JPS6133479A - Method of controlling 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】 ［発明の技術分野］ 本発明はエレベータの群管理制御方法に係わり、特に群
管制御アルゴリズムの能動的な組み替え、追加により、
変動するユーザの要求に対応でき、且つ、変動する交通
量に対応することのできるようにしたエレベータの群管
理制御方法に関するものである。[Detailed Description of the Invention] [Technical Field of the Invention] The present invention relates to a group management control method for elevators, and in particular, the present invention relates to a group management control method for elevators, and in particular, by active rearrangement and addition of group control algorithms,
The present invention relates to a group management control method for elevators that is capable of responding to changing user requests and responding to changing traffic volumes.

［発明の技術的背景とその問題点〕 近年、小型コンピュータの発達により、エレベータシス
テムの制御では、これらを利用した群管理が主流となっ
ている。そのため、コンピュータの特徴を生かし、群管
理の制御方法も多様化してきている。例えば、学習機能
付制御方法、省エネルギ機能付制御方法などがある。し
かしながら、この多様化してきた機能を、ユーザーは必
ずしも要求しているとは限らず、しかも、そのユーザー
の要求そのものも、ビルの竣工時から、１年、２年と時
を経るうちに次第に変化してゆく。[Technical background of the invention and its problems] In recent years, with the development of small computers, group management using these has become mainstream in controlling elevator systems. For this reason, control methods for group management are becoming more diverse by taking advantage of the characteristics of computers. For example, there are a control method with a learning function, a control method with an energy saving function, and the like. However, users do not necessarily demand these diversified functions, and what's more, the user requirements themselves gradually change over the course of one or two years after the building's completion. I will do it.

例えば、ビルの竣工時からのテナントの動向や、交通量
、交通゛モードまたエネルギ車状の変化などによっても
、ユーザーの要求は刻々と変化する。For example, user requirements change from moment to moment, depending on tenant trends since the building's completion, changes in traffic volume, transportation mode, and energy vehicles.

このため、当初の設計時の群管理制御内容のままで満足
させることは難しい。For this reason, it is difficult to satisfy the group management control content as originally designed.

また、これらの多様化した機能はそれぞれが競合するた
めに、それらのバランスに変化が生じた場合、一方にダ
メージを与えることなどがある。Furthermore, since these diversified functions compete with each other, if the balance between them changes, one of them may be damaged.

例えば、省エネルギ機能を有している場合において交通
量が急変した場合などは、効率運行の機能を悪化させた
りする。For example, if a vehicle has an energy-saving function but there is a sudden change in traffic volume, the efficient operation function may deteriorate.

このため、交通量や、交通パターンの変化に対して、当
初の群管理方法では常にその状態を保持してゆくことは
難しい。仮りに学習機能によって重みの変化を行なって
も十分に対応できず、結局のところアルゴリズムの変更
を必要とすることになる。また、直接、ユーザーと関連
する部分、例えば、ランタン、予報灯などに関連して、
二方向予約ヤかご呼び号機による先着などのダメージや
、ドアのりオーブン（再開）の可否などは、ユーザーの
考え方により、そのダメージの強さや、オペレーション
の必要性が変化してくる。これらのきめこまかいオペレ
ーションセットは従来システムにおいては当初の設計の
ままで改善できない。For this reason, it is difficult to maintain the same state at all times with the original group management method in response to changes in traffic volume and traffic patterns. Even if the weights were changed using a learning function, this would not be sufficient and the algorithm would eventually need to be changed. Also, in relation to parts directly related to the user, such as lanterns, forecast lights, etc.
The degree of damage caused by two-way reservations and first-come-first-serve car call machines, and whether or not door glue ovens can be restarted, etc., will vary depending on the user's perspective, as well as the severity of the damage and the necessity of operation. In conventional systems, these fine-grained operation sets remain unchanged from the original design and cannot be improved.

［発明の目的コ 本発明は上記の事情に鑑みて成されたものであり、その
目的とするところは群管理制御のアルゴリズムの集合体
をある程度自由に組み替え、変更、追加ができるように
して、ユーザーの要求の変化に対処することができ、し
かも、同時に交通量、モードの変化に伴なう群管理制御
の不足部分を、学習データ、失敗モード・データにより
チェックし、自動的にアルゴリズムを改善し、追従でき
る群管理制御方法を提供することにある。[Purpose of the Invention] The present invention has been made in view of the above circumstances, and its purpose is to enable a set of group management control algorithms to be rearranged, changed, and added to a certain degree of freedom. It can respond to changes in user demands, and at the same time, it uses learning data and failure mode data to check for deficiencies in group management control due to changes in traffic volume and modes, and automatically improves the algorithm. The object of the present invention is to provide a group management control method that can follow the group management control method.

［発明の概要］ 上記目的を達成するため、本発明は複数のサービス階床
に対し、複数台のエレベータを就役させ、それらの動向
を総合してコントロールするエレベータの群管理制御方
法において、群管理制御を行なうアルゴリズムを、単独
で動く機能別の複数のアルゴリズムブロックに分けると
ともに、それらのアルゴリズムのブロックの起動条件の
組み合わせを選択設定して群管理制御アルゴリズムを形
成することを特徴とするものであって、このような本発
明はコンピュータとしての機能を利用するもので、制御
に用いる群管理制御の中枢として用いるコンピュータの
群管理アルゴリズムを多数の単独で起動できる機能別ア
ルゴリズムモジュールに分けておき、それらのアルゴリ
ズムモジュールのオン、オフ、強化、弱化、通常化等の
指定化を、可能とすると共に、かつ条件付指定も行なえ
るようにしたものであり、これらの設定はマンマシンイ
ンタフェースを利用し、ユーザー側で簡単にセットでき
るようにしてエレベータの利用目的と状況に合わせ柔軟
に対応できるようにするものである。また、コンピュー
タ自身も不具合を自動的に改善してゆくことができるよ
うにし、また初期条件セットによって、そのレベルの最
低限必要なコントロールは、コンピュータ自身が完全に
行なうようにする。仮りに、セットされたアルゴリズム
に矛盾が生じても、最低限必要なコントロールは行なう
ことができる構成としてこれらにより群管理制御の適応
性、柔軟性、親和性、信頼性を向上させるようする。[Summary of the Invention] In order to achieve the above object, the present invention provides a group management control method for elevators in which a plurality of elevators are put into service for a plurality of service floors and their movements are comprehensively controlled. The system is characterized in that an algorithm for controlling is divided into a plurality of algorithm blocks each having a function that operates independently, and a group management control algorithm is formed by selecting and setting combinations of starting conditions for these algorithm blocks. Therefore, the present invention utilizes the functions of a computer, and the group management algorithm of the computer used as the center of group management control is divided into a large number of function-based algorithm modules that can be activated independently, and these It is possible to specify the algorithm module on, off, strengthen, weaken, normalize, etc., as well as conditionally specify it.These settings can be made using a man-machine interface. This allows the user to easily set the elevator so that it can be flexibly adapted to the elevator usage purpose and situation. Furthermore, the computer itself can automatically correct defects, and the initial condition set allows the computer to completely perform the minimum necessary control at that level. Even if a contradiction occurs in the set algorithms, the configuration is such that the minimum necessary control can be performed, and these will improve the adaptability, flexibility, affinity, and reliability of group management control.

［発明の実施例コ 以下本発明の一実施例について図面を参照しながら説明
する。第１図は本発明方法に用いる群管理制御システム
の構成図である。[Embodiment of the Invention] An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a group management control system used in the method of the present invention.

図において、１は群管理制御用のマイクロコンピュータ
である。その内部は大きく二つの部分に分れている。１
つは９の群管理制御指示部分、もう１つは８の制御指示
決定部分であり、従来の制御システムでは、制御指示決
定部分８が単純で固定化され、群管理制御指示部分９が
起動されてコントロールを行なっていたのに対し、本発
明においては制御指示決定部分８が大きくなり、ここに
変更、追加の要素を持たせ、さらに、群管理制御指示部
分９のインテリジェント化をすすめ、仮に制御指示決定
部分８に矛盾が生じたとしても、必要最小限のコントロ
ール指示を行なえるような構成となっている。In the figure, 1 is a microcomputer for group management control. The interior is divided into two main parts. 1
One is the group management control instruction part 9, and the other is the control instruction determination part 8. In conventional control systems, the control instruction determination part 8 is simple and fixed, and the group management control instruction part 9 is activated. In contrast, in the present invention, the control instruction determination section 8 is enlarged, and it has changes and additional elements, and the group management control instruction section 9 is made more intelligent. The configuration is such that even if a contradiction occurs in the instruction determining section 8, the minimum necessary control instructions can be issued.

上記マイクロコンピュータ１はＣＰＵ　（中央処理装置
）として１６ビツトのものを使用し、制御指示決定部８
、群管理制御部９の部分に個別のＣＰＵを使用している
ものとする。（近年１６ビツトマイクロコンピユータは
、マルチＣＰＵ化が容易に行なえる構成となっている。The microcomputer 1 uses a 16-bit CPU (Central Processing Unit), and the control instruction determination section 8
, it is assumed that a separate CPU is used for the group management control section 9. (In recent years, 16-bit microcomputers have been designed to easily accommodate multiple CPUs.

）このため、これら個別のＣＰＵの共有メモリ７が必要
となる。) Therefore, a shared memory 7 for these individual CPUs is required.

これらの個別のＣＰＵはそれぞれ独自に動作し自由に共
有メモリ７をアクセスできる。These individual CPUs operate independently and can freely access the shared memory 7.

ただし、ＣＰＵの能力によってこれらの構成変更しても
、本発明の本質にはさしつかえない。また、マイクロコ
ンピュータ１中にはＩ１０コントロール部１０があり、
このＩ１０コントロール部１０は、外部との入出力や伝
送の管理を行なっている。However, even if these configurations are changed depending on the capabilities of the CPU, this does not affect the essence of the present invention. In addition, there is an I10 control section 10 in the microcomputer 1,
This I10 control unit 10 manages input/output and transmission with the outside.

また、制御指示決定部８には、外部にマンマシンインタ
フェイスとしてのインテリジェント機能を持ったＣＲＴ
端末装置（キャラクタディスプレイターミナル）６が接
続されている。In addition, the control instruction determining unit 8 is provided with an external CRT having an intelligent function as a man-machine interface.
A terminal device (character display terminal) 6 is connected.

また、マイクロコンピュータ１の外部には、タイマー５
や補助記憶装置４が接続されている。補助記憶装置４と
しては、ハードディスクや、フレキシブルディスク或い
は磁気バブルなどがある。Also, a timer 5 is installed outside the microcomputer 1.
and an auxiliary storage device 4 are connected thereto. The auxiliary storage device 4 may be a hard disk, a flexible disk, a magnetic bubble, or the like.

本発明においてはフレキシブルディスクを使用している
。In the present invention, a flexible disk is used.

また、３はホールコントローラであり、このホールコン
トローラ３は、ホール呼びの登録、消去を行なっている
。尚、場合によってはホールの待客検出も行なう。これ
らの情報は入出力インターフェースＩ１０を介してマイ
クロコンピュータ１や、エレベータ制御装置２と交信さ
れる。Further, 3 is a hall controller, and this hall controller 3 registers and deletes hall calls. In some cases, waiting customers in the hall may also be detected. This information is communicated with the microcomputer 1 and the elevator control device 2 via the input/output interface I10.

エレベータ制御装置２は各エレベータ単体毎のコントロ
ールを行なっている。また、エレベータ制御装置２は、
Ｉｌｏを介してマイクロコンピュータ１と情報の授受を
行ない、これらの情報のやりとりにより常に必要な情報
は、群管理制御用のマイクロコンピュータ１の共有メモ
リ７に与えられて内容が更新される。The elevator control device 2 controls each elevator individually. Moreover, the elevator control device 2
Information is exchanged with the microcomputer 1 via the Ilo, and by exchanging this information, necessary information is constantly provided to the shared memory 7 of the microcomputer 1 for group management control, and its contents are updated.

上記マイクロコンピュータ１の１１内部のソフトウェア
構成は大きく二つの部分に分けられている。The software configuration inside 11 of the microcomputer 1 is roughly divided into two parts.

１つは群管理制御指示部９を中心とする実制御部分。も
う１つは制御指示決定部８を中心とするソフトウェアは
第２図に示すようにタスク管理プログラム２０を中心に
外部入力タスク２１、割付タスク２２、評価サブルーチ
ン２３、予測未応答時間演算サブルーチン２４、満員時
ダメージ予測サブルーチン２５、割付見直しタスク２６
、学習データ処理タスク２７、各単体エレベータ交信タ
スク２８、年間タイマ、各種タイマ２９、ＣＲ，Ｔ（キ
ャラクタディスプレイターミナル）伝送用Ｉ１０タスク
３０、フロッピディスク用Ｉ１０タスク３１、イニシャ
ライズタスク３２、その他のタスク３３の各ルーチンよ
り構成されている。ここは実際のコントロールを行なっ
ている部分であり、この部分のみでも群管理コントロー
ルは行なえる。One is the actual control section centered on the group management control instruction section 9. The other is that the software centered on the control instruction determining unit 8 includes a task management program 20, an external input task 21, an allocation task 22, an evaluation subroutine 23, a predicted non-response time calculation subroutine 24, as shown in FIG. Damage prediction subroutine 25 when full, allocation review task 26
, learning data processing task 27, each single elevator communication task 28, annual timer, various timers 29, CR, T (character display terminal) transmission I10 task 30, floppy disk I10 task 31, initialization task 32, other tasks 33 It consists of each routine. This is the part that performs the actual control, and group management control can be performed with just this part.

次にこれらのソフトウェアの動きを説明する。Next, we will explain how these software works.

スタート後、２０のタスク群管理プログラムによりどの
タスク（機能別に分離されたソフトウェアモジュール）
を起動するか否かが決定される（タスクの起動等につい
ては次の部分で説明する。）。After startup, 20 task group management programs are used to determine which tasks (software modules separated by function)
It is determined whether or not to start the task (starting of the task, etc. will be explained in the next section).

ここで各タスクの説明を簡単に行なう。尚、タスクの詳
細な説明や使用するＲＡＭ　（ランダムアクセスメモリ
）、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）テーブルの説明は
、最適号機の割付までの過程で説明してゆく。Here we will briefly explain each task. A detailed explanation of the tasks and the RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory) tables used will be explained in the process up to the allocation of the optimum machine.

３２はＲＡＭやＣＰｔＪ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タスクであり、初期
状態や、動作のモードが切り替った時、起動される。A task 32 initializes the registers of the RAM and CPtJ, and initializes the LSI, and is activated when the initial state or operation mode is switched.

２１はＣＣＴ、ＫＣＴ、１７１ｃＴ等の外部入力をＲＡ
Ｍ上にセットする入力タスクである。このタスク７は優
先度が高く起動されると１００ｍ３程度ごとに再起動が
かかる。21 is RA for external input such as CCT, KCT, 171cT, etc.
This is an input task to be set on M. If this task 7 is started with a high priority, it will be restarted every 100 m3 or so.

ここで）ＩＣＴはホールコンディションテーブルを示し
ており、また、ＯＣＴはカーコンディションテーブル、
ＫＣＴはかごコンディションテーブルを示す。そして群
管理対象のエレベータは仮りに群号機をＡ〜Ｄの４台と
して、１〜８フロアであるとすると前記共有メモリ７部
分には制御に必要なＨＣＴ、ＯＣＴ、ＫＣＴその他のデ
ータが納められ、そして、上記ＨＣＴ、ＣＣＴ、ＫＣＴ
はそれぞれ第３図、第４図、第５図のようなビット構成
となっている。すなわち、第３図に示したホール状態を
表わすＨＣＴにおいて、Ｏ〜１３のホールサブインデッ
クス（Ｈ８）に対して８階の下降（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
階毎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、Ｈ８１
１（５Ｕ）の７番ビットが１′°となり、このホール呼
びに対応するザービスエレベータが後述する手法でＡ＠
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。Here) ICT indicates the hall condition table, OCT indicates the car condition table,
KCT indicates the car condition table. Assuming that there are four elevators to be managed in groups, A to D, and floors 1 to 8, the shared memory 7 will contain HCT, OCT, KCT, and other data necessary for control. , and the above HCT, CCT, KCT
have bit configurations as shown in FIGS. 3, 4, and 5, respectively. That is, in the HCT representing the hall state shown in Fig. 3, 8 bits of information are stored for each hole sub-index (H8) from 0 to 13 from the descent of the 8th floor (8D) to the ascent of the 7th floor (7U). Stored. The hall conditions for each floor will be explained in detail. For example, when the up switch is pressed in the elevator hall on the 5th floor, H81
The 7th bit of 1 (5U) becomes 1'°, and the service elevator corresponding to this hall call will use the method described later to A@
When the machine is determined to be a machine, the 0th bit and 6th bit of H811 become '1'. Then, when the above-mentioned machine A arrives at the 5th floor, all 0.6° 7th bits of H811 are reset to '0'. That is, the 0th to 3rd bits indicate the number set of each elevator, the 6th bit indicates whether the elevator is assigned to a hall call, and the 7th bit indicates whether there is a hall call.

第４図のかご状態を表わすＯＣＴにおいて、Ｏ〜３のイ
ンデックスに対して、エレベータホールから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”　、　
　“’　００１０°’　、　　”００１１”　。In the OCT representing the car status in FIG. 4, 16-bit information is stored for each index from elevator hall to car D for indexes 0 to 3. That is, 0~
The third bit indicates the load state of the car in binary notation. The meanings of these bits 0 to 3 are "0001",
"'0010°',"0011".

“０１００”　、　　“０１０１°”　、　　”０１１
０”　”０１１１”　。“0100”, “0101°”, “011”
0” “0111”.

”１０００”　、　　”１００１”　、　　”１０１０
”　、　　“”１ｏｉｉ”。"1000", "1001", "1010"
” , “”1oii”.

”１１００”に対して、それぞれ、０〜１０％、１１〜
２０％、２１〜３０％、３１〜４０％、４１〜５０％、
５１〜６０％、６１〜７０％、７１〜８０％、８１〜９
０％、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、１１１
１１は走行中、１１０　Ｉ＋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、４１０″
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’　ｏ　ｏ　”は無方向、すなわち停止中
を示す。0-10% and 11-10% for "1100", respectively
20%, 21-30%, 31-40%, 41-50%,
51-60%, 61-70%, 71-80%, 81-9
0%, 91-100%, 101-110%, 111% or more. The fifth bit indicates the running status of the car, and is 111.
11 indicates that the vehicle is running, and 110 I+ indicates that the vehicle is decelerating. The 7th bit indicates the open/closed state of the door, "1'' is open, 410"
indicates that it is closed. The 8th to 13th bits indicate the car position in binary notation. 14. The 15th bit indicates the moving direction of the car; "'10" indicates moving up, "01" indicates descending, and 'o o' indicates no direction, that is, stopping.

卓 第５図のかご呼び状態を表わすＫＣＴにおいて、第３図
のＨＣＴと同様に、０〜３ビツトがエレベータＡ〜Ｄ号
確に対するかご呼びの有無を示す。In the KCT representing the car call status in FIG. 5, bits 0 to 3 indicate the presence or absence of a car call for elevators A to D, similar to the HCT in FIG.

実制御部における割付タスク２２は割付を行なうタスク
である。ここでは１００ｍ３程度毎に新しく発生したホ
ール呼びをチェックし、もしホール呼びの発生があれば
、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。The allocation task 22 in the actual control unit is a task that performs allocation. Here, newly generated hall calls are checked every 100 m3 or so, and if a hall call occurs, an evaluation is performed for damage such as predicted unanswered time, fullness, etc., and the car with the best evaluation is determined.

割付見直しタスク２６のルーチンは約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
たり、予測されたりするホール呼びに対して、割付変更
を行なうものである。The routine of the allocation review task 26 is a low-level task that is activated approximately once every second, and is used to change the allocation in response to a long wait, a hall call that is full, or a hall call that is predicted to be full.

各単体エレベータ交信用タスク２８は各単体エレベータ
との交信を行うタスクであり、これはサイクリックに行
なわれるデータの伝送の他に、必要に応じてコントロー
ル出力（割付、割付キャンセル等）や、データ要求（乗
車人数、降車人数、新発生かご呼び等りなどが行なわれ
る。これらはバッファを利用して行なわれ、第６図のよ
うなデータが第７＠のように運ばれてくる。Each single elevator communication task 28 is a task that communicates with each single elevator, and in addition to cyclic data transmission, it also transmits control output (allocation, allocation cancellation, etc.) and data as necessary. Requests (number of passengers, number of passengers getting off, new car calls, etc.) are made using a buffer, and data as shown in Fig. 6 is carried as shown in Fig. 7 @.

年間タイマ、各種タイマ２９は１０ｍ８．１００ｍ５．
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り、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、日付、曜日、休日、大事 曜、その他の行事等情報があり、フロッピディスク用■
／○タスク３１によるフロンビディスク内の記憶情報読
み出しや、ＣＲＴ伝送用Ｉ１０タスク３０によるＣＲＴ
　＜キャラクタディスプレイターミナル）等よりの情報
で更新される。Annual timer and various timers 29 are 10m8.100m5.
1. These are routines for various interval timers such as seconds and yearly timers combined with them, and these data are corrected by external timers. The yearly timer has information such as the month, date, day of the week, holidays, big days, and other events, and is compatible with floppy disks.
/○ Reading of stored information in the front disk by task 31, and CRT transmission by I10 task 30 for CRT transmission
<Character Display Terminal), etc.).

ＣＲＴ伝送用Ｉ１０タスク３０は外部の端末や、他のコ
ンピュータ等との情報の伝送に使用される。The CRT transmission I10 task 30 is used for transmitting information with external terminals, other computers, and the like.

このタスクは他の群管理タスクを害さないように低い割
込みレベルで、タイムスライスされて起動する。またフ
ロッピーディスクコントロール用のＩ１０タスク３１は
外部のフロッピーディスクに学習データ等を記憶する時
に起動される。ＣＲＴ伝送用Ｉ１０タスク３１と同様に
低い割込みレベルで起動される。This task is started in a time-sliced manner at a low interrupt level so as not to harm other group management tasks. Further, the I10 task 31 for floppy disk control is activated when learning data and the like are stored on an external floppy disk. Like the CRT transmission I10 task 31, it is activated at a low interrupt level.

学習データ処理タスク２７は、外部入力や、単体からの
データにより、その時点の状態のデータテーブルにセラ
］・シてゆき、また、次の状態に変化する時などそのデ
ータの入れ替えを行なうタスクであり、データの変化時
や、状態の変化時に起動される。またこのタスクは低い
割込レベルのタスクであり、他の高い割込レベルの群管
理タスクを害さないように起動される。The learning data processing task 27 is a task that uses external input or data from a single unit to update the data table of the current state, and also replaces the data when changing to the next state. Yes, and is activated when data or state changes. Also, this task is a low interrupt level task and is activated so as not to harm other high interrupt level group management tasks.

学習データは第８図（ａ）〜（ｅｉ）に示す如く、曜日
ＷＥＫ、六曜ＲＯＹ、休日ＨＤＹ、月Ｍ　Ｏ、Ｎ、時間
帯（タイムバンド）ＴＭＢなどの要素により、いくつか
の同等の交通モードに分類され、そのモード別に、次の
データを持つ。As shown in Figures 8(a) to (ei), the learning data is divided into several equivalent types based on elements such as weekday WEK, six-day ROY, holiday HDY, month MO, N, and time band TMB. It is classified into transportation modes and has the following data for each mode.

ＨＣＴ＄ＲＡＴ　：タイムバンドの平均ホール呼び発生
個数。HCT$RAT: Average number of hall calls in the time band.

ＩＮ＄ＲＡＴ　　：乗車人数平均。IN$RAT: Average number of passengers.

ＯＵＴ＄ＲＡＴ　：降車人数平均。OUT$RAT: Average number of people getting off the train.

ＫＣＴ＄ＲＡＴ　：平均かご呼び発生個数。KCT$RAT: Average number of car calls.

ＫＣＴ＄ＳＥＴ　：各階に対するかご呼び発生率。KCT$SET: Car call occurrence rate for each floor.

尚、これらデータの一例を第９図、第１０図に示してお
く。Incidentally, examples of these data are shown in FIGS. 9 and 10.

以上が群管理制御指示部９を中心とする実制御部分の流
れと、制御に必要なＲＡＭテーブル等の説明である。The above is an explanation of the flow of the actual control part centered on the group management control instruction section 9 and the RAM table etc. required for control.

これらのタスクは一般的には下位の割込レベルのタスク
実行中に上位の割込レベルのタスクが起動され上位割込
レベルのタスクが実行される。ただし特別のフラグや、
優先順位の変更等カー（テなわれた場合は、変化する。Generally, during execution of a lower interrupt level task, a higher interrupt level task is activated, and the higher interrupt level task is executed. However, special flags,
If the priority order is changed, etc., the priority order changes.

ここで、タスクの管理を行なっているものが、管理プロ
グラム２０であり、タスク間の情報の授受は、バッファ
用ＲＡＭを用いて行なう構成となっている。Here, the management program 20 manages the tasks, and the configuration is such that information is exchanged between tasks using a buffer RAM.

このタクスの起動については、共有メモ１）７上の条件
アルゴリズムにより、条件セットされることがある。ま
た条件アルゴリズムは制御指示決定部８を中心とする前
述の条件アルゴリズム決定部分で共有メモリ７上にセッ
トされる（第１１図参照）。Conditions for starting this task may be set according to the condition algorithm on the shared memo 1)7. Further, the condition algorithm is set on the shared memory 7 by the above-mentioned condition algorithm determination section centered on the control instruction determination section 8 (see FIG. 11).

従来の場合は条件アルゴリズムが固定となっていたが、
本発明においては条件を自由にセットできるようにした
。In the past, the conditional algorithm was fixed, but
In the present invention, conditions can be set freely.

ただし、実制御部分は、′条件アルゴリズムに矛盾があ
ってもこれをフォローして最小限必要なコントロールを
行なう。However, the actual control part follows up even if there is a contradiction in the conditional algorithm and performs the minimum necessary control.

ここで、新発生ホール呼びに対する割付において前述の
実制御部分の動作について、条件アルゴリズムとのかか
わり合いを中心に説明してゆく。Here, the operation of the above-mentioned actual control part in allocating new hall calls will be explained, focusing on the relationship with the conditional algorithm.

外部入力タスク（第２図の２１）の実行により、ホール
呼びの状態が入力され、ＨＣＴのビットの状態で未割付
の新発生ホール呼びを検出し、第１２図に示す如きタス
ク要求のフラグ（ここでｂ１℃０は起動要求の有無、ｂ
ｉｔ　１は起動の有無、＊だ、ｂｉｔ　２は終了の有無
を示すフラグである。）を立てる（第１１図の３８）。By executing the external input task (21 in FIG. 2), the state of the hall call is input, a newly generated hall call that has not been allocated is detected in the state of the HCT bit, and the task request flag (21 in FIG. 12) is set. Here, b1℃0 is the presence or absence of a startup request, b
It 1 is a flag indicating whether or not it has started, *, and bit 2 is a flag indicating whether or not it has ended. ) (38 in Figure 11).

次にタクスの要求により条件アルゴリズムがサーチされ
る。この様子を第１３図のジェネラルフローチャートに
示す。Next, a conditional algorithm is searched according to the task's request. This situation is shown in the general flowchart of FIG.

図に示す如く、１３−１のステップでタスク要求のチェ
ックを行い、１３−２のステップでタスク要求の有無の
判断を行ない、タスク要求があった場合、１３−３のス
テップが実行されて０ＮＴＡＳＫがコールされる。０Ｎ
ＴＡＳＫでは高位のタスクより起動のチェックが行なわ
れる。As shown in the figure, the task request is checked in step 13-1, the presence or absence of a task request is determined in step 13-2, and if there is a task request, step 13-3 is executed and 0NTASK is sent. is called. 0N
In TASK, activation is checked from a higher-level task.

第１２図においてＴＡＳＫＳＴ　（タスクステート）は
各タスクに対してタスク要求時はＱ　ｂｉｔが１′”と
なり、起動時は１ｂｉｔが１″となり、終了時は２　ｂ
ｉｔが“１″となる。In Figure 12, in TASKST (task state), the Q bit is 1''' when a task is requested for each task, 1 bit is 1'' at startup, and 2 b at the end.
it becomes "1".

このため、第１３図の１３−１で割付タスクの要求ｂｉ
ｔがオンとなってチェックされる。この時、起動中でな
ければ、タスク要求を認め、０ＮＴＡＳＫをコールする
。For this reason, in 13-1 of FIG. 13, the assignment task request bi
t is turned on and checked. At this time, if the task is not activated, the task request is accepted and 0NTASK is called.

０ＮＴＡＳＫ中では第１４図のフローチャートに従い、
高位のタスク要求より、タスクの起動をチェックする。During 0NTASK, follow the flowchart in Figure 14,
Check task startup from higher-level task requests.

すなわち、１４−１のステップを実行し、レベル１の状
態によりそのタスクを起動して良いか否かをチェックす
る。That is, step 14-1 is executed and it is checked whether the task can be activated based on the level 1 status.

ここでレベル１の状態とは第１５図（ａ）に示すように
例えばＯ〜４の５段階で示され、その内容としてはＮＯ
ＬＭＡＬ、工事用オペレーション、パーティ−用オペレ
ーションの他、特別のものが２種用意されている。これ
らのレベル１の状態に対する、起動可能なタスクは第１
５図（ｂ）のＴＡＳＫＬｌの如く、対応するｂｉｔがオ
ンとなって示されている。Here, the state of level 1 is shown in five stages from O to 4, for example, as shown in FIG. 15(a), and the contents are NO.
In addition to LMAL, construction operation, and party operation, two special types are available. For these level 1 states, the first task that can be started is
As in TASKLl in FIG. 5(b), the corresponding bit is shown turned on.

レベル１の状態は条件アルゴリズム決定ルーチンでイン
プットすることにより変更することができる。ここでは
仮りにＯ″のＮＯＬＭＡＬであったとする。Level 1 states can be changed by input in the conditional algorithm determination routine. Here, it is assumed that NOLMAL is O''.

また当然ＴＡＳＫＬ１の割付タスクに対するＬＥＶＥＬ
１＝Ｏ（ＮＯＬＭＡＬ）のｂｉｔはオンとなっている。Also, of course, the LEVEL for the assigned task of TASKL1
The bit 1=O (NOLMAL) is on.

このため第１４図の１４−２のステップに移り、ここで
はレベル２の条件チェックが行なわれる。ここでは第１
１図の符号３５で示す条件アルゴリズムにより次の各ル
ーチンのオン／オフ、重み等がセットされる。そして、
１４−２のステップのところで、そのレベル１状態のそ
の割付タスクに対するレベル２の条件部分がコールされ
、起動される。このレベル２の条件のルーチンの情報の
構造は第１６図のようになっていて、各情報には次の行
先きアドレスがセットされるようになっており、追加、
削除等が自由に行なえるようになっている。これらの情
報を以後、ルールと゛呼ぶことにする。尚、第１６図は
情報３′の追加の例を示している。これらのルールは条
件アルゴリズム決定ルーチン（第１１図３９）で変更さ
れる。Therefore, the process moves to step 14-2 in FIG. 14, where a level 2 condition check is performed. Here, the first
The on/off status, weight, etc. of each of the following routines are set by a conditional algorithm indicated by reference numeral 35 in FIG. and,
At step 14-2, the level 2 condition part for the assigned task in the level 1 state is called and activated. The information structure of this level 2 condition routine is as shown in Figure 16, and each piece of information is set with the next destination address.
You can freely delete, etc. Hereinafter, this information will be referred to as rules. Note that FIG. 16 shows an example of adding information 3'. These rules are changed in the condition algorithm determination routine (Figure 11, 39).

また、マンマシンインターフェース（第１１図の６）に
より、ユーザーや管理者の要求で行なわれたりまた、第
１１図の４０で示すダメージチェックルーチンで、自動
的に変更要求されたりする。Further, changes can be made at the request of a user or administrator through the man-machine interface (6 in FIG. 11), or automatically requested by a damage check routine shown at 40 in FIG.

これらのルーチンは、詳しい内容については条件アルゴ
リズム決定部分の説明中で行なうことにする。この割付
タスクにおいて、これらのルーチンが第１８図（Ｂ）で
あったとする。実際のルールとしては、これが機械語に
直されて、ルールとなっている。これらのルールの組み
立てはマンマシンインタフェースによる入力の場合、第
１９図、第２０図の予約語の例により組み立てられてい
る。The details of these routines will be explained in the explanation of the condition algorithm determination section. In this assigned task, it is assumed that these routines are shown in FIG. 18(B). In actual practice, this is translated into machine language and becomes a rule. In the case of input using a man-machine interface, these rules are assembled using the examples of reserved words shown in FIGS. 19 and 20.

（他の予約語も、その時々に応じて自由にふやすことが
できる。）ＰＡＴｌ、ＰＡＴ２．ＰＡＴ３は同様の意味
の表現の違うものを示している。(Other reserved words can be added freely depending on the situation.) PATl, PAT2. PAT3 shows a different expression of the same meaning.

ここで第１８図（Ｂ）は 「午前２二〇〇〜６：００の間は省エネルギ運転を強化
方。」 の意味となる。Here, FIG. 18(B) means "Intensify energy-saving driving between 2,200 a.m. and 6:00 a.m.".

もし、ｒＯＰ４．０ＦＦＪならば「省エネルギルーチン
カット」の意味となる。If rOP4.0FFJ, it means "energy saving routine cut".

第１４図の１４−３のステップでこれを読みとった場合
、条件が合えば第１７図の各オペレーションに対する重
みＯＰ＄ＷＥ　ＩＧＨＴをノーマルに対して強化する。When this is read in step 14-3 of FIG. 14, if the conditions are met, the weight OP$WE IGHT for each operation in FIG. 17 is strengthened relative to normal.

このＯＰ＄ＷＥ　ＩＧＨＴはルールによりセットされる
前「、次前にＮＯＬＭＡＬ値がプリセットされている。This OP$WEIGHT is preset to the NOLMAL value before it is set by the rule.

このため、１４−３のステップで、すべてのルールのセ
ットを終えると、このルール集合での変化分が加わった
かたちとなる。Therefore, when all the rules are set in step 14-3, the changes in this rule set are added.

この割付タスクの例に−おいては各オペレーションは第
１９図で示されているようなものがあるとする。In this example of assigned tasks, each operation is assumed to be as shown in FIG. 19.

以上ですべてが完了し、各タスクに対するＯＰ＄ＷＥ　
ＩＧＨＴがセットされ、第１３図の１３＝４のステップ
へ来て、割付タスクが起動される。All completed, OP$WE for each task
IGHT is set, step 13=4 in FIG. 13 is reached, and the allocation task is activated.

尚、各オペレーションに対しては第１７図のＯＰ＄ＷＥ
　ＩＧＨＴの他にＯＰ＄ＦＬＧ等があり、条件によって
セットされる。例えば、号機指定などに使用され、使用
号機のｂｉｔがオンされる。In addition, for each operation, OP$WE in Figure 17
In addition to IGHT, there are OP$FLG, etc., which are set depending on conditions. For example, it is used to specify a machine number, and the bit of the machine number to be used is turned on.

割付タスクが起動されて割付が行なわれると、その際に
、ＯＰ＄ＷＥ　ＩＧＨＴによって省エネルギの重みが増
し、より省エネルギの割付が行なわれる。ただしルール
に矛盾があっても矛盾の部分に影響されずに行なえる構
成となっている。（すなわち、一部のルーチンを通らな
いだけである。）このようにユーザーのセット可能な簡
単なアルゴリズムにより条件アルゴリズムがセットされ
、これによって、各タスクの起動の有無、タスク有ルー
チンのオン、オフ、重みの変化が行なえる。When the allocation task is activated and allocation is performed, the weight of energy saving is increased by OP$WE IGHT at that time, and more energy saving allocation is performed. However, even if there are inconsistencies in the rules, the structure is such that it can be performed without being affected by the inconsistencies. (In other words, some routines are simply not passed through.) In this way, the conditional algorithm is set by a simple algorithm that can be set by the user, and this determines whether each task is activated or not, and whether routines with tasks are turned on or off. , the weight can be changed.

（ＯＰ＄ＷＥ　ＩＧＨＴが０″の場合はオフ、それ以外
はオンでその重みとなる。） 本発明は上述した例で示されたレベル１．レベル２やオ
ペレーションではなく、変更が自由なルールの集合の組
み合わせを利用していることにある。(If OP$WE IGHT is 0'', it is off, otherwise it is on and becomes the weight.) The present invention is not based on level 1/level 2 or operations shown in the above example, but on rules that can be changed freely. The reason lies in the use of combinations of sets.

次に条件アルゴリズム決定部の説明に移る。この部分は
本例においそは実制御部とは別のＣＰＵでコントロール
され、共有メモリ部７のＲＡＭにより情報の授受を行な
う構成となっているため、独立して起動することができ
る。Next, the description will move on to the condition algorithm determination section. In this example, this section is controlled by a CPU different from the actual control section, and is configured to exchange information with the RAM of the shared memory section 7, so that it can be activated independently.

まず、マンマシンインターフェースの部分の説明を行な
う。この部分で、ユーザーや管理者が予約語によってレ
ベル１やレベル２の条件のセットを行なう。予約語の一
例を第１９図及び第２０図に示しておく。ＰＡＴｌ、Ｐ
ＡＴ２．ＰＡＴ３は表示方法を変えた例である。レベル
１のセットの場合、マンマシンインターフェースである
ＣＲＴよりｒＬＥＶＥＬＩ　　ＳＥＴ’Ｊを入力すると
第２１図のようにキャラクタディスプレイターミナルＣ
ＲＴの表示部にカタログ（メニュー）が表示される。＊
の部分は出力されている部分である。First, we will explain the man-machine interface part. In this part, the user or administrator sets level 1 and level 2 conditions using reserved words. Examples of reserved words are shown in FIGS. 19 and 20. PATl,P
AT2. PAT3 is an example of a different display method. In the case of level 1 set, when rLEEVELI SET'J is input from the CRT which is a man-machine interface, the character display terminal C will be displayed as shown in Figure 21.
A catalog (menu) is displayed on the display section of RT. *
The part is the part that is being output.

この例においては第１５図（ａ）のＯ〜３が表示されて
いる。In this example, O to 3 in FIG. 15(a) are displayed.

ここでキャラクタディスプレイターミナルＣＲＴのキー
ボードより「０」を入力するとＮ　ＯＬ　ＭＡｍとなる
。Here, if "0" is input from the keyboard of the character display terminal CRT, NOL MAm will be input.

次にレベル２の入力としてキャラクタディスプレイター
ミナルＣＲＴに第１８図（Ａ）の如くｒＬＥＶＥＬ２　
　Ｅ’ＤＩＴＪが表示され、この状態でキーボードより
レベル２の条件をセットする。Next, rLEVEL2 is input to the character display terminal CRT as the level 2 input, as shown in Figure 18 (A).
E'DITJ is displayed, and in this state, set the level 2 conditions using the keyboard.

割付ルーチンの場合は、本例においてはｒＬＥＶＥＬ２
　　ＥＤＩＴ　　ＷＡＲＩＴＵＫＥｊ１７）状態にした
時に行なわれる。これらのセット例が第１８図（Ｂ）〜
（Ｄ）である。In the case of the allocation routine, in this example rLEVEL2
EDIT WARITUKEj17). Examples of these sets are shown in Figure 18 (B) ~
(D).

第１８図（Ｂ）はすでに説明されている。FIG. 18(B) has already been described.

また、第１８図（Ｃ）は第１９図、第２０図より 「全時間帯とも学習機能をオフして、満員予測の強化を
行なう。」 と云う内容である。Further, FIG. 18(C) is similar to FIGS. 19 and 20, and has the following content: ``The learning function will be turned off for all time periods to strengthen the prediction of crowds.''

これらの学習機能のオフ等は、ビルが未だ完全に使用さ
れていない場合などの時に最適である。Turning off these learning functions is most suitable when a building is not yet fully used.

正常な状態でない場合は、学習機能をオフさせておいた
方が、よい傾向となる。If the situation is not normal, it tends to be better to turn off the learning function.

第１８図の（Ｄ）はエラーの例である。FIG. 18(D) is an example of an error.

「全時間帯とも、全号機カット」 と云う意味であり、これはＬＥＶＥＬＩがノーマルでは
受付られない命令であり、インプットされず、エラー表
示が出力される。It means ``cut all machines in all time periods'', and this is a command that cannot be accepted when LEVELI is normal, so it is not input and an error message is output.

ノーマルにおいては第１９図の学習機能、・・・・・・
、長持見直し動作のほか、ピーク時の出発間隔や、分割
階のセット等が行なえる。In normal mode, the learning function shown in Figure 19,...
In addition to long-term review operations, you can also set departure intervals during peak hours, and set divided floors.

また、ＬＥＶＥＬｌが１″の工事用の場合、ＬＥＶＥＬ
２において使用号機のカットや、ドアのりオーブンや、
最大スピード等のセットが行なえる。当然、学習データ
タスクはオフされる。また省エネルギルーチンもオフさ
れる。（また、０Ｐ８ＷＥ　ＩＧＨＴ　（ルーチン）の
重みがゼロの場合はカットとなる。）ＬＥＶＥＬｌが２
″のパーティ用の場合、ＬＥＶＥＬ２においてパーティ
階のセットや、直交運転号機のセットが行なえる。この
場合、当然学習データタスク等はカットされる。以上の
ようにそれぞれの使用状態に合ったルールをセットでき
、しかも、これらのルールの決定は簡単な予約語を用い
て、これを入力することにより使用状態に合った群管理
制御のアルゴリズムを生成できる。In addition, if LEVELl is 1″ for construction use, LEVELl is 1″.
In 2, the machine used is cut, the door glue oven,
You can set the maximum speed, etc. Naturally, the learning data task is turned off. The energy saving routine is also turned off. (Also, if the weight of 0P8WE IGHT (routine) is zero, it will be cut.) LEVELl is 2
'' party, you can set the party floor and the orthogonal operation number at LEVEL 2. In this case, the learning data task etc. will of course be cut. As mentioned above, set the rules that suit each usage condition. Furthermore, these rules can be determined using simple reserved words, and by inputting these, a group management control algorithm suitable for the usage conditions can be generated.

これらのルールの入、出力は第１１図に符号６で示した
マンマシンインターフェースにより行なわれ、第１１図
の符号３９で示す条件アルゴリズム決定ルーチンでセッ
トされる。ルールは第１６図に示す如き構造となってい
るために、行き先のアドレスを変更することによって追
加、削除が簡単に行なえる。これらのルールの条件アル
ゴリズムはＣＰＵの実行可能な機械語レベルに翻訳され
第１１図に３５で示す条件アルゴリズムにセットされる
。Input and output of these rules is performed by a man-machine interface shown at 6 in FIG. 11, and set by a condition algorithm determination routine shown at 39 in FIG. Since the rules have a structure as shown in FIG. 16, additions and deletions can be easily made by changing the destination address. The conditional algorithms of these rules are translated into a machine language level executable by the CPU and set to the conditional algorithm shown at 35 in FIG.

以上でマンマシンインターフェース部分の説明を終λる
。This concludes the explanation of the man-machine interface part.

次に第１１図に符号４０で示すダメージチェックルーチ
ンの説明を行なう。Next, a damage check routine indicated by reference numeral 40 in FIG. 11 will be explained.

第２図における割付見直しタスク２６においてダメージ
が発生した場合、第２３図のフローチャートが実行され
てその割付の状態をセットしているリスト（ＨＬＳＴ）
は第２２図（ｂ）のようにセットされてゆく。インデッ
クスは状態の変化毎にふえてゆく。尚、ＤＵＭＴＭには
ダメージが発生した月２日９時間２分１秒、ＤＣＡＳＳ
＄ＮＯには１例えば、 どットＯ：割付。If damage occurs in the allocation review task 26 in Fig. 2, the flowchart in Fig. 23 is executed and the list (HLST) sets the allocation status.
are set as shown in FIG. 22(b). The index increases each time the state changes. In addition, DCASS was sent to DUMTM at 9 hours 2 minutes 1 second on the 2nd day of the month when the damage occurred.
For example, dot O: Assignment.

ビット１：長持ち見直しキャンセル ビット２：満員見直しキャンセル ビット３：かご呼び先着予約予防キャンセルビット４：
その他のキャンセル 等がセットされている。Bit 1: Long-lasting review cancellation Bit 2: Full review cancellation Bit 3: Car call first-come-first-served reservation prevention cancellation Bit 4:
Other cancellations, etc. are set.

ＤＬＥＮＧ＄Ｗは上記に対するダメージの重みである。DLENG$W is the damage weight for the above.

ＴＭ＄ＢＵＮＤは、トラフィックパターンや、時間帯な
どによるモード分けされたナンバーである。TM$BUND is a number divided into modes based on traffic patterns, time zones, etc.

例えば、Ｏ：ＮＯＬＭＡＬ　　ＢＬＰ ｌ：ビーク中く平日） ２：ビーク高く平日） ３：昼食時前（平日） ４：昼食時後（平日） ５：他 などであり、割付に応答したところで、特別にそのイン
デックスのＤＵＭＴＭにＥＮＤマークがセットされ、Ｄ
ＣＡＳＳ＄ＮＯに発生した事象のｂｉｔがすべてオンさ
れ、ＤＬＥＮＧ＄Ｗにダメージの重みの合計がセットさ
れる（第２３図の２３−２のステップ）（第２２図（ｂ
）参照）。For example, O: NOLMAL BLP l: Beak medium (weekdays) 2: Beak high weekdays) 3: Before lunch (weekdays) 4: After lunch (weekdays) 5: Others, etc. When responding to the assignment, special An END mark is set to DUMTM of that index, and D
All bits of events that occur in CASS$NO are turned on, and the total weight of damage is set in DLENG$W (step 23-2 in Figure 23) (Figure 22 (b)
)reference).

ここでもし、そのダメージの合計がＤＬＥＮＧ＄Ｗ＄Ｌ
ＭＴより大きい場合は第２３図の２３−３のステップが
実行され、ダメージバッファ上にＭＢ２図（ａ）の如く
記憶される。Here, if the total damage is DLENG$W$L
If it is larger than MT, step 23-3 in FIG. 23 is executed, and the damage is stored on the damage buffer as shown in FIG. MB2 (a).

ダメージバッファはインターバルバッファでインデック
スがラストに来たならばＯにもどる。The damage buffer is an interval buffer, and if the index reaches the last, it returns to O.

このバッファはインデックスに対してＤＵＭＬＳＴ、Ｄ
ＵＭＣＡＳＳ、ＤＵＭＬＥＮＧ、ＳＥＴを持っていて、
それぞれ、ダメージリストのアドレス、発生したダメー
ジのｂｉｔセット、ダメージの重みの合計、ダメージに
対する対策の有無が記憶されている。This buffer contains DUMLST, D
I have UMCASS, DUMLENG, SET,
For each, the address of the damage list, the bit set of the damage that has occurred, the total weight of the damage, and the presence or absence of countermeasures for the damage are stored.

そして、第１１図のダメージチェックルーチン４０で、
これらのダメージバッファ等のデータ（第２４図）を利
用してレベル２の条件アルゴリズムを決定してゆく。ま
た、１２４図の２４−１のステップで同じタイムバンド
のダメージをサーチしてゆき、ダメージに対して対策済
みのものはカットしてゆく。これらのカウントが、ＤＭ
＄ＣＯ＄　Ｌ　Ｍ　Ｔ以上の場合、第２４図におけるダ
メージ対策ルーチン２４−２に入る。そして、同タイム
バンドで、同ダメージが発生した場合、その逆の作用と
なるオペレーションをレベル２のルール集合へ追加する
。または、ダメージ発生と同オペレーションのルールが
あった場合、カットを行なう。これらは自動ルール集合
部に適用する。また、第２５図に示すようにユーザーに
よりセットされたルール部と自動的に生成されたルール
部とは分離されており、自動作成部に自動的に変更が行
なわれる。仮りに多数、重複して起きたダメージとして
平日、ＤＲ８Ｐ　（昼食時パターン）、ＰＭ。Then, in the damage check routine 40 of FIG.
The level 2 condition algorithm is determined using data such as these damage buffers (FIG. 24). Also, in step 24-1 in Figure 124, damage in the same time band is searched, and damage that has been dealt with is cut. These counts are DM
If $CO$LMT or more, the damage countermeasure routine 24-2 shown in FIG. 24 is entered. Then, if the same damage occurs in the same time band, an operation that has the opposite effect is added to the level 2 rule set. Or, if there is a rule for the same operation as damage occurrence, make a cut. These apply to the automatic rule collection section. Further, as shown in FIG. 25, the rule section set by the user and the automatically generated rule section are separated, and changes are automatically made to the automatic creation section. Assuming that multiple and repeated damages occurred on weekdays, DR8P (lunchtime pattern), PM.

１：００〜１：１５に満員によるキャンセルがあった場
合、第２５図の自動作成ルール部をサーチし、同タイム
バンドの満員予測弱化のルールがない場合は第２６図の
ようなルールを作成し、追加を行なう。第２６図のルー
ルは 「もしトラフィックパターンが昼食時パターンで、かつ
ＰＭ、１　：ＯＯ〜１：１５の場合は満員予測の強化を
行なう。」 と云う内容である。尚、上記昼食時パターンは平日のみ
の起動と仮定する。このように、ダメージに対し、対策
を自動的に行なってゆく。対策を行なった場合はダメー
ジリストのＳＥＴをオンしてゆく。If there is a cancellation due to full capacity between 1:00 and 1:15, search the automatically created rules section in Figure 25, and if there is no rule to weaken the full capacity prediction for the same time band, create a rule as shown in Figure 26. and add it. The rule in FIG. 26 states, ``If the traffic pattern is a lunchtime pattern and PM, 1:00 to 1:15, the fullness prediction will be strengthened.'' It is assumed that the above lunchtime pattern is activated only on weekdays. In this way, countermeasures against damage are automatically taken. If you take countermeasures, turn on SET in the damage list.

以上でダメージに対する対策のルールの自動作成ルーチ
ンの説明を終える。This concludes the explanation of the routine for automatically creating rules for countermeasures against damage.

なお、この他セット可能なアルゴリズム部をレベル１．
レベル２と限定することなく、レベル３゜・・・、レベ
ルＮをふやして有効にセットできるようにするとより更
に良くなると思われる。In addition, the algorithm section that can be set is level 1.
It would be even better if it were possible to effectively set the level 3°, . . . , level N without limiting it to level 2.

また上記実施例には示していないが、マンマシンインタ
フェースにより、学習データの出力、統計値の出力等を
行なうようにしても良い。また、これらの予約語をふや
し、それによってまた条件アルゴリズムを作成すること
もできる。Further, although not shown in the above embodiment, learning data, statistical values, etc. may be output using a man-machine interface. You can also expand these reserved words and use them to create conditional algorithms.

［発明の効果コ 以上詳述したように本発明によれば、群管理のアルゴリ
ズムをある程度自由且つ簡単にユーザーや管理者が変更
できるために、エレベータ運転の要求の変化に直ちに追
従できるようになり、しかも、ダメージに対する対策も
自動的にアルゴリズムを生成して行なうことができるた
めに交通量の変化にも対応できる他、各アルゴリズムモ
ジュールは強く生成されたアルゴリズムの集合に多小の
矛盾が生じても必要最小限のコントロールを行なうには
差しつかえないために適応性、柔軟性、親和性、信頼性
に極めて優れているなどの特徴を有する群管理制御方法
を提供することができる。[Effects of the Invention] As detailed above, according to the present invention, the group management algorithm can be changed with some degree of freedom and ease by the user or administrator, making it possible to immediately follow changes in elevator operation demands. Moreover, since it is possible to automatically generate algorithms to take measures against damage, it is possible to respond to changes in traffic volume, and each algorithm module can be configured to handle a set of strongly generated algorithms that may have some inconsistencies. However, it is possible to provide a group management control method having characteristics such as extremely excellent adaptability, flexibility, affinity, and reliability since it is sufficient to carry out the minimum necessary control.

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

第１図は本発明を適用するシステム構成図、第２２図は
本発明の詳細な説明するための図、第１１図は本発明方
法のソフトウェアの構成を説明するための図、第１３図
、第１４図、第２３図及び第２４図は本発明方法のソフ
トウェアのジェネラルフローチャート、第１６図および
第２５図Ｉｉｔソフトウェアーの構成図、第１８図、第
２１図、第２６図は、マンマシンインタフェースの説明
図、第１９図および第２０図は本発明で利用した予約語
の一例を説明するための図である。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 厨−さ 第２に 第５図 第６図 第７図 第８図 （ａ）　　　　　　　　　　　（ｂ） （ｃ）　　　　　　　　　　　　　（ｃｌ）第９図　゛ 第１０図 にＣＴ＄ＳＥＴ　（Ｘ、Ｙ　） 第１４図 第１５！ｘ （ａ） 第１６図 第１７図 第１８図 第１９図 、ネ役能セ、７）子φ力参ぎ 〉オ暁能セ、７）廻り子巧培 第２０囚 ＝、キ、　＞　、　＜　、＜＝、　＞−＝、〜第２１図 第２２図 （ａ） ご ＼Ｊ 知 （ｂ）Fig. 1 is a system configuration diagram to which the present invention is applied, Fig. 22 is a diagram for explaining the present invention in detail, Fig. 11 is a diagram for explaining the software configuration of the method of the present invention, Fig. 13, Figures 14, 23 and 24 are general flowcharts of the software of the method of the present invention, Figures 16 and 25 are configuration diagrams of IIT software, and Figures 18, 21 and 26 are man-machine The explanatory diagrams of the interface, FIGS. 19 and 20, are diagrams for explaining examples of reserved words used in the present invention. Applicant's representative Patent attorney Takehiko Suzue Second, Figure 5, Figure 6, Figure 7, Figure 8 (a) (b) (c) (cl) Figure 9 ゛ Figure 10 shows CT$SET ( X, Y) Figure 14 Figure 15! x (a) Fig. 16 Fig. 17 Fig. 18 Fig. 19, Neyaku Nose, 7) Child φ power visit〉O Akatsuki Nose, 7) Mawariko Takubai 20th Prisoner =, Ki, > , < , <=, >-=, ~Figure 21Figure 22 (a) Go\J knowledge (b)

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] （１）複数のサービス階床に対し複数台のエレベータを
就役させ、これら複数台のエレベータを総合してコント
ロールするエレベータの群管理制御方法において、群管
理制御を行なうアルゴリズムを、単独で動く機能別の複
数のアルゴリズムブロツクに分けると共に、それらのア
ルゴリズムブロツクの起動条件の組み合わせを選択設定
して群管理制御アルゴリズムを形成することを特徴とす
るエレベータの群管理制御方法。(1) In an elevator group management control method in which multiple elevators are put into service for multiple service floors and these multiple elevators are collectively controlled, the algorithm for performing group management control is divided into functions that operate independently. 1. A group management control method for an elevator, which comprises dividing the elevator into a plurality of algorithm blocks, and selecting and setting combinations of activation conditions of these algorithm blocks to form a group management control algorithm. （２）機能別アルゴリズムの選択設定はマンマシンイン
タフエイスにより行なうことを特徴とする特許請求の範
囲第１項記載のエレベータの群管理制御方法。(2) The elevator group management control method according to claim 1, wherein the selection and setting of the functional algorithms is performed by a man-machine interface. （３）学習データ及び失敗モード・データを収集し、こ
れらデータにより機能別アルゴリズムブロツクの組み替
え、変更、追加を行ない、アルゴリズム構成を改善する
ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のエレベー
タの群管理制御方法。(3) The elevator according to claim 1, characterized in that learning data and failure mode data are collected, and based on these data, functional algorithm blocks are rearranged, changed, and added to improve the algorithm configuration. Group management control method.