群管理システムの概要
 

AI・ファジー理論の応用
 
エレベーターの各種専門家たちの知識を生かした群管理。それを可能にしたのがAI技術のひとつ、エキスパートシステムです。コンピューターに、専門家の持つ知識や経験などを知識データとして記憶。逐次入力される状態データと合わせて推論し、問題解決を図ります。さらに、従来のソフトウェア技術では取り入れることが困難だった、断片的な知識や、あいまいな知識までも「ファジー理論」を応用して移植。専門家たちが考えるのと同じように群管理します。

 

心理的待時間評価方式
   

すべての乗客のイライラをなくす、人間的な群管理。そのために採用したのが心理的待時間評価方式です。物理的な待時間を、待つ人が心理的に感じる時間に変換。さらに、待時間だけでなく、満員による通過確率、乗場ボタンからの距離、乗車時間、かご混雑度、インジケータを見たときの心理などを心理的待時間に換算して、その和で評価する多目的制御方式をとっています(評価項目は群管理方式、乗場表示器具により異なります)。エレベーターを利用するすべての人のイライラが、最小になるようにサービスします。

心理的待時間評価方式

 

大局観割当方式
   

現時点の状況のみならず、将来のかご位置や呼び発生を予測し、現時点から近い将来にわたり最適なサービスを行います。図の例で、10階の下り呼びAが登録されると、従来方式では全部のかごの中で評価値が最小となる4号機が割り当てられます。しかし、そうすると上方階に3台ものかごが集中し、下方階のサービス低下が考えられます。この場合下記のルールを適用して割り当てると、近い将来上方階にかごが集中する可能性の高い2号機と4号機以外のかごの中から、評価値の最も良いかご(3号機)を割り当てます。2号機と4号機を温存したため、10階の下り呼びの待時間は若干長くなりますが、近い将来まで考えた全体的な待時間を短縮できます。 サービスが完了したかごに対しても、将来のかご位置や呼び発生を予測し、呼びが長待ちにならないような位置にかごを待機させます。(大局観分散待機動作)

大局観割当方式

 

乗車時間評価方式
 
エレベーターに乗っている時間が長くならないように、かご呼びの発生状況を考慮した割り当てを行うことにより、待時間だけではなく乗車時間の短縮も図ります。

 

乗客毎待時間評価方式 (ΣAI-2200/220に適用)
 
主階床のような、一度に何人もの人が乗車する混雑階の乗場呼びに対しては、個々の待客の心理的待時間を予測し、最初にボタンを押した乗客だけではなく、2番目、3番目…の乗客も考慮した割り当てを行います。
 
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