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。
