JPS6097181A - エレベ−タの群管理制御方法 - 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】 〔発明の技術分野〕 本発明は、エレベータの群管理制御方法に係シ、特に、
計算機の学習機能とシミーレート機能を従来の肩御方法
に有効に結びつけたエレベータの群管理制御方法に関す
る。

〔発明の技術的背景とその問題点〕

近年、複数台のエレベータを制御する群管理制御装置は
、マイクロコンピュータ等の小型計算機を使用したもの
が一般的になってきている。

そのため、エレベータの動向や、ホール呼ひの発生等の
過去のデータの記録保持が容易に行なえるようになって
きた。そこで、これらのガータを利用して、群管理制御
を行う学習型、知能型と称する方法が表われてきた。し
かしながら、これらのデータの利用方法は、それぞれの
方法によってかなシ異なっている。たとえば、１つの方
法として、それらの記憶されたデータによシ、いくつか
の交通モードに分類し、また制御評価のパラメータを、
その交通モードのシミュレーションによシ良好なものを
選ぶ方法や、事前に色々な交通モードを想定し、それに
合ったいくつかの評価パラメータを用意して、交通モー
ドの日、曜日による変動に合わせて、変化させる方法な
どがあげられる。

これらに示した方法は、マクロ的視野による、評価パラ
メータの変化であＪ、ｌｉａ接的なデータの利用方法で
あ如、各階床のデータを＠接使用し有効に制御にオＵ用
しているとは、いいがたい。

各階床のデータを直接利用する方法としては、予測乗降
人数、混雑率等によ多満員予測に利用する方法や、停止
予測（かご呼び、ホール呼び）を行ない、予測−周時間
等に反映させる方法がある。しかしながらこれらの要素
がその時点の予測値又はその階床に到着するまでの予測
値であシ、今後のポール呼び発生等によるエレベータの
動向の変化等の予測例えば、フリーカーが３秒後の割当
に応答し、基準階へ向う等の予測は行われていない。ま
た、学習データは単純に重み等の一様な要素例えばホー
ル呼びまでのかごの予測到着時間、満員予測であシ、エ
レベータの動向、今後の予測等に直接利用されていない
。

このため、近い未来の新発生ホール呼びに対する応答が
十分でなく、長待ちなどの原因となったり、割当てをも
たないかごの評価が良好なことから、すぐに遠方のＷＵ
当でのないかごに割当され、次の近くのホール呼び発生
に対して応答できず、また別の遠方のかごに割当てるな
どの無駄運転となる可能性が多かった。

〔発明の目的〕

本発明は近い未来の予測ホール呼びのサービス水準を常
に一定値以上に維持し、長待ちを減らし、平均待ち時間
を良好にするとともに、無駄運転の削減による省エネル
ギー効果のあるエレベータの群管理制御方法を提供する
ことを目的とする。

〔発明の概要〕

本発明は上記目的を達成するために、曜日、時間帯、六
曜（六輝）、休日かどうかなどのように交通パターンを
決定する大きな要素別に、各階床ごとに、「ホール呼び
発生率Ｊ、「乗降車人数」、「階床に対するかと呼び発
生率」、「かご呼び発生個数」等の学習データを記憶し
ておく、学習機能を計算機にもたせ、前記学習データを
もとに、今後一定時間内におけるエレベータの動向をシ
ミュレートするシミーレート機能を前記計算機にもたせ
、新発生ホール呼びに対する割当てを行５場合、前記学
Ｍ７′−タによシ近い未来のｉ当な時刻に新発生ホール
呼び５− が発生すると予測割当てを行い、これらの評価値を、未
来のサービス水準と考えて総合評価を行ない、前記新発
生ホール呼びの割フ当で号機を決定するようにしたエレ
ベータの群管理制御方法である。

つまり、本発明は、学習データをもとにして、近い未来
のシミュレートを行ない、この評価値を近い未来のサー
ぎス水準としてその時点の通常評価値に加算し、それに
よって新発生ホール呼びに対する割当てを決定するよう
にした制御方法である。

このため、エレベータの割当てを行な５ｓ合、たとえは
高需要の１階の近くへ、最終かと呼びで向うような、ど
の階からも一見評価の良好なかごであっても、それが次
に高需要階の１階の新発生ホール呼びに応答すると考え
られる上方の、今発生したホール呼びに対し割当が１コ
程度のある程度良好なかごがある場合それに割付られ、
前記ホール呼びの数十秒後、烏需髪階の１階で発生する
ホール呼びに１階近くでフリ一６− となったかごが割当てられるというような有効な割当て
が自動的に行なわれる。つまシ、前記ホール呼びの時点
の評価値が最良と思われる、最終かご呼びの号機を、前
記ホール呼びの時点の割当で行なわず、次に発生の予想
される高需要階の割当にまわすようなことが自動的に行
なわれることになる。

また、次々と上方で、ホール呼びが発生した場合でも、
下方の尚需要階、サービス予定の号機は、次の下方のホ
ール呼びの発生をまつような動きをするので、全号機が
まとまりて同方向へ向うような、「だんご状態」の予防
が可能となる。

〔発明の実施例〕

以下本発明の一実施例に係るエレベータの群管理制御方
法を８階部ビルの４台のエレベータ群に適用した場合に
ついて説明するが、はじめに第１図によυ本発明方法を
実施するエレベータの群管理制御装置について説明する
。

すなわち、任意階のエレベータホールよシ発せられるホ
ール呼びは、一旦ホール呼び登録回路１内にホール呼び
発生階と、希望する方向とに分割されて記憶され、エレ
ベータのかごが前記発生階に到着したときにその記憶内
容はリセットサれる。４台のエレベータ（Ａ、Ｂ、Ｃ。

Ｄ）にはそれぞれエレベータ連行制御装ｋ　２　Ａ　＃
２Ｂ、、？Ｃ，２Ｄが備えられている（但し、図におい
ては、２Ｂ、２ｃ、は省略されている）。

名エレベータ運行制御装置２八〜２Ｄ内には、各エレベ
ータのかごの位置、運転方向、荷重等のかご状態を一時
記憶するかご状態バッファ３Ａ〜３Ｄと、各エレベータ
に乗込んだ乗客によって各かごに設定されたがご呼び登
録階を記憶すると共に、上記かとが登録階に到着すると
その登録をリセットするかと呼び登録回路４Ａ〜４Ｄと
が収容されている。

前記ホール呼び登録回路１、かご状態バッファ３Ａ〜３
Ｄおよびかご呼び登録回路４Ａ〜４Ｄの出力は、例えは
１６ビツトａ）ｙＸのマイクロコンピュータ等の小型計
算機５で以下のように処理される、すなわち、前記ホー
ル呼び登録回路１内に記憶されたホール状態の情報は、
前記小型計算機５の入力レジスタ６を介して、小型計算
機５のＲＡＭ内に設けられたホールコンディションテー
ブル（以下ＨＣＴと称す）９に収容される。また、各エ
レベータ運行制御装置２八〜２Ｄの各かご状態バッファ
３Ａ〜３Ｄ内に記憶されたかご状態の情報は、それぞれ
入力レジスタ７Ａ〜７Ｄを介して前記ＲＡＭ内に設けら
れたカーコンディションテーブル（以下ＣＣＴと称す）
１０に収容される。同様に、各かご呼び登録回路４Ａ〜
４Ｄ内に記憶されたかご呼び状態の情報は各入力レジス
タ８Ａ〜８Ｄを介してＲＡＭ内に設けられたかごコンデ
ィションテーブル（以下ＫＣＴと称す）１１に収容され
る。

前記ＨＣＴ９　、ＣＣＴｌ０　、ＫＣＴＩＩはそれぞれ
第２図、第３図、第４図のようなビット構成となってい
る。すなわち、裁２図に示したホール状態を表わすＨＣ
Ｔにおいて、０〜１３のホールサブインデックス（Ｈ８
）に対して８階の下降９− （８Ｄ）から７階の上昇（７Ｕ）まで各８ビツトの情報
が格納されている。各隅角のホール状態を具体的に説明
する。例えば５階のエレベータホールにて上昇スイッチ
が押されると、Ｈ８Ｚ　Ｊ　（５Ｕ）の７番ビットが１
となシ、このホール呼びに対応するサービスエレベータ
が後述する手法でＡ号機と決定すると、Ｈ８１１の０番
ビットおよび６番ビットが１となる。そして、上記Ａ号
機が５階に到着するとＨ８１１の０゜６．７番ビットが
すべて０にリセットされる。

すなわち、０〜３番ビットは各エレベータの号機セット
を示し、６番ビットはホール呼びに対するエレベータの
割付の有無を示し、さらに、７番ビットはホール呼びの
有無を示す。

第３図のかご状態を表わすＣＣＴにおいて、０〜３のイ
ンデックスに対して、エレベータＡ号機からＤ号機まで
各１６ビツトの情報が格納されている。すなわち、０〜
３番ビットにはかごの荷重状態が２進法で示されている
。これら０〜３番ビットの意味は、″０００１　”。

１０− ”　００１０”、＠　００１１”、”　０１００”。

”　０１０１　Ｎ　、”　０１１０”、”　０１１１”
。

”１ｏｏｏ’、’　１００１　”　、”　１０１０　”
　。

”　１０１１　’、”１１００’に対ｔ、テ、ツレ−’
ｔ’し、０〜１０チ　、１１〜２０　％　、２１〜３０
％　。

３１〜４０％　、４１〜５０　％　、５１〜６０％　。

６１〜７０％　、７１〜８０　チ　、８１〜９０％　。

９１〜１００％　、１０１〜１１０％　、１１１　％以
上を示す。５番ビットはかごの走行状態を示し　Ｉ１１
＃は走行中、′０”は減速中を示す。

７番ビットは扉の開閉状態を示し　＠１　＃は開放中、
”Ｏ＃は閉鎖中を示す。８〜１３番ビットはかご位置を
２進法で示したものである。

１４．１５番ビットはかごの移動方向を示し、１０”は
上昇中、′０１＃は下降中、さらに”ＯＯ＃は無方向、
すなわち停止中を示す。

第４図のかご呼び状態を表わすＫＣＴにおいて、第２図
のＨＣＴと同様に、０〜３ビツトがエレベータＡ−Ｄ号
機に対するかご呼びの南魚を示す。

次に任意の階床にホール呼びが発生し、そのホール呼び
に対して最適のサービスエレベータを前記ＨＣＴ９．Ｃ
ＣＴｌ０　、ＫＣＴＩＩの情報に基づいて決定するまで
の過程は、第５図に示されているような、ソフトウェア
によシ行なわれる。

第５図のプログラムはオペレーティングシステムによシ
管理されておシ、スタート後、タスク管理プログラム２
０によシどのタスク（機能別に分離されたソフトウェア
モジュール）を起動するかが決定される。ここで各タス
クの説明を簡単に行なうが、タスクの詳４４８な説明や
使用するＲＡＭ、ＲＯＭテーブルの説明は、最適号機の
割付までの過程で説明する。

２１は前記ＣＣＴ、ＫＣＴ、ｆ（ＣＴ等の外部入力をＲ
ＡＭ上にセットする外部入力タスクである。この外部入
力タスク２１は優先度が高く起動されると、例えば１０
０ｍ５程度ごとに貴起動がかかる０ ２２は割付を行なう割付タスクであシ、例え（ｒＪ：、
　１００　ｍｓ程度ごとに新発生ホール呼びｔチェック
し、もし発生があれは、予測未応答時間、満員等のダメ
ージにする評価を行ない評価の最良な号機を決定する。

２３は評価サブルーチン、２４は予測応答時間演算サブ
ルーチン、２５は満員等ダメージ予測サブルーチンでち
る０ ２６は割付見なおしタスクで、割付見直しルーチンにお
いて約１秒に１回程度起動される、レベルの低いタスク
で、長待ちや、満員となったシ、予測されたシするホー
ル呼びに対して、割付変更を行なうものである。

２７はデータ処理タスクで、外部入力や、単体からのデ
ータによシ、その時点の状態のデータテーブルにセット
してゆき、また次の状態に変化する時などそのデータの
入れかえを行なうタスクであシ、データの変化時や、状
態の変化時に起動される。また低いレベルのタスクであ
シ、高い群管理タスクを害さないように起動される。

２８は各単体エレベータとの交信用タスクで、ザイクリ
ックに行なわれるデータの伝送の他に、１３− 必要に応じてコントロール出力（割付１割付キャンセル
等）や、データ要求（降車人数、降車人数、新発生かと
呼び等）が行なわれる。

２９は年間タイマ、各種タイマで１０　ｒｎｓ　。

１００　ｍｓ　、　１秒等の各種のインターバルタイマ
と、それらと組み合わされた年間タイマのルーチンであ
シ、また、これらのデータは外部タイマにより補正され
る。年間タイマには月１日付。

曜日、休日、六曜、その他の行事等情報があシ、これら
は後述する第１のＩ１０タスク３０や第２の■ハタスフ
３１に情報が更新される。

３０は第１のＩｌｏ　（インプットアウトプット）タス
ク１のＣＲＴ（キャラクタディスプレイターミナル）伝
送用のタスクで、外部の端末や、他のコンピュータ等と
の情報の伝送に使用される。

このＩ１０タスク３０は他の群管理タスクを害さないよ
うに低いレベルでタイムスライスされて起動する。

また３１は第２のＩ１０タスクでフロッピーディスクコ
ントール用でア）、外部のフロッピー１４− ディスクに学習データ等を記憶するときに起動し、前記
Ｉ１０タスク３０と同様に低いレベルで起動される。

３２はＲＡＭや前記小型針ｎ機５のレジスタのイニシャ
ライズや、ＬＳＩのイニシャライズを行なうイニシャラ
イズタスクであシ、初期状態や、動作のモードが切シか
わった時起動される。

以上述べたタスクは、一般には下位のタスク中に上位の
タスクが起動される。ただし特別のフラグや、優先順の
変更等が行なわれた場合は変化する。このタスクの管理
を行なっているものが、タスク管理プログラムであシ、
タスク間の情報のやシとジは、バッファ用ＲＡＭを使用
して行なう構成となっている。

次に本発明にかかわるルーテンを順をおって説明してゆ
く。第５図においてスタートによシ、イニシャライズタ
スク３２が起動され、タイマ２９の起動、ＲＡＭのクリ
ア、プリセット等が行なわれる。また、外部入力タスク
２１には、ＣＣＴ、ＫＣＴ、ＨＣＴ等の入力が入力され
る。

ここで、学習機能部分について第１１図を参照して説明
するが、ここでは、ホテルの群エレベータと仮定しく８
ストツプ（’ＩＦ’〜８Ｆ）で群４台と仮定する。）、
ビルの各階は第６図に示されるような構成となっている
場合を例にあげて説明する。交通量モードのセットは、
月。

曜日、六曜、休日２時間帯の要素によシ決定される。

ここで、交通量モードをＴＲＭＯＤとし、月をＭＯＮ　
、曜日をＷＥＫ、六曜をＲＯＹ、休日をＨＤＹ　。

時間帯をＴＭＢとする。これらの内容と意味は第７図に
示されている。

なお、交通モードのセットは前記５要素に他の交通量の
変化の要素（地域や国によって変る要素）を加えてもよ
く、また時間帯は１５分を１インターバルとしているが
、１インターバルのセットはそのビルに応じて任意に変
化させることができる。またＴＲＭＯＤはＭＯＮ　、　
ＷＥＫ　、　ＲＯＹ。

ＨＤＹ、ＴＭＢのマトリックスで決定されるもので、小
型計算機のＲＡＭ上のナンバーのものである（要素が変
化しても同ナンバーの可能性はある）。

このナンバーのセットは、あらかじめセットされた数値
でもよく、またマイコンによシ自動修正される機能もあ
る。

ＴＲＭＯＤ＝ＴＲＭＯＤ＆ＤＡＴＡ（ＭＯＮ、昭に、Ｒ
ＯＹ、ＨＤＹ、ＴＭＢ）つまシ上式でＴＲＭＯＤは示さ
れる。ＴＲＭＯＤ　＆ＤＡＴＡに各要素の交通量モード
情報がある。これらのＴＲＭＯＤ　＆　ＤＡＴＡでＲＡ
Ｍにはい勺きらないものはフロッピーディスク等にしま
われていて、使用する部分がＲＡＭにはこばれてくる。

例においては第８図のようにＴＭＢ　（時間帯）による
ＴＲＭＯＤがＲＡＭ上にロードされている。

（注）、ＴＭＢが進むたびに今日の１つ前の部分は第１
１図４０のように明日に更新される。

ＴＲＭＯＤ　＝　ＴＲＭＯＤ　＆　ＲＡＭ（ＴＭＢ　）
このため上式で代用できる。

本実施例においては、 ＭＯＮ＝４　（５月） ＷＥＫ＝０　（日曜） ＲＯＭ＝Ｏ（大安） １７− ＨＤＹ＝１　（休日） ＴＭＢ＝７２　（１８：００） であったとする。このデータよシ ＴＲＭＯＤ＝３　（大安、休日、春、夕、チェックイン
）であったとする。

とのＴ　ＲＭＯＤの各階の学習データは次のものが用意
されている。

ｆ（ＣＴ＆ＲＡＴ　：　１５分間の平均ホール呼び発生
個数。

ＫＣＴ　＆　ＲＡＴ　：平均かご呼び発生個数。

Ｉ　Ｎ　＆　ＲＡＴ　：乗車人数平均。

ＯＵＴ　＆　ＲＡＴ　：降車人数平均。

ＫＣＴ　＆　ＳＥＴ　：各階に対するかと呼び発生率。

これらのｆ（ＣＴ＆ＲＡＴ　、　ＫＣＴ＆ＲＡＴ　、　
ＩＮ＆ＲＡＴ　。

ＯＵＴ　＆　ＲＡＴは第９図の階床に方向を考え合わせ
たホールサブインデックス（Ｈ８）によシ示されている
。また第１０図には各階に対するかと呼び発生率ＫＣＴ
　＆　ＳＥＴが示されている。１Ｆのロビーから６Ｆの
客室へのかご呼び発生率はＫＣＴ＆ＳＥＴ　（１、６）
でめられる〇また、近い未来の行事等によって人為的に
セ１８− ット可能な予約機能として、キャラクタディスプレイタ
ーミナルなどから高需要階の指定（例えば日時２階の指
定）があった場合、そのデータによりてＨＣＴ　＆　Ｒ
ＡＴに補正を行なう。

以上のように過去の学習データテーブルが用意される。

これらは、第５図のデータ処理タスク２７において第１
１図の交通量モードＴＲＭＯＤが変化するたびにロード
される。そして第１１図の４１のように以前の学習デー
タを処理用パッンアへ移し、さらに４２のように以前の
学習データテーブルに次のデータテーブルをロードする
。現在と近い未来のＴＲＭＯＤについて用意されている
ために、これらの処理を急いで行なう必要がなく、低い
レベルのタスクで第１１図の４３のように学習データテ
ーブルの更新を行なう。以上で過去の学習データ用意ル
ーチンの説明を終える。

次に現在の学習データ収集ルーチンについて第１２図を
参照して説明を行なう。インターバルタイムをＩＴＩＭ
Ｅ（分）とし、かつデータ収集テーブルには、次のもの
がある。

Ｃ＆　ＤＡＴＡ　：各階（方向付）のかご呼び個数ＩＮ
＆ＤＡＴＡ　：ホール呼び階の乗車人数ＯＵＴ　＆　Ｄ
ＡＴＡ　：かご呼び階の降車人数これらは第１３図、第
１４図に示されている。

以上述べたＩＴＩＭＥ　、　Ｈ＆ＤＡＴＡ　、　Ｃ＆Ｄ
ＡＴＡ　。

ＣＮ＆ＤＡＴＡ　、　ＩＮ＆ＤＡＴＡ　、　ＯＵＴ＆Ｄ
ＡＴＡは、方向付階床であるＨ８（ホールサブインデッ
クス）によシそれぞれのデータをもち、ＣＺ＆ＤＡＴＡ
は階床によってもっていて、スタート階に対する行先階
の２つのインデックスでセットされる。

これらのテーブルにセットするデータは、第５図の外部
入力タスク２１等でｆ（ＣＴ、ＫＣＴ情報、データ処理
タスク２７で乗降情報がバッファＲＡＭに入れられて送
られて来る。そのデータ送信バッファは第１５図のよう
に時刻、状態、データがつけられ待行列となっている。

このデータのフォーマットは第１６図のようになってい
る。これらを処理して第１２図４４のように第１３図、
第１４図の学習データ収集テーブルにセットする。その
後データ処理インターバルたった場合、第１２図の４５
のように処理用バッファの学習データを以前の学習デー
タテーブルに反映するルーチンに移る６以下これについ
て説明する。前で説明したＩＴＩＭＥ　、　Ｈ＆ＤＡＴ
Ａ　。

Ｃ＆ＤＡＴＡ　、　ＣＮ＆ＤＡＴＡ　、　ＩＮ＆ＤＡＴ
Ａ　、　ＯＵＴ＆ＤＡＴＡ　、　ＣＺ＆ＤＡＴＡはＴＲ
ＭＯＤ　（交通量モード）によって各々もっているため
、それを利用して処理する。データ処理インターバルは
１日に１回程度で、通常は夜間の、閑散時に行なわれる
。

使用され収集されたＴＲＭＯＤに対して各々行なわれる
。収集されたデータと、以前の学習データテーブルは下
の関係に対応する。

２１− （学習データ）　（収集データ） ５ （＊：乗算） ＩＮ＆ＲＡＴ　・・・・・・ＩＮ＆ＤＡＴＡ／Ｈ＆ＤＡ
ＴＡＯＵＴ＆ＲＡＴ　・・・・・・ＯＵＴ＆ＤＡＴＡ／
Ｃ＆ＤＡＴＡＫＣＴ＆ＲＡＴ　・・・・・・ＣＮ＆ＤＡ
ＴＡ／Ｈ＆ＤＡＴＡそして新収集データの学習データへ
の平滑化において 新学習データー重み＊新収集データ＋（１−重み）＊旧
学習データ （０く重み≦１） で平滑化（通常の指数平滑法）する。

次にＴＲＭＯＤ　（交通量モード）の自動修正機能につ
いて説明する。各Ｔ　ＲＭＯＤに対して各々の学習デー
タの差の２乗がある上限以内の場合１ＴＲＭＯＤは低い
ナンバーのモードに吸収する機能である。この場合学習
データは両者の平均とな２２− る。以上述べたように学習機能部分で得られる学習デー
タを使用し、これらの学習データによって近い未来のエ
レベータの動向をシミーレートした上で割付を行なうこ
とが本発明方法の特徴である。このため、学習機能部分
は前述した実施例に限定されることはなく、正確な学習
データが収集できれば、本発明のエレベータの群管理制
御方法は実施可能となる。

次に、本発明方法の、割付ルーチンについて第１７図を
参照して説明する。

エントリーからＨ８を０に設定してからＤｌに進み、Ｈ
ＣＴ内においてまだかごが割付られていないホール呼び
の有無を調べる。すなわち、第２図の）ＩＣＴにおける
６、７番ビットの状態が、″００＃の場合、ホール呼び
無しであるのでＧへ進む。１１０″′の場合、割付完了
でホール呼び無しであるのでＧへ進み、１１＃の場合、
割付完了でホール呼び有りでＧへ進む。但し、′０１″
の場合、ホール呼び有シで割付未完了であるのでかごを
０に設定（ＣＡＲ＝Ｏ）　してＤ２に進む。

Ｄ２通過後、かごが満員になった場合のように、ホール
呼び階に割付が不可能になった場合、該当号機を割付禁
止にする予備選択サブルーチンＹＯＳ　ＥＮに入る。こ
のＹＯ８ＥＮを通過後、前記未割付ホール呼びが仮に割
付られたと仮定して、前述のＴＨＥＳＰをめた同様の手
法でもって、未割付ホール呼びに対する各階床（Ｈ８）
の予測未応答時間ＲＥＳＰＴＸを全部の号機についてめ
、Ｅに進む。したがって、未割付ホール呼びを仮に割付
た場合のＴＲＥＳＰＸと、未割付ホール呼びを含まない
既割付ホール呼びのみの場合のＴＨＥＳＰとがまったこ
とになる。

次に各号機の評価値を計算するサブルーチンに進む。こ
のルーチンにおいては、未割付ホール呼びを新たに割付
ることによって、すでに割付られているホール呼びに対
する予測未応答時間ＴＨＥＳＰが悪化する度合と、未割
付ホール呼びに対する予測未応答時間ＲＥＳＰＴＸとを
総合したサービス水準の評価値０）をめる。さらにこの
ルーチンにおいて、満員の可能性やかと呼び先着等のダ
メージに対する評価値を（イ）に加えられる。

なお、ここでは、学習データを用いてシミュレートする
方法の説明が中心であるため、後者の部分の詳１１１説
明をはぶく。

また、本発明において新しく用いられた、学習データに
もとづいて近い未来に仮シに発生させたホール呼び（シ
ミーレート機能）に対する新評価値（ロ）がめられる。

ここで、評価値計算に使用する、予測未応答時間演算ル
ーチンについて第１８図を参照して説明する。このルー
チンにエントリーした場合、バッファ上のＣＣＴ、ＫＣ
Ｔ等を各号機に対してロードする。これはバッファ上の
データで、ｌ）、シミュレーション時の予測データであ
ることも考えられる。このルーチンのデータは実際のデ
ータと異なる可能性がある０ 次にホール呼び登録入力データ）ＩＣＴをバッファよシ
ロードする。またＫＣＴもバッファよシロ２５− 一ドする。ＫＣＴには既割付ホール呼びに対して、かご
呼びの発生予測を行ない、予測かご呼びをセットする。

これはバッファ上のＫＣＴに自動的にセットされる。（
予測かご発生の１例として本発明においては学習データ
のＫＣＴ＆ＳＥＴのデータを利用して高い可能性順で１
個以上発生する。）２個以上の予測発生個数はＫＣＴ＆
ＳＥＴを利用し確度の定数を乗算し整数で切刃すてるこ
とにする。また、この予測かごよびは、かごよびによる
先着等のダメージに使用し々い。）次にＨとＴの読込を
行なう。この時点以前にホール呼びが発生していれば、
上記ｆ（ＣＴ内の上記ホール呼びに対応したＨ８の７番
ビットが°１”にセットされる。また、すでに割付済み
のホール呼びが存在しておれば、該当Ｈ８の６番ビット
が＠１＃にセットされている０以上で初期データのバッ
ファよ）の読込を終了してＣに進む。Ｃ−Ｄ間において
、そのかごが現在位置よシ各階床へ移動するに必要な予
想時間、すなわち予測未応答時間ＴＨＥＳ　Ｐをめる。

２６− ＨＣＴのデータに基づき（１）式によって、Ｍ階の予測
未応答時間ＴＲＥＳＰ（財）をめる・十ＴＫＥＩＫＡ（
至）　・・・（１） ここで、ＴＲＡＮ（α□、βｍ）はαｍｍからβ。階ま
でのかと（ＣＡＲ）の走行所要時間を示し、ＴＬＯ８（
βｍ）はβ□階での扉開閉動作時間、乗客乗降時間およ
び扉開放時間の合計時間を示し、また、ＴＫＥ　Ｉ　Ｋ
Ａ（ハ）はＭ階のホール呼びに対する＃５続時間を示す
。さらに、ｔはかと（ＣＡＲ）がＭ階に到着する迄に途
中停止する階床数（Ｍ階を含む）を示す。

ここで第１９図に示す３台のエレベータ（Ａ。

Ｂ、Ｃ）について上記予測未応答時間ＴＲＥＳＰをめて
みる。

エレベータＡ、Ｂｃりかごが１茜に位置し、エレベータ
Ｃのかごが８階に位置している時点で、２階に下降のホ
ール呼びが発生したと仮定する〇ホール呼び発止から割
付までの時間、ナなわち、ホール呼びの継続時間は零と
仮定する。

Ａ号機は、すでに４階に上昇のホール呼びおよび８階に
かご呼びが割付られているとすると、Ａ号機の２Ｄ（Ｈ
８＝６）のＴＨＥＳＰ　（２Ｄ　）は、ＴＲＥＳＰ（２
Ｄ）＝ＴＲＡＮ（１，４）＋ＴＬＯ８（４）＋　ＴＲＡ
Ｎ（４、８）＋ＴＬＯ８（８）＋ＴＲＡＮ　（、８、２
） ＝　３＋１０＋４＋８＋６＝３１秒 Ｂ号機は、３階にかご呼びが割付られているとすると、 ＴＨＥＳＰ（２Ｄ）＝　ＴＲＡＮ（１、３）＋Ｔ［，０
８（３）十ＴＲＡＮ（３，２） ＝　２＋８＋１＝１１秒 Ｃ号機は、４階に下降のホール呼びが割付られていると
すると、 ＴＨＥＳＰ（２Ｄ）＝　ＴＲＡＮ（８、４）＋ＴＬＯ８
（４）十ＴＲＡＮ　（４、２） ＝４＋１０＋２＝１６秒 となる。

このようにして、任意のＨＳにおける ＴＲＥＳＰ（ＨＳ）の計算が終了したならばＨ８をｎｓ
＋ｉとしてＴＲＥＳＰ　（Ｈ８＋１　）をめ、最終的に
全部のＦＩＳに対して上記ＴＲＥＳＰをめＣ３に進む。

さらに全部のかと（ＣＡＲ）について上記ＴＨＥＳＰを
めてリターンする。以上で予測未応答時間演算ルーチン
の説明を終る。

次に通當の標準の評価計算ルーチンを第２０図を参照し
て説明する。これはバッファの状態が現在のものである
場合評価値（イ）となる部分である。なお、ここでダメ
ージ部分の説明を省略する。第２０図においてエントリ
ーして予測未応答時間を演算する。

次に、ホールサブインデックスｆ（Ｓを新たに発生した
ホール呼び階のＨ８に初期セットする。

そして、この未割付のホール呼びに対する予測未応答時
間ＲＥＳＰＴＸ（Ｉ）を算出し、（２）式に基づいて評
価値ＥＯ（ＣＡＲ）をめる。

Ｅ　Ｏ（ＣＡＲ）　＝Ｅ＆ＭＩＷＡＲＩ　（ＲＥＳＰＴ
Ｘ（Ｉ））　・・・（２）但し、■はそのときの未割付
ホール呼び発生階のＨ８を示す。

２９− その後、Ｈ８を進め、それよシ先の各階の状態を検紫し
ていく。そして、割付済み（既割付）のホール呼びがあ
った場合、予測未応答時間ＲＥＳＰＴＸを順次求めて記
憶する。そして、全部のＨＳの検索が終了すると、記憶
されたＲＥＳＰＴＸの最大値、すなわち最大予測未応答
時間ＲＥＳＰＴＸｍａｘおよび（２）式でめた評価値Ｅ
Ｏ（ＣＡＲ）を用いて特定のかと（ＣＡＲ）に対する評
価値を（３）式に基づいてめる。

Ｅｌ（ＣＡＲ）＝Ｅ＄ＭＡｘｗＡＲＩ（ＲＥＳＰＴＸ（
Ｉ）ｍａｘ）＋ＥＯ（ＣＡＲ）　・・・（３） （２）および（３）式に示すＥ＄ＭＩＷＡＲＩおよびＥ
　＄　ＭＡＸＷＡ　ＲＩは、それぞれ未割付ホール呼び
に対する予測未応答時間、最大予測未応答時間の評価値
（イ）への変換関数である。これらの変換関数を例えは
第２１図（ａ）　、　（ｂ）に示すように設定している
。

すなわち、第２１図（、）に示すＥ　ｉ＄　Ｍ　Ｉ　Ｗ
Ａ　ＲＩ関数は、ＲＥＳＰＴＸＯ値が予め設定した設定
値Ｔ　１　ａｖｅ以上において零であ、９、Ｔｌａｖｅ
以下において３０− は−次の負函数となっている。一方、第２１図（ｂ）に
示すＥ＄ＭＡＸＷＡＲＩ関数は、設定値Ｔ２ａｖｅ以上
で２次の正函数、Ｔ　２　ａｖｅ以下において零である
。このことは、ＲＥＳＰＴＸがＴ　１　ａｖｅ以下の場
合、過剰サービスとなり、Ｔ２ａｖｅ以下の場合、サー
ビス悪化となることを意味する。

この評価式は一例であって、本発明では通常標準の評価
式は自由に選択できる。以上で予測未応答時間演算、標
準の評価値演算ルーチンの説明を終る。

第１７図のＥＯ〜Ｆまでの部分が第２２図に示されてい
る。これらのルーチンではかごの状態、ＫＣＴ、ＨＣＴ
等は作業用ＲＡＭに記憶してから使用される。ここまで
の説明でＥｌまでの説明が終った。

ここで第２５図のような状態を例として演算を行なって
みる。まず評価値（イ）の演算を行なう。

ただしＴ１ａｖｅ＝Ｔ２ａｖｅ　＝１５（秒）と仮定す
る。第２５図で、Ａ号機は２Ｆ走行中、４Ｆにかごよび
有、Ｂ号機は２Ｆ走行中、８Ｄ（８階ダウン）に、２秒
継続のホール呼びをもち、Ｃ号機は５Ｆドア開（６秒で
ドア閉）、７Ｆ、８Ｆにかご呼びをもち、６Ｄに１０秒
継続のホール呼びをもち、Ｄ号機は、７Ｆ走行中、２Ｆ
にかと呼び、ＩＦにホール呼び（１秒継続）、３゜８Ｆ
に予測のかご呼びをもつ、これはＩＦのホール呼びに対
し、現在のＴＲＭＯＤ　＝　３　（大安、休日、春、夕
、チェックイン）での過去のデータよシ、 ＫＣＴ＆ＲＡＴ　（Ｉ　Ｕ　）　＝　４．２確鹿足数　
ＴＲＵ＆ＲＡＴ　＝　０．５このため、予測発生個数は
２ケとする。ＫＣＴ＆ＳＥＴのＩＵのかと呼び発生率の
高い可能性部分よＪ３Ｆ（宴会場、結婚式場）、８Ｆ（
スカイレストラン）とする。

また、７Ｄにホール呼びが発生し７“こと仮定する。こ
こで、通常の標準の評価値（イ）を演算すると次のよう
になる。

Ｅｌ　（Ａ号機）＝ＩＪＭＩＷＡＲＩ（ＲＥＳＰＴＸ（
７Ｄ））＋　Ｅｆｈ仏力Ｗ山Ｉ　（ＲＥＳＰＴＸ（７Ｄ
）　）＝Ｅ＄ＭＩＷＡＲＩ（１５）十Ｆお仏廟彎Ｒ工（
＋５）＝（１５−１５）＋（１５−１５）２ −Ｏ（ｓｅｅ） Ｅｌ　（Ｂ号機）＝（０）＋（１７−１５）２＝４（ｓ
ｅｅ） Ｅｌ（Ｃ号機）＝（０）＋（５１−１５）２＝１２９６
Ｃ秒〕 Ｅｌ（Ｄ号機）＝（０）＋（５４−１５）２＝１５２１
（秒） 以上で以前の方法ではＡ号機となる。なお、ここでは説
明を簡単にするため、満員予測や、その他のダメージ部
分の評価を省略する。しかし本発明においては第２２図
のＥｌからＲＥＴＵＲＮに致るまでのシミュレートルー
チンがある。この部分は第２３図にくわしく示されてい
る。まず、各号機の状態、ＨＣＴ、ＫＣＴ等をＲＡＭ上
にセットしてクリアの必要な部分はクリアを行なう。次
に第２３図の６０において次のホール呼３３− び発生予測が行なわれる。ここでは、第２４図に示され
ているように、ＯＬＤ＆ＳＥＴ＆Ｔに以前のホールよび
の発生の時刻のデータが保持されているのでこれを利用
しめることにする。学習データはＨＣＴ＆ＲＡＴを使用
する。（１５分間の平均ホール呼び発生個数）予測を正
確にするためにＨＣＴ＆ＲＡＴの下降をカットし、可能
性の高いものを使用する。各Ｈ８（ホールサブインデッ
クス）について次の式を演算する。

ＨＣＴ＆ＲＡＴ（Ｈａ）（ＨＣＴ＆ｔ（Ｓ＆ＬＭＴのと
き１（ＣＴ＆ＲＡＴ＆Ｔ（［８）−ＤＴ＆ＭＡＸ　（秒
）ＨＣＴ　＆　ＲＡＴ　（Ｈ８）≧ＨＣＴ＆Ｈ８＆ＬＭ
Ｔのときただし　ＩＦＩＸ（Ｘ）　：　Ｘの整数化（四
捨五入）このＨＣＴ　＆　ＲＡＴ　＆　Ｔ　は平均のホ
ール呼び発生インターバルで、■Ｓに何秒に１回の可能
性でホール呼びが発生するかという値である。ホール３
４− 鰺びの平均発生ａ数が少くない部分はカットしてＤＴ＆
ＭＡＸという最大の値を仮〃にセットする・ここで先の
、ホール呼びの発生時刻のデータにＨＣＴ　＆　ＲＡＴ
　＆　Ｔをグラスして、最小のものよシならぺなおした
ものがＨＣＴ＆ＳＥＴ＆Ｈ８のテーブルにしまわれる。

このデータは発生予測の速いＨ８よシ、ＨＣＴ＆ＳＥＴ
＆Ｈ８にしまわれている。

今回の例においては、 ＯＮＴＩＭＥ＝１８：０２：００　（１８時、２分、０
秒）（現在の時間） とする。また、ＨＣＴ＆Ｈ８＆ＬＭＴ＝　１５　（個）
７１５分と仮定する。１５個よシ少くない階は発生のイ
ンターバルはＤＴ＆ＭＡＸとなる。

＝４９（秒） （注）ＩＵ：ロビー階 ）ＩＣＴ＆ＲＡＴ　（Ｉ　Ｕ）＝１８．２　Ｃ個）７１
５分＝４８（秒） （注）３Ｕ：宴会場、結婚式場 ＨＣＴ＆ＲＡＴ　（３Ｕ）　＝　２０．１　（個）／１
５分＝６０（秒） （注）８Ｄニスカイレストラン ＨＣＴ＆ＲＡＴ（８Ｄ）＝１５．１　（個）７１５分以
上がＨＣ’Ｔ　＆　Ｈ８＆Ｌ、ＭＴよシも発生個数の多
い階である。これらの値を、発生時刻にプラスして大き
いものよ少ならべてみると以下のようになる。

ＨＣＴ＆ＳＥＴ＆Ｈ８（ＨＣＴ＆ＲＡＴ＆Ｔ　＋　ＯＬ
Ｄ＆ＳＥＴ＆Ｔ）０：　９　（３Ｕ）　１８：０２：０
７Ｇ　７　（ＩＵ）　１８：０２：４８ ２：　０　（８Ｄ）　１８：０２：５８となる。

ただし　ＯＬＤ＆ＳＥＴ＆Ｔ（３Ｕ）　＝　１８　：　
０１　：　１９ＯＬＤ＆ＳＥＴ＆Ｔ（ＩＵ）　＝　１８
　：　０１　：　５９ＯＬＤ＆ＳＥＴ＆Ｔ（８Ｄ）　＝
　１８　：　０１　：　５８と仮定する。ここで未来の
シミュレートインターバルタイムリミツト（ＳＹＭ＆Ｔ
＆ＬＭＴ　）を３０秒とする。この条件に合うホール呼
び発生予測はＨ８＝９　（３Ｕ）で発生予測時間は１８
：０２二０７で７秒後となる。ここで、ＳＹＭ＆ＴａＬ
ＭＴ内の発生予測が複数あった場合は時間の早い方より
行なってゆく。また、発生予測時にホール呼び力２あっ
た場合は行わず、また、ＨＣＴ＆ＲＡＴ＆Ｔ　−ＤＴ＆
ＭＡＸのものも行なわない。

次に各号機に対して、１８：０２：００に発生の７Ｄの
ホール呼びを仮シに割当てた場合のすべての号機の位置
、状態を予測する。７秒後の状態は先に７Ｄの呼びに対
する標準の評価式をめるうえで使用した予測到着時間よ
請求まる。（予測到着時間＝７秒の位置） ここではＡ号機に７Ｄを仮シ割当てした場合３７− の７秒後の予測状態を第２６図（−）に示し、Ｄ号機に
７Ｄを仮り割当てした場合の７秒後の予測状態を第２６
図（ｂ）に示した。これらの状態をセットするのが第２
３図の６１のルーチンである。

そこで、次にこの３Ｕのポール呼びに対して標準の評価
値を計算する。このようにして俗号機に対し演算する。

ＯＡ号機に７Ｄを仮シ割当て時の７秒後の３Ｕについて
最小の評価値＝　（２１−１５）２＝３６（秒）（Ｄ号
機） ＯＤ号機に７Ｄを仮シ割当て時の、７秒後の３Ｕについ
て最小の評価値＝（１５−６）＝９（秒）（Ａ号機） 上記をＣ，Ｄ号機に行なった場合も９（秒）（Ａ号機）
となる。これが第２３図６２のルーチンである・このこ
とによって６３のルーチンで新評価値（ロ）がまる。本
実施例の場合は、呼びの発生予測が１コであったため、
評価値（ロ）Ｅ２は次のようになる。

Ｅ２（Ａ号機）＝３６（秒〕 ３８− Ｅ２（Ｂ号機）＝Ｅ２（Ｃ号機）−Ｅ２（Ｄ号機）＝９
（秒） これがめられ、第２３図の６０のルーチンで次の発生予
測がＳＹＭ＆Ｔ＆ＬＭＴをこえているために、リターン
ＲＥＴＵＲＮされる。これによって、第２２図の５１，
５２のルーチンが終了した。

以上が近い未来のシミュレートによる評価計算ルーチン
である。ここで使用されている通常の標準の評価式は、
自由に選らぶことができるのが特徴である。また、本実
施例において満員予測や、他のダメージを評価に入れて
行なわなかったが、本発明方法の標準の評価式にそれを
使用すれば、同様に行なうことになる。また前記新評価
値（ロ）と標準の評価値（イ）を加算するうえで（ロ）
）の方に評価値予測確度係数（ＳＹＭ＆ＲＡＴ　）を乗
算して行なうと、よシ効来的である。ただし本例におい
てはＳＹＭ＆Ｔ＆　ＬＭＴ　＝　３０秒で、かなシ近い
未来のシミュレートしか行なわなかったため、ＳＹＭ＆
ＲＡＴ　＝　１とする。ＳＹＭ＆Ｔ＆ＬＭＴを変化させ
、段階的にＳＹＭ＆ＲＡＴを０．８，０．５等にすると
効果的である。

次に第１７図のＦに進む。Ｆ−Ｇについては第２７図に
示されているルーチンを通過する。

このようにして、各号機の評価値（イ）および新評価値
０）がまると、第１７図のＦｌすなわち、第２７図のル
ーチンへ進む。

まず、かご（ＣＡＲ）各号機の総合評価値Ｅ（ＣＡＲ）
を次式によってめる。

Ｅ　（ＣＡＲ）　＝Ｅ　１　（ＣＡＲ）　＋Ｅ　２　（
ＣＡＲ）　＊　ＳＹＭ＆ＲＡＴ（注）＊は乗算 そして、各号機の総合評価値Ｅ　（ＣＡＲ）を比較して
最小の総合評価値Ｅ　（ＣＡＲ）を示す号機を未割付ホ
ール呼びに対する割付号機（ＯＰＴ＆ＣＡＲ）とする。

そして、この割付号機（ＯＰＴ＆ＣＡＲ）を第２図のＨ
ＣＴの第６ビツトの該当ｆ（Ｓに登録する。その結果、
未割付ホール呼びが既割付ホール呼びに変換され、Ｇに
進む。次の未割付ホール呼びを検索し、同様な方法で割
付号機（ＯＰＴ＆ＣＡＲ）を決定する。

この例においてはＳＹＭ＆ＲＡＴ　＝　１と仮定し、Ｅ
（Ａ号機）＝Ｅ１（Ａ号機）＋ＳＹＭ＆ＲＡＴ＊Ｅ２　
（Ａ号機）＝０＋３６＝３６（秒） Ｅ（Ｂ号機）＝４＋９＝１３（秒） Ｅ（Ｃ号機）＝１２９６＋９＝１３０５　（秒）Ｅ（Ｄ
号機）＝１５２１＋９＝１５３０（秒）となシ、標準の
評価とは異なる８号様に決定される。これは、３Ｕが高
需要階のため、近い未来にホール呼びが発生すると予測
されたため、近くにかと呼びできているＡ号機を、３Ｕ
ｔ−ビス用として保存し、次の発生を待つようにした。

もし３Ｕの呼びが発生した場合、Ａ号機に割当てを行な
うと、３Ｕ〜６Ｕ付近にサービス水準の劣化が起こるこ
とを予測して、しかもＢ号機に割当ても７Ｄのサービス
がそれｌ−ｔど悪化しないためにＢ号機に割当てている
。また、このＡ号機を保存した効果は、中間階の上昇方
向のサービス低下を防ぎ、ひいては全号機が同帯域へ向
ってしまうような「だんご状態」の予防につながジ、長
待ちの予防にもなる。また１、Ａ号機の保存は自然、無
駄運転を省き省エネルギ４１− 一効果となる。

本発明において標準の評価式を自由に選択できることが
大きな特徴の１つである。このため、前述の実施例では
使用しなかった満員予測等の評価を伺加することは可能
である。学習機能に乗、降車人数があるために十分対策
でき、食堂階対策、特定階集中モード対策に有効となシ
、満員による割付階の通過防止策となる。また、前記の
評価値予測確度係数（ＳＹＭ＆ＲＡＴ　）シミュレート
のリミットタイムや、予測発生ホール呼びまでの時間に
よって変化させ、予測精度の高いものに１〜０８、低く
なるにつれて０６゜０５．０４と低くして、総合のシミ
ュレートによる評価値の信頼性を高め、シミーレート時
間を長くすることも、有効である。

さらに、学習機能ルーチンをよシ高度なものとした場合
、浩然シミュレートの精度が向上し、有効なものとなる
。

〔発明の効果〕

以上述べたように、本発明方法によると、字４２− 習データによる近い未来のシミュレートの後、割付を行
なうために、高需要階の次のホール呼び発生予測を行な
いその状態に対応できる、現在の割当てを行なう。この
ため、−見計価の良好なかごであっても、その時点のホ
ール呼びに割当てず、次の近くの高需要階に割当を行な
うために保持し、無駄な動きをさせず、また次のホール
呼びにすぐに対応できるため、長待ちが減少する。また
、同様に無駄運転の減少によシ、省エネルギーの効果が
得られ、かつ、高需要階に対するかごの保持的な傾向を
もつために、全号機が同方向へ向いてしまう「だんご状
態」の予防につ々がる効果も得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明によるエレベータの群管理制御方法を実
施する制御装置を示すブロック構成図、第２図〜第４図
、第８図〜第１Ｏ図、第１３図〜第１６図および第２４
図は同制御装置の記憶部内におけるテーブル配置図、第
５図は同制御装置の記憶部内のソフトウェアを説明する
ための図、第７図は交通量モードの符号の説明図、第１
１図、第１２図、第１７図、第１８図、第２０図、第２
２図、第２３図および第２７図はそれぞれ本発明による
エレベータの群管理制御方法を説明するためのフローチ
ャート、第６図、第１９図、第２５図、第２６図（ａ）
　、　（ｂ）はそれぞれ同群管理制御方法を適用した場
合のエレベータのかごの動きを説明するための図、第２
１図（ａ）　、　（ｂ）はそれぞれ同制御装置の変換関
数の特性図である。 １・・・ホール呼び登録回路、２Ａ〜２Ｄ・・・エレベ
ータ運行制御装置、３Ａ〜３Ｄ・・・かご状態バッファ
、４Ａ〜４Ｄ・・・かご呼び登録回路、５・・・小型計
算機、６．７Ａ〜７Ｄ、ＨＡ〜８Ｄ・・・入力レジスタ
、９・・・ホールコンディションテーブル（ＨＣＴ）、
Ｉ　Ｏ・・・カーコンディションテーブル（ＣＣＴ）、
１１・・・カーコンディションテーブル（ＫＣＴ　）。 出願人代理人　弁理士　鈴　江　武　彦箪５図 鵠　４　図 ３．１に 白１ 第６図 第７図 第１０図 にＣ十＄ＳＥＴ　（ｘ、ｙ） 第１１　図 ＥＮＴＲＹ　：学習テパ−グπ工里タスクＮ。 ＥＳ ＴＲＭＯＤ＄　ＲＡＭ　” ＨＣＴ＄翫弔にＣＴ＄ＲＡＴ ＩＮ＄ＲＡＴ　Ｍの ２県ψ仙　。、ア。６ｆｆｉ＋。輸 ８１１”業ＲＡＭ のクリア 以創の零凹チー　１ タルエ里用バッファー へ衿Ｉ Ｊス痢の′写習テ゛−タ　２ チーアルに、７　−゛ 干−７゛月、＆ローｈ” 第１３図 第１４　図 ＣＺ＄ＤＡＴＡ（ｘ、い 第１５図 テ゛−タ送１Ｎバ・ノファ 第１６図 第２１図 （ａ） （ｂ） 第２２図 第２４図 第２５　問 第２６図（ａ） 第２６図（ｂ） 第２７図 −７４８−

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 複数のサービス階床に対して複数台のエレベータを就役
   させ、新たに前記各エレベータに共通に発せられた所定
   のサービス階床からのホール呼び指令に対して、前記ホ
   ール呼び指令発生階へ向うエレベータを決定する計算機
   を有するエレベータの群管理制御方法において、前記計
   算機に各々のホールからのホール呼びの発生状態を）月
   別、時間別〜曜日別、六曜側など、交通パターンを決定
   する大きな要素別に記憶する学習機能をもたせ、かつ前
   記計算機にその学習されたデータによυ、近い未来の一
   定時間内におけるエレベータの動向を予測するシミュレ
   ート機能をもたせ、新発生ホール呼びに対して、所定の
   評価式を用いて第１の評価値をもとめ、次にこのめた第
   １の評価値に基いて各々のエレベータを仮り割当てし、
   前記シミュレート機１− 能によシ今後一定時間のエレベータのシミュレートを行
   ない、近い未来の一定時間内に発生予測される新発生ホ
   ール呼びを、所定の評価式に基づき前記学習機能によ）
   、予測割当てを行ない、その予測割当ての評価値を、近
   い未来のサービス水準の評価値として、新たに第２の評
   価値とし、前記第１の評価値に、前記第２の評価値を加
   算して総合評価値をめ、この総合評価値が最小となるエ
   レベータを最良号機として側渦を行なうエレベータの群
   管理制御方法。