JP2010287046A

JP2010287046A - リソース配分システム、リソース配分方法及びリソース配分プログラム

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Publication number: JP2010287046A
Application number: JP2009140314A
Authority: JP
Inventors: Kazuhisa Ishizaka; 一久石坂; Kosuke Nishihara; 康介西原
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2009-06-11
Filing date: 2009-06-11
Publication date: 2010-12-24
Anticipated expiration: 2029-06-11
Also published as: JP5445914B2

Abstract

【課題】計算機リソースが限られたマルチタスクシステムにおいて、ユーザーに負担をかけることなく、ユーザーの満足度が高いタスクへのリソース配分を行う。
【解決手段】複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録する。前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する。前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、マルチタスクシステムのリソース配分システムおよび方法およびプログラムに関し、特に計算機システムと利用者が対話を行うようなマルチタスクシステムに用いるリソース配分システム、リソース配分方法及びリソース配分プログラムに関する。

ＰＣや携帯電話等の高機能組み込み機器には、複数のアプリケーションソフトウェアが搭載されており、それらが同時に動くことで利用者（以下、適宜「ユーザー」と呼ぶ。）に様々な機能・サービスを提供している。これらのアプリケーションソフトウェアは、計算機システム上では「タスク」と呼ばれる単位で管理され、複数のタスクが動作する計算機システムは、「マルチタスクシステム」と呼ばれる。

マルチタスクシステムでは、複数のタスクが同時に動く際は、同一の計算機リソースを共有して動作する。ここで、そのような計算機リソースとしてはＣＰＵやメモリ等が例示できる。なお、以下ではこの計算機リソースのことを適宜「リソース」と呼ぶ。

一方で、タスクの性能は、これらのリソースをタスクがどの程度利用できるかによって定まる。リソースとしてＣＰＵ利用時間を例とすると、単位時間あたりのタスクのＣＰＵ利用時間であるＣＰＵ利用率が１００％の場合に比べて５０％の場合は、タスクの性能が半減するといった場合がある。したがって、マルチタスクシステムでは、どのタスクにどの程度のリソースを配分するかを決めるリソース配分手段が重要となる。本発明は、このリソース配分手段に関するものである。

一方、当然ながら計算機の備えるリソース量は有限であり、消費電力削減や小型化、コスト削減等の観点からできるだけ計算機が備えるリソース量を少なくしたいという要求がある。また、同一の計算機リソース上で、できるだけ高性能なタスクを動作させたいという要求や、できるだけ多くのタスクを同時に動作させたいという要求がある。

したがって、例えば全タスクに均等にリソースを配分した場合に各タスクが十分な性能で動作するために必要なリソース量を計算機が備えておくという方式より、より少ないリソース量を備えておきタスクへの配分を適切に行うという方式が効果的である。

これは、例えばユーザーは注目しているタスクが十分な性能で動作すれば満足するという傾向を持つため、必ずしも全てのタスクを同時に高性能で動かす必要はないからである。

ここで、タスクへのリソース配分量を決定する方法の一つとして、タスクに配分するリソース量を予め決定しておくという方法がある。この方法は同時に動作するタスクの組み合わせが、リソース配分量を決定した時点とは変わったときに有効性を失うといった問題がある。加えてこの方法では、機器の開発者が配分量を決定しておくような場合にユーザー毎の好みの相違に対応するのが難しいといった問題がある。

このようにあらかじめ最適なリソース配分を決定しておくことは困難であるため、ユーザーが不満を感じたときに、ユーザー自身がリソース配分を変更するという方法がある。このような方法として、タスクの一覧を表示して、ユーザーがタスクへの優先度を設定し、優先度が高いタスクに多くのリソースを配分するように制御する機能をＯＳが提供する方法がある。

また、このようなリソースの配分に関する技術として、例えば特許文献１に記載がある。

特許文献１では、ユーザーに応じたリソース割当を行うリソース割当装置について開示されている。前記装置は、アプリの重要度が設定できるユーザインターフェースを備える。図１３に当該ユーザインターフェースとして、ユーザインターフェース１０００を示す。

前記装置は、ユーザーに自らユーザインターフェース１０００を用いアプリの重要度を設定させることで、当該ユーザーのリソース割当てに対する意見を取得し、この意見を反映することができる。

特開２００８−３０５０８３号公報

しかしながら、上述のような優先度が高いタスクに多くのリソースを配分するように制御する機能をＯＳに備えさせた技術では、ユーザーは不満を感じたときに、タスクの一覧を表示し、性能を向上させたいタスクの優先度を向上させるといった作業が必要になる。

また、特許文献１に記載の技術において、ユーザーに全てのアプリのそれぞれ毎にリソース割当を指定、又は、調整させる必要がある。

この点、これらの技術におけるこのような作業は、本来ユーザーが行いたい作業ではないため、ユーザーにかける負担が大きいことが問題となる。

本発明の目的は、リソース量が限られた機器上のマルチタスクシステムにおいて、タスクへの適切なリソース配分を行うことで、ユーザーの満足度を向上させることである。

そこで、本発明はユーザーに負担をかけることなく、または少ない負担によって、ユーザーの満足度が向上するようにタスクへのリソースの配分を行うことが可能なリソース配分システム、リソース配分方法及びリソース配分プログラムを提供することを目的とする。

本発明によれば、第１の方法として、複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分方法であって、前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理ステップと、前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出ステップと、前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定ステップと、を備えることを特徴とするリソース配分方法が提供される。

更に、第２の方法として、複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分方法であって、前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理ステップと、前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出ステップと、タスクの属性を記録したタスク属性表を用意するステップと、前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、前記タスク属性表に記録されている前記タスクの属性と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定ステップと、を備えることを特徴とするリソース配分方法が提供される。

更に、第１の装置として、複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分装置であって、前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、を備えることを特徴とするリソース配分装置が提供される。

更に、第２の装置として、複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分装置であって、前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、タスクの属性を記録したタスク属性表を用意する手段と、前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、前記タスク属性表に記録されている前記タスクの属性と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、を備えることを特徴とするリソース配分装置が提供される。

更に、第１のプログラムとして、複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分プログラムであって、前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、を備えるリソース配分装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするリソース配分プログラムが提供される。

更に、第２のプログラムとして、複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分プログラムであって、前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、タスクの属性を記録したタスク属性表を用意する手段と、前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、前記タスク属性表に記録されている前記タスクの属性と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、を備えるリソース配分装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするリソース配分プログラムが提供される。

本発明の効果は、ユーザーの少ない負担によって、ユーザーの満足度を高める様なリソース配分を行えることである。その理由は、ユーザーから取得する情報として、ユーザーが不満を感じているか否かという情報のみを用い、その他の付加的な情報を必要としないため、ユーザーが行う作業はないもしくは少なくすることができるので、ユーザーの負担は少ない。また、タスクのリソース利用履歴を用いることによって、ユーザーの感じている不満の要因となったリソース利用の変化を把握してリソース配分を行うことができ、ユーザーの不満を解決する。

本発明の第１の発明を実施するための形態の基本的構成を示す図面である。本発明の第１の発明を実施するための形態の基本的動作を示すシーケンス図である。本発明の第１の発明を実施するための形態の基本的動作を示すシーケンス図である。本発明の第２の発明を実施するための形態の基本的動作を示すシーケンス図である。本発明の第２の発明を実施するための形態の基本的構成を示す図面である。本発明の第１の実施例を説明するための図面である。本発明の第１の実施例を説明するための図面である。本発明の第１の実施例を説明するための図面である。本発明の第１の実施例を説明するための図面である。本発明の第１の実施例を説明するための図面である。本発明の第１の実施例を説明するための図面である。本発明の第１の実施例を説明するための図面である。本発明の第２の実施例を説明するための図面である。本発明の第２の実施例を説明するための図面である。本発明の第２の実施例を説明するための図面である。本発明の第３の実施例を説明するための図面である。本発明の第３の実施例を説明するための図面である。引用文献１に記載の発明について説明するための図面である。

まず、本発明の概略について説明する。

本発明では、ユーザーが不満を持っているか否かというユーザーの不満に関する情報と、タスクのリソース利用の履歴とを用いてリソースの配分を行う。

ここで、ユーザーの不満を検出する方法としては、例えばカメラを用いてユーザーの顔の表情を認識するといった方法を用いることができる。この方法では、ユーザーはまったく操作することなくユーザーの不満を検出することができる。また別の方法として、ユーザーが不満を感じている場合に特定のボタンを押すという方法を用いることもできる。この方法では、ユーザーがボタンを押すという動作だけでユーザーの不満を検出できるので、例えばタスク一覧を表示して、タスクを選択するといった作業、あるいはタスク毎に優先順位をつけるといった作業に比べて、ユーザーの負担は少ない。

したがって、ユーザーが不満を持っているかどうかを取得することは、ユーザーに負担をかけることなく、またはユーザーの負担を少なくして行うことができる。

一方で、ユーザーが不満をもっているか否かという情報だけでは、どのタスクについて不満をもっているか等が判断できず、ユーザーの不満を解消するためにどのようにリソース配分を行えばよいかを決定することが困難である。

そこで、本発明では、タスクのリソース利用に関する履歴を用い、ユーザーが不満を感じていない場合のリソース利用量と不満を感じているときのリソース利用量を参照することで、リソース配分量を決定する。例えば、ユーザーが不満を感じていない状態に比べてリソース利用量が減少しているタスクがユーザーの不満の原因である場合は、そのタスクのリソース利用量が増加するようにリソース配分を行うことで、不満を解決することができる。また、本発明では、単に過去の動作履歴（タスクのリソース利用に関する履歴を）を用いて今後の動作の予測結果を類推するのではなく、動作履歴に加えて、ユーザーの不満に関する情報をも用いることから、個別のユーザーに応じたより適切なリソース配分を行うことができる。

次に、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１に本発明の第１の実施形態の構成を示す。本実施形態は、不満検出部１０１、リソース制御部１０２、リソース配分量決定部１０３、リソース利用量取得部１０４及びリソース利用量履歴管理部１０５を有している。また、本実施形態では、記憶装置２００を利用する。

不満検出部１０１は、ユーザーが不満を感じているかどうかを検出する機能を有する。リソース利用量取得部１０４は、タスクが利用しているリソースの量を取得する機能を有
する。リソース利用量履歴管理部１０５は、リソース利用量取得部１０４が取得したリソース量を記憶装置２００に記録し、管理する機能を有する。リソース配分量決定部１０３は、リソース利用量履歴管理部１０５が記憶装置２００に記録し、リソース利用量履歴管理部１０５が管理しているリソース量の利用履歴から、タスクへのリソース配分量を決定する機能を有する。リソース制御部１０２は、タスクへのリソース割り当てを実行する機能を有し、タスクが指定されたリソース量以上のリソースを使用できないように制御する機能を有する。

次に本実施形態の動作について説明する。本実施形態の動作は、タスクのリソース利用履歴を取得する動作と、ユーザーの不満を検出したときのリソース配分動作と、の二つに分けられる。

この二つの動作のうち、まず、リソース利用履歴を取得する動作について図２を用いて説明する。

（１）リソース履歴取得動作では、まずリソース利用取得部１０４が、タスクのリソース利用量を取得する（ステップＳ１１）。リソース利用量の取得対象とするタスクはシステム上で動作している全てのタスクであることが望ましい。もっとも、全てのタスクではなくリソース配分の対象とする一部のタスクとしても良い。また、対象とするリソースは、配分可能な全てのリソースであることが望ましいが、タスクの性能に影響が大きい一部のリソースのみを対象としても良い。

（２）取得されたリソース利用量は、リソース利用取得部１０４からリソース利用量履歴管理部１０５に渡される（ステップＳ１２）。リソース利用量履歴管理部１０５は渡されたリソース利用量を記憶装置２００に記録する（ステップＳ１３、ステップＳ１４）。

以上の動作により、この動作を実行した時点のタスクのリソース利用量が記憶装置２００に記録される。このリソース履歴取得動作は、システムの動作中に適当な時間間隔で度々実行され、履歴を記憶装置２００に蓄積する。また、記憶装置２００に記録されたリソース利用量は、記憶装置２００が記憶可能な容量を鑑みて、取得時刻の古いものから削除していくことが望ましい。

次に、リソース配分動作について図面を用いて説明する。本動作を図３−１に示す。なお、図中の各ステップは以下の説明に対応する。

本動作は、ユーザーの不満が不満検出部１０１で検出されることによって開始され、以下のような手順で行われる。

（１）不満検出部１０１がユーザーの不満を検出する（ステップＳ２１）。

（２）不満検出部１０１が、リソース配分量決定部１０３に、ユーザーの不満が検出されたことを通知する（ステップＳ２２）。

（３）リソース配分量決定部１０３は、リソース利用量履歴管理部１０５に、タスクのリソース利用履歴を問い合わせる（ステップＳ２３）。

（４）リソース利用量履歴管理部１０５は、記憶装置２００から履歴を読み出す（ステップＳ２４）。

（５）リソース利用量履歴管理部１０５は、リソース配分量決定部１０３に履歴を伝達する（ステップＳ２５）。

（６）リソース配分量決定部１０３は、履歴を用いてタスクへのリソース配分量を決定する（ステップＳ２６）。

（７）リソース配分量決定部１０３は、決定した配分量をリソース制御部１０２に通知する（ステップＳ２７）。

（８）リソース制御部１０２は、タスクが利用可能なリソース量を、通知された配分量に設定する（ステップＳ２８）。

以上の動作により、タスクが利用可能なリソース量を変更することで、タスクの性能を変更する。

本実施形態における、タスクへのリソース配分量の決定（上記のステップＳ２６）では、リソース利用履歴を用いて決定することができる。そのため、ユーザーの不満が検出されていない場合の利用量とユーザーの不満が検出されている場合の利用量を用いてリソース配分量を決定することができる。

次に、リソース配分量決定部１０３でのリソース配分量の決定方法（上記のステップＳ２６）の例を用いて本発明の実施形態が奏する効果を説明する。なお、いくつかの例を挙げて効果を説明するが、これらの例は、あくまで説明のために示すものであり、本発明のリソース配分量決定方法を限定するものではない。本発明が採用できるリソース配分量決定方法は、特定のものではないことは当業者には明らかである。

リソース配分量決定方法の例の一つは、ユーザーが不満を感じている状態とユーザーが不満を感じていない状態のリソース利用量を比較し、リソース利用量が減少しているタスクの利用量を増加させ、リソース利用量が増加しているタスクの利用量を減少させる様にリソース配分を行うことである。この方法では、不満を感じていない状態に対して不満を感じている状態のリソース利用量が減少しているタスクの性能が低下したことがユーザーの不満の原因となっている場合に、ユーザーの不満を解決することができる。

リソース配分量決定方法の別の例は、ユーザーが不満を感じている状態とユーザーが不満を感じていない状態のリソース利用量を比較し、リソース利用量が減少しているタスクの利用量をさらに減少させ、リソース利用量が増加しているタスクの利用量をさらに増加させる様にリソース配分を行うことである。この方法では、不満を感じていない状態に対して不満を感じている状態のリソース利用量が増加しているタスクの性能が十分でないことがユーザーの不満の原因となっている場合に、ユーザーの不満を解決することができる。

以上の例に示したように、本実施形態ではユーザーの不満が検出された場合に、リソース利用量の履歴を用いてリソース配分を行う事によって、ユーザーの不満を解決し満足度を高めることができる。ユーザーの不満を検出することは、ユーザーに負担をかけずに行うことができるため、ユーザーに負担をかけずに、ユーザーの満足度を高めることができる。

なお、リソース配分を変更した後であってもユーザーの不満が検出される場合は、再度リソース配分を行っても良い。この時、前回の配分決定方法と同じ様に、すなわち前回リソース利用量が増加するように配分を決定したタスクに対してはさらに増加するように、また前回減少する様に配分を決定したタスクに対してはさらに減少するように決定を行っても良く、また、逆になるように配分を行っても良い。これにより、一回のリソース配分によってユーザーの不満が解消されない場合にも、再度配分を行う事によってユーザーの不満を解消できるといった効果がある。

また、ユーザーの不満が一定回数続いた場合に、リソース配分決定方法を変えるといった動作をしても良い。これによって、あるリソース配分決定方法によってユーザーの不満が解決できない場合に、他のリソース配分決定方法によってユーザーの不満の解決を試みることができるといった効果がある。

また、ユーザーの不満が検出された場合であっても、検出が一定回数続いた場合には、リソース配分動作を行わない様にしてもよい。これによって、リソース配分を行ってもユーザーの不満が解決できない場合には、過剰にリソース配分動作を繰り返すことを防ぐことができるという効果がある。

次に、第２の本発明を実施する形態について述べる。図４に本実施形態の構成を示す。本実施形態は、本発明の第１の実施形態の構成に加えて、タスク属性テーブル１０６を有することを特徴とする。

タスク属性テーブル１０６は、タスク毎にユーザーの不満を解消するためにリソース配分量を現在の配分量からどのように変更するか決めるための属性を記憶するためのテーブルである。タスク属性テーブル１０６の単純な例は、タスク毎にリソース量を増加させるか減少させるか、もしくは変更しないかを記録したテーブルである。また、より複雑な例としては、ユーザーの不満が検出されていない状態のリソース利用量と不満が検出されている状態のリソース利用量の差分に対して、リソース配分量の増減を記録した表である。タスク属性テーブル１０６は、開発者やユーザーが作成して記憶装置２００に記録しておくことが望ましい。また、タスク属性テーブル１０６の内容を、タスクの動作状況に応じて更新しても良い。

次に本実施形態の動作について説明する。本実施形態の動作も、リソース利用履歴を取得する動作と、ユーザーの不満が検出された際のリソース配分量を決定する動作との二つに分けられるが、前者は第１の実施形態と同様であるため、ここでは後者について説明する。後者の動作を図３−２に示す。なお、図中の各ステップは以下の説明に対応する。

（６）リソース配分量決定部１０３は、タスク属性テーブル１０６を参照する（ステップＳ３１）。

（７）リソース配分量決定部１０３は、履歴とタスク属性テーブル１０６を用いてタスクへのリソース配分量を決定する（ステップＳ３２）。

（８）リソース配分量決定部１０３は、決定した配分量をリソース制御部１０２に通知する（ステップＳ２７）。

（９）リソース制御部１０２は、タスクが利用可能なリソース量を、通知された配分量に設定する（ステップＳ２８）。

以上の動作により、タスクが利用可能なリソース量を変更することで、タスクの性能を変更する。本動作は、本発明の第１の実施形態の動作に比べ、リソース配分量決定部１０３が上記のステップＳ３１でタスク属性テーブル１０６を参照するという動作が加わっている。更に、上記ステップＳ２６と異なり、上記ステップＳ３２で履歴だけでなく、タスク属性テーブル１０６を用いてタスクへのリソース配分量を決定することを特徴とする。

本実施形態は、タスクのリソース利用履歴に加えて、タスクの属性を用いることで、ユーザーの不満が検出された場合のリソース配分量決定がより効果的に行えるという効果がある。

次に、具体的な実施例を用いて本発明の実施形態の動作を説明する。

第１の実施例は、本発明の第１の実施形態に対応する実施例である。本実施例の構成を図５に示す。本実施例では、ユーザーがビデオを視聴しているときに、ファイルスキャンタスクが起動する場合にリソースとしてＣＰＵ利用時間の制御を行う場合を想定して説明を行う。なお、本実施例におけるファイルスキャンタスクとは、ディスク上に記録されたファイルのウィルススキャンや暗号化などを行うためのタスクであり、ＯＳ等のシステムソフトウェアによって起動される処理のことを指すものとする。

本実施例でのリソース制御の対象とするタスクは、ビデオタスク（以下、単に「ビデオ」と呼ぶ。）とファイルスキャンタスク（以下、単に「スキャン」と呼ぶ。）である。本実施例では、ビデオとスキャンが同一のＣＰＵ上で動いているとする。また、ユーザーはビデオを視聴しており、ビデオの性能が低下した際に不満を感じる。

まず、本実施例の構成要素について説明する。なお、本実施例の各部は、以下の文中において特に断りのない限り上述した実施形態における同一名称の各部に対応するものであり、同一の機能を有するものである。

本実施例では、ＯＳ３１１のタスクスケジューラ３０２が、上述したリソース制部１０２の機能を有している。ＯＳ３１１のタスクスケジューラ３０２は、ビデオとスキャンの両タスクのＣＰＵへの割り当てを行う。またＯＳ３１１のタスクスケジューラ３０２は、各タスクに割り当てるＣＰＵ時間を指定できる機能を備えており、本実施例ではタスクのＣＰＵ利用率（単位時間あたりのタスクのＣＰＵ利用時間／単位時間×１００［％］）で指定することができる。制御タスク３１０のリソース配分量決定部３０３は、タスクスケジューラ３０２のこの機能を呼び出す事によって、決定したリソース配分量を適用する。また、本実施例では、ＯＳ３１１はタスク情報３０６として、タスク毎のＣＰＵ利用率を保持しており、ＣＰＵ利用率を読み出す機能を提供している。

本実施例では、制御タスク３１０が、リソース配分量決定部３０３、リソース利用量取得部３０４、リソース利用履歴管理部３０５を有している。リソース利用量取得部３０４は、ＯＳ３１１のタスク情報３０６を定期的に読み出すことによって、リソース利用量すなわちＣＰＵ利用率を読み出す。読み出されたＣＰＵ利用率は、リソース利用量履歴管理部３０５に渡される。本実施例のリソース利用量履歴管理部３０５は、渡されたＣＰＵ利用率をディスク装置３０７（記憶手段２００に相当する。）に記録する。また、本実施例では、過去の５時刻分の履歴を保持するとする。

本実施例のリソース配分量決定部３０３は、ユーザーの不満が検出された場合に、以下の様にリソース配分を決定するとする。

ユーザーの不満が検出されていない状態のリソース利用量と不満が検出されている状態のリソース利用量の差分が負のタスク（すなわちＣＰＵ利用率が減少しているタスク）に対しては、減少量分だけＣＰＵ利用率が増加するようにＣＰＵ利用率を決定し、
同差分が正のタスク（すなわちＣＰＵ利用率が増加しているタスク）に対しては、同差分が負のタスクへのＣＰＵ利用率を決定した後の残りを割り当てるようにＣＰＵ利用率を決定する。このとき同差分が正のタスクが複数ある場合は、残りを等分して割り当てるとする。

本実施例では、カメラ３０８がユーザーを撮影している。そして、カメラ３０８で撮影したユーザーの顔画像を表情認識タスク３０９が解析することによって、ユーザーの不満を検出する。表情認識タスク３０９はユーザーの不満が検出されると、制御タスク３１０に通知を行う。すなわち、本実施例のカメラ３０８及び表情認識タスク３０９の組合せは、不満検出部１０１に相当する。

なお、本実施例では、制御タスク３１０と表情認識タスク３０９は、ビデオ及びスキャンと異なるＣＰＵ上で動いているとし、ＣＰＵ利用率配分の対象外である。一方、制御タスク３１０と表情認識タスク３０９がビデオ及びスキャンと同一ＣＰＵ上で動く場合は、ビデオとスキャンが利用可能なＣＰＵ利用率を１００％とすれば、本実施例を適用することができる。

次に具体的な動作例を用いて、本実施例の効果を説明する。

本説明で利用するタスクの動作例を図６に示す。この例で、時刻０ではビデオ（図中白色）のみが動いており、この時点でのビデオのＣＰＵ利用率は８０％である。そして、この時にユーザーは不満を感じていないとする。次に時刻１で、スキャン（図中灰色）が起動されるが、この時点でのスキャンのＣＰＵ利用率は１０％である。このためビデオのＣＰＵ利用率は８０％を維持するため性能は変化せず、ユーザーの不満は検出されていない。その後時刻２で、スキャンの負荷が増加して、ＣＰＵ利用率が５０％まで増加したとする。この時ビデオのＣＰＵ利用率は５０％に低下するため、ビデオの性能が低下し再生に乱れが起こり、ユーザーが不満を感じ始める。ユーザーの不満は時刻３で検出されたとする。なお、不満の検出はカメラ３０８と表情認識タスク３０９によって行われるため、ユーザーが特に意識することなく行われる。

まず初めに、本実施例でのリソース利用量の履歴について説明する。リソース利用量の取得が、図７の点線に示す間隔で行われたとする。前述したように本実施例では５時刻前までの履歴を保持するため、時刻１、時刻２、時刻３の時点でのディスク装置３０７に記録された履歴は、それぞれ図８、図９、図１０に示すようになる。

次に、ユーザーの不満が検出された場合のリソース配分について説明する。制御タスク３１０が表情認識タスク３０９から不満が検出されたことを通知されると、まずリソース配分量決定部３０３はリソース利用量の履歴を参照する。本説明の例では、図１０に示された時刻３時点での利用履歴が参照される。リソース配分量決定部３０３は、０時刻前のリソース利用量が不満を検出しているときのリソース利用量、１時刻前が不満を感じていないときのリソース利用量であると決定し、その差分を求める。差分はビデオが−３０、スキャンが＋４０である。したがって、リソース配分量としては、まず差分が負であるビデオに対して、差分がなくなるようにＣＰＵ利用率を８０％に決定する。次に差分が正であるスキャンに対しては残りである２０％に決定される。最後にリソース配分量決定部３０３は、ＯＳ３１１のタスクスケジューラ３０２に対して決定した配分量を通知する。

ＯＳ３１１のタスクスケジューラ３０２によって、時刻４で決定された配分量が適用された場合のＣＰＵ利用率の変遷を図１１に示す。図に示すように、ビデオのＣＰＵ利用率をユーザーの不満が検出されていない時点での利用率と同じ水準である８０％にすることができ、ビデオの再生乱れを解消し、ユーザーの不満を解決することができる。

次に本発明の第２の実施例について説明する。本実施例の構成を図１２に示す。図に示されているように本実施例の構成は、実施例１の構成のビデオタスクがワープロタスクに置き換わっているという構成である。その他の構成要素は実施例１と同様であるため、構成の説明は省略する。本実施例でのリソース配分の対象はワープロタスクとスキャンタスクで、両タスクの間のＣＰＵ利用時間配分に本発明を用いた実施例である。

本実施例のリソース配分量決定部３０３は、実施例１とは異なり、以下のような手順でリソース配分量を決定する。この点が本実施例の特徴である。

ユーザーの不満が検出されていない状態のリソース利用量と不満が検出されている状態のリソース利用量の差分が正のタスク（すなわちＣＰＵ利用率が増加しているタスク）に対しては、ＣＰＵ利用率を１０％だけ増加するようにＣＰＵ利用率を決定し、
同差分が負のタスク（すなわちＣＰＵ利用率が減少しているタスク）に対しては、同差分が正のタスクへのＣＰＵ利用率を決定した後の残りを割り当てるようにＣＰＵ利用率を決定する。このとき同差分が負のタスクが複数ある場合は、残りを等分して割り当てるとする。

図１３に、本実施例におけるリソース配分対象のタスクの動作を示す。なお、リソース利用量履歴取得動作は実施例１と同様であるため説明を省略する。時刻０では、ファイルスキャン（図中灰色）のみが動作しており、この時のファイルスキャンタスクのＣＰＵ利用率は７０％である。時刻１においてワープロタスク（図中白色）が起動され、このときのＣＰＵ利用率はファイルスキャン５０％、ワープロ５０％である。

次に、時刻２においてユーザーの不満が検出され、リソース配分量決定部３０３が呼び出される。この時点でのリソース利用量の履歴を図１４に示す。リソース配分量決定部３０３は、まず履歴からユーザーの不満が検出されていないときと検出されているときの差分を求める。差分はスキャンタスクが−２０、ワープロタスクが＋５０である。ワープロタスクは差分が正であるため、ワープロタスクへのＣＰＵ配分は、ＣＰＵ利用率を１０％だけ増加させ、ＣＰＵ利用率を６０％に決定する。一方、スキャンタスクは差分が負であるので、ＣＰＵ配分は残りである４０％に決定する。

決定したリソース配分は時刻３で適用されるが、時刻４において再度ユーザーの不満が検出される。これは、ワープロタスクがＣＰＵ利用率６０％では十分な性能で動作しないため、ユーザーが不満を感じていることを示している。この時も同様にしてリソース配分量決定が行われ、ワープロ７０％、スキャン３０％に決定される。決定されたリソース配分は時刻５において適用される。本実施例では、ワープロのＣＰＵ利用率が７０％の時は、ユーザーが不満を感じない性能で動作する。したがって、時刻５以降ではユーザーの不満が解消される。

このように、本実施例では、あるタスクの動作中に他のタスクを起動した場合に、新しく起動したタスクの性能が十分でなく、ユーザーが不満を感じている場合に、新しく起動したタスクへのリソース配分を増やすことによって、ユーザーの不満を解決することができるという効果がある。

次に本発明の第３の実施例について説明する。本実施例は、ワープロタスク、ビデオタスク、ファイルスキャンタスクの三つのタスクに対するＣＰＵ利用時間の配分を行う実施例である。図１５に本実施例の構成を示す。本実施例の制御タスク３１０、ＯＳ３１１、不満検出部１０１に相当する部分、は実施例１および実施例２と同一の構成であるため説明を省略する（図でも簡略化して表示してある）。

本実施例は、本発明の第２の実施形態に対応する実施例で、図に示すようにユーザー起動タスク表３１３とランチャータスク３１２を有することを特徴とする。ユーザー起動タスク表３１３は、第２の実施形態のタスク属性テーブル１０６に対応する表である。ユーザー起動タスク表３１３は、タスクがユーザーの起動したタスク（ユーザー起動タスク）かＯＳ３１１などのシステムソフトによって起動されたタスク（システム起動タスク）かというタスクの属性を記録する表であり、ユーザー起動タスクを本表に記録することによって属性を記録する。すなわち制御タスク３１０は、ザー起動タスク表３１３に記録されたタスクはユーザー起動タスクであり、記録されていないタスクはシステム起動タスクであるということが判断できる。

ランチャータスク３１２は、ユーザーがタスクを起動するためのタスクである。具体的には、ランチャータスク３１２は、あらかじめいくつかのタスクを登録しておく。そして、ユーザーがその中のタスクを選択することで、タスクを起動する。ランチャータスク３１２は、タスクを起動すると、ユーザー起動タスク表３１３に当該起動したタスクのタスク識別子を登録する。なお、本実施例では、ランチャータスク３１２にはビデオタスクとワープロタスクが登録されている。

また、本実施例のリソース配分量決定部３０３は、以下のようにタスクのリソース利用履歴とユーザー起動タスク表３１３を利用して配分量を決定する。

ユーザーによって起動されたタスク（以降ユーザー起動タスク）の不満が検出されている状態のリソース利用量が、不満が検出されていない状態のリソース利用量の変化が減少の場合は、減少前のリソース配分量になるように増加させる。

ユーザー起動タスクのリソース配分量の変化が増加の場合は、リソース配分量を１０％だけ増加させる。

同差分に変化がない場合は、リソース配分を行わない。

ユーザー起動タスク以外のタスクに対しては、全リソース量からユーザー起動タスクに配分したリソース量を引いた残りを等分に割り当てる。

本実施例のリソース配分量決定部３０３は、タスクのリソース利用量の履歴に加えて、タスクがユーザー起動タスクであるかどうかという属性を用いて、リソース配分を決定することを特徴とする。

図１６に、本実施例でのタスクの動作を示す。本実施例では、時刻０ではワープロタスク（図中白色）とビデオタスク（図中斜線）が動作している。これらのタスクはランチャータスク３１２を通して起動されており、ユーザー起動タスク表３１３には、ワープロタスクとビデオタスクが記録されている。また、時刻０ではユーザーはワープロタスクを操作しており、ビデオタスクはバックグラウンドで動作している。ビデオタスクはバックグラウンドで動作している場合は、画面描画の品質を落とす事によってＣＰＵ利用率を低く抑えて動作している。この時のＣＰＵ利用率は、図に示すようにワープロ７０％、ビデオ１０％である。

次に、時刻１において、システムによってファイルスキャンタスク（図中灰色）が起動され、ＣＰＵ利用率がスキャン４５％、ワープロ４５％、ビデオ１０％となる。この状態では、ユーザーはワープロの性能が低いために不満を感じ、時刻２において不満検出部に相当する部分によってユーザーの不満が検出される。不満検出部に相当する部分はユーザーの不満が検出されたことをリソース配分量決定部３０３に伝える。

リソース配分量決定部３０３は、まずユーザー起動タスク表３１３を参照し、ビデオタスクとワープロタスクがユーザー起動タスクであることを把握する。次に、リソース配分量決定部３０３は、リソース利用履歴を参照して、ユーザーの不満が検出されてない状態に対するユーザーの不満が検出されている状態のリソース利用量の差分を計算する。ビデオタスクは、ユーザー起動タスクであるが同差分がないため、リソース配分は行われない。ワープロタスクは、ユーザー起動タスクであり同差分が負であるため、リソース利用量が不満が検出されていない状態に回復する様にリソース配分量は７０％に決定される。最後に、スキャンタスクはユーザー起動タスクではないので、残りのＣＰＵ利用率である２０％にリソース配分が決定される。決定されたリソース配分は時刻３において適用される。

次に、時刻４においてユーザーがワープロタスクを終了する。この時のリソース利用量はビデオ１０％、スキャン２０％の合計３０％である。本実施例では、時刻５において、ＣＰＵ利用率に余裕があることを判断して、スキャンのリソース配分を解除されたとする。解除後のリソース利用量はビデオ１０％、スキャン９０％の合計１００％である。

この状態の時刻６において、ユーザーがビデオを選択し、ビデオがフォアグラウンドで動く。ビデオはフォアグラウンドで動く場合は、描画処理の品質を落とすことなく通常の動作を行う。この時のＣＰＵ利用率はビデオ５０％、スキャン５０％となるが、このＣＰＵ利用率ではビデオが十分な性能で動かずユーザーが不満を持つ。

ユーザーの不満が時刻７で検出され、リソース配分量決定部３０３に通知される。リソース配分量決定部３０３は、同様にしてビデオはユーザー起動タスクで差分が正であるため、リソース利用量が＋１０％となるように、リソース配分量は６０％に決定する。同様に、スキャンタスクに対しては残りである４０％に決定される。決定したリソース配分量は時刻８で適用される。

ビデオのＣＰＵ利用率は６０％となるが、この状態ではビデオの性能は十分に上がらず、ユーザーの不満は解消されない。時刻９において再び不満が検出され、同様にしてリソース配分が行われ、時刻１０で適用される。この状態ではユーザーの不満が解消される。

本実施例は、以上で説明したように、ユーザーが起動したタスクかどうかによって、リソース配分量の決定方法を変えることで、ユーザーの不満を解消するようにリソース配分量を決定することができるという効果がある。

本実施例では、ユーザーが起動してないタスクに対しては、残りのリソース量を等分するように配分を決定したが、実施例１でのリソース配分量決定部３０３の動作のように、リソース利用履歴を用いて配分量を決定しても良い。

本実施例では、ユーザーが起動したタスクのリソース量のユーザーが不満を感じていない場合といる場合の差分が増加の場合は、利用量を１０％増加させるように配分を行ったが、本発明における１回あたりの変化量は、１０％に限るものではなく、他の変化量を用いても良い。また、変化量をタスク毎に変える方法や、不満を検出した回数に応じて変えるという決定方法を用いても良い。さらに、変化量をタスク属性テーブルに記載しておくという構成をとっても良い。

本実施例では、ランチャータスク３１２がユーザー起動タスク表３１３にタスクを登録したが、本実施例の別の形態として、開発者やユーザーがユーザー起動タスク表３１３にタスクを登録する形態や、それらをそれぞれ組み合わせた形態をとっても良い。

本実施例では、タスク属性テーブルとして、タスクがユーザーが起動したタスクであるかどうかを記録した表を用いたが、本発明の実施形態において用いることができる表は、この表に限定されるものではなく、例えばユーザーが操作しているアプリかどうかを記録した表を用いる構成をとっても良い。この場合は例えばユーザーが操作しているアプリ自身が表に自らを登録する構成や、ウィンドウシステムのようなユーザーとのインターフェースを提供するシステムが登録する構成、開発者やユーザーがタスクを登録するといった構成を取ることができる。

本発明の実施形態の効果は、ユーザーの少ない負担によって、ユーザーの満足度を高める様なリソース配分を行えることである。その理由は、ユーザーから取得する情報として、ユーザーが不満を感じているか否かという情報のみを用い、その他の付加的な情報を必要としないため、ユーザーが行う作業はないもしくは少なくすることができるので、ユーザーの負担は少ない。また、タスクのリソース利用履歴を用いることによって、ユーザーの感じている不満の要因となったリソース利用の変化を把握してリソース配分を行うことができ、ユーザーの不満を解決する。

また、本発明では、単に過去の動作履歴（タスクのリソース利用に関する履歴を）を用いて今後の動作の予測結果を類推するのではなく、動作履歴に加えて、ユーザーの不満に関する情報をも用いることから、個別のユーザーに応じたより適切なリソース配分を行うことができる。

なお、本発明の実施形態であるリソース配分システムは、ハードウェアにより実現することもできるが、コンピュータをそのリソース配分システムとして機能させるためのプログラムをコンピュータがコンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み込んで実行することによっても実現することができる。

また、本発明の実施形態によるリソース配分方法は、ハードウェアにより実現することもできるが、コンピュータにその方法を実行させるためのプログラムをコンピュータがコンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み込んで実行することによっても実現することができる。

また、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。

本発明によれば、サーバー、ＰＣ、携帯電話などの高機能組み込み機器といった人間が対話的に利用するコンピュータといった用途に利用できる。

１０１不満検出部
１０２リソース制御部
１０３、３０３リソース配分量決定部
１０４、３０４リソース利用量取得部
１０５、３０５リソース利用量履歴管理部
１０６タスク属性テーブル
２００記憶装置
３０２タスクスケジューラ
３０６タスク情報
３０７ディスク装置
３０８カメラ
３０９表情認識タスク
３１０制御タスク
３１１ＯＳ
３１２ランチャータスク
３１３ユーザー起動タスク
１０００ユーザインターフェース

Claims

複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分方法であって、
前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理ステップと、
前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出ステップと、
前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定ステップと、
を備えることを特徴とするリソース配分方法。
前記ユーザーの不満が検出されていない場合のリソース利用量が、前記ユーザーの不満が検出されている場合のリソース利用量と比べて減少しているタスクに対して、リソース利用量が増加するようにリソース配分量を決定することを特徴とした請求項１に記載のリソース配分方法。
前記ユーザーの不満が検出されていない場合のリソース利用量が、前記ユーザーの不満が検出されている場合のリソース利用量と比べて増加しているタスクに対して、リソース利用量が更に増加するようにリソース配分量を決定することを特徴とした請求項１に記載のリソース配分方法。
複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分方法であって、
前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理ステップと、
前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出ステップと、
タスクの属性を記録したタスク属性表を用意するステップと、
前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、前記タスク属性表に記録されている前記タスクの属性と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定ステップと、
を備えることを特徴とするリソース配分方法。
前記タスク属性表とは、前記ユーザーが起動したタスクを記録する表であり、
前記リソース配分量決定ステップにおいて、
前記ユーザーが起動したタスクのリソース利用量が、ユーザーの不満が検出されていない場合に比べてユーザーの不満が検出されている場合に、
減少している場合は当該タスクのリソース利用量が増加するように、
増加している場合は当該タスクのリソース利用量が更に増加するように、
リソース配分量を決定することを特徴とする請求項４に記載のリソース配分方法。
前記タスク属性表とは、前記ユーザーが操作しているタスクを記録する表であり、
前記リソース配分量決定ステップにおいて、
前記ユーザーが操作しているタスクのリソース利用量が、ユーザーの不満が検出されていない場合に比べてユーザーの不満が検出されている場合に、
減少している場合は当該タスクのリソース利用量が増加するように、
増加している場合は当該タスクのリソース利用量が更に増加するように、
リソース配分量を決定することを特徴とする請求項４に記載のリソース配分方法。
複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分装置であって、
前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、
前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、
前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、
を備えることを特徴とするリソース配分装置。
前記ユーザーの不満が検出されていない場合のリソース利用量が、前記ユーザーの不満が検出されている場合のリソース利用量と比べて減少しているタスクに対して、リソース利用量が増加するようにリソース配分量を決定することを特徴とした請求項７に記載のリソース配分装置。
前記ユーザーの不満が検出されていない場合のリソース利用量が、前記ユーザーの不満が検出されている場合のリソース利用量と比べて増加しているタスクに対して、リソース利用量が更に増加するようにリソース配分量を決定することを特徴とした請求項７に記載のリソース配分装置。
複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分装置であって、
前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、
前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、
タスクの属性を記録したタスク属性表を用意する手段と、
前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、前記タスク属性表に記録されている前記タスクの属性と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、
を備えることを特徴とするリソース配分装置。
前記タスク属性表とは、前記ユーザーが起動したタスクを記録する表であり、
前記リソース配分量決定手段において、
前記ユーザーが起動したタスクのリソース利用量が、ユーザーの不満が検出されていない場合に比べてユーザーの不満が検出されている場合に、
減少している場合は当該タスクのリソース利用量が増加するように、
増加している場合は当該タスクのリソース利用量が更に増加するように、
リソース配分量を決定することを特徴とする請求項１０に記載のリソース配分装置。
前記タスク属性表とは、前記ユーザーが操作しているタスクを記録する表であり、
前記リソース配分量決定手段において、
前記ユーザーが操作しているタスクのリソース利用量が、ユーザーの不満が検出されていない場合に比べてユーザーの不満が検出されている場合に、
減少している場合は当該タスクのリソース利用量が増加するように、
増加している場合は当該タスクのリソース利用量が更に増加するように、
リソース配分量を決定することを特徴とする請求項１０に記載のリソース配分装置。
複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分プログラムであって、
前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、
前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、
前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、
を備えるリソース配分装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするリソース配分プログラム。
前記ユーザーの不満が検出されていない場合のリソース利用量が、前記ユーザーの不満が検出されている場合のリソース利用量と比べて減少しているタスクに対して、リソース利用量が増加するようにリソース配分量を決定することを特徴とした請求項１３に記載のリソース配分プログラム。
前記ユーザーの不満が検出されていない場合のリソース利用量が、前記ユーザーの不満が検出されている場合のリソース利用量と比べて増加しているタスクに対して、リソース利用量が更に増加するようにリソース配分量を決定することを特徴とした請求項１３に記載のリソース配分プログラム。
複数のタスクが動作するマルチタスクシステムにおいて、前記タスクが利用するリソース量を制御するリソース配分プログラムであって、
前記タスクのリソースの利用量の履歴を取得し記録するリソース利用量管理手段と、
前記マルチタスクシステムを利用しているユーザーが不満を感じているか否かを検出する不満検出手段と、
タスクの属性を記録したタスク属性表を用意する手段と、
前記タスクのリソース利用量の履歴と、前記ユーザーが不満を感じているか否かという情報と、前記タスク属性表に記録されている前記タスクの属性と、を用いてタスクへのリソース配分量を決定するリソース配分量決定手段と、
を備えるリソース配分装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするリソース配分プログラム。
前記タスク属性表とは、前記ユーザーが起動したタスクを記録する表であり、
前記リソース配分量決定手段において、
前記ユーザーが起動したタスクのリソース利用量が、ユーザーの不満が検出されていない場合に比べてユーザーの不満が検出されている場合に、
減少している場合は当該タスクのリソース利用量が増加するように、
増加している場合は当該タスクのリソース利用量が更に増加するように、
リソース配分量を決定することを特徴とする請求項１６に記載のリソース配分プログラム。
前記タスク属性表とは、前記ユーザーが操作しているタスクを記録する表であり、
前記リソース配分量決定手段において、
前記ユーザーが操作しているタスクのリソース利用量が、ユーザーの不満が検出されていない場合に比べてユーザーの不満が検出されている場合に、
減少している場合は当該タスクのリソース利用量が増加するように、
増加している場合は当該タスクのリソース利用量が更に増加するように、
リソース配分量を決定することを特徴とする請求項１６に記載のリソース配分プログラム。