100
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Service Time [s]
Passenger Density [persons/h]
200
30 40
+ /. : .
0 10 20 30 40 50 60
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Long Waiting Percentage [%]
Passenger Density [persons/h]
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Passenger Num under No-service-stop [person]
Passenger Density [persons/h]
, */ 4 :
&' 0.21.9+7,0 193+.&17+917' 50-F14&7 !0'/6+.<&90
)) シミュレーション
GNP A
AO AOM
AOMC AOMCS
10 100 1000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Waiting Time [s]
Passenger Density [persons/h]
100 1000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Service Time [s]
Passenger Density [persons/h]
2000
40 30
+ /. : .
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Long Waiting Percentage [%]
Passenger Density [persons/h]
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Passenger Num under No-service-stop [person]
Passenger Density [persons/h]
, */ 4 :
&' 0.21.9+7,0 193+.&17 +917'50-F14 &7"3D30+A <&90
GNP A
AO AOM
AOMC AOMCS
10 100
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Waiting Time [s]
Passenger Density [persons/h]
100
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Service Time [s]
Passenger Density [persons/h]
300
40
30
+ /. : .
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Long Waiting Percentage [%]
Passenger Density [persons/h]
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Passenger Num under No-service-stop [person]
Passenger Density [persons/h]
, */ 4 :
&' 0.21.9+7,0 193+.&17 +917' 50-F14 &71C7D30+A<&90
)) シミュレーション な乗り分けに関する評価項目が効果的に活用されたことを示している．最後に,ダウン ピーク時では特に運行負荷とそのバランスを考慮する)，，が活用されており，
一般階へのサービスが主となるダウンピーク時では，上下かごへの効率的な乗車を考慮 した群管理が有効とわかる．以上の検討結果から，提案モデルでは各交通流に有効な評 価項目による群管理が実行されており，それによって今後の提案モデルの拡張に際して 有用な知見の獲得に至ったことが結論できる．
従来システムに対する有効性の検討
最後に，提案モデルと従来のの群管理システムとの比較を行い，の輸送 能力およびエレベータシャフト数の削減効果について検討する．比較するの仕様 は基本的に<+:60 と同条件とし，エレベータシャフト数を と設 定しそれぞれ評価を行う．ここで，シャフト数/でシャフト当たりかご数のエレベー タシステムをと表記する．すなわち本検討のはとなる．また の群管理は<+:60 の手法により行う．
これまでと同様に，の各仕様に対し種類の交通流の下で乗客密度を
の範囲で刻みで変更，評価して得られた/.を，による 結果（および手法）と併せて&' +,に示す．評価は のシミュレー ションを各乗客密度において回ずつ実行し，その平均値を比較している．&' で は各交通流とも（）および（）は同一シャフト数である よりも
/.が改善しており，によるシャフト数の削減効果が見てとれる．交通流毎に輸 送能力の基準となる/.が の付近で比較すると，+平常時では
（）は ，（）は に相当し，それぞれ約H，Hのシャフト 数の削減効果を達成している．同様に:アップピーク時では（）は ，
（）は に相当し約 H， Hのシャフト数の削減効果を，,ダウン ピーク時では（）は ，（）は に相当し約H，Hの
½
では基準階はのみとなるため，ビル階床数は 階床とする．
¾一般にはシャフト以上のエレベータシステムは使用されないが，本検討では比較のため考慮する．
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Frequency P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P 11 P 10 J1~J12
J14 J15
P 13
P 12 J13
+ !0'/6+. <&90
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Frequency P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P 11 P 10 J1~J12
J14 J15
P 13
P 12 J13
: "3D30+A <&90
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Frequency P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P 11 P 10 J1~J12
J14 J15
P 13
P 12 J13
, 1C7D30+A<&90
,
)
)
&,
&
. .
&)
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
)) シミュレーション シャフト数の削減効果をそれぞれ達成している．以上の結果からはよりも輸 送効率，設備コストの面で優れたシステムであるといえる．また（）と
（）ではにおけるシャフト数 本分の性能差があり，（）は重負荷 時でも著しい性能悪化は見られない点から考えて，提案モデルがの有効な群管理 方式であることも理解できる．
10 100 1000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Waiting Time [s]
Passenger Density [persons/h]
10 100 1000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Waiting Time [s]
Passenger Density [persons/h]
40 40 30
30
+!0'/6+. <&90 : "3D30+A<&90
10 100 1000
300 900 1500 2100 2700 3300 3900 4500
Average Waiting Time [s]
Passenger Density [persons/h]
S6C2(GNP) S6C2(A) S12C1 S11C1 S10C1 S9C1 S8C1 S7C1 S6C1
40 30
, 1C7D30+A <&90
&' 0.21.9+7,0 193+.&17 :0-C007 +74 &7 0+,F <.+Æ, 61C
) ) まとめ
まとめ
本章では，第章から第章までの検討結果をふまえ，によるダブルデッキエレ ベータ群管理システムを提案し，その基礎検討を行った．提案モデルとして，特 有の挙動を考慮した 種類のかご評価項目を定義し，またかご評価式の最適化を応用し た柔軟なかご選定および評価を行うを構成した．
シミュレーションでは種類の従来手法との性能比較，ノード使用頻度および従来の
に対するシャフト数の削減効果に関して，提案モデルの性能評価を行った．その結 果，各方面での提案モデルの有効性を確認した．したがって本モデルは，行先階登録方 式を導入したのセミダブル運転時の有効な群管理方式であると結論できる．今後 はこの検討結果をもとに，各種の有効なアルゴリズムを導入し提案モデルを拡張してい くことを期待する．