用するのは、未来に発生する諸ホール呼出に対して
1号機と2号機が全部割当されることを意味するので、
論理的に矛盾をはらんでいる。即ち、1号機から考慮さ
れた予測ホール呼出発生確率は、2号機には考慮される
べきではない。
【0015】且つ、該1区間において発生されたホール
呼出等と16階においてのホール呼出に対して2号機が
割当されたとすると、該1区間で発生されたホール呼出
に対するサービスのレベルは向上する反面、16階のホ
ール呼出に対するサービス時間は増加するという不都合
な点がある。一方、前記2区間においての予測ホール呼
出発生確率は、1区間においての予測ホール呼出発生確
率より低いので2区間においてのホール呼出に対して
は、3号機がサービスし、16階で発生したホール呼出
に対しては、1号機がサービスするようにするのが、未
来に発生するホール呼出に対してのサービスを考慮した
とき、たとえ1号機の予測到着時間が2号機の予測到着
時間より長いとしても、より妥当であると言える。この
ような点を考慮するためには、未来に発生するホール呼
出についての確率、即ち、予測ホール呼出発生確率が変
化することを考慮しなければならないが、従来の装置に
おいて、前記のような事項を考慮するのは大変難しい。
呼出等と16階においてのホール呼出に対して2号機が
割当されたとすると、該1区間で発生されたホール呼出
に対するサービスのレベルは向上する反面、16階のホ
ール呼出に対するサービス時間は増加するという不都合
な点がある。一方、前記2区間においての予測ホール呼
出発生確率は、1区間においての予測ホール呼出発生確
率より低いので2区間においてのホール呼出に対して
は、3号機がサービスし、16階で発生したホール呼出
に対しては、1号機がサービスするようにするのが、未
来に発生するホール呼出に対してのサービスを考慮した
とき、たとえ1号機の予測到着時間が2号機の予測到着
時間より長いとしても、より妥当であると言える。この
ような点を考慮するためには、未来に発生するホール呼
出についての確率、即ち、予測ホール呼出発生確率が変
化することを考慮しなければならないが、従来の装置に
おいて、前記のような事項を考慮するのは大変難しい。
【0016】又、既に発生されたホール呼出に対しての
割当を決めた後で、これから発生するホール呼出に対し
ての割当も考慮しなければならない。例えば、1区間に
おいての諸予測ホール呼出を2号機に割当し、2区間の
ホール呼出を3号機に割当することに決めた後、新しく
発生するホール呼出に対しては、何れのカーを割当すべ
きかを考慮しなければならない。
割当を決めた後で、これから発生するホール呼出に対し
ての割当も考慮しなければならない。例えば、1区間に
おいての諸予測ホール呼出を2号機に割当し、2区間の
ホール呼出を3号機に割当することに決めた後、新しく
発生するホール呼出に対しては、何れのカーを割当すべ
きかを考慮しなければならない。
【0017】一方、各エレベーターの現在の諸状況と未
来の諸状況を考慮して最適な解法を探すアルゴリズムと
して、下記式のような評価関数(Φ)によりカーを割り
当てる方式を用いるときもある。ここで、現在の諸状況
は、各エレベーターの現在の位置、運行方向、運行速
度、乗客の数、既に割当されてあるホール呼出及びカー
呼出などであり、未来の諸状況は、予測乗客の数、呼出
に応じてサービスするのに所要される予測到着時間及び
呼出階まで走行する間に中間階に停止する停止確率、任
意の時間においてのエレベーターの位置などである。
来の諸状況を考慮して最適な解法を探すアルゴリズムと
して、下記式のような評価関数(Φ)によりカーを割り
当てる方式を用いるときもある。ここで、現在の諸状況
は、各エレベーターの現在の位置、運行方向、運行速
度、乗客の数、既に割当されてあるホール呼出及びカー
呼出などであり、未来の諸状況は、予測乗客の数、呼出
に応じてサービスするのに所要される予測到着時間及び
呼出階まで走行する間に中間階に停止する停止確率、任
意の時間においてのエレベーターの位置などである。
【0018】Φk =α1 ・X1k+α2 ・X2k ここで、Φk は、k番目のカーの評価関数、αjは、ウ
ェイト値、X1kは、k番目のカーの位置及び停止確率を
考慮する場合の各ホール呼出に対する予測到着時間の評
価値であり、X2kは、k番目のカーの混雑度、長時間の
待機確率を考慮したときの評価値である。
ェイト値、X1kは、k番目のカーの位置及び停止確率を
考慮する場合の各ホール呼出に対する予測到着時間の評
価値であり、X2kは、k番目のカーの混雑度、長時間の
待機確率を考慮したときの評価値である。
【0019】新規のホール呼出が登録されたとき、各カ
ーに該新規のホール呼出を仮割当し、前記評価関数
(Φ)を根拠にして新規のホール呼出をすることに対す
る評価をし、評価の結果として、評価値が最も小さいカ
ーを割当する。しかし、かかる方法は、予測ホール呼出
を適切に考慮することができないため、交通流の変化に
敏感に適応することができないという不都合な点があ
る。
ーに該新規のホール呼出を仮割当し、前記評価関数
(Φ)を根拠にして新規のホール呼出をすることに対す
る評価をし、評価の結果として、評価値が最も小さいカ
ーを割当する。しかし、かかる方法は、予測ホール呼出
を適切に考慮することができないため、交通流の変化に
敏感に適応することができないという不都合な点があ
る。
【0020】従って、従来の装置を用いて、未来に発生
する諸状況を総合的に考慮し、最適のカーを割当するた
めには、変化する予測ホール呼出発生確率を前記した事
項に加えて考慮し、予測ホール呼出についての評価をす
べきである。
する諸状況を総合的に考慮し、最適のカーを割当するた
めには、変化する予測ホール呼出発生確率を前記した事
項に加えて考慮し、予測ホール呼出についての評価をす
べきである。
【0021】
【発明が解決しようとする課題】然るに、予測ホール呼
出発生確率を考慮するためには、各階についての予測ホ
ール呼出、各カーの運行方向による予測ホール呼出など
を追加に考慮しなければならないため、急激に計算量が
増加し、決められた時間内に解答が得られないだけでな
く、計算が効率的に行われないことにより、サービスの
レベルが向上することを保証できなくなるという不都合
な点があった。
出発生確率を考慮するためには、各階についての予測ホ
ール呼出、各カーの運行方向による予測ホール呼出など
を追加に考慮しなければならないため、急激に計算量が
増加し、決められた時間内に解答が得られないだけでな
く、計算が効率的に行われないことにより、サービスの
レベルが向上することを保証できなくなるという不都合
な点があった。
【0022】本発明は、このような従来の課題に鑑みて
なされたもので、予測手段を用いて、予測交通流を生成
し、該予測交通流から近い将来に対する階別、方向別ホ
ール呼出発生確率を計算し、この値に基づいて、遺伝子
アルゴリズムを割当に応用し、最適なカーがサービスで
きるエレベーターの群管理制御方法を提供することを目
的とする。
なされたもので、予測手段を用いて、予測交通流を生成
し、該予測交通流から近い将来に対する階別、方向別ホ
ール呼出発生確率を計算し、この値に基づいて、遺伝子
アルゴリズムを割当に応用し、最適なカーがサービスで
きるエレベーターの群管理制御方法を提供することを目
的とする。
【0023】
【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るため、本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
おいては、建物の領域を交通需要の状況に合わせて一定
区間に分割した後、各区間内で発生するホール呼出を計
算する第1過程と、前記第1過程で求められた結果に基
づいて、近い未来に発生する確率を求め、該確率に基づ
いてホール呼出が発生する階及び方向を一定の規則に従
って設定する第2過程と、前記第1過程で求められた結
果を基礎資料として採択し、総合評価関数を用いてカー
毎に評価値を求めた後で、上位の評価値を持つカーを一
定の規則に従い、2台以上選定する第3過程と、前記第
2過程で求められた結果と前記第3過程で選定された割
当候補カーに遺伝子アルゴリズムを適用することによ
り、割当するのに最適であると判断される一つのカーを
選択する第4過程とからなる。
るため、本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
おいては、建物の領域を交通需要の状況に合わせて一定
区間に分割した後、各区間内で発生するホール呼出を計
算する第1過程と、前記第1過程で求められた結果に基
づいて、近い未来に発生する確率を求め、該確率に基づ
いてホール呼出が発生する階及び方向を一定の規則に従
って設定する第2過程と、前記第1過程で求められた結
果を基礎資料として採択し、総合評価関数を用いてカー
毎に評価値を求めた後で、上位の評価値を持つカーを一
定の規則に従い、2台以上選定する第3過程と、前記第
2過程で求められた結果と前記第3過程で選定された割
当候補カーに遺伝子アルゴリズムを適用することによ
り、割当するのに最適であると判断される一つのカーを
選択する第4過程とからなる。
【0024】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るエレベーター
の群管理制御方法に用いられる遺伝子アルゴリズム及び
本発明に係るエレベーターの群管理制御方法を図面を用
いて説明する。まず、本発明に係るエレベーターの群管
理制御方法に用いられる遺伝子アルゴリズムについて説
明する。
の群管理制御方法に用いられる遺伝子アルゴリズム及び
本発明に係るエレベーターの群管理制御方法を図面を用
いて説明する。まず、本発明に係るエレベーターの群管
理制御方法に用いられる遺伝子アルゴリズムについて説
明する。
【0025】探索空間が大変大きいシステムに適合して
いる遺伝子アルゴリズムは、問題解決のため、進化論を
導入した理論であって、解決しようとする問題が、複雑
すぎて正確な解答を導出することが困難である場合、該
問題を解くための方法として、広く使われている。進化
論によると、優性を持つ遺伝因子は、父母の遺伝子の合
成、突然変異の発生、劣等な遺伝子の自然淘汰などの過
程を経て、発生する。
いる遺伝子アルゴリズムは、問題解決のため、進化論を
導入した理論であって、解決しようとする問題が、複雑
すぎて正確な解答を導出することが困難である場合、該
問題を解くための方法として、広く使われている。進化
論によると、優性を持つ遺伝因子は、父母の遺伝子の合
成、突然変異の発生、劣等な遺伝子の自然淘汰などの過
程を経て、発生する。
【0026】実際の問題に対する解答を遺伝子の形式で
表した幾つかのサンプルの中で、一定の方法により、父
母を選択し、選択された父母の遺伝子を合成したり、突
然変異を生成させ、新しい子孫を作り出し、その子孫と
初期の遺伝子を再び合わせて新しい世代を作り出し続
け、一定の世代が過ぎた後に最高の評価値を持つ遺伝子
を選定し、該遺伝子が持っている情報を該当問題に対す
る最適の解答と見なす。
表した幾つかのサンプルの中で、一定の方法により、父
母を選択し、選択された父母の遺伝子を合成したり、突
然変異を生成させ、新しい子孫を作り出し、その子孫と
初期の遺伝子を再び合わせて新しい世代を作り出し続
け、一定の世代が過ぎた後に最高の評価値を持つ遺伝子
を選定し、該遺伝子が持っている情報を該当問題に対す
る最適の解答と見なす。
【0027】かかる遺伝子アルゴリズムを用いて解答を
得るためには、次の二つの作業が先行されなければなら
ない。その1は、問題の解答を下記の通り、遺伝子の形
態に表現することである。即ち、例1のように、二進
数、又は、例2のように自然数の形態で表現すべきであ
る。又、実数の形態で表現してもよい。
得るためには、次の二つの作業が先行されなければなら
ない。その1は、問題の解答を下記の通り、遺伝子の形
態に表現することである。即ち、例1のように、二進
数、又は、例2のように自然数の形態で表現すべきであ
る。又、実数の形態で表現してもよい。
【0028】 例1:遺伝子1(00001111010100001
01) 例2:遺伝子2(1 2 3 4 6 4 21 16
79 66 3352 14 6 3 2 0) その2は、各遺伝子が評価できる評価関数が開発されな
ければならない。実際に、遺伝子アルゴリズムを用いる
に当たって、知るべき情報は、解答の善し悪しを評価す
る評価関数だけである。即ち、遺伝子アルゴリズムの長
所の一つは、システムの数学的なモデルリングを要しな
いことなのである。
01) 例2:遺伝子2(1 2 3 4 6 4 21 16
79 66 3352 14 6 3 2 0) その2は、各遺伝子が評価できる評価関数が開発されな
ければならない。実際に、遺伝子アルゴリズムを用いる
に当たって、知るべき情報は、解答の善し悪しを評価す
る評価関数だけである。即ち、遺伝子アルゴリズムの長
所の一つは、システムの数学的なモデルリングを要しな
いことなのである。
【0029】前記評価関数による評価値が優れている遺
伝子は、評価値が優れていない遺伝子より、より多く繁
殖することができる。即ち、評価関数は、自然現象にお
いて、淘汰の役割と類似した作用を働くのである。この
ようにして得られた解答を実際に応用するためには、遺
伝子の形態で表現された解答を再び、現象の情報として
解釈する作業が必要である。
伝子は、評価値が優れていない遺伝子より、より多く繁
殖することができる。即ち、評価関数は、自然現象にお
いて、淘汰の役割と類似した作用を働くのである。この
ようにして得られた解答を実際に応用するためには、遺
伝子の形態で表現された解答を再び、現象の情報として
解釈する作業が必要である。
【0030】図3は、前記遺伝子アルゴリズムの順序を
示したもので、遺伝子アルゴリズムの順序は、示された
とおり、先ず可能な解答の中で任意の解答が2n個発生
される(段階SA1)。次いで、該2n個のサンプル等
を各々評価関数で評価し、n個の父母を生成する(段階
SA2,SA3)。このとき、父母は、各解答の評価値
に比例して選択されるようにする。即ち、評価値の良い
解答は、父母になる確率を大きくし、評価値の悪い解答
は、父母になる確率を低くすることにより、父母の遺伝
子は平均的にサンプルの遺伝子より良い評価値を持つ確
率が高くなる。
示したもので、遺伝子アルゴリズムの順序は、示された
とおり、先ず可能な解答の中で任意の解答が2n個発生
される(段階SA1)。次いで、該2n個のサンプル等
を各々評価関数で評価し、n個の父母を生成する(段階
SA2,SA3)。このとき、父母は、各解答の評価値
に比例して選択されるようにする。即ち、評価値の良い
解答は、父母になる確率を大きくし、評価値の悪い解答
は、父母になる確率を低くすることにより、父母の遺伝
子は平均的にサンプルの遺伝子より良い評価値を持つ確
率が高くなる。
【0031】父母の生成方法は、多様であるが、一般的
に次のような方法を用いる。万一、問題の解答(No.
1−No.5)が図4に示されたとおり、二進数で表現
され、この5個の解答について、各々評価関数として評
価した場合、5個の解答に対する評価値が図4に示した
ように得られたとすると、各固体が父母に選択される確
率は、図5のように計算される。その確率を基準にして
父母を5個選択する。選択された該n個の父母の遺伝子
か図6に示されたとおりの遺伝子の合成、又は、図7に
示されたとおりの突然変異などを行い、新しい解答(子
孫)を生成する。(段階SA11,SA12) 遺伝子の合成は、一定の確率で遺伝子の配列中一部を他
のものに置き換えるか(突然変異の生成)互いに違う2
個の遺伝子の成分を互いに調合させることによりおき
る。
に次のような方法を用いる。万一、問題の解答(No.
1−No.5)が図4に示されたとおり、二進数で表現
され、この5個の解答について、各々評価関数として評
価した場合、5個の解答に対する評価値が図4に示した
ように得られたとすると、各固体が父母に選択される確
率は、図5のように計算される。その確率を基準にして
父母を5個選択する。選択された該n個の父母の遺伝子
か図6に示されたとおりの遺伝子の合成、又は、図7に
示されたとおりの突然変異などを行い、新しい解答(子
孫)を生成する。(段階SA11,SA12) 遺伝子の合成は、一定の確率で遺伝子の配列中一部を他
のものに置き換えるか(突然変異の生成)互いに違う2
個の遺伝子の成分を互いに調合させることによりおき
る。
【0032】その一例として、図6に示されたとおり、
図4での解答1‘010101’と解答2‘11111
1’の遺伝子を調合すると子孫1‘010111’が生
成される。突然変異の過程は、図7に示されたとおり、
父母らが持っていない遺伝子の成分000を任意に生成
させ、該任意の遺伝子情報000を用いて新しい遺伝子
(子孫)‘010111’を作り出す過程である。
図4での解答1‘010101’と解答2‘11111
1’の遺伝子を調合すると子孫1‘010111’が生
成される。突然変異の過程は、図7に示されたとおり、
父母らが持っていない遺伝子の成分000を任意に生成
させ、該任意の遺伝子情報000を用いて新しい遺伝子
(子孫)‘010111’を作り出す過程である。
【0033】このようにして、生成された子孫を評価関
数で評価し、(SA13)該子孫の評価値と、初期サン
プルである解答の集合の評価値に順序を設定し、その値
がよい順にn個を選定し、該選定されたn個の元素から
再び父母をn個選択し、子孫を生成する。このような過
程を予め決めておいた回数だけ繰り返した後、最後まで
残っている遺伝子の中で最も良い評価値を持つ遺伝子を
解答として得る。
数で評価し、(SA13)該子孫の評価値と、初期サン
プルである解答の集合の評価値に順序を設定し、その値
がよい順にn個を選定し、該選定されたn個の元素から
再び父母をn個選択し、子孫を生成する。このような過
程を予め決めておいた回数だけ繰り返した後、最後まで
残っている遺伝子の中で最も良い評価値を持つ遺伝子を
解答として得る。
【0034】前記した遺伝子アルゴリズムを割当アルゴ
リズムに応用するためには、次のような作業をしなけれ
ばならない。 一.割当行為による解答を遺伝子形態に変換させなけれ
ばならない。 二.解答が評価できる評価関数がなければならない。 三.初期サンプリングが適切であってこそ、正しい解答
が短い時間内に得られるため、初期解答の集合を適切に
選択できるアルゴリズムが必要である。
リズムに応用するためには、次のような作業をしなけれ
ばならない。 一.割当行為による解答を遺伝子形態に変換させなけれ
ばならない。 二.解答が評価できる評価関数がなければならない。 三.初期サンプリングが適切であってこそ、正しい解答
が短い時間内に得られるため、初期解答の集合を適切に
選択できるアルゴリズムが必要である。
【0035】四.評価関数により、評価された解答等を
根拠に、子孫を生成させるのに必要な父母を選択する方
法を開発しなければならない。 五.割当アルゴリズムに合うよう父母の遺伝子を適切に
合成し、適切な突然変異を起こすアルゴリズムが必要で
ある。前記した五つの問題に対する本発明の解決方法を
図8のような状況を例として説明すると次の通りであ
る。
根拠に、子孫を生成させるのに必要な父母を選択する方
法を開発しなければならない。 五.割当アルゴリズムに合うよう父母の遺伝子を適切に
合成し、適切な突然変異を起こすアルゴリズムが必要で
ある。前記した五つの問題に対する本発明の解決方法を
図8のような状況を例として説明すると次の通りであ
る。
【0036】図8に示されたように、4台のエレベータ
ーが設置され運行している12階の建物を例に挙げて説
明する。図8に示されたように、各階別、方向別予測ホ
ール呼出確率は、既に計算されており、9階の上昇方向
のホール呼出は2号機に、5階の下降方向のホール呼出
は4号機に既に割当されてある。1号機は、カー呼出
(乗客がカー内部で目的階のボタンを押す)が発生され
た11階に向かって走行しており、3号機は、諸サービ
スを終えて停止状態である。このような状況で1階で上
昇方向にホール呼出が発生した。解答を遺伝子形態に変
換割当行為による解答を遺伝子形態に変換させた表は、
図9に示したとおりである。
ーが設置され運行している12階の建物を例に挙げて説
明する。図8に示されたように、各階別、方向別予測ホ
ール呼出確率は、既に計算されており、9階の上昇方向
のホール呼出は2号機に、5階の下降方向のホール呼出
は4号機に既に割当されてある。1号機は、カー呼出
(乗客がカー内部で目的階のボタンを押す)が発生され
た11階に向かって走行しており、3号機は、諸サービ
スを終えて停止状態である。このような状況で1階で上
昇方向にホール呼出が発生した。解答を遺伝子形態に変
換割当行為による解答を遺伝子形態に変換させた表は、
図9に示したとおりである。
【0037】ここで3個の個体a,b及びcがあり、各
固体と同じ行に書かれた数字はカー番号を意味する。太
い実線の四角形は、既に割当されてある階と該階に割当
されたカー番号で、9階の上昇方向は、2号機に割当さ
れているため、数字2が表示されており、5階の下降方
向は4号機に割当されているため数字4が表示されてい
る。
固体と同じ行に書かれた数字はカー番号を意味する。太
い実線の四角形は、既に割当されてある階と該階に割当
されたカー番号で、9階の上昇方向は、2号機に割当さ
れているため、数字2が表示されており、5階の下降方
向は4号機に割当されているため数字4が表示されてい
る。
【0038】前記図9の表に示されてあるとおり、“1
43123422240023342313443”と
して表現される固体aの遺伝子情報を解釈してみると、
1階の上昇方向の未割当ホール呼出については、1号機
が、2階の上昇方向の予測ホール呼出については4号機
が、3階の上昇方向の予測ホール呼出については3号機
が割当されるのを意味する。
43123422240023342313443”と
して表現される固体aの遺伝子情報を解釈してみると、
1階の上昇方向の未割当ホール呼出については、1号機
が、2階の上昇方向の予測ホール呼出については4号機
が、3階の上昇方向の予測ホール呼出については3号機
が割当されるのを意味する。
【0039】万一本発明による最終的な解答として固体
bが選択されれば1階の上昇方向に対するホール呼出に
は、4号機が割当されるのであろう。即ち、実際の解答
は4号機になり、他の階及び方向は、これから発生され
るホール呼出、即ち、予測されるホール呼出について表
示された数字に該当するカーが割当されることを意味す
る。
bが選択されれば1階の上昇方向に対するホール呼出に
は、4号機が割当されるのであろう。即ち、実際の解答
は4号機になり、他の階及び方向は、これから発生され
るホール呼出、即ち、予測されるホール呼出について表
示された数字に該当するカーが割当されることを意味す
る。
【0040】一方、従来の総合評価関数によると、前記
した例のように、設置されたカーが4台である場合、起
きる最大の場合数は、1階の上昇方向のホール呼出を1
号機に割当するか、又は、2号機、3号機、4号機に割
当するかなど4通りにしかならない。然るに、前記遺伝
子アルゴリズムは、数多くの合成可能な調合の中で最適
な調合を探し出す方式であるので、近い将来に発生する
ホール呼出のサービスの善し悪しまで全て考慮し、合成
可能な解答の中で最も良いと判断されたカーを割当す
る。各解答の遺伝子を評価する評価関数及び評価の方法
予測ホール呼出発生確率を評価関数に包含させるため
に、総合評価関数の形態を根拠に次の三つの事項を考慮
する。
した例のように、設置されたカーが4台である場合、起
きる最大の場合数は、1階の上昇方向のホール呼出を1
号機に割当するか、又は、2号機、3号機、4号機に割
当するかなど4通りにしかならない。然るに、前記遺伝
子アルゴリズムは、数多くの合成可能な調合の中で最適
な調合を探し出す方式であるので、近い将来に発生する
ホール呼出のサービスの善し悪しまで全て考慮し、合成
可能な解答の中で最も良いと判断されたカーを割当す
る。各解答の遺伝子を評価する評価関数及び評価の方法
予測ホール呼出発生確率を評価関数に包含させるため
に、総合評価関数の形態を根拠に次の三つの事項を考慮
する。
【0041】一つ目の考慮事項として、予測ホール呼出
発生確率を各カーに適用する際に、従来は、各カーに同
一値を適用してきたが、本発明においては、異なる値を
適用する。予測ホール呼出発生確率は、一般的に1分以
内にホール呼出が発生する確率であり、図8に示された
1号機と2号機が6階まで走行するのに経過する時間が
異なるため、図8に示された6階の上昇方向の予測ホー
ル呼出発生確率0.4により1号機と2号機に同等な評
価値を付与するのは妥当ではない。即ち、2号機は、短
い時間内に6階を経由することになるので相対的に1号
機が2号機より6階の上昇方向の予測ホール呼出にサー
ビスする確率が大きい。
発生確率を各カーに適用する際に、従来は、各カーに同
一値を適用してきたが、本発明においては、異なる値を
適用する。予測ホール呼出発生確率は、一般的に1分以
内にホール呼出が発生する確率であり、図8に示された
1号機と2号機が6階まで走行するのに経過する時間が
異なるため、図8に示された6階の上昇方向の予測ホー
ル呼出発生確率0.4により1号機と2号機に同等な評
価値を付与するのは妥当ではない。即ち、2号機は、短
い時間内に6階を経由することになるので相対的に1号
機が2号機より6階の上昇方向の予測ホール呼出にサー
ビスする確率が大きい。
【0042】従って、予測ホール呼出について、各カー
別に予測到着時間と予測ホール呼出発生確率との関数を
図10に示した。このときの加重値は、各カー別、階
別、方向別の値になり、その値は、0と1の間である。
その値が0である場合は、予測ホール呼出発生確率を考
慮しないという意味であり、1の場合は、予測ホール呼
出の値をそのまま評価関数に反映するという意味であ
る。
別に予測到着時間と予測ホール呼出発生確率との関数を
図10に示した。このときの加重値は、各カー別、階
別、方向別の値になり、その値は、0と1の間である。
その値が0である場合は、予測ホール呼出発生確率を考
慮しないという意味であり、1の場合は、予測ホール呼
出の値をそのまま評価関数に反映するという意味であ
る。
【0043】二つ目の考慮事項としては、諸評価の基礎
となる予測到着時間の計算方法である。ホール呼出発生
確率は、その単語の持つ意味のままに発生する確率を意
味するものであるので、この発生確率を根拠に予測到着
時間を計算するとき、実際には、予測ホール呼出が発生
する場合もあり、発生しない場合もあるので、いろいろ
な場合を全て考慮して予測到着時間を計算する。
となる予測到着時間の計算方法である。ホール呼出発生
確率は、その単語の持つ意味のままに発生する確率を意
味するものであるので、この発生確率を根拠に予測到着
時間を計算するとき、実際には、予測ホール呼出が発生
する場合もあり、発生しない場合もあるので、いろいろ
な場合を全て考慮して予測到着時間を計算する。
【0044】本発明においては、予測待機時間という概
念を予測到着時間の計算に導入し、予測ホール呼出発生
確率を割当に応用する。予測待機時間の期待値を求める
のを例を挙げて説明すると次の通りである。このとき、
計算の便宜を図るため、ホール呼出発生確率の加重値は
1に固定する。
念を予測到着時間の計算に導入し、予測ホール呼出発生
確率を割当に応用する。予測待機時間の期待値を求める
のを例を挙げて説明すると次の通りである。このとき、
計算の便宜を図るため、ホール呼出発生確率の加重値は
1に固定する。
【0045】図8において、4号機が1階に到着するの
に所要される予測到着時間の期待値の計算を前記図9に
示された表の解答bから見ると、4号機が1階に到着す
るときサービスすべき階は、○印で示されたとおり、
2,3,5,7階であり(下降方向を考慮した場合)、
各階の下降方向停止確率は各々0.4,0.3,1.
0,0.6である。
に所要される予測到着時間の期待値の計算を前記図9に
示された表の解答bから見ると、4号機が1階に到着す
るときサービスすべき階は、○印で示されたとおり、
2,3,5,7階であり(下降方向を考慮した場合)、
各階の下降方向停止確率は各々0.4,0.3,1.
0,0.6である。
【0046】こうした場合、実際に発生しうる諸状況を
考慮すると図11に示されてある表の通りである。図1
1に示された表において、Tは、予測ホール呼出が実際
に発生した場合を示し、Fは、予測ホール呼出が実際に
は発生しない場合を示す。Fが発生する確率は、当然該
当階、該当方向について“1−ホール呼出発生確率”に
なる。
考慮すると図11に示されてある表の通りである。図1
1に示された表において、Tは、予測ホール呼出が実際
に発生した場合を示し、Fは、予測ホール呼出が実際に
は発生しない場合を示す。Fが発生する確率は、当然該
当階、該当方向について“1−ホール呼出発生確率”に
なる。
【0047】各場合の発生確率は、図11に示されたと
おり、各階のホール呼出が実際に発生する場合もあり、
発生しない場合もある確率であり、5階の下降方向のホ
ール呼出は、既に4号機に割当されてある既割当ホール
呼出であるので期待値の計算においては、常時発生する
場合のみ存在するようになる。各場合においての予測到
着時間を求めると次の通りである。諸ホール呼出が発生
する場合、停止回数は4回であるから停止により、遅延
される時間は、40秒、各階間を走行するのに所要され
る時間は、2秒、総階数が7階であるから総所要時間
は、14秒になる。従って、場合1の期待値は0.07
2*(14+40)=3.888になる。このように諸
場合に対して計算をし、この値を出すと約38秒の期待
値(予測到着時間の期待値)になり、この値は、4号機
が2,3,5,7階で発生する諸下降方向のホール呼出
を割当すると仮定したときに出しうる予測到着時間の期
待値になる。このようにして得られた予測到着時間を基
礎にして長時間待機率の減少、平均待機時間の減少、誤
報確率の減少など、一般的な群管理の制御目標に異なる
評価を下すことができる。
おり、各階のホール呼出が実際に発生する場合もあり、
発生しない場合もある確率であり、5階の下降方向のホ
ール呼出は、既に4号機に割当されてある既割当ホール
呼出であるので期待値の計算においては、常時発生する
場合のみ存在するようになる。各場合においての予測到
着時間を求めると次の通りである。諸ホール呼出が発生
する場合、停止回数は4回であるから停止により、遅延
される時間は、40秒、各階間を走行するのに所要され
る時間は、2秒、総階数が7階であるから総所要時間
は、14秒になる。従って、場合1の期待値は0.07
2*(14+40)=3.888になる。このように諸
場合に対して計算をし、この値を出すと約38秒の期待
値(予測到着時間の期待値)になり、この値は、4号機
が2,3,5,7階で発生する諸下降方向のホール呼出
を割当すると仮定したときに出しうる予測到着時間の期
待値になる。このようにして得られた予測到着時間を基
礎にして長時間待機率の減少、平均待機時間の減少、誤
報確率の減少など、一般的な群管理の制御目標に異なる
評価を下すことができる。
【0048】三つ目の考慮事項としては、評価値の計算
方法である。この過程を図12に基づいて説明すると次
の通りである。1段階(SB1)は、一つの遺伝子を解
釈し、各カーがどの階、どの方向に割当するのかを確認
する過程で、該過程を図9の遺伝子個体bを例にして説
明する。
方法である。この過程を図12に基づいて説明すると次
の通りである。1段階(SB1)は、一つの遺伝子を解
釈し、各カーがどの階、どの方向に割当するのかを確認
する過程で、該過程を図9の遺伝子個体bを例にして説
明する。
【0049】遺伝子bによると、1号機が割当されてあ
る階は、上昇方向は2,5階であり、下降方向は6,
8,12階である。各カーに対して解釈すると図13の
通りである。ここで、各カーに割当されるべき階には○
印が付されている。前記のように割当されているとき、
各予測ホール呼出及び既割当ホール呼出などの予測到着
時間を求めるためには、各カーがサービスする順序を決
めなければならない。(段階SB4) 一例として、1号機の割当順序は、上昇方向の2階→5
階をサービスした後、下降方向12→8→6階をサービ
スする。
る階は、上昇方向は2,5階であり、下降方向は6,
8,12階である。各カーに対して解釈すると図13の
通りである。ここで、各カーに割当されるべき階には○
印が付されている。前記のように割当されているとき、
各予測ホール呼出及び既割当ホール呼出などの予測到着
時間を求めるためには、各カーがサービスする順序を決
めなければならない。(段階SB4) 一例として、1号機の割当順序は、上昇方向の2階→5
階をサービスした後、下降方向12→8→6階をサービ
スする。
【0050】第7段階(SB7)は、各階の予測到着時
間の期待値を求める過程であって、予測到着時間の期待
値は、前記で説明したとおり、各階に対して求める。一
例として、図8のような運行状況に置いて、1号機の5
階の上昇方向の予測到着時間の期待値を求めるために
は、起こる全ての可能性を求めなければならないが、こ
のとき、起こる可能性は、2階の上昇方向のホール呼出
が発生するかしないかの2通りだけである。なぜなら
ば、図13において、1号機に上昇方向に仮割当されて
ある階は2階と5階だけであるからである。このように
して得られた予測到着時間について評価関数で評価を下
す。前記評価関数は、前記式(1)の総合評価関数と同
一な論理構造を持つ。
間の期待値を求める過程であって、予測到着時間の期待
値は、前記で説明したとおり、各階に対して求める。一
例として、図8のような運行状況に置いて、1号機の5
階の上昇方向の予測到着時間の期待値を求めるために
は、起こる全ての可能性を求めなければならないが、こ
のとき、起こる可能性は、2階の上昇方向のホール呼出
が発生するかしないかの2通りだけである。なぜなら
ば、図13において、1号機に上昇方向に仮割当されて
ある階は2階と5階だけであるからである。このように
して得られた予測到着時間について評価関数で評価を下
す。前記評価関数は、前記式(1)の総合評価関数と同
一な論理構造を持つ。
【0051】評価関数により、評価された値は、そのま
ま累積させないで各ホール呼出の発生確率をその値にか
けて累積させる。このようにしてホール呼出発生確率に
比例する評価値になるようにする。 評価値=評価値+ホール呼出発生確率*(各カー別、方
向別、階別評価関数の値) 諸ホール呼出、諸カーに対して評価を下し、累積された
評価値の値を該当遺伝子の評価値と見なす。 解答を初期サンプルの集合として選択 割当アルゴリズムに遺伝子アルゴリズムを適用するため
に、解決すべき3番目の課題は、多くの解答の中で、ど
の解答を初期サンプルの集合として選択するかというこ
とである。
ま累積させないで各ホール呼出の発生確率をその値にか
けて累積させる。このようにしてホール呼出発生確率に
比例する評価値になるようにする。 評価値=評価値+ホール呼出発生確率*(各カー別、方
向別、階別評価関数の値) 諸ホール呼出、諸カーに対して評価を下し、累積された
評価値の値を該当遺伝子の評価値と見なす。 解答を初期サンプルの集合として選択 割当アルゴリズムに遺伝子アルゴリズムを適用するため
に、解決すべき3番目の課題は、多くの解答の中で、ど
の解答を初期サンプルの集合として選択するかというこ
とである。
【0052】該サンプルをどのように選択するかによっ
て評価関数の値が良くなる時間、即ち、収斂時間に多く
の影響を及ぼすので初期のサンプルを慎重に選択する必
要がある。かかる課題を、本発明においては、既存の総
合評価関数の評価値を用いて解決した。一般的に各カー
の状態と、新規のホール呼出の階及び方向、そして近い
未来に起きるホール呼出などを総合的に考慮し、各カー
別評価を下し、評価値の最も小さいカーをホール呼出に
割当させるのである。
て評価関数の値が良くなる時間、即ち、収斂時間に多く
の影響を及ぼすので初期のサンプルを慎重に選択する必
要がある。かかる課題を、本発明においては、既存の総
合評価関数の評価値を用いて解決した。一般的に各カー
の状態と、新規のホール呼出の階及び方向、そして近い
未来に起きるホール呼出などを総合的に考慮し、各カー
別評価を下し、評価値の最も小さいカーをホール呼出に
割当させるのである。
【0053】実際に、群管理の評価関数をどのような方
式によって設計したとしても複数台の中で上位の評価値
を持つカー等の中で各カーの評価値はほぼ同じであり、
その中でどのカーを割当するかという決定が各アルゴリ
ズムの性能及び効率を左右するわけである。本発明によ
る初期サンプルを得る方法は、前記した点を鑑みてなさ
れたものである。
式によって設計したとしても複数台の中で上位の評価値
を持つカー等の中で各カーの評価値はほぼ同じであり、
その中でどのカーを割当するかという決定が各アルゴリ
ズムの性能及び効率を左右するわけである。本発明によ
る初期サンプルを得る方法は、前記した点を鑑みてなさ
れたものである。
【0054】即ち、本発明に適用される遺伝子アルゴリ
ズムでは、既存の総合評価関数を用い、各カーの総合評
価関数値を計算し、この値を用いて図5に示したとおり
の方式で選択される確率を求める。求められた確率で、
未割当ホール呼出に該当する階、方向に割当するカーを
n個選定する。図8に示したエレベーターの状況例の場
合を一例として説明すると次の通りである。
ズムでは、既存の総合評価関数を用い、各カーの総合評
価関数値を計算し、この値を用いて図5に示したとおり
の方式で選択される確率を求める。求められた確率で、
未割当ホール呼出に該当する階、方向に割当するカーを
n個選定する。図8に示したエレベーターの状況例の場
合を一例として説明すると次の通りである。
【0055】先ず解決されるべき課題は、前記したとお
り、1階の上昇方向のホール呼出である。この課題を解
決するには、先ず、既存の割当方式により、各カーが1
階の上方向のホール呼出に対する割当適合度を判断する
方法として総合評価関数により評価を下す。この評価値
は、割当に適合しているカーであればあるほど、小さい
値を持つので、評価値を再び割当適合度に変換させなけ
ればならない。前記適合度値は、図14に示したとおり
であると仮定する。ここで適合度値は、評価値と反比例
関係にならなければならない。4台のカーの中で3台の
割当候補機を選定すると仮定すると、1号機を除外させ
る。この過程は、図2に示した割当候補機カー選択部5
5で担当する。3台の割当候補機に対して各カー等の値
に比例する確率を求め、その確率によりサンプルを求め
ることができるようにする。もし、新規のホール呼出が
上昇方向の1階である場合このホール呼出に割当するカ
ーを確率により、10回選定したとき、図15のように
なれる。
り、1階の上昇方向のホール呼出である。この課題を解
決するには、先ず、既存の割当方式により、各カーが1
階の上方向のホール呼出に対する割当適合度を判断する
方法として総合評価関数により評価を下す。この評価値
は、割当に適合しているカーであればあるほど、小さい
値を持つので、評価値を再び割当適合度に変換させなけ
ればならない。前記適合度値は、図14に示したとおり
であると仮定する。ここで適合度値は、評価値と反比例
関係にならなければならない。4台のカーの中で3台の
割当候補機を選定すると仮定すると、1号機を除外させ
る。この過程は、図2に示した割当候補機カー選択部5
5で担当する。3台の割当候補機に対して各カー等の値
に比例する確率を求め、その確率によりサンプルを求め
ることができるようにする。もし、新規のホール呼出が
上昇方向の1階である場合このホール呼出に割当するカ
ーを確率により、10回選定したとき、図15のように
なれる。
【0056】このとき、注意を払わなければならないこ
とは、1階の上昇方向の割当カーに1号機が全然見えな
いということである。この1階の上昇方向の位置にある
カー番号が実際に割当を行うカー番号になるので、この
カー番号を総合評価関数により、確率的に求めることに
より、遺伝子アルゴリズムに素早く良い解答を導出でき
る基盤が形成される。
とは、1階の上昇方向の割当カーに1号機が全然見えな
いということである。この1階の上昇方向の位置にある
カー番号が実際に割当を行うカー番号になるので、この
カー番号を総合評価関数により、確率的に求めることに
より、遺伝子アルゴリズムに素早く良い解答を導出でき
る基盤が形成される。
【0057】既に割当されてある各ホール呼出について
は、他のカーを割当できないので、既発生されたホール
呼出の階、方向の位置には、各ホール呼出に既割当され
てあるカー番号を記入する。又、各カー呼出階で発生す
る同一方向の予測ホール呼出もカー呼出を持つカーが割
当されると仮定する。図8に示した状況によると、1号
機は、11階のカー呼出を持っており、該当階に到着す
る前までは、上昇方向であるので、11階の上昇方向の
予測ホール呼出については、1号機が割当されるものと
仮定する。同時に、2号機は、9階上昇方向のホール呼
出に既に割当されてあるのでその9階上昇方向のボック
スには、2号機に該当する2が記入され、12階の下降
方向の予測ホール呼出も3号機に割当すると仮定する。
又、5階下降方向に対しては、4号機が既に割当されて
あるので5階下降方向のボックスには、4号機に該当す
る4が記入されなければならない。このように、図8に
示された状況によって作成された未完成の遺伝子コード
は図16の通りである。前記未完成の遺伝子である10
個の遺伝子を適切に完成する一つの方法として、カーの
数以内(1〜4号機)の乱数を発生させ、記入してもい
いし、又は、もう少し、設計者の意図を包含させること
もできる。
は、他のカーを割当できないので、既発生されたホール
呼出の階、方向の位置には、各ホール呼出に既割当され
てあるカー番号を記入する。又、各カー呼出階で発生す
る同一方向の予測ホール呼出もカー呼出を持つカーが割
当されると仮定する。図8に示した状況によると、1号
機は、11階のカー呼出を持っており、該当階に到着す
る前までは、上昇方向であるので、11階の上昇方向の
予測ホール呼出については、1号機が割当されるものと
仮定する。同時に、2号機は、9階上昇方向のホール呼
出に既に割当されてあるのでその9階上昇方向のボック
スには、2号機に該当する2が記入され、12階の下降
方向の予測ホール呼出も3号機に割当すると仮定する。
又、5階下降方向に対しては、4号機が既に割当されて
あるので5階下降方向のボックスには、4号機に該当す
る4が記入されなければならない。このように、図8に
示された状況によって作成された未完成の遺伝子コード
は図16の通りである。前記未完成の遺伝子である10
個の遺伝子を適切に完成する一つの方法として、カーの
数以内(1〜4号機)の乱数を発生させ、記入してもい
いし、又は、もう少し、設計者の意図を包含させること
もできる。
【0058】本発明においては、遺伝子サンプルの発生
時に、より速く、より良い解答を導出するために設計者
の意図を包含させることを提案する。第1案として、カ
ーが物理的に可能な限りの最大の速度で走行するとして
も所定時間、例えば、50秒以内にサービスが不可能な
区間であるか、不可能である確率が非常に高い区間
(階、方向)には、該当カーが、仮割当されないように
する(空欄に該当カーの番号を記入できないようにす
る)ことにより、遺伝子アルゴリズムを実行するとき、
速い速度が保証され、良い解答が導出される。
時に、より速く、より良い解答を導出するために設計者
の意図を包含させることを提案する。第1案として、カ
ーが物理的に可能な限りの最大の速度で走行するとして
も所定時間、例えば、50秒以内にサービスが不可能な
区間であるか、不可能である確率が非常に高い区間
(階、方向)には、該当カーが、仮割当されないように
する(空欄に該当カーの番号を記入できないようにす
る)ことにより、遺伝子アルゴリズムを実行するとき、
速い速度が保証され、良い解答が導出される。
【0059】図8に示された状況の例を挙げて、もし、
各カーが階間の走行時間が2秒で、各停止階で10秒の
時間が所要されると仮定した場合、各カーの到着時間
(現在の状態を基準に最短到着時間)が計算されたとき
50秒以上になる各カー別階、方向に円で表記すると図
17の通りである。図17において円(丸)で表記され
た階、方向に該当する予測ホール呼出は、乱数を発生さ
せるとき、該当カーが仮割当されないようにする。
各カーが階間の走行時間が2秒で、各停止階で10秒の
時間が所要されると仮定した場合、各カーの到着時間
(現在の状態を基準に最短到着時間)が計算されたとき
50秒以上になる各カー別階、方向に円で表記すると図
17の通りである。図17において円(丸)で表記され
た階、方向に該当する予測ホール呼出は、乱数を発生さ
せるとき、該当カーが仮割当されないようにする。
【0060】第2案として、既にホール呼出が割当され
た階に隣接した階のホール呼出には、そのホール呼出が
割当された階のカーが割当されるようにする。即ち、図
16に示されたとおりに、9階の上昇方向に2号機が割
当されたら、8階と10階のホール呼出にも該2号機が
割当されるようにする。一般的に、既に走行しようとす
る目的階が決まってあるカーをその隣接した階で発生さ
れたホール呼出に割当すると、1台のカーがその隣接ホ
ール呼出を担当するようになり、結果として、同時にエ
ネルギ節約の効果と分散効果が得られる。従って、既割
当ホール呼出階付近の予測ホール呼出に対して該当カー
の番号を記入するようにする。
た階に隣接した階のホール呼出には、そのホール呼出が
割当された階のカーが割当されるようにする。即ち、図
16に示されたとおりに、9階の上昇方向に2号機が割
当されたら、8階と10階のホール呼出にも該2号機が
割当されるようにする。一般的に、既に走行しようとす
る目的階が決まってあるカーをその隣接した階で発生さ
れたホール呼出に割当すると、1台のカーがその隣接ホ
ール呼出を担当するようになり、結果として、同時にエ
ネルギ節約の効果と分散効果が得られる。従って、既割
当ホール呼出階付近の予測ホール呼出に対して該当カー
の番号を記入するようにする。
【0061】しかし、該当カーの番号を周辺のホール呼
出階に過多に記入する場合、却って、1台のカーに多く
の負荷を与える結果を招くことになり、待機時間や長時
間待機確率など群管理システムの主な性能が低下される
ため、交通状況に適切な範囲を選択しなければならな
い。又、仮割当する場合においても、1台のカーが連続
して隣接した階をサービスする形態に仮割当をすること
により、(乱数発生時一つの数字の周辺に同じ数字ので
る確率を大きくする)前記した効果が達成できる。
出階に過多に記入する場合、却って、1台のカーに多く
の負荷を与える結果を招くことになり、待機時間や長時
間待機確率など群管理システムの主な性能が低下される
ため、交通状況に適切な範囲を選択しなければならな
い。又、仮割当する場合においても、1台のカーが連続
して隣接した階をサービスする形態に仮割当をすること
により、(乱数発生時一つの数字の周辺に同じ数字ので
る確率を大きくする)前記した効果が達成できる。
【0062】図18は、図16に示した未完成の遺伝子
サンプルを完成させたもので、図17において円に表記
されたカーは、該当階、方向の予測ホール呼出に仮割当
していない。又、ホール呼出が既に割当された階に隣接
した階のカー番号は、既割当された階のカー番号と同じ
番号で記入した(3号機は、サービスするホール呼出及
びカー呼出のない停止している状態にあるため、どの
階、どの方向にも50秒以内にサービスが可能である。
従って、計算からは、除外させた)このように設計者の
意図を十分に反映し、サンプルを発生させることによ
り、優良の遺伝因子を持つサンプルがより多く得られる
ようになる。生成されたサンプルの中で父母の遺伝子を
選択4番目の課題である生成されたサンプルの中で、父
母の遺伝子を選択する方法について、本発明では、評価
関数で評価(図12の順序により評価)し、該評価値の
確率で、父母が生成されるようにする。もし、図18に
示した遺伝子のサンプルa〜jまでの評価値が図19に
示された評価値と同じである場合、該評価値に反比例す
る確率で父母を選定する。図19の例においては、aが
bより父母に選択される確率は3倍である。
サンプルを完成させたもので、図17において円に表記
されたカーは、該当階、方向の予測ホール呼出に仮割当
していない。又、ホール呼出が既に割当された階に隣接
した階のカー番号は、既割当された階のカー番号と同じ
番号で記入した(3号機は、サービスするホール呼出及
びカー呼出のない停止している状態にあるため、どの
階、どの方向にも50秒以内にサービスが可能である。
従って、計算からは、除外させた)このように設計者の
意図を十分に反映し、サンプルを発生させることによ
り、優良の遺伝因子を持つサンプルがより多く得られる
ようになる。生成されたサンプルの中で父母の遺伝子を
選択4番目の課題である生成されたサンプルの中で、父
母の遺伝子を選択する方法について、本発明では、評価
関数で評価(図12の順序により評価)し、該評価値の
確率で、父母が生成されるようにする。もし、図18に
示した遺伝子のサンプルa〜jまでの評価値が図19に
示された評価値と同じである場合、該評価値に反比例す
る確率で父母を選定する。図19の例においては、aが
bより父母に選択される確率は3倍である。
【0063】サンプルを選択するときと、与えられたサ
ンプルの中で父母を選択する方法は大変類似している
が、サンプルを選択する場合は、未割当ホール呼出に割
当されるカー番号の選択について既存の総合評価関数の
値に比例するように選択するのであり、父母を選択する
場合は、前記した各階、方向別未割当、既割当、予測ホ
ール呼出などを全て網羅して計算した評価値を基準に選
択するという点である。子孫を生成5番目にこれら父母
の遺伝因子等を良く合成し、突然変異を起こして次世代
の子孫を生成する方法は、遺伝子アルゴリズムで行われ
る一般的な方法を採ることになるが、このときの注意事
項は次の通りである。
ンプルの中で父母を選択する方法は大変類似している
が、サンプルを選択する場合は、未割当ホール呼出に割
当されるカー番号の選択について既存の総合評価関数の
値に比例するように選択するのであり、父母を選択する
場合は、前記した各階、方向別未割当、既割当、予測ホ
ール呼出などを全て網羅して計算した評価値を基準に選
択するという点である。子孫を生成5番目にこれら父母
の遺伝因子等を良く合成し、突然変異を起こして次世代
の子孫を生成する方法は、遺伝子アルゴリズムで行われ
る一般的な方法を採ることになるが、このときの注意事
項は次の通りである。
【0064】既割当されている階及び方向は、該当カー
番号以外のカー番号を挿入させないことにする。つま
り、既割当されている階、方向の初期値を維持し続け
る。又、既割当されているカー周辺の同一方向ホール呼
出のカー番号も確率的に変更させないようにすることが
初期設計者の意図によく沿わす方法である。又、初期に
総合評価関数の評価値を根拠に生成させた未割当ホール
呼出に対する値は、変更させてはならない。例えば、図
18に示されている1階の上昇方向に該当するカー番号
の値を変更させると、解答の評価値が収斂する時間が大
変遅くなり、システムの安定性が脅かされることにな
る。この値を変更させないということは、既存の総合評
価関数の割当においての弁別力を認めるということを意
味するのであり、従って、遺伝子アルゴリズムが持ちか
ねる誤謬を防ぐ役割を果たすということを意味する。最
後にカー別に計算した割当禁止区域に該当する階及び方
向には、遺伝子の合成や突然変異の生成時に該当カー番
号が来にくくする。
番号以外のカー番号を挿入させないことにする。つま
り、既割当されている階、方向の初期値を維持し続け
る。又、既割当されているカー周辺の同一方向ホール呼
出のカー番号も確率的に変更させないようにすることが
初期設計者の意図によく沿わす方法である。又、初期に
総合評価関数の評価値を根拠に生成させた未割当ホール
呼出に対する値は、変更させてはならない。例えば、図
18に示されている1階の上昇方向に該当するカー番号
の値を変更させると、解答の評価値が収斂する時間が大
変遅くなり、システムの安定性が脅かされることにな
る。この値を変更させないということは、既存の総合評
価関数の割当においての弁別力を認めるということを意
味するのであり、従って、遺伝子アルゴリズムが持ちか
ねる誤謬を防ぐ役割を果たすということを意味する。最
後にカー別に計算した割当禁止区域に該当する階及び方
向には、遺伝子の合成や突然変異の生成時に該当カー番
号が来にくくする。
【0065】前記した過程を通して、設定された回数だ
けの世代を生成した後に、最終世代と該最終世代を生成
させるのに母胎になったサンプルを評価し、最適の評価
値を持つサンプルを選択する。次いで、未割当ホール呼
出の階及び方向に該当する位置にある番号を割当する。
該カー番号に対応するカーは、現在の状態及び近い未来
の状態を考慮し未割当ホール呼出に最も適切であると判
断されるカーである。
けの世代を生成した後に、最終世代と該最終世代を生成
させるのに母胎になったサンプルを評価し、最適の評価
値を持つサンプルを選択する。次いで、未割当ホール呼
出の階及び方向に該当する位置にある番号を割当する。
該カー番号に対応するカーは、現在の状態及び近い未来
の状態を考慮し未割当ホール呼出に最も適切であると判
断されるカーである。
【0066】前記説明したとおり、遺伝子アルゴリズム
を割当に応用するのには、相当な計算が要求され、且つ
マイクロプロセッサーの飛躍的な発展にも拘わらず、例
えば階数やカーの数が多い場合、計算の暴走が発生する
恐れがあるので、かかる場合に対処して、各階、方向別
予測ホール呼出を考慮するのではなく、建物を区間別、
方向別に分け、各区間の代表になる予測ホール呼出を割
当に応用して、割当の計算量を下記のように提案し、該
提案を段階別に説明する。
を割当に応用するのには、相当な計算が要求され、且つ
マイクロプロセッサーの飛躍的な発展にも拘わらず、例
えば階数やカーの数が多い場合、計算の暴走が発生する
恐れがあるので、かかる場合に対処して、各階、方向別
予測ホール呼出を考慮するのではなく、建物を区間別、
方向別に分け、各区間の代表になる予測ホール呼出を割
当に応用して、割当の計算量を下記のように提案し、該
提案を段階別に説明する。
【0067】段階1:先ず建物を位置別及び方向別に幾
つかの区間に分け、各区間でホール呼出が発生される確
率、即ち、ホール呼出発生確率を計算する。前記ホール
呼出発生確率の値の計算は、各階別、方向別ホール呼出
発生確率の平均値などを利用する。 段階12:区間別に計算されたホール呼出発生確率を割
当に利用するために、次のように仮定する。即ち、該当
区間において発生されうる全てのホール呼出は、該当区
間の一定の階においてのみ発生すると仮定する。一例と
して、区間内の階の中で、予測乗車人数が最も多い階を
該当区間の代表階に設定し、該代表階にのみホール呼出
が発生すると仮定するのである。こうすることにより、
全体の遺伝子の数を大幅に減らすことができ、割当にお
いての計算量を必然的に減らすことができる。
つかの区間に分け、各区間でホール呼出が発生される確
率、即ち、ホール呼出発生確率を計算する。前記ホール
呼出発生確率の値の計算は、各階別、方向別ホール呼出
発生確率の平均値などを利用する。 段階12:区間別に計算されたホール呼出発生確率を割
当に利用するために、次のように仮定する。即ち、該当
区間において発生されうる全てのホール呼出は、該当区
間の一定の階においてのみ発生すると仮定する。一例と
して、区間内の階の中で、予測乗車人数が最も多い階を
該当区間の代表階に設定し、該代表階にのみホール呼出
が発生すると仮定するのである。こうすることにより、
全体の遺伝子の数を大幅に減らすことができ、割当にお
いての計算量を必然的に減らすことができる。
【0068】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係るエレ
ベーターの群管理制御方法は、予測交通流からホール呼
出発生確率を求め、該ホール呼出発生確率を加工して、
大きな探索空間において優秀な性能が発揮できる遺伝子
アルゴリズムに応用することにより、未来に発生するホ
ール呼出を割当に直接的に利用することが可能になり、
交通需要が変化し続けてもそれに適切に対応し、乗客の
平均待機時間を減少させ、これにより待機発生確率を減
少することができるようになる。
ベーターの群管理制御方法は、予測交通流からホール呼
出発生確率を求め、該ホール呼出発生確率を加工して、
大きな探索空間において優秀な性能が発揮できる遺伝子
アルゴリズムに応用することにより、未来に発生するホ
ール呼出を割当に直接的に利用することが可能になり、
交通需要が変化し続けてもそれに適切に対応し、乗客の
平均待機時間を減少させ、これにより待機発生確率を減
少することができるようになる。
【0069】又、そうすることによって、乗客に質の高
いサービスが提供できるという効果がある。
いサービスが提供できるという効果がある。
【図1】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法が
適用される群管理システムの割当装置のブロック図であ
る。
適用される群管理システムの割当装置のブロック図であ
る。
【図2】図1に示したホール呼出発生確率生成部と割当
及び制御部の詳細図である。
及び制御部の詳細図である。
【図3】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法が
適用される遺伝子アルゴリズムの信号流れ図である。
適用される遺伝子アルゴリズムの信号流れ図である。
【図4】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
よる評価関数の一例を示した例示図である。
よる評価関数の一例を示した例示図である。
【図5】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
よる父母カーの選択確率の一例を示した例示図である。
よる父母カーの選択確率の一例を示した例示図である。
【図6】遺伝子の合成を示した図である。
【図7】突然変異の発生過程を示した図である。
【図8】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法が
適用されるエレベーターの運行状況を示した運行図であ
る。
適用されるエレベーターの運行状況を示した運行図であ
る。
【図9】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法に
よる解答を遺伝子形態に変換させた表を示した図であ
る。
よる解答を遺伝子形態に変換させた表を示した図であ
る。
【図10】各階間の時間的距離による予測ホール呼出の
加重値を示した図である。
加重値を示した図である。
【図11】予測到着時間の期待値を示した図である。
【図12】本発明に係るエレベーターの群管理制御方法
による遺伝子アルゴリズムの評価値を計算する順序を示
した順序図である。
による遺伝子アルゴリズムの評価値を計算する順序を示
した順序図である。
【図13】仮割当された階の運行状態を示した運行図で
ある。
ある。
【図14】割当適合度に対する例を示した例示図であ
る。
る。
【図15】新規のホール呼出発生時にホール呼出に割当
されるカーを示した図である。
されるカーを示した図である。
【図16】図8に示された状況による未完成の遺伝子サ
ンプルを示した図である。
ンプルを示した図である。
【図17】到着時間により、割当の不可能なカーを示し
た図である。
た図である。
【図18】完成された遺伝子のサンプルを示した図であ
る。
る。
【図19】図16に示された遺伝子サンプルの評価値を
示した図である。
示した図である。
【図20】従来群管理システムの割当装置のブロック図
である。
である。
【図21】従来装置の動作説明のために、エレベーター
の運行状況を示した運行図である。
の運行状況を示した運行図である。
11…ホールボタン制御器 12…カー制御器 13…群管理制御部 13A…情報収集部 13B…統計部 13C…交通流特徴判別部 13E…統計データベース 13F…予測交通流生成部 13G…予測データ生成部 33D…割当及び制御部 33H…ホール呼出発生確率生成部 51…建物区間設定部 52…区間別予測乗車人数計算部 53…区間別ホール呼出発生確率計算部 54…予測ホール呼出階及び方向決定部 55…割当候補カー選択部 56…割当部 57…割当命令部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ハーン パイ フン 大韓民国,ソウル,ヤンチョン−ク,2− ドン シンジュン,25,スサンギョン ア パート 101−1103
Claims (14)
- 【請求項1】 建物の領域を交通需要の状況に合わせて
一定区間に分割した後、各区間内で発生するホール呼出
を計算する第1過程と、前記第1過程で求められた結果
に基づいて、近い未来に発生する確率を求め、該確率に
基づいてホール呼出が発生する階及び方向を一定の規則
に従って設定する第2過程と、前記第1過程で求められ
た結果を基礎資料として採択し、総合評価関数を用いて
カー毎に評価値を求めた後で、上位の評価値を持つカー
を一定の規則に従い、2台以上選定する第3過程と、前
記第2過程で求められた結果と前記第3過程で選定され
た割当候補カーに遺伝子アルゴリズムを適用することに
より、割当するのに最適であると判断される一つのカー
を選択する第4過程とからなることを特徴としている請
求項1記載のエレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項2】 前記第4過程は、既割当ホール呼出は割
当されたカーが担当するようにし、階及び方向の未割当
ホール呼出と予測ホール呼出は一定の規則により群管理
に編入されたカーの中の1台のカーに仮割当されるよう
にすることにより、割当形式を遺伝子形式に変換する段
階を含めることを特徴としている請求項1記載のエレベ
ーターの群管理制御方法。 - 【請求項3】 前記第4過程は、総合評価関数値を利用
して候補カーを選定し、各割当候補カーに対する総合評
価関数値による割当適合度に比例して未割当ホール呼出
の仮割当カーを指定することにより、遺伝子の初期サン
プルを生成する段階を含めることを特徴としている請求
項1記載のエレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項4】 各カーが既割当された階に隣接した階の
予測ホール呼出には、既割当されたカーが仮割当される
ように遺伝子を発生させる段階を含めることを特徴とし
ている請求項3記載のエレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項5】 既割当された階に隣接した階と同一方向
予測ホール呼出を同一カーに仮割当し、階数を交通状況
により可変させ遺伝子の数を減少させる段階を含めるこ
とを特徴としている請求項4記載のエレベーターの群管
理制御方法。 - 【請求項6】 前記第4過程は、遺伝子を発生させると
き、予測到着時間を計算し、該予測到着時間が一定時間
以上であるカーは、遺伝子コードから除外させる段階を
含めることを特徴としている請求項1記載のエレベータ
ーの群管理制御方法。 - 【請求項7】 前記第4過程は、予測到着時間の期待値
と評価関数を利用して、遺伝子を評価するとしている請
求項1記載のエレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項8】 前記第4過程は、遺伝子の選択適合度に
比例する確率で父母カーを選択する段階を含めることを
特徴としている請求項1記載のエレベーターの群管理制
御方法。 - 【請求項9】 前記第4過程は、最高の評価値を持つ遺
伝子を解釈し、未割当ホール呼出に該当するカーを割当
する段階を含めることを特徴としている請求項1記載の
エレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項10】 前記第4過程は、建物の各区間別予測
ホール呼出を求め、遺伝子の形態を単純化させた後、遺
伝子アルゴリズムを計算する段階を含めることを特徴と
している請求項1記載のエレベーターの群管理制御方
法。 - 【請求項11】 前記第4過程は、遺伝子の順序を換え
たり、新しい数字の配列を父母カーの遺伝子に挿入させ
新しい遺伝子を生成する段階を含めることを特徴として
いる請求項1記載のエレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項12】 前記第4過程は、割当行為を遺伝子の
形態に表し、該遺伝子を利用して新しい遺伝子を生成
し、遺伝子の中で評価値の優秀な遺伝子を選択して再び
父母カーを選択するといった一連の段階を任意の回数だ
け繰り返して遂行し、評価値の最も優秀な遺伝子を割当
する段階を含めることを特徴としている請求項1記載の
エレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項13】 前記第4過程は、遺伝子を評価すると
き使われる予測到着時間を未来に発生するホール呼出に
考慮させ、発生しうる全ての場合を考慮して予測到着時
間の期待値を求める段階を含めることを特徴としている
請求項1記載のエレベーターの群管理制御方法。 - 【請求項14】 前記第4過程は、各階別及び方向別予
測ホール呼出の発生確率と各カーの現在の位置及び方向
を考慮し、予測ホール呼出の発生確率の加重値を求めた
後、該加重値を予測ホール呼出に加重する段階を含める
ことを特徴としている請求項1記載のエレベーターの群
管理制御方法。
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