JP2018117326A - Wireless section usable band estimating device, wireless section usable band estimating method, and program - Google Patents

Wireless section usable band estimating device, wireless section usable band estimating method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2018117326A
JP2018117326A JP2017008886A JP2017008886A JP2018117326A JP 2018117326 A JP2018117326 A JP 2018117326A JP 2017008886 A JP2017008886 A JP 2017008886A JP 2017008886 A JP2017008886 A JP 2017008886A JP 2018117326 A JP2018117326 A JP 2018117326A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
agent
communication
base station
time
action log
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.)
Granted
Application number
JP2017008886A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6496756B2 (en
Inventor
晃明 塩津
Teruaki Shiozu
晃明 塩津
里衣 田行
Rie Tagyo
里衣 田行
大介 池上
Daisuke Ikegami
大介 池上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2017008886A priority Critical patent/JP6496756B2/en
Publication of JP2018117326A publication Critical patent/JP2018117326A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6496756B2 publication Critical patent/JP6496756B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate a wireless section usable band at specified time and position by considering an influence of radio quality that can change according to the time and position.SOLUTION: A wireless section usable band estimating device includes simulator means that calculates an action log including positions and traffic amounts of a plurality of agents simulating a user of a communication terminal in a simulation space per unit time, filtering means that acquires a specified time action log that is data of the action log at specified time from the action log, and calculation means that calculates a wireless section usable band at the specified position at the specified time by using base station data including a position of each base station provided in the simulation space and the specified time action log.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、無線区間可用帯域を推定する技術に関するものである。   The present invention relates to a technique for estimating a wireless zone usable bandwidth.

モバイル端末の高機能化や移動体通信網の高帯域化に伴い、時間・場所を問わずモバイルトラヒックが発生しやすい環境となっている。また、モバイル端末の利用形態も多様化が進んでいるため、大規模なイベント時において会場及びその周辺では、様々なモバイルアプリによる局所的なアップロード/ダウンロードトラヒック(以降、イベントトラヒックと呼ぶ)の発生が見込まれる。   With the increase in functionality of mobile terminals and the increase in bandwidth of mobile communication networks, it has become an environment in which mobile traffic is likely to occur regardless of time and place. In addition, as mobile terminal usage forms are diversifying, local upload / download traffic (hereinafter referred to as event traffic) by various mobile apps occurs at the venue and its surroundings during large-scale events. Is expected.

イベントトラヒックは、発生時間・場所が局所的であり、イベント毎に利用アプリの傾向も異なる。そのため、光ファイバーや基地局の様に常設となる通信リソースの新規・追加配備による対応では、平常時における通信リソースの使用率が小さくなるため、余剰な設備投資になる。そこで、予めイベントトラヒックを予測し、予測結果に基づき移動基地局車やWi−Fi(登録商標)APの様な臨時に用意可能な通信リソースを適切に配備することで、通信リソースに必要なコストを抑えつつイベント当日における通信品質を向上することが可能となる。   Event traffic has local occurrence times and places, and the tendency of applications to be used varies from event to event. For this reason, in response to new / additional deployment of permanently installed communication resources such as optical fibers and base stations, the usage rate of communication resources during normal times is reduced, resulting in excessive capital investment. Therefore, by predicting event traffic in advance and appropriately deploying communication resources that can be prepared temporarily such as mobile base station vehicles and Wi-Fi (registered trademark) AP based on the prediction results, the cost required for communication resources It is possible to improve the communication quality on the day of the event while suppressing the event.

通信リソースの配備場所を選定するためには、イベント当日における無線区間の可用帯域を空間的に推定することが重要となる。移動体通信における無線区間可用帯域(無線区間スループットと称しても良い)は、各モバイル端末の利用時間・場所に応じた無線品質によって定まる。例えばLTEにおいて、基地局が各端末に割り当てる可用帯域(符号方式やデータ圧縮率等を含む)は、端末から送信されるCQI(Channel Quality Indicator)によって定まるが、CQIは基地局からの受信電波の強さや、モバイル端末周辺における接続先以外の端末・基地局からの電波による干渉に基づき算出される。そのため、RSRP、RSRQ、RS SNR等のモバイル端末で測定可能な無線品質を表すパラメータ(以降、無線パラメータと呼ぶ)を用いて、無線区間可用帯域を推定するアプローチが検討されている(非特許文献1、非特許文献2)。   In order to select a location where communication resources are to be deployed, it is important to spatially estimate the available bandwidth of the wireless section on the day of the event. The wireless zone usable band (may be referred to as wireless zone throughput) in mobile communication is determined by the wireless quality according to the usage time and location of each mobile terminal. For example, in LTE, the available bandwidth (including coding scheme and data compression rate) allocated to each terminal by a base station is determined by CQI (Channel Quality Indicator) transmitted from the terminal, but CQI is the received radio wave from the base station. It is calculated based on the strength and interference from radio waves from terminals and base stations other than the connection destination around the mobile terminal. For this reason, an approach for estimating a radio zone usable band using parameters (hereinafter referred to as radio parameters) representing radio quality that can be measured by a mobile terminal such as RSRP, RSRQ, and RS SNR has been studied (non-patent document). 1, Non-Patent Document 2).

J. Cainey et al, "Modelling Download Throughput of LTE Networks," P2MNET, pp.623-628, 2014.J. Cainey et al, "Modeling Download Throughput of LTE Networks," P2MNET, pp.623-628, 2014. 吉村ら,"無線品質パラメータを利用したスループット推定の位置検討,"信学会2016ソサイエティ大会,B-11-10,2016.Yoshimura et al., “Positioning of throughput estimation using wireless quality parameters,” IEICE Society Conference 2016, B-11-10, 2016.

イベントトラヒック対策に向けた予測技術として、過去の経験・ノウハウの利用が困難な新規開催イベント、又は、開催地・タイムスケジュール等のイベント仕様に変更が生じたイベント(以降、未経験イベント呼ぶ)に対し、モバイル端末ユーザの移動・通信行動をモデル化し、モバイル端末ユーザ一人ひとりを一つのエージェントとして扱い、指定する時空間粒度でモバイル端末ユーザの行動をMAS(マルチエージェンシミュレーション)を用いてイベントトラヒック需要を予測するアプローチが検討されている(先願:特願2016-101392)。   As a prediction technology for event traffic countermeasures, for newly held events where it is difficult to use past experience and know-how, or for events where the event specifications such as the venue and time schedule have changed (hereinafter referred to as inexperienced events) Modeling mobile terminal user's movement / communication behavior, treating each mobile terminal user as one agent, and predicting the event traffic demand of mobile terminal user's behavior using MAS (multi-agent simulation) with the specified space-time granularity An approach is under consideration (prior application: Japanese Patent Application No. 2016-101392).

モバイルアプリの多様化とそれを可能とする移動体通信網・端末の機能向上によって、イベント時における局所的かつ大量なイベントトラヒック発生の増加が見込まれる。無線品質パラメータを測定することにより、非特許文献1や非特許文献2に開示された技術に基づいて、任意の場所における無線区間可用帯域の推定が可能であるが、イベント会場の様に推定対象が空間である場合、大量の測定データを有する。さらに、無線品質パラメータはイベント当日におけるユーザの行動によっても変化するため、これらの技術によりイベント当日の無線区間可用帯域を推定することは困難である。   With the diversification of mobile applications and the improvement of functions of mobile communication networks and terminals that make it possible, an increase in local and large-scale event traffic at the time of events is expected. By measuring the wireless quality parameter, it is possible to estimate the usable bandwidth of the wireless section at any location based on the technology disclosed in Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2, but the estimation target is similar to an event venue. Has a large amount of measurement data. Furthermore, since the wireless quality parameter also changes depending on the user's behavior on the event day, it is difficult to estimate the wireless zone available bandwidth on the event day using these techniques.

一方、例えば上記先願の技術により、類似となる過去イベントデータを基に構築したモバイル端末ユーザの移動・通信行動モデルから、対象イベント当日におけるユーザ行動をシミュレーションにより再現することが可能であるが、予測対象はイベントトラヒック量に限られる。また、シミュレーションにより発生するイベントトラヒックの疎通性に関して、予め与えられた基地局設定に従い評価することが可能であるが、各基地局における可用帯域は位置・時間に関わらず一定であり、無線品質による影響を考慮した評価が困難である。そのため、イベント時における無線区間可用帯域を推定するために、予め与えられた基地局の配備設定に加え、イベント当日における無線品質と関係性のあるパラメータを空間的に算出する方法が課題となる。   On the other hand, for example, from the mobile terminal user's movement / communication behavior model constructed based on similar past event data, it is possible to reproduce the user behavior on the day of the target event by simulation, using the technology of the previous application, The target of prediction is limited to the amount of event traffic. In addition, the communication of event traffic generated by simulation can be evaluated according to the base station settings given in advance, but the available bandwidth in each base station is constant regardless of the position and time, and depends on the radio quality. It is difficult to evaluate the effects. Therefore, in order to estimate the wireless zone available bandwidth at the time of the event, in addition to the deployment setting of the base station given in advance, there is a problem of a method of spatially calculating parameters related to the wireless quality on the day of the event.

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、時間と位置に応じて変化し得る無線品質による影響を考慮して、指定した時間と位置における無線区間可用帯域を推定することを可能とする技術を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and it is possible to estimate a radio zone usable band at a specified time and position in consideration of the influence of radio quality that can change according to time and position. It aims at providing the technology to do.

開示の技術によれば、通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレータ手段と、
指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリング手段と、
指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出手段と
を備えることを特徴とする無線区間可用帯域推定装置が提供される。
According to the disclosed technology, simulator means for calculating an action log including positions and traffic amounts of a plurality of agents simulating a user of a communication terminal in a simulation space;
Filtering means for acquiring a specified time action log that is data of the action log at a specified time from the action log;
Computation means for calculating a wireless zone usable band at the designated time at the designated time using base station data including the position of each base station provided in the simulation space and the designated time action log. A wireless section available bandwidth estimation device is provided.

開示の技術によれば、時間と位置に応じて変化し得る無線品質による影響を考慮して、指定した時間と位置における無線区間可用帯域を推定することを可能とする技術が提供される。   According to the disclosed technology, there is provided a technology that makes it possible to estimate a wireless zone usable band at a specified time and position in consideration of the influence of wireless quality that can change according to time and position.

本発明の実施の形態における装置構成例1を示す図である。It is a figure which shows the apparatus structural example 1 in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における装置構成例2を示す図である。It is a figure which shows the apparatus structural example 2 in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるシミュレータ装置のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the simulator apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるシミュレータ装置の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the simulator apparatus in embodiment of this invention. エージェントの移動範囲と目的地候補に関するイメージを示す図である。It is a figure which shows the image regarding the movement range and destination candidate of an agent. 通信範囲に関するイメージを示す図である。It is a figure which shows the image regarding a communication range. MASエンジンが実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a MAS engine performs. 目的管理部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a purpose management part performs. 経路計算部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a route calculation part performs. 移動行動部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a movement action part performs. 通信行動部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a communication action part performs. 移動環境制御部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a movement environment control part performs. 通信環境制御部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a communication environment control part performs. 帯域制御部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which a zone | band control part performs. 実施例における無線区間可用帯域推定の対象とする会場周辺の情報を示す図である。It is a figure which shows the information around the venue used as the object of radio | wireless area available band estimation in an Example. 無線区間可用帯域(スループット)の推定値と実測値の散布と線形近似直線を示す図である。It is a figure which shows the estimated value of a radio area usable band (throughput), dispersion | distribution of a measured value, and a linear approximation straight line.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態(本実施の形態)を説明する。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。   Hereinafter, an embodiment (this embodiment) of the present invention will be described with reference to the drawings. The embodiment described below is merely an example, and the embodiment to which the present invention is applied is not limited to the following embodiment.

(実施の形態の概要)
本実施の形態は、移動体通信網上の通信サービスにおいて、スポーツ大会やコミックマーケットの様な大規模イベントが新規で企画された場合に対し、通信リソースの追加配備によるイベント会場及びその周辺におけるモバイル通信の品質向上を目的とした、指定した時間・位置に対し、イベント当日における無線区間の可用帯域を推定する技術に関するものである。
(Outline of the embodiment)
In this embodiment, in the case where a large-scale event such as a sports event or a comic market is newly planned in a communication service on a mobile communication network, mobile communication at an event venue and its surroundings by additionally deploying communication resources. The present invention relates to a technique for estimating the available bandwidth of a wireless section on the day of an event for a specified time and position for the purpose of improving the quality of the network.

本実施の形態では、シミュレータ機能と可用帯域推定機能が用いられる。シミュレータ機能は、イベント時におけるモバイル端末ユーザ(以降ユーザと呼ぶ)の一人ひとりを動体と捉え、ユーザの移動・通信行動をモデル化し、対象イベントを模擬したパラメータに基づき、イベント当日におけるユーザ行動をシミュレートする。可用帯域推定機能は、シミュレータ装置でシミュレートしたユーザ行動の結果を入力として予め与えられた数式に従い、指定する時間・位置における無線区間可用帯域を推定する。   In this embodiment, a simulator function and an available bandwidth estimation function are used. The simulator function considers each mobile terminal user (hereinafter referred to as a user) at the time of an event as a moving object, models the user's movement / communication behavior, and simulates user behavior on the day of the event based on parameters that simulate the target event To do. The available bandwidth estimation function estimates a wireless zone available bandwidth at a designated time and position in accordance with a mathematical formula given in advance with the result of user behavior simulated by the simulator device as an input.

シミュレータ機能内では、個々人の動きをエージェントとして定義しシミュレートするマルチエージェントベースシミュレーション(MAS)の枠組みを用いて、ユーザを一つのエージェントモデルとして定義し、各ユーザの行動結果に基づき、対象イベントにおける無線区間の可用帯域を推定することとしている。   Within the simulator function, a user is defined as one agent model using a multi-agent based simulation (MAS) framework that defines and simulates the movement of each individual as an agent. The available bandwidth in the wireless section is estimated.

(装置構成)
図1及び図2は、本実施の形態における装置構成例1、2を示す図である。本実施の形態は、無線区間可用帯域推定を行う上で、対象イベント当日におけるユーザ行動シミュレーションを実行するソフトウェア、ソフトウェアを動作させるハードウェア、シミュレーション時に要する入出力データを保存するためのストレージで構成される。
(Device configuration)
1 and 2 are diagrams showing apparatus configuration examples 1 and 2 in the present embodiment. This embodiment is composed of software for executing user behavior simulation on the day of the target event, hardware for operating the software, and storage for storing input / output data required for the simulation in estimating the wireless zone usable bandwidth. The

ソフトウェア上では、シミュレーション全体を制御するMASエンジン140にAPI130(Application Program Interface)を介して、ユーザ行動モデル110、環境モデル120、入力データ用ストレージ160が繋がっており、MASエンジン140がシミュレーション全体の計算を実行し、API130を介して、帯域推定部150に計算結果を出力する。帯域推定部150がシミュレーション結果を入力として無線区間可用帯域を算出し、出力データ用ストレージ170に推定結果を出力する。   On the software, the MAS engine 140 that controls the entire simulation is connected to the user behavior model 110, the environment model 120, and the input data storage 160 via an API 130 (Application Program Interface), and the MAS engine 140 calculates the entire simulation. And the calculation result is output to the bandwidth estimation unit 150 via the API 130. The bandwidth estimation unit 150 calculates the wireless zone available bandwidth by using the simulation result as an input, and outputs the estimation result to the output data storage 170.

以降の説明では簡便化のため、全てのソフトウェア及び入出力データ用ストレージ(記憶媒体)を一つのハードウェア上に実装している例を示すが、ソフトウェアが実装されるハードウェアに関しては、ユーザ行動モデル110、環境モデル120、API130、MASエンジン140、帯域推定部150、入力データ用ストレージ160、出力データ用ストレージ170間でデータの送受信が可能であれば実装形態は問わない。例えば、全てのソフトウェアと入出力データを保持する記憶媒体が一つのハードウェア上に実装されてもよいし、各ソフトウェアと入出力データ用記憶媒体とが個別のハードウェアに実装されてもよい。   In the following description, for the sake of simplicity, an example is shown in which all software and input / output data storage (storage media) are mounted on a single hardware. As long as data can be transmitted and received between the model 110, the environmental model 120, the API 130, the MAS engine 140, the bandwidth estimation unit 150, the input data storage 160, and the output data storage 170, the mounting form is not limited. For example, a storage medium for holding all software and input / output data may be mounted on one hardware, or each software and an input / output data storage medium may be mounted on separate hardware.

図3は、本実施の形態におけるシミュレータ装置100のハードウェア構成例を示す図である。図3のシミュレータ装置100は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置300、補助記憶装置302、メモリ装置303、CPU304、インタフェース装置305、表示装置306、及び入力装置307等を有する。   FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the simulator device 100 according to the present embodiment. The simulator device 100 of FIG. 3 includes a drive device 300, an auxiliary storage device 302, a memory device 303, a CPU 304, an interface device 305, a display device 306, an input device 307, and the like that are mutually connected by a bus B.

シミュレータ装置100での処理を実現するプログラムは、例えば、CD−ROM又はメモリカード等の記録媒体301によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体301がドライブ装置300にセットされると、プログラムが記録媒体301からドライブ装置300を介して補助記憶装置302にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体301より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置302は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。   A program for realizing processing in the simulator device 100 is provided by a recording medium 301 such as a CD-ROM or a memory card, for example. When the recording medium 301 storing the program is set in the drive device 300, the program is installed from the recording medium 301 to the auxiliary storage device 302 via the drive device 300. However, the program does not necessarily have to be installed from the recording medium 301, and may be downloaded from another computer via a network. The auxiliary storage device 302 stores the installed program and stores necessary files and data.

メモリ装置303は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置302からプログラムを読み出して格納する。CPU304は、メモリ装置303に格納されたプログラムに従ってシミュレータ装置100に係る機能を実現する。インタフェース装置305は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置306はプログラムによるGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入力装置307はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。   The memory device 303 reads the program from the auxiliary storage device 302 and stores it when there is an instruction to start the program. The CPU 304 realizes functions related to the simulator device 100 in accordance with a program stored in the memory device 303. The interface device 305 is used as an interface for connecting to a network. The display device 306 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program. The input device 307 includes a keyboard and mouse, buttons, a touch panel, and the like, and is used to input various operation instructions.

図4は、本実施の形態におけるシミュレータ装置100の機能構成例を示す図である。図4において、ユーザ行動モデル110、環境モデル120、API130、MASエンジン140、帯域推定部150は、シミュレータ装置100にインストールされた1以上のプログラムが、CPU304に実行させる処理により実現される。入力データ用ストレージ160及び出力データ用ストレージ170は、例えば、補助記憶装置302、又はシミュレータ装置100にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。   FIG. 4 is a diagram illustrating a functional configuration example of the simulator device 100 according to the present embodiment. In FIG. 4, the user behavior model 110, the environment model 120, the API 130, the MAS engine 140, and the bandwidth estimation unit 150 are realized by a process that the CPU 304 executes one or more programs installed in the simulator device 100. The input data storage 160 and the output data storage 170 can be realized using, for example, the auxiliary storage device 302 or a storage device that can be connected to the simulator device 100 via a network.

シミュレータ装置100内では、予測対象とするイベント内のモバイル端末(通信端末)のユーザを各種パラメータやモデルによって模擬している。なお、モバイル端末自体を「ユーザ」と称してもよい。各種パラメータやモデルによって模擬されるモバイル端末ユーザを「エージェント」と呼ぶ。   In the simulator apparatus 100, the user of the mobile terminal (communication terminal) in the event to be predicted is simulated by various parameters and models. The mobile terminal itself may be referred to as a “user”. A mobile terminal user that is simulated by various parameters and models is called an “agent”.

ユーザ行動モデル110は、シミュレーション上の将来イベントにおけるエージェントの行動アルゴリズムである。エージェントは、ユーザ行動モデル110と入力データから得られるパラメータに基づいて単位時間毎に計算される移動行動と通信行動とを実施する。   The user behavior model 110 is an agent behavior algorithm in a future event on the simulation. The agent performs the movement behavior and the communication behavior calculated every unit time based on the user behavior model 110 and parameters obtained from the input data.

エージェントは、入力データ用ストレージ160に記憶されているエージェントデータ164に設定されたシナリオに従い、行動目的に応じた移動行動及び通信行動を実施する。エージェントデータ164には、エージェントごとに、以下のパラメータが設定されている。
・エージェントID:エージェントごとに一意な識別子
・属性:エージェントの性別、年齢、趣味等に応じてグルーピングされたグループごとに割り当てられる、シミュレーション内時間において不変のグループID
・速度:エージェントの歩行速度
・停止限界:エージェントが停止状態の際に行動目的を切替えるまでの時間
・開始時間:エージェントが行動を開始する時間
・終了時間:エージェントが行動を終了する予定時間
・開始場所:エージェントが行動を開始する目的地候補
・到着場所:エージェントが行動を終了する際の目的地候補
・経由地点:到着場所にたどり着くまでに実施する行動目的(経由地点を特定するための情報)のリスト
経由地点は行動目的毎に以下のパラメータを含む。
・優先順位:行動目的が複数設定されているエージェントについて、現在設定されている行動目的が混雑等の要因により、一定時間処理不可能と判断された際に、行動目的を変更するために用いられるパラメータ(小さいほど優先して実行される)
・タスクタイプ:行動目的のタイプ
・予定開始時間:行動目的の処理が実行可能となる時間
・予定滞留時間:行動目的を処理可能な目的地候補に到着した際に、目的達成となるまで滞留する時間(予定終了時間が優先される)
・予定終了時間:行動目的の処理を実行中に滞留を止め、次の目的に移行する時間
・処理完了フラグ:初期値は0であり、行動目的の処理が完了した場合に1となる
また、各エージェントは、シミュレーション空間内に置いて、動的に変化する動的状態を持つ、動的状態は、シミュレーション内時間帯、エリア種別、及び移動状態の組み合わせからなる。シミュレーション内時間帯は、シミュレーション空間内における現在の時間帯(例えば、1時、2時、・・・等、1時間間隔の時間帯)である。エリア種別は、エージェントの現在の所在地(以下、「現在地」という。)を含む場所(エリア)の種別(例:屋内、屋外、イベント会場・・・等)である。ある座標がどのエリア種別に分類されるかについては予め与えられている。
The agent performs a movement action and a communication action according to the action purpose according to the scenario set in the agent data 164 stored in the input data storage 160. In the agent data 164, the following parameters are set for each agent.
Agent ID: Unique identifier for each agent Attribute: Group ID that is assigned to each group grouped according to the sex, age, hobbies, etc. of the agent and does not change during the simulation time
・ Speed: Walking speed of the agent ・ Stop limit: Time until the action purpose is switched when the agent is stopped ・ Start time: Time when the agent starts action ・ End time: Scheduled time when the agent finishes action ・ Start Location: Destination candidates / arrival places where the agent starts the action: Destination candidates / route points when the agent finishes the action: Action objectives to be implemented before reaching the arrival place (information for identifying the via points) The list of via points includes the following parameters for each action purpose.
・ Priority: Used to change the behavioral purpose of an agent with multiple behavioral goals when it is determined that the currently set behavioral goal cannot be processed for a certain period of time due to congestion or other factors. Parameter (The smaller the parameter, the higher the priority)
・ Task type: Action purpose type ・ Scheduled start time: Time when action purpose processing can be executed ・ Scheduled dwell time: When a destination candidate that can process an action purpose is reached, it stays until the purpose is achieved Time (scheduled end time takes precedence)
・ Scheduled end time: Time to stop staying during execution of the action purpose process and shift to the next purpose ・ Process completion flag: The initial value is 0 and becomes 1 when the action purpose process is completed. Each agent is placed in the simulation space and has a dynamically changing dynamic state. The dynamic state is a combination of a simulation time zone, an area type, and a moving state. The intra-simulation time zone is a current time zone in the simulation space (for example, a time zone of 1 hour interval such as 1 o'clock, 2 o'clock,...). The area type is a type (for example, indoor, outdoor, event venue, etc.) of a place (area) including the current location of the agent (hereinafter referred to as “current location”). The area type into which a certain coordinate is classified is given in advance.

移動状態は、エージェントの移動の状態を示し、移動、停止、滞留のいずれかの状態に分類される。移動は、エージェントがシミュレーション上で移動中である状態を示す。停止は、エージェントがシミュレーション上で停止中(信号などの環境起因、行列・混雑などのエージェント起因)であることを示す。滞留は、エージェントが、目的地候補で滞留している状態を示す。なお、移動とは、エージェントの現在地を示す座標値が、シミュレーション空間内の2次元座標系(後述の移動範囲)において変化することをいう。   The movement state indicates the movement state of the agent and is classified into one of movement, stop, and stay. The movement indicates a state where the agent is moving on the simulation. The stop indicates that the agent is stopped on the simulation (because of the environment such as a signal, or due to the agent such as a matrix / congestion). The stay indicates that the agent is staying at the destination candidate. The movement means that a coordinate value indicating the current location of the agent changes in a two-dimensional coordinate system (movement range described later) in the simulation space.

ユーザ行動モデル110は、目的管理部111、移動行動部112、通信行動部113、及び経路計算部114等を含む。目的管理部111は、各エージェントにおいて予め設定された行動目的の変更と、行動目的の変更に伴う移動行動及び通信行動の変更を制御する。目的管理部111は、また、経路計算部114を利用して、エージェントの移動経路の生成を実施する。なお、各エージェントは、それぞれに設定された行動目的を満たす場所を目的地として移動を行う。   The user behavior model 110 includes a purpose management unit 111, a movement behavior unit 112, a communication behavior unit 113, a route calculation unit 114, and the like. The purpose management unit 111 controls changes in behavioral purpose set in advance in each agent and changes in movement behavior and communication behavior associated with the change in behavioral purpose. The purpose management unit 111 also uses the route calculation unit 114 to generate an agent movement route. Each agent moves using a place that satisfies the action purpose set for each agent as the destination.

移動行動部112は、シミュレーション内時間におけるエージェントの移動行動を決定する。通信行動部113は、エージェントの通信行動を決定する。経路計算部114は、移動行動部112が従う目的地候補までの移動経路を計算する。   The movement action unit 112 determines the movement action of the agent during the simulation time. The communication action unit 113 determines the communication action of the agent. The route calculation unit 114 calculates a movement route to the destination candidate that the movement action unit 112 follows.

環境モデル120は、シミュレーション上におけるイベント空間を模擬し、エージェントが実施した移動行動及び通信行動に対する結果を返す仕組みである。環境モデル120は、道路や建物等を模擬したエージェントの移動範囲や、LTEやWi−Fi(登録商標)等を模擬したエージェントの通信範囲に応じて、ユーザ行動モデル110で実施された移動行動及び通信行動の可否を判断する。   The environment model 120 is a mechanism for simulating an event space on the simulation and returning results for the mobile behavior and communication behavior performed by the agent. The environment model 120 includes the movement behavior performed by the user behavior model 110 according to the movement range of the agent simulating roads and buildings, and the communication range of the agent simulating LTE and Wi-Fi (registered trademark). Determine whether communication behavior is possible.

エージェントは、シミュレーション空間内において2次元で表現された、移動範囲及び目的地候補となる平面上のみを移動する。エージェントの移動範囲と目的地候補に関するイメージを図5に示す。なお、目的地候補とは、エージェントの目的地となりうる場所(すなわち、エージェントの行動目的を満たしうる場所)をいう。移動範囲や目的地候補に関する情報は、入力データ用ストレージ160に記憶されている移動範囲・目的地データ166に含まれている。   The agent moves only on a plane that is a two-dimensional representation of the movement range and the destination candidate in the simulation space. FIG. 5 shows an image related to the movement range of the agent and the destination candidates. The destination candidate means a place that can be the destination of the agent (that is, a place that can satisfy the action purpose of the agent). Information regarding the movement range and destination candidates is included in the movement range / destination data 166 stored in the input data storage 160.

目的地候補は2次元座標の集合体として扱われ、目的地候補毎に座標数は予め設定されている。全ての座標にエージェントが滞留している目的地候補に関しては、他のエージェントが通過する際や、目的地に到達する際の障害となる(混雑や行列を再現するためである)。移動範囲は予め設定した時間に応じて一時的に移動禁止となる場合がある。   The destination candidates are handled as a set of two-dimensional coordinates, and the number of coordinates is preset for each destination candidate. A destination candidate in which an agent stays at all coordinates becomes an obstacle when another agent passes or reaches the destination (to reproduce congestion and a queue). The movement range may be temporarily prohibited from moving according to a preset time.

また、目的地候補は、処理可能な行動目的の種別がタスクタイプとして設定されている。エージェントには行動目的が予め設定されており、設定された行動目的が処理可能な目的地候補に到達し一定時間滞留することで目的達成となる。全ての行動目的が達成されたエージェントの行動は終了する。   In addition, for the destination candidate, the type of action purpose that can be processed is set as the task type. An action purpose is set in advance for the agent, and the goal is achieved when the set action purpose reaches a destination candidate that can be processed and stays for a certain period of time. An agent's action is completed when all action objectives have been achieved.

環境モデル120は、移動環境制御部121及び通信環境制御部122を含む。移動環境制御部121は、移動行動部112が実施しようとしているエージェントの移動行動について、可否判断を行う。   The environment model 120 includes a mobile environment control unit 121 and a communication environment control unit 122. The movement environment control unit 121 determines whether or not the movement behavior of the agent that the movement behavior unit 112 is to implement is acceptable.

通信環境制御部122は、通信行動部113が実施しようとしているエージェントの通信行動について、可否判断を行う。通信行動の可否判断は、エージェントの位置が、予め設定された通信範囲に含まれるか否か等に基づいて行われる。   The communication environment control unit 122 determines whether or not the communication behavior of the agent that the communication behavior unit 113 intends to implement is acceptable. Whether or not the communication action is possible is determined based on whether or not the position of the agent is included in a preset communication range.

図6は、通信範囲に関するイメージを示す図である。エージェントは、シミュレーション空間内において2次元で表現された、通信範囲となる平面上に存在する場合に、通信行動が可能となる。各通信範囲には識別子として通信範囲IDが設定されており、Wi−Fi(登録商標)とLTE等の通信方式毎に任意の平面で通信範囲が表現可能である(通信方式の種類も追加可能)。各通信範囲には、単位時間あたり利用可能なアップリンク(UL)/ダウンリンク(DL)トラヒック量の上限値と接続端末数の上限値が設定されており、既に接続端末数が上限値となってしまっている通信範囲では、新規に通信を行うことは出来ない。通信範囲に関する情報は、入力データ用ストレージ160に記憶されている通信範囲データ165に含まれている。なお、図6では、LTEの通信範囲として、通信範囲L1、L2、及びL3が例示されており、Wi−Fi(登録商標)の通信範囲として、W1が例示されている。エージェントA1は、通信範囲L2及び通信範囲W1に含まれる位置に所在している。   FIG. 6 is a diagram illustrating an image related to a communication range. An agent can perform a communication action when the agent is present on a plane that is a two-dimensional representation in the simulation space and serves as a communication range. A communication range ID is set as an identifier for each communication range, and the communication range can be expressed in any plane for each communication method such as Wi-Fi (registered trademark) and LTE (additional types of communication methods are also possible ). In each communication range, an upper limit value of the uplink (UL) / downlink (DL) traffic amount that can be used per unit time and an upper limit value of the number of connected terminals are set, and the number of connected terminals has already reached the upper limit value. New communication cannot be performed within the communication range. Information regarding the communication range is included in the communication range data 165 stored in the input data storage 160. In FIG. 6, communication ranges L1, L2, and L3 are illustrated as LTE communication ranges, and W1 is illustrated as a Wi-Fi (registered trademark) communication range. The agent A1 is located at a position included in the communication range L2 and the communication range W1.

通信環境制御部122は、シミュレーション空間内における全ての通信範囲の接続端末数を管理する。   The communication environment control unit 122 manages the number of connected terminals in all communication ranges in the simulation space.

MASエンジン140は、シミュレーション全体の制御を実施する(同等の機能を持つ市販製品も存在するため、それらを利用することも可能)。例えば、MASエンジン140は、シミュレーション空間における時間の経過を管理し、各エージェントについて、シミュレーション上のイベント空間を模擬する環境モデル120と、エージェントの行動を模擬するユーザ行動モデル110に従う移動行動及び通信行動を単位時間毎に、移動行動部112及び通信行動部113に計算させる。   The MAS engine 140 controls the entire simulation (there are commercially available products having equivalent functions, and these can also be used). For example, the MAS engine 140 manages the passage of time in a simulation space, and for each agent, a mobile behavior and a communication behavior according to an environment model 120 that simulates an event space on the simulation and a user behavior model 110 that simulates the behavior of the agent. Is calculated for each unit time by the movement action unit 112 and the communication action unit 113.

API130は、MASエンジン140とユーザ行動モデル110と環境モデル120間で必要なデータのやりとりをするとともに、帯域推定部150に必要なパラメータとなるシミュレーション結果である行動ログ172を出力する。行動ログ172は、帯域推定部150に渡されると同時に、出力データ用ストレージ170にも出力され、格納される。   The API 130 exchanges necessary data among the MAS engine 140, the user behavior model 110, and the environment model 120, and outputs an behavior log 172 that is a simulation result that is a necessary parameter for the bandwidth estimation unit 150. The action log 172 is output to and stored in the output data storage 170 at the same time as being passed to the bandwidth estimation unit 150.

帯域推定部150は、API130から受け取る、もしくは、出力データ用ストレージ170から取得した行動ログ172と、入力データ用ストレージ160に予め格納されている、基地局データ171、帯域算出式・パラメータデータ172を用いて、無線区間可用帯域を算出し、算出結果を帯域推定結果171として出力データ用ストレージ170に出力する。   The bandwidth estimation unit 150 receives the action log 172 received from the API 130 or acquired from the output data storage 170 and the base station data 171 and the bandwidth calculation formula / parameter data 172 stored in advance in the input data storage 160. The wireless zone usable bandwidth is calculated, and the calculation result is output to the output data storage 170 as the bandwidth estimation result 171.

なお、本実施の形態における帯域推定処理を実行するためには、行動ログ172が必要となるため、帯域推定部150は、無線区間可用帯域の算出を実行する前に、出力データ用ストレージ170を確認し、行動ログ172がない場合は、MASエンジン140により処理を実行し、対象イベントの行動ログ172を生成後に、帯域推定の処理を実行する。行動ログ172が既に生成済みの場合は、MASエンジン140の処理を実行することなく、そのまま帯域推定の処理を実行する。   In order to execute the band estimation process in the present embodiment, the action log 172 is necessary. Therefore, the band estimation unit 150 stores the output data storage 170 before executing the calculation of the wireless section available band. If there is no action log 172, the process is executed by the MAS engine 140. After the action log 172 of the target event is generated, the band estimation process is executed. If the action log 172 has already been generated, the band estimation process is performed without executing the process of the MAS engine 140.

(シミュレータ装置100が実行する処理手順)
以下、シミュレータ装置100における各機能部が実行する処理手順について説明する。
(Processing procedure executed by simulator device 100)
Hereinafter, a processing procedure executed by each functional unit in the simulator apparatus 100 will be described.

<MASエンジン140>
図7は、MASエンジン140が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
<MAS engine 140>
FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the MAS engine 140.

行動ログ172生成の開始時において、MASエンジン140は、入力データ用ストレージ160から通信アプリデータ163、エージェントデータ164、通信範囲データ165、及び移動範囲・目的地データ166を読み込むと共にシミュレーション空間内の時間tの初期化を行う(t=0)(S101)。また、各エージェントは、シミュレーション空間内における行動状況を示すパラメータとして、エージェントステータス(エージェントデータ164において定義されている)を持ち、全てのエージェントのステータスが、「行動開始前」に初期化される。また、環境も初期化される。   At the start of the generation of the action log 172, the MAS engine 140 reads the communication application data 163, the agent data 164, the communication range data 165, and the movement range / destination data 166 from the input data storage 160, and at the time in the simulation space. t is initialized (t = 0) (S101). In addition, each agent has an agent status (defined in the agent data 164) as a parameter indicating an action situation in the simulation space, and the status of all agents is initialized to “Before Action Start”. The environment is also initialized.

続いて、MASエンジン140は、開始時間がtであり、ステータスが「行動開始前」である各エージェントのステータスを「行動中」に設定し、当該各エージェントの行動目的の設定又は変更等を目的管理部111に実行させる(S102)。この際、各エージェントのエージェントIDが目的管理部111に対して入力され、目的管理部111によって、該当する各エージェントに行動目的が設定されると共に、当該各エージェントの移動経路が決定される。   Subsequently, the MAS engine 140 sets the status of each agent whose start time is t and the status is “Before Action Start” to “being active”, and is intended to set or change the action purpose of each agent. The management unit 111 is executed (S102). At this time, the agent ID of each agent is input to the purpose management unit 111, and the purpose management unit 111 sets an action purpose for each corresponding agent and determines the movement route of each agent.

続いて、MASエンジン140は、ステータスが「行動中」である全エージェントの行動フラグを0に初期化する(S103)。続いて、MASエンジン140は、ステータスが「行動中」であり、かつ、行動フラグが0であるエージェントを一つ選択する(S104)。続いて、MASエンジン140は、選択したエージェント(以下、「対象エージェント」という。)の移動行動の決定を、移動行動部112に実行させる(S105)。この際、対象エージェントのエージェントIDが、移動行動部112に入力される。続いて、MASエンジン140は、対象エージェントの行動フラグを1に設定する(S106)。   Subsequently, the MAS engine 140 initializes the action flags of all agents whose status is “being active” to 0 (S103). Subsequently, the MAS engine 140 selects one agent whose status is “being active” and whose action flag is 0 (S104). Subsequently, the MAS engine 140 causes the movement behavior unit 112 to determine the movement behavior of the selected agent (hereinafter referred to as “target agent”) (S105). At this time, the agent ID of the target agent is input to the movement action unit 112. Subsequently, the MAS engine 140 sets the action flag of the target agent to 1 (S106).

ステップS104〜S106が、ステータスが「行動中」であり、かつ、行動フラグが0である全てのエージェントについて実行されると(S107でYes)、MASエンジン140は、各エージェントの通信行動の決定を、通信行動部113に実行させる(S108)。   When steps S104 to S106 are executed for all agents whose status is “being active” and the action flag is 0 (Yes in S107), the MAS engine 140 determines the communication action of each agent. The communication action unit 113 is executed (S108).

続いて、MASエンジン140は、ステータスが「行動中」であり、かつ、行動フラグが1である各エージェントが採用した移動行動及び通信行動等を示す情報である行動ログ172の出力をAPI30に実行させる(S109)。続いて、MASエンジン140は、シミュレーション空間内の現在時間tを1単位時間進める(S110)。   Subsequently, the MAS engine 140 outputs to the API 30 an action log 172 that is information indicating the movement action and the communication action adopted by each agent whose status is “being active” and whose action flag is 1. (S109). Subsequently, the MAS engine 140 advances the current time t in the simulation space by one unit time (S110).

ステップS102〜S110は、全てのエージェントが行動終了となるまで繰り返される(S111)。   Steps S102 to S110 are repeated until all agents finish their actions (S111).

<目的管理部111>
図8は、目的管理部111が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。目的管理部111は、エージェントが行動開始となる時間tにMASエンジン140から要求される場合(図7のステップS102)、又は、後述されるように、行動目的の変更が移動行動部112から要求された場合に処理を実行する。
<Purpose management unit 111>
FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the purpose management unit 111. When the agent is requested from the MAS engine 140 at the time t when the agent starts the action (step S102 in FIG. 7), the purpose management unit 111 requests the change of the action purpose from the mobile action unit 112 as described later. If so, execute the process.

ステップS201において、目的管理部111は、要求元から入力されたエージェントIDに対応するエージェントデータ164を取得する。   In step S201, the purpose management unit 111 acquires agent data 164 corresponding to the agent ID input from the request source.

続いて、目的管理部111は、要求元がMASエンジン140であるか否かを判定する(S202)。すなわち、図7のステップS102において、行動開始となるエージェントに関する処理を実行すべきか否かが判定される。   Subsequently, the purpose management unit 111 determines whether the request source is the MAS engine 140 (S202). That is, in step S102 of FIG. 7, it is determined whether or not the process related to the agent that starts the action should be executed.

要求元がMASエンジン140である場合(S202でYes)、処理対象のエージェント(以下、「対象エージェント」という。)のエージェントデータ164に含まれている経由地点(行動目的のリスト)から、リスト順で最初の(例:予定開始時間が一番早い)行動目的を選択する(S203)。   If the request source is the MAS engine 140 (Yes in S202), the list order is determined from the waypoints (behavioral purpose list) included in the agent data 164 of the processing target agent (hereinafter referred to as “target agent”). The first (for example, the scheduled start time is the earliest) action purpose is selected (S203).

続いて、目的管理部111は、選択された行動目的のタスクタイプを処理可能であって、現在地から最寄りの目的地候補を対象エージェントの目的地として設定する(S204)。なお、各エージェントの最初の現在地(移動の開始場所)は、各エージェントのエージェントデータに設定されている開始場所によって特定される。   Subsequently, the purpose management unit 111 can process the task type of the selected action purpose, and sets a destination candidate closest to the current location as the destination of the target agent (S204). Note that the initial current location (movement start location) of each agent is specified by the start location set in the agent data of each agent.

続いて、目的管理部111は、対象エージェントのエージェントデータ164に設定されている開始場所を移動元とし、ステップS204において選択された目的地を移動先として、当該移動元及び当該移動先の間の移動経路の計算を経路計算部114に実行させる(S205)。なお、当該移動元、当該移動先、及び対象エージェントのエージェントIDが経路計算部114に入力される。   Subsequently, the destination management unit 111 sets the start location set in the agent data 164 of the target agent as the movement source, sets the destination selected in step S204 as the movement destination, and moves between the movement source and the movement destination. The route calculation unit 114 is caused to execute the movement route calculation (S205). Note that the source, the destination, and the agent ID of the target agent are input to the route calculation unit 114.

一方、後述される移動行動部112が要求元である場合(S202でNo)、すなわち、既に行動を開始しているエージェントに関して行動目的の変更が移動行動部112から要求された場合、目的管理部111は、現在時間tが、対象エージェントのエージェントデータ164に設定されている終了時間、又は、全ての行動目的の予定終了時間を経過しているか否かを判定する(S206)。   On the other hand, when the mobile action unit 112 described later is a request source (No in S202), that is, when a change in action purpose is requested from the mobile action unit 112 for an agent that has already started action, the purpose management unit 111 determines whether or not the current time t has passed the end time set in the agent data 164 of the target agent or the scheduled end time for all action purposes (S206).

現在時間tが、終了時間又は予定終了時間を経過している場合(S206でYes)、目的管理部111は、対象エージェントのエージェントデータ164に設定されている到着場所を、対象エージェントの目的地として設定する(S207)。   When the current time t has passed the end time or the scheduled end time (Yes in S206), the purpose management unit 111 sets the arrival location set in the agent data 164 of the target agent as the destination of the target agent. Set (S207).

現在時間tが終了時間又は予定終了時間を経過していない場合(S206でNo)、目的管理部111は、対象エージェントのエージェントデータ164に設定されている経由地点に含まれる行動目的のうち、以下の(a)〜(c)の条件の全てを満たす行動目的の有無を判定する(S208)。
(a)処理完了フラグが0である。
(b)現在時間tが予定開始時間を過ぎている。
(c)現在時間tが予定終了時間に達していない。
When the current time t has not passed the end time or the scheduled end time (No in S206), the purpose management unit 111 includes the following among the action purposes included in the waypoints set in the agent data 164 of the target agent: The presence or absence of an action purpose that satisfies all the conditions (a) to (c) is determined (S208).
(A) The processing completion flag is 0.
(B) The current time t has passed the scheduled start time.
(C) The current time t has not reached the scheduled end time.

該当する行動目的が1以上有る場合(S208でYes)、目的管理部111は、予め設定された方針に従い、該当する行動目的のうちのいずれか一つの行動目的を選択する(S209)。予め設定された方針は、例えば、(1)優先度が小さい(小さいほど優先)、(2)現在地から最も近い、(3)予定終了時間が一番早い、の順で行動目的を選択することである。   If there is one or more applicable action objectives (Yes in S208), the objective management unit 111 selects any one of the applicable action objectives according to a preset policy (S209). The pre-set policies are, for example, to select the action purpose in the order of (1) low priority (smaller priority), (2) closest to the current location, (3) earliest scheduled end time. It is.

続いて、目的管理部111は、選択された行動目的のタスクタイプを処理可能な目的地候補の中で、対象エージェントの現在地に対して最寄りの(例:最も近い)目的地候補を対象エージェントの目的地として設定する(S210)。   Subsequently, the destination management unit 111 selects a destination candidate closest to the current location of the target agent (for example, the closest) among the destination candidates that can process the task type of the selected behavioral purpose. The destination is set (S210).

ステップS208において該当する行動目的が無い場合(S208でNo)、実行可能な行動目的がないと判断し、行動目的を変更せず滞留状態を維持する。   If there is no corresponding action purpose in step S208 (No in S208), it is determined that there is no action purpose that can be executed, and the staying state is maintained without changing the action purpose.

ステップS207、S210に続いて、目的管理部111は、対象エージェントの現在地を移動元とし、対象エージェントの目的地を移動先として、当該移動元及び当該移動先を経路計算部114に入力して、対象エージェントの新たな移動経路を経路計算部114に計算させる(S211)。なお、対象エージェントのエージェントIDも経路計算部114に入力される。   Subsequent to steps S207 and S210, the purpose management unit 111 inputs the current source and the destination to the route calculation unit 114 using the current location of the target agent as the source, the destination of the target agent as the destination, The route calculation unit 114 is made to calculate a new movement route of the target agent (S211). The agent ID of the target agent is also input to the route calculation unit 114.

<経路計算部114>
図9は、経路計算部114が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図9の処理手順は、図8のステップS205又はS211において呼び出される。
<Route calculator 114>
FIG. 9 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the route calculation unit 114. The processing procedure of FIG. 9 is called in step S205 or S211 of FIG.

ステップS301において、経路計算部114は、入力された移動元及び移動先(のそれぞれを示す座標値)と、移動範囲・目的地データ166において定義されている移動範囲及び目的地情報と、予め設定された方針とに基づいて、移動元から移動先までの経路計算を実行する。予め設定された方針とは、例えば、最短距離の経路を探索することである。また、経路計算(又は経路探索)は、公知の方法を用いて行われればよい。   In step S <b> 301, the route calculation unit 114 sets the input movement source and destination (coordinate values indicating each), the movement range and destination information defined in the movement range / destination data 166, and presetting The route calculation from the movement source to the movement destination is executed based on the determined policy. The preset policy is, for example, searching for a route with the shortest distance. The route calculation (or route search) may be performed using a known method.

続いて、経路計算部114は、計算された移動経路を示す情報(以下、「移動経路情報」という。)を、入力されたエージェントIDに紐付けて、例えば、メモリ装置303又は補助記憶装置302に記憶する(S302)。当該エージェントIDに対して既に移動経路情報が紐付けられている場合、当該移動経路情報は、新たな移動経路情報によって上書きされる。   Subsequently, the route calculation unit 114 associates information indicating the calculated movement route (hereinafter referred to as “movement route information”) with the input agent ID, for example, the memory device 303 or the auxiliary storage device 302. (S302). If the travel route information is already associated with the agent ID, the travel route information is overwritten with new travel route information.

<移動行動部112>
図10は、移動行動部112が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。移動行動部112は、MASエンジン140からの要求に応じ、対象エージェントの移動経路情報に基づいて、対象エージェントにおいて、シミュレーション空間内の現在時間tに対して、t+1における現在地を決定する。なお、図10の処理手順は、図7のステップS105において呼び出される。
<Mobile action unit 112>
FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the mobile action unit 112. In response to a request from the MAS engine 140, the mobile behavior unit 112 determines the current location at t + 1 with respect to the current time t in the simulation space at the target agent based on the travel route information of the target agent. Note that the processing procedure of FIG. 10 is called in step S105 of FIG.

ステップS401において、移動行動部112は、入力されたエージェントIDに係るエージェント(対象エージェント)の動的属性の移動状態を確認する。当該移動状態が「移動」又は「停止」である場合(S402でNo)、移動行動部112は、シミュレーション内の現在時間tにおける対象エージェントの現在地と、対象エージェントのエージェントデータ164に設定されている速度とを用いて、対象エージェントが単位時間あたりに移動可能な範囲を計算し、移動可能な範囲の内、対象エージェントの移動経路情報が示す、目的地までの経路について、残りの距離が最小となる位置を、移動先の候補となる位置として仮選択する(S403)。例えば、対象エージェントの現在地を中心とし、速度×単位時間を半径とする円の範囲が、移動可能な範囲として計算される。   In step S401, the movement behavior unit 112 confirms the movement state of the dynamic attribute of the agent (target agent) associated with the input agent ID. When the movement state is “movement” or “stop” (No in S402), the movement action unit 112 is set in the current location of the target agent and the agent data 164 of the target agent in the current time t in the simulation. Using the speed, calculate the range that the target agent can move per unit time, and within the range that can be moved, the remaining distance is the minimum for the route to the destination indicated by the target agent's movement route information. Is temporarily selected as a destination candidate position (S403). For example, a range of a circle centered on the current location of the target agent and having a radius of speed × unit time is calculated as a movable range.

続いて、移動行動部112は、移動環境制御部121を起動し、対象エージェントのエージェントIDと、仮選択した位置を示す位置情報とを移動環境制御部121に入力して、対象エージェントの最終的な移動先を示す位置情報を確定する(S404)。   Subsequently, the mobile behavior unit 112 activates the mobile environment control unit 121 and inputs the agent ID of the target agent and the position information indicating the temporarily selected position to the mobile environment control unit 121 to finally determine the target agent. Position information indicating a specific destination is determined (S404).

なお、移動行動部112は、このタイミングで、必要に応じて、対象エージェントの動的属性のシミュレーション内時間帯及びエリア種別を更新する。すなわち、対象エージェントのシミュレーション内時間帯が、現在時間tの時間帯に整合していなければ、対象エージェントのシミュレーション内時間帯が、現在時間tが属する時間帯に更新される。また、確定された位置情報に係る位置のエリア種別が、対象エージェントのエリア種別と異なっていれば、対象エージェントのエリア種別が、当該位置情報に係る位置のエリア種別に更新される。   Note that the mobile behavior unit 112 updates the simulation time zone and area type of the dynamic attribute of the target agent as necessary at this timing. That is, if the time zone within the simulation of the target agent does not match the time zone of the current time t, the time zone within the simulation of the target agent is updated to the time zone to which the current time t belongs. If the area type of the position related to the confirmed position information is different from the area type of the target agent, the area type of the target agent is updated to the area type of the position related to the position information.

続いて、移動行動部112は、移動環境制御部121から返された位置情報が示す位置が、対象エージェントの目的地又は当該目的地と同じタスクタイプを有する他の目的地候補に含まれるか否かを判定する(S405)。当該位置情報が、当該目的地又は当該他の目的地候補に含まれる場合(S405でYes)、移動行動部112は、対象エージェントの現在の行動目的の予定滞留時間をtに加算した時間と、対象エージェントの現在の行動目的の予定終了時間との早いほうを、滞留終了時間として対象エージェントに設定し、対象エージェントの行動状態を「滞留」に遷移させる(S406)。   Subsequently, the mobile behavior unit 112 determines whether or not the position indicated by the position information returned from the mobile environment control unit 121 is included in the destination of the target agent or another destination candidate having the same task type as the destination. Is determined (S405). When the position information is included in the destination or the other destination candidates (Yes in S405), the mobile behavior unit 112 adds the scheduled residence time of the current action purpose of the target agent to t, The earlier of the scheduled end time for the current action purpose of the target agent is set in the target agent as the stay end time, and the behavior state of the target agent is changed to “stay” (S406).

移動環境制御部121から返された位置情報が、対象エージェントの目的地又は当該目的地と同じタスクタイプを有する他の目的地候補に含まれない場合(S405でNo)、移動行動部112は、対象エージェントのtにおける現在地から、対象エージェントの目的地までの距離dst_oldと、移動環境制御部121から返された位置情報が示す位置から対象エージェントの目的地までの距離dst_newとの差dst_new−dst_oldが、予め定められた閾値th_dst以上であるか否かを判定する(S407)。   If the location information returned from the mobile environment control unit 121 is not included in the destination of the target agent or other destination candidates having the same task type as the destination (No in S405), the mobile behavior unit 112 The difference dst_new−dst_old between the distance dst_old from the current location of the target agent to the destination of the target agent and the distance dst_new from the location indicated by the location information returned from the mobile environment control unit 121 to the destination of the target agent is Then, it is determined whether or not it is equal to or greater than a predetermined threshold th_dst (S407).

当該差が、閾値th_dst以上である場合(S407でYes)、移動環境制御部121は、対象エージェントの移動状態が「停止」であれば、対象エージェントの移動状態を「移動」に設定する(S408)。   If the difference is greater than or equal to the threshold th_dst (Yes in S407), the movement environment control unit 121 sets the movement state of the target agent to “movement” if the movement state of the target agent is “stop” (S408). ).

当該差が、閾値th_dstより小さい場合(S407でNo)、対象エージェントの移動状態が「移動」であれば(S409でYes)、移動行動部112は、現在時間tを停止状態開始時間として、当該停止状態開始時間を対象エージェントのエージェントIDに紐付けて、対象エージェントの移動状態を「停止」に遷移させる。(S410)。   When the difference is smaller than the threshold th_dst (No in S407), if the movement state of the target agent is “movement” (Yes in S409), the moving action unit 112 sets the current time t as the stop state start time, The stop state start time is linked to the agent ID of the target agent, and the movement state of the target agent is changed to “stop”. (S410).

一方、対象エージェントの移動状態が「停止」であれば(S409でNo)、移動行動部112は、対象エージェントについて、シミュレーション空間内の現在時間tが停止状態開始時間+停止限界を超えているか否かを判定する(S411)。現在時間tが停止状態開始時間+停止限界を超えている場合(S411でYes)、移動行動部112は、対象エージェントが長時間停止状態にあると判断し、目的管理部111を呼び出して対象エージェントの行動目的を変更する(S412)。この際、対象エージェントのエージェントIDが目的管理部111に入力される。続いて、移動行動部112は、対象エージェントの行動状態を「移動」に遷移させる(S413)。   On the other hand, if the movement state of the target agent is “stop” (No in S409), the movement action unit 112 determines whether or not the current time t in the simulation space exceeds the stop state start time + stop limit for the target agent. Is determined (S411). If the current time t exceeds the stop state start time + stop limit (Yes in S411), the mobile action unit 112 determines that the target agent has been in a stop state for a long time, and calls the purpose management unit 111 to call the target agent. The action purpose is changed (S412). At this time, the agent ID of the target agent is input to the purpose management unit 111. Subsequently, the movement action unit 112 changes the action state of the target agent to “movement” (S413).

一方、対象エージェントの移動状態が「滞留」である場合(S402でYes)、移動行動部112は、対象エージェントのエージェントIDに紐付けられている滞留終了時間を確認する(S414)。シミュレーション空間内の現在時間tが、当該滞留終了時間を過ぎている場合(S415でYes)、移動行動部112は、対象エージェントの現在の行動目的の処理完了フラグに1を設定し、次に、移動行動部112は、目的管理部111を起動して対象エージェントの行動目的の再設定を試みる(S416)。再設定に成功した場合、対象エージェントの移動状態を「移動」に遷移させる(S418)。なお、目的管理部111の起動の際、対象エージェントのエージェントIDが目的管理部111に入力される。   On the other hand, when the movement state of the target agent is “staying” (Yes in S402), the moving behavior unit 112 confirms the staying end time associated with the agent ID of the target agent (S414). If the current time t in the simulation space has passed the stay end time (Yes in S415), the mobile behavior unit 112 sets 1 to the processing completion flag for the current behavior purpose of the target agent, and then The mobile behavior unit 112 activates the purpose management unit 111 and attempts to reset the behavior purpose of the target agent (S416). If the resetting is successful, the movement state of the target agent is changed to “movement” (S418). When the purpose management unit 111 is activated, the agent ID of the target agent is input to the purpose management unit 111.

<通信行動部113>
図11は、通信行動部113が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図11の処理手順は、図7のステップS108において呼び出される。通信行動部113は、シミュレーション内時間の現在時間tにおける全エージェントの移動先が移動行動部112によって確定した後に、入力データ用ストレージ160に予め記憶されている通信アプリデータ163を用いて、各場所における通信アプリの選択及び発生トラヒックの決定を行う。例えば、通信アプリデータ163のパラメータは、エージェントの属性と動的状態の組合せの数だけ種類が存在する。
<Communication action unit 113>
FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the communication action unit 113. The processing procedure of FIG. 11 is called in step S108 of FIG. The communication action unit 113 uses the communication application data 163 stored in advance in the input data storage 160 after the movement action unit 112 determines the movement destinations of all agents at the current time t in the simulation time. The communication application is selected and the generated traffic is determined. For example, there are as many types of parameters of the communication application data 163 as there are combinations of agent attributes and dynamic states.

ステップS501において、通信行動部113は、入力されたエージェントIDに紐付けられた通信フラグを確認する。通信フラグとは、エージェントが通信中であるか否かを示すフラグであり、エージェントの行動開始時に、0に設定される。なお、0は、通信中でないことを示し、1は、通信中であることを示す。   In step S501, the communication behavior unit 113 confirms the communication flag associated with the input agent ID. The communication flag is a flag indicating whether or not the agent is communicating, and is set to 0 when the agent starts to act. Note that 0 indicates that communication is not being performed, and 1 indicates that communication is being performed.

続いて、通信行動部113は、通信フラグが0である各エージェントについて通信アプリデータ163に予め設定されている通信確率に従い、通信アプリを使用するか否かを決定する(S502)。   Subsequently, the communication behavior unit 113 determines whether or not to use the communication application according to the communication probability preset in the communication application data 163 for each agent having the communication flag of 0 (S502).

続いて、通信行動部113は、ステップS502において通信アプリを使用することが決定された各エージェントの通信フラグに1を設定して、通信アプリデータ163に設定されているアプリ選択比率に従って、当該各エージェントが使用する通信アプリを決定する(S503)。各通信アプリについては、一度の利用で通信するトラヒック量と単位時間あたりの要求帯域とが、DL/UL毎に通信アプリデータ163に設定されている。また、通信アプリを使用する各エージェントについては、変数として残トラヒック量が生成され、当該通信アプリに関して通信アプリデータ163に設定されている、一度の利用で通信する(DL/UL)トラヒック量が、残トラヒック量に設定される。   Subsequently, the communication behavior unit 113 sets 1 to the communication flag of each agent that has been determined to use the communication application in step S502, and each of the corresponding agents according to the application selection ratio set in the communication application data 163. The communication application used by the agent is determined (S503). For each communication application, the amount of traffic to be communicated with one use and the requested bandwidth per unit time are set in the communication application data 163 for each DL / UL. For each agent that uses a communication application, the remaining traffic volume is generated as a variable, and the traffic volume for communication (DL / UL) that is set in the communication application data 163 for the communication application and that is communicated once (DL / UL) is Set to the amount of remaining traffic.

続いて、通信行動部113は、通信フラグが1であるエージェントのエージェントID及び単位時間あたりの要求帯域の組み合わせのリストを生成する(S504)。続いて、通信行動部113は、ステップS504において生成したリストを、通信環境制御部122に入力として、通信環境制御部122によって生成される、シミュレーション空間内の現在時間tにおける利用可能帯域のリストを受け取る(S505)。利用可能帯域のリストとは、エージェントID及び要求帯域のリストの要素ごとに、当該要素に係るエージェントに対して割り当てられた、単位時間あたりに利用可能な帯域を含むリストである。   Subsequently, the communication action unit 113 generates a list of combinations of the agent ID of the agent whose communication flag is 1 and the requested bandwidth per unit time (S504). Subsequently, the communication action unit 113 uses the list generated in step S504 as an input to the communication environment control unit 122, and generates a list of available bands at the current time t in the simulation space, which is generated by the communication environment control unit 122. Receive (S505). The list of available bandwidths is a list including available bandwidths per unit time assigned to the agent related to each element of the agent ID and requested bandwidth list.

続いて、通信行動部113は、通信環境制御部122から受け取った利用可能帯域のリストに基づいて、各エージェントの残トラヒック量を更新する(S506)。すなわち、各エージェントの残トラヒック量が、残トラヒック量−利用可能帯域×単位時間によって更新される。   Subsequently, the communication behavior unit 113 updates the remaining traffic amount of each agent based on the list of available bands received from the communication environment control unit 122 (S506). That is, the remaining traffic volume of each agent is updated by the remaining traffic volume−usable bandwidth × unit time.

続いて、通信行動部113は、残トラヒック量が0以下となったエージェントの通信フラグに0を設定する(S507)。その結果、当該エージェントの通信行動は終了する。   Subsequently, the communication action unit 113 sets 0 to the communication flag of the agent whose remaining traffic amount is 0 or less (S507). As a result, the communication behavior of the agent ends.

<移動環境制御部121>
図12は、移動環境制御部121が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図12の処理手順は、図10のステップS404において呼び出される。移動環境制御部121は、2次元で表現されるエージェントの移動範囲及び目的地候補に関する情報と、シミュレーション空間内における全てのエージェントに関する現在地情報を管理する。
<Mobile environment control unit 121>
FIG. 12 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the mobile environment control unit 121. The processing procedure in FIG. 12 is called in step S404 in FIG. The movement environment control unit 121 manages information regarding the movement range and destination candidates of the agent expressed in two dimensions, and current position information regarding all agents in the simulation space.

ステップS601において、移動環境制御部121は、入力されたエージェントIDに係るエージェント(対象エージェント)の現在地を取得する。続いて、移動環境制御部121は、現在地から、目的管理部111から入力された位置情報(仮選択された位置情報)が示す移動先、又は当該移動先までの経路上に通行禁止区が無いか否かを判定する(S602)。例えば、信号等の存在による移動の制限の有無が判定される。信号等の通行禁止区は、予め移動範囲に対してその範囲が設定されている。   In step S601, the mobile environment control unit 121 acquires the current location of the agent (target agent) related to the input agent ID. Subsequently, the movement environment control unit 121 does not have a prohibited area on the route to the destination indicated by the location information (temporarily selected location information) input from the purpose management unit 111 from the current location. It is determined whether or not (S602). For example, it is determined whether or not movement is restricted due to the presence of a signal or the like. The range of the traffic prohibited area such as a signal is set in advance with respect to the movement range.

該当する通行禁止区が無い場合(S602でYes)、移動環境制御部121は、当該移動先、又は当該移動先までの経路となる移動範囲が、他のエージェントによって塞がれていないか否かを判定する(S603)。すなわち、混雑や行列の存在による移動の制限の有無が判定される。なお、当該判定は、当該移動範囲に、他のエージェントの現在地が含まれているか否かに基づいて実行可能である。   When there is no corresponding prohibited road zone (Yes in S602), the movement environment control unit 121 determines whether or not the movement destination or the movement range serving as a route to the movement destination is blocked by another agent. Is determined (S603). That is, it is determined whether or not movement is restricted due to congestion or the presence of a matrix. The determination can be performed based on whether or not the current location of another agent is included in the movement range.

当該移動先、又は当該移動先までの経路となる移動範囲が他のエージェントによって塞がれていない場合(S603でYes)、移動環境制御部121は、当該移動先の目的地候補が他のエージェントによって塞がれていないか否かを判定する(S604)。すなわち、他のエージェントによる目的地候補の利用による移動の制限の有無が判定される。   When the movement destination or the movement range serving as a route to the movement destination is not blocked by another agent (Yes in S603), the movement environment control unit 121 determines that the destination candidate of the movement destination is another agent. It is determined whether or not it is blocked by (S604). That is, it is determined whether or not there are restrictions on movement due to use of destination candidates by other agents.

当該目的地候補が他のエージェントによって塞がれていない場合(S604でYes)、移動環境制御部121は、移動行動部112から入力された位置情報をそのまま移動行動部112に出力する(S605)。   When the destination candidate is not blocked by another agent (Yes in S604), the mobile environment control unit 121 outputs the position information input from the mobile behavior unit 112 to the mobile behavior unit 112 as it is (S605). .

当該目的地候補が他のエージェントによって塞がれている場合(S604でNo)、移動環境制御部121は、当該目的地候補に滞留可能なスペースが有るか否かを判定する(S606)。すなわち、移動可能な範囲内(例:対象エージェントの現在地を中心とし、入力された移動情報が示す移動先までの距離を半径とした円上)で、対象エージェントが滞留可能な他の目的地が存在するかどうかを判定する。   If the destination candidate is blocked by another agent (No in S604), the mobile environment control unit 121 determines whether there is a space that can be retained in the destination candidate (S606). In other words, other destinations where the target agent can stay within the movable range (eg, on the circle centered on the current location of the target agent and the radius to the destination indicated by the input movement information) Determine if it exists.

滞留可能なスペースが有る場合(S606でYes)、移動環境制御部141は、当該スペースの位置情報(目的地の座標)を、移動行動部112に出力する(S607)。   If there is a space that can stay (Yes in S606), the movement environment control unit 141 outputs the position information (the coordinates of the destination) of the space to the movement action unit 112 (S607).

一方、ステップS603、ステップS604、又はステップS606の判定結果が否定的な場合、移動環境制御部121は、移動可能なエリア(例:対象エージェントの現在地を中心とし、入力でされた移動情報が示す移動先までの距離を半径とした円状のエリア)で、移動先に一番近い場所の位置情報を移動行動部112に出力する(S608)。   On the other hand, when the determination result in step S603, step S604, or step S606 is negative, the mobile environment control unit 121 indicates a movable area (eg, the current location of the target agent is the center, and the input movement information indicates The position information of the place closest to the destination is output to the moving action unit 112 in a circular area having a radius to the destination (S608).

ステップS605、S607、又はS608に続いて、移動環境制御部121は、対象エージェントの現在地を、ステップS605、S607、又はS608において移動行動部112に対して出力された位置情報によって更新する(S609)。   Following step S605, S607, or S608, the mobile environment control unit 121 updates the current location of the target agent with the position information output to the mobile action unit 112 in step S605, S607, or S608 (S609). .

<通信環境制御部122>
図13は、通信環境制御部122が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図13の処理手順は、図11のステップS505において呼び出される。
<Communication environment control unit 122>
FIG. 13 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the communication environment control unit 122. The processing procedure of FIG. 13 is called in step S505 of FIG.

ステップS701において、通信環境制御部122は、通信行動部113から入力された各エージェントIDに係るエージェントごとに、当該エージェントの現在地を含む通信範囲をリストアップし、一つの通信範囲のみがリストアップされたエージェントの接続先を当該通信範囲に決定する。なお、いずれの通信範囲にも含まれないエージェントについては、通信範囲はリストアップされない。また、接続端末数に空き(残余)が無い通信範囲は、リストアップされない。   In step S701, the communication environment control unit 122 lists, for each agent related to each agent ID input from the communication action unit 113, a communication range including the current location of the agent, and only one communication range is listed. The connection destination of the selected agent is determined as the communication range. For agents that are not included in any communication range, the communication range is not listed. In addition, a communication range in which there is no vacancy (residual) in the number of connected terminals is not listed.

続いて、通信環境制御部122は、相互に異なる通信方式に係る複数の通信範囲がリストアップされたエージェントが存在する場合、当該各エージェントについて、予め設定された方針に従って接続先の通信範囲を選択する(S702)。予め設定された方針とは、例えば、LTEよりWi−Fi(登録商標)の方を優先して接続する等である。   Subsequently, when there is an agent that lists a plurality of communication ranges related to different communication methods, the communication environment control unit 122 selects a communication range of a connection destination for each agent according to a preset policy. (S702). The preset policy is, for example, that Wi-Fi (registered trademark) is preferentially connected over LTE.

続いて、通信環境制御部122は、同じ通信方式で利用可能な通信範囲が複数リストアップされたエージェントについて、予め設定された方針に従って、一つの通信範囲を選択する(S703)。予め定められた方針とは、例えば、接続端末数の上限に対する残余が相対的に多い通信範囲が優先的に選択される等である。   Subsequently, the communication environment control unit 122 selects one communication range according to a preset policy for an agent in which a plurality of communication ranges that can be used in the same communication method are listed (S703). The predetermined policy is, for example, that a communication range having a relatively large remaining with respect to the upper limit of the number of connected terminals is preferentially selected.

なお、ステップS702及びS703において、現在時間より1単位時間前の時間(t−1)において、既にいずれかの通信範囲に接続していたエージェントについては、当該通信範囲が優先的に選択される。   In steps S702 and S703, the communication range is preferentially selected for an agent that has already been connected to one of the communication ranges at the time (t-1) one unit time before the current time.

ステップS701〜S703の実行の結果、通信範囲ごとに、当該通信範囲に接続するエージェントのエージェントIDと要求帯域のリストが生成される。   As a result of execution of steps S701 to S703, for each communication range, a list of agent IDs and request bands of agents connected to the communication range is generated.

続いて、通信環境制御部122は、接続するエージェント数が接続端末数の上限値を超える通信範囲について、接続するエージェント数が当該上限値以下となるように、ステップS701〜S703において接続することが決定されたエージェントのうちの一部のエージェントを接続対象から除外する(S704)。この際、現在時間tより1単位時間前の時間(t−1)において、当該通信範囲に接続していなかったエージェントが優先的に除外対象として選択される。すなわち、既に通信中であったエージェントが突然通信できなくなるといった状況が回避されるようにする。   Subsequently, the communication environment control unit 122 may connect in steps S701 to S703 so that the number of agents to be connected is equal to or less than the upper limit value for a communication range in which the number of agents to be connected exceeds the upper limit value of the number of connected terminals. Some of the determined agents are excluded from connection targets (S704). At this time, an agent that is not connected to the communication range is preferentially selected as an exclusion target at a time (t−1) one unit time before the current time t. That is, a situation where an agent that has already been in communication suddenly becomes unable to communicate is avoided.

続いて、通信環境制御部122は、通信範囲ごとに当該通信範囲へ接続することが決定された各エージェントへの単位時間あたりの帯域の割当てを実行する(S705)。具体的には、通信範囲ごとに、当該通信範囲の帯域上限を、予め設定された方針に従い分配し、各エージェントの単位時間あたりの利用可能帯域として割り当てられる(例:当該通信範囲に接続する各エージェントの要求帯域で按分した値)。斯かる割り当ては、UL及びDLの両方について同様に行われる。   Subsequently, the communication environment control unit 122 allocates a bandwidth per unit time to each agent determined to be connected to the communication range for each communication range (S705). Specifically, for each communication range, the upper limit of the bandwidth of the communication range is distributed according to a preset policy, and assigned as an available bandwidth per unit time of each agent (eg, each connected to the communication range) Apportioned by the requested bandwidth of the agent). Such assignment is done in the same way for both UL and DL.

なお、要求帯域が存在するが、通信範囲に接続できなかったエージェントの利用可能帯域は、DL及びUL共に0とされる。すなわち、いずれの通信範囲にも含まれないエージェントや、ステップS704において除外されたエージェントの利用可能帯域は0とされる。   Note that the available bandwidth of an agent that has a requested bandwidth but could not connect to the communication range is set to 0 for both DL and UL. That is, the usable bandwidth of the agent not included in any communication range or the agent excluded in step S704 is set to zero.

続いて、通信環境制御部122は、入力とされたエージェントIDと、要求帯域の組み合せリストの要求帯域の部分が、利用可能帯域によって置換されたリストを通信行動部113に出力する(S706)。   Subsequently, the communication environment control unit 122 outputs to the communication action unit 113 a list in which the requested band portion of the combination list of the input agent ID and the requested band is replaced by the available band (S706).

<API130>
続いて、図7のステップS109の詳細について説明する。ステップS109において、API130は、ユーザ行動モデル110、環境モデル120、MASエンジン140、及び入力データ用ストレージ160の間のデータの授受を仲介し、かつ、MASエンジン140の実行結果を行動ログ172として、帯域推定部150への入力として出力する。行動ログ172は、エージェントごとに、エージェントID、時間、現在地(座標)、接続した通信範囲のID、利用している通信方式、利用している通信アプリ、通信トラヒック量(割り当てられた利用可能帯域)(DL/UL)等の項目を含み、予め指定された単位時間毎に、帯域推定部150へ入力値として渡されるとともに、出力データ用ストレージ170に記憶される。
<API130>
Next, details of step S109 in FIG. 7 will be described. In step S109, the API 130 mediates data exchange among the user behavior model 110, the environment model 120, the MAS engine 140, and the input data storage 160, and the execution result of the MAS engine 140 is used as the behavior log 172. It is output as an input to the band estimation unit 150. The action log 172 includes, for each agent, an agent ID, a time, a current location (coordinates), an ID of a connected communication range, a used communication method, a used communication application, a communication traffic amount (allocated usable bandwidth). ) Including items such as (DL / UL), and is passed as an input value to the bandwidth estimation unit 150 and stored in the output data storage 170 for each unit time specified in advance.

なお、入力データとして予め用意する移動範囲・目的地データ166は対象イベントの実スケールを想定して設定されているものと仮定しており、また、通信アプリデータ163についても一人あたりにおける設定がされているものと仮定している。   It is assumed that the movement range / destination data 166 prepared as input data is set assuming the actual scale of the target event, and the communication application data 163 is also set per person. Assuming that

<帯域推定部150>
次に、帯域推定部150の処理動作を説明する。帯域推定部150には、MASエンジン140によるユーザ行動シミュレーションの結果である行動ログ172がAPI130から入力されるとともに、入力データ用ストレージ160から、基地局データ161、帯域算出式・パラメータデータ162が入力される。帯域推定部150は、行動ログ172、基地局データ161、帯域算出式・パラメータデータ162等に基づいて、予め指定された場所(位置)・時間における利用可能帯域(無線区間可溶帯域、もしくはスループットと称してもよい)を算出する。
<Band Estimator 150>
Next, the processing operation of the bandwidth estimation unit 150 will be described. The bandwidth estimation unit 150 receives an action log 172 as a result of a user behavior simulation by the MAS engine 140 from the API 130, and also receives base station data 161 and bandwidth calculation formula / parameter data 162 from the input data storage 160. Is done. Based on the action log 172, the base station data 161, the band calculation formula / parameter data 162, etc., the band estimation unit 150 can use an available band (a wireless section soluble band or a throughput in a predetermined location (position) / time). May be called).

基地局データ161は、基地局の数mに応じて、m個の(bi, xi, yi)で構成される(i=1〜m)。xi、yi は基地局の座標、biは基地局の識別子である。また、帯域推定時に指定するパラメータは(x, y, t, [bz])で構成される。x、yは推定場所の座標、tは推定時間である。bz は推定場所の座標x、yにいる端末が無線通信する際に接続する基地局を指定する場合に利用する。bzが指定されていない場合は、予め与えられた方式に則り、接続する基地局bzを決定する(例:座標x、yから最寄りの基地局)。なお、帯域推定時に指定するパラメータ(x, y, t, [bz])については、帯域算出式・パラメータデータ162に含まれることとしてもよいし、帯域算出式・パラメータデータ162とは別に、シミュレータ装置100(の帯域推定部150)に入力されることとしてもよい。 The base station data 161 is composed of m (b i , x i , y i ) (i = 1 to m) according to the number m of base stations. x i and y i are the coordinates of the base station, and b i are the identifiers of the base station. The parameter specified at the time of band estimation is composed of (x, y, t, [b z ]). x and y are the coordinates of the estimated location, and t is the estimated time. b z is used to specify the base station to be connected when the terminal at the coordinates x and y of the estimated location performs wireless communication. When b z is not specified, the base station b z to be connected is determined according to a predetermined method (eg, the nearest base station from coordinates x, y). Note that the parameters (x, y, t, [b z ]) specified at the time of band estimation may be included in the band calculation formula / parameter data 162, or separately from the band calculation formula / parameter data 162. It is good also as inputting into the simulator apparatus 100 (the band estimation part 150).

図14は、帯域推定部150が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。   FIG. 14 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the bandwidth estimation unit 150.

まず、帯域推定部150は、予め指定された時間帯に基づき、シミュレーションの結果である行動ログ172のデータをフィルタリングする(S801)。具体的には、シミュレーションの結果である行動ログ172から時間tにおける行動ログを抽出する。なお、行動ログ172は予め指定された時間粒度(1分、1秒等)に基づき生成されるものとし、その時間粒度に合わせてtを指定する(例:行動ログ172が1秒粒度で生成されている場合はHH:MM:SSのように最小分解能が秒となるようにtを指定する)。また、時間tは、上記の予め指定された時間帯内の時間であり、例えば、上記の粒度の時間毎に、当該時間帯内の各時間に対してS801〜S803が実行される。   First, the bandwidth estimation unit 150 filters the data of the action log 172 that is the result of the simulation based on a pre-designated time zone (S801). Specifically, an action log at time t is extracted from an action log 172 that is a result of the simulation. The action log 172 is generated based on a time granularity (1 minute, 1 second, etc.) specified in advance, and t is specified according to the time granularity (eg, the action log 172 is generated with a 1 second granularity). If so, specify t so that the minimum resolution is seconds, such as HH: MM: SS). The time t is a time within the previously specified time zone. For example, S801 to S803 are executed for each time in the time zone for each time of the above granularity.

次に、フィルタリングされた行動ログ等を基に帯域算出式に用いる入力パラメータを算出する(S802)。本実施の形態では、接続先基地局までの距離d、エリア内ユーザ数n、及び接続先基地局トラヒック量Tをパラメータ候補として算出するが、行動ログの値を用いて算出可能なパラメータであれば、更にパラメータを追加してもよい。   Next, input parameters used in the band calculation formula are calculated based on the filtered action log and the like (S802). In the present embodiment, the distance d to the connection destination base station, the number n of users in the area, and the connection destination base station traffic volume T are calculated as parameter candidates, but any parameter that can be calculated using the value of the action log is used. For example, parameters may be added.

接続先基地局までの距離dは、推定場所の座標(x, y)と、識別子bzである基地局の座標(xz, yz)から、例えば下記の式により算出される。 The distance d to the destination base station, the estimated location of the coordinates (x, y), the identifier b z a is the coordinate of the base station (x z, y z) from the calculated, for example, by the following equation.

Figure 2018117326
エリア内ユーザ数nは、例えば以下の方法で算出する。
Figure 2018117326
The number n of users in the area is calculated by the following method, for example.

推定場所の座標(x, y)を中心とし、予め与えられるパラメータrを半径とした円状のエリアを形成し、フィルタリングされた行動ログ内にある全エージェントの座標情報から、円状のエリア内に存在するエージェントの数をカウントしnとする。   A circular area centered on the coordinates (x, y) of the estimated location and with the radius of the parameter r given in advance is formed. From the coordinate information of all agents in the filtered action log, the circular area Count the number of agents present in n.

接続先基地局トラヒック量Tの算出方法については、下記のとおり、(1)算出方法例1と(2)算出方法例2がある。   As a calculation method of the connection destination base station traffic amount T, there are (1) calculation method example 1 and (2) calculation method example 2 as described below.

(1)接続先基地局トラヒック量Tの算出方法例1
フィルタリングされた行動ログ内にある全エージェントに対し、エージェントの現在座標を基に予め与えられた方式に則り、各エージェントj毎に通信する際に接続している基地局bi j (i=1〜m)を選択する(例:各エージェントの座標(xj, yj )に対し、最寄りの(例:最も近い)基地局をそのエージェントの接続先基地局とする)。このとき、接続先基地局がbz であるエージェントjのDLトラヒック量ujを足し合わせTとする。
(1) Example 1 of calculation method of traffic amount T of connected base station
For all agents in the filtered action log, the base station b i j (i = 1) connected when communicating for each agent j according to a method given in advance based on the current coordinates of the agent. ~m) selects: to (eg coordinates (x j, y j of each agent), nearest: and (example closest) base station of the agent destination base station). At this time, the DL traffic amount u j of the agent j whose connection destination base station is b z is added to T.

(2)接続先基地局トラヒック量Tの算出方法例2
原則的に算出方法例1と同様であるが、T算出に用いる各エージェントjのDLトラヒック量uj の代わりに以下の方法で算出したUjを用いる。初期値として、i=0、Bj =∞とし、以下のステップ1〜3を予め指定された回数(l回)実行する。
(2) Example 2 of calculation method of traffic amount T of connected base station
It is similar to the principle calculation method Example 1, using U j calculated by the following method instead of DL traffic u j of each agent j used for T calculation. As initial values, i = 0 and B j = ∞, and the following steps 1 to 3 are executed a predetermined number of times (l times).

ステップ1)フィルタリングされた行動ログ内の各エージェントjに対して、uj又はBjのうち小さい方をUj (i)とする。 Step 1) For each agent j in the filtered action log, the smaller of u j or B j is set as U j (i) .

ステップ2)各エージェントjの座標(xj, yj )と接続先基地局bi jを指定した場合における接続先基地局トラヒック量Tj (i)を算出し、後述する帯域算出式fとTj (i)、さらに他のパラメータ(本実施例ではd、n)を使い推定帯域を算出し、この推定帯域をBjとすることでBjを更新する。Tj (i)は、該当エージェントjが接続しているbi jと同じ基地局に接続している他のエージェントのUk (k≠j)を足し合わせることで算出する。
ステップ3)i=i+1とする。
Step 2) Calculate the connection destination base station traffic amount T j (i) when the coordinates (x j , y j ) of each agent j and the connection destination base station b i j are specified, An estimated band is calculated using T j (i) and other parameters (d, n in this embodiment), and B j is updated by setting this estimated band to B j . T j (i) is calculated by adding U k (k ≠ j) of other agents connected to the same base station as b i j to which the agent j is connected.
Step 3) i = i + 1.

最後に、図14のステップS803において、帯域推定部150は、d、n、Tを入力として、以下の帯域算出式fに基づき推定帯域(無線区間可用帯域)を算出し、算出結果を帯域推定結果171として出力データ用ストレージ170に出力する。あるいは、シミュレータ装置100の外部に出力してもよい。   Finally, in step S803 in FIG. 14, the band estimation unit 150 receives d, n, and T as input, calculates an estimated band (wireless section available band) based on the following band calculation formula f, and band-estimates the calculation result. The result 171 is output to the output data storage 170. Or you may output to the exterior of the simulator apparatus 100. FIG.

Figure 2018117326
上記の式fにおいて、a={a0, a1, a2, a3, a4}は帯域算出式fのパラメータ群であり、例えば帯域算出式・パラメータデータ162として予め与えられる。
Figure 2018117326
In the above formula f, a = {a 0 , a 1 , a 2 , a 3 , a 4 } is a parameter group of the band calculation formula f, and is given in advance as, for example, the band calculation formula / parameter data 162.

なお、本実施の形態では、帯域算出式f を上記式で示したが、行動ログから算出されるパラメータを入力とした式であれば、その他の式を用いてもよい。   In the present embodiment, the band calculation formula f is shown by the above formula, but other formulas may be used as long as the formula is a parameter calculated from the action log.

なお、上記の例では、DLトラフィック量を使用して、DLの無線区間可用帯域を算出しているが、ULトラフィック量を使用することで、ULについてもDLと同様にして無線区間可用帯域が算出される。   In the above example, DL traffic volume available bandwidth is calculated using DL traffic volume, but UL traffic volume is used for UL traffic volume as well as DL by using UL traffic volume. Calculated.

(実施例)
以下、上述したシミュレータ装置100による無線区間可用帯域推定の具体的な動作例を実施例として以下に示す。
(Example)
Hereinafter, a specific operation example of the wireless zone usable band estimation by the simulator device 100 described above will be shown as an example.

本実施例では、コミックマーケットを対象に、イベント時におけるモバイル端末ユーザ行動を再現するために、ユーザ行動モデル(モバイル端末ユーザ1人を1個のエージェントとする)を用いて2000人のエージェントでシミュレートした結果を可用帯域推定の入力パラメータとして用いる。   In this embodiment, in order to reproduce mobile terminal user behavior at the time of an event for a comic market, a user behavior model (one mobile terminal user as one agent) is used to simulate with 2000 agents. The result is used as an input parameter for the available bandwidth estimation.

ユーザ行動モデル110は、5:00以降駅より活動を開始、10時まで待機エリアに滞留、10時以降、物販エリアでのグッズ購入を想定した主目的のタスクと、休憩/コスプレ見学/物販エリアでの回遊等を想定した副目的のタスクを順に遂行し、全タスク達成又はイベント終了時間を超えたら駅に移動し行動終了するというシナリオを設定した。   The user behavior model 110 starts activities from the station after 5:00, stays in the waiting area until 10:00, and after 10:00 the main purpose task assuming goods purchase in the product sales area and break / cosplay tour / product sales area A scenario was set in which sub-tasks were performed in order assuming the excursions at the station, and when all tasks were completed or the event end time was exceeded, the station moved to the station and ended the action.

推定対象とする会場周辺の情報を図15に示す。図15のエリアはイベント会場における物販エリアの一部であり、現地調査に基づきエリア内の基地局4台の位置設定を図15のように与えた。図15において4台の基地局が三角の絵で示されている。   FIG. 15 shows information around the venue to be estimated. The area of FIG. 15 is a part of the product sales area at the event venue, and the location setting of four base stations in the area is given as shown in FIG. 15 based on the field survey. In FIG. 15, four base stations are shown by triangular pictures.

推定式のパラメータ群aについては、イベント当日に該当エリアで測定した実測値データを用いて、回帰分析によって求めた値を用いた。   For the parameter group a of the estimation formula, values obtained by regression analysis using measured value data measured in the corresponding area on the day of the event were used.

図16に、本実施例による無線区間可用帯域(スループット)の推定値と実測値の散布図と線形近似直線を示す。また、比較対象として、スループット測定時に取得した無線パラメータを用いて非特許文献2の技術によって推定した結果も示す。図16より、本発明に係る技術を用いることにより、事前に取得することが困難なイベント当日の無線パラメータを入力とした場合と同等に近い精度の無線区間可用帯域の推定が可能となっていることがわかる。   FIG. 16 shows a scatter diagram and a linear approximation line of estimated values and measured values of the wireless zone usable bandwidth (throughput) according to this embodiment. In addition, as a comparison target, a result estimated by the technique of Non-Patent Document 2 using a wireless parameter acquired at the time of throughput measurement is also shown. As shown in FIG. 16, by using the technology according to the present invention, it is possible to estimate a wireless zone usable band with an accuracy close to that equivalent to a case where a wireless parameter on the day of an event that is difficult to obtain in advance is input. I understand that.

(実施の形態の効果)
本実施の形態に係る技術を用いることによって、イベント当日における会場及びその周辺の無線区間可用帯域を空間的に推定することで、通信リソース配備案による無線区間可用帯域の改善効果を評価することが可能となる。
(Effect of embodiment)
By using the technology according to the present embodiment, it is possible to evaluate the improvement effect of the wireless zone available bandwidth by the communication resource deployment plan by spatially estimating the wireless zone available bandwidth in the venue and its surroundings on the day of the event. It becomes possible.

これにより、イベントトラヒック対策において、イベントトラヒック需要の予測結果に基づき通信リソースの配備場所を検討する際に、イベント会場及びその周辺における無線区間可用帯域が小さいエリアを検出し、該当エリアに追加の通信リソースを割り当てることにより、要求される通信品質を満足するモバイル通信サービスを必要最小限の通信リソースによって実現することが可能となる。
また、配備可能な通信リソース量が不足する場合においても、無線区間可用帯域の推定結果を基に、可用帯域が小さいエリアに対し、通信リソースの配置場所の変更及び制御に関するスケジュールを事前に計画することで、イベント当日の通信品質劣化が発生する可能性を抑える効果が見込まれる。
As a result, in event traffic countermeasures, when considering the location of communication resources based on the prediction result of event traffic demand, the area where the wireless section available bandwidth is small in the event venue and its surroundings is detected, and additional communication is added to the corresponding area. By allocating resources, a mobile communication service that satisfies the required communication quality can be realized with the minimum necessary communication resources.
Even when the amount of communication resources that can be deployed is insufficient, a schedule for changing and controlling the location of communication resources is planned in advance for an area where the available bandwidth is small, based on the estimation result of the available bandwidth of the wireless section. Thus, an effect of suppressing the possibility of communication quality deterioration on the day of the event is expected.

(実施の形態のまとめ)
既に説明したとおり、イベントトラヒック対策を目的とした通信リソースの配備場所を検討する上で、イベント当日における無線区間の可用帯域を空間的に推定するために、イベント当日におけるモバイル端末ユーザの行動によって変化する無線品質に関わる入力パラメータを空間的に算出する方法が課題となる。
(Summary of embodiment)
As already explained, in considering the location of communication resources for the purpose of event traffic countermeasures, it varies according to the behavior of mobile terminal users on the event day in order to spatially estimate the available bandwidth of the radio section on the event day A problem is a method for spatially calculating input parameters related to wireless quality.

そのため、本実施の形態では、イベント時におけるモバイル端末ユーザの一人ひとりを動体と捉え、ユーザの移動・通信行動をモデル化し、対象イベントを模擬したパラメータに基づき、イベント当日におけるユーザ行動をシミュレートすることにより、無線区間可用帯域推定の入力パラメータを空間的に算出することとした。そして、帯域推定部150が、シミュレータ装置100の出力結果を入力として、予め与えられた数式に従い、指定する時間・位置における無線区間可用帯域を推定する。
イベント当日における会場及びその周辺の無線区間可用帯域を空間的に推定することで、通信リソース配備案による無線区間可用帯域の改善効果を評価することが可能となり、通信リソースの配備案の事前検討、及び、イベント当日における時間に応じた通信リソースの配置変更・制御が可能となり、イベント当日におけるモバイル通信環境の品質向上が実現される。
Therefore, in this embodiment, each mobile terminal user at the time of the event is regarded as a moving body, the user's movement / communication behavior is modeled, and the user behavior on the day of the event is simulated based on the parameters simulating the target event Thus, the input parameter for estimating the wireless zone usable bandwidth is spatially calculated. Then, the band estimation unit 150 receives the output result of the simulator device 100 as an input, and estimates a wireless section available band at a designated time and position according to a mathematical formula given in advance.
By spatially estimating the available wireless bandwidth of the venue and its surroundings on the day of the event, it becomes possible to evaluate the improvement effect of the available wireless bandwidth by the communication resource deployment plan. In addition, it is possible to change and control the arrangement of communication resources according to the time on the day of the event, thereby improving the quality of the mobile communication environment on the day of the event.

以上、説明したように、本実施の形態により、通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレータ手段と、指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリング手段と、指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出手段とを備えることを特徴とする無線区間可用帯域推定装置が提供される。   As described above, according to the present embodiment, simulator means for calculating an action log including the positions and traffic amounts of a plurality of agents simulating a user of a communication terminal in a simulation space, and at a specified time Filtering means for acquiring a specified time action log as data of the action log from the action log, and a base station including a position of each base station provided in the simulation space, with a wireless zone available band at the specified time at the specified position There is provided a wireless zone usable bandwidth estimation device comprising calculation means for calculating using data and the specified time action log.

実施の形態で説明したシミュレータ装置100は、シミュレータ手段の例であり、帯域推定部150は、フィルタリング手段及び算出手段の例である。   The simulator apparatus 100 described in the embodiment is an example of a simulator unit, and the band estimation unit 150 is an example of a filtering unit and a calculation unit.

前記算出手段は、例えば、前記指定位置における通信端末が接続する接続先の基地局である接続先基地局と前記指定位置との間の距離を前記基地局データを用いて算出し、前記指定位置を含む所定のエリアにおけるユーザ数を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記接続先基地局におけるトラヒック量である接続先基地局トラヒック量を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記距離と、前記ユーザ数と、前記接続先基地局トラヒック量とを用いて前記無線区間可用帯域を算出する。   The calculation means calculates, for example, a distance between a connection destination base station that is a connection destination base station to which a communication terminal at the specified position connects and the specified position using the base station data, and the specified position The number of users in a predetermined area including the specified time behavior log is calculated using the specified time behavior log, the connection destination base station traffic amount that is the traffic amount in the connection destination base station is calculated using the specified time behavior log, and the distance The wireless section available bandwidth is calculated using the number of users and the connection destination base station traffic volume.

前記算出手段は、前記指定位置を中心とする所定の半径の円のエリアを前記所定のエリアとし、前記指定時間行動ログに基づき、前記所定のエリア内に存在するエージェントの数をカウントすることにより前記所定のエリアにおけるユーザ数を算出することとしてもよい。   The calculating means sets the area of a circle with a predetermined radius centered on the specified position as the predetermined area, and counts the number of agents existing in the predetermined area based on the specified time action log. The number of users in the predetermined area may be calculated.

前記算出手段は、前記指定時間行動ログに基づき、各エージェントのトラヒック量を用いて前記接続先基地局トラヒック量を算出することとしてもよい。   The calculating means may calculate the connection destination base station traffic volume using the traffic volume of each agent based on the designated time action log.

前記シミュレータ手段は、前記複数のエージェントの単位時間ごとの所在地を、前記エージェントごとに予め設定されたエージェントデータに基づいて変更する移動行動部と、前記単位時間ごとに、通信を開始していないエージェントのトラヒック量を決定して当該トラヒック量を当該エージェントの残トラヒック量とし、通信を開始している各エージェントの残トラヒック量を、当該エージェントに対して割り当てられた利用可能帯域を差し引くことで更新する通信行動部と、前記単位時間ごとに、前記シミュレーション空間における1以上の通信範囲について、当該通信範囲に所在地が含まれる各エージェントの残トラヒック量と、当該通信範囲に設定された前記単位時間あたりに利用可能なトラヒック量とに基づいて、当該各エージェントに対して前記利用可能帯域を割り当てる通信環境制御部と、前記移動行動部により得られた所在地と、前記通信行動部により得られた前記残トラヒック量とを含むデータを、前記位置と前記トラヒック量とを含む前記行動ログとして出力する出力手段とを備えることとしてもよい。実施の形態で説明したAPI130は、出力手段の例である。   The simulator means includes a mobile behavior unit that changes the locations of the plurality of agents per unit time based on agent data preset for each agent, and an agent that has not started communication every unit time. The traffic volume is determined to be the remaining traffic volume of the agent, and the remaining traffic volume of each agent that has started communication is updated by subtracting the available bandwidth allocated to the agent. For each unit time of the communication action unit, for one or more communication ranges in the simulation space, the remaining traffic amount of each agent whose location is included in the communication range, and the unit time set in the communication range Based on the amount of traffic available A communication environment control unit for allocating the available bandwidth to the traffic, a location obtained by the mobile action unit, and data including the remaining traffic amount obtained by the communication action unit, the position and the traffic It is good also as providing the output means which outputs as said action log containing quantity. The API 130 described in the embodiment is an example of an output unit.

また、前記各通信範囲には、接続数の上限値が設定されており、前記通信環境制御部は、前記各通信範囲について、当該通信範囲に設定された接続数の上限値の範囲内で、当該通信範囲に所在地が含まれるエージェントに対して前記利用可能帯域を割り当てることとしてもよい。   Further, an upper limit value of the number of connections is set in each communication range, and the communication environment control unit, for each communication range, within the range of the upper limit value of the number of connections set in the communication range, The available bandwidth may be assigned to an agent whose location is included in the communication range.

前記通信環境制御部は、所在地が複数の通信範囲に含まれるエージェントについて、前記上限値に対する残余が相対的に多い通信範囲に関して前記利用可能帯域を割り当てることとしてもよい。   The communication environment control unit may allocate the available bandwidth with respect to a communication range having a relatively large remainder with respect to the upper limit value for an agent whose location is included in a plurality of communication ranges.

前記各エージェントには、1以上の経由地点を示す情報が設定され、前記各エージェントに対して、当該エージェントに設定された各経由地点を経由する移動経路を設定する行動制御部を有し、前記移動行動部は、前記エージェントごとに、当該エージェントに関して計算された前記移動経路に基づいて所在地を変更することとしてもよい。   Each of the agents is set with information indicating one or more waypoints, and has an action control unit that sets a travel route that passes through each waypoint set for the agent. The movement action unit may change the location of each agent based on the movement route calculated for the agent.

前記経由地点を示す情報は、前記エージェントの行動目的であり、前記シミュレーション空間は、それぞれが複数種類の前記行動目的のうちのいずれかを満たすことが可能な複数の目的地候補を含み、前記行動制御部は、前記エージェントごとに、前記行動目的を満たすことが可能な目的地候補を目的地として選択し、当該エージェントの所在地から当該エージェントに関して選択された目的地までの移動経路を当該エージェントに設定することとしてもよい。   The information indicating the waypoint is an action purpose of the agent, and the simulation space includes a plurality of destination candidates each of which can satisfy any one of the plurality of kinds of action purposes, and the action For each agent, the control unit selects a destination candidate that can satisfy the action purpose as a destination, and sets a travel route from the location of the agent to the destination selected for the agent. It is good to do.

以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。   Although the present embodiment has been described above, the present invention is not limited to the specific embodiment, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims. Is possible.

100 シミュレータ装置
140 MASエンジン
130 API
110 ユーザ行動モデル
120 環境モデル
160 入力データ用ストレージ
170 出力データ用ストレージ
300 ドライブ装置
301 記録媒体
302 補助記憶装置
303 メモリ装置
304 CPU
305 インタフェース装置
306 表示装置
307 出力装置
111 目的管理部
112 移動行動部
113 通信行動部
114 経路計算部
121 移動環境制御部
122 通信環境制御部
B バス
161 基地局データ
162 帯域算出式・パラメータデータ
163 通信アプリデータ
164 エージェントデータ
165 通信範囲データ
166 移動範囲・目的地データ
171 帯域推定結果
172 行動ログ
100 simulator device 140 MAS engine 130 API
110 User Behavior Model 120 Environmental Model 160 Input Data Storage 170 Output Data Storage 300 Drive Device 301 Recording Medium 302 Auxiliary Storage Device 303 Memory Device 304 CPU
305 interface device 306 display device 307 output device 111 purpose management unit 112 movement behavior unit 113 communication behavior unit 114 route calculation unit 121 movement environment control unit 122 communication environment control unit B bus 161 base station data 162 bandwidth calculation formula / parameter data 163 communication Application data 164 Agent data 165 Communication range data 166 Movement range / destination data 171 Band estimation result 172 Action log

Claims (8)

通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレータ手段と、
指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリング手段と、
指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出手段と
を備えることを特徴とする無線区間可用帯域推定装置。
Simulator means for calculating a behavior log including the position and traffic volume of a plurality of agents simulating a user of a communication terminal in a simulation space;
Filtering means for acquiring a specified time action log that is data of the action log at a specified time from the action log;
Computation means for calculating a wireless zone usable band at the designated time at the designated time using base station data including the position of each base station provided in the simulation space and the designated time action log. A wireless zone available band estimation device.
前記算出手段は、
前記指定位置における通信端末が接続する接続先の基地局である接続先基地局と前記指定位置との間の距離を前記基地局データを用いて算出し、前記指定位置を含む所定のエリアにおけるユーザ数を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記接続先基地局におけるトラヒック量である接続先基地局トラヒック量を前記指定時間行動ログを用いて算出し、
前記距離と、前記ユーザ数と、前記接続先基地局トラヒック量とを用いて前記無線区間可用帯域を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の無線区間可用帯域推定装置。
The calculating means includes
A user in a predetermined area including the designated position is calculated by using the base station data to calculate a distance between the designated base station and a connection destination base station to which the communication terminal at the designated position is connected. The number is calculated using the specified time action log, and the connection destination base station traffic amount that is the traffic amount in the connection destination base station is calculated using the specified time action log.
The wireless section usable band estimation apparatus according to claim 1, wherein the wireless section usable band is calculated using the distance, the number of users, and the connection destination base station traffic volume.
前記算出手段は、
前記指定位置を中心とする所定の半径の円のエリアを前記所定のエリアとし、前記指定時間行動ログに基づき、前記所定のエリア内に存在するエージェントの数をカウントすることにより前記所定のエリアにおけるユーザ数を算出する
ことを特徴とする請求項2に記載の無線区間可用帯域推定装置。
The calculating means includes
A circle area with a predetermined radius centered on the specified position is set as the predetermined area, and the number of agents existing in the predetermined area is counted based on the specified time action log. The number of users is calculated. The wireless section available band estimation apparatus according to claim 2, wherein the number of users is calculated.
前記算出手段は、
前記指定時間行動ログに基づき、各エージェントのトラヒック量を用いて前記接続先基地局トラヒック量を算出する
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の無線区間可用帯域推定装置。
The calculating means includes
The wireless zone usable bandwidth estimation apparatus according to claim 2 or 3, wherein the connection destination base station traffic volume is calculated using the traffic volume of each agent based on the designated time action log.
前記シミュレータ手段は、
前記複数のエージェントの単位時間ごとの所在地を、前記エージェントごとに予め設定されたエージェントデータに基づいて変更する移動行動手段と、
前記単位時間ごとに、通信を開始していないエージェントのトラヒック量を決定して当該トラヒック量を当該エージェントの残トラヒック量とし、通信を開始している各エージェントの残トラヒック量を、当該エージェントに対して割り当てられた利用可能帯域を差し引くことで更新する通信行動手段と、
前記単位時間ごとに、前記シミュレーション空間における1以上の通信範囲について、当該通信範囲に所在地が含まれる各エージェントの残トラヒック量と、当該通信範囲に設定された前記単位時間あたりに利用可能なトラヒック量とに基づいて、当該各エージェントに対して前記利用可能帯域を割り当てる通信環境制御手段と、
前記移動行動手段により得られた所在地と、前記通信行動手段により得られた前記残トラヒック量とを含むデータを、前記位置と前記トラヒック量とを含む前記行動ログとして出力する出力手段と
を備えることを特徴とする請求項1ないし4のうちいずれか1項に記載の無線区間可用帯域推定装置。
The simulator means includes
The mobile behavior means for changing the locations of the plurality of agents per unit time based on agent data preset for each of the agents;
For each unit time, the traffic volume of an agent that has not started communication is determined, the traffic volume is set as the remaining traffic volume of the agent, and the remaining traffic volume of each agent that has started communication is determined with respect to the agent. Communication action means to update by subtracting the allocated available bandwidth
For each unit time, for one or more communication ranges in the simulation space, the remaining traffic amount of each agent whose location is included in the communication range, and the traffic amount that can be used per unit time set in the communication range Communication environment control means for allocating the available bandwidth to each agent based on
Output means for outputting data including the location obtained by the movement behavior means and the remaining traffic amount obtained by the communication behavior means as the behavior log including the position and the traffic amount. The wireless zone usable band estimation apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein:
通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレーションステップと、
指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリングステップと、
指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出ステップと
をコンピュータが実行することを特徴とする無線区間可用帯域推定方法。
A simulation step for calculating an action log including a position and a traffic amount of a plurality of agents simulating a user of a communication terminal in a simulation space;
A filtering step of acquiring a specified time action log that is data of the action log at a specified time from the action log;
The computer executes a calculation step of calculating a wireless zone usable band at the designated time at the designated time using base station data including the position of each base station provided in the simulation space and the designated time action log. A method for estimating a usable bandwidth in a radio section.
前記算出ステップにおいて、前記コンピュータは、
前記指定位置における通信端末が接続する接続先の基地局である接続先基地局と前記指定位置との間の距離を前記基地局データを用いて算出し、前記指定位置を含む所定のエリアにおけるユーザ数を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記接続先基地局におけるトラヒック量である接続先基地局トラヒック量を前記指定時間行動ログを用いて算出し、
前記距離と、前記ユーザ数と、前記接続先基地局トラヒック量とを用いて前記無線区間可用帯域を算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の無線区間可用帯域推定方法。
In the calculating step, the computer
A user in a predetermined area including the designated position is calculated by using the base station data to calculate a distance between the designated base station and a connection destination base station to which the communication terminal at the designated position is connected. The number is calculated using the specified time action log, and the connection destination base station traffic amount that is the traffic amount in the connection destination base station is calculated using the specified time action log.
The wireless section usable band estimation method according to claim 6, wherein the wireless section usable band is calculated using the distance, the number of users, and the connection destination base station traffic volume.
コンピュータを、請求項1ないし5のうちいずれか1項に記載の無線区間可用帯域推定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。   The program for functioning a computer as each means in the radio | wireless area available band estimation apparatus of any one of Claims 1 thru | or 5.
JP2017008886A 2017-01-20 2017-01-20 Wireless section available bandwidth estimation device, wireless section usable bandwidth estimation method, and program Active JP6496756B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017008886A JP6496756B2 (en) 2017-01-20 2017-01-20 Wireless section available bandwidth estimation device, wireless section usable bandwidth estimation method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017008886A JP6496756B2 (en) 2017-01-20 2017-01-20 Wireless section available bandwidth estimation device, wireless section usable bandwidth estimation method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018117326A true JP2018117326A (en) 2018-07-26
JP6496756B2 JP6496756B2 (en) 2019-04-03

Family

ID=62984385

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017008886A Active JP6496756B2 (en) 2017-01-20 2017-01-20 Wireless section available bandwidth estimation device, wireless section usable bandwidth estimation method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6496756B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020136685A (en) * 2019-02-12 2020-08-31 株式会社日立製作所 Radio configuration evaluation method and radio design support simulator

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006229430A (en) * 2005-02-16 2006-08-31 Kddi Corp Method, program, and apparatus for managing traffic of real network with respect to virtual network
JP2011091751A (en) * 2009-10-26 2011-05-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Candidate topology generating method using multi-agent system, topology generating method, topology generating system, and program
US20110210973A1 (en) * 2009-08-31 2011-09-01 Telcordia Technologies, Inc. Method to model vehicular communication networks as random geometric graphs
JP2012182677A (en) * 2011-03-01 2012-09-20 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Communication traffic prediction device, method, and program
JP2014506045A (en) * 2010-12-15 2014-03-06 ザンッツ インク Network stimulation engine
JP2017208757A (en) * 2016-05-20 2017-11-24 日本電信電話株式会社 Device and method for traffic prediction

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006229430A (en) * 2005-02-16 2006-08-31 Kddi Corp Method, program, and apparatus for managing traffic of real network with respect to virtual network
US20110210973A1 (en) * 2009-08-31 2011-09-01 Telcordia Technologies, Inc. Method to model vehicular communication networks as random geometric graphs
JP2011091751A (en) * 2009-10-26 2011-05-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Candidate topology generating method using multi-agent system, topology generating method, topology generating system, and program
JP2014506045A (en) * 2010-12-15 2014-03-06 ザンッツ インク Network stimulation engine
JP2012182677A (en) * 2011-03-01 2012-09-20 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Communication traffic prediction device, method, and program
JP2017208757A (en) * 2016-05-20 2017-11-24 日本電信電話株式会社 Device and method for traffic prediction

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JOE CAINEY ET AL.: "Modelling Download Throughput of LTE Networks", IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON PERFORMANCE AND MANAGEMENT OF WIRELESS AND MOBILE NETWORKS, JPN6019006439, 2014 *
SAMSUNG: "Time Evolution Modeling for Channel Model for > 6GHz[online]", 3GPP TSG RAN WG1 ADHOC_LTE_CHM_1603 R1-161711, JPN6019006466, 15 February 2016 (2016-02-15) *
吉村 憲子 NORIKO YOSHIMURA: "無線品質パラメータを利用したスループット推定の一検討", 電子情報通信学会2016年通信ソサイエティ大会講演論文集2 PROCEEDINGS OF THE 2016 IEICE COMMUNICAT, JPN6019006437, 20 September 2016 (2016-09-20) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020136685A (en) * 2019-02-12 2020-08-31 株式会社日立製作所 Radio configuration evaluation method and radio design support simulator
JP7122269B2 (en) 2019-02-12 2022-08-19 株式会社日立製作所 Radio configuration evaluation method and radio design support simulator

Also Published As

Publication number Publication date
JP6496756B2 (en) 2019-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210273857A1 (en) Method and system for virtual network emulation and self-organizing network control using deep generative models
CN105898762B (en) Base station optimization and deployment method and device
CN107171831B (en) Network deployment method and device
US11948464B2 (en) Real-time service provider progress monitoring
US9219658B2 (en) Quality of service optimization management tool
US10176711B2 (en) Analyzing big data to manage traffic flow
EP2526729A1 (en) Methods and apparatuses for determining if access to a region is feasible or infeasible for a user of a mobile device
CN105230093A (en) Utilize the indoor positioning that auxiliary data learns
Aringhieri An integrated DE and AB simulation model for EMS management
CN103822638A (en) User position information processing method and device
EP3220316A1 (en) Automatic optimization procedure termination using a smoothing-based technique
JP6417361B2 (en) Traffic prediction apparatus and traffic prediction method
US11295250B2 (en) Simulation queuing based system for analyzing client or application related changes to an application maintenance project
JP6496756B2 (en) Wireless section available bandwidth estimation device, wireless section usable bandwidth estimation method, and program
JP6751069B2 (en) Radio resource design apparatus, radio resource design method, and program
EP3425339A1 (en) Position estimating device, position estimating method and program
JP6492113B2 (en) Traffic prediction apparatus and traffic prediction method
CN114173279B (en) User terminal position updating period control method, integrated communication network and storage medium
Prashanth et al. Stochastic optimization for adaptive labor staffing in service systems
US10949469B2 (en) Obtainment and display of real-time information for a set of block-faces
WO2016184521A1 (en) Method for providing locations for performing tasks of moving objects
US20230060187A1 (en) Systems and methods for cost-based forward search based on precomputed bidirectional search
US20230008507A1 (en) Systems and methods for multi-factor solution optimization
Siew et al. Fire: A failure-adaptive reinforcement learning framework for edge computing migrations
CN113993153B (en) Crowd gathering prediction method, device, equipment and computer readable storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180525

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190305

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190311

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6496756

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150