WO2024257326A1 - 経路探索装置、経路探索方法、およびプログラム - Google Patents

経路探索装置、経路探索方法、およびプログラム Download PDF

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展和 福田
和陽 明石
俊介 金井
健一 田山
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    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/28—Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H04L12/40—Bus networks

Definitions

  • One aspect of the present invention relates to a route search device, a route search method, and a program.
  • Delivery services are drawing attention. They not only deliver parcels and other items, but also include visits by recovery vehicles after disasters such as earthquakes and typhoons. For example, when power is cut off due to a disaster, telecommunications carriers immediately deliver power supply vehicles and workers to buildings that provide telecommunications services (telecommunications buildings). Large-scale power outages during wide-area disasters require the delivery of fuel, and equipment failures necessitate equipment replacement. Optimizing delivery routes is also important for speeding up the restoration of telecommunications buildings.
  • VRP vehicle routing problem
  • Non-Patent Document 2 discloses a technique that takes into account the routes of a multi-layer network in the event of a large-scale failure and maximizes the amount of traffic between specific endpoints up to the upper capacity limit.
  • This invention was made with the above in mind, and aims to provide technology that can calculate a recovery order that minimizes the impact on communication services.
  • a route search device is a route search device that searches for a route for moving a vehicle to a plurality of bases that provide services to a user.
  • the route search device includes a network information input unit, a situation input unit, a recovery order search unit, and an access concentration impact calculation unit.
  • the network information input unit inputs network information of a network in which a plurality of bases are nodes and links exist between the nodes.
  • the situation input unit inputs the respective situations of the nodes and links.
  • the recovery order search unit formulates a planning problem that models the access concentration of traffic in the network based on the network information and the situation, and searches for candidate recovery orders of the bases as routes.
  • the access concentration impact calculation unit evaluates the impact of access concentration on each of the recovery orders using an objective function value obtained by optimizing the planning problem.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a use case of the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a use case of the embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a route search device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the route search device 100 shown in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the degree of influence of access concentration.
  • FIG. 6 is a diagram showing the flow of data between functional blocks in the processor 10.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure of the route search device according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method for optimizing the recovery order using the impact degree of access concentration.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a network topology.
  • FIG. 10 is a diagram showing routes selected by a method using a multi-item flow according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing a route selected by maximizing traffic.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a use case of a route search device according to an embodiment.
  • the communication carrier will have a vehicle 2 visit the damaged communication building 1 to carry out recovery measures. Since the resources required for recovery work are limited, a plan is made to restore each communication building 1 in stages. In this case, in order to decide the order in which to visit the communication buildings 1, it is necessary to take into account the importance of the communication building in the communication service.
  • the status of communication services in the recovery status of each communication building is evaluated. In other words, the impact on communication services of the failure or recovery of a communication building is quantitatively evaluated.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the route search device 100 shown in FIG. 3.
  • the memory 20 is a semiconductor memory such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory).
  • the storage 50 also includes an area for storing the network topology 52 of the network for which route searching is to be performed, an area for storing the number of users 53, an area for storing position data 54, and an area for storing travel time data 55.
  • the number of users 53 is the number of users at each location (node), that is, the number of users who use the network service at each location.
  • the location data 54 is the location of each base, expressed, for example, by latitude and longitude.
  • the travel time data 55 is data that indicates the travel time between each of the bases in a matrix format.
  • the processor 10 includes, as processing functions according to one embodiment of the present invention, a damage status input unit 11, a recovery order search unit 12, a network information input unit 13, and an access concentration impact calculation unit 14.
  • the damage status input unit 11, the recovery order search unit 12, the network information input unit 13, and the access concentration impact calculation unit 14 are realized by the processor 10 executing a program loaded into the memory 20.
  • the program 51 includes instructions for causing the processor 10 to function as the damage status input unit 11, as the recovery order search unit 12, as the network information input unit 13, and as the access concentration impact calculation unit 14.
  • the network information input unit 13 stores the input data in the storage 50. That is, the disaster situation input unit 11 stores the network topology 52, the number of users 53, the location data 54, and the travel time data 55 in the storage 50. For example, the network information input unit 13 passes the location data 54 to a map API (Application Programming Interface) 201 of the cloud 200, and in response obtains the travel time data 55 returned and stores it in the storage 50.
  • the map API 201 is a service provided by the cloud 200.
  • the damage status input unit 11 acquires the damage status of nodes and links, for example, through input by an operator.
  • the maximum flow algorithm can be used to calculate the impact of a communication outage.
  • the maximum flow algorithm calculates the number of users that can connect to a POI when the available routes are used to the maximum extent possible.
  • the optimal route that minimizes the degree of impact is found, and the number of users affected by communication is calculated based on the state of access concentration on the link at that time. For example, the network topology and link capacity, the number of users at each node, and traffic demand are input, and the flow on the link is found by optimizing the planning problem. Then, after counting the number of users affected by access concentration, the degree of impact of access concentration is calculated.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method for optimizing the restoration order using the impact of access concentration.
  • the node to be restored next is determined so as to minimize the impact of access concentration in a network in the middle of restoration.
  • Nodes A and B in FIG. 8 are considered as candidates for the node to be restored next.
  • all users can connect to the POI, so the impact of communication interruption is 0.
  • FIG. 10 shows a case where a route is selected to optimize the planning problem of the embodiment and minimize the impact.
  • FIG. 11 shows a case where a route is selected using the maximum flow algorithm and the impact of access concentration is calculated.
  • network access concentration is formulated as a planning problem, and the impact of access concentration is output when a route with the least impact is selected, taking into account the user traffic volume and the network link capacity. This makes it possible to evaluate the number of users whose communication quality will be reduced due to access concentration when optimizing the vehicle's route. In other words, the number of affected users can be evaluated by taking into account the network traffic and the number of users. In addition, by modeling access concentration, the number of users affected by the degradation of communication quality due to access concentration can be evaluated.
  • this invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and in the implementation stage, the components can be modified and embodied without departing from the gist of the invention.
  • various inventions can be formed by appropriately combining multiple components disclosed in the above-described embodiment. For example, some components may be deleted from all of the components shown in the embodiment. Furthermore, components from different embodiments may be appropriately combined.

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Abstract

この発明の一態様に係る経路探索装置は、ユーザにサービスを提供する複数の拠点に車両を移動させるための経路を探索する。経路探索装置は、ネットワーク情報入力部と、状況入力部と、復旧順序探索部と、アクセス集中影響度算出部とを具備する。ネットワーク情報入力部は、複数の拠点をノードとしノードの間をリンクとするネットワークのネットワーク情報を入力する。状況入力部は、ノードおよびリンクのそれぞれの状況を入力する。復旧順序探索部は、ネットワークにおけるトラフィックのアクセス集中をモデル化する計画問題を、ネットワーク情報と状況とに基づいて定式化して、拠点の復旧順序の候補を経路として探索する。アクセス集中影響度算出部は、計画問題を最適化して得られた目的関数値を用いて、復旧順序の各々に対するアクセス集中の影響度を評価する。

Description

経路探索装置、経路探索方法、およびプログラム
　この発明の一態様は、経路探索装置、経路探索方法、およびプログラムに関する。
　配送サービス（delivery service）に注目が集まっている。小包などの荷物だけでなく、地震や台風等の災害時における復旧車輌の訪問も配送サービスの一つである。例えば、通信事業者は災害等で電力が途絶えると、通信サービスを提供するビル（通信ビル）に電源車や作業員をただちに配送する。広域災害時の大規模停電には燃料の配送が必要であり、装置故障時には装置交換が必要である。配送ルートを最適化することは、通信ビルの復旧を速めるためにも重要である。
　配送計画問題（ＶＲＰ：Vehicle Routing Problem）は、複数の車両に複数の拠点を訪問させる際の順序（復旧順序）を最適化するという問題である。それぞれの復旧順序を評価するための基準には、トラフィック量や通信可能なユーザ数が用いられる。
　非特許文献１は、段階的なネットワークのノードの復旧において、特定端点間を流れるトラフィック量を最大化すべく復旧順序を最適化する技術を開示する。
　非特許文献２は、大規模故障においてマルチレイヤのネットワークの経路を考慮し、容量の上限まで特定端点間のトラフィック量を最大化する技術を開示する。
　既存の技術は、トラフィック量のみを考慮して拠点の復旧順序を最適化するもので、通信品質に関しては考慮されない。まして、通信サービスに接続するユーザの数や、影響を受けるユーザの数といった要素も考慮されない。このことを鑑み、例えば、ＰＯＩ（Point of Interface）に接続できないユーザ数に基づく指標を影響度とし、影響度に基づいて復旧順序を最適化することが考えられている。ここに、通信可能な通信ビルが減少することによるアクセス集中といった要素を組み合わせることができれば、さらに的確な復旧順序を算出できる可能性がある。
　この発明は、上記事情に着目してなされたもので、通信サービスへの影響を最小限にする復旧順序を算出することの可能な技術を提供しようとするものである。
　この発明の一態様に係る経路探索装置は、ユーザにサービスを提供する複数の拠点に車両を移動させるための経路を探索する経路探索装置である。経路探索装置は、ネットワーク情報入力部と、状況入力部と、復旧順序探索部と、アクセス集中影響度算出部とを具備する。ネットワーク情報入力部は、複数の拠点をノードとしノードの間をリンクとするネットワークのネットワーク情報を入力する。状況入力部は、ノードおよびリンクのそれぞれの状況を入力する。復旧順序探索部は、ネットワークにおけるトラフィックのアクセス集中をモデル化する計画問題を、ネットワーク情報と状況とに基づいて定式化して、拠点の復旧順序の候補を経路として探索する。アクセス集中影響度算出部は、計画問題を最適化して得られた目的関数値を用いて、復旧順序の各々に対するアクセス集中の影響度を評価する。
　この発明の一態様によれば、通信サービスへの影響を最小限にする復旧順序を算出することが可能になる。
図１は、実施形態のユースケースについて説明するための図である。 図２は、実施形態のユースケースについて説明するための図である。 図３は、この発明の一実施形態に係る経路探索装置の一例を示すブロック図である。 図４は、図３に示される経路探索装置１００の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、アクセス集中の影響度について説明するための図である。 図６は、プロセッサ１０における機能ブロック間のデータの流れを示す図である。 図７は、実施形態に係わる経路探索装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図８は、アクセス集中の影響度を用いて復旧順序を最適化する方法について説明するための図である。 図９は、ネットワークトポロジの一例を示す図である。 図１０は、実施形態に係わる多品種フローを用いた方法により選択される経路を示す図である。 図１１は、トラフィック最大化により選択される経路を示す図である。
　以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。先ず、図１および図２を参照して実施形態のユースケースについて説明する。
　図１は、実施形態に係わる経路探索装置のユースケースの一例を示す図である。例えば通信ビルが被災するような災害が発生すると、通信事業者は、被災した通信ビル１に車両２を訪問させて復旧対応を行う。復旧作業に必要なリソースは限られるので、各通信ビル１を段階的に復旧するための計画が立案される。その際、通信ビル１を訪問する順序を決めるためには、通信サービスにおける通信ビルの重要性を考慮する必要がある。
　ネットワークにおける通信ビルの重要性を適切に評価することで、通信サービスへの影響を最小限に抑えた復旧計画の立案が可能になる。それぞれの通信ビルの重要性を個々に評価するために、実施形態では、各通信ビルの復旧状況における通信サービスの状況を評価する。すなわち、通信ビルの故障あるいは復旧が、通信サービスに与える影響を定量的に評価する。
　図２に示されるように、重要な通信ビルを優先的に復旧することで、影響度を段階的に減少させ、延べ影響度を最小限に抑えることができる。
　図３は、この発明の一実施形態に係る経路探索装置の一例を示すブロック図である。図３の経路探索装置１００は、ユーザにサービスを提供する複数の拠点に車両を移動させるための経路を探索する装置である。
　経路探索装置１００は、プロセッサ１０、メモリ２０、ストレージ５０、および入出力部６０と、これらを接続するバス４５とを備えるコンピュータである。入出力部６０は、経路探索装置１００とクラウド２００との間に通信リンクを設定し、各種のデータを授受する。
　プロセッサ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの演算デバイスであり、ストレージ５０からメモリ２０にロードされたプログラムに従って、実施形態に係わる処理機能を実現する。
　図４は、図３に示される経路探索装置１００の一例を示す機能ブロック図である。図４において、メモリ２０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリである。
　ストレージ５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性メモリであり、ＯＳ（Operating System）等の基本ソフトウェアに加えて、実施形態に係る処理を実現するためのプログラム５１を記憶する。すなわちプログラム５１は、経路探索装置１００にインストールされることが可能である。
　また、ストレージ５０は、経路探索の対象とするネットワークのネットワークトポロジ５２を記憶するエリアと、ユーザ数５３を記憶するエリアと、位置データ５４を記憶するエリアと、移動時間データ５５を記憶するエリアとを備える。
　ネットワークトポロジ５２は、経路探索の対象とするネットワークのトポロジを表すデータである。実施形態では、車両の配送の対象となる複数の拠点をノードとし、ノード間をリンク（またはアーク）と称する。
　ユーザ数５３は、それぞれの拠点（ノード）ごとのユーザ数である。つまり、各拠点においてネットワークサービスを利用するユーザの数である。
　位置データ５４は、例えば緯度・経度で表される、各拠点の位置である。
　移動時間データ５５は、それぞれの拠点間の移動時間を行列形式で示すデータである。
　プロセッサ１０は、この発明の一実施形態に係る処理機能として、被災状況入力部１１、復旧順序探索部１２、ネットワーク情報入力部１３、および、アクセス集中影響度算出部１４を備える。
　被災状況入力部１１、復旧順序探索部１２、ネットワーク情報入力部１３、および、アクセス集中影響度算出部１４は、メモリ２０にロードされたプログラムをプロセッサ１０が実行することで実現される。つまりプログラム５１は、プロセッサ１０を、被災状況入力部１１として機能させる命令と、復旧順序探索部１２として機能させる命令と、ネットワーク情報入力部１３として機能させる命令と、アクセス集中影響度算出部１４として機能させる命令とを含む。
　ネットワーク情報入力部１３は、ネットワークのネットワーク情報を入力する。ネットワーク情報は、例えばオペレータ（ユーザ）により入力されることができる。その場合、ネットワーク情報入力部１３は、オペレータにＧＵＩ（Graphical User Interface）環境を提供する。ネットワーク情報は、例えばストレージ５０に記憶されたネットワークトポロジ５２、拠点ごとのユーザ数５３、および、拠点間の移動時間データ５５とを含むことができる。さらに、ネットワーク情報は、リンクの容量、各ノードのユーザ数とトラフィックの需要量を含んでよい。
　ネットワーク情報入力部１３は、入力されたデータをストレージ５０に記憶させる。すなわち被災状況入力部１１は、ネットワークトポロジ５２、ユーザ数５３、位置データ５４、および、移動時間データ５５をストレージ５０に記憶させる。例えば、ネットワーク情報入力部１３は、位置データ５４をクラウド２００の地図ＡＰＩ（Application Programming Interface）２０１に渡し、これに応じて返送された移動時間データ５５を取得してストレージ５０に記憶させる。地図ＡＰＩ２０１は、クラウド２００により提供されるサービスである。
　被災状況入力部１１は、ノードの被災状況、および、リンクの被災状況を、例えばオペレータの入力により取得する。
　復旧順序探索部１２は、ネットワークにおけるトラフィックのアクセス集中をモデル化する計画問題を定式化する。復旧順序探索部１２は、例えば、上記ネットワーク情報と、上記被災状況とに基づいて計画問題を定式化する。さらに、復旧順序探索部１２は、定式化した計画問題に基づいて、拠点の復旧順序の候補を車両２の経路として探索する。
　アクセス集中影響度算出部１４は、上記計画問題を最適化して得られた目的関数値を用いて、復旧順序の各々に対する、アクセス集中の影響度を評価する。また、アクセス集中影響度算出部１４は、アクセス集中の影響度の評価を復旧順序探索部１２にフィードバックして、経路の最適解を探索させる。最終的に得られた最適解が、最適経路３００である。
　入出力部６０は、算出された最適経路３００を出力する。
　図５は、アクセス集中の影響度について説明するための図である。実施形態では、災害復旧における通信ビルの重要性を評価するために、ネットワークのアクセス集中により影響を受けるユーザ数を定量的に評価するモデルを作成する。ここで、各通信ビルに収容されたユーザからＰＯＩへの通信における、アクセス集中によって通信品質が低下するユーザ数を［アクセス集中の影響度］として定義する。アクセス集中の影響度は、他の指標である例えば［通信断の影響度］とは区別される。
　ちなみに通信断の影響度を算出するためには、最大流アルゴリズムを用いることができる。すなわち、利用可能な経路を最大限利用した場合における、ＰＯＩに接続可能なユーザ数を最大流アルゴリズムで算出する。
　しかし、最大流アルゴリズムをアクセス集中の算出に適用すると、リンク容量まで最大限フローを流すためアクセス集中が多発する経路が選択されやすい。また、そのリンクを利用するユーザを区別しないため、アクセス集中によるユーザへの影響を評価することができない。
　図５に示されるように、アクセス集中を定式化するために、ユーザのトラフィック量がリンクの容量を超過することをモデル化する。大規模災害時には通信可能な経路が減少し、特定のリンクにアクセスが集中することによって、そのリンクを利用するユーザの通信品質が低下する。経路制御プロトコルには、最短経路を選択する方法やアクセス集中箇所を迂回する方法が存在するので、アクセス集中の観点で最も良い経路が選択される場合を考える。
　実施形態では、影響度を最小化するうえで最適な経路を求め、その時のリンクのアクセス集中の状況から、通信に影響を受けるユーザ数を計算する。例えば、ネットワークのトポロジとリンクの容量、各ノードのユーザ数とトラフィックの需要量を入力し、計画問題を最適化することでリンク上のフローを求める。そうして、アクセス集中の影響を受けるユーザ数を数え上げた後、アクセス集中の影響度を算出する。
　ここで、アクセス集中をモデル化する計画問題について数式を用いて説明する。ここでは、各ノードからのフローを区別するため多品種フローを考える。入力、および出力に関して以下のように定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　各ノードにおけるフロー保存則は、式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　式（１）の左辺は、ユーザｈからの（ｉ，ｊ）のフローの総和である。右辺第２項において、Ｓｒｃｉｉ＝Ｓｒｃｉである。ｉ∈ＳのＳはノード集合を表し、ｈ∈ＨのＨはユーザ集合を表す。
　アクセス集中を、トラフィックがリンクの容量を超えることとして表すと、《１》であって、式（２）が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（２）の右辺第２稿のＭは、十分大きな数である。（ｉ，ｊ）∈Ｅは、リンク集合を表す。
　ノードの通信が影響を受ける場合は、《２》であって、式（３）が成り立つ。式（３）において変数の積は線形化する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　影響を受けるユーザを最小化する条件式は（４）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　以上のように定式化された計画問題を最適化し、その際の目的関数値を用いてアクセス集中の影響度を評価する。
　図６は、プロセッサ１０における機能ブロック間のデータの流れを示す図である。図６に示されるように、アクセス集中影響度算出部１４から出力されたアクセス集中の影響度は、復旧順序探索部１２にフィードバックされて、最も影響度の小さい復旧順序が見つかるまで計算が繰り返される。最終的に得られた解は、通信サービスへの影響を最小限にする復旧順序を与える。
　図７は、実施形態に係わる経路探索装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。図７において、経路探索装置１００は、入力されたネットワーク情報を取得する（ステップＳ１）。この過程では、ネットワークトポロジ５２、ユーザ数５３、位置データ５４、および、移動時間データ５５も取得される。さらに、ノードおよびリンクのそれぞれの被災状況も取得される。
　次に、経路探索装置１００は、取得されたネットワーク情報、および被災状況に基づいて、ネットワークにおけるトラフィックのアクセス集中をモデル化する計画問題を定式化する（ステップＳ２）。
　次に、経路探索装置１００は、計画問題を最適化して、拠点の復旧順序の候補を経路として探索する（ステップＳ３）。
　そして、経路探索装置１００は、計画問題を最適化して得られた目的関数値を用いて、復旧順序の各々に対するアクセス集中の影響度を評価する。その結果は、最適解が得られるまでフィードバックされ、入出力部６０から出力される（ステップＳ４）。
　図８は、アクセス集中の影響度を用いて復旧順序を最適化する方法について説明するための図である。実施形態では、復旧途中のネットワークにおいて、アクセス集中の影響度を最小にできるように、次に復旧すべきノードを決定する。次に復旧するノードの候補として、図８のノードＡ，Ｂを考える。図８（ａ）、（ｂ）のいずれの場合も、全てのユーザはＰＯＩに接続できるので、通信断の影響度は０である。
　しかし、各リンク容量とトラフィック集中の状況とから、アクセス集中の影響度はそれぞれ異なる。例えば図８（ａ）での影響度が２０であり、図８（ｂ）での影響度が４０であれば、より影響度が小さくなるノードＡを先に復旧させる。
　図９～図１１を参照して、実施形態の多品種フローを用いた経路選択と、トラフィック最大化による経路選択との違いについて説明する。図９に示されるトポロジのネットワークを例に採り、図１０、図１１において、左端の２点のノードから右端のＰＯＩへの通信を考える。
　図１０は、実施形態の計画問題を最適化して影響度を最小化するように経路選択を行った場合を示す。図１１は、最大流アルゴリズムで経路選択を行い、アクセス集中の影響度を算出した場合を示す。
　トラフィック量を最大化する方法では、どちらのリンクにアクセス集中が生じるかが考慮されないため、図１０、図１１のどちらの解も得られる可能性がある。図１１の解は両方のリンクでアクセス集中が生じるために双方の通信（点線の矢印）で通信品質が低下する。一方、図１０の解はアクセス集中を考慮するため、影響度を最小化するような経路選択を行った場合の影響度を評価できる。すなわち、影響度を最小化するような経路選択を行うことは、通信断の影響度における最大流アルゴリズムが利用可能な経路を最大限利用するという考え方と同じである。
　以上述べたように、実施形態では、ネットワークのアクセス集中を計画問題に定式化し、ユーザのトラフィック量とネットワークのリンクの容量を考慮して、最もアクセス集中の影響度の小さい経路が選択された場合の影響度を出力する。これにより、車両の巡回経路を最適化するに際して、アクセス集中によって通信品質が低下するユーザ数を評価することが可能になる。すなわち、ネットワークのトラフィックおよびユーザ数を考慮することによって、影響を受けるユーザ数を評価できる。また、アクセス集中をモデル化することで、アクセス集中による通信品質低下の影響を受けるユーザ数を評価することができる。
　このようにしたので、ネットワークサービスへのアクセスが集中することにより、（ネットワークサービスに接続できるが）通信品質が低下してしまうユーザへの影響度を最小にする復旧順序を算出することができる。従って、通信品質が低下するようなユーザへの影響を最小限に抑えた復旧計画を策定することができる。これらのことから、実施形態によれば、通信サービスへの影響を最小限にする復旧順序を算出することが可能になる。
　なお、この発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、実施形態では、経路探索装置１００が被災状況入力部１１、復旧順序探索部１２、ネットワーク情報入力部１３、アクセス集中影響度算出部１４を含む形態について説明した。これに代えて、経路探索装置１００とは別体のサーバコンピュータに、これらの機能ブロックを実装することももちろん可能である。この形態では、経路探索装置１００は、生成した計画問題を入出力部６０からサーバコンピュータに渡し、解を受け取ることとなる。あるいは、クラウド２００のサービスとして各機能ブロックを実装しても良い。
　すなわち、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
　　１…通信ビル
　　２…車両
　　１０…プロセッサ
　　１１…被災状況入力部
　　１２…復旧順序探索部
　　１３…ネットワーク情報入力部
　　１４…アクセス集中影響度算出部
　　２０…メモリ
　　４５…バス
　　５０…ストレージ
　　５１…プログラム
　　５２…ネットワークトポロジ
　　５４…位置データ
　　５５…移動時間データ
　　６０…入出力部
　　１００…経路探索装置
　　２００…クラウド
　　３００…最適経路。

Claims (6)

  1. 　ユーザにサービスを提供する複数の拠点に車両を移動させるための経路を探索する経路探索装置であって、
    　前記複数の拠点をノードとし前記ノードの間をリンクとするネットワークのネットワーク情報を入力するネットワーク情報入力部と、
    　前記ノードおよび前記リンクのそれぞれの状況を入力する状況入力部と、
    　前記ネットワークにおけるトラフィックのアクセス集中をモデル化する計画問題を、前記ネットワーク情報と前記状況とに基づいて定式化して、前記拠点の復旧順序の候補を前記経路として探索する復旧順序探索部と、
    　前記計画問題を最適化して得られた目的関数値を用いて、前記復旧順序の各々に対する前記アクセス集中の影響度を評価するアクセス集中影響度算出部とを具備する、経路探索装置。
  2. 　前記ネットワーク情報は、前記ネットワークのネットワークトポロジと、前記拠点ごとのユーザ数と、それぞれの拠点間の移動時間とを含む、請求項１に記載の経路探索装置。
  3. 　前記復旧順序探索部は、多品種フローにより前記計画問題を定式化する、請求項１に記載の経路探索装置。
  4. 　前記復旧順序探索部は、前記トラフィックが前記リンクの容量を超えたこととして前記アクセス集中をモデル化する、請求項１に記載の経路探索装置。
  5. 　ユーザにサービスを提供する複数の拠点に車両を移動させるための経路を、コンピュータを用いて探索する経路探索方法であって、
    　前記コンピュータが、前記複数の拠点をノードとし前記ノードの間をリンクとするネットワークのネットワーク情報を取得する過程と、
    　前記コンピュータが、前記ノードおよび前記リンクのそれぞれの状況を取得する過程と、
    　前記コンピュータが、前記ネットワークにおけるトラフィックのアクセス集中をモデル化する計画問題を、前記ネットワーク情報と前記状況とに基づいて定式化して、前記拠点の復旧順序の候補を前記経路として探索する過程と、
    　前記コンピュータが、前記計画問題を最適化して得られた目的関数値を用いて、前記復旧順序の各々に対する前記アクセス集中の影響度を評価する過程とを具備する、経路探索方法。
  6. 　コンピュータを、請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の経路探索装置として機能させる命令を含む、プログラム。
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