(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサのための領域において最適な位置を決定する方法であって、該センサは該領域においてハザードの発生を検出する能力があり、
該方法は、
ａ．該領域において時間の経過による該ハザードの発生および移動をシミュレートし、時間の経過による該ハザードの発生および移動を表すデータを生成することと、
ｂ．該領域における一セットのすべての可能な候補センサ位置における、および複数のセンサタイプの各々に対するセンサの反応であって、時間の経過による該ハザードのシミュレートされた発生および移動に応答した反応をシミュレートすることと、
ｃ．該複数のセンサタイプの各々に対する該領域における該一セットのすべての可能な候補センサ位置にある該センサのシミュレートされた反応であって、時間の経過による該ハザードのシミュレートされた発生および移動に応答した反応から結果として生じるデータをシミュレーションキャッシュに記憶することと、
ｄ．複数の候補センサ解のうちの１つを選択することであって、各候補センサ解は、該一セットのすべての可能な候補センサ位置内の候補センサ位置のうちの対応する選択された候補センサ位置における１つ以上のセンサタイプの１つ以上のセンサを備えている、ことと、
ｅ．該シミュレーションキャッシュから該複数の候補センサ解のうちの該選択された候補センサ解に関するデータを取り出すことと、
ｆ．該複数の候補センサ解のうちの該選択された候補センサ解に関する性能基準に関して、該（ｅ）取り出すことからの該データを評価することと、
ｇ．該複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択し、（ｅ）および（ｆ）を繰り返すことであって、該複数の候補センサ解のうちの該選択された別の１つの候補センサ解は、少なくとも１つの候補センサ位置または少なくとも１つのセンサタイプが該複数の候補センサ解のうちの該選択された１つの候補センサ解と異なる、ことと
を包含する、方法。
【請求項２】
前記（ｆ）評価に基づき、前記候補センサ解のうちの最適な１つを選択することをさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
（ｄ）選択することは、前記性能基準を最適化するセンサ位置を見つける最適化アルゴリズムを用いて、前記複数の候補センサ解のうちの１つを選択することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
（ｄ）選択することは、生物学的進化原理を用いて、前記複数の候補センサ解の中から候補センサ解を求めて検索する遺伝的アルゴリズムを実行することを包含する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
（ｆ）評価することは、前記候補センサ解に点数を割り当てることを包含し、（ｇ）選択することは、複数の他の候補センサ解を（ｆ）評価することからの点数に基づき別の候補センサ解を選択することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
（ｆ）評価することは、前記選択された候補解に関するデータに点数を与え、その結果、複数の候補センサ解に関して（ｅ）および（ｆ）の複数回の反復後、前記（ｄ）選択することは、前記領域かまたはその近くの１つ以上の資産またはランドマークに最早平均ハザード警報を提供する候補センサ解を見つけることを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
（ｄ）選択することは、各々が、前記複数の候補センサ位置のうちの対応する位置にある、同じかまたは異なるセンサタイプの複数のセンサを備えている候補センサ解を選択することを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
複数のセンサのための領域において最適な位置を決定する方法であって、該センサは該領域においてハザードの発生を検出する能力があり、
ａ．該領域において時間の経過による該ハザードの発生および移動をシミュレートし、該時間の経過によるハザードの発生および移動を表すデータを生成することと、
ｂ．該領域における一セットのすべての可能な候補センサ位置における、および複数のセンサタイプの各々に対するセンサの反応であって、時間の経過による該ハザードのシミュレートされた発生および移動に応答した反応をシミュレートすることと、
ｃ．該複数のセンサタイプの各々に対する該領域における該一セットのすべての可能な候補センサ位置にある該センサのシミュレートされた反応であって、時間の経過による該ハザードのシミュレートされた発生および移動に応答した反応から結果として生じる警報データをシミュレーションキャッシュに記憶することであって、該警報データは、該複数のセンサタイプの各々に対する該一セットのすべての可能な候補センサ位置の各々において警報条件が生じるか否かおよびそれがいつ生じるかを示す、ことと、
ｄ．最適化アルゴリズムを用いて、複数の候補センサ解のうちの１つを選択することであって、各候補センサ解は、該一セットのすべての可能な候補センサ位置内の候補センサ位置のうちの対応する選択された候補センサ位置における１つ以上のセンサタイプの１つ以上のセンサを備えている、ことと、
ｅ．該シミュレーションキャッシュから該選択された候補センサ解に関するデータを取り出すことと、
ｆ．該選択された候補センサ解に関する性能基準に関して、該（ｅ）取り出すことからの該データを評価し点数を与えることと
を包含する、方法。
【請求項９】
前記（ｄ）選択することを繰り返して、前記（ｆ）評価することに基づき、前記複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択し、前記性能基準を最適化する候補センサ解を最終的に見つけるようにすることをさらに包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
（ｄ）選択することは、生物学的進化原理を用いて、前記複数の候補センサ解の中から候補センサ解を求めて検索する最適化アルゴリズムを用いることを包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記（ｄ）選択することは、各々が、前記複数の候補センサ位置のうちの対応する位置にある、同じかまたは異なるセンサタイプの複数のセンサを備えている候補センサ解を選択することを包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記（ｄ）〜（ｆ）の複数回の反復後、前記複数の候補センサ解の各々に割り当てられた点数に基づき、前記領域かまたはその近くの１つ以上の資産またはランドマークに最早ハザード警報を提供する最適な候補センサ解を選択することをさらに包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
命令がコード化されたコンピュータ読取り可能媒体であって、該命令は、コンピュータによって実行されたとき、複数のセンサのための領域において最適な位置を決定する際に有用な出力を該コンピュータに生成させ、該センサは該領域においてハザードの発生を検出する能力があり、
該命令は、
ａ．該領域において時間の経過による該ハザードの発生および移動をシミュレートし、該時間の経過によるハザードの発生および移動を表すデータを生成することと、
ｂ．該領域における一セットのすべての可能な候補センサ位置における、および複数のセンサタイプの各々に対するセンサの反応であって、時間の経過による該ハザードのシミュレートされた発生および移動に応答した反応をシミュレートすることと、
ｃ．該複数のセンサタイプの各々に対する該領域における該一セットのすべての可能な候補センサ位置にある該センサのシミュレートされた反応であって、時間の経過による該ハザードのシミュレートされた発生および移動に応答した反応から結果として生じるデータをシミュレーションキャッシュに記憶することと、
ｄ．複数の候補センサ解のうちの１つを選択することであって、各候補センサ解は、該一セットのすべての可能な候補センサ位置内の候補センサ位置のうちの対応する選択された候補センサ位置における１つ以上のセンサタイプの１つ以上のセンサを備えている、ことと、
ｅ．該シミュレーションキャッシュから該複数の候補センサ解のうちの該選択された候補センサ解に関するデータを取り出すことと、
ｆ．該複数の候補センサ解のうちの該選択された候補センサ解に関する性能基準に関して、該（ｅ）取り出すことからの該データを評価することと、
ｇ．該複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択し、（ｅ）および（ｆ）を繰り返すことであって、該複数の候補センサ解のうちの該選択された別の１つの候補センサ解は、少なくとも１つの候補センサ位置または少なくとも１つのセンサタイプが該複数の候補センサ解のうちの該選択された１つの候補センサ解と異なる、ことと
を包含する、コンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１４】
（ｃ）記憶することに対する前記命令は、該複数のセンサタイプの各々に対する該複数の候補センサ位置の各々において警報条件が生じるかどうかおよびそれがいつ生じるかを示す警報データを記憶する命令を包含する、請求項１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１５】
（ｄ）選択することに対する前記命令は、生物学的進化原理を用いて、前記複数の候補センサ解の中から最適な候補センサ解を求めて検索する遺伝的アルゴリズムを実行する命令を包含する、請求項１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１６】
（ｄ）選択することに対する前記命令は、各々が、前記複数の候補センサ位置のうちの対応する位置にある、同じかまたは異なるセンサタイプの複数のセンサを備えている候補センサ解を選択する命令を包含する、請求項１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１７】
（ｆ）評価することに対する前記命令は、前記選択された候補解に関するデータに点数を与える命令を包含し、前記（ｅ）〜（ｇ）に対する命令の複数回の反復後、前記複数の候補センサ解の各々に割り当てられた点数に基づき、前記領域かまたはその近くの１つ以上の資産またはランドマークに最早ハザード警報を提供する最適な候補センサ解を選択することを包含する命令をさらに包含する、請求項１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１８】
前記（ａ）時間の経過による発生および移動をシミュレートすることと、前記（ｂ）反応をシミュレートすることと、前記（ｃ）シミュレートされた反応から結果として生じるデータをシミュレーションキャッシュに記憶することとは、複数のハザードの各々に対して実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択し、前記（ｅ）取り出すことを繰り返すことと、
該複数の候補センサ解のうちの該選択された別の１つの候補センサ解に関する性能基準に関して、該シミュレーションキャッシュから取り出された該データを評価することと、
該複数の候補センサ解のうちの該選択された別の１つの候補センサ解に関する性能基準に関して、該シミュレーションキャッシュから取り出された該データの評価に基づき、該複数の候補センサ解のうちの該選択された別の１つの候補センサ解に、対応する評価点数を割り当てることと、
該複数の候補センサ解のうちの前記選択された１つの候補センサ解および該複数の候補センサ解のうちの該選択された別の１つの候補センサ解に割り当てられた評価点数に基づき、該候補センサ解のうちの最適な候補センサ解を選択することと
をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択することは、前記複数の候補センサ解のうちの前記選択された１つの候補センサ解に割り当てられた評価点数に基づいた該複数の候補センサ解のうちの該別の１つの候補センサ解を包含する、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（連邦政府の支援による研究または開発に関する記載）
この発明は、米国政府契約第ＨＤＴＲＡ１−０５−Ｃ−００２４号に基づいて行なわれた。政府は、本発明において特定の権利を有し得る。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、コンピュータシミュレーションに必要とされるランタイムを減少させることに関する。
【背景技術】
【０００３】
化学兵器、生物兵器、放射線兵器および核兵器の拡散に伴い、軍および民間の職員の保護のためこれらの兵器の放出を検出するために、現場において機器を迅速に配置することが可能であることは重大である。
【０００４】
アナリストは、これらの脅威からの保護を計画する際に彼らを支援し得る決定サポートツールを必要とする。これらのツールは、その配置およびセンサタイプミックス（ポイントおよびスタンドオフセンサ）の観点からセンサ最適化をサポートする必要がある。この目的のために、脅威の種類、天候および地形状態に基づき、三次元地形によるハザードの移動のコンピュータシミュレーションおよびモデルを提供するために努力がなされている。
【０００５】
センサ位置は、十分な警報時間および／または領域範囲を提供する上で、特定のセンサネットワークの有効性の決定における、より重要な要因の１つである。センサ位置を決定する多数の技術がある。１つのアプローチは、センサ性能モデル化ルーチンおよび最適化アルゴリズムを伴う先進のハザード環境モデル化技術を用いることである。ハザードモデル化技術は、ハザードの性質、空間的広がりおよび持続時間を決定するために、特定の作因、天候および地形に基づき、ハザードの移動を予測する。センサモデル化技術は、様々な濃度閾値における脅威に応答するセンサの能力に基づき、センサの性能（センサが検出するか検出しないか）を表すデータを生成する。センサ位置を選択するために用いられる最適化ルーチンは、脅威の範囲およびその他の基準が与えられる最適なセンサレイアウトの決定を可能にする網羅的検索および確率的モデルを含み得る。
【０００６】
これまで公知のコンピュータモデル化およびシミュレーションアプローチは、センサレイアウトに対する結果を生成することにおいて遅すぎる。従来のアプローチは、四次元のハザード環境を表すデータを生成するためにかなりの演算時間と演算資源とを必要とする。１つのセンサまたは数百以上あり得る複数のセンサの各々の提案された位置または候補位置ごとに、従来のアプローチは、センサレイアウトがハザードを検出するか否か、およびどの程度速くハザードを検出するかを決定するために、ハザード環境を再演算することを伴う。例えば、５つの脅威および１０個のセンサのハザードシナリオに関して、５０個のハザードシミュレーションまたは実行が演算資源の数十時間を要することが必要となる。最適なセンサレイアウトを決定するのに必要とする時間が特定の現実の世界のシナリオを満足することが可能ではない点まで、はるかに大きな数の起こり得る脅威およびセンサがあり得る。
【０００７】
従って、ハザード環境において最適なセンサ位置をより迅速に決定する方法が必要とされる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（発明の概要）
簡潔に言うと、領域においてハザードの発生を検出する能力がある複数のセンサのための領域において最適な位置を決定する方法が提供される。ハザードは、固体、液体または気体の形態の化学ハザード、生物ハザードおよび／または放射線ハザードであり得る。方法は、領域において時間の経過によるハザードの発生および移動をシミュレートし、領域におけるハザードの移動を表すデータを生成することを包含する。次に、シミュレーションが実行され、それによって、領域におけるハザードの移動を表すデータは、領域における複数の候補位置の各々における、および複数のセンサタイプの各々に対するセンサを表すデータと相互に作用される。この演算的に困難な仕事が一度で実行される。ハザードと複数のセンサタイプの各々に対する領域における複数の候補位置の各々におけるセンサとの相互作用を表すデータを記憶する「シミュレーションキャッシュ」が提供される。次いで、候補位置の対応する位置における１つ以上のセンサタイプの１つ以上のセンサを備えている特定の候補センサ解を評価するために、必要に応じて、データがシミュレーションキャッシュから取り出される。候補センサ解を選択するために、最適化アルゴリズムが用いられ得る。選択された候補センサ解のためにシミュレーションキャッシュから取り出されるデータは、特定の性能基準に関して評価される。追加の候補解が選択され、対応するデータがシミュレーションキャッシュから取り出され、取り出されたデータが評価される。この選択および評価機能は、選択の集束または最大のランタイム終了などの出口基準が満たされるまで繰り返す。
【０００９】
シミュレーションキャッシュは、最適なセンサレイアウトを生成するのに必要とされる時間を大幅に減少させる。なぜならシミュレーションキャッシュは、ハザードモデル化およびセンサ性能モデル化を最適化アルゴリズムから分離するからである。従って、より複雑で演算集約的なハザードモデル化が一度だけ実行され、キーとなる結果は、最適化アルゴリズムによるアクセスのために記憶される。一度このデータを得ることによって、最適化アルゴリズムによって生成された各候補センサ位置に対してハザードシミュレーションを再実行する必要はない。
（項目１）
複数のセンサのための領域において最適な位置を決定する方法であって、該センサは該領域においてハザードの発生を検出する能力があり、
ａ．該領域において時間の経過による該ハザードの発生および移動をシミュレートし、時間の経過による該ハザードの発生および移動を表すデータを生成することと、
ｂ．該ハザードの移動を表すデータと、該領域における複数の候補位置の各々における、および複数のセンサタイプの各々に対する該センサを表すデータとの相互作用をシミュレートすることと、
ｃ．該ハザードの該移動を表すデータと、該領域における該複数の候補位置の各々における、該複数のセンサタイプの各々に対する該センサを表すデータとのシミュレートされた相互作用から結果として生じるデータを記憶することと、
ｄ．複数の候補センサ解のうちの１つを選択することであって、各候補センサ解は、該候補位置のうちのセンサに対応する位置における１つ以上のセンサタイプのうちの１つ以上のセンサを備えている、ことと、
ｅ．該記憶されたデータから該選択された候補センサ解に関するデータを取り出すことと、
ｆ．該選択された候補センサ解に関する性能基準に関して、該（ｅ）取り出すことからの該データを評価することと、
ｇ．該複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択し、（ｅ）および（ｆ）を繰り返すことと
を包含する、方法。
（項目２）
前記（ｆ）評価に基づき、前記候補センサ解のうちの最適な１つを選択することをさらに包含する、項目１に記載の方法。
（項目３）
（ｄ）選択することは、前記性能基準を最適化するセンサ位置を見つける最適化アルゴリズムを用いて、前記複数の候補センサ解のうちの１つを選択することを包含する、項目１に記載の方法。
（項目４）
（ｄ）選択することは、生物学的進化原理を用いて、前記複数の候補センサ解の中から最適な候補センサ解を求めて検索する遺伝的アルゴリズムを実行することを包含する、項目３に記載の方法。
（項目５）
（ｆ）評価することは、前記候補センサ解に点数を割り当てることを包含し、（ｇ）選択することは、複数の他の候補センサ解を（ｆ）評価することからの点数に基づき別の候補センサ解を選択することを包含する、項目１に記載の方法。
（項目６）
（ｆ）評価することは、前記選択された候補解に関するデータに点数を与え、その結果、複数の候補センサ解に関して（ｅ）および（ｆ）の複数回の反復後、前記（ｄ）選択することは、前記領域かまたはその近くの１つ以上の資産またはランドマークに最早平均ハザード警報を提供する候補センサ解を見つけることを包含する、項目１に記載の方法。
（項目７）
（ｄ）選択することは、各々が、前記複数の候補位置のうちの対応する位置にある、同じかまたは異なるセンサタイプの複数のセンサを備えている候補センサ解を選択することを包含する、項目１に記載の方法。
（項目８）
複数のセンサのための領域において最適な位置を決定する方法であって、該センサは該領域においてハザードの発生を検出する能力があり、
ａ．該領域において該ハザードの発生および時間の経過による移動をシミュレートし、該ハザードを表すデータを生成することと、
ｂ．該ハザードの移動を表すデータと、該領域におけるすべての候補位置における、および複数のセンサタイプの各々に対する該センサを表すデータとの相互作用をシミュレートすることと、
ｃ．該（ｂ）シミュレートすることが完了次第、該ハザードの該移動を表すデータと、該複数のセンサタイプの各々に対する、該領域における該複数の候補位置の各々にあるセンサを表すデータとのシミュレートされた相互作用から結果として生じる警報データを記憶することであって、該警報データは、該複数のセンサタイプの各々に対する該複数の候補位置の各々において、警報条件が生じるか否かおよびそれが生じる時刻を示す、ことと、
ｄ．最適化アルゴリズムを用いて、該候補位置のうちの対応する位置における１つ以上のセンサタイプのうちの１つ以上のセンサを備えている候補センサ解を選択することと、
ｅ．該記憶されたデータから該選択された候補センサ解に関するデータを取り出すことと、
ｆ．該選択された候補センサ解に関する性能基準に関して、該（ｅ）取り出すことからの該データを評価し点数を与えることと、
を包含する、方法。
（項目９）
前記（ｆ）評価することに基づき、前記複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択する前記（ｄ）選択することを繰り返し、前記性能基準を最適化する候補センサ解を最終的に見つけるようにすることをさらに包含する、項目８に記載の方法。
（項目１０）
（ｄ）選択することは、生物学的進化原理を用いて、前記複数の候補センサ解の中から最適な候補センサ解を求めて検索する最適化アルゴリズムを用いることを包含する、項目８に記載の方法。
（項目１１）
前記（ｄ）選択することは、各々が、前記複数の候補位置のうちの対応する位置にある、同じかまたは異なるセンサタイプの複数のセンサを備えている候補センサ解を選択することを包含する、項目８に記載の方法。
（項目１２）
（ｆ）評価することは、前記選択された候補解に関するデータに点数を与え、その結果、複数の候補センサ解に関して（ｅ）および（ｆ）の複数回の反復後、前記（ｄ）選択することは、前記領域かまたはその近くの１つ以上の資産またはランドマークに最早ハザード警報を提供する候補センサ解を見つけることを包含する、項目８に記載の方法。
（項目１３）
命令によってコード化された複数のコンピュータ読取り可能媒体のための、領域において最適な位置を決定する方法であって、該命令は、コンピュータによって実行されたとき、複数のセンサのための領域において最適な位置を決定する際に有用な出力を該コンピュータに生成させ、該センサは該領域においてハザードの発生を検出する能力があり、
ａ．該領域において時間の経過による該ハザードの発生および移動をシミュレートし、該ハザードを表すデータを生成することと、
ｂ．該ハザードの移動を表すデータと、該領域における複数の候補位置の各々において該センサを表し、複数のセンサタイプの各々に関するデータとの相互作用をシミュレートすることと、
ｃ．該ハザードの該移動を表すデータと、該複数のセンサタイプの各々に対して、該領域における該複数の候補位置の各々において該センサを表すデータとのシミュレートされた相互作用から結果として生じるデータを記憶することと、
ｄ．複数の候補センサ解のうちの１つを選択することであって、各候補センサ解は、該候補位置のうちの対応する位置における１つ以上のセンサタイプのうちの１つ以上のセンサを備えている、ことと、
ｅ．該記憶されたデータから該選択された候補センサ解に関するデータを取り出すことと、
ｆ．該選択された候補センサ解に関する性能基準に関して、該（ｅ）取り出すことからの該データを評価することと、
ｇ．該複数の候補センサ解のうちの別の１つを選択し、（ｅ）および（ｆ）を繰り返すことと
を包含する、方法。
（項目１４）
（ｃ）記憶することに対する前記命令は、該複数のセンサタイプの各々に対する該複数の候補位置の各々において警報条件が生じるかどうかおよびそれがいつ生じるかを示す警報データを記憶する命令を包含する、項目１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
（項目１５）
（ｄ）選択することに対する前記命令は、生物学的進化原理を用いて、前記複数の候補センサ解の中から最適な候補センサ解を求めて検索する遺伝的アルゴリズムを実行する命令を包含する、項目１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
（項目１６）
（ｄ）選択することに対する前記命令は、各々が、前記複数の候補位置のうちの対応する位置にある、同じかまたは異なるセンサタイプの複数のセンサを備えている候補センサ解を選択する命令を包含する、項目１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
（項目１７）
（ｆ）評価することに対する前記命令は、前記選択された候補解に関するデータに点数を与える命令を包含し、その結果、複数の候補センサ解に関して（ｅ）取り出すことおよび（ｆ）評価することの複数回の反復後、（ｄ）選択することに対する該命令は、前記領域かまたはその近くの１つ以上の資産またはランドマークに最早ハザード警報を提供する候補センサ解を見つける命令を包含する、項目１３に記載のコンピュータ読取り可能媒体。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、ハザード検出センサの最適な位置を決定することが所望されるハザードに冒された領域を描く図である。
【図２】図２は、ハザード検出センサのアレイとセンサからのデータを分析する演算装置とを備えているハザード検出システムのブロック図である。
【図３】図３は、モデル化されたハザードに冒された領域においてセンサの最適な位置を選択する従来のプロセスフローのフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の実施形態に従う、最適なセンサ位置を選択するプロセスフローのフローチャートである。
【図５】図５は、本発明に従う、図４に示されるプロセスフローを用いる演算システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（詳細な説明）
図１は、本発明が関係する代表的な環境を例示する。特に、列車駅２０および病院３０などのランドマークを備えている地理的領域１０の一般化された地図が示される。４０および５０において示される１つ以上のハザードは、領域１０において生じ得、その領域における人々に対する損害を最小限にするためおよび他の理由によるハザードの発生を検出するために、領域においてセンサをどの位置に決めるかを決定することが望ましい。ハザード４０および５０は、人間または動物に有害な化学物質、生物物質および／または放射線物質または他の作因（液体、固体または気体の形態）の放出であり得る。領域１０は、公知の地形および一般的に知られているかまたは予測可能な天候パターンを有する。また図１に示されるのは、領域に配置され得るセンサアレイにおけるセンサの複数の候補位置６２から構成されるグリッド６０である。地形および通常の天候パターンが与えられている場合、センサが可能性のある風上のハザードを最も効果的に感知するように、一式のＮ個のセンサを（Ｎ個のセンサアレイにおいて）配置する最適な位置を決定することが望ましい。図１に示される例示的環境において、病院３０および列車駅２０にハザードの警報を可能な限り早く提供するために、センサをどの位置に決めることが望まれ得る。
【００１２】
図２に移ると、分析および監視コンピュータ２００とセンサアレイ３００とから構成される監視システム１００が示される。センサアレイ３００は、同じかまたは異なるタイプの複数のセンサ３１０（１）〜３１０（Ｎ）を備えている。センサ３１０（１）〜３１０（Ｎ）は、領域１０において所望の検出および警報能力を達成するように決定される、図１に示される位置６２のうちの特定の位置に位置を決められる。センサタイプの例は、ポイントセンサおよびスタンドオフセンサである。ポイントセンサは、周囲空気からの化学／生物的濃度を検出する。スタンドオフセンサは、レーザからのスペクトルの戻り（ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｒｅｔｕｒｎ）を用い、表面の物質を検出しそして識別する。センサはまた、特定の作因に対する感度、誤警報率、警報または識別時間、物理的な大きさおよび他の要件、ならびに重要なことであるがコストによって変化し得る。センサタイプの別の変形は、特定の作因に対する変化する感度を有するタイプである。異種のセンサタイプは特に有用であり得る。なぜなら利用可能な特に高感度のセンサタイプの数が非常に限定され、より感度の低いセンサタイプは、よりコストが安く、従ってより容易に利用可能であり得るからである。
【００１３】
センサ３１０（１）〜センサ３１０（Ｎ）のための近最適の位置を決定する１つの方法は、四次元空間（ｘ、ｙ、ｚ、時間）においていくつかのハザードクラウド（ｈａｚａｒｄ  ｃｌｏｕｄ）をシミュレートし、次いで、様々な位置においてこれらのハザードと相互に作用するセンサをシミュレートすることである。ハザードとセンサとの間の相互作用の実行の結果は、次いで、適応関数（ｆｉｔｎｅｓｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）と呼ばれるいくつかの可能なアルゴリズムのうちの１つを用いて結合され、単一の定格値を生成する。適応関数によって定義されるように、最良の性能を有する解は、近最適解として選ばれる。これは、組み合わせ最適化（ｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｙ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）として公知である。
【００１４】
これらのシミュレーションは、比較的高コストの演算であり、従来の技術を用いて解くのに相当な時間（各可能な解のためにこれらのシミュレーションを再実行する場合、数ヶ月から数年）を要することを意味する。環境における変数の数（シミュレーションの数、センサの数、種々のタイプのセンサなど）が増加すると、可能な組み合わせの数が幾何級数的に増加する。
【００１５】
図３は、センサアレイにおいてセンサの最適な位置を決定する従来のプロセスを例示する。まず、４１０において、特定のタイプのセンサのための候補センサ位置（三次元における位置）を選択するために、最適化アルゴリズムが用いられる。候補センサ位置は、図２に示されるような分析コンピュータに入力を供給するセンサアレイにおいて複数のセンサの各々のための候補位置から成り得る。選択された候補センサ位置は、総称的に「センサ解」として呼ばれる。なぜならそれらは、プロセスの１つの可能な解を表すからである。次に、４２０において、ハザードは、いくつかの公知の（または以下に開発されたという）ハザードシミュレーション技術のうちの任意の１つを用いてシミュレートされる。ハザードシミュレーションは、領域のハザードの種類、天候および地形に基づいて、特定の領域における経時的ハザードの発生と移動をシミュレートするコンピュータモデルを伴う。４３０において、ハザードシミュレーションの出力は、選択された候補センサ位置およびセンサタイプを表すデータと相互に作用させられる。４３０における相互作用の演算への入力は、ハザードシミュレーションの出力と、センサの各々の｛ｘ、ｙ、ｚ｝位置を表す座標の集合と、センサのタイプとである。次に、４４０において、４１０において用いられた最適化アルゴリズムが、そのセンサ解によってハザードの相互作用の結果を評価し、シミュレーションのために設定された特定の基準に基づいて、センサ解の成功の程度に関してスコアまたは数値表示を提供する。評価またはスコアが各センサ解に対して選ばれるように、プロセスは、次のセンサ解（候補センサ位置）のために繰り返される。次いで、目標は最善のスコアを達成するセンサ解を選ぶことであり、次いで、センサは最善のスコアを有するセンサ解の候補位置に基づき配置され得る。
【００１６】
演算コスト（時間および複雑性）の観点から、４１０においてセンサ解を選択することおよび４４０において結果を評価することは比較的に小さいが、４２０においてハザードをシミュレートすることおよびハザードシミュレーションの出力とセンサ解とを相互に作用させることは、４１０および４４０における演算よりも５００倍もより多くのコストがかかり得る。さらに悪いことは、評価することを必要とし得るセンサ解の数は、４０，０００〜１６０，０００、または、シミュレーションにおいて用いられるセンサの数および種々のセンサタイプの数に従って、それ以上に非常に大きくなり得る。
【００１７】
図４に移ると、ここで本発明の実施形態に従ってセンサの位置を決定するプロセス５００が説明される。５１０において、領域におけるハザードの発生および時間の経過によるハザードの移動が、図３における４２０に類似してシミュレートされる。領域におけるハザードの発生および移動を表すデータが５１０において生成される。５２０において、シミュレーションは、領域におけるハザードの発生および移動を表すデータと領域における複数の候補位置の各々における、および複数のセンサタイプの各々に対するセンサを表すデータとを相互に作用させ、すべての可能なセンサ位置およびセンサタイプの相互作用の結果が考慮されるように実行される。候補位置は、例えば、図１に示されるように長方形のグリッドにおいて定義され得るが、このことは、候補センサ位置がある方法で限定される限り、本発明の目的にとって必要とされない。
【００１８】
ハザードと領域における複数の候補位置の各々における、複数のセンサタイプの各々に対するセンサとの相互作用を表すデータは、５３０において、いわゆる「シミュレーション」キャッシュに記憶される。シミュレーションキャッシュに記憶されたデータは、ハザードの放出後、センサが、各センサタイプに対する各候補センサ位置において、ハザードおよび関連するハザードの濃度を検出した時を示す警報時刻（センサ上で警報がトリガされる場合）を含み得る。
【００１９】
５３５に示されるように、５１０〜５３０の機能は、統計的に有意な組の脅威シナリオに対して繰り返され、このようにしてキャッシュ内に脅威／センサシミュレーション相互作用のライブラリを構築する。
【００２０】
５４０において、評価される複数の候補センサ解のうちの１つを最適化アルゴリズムが選択するために用いられるループが開始され、この場合、各候補解は、候補位置のうちの対応する位置において、１つ以上のセンサタイプのうちの１つ以上のセンサを含む。次に５５０において、選択された候補センサ解に関するデータは、記憶されたシミュレーションキャッシュから取り出される。次いで５６０において、選択された候補センサ解に関する取り出されたデータは、最適化アルゴリズムによって評価されそして点数を与えられる。機能５４０と、５５０と、５６０とを含むループは再び、評価される次の候補センサ解のために実行される。５４０において最適化アルゴリズムによって選択される次の候補センサ解は、以前に選択された候補センサ解に対してなされた評価によって得られた知識に基づき得、その結果、最適化アルゴリズムは、所望の結果の達成を向上させるチャンスを有する解の方にアルゴリズムの選択を狭めるかまたは集束させる。
【００２１】
５４０において呼び出された最適化アルゴリズムは、それぞれが、複数の候補位置のうちの対応する１つにある、同じかまたは異なるセンサタイプの複数のセンサを備えている候補解を選択し得る。５６０において、最適化アルゴリズムは、所定の制約に従うパフォーマンス値を最適化する候補解を見つけるように設計され得る。パフォーマンス値は、ハザードの検出から、対象の保護される位置または他の位置と実際に相互に作用する時刻までの持続時間であり得、所定の制約は、領域内かまたはその近くにおける１つ以上の位置において十分なハザードの事前警報を提供することであり得る。換言すると、資産の汚染までの警報の時間は、非常に重要で、正規化されたパフォーマンス値として用いられる。例えば、５６０における評価機能は、図１に示される、例えば病院または列車駅などの領域またはその近くにおける１つ以上の資産またはランドマークに最も早いハザードの警報を提供する解を見つけるように、選択された候補解に点数を与えることを伴い得る。従って、プロセス５００の最終の目標は、選択（５４０）と、取り出し（５５０）と、評価機能（５６０）とを反復することによって、候補センサ解のうちの最適な１つを選択することである。
【００２２】
センサとのハザードの相互作用のシミュレーションは、評価される複数のセンサタイプの各々に対し候補位置のすべてにおいて、センサに対して実行される。シミュレーションキャッシュ内に記憶するために、一度このデータを得ることによって、最適化アルゴリズムによって生成された各候補センサ位置に対してハザードシミュレーションを再実行する必要はない。また、追加の脅威シナリオが問題の空間に加えられた場合、既にキャッシュに記憶された情報を再実行する必要はない。５１０〜５３０ループのループは、新しいシナリオに対してのみ実行される必要がある。
【００２３】
プロセス５００の演算コストは、図３に示される従来のプロセス４００に対してはるかに改善されている。機能５４０、５５０および５６０は評価される各センサ解に対して繰り返される唯一の機能であり、これらの機能の各々は非常に小さい演算コスト（ミリ秒）を有する。ハザードをシミュレートする機能５１０は、図３に示される従来のプロセス４００における機能４２０と同じ演算コストを有する。ハザードシミュレーション出力と候補センサ位置およびセンサタイプのすべてとを相互に作用させる機能５２０は、かなり大きな演算コストを有する。しかしながらこの機能は１脅威シナリオ当り１回のみ実行されるが、従来のプロセス４００においては、ハザードシミュレーションからのデータは、各センサ解に対し、候補センサ位置と相互に作用される（毎回、図４に示されるループを通る）。５２０における相互作用の結果をシミュレーションキャッシュに記憶する機能５３０は、１脅威シナリオ当り１回のみ実行され、機能５４０、５５０および５６０よりわずかに高い演算コストを必要とするだけである。従って、本プロセス５００において、最も高い演算コストを有する機能は、最適化ループから除去され、一度だけ実行される。さらに、プロセス５００における最適化ループは、非常に低い演算コストを有する機能から構成される。従って、プロセス５００は従来のプロセス４００よりはるかに速い。
【００２４】
シミュレーション結果をキャッシュに記憶することは、ハザードを変化させない変化に対して最適化アルゴリズムが再び実行されることを可能にし、従ってハザードシミュレーションを再び実行する必要性を除去する。例えば警報時間閾値の動作値は変化し得る。配置制約の追加または修正ならびに重大な資産の追加または移動および資産の相対的な重要性でさえも、変化し得る。
【００２５】
図５は、図４に示されるプロセス５００を実行するために用いられ得る演算システム６００を例示する。システム６００は、１つ以上のコンピュータまたはサーバコンピュータから成る演算資源６１０を含む。演算資源６１０は、最適化アルゴリズムソフトウェア６２２と、ハザードシミュレーションソフトウェア６２４と、センサ−ハザード相互作用ソフトウェア６２６とを記憶するメモリ６２０に接続される。また、候補センサ位置（センサ解）のすべてに関するセンサ位置データ６３２およびプロセス５００において評価されるすべてのタイプのセンサに関するセンサタイプデータ６３４のためのデータベース６３０に記憶されるデータがある。最適化アルゴリズムソフトウェア６２２はプロセス５００において用いられる最適アルゴリズムを実行し、ハザードシミュレーションソフトウェア６２４はプロセス５００におけるハザードシミュレーションを実行し、センサ−ハザード相互作用ソフトウェア６２６は、ハザードとセンサ解に関するセンサ位置データとを相互に作用させる演算を実行する。従って、本発明は、コンピュータによって実行されるとき、図４において示され本明細書において説明されるプロセス５００の機能を実行する、コンピュータ読取り可能媒体上のコード化された命令によって実施され得る。
【００２６】
本発明は、任意の特定のシミュレーション技術または最適化アルゴリズムに限定されない。例えば、ハザードシミュレーションアルゴリズムは、例えば、Ａｒｅａｌ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｏｆ  Ｈａｚａｒｄｏｕｓ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ（ＡＬＯＨＡ）モデルまたはＵｒｂａｎ  Ｈａｚａｒｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ（ＨＰＡＣ）モデルなどの移送および分散シミュレーションであり得る。これらのモデルの駆動ソフトウェアに対する修正によって、これらのモデルは、固定間隔（例えば、３秒）でハザードの位置を三次元で記憶するように用いられ得る。最適化アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムなどの発見的技術を用い得るか、または完全な列挙法（すなわち、網羅的検索）もしくは傾斜下降技術を用い得る。遺伝的アルゴリズムは、自然淘汰（適者生存、異種交配および突然変異）の生物学的進化原理を用いて、解を求めて検索する。用語「遺伝的」は、この種類のアルゴリズムを説明するために用いられる。なぜなら解は、染色体および遺伝子に類似した一連の値として表されるからである。遺伝的アルゴリズムは、一式の初期解から開始し（典型的には、ランダム解の生成による）、現在ある解を選択的に結合（交差と呼ばれる）そして確率的に変更（突然変異と呼ばれる）し、劣る解を取り除き、規定の性能基準（適応関数という）によって決定されるような近最適解に収束することによって、さらにより良い解を生成する。このことは、最善適応関数値を有する解を見つけるために、大多次元（そしておそらく不連続）の検索空間を検索することになる。
【００２７】
プロセス５００において用いられる最適化アルゴリズムは、候補センサ位置をランダムに選択し、次いで可能性のある解を探究するためにさらなる分析を用いるように構成され得る。遺伝的アルゴリズムが用いられる場合、解空間をさらに探究するために交差技術および突然変異技術が用いられ得る。任意の解が将来の解の進化の基礎として保持されるかまたは用いられる可能性は、センサ解に与えられる点数に依存する。
【００２８】
本発明の実施形態に従って本明細書において説明される技術は、様々な最適化アルゴリズムによって処理するためのモデル結果およびシミュレーション結果を得る効率的な方法を提供する。該技術は、ハザードシミュレーション出力が同一の入力によって変化し、従って実行ごとにわずかに異なる解を提供するときでさえ、有用である。なぜならセンサ相互作用シミュレーションは、入力によって変化しないので、キャッシュの記憶はなおもプロセスの完全性を維持するからである。
【００２９】
それにもかかわらず、本明細書において説明されるシミュレーションキャッシュ技術は、候補解の組み合わせが列挙され得、シミュレーション結果が反復可能である、任意のシミュレーションプロセスに適用し得る。例えば、限定するものではないが、シミュレーションキャッシュ技術は、ハザードからの様々な程度の保護における、人の個々の曝露を演算する目的で、総放射線量データを記憶するために用いられ得る。概念上のセンサと検出可能な作因の瞬間点濃度とを相互に作用させるシミュレーションを用いる代わりに、代替のシミュレーションは、Ｎ個の保護クラスを有する被爆者に関する総放射線量を追跡し、それらの位置／保護クラスの組合せの各々が、減数分裂、損傷、意識不明および死亡などの様々な症状を示す時刻を報告する。これらの時刻および症状のカテゴリは、プロセス５００における検出回数と同じ方法でキャッシュに記憶される。軍隊配置および複数の防御プロファイルなどの他の決定事項が、たぶんセンサ位置最適化とは非常に異なる適応関数によってではあるが、最適化され得る。
【００３０】
本発明のいくつかの利点を要約すると、シミュレーションキャッシュの使用は、本明細書において説明されるように、最適なセンサレイアウトを生成するのに必要とされる時間を大幅に減少させる。シミュレーションキャッシュは、ハザードモデル化およびセンサ性能モデル化を最適化アルゴリズムから分離することを可能にする。従って、より複雑で演算集約的なハザードモデル化が一度だけ実行され、キーとなる結果は、最適化アルゴリズムによるアクセスのために記憶される。センサ位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）は、複数の候補位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）または位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）に限定される。ハザードとセンサとの相互作用のシミュレーションは、候補位置のすべてにおけるセンサに関し実行される。シミュレーションキャッシュは次いで、センサの候補位置における各センサに対し、各ハザードシミュレーションに対し、各センサタイプに対し、相互作用（センサにおいて警報が発せられる場合の警報時間およびそのセンサにおける関連するハザード濃度）から結果として生じるデータを記憶する。シミュレーションキャッシュにおける記憶のために、一度このデータを得ることによって、最適化アルゴリズムによって生成される各候補センサ位置に対してハザードシミュレーションを再実行する必要はない。その結果、実行時間の実質的な減少となる。さらに、ハザードおよびセンサモデルを巻き込んだりまたはそれにアクセスしたりすることなく、その場限りの最適化分析を実行することが可能となる。このことは、センサおよび実世界のシナリオに典型的な他の制約を追加するかまたは減じることが必要であるとき、最適化アルゴリズムを実行するために必要とされる演算資源がより少ないということを意味する。
【００３１】
本明細書に説明されるシステムおよび方法は、該システムおよび方法の精神または本質的な特性から逸脱することなく、他の特定の形態で実施され得る。従って前述の実施形態は、あらゆる点において例示的であり、限定する意図はないことが考慮されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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