航空システム 青山幹雄：情報技術と航空の共進化：グローバルな航空IT ネットワークの形成，情報処理，vol.44,No.12(2003) エレベータ群管理 廣田薫編著：「ファジイ技術の実用化応用：第９章ファジイルールベース を用いたエレベータ群管理」，シュプリンガー・フェアラーク東京，1992 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。 http://www.mitsubishi-elevator.com/jp/html/product/manage_sys/index.html 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。 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） 行先予報システム 玄関階などの混雑階に乗場操作盤を設けて、行きたい 階のボタンを押すと、サービスするエレベーターをボタ ンのすぐ横に表示し、どのエレベーターに乗れば良い か簡単に確認できるシステムです。 混雑階では行先予報システムにより利用客を行先階別 に分け、混雑を最小限にするとともに乗車時間を短縮 しますので、特に混雑時における群管理性能が向上し ます。 また、行きたい階の呼びは自動的に登録されますので、 乗車後にエレベーター内で行先階ボタンを押す必要は ありません。
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