JP2017069620A - 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム - Google Patents
信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017069620A JP2017069620A JP2015189828A JP2015189828A JP2017069620A JP 2017069620 A JP2017069620 A JP 2017069620A JP 2015189828 A JP2015189828 A JP 2015189828A JP 2015189828 A JP2015189828 A JP 2015189828A JP 2017069620 A JP2017069620 A JP 2017069620A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- probability
- link
- area
- disaster
- reliability evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Abstract
【課題】被災する可能性のあるエリア内のいずれかの場所で災害が生じた際のネットワークへの影響を事前に評価する。【解決手段】リンク集合とノード集合により構成される地理的なネットワークにおいて、予め定めた被災する可能性のある被災可能エリア内で前記ネットワークの一部が被災した際に、始点ノードと終点ノードとの間で通信ができなくなる確率である切断確率を算出する信頼性評価装置300において、前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算手段301と、前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に前記1つ又は複数のリンクが前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算手段303とを備える。【選択図】図3
Description
本発明は、情報通信ネットワークをはじめとする様々なネットワークにおいて、自然災害による被災の影響を事前に評価する技術に関連するものである。
情報通信ネットワークにおいて、ネットワークの信頼性を評価する様々な手法が存在する。例えば非特許文献1には、ネットワークを構成する各リンクが故障する確率を用いて、着目する始点ノードと終点ノード間の疎通確率を計算する方法が開示されている。
非特許文献1では、装置故障のような予測不可能な事象に対応するための信頼性を評価する方法を対象にしている。その他、例えば、IPネットワークのように、一部故障があってもOSPF等のルーチングプロトコルで自律的に経路制御する場合も考慮して信頼性を評価する従来技術もある。
その他の従来技術として、特許文献1には、災害時の信頼性評価として、ノードの重要度(ユーザ規模、トラヒック等)等を考慮して信頼度を定義する方法が開示されている。また、特許文献2には、ネットワークに上位・下位の階梯の構造があるときに、どの下位ノードを上位ノードとつなぐと信頼度が大きくなるかを考慮して上位ノードを決定する方法が開示されている。
一方、非特許文献2では大雨等の予測可能な自然災害を対象に、その被災のネットワークへの影響を事前に評価することで、被災回避制御を行う方法が提案されている。この場合、ある特定の地域(例えば大雨洪水警報が出た地域)に属するネットワーク設備(リンクやノード)が被災する確率を考慮して、ネットワークの信頼性を評価する必要がある。
林,阿部,"通信ネットワークの信頼性," 社団法人電子情報通信学会,2010.
Hiroshi Saito, Ryoichi Kawahara, and Takeshi Fukumoto, Proposal of Disaster Avoidance Control, Networks 2014, 2014.
梶谷他, 実効雨量指標を用いた降雨に対する運転規制方法について, 地盤工学会誌, 60-3.
H. Saito. Spatial design of physical network robust against earthquakes. IEEE Journal of Lightwave Technology, 33, 2, pp.443-458, 2015.
非特許文献2では、例えば気象情報等を元に、災害の起こる可能性のあるエリアDを与え、災害が起きた時にネットワークへどのような影響を与えるかを計算している。一方で、例えば災害の種類によっては、Dを所与とすることが困難な場合も考えられる。
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、被災する可能性のあるエリアをおおまかに特定した上で、当該エリア内のいずれかの場所でDが生じた際のネットワークへの影響を事前に評価することを可能にする技術を提供することを目的とする。
本発明の実施の形態によれば、リンク集合とノード集合により構成される地理的なネットワークにおいて、予め定めた被災する可能性のあるエリアである被災可能エリア内で前記ネットワークの一部が被災した際に、指定された始点ノードと終点ノードとの間で通信ができなくなる確率である切断確率を算出する信頼性評価装置であって、
前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算手段と、
前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算手段とを備え、
前記切断確率計算手段は、
前記被災可能エリア内の2地点をつなぐ線分が前記被災エリアに含まれる確率を計算する確率計算関数を保持し、
前記確率計算関数により前記1つ又は複数のリンクの故障評価箇所が前記被災エリアに含まれる確率を計算し、当該確率と前記故障評価箇所が故障する確率とを掛ける演算を故障評価箇所毎に行い、演算結果を足し合わせることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする信頼性評価装置が提供される。
前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算手段と、
前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算手段とを備え、
前記切断確率計算手段は、
前記被災可能エリア内の2地点をつなぐ線分が前記被災エリアに含まれる確率を計算する確率計算関数を保持し、
前記確率計算関数により前記1つ又は複数のリンクの故障評価箇所が前記被災エリアに含まれる確率を計算し、当該確率と前記故障評価箇所が故障する確率とを掛ける演算を故障評価箇所毎に行い、演算結果を足し合わせることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする信頼性評価装置が提供される。
また、本発明の実施の形態によれば、リンク集合とノード集合により構成される地理的なネットワークにおいて、予め定めた被災する可能性のあるエリアである被災可能エリア内で前記ネットワークの一部が被災した際に、指定された始点ノードと終点ノードとの間で通信ができなくなる確率である切断確率を算出する信頼性評価装置が実行する信頼性評価方法であって、
前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算ステップと、
前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算ステップとを備え、
前記信頼性評価装置は、前記被災可能エリア内の2地点をつなぐ線分が前記被災エリアに含まれる確率を計算する確率計算関数を保持し、
前記切断確率計算ステップにおいて、前記信頼性評価装置は、前記確率計算関数により前記1つ又は複数のリンクの故障評価箇所が前記被災エリアに含まれる確率を計算し、当該確率と前記故障評価箇所が故障する確率とを掛ける演算を故障評価箇所毎に行い、演算結果を足し合わせることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする信頼性評価方法が提供される。
前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算ステップと、
前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算ステップとを備え、
前記信頼性評価装置は、前記被災可能エリア内の2地点をつなぐ線分が前記被災エリアに含まれる確率を計算する確率計算関数を保持し、
前記切断確率計算ステップにおいて、前記信頼性評価装置は、前記確率計算関数により前記1つ又は複数のリンクの故障評価箇所が前記被災エリアに含まれる確率を計算し、当該確率と前記故障評価箇所が故障する確率とを掛ける演算を故障評価箇所毎に行い、演算結果を足し合わせることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする信頼性評価方法が提供される。
本発明の実施の形態によれば、あるエリアに含まれるネットワーク構成要素が被災する可能性がある場合に、当該被災可能エリア内で確率的に発生する災害がネットワークへ与える影響を事前に評価することが可能となる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
(システム構成)
図1(a)は本発明の実施の形態におけるシステム構成の一例を示す構成図である。図1(a)に示すように、本発明の実施の形態におけるシステムは、管理対象となるネットワーク100、ネットワーク管理サーバ200、及び信頼性評価サーバ300を備える。なお、図1(a)では、ネットワーク管理サーバ200と信頼性評価サーバ300が、管理対象とするネットワーク100に接続されている構成を示しているが、これは一例であり、管理対象とするネットワーク100は、ネットワーク管理サーバ200/信頼性評価サーバ300に接続されていなくてもよい。なお、本発明の実施の形態では、ネットワーク管理サーバ200と信頼性評価サーバ300との間は、何等かのネットワークにより接続されていることを想定している。
図1(a)は本発明の実施の形態におけるシステム構成の一例を示す構成図である。図1(a)に示すように、本発明の実施の形態におけるシステムは、管理対象となるネットワーク100、ネットワーク管理サーバ200、及び信頼性評価サーバ300を備える。なお、図1(a)では、ネットワーク管理サーバ200と信頼性評価サーバ300が、管理対象とするネットワーク100に接続されている構成を示しているが、これは一例であり、管理対象とするネットワーク100は、ネットワーク管理サーバ200/信頼性評価サーバ300に接続されていなくてもよい。なお、本発明の実施の形態では、ネットワーク管理サーバ200と信頼性評価サーバ300との間は、何等かのネットワークにより接続されていることを想定している。
ネットワーク管理サーバ200は、ネットワーク100を構成する装置(リンクとノード)に関する情報を管理(格納)している。具体的には、図1(b)に示すように、ノード情報として、各ノードvのid、地理的位置(例えば、緯度・経度等)を管理している。図1(b)に示すように、リンク情報は、各リンクの端点ノード1、端点ノード2、地理的位置、故障確率情報を有する。
図1(b)の例では、リンクの地理的位置を、リンクの両端点の緯度・経度、及び、リンクを複数区間に分割したときの各分割点の緯度・経度の組により表現している。例えば、図1(b)における1番目のリンクは、3つの区間に分割されており、
[(lat1, lon1), (lat11, lon11), (lat12, lon12), (lat2, lon2)]
と表現される。この例におけるリンクの両端点の位置は(lat1, lon1)と(lat2, lon2)であり、2か所(lat11, lon11), (lat12, lon12) が分割位置となる。
[(lat1, lon1), (lat11, lon11), (lat12, lon12), (lat2, lon2)]
と表現される。この例におけるリンクの両端点の位置は(lat1, lon1)と(lat2, lon2)であり、2か所(lat11, lon11), (lat12, lon12) が分割位置となる。
以下では、上記のように分割された各リンク区間をリンクセグメントと呼ぶ。また以降では、当該リンクセグメントをリンクと再定義し、用語「リンク」と「リンクセグメント」は等価なものとして用いることにする。
また、故障確率情報の一例として、各リンクセグメントにおけるリンク長当りの故障率β[/km]をパラメータとして与えておく。βを用いて、微小区間dx [km]が故障する確率をβdxと表すことができる。
なお、故障率は、災害種別やその規模に応じて、値を変えて設定してもよい。例えば、土砂災害の危険地域マップ情報を利用して、リンクセグメントの一部又は全部が当該危険地域内に含まれる場合には、β>0とし、それ以外の場合は、β=0としてもよい。
ここで定義されているノードの集合をV、リンクセグメントの集合をEとし、この地理的ネットワークを(V,E)と記す。
信頼性評価サーバ300では、例えば気象情報等から被災可能エリアA0を決定する。例えば各地点での時点tでの単位時間雨量rtを元に、非特許文献3に記載の手順で「実効雨量」Rtを、Rt=rt+0.5(1/H)Rt-1により計算する。なお、Hは半減期と呼ばれるパラメータで、いくつかのH毎にRtを計算する。各Hに対して閾値を設け、いずれかのHでのRtの値が閾値を超えていたら、その地点は災害警報地域とする。これを例えば、地理メッシュ毎に行い、閾値を超えたメッシュの集合を覆う凸包をA0と定義する。
図2に、凸包の構成方法の例を示す。図2に示すように該当する各メッシュが完全に覆われるよう(つまりメッシュの4点がいずれも覆われるよう)に構成してもよいし、そうする代わりにメッシュの中心点だけを覆うように構成してもよい。
信頼性評価サーバ300は、上記の手順を一定周期毎に行い、閾値を超えたメッシュの個数が予め定めた値よりも小さい場合は、災害の影響はないものとする。メッシュの個数が予め定めた値以上の場合は、上述の手順でA0を定義し、以降の手順を実施する。
A0が観測されたら、そのA0の中のいずれかのエリアで災害が生じると考える。当該被災エリアをDとする。Dが発生する場所は事前に予測できないとし、A0内のいずれかの場所で発生する確率事象とする。つまり、本実施の形態では、例えば大雨情報等からおおよその被災可能な地域(A0)を特定し、その中のどこで実際に土砂災害等の災害が起きるかは分からないものとして、被災の影響を評価する。
被災可能エリアA0の求め方は上記の方法に限られず、他の方法で求めてもよい。例えば、気象警報がXX地区に発令されたとしたら、そのXX地区を含む凸包をもってA0としてもよい。
被災可能エリアA0の計算・観測は信頼性評価サーバ300が行ってもよいし、信頼性評価サーバ300の外部で行って、信頼性評価サーバ300に被災可能エリアA0を入力することとしてもよい。
また、Dの面積a(D)と外周長b(D)をパラメータとして、信頼性評価サーバ300内の記憶手段に保持しておく。面積a(D)と外周長b(D)については、例えば、過去の災害の事例から規模の情報を集めておき、それらを元に用意しておく。なお、これらの値は、例えば雨量の大きさに応じて、何段階か用意しておいてもよい。一例として、雨量が1時間x[mm]以上であれば、a(D)= aaa1 [km^2]、b(D)= bbb1 [km]とし、x[mm]未満y[mm]以上のときは、a(D)= aaa2 [km^2]、b(D)= bbb2 [km]のように用意する。
信頼性評価サーバ300は、DがA0内のいずれかの場所で発生するとしたときの、指定した始点ノードs・終点ノードt間で通信ができなくなる確率である切断確率を計算する。
信頼性評価サーバ300の構成例を図3に示す。図3に示すとおり、信頼性評価サーバ300は、リンク集合計算部301、パス計算部302、切断確率計算部303を有する。各部の処理の内容については、後述する実施例の説明において詳細に説明する。
本発明の実施の形態に係る信頼性評価サーバ300は、例えば、コンピュータに、本発明の実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。すなわち、信頼性評価サーバ300が有する機能は、当該コンピュータに内蔵されるCPUやメモリなどのハードウェア資源を用いて、信頼性評価サーバ300で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。信頼性評価サーバ300においては、ネットワーク管理サーバ200から取得されたノード、リンク、故障率等のデータや、A0、a(D)、b(D)等がメモリ(記憶手段)に記憶され、上記プログラムに従って、CPUがメモリから当該データを読み出し、処理を実行することにより、始点ノードs・終点ノードt間の切断確率を計算する。なお、後述するように、信頼性評価サーバ300は、各種関数の計算を行うが、当該関数の手順は上記プログラムに組み込まれていてもよいし、全体の(メインとなる)プログラムとは別に、メモリに関数の処理モジュールを格納し、関数の処理が必要になったときに、当該処理モジュールを使用することとしてもよい。なお、当該処理モジュールもプログラムの例である。
上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体(可搬メモリ等)に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。
(信頼性評価サーバ300が実行する処理)
以下では、信頼性評価サーバ300が実行する信頼性評価の処理内容を実施例1、実施例2として詳細に説明する。
以下では、信頼性評価サーバ300が実行する信頼性評価の処理内容を実施例1、実施例2として詳細に説明する。
図4は、実施例1において信頼性評価サーバ300が実行する信頼性評価手順のフローチャートである。図4に示す手順に沿って、信頼性評価サーバ300が実行する処理を説明する。
<ステップS1:リンク集合計算>
ステップS1では、まず、信頼性評価サーバ300のリンク集合計算部301が、管理対象とするネットワーク100におけるリンク集合を算出する。具体的には以下のとおりである。
ステップS1では、まず、信頼性評価サーバ300のリンク集合計算部301が、管理対象とするネットワーク100におけるリンク集合を算出する。具体的には以下のとおりである。
A0が得られたら、A0を、リンク集合計算部301に入力する。リンク集合計算部301は、A0及び各リンクセグメントをその位置情報(例えば緯度経度)から二次元平面へマッピングし、A0内に一部又は全て含まれるリンクセグメントを特定し、その集合をFとする。
図5に、リンク集合計算部301の計算対象となるネットワークの例を示す。図5に示すネットワークは、リンクセグメントやノード、A0の地理的位置を反映した地理的ネットワークである。この例では、F={LS1, …, LS11}となる。このうち、ネットワーク管理サーバ200で保持している情報を用いてβ=0となるリンクセグメントを除外して、その集合をFとしてもよい。その理由は、β=0のリンクセグメントは故障しないため、以下での切断確率計算に影響しないからである。リンク集合計算部301は、Fをパス計算部302に通知する。
<ステップS2:パス計算>
ステップS2では、信頼性評価サーバ300のパス計算部302がパス計算を行う。具体的には以下のとおりである。
ステップS2では、信頼性評価サーバ300のパス計算部302がパス計算を行う。具体的には以下のとおりである。
パス計算部302は、地理的ネットワーク(V,E)をグラフ的ネットワーク化したものをGとし、Gを保持している。ここでグラフ的ネットワークとは、地理的ネットワークから地理的情報を除き、ノード間の結合関係だけに情報を絞ったものである。図6に、図5に示すネットワークをグラフ的ネットワーク化した例を示す。ここでは、リンクの分割点(リンクセグメント同士をつなぐ点)もノードとし、これを図中の黒丸で示す。また、リンクやノードの位置は関係なく、接続関係のみ保持されていればよい。
信頼性評価サーバ300において、Gからリンク集合Xを除いたグラフにおいて、s-t間にパスが存在するかを判定する関数path.exist(s,t,X)が保持されているとする。つまり、パス計算部302は、当該関数を用いて、Gからリンク集合Xを除いたグラフにおいて、s-t間にパスが存在するかを判定することができる。path.exist(s,t,X)は、s-t間にパスがあれば1を返し、パスがなければ0を返す関数である。また、切断確率を計算する関数をpdisconn(s,t)とする。
パス計算部302は、当該関数path.exist(s,t,X)を用いて,path.exist(s,t,F)を計算し、その値が1なら、pdisconn(s,t)=0として出力する。そうでなければ、切断確率計算部303にFを渡す。
<ステップS3:切断確率の計算>
ステップS3では、信頼性評価サーバ300の切断確率計算部303が切断確率の計算を行う。具体的には以下のとおりである。
ステップS3では、信頼性評価サーバ300の切断確率計算部303が切断確率の計算を行う。具体的には以下のとおりである。
ここでは、A0内のある二地点u, vをつなぐ線分がDに含まれる確率f(u,v)を、a(D), b(D),及びA0の面積a(A0),外周長b(A0)を用いて計算する関数が用意されているとし、切断確率計算部303が当該関数を有しているものとする。例えば、当該関数として、非特許文献4の定理6に記載の式を用いることができる。
まず、切断確率計算部303は、各リンクe∈Fに対して、予め定めた微小区間長Δで区切り、その分割点のうち、A0に含まれるuの集合をVeとする。図7にuの集合の例を示す。図7には、リンクセグメントLS7の分割点(●4つ)の集合をV7とすることが示されている。なお、当該分割点は、リンクセグメントにおける故障評価箇所(仮にこの箇所が被災して故障したときにs-t間で切断が生じるか否か、生じる場合はその切断確率はいくつになるかを評価する際に着目する箇所)に相当する。
切断確率計算部303は、変数pdを0に設定し、空の集合Tdを用意し、以下のステップS3−1、S3−2を実行する。
<ステップS3−1:各e∈Fに対して以下の手順を実行する>
path.exist(s,t,{e})が1ならば何もしない。0ならば、Tdにeを追加登録し、u∈Veに対しpd ← pd + f(u,u)β(e)Δとし、これを全てのu∈Veに対して繰り返す。なお、β(e)は、eについてのβである。
path.exist(s,t,{e})が1ならば何もしない。0ならば、Tdにeを追加登録し、u∈Veに対しpd ← pd + f(u,u)β(e)Δとし、これを全てのu∈Veに対して繰り返す。なお、β(e)は、eについてのβである。
<ステップS3−2:各組(e1,e2)(e1, e2∈F-Td)に対して以下の手順を実施する>
path.exist(s,t,{e1,e2})が1ならば何もしない。0ならば、Tdに組(e1,e2)を追加登録し、組(u,v)(u∈Ve1,v∈Ve2)に対し、pd ← pd + f(u,v)β(e1)Δβ(e2)Δとし、これを全ての組(u,v)に対して繰り返す。
path.exist(s,t,{e1,e2})が1ならば何もしない。0ならば、Tdに組(e1,e2)を追加登録し、組(u,v)(u∈Ve1,v∈Ve2)に対し、pd ← pd + f(u,v)β(e1)Δβ(e2)Δとし、これを全ての組(u,v)に対して繰り返す。
以上の手順のうち、ステップS3−1では1つのリンクセグメントが故障したときの切断確率を計算している。つまり、f(u,u)β(e)Δは、uがDに含まれる確率と微小区間Δの故障確率とを掛けたものであり、これを全てのu∈Veに対して足し合わせることで1つのリンクセグメントがDにおいて故障する確率を計算している。
ステップS3−2では、2つのリンクセグメントが同時に故障としたときの切断確率を計算していることに相当する。つまり、f(u,v)β(e1)Δβ(e2)Δは、uとvがDに含まれる確率と2つの微小区間Δが同時に故障する確率とを掛けたものであり、これを全ての組(u,v)に対して足し合わせることで2つのリンクセグメントがDにおいて同時に故障する確率を計算している。なお、S3−2において、「e1, e2∈F-Td」としている。Tdを除いている理由は、S3−1で既に切断のケースが考慮されているリンクセグメントを除外するためである。S3−1で計算済みのリンクを含めて、S3−2でも計算を行うと、切断確率を余分に加算することになるため、それを回避している。
切断確率計算部303は、以上の手順を実行して得られるpdを、s-t間での切断確率pdisconn(s,t)として出力する。
実施例1のステップS3では、1リンク、又は2リンクが同時に故障する場合のみを考慮して計算していたが、3リンク以上が同時に故障して初めて切断が生じるケースも考慮し、以下の手順を実施することとしてもよい。この手順を実施例2として説明する。なお、以下の手順は、実施例1のステップS3−2の後で、pdを出力する前に実施する。
<ステップS3−3>
切断確率計算部303は、各組(e1,e2)(Fに属するe1,e2のうち、e1かつe2かつ組(e1,e2)のいずれもTdに属さないような組(e1,e2))に対して、以下の手順を実行する。
切断確率計算部303は、各組(e1,e2)(Fに属するe1,e2のうち、e1かつe2かつ組(e1,e2)のいずれもTdに属さないような組(e1,e2))に対して、以下の手順を実行する。
<S3−3−1>
空の集合Td2を用意する。
空の集合Td2を用意する。
<S3−3−2:各組(u,v)(u∈Ve1,v∈Ve2)に対して以下の手順を実行する。詳しくは後述する図8、図9のフローの通りであるが、ここでは手順の中心的な流れを記載する。>
切断確率計算部303は、Fに属するリンクのうち、例えば、地理的ネットワーク上において二点(u,v)を結ぶ線分と交わるリンクを特定し、その集合をwとする。wの中からi個(i=1から|w|)のリンクを選択し、その集合をw1とする。w1の中からi-1個のリンクを選ぶ組合せのいずれかのうち、一つでもTd2に存在すれば何もしない。そうでなければ、path.exist(s,t,{e1,e2}∪w1)を調べ、1ならば何もしない。0ならば、Td2にw1を追加登録し、{e1,e2}∪w1に属するリンクが全て故障する確率を求め、その値をpdに加算する。以上を各i(i=1から|w|)に対する全ての組w1に対して繰り返し実施する。
切断確率計算部303は、Fに属するリンクのうち、例えば、地理的ネットワーク上において二点(u,v)を結ぶ線分と交わるリンクを特定し、その集合をwとする。wの中からi個(i=1から|w|)のリンクを選択し、その集合をw1とする。w1の中からi-1個のリンクを選ぶ組合せのいずれかのうち、一つでもTd2に存在すれば何もしない。そうでなければ、path.exist(s,t,{e1,e2}∪w1)を調べ、1ならば何もしない。0ならば、Td2にw1を追加登録し、{e1,e2}∪w1に属するリンクが全て故障する確率を求め、その値をpdに加算する。以上を各i(i=1から|w|)に対する全ての組w1に対して繰り返し実施する。
なお、{e1,e2}∪w1に属するリンクが全て故障する確率は、後述する図9に示すフロー内において、「f(u,v)β(e1)Δβ(e2)ΔΠe∈w1βG(e,u,v)」、「f(u,v)Πe∈w1∪{e1,e2}βG(e,u,v)」として示される式で求める。
ここで、Ve1を構成する際、e1をΔで区切り、e1の端点は片方だけ含むように定義してもよいし、両端点を含むように定義してもよい。後者を採用すると、よりもれなくe1とe2の間に存在するリンクセグメントe∈wを抽出することができる。具体的には、図7の例でリンクセグメントLS7をΔで4区間に区切っているが、図7の例では片方の端点(ノード3上の黒丸)のみを集合V7に含めた例となっている。ここで、リンクセグメントLS7のもう片方の端点(LS8との共通の点)も含めて、計5点をV7としてもよい。
切断確率計算部303は、以上の手順を実施して得られるpdを、s-t間での切断確率pdisconn(s、t)として出力する。
(全体フロー例)
実施例1と実施例2の手順を含む全体の切断確率計算手順を図8、図9に示す。図8が全体のフローを示し、図9が図8の中で用いる関数G(w)の手順を示す。
実施例1と実施例2の手順を含む全体の切断確率計算手順を図8、図9に示す。図8が全体のフローを示し、図9が図8の中で用いる関数G(w)の手順を示す。
図8において、上述したステップS3−1、ステップS3−2、ステップS3−3に対応する箇所を明記してある。
図8、図9に示す手順で用いる記号の意味は以下の通りである。
・d(u,v): u-v間距離
・C(F,r): 集合Fからr個の要素を抽出する組合せ。例えば、F={1, 2, 3}, r=2のとき,
C(F,r)={(1,2), (1,3), (2,3)}となる。
・C(F,r): 集合Fからr個の要素を抽出する組合せ。例えば、F={1, 2, 3}, r=2のとき,
C(F,r)={(1,2), (1,3), (2,3)}となる。
・βG(e,u,v):以下の計算を行う関数であり、eが故障する確率を表す。
<βG(e,u,v)の説明>
もしb(D)2≧16*a(D)であれば、a={b(D) - (b(D)2 - 16*a(D))1/2}/4、b={b(D) + ( b(D)2 - 16*a(D))1/2}/4とする。そうでなければ、Dの形状を仮定して該Dを囲む長方形のうち、Dとの面積の差がなるべく小さいものを求め、その長方形の短辺の長さをa、長辺の長さをbとする。
もしb(D)2≧16*a(D)であれば、a={b(D) - (b(D)2 - 16*a(D))1/2}/4、b={b(D) + ( b(D)2 - 16*a(D))1/2}/4とする。そうでなければ、Dの形状を仮定して該Dを囲む長方形のうち、Dとの面積の差がなるべく小さいものを求め、その長方形の短辺の長さをa、長辺の長さをbとする。
d(u,v)=0のとき、βG(e,u,v)=min{1, ab/(a+b)*β(e)}とする。ここでab/(a+b)の意味を説明する。これは、図10に示すように、ある点uがDに含まれるときに、横長にDが配置された(つまり、eがDの長辺と垂直に交わる)場合と縦長に配置された(eがDの短辺と垂直に交わる)場合の2通りを考え、被災エリアDが前者のようになる確率をb/(a+b)、後者となる確率をa/(a+b)とする。また前者の場合、Dとリンクセグメントeの交わる長さの平均をa/2、後者のそれをb/2とする。以上を用いて、Dとリンクセグメントeの交わる長さの期待値をL=a/2*b/(a+b)+b/2*a/(a+b)=ab/(a+b)と見積もっている。eの故障確率がLに比例するとして、ab/(a+b)*β(e)としている。なお、βG(e,u,v)において、その値と1との最小値を取る理由は、確率が1を超えないようにするためである。
d(u,v)>0のとき、uとvを結ぶ線分がDに含まれるときに、Dとeが交わる長さの期待値Lを以下の(1)、(2)のように見積り、βG(e,u,v)=min{1, β(e)L}とする。
(1)d(u,v)<aの場合
図11の(a)ケースB1に示すように、eがDと交わるケースとして、Dの長辺と交わる場合と、短辺と交わる場合の2ケースを考え、それぞれの起こる確率をb'/(a'+b')、a'/(a'+b')とし、L=a* b'/(a'+b')+b* a'/(a'+b')とする。ここで、a'=a - d(u,v)sinθ,a'=b - d(u,v)sinθとする。なお、角度θが非常に小さい場合は、eは点uとvで終端されているとみなしL=d(u,v)とする。
図11の(a)ケースB1に示すように、eがDと交わるケースとして、Dの長辺と交わる場合と、短辺と交わる場合の2ケースを考え、それぞれの起こる確率をb'/(a'+b')、a'/(a'+b')とし、L=a* b'/(a'+b')+b* a'/(a'+b')とする。ここで、a'=a - d(u,v)sinθ,a'=b - d(u,v)sinθとする。なお、角度θが非常に小さい場合は、eは点uとvで終端されているとみなしL=d(u,v)とする。
(2)d(u,v)≧aの場合
図11の(b)ケースB2に示すように、uとvを結ぶ線分とDの長辺が平行となるように交わると仮定し、交わる長さをL=a/sinθとする(本図の上の図)。このLをL1とおく。ただし、角度θが非常に小さい場合は、このL1が非常に大きくなってしまうケースがあるため、本図の下の図のように、線分(u,v)と垂直な点uを通る直線と点vを通る直線の間でeは終端されているとみなし、L=d(u,v)/cosθとする。このLをL2とおく。以上より、uとvを結ぶ線分とDの交わる長さをL=min{L1,L2}とする。
図11の(b)ケースB2に示すように、uとvを結ぶ線分とDの長辺が平行となるように交わると仮定し、交わる長さをL=a/sinθとする(本図の上の図)。このLをL1とおく。ただし、角度θが非常に小さい場合は、このL1が非常に大きくなってしまうケースがあるため、本図の下の図のように、線分(u,v)と垂直な点uを通る直線と点vを通る直線の間でeは終端されているとみなし、L=d(u,v)/cosθとする。このLをL2とおく。以上より、uとvを結ぶ線分とDの交わる長さをL=min{L1,L2}とする。
なお、上述の手順に限らず、他の方法でLやβG(e,u,v)を求めてもよい。例えば、図10、11に示した条件の下で、予め用意したいくつかのDのパターンそれぞれについて、Dをランダムに生成し、uとvを結ぶ線分とDが交わる長さを測定するという実験を繰り返し実施し、その平均の値をLとして予め計算して記憶しておいてもよい。
(実施の形態のまとめ)
以上、説明したように、本実施の形態では、リンク集合とノード集合により構成される地理的なネットワークにおいて、予め定めた被災する可能性のあるエリアである被災可能エリア内で前記ネットワークの一部が被災した際に、指定された始点ノードと終点ノードとの間で通信ができなくなる確率である切断確率を算出する信頼性評価装置であって、前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算手段と、前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算手段とを備える信頼性評価装置が提供される。
以上、説明したように、本実施の形態では、リンク集合とノード集合により構成される地理的なネットワークにおいて、予め定めた被災する可能性のあるエリアである被災可能エリア内で前記ネットワークの一部が被災した際に、指定された始点ノードと終点ノードとの間で通信ができなくなる確率である切断確率を算出する信頼性評価装置であって、前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算手段と、前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算手段とを備える信頼性評価装置が提供される。
前記切断確率計算手段は、例えば、前記被災可能エリア内の2地点をつなぐ線分が前記被災エリアに含まれる確率を計算する確率計算関数を保持し、前記確率計算関数により前記1つ又は複数のリンクの故障評価箇所が前記被災エリアに含まれる確率を計算し、当該確率と前記故障評価箇所が故障する確率とを掛ける演算を故障評価箇所毎に行い、演算結果を足し合わせることにより前記切断確率を算出する。
3つ以上の複数のリンクが同時に故障して初めて切断が生じる場合において、前記切断確率計算手段は、前記集合Fに属するある第1リンクと第2リンクの組について、第1リンク上の点uと第2リンク上の点vとを結ぶ線分と交わるリンクであって、前記集合Fに属するリンクを特定し、当該リンク、第1リンク、及び第2リンクが全て故障する確率を求めることにより前記切断確率を算出することとしてもよい。
前記被災可能エリアは、例えば、気象情報に関するメトリックを計算し、当該メトリックと閾値との比較により求められたエリア、又は、気象情報において指定された地区に対応するエリアである。
上記のような構成を備える信頼性評価装置により、あるエリアに含まれるネットワーク構成要素が被災する可能性がある場合に、当該被災可能エリア内で確率的に発生する災害がネットワークへ与える影響を事前に評価することが可能となる。
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
100 ネットワーク
200 ネットワーク管理サーバ
300 信頼性評価サーバ
301 リンク集合計算部
302 パス計算部
303 切断確率計算部
200 ネットワーク管理サーバ
300 信頼性評価サーバ
301 リンク集合計算部
302 パス計算部
303 切断確率計算部
Claims (7)
- リンク集合とノード集合により構成される地理的なネットワークにおいて、予め定めた被災する可能性のあるエリアである被災可能エリア内で前記ネットワークの一部が被災した際に、指定された始点ノードと終点ノードとの間で通信ができなくなる確率である切断確率を算出する信頼性評価装置であって、
前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算手段と、
前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算手段とを備え、
前記切断確率計算手段は、
前記被災可能エリア内の2地点をつなぐ線分が前記被災エリアに含まれる確率を計算する確率計算関数を保持し、
前記確率計算関数により前記1つ又は複数のリンクの故障評価箇所が前記被災エリアに含まれる確率を計算し、当該確率と前記故障評価箇所が故障する確率とを掛ける演算を故障評価箇所毎に行い、演算結果を足し合わせることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする信頼性評価装置。 - 3つ以上の複数のリンクが同時に故障して初めて切断が生じる場合において、前記切断確率計算手段は、
前記集合Fに属するある第1リンクと第2リンクの組について、第1リンク上の点uと第2リンク上の点vとを結ぶ線分と交わるリンクであって、前記集合Fに属するリンクを特定し、当該リンク、第1リンク、及び第2リンクが全て故障する確率を求めることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の信頼性評価装置。 - 前記被災可能エリアは、気象情報に関するメトリックを計算し、当該メトリックと閾値との比較により求められたエリア、又は、気象情報において指定された地区に対応するエリアである
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の信頼性評価装置。 - リンク集合とノード集合により構成される地理的なネットワークにおいて、予め定めた被災する可能性のあるエリアである被災可能エリア内で前記ネットワークの一部が被災した際に、指定された始点ノードと終点ノードとの間で通信ができなくなる確率である切断確率を算出する信頼性評価装置が実行する信頼性評価方法であって、
前記被災可能エリア内に一部又は全部が含まれるリンクの集合Fを算出するリンク集合計算ステップと、
前記集合Fに含まれる1つ又は複数のリンクを前記ネットワークから除いたグラフにおいて、前記始点ノードと前記終点ノードとの間にパスが存在しない場合に、前記1つ又は複数のリンクが、前記被災可能エリア内のいずれかの場所で発生する被災エリア内で故障する確率を算出し、当該確率を用いて前記切断確率を算出する切断確率計算ステップとを備え、
前記信頼性評価装置は、前記被災可能エリア内の2地点をつなぐ線分が前記被災エリアに含まれる確率を計算する確率計算関数を保持し、
前記切断確率計算ステップにおいて、前記信頼性評価装置は、前記確率計算関数により前記1つ又は複数のリンクの故障評価箇所が前記被災エリアに含まれる確率を計算し、当該確率と前記故障評価箇所が故障する確率とを掛ける演算を故障評価箇所毎に行い、演算結果を足し合わせることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする信頼性評価方法。 - 3つ以上の複数のリンクが同時に故障して初めて切断が生じる場合において、前記切断確率計算ステップにおいて、前記信頼性評価装置は、
前記集合Fに属するある第1リンクと第2リンクの組について、第1リンク上の点uと第2リンク上の点vとを結ぶ線分と交わるリンクであって、前記集合Fに属するリンクを特定し、当該リンク、第1リンク、及び第2リンクが全て故障する確率を求めることにより前記切断確率を算出する
ことを特徴とする請求項4に記載の信頼性評価方法。 - 前記被災可能エリアは、気象情報に関するメトリックを計算し、当該メトリックと閾値との比較により求められたエリア、又は、気象情報において指定された地区に対応するエリアである
ことを特徴とする請求項4又は5に記載の信頼性評価方法。 - コンピュータを、請求項1ないし3のうちいずれか1項に記載の信頼性評価装置における各手段として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015189828A JP2017069620A (ja) | 2015-09-28 | 2015-09-28 | 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015189828A JP2017069620A (ja) | 2015-09-28 | 2015-09-28 | 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017069620A true JP2017069620A (ja) | 2017-04-06 |
Family
ID=58495285
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015189828A Pending JP2017069620A (ja) | 2015-09-28 | 2015-09-28 | 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2017069620A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111143760A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-05-12 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种油田树枝状注水管网可靠度评价方法 |
-
2015
- 2015-09-28 JP JP2015189828A patent/JP2017069620A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111143760A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-05-12 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种油田树枝状注水管网可靠度评价方法 |
CN111143760B (zh) * | 2019-11-22 | 2023-12-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种油田树枝状注水管网可靠度评价方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Weerakkody et al. | A graph-theoretic characterization of perfect attackability for secure design of distributed control systems | |
US7529195B2 (en) | System and method of mapping and analyzing vulnerabilities in networks | |
EP3541015B1 (en) | Method and device for analyzing service survivability | |
EP3320653B1 (en) | Parallelized network traffic flow availability simulation using stochastic process and traffic engineering algorithms | |
CN108601047B (zh) | 机会网络关键节点的测量方法 | |
Xu et al. | Characterizing the connectivity of railway networks | |
EP2958023B1 (en) | System analysis device and system analysis method | |
Xu et al. | Robustness assessment of public bus transit system with a response-integrated approach for a resilient public transport system in Hong Kong | |
US20170177755A1 (en) | System and method for dynamically adjusting an emergency coordination simulation system | |
JP2017069620A (ja) | 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム | |
JP6971297B2 (ja) | 意思決定支援装置、意思決定支援プログラム及び意思決定支援方法 | |
JP6453784B2 (ja) | 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム | |
Draz et al. | Cloud Based Watchman Inlets for Flood Recovery System Using Wireless Sensor and Actor Networks | |
JP6466796B2 (ja) | 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム | |
CN112020845B (zh) | 对由于网络基础设施的地理空间接近性所导致的物理风险的定量分析 | |
Mitsakis et al. | Network criticality and network complexity indicators for the assessment of critical infrastructures during disasters | |
US9158871B2 (en) | Graph modeling systems and methods | |
JP6592580B2 (ja) | 信頼性評価装置、信頼性評価方法、及びプログラム | |
Hogan et al. | Towards a multiscale approach to cybersecurity modeling | |
Testa et al. | Seismic resilience assessment of highway networks: A topology-based approach | |
JP6467365B2 (ja) | 故障解析装置、故障解析プログラムおよび故障解析方法 | |
JP5871892B2 (ja) | 下位ノードのリング網への収容設計装置及びリング網上の機能配備位置決定装置及びバックアップの配備位置決定装置及びバックアップ要否決定装置 | |
Yu et al. | Method of searching for critical links in traffic network based on link redundancy | |
Ghalebi et al. | Compressive sampling for sparse recovery in networks | |
JP5871893B2 (ja) | 更新部分決定装置及び方法 |