JPS6036275A - Controller for group of elevator - 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。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明はエレベータ−の群管理制御装置に係り、特にコ
ンピューターヲ利用してエレベータ−を群管理制御する
に好適な装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Application of the Invention] The present invention relates to an elevator group management and control device, and particularly to a device suitable for group management and control of elevators using a computer.

〔発明の背景〕[Background of the invention]

従来、ホール呼びの割当ては、ビル全体のサービス状態
を考慮した評価関数を用いて各エレベータ−毎に総合評
価値を演算し、その総合評価値の最小あるいは最大のエ
レベータ−に割当てていた。Conventionally, hall calls have been assigned by calculating a comprehensive evaluation value for each elevator using an evaluation function that takes into account the service status of the entire building, and then allocating the hall call to the elevator with the minimum or maximum overall evaluation value.

この総合評価値としては予測待時間が多く用いられてい
るが、これを演算するだめの評価関数では〜割当てよう
とするホール呼びに対する待時間のみでなく、すでにサ
ービスすべく割当てられて−るポール呼びをも考慮し、
そのホール呼び発生後の継続時間を評価要素の１つに付
加している。これにより、エレベータ−のホール待客の
待時間の均一化を１図り、長待ちとなるホール呼びを防
ぐように制御することが可能である。The predicted waiting time is often used as this overall evaluation value, but the evaluation function used to calculate this value does not only calculate the waiting time for the hall call to be allocated, but also the waiting time for the hall call that has already been allocated for service. Considering the call,
The duration after the hall call is generated is added as one of the evaluation factors. As a result, it is possible to equalize the waiting time of elevator hall customers and to prevent hall calls that result in long waiting times.

しかし、ビル全体の交通需要が多くなり、多数の階でホ
ール呼び釦が操作されるような状況になると、各階とも
待時間が長くなり、特に利用客の多い階では、多数の人
が乗場に到着し、乗場が混雑するようになる。そして、
エレベータ−が到着した時に待ち客がすべて乗り込めな
かったり、飛降に長Ａ時間がかかったり、多くのかご呼
びが一度に作られたりするため、結果的にそのエレベー
タ−がサービスする既に割当て済みの他の階の呼びが長
待ちにな２てしまりという不具合があった。However, as traffic demand increases throughout the building and hall call buttons are operated on multiple floors, waiting times become longer on each floor, and especially on the busiest floors, large numbers of people arrive at the halls. When we arrived, the boarding area became crowded. and,
When an elevator arrives, all waiting passengers may not be able to board the elevator, it may take a long time for the elevator to descend, or many car calls may be made at once. There was a problem where calls from other floors would have to wait for a long time.

また、利用客の多い階床の呼びを割当てら、＋１．イｈ
るエレベータ−が、その階床へ行く途中の階に新たな割
当てを受けると、上記不具合は一層著しくなる。Also, if you are assigned a floor with many passengers, +1. Ih
This problem becomes even more severe when an elevator is assigned a new floor on its way to that floor.

上記不具合は従来のホール呼び割当て制御が、ホール呼
びを割当てた後の階床での待客の増加全考慮してｈなか
つたことによるものである。The above problem is due to the fact that the conventional hall call allocation control did not take into account the increase in the number of customers waiting on the floor after the hall call was allocated.

〔発明の目的〕[Purpose of the invention]

本発明の目的は、上記した従来技術の不具合をすくシ、
エレベータ−のホール待客の待時間の均一化を図り、長
待ちとなるホール呼び防市することのできるエレベータ
−の群管理制御装置〜を提供することにある。The purpose of the present invention is to eliminate the above-mentioned problems of the prior art,
To provide an elevator group management control device capable of equalizing the waiting time of elevator hall customers and preventing long waiting hall calls.

〔発明の概要〕[Summary of the invention]

この目的を達成するため、本発明は、当該エレベータ−
にすでにサービスすべく割当てられているホール呼びの
待時間、例えばホール呼び発生後の継続時間を、そのホ
ール呼びが割当てられている階床におけるエレベータ−
の利用客に関する情報、例えばホール呼び１つ当りの平
均乗り人数、単位時間当シのエレベータ−への乗り込み
人数、単位時間当りのホール呼び個数を周込て可変にす
ることを特徴とする。To achieve this objective, the present invention provides that the elevator
The waiting time of a hall call that has already been assigned to be serviced, e.g., the duration after the hall call is generated, is determined by the elevator at the floor to which the hall call is assigned.
Information about the customers, such as the average number of people boarding the elevator per hall call, the number of people boarding the elevator per unit time, and the number of hall calls per unit time, is made variable over time.

〔発明の実施例〕[Embodiments of the invention]

以下、本発明を第１図〜第１０図に示す具体的一実施例
により詳細に説明する。なお、実施例の説明は、まず、
本発明を実現するハードウェア構成を述べ、次に全体ソ
フトウェア構成とその制御概念を述べ、最後に上記制御
概念を実現するフローチャートを用いて説明する。Hereinafter, the present invention will be explained in detail with reference to a specific embodiment shown in FIGS. 1 to 10. In addition, the explanation of the example will first be explained as follows.
The hardware configuration for realizing the present invention will be described, then the overall software configuration and its control concept will be described, and finally the explanation will be given using a flowchart for realizing the above control concept.

第１図は、本発明の一実施例の全体ハードウェア構成で
ある。FIG. 1 shows the overall hardware configuration of an embodiment of the present invention.

エレヘータ一群管理制御装ＨＭＡには、エレベータ−運
転制御を司るマイコンＭ１とシミュレーションヲ司るマ
イコンＭ２がアリ、マイコンＭ１とＭ２間は直列通信プ
ロセッサ５ＤＡｃにより、通信線ＣＭｃを介してデータ
通信される。なお、この直列通信プロセッサＳＤＡに関
する詳細な構成及び動作説明は特開昭５６−３７９７２
号および１Ｆｉｆμｎ昭５６−３７９７３号に開示され
ている。The elevator group management control unit HMA includes a microcomputer M1 that controls elevator operation control and a microcomputer M2 that controls simulation. Data is communicated between the microcomputers M1 and M2 via a communication line CMc by a serial communication processor 5DAc. A detailed configuration and operation explanation regarding this serial communication processor SDA is provided in Japanese Patent Application Laid-Open No. 56-37972.
and 1Fifμn No. 1983-37973.

エレベータ−運転制御を司る′マイコンＭ１には、ホー
ル呼び装置Ｔ（Ｄからの呼び信号ＨＣが並列入出力回路
ＰＩＡを介して接続され、まだ、ドアσ）開閉や、かご
の加減速指令等測々のエレベータ−を制御する号機制御
用マイコンＥ、〜Ｅｎ　（ここで、エレベータ−はｎ号
機あるものとする）とは、前記同様の直列通信プロセッ
サＳ　Ｄ　Ａ　＋　〜Ｓ　Ｄ　Ａｎ及び５ＤＡＬと通信
線ＣＭ、−ＣＭｎを介して接続される。The microcomputer M1, which controls elevator operation, is connected to the call signal HC from the hall call device T (D via the parallel input/output circuit PIA, and is still in charge of opening and closing the door σ), as well as commands for accelerating and decelerating the car. The microcomputers E, ~En (here, it is assumed that there are n elevators) that control the respective elevators communicate with the same serial communication processors SDA+~SDAn and 5DAL. They are connected via lines CM and -CMn.

また、号機制御用マイコンＥ、〜Ｅｎには、制御に必要
々かと呼び情報、エレベータ−の各種安全リミットスイ
ッチや、リレー、応答ランプで構成する制御入出力素子
ＥＩＯ，−ＥＩＯ，，が入出力回路ＰＩＡ及び通信線Ｓ
ＩＯ，−３ＩＯｎを介して接続される。In addition, control input/output elements EIO, -EIO, consisting of call information, various elevator safety limit switches, relays, and response lamps necessary for control are input and output to the machine control microcomputers E and ~En. Circuit PIA and communication line S
IO, -3IOn.

第２図は、ソフトウェアの全体構成であり、ソフトウェ
アは大別して運転制御系ソフトウェアＳＦ１とシミュレ
ーション系ソフトウェアＳＦ２より成る。FIG. 2 shows the overall configuration of the software, which is roughly divided into operation control system software SF1 and simulation system software SF2.

運転制御系ソフトウェアＳＦＩは、呼び割当て処理や、
エレベータ−の分散待機処理等エレベータ−の群管理制
御を直接的に指令し制御する運転制御プログラム５Ｆ１
４より成り、このプログラムの入力情報として、号機制
御プログラムＥ１〜Ｅｎから送信されてきた、エレベー
タ−の位置、方向、かご吋び等のエレベータ−制御デー
タテーブル５Ｆ１１、ホール呼びテーブルｓｒ＋２、エ
レベータ−の管理台数等のエレベータ−仕様テーブル５
Ｆ１３ｆｉらびにシミュレーション系ソフトウェアＳＦ
２で演算し、出力された最適運転制御パラメータ５Ｆ２
９等を入力データとしている。The operation control system software SFI handles call assignment processing,
Operation control program 5F1 that directly commands and controls group management control of elevators such as distributed standby processing of elevators
The input information for this program includes an elevator control data table 5F11 such as the elevator position, direction, and car noise, which are transmitted from the machine control programs E1 to En, a hall call table sr+2, and an elevator control data table 5F11, a hall call table sr+2, and an elevator Elevator specifications table 5, including number of managed units, etc.
F13fi and simulation software SF
Optimum operation control parameter 5F2 calculated and outputted in step 2
The input data is 9th grade.

一万、シミュレーション系ソフトウェア　８　Ｆ　２は
、下記の処理プログラムより構成される。10,000, simulation software 8F2 consists of the following processing programs.

（１）　データ収集プログラム５Ｆ２０・・・・・・ホ
ール呼びテーブル５Ｆ１２およびエレベータ−制御デー
タテーブル５ＦＩＩの内容をオンラインで一定周期毎に
サンプリングし、シミュレーション用データ金収集する
プログラムで、特に行先階別交通需要を主に収集する。(1) Data collection program 5F20...A program that samples the contents of the hall call table 5F12 and elevator control data table 5FII online at regular intervals and collects data for simulation. Mainly collect demand.

（２）　シミュレーピョン用データ演算プログラム５Ｆ
２２・・・・・・データ収集プログラム５Ｆ２０より収
集されたオンラインのサンプリングデータデープル５Ｆ
２１の内容と過去の時間帯の上記テーブルの内容とを加
味してシミュレーション用データ全演算するプログラム
である。(2) Simulation data calculation program 5F
22...Online sampling data table 5F collected from data collection program 5F20
This program calculates all simulation data by taking into account the contents of 21 and the contents of the table for past time periods.

（３）交通需要区分プログラム５Ｆ３３・・・・・・シ
ミュレーションデータテーブル５Ｆ２４より得らｆＬる
行先別交通需要と時刻情報を入力として、ビル内交通量
を出動、昼食前、昼食中、昼食後、平常、平常混雑、退
勤、閑散などの交通需要に分割するプログラムである。(3) Traffic demand classification program 5F33... Input the destination-specific traffic demand and time information obtained from the simulation data table 5F24, and calculate the traffic volume in the building, before lunch, during lunch, after lunch, etc. This is a program that divides traffic demand into normal, normal congestion, leaving work, and quiet traffic.

（４）　シミュレーション実行プログラム５Ｆ３５・・
・・・・シミュレーションデータテーブル５Ｆ２４と９
通需要区分テーブル５Ｆ３４とエレベータ−仕様ｆ−プ
ル５Ｆ２５の内容を入力して、シミュレーションを実行
し、その結果をシミュレーションによる統計処理データ
テーブルＳ１７’３６に出力する。(4) Simulation execution program 5F35...
...Simulation data table 5F24 and 9
The contents of the traffic demand classification table 5F34 and the elevator specification f-pull 5F25 are input, a simulation is executed, and the results are output to the simulation statistical processing data table S17'36.

（５）　シミュレーションによる各穏曲線演算プログラ
ム５Ｆ２３・・・・・・シミュレーションによる統計処
理データテーブル５Ｆ３６のデータを入力し、所定の枚
数パラメータ毎にシミュレーションを実施して各種曲線
データを演算出力する。各種曲線データテーブルＳ　、
Ｆ　２６としてはたとえば１平均待時間曲線テーブル、
消費電力曲線テーブル等である。(5) Each gentle curve calculation program 5F23 by simulation inputs the data of the statistical processing data table 5F36 by simulation, performs simulation for each predetermined number of parameters, and calculates and outputs various curve data. Various curve data tables S,
As F26, for example, one average waiting time curve table,
These are power consumption curve tables, etc.

（６）最適運転制御パラメータの演算プログラム５Ｆ２
７・・・・・・上記各種曲線データテーブル５Ｆ２６の
データを入力して最適運転制御パラメータ５Ｆ２９全演
算出力する。(6) Optimal operation control parameter calculation program 5F2
7...Input the data of the various curve data tables 5F26 and output all calculations of the optimum operation control parameters 5F29.

（７）統唱処理演算プログラム５Ｆ３２・・・・・・シ
ミュレーションによる統計処理データテーブル５Ｆ３６
のデータを入力して各階別に停止確率、ホール呼び１個
あたりの乗り人数、かご呼び１個あたりの降り人数等の
演算を行ない統計テーブル５Ｆ３７に出力する。(7) Synthesis processing calculation program 5F32...Simulation statistical processing data table 5F36
By inputting the data, the probability of stopping, the number of passengers per hall call, the number of people getting off per car call, etc. are calculated for each floor, and the results are output to the statistical table 5F37.

以上、本発明におけるソフトウェア全体構成の一実施例
につＡて説明した。Above, one embodiment of the overall software configuration of the present invention has been described in section A.

次にシミュレーションによる最適運転制御パラメータの
演算方法につ−て説明する。Next, a method for calculating optimal operation control parameters using simulation will be explained.

呼び割当ての方法として停止呼び評価関数およびエレベ
ータ−状態による評価関数を用いる。ここで、停止呼び
評価関数の概念は、特開昭５２−４７２４９号、ｌ臣開
昭５２−１２６８４５号に開示さ］ｔイいる。A stop call evaluation function and an evaluation function based on elevator status are used as a call allocation method. Here, the concept of the stop call evaluation function is disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 52-47249 and Japanese Patent Application Publication No. 52-126845.

上記停止呼び評価関数とエレベータ−状辿による評価関
数を用りた１！ｑ数を総合評価関数と称す。この総合評
価関数φは次式で表わせる。1! Using the above stop call evaluation function and the evaluation function based on elevator shape tracing! The q number is called a comprehensive evaluation function. This comprehensive evaluation function φ can be expressed by the following equation.

φ−Ｔｍａｘ−α＋Ｔα＋Ｔａ Ｔ　ａ　＝ΣβＳ ’ｌ’Ｂ；＝　ｋα２ ここで、’ｒｍａＸは待時間の評価値、Ｔ６は停止呼び
評価値、α１は待時間評価値Ｔｍａ、ｘ；と停止呼び評
価値Ｔαとの重み係数である。このαｌｋエリア優先パ
ラメータと称す。また、βは発生ホール呼び隣接階の停
止呼びＳ（サービスする呼びを称十）に対する重み係数
で、ブことえば、０〜２０となる。φ−Tmax−α+Tα+Ta Ta = ΣβS 'l'B;= kα2 Here, 'rmaX is the waiting time evaluation value, T6 is the stop call evaluation value, α1 is the waiting time evaluation value Tma, x; and the stop call evaluation value. It is a weighting coefficient with Tα. This is called the αlk area priority parameter. Further, β is a weighting coefficient for the stop call S (the call to be serviced is called 10) on the floor adjacent to the generated hall call, and is in the range of 0 to 20, for example.

さらにＴＥはエレベータ−状態による評価間ｔＱｆ、所
定の係数にと負荷集中パラメータα２とから成る。Furthermore, TE consists of an elevator-state evaluation interval tQf, a predetermined coefficient, and a load concentration parameter α2.

このエレベータ−状態とは、たとえばドア戸閉状態、割
当てホール呼び無し状態、かご内消灯状態等であり、こ
の状態に応じて係数にの値を設定する。The elevator state includes, for example, a door closed state, an assigned hall not called, a light-out state in the car, etc., and the value of the coefficient is set according to this state.

第３図は、本発明の一実施例で用いられる運転制御系ソ
フトウェアのテーブル構成で、大別して、エレベータ−
ｆｆｆｌＪ　御ｆ−タテープル５ＦＩＩ、ホール呼びテ
ーブル５Ｆ１２．エレベータ−仕様テーブル５Ｆ１３の
ブロックで構成しである。各ブロック内のテーブルにつ
いては、下記に述べる運転制御プログラムを説明すると
き、その都度述べる。FIG. 3 shows the table configuration of the operation control system software used in one embodiment of the present invention, which can be roughly divided into elevators and
ffflJ Go f-tatapuru 5FII, hall call table 5F12. It is composed of blocks of elevator specification table 5F13. The tables in each block will be described each time the operation control program described below is explained.

最初に運転制御系のプログラムを説明し、次にシミュレ
ーション系のプログラムラ説明する。なオ、以下に説明
するプログラムは、プログラムを複数のタスクに分割し
、効率よい制御を行うシステムプログラム、すなわち、
オペレーティングシステム（Ｏ８）のもとに管理される
ものと１−る。First, the program for the operation control system will be explained, and then the program for the simulation system will be explained. The program described below is a system program that divides the program into multiple tasks and performs efficient control.
It is assumed to be managed under the operating system (O8).

したがって、プログラムの起動はシステムタ′ｆマーか
らの起動や他のプログラム力）らの起ｐｊｊ）　７５’
自由にできる。Therefore, the program cannot be started from the system printer or from other program forces.75'
You can do it freely.

さて、第４図から第７図に一３里転缶制御ブロク゛ラム
のフローチャートを示す。なお、運転ｆｆｊ制御プログ
ラムの中で特に重要なエレベータ−Ｍ着予担１１時間テ
ーブルの演算プログラムと呼ｒメ害ｌ当てプログラムに
ついて説明する。Now, FIGS. 4 to 7 show flowcharts of the 13-mile can control block. A program for calculating the 11-hour table for elevator-M arrival and a call error estimation program, which are particularly important in the operation ffj control program, will be explained.

第４０は、待時間評価値演算の基礎データと女るべき、
エレベータ−の任意の１＠までのＪ’ｌ　弁？予銀１１
時間ヲ演算するプログラムのフローである。こσ）プロ
グラムはたとえば１秒毎に周ｊＪＪＩ　Ｐ　ｔｊさｉｔ
、エレベータ−の現在位置より任意の階までの至ｌＪ分
キ予測時間を全階床について、力島つ全エンベ−ｌ−に
ついて演算する。The 40th is the basic data of waiting time evaluation value calculation and the
J'l valve up to any 1@ in the elevator? Yogin 11
This is the flow of a program that calculates time. For example, the program runs once every second.
, the predicted time for up to lJ minutes from the current elevator position to any floor is calculated for all floors and all envelopes.

第４図においてステップＥ１０とＥ９０は、全てのエレ
ベータ一台数についてルーフ゛処理することを示す。ス
テップＥ２０でまス、ワークｙ１１の時１）１１テーブ
ルＴに初期値をセットし、そのＶ］容をｉｆ、　３　Ｌ
）’１σ）到ｉ”ｉ予１１１１１時間テーブルにセット
する。初期値として、ドアの開閉状態より、あと何秒で
出発できるカッ時ｒｔ４］や、エレベータ−休止時等に
おける起動までの所定時間が考えられる。In FIG. 4, steps E10 and E90 indicate roof processing for all elevators. At step E20, for work y11 1) Set the initial value in 11 table T, and set its V] volume as if, 3 L
)'1σ) Arrival i'i'i'11111 Set in the time table.As an initial value, the number of seconds left for departure after the door is opened/closed (rt4), and the predetermined time until the elevator is activated when it is idle, etc. Conceivable.

次に、階床を１つ進め（ステップＥ３０）　、階床がエ
レベータ−位置と同一となったかどうか比較する（ステ
ップＥ４０）。もし、同一となれば、１台のエレベータ
−の到着予測時間テーブルが演算できたことになり、ス
テップＥ９０ヘジャンプし、他のエレベータ−について
同様の処理をくりかえす。一方、ステップＥ４０におい
て　ＩＩ　Ｎ　Ｏ＋＋であれば、時間テーブルＴに１階
床走行時間Ｔ、を加算する（ステップＥ５０）。そして
、この時間テーブルＴを到着予測時間テーブルにセット
する（ステップＥ６０）。次に、かご呼びある論は割当
てホエレベーターが停止するため、１回停止時間Ｔ。Next, the process advances one floor (step E30) and compares whether the floor is the same as the elevator position (step E40). If they are the same, it means that the predicted arrival time table for one elevator has been calculated, and the process jumps to step E90 to repeat the same process for the other elevators. On the other hand, if II N O++ is determined in step E40, the first floor running time T is added to the time table T (step E50). This time table T is then set in the predicted arrival time table (step E60). Next, when calling a car, the allocated car elevator stops, so the stopping time is T.

全時間テーブルに加算する（ステップＥ８０）。次にス
テップＥ３０ヘジャンプし、全ての階床について、上記
処理をくり返す。It is added to the total time table (step E80). Next, the process jumps to step E30, and the above process is repeated for all floors.

なお、ステップＥ５０とステップＥ８０における１階床
走行時間Ｔｒと１回停止時間Ｔ、；は、シミュレーショ
ン系のソフトウェアより最適運転１１ｉ１１　ｆａ（１
）くラメータの１つとして、与えられる。Note that the first floor running time Tr and one-time stop time T in step E50 and step E80 are determined by the optimum operation 11i11 fa (1
) is given as one of the parameters.

第５図は、呼び割当てプログラムのフローチャートで、
このプ、ログラムはホール１１１−び発４三鋒詮起ｆｉ
ｔ、１１される。本プログラムでは、呼び割当゛てのア
ルコ”リズムはステップＨ５０に示すように長（１ちｎ
７びＩｆｆ。Figure 5 is a flowchart of the call allocation program.
This program is from Hall 111-4
t, 11 will be done. In this program, the alcohol rhythm for all call assignments is long (1 to n) as shown in step H50.
7bi If.

小化呼び割当てアルゴリズム（第６図で後：、７Ｂ、　
）である。ホール呼びが発生すると、まずステップ”ｌ
１１０で発生ホール呼び全外部より読み込む。そし−Ｃ
％ステップＩ（２０とＨ８０、ステップＦＩ３０とＴｉ
７０とでｌ’ｉ床および方向についてループ処理を行な
う。ステップＨ４０は、発生ホール呼び７５（有る力１
判定する。Minimized call assignment algorithm (later in Figure 6:, 7B,
). When a hall call occurs, the first step is "l".
At step 110, all generated hall calls are read from outside. Soshi-C
%Step I (20 and H80, Step FI30 and Ti
70, a loop is performed for l'i floors and directions. Step H40 is the generation hole call 75 (force 1
judge.

もしなければ、ステップＨ７０へ飛び、すベイσ）　Ｆ
）Ｖ床、方向について処理する。ステップＨ４０７５Ｅ
　”　ｙＥ　Ｓ　”であるならステップ）（５０の長待
ち呼ｒ）−Ｊ′αｌ」＼化呼び割当てアルゴリズムを行
ないｊｌｔ　適エレベータ−に呼び全割当てる（ステッ
プ、Ｔｉ６０）　＋第６図は、長待ち呼び最小化呼び割
当てアルボ１１　、＜ムの処理フローチャートである。If not, jump to step H70 and save σ) F
) V floor, process for direction. Step H4075E
If ``yE S'', perform the call allocation algorithm (step) (50 long waiting calls r) - J'αl'' and allocate all calls to the appropriate elevator (step, Ti60) + Figure 6 shows the long waiting calls. It is a processing flowchart of the call minimization call allocation algorithm 11.

どのエレベータ−が最適か全判定するため、ステップＨ
３Ｏ−１とｉ（５０−７によりエレベータ一台数でルー
プ処理、１−ろ。ループ内の処理は、珠ずステップＩ（
５０−２で、発生ポール呼び全含む前方階の割当てホー
ル呼びの最大予測待時間ＴＨＩａｘｋ演算する。なお、
予測待時間とはホール呼びが発生してから現在までの経
過時間を示すホール呼び経過時間に当該階の利用客に関
する情報を用すて重みづけした時間と到着予測時間を加
算したものである。？Ｘのステップ）Ｉ５０−３では、
発生ポール呼びを含む前後所定１５）ν床の停止呼びか
ら停止呼び評価値Ｔヶを演算する。さらに、エレベータ
−状態による評価値ＴＥを演算する（ステップＨ３Ｏ−
４）。これらの評価値Ｔα＋　Ｔ　Ｅ　と前述の最大予
測待時間Ｔ’ｍａｘとで総合；“ト価関数φ全演算する
（ステップＨ３Ｏ−５）。In order to fully determine which elevator is optimal, step H
3O-1 and i (loop processing with one elevator by 50-7, 1-ro. Processing in the loop is step I (
At 50-2, the maximum predicted waiting time THIaxk of the allocated hall call on the front floor including all generated pole calls is calculated. In addition,
The predicted waiting time is the sum of the hall call elapsed time, which indicates the elapsed time from the time the hall call was generated, to the time weighted using information about the customers on the floor, and the predicted arrival time. ? Step X) In I50-3,
Calculate the stop call evaluation value T from the stop calls of the predetermined 15) v floors including the generated pole call. Furthermore, an evaluation value TE based on the elevator status is calculated (step H3O-
4). Using these evaluation values Tα+TE and the aforementioned maximum predicted waiting time T'max, a total value function φ is calculated (step H3O-5).

そして、この総合評価関数φの中で最小のエレベータ−
を選択する（ステップＨ３Ｏ−６）。以上の処理全すべ
てのエレベータ−について実行すると、ステップＨ３Ｏ
−６の演算により最適なｆ↑に合評価値のエレベータ−
が、ジ択されていることにｋもう第７図は、最大予測待
時間Ｔ　ｍａＸの演算のフローチャートである。とこで
は、新たに発生１．たホール呼びより先の階床にあるす
でに割当てずみのホール呼びのみを評価対象とする方法
如つｂて説明する。Then, the minimum elevator − in this comprehensive evaluation function φ
is selected (step H3O-6). If the above process is executed for all elevators, step H3O
− Elevator of the optimum value of f↑ by the calculation of 6 −
7 is a flowchart of the calculation of the maximum predicted waiting time TmaX. By the way, a new outbreak 1. A method will be described in which only hall calls that have already been assigned and which are located on floors ahead of the hall calls that have been assigned are subject to evaluation.

ステップＨ３Ｏ−２１で最大予測待時間”’　１ｎａＸ
　ｖ？：、＝ｉｉ生ホール呼び階の到着予測待時間を初
１１１１値とじイ設定する。次にステップＨ５０−Ｌ　
２２で階床を１階床進め、その階床がエレベータ−位置
と同一にｉつたかどうかをステップＨ５０−２３で比較
する。も（７同一となれば、新たに発生したホール呼び
より先の階床の最大予測待時間Ｔ　ｍａＸが演算できた
ことになるので、処理を終了する。同一でなげｔ＋、　
？；’Ｔｓ当該エレベーターに割当て済みのホール呼び
があるかどうかをステップＩ（５ｏ−２４で判定する。Maximum predicted waiting time in step H3O-21"' 1naX
v? :,=ii Set the expected arrival waiting time of the raw hall call floor to the initial 1111 value. Next step H50-L
Step H50-22 advances the floor by one floor, and it is compared in step H50-23 whether that floor is the same as the elevator position. If (7) is the same, it means that the maximum predicted waiting time T maX for the floor ahead of the newly generated hall call has been calculated, so the process ends.
? ;'Ts It is determined in step I (5o-24) whether there is a hall call already assigned to the elevator.

割当て済みホール呼びがなければ、ステップ）［５０−
２２に戻る。割当て済みホール呼びがあれば、ステップ
［５０−２５に行き、当該階の予測待時間′Ｆｃを７″
７’４算する。乙の予測待時間Ｔｃの演算式は次式で表
わさオ〕、る。If there is no assigned hall call, step) [50-
Return to 22. If there is an assigned hall call, go to step [50-25 and set the predicted waiting time 'Fc of the floor to 7''.
Calculate 7'4. The calculation formula for the predicted waiting time Tc of B is expressed by the following formula.

Ｔ　ｃ　＝　Ｔ　Ａ　＋Ｉ　Ｔ　Ｂ ここで、ＴＡは、第４図で説明した当該エレベータ−の
当該階床への到着予測時間、ＴＢは当該階床のホール呼
び発生後の継続時間、γは当該階床におけるエレベータ
−の利用客に関する情報からめられる重み係数であり、
各階毎に全階未発持つＣいる。この重み係敬値は、エレ
ベータ−の利用客数の多い階はど大きくなるように設足
する。T c = T A + I T B Here, TA is the predicted arrival time of the elevator at the floor as explained in FIG. It is a weighting coefficient determined from information about elevator users on a floor,
There are C's that are unreleased on every floor. This weighting value is set so that it becomes larger for floors with a large number of elevator users.

上記重み係数としては、ホール呼び１つ当りの平均乗り
人数、単位時間当りのエレベータ−への乗り込み人数、
単位時間当りのホール呼び発生個数などが考えられるが
、これらは、いずれも後述する統計処理演算プログラム
ＳＦ”３２により演算され、その出力結果である仇討テ
〜プル５Ｆ３７に格納されている。The above weighting coefficients include the average number of passengers per hall call, the number of people boarding the elevator per unit time,
The number of hall calls generated per unit time may be considered, but these are all calculated by the statistical processing calculation program SF"32, which will be described later, and are stored in the revenge table 5F37, which is the output result.

次に、ステップｌｌ５Ｏ−２６、ｆ（５０−２７では、
演算した当該階の予測待時間Ｔｃと最大予測待時間Ｔ４
ｎａＸとを比較し、当該階の予測待時間′Ｐｃが今まで
の最大予測待時間’ｒｍａｘよりも長は）１．ば、当該
階の予測待時間Ｔｃを新たに最大予測待時間とし、ステ
ップエ（５０−２２に戻る。Next, in steps ll5O-26, f (50-27,
Calculated predicted waiting time Tc and maximum predicted waiting time T4 for the relevant floor
na For example, the predicted waiting time Tc for the floor is newly set as the maximum predicted waiting time, and the process returns to step E (50-22).

第８図はシミュレーション系ソフトウェア１１７）テー
ブル構成を示す。最適運転制御／＜ラメークＳ　Ｉｉ’
２９、各種曲線データテーブル５Ｆ２６、サンプリンク
テータテーブシレ５Ｆ２１、シミュレーション用チータ
テ−プル５Ｆ２４．エレベータ−仕様チーフル５Ｆ２５
（第３図と同様のため図示せず）、文通需要区分テーブ
ルＳ　Ｆ３４、シミュレーションによる統計処理データ
テーブル５Ｆ３６および統計データテーブル５Ｆ３７の
構成を示す。FIG. 8 shows the table configuration of the simulation software 117). Optimal operation control/<Rameku S Ii'
29, various curve data tables 5F26, sample link theta table 5F21, cheetah table for simulation 5F24. Elevator - Specifications Chiful 5F25
(not shown because it is similar to FIG. 3) shows the configuration of a correspondence demand classification table SF34, a statistical processing data table 5F36 based on simulation, and a statistical data table 5F37.

次に、シミュレーション系ソフトウェアのプログラムに
ついて説明する。まず、データ収集プログラム５Ｆ２０
は一定周期毎（たとえば１秒）に起動され、かつ、一定
時間（たとえば１０分間）データを収集すると、第２図
のサンプリングデータテーブル５Ｆ２１に格納する。デ
ータ収集項目には種々あるが、本発明のプログラムでは
、特に行先文通量Ｑ１エレベータ−の１階床走行時間ｔ
ｒ、ｉ回標準停止時間ｔｓ１ホール呼び数等のデータを
収集している。上記エレベータ−の１階床走行時間ｔｒ
と１回標準停止回数ｔ８の演算は、サンプリングタイム
終了後、走行時間を走行階床数で除訂すれば１階床の走
行時間が演算でき、エレベータ−の停止回数とドア間中
時間（停止時間）よシ１回標準停止時間を演算できる。Next, the simulation software program will be explained. First, data collection program 5F20
is activated at regular intervals (for example, 1 second), and when data is collected for a certain period of time (for example, 10 minutes), it is stored in the sampling data table 5F21 in FIG. There are various data collection items, but in the program of the present invention, in particular, destination correspondence volume Q1 elevator 1st floor travel time t
r, i times standard stop time ts1 Data such as the number of hall calls are collected. First floor running time tr of the above elevator
To calculate the number of standard stops t8 per time, after the sampling time ends, the running time for the first floor can be calculated by dividing the running time by the number of floors traveled, and the number of elevator stops and the time between doors (stops). Standard stop time can be calculated once.

なお、収集したデータは、サンプリングタイム終了とな
ると前述の演算を行い、かつ、第８図のサンプリングデ
ータテーブル５Ｆ２１のオンライン計測テーブルおよび
時間帯別テーブルに各々格納される。このオンライン計
測計測のデータテーブルはＱｎｅＶｌ’　ｒ　ｔｒｎｅ
ｗ　１ｔｓｎｅｖのように項目名にｎｅｗの添字を付加
し、時間帯別テーブルにはＱｏｌｄ　ｔ　ｙｏｌｄ　ｙ
　ｊｓｏｌｄのようにｏｌｄの添字を付加して表記して
いる。When the sampling time ends, the collected data undergoes the above-mentioned calculation and is stored in the online measurement table and time zone table of the sampling data table 5F21 in FIG. 8, respectively. The data table for this online measurement is QneVl' r trne
w Add a new subscript to the item name, such as 1tsnev, and add Qold t yold y to the time zone table.
It is written with the subscript "old" added, such as "jsold".

５Ｆ２２のシミュレーション用データ演算プログラムは
周期起動され、シミュレーション用データはオンライン
計測したデータと過去のデータとを適当な結合変数θを
加味して予測演算している。The simulation data calculation program of 5F22 is activated periodically, and the simulation data is predictively calculated using online measured data and past data, taking into account an appropriate coupling variable θ.

たとえば、行先交通量では次式で演算される。For example, the destination traffic volume is calculated using the following formula.

Ｑｐｒｅ””θＱ　ｎｅｗ　＋　（１−θ）　Ｑ、　ｏ
　ｉｄしたがって、結合変数θが大きいほどオンライン
計測の行先交通量のデータの欧みが大きくなる。Qpre””θQ new + (1-θ) Q, o
id Therefore, the larger the coupled variable θ is, the more the data on the destination traffic volume measured online becomes more distorted.

なお・予測データにはｐｒｅの添字を付加１−イいる。Note that a subscript of pre is added to the predicted data.

上記と同様に、１階床走行時間および１回標準停止時間
の予測データｔ　ｒｐｒ。ｙｔ８ｐｒｅも演ユさり、る
〜また、このＬ　ｒｐｊｅ　＋　ｔ９ｐｒｅのデータは
第８図圧示す最適運転制御パラメータＳＦ２’９の”１
．ｌＴｓのテーブルにセットされる。そして、このプロ
グラムで演算された予測データをもとにシミュレ−ショ
ン実行プログラム５Ｆ３５を起動させる。Similarly to the above, the predicted data t rpr of the first floor running time and one standard stopping time. yt8pre is also shown, and this Lrpje + t9pre data is "1" of the optimum operation control parameter SF2'9 shown in the 8th diagram.
．． It is set in the LTs table. Then, the simulation execution program 5F35 is activated based on the predicted data calculated by this program.

なお、上記予測データをもとにし、さらに時刻情報によ
り行先交通量の予測データを出動、昼食前、昼食中、昼
食後、平常、平常混雑、退勤、閑散の８つの交通需要に
分割するのが交通需要区分プログラム５Ｆ３３である。Furthermore, based on the above forecast data, the forecast data of destination traffic volume is further divided into eight types of traffic demand based on time information: dispatch, before lunch, during lunch, after lunch, normal, normal congestion, leaving work, and quiet. This is the transportation demand classification program 5F33.

第９図はシミュレーション実行プログラム５Ｆ３５のフ
ローチャートである。シミュレーションのノ々ラメータ
として重み係数であるエリア優先のパラメータがあり、
それぞれのノぐラメータヶースについてシミュレーショ
ンを実行する。まず、行先交通オニ等のシミュレーショ
ン用データをセットする（ステップ５ＣＩＯ）。次に、
ステップＳＣ’２０でエリア優先ハラメータを七ットシ
、シミュレーションを実行する（ステップ５Ｃ３０）。FIG. 9 is a flowchart of the simulation execution program 5F35. There is an area priority parameter that is a weighting factor as a simulation parameter.
Run the simulation for each parameter case. First, simulation data such as destination traffic information is set (step 5CIO). next,
In step SC'20, the area priority parameter is set to 7, and a simulation is executed (step 5C30).

なお、エリア優先パラメータαは、たとえば、０，１，
２゜３．４．５である。そして、各ケース毎にシミュレ
ーション烙れたその結果、パラメータ毎に記憶される（
ステップ５Ｃ５０）。なお、シミュレーション結果の記
憶は、平均待時間、消費電力値等でアル。」二記全ケー
スについてシミュレーションを終了するど（ステップ５
Ｃ４０）、最適エリア優先パラメータを演算する（ステ
ップ５Ｃ６０）。Note that the area priority parameter α is, for example, 0, 1,
2°3.4.5. The simulation results for each case are stored for each parameter (
Step 5C50). Note that simulation results are stored in terms of average waiting time, power consumption values, etc. ” End the simulation for all cases (Step 5)
C40), and calculate optimal area priority parameters (step 5C60).

上記ステツ７’５Ｃ３０のシミュレーション実行につい
て第１０図のフローチャート２−用いて詳細に説明する
。The simulation execution of the above step 7'5C30 will be explained in detail using the flowchart 2- in FIG.

まず、エリア優先パラメータαの入力処理を行なう（ス
テップＡ１０）。次にシミュレーション変数の初期設定
全行なう（ステップＡ　２０）。たとえば、後述する乗
客発生処理の乱数の初期設定やホ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
初期設定を行かう、ここでは統計テーブルの初期設定等
を行女う。ステップ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算しくここでは１とし
た。）、この時間が所定時間を越えたかを判定する（ス
テップＡ１００）。上記時間が所定時間を越えるまでス
テップＡ５０からステップＡ９０の処理を行方う。First, input processing of the area priority parameter α is performed (step A10). Next, all initial settings of simulation variables are performed (step A20). For example, this includes the initial setting of random numbers for passenger generation processing, which will be described later, and the initial setting of a hall call table. In step A30, statistical processing variables are initialized, and here the statistical table is initialized. In step A40, the time is set to zero, and in step A90, the time is added to a predetermined value, which is set to one here. ), it is determined whether this time exceeds a predetermined time (step A100). The processing from step A50 to step A90 is continued until the above-mentioned time exceeds a predetermined time.

ステップＡ５０では、乗客の発生処理を行ない、ステッ
プＡ６０は、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Ａ７０は、
エレベータ−の走行や停止およびドア開閉等の号機処理
を行なう。ステップＡ８０は、統計データの収集を行な
う統計データ収集処理である。In step A50, a passenger generation process is performed, step A60 is a group management process to allocate a hall call when a hall call occurs, and step A70 is a
Performs elevator operations such as running and stopping elevators and opening and closing doors. Step A80 is a statistical data collection process for collecting statistical data.

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
ション用データ演算プログラム５Ｆ２２で得られる行先
交通量の予測データに基づいて、一様乱数により乗客発
生階ｉＩ　および乗客行先階１２を決定する。さらに、
上記一様乱数により１１　階から１７階への乗客発生人
数を決定し、ホール呼び全１８階に発生させる。次に、
ステップＡ６００群管理処理は、」二記ポール呼びの発
生が有れば呼び割当を行なう。呼び割当の方法は前記運
転制御プログラムで説明したのと同じである。ステップ
Ａ７０の号機処理は、エレベータ−の走行状態、停止状
に、す、ドア開閉、かご呼び発生等の処理を行なう。Here, steps A50 to A70 will be explained. In the passenger generation process in step A50, the passenger generation floor iI and the passenger destination floor 12 are determined by uniform random numbers based on the destination traffic volume prediction data obtained by the simulation data calculation program 5F22. moreover,
The number of passengers generated from the 11th floor to the 17th floor is determined by the uniform random number mentioned above, and hall calls are generated on all 18 floors. next,
In the step A600 group management process, if a second pole call occurs, call assignment is performed. The method of call assignment is the same as that explained in the operation control program above. The car processing in step A70 includes processing such as the running state of the elevator, the stopped state, the door opening/closing, and the generation of car calls.

次に、統計処理演算プログラム５Ｆ３２について説明す
る。このプログラム５Ｆ３２ば、第１０図のステップ八
８０で収集した統計データ（テーブル５Ｆ３６）に基づ
論て統計処３２を行なうプログラムである。Next, the statistical processing calculation program 5F32 will be explained. This program 5F32 is a program that performs the statistical processing 32 based on the statistical data (table 5F36) collected at step 880 in FIG.

１ず、各階別の乗り込み人数を各階別のホール呼び数で
除することにより、ホール呼び１個当りの平均乗り人数
を演算する。次に、各階別の乗り込み人数を単位時間で
除することにより、単位時間当りの乗り込み人数を演算
し、さらに各階別のホール呼び発生個数を単位時間で除
することにより、単位時間当りのホール呼び発生個数ｔ
　濱：ｎ’、　（る。なお、これらの各演算はダ通需要
帯別にそｆｌ。First, the average number of passengers per hall call is calculated by dividing the number of boarders for each floor by the number of hall calls for each floor. Next, by dividing the number of people boarding each floor by the unit time, we calculate the number of boarders per unit time, and further by dividing the number of hall calls generated by each floor by the unit time, we calculate the number of hall calls per unit time. Number of occurrences t
Hama: n', (ru.In addition, each of these calculations is performed according to the demand band.

それ行なう。これらの演算結果は統計テーブルＦＩＦ３
７にセットする。Let's do that. The results of these calculations are stored in the statistical table FIF3.
Set to 7.

本実施例によれば、新たに発生したホール呼−びより先
にある既に割当て済みの利用客の多い階１７）割当て評
価値が末きくなるため、新たに発生し、たホール呼びが
割当てにく〈々す、利用客の多い階の長待ちを防止でき
る。According to this embodiment, since the allocation evaluation value reaches the end of the floor 17) where there are many already allocated customers before a newly generated hall call, it is difficult to allocate a newly generated hall call. This will prevent long waiting times on floors with many customers.

第１１回は、第７図で説明した最大子か１１待時間’Ｉ
”ｍａｘの演算方法を変更した他の実施例のフローチー
’Ｉ＝−トである。この実施例では、当該エレベータ−
に割当て済みのすべてのホール呼びを評価対象にした例
である。具体的には、第７図のステップ１（５０−２３
の判定条件が、「全階床について！１１ｊ定完了か（ス
テップＨ５０−５３）　ｊに変更したもσ）である。The 11th time is the maximum child or 11 waiting time 'I explained in Figure 7.
This is a flowchart of another embodiment in which the calculation method of "max" is changed.In this embodiment, the elevator
This is an example in which all hall calls that have already been assigned are subject to evaluation. Specifically, step 1 (50-23
The judgment condition is ``For all floors! 11j has been fixed (step H50-53) Even if it has been changed to j, σ).

との実施例によれば、上記した実施例の効果のほかに、
すでに割当て済みの利用客の多い階より先の階床に発生
したホール呼びも割当てにくくなり、利用客の多い階よ
り先の階の長待ちも防止できる。According to the embodiment, in addition to the effects of the embodiment described above,
It becomes difficult to allocate a hall call that occurs on a floor beyond the floor where there are many users who have already been assigned, and it is possible to prevent long waiting times on floors beyond the floor where there are many users.

また第１２図囚、ω）は、第７図で説明した予測待時間
Ｔｃの演算式を次式のようにした他の実施例の説明用グ
ラフである。Further, FIG. 12, ω) is a graph for explaining another embodiment in which the calculation formula for the predicted waiting time Tc explained in FIG. 7 is changed to the following formula.

ここで％ＴＡは当該エレベータ−の当該階床の到着予測
時間、ＴＢは当該階床のホール呼び継続時間、ΔＬは本
プログラムの起動周期、γ（ＴＢ）は重み係数で、その
値はホール呼び継続時間をパラメータとする関数である
。Here, %TA is the predicted arrival time of the elevator on the floor, TB is the duration of the hall call on the floor, ΔL is the activation period of this program, and γ(TB) is the weighting coefficient, whose value is the hall call duration. This is a function that takes the duration as a parameter.

第１２図（ハ）は、この関数γ（ＴＢ）を示す。γ０　
は当該術のエレベータ−の利用客に関する情報からめら
れる重み係数である。この実施例では、重み係数γ。は
ホール呼び継続時間が増加するにつれて段階的に増加す
るようにしている。FIG. 12(c) shows this function γ(TB). γ0
is a weighting coefficient determined from information regarding the customers of the elevator in question. In this example, the weighting factor γ. is increased in stages as the hall call duration increases.

第１２図ＣＢ）は、上記関数γ。を使って計算したとき
のホール呼び継続時間Ｔｎと予測待時間Ｔｃの第２項φ
’ｒｃ　の関係を示す□ この実施例のような予測待時間演算式ケ１千〇入れた場
合にも、上記した実施例の効果と同様のりり果が得られ
る； 〔発明の効果〕 以上説明したように、本発明によれば、当り亥エレベー
タ−にすでにサービスすべく割当てら１１．ているホー
ル呼びの待時間を、そのホール呼び≠：害１ｊ当てられ
ている階床におけるエレベータ−の利用客に関する情報
を用いて可変にしだので、オ１１用客の多い階ヲサービ
スするエレベータ−に新た介ホール呼びが割当てられる
のを抑制し、エレベータ−のホール待客の待時間を均一
化して、長ず￥ちとなるホール呼びを防止すること７５
五できる。FIG. 12 CB) shows the above function γ. The second term φ of the hall call duration Tn and predicted waiting time Tc when calculated using
□ Showing the relationship between 'rc' □ Even when 1,000 predicted waiting time calculation formulas are included as in this embodiment, the same effect as that of the above-mentioned embodiment can be obtained; [Effect of the invention] As explained above. As described above, according to the present invention, a hit elevator is already assigned to service 11. Since the waiting time for a hall call is made variable using information about the elevator users on the floor where the hall call ≠: 1j is assigned, it is possible to change the waiting time for a hall call that serves the floor with the most customers. To suppress the allocation of new hall calls to customers, equalize the waiting time of elevator hall customers, and prevent hall calls from being delayed for a long time.75
I can do five.

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

第１図は本発明の一実施例に係る群１６理ｊｌｉｌ制御
４得置の全体構成図、第２図はそのソフトウェアσ）全
体構成図、第３図は群管理運転制御系ソフ］・ウェアの
テーブル構成図、第４図は到着子σ４＋１　ｎ！１１Ｈ
Ｉブー−プルの算出用フローチャート、第５図０ま１＋
７ζｙ　’−ｔｌ当て演算用フローチャート、第６図は
長待ち最小化呼び割当て演算用フローチャー１・、第７
図は最大予測待時間の演算用フローチャート、第８図は
シミュレーション系ソフトウェアのテーブル構成図、第
９図はシミュレーションによる最適エリア優先パラメー
タ演算用フローチャート、第１０図はシミュレーション
実行用フローチャート、第１１図ハ本発明の他の実施例
に係る群管理制御装置の最大予測待時間の演算用フロー
チャート、第１２図（至）、　（［３）は本発明のさら
に他の実施例に係る群管理制御装置の１悦明用グラフで
ある。 ＭＡ・・・・・・エレベータ−の群管理制御装置、ＨＣ
・・・・・・ホール呼び装置、Ｍｌ・・・・・・エレベ
ータ一群管理運転制御用マイコン、Ｍ２・・・・・・シ
ミュレーション用マイコン％ＥＩ”Ｅｎ・・・・・・号
機制御用マイコン、ＥＩＯ，−ＥＩＯｎ・・・・・・制
御入出力素子、ＳＦＩ・・・・・・運転制御系ソフトウ
ェア、ＳＦ２・・・・・・シミュレーション系ソフトウ
ェア。 第３　口 第４−図 第５０ 第　６　図 第８　口 第　９　図 第　ＩＯ口 第　１１　図Fig. 1 is an overall configuration diagram of a group 16 control system according to an embodiment of the present invention, Fig. 2 is an overall configuration diagram of its software, and Fig. 3 is a group management operation control system software. The table configuration diagram in Figure 4 shows the arrival child σ4+1 n! 11H
Flowchart for calculating I boolean, Figure 5 0 or 1+
7ζy'-tl allocation calculation flowchart, Figure 6 is the long wait minimization call allocation calculation flowchart 1.
Figure 8 is a flowchart for calculating the maximum predicted waiting time, Figure 8 is a table configuration diagram of simulation software, Figure 9 is a flowchart for calculating optimal area priority parameters by simulation, Figure 10 is a flowchart for simulation execution, and Figure 11 is a flowchart for calculating the optimum area priority parameter by simulation. Flowchart for calculating the maximum predicted waiting time of a group management control device according to another embodiment of the present invention, FIG. This is a graph for 1 Etsumei. MA...Elevator group management control device, HC
... Hall calling device, Ml ... Elevator group management operation control microcomputer, M2 ... Simulation microcomputer %EI"En ... No. machine control microcomputer, EIO, -EIOn...Control input/output element, SFI...Operation control system software, SF2...Simulation system software. 3rd Port 4-Figure 50 Figure 6 Exit 8 Figure 9 IO Exit Figure 11

Claims (1)

【特許請求の範囲】 １、　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上記エレベータ−を呼び寄せるため
のホール呼び装置と、上記各エレベータ−の乗ねかご内
に設けられた行先階を指示するためのかと呼び装置と、
上記各エレベータ−毎に算出した総合評価値を用りてエ
レベータ−にホール呼びを割当てる手段とを備えたもの
において、当該エレベータ−にすでに割当てられて−る
ポール呼びの待時間に応じた評価値をそのホール呼びが
割当てられている階床におけるエレベータ−の利用客に
関する情報を用いて可変にする手段を備えたことを特徴
とするエレベータ−の群管理制御装置。 ２、特許請求の範囲第１項において、上記待時間はホー
ル呼び発生後の継続時間であることを特徴とするエレベ
ータ−のＩＲ−ｇ理制御装置。 ３−　’ｌ’３許請求の範囲第１項において、上記利用
客に関する情報はホール呼び１つ当りの平均死り人数で
あることを特徴とするエレベータ−の群管理制御装置。 ４、特許請求の範囲第１項において、上記利用客に関す
る情報は単位時間当りのエレベータ−への乗り込み人数
であることを特徴と１−るエレベータ−の群管理制御装
置。 ５、　特許請求の範囲第１項において、上記利用客に関
する情報は単位時間当りのホール呼び発生個数であるこ
とを特徴とするエレベータ−の群管理制御装置。 ６、特許請求の範囲第１項において、上記利用客に関す
る情報は交通需要帯別にそれぞれ有することを特徴とす
るエレベータ−の群管理制御装置。 ７、特許請求の範囲第１項において、上記利用客に関す
る情報は上記群管理をシミュレートしてめることを特徴
とするエレベータ−の群管理制御装置。[Scope of Claims] 1. A plurality of elevators in service between multiple floors, a hall calling device for calling the elevators installed on the floors, and a car inside the elevator car of each elevator. a call device for indicating the destination floor installed in the
and means for allocating a hall call to an elevator using the overall evaluation value calculated for each elevator, the evaluation value corresponding to the waiting time of the pole call already allocated to the elevator. 1. A group management control device for elevators, characterized in that the elevator group management control device is equipped with means for changing the function of the elevator using information regarding elevator users on the floor to which the hall call is assigned. 2. An IR-g control device for an elevator according to claim 1, wherein the waiting time is a duration of time after a hall call is generated. 3-'l'3 The elevator group management control device according to claim 1, wherein the information regarding the passengers is an average number of deaths per hall call. 4. An elevator group management control device according to claim 1, wherein the information regarding the passengers is the number of people boarding the elevator per unit time. 5. The elevator group management control device according to claim 1, wherein the information regarding the customers is the number of hall calls generated per unit time. 6. An elevator group management control device according to claim 1, characterized in that the information regarding the users is provided for each traffic demand zone. 7. An elevator group management control device according to claim 1, wherein the information regarding the passengers is obtained by simulating the group management.