JP3449923B2 - ネットワークトポロジー設計装置及びネットワークトポロジー設計方法並びにネットワークトポロジー設計プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
ネットワークトポロジー設計装置及びネットワークトポロジー設計方法並びにネットワークトポロジー設計プログラムを記録した記録媒体Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数の拠点間を通
信回線で接続したネットワークを構築する際に、所定条
件下でコストパフォーマンスが最良になるようにネット
ワークトポロジーを設計する技術に関する。
信回線で接続したネットワークを構築する際に、所定条
件下でコストパフォーマンスが最良になるようにネット
ワークトポロジーを設計する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年におけるネットワークの大規模化若
しくは複雑化に伴い、企業等においては、ＬＡＮ(Local
Area Network)／ＷＡＮ(Wide Area Network) 等のネッ
トワーク構築をできるだけ経済的に行う必要性が増して
きた。特に、最近では、様々な接続サービスが提供され
ており、それらを適当に組み合わせて、自社のニーズに
合った経済的かつ効果的なネットワークを構築する必要
がある。
しくは複雑化に伴い、企業等においては、ＬＡＮ(Local
Area Network)／ＷＡＮ(Wide Area Network) 等のネッ
トワーク構築をできるだけ経済的に行う必要性が増して
きた。特に、最近では、様々な接続サービスが提供され
ており、それらを適当に組み合わせて、自社のニーズに
合った経済的かつ効果的なネットワークを構築する必要
がある。
【０００３】しかしながら、現状では、ネットワークの
設計者が、自らの経験と簡単な計算とに基づきネットワ
ークトラフィックを中心に分析し、ネットワークトポロ
ジーを決定していた。このため、ネットワークのコスト
パフォーマンスが必ずしも最良とならず、経済的なネッ
トワークの構築が困難な状況にあった。
設計者が、自らの経験と簡単な計算とに基づきネットワ
ークトラフィックを中心に分析し、ネットワークトポロ
ジーを決定していた。このため、ネットワークのコスト
パフォーマンスが必ずしも最良とならず、経済的なネッ
トワークの構築が困難な状況にあった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】そこで、本発明は以上
のような従来の問題点に鑑み、ネットワークトポロジー
の最適化問題を定式化し、遺伝的アルゴリズム及び局所
探索法を利用して、コストパフォーマンスの優れたネッ
トワークを構築可能にする技術を提供することを目的と
する。
のような従来の問題点に鑑み、ネットワークトポロジー
の最適化問題を定式化し、遺伝的アルゴリズム及び局所
探索法を利用して、コストパフォーマンスの優れたネッ
トワークを構築可能にする技術を提供することを目的と
する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】このため、請求項１記載
の発明は、複数の拠点間で所定のトラフィック量が伝達
されるように、遺伝的アルゴリズムを適用して、該拠点
間を通信回線で接続したネットワークトポロジーを設計
するためのネットワークトポロジー設計装置であって、
前記ネットワークトポロジーを行列で表現した染色体の
初期世代をランダムに所定数作成する第１の染色体作成
手段と、前記染色体により表現される各ネットワークト
ポロジーに対して、最短経路問題の解法を適用して、各
拠点間の通信経路を決定する通信経路決定手段と、該通
信経路決定手段により決定された通信経路及び前記所定
のトラフィック量に基づいて、前記拠点間を接続する各
通信回線の容量を決定する回線容量決定手段と、該回線
容量決定手段により決定された各通信回線の容量に基づ
いて、通信コストに反比例する適応度を算出する適応度
算出手段と、該適応度算出手段により算出された適応度
に基づいて、前記所定数の染色体から次世代の染色体を
順次作成する第２の染色体作成手段と、該第２の染色体
作成手段により作成された染色体の世代が所定世代に達
したか否かを判定する世代判定手段と、該世代判定手段
により世代が所定世代に未達成であると判定されたとき
に、前記通信経路決定手段以降の手段を繰り返し、世代
が所定世代に達したと判定されたときに、前記所定数の
染色体の中から適応度が最も高い染色体を出力する制御
手段と、を含んで構成されたことを特徴とする。
の発明は、複数の拠点間で所定のトラフィック量が伝達
されるように、遺伝的アルゴリズムを適用して、該拠点
間を通信回線で接続したネットワークトポロジーを設計
するためのネットワークトポロジー設計装置であって、
前記ネットワークトポロジーを行列で表現した染色体の
初期世代をランダムに所定数作成する第１の染色体作成
手段と、前記染色体により表現される各ネットワークト
ポロジーに対して、最短経路問題の解法を適用して、各
拠点間の通信経路を決定する通信経路決定手段と、該通
信経路決定手段により決定された通信経路及び前記所定
のトラフィック量に基づいて、前記拠点間を接続する各
通信回線の容量を決定する回線容量決定手段と、該回線
容量決定手段により決定された各通信回線の容量に基づ
いて、通信コストに反比例する適応度を算出する適応度
算出手段と、該適応度算出手段により算出された適応度
に基づいて、前記所定数の染色体から次世代の染色体を
順次作成する第２の染色体作成手段と、該第２の染色体
作成手段により作成された染色体の世代が所定世代に達
したか否かを判定する世代判定手段と、該世代判定手段
により世代が所定世代に未達成であると判定されたとき
に、前記通信経路決定手段以降の手段を繰り返し、世代
が所定世代に達したと判定されたときに、前記所定数の
染色体の中から適応度が最も高い染色体を出力する制御
手段と、を含んで構成されたことを特徴とする。
【０００６】かかる構成によれば、ネットワークトポロ
ジーは次のような過程を経て設計される。 (1)第１の染色体作成手段により、染色体の初期世代が
所定数作成される。 (2)通信経路決定手段により、染色体で表現される各ネ
ットワークトポロジーに対して、各拠点間の通信経路が
決定される。
ジーは次のような過程を経て設計される。 (1)第１の染色体作成手段により、染色体の初期世代が
所定数作成される。 (2)通信経路決定手段により、染色体で表現される各ネ
ットワークトポロジーに対して、各拠点間の通信経路が
決定される。
【０００７】(3)回線容量決定手段により、通信経路に
基づいて各拠点間を接続する通信回線の容量が決定され
る。 (4)適応度算出手段により、通信回線の容量に基づいて
通信コストに反比例する適応度が算出される。 (5)第２の染色体作成手段により、適応度に基づいて染
色体から次世代の染色体が作成される。
基づいて各拠点間を接続する通信回線の容量が決定され
る。 (4)適応度算出手段により、通信回線の容量に基づいて
通信コストに反比例する適応度が算出される。 (5)第２の染色体作成手段により、適応度に基づいて染
色体から次世代の染色体が作成される。
【０００８】(6)世代判定手段により、染色体の世代が
所定世代に達したか否かが判定される。 (7)制御手段により、染色体の世代が所定世代に未達成
であると判定されれば、通信経路決定手段以降の手段が
繰り返される。一方、染色体の世代が所定世代に達した
と判定されれば、所定数の染色体の中から最も適応度の
高い染色体が出力される。
所定世代に達したか否かが判定される。 (7)制御手段により、染色体の世代が所定世代に未達成
であると判定されれば、通信経路決定手段以降の手段が
繰り返される。一方、染色体の世代が所定世代に達した
と判定されれば、所定数の染色体の中から最も適応度の
高い染色体が出力される。
【０００９】即ち、染色体の世代が所定世代に達するま
で、前記過程(2)〜(5)が繰り返し実行され、染色体が徐
々に進化する。このとき、第２の染色体作成手段におい
て、染色体の形質を継承するように、次世代の染色体を
作成するようにする。また、ネットワークトポロジーを
設計する際、通信経路を考え（過程(2)）、通信回線の
容量及び適応度を算出する（過程(3)及び(4)）という２
段構えとしたことにより、ネットワークトポロジーの解
空間を劇的に減少させることができる。例えば、ｍ種類
の通信回線によりｎ拠点間を接続するネットワークトポ
ロジーを考えた場合、解空間の大きさは「（ｍ＋１）
n(n-1)/2」であるが、本発明のように２段構えとするこ
とで、解空間の大きさは「２n(n-1)/2」となる。従っ
て、一般的な演算速度を有する電子計算機を同じ時間使
用した場合、よりコストパフォーマンスの優れたネット
ワークトポロジーを設計することが可能となる。
で、前記過程(2)〜(5)が繰り返し実行され、染色体が徐
々に進化する。このとき、第２の染色体作成手段におい
て、染色体の形質を継承するように、次世代の染色体を
作成するようにする。また、ネットワークトポロジーを
設計する際、通信経路を考え（過程(2)）、通信回線の
容量及び適応度を算出する（過程(3)及び(4)）という２
段構えとしたことにより、ネットワークトポロジーの解
空間を劇的に減少させることができる。例えば、ｍ種類
の通信回線によりｎ拠点間を接続するネットワークトポ
ロジーを考えた場合、解空間の大きさは「（ｍ＋１）
n(n-1)/2」であるが、本発明のように２段構えとするこ
とで、解空間の大きさは「２n(n-1)/2」となる。従っ
て、一般的な演算速度を有する電子計算機を同じ時間使
用した場合、よりコストパフォーマンスの優れたネット
ワークトポロジーを設計することが可能となる。
【００１０】請求項２記載の発明は、前記第２の染色体
作成手段は、前記所定数の染色体の中から、前記適応度
に応じて２つの染色体を抽出する抽出手段と、該抽出手
段により抽出された各染色体に対して、前記拠点を２つ
のグループに分割する染色体分割手段と、該染色体分割
手段により分割されたグループ内の接続形態を一方の染
色体から継承すると共に、グループ間の接続形態を他方
の染色体から継承した次世代の染色体を作成する第１の
作成手段と、を含んだ構成とした。
作成手段は、前記所定数の染色体の中から、前記適応度
に応じて２つの染色体を抽出する抽出手段と、該抽出手
段により抽出された各染色体に対して、前記拠点を２つ
のグループに分割する染色体分割手段と、該染色体分割
手段により分割されたグループ内の接続形態を一方の染
色体から継承すると共に、グループ間の接続形態を他方
の染色体から継承した次世代の染色体を作成する第１の
作成手段と、を含んだ構成とした。
【００１１】かかる構成によれば、抽出手段により、所
定数の染色体の中から適応度に応じて２つの染色体が抽
出される。抽出された染色体に対して拠点は、染色体分
割手段により２つのグループに分割される。そして、グ
ループ内の接続形態を一方の染色体から継承し、グルー
プ間の接続形態を他方の染色体から継承した次世代の染
色体が作成される。即ち、適応度の高い、換言すれば、
通信コストの安価な染色体が優先的に抽出され、優れた
形質を継承した次世代の染色体が作成される。
定数の染色体の中から適応度に応じて２つの染色体が抽
出される。抽出された染色体に対して拠点は、染色体分
割手段により２つのグループに分割される。そして、グ
ループ内の接続形態を一方の染色体から継承し、グルー
プ間の接続形態を他方の染色体から継承した次世代の染
色体が作成される。即ち、適応度の高い、換言すれば、
通信コストの安価な染色体が優先的に抽出され、優れた
形質を継承した次世代の染色体が作成される。
【００１２】請求項３記載の発明は、前記第２の染色体
作成手段は、前記所定数の染色体全てに対して、予め設
定された所定の確率により突然変異を行うか否かを決定
する突然変異決定手段と、該突然変異決定手段により突
然変異を行うと決定された染色体に対して、該染色体を
構成する行列の要素の中から、ランダムに選択した要素
を突然変異させて次世代の染色体を作成する第２の作成
手段と、を含んだ構成とした。
作成手段は、前記所定数の染色体全てに対して、予め設
定された所定の確率により突然変異を行うか否かを決定
する突然変異決定手段と、該突然変異決定手段により突
然変異を行うと決定された染色体に対して、該染色体を
構成する行列の要素の中から、ランダムに選択した要素
を突然変異させて次世代の染色体を作成する第２の作成
手段と、を含んだ構成とした。
【００１３】かかる構成によれば、突然変異決定手段に
より、所定数の染色体全てに対して、予め設定された所
定の確率により突然変異を行うか否かが決定される。そ
して、突然変異を行うと決定された染色体を構成する行
列の要素の中から、ランダムに選択した要素を突然変異
させて次世代の染色体が作成される。即ち、染色体に突
然変異を起こさせることで、染色体群が多様性を持ち、
より広い解空間が探索されることが期待される。
より、所定数の染色体全てに対して、予め設定された所
定の確率により突然変異を行うか否かが決定される。そ
して、突然変異を行うと決定された染色体を構成する行
列の要素の中から、ランダムに選択した要素を突然変異
させて次世代の染色体が作成される。即ち、染色体に突
然変異を起こさせることで、染色体群が多様性を持ち、
より広い解空間が探索されることが期待される。
【００１４】請求項４記載の発明は、前記拠点間を接続
する通信回線の使用率制限を入力する使用率制限入力手
段を備え、前記回線容量決定手段は、前記通信回線の使
用率が前記使用率制限入力手段により入力された使用率
制限以下となるように、前記拠点間を接続する通信回線
の容量を決定する構成とした。かかる構成によれば、回
線容量決定手段により通信回線の容量を決定する際、通
信回線の使用率が使用率制限入力手段により入力された
使用率制限以下となるように、通信回線の容量が決定さ
れる。従って、余裕のあるネットワークの構築、或い
は、将来の拡張性等を考慮したネットワークトポロジー
の設計が可能となる。
する通信回線の使用率制限を入力する使用率制限入力手
段を備え、前記回線容量決定手段は、前記通信回線の使
用率が前記使用率制限入力手段により入力された使用率
制限以下となるように、前記拠点間を接続する通信回線
の容量を決定する構成とした。かかる構成によれば、回
線容量決定手段により通信回線の容量を決定する際、通
信回線の使用率が使用率制限入力手段により入力された
使用率制限以下となるように、通信回線の容量が決定さ
れる。従って、余裕のあるネットワークの構築、或い
は、将来の拡張性等を考慮したネットワークトポロジー
の設計が可能となる。
【００１５】請求項５記載の発明は、前記染色体を構成
する行列の要素のうち、所定の要素に対する変更を禁止
する変更禁止手段を備えた構成とした。かかる構成によ
れば、変更禁止手段により、染色体を構成する行列の要
素のうち、所定の要素に対する変更が禁止される。従っ
て、例えば、ユーザから「拠点ｉと拠点ｊとは必ず接続
してくれ」とか「拠点ｊと拠点ｋとは接続しないでく
れ」という要望があっても、かかる要望を満足するネッ
トワークトポロジーが設計可能となる。
する行列の要素のうち、所定の要素に対する変更を禁止
する変更禁止手段を備えた構成とした。かかる構成によ
れば、変更禁止手段により、染色体を構成する行列の要
素のうち、所定の要素に対する変更が禁止される。従っ
て、例えば、ユーザから「拠点ｉと拠点ｊとは必ず接続
してくれ」とか「拠点ｊと拠点ｋとは接続しないでく
れ」という要望があっても、かかる要望を満足するネッ
トワークトポロジーが設計可能となる。
【００１６】請求項６記載の発明は、前記制御手段によ
り出力された染色体に対して、局所探索法を適用して該
染色体の近傍の染色体を繰り返し探索することで、前記
適応度がより高い染色体を探索する染色体探索手段を備
えた構成とした。かかる構成によれば、染色体探索手段
により、制御手段により出力された染色体の近傍の染色
体が繰り返し探索され、より適応度の高い染色体が探索
される。即ち、最終的に出力される染色体は、適応度が
より高いもの、換言すると、通信コストのより安価なも
のとなる。
り出力された染色体に対して、局所探索法を適用して該
染色体の近傍の染色体を繰り返し探索することで、前記
適応度がより高い染色体を探索する染色体探索手段を備
えた構成とした。かかる構成によれば、染色体探索手段
により、制御手段により出力された染色体の近傍の染色
体が繰り返し探索され、より適応度の高い染色体が探索
される。即ち、最終的に出力される染色体は、適応度が
より高いもの、換言すると、通信コストのより安価なも
のとなる。
【００１７】
【００１８】
【００１９】
【００２０】
【００２１】請求項７記載の発明は、複数の拠点間で所
定のトラフィック量が伝達されるように、遺伝的アルゴ
リズムを適用して、該拠点間を通信回線で接続したネッ
トワークトポロジーを設計するためのネットワークトポ
ロジー設計方法であって、前記ネットワークトポロジー
を行列で表現した染色体の初期世代をランダムに所定数
作成する第１の染色体作成工程と、前記染色体により表
現される各ネットワークトポロジーに対して、最短経路
問題の解法を適用して、各拠点間の通信経路を決定する
通信経路決定工程と、該通信経路決定工程により決定さ
れた通信経路及び前記所定のトラフィック量に基づい
て、前記拠点間を接続する各通信回線の容量を決定する
回線容量決定工程と、該回線容量決定工程により決定さ
れた各通信回線の容量に基づいて、通信コストに反比例
する適応度を算出する適応度算出工程と、該適応度算出
工程により算出された適応度に基づいて、前記所定数の
染色体から次世代の染色体を順次作成する第２の染色体
作成工程と、該第２の染色体作成工程により作成された
染色体の世代が所定世代に達したか否かを判定する世代
判定工程と、該世代判定工程により世代が所定世代に未
達成であると判定されたときに、前記通信経路決定工程
以降の工程を繰り返し、世代が所定世代に達したと判定
されたときに、前記所定数の染色体の中から適応度が最
も高い染色体を出力する制御工程と、を含んで構成され
たことを特徴とする。
定のトラフィック量が伝達されるように、遺伝的アルゴ
リズムを適用して、該拠点間を通信回線で接続したネッ
トワークトポロジーを設計するためのネットワークトポ
ロジー設計方法であって、前記ネットワークトポロジー
を行列で表現した染色体の初期世代をランダムに所定数
作成する第１の染色体作成工程と、前記染色体により表
現される各ネットワークトポロジーに対して、最短経路
問題の解法を適用して、各拠点間の通信経路を決定する
通信経路決定工程と、該通信経路決定工程により決定さ
れた通信経路及び前記所定のトラフィック量に基づい
て、前記拠点間を接続する各通信回線の容量を決定する
回線容量決定工程と、該回線容量決定工程により決定さ
れた各通信回線の容量に基づいて、通信コストに反比例
する適応度を算出する適応度算出工程と、該適応度算出
工程により算出された適応度に基づいて、前記所定数の
染色体から次世代の染色体を順次作成する第２の染色体
作成工程と、該第２の染色体作成工程により作成された
染色体の世代が所定世代に達したか否かを判定する世代
判定工程と、該世代判定工程により世代が所定世代に未
達成であると判定されたときに、前記通信経路決定工程
以降の工程を繰り返し、世代が所定世代に達したと判定
されたときに、前記所定数の染色体の中から適応度が最
も高い染色体を出力する制御工程と、を含んで構成され
たことを特徴とする。
【００２２】かかる構成によれば、ネットワークトポロ
ジーは次のような過程を経て設計される。 (1)第１の染色体作成工程により、染色体の初期世代が
所定数作成される。 (2)通信経路決定工程により、染色体で表現される各ネ
ットワークトポロジーに対して、各拠点間の通信経路が
決定される。
ジーは次のような過程を経て設計される。 (1)第１の染色体作成工程により、染色体の初期世代が
所定数作成される。 (2)通信経路決定工程により、染色体で表現される各ネ
ットワークトポロジーに対して、各拠点間の通信経路が
決定される。
【００２３】(3)回線容量決定工程により、通信経路に
基づいて各拠点間を接続する通信回線の容量が決定され
る。 (4)適応度算出工程により、通信回線の容量に基づいて
通信コストに反比例する適応度が算出される。 (5)第２の染色体作成工程により、適応度に基づいて染
色体から次世代の染色体が作成される。
基づいて各拠点間を接続する通信回線の容量が決定され
る。 (4)適応度算出工程により、通信回線の容量に基づいて
通信コストに反比例する適応度が算出される。 (5)第２の染色体作成工程により、適応度に基づいて染
色体から次世代の染色体が作成される。
【００２４】(6)世代判定工程により、染色体の世代が
所定世代に達したか否かが判定される。 (7)制御工程により、染色体の世代が所定世代に未達成
であると判定されれば、通信経路決定工程以降の工程が
繰り返される。一方、染色体の世代が所定世代に達した
と判定されれば、所定数の染色体の中から最も適応度の
高い染色体が出力される。
所定世代に達したか否かが判定される。 (7)制御工程により、染色体の世代が所定世代に未達成
であると判定されれば、通信経路決定工程以降の工程が
繰り返される。一方、染色体の世代が所定世代に達した
と判定されれば、所定数の染色体の中から最も適応度の
高い染色体が出力される。
【００２５】即ち、染色体の世代が所定世代に達するま
で、前記過程(2)〜(5)が繰り返し実行され、染色体が徐
々に進化する。このとき、第２の染色体作成工程におい
て、染色体の形質を継承するように、次世代の染色体を
作成するようにする。また、ネットワークトポロジーを
設計する際、通信経路を考え（過程(2)）、通信回線の
容量及び適応度を算出する（過程(3)及び(4)）という２
段構えとしたことにより、ネットワークトポロジーの解
空間を劇的に減少させることができる。例えば、ｍ種類
の通信回線によりｎ拠点間を接続するネットワークトポ
ロジーを考えた場合、解空間の大きさは「（ｍ＋１）
n(n-1)/2」であるが、本発明のように２段構えとするこ
とで、解空間の大きさは「２n(n-1)/2」となる。従っ
て、一般的な演算速度を有する電子計算機を同じ時間使
用した場合、よりコストパフォーマンスの優れたネット
ワークトポロジーを設計することが可能となる。
で、前記過程(2)〜(5)が繰り返し実行され、染色体が徐
々に進化する。このとき、第２の染色体作成工程におい
て、染色体の形質を継承するように、次世代の染色体を
作成するようにする。また、ネットワークトポロジーを
設計する際、通信経路を考え（過程(2)）、通信回線の
容量及び適応度を算出する（過程(3)及び(4)）という２
段構えとしたことにより、ネットワークトポロジーの解
空間を劇的に減少させることができる。例えば、ｍ種類
の通信回線によりｎ拠点間を接続するネットワークトポ
ロジーを考えた場合、解空間の大きさは「（ｍ＋１）
n(n-1)/2」であるが、本発明のように２段構えとするこ
とで、解空間の大きさは「２n(n-1)/2」となる。従っ
て、一般的な演算速度を有する電子計算機を同じ時間使
用した場合、よりコストパフォーマンスの優れたネット
ワークトポロジーを設計することが可能となる。
【００２６】請求項８記載の発明は、複数の拠点間で所
定のトラフィック量が伝達されるように、遺伝的アルゴ
リズムを適用して、該拠点間を通信回線で接続したネッ
トワークトポロジーを設計するためのネットワークトポ
ロジー設計プログラムを記録した記録媒体であって、前
記ネットワークトポロジーを行列で表現した染色体の初
期世代をランダムに所定数作成する第１の染色体作成機
能と、前記染色体により表現される各ネットワークトポ
ロジーに対して、最短経路問題の解法を適用して、各拠
点間の通信経路を決定する通信経路決定機能と、該通信
経路決定機能により決定された通信経路及び前記所定の
トラフィック量に基づいて、前記拠点間を接続する各通
信回線の容量を決定する回線容量決定機能と、該回線容
量決定機能により決定された各通信回線の容量に基づい
て、通信コストに反比例する適応度を算出する適応度算
出機能と、該適応度算出機能により算出された適応度に
基づいて、前記所定数の染色体から次世代の染色体を順
次作成する第２の染色体作成機能と、該第２の染色体作
成機能により作成された染色体の世代が所定世代に達し
たか否かを判定する世代判定機能と、該世代判定機能に
より世代が所定世代に未達成であると判定されたとき
に、前記通信経路決定機能以降の機能を繰り返し、世代
が所定世代に達したと判定されたときに、前記所定数の
染色体の中から適応度が最も高い染色体を出力する制御
機能と、をコンピュータに実行させるためのネットワー
クトポロジー設計プログラムをコンピュータ読取可能な
記録媒体に記録した。
定のトラフィック量が伝達されるように、遺伝的アルゴ
リズムを適用して、該拠点間を通信回線で接続したネッ
トワークトポロジーを設計するためのネットワークトポ
ロジー設計プログラムを記録した記録媒体であって、前
記ネットワークトポロジーを行列で表現した染色体の初
期世代をランダムに所定数作成する第１の染色体作成機
能と、前記染色体により表現される各ネットワークトポ
ロジーに対して、最短経路問題の解法を適用して、各拠
点間の通信経路を決定する通信経路決定機能と、該通信
経路決定機能により決定された通信経路及び前記所定の
トラフィック量に基づいて、前記拠点間を接続する各通
信回線の容量を決定する回線容量決定機能と、該回線容
量決定機能により決定された各通信回線の容量に基づい
て、通信コストに反比例する適応度を算出する適応度算
出機能と、該適応度算出機能により算出された適応度に
基づいて、前記所定数の染色体から次世代の染色体を順
次作成する第２の染色体作成機能と、該第２の染色体作
成機能により作成された染色体の世代が所定世代に達し
たか否かを判定する世代判定機能と、該世代判定機能に
より世代が所定世代に未達成であると判定されたとき
に、前記通信経路決定機能以降の機能を繰り返し、世代
が所定世代に達したと判定されたときに、前記所定数の
染色体の中から適応度が最も高い染色体を出力する制御
機能と、をコンピュータに実行させるためのネットワー
クトポロジー設計プログラムをコンピュータ読取可能な
記録媒体に記録した。
【００２７】ここで、「記録媒体」とは、電子情報を確
実に記録でき、かつ、必要に応じて確実に取り出し可能
なものをいい、例えば、磁気テープ、磁気ディスク、磁
気ドラム、ＩＣカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体が該
当する。かかる構成によれば、第１の染色体作成機能
と、通信経路決定機能と、回線容量決定機能と、適応度
算出機能と、第２の染色体作成機能と、世代判定機能
と、制御機能と、をコンピュータに実行させるためのネ
ットワークトポロジー設計プログラムがコンピュータ読
取可能な記録媒体に記録される。従って、かかるプログ
ラムを記録した記録媒体があれば、一般的な電子計算機
システムを利用して、本発明に係るネットワークトポロ
ジー設計装置を容易に構築することができる。
実に記録でき、かつ、必要に応じて確実に取り出し可能
なものをいい、例えば、磁気テープ、磁気ディスク、磁
気ドラム、ＩＣカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体が該
当する。かかる構成によれば、第１の染色体作成機能
と、通信経路決定機能と、回線容量決定機能と、適応度
算出機能と、第２の染色体作成機能と、世代判定機能
と、制御機能と、をコンピュータに実行させるためのネ
ットワークトポロジー設計プログラムがコンピュータ読
取可能な記録媒体に記録される。従って、かかるプログ
ラムを記録した記録媒体があれば、一般的な電子計算機
システムを利用して、本発明に係るネットワークトポロ
ジー設計装置を容易に構築することができる。
【００２８】
【００２９】
【００３０】
【発明の実施の形態】以下、添付された図面を参照して
本発明を詳述する。最初に、ネットワークトポロジーの
最適化問題（以下「最適化問題」という）について説明
する。最適化問題とは、複数の拠点間を接続する全ての
通信回線において、通信回線の使用率が所定値を越えな
いという制約条件下で、通信コストが最も安くなるよう
に、換言すれば、コストパフォーマンスが最良となるよ
うに、ネットワークデザインを決定することをいう。こ
こで、ネットワークデザインとは、接続する拠点間、及
び、拠点間を接続する通信回線の容量を決定することを
いう。
本発明を詳述する。最初に、ネットワークトポロジーの
最適化問題（以下「最適化問題」という）について説明
する。最適化問題とは、複数の拠点間を接続する全ての
通信回線において、通信回線の使用率が所定値を越えな
いという制約条件下で、通信コストが最も安くなるよう
に、換言すれば、コストパフォーマンスが最良となるよ
うに、ネットワークデザインを決定することをいう。こ
こで、ネットワークデザインとは、接続する拠点間、及
び、拠点間を接続する通信回線の容量を決定することを
いう。
【００３１】本発明に係るネットワークトポロジー設計
装置（以下「設計装置」という）は、少なくとも、中央
処理装置（ＣＰＵ）とメモリとを備えた電子計算機によ
り構成され、メモリ上に記憶されたプログラムに従って
最適化問題を処理する。このため、最適化問題を電子計
算機で処理できるように、定式化する必要がある。以
下、最適化問題の定式化について説明する。
装置（以下「設計装置」という）は、少なくとも、中央
処理装置（ＣＰＵ）とメモリとを備えた電子計算機によ
り構成され、メモリ上に記憶されたプログラムに従って
最適化問題を処理する。このため、最適化問題を電子計
算機で処理できるように、定式化する必要がある。以
下、最適化問題の定式化について説明する。
【００３２】先ず、全ての通信回線において、通信回線
の使用率が所定値を越えないという制約条件を定式化す
る。拠点ｉと拠点ｊとを接続する通信回線をＷijとし、
拠点ｉから拠点ｊへのトラフィックが通る経路の集合φ
を次のように定義する。
の使用率が所定値を越えないという制約条件を定式化す
る。拠点ｉと拠点ｊとを接続する通信回線をＷijとし、
拠点ｉから拠点ｊへのトラフィックが通る経路の集合φ
を次のように定義する。
【００３３】
【数１】
さらに、考えられる全てのφijの集合をΦijと定義す
る。この定義より、通信回線Ｗijを通るトラフィック量
の和は、次のように表わされる。
る。この定義より、通信回線Ｗijを通るトラフィック量
の和は、次のように表わされる。
【００３４】
【数２】
従って、全ての通信回線において、通信回線の使用率が
所定値を越えないという制約条件は、次のように表わさ
れる。
所定値を越えないという制約条件は、次のように表わさ
れる。
【００３５】
【数３】
この条件を満たすようなφij∈Φijが全ての｛ｉ，ｊ｝
（ｉ≠ｊ）の組で存在することが制約条件となる。ここ
で、拠点ｉから拠点ｊへのトラフィック量を「ｔij」、
拠点ｉと拠点ｊとを接続する通信回線の使用率制限を
「ｒij」、拠点ｉと拠点ｊを接続する通信回線の種類を
「ｘij」、通信回線ｋ（ｋ＝ｘij）の容量を「ｃk 」で
示す。なお、使用率「ｒij」は、０≦ｒij≦１の範囲内
に設定される。回線の種類「ｘij」は、拠点間を接続し
ないときｘij＝０に設定され、通信回線の種類を「ｍ」
とすると、ｘij＝｛０，１，２，．．．，ｍ｝、ｘii＝
０、ｘij＝ｘjiの関係を満たしている。
（ｉ≠ｊ）の組で存在することが制約条件となる。ここ
で、拠点ｉから拠点ｊへのトラフィック量を「ｔij」、
拠点ｉと拠点ｊとを接続する通信回線の使用率制限を
「ｒij」、拠点ｉと拠点ｊを接続する通信回線の種類を
「ｘij」、通信回線ｋ（ｋ＝ｘij）の容量を「ｃk 」で
示す。なお、使用率「ｒij」は、０≦ｒij≦１の範囲内
に設定される。回線の種類「ｘij」は、拠点間を接続し
ないときｘij＝０に設定され、通信回線の種類を「ｍ」
とすると、ｘij＝｛０，１，２，．．．，ｍ｝、ｘii＝
０、ｘij＝ｘjiの関係を満たしている。
【００３６】また、拠点ｉと拠点ｊとを通信回線ｋで接
続したときの料金を「ｐij k 」、拠点の数を「ｎ」とす
ると、通信コストは、次のように表わされる。なお、料
金「ｐij k 」は、拠点間を接続しないとき、ｐij 0 ＝０
となる。
続したときの料金を「ｐij k 」、拠点の数を「ｎ」とす
ると、通信コストは、次のように表わされる。なお、料
金「ｐij k 」は、拠点間を接続しないとき、ｐij 0 ＝０
となる。
【００３７】
【数４】
最適化問題の解は、通信コストが最も安くなるようにネ
ットワークデザインを決定することであるから、以上の
説明より、最適化問題は次のように定式化される。
ットワークデザインを決定することであるから、以上の
説明より、最適化問題は次のように定式化される。
【００３８】
【数５】
次に、最適化問題の解を自動的に算出する設計装置につ
いて説明する。設計装置は、図１に示すように、キーボ
ード及びマウス等の入力装置１０と、ＣＵＰ及びメモリ
等から構成されるマザーボード２０と、モニタ等の出力
装置３０と、を含んで構成される。
いて説明する。設計装置は、図１に示すように、キーボ
ード及びマウス等の入力装置１０と、ＣＵＰ及びメモリ
等から構成されるマザーボード２０と、モニタ等の出力
装置３０と、を含んで構成される。
【００３９】入力装置１０は、拠点入力手段１２、使用
率制限入力手段１４、トラフィック量入力手段１６及び
通信料金入力手段１８として機能する。拠点入力手段１
２は、ネットワークを構築する拠点数「ｎ」及び拠点名
称等を入力する機能を提供する。使用率制限入力手段１
４は、通信回線の使用率制限「ｒij」を入力する機能を
提供する。トラフィック量入力手段１６は、各拠点間の
トラフィック量「ｔij」を入力する機能を提供する。通
信料金入力手段１８は、通信回線の種類数「ｍ」に応じ
た拠点間の通信料金「ｐij k」を入力する機能を提供す
る。
率制限入力手段１４、トラフィック量入力手段１６及び
通信料金入力手段１８として機能する。拠点入力手段１
２は、ネットワークを構築する拠点数「ｎ」及び拠点名
称等を入力する機能を提供する。使用率制限入力手段１
４は、通信回線の使用率制限「ｒij」を入力する機能を
提供する。トラフィック量入力手段１６は、各拠点間の
トラフィック量「ｔij」を入力する機能を提供する。通
信料金入力手段１８は、通信回線の種類数「ｍ」に応じ
た拠点間の通信料金「ｐij k」を入力する機能を提供す
る。
【００４０】マザーボード２０は、中間解算出手段２２
及び最終解算出手段２４として機能する。中間解算出手
段２２は、最適化問題に遺伝的アルゴリズム（ＧＡ；Ge
netic Algorithm ）を適用して、最適化問題の中間解を
算出する。最終解算出手段２４は、中間解算出手段２２
により算出された中間解に対して、局所探索法（Local
Search）を適用して解を探索し、最適化問題の最終解を
算出する。
及び最終解算出手段２４として機能する。中間解算出手
段２２は、最適化問題に遺伝的アルゴリズム（ＧＡ；Ge
netic Algorithm ）を適用して、最適化問題の中間解を
算出する。最終解算出手段２４は、中間解算出手段２２
により算出された中間解に対して、局所探索法（Local
Search）を適用して解を探索し、最適化問題の最終解を
算出する。
【００４１】なお、中間解算出手段２２は、第１の染色
体作成手段、通信経路決定手段、回線容量決定手段、適
応度算出手段、第２の染色体作成手段、世代判定手段、
制御手段、第１の染色体作成工程、通信経路決定工程、
回線容量決定工程、適応度算出工程、第２の染色体作成
工程、世代判定工程、制御工程、第１の染色体作成機
能、通信経路決定機能、回線容量決定機能、適応度算出
機能、第２の染色体作成機能、世代判定機能及び制御機
能をソフトウエアにより実現する。また、中間解算出手
段２２は、抽出手段、染色体分割手段、第１の作成手
段、突然変異決定手段、第２の作成手段及び変更禁止手
段をもソフトウエアにより実現する。
体作成手段、通信経路決定手段、回線容量決定手段、適
応度算出手段、第２の染色体作成手段、世代判定手段、
制御手段、第１の染色体作成工程、通信経路決定工程、
回線容量決定工程、適応度算出工程、第２の染色体作成
工程、世代判定工程、制御工程、第１の染色体作成機
能、通信経路決定機能、回線容量決定機能、適応度算出
機能、第２の染色体作成機能、世代判定機能及び制御機
能をソフトウエアにより実現する。また、中間解算出手
段２２は、抽出手段、染色体分割手段、第１の作成手
段、突然変異決定手段、第２の作成手段及び変更禁止手
段をもソフトウエアにより実現する。
【００４２】一方、最終解算出手段２４は、染色体探索
手段をソフトウエアにより実現する。出力装置３０は、
中間解算出手段２２により算出された中間解、及び、最
終解算出手段２４により算出された最終解等を表示す
る。ここで、中間解算出手段２２に対して、遺伝的アル
ゴリズムを適用する手法を説明する。先ず、最適化問題
を、「どの拠点とどの拠点とを接続するか」という問題
と、「接続する通信回線の容量を決定する」という問題
と、の２つに分け、前者の問題を染色体で表現する。例
えば、図２に示すように、青森、金沢、東京、大阪及び
山口の５拠点（ｎ＝５）を接続する場合には、図３に示
すようなｎ×ｎ行列の上三角部分の形をした染色体を用
いる。染色体を構成する各遺伝子は、拠点ｉ，ｊ間が接
続されていれば「１」、接続されていなければ「０」と
して表現される。なお、図３に示す染色体は、青森を
「１」、金沢を「２」、東京を「３」、大阪を「４」、
山口を「５」として、図２に示すようなネットワークが
構築されている状態を示している。
手段をソフトウエアにより実現する。出力装置３０は、
中間解算出手段２２により算出された中間解、及び、最
終解算出手段２４により算出された最終解等を表示す
る。ここで、中間解算出手段２２に対して、遺伝的アル
ゴリズムを適用する手法を説明する。先ず、最適化問題
を、「どの拠点とどの拠点とを接続するか」という問題
と、「接続する通信回線の容量を決定する」という問題
と、の２つに分け、前者の問題を染色体で表現する。例
えば、図２に示すように、青森、金沢、東京、大阪及び
山口の５拠点（ｎ＝５）を接続する場合には、図３に示
すようなｎ×ｎ行列の上三角部分の形をした染色体を用
いる。染色体を構成する各遺伝子は、拠点ｉ，ｊ間が接
続されていれば「１」、接続されていなければ「０」と
して表現される。なお、図３に示す染色体は、青森を
「１」、金沢を「２」、東京を「３」、大阪を「４」、
山口を「５」として、図２に示すようなネットワークが
構築されている状態を示している。
【００４３】また、最適化問題の中間解を算出するため
には、ネットワークを構築する各拠点間のトラフィック
量（図４参照）、及び、各拠点間を接続する通信回線に
応じた通信料金表（図５参照）が必要である。なお、図
５に示す通信料金表は、通信回線の容量に応じたもので
ある。次に、設計装置の作用について説明する。
には、ネットワークを構築する各拠点間のトラフィック
量（図４参照）、及び、各拠点間を接続する通信回線に
応じた通信料金表（図５参照）が必要である。なお、図
５に示す通信料金表は、通信回線の容量に応じたもので
ある。次に、設計装置の作用について説明する。
【００４４】図６は、メインルーチンのフローチャート
を示す。ステップ１（図では「Ｓ１」と略記する。以下
同様）では、最適化問題の処理対象を入力する。即ち、
ネットワークを構築する拠点数ｎ、拠点間のトラフィッ
ク量ｔij（図４参照）、通信回線の容量等に応じた通信
料金ｐij k （図５参照）、通信回線の使用率ｒij等を入
力する。
を示す。ステップ１（図では「Ｓ１」と略記する。以下
同様）では、最適化問題の処理対象を入力する。即ち、
ネットワークを構築する拠点数ｎ、拠点間のトラフィッ
ク量ｔij（図４参照）、通信回線の容量等に応じた通信
料金ｐij k （図５参照）、通信回線の使用率ｒij等を入
力する。
【００４５】ステップ２では、遺伝的アルゴリズムによ
り最適化問題の中間解を算出するサブルーチンをコール
する。ステップ３では、遺伝的アルゴリズムにより算出
された中間解に対して、局所探索法により近傍の全ての
解を繰り返し探索し、最適化問題の最終解を算出するサ
ブルーチンをコールする。最終解により特定されるネッ
トワークトポロジーによって、ネットワークのコストパ
フォーマンスが最適化される。
り最適化問題の中間解を算出するサブルーチンをコール
する。ステップ３では、遺伝的アルゴリズムにより算出
された中間解に対して、局所探索法により近傍の全ての
解を繰り返し探索し、最適化問題の最終解を算出するサ
ブルーチンをコールする。最終解により特定されるネッ
トワークトポロジーによって、ネットワークのコストパ
フォーマンスが最適化される。
【００４６】ステップ４では、最適化問題の最終解を、
出力装置３０に出力する。図７は、遺伝的アルゴリズム
により最適化問題の中間解を算出するサブルーチンを示
す。ステップ１０では、初期世代における染色体をラン
ダムにｎ個作成する。即ち、図３に示すような染色体を
ｎ個用意し、各染色体の遺伝子を乱数等を利用して
「１」或いは「０」に設定する。なお、ステップ１０の
処理が、第１の染色体作成手段、第１の染色体作成工程
及び第１の染色体作成機能に相当する。
出力装置３０に出力する。図７は、遺伝的アルゴリズム
により最適化問題の中間解を算出するサブルーチンを示
す。ステップ１０では、初期世代における染色体をラン
ダムにｎ個作成する。即ち、図３に示すような染色体を
ｎ個用意し、各染色体の遺伝子を乱数等を利用して
「１」或いは「０」に設定する。なお、ステップ１０の
処理が、第１の染色体作成手段、第１の染色体作成工程
及び第１の染色体作成機能に相当する。
【００４７】ステップ１１では、ｎ個の染色体の適応度
を算出するサブルーチンをコールする。「適応度」と
は、通信コストの逆数のことをいう。なお、ステップ１
１の処理が、適応度算出手段、適応度算出工程及び適応
度算出機能に相当する。ステップ１２では、ｎ個の染色
体に対して、遺伝的アルゴリズムの一般的手法である交
叉及び突然変異を行うサブルーチンをコールし、次世代
の染色体をｎ個作成する。かかる手法により、最適化問
題に適応すべく、染色体が徐々に進化していく。なお、
ステップ１２の処理が、第２の染色体作成手段、第２の
染色体作成工程及び第２の染色体作成機能に相当する。
を算出するサブルーチンをコールする。「適応度」と
は、通信コストの逆数のことをいう。なお、ステップ１
１の処理が、適応度算出手段、適応度算出工程及び適応
度算出機能に相当する。ステップ１２では、ｎ個の染色
体に対して、遺伝的アルゴリズムの一般的手法である交
叉及び突然変異を行うサブルーチンをコールし、次世代
の染色体をｎ個作成する。かかる手法により、最適化問
題に適応すべく、染色体が徐々に進化していく。なお、
ステップ１２の処理が、第２の染色体作成手段、第２の
染色体作成工程及び第２の染色体作成機能に相当する。
【００４８】また、ステップ１２では、次世代の染色体
を作成する際に、優秀な染色体をそのまま次世代に継承
させる「エリート戦略」を採用したり、或いは、染色体
を構成する特定の遺伝子が突然変異を起こさないように
する「固定部分」を設けるようにしてもよい。なお、か
かる「固定部分」を設ける処理が、変更禁止手段に相当
する。
を作成する際に、優秀な染色体をそのまま次世代に継承
させる「エリート戦略」を採用したり、或いは、染色体
を構成する特定の遺伝子が突然変異を起こさないように
する「固定部分」を設けるようにしてもよい。なお、か
かる「固定部分」を設ける処理が、変更禁止手段に相当
する。
【００４９】ステップ１３では、一様度を算出するサブ
ルーチンをコールする。「一様度」とは、ｎ個の染色体
が夫々１個の遺伝子を持っている場合に、「全遺伝子数
ｌｎ個のうち、最も適応度の高い染色体の遺伝子と一致
している遺伝子がいくつあるかという割合」をいう。一
様度が「１」に十分近いとき、現世代における染色体の
大多数が似通っており、突然変異以外ではあまり遺伝子
が変動しないと考えられる。このため、遺伝的アルゴリ
ズムを終了させるタイミングを決定するのに使用でき
る。
ルーチンをコールする。「一様度」とは、ｎ個の染色体
が夫々１個の遺伝子を持っている場合に、「全遺伝子数
ｌｎ個のうち、最も適応度の高い染色体の遺伝子と一致
している遺伝子がいくつあるかという割合」をいう。一
様度が「１」に十分近いとき、現世代における染色体の
大多数が似通っており、突然変異以外ではあまり遺伝子
が変動しないと考えられる。このため、遺伝的アルゴリ
ズムを終了させるタイミングを決定するのに使用でき
る。
【００５０】ステップ１４では、一様度が所定値以上で
あるか、或いは、世代が最終世代であるか否かを判定す
る。「最終世代」とは、交叉及び突然変異により順次作
成される最終の世代を言い、ユーザにより設定される世
代である。そして、一様度が所定値以上或いは世代が最
終世代であればステップ１５へと進み（Ｙｅｓ）、一様
度が所定値未満かつ世代が最終世代でなければ、ステッ
プ１１へと戻る（Ｎｏ）。なお、ステップ１４の処理
が、世代判定手段、世代判定工程、世代判定機能、制御
手段、制御工程及び制御機能に相当する。
あるか、或いは、世代が最終世代であるか否かを判定す
る。「最終世代」とは、交叉及び突然変異により順次作
成される最終の世代を言い、ユーザにより設定される世
代である。そして、一様度が所定値以上或いは世代が最
終世代であればステップ１５へと進み（Ｙｅｓ）、一様
度が所定値未満かつ世代が最終世代でなければ、ステッ
プ１１へと戻る（Ｎｏ）。なお、ステップ１４の処理
が、世代判定手段、世代判定工程、世代判定機能、制御
手段、制御工程及び制御機能に相当する。
【００５１】ステップ１５では、最終世代或いは一様度
が所定値以上となった世代の染色体の中から、最も適応
度の高い染色体を抽出し、出力装置３０に出力する。図
８は、適応度を算出するサブルーチンを示す。ステップ
２０では、最短経路問題の解法であるウォーシャルフロ
イド（Warshall-Froyd）法によって、各拠点間の通信経
路を決定する。ウォーシャルフロイド法とは、拠点数を
「ｎ」、ｉ番目の拠点の名称を「Ｌi 」、拠点ｉと拠点
ｊとの距離を「ｄij」とした場合に、次の手順により最
短経路を決定する解法である。なお、「距離ｄij」と
は、物理的な距離に限らず、コスト、時間等何らかの概
念の距離であればよい。また、拠点ｉと拠点ｊとが接続
されていない場合には、距離ｄij＝∞となる。
が所定値以上となった世代の染色体の中から、最も適応
度の高い染色体を抽出し、出力装置３０に出力する。図
８は、適応度を算出するサブルーチンを示す。ステップ
２０では、最短経路問題の解法であるウォーシャルフロ
イド（Warshall-Froyd）法によって、各拠点間の通信経
路を決定する。ウォーシャルフロイド法とは、拠点数を
「ｎ」、ｉ番目の拠点の名称を「Ｌi 」、拠点ｉと拠点
ｊとの距離を「ｄij」とした場合に、次の手順により最
短経路を決定する解法である。なお、「距離ｄij」と
は、物理的な距離に限らず、コスト、時間等何らかの概
念の距離であればよい。また、拠点ｉと拠点ｊとが接続
されていない場合には、距離ｄij＝∞となる。
【００５２】(1) 手順１
ｄij (0) ＝ｄij，ｐij＝ｉ(i,j=1,2,3,...,n) ，ｌ＝１
とおく。 (2) 手順２ (a) ｄij (l) ＝min(ｄij (l-1) ，ｄil (l-1) ＋ｄlj
(l-1) ) とする。 (b) ｄij (l) ＜ｄij (l-1) である(i,j) に対して、ｐij
＝ｐljとする。
とおく。 (2) 手順２ (a) ｄij (l) ＝min(ｄij (l-1) ，ｄil (l-1) ＋ｄlj
(l-1) ) とする。 (b) ｄij (l) ＜ｄij (l-1) である(i,j) に対して、ｐij
＝ｐljとする。
【００５３】(3) 手順３
ｌ＝ｎならば終了する。ｌ＜ｎならばｌの値を１増やし
て手順２に戻る。ここで、ｄij (l) は、Ｌi からＬj へ
の経路を示し、中間の通過点としてＬ1，Ｌ2 ，....，
Ｌl だけを許すものの中での最短距離である。ｌ＝ｎま
で進んだときのｄij (n) は、Ｌi からＬj への最短経路
であり、ｐijは、Ｌi からＬj への最短経路におけるＬ
j の直前の拠点の番号である。
て手順２に戻る。ここで、ｄij (l) は、Ｌi からＬj へ
の経路を示し、中間の通過点としてＬ1，Ｌ2 ，....，
Ｌl だけを許すものの中での最短距離である。ｌ＝ｎま
で進んだときのｄij (n) は、Ｌi からＬj への最短経路
であり、ｐijは、Ｌi からＬj への最短経路におけるＬ
j の直前の拠点の番号である。
【００５４】なお、ステップ２０の一連の処理が、通信
経路決定手段、通信経路決定工程及び通信経路決定機能
に相当する。ステップ２１では、ウォーシャルフロイド
法により決定された通信経路に基づき、拠点間を接続す
る各通信回線のトラフィック量を計算する。即ち、各拠
点間におけるトラフィック量を通信回線毎に加算し、各
通信回線におけるトラフィック量を計算する。
経路決定手段、通信経路決定工程及び通信経路決定機能
に相当する。ステップ２１では、ウォーシャルフロイド
法により決定された通信経路に基づき、拠点間を接続す
る各通信回線のトラフィック量を計算する。即ち、各拠
点間におけるトラフィック量を通信回線毎に加算し、各
通信回線におけるトラフィック量を計算する。
【００５５】ステップ２２では、通信回線の使用率が所
定値を越えないように、各通信回線の容量を決定する。
なお、ステップ２１及びステップ２２の処理が、回線容
量決定手段、回線容量決定工程及び回線容量決定機能に
相当する。ステップ２３では、通信料金表を参照して各
通信回線毎における通信料金を算出し、全ての通信回線
の通信料金を加算することで通信コストを算出する。
定値を越えないように、各通信回線の容量を決定する。
なお、ステップ２１及びステップ２２の処理が、回線容
量決定手段、回線容量決定工程及び回線容量決定機能に
相当する。ステップ２３では、通信料金表を参照して各
通信回線毎における通信料金を算出し、全ての通信回線
の通信料金を加算することで通信コストを算出する。
【００５６】ステップ２４では、通信コストの逆数を演
算することで、適応度を算出する。即ち、適応度＝１／
通信コストとなる。図９は、交叉法により次世代の染色
体を作成するサブルーチンを示す。なお、交叉法は、予
め設定された所定の確率で行われる。ステップ３０で
は、現世代におけるｎ個の染色体の中から、適応度に比
例した確率で、親１及び親２となる２つの染色体を抽出
する。なお、ステップ３０の処理が、抽出手段に相当す
る。
算することで、適応度を算出する。即ち、適応度＝１／
通信コストとなる。図９は、交叉法により次世代の染色
体を作成するサブルーチンを示す。なお、交叉法は、予
め設定された所定の確率で行われる。ステップ３０で
は、現世代におけるｎ個の染色体の中から、適応度に比
例した確率で、親１及び親２となる２つの染色体を抽出
する。なお、ステップ３０の処理が、抽出手段に相当す
る。
【００５７】ステップ３１では、抽出された染色体（親
１及び親２）の行及び列を２つに分ける境界線をランダ
ムに決定する。そして、図１０に示すように、境界線に
より染色体の行及び列を２つに分ける。即ち、染色体を
４つの領域（左下の領域には遺伝子は存在しない）に分
割する。なお、ステップ３１の処理が、染色体分割手段
に相当する。
１及び親２）の行及び列を２つに分ける境界線をランダ
ムに決定する。そして、図１０に示すように、境界線に
より染色体の行及び列を２つに分ける。即ち、染色体を
４つの領域（左下の領域には遺伝子は存在しない）に分
割する。なお、ステップ３１の処理が、染色体分割手段
に相当する。
【００５８】ステップ３２では、図１０に示すように、
親１の左上及び右下の領域に属する遺伝子と、親２の右
上の領域に属する遺伝子と、を継承した遺伝子（子１）
を作成する。ステップ３３では、図１０に示すように、
親１の右上の領域に属する遺伝子と、親２の左上及び右
下の領域に属する遺伝子と、を継承した遺伝子（子２）
を作成する。なお、ステップ３２及びステップ３３の処
理が、第１の作成手段に相当する。
親１の左上及び右下の領域に属する遺伝子と、親２の右
上の領域に属する遺伝子と、を継承した遺伝子（子１）
を作成する。ステップ３３では、図１０に示すように、
親１の右上の領域に属する遺伝子と、親２の左上及び右
下の領域に属する遺伝子と、を継承した遺伝子（子２）
を作成する。なお、ステップ３２及びステップ３３の処
理が、第１の作成手段に相当する。
【００５９】以上説明した交叉法によれば、図１１に示
すように、拠点を２つのグループに分け、グループ内の
接続形態を１つの親から、グループ間の接続形態を他の
親から継承した子が作成される。即ち、グループ内の接
続形態という形質を１つの親から継承しつつ、グループ
間の接続形態を他の親から継承して子が作成される。図
１２は、突然変異により次世代の染色体を作成するサブ
ルーチンを示す。
すように、拠点を２つのグループに分け、グループ内の
接続形態を１つの親から、グループ間の接続形態を他の
親から継承した子が作成される。即ち、グループ内の接
続形態という形質を１つの親から継承しつつ、グループ
間の接続形態を他の親から継承して子が作成される。図
１２は、突然変異により次世代の染色体を作成するサブ
ルーチンを示す。
【００６０】ステップ４０では、現世代におけるｎ個の
染色体全てに対して、予め設定された所定の確率により
突然変異を行うか否かを決定する。なお、ステップ４０
の処理が、突然変異決定手段に相当する。ステップ４１
では、突然変異を行うと決定された染色体を構成する遺
伝子の中から、ランダムに選択した遺伝子を反転させ
る。即ち、遺伝子が「０」であれば「１」に、遺伝子が
「１」であれば「０」に反転させる。なお、ステップ４
１の処理が、第２の作成手段に相当する。
染色体全てに対して、予め設定された所定の確率により
突然変異を行うか否かを決定する。なお、ステップ４０
の処理が、突然変異決定手段に相当する。ステップ４１
では、突然変異を行うと決定された染色体を構成する遺
伝子の中から、ランダムに選択した遺伝子を反転させ
る。即ち、遺伝子が「０」であれば「１」に、遺伝子が
「１」であれば「０」に反転させる。なお、ステップ４
１の処理が、第２の作成手段に相当する。
【００６１】図１３は、一様度を算出するサブルーチン
を示す。ステップ５０では、一致数を「０」に、染色体
番号ｉを「１」に設定する初期化を行う。ステップ５１
では、染色体番号ｉが染色体数ｎより大きくなるまで、
ステップ５２〜ステップ５９の処理を繰り返すループ制
御が行われる。即ち、染色体番号ｉが染色体数ｎ以下で
あればステップ５２へと進み、染色体番号ｉが染色体数
ｎより大きければステップ６０へと進む。
を示す。ステップ５０では、一致数を「０」に、染色体
番号ｉを「１」に設定する初期化を行う。ステップ５１
では、染色体番号ｉが染色体数ｎより大きくなるまで、
ステップ５２〜ステップ５９の処理を繰り返すループ制
御が行われる。即ち、染色体番号ｉが染色体数ｎ以下で
あればステップ５２へと進み、染色体番号ｉが染色体数
ｎより大きければステップ６０へと進む。
【００６２】ステップ５２では、遺伝子番号ｊを「０」
に設定する初期化が行われる。ステップ５３では、遺伝
子番号ｊが遺伝子数ｌ（１つの染色体に含まれる遺伝子
の数をいう）より大きくなるまで、ステップ５４〜ステ
ップ５７の処理を繰り返すループ制御が行われる。即
ち、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌ以下であればステップ５
４へと進み、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌより大きければ
ステップ５８へと進む。
に設定する初期化が行われる。ステップ５３では、遺伝
子番号ｊが遺伝子数ｌ（１つの染色体に含まれる遺伝子
の数をいう）より大きくなるまで、ステップ５４〜ステ
ップ５７の処理を繰り返すループ制御が行われる。即
ち、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌ以下であればステップ５
４へと進み、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌより大きければ
ステップ５８へと進む。
【００６３】ステップ５４では、ｉ番目の染色体におけ
るｊ番目の遺伝子が、現世代において最も適応度の高い
染色体におけるｊ番目の遺伝子と一致しているか否かの
判定が行われる。そして、遺伝子が一致していればステ
ップ５５へと進み（Ｙｅｓ）、一致数を１つ増やす。一
方、遺伝子が一致していなければステップ５６へと進む
（Ｎｏ）。
るｊ番目の遺伝子が、現世代において最も適応度の高い
染色体におけるｊ番目の遺伝子と一致しているか否かの
判定が行われる。そして、遺伝子が一致していればステ
ップ５５へと進み（Ｙｅｓ）、一致数を１つ増やす。一
方、遺伝子が一致していなければステップ５６へと進む
（Ｎｏ）。
【００６４】ステップ５６では、遺伝子番号ｊを１つ増
やす。ステップ５７では、ステップ５３へとジャンプす
る。ステップ５８では、染色体番号ｉを１つ増やす。ス
テップ５９では、ステップ５１へとジャンプする。ステ
ップ６０では、一致数を全染色体数（ｌ×ｎ）で除算す
ることで、一様度を算出する。
やす。ステップ５７では、ステップ５３へとジャンプす
る。ステップ５８では、染色体番号ｉを１つ増やす。ス
テップ５９では、ステップ５１へとジャンプする。ステ
ップ６０では、一致数を全染色体数（ｌ×ｎ）で除算す
ることで、一様度を算出する。
【００６５】ステップ５０〜ステップ６０の処理によれ
ば、現世代に存在する各染色体と、現世代において最も
適応度の高い染色体と、の比較が行われる。具体的に
は、染色体を構成する全遺伝子（ｌ×ｎ）のうち、最も
適応度の高い染色体を構成する遺伝子と一致するものが
いくつあるか計数され、全遺伝子に対する一致割合たる
一様度が算出される。
ば、現世代に存在する各染色体と、現世代において最も
適応度の高い染色体と、の比較が行われる。具体的に
は、染色体を構成する全遺伝子（ｌ×ｎ）のうち、最も
適応度の高い染色体を構成する遺伝子と一致するものが
いくつあるか計数され、全遺伝子に対する一致割合たる
一様度が算出される。
【００６６】図１４は、染色体探査手段としての最適化
問題の最終解を算出するサブルーチンを示す。ステップ
７０では、遺伝的アルゴリズムにより算出された中間解
を最終解として記憶する。ステップ７１では、中間解の
通信コストを算出し、算出した通信コストを最良コスト
として記憶する。なお、通信コストは、図８におけるス
テップ２０〜ステップ２３の処理により算出される。
問題の最終解を算出するサブルーチンを示す。ステップ
７０では、遺伝的アルゴリズムにより算出された中間解
を最終解として記憶する。ステップ７１では、中間解の
通信コストを算出し、算出した通信コストを最良コスト
として記憶する。なお、通信コストは、図８におけるス
テップ２０〜ステップ２３の処理により算出される。
【００６７】ステップ７２では、遺伝子番号ｊ1 を
「１」に設定する。ステップ７３では、遺伝子番号ｊ1
が遺伝子数ｌより大きくなるまで、ステップ７４〜ステ
ップ７９の処理を繰り返すループ制御が行われる。即
ち、遺伝子番号ｊ1 が遺伝子数ｌ以下であればステップ
７４へと進み、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌより大きけれ
ばステップ８０へと進む。
「１」に設定する。ステップ７３では、遺伝子番号ｊ1
が遺伝子数ｌより大きくなるまで、ステップ７４〜ステ
ップ７９の処理を繰り返すループ制御が行われる。即
ち、遺伝子番号ｊ1 が遺伝子数ｌ以下であればステップ
７４へと進み、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌより大きけれ
ばステップ８０へと進む。
【００６８】ステップ７４では、遺伝子［ｊ1 ］を反転
させた染色体を評価するサブルーチンをコールする。か
かるサブルーチンでは、遺伝子［ｊ1 ］を反転させた染
色体の通信コストが最良コストよりも優れていれば、遺
伝子［ｊ1 ］を反転させた染色体（解）を変数Ｔｅｍｐ
に記憶する。ここで、遺伝子を１つ反転させることで、
通信回線を１本新たに付け加える、通信回線を１本取り
除く、という操作が行われる。
させた染色体を評価するサブルーチンをコールする。か
かるサブルーチンでは、遺伝子［ｊ1 ］を反転させた染
色体の通信コストが最良コストよりも優れていれば、遺
伝子［ｊ1 ］を反転させた染色体（解）を変数Ｔｅｍｐ
に記憶する。ここで、遺伝子を１つ反転させることで、
通信回線を１本新たに付け加える、通信回線を１本取り
除く、という操作が行われる。
【００６９】ステップ７５では、遺伝子番号ｊ2 を「ｊ
1 ＋１」に設定する。ステップ７６では、遺伝子番号ｊ
2 が遺伝子数ｌより大きくなるまで、ステップ７７及び
ステップ７８の処理を繰り返すループ制御が行われる。
即ち、遺伝子番号ｊ2 が遺伝子数ｌ以下であればステッ
プ７７へと進み、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌより大きけ
ればステップ８０へと進む。
1 ＋１」に設定する。ステップ７６では、遺伝子番号ｊ
2 が遺伝子数ｌより大きくなるまで、ステップ７７及び
ステップ７８の処理を繰り返すループ制御が行われる。
即ち、遺伝子番号ｊ2 が遺伝子数ｌ以下であればステッ
プ７７へと進み、遺伝子番号ｊが遺伝子数ｌより大きけ
ればステップ８０へと進む。
【００７０】ステップ７７では、遺伝子［ｊ1 ］及び遺
伝子［ｊ2 ］を反転させた染色体を評価するサブルーチ
ンをコールする。かかるサブルーチンは、ステップ７４
においてコールしたサブルーチンと同一である。ここ
で、遺伝子を２つ反転させることで、通信回線を２本新
たに付け加える、通信回線を２本取り除く、通信回線を
１本取り除き１本付け加える、という操作が行われる。
伝子［ｊ2 ］を反転させた染色体を評価するサブルーチ
ンをコールする。かかるサブルーチンは、ステップ７４
においてコールしたサブルーチンと同一である。ここ
で、遺伝子を２つ反転させることで、通信回線を２本新
たに付け加える、通信回線を２本取り除く、通信回線を
１本取り除き１本付け加える、という操作が行われる。
【００７１】ステップ７８では、ステップ７６へとジャ
ンプする。ステップ７９では、ステップ７３へとジャン
プする。ステップ８０では、最終解と変数Ｔｅｍｐとが
一致するか否か、換言すると、解が変ったか否かを判定
する。そして、解が変っていればステップ８１へと進み
（Ｙｅｓ）、変数Ｔｅｍｐを最終解とする。一方、解が
変っていなければステップ８２へと進む（Ｎｏ）。
ンプする。ステップ７９では、ステップ７３へとジャン
プする。ステップ８０では、最終解と変数Ｔｅｍｐとが
一致するか否か、換言すると、解が変ったか否かを判定
する。そして、解が変っていればステップ８１へと進み
（Ｙｅｓ）、変数Ｔｅｍｐを最終解とする。一方、解が
変っていなければステップ８２へと進む（Ｎｏ）。
【００７２】図１５は、染色体を評価するサブルーチン
を示す。ステップ９０では、染色体により表現されるネ
ットワークトポロジーの通信コストを算出する。通信コ
ストは、図８におけるステップ２０〜ステップ２３の処
理により算出される。ステップ９１では、算出された通
信コストが最良コスト未満であるか否かを判定する。そ
して、通信コストが最良コスト未満であればステップ９
２へと進み（Ｙｅｓ）、通信コストが最良コスト以上で
あれば処理を終了する（Ｎｏ）。
を示す。ステップ９０では、染色体により表現されるネ
ットワークトポロジーの通信コストを算出する。通信コ
ストは、図８におけるステップ２０〜ステップ２３の処
理により算出される。ステップ９１では、算出された通
信コストが最良コスト未満であるか否かを判定する。そ
して、通信コストが最良コスト未満であればステップ９
２へと進み（Ｙｅｓ）、通信コストが最良コスト以上で
あれば処理を終了する（Ｎｏ）。
【００７３】ステップ９２では、算出した通信コストを
最良コストとする。ステップ９３では、処理対象となっ
た染色体を変数Ｔｅｍｐに記憶する。以上説明した局所
探索法によれば、遺伝的アルゴリズムにより算出された
中間解に対して、その近傍の解が繰り返し探索され、よ
り優れたコストパフォーマンスを奏する解を算出するこ
とができる。
最良コストとする。ステップ９３では、処理対象となっ
た染色体を変数Ｔｅｍｐに記憶する。以上説明した局所
探索法によれば、遺伝的アルゴリズムにより算出された
中間解に対して、その近傍の解が繰り返し探索され、よ
り優れたコストパフォーマンスを奏する解を算出するこ
とができる。
【００７４】このような機能を実現するプログラムを、
例えば、磁気テープ、磁気ディスク、磁気ドラム、ＩＣ
カード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体に記録しておけば、
本発明に係るネットワークトポロジー設計プログラムを
市場に流通させることができる。そして、かかる媒体を
取得した者は、一般的な電子計算機システムを利用し
て、ネットワークトポロジー設計装置を容易に構築する
ことが可能となる。
例えば、磁気テープ、磁気ディスク、磁気ドラム、ＩＣ
カード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体に記録しておけば、
本発明に係るネットワークトポロジー設計プログラムを
市場に流通させることができる。そして、かかる媒体を
取得した者は、一般的な電子計算機システムを利用し
て、ネットワークトポロジー設計装置を容易に構築する
ことが可能となる。
【００７５】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１又は請求
項７に記載の発明によれば、コストパフォーマンスの優
れたネットワークトポロジーを自動的に設計することが
できる。請求項２記載の発明によれば、優れた形質を継
承した次世代の染色体を作成することができる。
項７に記載の発明によれば、コストパフォーマンスの優
れたネットワークトポロジーを自動的に設計することが
できる。請求項２記載の発明によれば、優れた形質を継
承した次世代の染色体を作成することができる。
【００７６】請求項３記載の発明によれば、染色体群に
多様性を持たせることにより、より広い解空間を探索す
ることができる。請求項４記載の発明によれば、余裕の
あるネットワークの構築、或いは、将来の拡張性等を考
慮したネットワークトポロジーを設計することができ
る。請求項５記載の発明によれば、ユーザの要望を満足
するネットワークトポロジーを設計することができる。
多様性を持たせることにより、より広い解空間を探索す
ることができる。請求項４記載の発明によれば、余裕の
あるネットワークの構築、或いは、将来の拡張性等を考
慮したネットワークトポロジーを設計することができ
る。請求項５記載の発明によれば、ユーザの要望を満足
するネットワークトポロジーを設計することができる。
【００７７】請求項６記載の発明によれば、コストパフ
ォーマンスがより優れたネットワークトポロジーを設計
することができる。
ォーマンスがより優れたネットワークトポロジーを設計
することができる。
【００７８】請求項８記載の発明によれば、請求項１又
は請求項７に記載の発明の効果に加え、本発明に係るネ
ットワークトポロジー設計プログラムを流通させること
ができる。そして、かかるプログラムが記録された記録
媒体を取得した者は、一般的な電子計算機を用いて、容
易にネットワークトポロジー設計装置を構築することが
できる。
は請求項７に記載の発明の効果に加え、本発明に係るネ
ットワークトポロジー設計プログラムを流通させること
ができる。そして、かかるプログラムが記録された記録
媒体を取得した者は、一般的な電子計算機を用いて、容
易にネットワークトポロジー設計装置を構築することが
できる。
【図１】本発明に係るネットワークトポロジー設計装置
のブロック図である。
のブロック図である。
【図２】ネットワークの構築対象の一例を示す図であ
る。
る。
【図３】遺伝的アルゴリズムで使用される染色体の説明
図である。
図である。
【図４】トラフィック量の一例を示す説明図である。
【図５】通信料金表の一例を示す説明図で、（Ａ）は容
量が６４ｋｂｐｓの料金表、（Ｂ）は容量が１２８ｋｂ
ｐｓの料金表である。
量が６４ｋｂｐｓの料金表、（Ｂ）は容量が１２８ｋｂ
ｐｓの料金表である。
【図６】ネットワークトポロジー設計装置の処理内容を
示すメインルーチンのフローチャートである。
示すメインルーチンのフローチャートである。
【図７】遺伝的アルゴリズムにより最適化問題の中間解
を算出するサブルーチンのフローチャートである。
を算出するサブルーチンのフローチャートである。
【図８】適応度を算出するサブルーチンのフローチャー
トである。
トである。
【図９】交叉法により次世代の染色体を作成するサブル
ーチンのフローチャートである。
ーチンのフローチャートである。
【図１０】交叉法の説明図である。
【図１１】交叉法による形質遺伝の説明図である。
【図１２】突然変異により次世代の染色体を作成するサ
ブルーチンのフローチャートである。
ブルーチンのフローチャートである。
【図１３】一様度を算出するサブルーチンのフローチャ
ートである。
ートである。
【図１４】局所探索法により最適化問題の最終解を算出
するサブルーチンのフローチャートである。
するサブルーチンのフローチャートである。
【図１５】局所探索法において染色体の評価を行うサブ
ルーチンのフローチャートである。
ルーチンのフローチャートである。
１０・・・入力装置
１４・・・使用率制限入力手段
２０・・・マザーボード
２２・・・中間解算出手段
２４・・・最終解算出手段
３０・・・出力装置
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 島本憲夫，Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏ
ｒｉｔｈｍを用いた網設計の検討，電子
情報通信学会技術研究報告，日本，社団
法人電子情報通信学会，1992年 １月30
日，ｖｏｌ．91 ｎｏ．455，ｐ55−60,
ＳＳＥ91−123−136交換システム
Ｂ．Ｍ．Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．，Ａ
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｃｏｎｖｅ
ｒｇｅｎｃｅ ｏｆ Ｇｅｎｅｔｉｃ
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｃｏｍｐｕｔｅ
ｒｓ ＆ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｅｎ
ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，米国，Ｐｅｒｇａ
ｍｏｎ，1997年12月，Ｖｏｌ．33，Ｎｏ
ｓ３−４，ｐ581−588
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/50
H04L 12/00
Claims (8)
- 【請求項１】複数の拠点間で所定のトラフィック量が伝
達されるように、遺伝的アルゴリズムを適用して、該拠
点間を通信回線で接続したネットワークトポロジーを設
計するためのネットワークトポロジー設計装置であっ
て、 前記ネットワークトポロジーを行列で表現した染色体の
初期世代をランダムに所定数作成する第１の染色体作成
手段と、 前記染色体により表現される各ネットワークトポロジー
に対して、最短経路問題の解法を適用して、各拠点間の
通信経路を決定する通信経路決定手段と、 該通信経路決定手段により決定された通信経路及び前記
所定のトラフィック量に基づいて、前記拠点間を接続す
る各通信回線の容量を決定する回線容量決定手段と、 該回線容量決定手段により決定された各通信回線の容量
に基づいて、通信コストに反比例する適応度を算出する
適応度算出手段と、 該適応度算出手段により算出された適応度に基づいて、
前記所定数の染色体から次世代の染色体を順次作成する
第２の染色体作成手段と、該第２の染色体作成手段により作成された染色体 の世代
が所定世代に達したか否かを判定する世代判定手段と、 該世代判定手段により世代が所定世代に未達成であると
判定されたときに、前記通信経路決定手段以降の手段を
繰り返し、世代が所定世代に達したと判定されたとき
に、前記所定数の染色体の中から適応度が最も高い染色
体を出力する制御手段と、 を含んで構成されたことを特徴とするネットワークトポ
ロジー設計装置。 - 【請求項２】前記第２の染色体作成手段は、 前記所定数の染色体の中から、前記適応度に応じて２つ
の染色体を抽出する抽出手段と、 該抽出手段により抽出された各染色体に対して、前記拠
点を２つのグループに分割する染色体分割手段と、 該染色体分割手段により分割されたグループ内の接続形
態を一方の染色体から継承すると共に、グループ間の接
続形態を他方の染色体から継承した次世代の染色体を作
成する第１の作成手段と、 を含んだ構成である請求項１記載のネットワークトポロ
ジー設計装置。 - 【請求項３】前記第２の染色体作成手段は、 前記所定数の染色体全てに対して、予め設定された所定
の確率により突然変異を行うか否かを決定する突然変異
決定手段と、 該突然変異決定手段により突然変異を行うと決定された
染色体に対して、該染色体を構成する行列の要素の中か
ら、ランダムに選択した要素を突然変異させて次世代の
染色体を作成する第２の作成手段と、 を含んだ構成である請求項１又は請求項２に記載のネッ
トワークトポロジー設計装置。 - 【請求項４】前記拠点間を接続する通信回線の使用率制
限を入力する使用率制限入力手段を備え、 前記回線容量決定手段は、前記通信回線の使用率が前記
使用率制限入力手段により入力された使用率制限以下と
なるように、前記拠点間を接続する通信回線の容量を決
定する構成である請求項１〜請求項３のいずれか１つに
記載のネットワークトポロジー設計装置。 - 【請求項５】前記染色体を構成する行列の要素のうち、
所定の要素に対する変更を禁止する変更禁止手段を備え
た構成である請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載
のネットワークトポロジー設計装置。 - 【請求項６】前記制御手段により出力された染色体に対
して、局所探索法を適用して該染色体の近傍の染色体を
繰り返し探索することで、前記適応度がより高い染色体
を探索する染色体探索手段を備えた構成である請求項１
〜請求項５のいずれか１つに記載のネットワークトポロ
ジー設計装置。 - 【請求項７】複数の拠点間で所定のトラフィック量が伝
達されるように、遺伝的アルゴリズムを適用して、該拠
点間を通信回線で接続したネットワークトポロジーを設
計するためのネットワークトポロジー設計方法であっ
て、 前記ネットワークトポロジーを行列で表現した染色体の
初期世代をランダムに所定数作成する第１の染色体作成
工程と、前記染色体により表現される各ネットワークトポロジー
に対して、最短経路問題の解法を適用して、各拠点間の
通信経路を決定する通信経路決定工程と、 該通信経路決定工程により決定された通信経路及び前記
所定のトラフィック量に基づいて、前記拠点間を接続す
る各通信回線の容量を決定する回線容量決定工程と、 該回線容量決定工程により決定された各通信回線の容量
に基づいて、通信コストに反比例する適応度を算出する
適応度算出工程と、 該適応度算出工程により算出された適応度に基づいて、
前記所定数の染色体から次世代の染色体を順次作成する
第２の染色体作成工程 と、該第２の染色体作成工程により作成された染色体の世代
が所定世代に達したか否かを判定する世代判定工程と、 該世代判定工程により世代が所定世代に未達成であると
判定されたときに、前記通信経路決定工程以降の工程を
繰り返し、世代が所定世代に達したと判定されたとき
に、前記所定数の染色体の中から適応度が最も高い染色
体を出力する制御工程と、 を含んで構成されたことを特徴とするネットワークトポ
ロジー設計方法。 - 【請求項８】複数の拠点間で所定のトラフィック量が伝
達されるように、遺伝的アルゴリズムを適用して、該拠
点間を通信回線で接続したネットワークトポロジーを設
計するためのネットワークトポロジー設計プログラムを
記録した記録媒体であって、 前記ネットワークトポロジーを行列で表現した染色体の
初期世代をランダムに所定数作成する第１の染色体作成
機能と、 前記染色体により表現される各ネットワークトポロジー
に対して、最短経路問 題の解法を適用して、各拠点間の
通信経路を決定する通信経路決定機能と、 該通信経路決定機能により決定された通信経路及び前記
所定のトラフィック量に基づいて、前記拠点間を接続す
る各通信回線の容量を決定する回線容量決定機能と、 該回線容量決定機能により決定された各通信回線の容量
に基づいて、通信コストに反比例する適応度を算出する
適応度算出機能と、 該適応度算出機能により算出された適応度に基づいて、
前記所定数の染色体から次世代の染色体を順次作成する
第２の染色体作成機能と、 該第２の染色体作成機能により作成された染色体の世代
が所定世代に達したか否かを判定する世代判定機能と、 該世代判定機能により世代が所定世代に未達成であると
判定されたときに、前記通信経路決定機能以降の機能を
繰り返し、世代が所定世代に達したと判定されたとき
に、前記所定数の染色体の中から適応度が最も高い染色
体を出力する制御機能と、 をコンピュータに実行させるためのネットワークトポロ
ジー設計プログラムが記録されたコンピュータ読取可能
な記録媒体。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15245098A JP3449923B2 (ja) | 1998-06-02 | 1998-06-02 | ネットワークトポロジー設計装置及びネットワークトポロジー設計方法並びにネットワークトポロジー設計プログラムを記録した記録媒体 |
| US09/725,469 US6912207B2 (en) | 1998-06-02 | 2000-11-30 | Network topology design apparatus and network topology design method, and recording medium recorded with a network topology design program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15245098A JP3449923B2 (ja) | 1998-06-02 | 1998-06-02 | ネットワークトポロジー設計装置及びネットワークトポロジー設計方法並びにネットワークトポロジー設計プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11345257A JPH11345257A (ja) | 1999-12-14 |
| JP3449923B2 true JP3449923B2 (ja) | 2003-09-22 |
Family
ID=15540794
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15245098A Expired - Fee Related JP3449923B2 (ja) | 1998-06-02 | 1998-06-02 | ネットワークトポロジー設計装置及びネットワークトポロジー設計方法並びにネットワークトポロジー設計プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6912207B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7017138B2 (en) * | 2001-08-15 | 2006-03-21 | National Instruments Corporation | Dynamically determining a route through one or more switch devices at program execution time |
| US7359966B2 (en) * | 2001-10-16 | 2008-04-15 | Bbn Technologies Corp. | Methods and systems for passive information discovery using Lomb periodogram processing |
| US7263479B2 (en) * | 2001-10-19 | 2007-08-28 | Bbn Technologies Corp. | Determining characteristics of received voice data packets to assist prosody analysis |
| US7574597B1 (en) | 2001-10-19 | 2009-08-11 | Bbn Technologies Corp. | Encoding of signals to facilitate traffic analysis |
| US7092378B1 (en) * | 2001-12-10 | 2006-08-15 | At & T Corp. | System for utilizing a genetic algorithm to provide constraint-based routing of packets in a communication network |
| JP3937896B2 (ja) * | 2002-04-10 | 2007-06-27 | 日本電気株式会社 | Ｗｄｍ網設計装置及びそれに用いるｗｄｍ網設計方法並びにそのプログラム |
| US7711539B1 (en) * | 2002-08-12 | 2010-05-04 | Netapp, Inc. | System and method for emulating SCSI reservations using network file access protocols |
| US7318105B1 (en) | 2003-03-11 | 2008-01-08 | Bbn Technologies Corp. | Dynamically detecting topology and egress nodes in communication networks |
| US7610361B2 (en) * | 2004-01-05 | 2009-10-27 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for ethernet network design |
| GB2416641A (en) * | 2004-07-23 | 2006-02-01 | Hewlett Packard Development Co | Optimising a storage network configuration using generic modification |
| US20060025984A1 (en) * | 2004-08-02 | 2006-02-02 | Microsoft Corporation | Automatic validation and calibration of transaction-based performance models |
| KR100650743B1 (ko) * | 2005-12-05 | 2006-11-30 | 한국전자통신연구원 | 애드혹(Ａｄ－ｈｏｃ) 네트워크에서 유전 알고리즘을이용한 브로드캐스트 라우팅 경로 선택방법 |
| US8027273B2 (en) * | 2008-09-24 | 2011-09-27 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | System and method for visually creating, editing, manipulating, verifying, and/or animating desired topologies of a mobile ad hoc network and/or for generating mobility-pattern data |
| JP2010097369A (ja) * | 2008-10-15 | 2010-04-30 | Sharp Corp | 最適パラメータ抽出装置及び抽出方法、並びに本方法を用いるマスクデータ、マスク及び半導体装置の製造方法 |
| CN101853294B (zh) * | 2010-05-21 | 2011-12-14 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种基于遗传算法的多模式多标准路径选择方法 |
| GB201113886D0 (en) * | 2011-08-12 | 2011-09-28 | Aria Networks Ltd | Network capacity management system and method |
| US20140149624A1 (en) * | 2012-11-29 | 2014-05-29 | Lsi Corporation | Method for Determining a Serial Attached Small Computer System Interface Topology |
| WO2014128846A1 (ja) * | 2013-02-20 | 2014-08-28 | 株式会社日立製作所 | 情報処理システム及び情報処理システムの構成方法 |
| JP2015019338A (ja) * | 2013-07-12 | 2015-01-29 | 富士通株式会社 | モジュール配備決定装置、モジュール配備決定システム及びモジュール配備決定方法 |
| IN2013MU04061A (ja) * | 2013-12-26 | 2015-07-31 | Tata Consultancy Services Ltd | |
| CN103914976B (zh) * | 2014-03-28 | 2016-04-06 | 北方工业大学 | 一种面向异质用户的系统最优交通分配模型及分配方法 |
| US10439891B2 (en) * | 2014-04-08 | 2019-10-08 | International Business Machines Corporation | Hyperparameter and network topology selection in network demand forecasting |
| JP6834771B2 (ja) * | 2017-05-19 | 2021-02-24 | 富士通株式会社 | 通信装置および通信方法 |
| CN110022234B (zh) * | 2019-04-16 | 2022-02-22 | 中国人民解放军国防科技大学 | 面向边缘计算的非结构化数据共享机制实现方法 |
| CN112241812B (zh) * | 2020-10-20 | 2023-10-03 | 江苏其厚智能电气设备有限公司 | 基于单边优化与遗传算法协作的低压配电网拓扑识别方法 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5598532A (en) * | 1993-10-21 | 1997-01-28 | Optimal Networks | Method and apparatus for optimizing computer networks |
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| US5854903A (en) * | 1995-11-07 | 1998-12-29 | Lucent Technologies Inc. | Optimization method for routing and logical network design in multi-service networks |
| US5867397A (en) * | 1996-02-20 | 1999-02-02 | John R. Koza | Method and apparatus for automated design of complex structures using genetic programming |
| GB9614927D0 (en) * | 1996-07-16 | 1996-09-04 | British Telecomm | Arranging data signals defining a network |
| US6421349B1 (en) * | 1997-07-11 | 2002-07-16 | Telecommunications Research Laboratories | Distributed preconfiguration of spare capacity in closed paths for network restoration |
-
1998
- 1998-06-02 JP JP15245098A patent/JP3449923B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-11-30 US US09/725,469 patent/US6912207B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Ｂ．Ｍ．Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．，Ａ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ＆ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，米国，Ｐｅｒｇａｍｏｎ，１９９７年１２月，Ｖｏｌ．３３，Ｎｏｓ３−４，ｐ５８１−５８８ |
| 島本憲夫，Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍを用いた網設計の検討，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９２年 １月３０日，ｖｏｌ．９１ ｎｏ．４５５，ｐ５５−６０，ＳＳＥ９１−１２３−１３６交換システム |
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