JPS5948369A - エレベ−タ−制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

〔発明の利用分野〕 本発明は工Ｉ／ベーターの制御に門１／、特にコンピュ
ータを利用した制御に好ｊｒ４な装置にＩｉ　２）。 〔従来技術〕 最近、マイクロコンピュータ（以丁マイコンと称す）が
各種産桑に応用されてきており、エレベータ−分野にお
いても、複数のエレベーターイｆ効率艮く管理すえ）群
管理制御装置や、ｆｌｌ’ｉｌ々のエレベーターを制御
する号機制御装置に適用されている。こうした試み別、
マイコンの持つ、小型、高１、し能、高信頼性、；Ｌ（
コストの％徴のため、エレベータ−制御）装置に大きな
Ｐτ献をもたらしている。 たとえば、群管理制御の場合、発生するホール呼び全個
々にオンラインで監祝し、全体のホール呼びのサービス
状況を加味して、最適なエレベータ−を選択し割当てる
ことが可能となり、待時間短縮に大きく室体している。 寸た、乗客の多く発生したホールには複数台のエレベー
ターケサービスさせたシ、重役階には待時間の短いエレ
ベーターケラ−ビスさせるなどの優先サービス１！１１
飴１が可能となυ、きめ細かな制御が行い得るようにな
ってきている。 一方、エレベータ−の監視装置では、コンピュータのか
なり進んだ利用形態として、群管理を制司引するシステ
ムプロセッサと中央監視局のプロセッサケミ話回線で接
続し、効率良い監視を行う方式も提案されている。すな
わち、この方式では、エレベータ−システムの運転の必
要のない夜間等においで、システムプロセッサをエレベ
ータ−システムと切り離して、中央ア、・祝局のプロセ
ッサ内Ｇ゛ノかご応答令：ノミュレートする装置と接！
青さ７ｊ１、システノ、プ［Ｊセッサの機能および動作
状況を効Ａく艮く監視することを・行っている（特公昭
５６−：３７１４５９）。 以上のように、マイコン等のコンピュータ利用により、
ランダムロジック（１，５成に比して大幅な性能、（７
随能の向」二が図らｉｑてきｆ：、。 しかしながら、従来のエレベータ一群′１〒理制ル１１
］装随−では、あらかじめ決められたＩＷ、−じｉ＝化
された制御１６÷議能およびパラメータに１２９３軍中
’Ｔ’ｊ　１・ＩＩ　ｍ（＋されているため、時々に１
ｊ々と変ｒヒするビル環境に必ずしも適応し／（システ
ノ・となっていない。たとえニ：、ピル完成時の交通需
渋と、その後のテナント変史や、業務変更秀があった場
合の交Ｊ１旧〕、円二では、行先交通需要が異ってくる
。−ｉ：た、−日の交通需、我の中でも、出動、昼食、
退勤、平常というような行先交通需要が大幅に変化する
、 このように、交通需要が大幅に変でヒすると、効率的な
管理制御が困難となシ、サービス低下を招くことになる
。そこで従来は判°公昭４８−１５５０２号や持分ｆ１
４３５２　１４１９４２　号などに示すように、エレベ
ータ−の交通需要全検出し、予め冗めた上記特徴を代表
する複数の代表点のいずれに近いがケ判定して現状のパ
ターンを検：、ｉ”ｒ　Ｌ、エレベータ−を制御１する
方法を採用していた。 すなわち、従来の群管理′１ＩｊＩＩうＩＩＩ装置は、
予め想定した交通？に要パターン別に群管理プログラム
ケ用意しておき、交通需要の変ｆヒに合わせて、それら
ケ選択し、制御していた。 この方法では、例えば、借４工務Ｉプ［ピルから一行専
用ビルへの転換やビル内テナントの入れ替り、在館）（
貝の増加、地下鉄の新設等による交通事情の変ずし々い
った不測の事態に対応しきれず、サービスの低下が生じ
たり、群管理制御装置の改造および需要状況の実、ｉ２
１！（ル・Ｍ査等が必要となる欠点があった。 さらには、学校や会館などにおいては非定期に−はぼ同
様の交通需要モードが繰り返えし発生するが、これらを
適格にとらえることと、きらには、この交通に適した運
転を行う好適な手段がなかった。 寸た、暦日に対応する信号を発する暦日信号発生回路の
暦日信号により休日と平Ｂを・区分する方法も提案され
ている（特開Ｉｌｌ’ゴ５２−１４１９４４　　号）。 例えば、−社専有の事務所ビルで、がっＩＵＪ・１１ト
］曜が休日であればこの方法でも問題なさそうである。 しかしながら、夏休や振替休日により月１１（’＋ｆが
ら金曜が休日になる場合がちる。その：’；Ａは、その
都度、スイッチ等にょシ体日が平日がを大刀’ｊ　／：
）必要がある。′−１だ、土曜日は営梨部など−ｆＸＩ
ＪＯ部−゛にが出動するｊ場合に、どの様に対応したら
良がか決めずらくなる欠点があった。 〔発明の目的〕 本発明の目的は、エレベータ−を１没置した建９勿の性
質および使用環境の変化に即応したエレベータ−サービ
スを提供することのできるエレベータ−制御装置を提供
するにある。 〔発明の概要〕 本発明の特徴は、生成または予め設定した交通需要の特
徴モード別に運転プログラノ・を生成するところにあり
、さらには現状の交通需要に適当な上記運転プログラム
を用いてエレベーターケ運転制御するように構成したと
ころにある。 〔発明の実施例〕 以下、本発明の一実施例を説明する。エレベータ−交通
ｒｌｆｉ要の特徴モード生成装置を第９図〜第１３図に
示す具体的実施例と第１２［スル第１３図に示す他の実
施例により詳細に説明する。なお、実施例の説明に先立
って本発明の制御概念ケ第１図〜第８図イ〔用いて説明
する。 第１図は、地下１階、地上１０階建のあるビルに設置さ
れたエレベータ−のある日の午前８時から午ｆｌｅ　２
時過ぎ址での交通需要の状況を交通需要の特徴を表わす
要素により図示している。但し１］中は省略して図示し
ており朝の出動時間帯と昼食時間７１￥の交通需要状況
と示している。図において曲線Ｃ１は交通量の要素全示
しクイムチャ−１・９Ｕ〜１．（Ｉ　Ｄ打り階床側の（
昆雑集中度廿を：３値から反るテイジタル値で示してい
る。第７　ｔｚｌ　、−１：、：　？ｆｉｉには同ビル
において日中に発生する牛］定の勃σＱ　’ｚ：　’ｒ
−’＋す交通需要のｌｆ）徴の大きさを曲線φｌ）。で
図示している（　ｉｉｌ’ｉ紬後で説明する）。 一般にエレヘーター制（ｉｔｌ　、特に並設された皆数
台ノエレベー　ターを一括して！）ニー管坤制御する。 エレベーターケ最適に制御するｌζ、めにＬ、（ｆ’□
Ｉ々の乗各がいつ、どこの階床からどの方向へ行くかが
ｊ」１前に予泗］できる事が月１想であるが、何千人に
およぶ利用各に対し、ニレ・＼−クーの利用予定ｆｄ：
ｌｉ￥前に登録してもらうノ卦は火除問題としてＬＨＪ
　！□−・Ｌであり、捷だ外来者の多いビルや行手の多
いビルｒａｔ不τｊ］能である。 ぞこで不発１１（１は過［Ｊの交通需要金学孔゛シ、今
［１の交通需要を・予測する制御により」二記課；６ユ
を作ｒ決するために最も不動な呼数として、そのビルの
交通需要の特似モードの抽出１行ない、抽出された特徴
モードを・適格に表わせる複数の要素の大きさと、・・
６生時刻、発生局１１）」などの要素を多枝に渡っ”Ｃ
学習ｔ　ることによシ明日がらのエレベータ−１すｆｉ
ｌｌにおいて予６１すによる最適制御を加能とする事勿
ジノ（本原理としている。 交通需要には色々な要１ｉｋ含んでいる７バ、勃にニレ
ベーク−に対し大きな負担となるのは交通量と、各階床
間の移１４Ｉｌｌ状況である。 交〕ＩＩＪ量ケ示す関数Ｃ（１）は、従来次式（１）で
定義していた。 ・・・・・・・・・（１） しかしながら在館人員（・よ！）弓する目安の数とみる
ことかでさ、単なる定数として取扱うこととする。 この交通量はｂ′ｔルなるビルに設置されたゲ」（なる
エレベータ−相互間での交通需要の大きさを比較するの
に使用し、−Ｃおり、（；ｄ略の比較ができる。すなわ
ち平常ｅユ４゛乃〜６係位の又通量でらム父通カＬが１
２′あとなると、（帆めてイ昆雑した状？兄であること
がおおむね表現できている。しかし、エレベータ−への
ストレスの犬ささを・畏現する点でニ丁不十分である。 甘ず、エレベータ−が在館人１′１．に見合って設置さ
れているかである。寸だエレベータ−制御からみると他
のビルとの比較な必′波ない。そこで本発明では、交７
Φ喰ＩＳ’４４：Ｑ　Ｃ（ｔ）の憤位とＬ７て５分間当
りのエレベータ−刈用人３シで長男することとした、 次に、ｆ９ｉ定期間の父〕ｅｌｌ量（少なくとも１　＋
、Ｉの交通量以上、できれげ時定り、°々が７１１以ト
ニケ有ずｚ１交通量学習機能によりｌ　ＦｌにＪｊＫＨ
？、’）、’　したゝ１２−均交・ｊｉｌ　４８：　）
を計１ｊｌｌ　ｊ、、第２図示す如き度数４）−イ［」
図ケ作り、そのビルにおける所定期間（例え幻−周間）
の交通需要に占める時間の割付から７、ζ曲寸評ｆ曲レ
ベルααｌ　、α２　、α３孕作り、この１７ベル値ケ
作って個々の交通需要の交＋＋６１；ｔ　Ｃの要ごく値
の大きさケ示す評価値（交通量レベル１゛ｊ敦）ｒ〕Ｖ
（リオ求めることとした。 同一交通量であっても、全階が均等に２Ｈ４４・（ｔ　
Ｌ、ている場合と、１階と２階にのみ）１（降パハご人
１１がｆ、＋４中している場合とではニレベーク−に辱
えろス［・レスは２倍以上の差となる。そこでこれを何
らかの形で要素として認識し作成する必要がある。 しかし、各階床間の移動状況（以下交通流１略す）の特
徴を定義する定説がないので本発明では混雑集中階床関
数Ｈ１）と全階に対するその階の混雑集中度＋ｊ３−１
数Ｖ　（ｔ）により表現することにした。この他にも、
単に１８１Ｙ床ごとの分布係数ケ求めて表現することも
考えられるが、単に分布の状況だけ？係数としたのでけ
個別の階床への対応制御ケすることができないのでエレ
ベータ−の交通需要の釉徴を表現する要素に１階床その
ものケ含めることとした。 尚、この混雑集中階床関数ＨｔＨ下記の（２）式に例を
示す）と混雑集中度関数Ｖ（ｔＨ下記の（３）式に例を
示す）はエレベータ−制御の性質上、乗かご人員（記号
Ｓ）と降かご人員（記号Ｒ）についてと、」−昇方向（
記号Ｕ）ならびに下降方向（記号１〕）について区分し
て求める方が種々の交通需要がもつさまざまな交通流の
特徴を適格に表現できる。 これら４種の要因を示す要素関数と１７で下記の８つの
評価値を考えられる。 ■　上昇方向の乗かご人員の分布状況の一′７ツ因を示
す評１曲１５１Ｊ数。 ■。散ｔ）＝時開帯ローΔｔ、　ｔ−１−Δｔ〕におけ
るｎ番目に上昇方向乗り込み人 員の多い階床　　　　　　　・・・・・・・・・（２）
■　下降方向の来かご人−〇、分布状況の要因ケ示す評
価値。 １、τ）（０、Ｖｎｇ（ｔ） ■　上昇方向の降かご人員分布状況の要因ケ示す評価値
。 １ｎｎ（ｔ）　、　Ｖ諸（１） ■　下降方向の降かご人１政分布要素の要因ケ示す評価
値。 １＋＋ｎ（ｔ）　、　　ＶｎＨ（ｔ） 向上記において配列変数ｎは１〜最大サ一ビス階床数（
一般に最大づ一ビス階床数は５階床〜４０階あり特に１
３階床程度が多い）−１であるため、１０階床のブーピ
ス階床ヲ持つエレベータ−の場合総計８０個もの多量の
評価値を求め、かつこれを記録し、識別のための処理を
要することとなる。そこで著者らは、交〕自流の特徴を
表わす上で実用に供する範囲内に簡略化することとした
。 まず、方向性についてであるが、これを一括して評価す
ることとし同一リーービス階床を方向別に別々の１シ１
々床であるとして分析を行なうこととした。 すなわち検出される混雑集中階床関数Ｉ　（ｔ）として
方向別の階床を表わすデータを設定することにより同等
の効呆會発揮できる。 また配列変数

【１の大きさであるが、エレベータ−制御
に力えるストレスから評価して軽負荷な方向４１１階床
（以下階と略す、尚特に方向性ケ持たないフロアーケ示
ず階床はフロア−階床と略す）は心性が少ない。すなわ
ち重負荷となる数階床を要素とすれば十分に実用となる
。そこで以下、説明の便宜上も考慮し、配列変数ｎの持
つ値は１，２゜３とする。これ（ｌこより」ニル［ルた
８０１１司のＷ’Ｆ　ｌ１ｉｌ＋　’、ｉｊｔを１２（
向とできる。すなわち下記の（４）式から（５））式−
℃各要素の評価値を求めることがでさ；二）。 １讐（１）二時！１１）帯〔を−Δ１．　ｔ−１−Ｊ　
ｔｌ　Ｉｃおりる１１蚤目の乗かご集中協・　　　　　
　　　・・・・・・・・・（４）ｗｐ（ｔ＞＝時間’？
！Ｓ’１１−Δ１．ｔ−１Δｔ　〕ｔこｊ？け、イ）１
１偕）５較からの栄かこ人員　　　　　　・・・・・・
・・・（１））（４）式と（５）式より乗り込み７９．
ｊニジ５中１踏■ゴ（ｔ）Ｃ）７）ム４イ；度Ｖ奔（１
）は下記となイ、）。 ］賛（ｔ）二時間＃’ｌ’ｊ　Ｃｊ−Δｔ、ｔ−１−Δ
ｔ〕におけるｎ酢１］の降かどね；中断　　　　　　　
・−・・・・（７）Ｗｉ”（１）　＝　時間１ｔＹ　［
ｔ−Δｔ　、　１＋Ａ　ｔ　］ニオｌｒｊ　６　ｉ　階
カらの降人員　　　　　　　　　・・・・・・・・・（
８）（７）式（８）式より１］循目の降り客集「１邦［
焚（１）の６も難度Ｖ賛（１）は下記となる。 同Ｆはエレベータ−のサービス階床叡（ここでは方向別
ブービス階床数としているが単にブービノ階床としても
長い。）著者らは最終的には、これらさらにｆＡ’＋単
ｆヒするために階床集中度関数Ｖヶ示す（６）式と（９
）式に代って下記の００）式と０］１式ケ採用し、合計
８個の評ｆ＋ＩＴ＋値？より交通流の特徴を表現する要
素とした。 ｖ・（ｔ）−Ｘ　（ｖ”　）□　　　　　　　　　−＝
−・−・・ｔ＋ｏ＋Ｖ凡（ｔ）−＝Σ（Ｖζ）２　　　
　　　　　　・・・・・・・・・圓尚上式においてＶ。 は階別の集中度（係）金表わしている。 第３図に第１図の時間帯Ｃｔ２〜ｔ３）においで艮〈発
生する出動時の代表的な交通流を示す。（ａバよ階ごと
の集中度合全図示しており、曲ｇ　ｆ　ＵＰ　Ｉ　Ｎ＋
ｅユｔＪ　Ｅ）方向側の来かご人員の比率ケ、曲線ｊ’
１）ＮＩＮＩはＤＮ方向側の来かご人員の集中比率ケそ
れぞれ各フロア階床ごとの分布状況全庁している。曲線
ｆＵＪ’ＯＵ’ｌ’電と曲線ＩＤＮ０ＵＴ、はそれぞれ
上昇方向と下降方向側の栄かご人員の分布状況ゲ示して
お見乗かご人員比率と降かご人員比率のは それぞれの総和１００％となり、それぞれのξヒ１１」
へ 人員はマクロ的にみれは父曲［ｉｉで示きれる人（（に
等しくなる。 第３図（ｂ）は乗かと、降かご別に集中度の高い階の順
番に人員比率を図示したものでろ見曲線ｆ　Ｖ　ｉ　Ｎ
は乗かご人員の曲線ｆＶ（ＪＵ’ｌ’は降かご人員の各
階床への集中度合と分散度合の状況を示している。 以上により、第１図と第３図で示す代表的な出動時間帯
［＋２〜ｔ３〕の交通需要はその特徴認識ケ行なうこと
により下記の要素に分）デｒされる。 （Ｊ）　　交通量関数ｃ（ｇば Ｃ（１２〜１２人）キー２０ノ＼、７７５分　　　　　
　　　　　　・・・・・・・・・０ン）１（１２Ａ〜ｔ
３）牛２００人１５分　　　　・・・・・・・・・（＋
３）（２）　　采かご人員の階床集中度関数Ｖ”（ｔ）
はＶ”　（＋２〜ｔ３）：６０２＋３０２：４５００　
−−−（１（１（３）降かご人員の階床集中度関数Ｖ　
１ｔ（ｔ）は■Ｒ（＋２〜ｔｓ　）　＝ｉ＝１７２＋１
６２＋１４２＋１３２−１−１２２＋１１２＋７２＋４
２キ１５４５　・・・・・・０５）（４）乗かご集中階
関数］　２ｏ＞　のｎ　＝　ｌ〜３の配列の１１だは Ｔ、−（＋２〜ｔ３）＝＄０１．　＄０２．　＄００　
−−−（１６）（５）降かご集中階関数工貿ｔ）のｎ二
１〜３の配別の（ｆｃ １　、　（＋２〜ｔ３）＝＄０４．　＄０７．　＄０６
　−−・・（１７）向（１６）式や（１７）式で求める
集中階関数ｆｆ　（ｔ）については第３図に示す様にβ
１未満の階床は集中階と称すことができないので、ぞの
順番ｎの階■ゎとして集中階が存在しない小倉意味する
記号として＄００ケ配列にセントする。 この様にして、出動時の交通需要の特（１夕である交通
量がｍ１記した所定期間（１日など）においで最大に近
く、かつ特定の階（ロビー）（Ｉ序−＋ｔ＝＄０２であ
る）からの乗かご人員が大半ケしめ（Ｖｓ（１）”　４
５００と大きい）、かつ、ｉ）Ｎ方向の移動人員が極め
て少ない（■貸（ｔ）に＄８１〜＄８１（かない）とい
う特徴ケ上記した５つの要素のイ的を示す８飼の関数に
よｐ実用的ＶＣハ完全に表現できている。 次に各種時間帯や、曜日により発生するさまざまな交通
需要をいかに認識し、そのビルにおける顕著な特徴モー
ドとして抽出するかについて説１］１ｊする。 韮すエレベータ−としての全体的な１１・１（省（ｊ原
ｊｉｌ全第４図に示す手順により説、明する、５間第４
図（１プログラムやハード回路の！ＩＩυ作フローを図
小したものではなく、学習して行く過程ケ説明する０”
℃急曲な手順を示している。寸ずピルの開館１１（手１
１１１ｉ扁Ｊ’　１０　）に先立ってＰのインテリジｎ
ン１端」、等がらちらかじり）予定される交＋１）′面
″シ・４゛のｑ、）徴セードをＫ　Ｅ　Ｙボード弯よシ
久力する。この１１＋ｆ人力するポイントは第３２図に
示す様にスフジュール時刻（テーブルμＴ２９１）と乗
降により混雑すると予定される階床順にテーブルＡ　’
Ｉ’　２９２へ入力する。これにより少なくとも７１イ
、休（耗中断が分がったので上記した５組計８つの！Ｉ
Ｘｌ徴の２旨に別訂両飴は次の通り作成する。 （１）　　Ｃ（ＡＭＩＯ−ＡＭｌｏ、３０）−＝１３５
　　　・・印・・・・（１８）交通量の指定なし時は中
間のレベルα４に相当する１３５〔人１５分〕をセット
する。 （２１ＩＳ（ＡＭＩＯ−ＡＭｌｏ、３０）＝＄８２．＄
０５．＄８５・・・・・・・・・（１９） （３）　　Ｉ”（ＡＭＩＯ−ＡＭｌｏ、３０）＝＄８２
．＄０５．＄８５・・・・・・・・・（２０） ここで乗Ｉ）混雑や降シ混りｒＬの指示がなかったので
両方に同一のＩｖケ入れた、才た別のケースとして階床
のみ入力された時は両方向を入れる保にする。 （Ｊ　　Ｖ”（ＡＡ４１０−ＡＭｌｏ、３０１＝１７０
０　−−（２１１（５）　　Ｖ’ＪＡｒｖｌｌＯＡＭｌ
ｏ、３０）＝１７００　　−−（２２）ここで、特に集
中度の指定がなく、かつ３つの混４′１ｆ、Ｉｖを指定
されたので集中度レベルβ２に眉卜すｊする１直全ス寵
び１７００とした。 また、第１図にシゴミした出動や昼食時などの特徴モー
ドは一般的に発生しやすいので、これを工場出荷時にＲ
ＯＩ’１４等にセットしでおいても良い、これらは初日
からできる限り最適な制御をしたいビルにおいてのみ実
施すれば良く原理的には不必要とできる手順である。 次にエレベータ−制能１用のｔ時機、Ｉ；−ドの自・”
！Ｊ＋ｊよ定（手順Ｐ３０）の説明ケイゴノよう。この
部分の説細手順勿、第５図に示す。例えｃＪＩＨ分また
ｉ、３．−週間分の交通需要？！−検出しく手順１」３
１１１．にｉ：Ｌ’した５を重のｌ爵を改要巣すなわら
交通ｆｉｔ　（、：　（ｔ）と、父１山流の特徴要素関
数忙濱ｎしく手ハＶ″１［ン’３　ｌ　）　、ｌｉｌ、
＋５子する（手１ｍ：４　Ｐ　３３　）。この時、例え
しｊニア、５分、１．・きに交通垢要？検出すると１日
間で１９２　ｉｌｔと７、（シ、１週間分で１３４４組
となりすでに述ベアで８　ｆｌ、’・１／組の特徴要素
関数呟を記録するのに約１０　Ｋ　Ｈの不揮性メモリー
ケ必要とな−）。８１．た、′’、」、　ｒＬ・」−一
一ド抽出の♀習演１）−もその分１１．１間が掛ること
となり、高速な演算ハードが必要となる。さらに利用人
数の少ない時に特徴金吹現することは無理〃１あるうそ
こで第１図に示す様に交通量が小さいＩＲＪ＝　ｉ、ｌ
長い周期とし、交通量が太さい時に短かい周期で検出す
ることと１−れげ、その分ｎｕ　Ｓ’ｐするλ１１先（
がイ氏訊する。例えば所定大鼓の交通があった時に！（
芋徴検出すると一日約４８組位となる。但しｆツｒ定の
（：眉Ｈ１、たとえば３０分以上たった場合はその時点
で特徴判定を行なうものとする。尚この方式とした時は
その時間幅を示すための時刻データも特徴データとペア
で記録する必要がある。以上の手順を所定期間、例えば
１日間繰り返えしく手順Ｐ３４）、一部分の分析された
数十または数百絹から成る交通？ｌＩｉ要螢集計する。 次に新たな特徴モードの設定を行なうか否かケ評価する
ための特徴モード抽出関数金求める。 まず第１に、すでに求めた８個の特徴要素関数をあらい
数値に再評価する。まず第２図に示す交通量レベルα６
〜αｌ？求める（手順Ｐ３５）。 次にこの交通量レベルを作って各組の交〕Ｅｕ量関数Ｃ
（ｔ）螢交通量レベル関数ＣＶ（ｔ）に変換し、以上に
よ９１部分の交通需要ケ複数組から成る８餉の要素関数
の配列を作ることができる（手順Ｐ３６）。 第２図で実施した交通量レベル関数ｃｖ（ｇの饋の数７
ケ（＄０６〜＄Ｏｏ）としたが、さらに少なく、例えば
４ケとすることとしても良い。 また、階の集中度関数ｖ（ｔ）の値の度数分布を作シ第
２図（ｂ）の曲線ＩＶｔ　ケ作り、レベルβ１〜β４か
ら成る分布レベルヶ設ける（手順Ｐ　ニア　７　）。 これにより粗な階沫集中匹閏数ｖ　ｖ　（ｔ）　２作り
、各特徴要素の組合せのＡ・１１°頃をある程朋制限で
きる。 そして代表的な特徴モードヶ抽出するために、所定期間
検出した交通１錯要の各要素ケ粗関数で表現した配列を
作る（Ｐ３７）。 さらに特６．′Ｉモード抽出関数ＰＳｍｋイ（二での粗
なる特徴モードごとに求める（手順Ｐ３８）。Ｉｌｌは
同一と５，３識した特徴モードに与えた番号である。 例えば次の（２３）式により求めることができる１、Ｐ
　Ｓｍ　＝Ｅ４ｍ）　（ｋ＋　（Ｃ’ｔ＋ｎ）　）　＋
　”２　（ＶＶ＋＋７．１−　ｖｖ、超）　１・・・・
・・・・（２３） 尚特徴モードｎ１は検出された順番に１Ｊけて行けば良
い。そして関数Ｔｍは特徴モードｍと同一の特徴モード
または類似のモードが検出された回数または累イ責時間
とする。 万一特徴モードが所定数？越えた時は、Ｔ□が小さくて
、１番早く抽出したｔ特徴モードを他の最も接近してい
る４４１．−徴モードへ含める。 また同一のｔＰ！ｊ似モードと認識する際には、第１の
集中階間７Ｂ　Ｉ　Ｐやり、Ｄが一致しているが否がで
判定しても良く、捷だ当該の借集中度関数Ｖ　ｈ　Ｌ声
所定１直または所定レベル以下の時は粗の集中断関数Ｉ
Ｖ、とさては＄ｏｏと扱うこととし、例えば１ｖ１・〜
■〜ノ３まで全て一致しているがで判定しても良い（手
順Ｐ３７）。 以上により求めた複数の特徴モード抽出関数Ｐ　Ｓ　ｎ
を相互に比１咬し、新規の特徴モードの中でＭＡＸの１
岨または上位の複数組を選択し、新たなニレベーム−１
ｔｉｌＪ　Ｚｌｌ用特上−ドとして仮登録する（手順Ｐ
３９）。同この時、ｒめ設定されている特徴モードが無
い場合や少ない場合は多めに抽出するものとし７℃す、
常に制御用特徴モード？設シ、ビてきる最大数ケ抽出す
ることにし、より早い日数で特徴モードの設定が完了す
る様にする。同、仮登録する特徴モードの階床集中度レ
ベル関数ＶＶ（を民交通量しベルＩ＃、Ｉ数ＣＶ（ｔ）
などの相関数値ではなく、元の関数Ｖ（ｔ）とＣ（ｔ）
の１直？登録するものとする。これにょシリ後の識別が
正確となる。 以上により、そのエレベータ−昭有の交通′ｙｌ（５ｉ
Ｊνの中に存在していた交〕出の特徴の形、暢（モード
）そのもの？自動抽出できたが、本発明はこれにＩｊＲ
定されるものではなく、あらかじめ予４；１１される数
十個の特色モードを設定してす・き、以下に説明する方
法により、顕著にして多頻度に発するＪＶｋ徴モードを
選択してエレベータ−制菌に使用する特徴としてＪチ択
して設定する構成とすることもできる。 この様にして新たに自動抽出された仮登録された特徴モ
ードと、すでに登録されている７ｔ、ｌｉωモードの優
先＃葡求める特徴モード擾先関ｌ；′ｉｐ　Ｉ＋０１）
と、登録済特徴モードの登録特徴要素関数値のイト６正
による特徴モードの生成ケ行なうｔ′Ｆ８−徴モード生
成制御（手順Ｐ４０）について第６図をｍｍいて説明す
り。 尚、登録特徴モード要素関数には、すでに述べた検出し
た交通需要の特徴モード要素関数（：Ｖｍ。 Ｉ、、Ｖ、の他に、定期的に繰り返えす９素を学習する
ための周期関数ＴＰ□と、日別に定時に発生する要素を
学習するための時刻関数１”　Ｈ’に追加する。 まず、２ｎ１に手順１）　３３で作成したＮ１組の特徴
モードの要素関数の一つ一つについて下記の手順により
Ｎ１組の登録済特徴モード要素関数で表現される多次元
ベクトルｋ　ｙｉｓつ窒息Ｐｍのいずれに最も近いかを
学習する。 尚、各要素間のウエート付は定数に３〜に５によシ行；
２つ。 検出した交】ｊｂθ・む２ン、の（￥′ｆ徴モード要素
関数によるベクトルが作ゐｑ′点Ｐｎのベクトルｔｒｉ
　（２５）式で表わされる。 窒息Ｐ□も同様に記述でき、２点間のスカラー△ 量Ｐ□は（２６）式で求められる（手１１［ｉ’ｊ　Ｐ
　４１　）。同混雑集中幅はここでは原理の説明につき
第１の階のみ評価することとし、式を簡略ｒヒしで示し
ているが、実際には第２．第３の集

【円５）Ｎもウェイ
トケ軽くして評価に加えた方が良い。また、階床の拓号
差（差ｆＦｊ＝１．−Ｉ□）ケ求めても良いが一致した
時は゛０″不一致の時はｌ″４（・与える様に（２６）
式を変更しても良い。 （２６）式により最も近い窒息Ｐ、忙′ｒ、′ｒつ登録
済動機モード番号ｍを求め、これを最も近い登録済１丁
以上の手順ｆ　ｎ　＝　ｌからｎ＝Ｎ１について実行し
、次々と検出した交通需要の特徴要素Ｕ９１数と７」応
して記録する（手１１１ｉ’ｉｌ’　４２　）。 次に例えば登録済特徴モード（Ｐｌ）別に選択された回
数また時間の積′ｊ：１．（ｌＩｉケ求めこれｌ−録済
特徴モードの評価関数φ′１″１とする（手順１）４４
）。 これは発生頻度により評価したものであるが、交通需要
のベクトルの大きさの積の和とする方がさらに良い。 次に０徴モード抽出優先関羨９φＰ□を（２８）式よυ
全ての登録済特徴モードについて求める。 φＰｍ＝（１−に６ンφＰｍ　＋に６　ＸφＴ、、　　
　　・・−＝・（２８）この［直の最少のものまたは下
ｆσの複数個の特徴モードを除去する（手順Ｐ４５）。 従って、先に仮登録した特徴セードは大きな値を取れな
いので除去され易すい。 最終的に決定した登録済特徴モード１シＪ数Ｐゆ（貼数
λ１２）の各要素の関数の値の大きさケ（２８）式の指
数十渭により学習し、設定する（手順Ｐ３６）。 例えば交通量関数Ｃ□または交通量レベル関数ＣＶ　ｎ
、は今回の所定期間（１口重たは一週間）において抽出
された特徴モードＩｌｌ　Ｋ近い特徴モードの要素値か
、または特徴モードｍとして判定された交通需要の加重
平均より求めた要素の値と→録済特徴モードの要素値と
で（２８）式と同様の学習（長期の平滑処理）計ｎヶ行
ない文通ｈ１．要素の１１−１数値は生成を行なう、階
については第２、第３の階関数を過去のデータも含めて
発生頻度の人きいものから順に選択する。 また時間に関する関数Ｔ　’Ｊ）□とＴｌ（−も（２８
）式と同様指数平滑して求める（手１１１＋ｆ　Ｐ　４
７１゜尚周期は前回検出してからの次回咲出外での個別
の時間ｒ管理し、多頻度に発生する周期ケ杓数個につい
て学習することによシ、異なる２つの周期で繰り返され
る慣徴を学習することかで；）る。 また１日において多発する時刻ケ複数（１／＋Ｉ、Ｉ＋
？・１別に学習し、時刻関数ＴＨ□として記録すること
により、より正確な予測制傭ｊが可能となる。 以上により抽出され、要素の関数ケ学習しそして設定し
て出来あがった特で４モード（以下単に特徴と称す）ケ
もとに第４図の手順■〕５０による特徴別交通情報の記
録ゲ行ない、そのデータをもとに特徴モード別の１６嫡
制御パラメータの学習や実機がコンピューターの場合で
能力があれは実機で芥たけ、ユ［・ベーター寸たけビル
監視Ｊ４１コンピューターや中央保’−’＋’センター
の大型コンピューターによ２．シミスミ１／−シユンで
の最適ブロクラムの選択結果の記録などケ行う（手順Ｐ
６０）。 次に現状の交ス１（１需要の特徴モードを手１１ｉＩｙ
ｌ　Ｐ　３１とＰ　３２と［Ｙ１］様の方法で分析し、
手順１〕４１とＰ４２と同類の方法で特徴パター７認識
学１９を行う。 ただここで少しＮなる改善例について補促する。 すなわち前者の場合は時間要素ケ入れなかったが、実際
の運転においてに２エレベータ−制ｉｌｌ系、特に群管
利町ｊエレベータ−においては、制約アルゴリズムや１
トリ純パラメーターを切替えてから、実際に（幾能する
芥での制（Ｅｌ遅れはエレベータ−の−片時間が平１句
１２０秒であることより数分あると貯えられ、１０分た
てばおおむね安定すると旨う性質がある。 そこで、）、Ｊば７’　ｐ、ｇ　Ｉｌｌえ〒ｊ−る（２
６）式捷だな（２７）式πｉに時１ｉ４１的な連ミ、光
性γ評勧・すｊ素として加味−４−る（−とが好まし０
゜例えば（２’７　）ノ〜ｌ−Ｃら・い０％　ｐｉｔ　
ｌ’ａ選択ぴれ現ｒ′ｔ：、エレベータ−１ｔｊｌＪ　
１ｉｊｉｌ　してい’ｌ　Ｑ；１敵ｍ　Ｉ　のスカ△　
　　　　　　　△ ラー弓２ｋ　ｌ’　Ｌ　、　ｍのｊ、＋ｉ、だけ忙（１
）ｔ　、　７．　）　ｌ、６　とし、１系７．Ｑｋ６ケ
１よシ小さいｌｌｉケ取るものとすノＬ（。ｊｊｌ　　
そ゛の分だけ、Ｔｈ１１回〕璽択され現在のエレベータ
−ｆｉｉｌｌ　ｆ＋’ｌｌｌ川生′ｆシ用ニー１゛がｉ
ｉ、３１ｉ哉され易ずくできる。第２に、ｆｉｊ［」、
同時刻にル・乗り返えされる動機についても同（子の手
段紮構じ、翳めに険出しずこともイ］効である１、例え
は第１図の出動時のＱ　ｌ′こ平日なし毎日８時１５分
項に出コ１９υのピークが来ること’５’ｌ’ＩＪ徴の
一つＩＪｎ、として抽出、学習し、□□□゛〆Ｊｌｌ要
素１夕」数Ｔｌｊカとして０８，１５が記録されている
場合、例えば（２７）式の当直の特徴項だけ忙（２９）
式に切替えて酌ｒ；メ七−ド識別する（手段１’　７０
　＋ことによりｒＩｌめ・・・・・・・・（２つ） に過日まで（て学習した（手１ｉ’ｎ　Ｊ’　５０と１
）６υ）出勤データによる出動に適応した運転形態とで
きる。 ｋ７け例えば１５分とすると現時刻ｔが、過日筐でに′
＄習された予測時刻」を示ず要素関数１”　Ｈ、の値０
８，１５の示す時刻の±１５分内になると特△ 徴Ｐ（ｙ、　ｍの項の値がスカラー量Ｐｔｔ）、□より
小さくなり、時刻が一致すると１−に８の値だけ選択さ
れ易すくなる。 以上によるｌ（￥徴モード識別（手順Ｐ７０）により識
別された特徴モード金分析、学習された特徴Ｐ□とほぼ
近似（（２９１式や（２６）式や（２７）式で求められ
る飴が所定値より小さい）している場合は、その特徴Ｐ
。により求められている１ｔｊｉｌ　ｆｆ１（Ｉテーク
（手順１）５０とＰ２Ｏで作成したテーク）によりエレ
ベーターケ運転制０１］ｊする。 ビルのＩＪ　境やビル内のレイアウト変更によシ、交通
需要が急変した事などにより、上記した値が所定値ケ越
えた場合は、第１の特徴Ｐ。のみならず、比較的近い複
数の特徴を両紙し、これら特徴別に持つ制（財）テーク
を補間して使用したり、交通情報全接近度に応じたウエ
ート付で和奮収り、手１１ＩＦ６０に実行へ、求められ
たパラメータ等によりエレベータ−を制御する（手順Ｐ
７５）。 但し、当日だけの行事がある、１局合は、あらかじめ時
刻と行事の自答ケ階と制「１１１の種ｕｔ’ｌ示すスイ
ッチやＫＥＹボード等より入力しておき、その人力内容
全解析して何階と何１潜に対し、いかなる制御Ｉ　ｆ行
なうか（優先サービス２台割当、ドア開放タイム延長、
不停止、暗号登録γＩ”’Ｊ’ｌｋ判断ｊ７、所定時間
帯に入ったと判定すると手順Ｐ７５により求めた運転形
態や運転状況に優先して少なくとも一部を、行事予約し
た内存で運転ケ指令する（手１１１ｊＰ８０）。この様
な手順により、求めＩＩ〕れた′１・６に最〕ぷな１ｌ
ＩＩＩＩ′１ＩｉＩとなると予ｔ１１すされる一′ｔＥ
転方式（アルゴリズム）とその１ｉｒｌｌ　ＩＩ定数（
パラメータ）全使用してエレベータ−を運転ｆｌｉｌｌ
　Ｍｌｌする（　＋’　９　（１）。 また、ビルのレイアウト変更や、１ケ月間開（（Ｆする
展示会などにより交通需要の急変が予定されているスケ
シールｉ　Ｋ　Ｅ”Ｉ’ボード等により設定し、設定さ
れた内容ケ手１１ｎ　Ｐ　２０で説明したのと同様にし
て新しい特徴モードとして仮設定しておき、学１ｊ速度
が早まる様にする（手順Ｐ　９５　）。 以上によジ第４図に示した、本発り」の原理の手順を３
７ｉｊ解いただけたと考えるが以下、全体的な事に関す
る袖捉を行なう。 （１）手順Ｉ）　９５が終了したあと一般にはルートＰ
９５−２により特徴モードの設定へ戻るが、使い勝手や
モラルなど、エレベータ−の最適制酬１３ｃめぢす以外
の要因により適応学習制住ｊ全ソこ施できないビルにお
いてｔ、ｊルートｌ’　９５−１とすることも考えられ
、例えｒ、ｌ：　、スク゛ジル設定器により指示された
口、１のみルートＰ　９５−２へＭ　む様にする方法が
艮い。 さらに良い方法は、常にルートＰ９５〜２へｊ田ませる
が、手順Ｐ　４０や手順Ｐ６０におけるアクティブな動
作ケ制限し、手順Ｐ８０またはＰ２Ｏの装置勿インデリ
ジェント端末ｆヒし、Ｃ）（、’１’などへ字が結果ゲ
人間が判断しゃすい形状に表示し、エレベータ−管理者
が、学習した内容を確認または一部修正金加えて登録な
どの　　１アクテイブな学習制御ケ実行することでそ・
−・。 （２）第４図に示したのけ学習側ｒ＋＋ｖの手順でろり
′Ｊコ際の動作は、例えば、手順のＰ　３０　ＶＣ詮ま
ｔする交通需要の収集、検出と手ｊｌ！１ＩＰ７０の′
１゛、１１１“）〜１七−ド識別と、手順Ｐ７５と手＋
ｍ目）９０のエレベータ−運転１ｌｉｌｌ　（ＩＩは平
行して実行される。 特にエレベータ−の運転ｆｌｆｌｌ　ｆ＋１１１１”、
ｊ、−１１；：にハ′１δに即時に作動することが要求
され、当然他の手順とは平行して作！ＩＩυする様にノ
ステノ・紮（１“ｌ’ｉ成する必要がある。例えし１コ
ノヒ」、−ター１ｉｌ廁１ｊの、１人１合は手順ＪＪ４
０やＰ　６０や１）７５など、多大な処理ケ要するプロ
グラムは、手１１ｉ（ロ）９０のタスクより下位タスク
に割当てることにより、エレベータ−制餌ｊプロゲラＡ
　ｐ優先的にすに行（７、空いた時間に学習制餌］忙実
行する（１ｑ成とすることにより実現できる。 また他の方法としては学習ｆｌｉｌｌ　ｆＭＩ部ケ別の
コンビエータとして並行処理させることもできる。 次に本発明の原理全実施した場合の効」、勿第７叉、第
８図により説明する。 第７図ＶＪ、放送センターなど日中に見学者が多いピル
の場合の見学者だけ交通需要の変化曲イソ０３を図示し
ｆこ。事前にスケジュール予約がなかつｌヒ場合の学メ
？２１尚程を＠１日日間第２日間と第【］１ヨ目につい
て示し７ＣＴＩＲ己号ＰＩ、ｌｉｊ：見学者の特漱モー
ドについての時刻関数Ｔ　Ｊｆ　、の大きさを示し、初
日は零であル、しだいに広が９、それにクノシ、特徴識
別される時間帯Ｐ７が見学者の交通；昔に見合って、ヤ
く８出される。 １、リノ記号１’　Ｌ　Ｋは見学者の特徴モードケ抽出
し設定するための１．Ｊｆ敵・ｆｉ、素１月数の検出状
況忙示しプこ。 第８し１に兄学者ケ含めた場合の階の移動状況を示す。 すなわち、４階の上、下と、１１’ＫＦの下方向の降り
客が多いＩＪＥケ降かご人員比率曲線ｆ　［ＪＰＬｌ’
ｌ”＋　８とｆ　Ｉ−）Ｎ＋−１’Ｊ’＋　８が示して
おり、これに兄合う特徴要メξ１ゲＪ数が学習される。 でｔよ次にいよいよ本発明の第１の具体的実施例を詔９
図から第１１図の回路りｊと、第１２図と第１３図に示
す記録データとにより説明する。 エレベータ−運転１６１］（財）系１１０（手１ｉ１ｉ
　Ｐ　９０を実行）シ１ホール１１゛？び登りｉ４１１
０からニレベーク−駆動装置１１５により構成さ′ｌ］
て４．−リ、イーれ【り各ｆｌｉｌｌ　ｍｉｌブロック
回路１１１〜１１．７　？！民にミ現する装置＋’ｉ’
はそれぞれ公知の技＃で良く、（例えｔ＋：ｌ’、’　
ｒｒ、’ｔ’　ｌρ１″Ｉ８５１−５７０２７号にかど
内ｊｎ、：　ｊｊ４検出装置ｉ’ｉか１′つ＋１（・野
人り、（検出する装置が示しである。）　ｊｒ’ｆｆ来
と異なる点は、これら回路の情￥Ｎ　２きめ細かく、例
え＆ｌ’ドア開閉；１↑ｌｊ市装置１．　ｌ　４に含才
れる、開、閉釦や、光電装后、の動作１３号までケも本
発明に、しりゃ「た（・（−設けたλス通需−９ｖヶ険
出する１１文曲情報険検出路Ｊ、　３０へ入力されかつ
、学習されに結果としく最終的にフィードバックされて
くろエレベータ−運転ｔｔｆｌｌ同形態選択回路１７０
（手ハレロ）７５）〃旭らの１ｎ号により、開側１アル
ゴリズムや１ｌｔｌｌ　ｍｌｌ定数切切換る手［りン口
持つ点だけであろう 、第５し４に詳に１１１に示す交り１ｎ情報（灸出回１
烙１３０の（炙出した交通ニア６−シｌ）　１３０　ｒ
Ｊ、　”ｔフｉ’Ｑ、　’？ＬＳン１時侍モ〜ド識別回
路１５０　（ＩＣ６図に詳盟１を・示す）へ入力きれ、
識別された％徴に［らじ４．ｊ機料・情報学ｕＩＬ′ｌ
ｌ路１６０け特徴別にデータ忙記録する交ｊ山ｒな要記
録回路Ｄ　１６１　Ａ　、とサービス状況（ニレ稼動台
数、ホール呼び継続時間、戸開時間、館内騒音レベル胆
乗、いたずら、乗かご拒否、電源電圧、温度など）記録
回路Ｄ　１６１　ｒＪ　、と、検出された時刻や周期な
どの学習結果を記録する時間＠記録回路Ｊ）　１６１　
Ｃ、、とにより収集されたデータの累積と学）↓ｌ（手
順Ｐ　５０　）　？ｒ行う。その他の回路としては時刻
信号発生回路１４０があり各回路の動作側（ｉｌｌｌに
使用される。他にも手順Ｐ２０とＰ２ＯとＪ）９５の１
（］す御に関連する。予約・設定回路１９０があり、人
力された内容にＬＳじて、制御形態記録回路１９２と時
刻記録回路１９１と、制が１１目標登録回路１９３に必
要なデータが記録される。また、省エネ度指令回路１８
１や、サービス度指令回路１８２や　環境度指令回路１
８３とこれらへの入力手段となる入力装置１８４から構
成されろ目標値設定回路１８０があり、主として制（財
）形態選択回路１７０へ入力され、エレベータ−制御へ
反映される。 第１０図と第１１図により本発明と特に関連のある交通
需要の特徴抽出について説明する。 エレベータ−１Ｉｌｌ制御系１１０からの人力信月線１
．１１１〜］、　ｌ　ｌ　７によりニレ−く−クーの１
車転と交通需要に関するデータケ監祝し、回路１）　１
３１でデータ累才責する。 この時の開始時刻を回路１）　１３１　’ＩＩ’で記録
する。 この様な交通情報計測ケ回路１３１で実施し、１１９ｉ
定期間（数分）ごとに、回路１３３により現状レベルの
交通需、要ｒ計３′ｌする。ずなハち、回路１３１のデ
ーターケ回路１）１３１．ＴＫ記録されている１１゛ｆ
間と現在の時刻との麿ケ求めて得られるＨ１測継、＋１
・・１時間で割ることにより求められる。 この現状の値を数十分程度の時定数４持つ演η回路１３
４により、平滑し、現状時間帯の交通１１．１要として
信号線ＩＪ１３４により出力する。 この信号は主として、回路１５７による！侍徴、イづ識
（手順Ｐ７０）において、動機識別の安π比忙計るため
に使用する。 回路１３２はデータＤ１３１の大きさと時間継過により
動作する第１１図に示１″′９：通１１ケ波の要素値７
Ｊｉｉ算要求回路１５２の出力信号Ｄ１５２により作動
し、回路Ｄ１３１とＬ）　ｌ　３１　’Ｊ’の内外と現
在の時刻ケサンプリングホールドする。 そして、回路１）　１３１のデータはクリアされ、回路
Ｄ１３１Ｔへ現在の時刻ケ再セットし、次の変通需要の
検出（その他の情報サンプリングケ含む）のだめのデー
タ収集ケ実行する。 この様にして検出された交通需要勿含む信号Ｄ　１３２
にＬ第１０図の回路１５１〜１５６よシ成る交通需要の
特徴抽出（手順１？　３０　）　ｆ’ｊ１ｓへの入力ラ
ーーりとなるっ １ず回路１５１ば、新たな交通需要が検出される度に信
号１）　ｌ　５２より少し遅れて出力される信号］）１
５２−２により、交通需要の特徴要素の関数ケ演算し、
これケ回路１５３によシ記録する（手順１’３２．Ｐ３
３に相当）。 次に評価用関数ケ作るための交通量レペルゲ作る（手１
１ｔｉ’４　Ｐ　３５　）側脚と要素の太ささケ評価す
る関数ケ求める（手順Ｐ３６）制御ケ回路１５４により
実行される。この１１８す御は現状交通量（データ信号
Ｄ１３４）が低く、かつυＦ定間間、例乏ｔ＜１’　１
日が経過したかまたは数時間前以内の時に′、Ｌ−行さ
れる。尚この時、第２図に示した曲線（’２　’ａ、に
あｔつかしめ作り制６１＋　ｉ速くする目的より回１烙
１５９佑１、シけた。 ｆｉ’ｉ４Ｘ交通需要が検出されるｊ実に記ｒ１８回路
１５３にはＮｇ　１２図に示す様なデータが認録される
９″）なわちｎ番目の１回当りのＪ己録テ−タＪ）１５
３ｎ汀１３個から（イ・Ｖ成した楊合ケト′１示してお
り、こｉｌが、螢状またに機能的に嫂状ケ成す記ｆｊ゛
・回路により順次記録されて行く。 尚、原理の所で述べなかった乗層識別砦素１４’−１数
１゛１＼・ｊｌゎと”１．’　Ｍ　２　ｎについて袖捉
するっ同−交通量をでも、利用する客層や（）ヘ−世帯
によジ、その性質か変１ヒしてくる。 例えは、朝はあわただしく動くが、佼げゆったりとした
動作となり、ともすれば−ｊ：、’＋１ｉ’−＜　、・
ｌ’、　ｆｃエレベータ−に乗り＋′ｉ：ｉなったりす
る。この様子欠壕境関数ＴＭ＋、、とする。 また、子供が多くて平均体重が軽かったり、いたずら呼
びが多い車や、車イス呼びやＶｉＰ呼びなどの比率ケ客
層関数’ｒＭｚとして扱う。これらの乗客層識別関数も
エレベータ−制Ｅ＋へのストレスの一部となるので、こ
れらケ特徴要素として追加したものである。 以上の様に記録されたデータより特徴抽出ケ行ない（回
路１５５）、抽出＆学習された的徴モードは第１２図に
示す記録データＩ）１５ｆ５ｍｉｌに１）として、特徴
モードの数Ｍ　１ｆｌＩ１１（ここでは合ａ１゜１８）
のテーブルが、スケジュール設定による特徴モード記録
データＤ１５８と、抽出＆学習した特徴モード記録デー
タＤ　１５６とに区別されている。 そしてスケジュール設定やＣ，ＲＡｈ＝Ｉや月、　Ｕ　
Ｍによりイニシャルセットされたデータが格納されてお
り、これらの牛〒徴モードは自動学習による（自失？さ
せないものとする。 以上、第９図ケもとに本発明の一実施例を説明したが、
本発明はこれに限定されるものでなく、例えば第１１図
に示す回路１５１〜１５６と回路１５９によＶ）特徴モ
ードの設定と生成ヶ行なう部分ケエレベーター制Ｍｌｉ
装置と独λｆさぜ／ｂことができる。 例えばエレベータ−制向回路忙デ、イジタルコンピュー
タに、ｌ：り１１１１打１１ｊする装置の場合にＣよ、
上記した特徴モードの設定と生成ケ行なう部分を・別個
のデイジタルコンヒ”ユークにより処Ｊ里したりあるい
はビル管理コンピュータやエレベータ−監視室なトニ設
置ｌｌされた、コンビエ−りで処理料ω」ｊするｒ：Ｑ
成とすることもできる。 さらには特願昭５３−１４３５１３　にノ」テす可搬式
の工１ノベーター保幻′装置により、心火な肋間だけ、
この装置ｒ接続し、エレベータ−の交通需要の変化ケ捕
らえ、新しい特徴モードの設）」Ｚや、すでに登録され
ている１時機（コードの／：ｌＥ成ｒ行なうエレベータ
−市り併用特徴モード生成装置とすることもできる。 では以後の説明は並設エレベータ−の司ｉ転１ｌｉｌｌ
　Ｉｉ’ｌ１部と、交通需要の特徴モードに関連する制
御部と＊、Ｓ：ｊ々のマイクロコンピュータでｆｉｊｌ
Ｊ　御する構成とした場合ケ第１４１と」〜第５７図に
示す具体的一実施例により詳細に説明する。 な：Ｆ＞’　、％施例の説明は、甘ず、不発説を実現す
るハードソエア構成ケ述べ、次に′に体ノットウェア構
成と−ｔのｆｉ：ｌｌ仰漿念を述べ、最後に上記制ｒ卸
概念ｒ′μ現するンフトウエアケテーブル（１・ｖ成図
、フロー缶用いて１況明する。 第１４図は、本発明の一実施例の全体）・−トウエア（
１１４成である。 エレベータ−右■−管ｔｌｊ　ｉｔ川用１１装置互Ｍ　
Ａにｔ」２、前Ｈ己した並設エレベー　ター運転１ト１
］例？司るマイコンへ・１１と前記した交通Ｗ要の特徴
モード別に交通情報忙学、４１シ、学習したデータケも
とにト１４徴七−トごとにンミュレーション蛍司るマイ
コンＭｚｙｉ”ｈ’）、マイコンに４ｔ　とＭ２間は直
列１［ｆ！信プローにツサ８１）ＡＣ（後述）によ、す
、通信線Ｃ’ｔｖＪ　ｃを介してデータ通イ６される。 エレベータ−運転名ｉｌｌ　？卸ケ司るマイコンへ・ｈ
には、ホール呼び装置■Ｉ　Ｄからの呼び信号ＨＣｋ並
列入出力回＆’３　Ｐ　１　／’１　’ｇ介して接続さ
れ、ま１と、ドアの開閉や、かごの加減速指令等間々の
エレベーターケ制６１１する号機制御用マイコンＥ　Ｉ
　〜Ｅ、（ここで、エレベータ−はｎ号機あるものとす
る）とは、前記同様の直列〕１１１信プロセッサ５ｌ）
Ａ、〜５ｔ）Ａ。 と通信線ＣＭＩ−ＣＭｎを介して接４４６される。 一方、マイコンＭ２にハ、シミュレーションによる最適
運転制御プログラムならびにそのパラメータの決定に必
要なｈ′ｉ報介与えたり萌バ己した予約設定の入出力に
使用する端末装置Ｐ　Ｌ）からのイ、１号ＰＭが並列入
出力回路１）　Ｉ　Ａ　７ａ−介して入力される。 また、号（凌ル］］個１用マイコンＥ１〜トＬにＣ１１
、ｈ・１餌１に必要なかと呼ひ情報、エレベータ＝の各
ｆ・ｌ＋ｋ、全リミットスイッチや、リレー、応答ラン
プで構成する制御入出力素子Ｅ１０１〜Ｅ　１　（Ｊ　
、と、ＪＩ２Ｉ２出入出力回路１Ａと？信弓腓５１（）
１〜ＳＪＯ。 ？介して接続される。 第１４図ケ用いて本発明の詳細な説明勿する。 エレベータ−運転制［１用マイコンＭ１に幻１、呼び割
当てｒ主とした運転ｉｌ］制御プ制御プログラムレ内蔵
の運転制御プログラムは、各号機制御用マイコンＥＩ〜
■・：。とホール呼ひｆｌｃより、制御に必要な情報ｆ
、（＋４Ｖり込む、、すたこのｌ＋’７報の中で交通需
要の性徴モード別にｉＬｊ　；ＩＡ運帖プログラノ・勿
ンミュＬ／−ゾヨ／により求めるために必要な・ＩＨ報
忙１ｈ列通偽プロセッサＳｌ）、Ａｃ’に介して、シミ
ュレーション用マイコン〜１２に送信される。さらに、
前記運転制御プログラムに１、可変ｂ」能な運転１ｉｉ
１１　御’ラメータ忙用いて処理している。たとえは、
このノくラメータには、呼び割当ての評価１１Ｊ数にお
ける待時間と消費中、力の評１ｉ１１ｉ値の関係ケ示す
屯み係数や、ドアの開閉時間ケ決定する時間ｌ、ｉ′、
故、な１りひ（ｌ（−１呼び割当ての１１□ｌＩ　ＸＩ
論理すなわち、呼υ・割当ての〕゛ルゴリズｌ、ケ選択
する制御用パラメータ等がある。 これらの運転ｆ！；ｌｌ　（ｉ！ｊｌ　ハラメータは、
ノミュレーンヨン用マイコンへ・１２により、端末装置
１１　Ｄの信号Ｐ　Ｍと前記シミュレーション用データ
ケ用いて演算される。こＣ戸ｄ算は、周ｊＱｊ的、また
ばｌ［シい交通情報が収集されく）毎に４：１．）、　
：伏の交通需要の持つ特徴にＬちじてエレベータ−７１
）−管理に最適な運転制ｆａｌｌブｌ」グラムとそ゛の
ｉｆｆ’ｌ　ｆａｌｌパラメータケ出力する。 たとえは、端末装置Ｔ’ｌ）から待時間最小となるよう
に設定すると、そのニレ−ベーターの父】ｌｓｌ　？ｉ
シ璧の特徴を識別し、収集された父１１ｆ！１１〜報か
ら交通ＦＪ＋ｊ要？予側演算し、このテークによりシミ
コーレー／ヨ７１〜、待０時間が最小となる呼ひ割当て
アルコ゛リズムとその運転制御係数ケ演算し、これケ、
その時の交通需要状態における最ｊ１淘運転１ｔｔｌｌ
　０ｉ１１プログラムとパラメータとして記録する。し
たがって、本光明によりエレベータ−の！１工１肯理１
ｉ’ｌ　？ｌ１ｌｌば１１．’ｌ々刻ノ２と変化するビ
ルの環境状態にすみやかに対し巳、可能であ一す、エレ
ベーｊ−の群管理１’、ｌ　ｆｉヒ回りに大きくにイ有
する。 次に、各マイコンの具体的なノ・−ドウエア＋１・□）
ＩＪｙ。 缶示すが、これらのマイコンは第１５図〜ｉｉロア図に
示すように１”＋ｉ’ｉ　Ｍｉに（１り成できる。マイ
コンの中心であるＭ　Ｐ　Ｕ　（Ｍｉｃｒｏ　ｐｒｏｃ
ｅｓｓｉｎｇＬｌｎｉ　ｔｌは、８ピツト、１６ビツト
等が用いられ、竹に吟（幾ｆ！ｉｌｌ佃ｊ用マイコント
：ｌ−１・；。には祭り処理Ｉｉらカケ安しないことか
ら、８ピツトＭ　ＩＪｔＪが適当であるツ”方、工ｌ／
ベーター運転制側１用マイコンへＪ＋および７ミユレー
ンヨン用−マイコンヘ４２は核雑な／ｉｔＴ算ケ必要と
するため、演算能力のすぐれた１６ピツトＭＦ’［Ｊが
ｉＭ当である。８ピット系Ｍ　Ｐ　Ｕとして、日立製作
新製ＨＪ）４６８００１、インテル社製２８０８５、ザ
イログ社製Ｚ−８０等が応用可能である。一方、１６ピ
ツトへ４Ｐ［Ｊとして、日立製作新製１−１１）６８０
００、インテル社製１８０８６、ザイログ社製Ｚ−８０
００等が応用可能である。 さて、各マイコンには、第１５図〜第１７図に示すよう
にＭ　Ｐ　［Ｊのバス線Ｂ　ＴＪ　Ｓに制量プログラム
およびエレベータ−仕様等ケ格納する）（、Ｕ　Ｍ（＋
＋、ｅ；Ｉｄ　Ｑｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ　　）と、ｆｌ
ｊｌｌ　ｆｆＭｌテ−りやワークデータ等？格納するＨ
、　Ａ　Ｍ　（Ｈ，ａｎｄｏｍ　ＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏ
　ｒ　ｙ　）および、並列入出力回路Ｔ）　Ｉ　Ａ（１
’ｅｒｉｐｌ＋ｅｒａｌ　１ｎｔｅｒｆａｃｅ　Ａｄａ
ｐｔｅｒｌ、他のマイコンと直列通信ｒ行う専用プロセ
ッサ５ＤＡ（Ｓｅ　ｒ　Ｉ　ａｌ　Ｊ）ａ（ａ　Ａｄ　
ａｐ　ｔ　ｅ　ｒ　；例えば、日立製作新製１１Ｄ４３
３７０　）が接続される。 なお、各マイコンＭ＋　　、Ｍ２　、Ｅ＋　〜１シ、に
おい−Ｃ，］１．ＡＭ、　）（、ＣＩへ・１はその制御
］プログラムのサイズ等によシ、複数個の累子で４１゛
ｌ成される。 第１６［し］において、姑末装ｊｉｉ　ｐ　Ｊ＋リバー
　ド＆：Ｌ　’ｔ」九１貝昭５３−８２０４２　＞ｉ心
？の工ｌ／・＼−ターの試、１．ソＳガ１（帆装置に示
すハートと同）ｌボとすることができ５゜そして制伶］
ｊ卓よジーリ゛−ヒ゛ス目４つ”ｅ”＋’、、＋エイ・
１１駅や予約設定などを入力し、ｃ＋＋、’ｒに」、り
入力された内容ならＯ・に、それに関する４ｉ’１）Ｉ
ｔ　ｉ・づ・〈示される。扁形ＰＭば］〕ＩＩＡや前述
のＳＤＡによりデータ】１す１．１し７、入力された内
容は】ｔΔｆ＼・１に取り込まれる。 寸だ、次の設定や行事やスクジ・ニールやＱ′ｆＥａし
一ドなどの設定や取消し、変更ケ行なう７１め参；−ｊ
Ｔｔ料として現状の学習状況？ｒ　Ｃ１モ’ｌ’に表示
するだけでなく、レボー川・音出力するために、フリ７
ク’Ｊ　１＋ｉｉｉえるものとする。これはＣ几Ｔのハ
ードコピー用グラフィックプリンタ忙１更月」すること
もでき心０ 第１７図において、エレベー’）　−１ｉｌＪ　ｌｉ；
１１テータとしで、たとえはかご呼ひボタンＣ［（や、
４全リミットスイッチＳ〜■１、リレーの接点Ｓ　ＷＲ
ｙ２かご重量ＷＩｇ１１ｔが１”　１Δよ！７　ｉｔ、
　Ａ　Ｍに取り込まれる。 一方、Ｍ　Ｐ　Ｕよりび算されたテークＱτｉ：　Ｐ　
ｔ　Ａより、ＬＬ、老ランプＩ、ａｍｐやリレーＲ１ｙ
等の１０；］側１出力素子に出力される。 ここで、第１５ジ１〜第１７図に用いられたマイコン間
の直列通信用プロセッサ５１）Ａのノ・−ド（１４成し
、）、第１８図に示すように王として送信用バッファＴ
Ｘ＋、、受ｊｉｊ用バッファＩＬＸｎ、データのパラレ
ル／シリアル変侠を行うＩＪ／Ｓとその逆変換ケ行うＳ
／Ｐ、ならひＩ／ｃ−ｆ：れらのタイミング！ｊｒ制ｉ
ｌｌするコントローラＣＮ　’ｌ”によ！ｌｌ構成され
、５゜上６己送１．・１バツフア゛［”　Ｘ　ｎ　、受
信バッファ

【もＸ＋＋ｔユマイコンよυ目出にアクセス
可能でデータのＳ！ｔ　＠込み、ＢＪ′こみ出しかで＠
／）。−力、’ＩＤＡはコントローフｃ　Ｎ　Ｔ、１：
す、送１ぎバッファ゛Ｉ゛′曽の内容ケＰ／Ｓケ介して
、他のＳＤＡの受信バッファ１（、Ｘ　ｓに自動送（ｇ
する機能？有している。したがって、マイコンし↓送受
信処理は一切行う必要がないため、他の処理を専念でき
る。なお、この８１）Δに関する詳ａ：ｌｌｌな構成及
び動作説明は特開昭５６−３７９７２号および特開昭５
６−３７９７３号に開示されている。 仄に、本発明の一実施例であゐノットウェア］１・１成
ケ述べるが、１ずｔル６図によりノー７１−　ＩＩ）　
丁−アリ全体構成から説ゆｊする、 第１９１ｇｌに示すように、ノフトウエアｔ４［大別し
。 てエレベータ−の連転１１ｊｌ）　ｔｉ！’ＩｆンＬ”
ｔ　Ｊｉにう迎転系ノットウェアＳ）１とエレベータ−
１ｉｉｊｌ　（ｌ＋ｉ＋　Ｊｉ　Ｉ　４）σシｔニーｉ
・ノシ１１に交通情報ケ収集（７、ンミュレーゾ＝ｒ　
７手民、／、Ｃとによる学習ｆｔ１ＩＩ可ｊｌｃ行なう
学習光ソノ１ウェブ８１−２より成り、１川者は］第１
４　ｔｅｌのマイコノンへ１１．１：！ノ、後者６、マ
イコンパ・１２　より処！’ｉＩｑれ４）。 運転制御系ノットウェアＳ　Ｆｌ　ｉ弓、吋−ひの割筒
て処理や、エレベータ−の分敞悄限処Ｊ聰、士ニレ・−
ターの師管」里制１ｉ１４ｉ　％：ｉＩ’、ｊ　４並ｔ
’井こ（旨令しｊ９１１１ｉｉ１１する。ｌ！１ｓ転市
り悄１）フ“ログラムＳ　Ｆ’　１４よりＬ・兄、υ。 己のゾログラムの入力Ｉｎ報として、号！７ｙ、　ｉｉ
＋’ｌ　ｒ翅ゾログシノ、（第１４［凶マイコント局　
〜１・二。に円１文）／ノＳら込１，１さイしてさた、
ニレベーク−の位ｉｔα、方向、かこ１）ｒζノ・ｔの
エレベータ−制御データテーブル２１０、゛」り一ル呼
ヒテーブル２１９、エレベータ−の％”Ｊ１！−α二ζ
等のエレベータ−仕様テーブル２２５ならびに学Ｆ１制
σ＋ｉｌ系ノフトソエアＳＦ２でイ’ｓｎ　、ｒ’Ｌ　
Ｌ、出力された最適運転側（財）プログラムとそのパラ
メータ等ｒ人カデータとしている。 一方、ごに￥ｌ會Ｊ１］倒ｊ２′６ソフトウエアＳ　Ｊ
”　２　Ｖ）、、下言己の処１１１４プログラムより構
成される。 （１）交通情報収集プログラム２３０・・・・・・ボー
ル呼び、エレベータ−制萌＋テークテーブルの内容や各
かごへの各階床での乗降人数検出データなどケオンライ
ンで一定交通λ収集４Ｕにまたは一走周ルＪｆｕにサン
プリングし、各種の交ｉｔ旧′１′］報の学習トンミュ
レーンヨ／によるプログラムとその制御１パラメータの
演算のためのテータ葡収集するプログラムで、特に階別
開通、１１Ｎ要紫主に収集する。 （２１’Ｉ”ｊ　６”ｌモード識別プログラム２６０・
・・・・・１ずすでに第６図で原理ｒ説明した様にエレ
ベータ−の交Ｊｌη需要そのものがもつ顕著にして多頻
度に現われる特徴の学習忙行ないエレベータ−ｆｔｊｌ
ＪＩ’ｉｌｌ用！Ｆ、′ｆ依モードの設定と、生成ケ１
週間以上の長期的なスケールで実施する。 次に、（Ｉ）項により作成された交通１’ｉ’ｒ　’ｌ
’に収集デープル２３１の開通に要の’ｔｈ■））、素
蛍分析し、上ｉ＋、特徴モードのいずれに近いかを識別
し、！１４徴別に交通ＩＨ報乞・収集すめ。 （３）　　エレベータ−制御特鑓七−ド交通・１１１報
（学゛δ１１）テークσ＋ｔ　’ｂａ、プログラム２６
０・・・・・・交通情報収４１サブログラムより収集さ
れたオンラインのサンプリングデルタテーブルの内容と
ノｌ！＝去の同時間・１１）の上記デープルの内を−と
忙加味してニレ′、−タｍｉＪ曲ｊ用データ忙演算する
プログラムである。 （４）　　シミュレーションによる各）１４１ｊ指（ｇ
ｊ　ｕｊ　）ｊゾログラム２７１・・・・・・’Ｆ、Ｊ
鹸七−１゛力Ｉ］に学習したシεニレ−ジョン用チータ
テ−フル２６２とエレベータ−制御１矩数ブープル２２
５のテータ忙人カし、所定の板数のアルゴリズムパラメ
ータとその制卸定数パラメータ４７Ｊ　ｉ／ｃシεユレ
ーソヨンｒ人施して各種曲線などのシミュレータ結果４
デークチ−プル２７２へ出力する。各１」（１曲線テー
ブルとしてたとえは、平均待時間曲線テーブル、消費電
力曲線テーブル等がある。 （５）運転側０１１バフメータの演算プログラム２７３
・・・・・上記各（４（曲線などのテークテーブル２７
２と端末装置ＰＤから設定された目標値テーブル２８０
を入力して、ビルの環境粂件に適応したＱ！ｊｉ７１！
モード別パラメータ２７４勿ｆｌｉ徴七−ド別に事前に
演鏝４し記録しておく。 なお、最適運転制御指令パラメータ２７４には、７ｒｒ
徴モ一ド別又通情報学管プログラム２６０で演算された
交通ＩＨ報学ｄチータテープル２６２り一部も付加され
る。 （６）運転１ｌＩＩＪ　釧１　ハラメータの指令プログ
ラム２７５・・・・・・ます、９ヶ歌七−ドの発生予測
プログラム２７７へ現状の父１↓！１需要を交通情報収
集テーブル２３１と、特徴モード識別プログラム２５４
の出力する特徴モード信号と交通情報学習データチーフ
ル２６２の一部の過去の特徴モードの発生記録テークと
、端末装置１）　ｌ）がら設定されたスケジュールデー
タテーブル２９０の−ｆｌＢｉ入力し、現状ならびに近
い、招来の行倣モード勿予測する。 次に制御パラメータの作１ｔ’ｉｌプログラム２７５は
、予測された特倣七−ドにＪＪ４ずろ特徴別パラメータ
七交通情報学習テータ勿それぞれテーブル２７４とテー
ブル２６２よりス５＜択し、指令パラメータテーブル２
７６を作成する。このデータがエレベータ−運転ｉ１ｉ
！Ｉ飢矛へＳ　ＤΔケ介して送信され、上記したエレベ
ータ−１１ｉ１１飢］係数ｊ−プルの代って使用される
。 以上述べた学習系ソフトウェアＳ　Ｆ２は、実際の運転
結果を評価し、その結果でエレベータ−をいかに運転制
御するが全自動決定するため、グ、［Ｊｒｉヒ制商ｊの
１つと言える。 以上、マイクロコンビド−タＴ利用した本発す」の一実
施例のソフトウェア全体構成ケ説明したが、次に交通’
Ｆｈｆ要の特徴モード別にシミュレーションによる最適
運転制御ケするためのパラメータのυ（算方法について
説、明する。 （１）　　ホール呼び割当プロクラムのａｒｔ、　要最
近の呼び割当て方法として、個々のホール呼びのブービ
ス状況（待時間〕を監祝し、全体の呼ひのナービスも加
味して、発生したホール呼Ｑ（？ｆエレベーターに割当
てるホールＨ−ひ割当て方法が用いられている。この方
法では、呼ひ割当ての評価関数に待時１ｄＪが用いられ
ている。たとえは、発生したホール呼ひの前方階の割当
て広ポール呼びの最も長い待時間ｒ評価値（後述の（３
ｏ）式で与えられる）とする方法、前方の割当て済ポー
ル呼ひの待時間の２乗船第１４：評価値とする方法、発
生ポール呼びの待時間ｒ評価１直とする方法等が考案さ
れている。しかし、これらのａ・）巴価１１ｋには、エ
レベータ−相互間の位１−て関係が含まれていないため
、この４址では、一般的な父辿ＦＭ苅においてはダンゴ
運獣とな９、性能向上が期待できなくなる。 （２）　　ホール呼ひ、割当プログラムのｆｌｉｌｉ　
ｆｆ１４１パラメータそこで、ダンゴ運転ケ防止するた
め、停止呼ひｆｆ　ｆｉｌｌｉ関数の概念が提案されて
いる。（特開昭５２−４７２４９号、特開昭５２−１２
６９４５　号）すなわち、発生ホール呼び１１ｃ１の隣
近する階床がら着目エレベータ−ＥのＩｆす当て済ホー
ル呼びＨＣｉ−１やかご呼びＣ，Ｃｉ、ｃｃ　ｉ＋２’
、（考慮して停止呼Ｕ　’ｒｒ’Ｆ価関数”Ｊ”ｃ’７
得、この′［Ｃと前記侍１１ｇ３４１ｐｊの１ｉ−１’
価値とｒ加味した軒しい評価１ｓ’Ｊ数φとするもので
ある。これ４式で表わすため、待時間の評ｌ１ｌｌｌ噴
乞Ｔ、待時間評価唾Ｔと停止呼０・１．・１価値Ｔ　ｃ
との車与勿決める係数忙βとする。さらに、発生した５
１、−ル呼び）ｌｃｉの階床に関係なく、停止するポー
ル呼びｒ掲つエレベータ−笛継続して新たな呼びに応答
６仕る目的で待機状悪評（：ｌＩｉ埴Ｔ、　＋＋　’（
Ｉ：加味し、その重み係叡４αとするとき、まず待時間
評１’１ｌｌｉ　ｌ１１７１゛は Ｔ＋＝ＭＡＸ（’Ｌ’Ｓ＋に、ＴＳ：’・・、ＴＳｎ）
　　　・−−（３０）ＴＳ’；＝ｒ　ヒＴ８１に＋γ２
　・ＩＪＩ（＋　・ｉ’Ｗ１　　−−　（：３１）とな
る。ここでＴＳはに号機のかごがｉ階に到沼するまでの
到漸予６１１］時間で、ＴＷ（はｉ階のポール呼ひ継続
時同寸たはホール待客の待時間総和ｉげ間で、γ１　と
γ２はその東係数である。次にＨ・’ｆ　ｉ＋ｌｌ＋　
１夕１０φは φ七二Ｔ撃−Ｔ　ｃ　−１−’Ｉ”貞　　　　　　　・
・・・・・・・・（３２）１１　ｃ、Ｉ−ΣβＳ・・・
・・・・・・（３３）ＴＲ：α１尤　　　　　　　　　
　　・旧・団・（３４）となる。ここで、βは発生ホー
ル呼び隣接階の停止呼Ｏ・（サービスすめ呼び勿称す）
に対する重み係数でたとえば０〜４０となる。またＳは
、停止確率ケ示し、サービスすべき呼びがあれば１．０
となシ、予測呼びがあｆＬげ、通油な値（ＯくＳく１）
となる。第２０図では予測呼びケ無視した師？示してい
る。またＲは、エレベータ−が待機レベルヶ示し、割当
済ホール呼ひが無い状態の時にス関当なｌｉｔ：ｊ（０
；ｌし、ミ１）とな９、それ用の恵み係数αは例えば０
・−４０とｌ々。 （３２）式の計画関数Ｔｃ？用いることによって、発生
ポール０１′ひの隋接停止呼ひが考慮されエレベータ−
のダンゴ運転が防止される。 ’（＃’−１Ｍ２ｏ図の負荷集中運転制御ハラメータｅ
　＝２の場合の停止及び評価Ｉｉｋ　’Ｉ’　ｃは、発
生呼ひ階ｉの庁ｆ後２１１（な諏ケ考ｌ虹して、’Ｊ”
ｃ−Σβ５＝５Ｘ１．０＋１０ＸＯ＋３０Ｘ１．０＋１
ＯＸ１．０＋５ＸＯ＝４５　（秒）　　・・・（３５）
となる、したがって、待時間評価Ｔが各エレベータ−で
同一でろると仮定すると′Ｉ″Ｃの大きいエレベータ−
か最通と判断され、発生ホー７′岬ｆひｒ−亡のエレベ
ータ−に割当てることにな０゜１旦し、Ｔ　ｃの１直は
車み糸数βのへ４ＡＸ＋直の２倍」Ｓ越えない様に制限
ケ加え、偶発的に発生ずる極端な負イ：：；集中による
長持ホール呼びの発生を防市す炬これは特に、比較的交
通県が小の時ＩＮ］・１（１または！１ケ仏七−ドにお
いて嬬末装置ＦＸ　Ｐ　Ｄによ、９１０％やｚ。 係の省エネ指示ｒ人カされており、結果としてンコベレ
ーションパラメータｅとして６や７の１１］１で運転す
る場合に等に重要となる。 （３）　　ホール呼ひ割当プログラムのｉｌｉ’ｌ　ｒ
ｉ＋４１パラメータと省電力の１夕ｊ係 （３４）式の評価関数’Ｊ’　Ｒ’ｆ用いることにより
、固定号機のエレベータ−忙体止σぜることなく、ｔ−
ノ場、ソの場の状況に応じた。Ｈ，ｌ：’ｊ　フェン・
・−３１１／’Ｃよめサービス台数制限運駄ケ行うこと
ができ、長持発生率や平均待時間の上昇を・最少限要に
抑１１ｉｌＪ　した省工不運転側脚ができる。 なお待機レベルＲ１の貞は例えば下記の１１ｂ′々する
Ｑシーｊ−］ホール１ｌｌＪ′０−１ヶ以上・・・・・
・・・・Ｒ二〇ｏ　’、１４１当ホール呼０・無しで、
がご呼び有・・・・・・・・・Ｒ＝０．１ ０リ−−ビス呼ひ無し・・・・・・・・［ζ、＝０．３
以上ｏ１、’ｊ’６Ｍ状態　　　・・・・・・・・・・
・・ＩＬ　＝　ＩＪ、　５以上０省’ｆｉＬ力状ｙ、咀
（長期間イ、゛ｊ′俄セ（態）・・・・・・・・・１．
ｔ、　＝　１１ノＩ−って、第２０図の１号（幾のイ木
にサービス呼びｒ）！ｌ：ＬのＪ局舎はＩもの１直とし
て０．３〜１の１直をＩ収υ、２号機に１１７．　＝　
０となる。 さて、（３２）〜（３４）式において、待時間評価値Ｔ
と１ノブ・１呼ひ評１ｉ１１ｉ直Ｔｃｆｒ、らぴに待機
エレベータ−ｕ′ｌ′ｒ曲１直′１゛、との重み係数α
とβに着目すると、このαとβは、ダンゴ運転防止に３
゛ばも効果のある１１自がイｆ？、Ｅし、その時ビル全
体の待時間（平均待時１ａ１）は最小となり得る。 一万、上６己αとβ全人きくして行くと、停止呼ひ？多
く持つエレベータ−が優先的に選択される／こめ、−リ
ービス状態にあるエレベー　ターー＼負荷がシ（４中し
、平均待時１ｉ：ｉｊは上列して行くことがｌｉ　解で
きる。逆ＶＣぎえば、他のエレベータ−ば゛負倚が軽く
なるため、エレベータ−全体の１μ）・正回数（起ｊｌ
ｊ１１回数）が減少し、消費電力が小さくなっで行く。 （／１１　　シミュレーションのためのノミコーレーン
ヨノパラメータの導Å 以上の関係の一例乍第１表およびｉ−１’　２２図に示
す。これは、ビル階床１３階床、ニレ−く一ターｆ−１
数６台、エレベータ−４Ｗ　１５０　ｍ　／　ｍｍの、
４ｚ千′ｌでシミュレーションした例である。ここでは
、中み係数αとβの大きさケ示す負荷コｒ−中運転側脚
ノヨシメークと称シフ、係数αとβのｆｒｃｔτ示すノ
ミュレーンヨノパラメータＣ−７のクースのシミコ−レ
ーンヨン勿行っている。 第２２図に示すように、負荷集中運転ＩＩＩＩＪ１１１
４１用ンミュ７−ブヨ／パラメータｅ全変化させること
により、平均待時間曲線ｆ　Ｔと哨費市力曲線ｆ、が得
られる。これらの曲線より、平均待時間の最小点が存在
すること、またｅ蛍太きくしてイエくと消費電力は減少
し、それＱてつれで平均待時間が増加して行くことを容
易に理解できる。 （５）最適パラメータの梼：出方法 以」二のノミュＶ−ンヨンは各乗場からの行先階別の交
通量（以下行先開通１１１と略称３−る）がある時点の
ときの結果であったが、前記したようＶこ、行先交通量
は時々刻々と変化し−Ｃいる７／ことえば、□　平常時
の行先交通量と退勤時のそｎ７とは全くモードが異なる
。すなわら、・Ｆ常時ζ・：Ｊ、上昇、下降方向とも適
当に交通Ｉ１１があるか、退ｍｈ時でＣ」、（：降方向
の交通量がほとんどである。よ／（、ビルのデ丈ント等
が変更となると、従来の行先パター７と異なっていＡｏ
ｌ、７’ｊがって、各々の行うし交通量ＡおよびＢの交
通需要について１ｉｆＪ記と同様（（シミュレーション
すると、第２１図のような平均侍時間曲線ｆＴ＾＋ｆＴ
Ｂが求まる。これより、平均待時＋ｄｌの最小点は■、
（０点となシ、αは曲線ｆＴＡでｅ＾−：３．０、曲線
ｈＢでｅｎ＝２．０とな９、行先開通量毎に負荷集中運
転１ｂ１］御パラメータｅｉ変化させた方が、平均待時
間全短縮すうためには良策であることが理解できる。 （６）　　目標値に応じたパラメータのｊ９：出例次に
第２２図を用いて省エネルギ金側に挙げて、制でＩｌｌ
目標がある場合のパラメータの算出方法を説明する。尚
これは長時率低減や、サービス完了時間の最適化などの
目標が必る場付も同様に制御できる。 今、ノミュレ−７ヨ／により、平均待時間曲線ｆＴと、
消費電力曲線ｆＰが与えられたものとし、かつ、省エネ
ルギー（以ド省エネと称す）目標値Ｐｙが１０％と設定
されたものとする１省エネ目標値が０％でＣよ、負荷集
中運転制御パラメータｅは通常平均待時間ｊｆケ小点■
の点のｅ＋（−３，０３で運転されるため、消費′電力
は■魚で示される。 （−たがって、０点の消費′１（イカの１０％減の設定
では、曲靜ｆＰ上の０点・・り消ｋｌ’　ｌｔｊ力とな
る、〔２，・妄がって、そのときＤ頁荷果中）ｌ（（ｑ
＋、：’、　、同１１１Ｉｌベン７′−タｅはｅ２　（
＝４．ｓ）として求ｊる１、Ｊ″な＋）５１僧（Ｃ言え
ば、負荷す中１里１し姻１ｉ１Ｊ呻パラメータｅ疋４．
５に設定してｓ−けＭ；Ｉ’、　、　Ｊ、　０％の１−
ＪＴ−１，と”、１　／、、）上う１１川Ｈｉｌｌが町
ｊ止で、す５・、）こと金示している。なお・、第２２
図において、ｉエイ目標１直會大きく設定す−ると、平
均待時間がそれに伴い謂加するノλａｉ）、」二限待ｌ
ｌ：ｊ間Ｔ　＋、＋、ｔｒ　（たとえば３０イ少）で（
」（票１直（〆こ、則限范力１１λ−るＣとも肝要で・
ちる。とのグＣめ第１，１・こ、倉パい−（−パラメー
タｃ　＝＝　６に１．ｌ・いて：３０秒化越、ス・−た
／ζ＃：）　ｅ　＝　６を越えるシミコーＬ／−７ヨ／
に実ｒ了し、１′□い／ζめ、パラメータｅ　＝　７の
評価指標が不可となっている。 以上述べたように、本発明υ（ｒ、ｉ、　ノミーｉ−レ
ー／ヨンにより、平均待時間や消費１１１〕力守の各４
・ｌｉ　ｌｌｌｌｌ資金演算いる７こｚＯ１目ｊ３ｊｌ
ｉ　、、、′Ｊがｌｉえつれると、最適ノ【負荷集中運
転制ｉ＋ｔ４１用ノミュＩ／−ノヨンパラメータｅの値
が決まり、、その侠アｆ−で、おる１１．分集中）′！
Ｉ！転制御パラメータα、βが容易にイ、ノられること
が理解される次ろう。 （７）／ミュンー／ヨ／パラメータの学習また、ノミュ
レー／ヨ／パラメータの導入により、多数の要素から成
るパラメータを個々に変化させた」場合のノミュレー／
ヨ：／　ＣＡ　Ｓ　Ｅ　Ｏ回ｅＫ対し、極めて少ない回
数ですり利点がある。 尚、これらパラメータの一例ケ第１表に示しているが、
これらの値はンミュレ！７ヨンプログラム２７】の１７
−クテーブルの一部に仕様テーブルとして持っている。 また、エレベータ市！Ｉ　ｔｉｌスペック２２５に例え
ばシミュレー／ヨ／パラメータｅ−２を構成する要素と
なっているパラメータαとβは最低限必要であり、稼動
開始時はこの値でニレ−ベーターを運１云□市ＩＪｊ卸
する。 ぞしで、この納本スペックｋｓ　ＤＡｋ介して学習系マ
イコンＭ２へ取シ込み、第１表ならびに第２２図に示す
値企まず計算にょシ算出し、以後は運転制御パラメータ
を学習するためのシミュレー／ヨ４ｒ後、このノミュレ
ーノヨ／バラメ−［１を構成する要素パラメータの学・
ｄ用ノミュレーションを行なうつ （８）ｄａのアルゴリズム選択パジメータの導入以上、
あ’：ｓ−：ｆ：のアルゴリズム・ｒ持つ工ｌノ＜−タ
ー運転制御プログラムにおける制御）１ｊパフメータの
生成方法を説明したが、次（ｌこ異ｌよるアルゴリズム
を１寺つエレベータ−運１１云市１１ｆ叶ブ１１グラノ
・とそれに使用するｒｔｉｌ制御定数との両方のバフノ
ー１夕の生成方法全説明するっ 今までの説明により、行先階交、１１１１　、ｆ４：毎
に利「Ｉ疋数パラメータ？その目的に応じた学習に、ｉ
　１．ｌ変化さ沈た方が平均待時間の短縮などの目的を
達成Ｊ−るには良策で、らることを示した。 このことは、例えば呼び割当での評価関数の）′ルゴリ
ズムにも関連してくる。ずなわら、（３２）式の評価式
の待時間の評価アルゴリズムにλつ又も、平均待時間曲
線などのｔｌｉｌｌ　１ｉｌｌ目標とする指標を示す曲
線が異なってくるっしたがって、一般に平均待時間短縮
や省エネ率の向上、長持発生率の低減などの目的達成の
ためには、特徴モード別ま７ｂは時間帯別に収集した交
通情報かり学がして得しれる行先交通量（本実施例では
、各階別乗降別交通量により近似している）に対し、最
も適当なアルゴリズムパラメータと制御係数ハラメータ
が存在し得る。Ｊ 例えば（３２）式に示す停市呼び評価値の大きさを決め
る重み係数β全交通需媛のモードによってはＵ　ｉ）方
向とｌ）Ｎ方向とで別々の値を定めることが有効で・ｂ
る。特に、上昇方向と下降方が例えば２：１の割合であ
る時に有効果である。 また、ナービス階床孜の多いエノベーターにおいて比較
的菌数な、動台は、プルビス完Ｔ時間全基本どして待時
間評価時間の評価値Ｔを算出した方が、利用客から好感
を持た扛る。特に端末装置ＰＤから環境度指令として乗
り合せ制限指令が人力されてい６時でかつ比較的父辿量
の少ない時にノミュレートするアルゴリズムであシ、そ
の１祭にｒＪ：第１表に示す負荷東中運転７１制御パラ
メータｅに代って、（３６）式で求めるザービス完了時
間ＴＡｓＴ金構成する各項の重み係数１３とγ４など金
パラメータの要素としたシミュレーションパラメータ・
９による／ミュンー′ノヨ／により、第２２図の曲線ｆ
Ｔとｆ、の他にサービス完ｒ時“１１１１１線全１乍Ｊ
戊する。 （９Ｊ　　”ｊ−ビス完”Ｊ’　時ＩＴｈ’５　ＶＣヨ
る侍１１ｒ）　ｊｉ４１評１１ｉＩｉアルｊ”）ズム ザービス完了時間は ＴＡＳＴｋｌ−γ３　・ＴＨ＋＋γ４　・Ｔ　Ｃ＋−（
３６）となり、ホールでの待時間ＴＨと乗力１ごｒ１存
ＩＨ］　’］、”　Ｃは一実施例としてＦ記により算出
する。 ■　ＣＡＳＥＩ　、　　ｉ階の乗り場のホール呼びＨＣ
Ｃ１０るサービス完ｆ時間の算出は（３７）〜（３８）
テ（による。 Ｔ　ＨＩ＝　Ｔ　Ｓ　＋　　　　　　　　・・・・・（
３７）尚　′ｒ　ｓ　’＋は（３１）で算出する。 ＴＣｋＩ−γ５・ＴＣ８＋　　　　　　・・・・・（３
８）ＴＣ８＋　：　ｉ階床から１階４ニール呼びの方ｔ
ｉｌｊ性と同一の進行方向へ停止［確率の 犬なろ階床−または端階床に力・ご呼 びが出来るものと仮定して算出コ る乗かご予測時間。 ここでγ５は端階の手前の階のかご呼び７′Ｊ：できる
確率係数で、この値は／ミコーレー／ヨ７した結果とし
て求める従、）１ノぐラメータとする。 ■　ＣＡＳＥ２　、ｒ階・＼のかと呼びに対するナーピ
ス完ｒ時間の算出は（３９）と（４０）式による。 ＴＨ自＝γ６・ＴＳ　＋　ｎ　　　　　　・・・・・・
（３９）ＴＳ：ｉ階のかご呼びが出来た直前にサービス
した１）（階の（３１）式で算出する待時間ｒｒ月凸曲
関数Ｓ＋の値。 Ｔ　Ｃｒ　−１，’　Ｓ　＋−１−γ７・ｉ’　ＣＷ　
１　　　　・・・・・（４０）ＴＳ’：：に号機が１階
のかと呼びに到着するｔ副時間で（，３１１式の１゛８
Ｉと同一のチーグル金１吏用する１゜ １’ｃＷ〒：このリーービス完ｒ時間Ｖ（よる評価を実
施するために付に追加を要す ０デープルで、各号機別（・こ１階か ご呼びがｌさ７１．てかし、サービ スされるまでの経続時間全計測す め。向（３Ｂ）式（ｒ）　Ｔ　ＣＳ　＋とじて、上述の
方法に代って、このｒＣＷ　＋ の値を統計処理により平均的な値 全学習して作ゐこともでさ００ （３６）式によるサービス完ｒ時間Ｉｌｌ＾Ｓ　Ｔ　ｋ
　ｒ’ｊｊ当ようとするホール呼びよりｒｉｉＪ方に９
（＾−Ｃの−４」１斉力＼ど呼びと、割当済ホール呼び
（・こ一ついて（貞−シマ、し、１１３太値全選択し、
その号機の待時１１）１評１１１ｆｉ　Ｉｌ’４ｊと−
ｊ−る。 すなわら（３２）式の評価値′１゛１はＴ　Ｉ　＝ＭＡ
Ｘ　（ＴＡＳ　Ｔｌ　　ｌ　ＴＡ　８　Ｔ２１−ＴＡｓ
Ｔ？）　　−（４１）となる。ここ−乙ｎは１（号機が
持−）１１砦より１）ＩＪノ５に位置するす゛−ビス呼
び数での句。 ｏＯ）　　アルゴリズム決定ノくラメータの算出サービ
ス完了時間を用して評価関数φを・７１＜める場合に上
記した係数ノくシメークｒを全て１の１１ｔｉとしく３
２）〜（３４）紮その土土使用すること力玉”′Ｃきる
。 ただパラメータＣを算出する際Ｖこ　ｖＩｆ、　Ｊり？
寺１１ηＩＨｊ　１１１１線Ｖこ代つてナービス完了時
間曲ＫＪｆｉ　’ｔｃ作成（７、こね。 によりｉｊＪ　’Ａ己（７）項によめこともできろうし
かし一般ｖＣ（ｌｉサービス完了時間ケ市装イ１−ろと
平均待時間が長くなるＩ頃回かわる（１）Ｃ１（３も）
の１３　とγ４の比率ヲー／ミュＶ−’／ヨ／ノ々ラメ
ータγとして、上記した３種の曲想を７ミユレー・／ヨ
／により作成し、その交通需要に応じた最適なアルゴリ
ズムと、その係数パラメータを算出する。 γ６４−γ７．：＝ｌ、　　γ５−γ３とＪ−，６とン
εニレー／ヨノパラメータγはＯ（ホール待時間による
評価）からγ−１（リーービス完ｒ時間による評価）マ
チ７ζノ−レー／ヨ／すにとにょシ２つのＪｌつたアル
ゴリズムの中間的な機能により運転した場合金ノミュン
ーノヨンできる。このシミュレーション結果会第２３図
（ａ）に示す。さらに、外部設定器である端末装置ＰＤ
かし、各階の利用４全て全重要客（ＶｉＰ）と考えるホ
ーチル等においで？）階からの乗り客の乗り甘（）せを
制限する指令が入力された場合に１よ、上記し／・ニシ
ミュレー／ヨンパラメータγは０から１以上の値、例え
ば６までンミュレーノヨンする。尚この時パラメータｅ
は又通者要）３としで、すでに演算者のｅＢ−２を使用
する。 そして第２２図のＩｉ　ｔ＆電力曲線ｆＰに代って第２
３図（ｂ）に示ｔ１子１こ目的階へ直しない乗り合せ確
率曲線ｆｓを作成し直行率として指古び（）たり・３、
例えば６０％を（両足するシミ、：Ｌ　Ｈｉ　−、−，
７ヨ７・パラメータ２’　Ｒを求め、その１直からｒｌ
ｉｌｊ（ｎ１月糸数パノノータγ３〜γ７を算出する１
、 以−にに」：り目的に応じた最ｊ、ｊＦｊｌ　、ｌ、’
ｌ惚１１鵡ｕｌＪ　ｆａｌｌ　を行うだめのパラメータ
の演算方法Ｊ（Ｃ−）いて１況明Ｌ　７”−、＋次に、
マイクＵｊノこ°１−１タヲ使用し／こ−、（施例によ
る北１４転由り仰系”マイニア）へ４１ＶＪ貨けた戸−
フ゛ル’ｌ　ｔｌ成金第２４図により説明する。。 大別して、エレベータ−１ｒｌＪ　＋＋：す１−グル２
１０、ホール呼びアープルＳ１・１２、工しノベーター
ｉ！ｉ制御係数チーグル２２５のグロックで’ｊｒ’ｊ
Ｊ戊（２ゴ丁、いζ、。 各）゛Ｉｊツク内のチーグルについては、Ｆｉｔ己ぐて
、Ｉ／１艮べる運転開側１プ「１グラム２２０う・説明
１−るど式、その４ｌｊＳ度述べる。 最・Ｕに運転市ＩＪ釧ｊ系のプログラムを・説明丈る２
ノよ、げ、以ドに１況明するプログツノ・５１．プ・７
グラムを複数のタスクに分割し、効率、ｌ：い、ｌ１ｌ
ｊ　１ｄｌｌ　？？行うノスデム７”　ダラム、、ｆ７
．ｚわ＋、、オベンーノーインクノステム（Ｏ８）のも
とに管理されるものとするっしたがって、プログラムの
起動はノステムタイマーからのノ起動や他のプログラム
からの起動が自由にできる。 式て、第２５図から第２９図に運転系マ・イコンＭ１の
プログラムのフローチャー１・合示ず。なお、運転制御
プログラムの中で特に爪要なエレベータ−到着予測時間
テーブルの演算プログラム呼び割当てプログラムなど全
重点に説明する。 第２５図はマイコ’／Ｍ　１が起動された時に起動され
るノステムプログラム５Ｆｌｈのフローで比・絞的１′
：′位にう／りさ扛るタスクのプログラムである。 プログラム５ＦＩＡｖよマイコンＭ１の起動また１１７
４３７Ｍ２がイニノヤライグ処理に完’Ｔした時に起動
され、まＪ”、エレベータ−制御仕様テーブル２２５　
ｆ　Ｓ　１］Ａｃ　全弁して学習系マイコンＭ２へ１４
信する（スンノプ２２ｋｌ）。これによりノミュレーゾ
ヨンプログラム２７１の中で使用スルエレベータ−と等
価なノミュノートプログラム全運転系と同一のスペック
として稼動開始できる。 次に、停電や保守Ｑこよる復電１、テに（、［、Ｊ−Ｃ
Ｉこ学−ｄ済のエレベータ−ｎｉｌＪ御仕様による４転
を１’）会する／こめｅ（、学習系マイコ７Ｍ２ｙｊ・
；りすでに学、（ンしたパン、メータなどのデータが５
ｌ）Ａｃ全斤し一シュ１（伝来へ入力σれでいるかを判
冗（スへメソ２２八２）し、稼動開始（つために学・Ｊ
データが無い揚台ｖ、１、ステップ２２Ａ５−＼進み、
■（、すＭや不ｔ−ｔ＋発生［もＡＭに格納さ（してい
るエレベータ−４１ｉｌ廁１１仕様゛Ｉ−ゾル２２５の
データ金もとンこ運転’ｔｌｒｌＪイ卸〕°ＩＪグノノ
・２２０が使用する各種アルゴリズム設＞ｊｌ　＆　Ｊ
バ択用データと１ｂ１」（財）係数を格納する運転バノ
ノーノブーノ゛ル２２５Ｂ（ｉｌ−作成する。 もし、停電か１りの俊１１で・わ扛ばス−）−ノゾ２２
Ａ４・＼進み、停電前、ため１Ｍ電電後学、：ＨＲ，４
，、、マイコンからＳ　Ｄ　Ａ　ｃを介して入力さ１１
−１＜。ツー−りをもとに第２の運転パラ、ノータケ−
グル２２５１３−＼、＋＃１．１ｉＪＪな埴をセットす
る。 次に、ステップ２２Ａ６へ進みＭ述した交通情報の収集
、など尼行なうために、エンベ−クー刊１ｉ１Ｈ卸デー
タテーブル２１０の値を、Ｓ　Ｄ　Ａ　ｃを介して、学
習系マイコ／へ出力するためＳ　Ｄ　Ａ　ｃの送１ｆ７
ＣノファＴ　Ｘ　Ｂへ１５バイトのデータと、送１ｄデ
ークのブロックを識別するＮｏ乞・１・くイト格納する
。 これを毎回か続けて、必要なデータを迷信する。 次に、ステソゲ２２Ａ７により、ホール呼びＦＩＣの１
１″ｆ報をＰＩＡを介して取シ込みホール呼びチーグル
２１９ヘホール呼びの登録済ｊ−夕と照仕し、１１硯ホ
ール呼びの登録がちつグこかを判定する。 新規ホール呼び発生と判定した場合のみホール呼び割当
プログラムのタスクを起動する（ステップ２２Ａ８）。 そし−Ｃ最後にステソゲ２２Ａ９で学習系マイコンが新
しい学習データτ送信してさたか全判定し、Ｙ　Ｅ　Ｓ
の嚇ばのみステソゲ２２Ａ４−＼仏みてのデータイを取
り込む、。 この様Ｖこ構成す、ｂことにより、４習された重要デー
タは運・紙糸と、学ｄ系の両方に記録しておくことがで
きるので１８顆性ケ商〈できる。 尚この、ヒめには学習系マイコンから４１り込んだ学習
データ２ｚｃＪ、ｉバッテリー等でｐ、＜　ｉｉｉ、バ
ックアップ全はどこしグこＣＭＯ８，ＲＡ八・１などＶ
こよる不づ軍発生ｊ（、Ａ　Ｍに格納しであ゛ぐ。ま／
こ、データの確認のためにパリチービット金持／°こぜ
るかまたｅよリームデータを持し、こ）ｔら余剰データ
のチェックにより、学習データの有効性を判２ｉす句１
、第２６図は待時間評画値濱５１の基（σＩ！データと
なるべきエレベータ〜の任意の階までの到イ′ｉ−予６
１す時間を演ｎ−ｒるフローチャートでＡりゐ。このゾ
「１グラム５Ｆ２ＢＪ１、例えば、１抄１σにＯ８かし
周期起動さノシ、エレベータ−の現在位〆１より１ｒ：
意の階１での到着予測時１６１を全階床、全エレベータ
−１全方向について演算す６゜ 第２６図に２いてステップＥ　１０　ｖ、Ｊｌ、エンベ
−クーの方向のループ回数でりり、ステソゲ」シ２０は
、エンベ−タ一台数のループ回数であり、ステップＥ２
０２よびＥ１２０は、すべてのエレベータ一台数につい
て・レーグ処理することを示す。ステップＥ３０では、
階床をエレベータ位１１″、に設定する。次にステツノ
“Ｅ４０で（ｌよ、〕＝り用の時間ＶンスタＴＷＫに初
期１ｌＩＩｆｃセソｒする。この初期値としこは、ドア
の開閉状態よりめと何秒で出発できるかの時間やエレベ
ータ−休止時等におけるノじ動までの所要時間が考えら
れめ。次に、エレベータ−の進行方向へ階床忙１つ進め
（ステップＥ　−＞　ｏ　）、］二記設定階床ならびに
方向が計算を開始（１，たエレベータ−位（直と同一に
なったかどうか全判定する（ステップＥ６０）っもし、
同一となれば、１台のエレベータ−の到着予測時、Ｅｉ
ｊテーブルが演算できたことになり、ステソゲＥ１２０
へ飛び他のエレベータ−について同様の処理を繰り返−
Ｊ−、一方、ステソゲＥ６０において、”　Ｎ　Ｏ”で
・わノＬば、時間ノジスタＴＷＫに１階床走行時間１’
ｒ’に加算する（ステソゲＵ！Ｊｇｏ）。セして、この
時間レジスタ１’ＷＫ金到着時間チーグルにセットする
（ステップＥ８０）。次（′こ、かご呼びあるいｔよ、
割当てホール呼び、すなわら、着目エレベータ−がチー
ビスすべき呼びがあるかどうがを判定し、もし必れば、
エレベータ−が停止するため、１回停止時間Ｔ　ｓ　ｆ
とドアの開、閉と乗降に要するドアタイム子側ドアタイ
ムデープ、Ｑ２２５１３５の１階（方向別）の予■）ｊ
ドアタイムＤ　ｉ’　１％’加尊しで時間テーブルＴＷ
Ｋを更新すめ。尚、この方法は学習によるドアタイムＩ
同ｌｌ１ＩＩバジメータとし１回標準停止時間Ｔ　ｓ　
ｔ　ｚ　　Ｓ二乗界したｌｌｉ’１′全ｔｌ、’７１Ｓ
Ｊ　：ｊ−−−プルＴに加算するものとしでも良い（ス
テップＥ１００）。次にステップＥ　５０−＼飛び、ず
べての階床、方向について、ニレ′＼−クーがサービス
する順番と同様の順番により、Ｊ二ｎ己処用１を繰り返
ゴ、一方、ステップＪう９０において、“”　Ｎ　Ｃ）
　”でわれ−′、停止確率７゛−プルの１階（方向別）
の停止確率ＰＳｌと予測ドアタイツ・と１回停止１１、
）間Ｔｓｆとよυ時ｊ［ｕレジスノ’ｌ”　Ｗ　ＫＯ時
＋８］４更新する。尚、この方法は、停止確率とドアタ
イト制御パラノーク全乗ｙ（、した直に１回イユ１′ｉ
準停止時間′１゛ｓを乗算した値ケ時間しジスク′ｒ　
Ｗ　Ｋ　ｖｃ　７Ｊ１１　！ｉ’ｒすることにすること
もでさる（ステソゲＥＩＩＯ）。次にステップＥ５０へ
飛び、すべての階床、方向について、上記処理全順次繰
シ返す。／、Ｉ：　、ｉ−、ステップＥ７０とステソゲ
ＥＬＯＱ、Ｒ・よびノテノプＥｌｌｏにＰける１　１′
４を未走行時間Ｔ、と１回停止時間Ｔ　ｓ　ｔ　ｆ’よ
、学習系のソフトウェアより最適運転側ｆｉ［（ｌハラ
メータの１つとして与えられ予測ドアタイムＪＪ′ｒ＋
および停止確率Ｐ　Ｓ　＋はノミュレー／ヨンの実行状
況全計測し、統計処理により求められる。同予測ドアタ
イムおよび停止確率の作り方ｖＣ′□）いては、第４８
図と第４６図で後述する。 また、本プログラム実行終時に艮侍古割当の目的よりホ
ール呼び割当プログラムケ起ｍｂ−する（ステツゾ■コ
１３０）。 尚、予測ドアタイムデーグル２２５Ｂ５の役割はこれだ
けでなく、実際の各エレベータ−の運転’＋ｔｉｌＪ　
ｉｎｎ金決めるドア開放タイムにも使用される。すな４
’）ち、各エンベ−ターの自動扉閉許町信号を運転系マ
イコンから出力Ｊ”るもととする。他の方法としてｌよ
このデープル２２５Ｂ５の１直を８１）Ａ。 全弁して各号機’＋ｔｉｌｌ　ｆ叶マイコンＥ。へ送１
汀しで、各ニレ〈−ターのドア開放時限（自動扉開ｊｙ
ウッドタイマの仕様として予測ドアタイムを防用）を決
めろ構成とすることもできる。 第２７図は、満員予測プログラムのフＩｌ　−−−ｊ−
ヤードである。まず、このブ「１グラＪ′−の起動に−
Ｌ）　ｔ／）で説明する。この渦員予１１１１ｊプ「Ｊ
グラトのｌ、Ｊ４　＋ｊｊυ（」１、次に述べゐホール
呼び割尚グＣ？グ二ノムＳ　ト’　Ｉ　Ｊ）　、’−同
一タスクとし、この直前（′こ起動Ｊへ）。すなわち、
満員予６１リプログラムの起動が＋’ｉ−：ｃわノした
後（Ｃ・Ｉ＋−ル呼び割当てタスク金起動する様Ｖこし
　１１．’！間的なずれによる誤差を小びくする。 さて、満員予ａｌｌプログラムＱ）１１〜チー＼・川・
においで、まず、ステソゲｏ１ｏ−ｔ’」−ノく一夕利
（の初期設尼を行・り９゜ここではＫ　−＝　１とした
、次ｌこ、エレベータ−１（のかご内入叔を１・゛にと
しくステップＧ２０）、発生ホール呼び階を１とする（
ステソゲＧ３０）。そして、１１≠（ｌこホール呼びが
有るか判定する（ステソゲＧ４０）。もしなければ、１
階にかご呼びがイｊるか判圧しくステップＧ５０）、ｉ
階にかご呼びが有れＦＪ′、かご内入数１！′Ｋから満
員予測テーブル２２５１３３の１１翁（方向別）のかと
呼び満員予測値ＰＣＩ全減詩、シ（スカップＧ６０）、
ステソゲＣ１００の１４１床１ケ進行方向へ１つ進める
。ステップ０５０のＩｌ４にかど叶０がなけれｖＪ１ス
テノグＧ１００へ飛フ。ステソゲ（Ｊ４０の１階にホー
ル呼びが有れば、１階にかご呼０・が竹るか判戻しくス
テップＧ７０）、もしあれば、かご内入Ｉ１．　Ｆ　＋
ｃに満員予測ブー−プル２２５　Ｂ　２のｉ階（方向別
）のホール呼び満員予測値ｐ　ｈ　、を加算し、さらに
上記かと呼び満員予測１直Ｐ　’；　：金減詩、シ（ス
テソゲＧ３０）、ステップ０１００へ飛ぶ、ステップ（
）７０で１階にかご呼びが無ければ、かご内入数ＦＫに
ホール呼び満員を測１１葭Ｐ１】１を加５９：　Ｌ、　
（ステソゲ０９０）、スカップＧ　１００−Ｃｉ階床を
１つ進める。次に、１階が最上階またｔま最「階か判定
しくステップＧ１１０）、”　Ｎ　Ｏ”で、られはステ
ソゲ０４０・＼飛Ｕ・、“’　Ｙ　Ｅ　Ｓ　”で、ろれ
ばかご内入数ＰＫの１直は、学Ｈ系マイコンが学習した
満員荷重パラメータ以内か判定する（ステップＧ　１２
０　）。以内で沈けれｔ・工、エンベ−ターＫをチービ
ス不町としくステソゲ（Ｊ　１３　ｏ　）　、ｆエレベ
ータ−Ｖごついて終了かｔ］」定する（ステップＧ１４
０）。ステソゲＧ１２０が’ＹＥＳ’″であれば、上記
ステソゲ（Ｊ　１４０　？Ｃ１用定する。もし全エンベ
−ノーＱこ９いて終了したなら、このプログラムは終ｒ
と／ｒ、す、全工ｖ　−＜　−クーについで終了してな
ければ、

【人０エレベータ−にして（ステソゲＧ］、５
０．ｌ、ステソゲＵ２０へ飛び上記の処理全行なう。・
・Ｊ、お、ステップ０６０　。 ０８０、Ｇ９０のかご呼−び満員予測Ｊ）ｂ　１　、ポ
ール呼び満員予ｆｌｌｌｌ　Ｐ　ｃ　Ｉｆ’Ｊ１、ノミ
ュレ〜／ヨ／の実行状睨合ｉ４＋測し、統計処理Ｖこよ
り求め１クツしる。また、満員予測データー１ノＣＩ、
　ｌ’　Ｉ＋　１１．Ｉｌ、＄４７ｉｚｙｌの所で作り
方を説明する。 第２８図は、呼び割当てプログラムのノ【１−チャート
で、このプログラムＶ」１１６、−ル呼び割当タスクＶ
こより起動避れる。本プログラムでは、呼び割当てのア
ルゴリズムとし゛Ｃステップｌｌ５０に示すように長待
ち呼び最小化呼ひ割当てアルゴリズム（第２９図で後述
）を例に取り挙けている。ステソゲ■（２０とＨ８０、
スアップＨ３０と１１７０とで階床および方向について
ルーゾ処理を行・ｒう。 ステップＩ−（４０ｅま、発生ホール呼びが有るかγ４
Ｊ定する。もしなけれは、ステップｉ−ｉ　７０ヘラ１
９び、すべての階床、方向について処理Ｔｂ。ステソゲ
Ｈ４０が’ＹＥＳ”であるなしステップＨ５０の長待ち
呼び最小化呼び割当てアルゴリズム全行ない最適エレベ
ータ−Ｐこ呼び全割当てる（ステップＨ６０）。 第２９図は、長持ら呼び最小化呼び割当てアルゴリズム
の処理フローチャー１・である。どのエレベータ−が最
適か全判定するため、ステップ■（５０−１と１（５０
−７によりエレベータ−にでループ処理す４３゜ループ
内の処理は、まずステップＨ３Ｏ−２で、発生ポール呼
びをざむ前方階の割当でホール呼びの最大予測待時間Ｔ
　ｍ　ａ　ｘを演算する。なお、予６１１ｊ待時間とＩ
ｆ：Ｊ：ホール呼びが発生してから現在までの経過時間
を示すポール呼び経過時間と到着予測時＋ｈｉ　ｅ加算
したものである。次のステップｌｌ５０−３でＶよ、発
生ボール呼びをよむ前後所定階床の停止呼びから停止呼
び評価値Ｔ　ｃを演算しステップ）（５０−４で待機決
悪評価関数’Ｉ”ｎ（５求め、この評価値と前述の最大
予測待時ＩＵＪ　’１’□８とで停止呼び評Ｉ［ｌ！ｉ
関該φ（φ−′■゛１□−−″Ｉ゛に十′］゛１蒐）を
演算する（ステップＨ５０−５１゜そして、この評価関
数φの最小ニレ＼−ター全選沢うｂ（ステップ）Ｉ５０
−５）っ以上の処理ごすべでのり−−ビス可能なエレベ
ータ−Ｋ　ｖ（ついで実ｒ−ｊすると、ステップＨ３Ｏ
６の演算により、７１＞適’ｃ　ｆＦ　１曲１直のエレ
パ・−ターＫが選択されでいることＶＣ１坐る。 以上、運転制御）゛ログラムの主々グログラムである到
着予測時間デープルの演ｊ、７．’　；７′ＩＪグシト
と１１゛ｆび割当てプログラムの処理フロー、了どを説
明したが、この他、運’ｆｉｒ＜　！同１１１１１プロ
グラムには、？昆何Ｌ１）皆への複数台のエンベ−ター
全一リ゛−ビスする複数台サービス処理、ノ″ログラム
、交ノｍ需要が閑散１１゛ｉ”のときニレ′・−ターを
りらかじめ犬めらｌした階へ待機さぜる分ノ（４待俵処
理プログラムー１９がめるか、これらの説明は省略ノー
るっ 次に、マイコンを用いた一丈施１／！ｌに示す学’Ｊ？
系マイコンＩＶＩ２で用いら才するテーブル構成を第１
９Ｍのグロック図に対応させで説す］する。 （１）　　父通すへ報収集テーブル ヅノｌ！’ｌ　ｊ　’／ｊ　／＄７−　グル２３１とし
て第１（てずで（・ζ説明した第１の天施例で使用した
第１２図と同様の４１１９成とじ／ともの矛萌用する。 用途ｅよ主とし−Ｃ−荷徴モ・−ドそれ自体の設定と生
成のために使用する。 さりに、次に述べる交通１ａＹ艮蓄債テーブル２５６と
作るたりに、こ〕Ｉ１に言ｆれる開通要、Ａ全検出し、
ナンズリングするために第３０図のテーブル２５６０と
同様のテーブルとから構成される。 （２）　　文通’ｌ’ｉ￥　１’１４薄４責テーブル第
３０１ン１ｄ、交通１？／報を蓄積し、学習する基本テ
ーブル構成で、第１３図に示す特徴モード登録チー　フ
ル０１５８とＤ１５６と対応して分類される１８＋ｌ＋
ｌｌのテーブルの東合体を成す。 これらのｉ：、１徴モート’（／こは餉有の名を付ける
ことはでさ厚いが、例えば一般的な一社専有ビルに設置
されたエレベータ−が禍゛徴生成学習を行った結果と［
７て予想さ４　’ｌ−６Ｔ＆徴モードのニックネー１．
全参考までに０内に６己入した。これらの特徴モードは
従来の運転パターンどｄ：全りたく異なる概念の分類で
あり、この特徴モード自体には何んら直接的Ｖこエレベ
ータ−の運転方式や什１３升（運転バメ−〕の決定を含
む）を決めるも）で／、７：＜、エレベータ−運転制御
に関するパラメーターの学Ｈ演４”）の対象となる交通
需要の区分金行泡二う点に役゛シ１ｊがりる。 これらの！特徴モードごとに又辿ｔｉｔ報ケ累イ責する
テーブル２５６Ｇ等金持ら、さらｆここのうｔ、りいく
つかのデータは複数個に細分化したり、または特徴モー
ドＮＯ７（Ｍ７　）の来人数テーブル２５６０７の様に
各階（方向別ｊ別ＣＣ，１，ｌ！１分化したデープルか
ら構成する、 第３１図は＋ｉ？Ｉ述した第３０図に示すＨ４，間イ（
ｙ記録チーグル２５６Ｇ２の詳細なフーーブル１（′４
成であり時刻発生するＣＬＯＣＫ　　Ｌ　ＳＩ２９９の
出力１１号のうち特に１日内の時刻金示す１６号ケ記録
する。 尚、口己録する時刻は、交通情ｔｌｄを収集するだめの
当該特徴モード（テーブル２５６（Ｊ２のＪＮ　台ｉＪ
、特徴モードＭ７のニラクイ、−ム　平常混雑）の識別
を開始した時刻と終了したｌｉ；７刻全ペアで記録する
ものとする。 （３）　スク゛ジュール予約テーノ′ル２９０第３２図
はスゲジュール予約テーブル２９０の溝成例て・らり、
その記録テーダーの−ρりをも苫めで図示している、行
事予約１−グル２９１には非繰り袷り返しの何事が外部
から端末装置、Ｐｌ）、１ｍ９人力ｄ７した内容を記録
さ２Ｌる１例えば重要顧客が数１−人程夏来館し、接待
会場ののる４階とロビーのめる１階との開音エンベータ
ーＶこて往復する場合に、その時刻と階床と巾１１　（
ｉｌＩ］形態としてｖＩＰｆ：指定するもので、テーブ
ル２９１の記録データは予約された時刻を過ぎると無効
データとするか、消去される。この記録データは特徴の
発生子６１１ｊプログラムで参ｊ１にざ７Ｌ、時刻発生
用ＬＳ＋でめるＣＬＯＣＫ　２９９かしの信号と予ボ′
ノ峙刻と比較し、所ボＪυ」凹円と−ｒｌＪ定すると、
４階と１階音優先するり一一ピス指舎ケ出力する。 具体的にｆ′ｉ第２４図に示した、サービス優先レベル
の４階床１）Ｎと、１階床ＵＰの階の値栄他階より１分
根度優先しで呼び割当を行う匝にセントする指令パラメ
ータ全指令テーブル２７６にセットする。ま７’Ｃｓ重
要な客がデービスのためＶＣ到Ｉｆｆしたニレ・＼−タ
ーＶこ乗シ遅ノＬ　、、Ｃい球Ｖこトノルミｆ放タイム
を長くする／こめに各階別の予θ用ドーアタイノ・ブー
−プル２２５Ｂ５の値ＤＴ１の４１涜床１〕Ｎと１１ｙ
ｋ床Ｕ　１）の階の値と、ドアレＦＪ放クイ−゛・が６
秒となる様な値ｔセットする様に指令バノメータケテー
ブル２７６−＼セットする。 その他のスケジュールデータＶよ♀で学習に関するもの
であり、その都度その用途蛍１況明ｊ−る。 （４）　　情報学習テーブル２６２の中の又通１Ｈ報テ
ーブル 第３３図は学習系マイコ／が長Ｊυ」ｖｃ渡って学習し
た情報ｒ６己録す心チーグル構成で、複数の特徴に対し
て共通な情報テーブル２６２Ｚと肋−徴モード別に学習
した交通「Ｈ報−ｊ−−グル金代表して特徴モードＭ１
のテーブル２６２Ａ−１と２６２Ａ−２を図示している
。 各階別平均ドア開時間テーブル２６２ＡＩＶＣ＆ｊ、エ
レベータ−状態テーブル２１０Ａのドア位置信号＆５Ｄ
Ａｔ介して取り込み谷階別（方向別）にその平均時間を
学習した値勿格納し、シミュＶ−／ヨン時の停留時間の
算出と、前述したドアタイム指令パラメータを作成する
際の基礎データとして使用する。 また号ｆ幾別ドア開扉・１イｊ扉時間テーブル２６２Ｚ
３ば、交通需要に関係のない、ドア開閉動作自体に要す
る時間を号礪別に計測する。この時間は前記と同様に計
測され、使用される。尚、この時間はドア幅、ドア駆動
装置の運度調整、かごドアと乗場ドアによる摩擦抵抗に
より変化する。 特にドア回りにたまるゴミＶこより／ｖ：擦抵抗が増大
し、ドア開閉タイムが変化する場合がある。 各階別特殊呼び（乗客）発生比率テーブル２６２Ａ１１
Ｊ１、ＶＩＰ専用釦や暗号による呼びにより利用する客
や車イス呼びによシ利用する各や、地ドサービスエレベ
ーターが半数として設置されている場合で、他下までデ
ービスできるエレベータ−にのみサービスされる特設釦
または暗号による呼びにより利用する客や、ボート式も
可能な様に乗り場に一般卸の他に、行先階登録器が設置
ざｎてい／）場合ｌこ、これと利用した乗客などの特殊
な客の比率を学−ＨしたＩｉｉτ記録する。 そして、この値は第１２図に示すテーブル１５３ｏの乗
各層識別関数１　（’ｌ’Ｌｉ＋−）として利用すめ７ また乗客の体重分布ヶ学Ｈしで記録′Ｊ−るテーブル２
６２Ａ１７や代表階（−Ｂを）ｌ−＋４　して最つども
乗り客の多い階）における乗各到Ａイ時＋Ｈ］間隔別乗
客発生分布を学習して記録う゛るデーノ゛ル２６２Ａ１
７も乗客虐識別関数ＩＩ（ＴＭ＋、）として４ｕ用する
。 この２つの学習には第１の実施例の第９図に示したホー
ル待客数侠出装置１１２を併用すると簡単に求まる。 ま／こ、今、説明した３つのデープルは・ｒヶ徴モード
そのものの′：ｆ−習友けでなく、後述する市ＩＩ　ｒ
ｉ４を形ｄ学習にも使用し、本発明によろ学１↓７性能
を向上させることがでさる。３ （５）、特徴モードと日別パターンの学習記録フーーブ
ル 交通需要の特徴モードアープル２６２　Ｚ６ｖＪ−ｉ■
の実施クリで使用した第１３図に示す特徴モード登録ア
ーノ゛ルと同様ＶＣ４Ｉ剪戊する。きし）′ここの特徴
モードの新設と取消しの時期とその時点にｊ＝−ける各
要素の端金テーブルＤ１５９と同様の構成でテーブル２
６２Ｚ７−＼記録する１、また登録済特徴モードであっ
ても、特徴モードの生成学Ｈにより、要素の値が盛合的
に判１析して大きく変化した際にも、更λｌｒ記録τ行
う。これり特徴ヒ〜ドには前記し７′こ’ｔ’！＋徴モ
ード１１♀号Ｍ】〜へ４１９の他に艮ノリ」間（１〜２
今ト）全６己録するための特徴モード・９３浬番号１〕
１〜Ｐ　２５５全１吏月］ず句。こ才しらＣｊ、古己録
されたテーブル前号と同一とでき記録（発生）したｊ唄
酢にト」けられるＰ２５５ｒ７１Ｊ！！えたら現在使用
されていない工爵徴モードの中で最つとも古いＶ記録エ
リアへ１．［；録する様Ｖこ：ｊ！Ｉ　１ｉ’、ｉする
。これら′特徴モードの発生；Ｃ予測するためには１ｘ
ｌＩ別の特徴パターン全学・醪するとさしに牧舎でさる
１、そこで、日別の特徴バク−／示すでに述べた特徴モ
ードそのものの抽出＆設定と同様の方法により設定し、
テーブル２６２Ｚ１３へ、１己録する、このテーフ゛ル
は第３４図に示す構成とし、代表的−’ｘ　５つの日別
・ぐヅ−７７を設定する、向日別パター　／取消と追）
Ｊ旧２１、ｌｅｔ、とんど必要ないと予想きれるがカー
の・易酋に（・よ−日の文通量の小さい日別パクーノ順
に無７ｆミｌ　Ｆ　ｖＣ＋＋）配置６する。これは日別
バク−／の学ｍ　１ｌｉｌｌ　ｒＪｉｌＩき・りる程ｊ
↓〔品質留保持した゛ｉ捷簡単にする目的よりｔｊ　；
γつ。 、ｔだし、Ｈ別相徴パターンのｈ要素は数日回の時定数
で（２８）式と同様の式により指数平滑を行なう。 次Ｑ・こ、この様にして定めた日別・凸徴パターンの識
別ｒノ°ログラム２５７で人イｉし、右の結果γ１〜２
年に渡って暦Ｂ　ｖＣそってカープル２６２Ｚ９に８己
録する。このｄ記録された数１直りリ金１ｊ己人し／こ
ま徒日別特徴パター７５己録チーグル２６２Ｚ９（７）
＋ｇ成を第３５図に示す。 尚、第３５Ｕ凶の６己録汐Ｉこおいて次の年の１月４日
のデータＶよ１油年度の１月１０のエリアに１尼録する
っ （６）ノミュンー／ヨン結果チーグル２７２第３６図−
（ａ）はノミュレー／ヨ／の結果を゛侍徴モード別に記
録するテーブルの全体構成を示している。 特徴モードＭ１〜Ｍ９までのテーブル２７２Ａ〜２７２
Ｊは、第１３図に示す設定されたｔ＋！ｆ徴モード登録
テーブルＤ１５８に７１応し、特徴モードＭ１１〜Ｍ１
９までのテーブル２７２に〜２７２Ｔは特徴モード登録
テーブル１）　１５６に対応する。 但しマイコンによる実施例においてはこれら特徴モード
はテーブル２６２Ｚ７に登録さ４′１．でいる。 第３６図−（１〕）に、前徴七−ドＭ１を７ミユレーシ
ヨンした際の最終的な出力結果を記録する具体的なテー
ブル構成金示す。 こｔｔＩ−）のｊ−〜グルは日ごとに更新されるが、例
えＶ」ニー週間ＶＣ一度しか発生しない特徴モードや、
春と秋の旅行ノーズンにしか発生しない特徴モードに層
チーグルの直は、それまでは保持されでおり、いざと言
う時に直ちに活用できる様に構成している。 （７）指令パラメータテーブル２７６ 第３７図（ａ）に運転系マイコンＭ＋へ指令するパラメ
ータの全体構成を示す。これら（−）ハラメー′ンの用
途はすでに説明しｌζものシバ〉いいで所ｉ　ｆ：もの
だけ説明する。 荷重制御パラメータ２７６ＣＧ′）詳ノ１１１１５−：
第３７図（］〕）に示す。こへ′シらの値は刊１・・１
）ペラノー　　タの作成プ「７グラム２７５に上り、手
用１］きれ６父）＋ｊ−ｉ：■”どの牛デ徴モードを（
ｆＧ定識別し、それにＩ属する峙徴千−ド別に記録さ瓦
ている。第３３図のがど出荷ｉ１ｉ別の乗車拒否率度数
分布テーブル２０２　Ａ　９　　槓み残し率度数分布テ
ーブル２６２　Ａ、　８　、乗各の体１に分Δ７５テー
ブル２６２　Ａ、　１．７などに相当す／）デープルの
交通情報学習データより算出すイ】、、、ま／こノ、ユ
Ｉ／−／ヨンブログラ、′・２７１の市［］（ａｌｌ仕
１子・とぐ央める入カバラノータでＪ）るソミュ１ノー
ノヨ／パラメータテーフ゛ル２６２　Ａ　２２とノミュ
レ−／二ｌンを青果を示す第３６図の幽該特徴モードに
属する消費ｉ１ｉ’。 力曲線テーブル２７２Ａ３と平〕句待時１「ｉｊ曲曜デ
ータテーブル２７２Ａ１の値から６：ｊ算きｎ、る最良
荷４１ｔ　ハラメータの値とから省工坏目標荷爪２７６
１３５と２７６Ｂ６、ならびに割当制限荷重２７６１３
３と２７６Ｂ４は５Ｖ−出する。 荷重パラメータの導入ＶＣよる省エイ制御については特
願昭５６−３１１９５号ｅこめる。 第２表にこれらかご内荷重値ＣＷ’　（第２４図）に直
接作用する制御パラメータの学習例を示す。 第２表 初期値はエレベータ−制御仕様テーブル２２５に４５る
値と等（〜くする、例えば請負荷重値Ｗ１３．ｎは乗１
１Ｌ拒百率が軽頁荷時の１５倍以上になると推定される
点へ移動すれば良い。この値はかど内荷重がこの値を越
えている」場合に号機１ｊ制御マイコンＭ、が満眞と判
定しホール呼び応答させない様に制御する。すなわらこ
の値が小さ仁さ゛ると：１・６８送能力が低下し、太き
すぎると乗車止釘が起こる。、４−なわち比較的閉成ｆ
（Ｊ易台（ｌこ、ヴーｆ−！Ｊｆ務員・＼′・、ボーイ
や、手荷物のめる人が、かご内４ｔＱ’＃；への迷］１
）−全考慮して俄り込まないで、すぐに来０と思う次の
エレベータ−金呼ぶために同−客が＋ＩＪびホール呼び
を登録する現象が発生する、また、伊ｐかくエンベ−タ
ーが到着しＣも乗客が多く−Ｃ荷１１

【、オーバ値ＷＡ
０を越えて出発できないたりに生ずる積み残し現象が多
発する。逆金言えＶよこれＬつの四注を上記した１Ｒ報
学習データと／Ｊｌ　ｌ／−ノヨノ結果より判断して荷
市制（ｄｕパラ７′−タＷＩ３□とＷＣＵｍとＷＣＬ）
□を指令する。 パラメータＷＡ、とＷＩＬは、）Ｅ伝来マイコ／Ｍ＋　
を４予由して号機マイコノ１シ、へも送（ａされるう捷
だパラメータＷＣＵ□とｗｃ’Ｕ、は第２７図のステッ
プＧ１２０で１吏用している。荷重オーバ値パラメータ
ｖｖＡ。は荷ＩＲオーバ夜案内４−イ）ポイントを示す
ものとして利用し、出光不ｉＪ荷ｉＲｒ、ｔ　１１０％
固定とする。 待機制御パラメータは従来の分散階待機制御や出発、！
＋！＝準階全台侍機運転Ｖこ相当する役割を演する制御
パラメータでありし１］えば各階床別に待機を要求する
台数、方向、ドア開かドア弁開などの侍模形！用、ドア
開放タイムなどケ指令する。 この待機パラメータ中の要求台数Ｎ＋（ｍＪは特徴モー
ド（ｍ）別に学習された交通情報の中で特に、各階から
の乗り込み客数発生頻度ｐｈｌ（Ｉｎ　）の大きさと石
工不要求と現状の午チービス台数Ｎとから、下式により
ボめらγしる。 ここで、ΣｐＨ１（ｍ）　ｆま全階床の乗客ａを示して
おり、屯今係数α１７は省エネ要求や、・Ｈ理目標とす
る平均待時１１］の値よυ、シミュレーション結果から
得られる第２２図曲線（但し横！Ｉｌｌはαｒｙ　）ｆ
Ｔとｒｐの積が最少どムるポイントよシ求めらＪｌ、る
パラメータである。α１７は次式でも求まる。 なお、ここで、０．５は乗車率ケ５０％とし、満員発生
ケ防市する目的を持つ。但し、α１７が１」。 り大きい場合は多少小さめとし、お７Ｆ、・むね２以−
ににはしない方法が良い。 以上による制御形態の事例をルい１偕待機と（７て、第
６１図に代表的な開通ｒ！７便の特徴モード別に示す。 また、第６１図におｅする分数運転Ｃま、チービスのア
ンバランスが所定値金越えた時に、過剰リーーービス帝
にいるエレベータ−金低す−−ビス帝の階床へ移動させ
る制画形悪の事例を示してい４．。 この時、アンバランス喰の所定値に−９いても消費電力
曲線と平均待時間曲線の積値が最小となる点の値全、シ
ミュｖ−／ヨンＪｕｌ）求めるのが最良である。 サービス階指令パラメータは、従来の分割急行運転や玉
量急行運転とその際の分割階や乗り継階の有無の切替制
御にイ［当する制御パラメータであり、各階別（方向別
）に、かご呼びのサービス可否、サービス可否の号機指
定などを指令する。但し、これらは利用する人に直接関
係すあので、端末装置１）　Ｄで切替要求を行ない、汀
理人の許可人力により自動切替する構成とする。 各階別（方向別）１県中サービスパラメータは複数台割
当、連続集中サービス、サービス優先ｌ／ペルの切替、
ドアタイムの延長、音声による°°めと３人乗れます″
の案内許可など制御に関する指令を行なう。７Ｆ芋に、
ホール呼びｆ！：複数のエレベータ−に割当てる複数台
割当と、ホール呼びの有無に関係なく常時１台または複
数台のエレベータ〜をサービスエレベータ−として割当
てる連６・１すｆ中す−ヒスを行う当該階（方向）の混
４′１ルベルの仕様を指令するパラメータを設けた点に
′１狛”改がある。 この混雑検出レベルを高くし７て、）夕くと１１」当混
雑しないと上記集中サービスのうちいずれかが実行され
ないし、まだ指令される１でに時間を甥する過去の学習
や行事予約により（昆雑が１１測される階はあらかじめ
この混雑検出レベルを低く指令すると、混雑の兆候が現
われる）・、さら１１こは予定された時刻になり集中サ
ービスパラメータが指令されただけで、上記したさまざ
寸な集中チービス制御金行なう。 環境制御パラメータは同時並走による騒音防止や、ｌ−
ツブスピードの制限による９７Ｔ防［ヒを指令する。 再割当制御パラメータは、一旦割当だホール呼びを再割
当または追加割当するか否か全決め指令と、サービス予
約灯がある場合の予約灯をサービスできると予測される
エレベータ−に変更するだめの指令の値を決める。 報知：Ｉｉ制御・・フメータは、例えば同一階、同一方
向のザービス、ド内ｋ　”ｋ止する指令や、先着かごに
よる９“−ビス案内の方法切替指令や、音響、音声によ
る案内制限または禁止または音量をｉｌ＋ｌｌ限する指
令などを出力するう 人力制御パラメータは例えば、かど内荷市検出器とかご
内入数検出器のいずれかを運転系の一ヒンナとして１史
用するかそれとも併用するか全指令する。このパラメー
タは一ノミュレーションした結果ど、実際のエレベータ
−の運転状況を収集した交通情報蓄積テーブルの値とか
ら求める。 特（・こい群管理性能評価ができる平均待時間や長持率
（−または５係長時時間）がいずれのセンサで収集した
開通需要によるシミコーン−ジョン結果に近いか全判足
し、近い方の七ンサ全、また、はぼ等しい時には両方の
センザ金併用する様な入力側ｆｌ１１パラメータケ出力
する。 斗だ、ホール待客数検出装置や超音波ドアセンサ、など
感度調整を必安どするセンサへの調整指令を出力する。 その他のパラメータとしでｌ−，１，７，：ｌ・ご内１
ｊ％　＋１・１月の消灯タイムの時限値指令、分１５．
ｊ急１］蓮転す］や、凸１’ｌＬ力率表示灯などの点灯
ｊＩｊ制御指告などを・′ｆ」うものであ４）。 以上、学習系ＺイコンＭ２で凹用するＩＥ　／Ｉ：　ｉ
−プルについてその構成−ｔ　；、；ａ明したが、こノ
１ｊ１２　ニモ各プログラムの内）小で使用する〜：Ｖ
　＋＜やＯＳで１由用−ｆ−るコントロールデーブ等が
あるが、これらの説明は省略する。向、・Ｉ１１報学習
チーノル２　＋５２　＆：］特に同拓］に渡る学習音し
ている６″）で特に停止１覇１ｔのデータ保持を必“訝
とするう 次に、学習系ソフトウェアＳ　ｉｉ’　２のプＵグラノ
、全第３８図〜第５１（Ａを用いて１説明する。 冑、以下は詳細フローチャーｉ・のため、すでに第１９
図で説明したソフトウェアの全体構成１ン１で述べた機
能ブロック通りに分割されていない。これは処理時間の
高速化とプログラム部用化のために行なったもので・し
り、これに限定するものでないっ 第３８図は主として交通情報の収集プログラム２３０と
１１デＣｙモー　ド識別プログラム２５４を具体化した
／ステムプ【７グラム８Ｆ２Ａのフローテ学習系７１°
コンｐ４□のりスタート時に起動される。 まず、ｊ１２５図のステップ２２Ａ１でＳ　Ｄ　Ａ　Ｃ
をｆ卜シて１１ｖ転系マ−ｆコンＭｌ（であるｒ−レベ
ーター割（１ｉ（１仕様テーブル２２５の内容と＝・）
機制御プログラムの中に持つ仕様テーブルの内容呑：取
り込み、ｒ′音２３図に示した共通情報学１岬テーブル
２６２Ｚ−・初、ｌ！ＪＩ値金作成しセントする。 号情別ザーピス階テーブル２６２　Ｚ　１．０と１・々
床１−１１走行時間実測チーグル２６２Ｚ１は号機マイ
コン■・；１〜Ｉシ。の内に侍っている各哨床の階高テ
ーブルの値と、定格速度仕様スペックより作成できる。 た１どし、行事予約記録テーブルは１体にクリア全行な
う。尚、第２５図のステップ２２Ａ２で説明した１−交
にすでに学習したデータがある場合には、これらデータ
保持されだ士まとなろう 次にステップ２Ｂは文化情報収集プロゲラｌ、２Ｂを起
動する。第３９図にこれらの詳細フローを示すが、概略
は第６図の手順Ｐ　３１０通りである。 尚、この処理に必要なデータは図示しないがＯ８から周
期的に起動するタスク内に、第２５図のステップ２２Ａ
６に対応する・受信処理ノ°ログラムを設け、これによ
り運転系の７’−、ｐの中で、かご向背＠ｃｗｋなどの
データ食常時受１，１シ、事１）１■に第２４図のテー
ブルと同等まグこはその−；ｒ（ｓと一′″、１１価な
テーブルを峙つ様に（（“・１ｊ成する。 尚このデータ送受については第１４図に示す５ＤＡｃに
よるデータ転送］・−ドに代って、Ｉ）ＭＡを１史用し
、システム的により高、ネに・Ｉ供送する構成とすれば
、１１６１々のアプリケ−／ヨンプログラムでは何も処
理不要となる。 また、共有バスによる共有メモリーに第２４１Ａや第３
７図に示すごとく、両方で１吏用するデータを格納する
ことにより、全ったく、自由に両方のマイコンから読み
出することできる（子になる。 所シメ人数を購えたか捷たけ所定期を経渦するとステッ
プ２Ａは終了しステップ２Ｃにより特徴セード別に交通
情報を収集する。第４０図にこれの詳細フローを示すが
、概略は第６図の手順Ｐ４２の通りである。 ステップ２Ｂと２０による交通情報の収集を、−日おこ
ない（ステップ２Ｄ）、終了後ステップ２Ｅから２　Ｌ
ｌによる学習制御を行なう。 ｆｌｆｆｌ　％　ここで−日とけ２４　［−１ｒに限定
するものでなく、例えばＩ　ＪＵ間ごととしても良い。 ステップ２Ｅは特徴モードそのものの補正や新設、削除
などの生成を行う（第５図の手順Ｐ３５〜Ｐ３９、　　
　・第６図の′］；１ｌｉｔ’ｊ　Ｐ　４１〜Ｐ４７と
同一処理）が、との生成ｔ」２ステツプ２Ｆ〜２　）Ｉ
の制御パラメータの生成よりも、ゆっくりした速度でも
良い。そこでステップ２Ｅで使用する交通需要情報は、
例えば１週間の間、連続して収集し、−週間ごとにまと
めて処理することにより、全体として性能向−Ｌを達成
できる場合が考えられる。例えば多彩な設備を持ったホ
テルやフロア貸しピルや、会館などのイク１λにさ１ざ
才な特徴を持つ場合は一日ごとに実行するより、さらに
きめ細かく特徴抽出と選択ができる。 また、閑散時間４１）・で：）ｆｌ、ｉｌ−、２４ＩＩ
　ｒに対し時間が変動し７ても問題ない。 尚ステップ２　Ｎでは各特裡″Ｊモードごとに１′１．
！（ｑｌｌ−１系へ指令するパラメータを学習するプロ
グラムＳ　ｌ”　２　Ｂを含むタスクを起動する。では
次にステップ２Ｂ〜２　Ｈを１ν１を用いて１ｌｉｎ仄
、詳、ｔｉ１１説明を行なう。 第３９図は交通情報ｌｉｙ集プログラム２Ｂの実Ｍｔｉ
例を示しており、寸ず変数の初藺セットと収集用テーブ
ルのクリアーをする（ステップ２Ｂ１）。 次に第３０のテーブル２５６Ｇと同一の情報について第
１９図に示す交通情報収集テーブル２３１（構成は第３
３図のテーブル２６２Ａとほぼ同一）へ検出し、収集し
た乗客人ｒ９などの：ｙＸ踊情報を格納する（ステップ
２Ｂ２）。 例えば特開昭５２−１４０１．４７　　号に示す慎・に
乗降人数をかご内［Ｈｊ重の変化値より検出することが
できる。このために第２４図に示すエレベータ−制御テ
ーブル２１０内のかご向背重テーブルの値（各エレベー
タ−ごとの現状かご向背電値）ＣＷ’（以［ｋは号機Ｅ
］〜Ｅｏの配列変数として使用する）を使用する。すな
わち前回の出発時の荷重ＣＷ　：い１．とドア開放し、
１７ｒり客が降りた時に発生する最少かご向背雫ＣＷ？
、、わ　と、今回の出発時の荷重ＣＷπＳとすると当譲
１を床への乗り量ＣＷ−と降りＨ（ｃ　ｗ　ｋ、、、、
　　外しｃｗχ。、（ｉ）　−ＣＷ箋ｔ−ｒｔ（ｉ）　
−ｃ　ｗ：＋＋（ｉ）　　　・・・・・・・・・（４２
）（？Ｗ’ｉＮ（’）−ＣＷＳｑ（’）　　Ｃ！Ｖ’−
＋＋（＋）　　　−・・・−・・（４：３）となる。固
（’）階床を示すづに数である。 この言１樽、を１（号機が１階を出発するか、才たｉｒ
ｔドア閉待機した時に実施する。 また、光電裟召−や、不ｒト皮センザ等による人の乗降
中全イヤｌ　（：：ｆｌ　＋−／　、ドアタイムを延長
するだけでなく、人の出入を検出Ｉ７なかった時（は（
−記（４２）式と（４３）・−の結弔に優先して乗降人
数をＯとする。蜂だ乗１１、ト人政Ｎｋ（ｉ）全カウン
トして平均体重ＷＰｋ（ｉ）を（４４）　ｓ（９より求
める。 外だ、単に、１人、１人の体重を計測し、その他の交通
情報テーブル（テーブル２５６　（］　１３、テーブル
２６２Ａ１７と対応するテーブル）へ収集する。また光
”１【Ｌ装置−やかご向背重険１１１装置の信号により
、乗客の乗・降速度を求めるために１人当りの乗降に要
する平均乗降時間（テーブル２６２Ａ６に対応）をも演
算できる。 その他にも号機別乗り遅れ率を測定し、例えば−香臭に
設置されているエレベータ−への乗り・ｌＹれ率または
時間を測定し、ｌ’ｊ’ｊ’別だけでなく、号機別にも
ドアタイムの最適値を生成し、東り遅れの発生を防止し
つつかつ、ドア開タイムが長過ぎることによる。ｉ■転
効率の低下のないエレベータ−の自動ドア制御を行う。 この目的のために、エレベータ−がホール呼びに応じて
到着してから最初の乗客を検出する寸での時間または、
乗客を検出しないで次の出発のだめのドア閉モー７ヨン
を開始しようとする確率（回数）を検出し、テーブル２
６２Ｚ４に相当するテーブルへ収：１５する。 そして求められた平均値に応じてドアタイムのみならず
、ホール呼びに応じた時に閉釦をカッｌ゛する時限を牛
成し、運転制御に使用する。 この交通情報はエレベータ−の乗がどの構造と東り蝙に
おけるエレベータ−の配置に関するものであり、時間帯
や開通需要によりあえて細分化する必要の少ないもので
複数のｆｉｎモードについて」１ξ通に収１７％　、な
らびに使用する構成とする。 次にステップ２Ｂ３により群管理エレベータ−の性能評
価データの収集を行々う。これは１学習系の指令したア
ルゴリズムとそのパラメータが最適であ′）だかを数誌
し、記録し、さらには、後述するシミュレーションプロ
グラム、そのものを実状に合わせて成長させるためには
運転性能評価用データが心安である。 この目ｎ勺のためにテーブル ２５６Ｇ５，２６２ＡＩ０．２６２Ａ１　１。 ２６２ＡＩ４，　２６２ＡＩ５．　２６２Ａ２０．に々
ｒＪｔ５；する情報も収集する。 こｔｌらのデータは運転制御プログラム２２０の内部テ
ーブルや、エレベータ−制御データテーブル２１０の値
より検出できる。 例えばホール呼びＩ体ｊ杭時）１１１のｌｉｄ：　＋！
Ｓの４１・）合（４次の手順により求める。 まず第１（・′こエレベータ−の到沼によりｒ：１だに
リセットされたホール呼びを険出し、当ジのホール呼び
継続時間テーブル２　１　０　、Ｅの値を収ｒ１４アー
ブルへ記録する。例えば、上記の）迷だｔ，Ｂ時間の累
積飴とその回数を求め、とのイ１「１を記．禄１−る方
法によることができる。但しこの焦合、ネール呼びのり
セットの方をポール呼び継続時間よゆ先にリセットする
構成とする必要がある。 次にステップ２１３４によりノミュレーション用の等価
エレベータ−の制御プログラムを、どこまでも実機と雪
画な機能を持つプログラムへ成長させるために必要なデ
ータを収集する。 例ｒ−ば、定格速度が全台ともに１　８　０　ｍ　／−
ｒｎの仕様のＩＪＥＪ合について説明する。こわをステ
ップ２人に分いて、エレベータ−；ｊｊｌｌ　ｆｊｉｌ
テーブル２２５Ａの速イ（スペック値より、号＋，ｑ別
定格速度テーブル２６２Ｚ１１を作成する。しかし実際
には１７５〜１８５ｍ／―の調整誤差があり、また、経
年要化によっても、各号機別に変化する。また方向別や
かご向背直によっても変化する。これをエレベータ−状
態テーブル２　］、　ＯＡのかご速度の値より検出し、
彬機別定格速度テーブル２６２Ｚ１２の値を柊ｉＥする
。 このことは、特に省エネ要求などにより、速度制御部で
定格速度を下げ′に場合にも、不方式によれば適洛にｆ
ｌｉｔ）御できる。 また、デープル２５２Ｚ１には１階と２階、１階と３１
Ｖ、１階と４階、・・・・・・３階と４階の様に各階床
間を走行するのに必要な時間を実測した値を記録する。 この他にも待機状９襞から走行可能と彦るまでの始動時
間、ドア開時間、ドア閉時１１４ｊ、サービス１皆、な
どを号機別に検出し、テーブル２ｔ＋２Ｚの当該データ
の値を修正する。 以上の１１ψ作を行なうために、常時１秒ごとに１回ず
つステップ２Ｂ２〜２Ｂ４の動作を実行しくステップ２
２５Ｊ）、２分経過ごとに次に示すステップ２Ｂ６′＼
進む。ステップ２Ｂ２により収集さすした現状の交通需
要と日別に特徴モードの発生時間帯を学習して作成され
た日別′時機パターン２６２Ｚ８より、最適な運転プロ
グラムとするだめのアルゴリズムパラメータとその制御
パラメータを指令する。これの詳細を第４１図に示す。 次に、ステップ２Ｂ２で収集した交ｌｌＴ１需要を人数
に向算して、おおむね１００人を越えたかを判定し、（
ステップ２２５４　）　Ｎｏの９Ａ合は、ステップ２２
５　Ｈにより、３０分を経過したか判定する。すなわち
、１００人相当ぶり、上の交通１斤を収集したかあるい
は３０分経過した場合にステップ２２５Ｋにより、主に
ステップ２１３２と２１３３で収集したデータをサンプ
リングテーブルへ格納する。 次にサンプリングホールドしたデータをもとに第５図の
手順Ｐ３２と同様に交通ｒノＳ要の特徴要素を演算しく
ステップ２２５Ｌ）、第１２図と同様のテーブル＋１ダ
成により順次記録する（ステップ２２５Ｍ）。 冑、全体交通量はＵＰ方向とＤＮ方向交通惜（ＣＤ（ｔ
）、ＣＤ（ｔ））の２要素とし、東・降集中階は、階床
ｒ　Ｉ−３（ｔ）、　　Ｉ　：３　（ｔ）　）の他に当
譲階の乗りまた降りの交通量（ｑミＬｊ）　＋　ｑ７−
３　　（ｔ）　）を記録する様に変形した。 ｒ：ｉＪ　、ステップ２２５Ｊは、本プログラムのタス
クより、トー位にランクされている第４２図に示す側転
プログラム生成ソフｌ−Ｓ　Ｆ　２　Ｂ　ト見掛上並行
して処理するだめに設けたもので、一旦も理を終ｒする
とＯ８に戻し、Ｏ８がソフト５Ｆ２Ｂを実行し、１秒、
１、旭過すると中断していたプログラム２１３を再開し
ステップ２Ｂ２を実行する。 第４０図は交ユ［η、情報を特徴モード別に収集するプ
ログラム２Ｃ（第３８図）のフローで、まずは本プログ
ラム２Ｃを起動する直前に演算しくステップ゛２２５Ｌ
）、ｉ己録（ステップ゛２２５Ｍ）した！時機要素から
最っとも近い特徴モードを、識別するためにしソ、下の
計算を行なう。 特徴モード番号は（２７）式にょシ求めることができる
。ここでは、（２５）式から（２６）式の変形例により
求めるものとし、］記の手順により求める。 寸ず、乗・降客の多い集中階をベクトルＱ８とＱＲとで
表現する。尚■は１−：５床て、ｑ（１−当該１騎の交
通量を７５す 特徴モード登録テーブル２６２Ｚ６にもこれと同一の集
中階の％ｍ要索を持っているので、集中階だけから見た
特徴モードの識別関数Ｊ”（１，ｍ）は Ｊ”（ｔ、ｍ）−Σ　　　Ｊ　ｘｔ　（ｔ　、　　ｍ）
　　　　・・・・・・・・・　（４８）乙−１ ・・・・・・・・・（４８） となる。ここでｍは登録されている特徴モード番号で、
ＸはＳまたはＲの値を取りＳは乗り客ＬＰ、中階、Ｒは
降り客集中階でありｔはそれらについて上ｊＱ、’　１
〜３番の階であることを示す。 まだ、登録済特徴モードｍの代表点と、時刻１において
サンプリングした特徴モードｔの中点のベクトルＰ０と
Ｐｔは（４９）式のＰｘである。 ・・・・・・・・・（５１） となる。この値が最小となる代表点を持つ特徴はモード
Ｍ　（ｔ）は（２力式で求められる。尚この時のスカラ
ー量Ｌ　（Ｌ）は Ｌ（ｔ）＝ＭｉＮ（令・、。）　　　　・・・・・・・
・・（５２）ｍ６１〜９，１１．１９ となる。すヶゎち□（１）−’Ｐ　ｔ　、　ｌｓ、ｆ（
ｔ）７５”成ヶす、。 次にステップ２５５Ｂでスカラー’ｉ７１：　Ｌ　（’
）の値と、他の特ｒ敗モードによるスカラー量／Ｉ”’
　ｔ　＋　ｍとの１直がほぼ等しいか、無視できない差
である１局合か否かを判定し、無視できる場合は、ステ
ップ２２５にでサンプリングしたデータを、識別された
特徴モードに属する交通情報蓄積テーブル２５６（ｆｆ
ｉ３０図）へ累積加算などの方法により蓄積する。 問題は、明確に特徴モードを識別できない場合にあり、
ステップ２５５Ｃで処理のｈ法には色々考えられる。 ここでは次の手順によることとした。 捷ず、類似する特徴モードが３つ以内ならば、その交通
量を（５１）式のスカラー量の大きさに応じて分配する
。 次に、類似する特徴モードが多いか、識別された特徴モ
ードとのスカラー量Ｌ（ｔ）が所定の値を越えている場
合は新規の特徴と紹められるのでいずれの登録済！？？
徴モードにも属さないスペアｌまたはスペア■へ蓄積す
る。尚、この際には、を時刻とともにこのザングルデー
タの持つ特徴要素をテーブル２６２Ｚ６　（第３３図）
のスペアＩまたはスペア■ヘセットする。 すなわち特徴モードの仮登録をしたことになり、サンプ
リングしたデータは、この仮登録された新しい特徴モー
ドがステップ２Ｅ（第３８図）で正式に特徴モードとし
て設定されなかった場合には破棄されたこととなる。 尚、ここで仮登録された特徴モードは、以後の交通情報
の収集のだめの特徴モード識別に限って少なくとも当日
（長い場合は一週間、）は一つの特徴モードとして使用
する。スペアＩ、スペア■の順に使用するが、それ以上
の場合には未使用の特徴モード（Ｍｌ７やＭｌ　４．Ｍ
８　、Ｍ９などが空いている可能性が高い）に属するテ
ーブルを流用する。 このｔＪ、４に制御することにより下７．己のりｈ東が
ある。 ０夫発的にして、いつ再現ず：５か不明なζζ通Ｆ１．
７要を学−ｙの対象外として除去できる、。 ０急に出現した僧ｉしい重′皮な（４１１，”４７度に
発生−Ｆ７：）顕著な）、′１′￥徴モー　ドのｖ３ｍ
・１１“」幸ｌＪをン７Ｊ［１から＋１叉１もできる。 第４１図は、運転制御用パラメータ指令プログラム２１
３６（第３９図）の７１１−で、特徴モー　ド別に学習
した交通需安をもとに、後述する、１１（・：ム：！ｉ
制御プログラム生成ソフト２７９（ＳＦ２１１）（でよ
す作る特徴モード別パラメータアーブル２７４の値をも
とに運転制御プログラム２２０へ制御形態を指４テする
パラメータを作成し、運転系マイコンＭｌへ送信（ステ
ップ２７５　ＩＩ　）−３−るグロクラｌ、である。 まずステップ２７５Ａで、運転制御のだめの特徴モード
の識別を行う。ここの識別は、特徴モードの生成や、交
通情報の収集の：ｔｊ；５と鴇なり、甲、状の開通需要
に最：商な運転形態を直ちに、またＩｔｊ　ｒ江前に識
別する必要がある。 このために、ステップ２７１？により過去の主な特ｒ）
ｌモードの−日の変化パターンを記録した日別特徴パど
７−ンテーブル 記日別特徴パターンの番月を一年と数ケ月記録する年間
記録テーブル２６２Ｚ９とスケ−ジュールテーブル２９
０などの時間要素を算出する、ステップ２７５Ａではこ
す′Ｌを加味して特上：。２モードの識別を行なう。 Ｉなわち、１００人，！１１尚の交通ル１を４Ｉ；！出
するのに数分に：歎すためであり、基本的には（４４）
ハ４から（５２）戊を使用し、これに予測時間要素ＤＰ
と、エンベ−ターの一周時間が２分根度あることと、交
、１１’１　１ｊ．；要が短かい周期で変化する場合の
対策として設ける識別済の特徴モードを優先するヒステ
リシス要素Ｈ　りを追加する。 ではステップ２７５Ａの識別の手順を説明する。 まず時間′Ｊｙ素を加味（−で現状の運転特徴モードφ
（１）を正式に登録済の特徴モードの内から（４５）弐
〜（５２）式と同様に求める。 各特徴モードの１．ｌｉＭ別用関数ＵＰ　（　ｔ　、　
ｒｎ）は・・・・・・・・・（５：３） となり、予測時間要素による関数Ｄｌ）　（　ｉ　、　
Ｉｎ）は ・・・・・・・・・（５４） ・・・・・・・・・（５５） 同ここで正式に登録された・Ｆ．ｌ−徴モードのもつ時
間帯の記録は第１３図に示す通り２組として示した。捷
だ函数に１６は に１６２１ とする。この値が大きい程、過去Ｖこ学習した時間帯が
くると、当該の％徴モードを抽出し易くなる。 次に、出力する′特徴モードの安定化のためのヒステリ
シス要素の関数ＨＰ（ｔ，ｍ）は冑ここでφ（１）は、
現在運転制御指令に使用している特徴モード番号であり
に＋７もに＋７＞１，とする。 そして運転制御用特徴モードφ（１）は０１）（ｔ，φ
（ｔ））−ＭｉＮ（ＯＰ（ｔ．ｍ））　　−・−・・・
・・（５７）ｍ　Ｅ　Ｏ　Ｍ によりボめられる。伺ここ・でＯＭとは正式登録済特徴
モードの集合体を意味し、特徴モード別のパラメータテ
ーブル２７４に当該の特徴モードに属するパラメータを
演算済の特徴であることを示す。 内、特徴モードφ（１）の識別の際の交通需・異として
）′よザンブリングホールドしたデータだけでなく第１
０図と第１１図に示した様に、開通情報の収集とは別個
に、この識別専用の交通者要検出データを作り、これを
併用する構成とする。 すなわち第１０図のブロック１３３の処理を１分ごとに
行ない、この交通調甥をブロック１３４で１０分間前１
での値を１０組記鈴し、その総和から（５０）式と（４
５）式と（４６）式に示す１　４個の酸素値を算出する
構成とする。またさらに１は、検１ｂ速度を早めるため
に、現（Ｅ検出中のテーブル値も加える他に下記の追加
を行なう。 Ｕ　Ｐ交通清ＣＵ（ｔ）に現状登録されている［ＪＩ−
’ホール呼び数またはポール待客数と１昇方向性を持つ
かご内の荷重またはかと呼び数ｋ・所定の重み係数を付
けて加算する。また、ＤＮ交通Ｆｌｔ　ｃ　Ｄ（ｔ）も
同１干に、乗・降人数を１食出する前に、その兆畝，を
検出してた値を加算し、早めに、新しい特徴モードを識
別する。 次にステップ２７５Ｂで、特徴モードφ（１）が、明確
な特ｈ′スモードかを（５３Ｊ式の結果で判定する。 すなわち特徴モードφ（１）以外の０１）　（　ｔ　、
　Ｉｎ）の値が無視できる時は、ステップ２　７　５　
１）に、Ｌす、識別されブこ％徴モードφ（１）に（・
べする・シラメータを指令パラメータテーブル２７６ヘ
セツトする。 ４、ＩＨ．５視できない場合はＮＯと判定しステノプ２
７５Ｃにより、該当する複数の特徴モードに属する制御
バラメークから最適なパラメータを演算し、Ｊ言合する
。 例えばドアタイムであれば、当該階床の方向における乗
り人数り、（ホ）（第３６図）と降り人数Ｃ，（ｎ）を
関ｆｆ、ＱＱ　Ｐ　（ｔ、　ｍ）　　の値に応じて補間
により求め、１人当りの平均乗降時間の測定値との積よ
りドアタイムパラメータＤＴ＋　（第３７図）を求める
ことができる。 第４２図は回転プロゲラｌ、の生りν：ソフト５Ｆ２Ｂ
のメインフローで、第２８図のステップ２　Ｈにより一
日に一度起動されるタスクにより実行する。 まず、当該特徴モードの交通情報の学習があったかを判
シ、ヒ１ッ（ステップ２７０Ａ）、当該の特徴モードに
属する交通情報が収用された場合には、新しい交通需要
データの乗・降客発生密度Ｌｌ　（ｉ　、　ｍ）とＣ”
（ｉ、ｍ）（第３３図）より、シミュレーションのため
に使用する行先階交通量テーブルＣ（ｉ、　ｊ、ｍ）や
エレベータ一台数などを設定する（ステップ２７０Ｂ）
。第４３図に特徴Ｍ１に属する出動時の場合のＵＰを例
に挙げて説明する。第４３図に示す様に学習された交通
需要データである乗り客密度）（（ｉ　、　ｍ　）をＵ
Ｐ方向とＤＮ方向に分割し、それぞれ■〜ＩＵ（ｉ　、
　ｌ１ｌ）と）−（（ｉ、ｍ）の配列とし、降り客につ
いでも同様にＵＰ方向降り客密度データ配列Ｃ（＋、ｍ
）とＤＮ方向降り客密度データ配列Ｃ”　　（ｉ　、ｍ
）を作る。それを第４３図に示すｂｐに行先階交通ｈｌ
、Ｃ（ｉ、ｊ、ｍ）の４方に配置する。ｔ１２１２階の
８１階（ｉ＝１）から来り込んだ３０人の客が、どの階
で何人降りるかを具体的に示している。 すなわちＪ＞ｉの範囲における行先階交通ｔｆｉ−〇（
’ｌ　Ｊｌ”　）の横の合計が乗り客密度ＩＴＵ（ｒ　
、　ｍ）であり、縦の合計、９月降り客密度ＣＵ　（ｉ
、＋ｎ）に等しいという関係が成立する。 従って、この逆に、各階におけるＵ　Ｐ方向の乗降客密
度のデータから、行先階交通量を４１＋定することがで
きる。つまり１１智の降り客は２．５人は全て８１階か
ら乗った客であるからして２階へ到着した時は２７．５
人となる。２階で降り客は１２人であるが、かご内に１
は１階から乗った６０人とＹ日南から乗った残り客の計
８７．５人が乗っている事になる。 ここで降り客は乗り込んだ階に関係ないとし、中、純に
何割かの人（１２／８７．５人）が降りるものとイ１ψ
定すると、８１階からの人はとなる。 この計ｑを次々と実行すると全ての行先階交通−【ｌｉ
が失神る。ではＵ　Ｐ方向に１９１する行先階交通量Ｃ
（ｉ、ｊ、ｍ）の算出式を（５つ）式に示す。 ただしｉ＞ｊに限定。 ・・・・・・・・・（５９） この式は再帰的プログラミング（ＩＨｒ：：ｕｒｓｉｎ
ｅＰｒｏｇｒａｍｉｎｇ）によりその甘゛まコーｒイ　
・グすることができる。 次Ｖこステップ２７０Ｃで、燕１、ｑ′持りｌ七−ドに
ｄ、交通流や量や特殊呼びの利用類１１１　ノ、：どに
おいて５１１１著な特徴を持っていないかを判刀工する
。 例えば、ＵＰ方向とＤＮ方向の利用各７．東　各階ごと
の：ｌＪ用客数がほぼ均一であり、顕著な特徴がないと
判定（Ｎｏ）されると、ステップ２７０Ｅにより標べへ
運転制御−アルコリズムによるノミュレションを行って
、運転１ｔｉｌｌ　（（１４］プログラムを作成−ノー
ることをセットする。これに対し、例えば、特徴モード
Ｍｌ　（出勤時相当）の（系に、牛テ定のｌ；；７’か
らの乗客が集中している場合ケよ分割急行運転プログラ
ムと通常運転プログラムと、混雑イ（）中１））■へ、
その度合に応じたむ数のエレベータ−を自動呼びｆｒせ
し、ドアｖｉ」待機させるプログラムのｉＮ’　：３４
１ｊｊのアルゴリズムのプログラムについてシミュレー
ションを実行する様にセットする（ステップ２７０　Ｄ
　）。 他の例としては、ＵＰ交通叶と、■）Ｎ交通）］：の差
が１．５倍ｆ呈度を毬える時１、・よホール呼び割当用
評価関数φの停＋ｂ呼び♂「側流Ｔｃ（Ｉ葛２９図のス
テップ］ｌ５Ｏ−５）を作乙階床の幅または市み１系数
をＵＰとＤ　Ｎとで別々に設定する運転制御プログラム
をもシミュレーションする様にセットする。 また他の例としては（］標値として乗り合わせ制限指令
のある時間帯か゛また（・１サ一ビス完了時間で評価す
る“皮求がある場合は第１９図のンミ〜ル−ンョンプロ
グラｘ２７１の説明の１葦に述べた様に虚数の呼び割当
アルゴリズムについてシミュレーションする。 次に、ステップ２７０Ｆで、設定されたアルコ−リズム
にもとづく運転制御プログラムについての制御パラメー
タの組（第２１図のパラメータｅや第２３図のパラメー
、、ｙ　）−）をセットしてシミュレーションを実行す
る（ステップ２７０Ｇ）。そして、各ケー′スごとにシ
ミュレーションされたその結毛はパラメータ毎に処理し
てテーブル２７２へ記録される（ステップ２７０Ｆ）。 全パラメータ（ステップ２７０Ｉ（）、全アルゴリズム
（ステップ２７０　Ｋ　）について終了すると運転制御
パラメータの演算を行ない与えられた目標に対し最適な
アルゴリズムと、それに分ける最適な制ω１１ハラメー
タを７寅算し特徴モード別ノくラメ−クチ−プル２７４
ヘセツトスる（ステップ２７０Ｌ）。 ｉｔ　４　ナソミュレーションノくラメータが決定した
ら、その運転方式で得度シミュレーションを実行し、停
市確率などの従属パラメータを求め特１゛・′Ｉモード
別パラメータテーブル２７４の当該モード分を作成する
（ステップ２７０Ｍ）。 以上の処理を登り裟された特徴モードについて全て実施
しくステップ２７ＯＮ）このプログラムは終了する。同
、ステップ２７０Ｍの実行完了時に、先に述べた運転側
ｊ４１１のための特６タモードとして正式登録する。 ステップ２７０Ｇとステップ２７０Ｍのシミュレーショ
ン実行プログラムの具体的フロー全第４４図に示す。 シミュレー／ヨンプログラムにｄ云　エレベータ−その
もの（・・−ド系）の動作を行なう部分（たとえは走行
動作、ドア開閉動作などを椛擬するプログラメ・）とこ
のエレベータ−を合理的に運転制御する号機制御マイコ
ンＥ１〜Ｅ７と等価な制御を行なう部分（例えば停止階
選択：Ｉｔ制御、自動ドア閉指令Ｒｉｌ　価などのプロ
グラム）とから成る号機処理部（ステップＡ７０）と、
これらエレベータ−を効率良く管理運転制御を行なうマ
イコン〜１１　と等価な？ｌｌＪ御をする部分（例えば
ホール呼び割当制御、分散運転１１ｉ１１萌］、分割急
行運転制御などのプログラム）を成すイＩＬ管理処理部
Ａ６０とシミュレーションを実行する部分（例えば乗客
を発生処理Ａ５０、結果を記録する統計データ収集処理
Ａ８０、所定時間のあいだシミュレーションを継続させ
る処理Ａ９０．Ａ１００）に大別される。シミュレーシ
ョン結果が精度良く末技るかどうかは、このシミュレー
ションの中核を成すステップＡ５０〜Ａ７０のプログラ
ム構成と、その中で使用するパラメータや定数の値に匠
右される。 そこで、群管理制御の性能を左右する上記した項目はで
さるだけ木″ｉ勿のニレベー〆−７ンミフ−・′、ノ等
イ曲となるようにフ゛ロダラム分；１旬戊す〕ととも（
・こ、そこに期用する定数やパラメータ（」、できるＩ
′どけ往−イ、ＩＣノヨイ〔１，に近づけることが１９
！１れろ。 埒で、第４４１／ｌにＦいで、走Ｊ′ト二の定数と・ζ
ラメー二置辷情報学音デープル２６２　（，４’：３３
１：’（１）の値を使用して、適正な値（（１＾正牛た
Ｖよｊ憤没’ｒ：ｌ：’（（１つ（ステップＡ１０）。 ）に・、沿よぉとし＝Ｃ共）１￥ｊ、　’ｌ’：’ｉン
ｌ）戸−フル２６２Ｚより、パラメータは一１三に／ミ
ニしレーションパラメータごとに学、νして１いたＪＬ
１′、）、：的な制御パラメータを、記録してひいたシ
ミュレーション・くラメ−タテ−プル２６２Ａ２２に川
内ｆるチーフルより検案し、起動条件としＣ、Ｌｊえら
れｆｃ−／’ルゴリズムパジノータと、それ用・ノ）ノ
ミＪ−１，／−ノミ〉′パラメータにもとづき］１と択
や、演算、シどにより求める。 ま／゛こ、７ミユｌ／−ジョンケースＶこＨして変化し
ないエレベータ−の速度や、ドア１．；〕閉時間、ゾ通
量ｌよどに関する定数やパラメータの設定は第４２図の
交通情報の設定２７０　Ｂなどにおいて行うＩＩり成と
し、処理回数の重複を低減している。 才だ１．１，１、ｉグの示生などによる乗客の発生も、
−日、を時点と１，１階データに持つ乗客発生テーブル
をあらかじめステップ２７０Ｂで作成することにより、
高速処理を可能とした。 次にシミュレーション変数の初期設定を行なう（ステッ
プＡ２（１）。たとλ−ば、後述する乗客発生処理の乱
数の切間設定やポール呼びテーブルの初期設定等である
。ステップＡ３０では、統計処理変数の初ＩυＪ設定を
行なう。ここで・□・１とた計テーブルの切間設定等を
行なう。ステ゛ツブＡ４０では、時間を零に設定し、ス
テップＡ９０で時間を所定値に加くγしくここでは１と
した。）、この時間が所定時間を越えたかを判定（ステ
ップＡ１．００）するう」二記時間が所定時間を１１１
＆えるまでステップＡ−５０からステップＡ９０の処理
を行なう。ステップＡ　５０では、乗客の篭生処理を行
ない、ステップＡ６０ば、ホール呼びの発生が有るとき
にホール呼びの割当を行なう群管理処理であり、ステッ
プＡ　７０　＆よ、エレベータ−の走行−や停止および
ドアじ６閉等の号機処理を行なう。ステ′ノブＡ８０は
、統計データの収集を行なう統言（データ収集処理であ
るっ ここで、ステップＡ５０からステップＡ７０について説
明する。ステップＡ５０の乗客発生処理は、シミュレー
ション用交通情報の設定プログラム２７０Ｂで得られる
行先交通量の予測データに基づいて、一様乱斂により乗
客発生階Ｉ訃よび乗客行先階ｊを決定する。さらに、−
上記一様乱数によりｉ階からｊ階への乗客発生人数を決
定し、ホール呼びをｉ階に発生させる。次に、ステップ
Ａ６０の群管理処理は、上記ホール呼びの発生が有れば
呼び割当を行なう。呼び割当の方法はＡｆＪ記運転制御
プログラムで説明したのと同じステップＡ７００号機処
理は、エレベータ−の走行状態、停止状態、ドア開閉、
かご呼び発生等の処理を行なう。 次に、ステップＡ８０とＡ１１０の統計データ収集処理
と統計処理について第４５図のフローチャートにより説
明する。ステップＡ３０−１からＡ３０−４までは、エ
レベータ−の方向ｊ、／ミュレー／ヨンパラメータｅ１
交通需要区分Ｍ１階床１のループ回数であり、ステップ
Ａ３０−６からＡ、　８０−８４では、上Ｈｊ２それぞ
れのｅ、ｍ、ｉのループ４″と了判定を行なう。ステッ
プＡ３０−５は、統計データ（エレベータ−停止り回数
、ポール呼び数、かご呼び数、乗込み人数、降人数等）
を上記ｅ、ｍ、ｉ別に収集する。 第４６図〜第４９図までは、ステップＡ３０−！５にお
ける統計処理演算プログラムの一例としての停止確率、
感は予測、ザービスｇｔ先レベル、ドアクィム制衛ｊな
どの従属パラメータを求めるフローチャー）・である。 第４６図は、停止確率演算プ［フグラノ、のフローチャ
ートで、階床Ｉのループ回数を設定する（ステップＢＰ
Ｉ　Ｏ）。そして、エレベータ一方向及転回↓又ｄと各
階別のポール呼びａｆＩとかと呼び数よりエレベータ−
停止回数を求め、これから１階（方向別）の停止確率Ｐ
Ｓ＋を濱ｔ￥する（ステップＢＰ３０）。停＋に確率Ｐ
Ｓ＋は、次式より演算する。 ｉ１背ｊ方向の工し／ベークー邦１１−回ｒａｔ　ｆ　
１＋Ｒ１・・・・・・・・・（６０） 尚データｄ、ｆ＋　、ｇ＋ＨステップＡ８０で求め、パ
ラメータＰＳ＋はステップＡ１１０で’１行するのが処
理時間的にｉｔ白い。ここで、α、１に１所定の係数で
ある。この・４ラメーダα＋　＋　ｉ”＋、通常＆：Ｌ
　１とするが万一実機とシミュレーション結果が−ｊヶ
しない時間はとの値で補正し７、一致させる。 第４７図は、満軌予測演算プロゲラｌ、のフ［７−チャ
ートで、階床１のループ回数を設定する（ステップＢＦ
ｉＯ）。そして、ホール呼び数チー〕７゜ル２７２Ａ６
のｉ　１％のホール呼び数ｆ、と〕−レベーター乗り客
密度テーブル２６２Ａ７の１階乗込み人数Ｈ＋からｉ階
のホール呼びの満６予測値（ホール呼びサービス１回当
りの平均乗り人数）ｐ　ｌ＋　、を演算する（ステップ
Ｂｌ”３０）。また、かご呼び数テーブル２７２Ａ７の
１階のかご呼び数ｇ」とエレベータ−降り客密度テーブ
ル２６２Ａ、７のｉ階の降人数ＰＣＩからｉ階かご呼び
の満員予測値を（Ａ　）Ｔする（ステップＢＦ４０　）
。ホール呼びの満員予測値Ｐｈ＋およびかど呼びの満員
予測値Ｐ　Ｃ＋は、次式により演算する。 伺ことでＴＳとはノミュレーション時間を示す。 ここて、α１□およびα１．は所定の係数である。 第４８１ン１は、ドアタイム制両パラメータ演算プログ
ラノ、で、まず階床ｌをループ回数に設定する（ステッ
プＢＤ１０）。そして、ポール呼び数テーブル２７２Ａ
６のｉ階のポール呼び数ｆ、とエレヘーター乗り客発生
密度テーブル２６２Ａ７の１１ψ、の乗り各発生密度Ｌ
Ｔ　＋およびかご呼び数チーープル２７２Ａ７の１階の
かと呼び数ｇ＋とニレベーク−降り客発生密度テーブル
２６２Ａ６の１階μ、１り客発生密度Ｃ１からドアタイ
ム制御パラメー　タＴ　Ｄ　＋を６’ｔ　”；Ｖ−する
（ステップＢＤ３０）。ドアタイム制御パラメータは次
式で災わさ１＋、る。 ここでα１５およびα１６はノツ［定の係数である。 尚この計算結果のパラメータＴ　Ｉ）　＋をその他のテ
ーブル２７２Ａ１１に記録するがＩｌｌの方法としては
第４０図のステップ２７５Ｅの前半において、当該特徴
モードのドアタイムｆｔｆ！１（ｊ４Ｐ’ラメータＴ”
　Ｉ）　Ｉを計算し、テーブル２７６Ｇへ直接上ノドす
る方法がある。これによると７ミユレーンヨン結果を記
録するテーブル２７２を小さくできる。 以上の統計処理を行ない上記をそれぞれの値を第２６〜
第２９図等に示す運転制？１ｉｌｌプログラムで（史用
する。 さらにこの値は第４４図のステップＡ　６　Ｑの群管理
処理とステップＡ７０の号機処理におけるプログラムの
定数またはパラメータとしてステップＡＩＯまたはステ
ップ２７０Ｂにおいて使用する。 （ｊ！シ、シミュレーション回数の関係から翌日の当該
特徴モードｍにおいて使用する構成とする。 第４９図は、特徴モード別に従属パラメータを算出と運
転制御プログラム生成の効果を求めるプログラムで第４
２図のステップ２７０Ｍの詳細フローチャートである。 ｉｆ、ステップ２７０　Ｌで求めた目的に対してｒｔｔ
　＞ｒ４なシミュレーションパラメータをセットしくス
テップ２７０Ｍ１）、再度シミュレーションを行ない（
ステップ２７０Ｍ２　）。第４５図〜第４８図に詳細を
示した統計処理（ステップＡ８０とＡ１１．０）により
、最適なシミュレーションパラメータによる従属パラメ
ータを作り、特徴モード別パラメータテーブル２７４へ
記録する（ステップ２７０Ｍ４）。 次に当該特徴モードに属する交通需要に対し、納入時の
運転；ｈ（］御プログラムの場合の７ミユレ一シヨン毫
件をセットしくステップ２７０Ｍ４）、シミュレーショ
ンを実行する（ステップ２７０Ｍ５）。 スナワちエレベータ−制御仕様テーブル２２５　Ｋある
運転制御パラメータでイ（を面理処理Ａ６０と号機処理
の号機制御マイコンに辱両な処理を行なう部分の仕様を
定めて、シミュレー／ヨ７−ｆル。 この結果よシ、納入時と、与えた目的に対し最適な運転
プログラムを生成した時との各種ｉ゛１′−価指標によ
る比較を行ない、記録する（ステップ２７０１ν１６）
。 臥に運転指令パラメータによるノミュレー／ヨン結果と
実際の運転時の結ム（′、全各ｆ・ｉ【評価指標により
比較し、６己録する（ステップ゛２７０Ｍ７）。 同、これらの比較のＲ’Ｆ価指標にば゛リーピス性（ホ
ール呼び＋；ｌｉ時間、各階・方向別のポール呼び継続
時間、ホール呼び継続時間、リールビス完了時間、これ
ら時間の分布°または平均と長持率５襲を占めるこれら
時間の長持時間。Ｆ約変更率。先着率。）と省エネ性（
号機別走行と停止の比率、号（長別哨費屯力係数などよ
り求められる全体の消費電力量係数。）の２点について
一項目以上を比較評価する。 同、ステップ２７０　Ｍ　７は、ステップ２７０Ｂの一
部に含め、比１ヅ結果に応じて、係数α１１〜α１６全
眸正する様に構成する変形例がある。 次にエレベータ一台数が、特殊運転や保守のために増減
したｌ助合にも適格な運転制御プログラムとするパラメ
ータを指令するために、台数変化によるシミュレーショ
ンを実姉し、その結果を記録する。 第５０図は、エレベータ−のサービス台数に応じた最１
産なシミュレーションパラメータｆｆ、出の一実施例の
フローチャートであり、エレベータ−の設置台数が６台
である揚台を示す。最初に交通量と使用頻就の積の最大
の特徴モード（代表モード）であるかを判定する（ステ
ップ５０１）。代表モードでなければ、当該特徴モード
で運転し／ζ最後の日の平均台数でシミュレーションを
実行しくステップ５０３）、平常パターンのときは、エ
レベータ−６台および４台でシミュレーションを実行す
る（ステップ５Ｃ２）、もつともステップＳＣ３と、ス
テップＳ　Ｃ２の６台のシミュレーションはあらためて
実行しなくても良い。以下、エレベータ−６台および４
台の２クー−スの−／ミュし／−／ヨン結果よりエレベ
ータ−５台および３台にす、−ケる最適なシミュレーシ
ョンパラメータを補間法で演算する（ステップ５Ｃ４）
。 上記したフローチャートでは、エレベーｊ一台数を２ケ
ースとしたが、３ケース以−ヒでも補間法により残りの
エレベータ一台数の最適な一ンミコ、レーションパラメ
ータを算出することができ、台数が多くなればなるほど
精度が高くなる。さらに、エレベータ一台数のプ７ζ択
は、−上記したフ「コーチヤードでは４台および６台と
したが、設置台数のいずれでもよい。 ここで、上記補間法について説明する。 平均待時間が最小となる最適なシミュレーションパラメ
ータは、エレベータ一台数に比例していると考えても差
しつかえないので、比例的に補間する方法がある。また
、もう少し精＋Ｗの良い方法は、ニレベーク一台数の１
．６乗に比例しているとして補間する。さらに、変通用
−により所定の係数を含めて補間する方法もある。 をらには、これら１．６乗等の係数そのものを空き時間
によるシミュレーションにより事前に算出しておく様に
構成する方法がある。 第５１　［ｉＺ］　’ｔ’；、シミュレーションにより
得られた曲線データテーブル２７２Ａ１などの内容をも
とに、所定補間法を適用して得られる。 平均待時間の曲線を例に示す。ここで、所定補間法とは
、たとえば、周辺のデータ３飼により２次曲線近似する
ような周知の方法を指す。 曲線ｆ４はエレベータ−のサービス台数が４台、曲＠　
ｆ　ｅはエレベータ−のサービス金敷が６台の曲線であ
る。また、曲線ｆ４　の平均待時間が最小トナルシミュ
レーションパラメータがα４でアリ、曲（２］ｉ　ｆ　
ａの平均待時間が最小となるシミュレーションパラメー
タがα６であることを示す。このとき、比例的に補間す
る方法は、次式で表わせる。 エレベータ一台数が５台のときおよびエレベータ一台数
が３台のときの求める最適なシミュレーションパラメー
タをそれぞれα６．α、とすれば、α、−α６＋（α４
＋α６　）　／　２　　　　・・・・・・・・・（６４
）α３−（χ）＋（α４＋　α６）／２　　　　　　　
・・・・・・・・・（６５）となる。 以上によりマイコンＭ１　　とＭ２を１史川した弔２の
−１１、体的央；Ａ’４例の構成についての説明を終了
したが、以Ｆ第５２図から第５７図を用いてこのυノ、
１４例の：ｉＬす作を捕捉Ｎ！ｕ明する。 第５２図は一社専有ビルにお・け／：、ＩＢ、食時［…
・１１言′こおいて発生し易すい変＞？「ｉ　、ｉｊ　
”反の代表１”’ｌ　ｋ　ｊ、尤明’４−　、＜＞図で
、（３）は老体交通−計の時間的変化を示す。 （ｂ）は食堂階のある７階へ行く客（７：・：ｆのＲｒ
ｉり各）を主体とし７こ特徴−し−ドＭ２（）ｉｊニア
：罠前半）に属−３−゛る交通流のｊよの変化曲線Ｃ・
Ａ２と７階から元の階床へ帰える客（７階の乗９客）を
主体とした特徴モードＭ３　　（’ｅ：’、’：づ′Ｉ
：祇半）に属する交通流の（１１・の変化曲線ＣＭ３”
；ｒ：し］示している。第５３　ｆｌｉ、Ｊ’、この２
つの１特徴モードのＩＳｌ・ν（方間）別の乗込み量の
分布を示している。 問題は曲線ＣＭ２とＣＭ３が重なる時間帯にある。 特に時間帯１３２からｔ３３ε・ま中間的な交〕［ｎ計
となっておυ、これだけで別個の％像モードを設定する
可能性はある。しかしその時間幅と交通量の鋳で求まる
総人数が設定法特徴モードに対し小さく、かつ、すでに
づ貞イυした特徴をシ寺つ特徴モードＭ２とＭ３が設定
されているため顕著な特徴としても認められない可能性
があり、結果として一般的にはＨ，食中：１４］ど称す
る特徴モードは設定さ１ｔない。 （（１↓しホテルや、フロア貸しビルにおいては、設定
される可能性が十分ある。尚これらは・“特徴モードの
生成と４ｉｊｉ別プログラム２５４、第３８図で制御さ
れる。　） そこで時間帯１３２　　ｔ３３においては、ｌＧ４０図
のステップ２５５　Ｂと第４１図のステップ２７５　Ｂ
に７エミした様に複数の特徴モードに対し、中間的な特
徴であることを判定し、できるたけ適１各にシミ通１１
゛、報の収集と、連転ｌｌｌ制御パラメータの指′汀’
！：　：Ｉｊｌｌ　’（＋川する１子にし、特りモード
の叔が無数に増大するのを防止している。これらのテー
ク・ブ「７グラム雪のレー＋ニー１・、およびモニタす
る機ｒｉヒをり１ａえた装置をン（１６３図に示す。 第５４　Ｆｉｌ〜第５６図により、学習糸マーｆコンの
自動報告形り例と、ステップ２７５１”　（第４１１ｍ
１）においてｊ）キ日ならびに時刻による′；、：、１
ｍモードの゛ｉｌ′ｉ生予測をいかに精度よく行なうか
を捕捉する。 まず、第５４図は第３４図（１））日別！１．５敞パＡ
−ンテーブル２６２Ｚ８の内容をき″ｒｉｒａ末伎１ｉ
’（Ｐ　Ｄ（７）ＣＲ，Ｔやプリンタへ表示またはプリ
ントする・；１．μＬｉ　Ｊ（、、、ψゴの例を図示し
ており、特徴モードは、その！１″１１徽モードがエレ
ベータ−運転系に与えるストレスの大きさく例えば交通
ｊ、、ｉＸ）の順に独自の順番Ｐ１〜ｐＨにイ」け直し
て表示している。この図による一般の出勤日ＤＰ３　（
日別バター７７曲線ｆｎｒ２）と土１日、１）Ｍや祭日
などの体１月）１．’４（ｔｉ別パターン曲線ｆｏｐ４
）との差が一目で１′υる利点ある。 第５５図は年間記録テーブル２６２Ｚ９の内′白の報告
形ｊｊ！Ｘ、の例を示し、本年度のｆ−測による日別パ
ターンを第５６図の様に≧“セ示する。 この予測は下記の順１１・で行なう。 １ず、端末装（ｒ’；　Ｐ　Ｉ）のギーボードなどから
人Ｊ）されたスケジュール予約による休日の振替や％＞
ｉ１休体の設定あるいは行事日による１１１別パターノ
ぞのものの設定と３亥当日の設定などがあっだ」場合に
ｂ：Ｉ；、これを（ｉツ優先とする。 次に祭日か否かを判定し、祭日や創行記念日（第［］５
図と第５６図の注１）など、毎年同日に同一の日別パタ
ーンが予憩される日が否かを判定するう 次に年度による曜Ｅ１変換を行ない、また曜日による日
別パターンの関係を統計処理により求め、予定される日
別パターンを決定する。 以上による日別パターンの予測と、日別パターンごとに
、ｌｔ芋ｆψハし−ドと、その時間帯を学習することに
より、ステップ２７５Ｆで説明したより以上に；′ｌ’
１度の良い、Ｊも期的な視野に立った特徴モードの予測
を行なうことができる。 ステップ２Ｉｉ”（第３８図）では日別パターンの追１
ノ１１設定とか時間帯の学習の際は１０分程度の小さな
！特徴モードの汀無や、隣接する特徴モードの日ごとの
相冗により別の日別パターンとせずに、一致する特徴モ
ードの時間帯を学習する様に構成する。 次に第５７図は”ｉ：Ｊ”　！’、タモードの生Ｆ・１
し、シζ’、ｌ’ｉ１情報の学習、そして運ＩＩｉ仁、
！！ｉｌｌぞｌｉｄプログラムの生成と−Ｊ〒）ｌ−７
だ人工ｊｉ］　ｒｉ［界ｉｌｌ　ｆｌｌｌに含ることの
できる広、；仔の学ド゛ｌｌを行なった学習系の成宅の
（４１＆盾１杉１．パ；の例５二示す。 図１−ｊ　ＩＥＩ　、別パターン別１４−作々まＡニレ
゛ｔ　、ｆ’ｉ：　ｌ・！、１オイ窟Ｊが学習経過が理
解し易すい利点かあ２．。 尚、急変とは少なくとも４）１シい’ｌＬ１′でｊノー
１．−１．’が、（１加になニフだ場合を含むものとず
ろ。才だｊｌ、’４；ｌｌ　／　：クーンｌ）　Ｐ　３
のパターン形’、ｊ、ｌ；　ｆ　ｌ）　ＴＩ３が大きく
変化した場合も含むものとする。 介だ、学−；・−；’＃ｉ’Ｊの成果ノ’＋”　’　−
ｙ　；ノドｌｔ、ｎ（・、の内′ｆｔは情報学習テーブ
ル２６２内の評価用デークウ゛−＝−プル（ホール呼び
継続時１ト１１のｌ・ＬＫ父分イＩＩシ゛−ブノ（・２
６２Ａ−１０など）と、スミ−ノブ２７０Ｍ４−５（第
４９図）によりノミコーＶ−）　Ｌ７だ結果と１」別パ
ターンテーブル２６２Ｚ８Ｃの時間帯のｆ−夕よ、！ｌ
）　−１１分の評価値に換算してト１中１０　ＩＴ　ｒ
の平均値を報告するものとする。 これにより、学習系が正常に＋７訂１ヒし７ていること
と、学習系の装備による定宿的な効呆を知ることが出来
る利点がめろ。 Ｖ、上で第２の実施レリのヱーＣの説明を終了した。 仄に本発明による他の実施例や変形例について説１ツ」
する。 土ず第５８図と記５９図により、特徴モードと日別パタ
ーンの変形例を説明する。 第５８図は第１９図の変形例であり、５Ｂ５９図（・、
ｔ！、！！３３図と第３６図の変形例である。 この変形しｌの主な材畝は特徴モードを日別に区ン、す
し′Ｃ侍たせた点にのり、例えば出動時ＩＵＩ帯におけ
、５又通′ｉ’＃　’？ｆ菱のＰ　’ｌ’Ｊ’は第２の
交通需要の特破ｆ１１」定ゾログラム２５７により１」
別ペメー／を２１用＞ご後に、当該１」別の出動時間帝
ｆ−プルに対して行う様に構成した点にある。 同、第１の交通１１１ｆ要の特徴判定プログラム２５４
はβりえば日別による時間ＨＦ　Ｊ）判ボとするのが簡
単なプログラム、ｌ構成とできる。またその他について
は心安に応じて、１・Ｍ未装置Ｐ　Ｄから当該の時１ｉ
ｊｌ帯データを設定することとすれば′簡単なプログラ
ム構成とできる。 筐だ、この１是の日別のｆ＋Ｊ　Ｗの方法としては、出
動時間帯の交通量に応じて捷ず仮力２するもとし、最終
的に１は一日の総利用人以に門するデータで１４」定す
ることとすればプログラム２５７を簡学なプログラム構
成とできる。 また、第ｌの交通１清要の荷載ｔ４Ｊ定に、各２（ケｆ
改男１に（谷臼別に対し共通としても艮い）評価関数を
設け、この値が最大となる特徴全判定する方法がある。 出動の評価関数φＵＰ　　は ・・・・・・・・・（（ｉ６） となる。 同様に昼食１ｊｉＪ半、挨半、退勤の特徴、ｉｆ価関数
ΦＬＴＡ　、Φ４、ア。、ΦＤＰは ・・・・・・・・・（６つ） となる。平常と平常混雑と閑散の区別は単に交通量のみ
で判定す゛）。尚、ここで閑散は、交通量が小さいので
交通情報の学習を不要とした。 この平常と平常混雑の特徴評価関数Φ９Ｔ　　はとなる
。ここでに２１〜に２５は重み係数で、ｋ２２とに２３
は４、ｋ２ｓは２．１（２１と１（２４は１とする。 この（６６）式から（７０）式の値がＭ　Ａ　Ｘとなる
特徴をずＵ定出力とする。 次に第１９図をベースにその他の変形例について説明す
る。なお、′４１９図のソフト構成のうち、学習系のデ
ータの動きを中心に捕捉説明する図を　・第６０図に示
す。 第２の実施例では、事前にシミュレーションプログラム
２７１を実行して基本的な運転プログラムを生成してお
いだが、例えば運転台数や目標値の設定変更などの大き
な変動があ−った時は、制御パラメータの作成プログラ
ム２７７の所で緊、急の追、ＩＪＩ＋　７ミユレーシヨ
ンを実行する（）（に（１゛り成する。 １時にステップ２７０Ｍ２（第４９図）に示す従い１パ
ラメータを算出するだめのシミュレーションを再度実行
するプどけなら１回だけであり比較的望〈相合バラメー
クを出力できる。そしてｆ寺漱モード別パラメータテー
ブル２７４にその分小さくＦ１１４゛成することができ
る利点がある。 なお、ここで、第２９図のプログラムＡ５０におい−ｃ
１個々の乗客のｊｌ／−均待時間を最小とｊ″Ｚ１ｈ的
より、ホール待人数の多い階床のサービスを優先する改
良案について１説明する。 この改良案の概念を示すフローブーヤードを・＋Ｓ６２
図に示す。この改良のポイントは、ステップＩ■５０−
２における予測待時間′１゛Ｓの作り方にある。 すなわち、乗客発生頻度の極めて低い階は予測待時間と
ＴＳの値を等しく取るが、乗客発生頻度の高い階や多少
ある階は第６２図に示す様に、評価値を利用度に応じて
予ｉｔｌ唇ｉ時間より九きく取るわけである。 以上、図示する実ｊｒ（Ｆ、例を用いて説明しだが、次
に、曲の変形および応用例を簡嘆に説明する。 先ず、学習系中の一部、例えばゾミュし／−ショフプ「
Ｊグラｌ、２７１を中心とする運転プログラム生成ブｔ
ｒツク２７０を独立した可搬装置、９１とし、月に一部
アダブターを介して学費系マイ１ンと接続［２、特で１
′！！モード別に学γ２ないし一般の交通情報を基に７
ミユレーシヨンを＞Ｖｊり返えして最適な運転プログラ
ムを生１ｊｊ　Ｌ　、生成した運転プログラノ・の各種
パラメータにより運転プログラノ・を学習系マイ−エン
にＦｉ＋２録する構成とすることができる。 このＩ！４合、上記したプログラノ、を生成する可４＋
ｉ＋、７装置りｊｌ、ビ２し管理装（（′１°やエレベ
ータ監視装置によ（）、定期的にデータ通信することに
より、自動的に運転プログラムを生成する構成とするこ
とができる０ 丑だ、」二記−楕１０ｊでは群ｆ’ｆ理を例にノｆげて
説明したが、これに限らず、１台のエレベータ−を単独
で制御するす：＋合にも利用でかるう−＋た、乗Ｉｊ″
、で行先階を指定するポート式エン−クー・ターカ；占
＜７５１ら知られているが、このよ′】な方ｊ（、であ
っても、吊コ用できること（−１′勿論であり、と（７
）　、Ｉ−ｊ’Ｍ合、東番：、’、ｌ、　（α：ｊ窃け
た行先呼び釦が本発明で占うホー／し叶び釦しこＡ、１
１当する。すなわ９、本発明の月−７１・呼びと（佳、
采場に１・けた吋び装置でち・１ｔば如何な２・ものて
もＪｎ−く、いずれの方式の工Ｉ／ベーク−であっても
、１ビルの需安に即応した：Ｌレー゛コーターｊｌ＋’
ｌ　（＋″ｒｌを実現できる。 寸だ、Ｊ−記実ノイｌシ′ｊ中の、４′、′ｌ徴−で−
ド生１ｊ眠′１“「？改モード別交通需要の収集、１軍
転プログラノ、の／［：、成等は、これらを個別に独立
して利用することも可能であり、夫々の機能による効果
を４（１つものでしょかい。 さらに本発明の実施例で頬、ニレベーク−１ｂ１１イ１
１１について説明したが、ビルの交通需要の検出等は、
当咳ピルを管理する場合にも有益である。したがって、
ビル管理システム等にも適用するこドア！ｌ（でき、こ
の場合、ビル内の人の流れ、在館人員に喧４、じた空調
、（υｊ犯１０制御今を実現することができる。 〔発明の効果〕 本発明によれば、ビルの交通需要に適応したエレベータ
制御が１３Ｊ’能となり、効率の良いエレベーターザー
ビスを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第８図は本発明の詳細な説明する図、第９図〜
第１１図は本発明による交通ｆ層要の特徴生成装（直を
示す回路図、第１２図と第１３図は記録データを説明す
る図、第１４１／Ｉ〜第１８図は第２の実施例のハード
図、第１９図は第２の実施例のソフトの全体構成を説明
するブロック図、第２０図〜第２３図はシミュレーショ
ンパラメータの説明図、第２４図は運転系マイコンのテ
ーブル（１°７７成図、ｌ：Ａ２５図〜第２９図は運転
系マイコンのＩＩｆ−び割当匍１ｉｉ１印ノローチャー
ト、第３０図１〜第３７図はｉ禅１系マイコンで１史用
するテーブル構成図、第３８図〜第４２図は学費系マイ
１ンのソフトを説明するメインフローチャート、ｆｇ４
３図は行先階父通肴テーブルの作成方法ｆ：説明する際
に使用する説明図、第４４図〜第４８１ヌ１はンミュレ
ー７ヨ７実何フローチャート、第４９１ス＋、２、ノミ
ュレー／ヨノの応用クリを示すフローチャート、・Ａも
５０図は台数別に７ミユレーンヨンするフローチλ・−
トで第５１図はこれの説明図、第５２図と第５３図第２
の実施例の動作を、ｆｌｌｉ泥硯明す２）１ノ］、第５
４図〜第５６図は・ｒヶ徴モー　ドの発生１’　ｔｉ！
Ｉｆ　、’Ｊ法の改善例金、説明する説明図、第５７図
は・学−ン系の効果音１１壷＾−するフォーマット例金
示す図、Ｚｉ！５８図は変形例を示ナグロノク図で第５
９図はそのデープル１１４成図、第６０図は学習系デー
タの流れ説明図、第６１図は混雑待機時の池の器部１形
態１況明図、第６２図は第２９図の変形フローチｒ−）
、項３６３図は群管理モニター装置の慨ｌＩＩ’６　、
ｉｆ＋”ｊ成図を示す。 １１０・・・エレベータ−制御基、１３０・・・交通ｉ
　＋゛Ｉ報検出回路、１４０・・・時刻信ち発生回路、
１５０・・・交通′、ｒ８安の峙畝モード識別回路、１
５７・・・交通１需要の・ｒ！ｊｍ識別回路、１６０・
・・特徴モード別情報学習回路、１７０・・・エレベー
タ−運転１（ｔｔｌ　７＋バｊ形態選ＪＲ回路、１５１
・・・交通、１、テ要の％徴要素値演ｙ１１川路、１５
５・・・エレベータ−制御用特徴モー　ドの設定回路、
１５６・・・エレベータ−制御用特徴モードの生≠７１
−　囚 端５図 ■ジ 舅ら口 １の （谷３） Ｐ４３ 茅　８ ．　　ＯＮ方向降力＼ユ比率 第１０口 不１１図 ／：５７ 察１２ ρノ５犠１、 不　１３＠ ０１５で ｒ）ｔ５Ｑ 茅１４−目 〃Ｄ Ｅｌｌ）、　　　ＥｌσＺ　　　ＥＩｏ。 筈１５　ＥＯ ≠１Ｇ区 茅／７　目 茅２ρ目 ＆Ｅｒ象＋夏１転畳円ねビ用シミュし一シフンノ（ラメ
ークＣ剪首…ｙ＝ｐ＝ｉｓ祇惨すイ但Ｙ用シしレー乃ン
パラノーク　Ｃ第　２４　　図 箔２５　ｆｆｌ 第２６１￥］ ￥２２７！７１ 第２１］ 第２’ｌ　Ｉｌｆｆｌ ＄３３図 −４９３− ２乙２Ａ−２ （ｔｌ）　　　　　齢３７０ ≠ａｍ 姉４１３ 鱈４．４〜１２］ ｇ４−何口 第４−ｇ囚 第４．怪　力 鰭Ｌｏ　ｌ！］ １−ノ　Ｉ；；ｊ［１ 心　　〆４ 〆！；　　ｃｌ、３ シミレーションバ２メータ − 策ｓ３　ロ ー４９９− ’Ｍ３ｔｙｒ八〇ターン へ １０　２θ　３θ（％、） ｆら１国 ■Ｐ−卵崩布ん、　■分常運私 鰻ｂ２閉 手続補正書（方式） ＋旧ＩＩ　５＋１７　”ａ　２１ｕ４ ′’ｒ１．’ｌノｊ長′１・、ンｉ杉和ノ（−１１１ン
１４　　　ｆ’ｌ　　　（／〕　　ｌ＜　　小昭４１”
　フイｌ”　’ｔ”ｉｊ’ｌ”Ｉ’ｒｌ　第１．５７８
９７　’；ブと　明　の　名　（ｆｌ、　　　ニレベル
ター制（、＋１装置ｒ山ＩＩを１−ろ名 Ｍ’ｌ　）　・’１１１１１＋肋、ｉ’１，１１雷ｒｉ
人１１１りょ　　東上；・、都「代聞メ丸の内　１’ｌ
１５音１シじ゛Ｉ；Ｉ’１昌１１（１（１式会＋１１（
＼ン、装イ１ｊす１代］７と　三　ＩＩ　　勝　茂 代　　　　」甲　　　　人 １７’、　　　ｌ’）　　　東上；・、都「代Ｉ１１区
丸の内−１’ｌｌ″１ｉｆｒｌ−シなし）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ■　多階床間に就役する複数台のエレベータ−と、上記
   階床に設けられたエレベータ−を呼び寄せるだめのホー
   ル呼び装置とを備え、上記エレベータ−が少なくとも上
   記ポール呼びに応じて自動運転するものにおいで、北記
   エレベータ−に対する交ｉｉ１’ｌ需要を検出する手段
   と、生成または予め設定した特徴モード別に運転制御プ
   ログラムを記録する手段と、少なくとも上記検出された
   交通需要が上記’ｌ！Ｊ’徴モードのいずれに属するか
   識別し、当該特徴モードに対応する運転制御プログラム
   金選択して指令する手段と全備えたことを特徴とするエ
   レベータ−制御装置。 ２　特許Ｊ１゛１求の１ｊ’ｌ’ｊ囲第１項において、
   上記運転プログラム記録手段な、上記エレベータ−が少
   なくともポール呼びに応じて自動運転する制御係数又は
   開側］形態を可変パラメータとして記録する構成と１２
   だエレベータ−制御装置。 ３、％許請求の範囲第１項において、上記特徴１三−ド
   別に又通需要全収集する手段を・備え、上配運影プログ
   ラム記録手段は、上記収集された交通、清要に適応した
   運転制御プログラムを生成する手段と、この生成した運
   転制御プロゲラｌ、ケ配録する手段から構成したエレベ
   ータ−！ｆｉ制御装置。