JP2010061274A - 通信方法及び通信装置 - Google Patents

Abstract

【課題】データ伝送を制御する設定項目毎の設定値の最適な組み合わせを短時間で見つけることができるようにする。
【解決手段】送信装置が、データ伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝子とする個体の集合を第一世代の個体集合として設定するステップ（Ｓ１）、個体集合に含まれる個体毎にデータを送信するステップ（Ｓ２）、さらに、受信装置が、指標を算出するステップ（Ｓ２）、送信装置１に指標の値を送信するステップ（Ｓ２）、さらに、送信装置１が、適応度を算出するステップ（Ｓ３）、交叉の操作を行うステップ（Ｓ４）、突然変異の操作を行うステップ（Ｓ５）、個体集合に含まれる個体のうち適応度の低い個体を入れ替えるステップ（Ｓ８）を有するようにした。
【選択図】図１

Description

本発明は、通信方法及び通信装置に関する。さらに詳述すると、本発明は、送信装置と受信装置とを有するデータ伝送システムにおけるデータ伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝的アルゴリズムを用いて設定する通信方法及び通信装置に関する。

なお、本発明において「データ」とはパケットデータを指す。

通信ミドルウェアに相当する高度通信機能は、通信のサービス品質の保証に関する機能や通信の高信頼化を図る機能を備えている。そして、これらの機能には設定項目が複数用意されている。従来、この設定項目毎の設定値は人の判断によって決定されている（非特許文献１）。

遊佐博幸：分散リアルタイムネットワークアーキテクチャ （ＤＲＮＡ）の開発（その８）−高度通信機能ミドルウェ アの拡張と適用法，電力中央研究所研究報告Ｒ０４０２９， ２００５年１１月

しかしながら、高度通信機能に設定可能な値の組合せは膨大な数に上る。例えば、組合せを検討する際には、通信網のノード数や構成、収容するアプリケーションの種類等の条件を考慮することが望ましい。しかも、これらの要素は当該通信網を利用している設備や業務の変更に応じて変化する。したがって、高度通信機能における各設定項目の設定値を自動的に設定できれば、高度通信機能の運用管理業務を効率化することができる。

そこで、本発明は、複数の送信装置と少なくとも一つの受信装置とを有するデータ伝システムにおけるデータ伝送を制御する設定項目毎の設定値の最適な組み合わせを短時間で見つけることができる通信方法及び通信装置を提供することを目的とする。

本発明者らは、通信ミドルウェアにおける諸設定値の設定方法の検討をする中で、設定値の計算問題を組合せ最適化問題として捉え、諸設定値の設定方法として遺伝的アルゴリズムを活用することが効果的であることを知見した。

ここで、組合せ最適化問題とは、様々な条件を満足させながら複数の選択肢から最適な順序や組合せを決める問題である（例えば、社団法人人工知能学会編：人工知能学辞典，共立出版，２００５年１２月）。組合せ最適化問題は、一般に、問題のサイズが大きくなるに連れて解集合を形成する要素の数が組合せ的に増加する（組合せ爆発とも言う）。

また、遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化における遺伝のメカニズムに似た操作を取り入れたアルゴリズムである。すなわち、解の候補を遺伝子に見立て、環境や条件にどの程度適合しているか判定する適応度算出，異なる遺伝子同士を組み合せる交叉，解の一部を変更する突然変異等の操作を繰り返しながら環境や条件に最適な解を探索するものである。なお、遺伝的アルゴリズム自体は周知の技術であるので本明細書においては詳細については省略する（例えば、三宮信夫・他：遺伝アルゴリズムと最適化，朝倉書店，１９９８年 参照）。

請求項１記載の通信方法は、発明者等の独自の知見に基づくものであり、複数の送信装置から少なくとも一つの受信装置にデータを伝送する通信方法であって、送信装置が該送信装置と受信装置との間のデータの伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝子とする個体を複数生成すると共に該個体の集合を第一世代の個体集合であって操作対象個体集合として設定するステップと、送信装置が操作対象個体集合に含まれる各個体を構成する設定項目毎の設定値の組み合わせ毎にデータを送信するステップと、受信装置がデータの送信結果に基づいて各個体について指標を算出するステップと、受信装置が送信装置に指標の値を送信するステップと、送信装置が指標の値を用いて個体毎に適応度を算出するステップと、送信装置が予め設定された交叉確率の閾値と適応度を用いて交叉相手の選択及び交叉対象となる設定値の選択をすることとによって操作対象個体集合に含まれる各個体に対して交叉の操作を行うステップと、送信装置が交叉が行われた結果の新しい各個体に対して予め設定された突然変異の生起確率に基づいて突然変異の操作を行うステップと、操作対象個体集合に含まれる個体のうち適応度の低い個体を削除すると共に交叉及び突然変異の操作が行われた結果の新しい個体を追加して新たな操作対象個体集合として設定するステップとを有するようにしている。

また、請求項２記載の通信装置は、複数の送信装置と該送信装置からのデータを受信する少なくとも一つの受信装置とを備えた通信装置であって、送信装置が、該送信装置と受信装置との間のデータの伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝子とする個体を複数生成すると共に該個体の集合を第一世代の個体集合であって操作対象個体集合として設定する手段と、操作対象個体集合に含まれる各個体を構成する設定項目毎の設定値の組み合わせ毎にデータを送信する手段とを有し、また、受信装置が、データの送信結果に基づいて各個体について指標を算出する手段と、送信装置に指標の値を送信する手段とを有し、送信装置が、さらに、指標の値を用いて個体毎に適応度を算出する手段と、予め設定された交叉確率の閾値と適応度を用いて交叉相手の選択及び交叉対象となる設定値の選択をすることとによって操作対象個体集合に含まれる各個体に対して交叉の操作を行う手段と、交叉が行われた結果の新しい各個体に対して予め設定された突然変異の生起確率に基づいて突然変異の操作を行う手段と、操作対象個体集合に含まれる個体のうち適応度の低い個体を削除すると共に交叉及び突然変異の操作が行われた結果の新しい個体を追加して新たな操作対象個体集合として設定する手段とを有するようにしている。

したがって、この通信方法及び通信装置によると、データの伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝的アルゴリズムを用いて決定するようにしているので、例えば設定項目毎の設定値の最適な組み合わせの解空間の構造が不明であったり変化したり、または、データ伝送を制御するための設定項目の数や設定項目毎の設定値の数若しくは範囲が多いために設定項目毎の設定値の最適な組み合わせについて全探索を行うことが現実的でない場合であったりしても、効率的に短時間で設定項目毎の設定値の最適な組み合わせが探索される。

本発明の通信方法及び通信装置によれば、遺伝的アルゴリズムを用いることによって効率的に短時間で設定項目毎の設定値の最適な組み合わせを探索することができるので、データ伝送制御の設定を自動的に行うことが可能になり、データ伝送制御の設定の手間の軽減を図ることができると共に客観性の向上を図ることができる。

以下、本発明の構成を図面に示す最良の形態に基づいて詳細に説明する。

図１から図５に、本発明の通信方法及び通信装置の実施形態の一例を示す。本発明は、図２に示すように、複数の送信装置１と少なくとも一つの受信装置２とを有するデータ伝送システムにおける送信装置１と受信装置２との間のデータＤの伝送を制御する設定項目毎の設定値を決定するものである。

また、本発明では、遺伝的アルゴリズムによる設定値の計算をアプリケーション毎に行う。そして、本発明は、送信装置１に、系統運用のためにデータ伝送を利用するアプリケーション（以下、系統運用アプリケーションと呼ぶ）と設備保全のためにデータ伝送を利用するアプリケーション（以下、設備保全アプリケーションと呼ぶ）との二つが存在する場合も、どちらか一方のみが存在する場合も、どちらの場合も適用可能である。そして、本発明では、遺伝的アルゴリズムの操作を行うための個体の集合を系統運用アプリケーションのために一つ用意すると共に設備保全アプリケーションのために一つ用意する。さらに、系統運用アプリケーションが複数の送信装置を持っている場合でも、一つの個体集合を用いてデータ伝送を行う。設備保全アプリケーションが複数の送信装置を持っている場合も同様である。

そして、本発明の通信方法は、図１に示すように、複数の送信装置１から少なくとも一つの受信装置２にデータを伝送する通信方法であって、送信装置１が該送信装置１と受信装置２との間のデータの伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝子とする個体を複数生成すると共に該個体の集合を第一世代の個体集合であって操作対象個体集合として設定するステップ（Ｓ１）と、送信装置１が操作対象個体集合に含まれる各個体を構成する設定項目毎の設定値の組み合わせ毎にデータを送信すると共に受信装置２がデータの送信結果に基づいて各個体について指標を算出して送信装置１に指標の値を送信するステップ（Ｓ２：Ｓ２−１〜Ｓ２−４）と、送信装置１が指標の値を用いて個体毎に適応度を算出するステップ（Ｓ３）と、送信装置１が予め設定された交叉確率の閾値と適応度を用いて交叉相手の選択及び交叉対象となる設定値の選択をすることとによって操作対象個体集合に含まれる各個体に対して交叉の操作を行うステップ（Ｓ４：Ｓ４−１〜Ｓ４−６）と、送信装置１が交叉が行われた結果の新しい各個体に対して予め設定された突然変異の生起確率に基づいて突然変異の操作を行うステップ（Ｓ５）と、操作対象個体集合に含まれる個体のうち適応度の低い個体を削除すると共に交叉及び突然変異の操作が行われた結果の新しい個体を追加して新たな操作対象個体集合として設定するステップ（Ｓ８：Ｓ８−１〜Ｓ８−２）とを有する。

また、上記通信方法は本発明の通信装置として実現され得る。本発明の通信装置１０は、図３に示すように、複数の送信装置１と該送信装置１からのデータを受信する少なくとも一つの受信装置２とを備えた通信装置であって、送信装置１が、該送信装置１と受信装置２との間のデータの伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝子とする個体を複数生成すると共に該個体の集合を第一世代の個体集合であって操作対象個体集合として設定する手段としての第一世代設定部１ａと、操作対象個体集合に含まれる各個体を構成する設定項目毎の設定値の組み合わせ毎にデータを送信する手段としてのデータ送信部１ｂとを有し、また、受信装置２が、データの送信結果に基づいて各個体について指標を算出する手段としての指標算出部２ａと、送信装置１に指標の値を送信する手段としての指標送信部２ｂとを有し、送信装置１が、さらに、指標の値を用いて個体毎に適応度を算出する手段としての適応度算出部１ｃと、予め設定された交叉確率の閾値と適応度を用いて交叉相手の選択及び交叉対象となる設定値の選択をすることとによって操作対象個体集合に含まれる各個体に対して交叉の操作を行う手段としての交叉実行部１ｄと、交叉が行われた結果の新しい各個体に対して予め設定された突然変異の生起確率に基づいて突然変異の操作を行う手段としての突然変異実行部１ｅと、操作対象個体集合に含まれる個体のうち適応度の低い個体を削除すると共に交叉及び突然変異の操作が行われた結果の新しい個体を追加して新たな操作対象個体集合として設定する手段としての次世代生成部１ｆとを有する。

本発明の通信装置１０による通信方法の実行にあたっては、まず、初期化として、送信装置１の第一世代設定部１ａが、Ｎ個の個体を用意する（Ｓ１）。

本発明では、データ伝送を制御する設定項目毎の設定値を組み合わせて一組として個体とするようにしており、送信装置１と受信装置２との間のデータの伝送を制御する設定項目及び各設定項目が設定値としてとり得る値の範囲もしくは候補が予め設定される。なお、個体を構成する設定項目の数は特定の数に限定されるものではなく、データ伝送を制御するために有用であると考えられる設定項目を踏まえて決定される。

本発明の設定項目は、データ伝送を制御（言い換えると、通信装置１０を運用）する際に設定値が決定される項目であって採用する設定値によって通信装置１０の性能が変化するものであれば良く、特定の項目に限られるものではない。通信装置１０の性能を変化させ得るデータ伝送の設定項目は大きくは通信のサービス品質の保証機能に関するものと信頼性確保に関するものに分けられ、それぞれについて具体的には例えば以下の項目が考えられる。

Ｉ．通信のサービス品質の保証機能に関する設定項目
１）集約
設定された単位時間が経過した時点、或いは、集約上限数のメッセージが集まった時点で送信を行う。これにより、個別のメッセージにヘッダを付加する場合よりもトラヒックを抑制する効果をもたらす。集約には、以下の設定項目が存在する。
ｉ ）単位時間
ii ）集約上限（メッセージ数）
iii）制御単位（以下のいずれかを選択）
−送信側アプリケーション優先度
−送信側アプリケーション種別
−受信側ノード

２）ポリシング
設定された単位時間において、設定されたしきい値を超えた受信メッセージを廃棄する。これにより、処理負荷が集中することによって優先すべきアプリケーションに影響が及ぶことを防ぐ効果をもたらす。ポリシングには、以下の設定項目が存在する。
ｉ ）単位時間
ii ）メッセージ処理上限（メッセージ数）
iii）期限超過許容時間
iv ）制御単位（以下のいずれかから選択）
−送信側アプリケーション優先度
−送信ノードとアプリケーションの組合せ
−受信側アプリケーション種別
−受信側テンプレート
このうち、期限超過許容時間とは、送信側アプリケーションが設定した処理期限を超過している場合でも、この設定された時間内の遅延であれば送信を行うしきい値である。したがって、この期限超過許容時間すら超えてしまったメッセージは廃棄される。

３）シェーピング
設定された単位時間において、設定された上限を超えない範囲でメッセージを送信する。これにより、メッセージの送信タイミングをならすことで、バーストトラヒックの発生を防ぐ効果をもたらす。シェーピングには以下の設定項目が存在する。
ｉ ）単位時間
ii ）送信上限（メッセージ数）
iii）期限超過許容時間
iv ）制御単位（以下のいずれかから選択）
−送信側アプリケーション優先度
−送信側アプリケーション種別
−受信ノードとアプリケーションの組合せ
なお、期限超過許容時間の意味は、ポリシングの場合と同一である。

４）静的優先制御
設定された優先度にしたがって、処理の順番を制御する。一度設定された優先度は固定される。これにより、遅延時間に厳しい要求を持つアプリケーションに関するサービス品質を確保する効果がもたらされる。静的優先制御には、優先度（高／低）の項目がただ一つ存在する。

５）動的優先制御
静的優先制御において低優先に設定されたアプリケーションが、なるべく多く実行できるように処理順序を制御する。動的優先制御には以下の設定項目が存在する。
ｉ ）優先度を上げる際の判断に用いるしきい値
ii ）優先度を下げる際の判断に用いるしきい値
iii）優先度の再計算を行う時間間隔

６）キャッシュ
高度通信機能を備えた中継ノードにおいてデータのコピーを保存しておき、アプリケーションがそのデータを必要とするときに、オリジナルのデータではなく、このコピーを渡す機能である。これにより、通信網全体におけるトラヒックを低減させる効果がもたらされる。キャッシュにはデータメモリ使用率最大値に関する設定項目がただ一つ存在する。

II．信頼性確保のための設定項目
１）送達確認付再送機能
高度通信機能の伝送において、メッセージ等が受信装置に着信したことを受信装置から送信側送信に送る機能を送達確認と呼ぶ。送信装置は、メッセージ等送信後、待ち時間内に送達確認を受信しなかった場合に再送信を行う。再送信の最大回数を超えても送達確認を受信できない場合には、アプリケーションに対して送信エラーを通知する。送達確認付再送機能には、以下の設定項目が存在する。
ｉ）送達確認受信に関する待ち時間
ii）再送信の最大回数

２）送達確認なし再送機能
この機能は、前述の送達確認に基づく再送ではなく、受信装置からの要求に基づき再送を行うものである。この場合、欠損してるデータの識別子が受信装置から送信装置に送られる。送達機能なし再送機能には、以下の設定項目が存在する。
ｉ）再送要求を行うまでの待ち時間
ii）再送要求を行う最大回数

３）連続送信
連続送信機能は、同一のデータを複製し、一定間隔にて連続して送信する。連続送信機能には、送信装置における以下の設定項目が存在する。
ｉ）複製するデータの個数
ii）送信間隔

４）２ルート送信
二つの異なる経路でデータが送信されることで、片方の経路に障害が発生した場合でも、アプリケーションの通信には影響を及ぼさない効果をもたらす。２ルート送信では、その構成について以下のいずれかを選択する。
ｉ ）常時２ルート伝送構成
ii ）常用・予備ルート構成
iii）１ルート構成

５）後着廃棄
送信装置において、連続送信機能や２ルート送信機能が選択された場合に、受信装置で使用される機能である。この機能は、常に受信すべきデータのシーケンス番号を管理している。この番号と設定されたオフセットを用いて、受信可能な番号、廃棄する番号，大きくずれてしまったためにリセットと判定される番号に分類される。後着廃棄には，受信装置における以下の設定項目が存在する。
ｉ）受信可能なシーケンス番号オフセット
ii）廃棄するシーケンス番号オフセット

６）タイムアウト確認
タイムアウト確認は、メソッド呼出しに関するものと、送信タイムアウトに関するものとの二つが存在する。メソッド呼出しに関するタイムアウト確認は、高度通信機能におけるメソッド呼出しが非同期通信となっているため、メソッドを呼び出してから応答を受信するまでの待機時間を指す。この時間を超えるとアプリケーションにエラーを通知する。一方，送信タイムアウトは、下位レイヤのレベルで再送信を行う際のタイマとして用いられる。整理すると、タイムアウトに関しては、以下の設定項目が存在する。
ｉ）遠隔メソッド応答待機時間
ii）送信タイムアウト時間

加えて、各設定項目が設定値としてとり得る値の範囲もしくは候補が設定される。各設定項目が設定値としてとり得る値の範囲もしくは候補は特定の範囲や値に限定されるものではなく、設定項目毎に作業者が適切な値を設定する。

なお、送信装置１と受信装置２との間のデータの伝送を制御する設定項目は送信装置１の第一世代設定部１ａに対して予め設定される。

そして、第一世代設定部１ａは、個体を構成する設定項目毎に各設定項目の設定値の範囲もしくは候補の中からランダムに設定値を選択する。第一世代設定部１ａは、設定値の選択の処理を一つの個体を構成する設定項目の全てについて行い、選択された設定値を組み合わせて一組とし、当該一組の設定値の組み合わせを遺伝子として有する個体を生成する。

第一世代設定部１ａは、遺伝的アルゴリズムを適用する個体集合を形成する個体の個数分だけ上記の個体の生成処理を繰り返す。本実施形態では、個体集合を形成する個体の個数をＮとする。また、個々の個体を識別するための個体識別子をｉ（＝０，１，２，…）とする。

個体集合を形成する個体の個数Ｎは第一世代設定部１ａに予め設定される。なお、個体集合を形成する個体の個数Ｎは、個体を構成する設定項目の数に１を加えた数以上であれば特定の個数に限定されない。

第一世代設定部１ａは、個体集合を形成するために必要な数の個体を生成し、形成された個体集合を操作対象個体集合とする。

また、初期化として、送信装置１の交叉実行部１ｄに対して交叉確率の閾値（Ｔとする）が予め設定される。交叉確率の閾値Ｔは、交叉の処理（Ｓ４）における交叉の生起確率を規定するものであり、本実施形態ではＴ∈［０，１］とする。

次に、送信装置１のデータ送信部１ｂは、操作対象個体集合に含まれる全ての個体毎に当該個体の設定項目毎の設定値の組み合わせを用いてデータ送信を行う（Ｓ２：Ｓ２−１〜Ｓ２−４）。

具体的には、データ送信部１ｂは、始めに、個体識別子ｉのカウンタをゼロ（即ちｉ＝０）にする（Ｓ２−１）。

続いて、データ送信部１ｂは、個体識別子ｉが操作対象個体集合を形成する個体の個数Ｎ未満であるか否かを判断する（Ｓ２−２）。

そして、個体識別子ｉが個体の個数Ｎ未満（即ちｉ＜Ｎ）である場合には、データ送信部１ｂは、データ送信を行うことによってＳ３の処理における適応度計算に用いる各個体についての指標の値を取得するため、操作対象個体集合の個体識別子ｉの個体を構成する設定項目毎の設定値の組み合わせを用いてデータの送信を行う（Ｓ２−３）。Ｓ２−３の処理においては、操作対象個体集合に含まれる各個体を構成する設定項目毎の設定値の組み合わせの全てについて同一のデータを送信する。なお、Ｓ２−３の処理において送信するデータは、テスト用データであっても良いしアプリケーションが実際に送受信するデータであっても良い。

Ｓ２−３の処理においては、また、受信装置２の指標算出部２ａが、送信装置１からのデータ送信に合わせて指標の算出を行う。

本実施形態では、データ送信の結果に基づいて、受信装置２の指標算出部２ａは、フレーム到達率ｆ_１，伝送遅延時間ｆ_２，伝送遅延ゆらぎｆ_３の三つを目的関数に含まれる指標として算出する。

フレーム到達率ｆ_１は、すべての送信ノードから送られたパケットのうち正常に受信されたパケットの割合である。なお、フレーム到達率ｆ_１の値が大きいほど適応度は高くなる関係にある。

フレーム到達率ｆ_１は数式１によって算出される。
ここに、Ｍr：受信ノード数，Ｎs：送信ノード数。

また、伝送遅延時間ｆ_２は、通信ネットワーク内に伝送されるすべてのパケットにおける伝送遅延時間の平均値である。なお、伝送遅延時間ｆ_２の値が小さいほど適応度は高くなる関係にある。

伝送遅延時間ｆ_２は数式２によって算出される。
ここに、Ｎp：伝送されたパケットの総数。

また、伝送遅延ゆらぎｆ_３は、最大待ち時間と平均遅延ゆらぎとの差を最大待ち時間で割った値である。なお、伝送遅延ゆらぎｆ_３の値が小さいほど適応度は高くなる関係になる。

伝送遅延ゆらぎｆ_３は数式３によって算出される。

数式３における平均遅延ゆらぎは指数加重移動平均（Ｅxponentially Ｗeighted Ｍoving Ａverage：ＥＷＭＡと表記する）を送信ノード数で割った値である。

平均遅延ゆらぎは数式４によって算出される。
ただし、Jitter＝ＥＷＭＡ_jitter(ｔ)
＝α・｜パケット到着時刻−パケット到着時刻期待値｜
＋(１−α)ＥＷＭＡ_jitter(ｔ−１)
ここに、Jitter_ｓ：送信ノードｓにおけるJitter，Ｎs：送信ノード数，α：平滑化係数（０≦α≦１），ｔ：測定番号（自然数）。

なお、測定番号ｔにおけるＥＷＭＡは、伝送遅延とそのパケット到着時刻期待値との差及び前回の測定番号ｔ−１におけるＥＷＭＡの値を用いて算出される。パケット到着時刻期待値は、パケットサイズを伝送帯域で割った値を期待遅延時間とし、その時間を送信時刻に加えることで得られる値が用いられる。

また、数式３における最大待ち時間は、パケット到着時刻期待値を過ぎてから何秒間待ち続けるかを示す値である。例えば、最大待ち時間が１秒に設定された場合には、到着時刻期待値から１秒を経過してもパケットが受信ノードに到着しない場合にそのパケットは失われたとみなす。

そして、受信装置２の指標送信部２ｂは、送信装置１からのデータ送信に合わせて指標算出部２ａが個体別に算出した指標毎の値を送信装置１に送信する。

そして、個体識別子ｉの個体の指標毎の値を受信装置２から受信した送信装置１のデータ送信部１ｂは、個体識別子ｉのカウンタに１を加算し（即ちｉ＝ｉ＋１）（Ｓ２−４）、全体の処理をＳ２−２の処理に戻す。

そして、Ｓ２−２の処理において個体識別子ｉが個体の個数Ｎ以上（即ちｉ≧Ｎ）である場合には、Ｓ３の処理に移行し、送信装置１の適応度算出部１ｃは、Ｓ２−３の処理において受信装置２から送信される操作対象個体集合に含まれる個体別の指標毎の値を用いて各個体について適応度の算出を行う（Ｓ３）。

適応度は、個体が有する設定項目毎の設定値の組み合わせが環境にどの程度適合しているか、言い換えれば、具体的な通信ネットワークの構成や使用状況の下で通信装置１０の性能がどの程度発揮されているかを表すものである。

本実施形態では、適応度の判定に、多目的最適化における「支配する／される」という関係を利用する。以下、この関係を利用する適応度の判定方法を順位方式と呼ぶ。多目的最適化は、一般に、複数の指標とそれらに関連する複数の制約とが存在する場合に数式５を満たす問題として定式化される。

（数５） 最大化：ｆ_ｓ(ｘ) （ｓ＝１，２，３，…，Ｓ）
ただし、ｇ_ｔ(ｘ)≦０ （ｔ＝１，２，３，…，Ｔ）
ただし、ｈ_ｕ(ｘ)＝０ （ｕ＝１，２，３，…，Ｕ）
ここに、ｆ_ｓ(ｘ)：指標，ｇ_ｔ(ｘ)及びｈ_ｕ(ｘ)：制約，
ｓ：指標の種類を表す識別子，
ｔ及びｕ：制約の種類を表す識別子，
Ｓ：指標の数，Ｔ及びＵ：制約の数。

複数の指標は通常はトレードオフの関係を持つため、多目的最適化では、与えられた問題に対する複数の最適解（パレート解と呼ばれる）が存在する。パレート解は他の解に支配されない解である。この「支配する／される」という関係について、二つの指標ｆ_１とｆ_２とが存在する場合の例を図４に示す。なお、図４に示す例においては、指標ｆ_１及びｆ_２は値が大きいほど適応度が高いと評価される指標である。また、Ｉ１，Ｉ２，…，Ｉ５は個体の識別子である。

図４に示すように、個体Ｉ１は指標ｆ_１に関して他のいずれの個体よりも適応度が高い。このとき、個体Ｉ１は他の解に支配されないという。同様に、個体Ｉ２は指標ｆ_２に関して他のいずれの個体よりも適応度が高いので支配されない。以上より、個体Ｉ１及びＩ２がパレート解になる。これに対し、個体Ｉ３は個体Ｉ１と比べて指標ｆ_１及び指標ｆ_２のいずれにおいても適応度が劣る（即ち支配される）。したがって、個体Ｉ３はパレート解にはならない。

本発明では、この「支配する／される」という関係を用いて適応度Ｆが数式６によって算出される。

ただし、Ｆｂ＝個体の総数−計算対象の個体によって支配されない個体の数
ここに、Ｆ：適応度
ｄ_ｉ：対象個体から他の個体ｉへの距離
Ｎ_ｉ：他の個体の総数

適応度算出部１ｃは、例えば図４に示す場合における個体Ｉ３の適応度Ｆ_Ｉ３を算出する場合は、個体Ｉ１及びＩ２は対象個体Ｉ３によっては支配されないので、数式６の変数Ｆｂ＝５−２＝３と算出する。

適応度算出部１ｃは、さらに、対象個体Ｉ３から他の個体ｉへの距離ｄ_ｉの総和Σｄ_ｉを算出する。ここでいう距離は指標から得られる値でユークリッド空間が形成されるとみなしたときの個体間のユークリッド距離を用いる。したがって、対象個体Ｉ３から他の個体ｉへの距離ｄ_ｉの総和Σｄ_ｉは図５に示す距離ｄ_１，ｄ_２，ｄ_３，ｄ_４の合計になる。

そして、適応度算出部１ｃは、変数Ｆｂと距離の総和Σｄ_ｉとを掛け合わせる。距離の総和Σｄ_ｉを掛けることによって他の個体から離れている個体の適応度が高くなる。高い適応度を持つ個体は次世代に残り易くなることから個体群の多様性を維持する効果を持つことになる。

そして、適応度算出部１ｃが操作対象個体集合に含まれる個体それぞれについて適応度Ｆを算出した後、Ｓ４の処理に移行する。

次に、送信装置１の交叉実行部１ｄは、各個体の子孫となる個体を生成するために交叉の操作を行う（Ｓ４：Ｓ４−１〜Ｓ４−６）。

具体的には、交叉実行部１ｄは、始めに、個体識別子ｉのカウンタをゼロ（即ちｉ＝０）にする（Ｓ４−１）。

また、送信装置１の次世代生成部１ｆは削除個体個数（ｊとする）のカウンタをゼロ（即ちｊ＝０）にする（Ｓ４−１）。

続いて、交叉実行部１ｄは、個体識別子ｉが操作対象個体集合を形成する個体の個数Ｎ未満であるか否かを判断する（Ｓ４−２）。

そして、個体識別子ｉが個体の個数Ｎ未満（即ちｉ＜Ｎ）である場合には、交叉実行部１ｄは乱数（ｋとする）を生成する（Ｓ４−３）。

乱数ｋは、交叉を行うか否かを決定するためのものであり、本実施形態では、Ｓ１の処理において交叉確率の閾値Ｔ∈［０，１］としていることに合わせて、乱数ｋ∈［０，１］として生成する。

続いて、交叉実行部１ｄは、生成した乱数ｋが交叉確率の閾値Ｔ以下であるか否かを判断する（Ｓ４−４）。

そして、乱数ｋが交叉確率の閾値Ｔ以下の場合には、交叉実行部１ｄは、個体識別子ｉの個体について交叉を行うものとし、当該個体に対する相手の選択を行う（Ｓ４−５）。

交叉を行う場合の交叉の相手の選択はＳ３の処理において算出される適応度Ｆに比例した確率に基づいて行う。具体的には、操作対象個体集合に含まれる個体であって個体識別子ｉの個体の交叉相手の候補になる全ての個体の適応度Ｆの合計で個体の適応度Ｆを除したものを当該個体が交叉相手として選択される確率とする。

なお、個体識別子ｉの個体に対しては、操作対象個体集合に含まれる他の個体の全てが交叉相手の候補になる。具体的には、操作対象個体集合に個体Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５の５個の個体が含まれている場合には、例えば個体Ｉ１の交叉相手として個体Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５が候補になる。そして、交叉実行部１ｄは、個体Ｉ２の適応度がＦ_Ｉ２、個体Ｉ３の適応度がＦ_Ｉ３，個体Ｉ４の適応度がＦ_Ｉ４，個体Ｉ５の適応度がＦ_Ｉ５である場合には、例えば個体Ｉ２が交叉相手になる確率をＦ_Ｉ２／(Ｆ_Ｉ２＋Ｆ_Ｉ３＋Ｆ_Ｉ４＋Ｆ_Ｉ５)によって算出し、個体Ｉ３が交叉相手になる確率をＦ_Ｉ３／(Ｆ_Ｉ２＋Ｆ_Ｉ３＋Ｆ_Ｉ４＋Ｆ_Ｉ５)で算出する。交叉実行部１ｄは、同様に、操作対象個体集合に含まれる個体それぞれについて交叉相手になる確率を算出する。

そして、交叉実行部１ｄは、個体毎に交叉相手候補別に算出した交叉相手になる確率の値に基づいて操作対象個体集合に含まれる個体それぞれについて交叉相手を確率的に選択する。

続いて、交叉実行部１ｄは、交叉、即ち、個体識別子ｉの個体と当該個体と交叉相手として選択された個体との間の子孫に残す遺伝子の選択を行う（Ｓ４−６）。本発明では、この遺伝子の選択もＳ３の処理において算出される個体毎の適応度Ｆの大きさに比例する確率に基づいて行う。

交叉実行部１ｄは、具体的には、操作対象個体集合に５個の個体が含まれている前述の例において、交叉の操作対象が例えば個体Ｉ１であって交叉相手が個体Ｉ２である場合で、操作対象の個体Ｉ１の適応度がＦ_Ｉ１であると共に交叉相手の個体Ｉ２の適応度がＦ_Ｉ２である場合には、個体Ｉ１の遺伝子が選択される確率をＦ_Ｉ１／(Ｆ_Ｉ１＋Ｆ_Ｉ２)によって算出し、個体Ｉ２の遺伝子が選択される確率をＦ_Ｉ２／(Ｆ_Ｉ１＋Ｆ_Ｉ２)で算出する。

なお、本発明における交叉の方法は、遺伝的アルゴリズムにおいてよく利用されるルーレット選択（例えば、Ｄavid Ｅ．Ｇoldberg：Ｇenetic Ａlgorithms in Ｓearch， Ｏptimization and Ｍachine Ｌearning．Ａddison−Ｗesley，１９８９年１月）と比べて二つの特徴を有する。

一つ目の特徴は、本発明の交叉はつがいのプール（即ちmating pool）を利用しない点である。つがいのプールは、通常、個体数が多い場合に適応度の低い個体をふるい落とすために利用される。しかし、本発明では個体数を可能な限り少なくすることを目指しており、本発明の方法によればつがいのプールを利用することなく適応度の低い個体をふるい落とすことができる。また、少ない個体数でつがいのプールを利用すると局所解に陥る可能性を高めてしまうが、本発明の交叉の方法によればその可能性を低くすることができる。

二つ目の特徴は、一回の交叉で子（即ち新しい個体）を一つだけ作り出す点である。多くの遺伝的アルゴリズムでは、一回の交叉で二つの子を作り出す。今回はつがいのプールを利用しないので、親となる個体のうち一つは適応度に関係なく選択される。したがって、適応度の低い個体が選択される確率がつがいのプールを用いた場合よりも高くなる。この影響が強くならないように本発明では一回の交叉で作り出される子の数を一つとしている。

次に、送信装置１の突然変異実行部１ｅは、Ｓ４−６の処理において交叉が行われた結果の新しい個体に対して突然変異の操作を行う（Ｓ５）。

なお、突然変異の操作は、Ｓ４−６の処理において交叉が行われた結果の新しい個体のみに対して行われ、交叉の対象にならなかった（即ち交叉が行われなかった）個体に対しては行われない。

突然変異実行部１ｅは、遺伝的アルゴリズムとしての操作である突然変異を各遺伝子が起こすか否かの決定を固定した確率に基づいて行う。本発明における突然変異が生起する確率は特定の値に限定されるものではない。なお、突然変異が生起する確率の値は突然変異実行部１ｅに予め設定される。

そして、突然変異実行部１ｅは、Ｓ４−６の処理において交叉が行われた結果の新しい個体毎に各遺伝子の突然変異の有無を決定すると共に、突然変異を起こす遺伝子に対しては当該遺伝子に対応する設定項目に関して予め設定されたとり得る設定値の範囲もしくは候補の中から選択した設定値を代入する。この際、突然変異を起こした遺伝子への設定値の代入はいずれの設定値についても同じ確率でランダムに選択される。

次に、次世代生成部１ｆは、削除個体個数ｊのカウンタに１を加算する（即ちｊ＝ｊ＋１）（Ｓ６）。

次に、交叉実行部１ｄは、個体識別子ｉのカウンタに１を加算し（即ちｉ＝ｉ＋１）（Ｓ７）、Ｓ４−２の処理に戻る。

一方、Ｓ４−４の処理において乱数ｋが交叉確率の閾値Ｔよりも大きい場合には、交叉実行部１ｄは交叉の具体的な処理及び突然変異の処理を行わずにＳ７の処理に移行する。

また、Ｓ４−２の処理において個体識別子ｉが個体の個数Ｎ以上（即ちｉ≧Ｎ）である場合にはＳ８（Ｓ８−１〜Ｓ８−２）の処理に移行する。

そして、次世代生成部１ｆは、Ｓ２の処理を実行する段階の操作対象個体集合に含まれる個体のうちＳ３の処理において算出される適応度が低い順に削除個体個数ｊ個の個体を削除する（Ｓ８−１）。

さらに、次世代生成部１ｆは、交叉（Ｓ４−６）及び突然変異（Ｓ５）の処理が行われた結果の新しい個体をＳ８−１の処理後の操作対象個体集合に追加し、当該追加後の個体の集合を新たな操作対象個体集合とする（Ｓ８−２）。なお、Ｓ８−２の処理によって追加される個体の数はｊ個である。また、Ｓ８−２までの処理の結果として得られる新たな操作対象個体集合は、遺伝的アルゴリズムの操作に対応させると、Ｓ２の処理を開始する段階の操作対象個体集合に対する次世代の個体集合に該当する。

そして、必要な場合には、通信装置１０によるデータ伝送の処理はＳ２の処理に戻る。

なお、本発明のＳ２からＳ８までの処理は、連続して繰り返し実行されるようにしても良いし、一定の時間間隔で繰り返し実行されるようにしても良いし、指標の値が予め設定した閾値を超えた場合のみ実行されるようにしても良い。

そして、通信装置１０は、以上の処理によって導出された適応度が最も高い個体を構成する設定項目毎の設定値の組み合わせを用いてデータ伝送を行う。

以上の構成を有する本発明の通信方法及び通信装置によれば、遺伝的アルゴリズムを用いて最適解を探索する際に、或る個体についてユークリッド距離の総和が大きく指標から見た他の個体との違いが大きい場合には当該個体についての値が小さくなる指標であって確定的・客観的に決定される適応度に基づいて次世代の個体を生成するようにしているので、任意の定数を設定することなく適応度を算出することが可能であり、汎用性の向上を図ることができると共に手間の軽減を図ることができる。しかも、適応度の算出に任意に設定される定数を含まないので、遺伝的アルゴリズムを用いた最適解の探索における適応度の算出を確定的且つ客観的に行うことが可能であり、最適解の求解の安定性を高め信頼性の向上を図ることができ、さらに、多様な設定に対しても迅速に最適解を求めることができる。

なお、上述の形態は本発明の好適な形態の一例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、本実施形態では、適応度の算出において、多目的最適化における支配関係を利用する方法である順位方式を用いているが、これに限られず、Ｓ２の処理において算出される指標の値それぞれに重みを掛け合わせてその総和を個体の適応度とする方法（以下、重み付け総和方式と呼ぶ）を用いるようにしても良い。すなわち、この場合には、個体の適応度Ｆを算出する目的関数として数式７を用いる。なお、数式７における重みωは、指標間の相対的な重要性即ち通信システムの最適化を図る上で優先して改善したい指標ほど重みを大きくして適宜設定される。

ここに、ω：重み，ｆ：指標の値，
ｓ：指標の種類を表す識別子（ｓ＝１，２，…，Ｓ），Ｓ：指標の数。

また、適応度の算出において、アプリケーション間の協調要素を利用する方法（以下、オフセット併用方式と呼ぶ）を用いるようにしても良い。なお、本発明における協調とは、或るアプリケーションが他のアプリケーションの適応度を考慮して自身を過度に最適化しないことをいう。この場合には、他のアプリケーションに対する悪影響やシステム全体の動作が不安定になることを防止する効果がある。協調要素を利用する場合の個体の適応度は、各個体で算出された適応度Ｆから協調すべき度合いを示すオフセットを引いて算出する。具体的には、目的関数として数式８を用いる。

［数８］Ｆco＝Ｆ−Offset
ここに、Ｆco：協調要素を利用した適応度，Ｆ：適応度，Offset：オフセット。

なお、数式８の適応度Ｆとしては数式７によって算出される適応度Ｆを用いる。

また、数式８のOffsetは協調を計算する際に用いられる指標に重みを掛け合わせたものの総和である。具体的には数式９を用いて算出する。

ここに、Offset：オフセット，ωco_ｓ：重み，ｆco_ｓ：オフセット計算用の指標の値，
ｓ：指標の種類を表す識別子（ｓ＝１，２，…，Ｓ），Ｓ：指標の数。

この方式では、或るアプリケーションＸが別のアプリケーションＹと協調する際に利用するオフセット計算用の指標を用いる。このオフセット計算用指標として例えば以下の三つの指標が考えられる。なお、いずれの指標の値の算出においても、同じ時間に行ったデータ送信に利用されたアプリケーションＸの個体の指標とアプリケーションＹの個体の指標とを利用する。

一つ目の指標は、アプリケーションＹとアプリケーションＸとの間のアプリケーション到達率の差ｆco_１である。アプリケーションＸのフレーム到達率がアプリケーションＹより高い場合は、オフセットの値は大きくなる。すなわち、アプリケーションＸが有する個体の適応度は小さくなってその個体は子孫に伝わりにくくなるので、設定値として用いられる可能性が低くなる。この指標は数式１０を用いて算出する。

［数１０］ｆco_１＝ｆ_１，Ｘ−ｆ_１，Ｙ
ここに、ｆ_１，Ｘ：アプリケーションＸの個体のフレーム到達率，ｆ_１，Ｙ：アプリケーションＹの個体のフレーム到達率。

二つ目の指標は、データサイズに対する利用帯域の割合の差ｆco_２である。この場合には、アプリケーションＸの利用帯域がデータサイズに比べて大きいと共にアプリケーションＹの利用帯域がデータサイズに比べて小さい場合にオフセットの値は大きくなる。この指標は数式１１を用いて算出する。

三つ目の指標は、データサイズに対する伝送遅延時間の割合の差ｆco_３である。この場合には、アプリケーションＸの伝送遅延時間ｆ_２，Ｘがデータサイズに比べて小さいと共にアプリケーションＹの伝送遅延時間ｆ_２，Ｙがデータサイズに比べて大きい場合にオフセットの値は大きくなる。この指標は数式１２を用いて算出する。

本発明の通信方法及び通信装置のデータ伝送のシミュレーションによる評価の実施例を図６〜図１６を用いて説明する。なお、本実施例では、ＪＮＳ（Ｊava（登録商標） Ｎetwork Ｓimulator の略；http://jns.sourceforge.net/）を用いてシミュレーションを実施した。

本実施例では、図６に示すデータ伝送システム構成を想定した。具体的には、三つの変電所Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３（以下、変電所Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３をまとめて単に変電所Ｔとも表記する）から一つの制御所Ｃに対して監視データＤが伝送される場合を想定した。各変電所Ｔには、変電所構内のデータをまとめると共に通信網との接続に関する役割を担う計算機である変電所サーバを一台ずつ配置した。一台の変電所サーバ上では、系統運用及び設備保全のアプリケーションがそれぞれ一つずつ動作することを想定した。また、制御所Ｃには、制御所サーバを一台配置し、この制御所サーバ上でも系統運用及び設備保全のアプリケーションがそれぞれ一つずつ動作することを想定した。

各変電所Ｔと制御所Ｃとの間の通信網Ｎは、四台のＩＰルータＲ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４がループ状に接続されるものとした。

また、システム構成に関するパラメータとして表１に示すパラメータを用いた。表１に示すパラメータのうちＣＰＵの動作周波数などの装置や通信の帯域については現実的な値を想定して設定した。ただし、イーサネット（登録商標）におけるリンクのデータ欠損率については、シミュレーション結果に影響が出るように通常よりも大きな値を設定した。

アプリケーションについては、系統運用及び設備保全の両アプリケーションにおいて代表的なデータ伝送を一つずつ想定した。

また、通信のサービス品質の保証機能に関する設定項目のうちポリシングにおけるメッセージ上限数及びシェーピングにおけるメッセージ上限数を、また、信頼性確保のための設定項目のうち連続送信数及び伝送ルート数を本実施例における設定項目として設定した。

そして、ポリシングにおけるメッセージ上限数については１０，２０，３０，４０，５０、シェーピングにおけるメッセージ上限数については１０，２０，３０，４０，５０、連続送信数については１，２，３，４、伝送ルート数については１，２を、各設定項目がとり得る値として設定した。

また、遺伝的アルゴリズムの操作に関するパラメータについて、個体数は５，交叉する確率は６０％，突然変異する確率は３０％とした。

さらに、一つの変電所サーバ上における系統運用アプリケーション及び設備保全アプリケーションのデータ伝送のタイミングと遺伝的アルゴリズムの操作のタイミングとを図７に示すように設定した。すなわち、系統運用と設備保全との両アプリケーションは保持するすべての個体（５個）を１回ずつ利用してデータ伝送を行う。そして、データ伝送を５回行った時点でデータ送信の結果得られるフレーム到達率や伝送遅延時間等の指標の値を用いて遺伝的アルゴリズムの操作である適応度計算と交叉と突然変異とを行う。これによって得られた次世代の個体を用いてデータ伝送をあらためて行う。系統運用アプリケーションと設備保全アプリケーションとの伝送頻度が異なるので、遺伝的アルゴリズムの操作の頻度も異なる。本実施例では、この動作が７５分間続くシミュレーションを行った。

そして、本実施例では、Ｓ３の処理において個体の適応度を算出する方法として、多目的最適化における支配関係を利用する方法である順位方式を用いた場合、指標の値それぞれに重みを掛け合わせてその総和を個体の適応度とする方法である重み付け総和方式を用いた場合、アプリケーション間の協調要素を利用する方法であるオフセット併用方式を用いた場合のそれぞれについてシミュレーションを実施した。

以下に、適応度の計算において上記の方式を用いた場合のそれぞれの結果について説明する。なお、本実施例においては、いずれの方式についても複数回のシミュレーションを実施しており、以下では、複数回実施して得られたシミュレーション結果のうち代表的な結果について説明する。以下の説明で用いる図８〜図１６は、横軸がシミュレーション時間を表し、縦軸は指標の値の大きさを表す。また、図中の記号◆は系統運用アプリケーションについての結果を表し、記号○は設備保全アプリケーションについての結果を表す。

（１）順位方式を用いた場合の結果
適応度の算出において順位方式を用いてシミュレーションを実施し、フレーム到達率の時間推移に関して図８に示す結果が、伝送遅延時間の時間推移に関して図９に示す結果が、伝送遅延ゆらぎの時間推移に関して図１０に示す結果がそれぞれ得られた。なお、図８に示すフレーム到達率については、同一シミュレーション結果をＹ軸（フレーム到達率）の目盛りの尺度を変えて表示している。

図８に示す結果から、フレーム到達率に関し、いずれのアプリケーションにおいても、９９パーセントを超えるフレーム到達率が確保されることが確認された。

図９に示す結果から、伝送遅延時間に関し、いずれのアプリケーションにおいても、安定するまでの時間が若干かかるものの安定すれば遅延時間は非常に短い時間に抑制されることが確認された。

図１０に示す結果から、伝送遅延ゆらぎに関し、いずれのアプリケーションにおいても、安定するまでの時間が若干かかるものの安定すれば伝送遅延ゆらぎは非常に短い時間に抑制されることが確認された。

（２）重み付け総和方式を用いた場合の結果
個別アプリケーション（系統運用アプリケーション及び設備保全アプリケーション）ごとに独立した個体集合を持たせた。本実施例における目的関数の重みは、フレーム到達率の重み係数ω_１＝１５，伝送遅延時間の重み係数ω_２＝１０，伝送遅延ゆらぎの重み係数ω_３＝５とした。また、平均遅延ゆらぎを算出する際のＥＷＭＡ計算に用いる平滑化係数α＝０．８とした。

適応度の算出において重み付け総和方式を用いてシミュレーションを実施し、フレーム到達率の時間推移に関して図１１に示す結果が、伝送遅延時間の時間推移に関して図１２に示す結果が、伝送遅延ゆらぎの時間推移に関して図１３に示す結果がそれぞれ得られた。

図１１に示す結果から、フレーム到達率に関し、系統運用アプリケーションにおいて99.989パーセント以上のフレーム到達率が確保されることが確認された。また、設備保全アプリケーションにおいて、およそ９割の通信で100パーセントの到達率が確保され、残りの通信でも99.985パーセントの到達率が確保されることが確認された。

図１２に示す結果から、伝送遅延時間に関し、系統運用アプリケーションにおいて安定後は遅延時間が概ね０．１６５秒程度に抑制されることが確認された。また、設備保全アプリケーションにおいて、当初から安定した挙動を示すと共に伝送遅延時間が０．０７〜０．１３秒程度に抑制されることが確認された。

図１３に示す結果から、伝送遅延ゆらぎに関し、系統運用アプリケーションにおいて、ほぼ安定して推移することが確認された。また、設備保全アプリケーションにおいて、伝送開始当初から安定した値になることが確認された。

（３）オフセット併用方式を用いた場合の結果
重み付け総和方式を用いた場合と同様に、個別アプリケーション（系統運用アプリケーション及び設備保全アプリケーション）ごとに独立した個体集合を持たせた。本実施例における目的関数の重みも、重み付け総和方式を用いた場合と同様に、フレーム到達率の重み係数ω_１＝１５，伝送遅延時間の重み係数ω_２＝１０，伝送遅延ゆらぎの重み係数ω_３＝５とした。また、平均遅延ゆらぎを算出する際のＥＷＭＡ計算に用いる平滑化係数α＝０．８とした。さらに、オフセット計算に用いる重みについては、フレーム到達率の差の重み係数ωco_１＝１０，利用帯域割合の差の重み係数ωco_２＝１，伝送遅延時間割合の差の重み係数ωco_３＝４０とした。

適応度の算出においてオフセット併用方式を用いてシミュレーションを実施し、フレーム到達率の時間推移について図１４に示す結果が、伝送遅延時間の時間推移について図１５に示す結果が、伝送遅延ゆらぎの時間推移について図１６に示す結果がそれぞれ得られた。なお、図１４に示すフレーム到達率については、同一シミュレーション結果をＹ軸（フレーム到達率）の目盛りの尺度を変えて表示している。

図１４に示す結果から、フレーム到達率に関し、いずれのアプリケーションにおいても、非常に高いフレーム到達率が確保されることが確認された。

図１５に示す結果から、伝送遅延時間に関し、いずれのアプリケーションにおいても、１０分以内に安定すると共に遅延時間が非常に短い時間に抑制されることが確認された。

図１６に示すから、伝送遅延ゆらぎに関し、いずれのアプリケーションにおいても、重み付け総和方式を用いた場合と同程度の値で推移することが確認された。

以上の、個体の適応度の算出において順位方式，重み付け総和方式，オフセット併用方式を用いた場合のそれぞれのシミュレーション結果から、いずれの方式を用いても、データ伝送が著しく滞る場合などは観察されず、本発明によれば適切なデータ伝送が行われることが確認された。

本発明の通信方法の実施形態の一例を説明するフローチャートである。 本発明の通信方法及び通信装置を適用するデータ伝送システムの構成の概要を説明する図である。 本発明の通信装置の実施形態の一例を説明する機能ブロック図である。 適応度の判定における多目的最適化の支配関係の例を説明する図である。 計算対象の遺伝子から他の遺伝子へのユークリッド距離の総和を説明する図である。 実施例のデータ伝送システムの構成の概要を説明する図である。 実施例のデータ伝送のタイミングと遺伝的アルゴリズムの操作のタイミングとを説明する図である。 実施例の順位方式を用いたシミュレーション結果についてフレーム到達率の時間推移を示す図である。（Ａ）は縦軸のフレーム到達率の範囲を99.200〜100.000［％］にしたものである。（Ｂ）は縦軸のフレーム到達率の範囲を99.984〜100.000［％］にしたものである。 実施例の順位方式を用いたシミュレーション結果について伝送遅延時間の時間推移を示す図である。 実施例の順位方式を用いたシミュレーション結果について伝送遅延ゆらぎの時間推移を示す図である。 実施例の重み付け総和方式を用いたシミュレーション結果についてフレーム到達率の時間推移を示す図である。 実施例の重み付け総和方式を用いたシミュレーション結果について伝送遅延時間の時間推移を示す図である。 実施例の重み付け総和方式を用いたシミュレーション結果について伝送遅延ゆらぎの時間推移を示す図である。 実施例のオフセット併用方式を用いたシミュレーション結果についてフレーム到達率の時間推移を示す図である。（Ａ）は縦軸のフレーム到達率の範囲を99.930〜100.000［％］にしたものである。（Ｂ）は縦軸のフレーム到達率の範囲を99.984〜100.000［％］にしたものである。 実施例のオフセット併用方式を用いたシミュレーション結果について伝送遅延時間の時間推移を示す図である。 実施例のオフセット併用方式を用いたシミュレーション結果について伝送遅延ゆらぎの時間推移を示す図である。

符号の説明

１ 送信装置
２ 受信装置
１０ 通信装置

Claims (2)

1. 複数の送信装置から少なくとも一つの受信装置にデータを伝送する通信方法であって、前記送信装置が該送信装置と前記受信装置との間の前記データの伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝子とする個体を複数生成すると共に該個体の集合を第一世代の個体集合であって操作対象個体集合として設定するステップと、前記送信装置が前記操作対象個体集合に含まれる各個体を構成する前記設定項目毎の設定値の組み合わせ毎に前記データを送信するステップと、前記受信装置が前記データの送信結果に基づいて各個体について指標を算出するステップと、前記受信装置が前記送信装置に前記指標の値を送信するステップと、前記送信装置が前記指標の値を用いて前記個体毎に適応度を算出するステップと、前記送信装置が予め設定された交叉確率の閾値と前記適応度を用いて交叉相手の選択及び交叉対象となる設定値の選択をすることとによって前記操作対象個体集合に含まれる各個体に対して交叉の操作を行うステップと、前記送信装置が前記交叉が行われた結果の新しい各個体に対して予め設定された突然変異の生起確率に基づいて突然変異の操作を行うステップと、前記操作対象個体集合に含まれる個体のうち前記適応度の低い個体を削除すると共に前記交叉及び前記突然変異の操作が行われた結果の新しい個体を追加して新たな操作対象個体集合として設定するステップとを有することを特徴とする通信方法。
2. 複数の送信装置と該送信装置からのデータを受信する少なくとも一つの受信装置とを備えた通信装置であって、前記送信装置が、該送信装置と前記受信装置との間の前記データの伝送を制御する設定項目毎の設定値を遺伝子とする個体を複数生成すると共に該個体の集合を第一世代の個体集合であって操作対象個体集合として設定する手段と、前記操作対象個体集合に含まれる各個体を構成する前記設定項目毎の設定値の組み合わせ毎に前記データを送信する手段とを有し、また、前記受信装置が、前記データの送信結果に基づいて各個体について指標を算出する手段と、前記送信装置に前記指標の値を送信する手段とを有し、前記送信装置が、さらに、前記指標の値を用いて前記個体毎に適応度を算出する手段と、予め設定された交叉確率の閾値と前記適応度を用いて交叉相手の選択及び交叉対象となる設定値の選択をすることとによって前記操作対象個体集合に含まれる各個体に対して交叉の操作を行う手段と、前記交叉が行われた結果の新しい各個体に対して予め設定された突然変異の生起確率に基づいて突然変異の操作を行う手段と、前記操作対象個体集合に含まれる個体のうち前記適応度の低い個体を削除すると共に前記交叉及び前記突然変異の操作が行われた結果の新しい個体を追加して新たな操作対象個体集合として設定する手段とを有することを特徴とする通信装置。