(57)【要約】      （修正有）【課題】機器の節電を効果的に行う。【解決手段】機器に関して使用可能な複数の異なるスリープモードごとのエネルギー消費パターンと、機器に関するインタージョブ時間の予測分布とを入力する１００、１０２。次いで、各スリープモードのエネルギー消費パターン、およびインタージョブ時間の予測分布に基づいて、スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を計算する１０４。さらに、この方法およびシステムでは、機器の使用頻度を監視して、現在のインタージョブ時間を算出し１０６、現在のインタージョブ時間が長くなると、スリープモード間を相対的に低い電力スリープモードに切り替える１０８，１１０。【選択図】図２
2014132449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器に関して使用可能な複数の異なるスリープモードごとのエネルギー消費パターンをプロセッサに入力するステップと、
前記機器に関するインタージョブ時間の予測分布を前記プロセッサに入力するステップと、
前記スリープモードごとの前記エネルギー消費パターンおよび前記インタージョブ時間の予測分布に基づいて、前記スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を前記プロセッサ用いて、自動的に計算するステップと、
前記機器の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出するステップと、
前記現在のインタージョブ時間が、前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間より長くなると、前記プロセッサの制御のもとで、前記スリープモードのうちの１つから、相対的に低い電力スリープモードに自動的に切り替えるステップと、を含む方法。
【請求項２】
機器に関して使用可能な複数の異なるスリープモードごとのエネルギー消費パターンをプロセッサに入力するステップであって、前記スリープモードでは、電力を消費するが、前記機器の準備モードより少ない電力を消費し、前記各エネルギー消費パターンは、前記スリープモードより行われる節電と、前記スリープモードから前記準備モードに戻るために必要な推移電力コストとに基づく、ステップと、
前記機器に関するインタージョブ時間の予測分布を前記プロセッサに入力するステップであって、インタージョブ時間には、前記機器に対して生成された動作に関する要求間の時間の長さが含まれる、ステップと、
前記スリープモードごとの前記エネルギー消費パターンおよび前記インタージョブ時間の予測分布に基づいて、前記スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を前記プロセッサ用いて、自動的に計算するステップと、
前記機器の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出するステップと、
前記現在のインタージョブ時間が、前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間より長くなると、前記プロセッサの制御のもとで、前記スリープモードのうちの１つから、相対的に低い電力スリープモードに自動的に切り替えるステップと、を含む方法。
【請求項３】
前記現在のインタージョブ時間が、前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間を前記計算するステップにより算出される最も短い最適なタイムアウト時間に達すると、前記準備モードから前記スリープモードのうちの１つに切り替えるステップをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記インタージョブ時間の予測分布が、その日の異なる時間、その週の日の異なる時間、その月の日の異なる時間、その年の日の異なる時間のうちの少なくとも１つに依存し、
前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間を前記計算するステップには、その日の異なる時間、その週の日の異なる時間、その月の日の異なる時間、その年の日の異なる時間のうちの少なくとも１つに関する異なる最適なタイムアウト時間を計算することが含まれる、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
履歴訓練データおよび経験データのうちの少なくとも１方に基づいて、前記インタージョブ時間の予測分布を計算するステップをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
機器に関して使用可能な複数の異なるスリープモードごとのエネルギー消費パターンをプロセッサに入力するステップであって、前記スリープモードでは、電力を消費するが、前記機器の準備モードより少ない電力を消費し、前記各エネルギー消費パターンには、前記スリープモードにより行われる節電を示す第１のベクトル、および前記スリープモードから前記準備モードに戻るために必要な推移電力コストを示す第２のベクトルが含まれる、ステップと、
前記機器に関するインタージョブ時間の予測分布を前記プロセッサに入力するステップであって、インタージョブ時間には、前記機器に対して生成された動作に関する要求間の時間の長さが含まれる、ステップと、
前記プロセッサを用いて最適化処理を自動的に実行して、前記インタージョブ時間の予測分布の情報を有する前記各スリープモードの前記消費パターンごとの最適なタイムアウト時間を計算するステップと、
前記スリープモードごとの前記エネルギー消費パターンおよび前記インタージョブ時間の予測分布に基づいて、前記スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を前記プロセッサ用いて、自動的に計算するステップと、
前記機器の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出するステップと、
前記現在のインタージョブ時間が、前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間より長くなると、前記プロセッサの制御のもとで、前記スリープモードのうちの１つから、相対的に低い電力スリープモードに自動的に切り替えるステップと、を含む方法。
【請求項７】
前記現在のインタージョブ時間が前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間を前記計算するステップにより算出される最も短い最適なタイムアウト時間に達すると、前記準備モードから前記スリープモードのうちの１つに切り替えるステップをさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記インタージョブ時間の予測分布が、その日の異なる時間、その週の日の異なる時間、その月の日の異なる時間、その年の日の異なる時間のうちの少なくとも１つに依存し、
前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間を前記計算するステップには、その日の異なる時間、その週の日の異なる時間、その月の日の異なる時間、その年の日の異なる時間のうちの少なくとも１つに関する、異なる最適なタイムアウト時間を計算することが含まれる、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
履歴訓練データおよび経験データのうちの少なくとも１方に基づいて、前記インタージョブ時間の予測分布を計算するステップをさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータ処理機器の外部の少なくとも１つの機器に操作可能に接続するインターフェースと、
前記インターフェースに動作可能に接続するプロセッサと、を含み、
前記プロセッサが、前記インターフェースを通して、前記機器に関して使用可能な複数の異なるスリープモードごとのエネルギー消費パターンを受け取り、前記スリープモードは、電力を消費するが前記機器の準備モードより少ない電力を消費し、前記各エネルギー消費パターンが、前記スリープモードにより行われる節電、および前記スリープモードから前記準備モードに戻るために必要な推移電力コストに基づき、
前記プロセッサが、前記インターフェースを通して、前記機器に関するインタージョブ時間の予測分布を受け取り、インタージョブ時間には、前記機器に対して生成される動作に関す要求間の時間の長さが含まれ、
前記各スリープモードの前記エネルギー消費パターン、および前記インタージョブ時間の予測分布に基づいて、前記プロセッサが、前記スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を自動的に計算し、
前記機器が、前記機器の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出し、
前記現在のインタージョブ時間が前記スリープモードごとの前記最適なタイムアウト時間より長くなると、前記プロセッサが、前記機器を自動的に制御して、前記機器の前記スリープモードのうちの１つから、相対的に低い電力スリープモードに切り替える、コンピュータ処理機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書の実施形態は、一般に装置における節電スリープモードの使用に関し、より具体的には、そのような節電モードを最適化するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
エネルギー消費量の削減は多くの分野で大きな問題となっている。顧客は良質なソリューションに加えて、「より環境にやさしい」製品を期待している。このことは、特に何台ものプリンタのエネルギー消費量を最小限にすることを目的とするマネージメントプリントサービス契約だけでなく、設備のための空調システムまたは公共の交通機関のための発券機などのその他の種類の装置に関しても同様である。
【０００３】
上記のことを考慮して、印刷装置などの機器の製造業者は、自社の機器が節電モードをより多く使用して、より少ない電力しか消費しないで済むようにしている。節電モードとは、低電力モードであり準備モードより少ない電力しか消費しないが、この節電モードでは、ほとんどの機器の機能を使用することができない。ほとんどの機器は、この節電モードに入ると、節電モードから回復するために必要な一部の機器を除き、全ての機器の電力の供給を遮断する。
【０００４】
例えば、「アクティブモード」（時には、動作モードと呼ばれる）とは、機器が電源と接続し、有用な仕事を行うモードと定義することができる。明確にしておくが、アクティブモードの中で、下限の電力、または最小の電力しかし使わない状態がアイドリングである。アクティブモードの上限が、その機器の使用することができる最大電力である。「アイドリング状態」（時には、例えば、準備モード、アイドリングモード、待機モードなどと呼ばれる）とは、オペレーティングシステムが動作可能でウォームアップされた状態であり、機器は休止状態ではなく、機器が初期設定でスタートさせる基本的機能にその動作は制限されている。アイドリング状態は、アクティブモードの中の１つの状態とみなされる。「スリープモード」（時には、低電力モードと呼ばれる）とは、機器が一定の期間動作しないでいると自動的に切り替わる、または手動選択により切り替える、より低い電力を使用する状態である。スリープ機能がある機器は、入力に応じて素早く「起動」することができる。機器は複数のスリープモードを有することができる。機器が主電源に接続し製造業者の命令に従って使用される際、ユーザにより電源を切る（影響される）ことができず、無制限に持続可能な最低電力の消費モードが「オフモード」である。
【０００５】
したがって、節電スリープモードでは、数個の機器要素だけに電力を供給して節電するが、完全オフ状態（ほぼ全てのシステムの電源が遮断されている状態）から完全動作モードに達するために必要な時間と比較すると、より素早い時間で完全動作モード（アクティブモード）に機器が戻ることができる。アクティブ電力モードは、機器が最も早く動作し、全ての機能を使用可能で、最も多くの電力を消費するモードである。異なる節電モードでは、異なる電力量が消費されるが、全ての節電モードで、消費させる電力はアクティブモードで消費される電力よりも少ない、つまりこのアクティブモードで最も多くの電力が消費される。その機器が、特定な期間内にユーザまたはその他の機器から入力を全く受けないと（一般に、「タイムアウト」時間と呼ばれる）、これらの節電スリープモードが開始される。これらのスリープモードでは、一般に、特定な情報を記憶機器内に保存し、どのアイテムの電源を遮断するかを選択し、種々のフラッグなどをリセットし、機器内の選択された要素の電源を遮断するルーチンが開始される、すなわちスリープモード中には、それらの要素に電力が供給されない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書の例示的な方法では、機器に関して使用可能な複数の異なるスリープモードごとのエネルギー消費パターンを入力し、その機器に関するインタージョブ時間の予測分布を入力する。次いで、この方法では、各スリープモードのエネルギー消費パターンおよびインタージョブ時間の予測分布に基づいて、スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を自動的に計算する。さらに、この方法では、機器の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出し、現在のインタージョブ時間が長くなると、スリープモード間の相対的に低い電力スリープモードに自動的に切り替える。
【０００７】
別の例示的な方法では、スリープモードにより行われた節電、およびスリープモードから準備モードに戻るために必要な電力コストの推移に基づいた、スリープモードごとのエネルギー消費パターンを入力する。さらに、この方法では、履歴訓練データ、および／または、経験データに基づくインタージョブ時間の予測分布を入力する。この「インタージョブ」時間とは、１つのジョブの終了と、機器に対する動作の新しい要求により引き起こされる新しいジョブの開始との間の非動作時間である。厳密に言うと、要求間の時間は、到着間時間であり、この到着間時間は、連続するが重なり合わない２つのジョブの開始の間の時間である。ジョブ時間が非常に短いとみなされた場合、この到着間時間が、インタージョブ時間（１つのジョブの終了と次のジョブの開始との間の非動作時間）の良好な近似値となる。
【０００８】
次いで、この方法では、スリープモードのエネルギー消費パターン、およびインタージョブ時間の予測分布に基づいて、スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を自動的に計算することができる。インタージョブ時間の予測分布は、その日の異なる時間、その週の日々の異なる時間、その月の日々の異なる時間、その年の日々の異なる時間などにより異なり得る。したがって、スリープモードごとの最適なタイムアウト時間も、その日の異なる時間、その週の日々の異なる時間、その月の日々の異なる時間、その年の日々の異なる時間などにより異なる可能性がある。
【０００９】
スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を計算した後、この方法では、機器の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出し、現在のインタージョブ時間が長くなると、自動的にスリープモード間で段々と切り替えを行う（相対的に低い電力スリープモードに切り替える）。したがって、最初に、この方法では、現在のインタージョブ時間が、最も短い最適なタイムアウト時間に達すると、準備モードから複数のスリープモードのうちの１つのスリープモードに切り替わる。次いで、２番目に短い最適なタイムアウト時間が満了すると、この方法では、より低い電力スリープモードに切り替わり、この方法では、十分なタイムアウト時間が満了すると、最適なタイムアウト時間の段々と長くなる、一連のスリープモードを通してスイッチダウンさせ、最終的に最も低い電力のスリープモードに切り替わるまで続ける。
【００１０】
下記の添付図面を参照して、以下にシステムおよび方法の種々の例示的な実施形態を詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本明細書で実行されるプロシージャを基本要素で示す種々のグラフである。
【図２】図２は、本明細書の実施形態によって実行される種々の処理を示す流れ図である。
【図３】図３は、本明細書の実施形態によるネットワークシステムの概略図である。
【図４】図４は、本明細書の実施形態による機器の側面概略図である。
【図５】図５は、本明細書の実施形態による機器の側面概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
上記に記載した通り、エネルギー消費の低減が多くの分野で大きな問題になっている。この期待に応えるために、本明細書の方法およびシステムでは、異なるレベルでエネルギーを機器が消費し、このレベルは予測される使用頻度に従って、調整可能であるという事実を有効に利用する。例えば、新しい文書を印刷するために待機している間、スリープモードでは、プリンタがより少ないエネルギーしか消費しないが、その一方で、このスリープモードを使用すると、印刷モードに戻るために（すなわち、機器を「起動」させるために）付加的なエネルギーが必要となる。全体のエネルギー消費を最適化するために、本明細書の方法およびシステムでは、その後、機器がより低い消費モードに切り替えられなければならないタイムアウトの延滞を最適に調整する。スリープモードが１つの場合、力まかせ探索で最適条件に達することができるが、スリープモードがＫ個ある場合それではコスト高になる可能性があり、そのときの複雑さは「ＮＫ」である（「Ｎ」はテストするタイムアウトの数）。
【００１３】
本明細書の方法およびシステムでは、最適なマルチタイムアウトの計算（ＮＫからＫＮへの）の複雑さを緩和する、（「Ｎ」は機器により受け入れられる異なるタイムアウトの数、Ｋはスリープモードの数）。本明細書の方法およびシステムで、タイムアウトが制限されていないときと、有効な値の有限集合に制限されているときとの両方で機能する。現在、最も複雑な印刷機器に関してもこの「Ｋ」は２を超えないが、１０以上の異なるタイムアウトを受け入れる機器もある。さらに、本明細書の方法およびシステムでは、１分から１時間までの例示的な精度の最適なタイムアウトを提供し、したがって、「Ｎ」は６０となり得る。本明細書の方法およびシステムでは、計算時間に大きな影響を及ぼすことなく、全てのタイムアウトに対してかなり細かい精度（秒単位までも）を有することが可能である。「Ｋ＝２」の簡単な場合でさえ「Ｎ」が「３６００」になり、力まかせ探索では、コンピュータ的にコストがかかる。
【００１４】
力まかせ探索の方法では、予測されるコスト関数のオラクルを実行し、可能性のあるＫ個のタイムアウトの組み合わせ全てを試す、したがって複雑さはＮＫとなる。タイムアウトが増加する順序でなければならないという制限を考慮に入れたとしても、この複雑さは著しく緩和しない（「Ｋ」だけで除算されるが、同じ程度の「Ｎ」の多項式が残る）。１つの構成に関する最適なコスト計算が頻繁に発生しないオフラインの設定でさえも、異なる機器のパターン、需要に対する異なる条件（例えば、時刻ごとの、またはその他の識別可能な条件）などに対応して、多くの構成に関して繰り返す必要があるため、この複雑さを緩和することは有用である。さらに、将来的に機器がオンラインで自己の最適なタイムアウトを計算することができる可能性があり、その場合、この複雑さの問題が重要になる。本明細書の方法およびシステムでは、各モードのタイムアウトに関する１つの独立した項の合計として予測されるコスト関数を示し、これらのタイムアウトは増加順序で並ぶという制限だけでつながる。
【００１５】
本明細書の方法およびシステムでは、機器のタイムアウト時間（機器が「準備」モードのままでいる、印刷ジョブ終了後の期間）を制御することにより、機器のエネルギー節約モードの使用を最適化する。タイムアウト時間が終わると、通常は「スリープ」モードと呼ばれる、低エネルギー消費モードに機器は切り替わる。本明細書の方法およびシステムでは、この結果を機器が複数の低いエネルギー消費モードを有するケースに一般化する。
【００１６】
制御機器にインタージョブ時間の予測分布Ｐ、および各機器のモードのエネルギー消費パターンの記述を入力する。インタージョブ時間の分布Ｐは、一般的なものでも、またはジョブ要求が発生する世界の特定な監視状態で条件付けられたものでもよい（例えば、その日の時間、その週の時間、その年の時間などであるが、その他の特定な条件も使用可能である）。
【００１７】
「Ｐ」を条件付けすることで、タイムアウトとモード制御も状態に対して条件付けを行うことができるため、より正確な最適化が実現する。しかし、「Ｐ」を条件付けることは状態に依存して制御が効果的に行われる場合にのみ有効である。このことにより、機器に状態の変化を知らせるために（これは単純に不可能であり得る、さもなければはコストをかけてネットワークトラフィック生成し得る）、制御機器と機器の間で余計な通信が必要となる可能性がある。さらに「Ｐ」はデータから算出するため、状態に関する条件付けがより制限され、これらの条件に一致する有効データは少なく、したがって、予測はあまり正確ではない。
【００１８】
厳密に言うと、インタージョブ時間とは、機器のある印刷段階の終了から次の印刷段階の開始までの時間である。このデータを直接取得できない場合、ジョブ要求間の時間（到着間時間）により近似値をとることができ、このジョブ要求間の時間は、機器からよりもむしろ印刷サーバからより簡単に取得可能であり、その長さはジョブ印刷時間および潜在的なキューイング効果を無視する。
【００１９】
例えば、米国特許第８，２３０，２４８号明細書を参照すると（上記の開示は参照することにより本明細書に組み込まれるものとする）、中にはたった２つのモード（印刷モードの他に）、準備モードとスリープモードしか前提としていない方法もある。それとは異なり、本明細書の方法およびシステムは、「Ｋ＋１」個のモードのセットを考慮し、「ｋ＝１．．．Ｋ＋１」の各モードが、一定と仮定される特定な電力レベル
【数１】
2014132449.tif 000003
を有する。本明細書の方法およびシステムでは、減少する電力により並び替えられるモードを前提とする、すなわち、
【数２】
2014132449.tif 000004
はきっちりと減少している。モード推移コストが無い場合、最適な方法では、最も低い消費モード「Ｋ＋１」に直接ジャンプする。本明細書のいくつかの方法およびシステムでは、各モードの推移に関連する固定されたコストがあることを前提とし、そのコストには、（例えば、いくつかの構成部品をウォームアップするための）エネルギー、ユーザの影響（待機時間）などが含まれる。本明細書の方法およびシステムでは、さらに同じ方向へのモード推移コストは累積される。すなわち、「ｋ１，ｈ，ｋ２」が（増加する値、または減少する値により）並び替えられるときはいつでも、推移コスト「ｋ１：ｋ２」は、推移のコスト「ｋ１：ｈ」と「ｈ：ｋ２」との合計であることを前提とする。これらの条件では、ゆっくりと長くなるタイムアウトのシーケンスにより、最適な制御が完全に実行されていることを下の手段を用いて簡単に示すことができる。
【００２０】
印刷終了直後（時間０で）を、モード１と設定する。
「ｋ＝１．．．Ｋ」に関して、
時間「ｋ」までモード「ｋ」に留まり、次いでモード「ｋ＋１」に推移する。
その後もずっとモード「Ｋ＋１」に留まる。
【００２１】
このループは非同期的に中断し、印刷ジョブの到着によりリセットされる。但し、設定「（τｋ）ｋ＝１．．．Ｋ」（または、「ｋ＝１」の場合は「０」）は、スキッピング状態「ｋ」になる。モード推移コストは、ベクトル「（ｂｋ）ｋ＝１．．．Ｋ」に完全に取り込まれる（但し、それぞれの「ｂｋ」は、「ｋ＝１．．．Ｋ」に対する「ｋ：ｋ＋１」と「ｋ：ｋ＋１」の累積推移コストである。）。新しいジョブが到着すると、常に制御はモード１に戻らなければならず、そのため、いつも各推移「ｋ：ｋ＋１」は最終的にその終了時に、推移「ｋ＋１：ｋ」により補償されることを説明するために、これが簡単な方法である。
【００２２】
このソリューションは、次の通り提示される。
【００２３】
所与のＰ、
【数３】
2014132449.tif 000005
および「（ｂｋ）ｋ＝１．．．Ｋ」の場合、時間「ｘ」での制御「τ＝（τｋ）ｋ＝１．．．Ｋ」のもとによるコスト率を「ｃ（ｘ，τ）」とすると、
「τ」に対して最小化することにより最適な制御が得られる。
【数４】
2014132449.tif 000006
【００２４】
下線を引かれた項は、実際にはＰに関連する相補累積分布関数「Ψ´」であり、したがって、目的関数は
【数５】
2014132449.tif 000007
となる。関数「Ψ´」およびその基本要素「Ψ」は下記のように定義される。
【数６】
2014132449.tif 000008
【００２５】
次に、定義によれば、コスト率関数「ｃ」は、下記の式により算出することができる。
【数７】
2014132449.tif 000009
但し、「δ」は、Ｄｉｒａｃ密度であり、「τ」は「τ０＝０」および「τＫ＋１＝∞」および「ｂＫ＋１＝０」の状態で拡張される陰関数表示である。
したがって、下記の式となる。
【数８】
2014132449.tif 000010
【００２６】
最終的に、本明細書の方法およびシステムでは下記の値を得る。
【数９】
2014132449.tif 000011
【００２７】
式（１）の中の目的関数は、分離した項の合計と類似しており、したがって、合計内の各項を別々に最適化させようとする。しかし、「τ」が非減少でなくてはならないという制限を通して連結が暗黙的に行われる。依然として、次の通りに最適化を増加的に行われ得る。本明細書の方法およびシステムでは、全ての「ｋ＝０．．．Ｋ」および全ての時間の関数「ｆ」に関して、次の記数法が使用される。
【数１０】
2014132449.tif 000012
【００２８】
次に、目的の最適な値（１）が「ｇ＊Ｋ（∞）」により算出されるところを観察する。本明細書の方法およびシステムでは最初に下記の式を示す。
【数１１】
2014132449.tif 000013
【００２９】
実際は目的の値（１）の分解した値を用いて、独立した項を合計して、本明細書の方法およびシステムでは、全ての「ｋ＝１．．．Ｋ」および「ｔ≧０」に関して下記の式を有する。
【数１２】
2014132449.tif 000014
【００３０】
したがって、「ｋ＝１．．．Ｋ」に対して、上方向に伝播（２）させることにより、「ｇ＊Ｋ」を計算することができ、その終わりに目的の最適な値（１）を「ｇ＊Ｋ（∞）」として計算することができる。反対に、この最適条件が到達する独立変数「τ＊」は、「ｋ＝Ｋ．．．１」に関して下方向に伝播させることにより算出することができる。
【数１３】
2014132449.tif 000015
【００３１】
一実施形態（一般的ソリューションである）では、本明細書の方法およびシステムは、次の通り行われる。「Ｆ」を（「Ｒ＋」上の）関数の空間とし、この関数の空間「Ｆ」に「１，Ψ，Ψ´」が架けられる。「Ｆ＊」をＦの区分、すなわち、
【数１４】
2014132449.tif 000016
の形態の関数の空間とする。但し、「（ｆｉ）ｉ∈Ｉ」は「Ｆ」における関数の有限族であり、「（Ｄｉ）ｉ∈Ｉ」は「Ｒ＋」の区間分割である。「Ｆ」における各関数は、（例えば、「１，Ψ，Ψ´」に沿った３つのスカラー成分により）有限的にことができ、したがって、「Ｆ＊」における各関数もその部分「Ｄｉ」の境界の一覧として有限的に示すことができ、それらの部分「Ｄｉ」ごとの「Ｆ」の対応する要素の（有限）表現である。
【００３２】
加算することより空間「Ｆ」は安定し、したがって、空間「Ｆ＊」も加算により安定するということを示すことが容易になる。実際、本明細書の方法およびシステムは下記の式を有する。
【数１５】
2014132449.tif 000017
【００３３】
これにより、「Ｆ」内の加算に基づいて、「Ｆ＊」内の加算の実装形態が提供される（Ｆ内の加算の方が簡単である）。
【００３４】
次の前提のもとでは、演算子「↓」によっても空間「Ｆ＊」が安定することを示すことができる。
【数１６】
2014132449.tif 000018
実際には、「（ｆｉ）ｎｉ＝１」は、「Ｆ」内の関数の有限族であり、「（Ｄｉ）ｎｉ＝１」が「Ｒ＋」の区間分割であり、各（Ｄｉ）が（「Ｔ０＝０」で「Ｔｎ＝∞」の状態の）間隔「［Ｔｉ−１，Ｔｉ）」である場合、本明細書の方法およびシステムは下記のようになる。
【数１７】
2014132449.tif 000019
但し、
【数１８】
2014132449.tif 000020
は、スカラーの族
【数１９】
2014132449.tif 000021
と共に再帰的に次の通りに定義される関数の族である。
【数２０】
2014132449.tif 000022
【００３５】
各
【数２１】
2014132449.tif 000023
が「Ｆ＊」内である前提（Ａ）により、「Ｆ＊」上の演算子「↓」の実装形態が提供される。
【００３６】
それ故に、前提（Ａ）のもとでは、加算および演算子「↓」の両方により空間「Ｆ＊」は安定する。したがって、（２）により、全ての関数「ｇ＊ｋ」は「Ｆ＊」内であり、それらの表現を計算することができる。
【００３７】
この前提（Ａ）は、どちらかと言えばマイルドであり、ほとんどの場合に当てはまる。コンピュータ的には、次の通り定義されるプロシージャ「ＧＬＭＢ」の実装形態を有することと同等である。スカラー「Ｔ，ｑ，ｚ」を与えられたプロシージャである「Ｇｒｅａｔｅｓｔ  Ｌｏｗｅｒ  Ｍｏｎｏｔｏｎｉｃ  Ｂｏｕｎｄ」（ＧＬＭＢ）は、の「Ｆ＊」内の表現「ｚ＋↓（１（Ｔ，∞）（Ψｑ‐ｚ））」に戻る。但し、「Ψｑ＝Ψ＋ｑΨ´」である。
【００３８】
プロシージャ「ＧＬＭＢ」は次の基本要素から算出することができる。
・プロシージャ「ＥＶＡＬ」：スカラー「ｑ，ｔ」を与えられ、「ｔ」で「Ψｑ」の値に戻る。「ＥＶＡＬ（ｑ，ｔ）」は、非公式には、「Ψｑ」の値の単純順序の０オラクルである。
・プロシージャ「ＴＲＥＮＤ」：スカラー「ｑ，ｔ」を与えられ、スカラー「ｓ」および「ｕ＞ｔ」に戻る。したがって、「ｕ」が最も大きな数字になり、「Ψｑ」が［ｔ，ｕ］できっちりと減少する（この場合「ｓ」＝‐１）、または［ｔ，ｕ］上でゆっくりと長くなる（この場合「ｓ」＝１）。「ＴＲＥＮＤ（ｑ，ｔ）」は、非公式には、「ｔ」の右側に「Ψｑ」の傾向だけでなく、スカラー「ｕ＞ｔ」も与える順序（ほぼ）１オラクルであり、（上方向に：「ｓ」＝１または下方向に：「ｓ」＝‐１、「ｓ」は基本的に「Ψｑ」の導関数の符号である）、このスカラー「ｕ＞ｔ」になるまでこの傾向が続く。下記の式を参照する。
【数２２】
2014132449.tif 000024
但し、「η」は、分布「Ｐ」に関連するハザード関数である。したがって、ハザード関数を分析することにより、プロシージャ「ＴＲＥＮＤ」を計算することができる。
【００３９】
基本要素「ＥＶＡＬ」および「ＴＲＥＮＤ」を用いて、プロシージャ「ＧＬＭＢ（Ｔ，ｑ，ｚ）」を次の通り、誘導的に実行することができる。
１  「ｔ，ｓ＝ＴＲＥＮＤ（ｑ，Ｔ）」とする。
２  「ｓ＝＋１」の場合、
３  「ｚ０＝ｍｉｎ（Ｚ，ＥＶＡＬ（ｑ，Ｔ）」とする。
４  「Ｒ＝１［Ｔ，ｔ）ｚ０」とする。
５  それ以外は＃したがって「ｓ＝―１」。
６  「ｚ０＝ｍｉｎ（Ｚ，ＥＶＡＬ（ｑ，ｔ）」とする。
７  「ｚ０＝ｚ」の場合、「Ｒ＝１［Ｔ，ｔ）ｚ」とする。
８  それ以外「ＥＶＡＬ（ｑ，Ｔ）≦ｚ」の場合、「Ｒ＝１［Ｔ，ｔ）Ψｑ」とする。
９  それ以外は、＃したがって、「Ψｑ（Ｔ）＞ｚ＞Ψｑ（ｔ）」かつ「Ψｑ」が「（Ｔ，ｔ）」上で減少する。
１０  「Ψｑ（ｔ＊）＝ｚ」となるよう「ｔ＊∈（Ｔ，ｔ）」とする。
１１  「Ｒ＝１［Ｔ，ｔ＊）ｚ＋１［ｔ＊，ｔ）Ψｑ」とする。
１２  「ｔ＝∞」の場合、Ｒに戻り、それ以外は「Ｒ＋ＧＬＭＢ（ｔ，ｑ，ｚ０）」となる。
【００４０】
図１には、それぞれ異なるサブケースを有する「ｓ＝＋１」（左）および「ｓ＝―１」（右）のケースが示される。緑の平坦線は、「Ψｑ」を示す（明確に区別するために、直線で示されているが、合計「ｓ」により与えられる、同じ単調性に対して全ての形状であり得ることを前提とする）。青の点線は、「ｚ＋↓（１（Ｔ，∞）（Ψｑ―ｚ））」を示し、この点線は、一定（水平）か、または（２本の線が重なるところで）「Ψｑ」と一致するかのどちらかである。例えば、図１の右上の角では、「Ψｑ」は、Ｔの右側で「ｔ」まで減少するが、区間（Ｔ，ｔ）全体に渡って「ｚ」の上になる。このケースでは、この図で示される通り、「ｚ＋↓（１（Ｔ，∞）（Ψｑ―ｚ））」が、「ｚ」で一定のままであることを示すことは簡単である。
【００４１】
但し、上記のプロシージャ「ＧＬＭＢ」の１０列目（図１の中段の右のケースに対応する）では、「Ψｑ（ｔ＊）＝ｚ」となるように「ｔ＊∈（Ｔ，ｔ）」を見つけなければならない。これは、プロシージャ「ＥＶＡＬ」を用いて、単純に２等分することにより実行することができる。というのも、正確に、このケースでは「Ψｑ」は「Ｔ」と「ｔ」の間できっちりと減少し、「Ｔ」で「ｚ」の上をスタートし、端「ｔ」で「ｚ」の下で終了しているためである。
【００４２】
いくつかの非常に特別なケースでは、等式（２）を分析的に解くことが可能である。
【００４３】
「Ｐ」が指数関数、すなわち、「ｄＰ（ｘ）＝ｅｘｐ（―λｘ）ｄｘ」の場合、本明細書の方法およびシステムは下記の要素を含む。
【数２３】
2014132449.tif 000025
【００４４】
この場合、「ｇ＊ｋ」は、「ｐｋｅｘｐ（―λｔ）＋ｑｋ」の形の指数関数であり、等式（２）は下記のようになる。
【数２４】
2014132449.tif 000026
【００４５】
最適なソリューションを下記の要素により、再構築することができる。
【数２５】
2014132449.tif 000027
ｋ＜ｋ＊の場合τ＊ｋ＝０それ以外は∞。
【００４６】
すなわち、印刷段階が終了後、機器はすぐにモード「ｋ＊」にジャンプし、ずっとその状態でいる（次の印刷段階まで）。
【００４７】
「Ｐ」が離散的、すなわち、
【数２６】
2014132449.tif 000028
の場合、本明細書の方法およびシステムは下記の要素を含む。
【数２７】
2014132449.tif 000029
【００４８】
注目すべき局面は、「ｇｋ」および「ｇ＊ｋ」を、中間点でなく、分布の指示集合の点でのみ計算する必要があることである。したがって、「ｇｋ」および「ｇ＊ｋ」は、分布の指示集合上のそれらの値のｎ次元のベクトルと一致し得る。等式（２）は、簡単なベクトル演算となる。
【００４９】
「Ｐ」がヒストグラム分布、すなわち、
【数２８】
2014132449.tif 000030
で、但し
【数２９】
2014132449.tif 000031
の場合、ソリューションは正確に前のケース（離散分布）と類似し、分布の変更点「（Ｔｉ）ｎｉ＝１」でのみ計算する必要があり、等式（２）はｎ次元ベクトルを処理する。のソリューションの複雑さは、順序「ｎＫ」すなわち、ベクトルの次元を等式（２）内の繰り返しの数で乗算したものとなる。次元「ｎＫ」の全ての空間を探索することにより、等式（１）を解くための力まかせ法とこれを比較する（モードＫの数のいくらかの関数にのみ除算される「ｎ」と同じ複雑さを産み出す制限「τ１≦．．．≦τＫ」を考慮に入れて）。
【００５０】
ある例では、本明細書の方法およびシステムでは、次の通り３つの集合「ＤＡＴＡ」，「ＰＯＬＩＣＹ」，「ＰＲＯＦＩＬＥ」を与えられることを前提とする。
【００５１】
「ＤＡＴＡ」内の各要素は、「Ｄ」、「ｆ」の組である。「Ｄ」はインタージョブ時間のバッグであり特別な順序はない、「ｆ」は正の数字の任意のバッグを、「Ｒ＋」全般に亘る予測分布を算出するモデルに合わせる方法である。バッグ「Ｄ」は、機器上で集められる実データ、または「ｆ」により戻される可能性のある分布により生成される模擬データでよい。本明細書の方法およびシステムでは、ワイブル分布および指数分布を模擬実験し、指数分布のクラスおよびヒストグラム分布のクラスを合わせる（ヒストグラム分布のクラスの場合、バイナリ形式（ｂｉｎｓ）の高性能の最適化を用いないで）。
プロシージャ「ＰＲＯＴＯＣＯＬ」
１  「Ｈ＝φ」とする。
２  各ＤＡＴＡ内のＤ，ｆごとに、
３  「Ｄ」を訓練セット「Ｔ」とテストセット「Ｅ」とに分離する。
４  「ｆ」に従って「Ｔ」を合わせることにより得られる「ｄ」を分布とする。
５  「ＰＲＯＦＩＬＥ」内の「ａ１：Ｋ，ｂ１：Ｋ」ごとに、
６  「ＰＲＯＦＩＬＥ」内の「ｐ」ごとに、
【数３０】
2014132449.tif 000032
とする。
【数３１】
2014132449.tif 000033
とする。
９  「（（Ｄ，ｆ），（ａ１：Ｋ，ｂ１：Ｋ）ｐ，ｒ）」を「Ｈ」に付け加える。
１０  「Ｈ」に戻る。
【００５２】
「ＰＲＯＦＩＬＥ」内の各要素は、同じ長さのベクトル「ａ１：Ｋ」と「ｂ１：Ｋ」の組であり、異なるモードによる機器のエネルギーパターンを示す。本明細書の方法およびシステムでは、関心のある空間の部分に焦点を合わせるための特別な方法を用いて、ランダムに生成されたパターンを使用する。
【００５３】
「ＰＯＬＩＣＹ」内の各要素は、分布（Ｒ＋に渡る）およびパターンを取得し制御を計算する、すなわち、分布情報を有するパターンのモードにタイムアウトを割り当てる関数である。
本明細書の方法およびシステムは、次のような方針を用いる。
・最適な方針は本明細書に記載される方法により計算される。
・「全てゼロ」の方針：「τ１＝．．．＝τＫ＝０」（どのような分布であっても）
・「全ての無限」の方針：「τ１＝．．．＝τＫ＝∞」（どのような分布であっても）
・「分離したＬＲ」の方針：「τ＊０＝０」を計算し、次いで
【数３２】
2014132449.tif 000034
を計算する。
これは、ナイーブな方法で制限「τ１≦．．．≦τＫ」を実行する分離した問題のように等式（１）を解くことを意味する。
・「ＲＬを切り離す」方針：「τ＊Ｋ＋１＝∞」を計算し、次いで
【数３３】
2014132449.tif 000035
を計算する。
上記と同じく反転させるトリックを用いて制限を実行する。
【００５４】
プロトコルは、「ＤＡＴＡ」，「ＰＲＯＦＩＬＥ」，「ＰＯＬＩＣＹ」の組み合わせごとに性能評価尺度を計算する（８列目の「ｒ」の「後悔」）。このプロトコルは予想されるツールの使用（本明細書の方法およびシステムと類似する）を模倣する。データ収集段階、次に、ログデータ上の訓練段階、実データ上の模擬実験または機器の実際の設定。８列目で、関数「Γ（τ，（ａ１：Ｋ，ｂ１：Ｋ），Ｅ」は、インタージョブ時間「Ｅ」に提出されたパターン「（ａ１：Ｋ，ｂ１：Ｋ）」を用いて、タイムアウト「τ」を機器に適用する実際のコストを示す。乗算定数まで、この分布が「Ｅ」に関連する経験分布のとき、それはまさに等式（１）の目的関数である。したがって、その点別の値と、その最小値の両方を、等式（２）を用いて、計算することは簡単である。
【００５５】
ヒストグラム分布を合わせると、ここで提示された最適な方針は、一貫して他の方針よりもうまく機能する。指数分布を合わせると、結果はより変化し易いが、最適な方針は一貫して優れている。特に、訓練に対して用いられた分布クラスに従って、データを模擬実験するとき、最適な方針の優位性がより顕著になる。
【００５６】
ワイブル分布に関する最適な方針の計算は、本明細書の方法およびシステムで可能であるが、特別に簡易化したソリューションではないため、上記の一般のソリューションに依存しなければならず、プロシージャ「ＥＶＡＬ」および「ＴＲＥＮＤ」は、次の式を用いて計算される（時間単位を選択して１の変化量を与える）。
【数３４】
2014132449.tif 000036
【００５７】
図２は、異なる低電力モード（スリープモード）を有する機器で実行可能な、本明細書の例示的な方法を示すフローチャートである。これらの電力モードには、準備モード、アクティブモード、および少なくとも２つの低電力スリープモードが含まれる。スリープモードは、全てのオフモード（機器がほとんど電力を消費しない）に加えて、準備モードの電力消費に対して電力を削減する。したがって、スリープモードいくらかの電力を消費するが、準備モードより少ない電力しか消費しない。
【００５８】
さらに、スリープモードに入る前に満了する必要のあるタイムアウト時間を調整することができる。「タイムアウト」時間とは、機器が作動しない状態の時間の長さであり、このタイムアウト時間の後、機器は自動的に準備モードから（またはスリープモードのうちの１つから）相対的に低い電力スリープモードに切り替わる。
【００５９】
この例示的な方法では、アイテム１００で、スリープモードにより行われた節電、およびスリープモードから準備モードに戻るために必要な推移電力コストに基づいて、スリープモードごとのエネルギー消費パターンを入力する（このエネルギー消費パターンは、製造業者により規定される、または測定により前もって計算される）。したがって、上記に示す通り、このエネルギー消費パターンは、ベクトル「ａ１：Ｋ」（電力消費コスト）とベクトル「ｂ１：Ｋ」（ユーザ固有の最適化のためにユーザによる調整可能な電力推移コスト）の組である。これらのベクトルは同じ長さであり、その異なるモードでの機器のエネルギーパターンを示す。
【００６０】
さらに、この方法では、アイテム１０２で、履歴訓練データ、および／または、経験データに基づいて、前もって計算されたインタージョブ時間の予測分布を入力する。上記で記載した通り、「ＤＡＴＡ」内の各要素は、「Ｄ」，「ｆ」の組であり「Ｄ」は特定な順序の無いインタージョブ時間のバッグであり、「ｆ」は正の数の任意のバッグをモデルに合わせ、「Ｒ＋」全体に渡り予測分布を生成する方法である。「インタージョブ」時間とは、動作に関して機器に対して生成された要求間の時間の長さである。
【００６１】
この方法では、次にアイテム１０４で、スリープモードのエネルギー消費パターン（１００）、およびインタージョブ時間の予測分布（１０２）に基づいて、スリープモードごとに最適なタイムアウト時間を自動的に計算することができる。上記に示す通り、「ＰＯＬＩＣＹ」内の各要素は、分布（Ｒ＋に渡る）およびパターンを取得し、制御を計算する、すなわち、分布の情報を有するパターンのモードにタイムアウト割り当てる関数である。
【００６２】
インタージョブ時間の予測分布は、その日の異なる時間、その週の日々の異なる時間、その月の日々の異なる時間、その年の日々の異なる時間などに対して異なる可能性がある。したがって、アイテム１０４では、スリープモードごとに複数の最適なタイムアウト時間、すなわち、その日の異なる時間、その週の日々の異なる時間、その月の日々の異なる時間、その年の日々の異なる時間などのそれぞれに対して、１つの最適なタイムアウト時間を計算することができる。
【００６３】
この方法では、スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を計算した後、アイテム１０６で、現在の機器の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出する。すなわち、アイテム１０６では、最後の要求が生成されてからの（または、機器の最新の動作モードの最後の動作からの）稼働時間の長さを監視して、現在のインタージョブ時間を計算する。
【００６４】
次いで、現在のインタージョブ時間が長くなると（機器により要求が生成されるまで現在のインタージョブ時間は経過し長くなり続ける）、この例示的な方法では、アイテム１０８〜アイテム１１０で、複数のスリープモードの間を段々と切り替え（毎回、相対的に低い電力モードに切り替える）、最終的に全てのタイムアウトが満了し、機器が最も低い電力スリープモードに入るまでこれを続ける。
【００６５】
したがって、現在のインタージョブ時間が最も短い最適なタイムアウト時間に達すると、この方法では、アイテム１０８で、まずフル電力（準備または動作）モードから複数のスリープモードのうちの１つに自動的に切り替える。より具体的には、最も短い最適なタイムアウト時間が満了すると、アイテム１０８で、フル電力モードから最適なタイムアウト時間のうちの最も短いタイムアウト時間に関するスリープモードに、この機器は自動的に切り替わる。
【００６６】
次いで、次に短い最適なタイムアウト時間が満了すると、この方法では、アイテム１１０で、低い電力スリープモードに自動的に切り替える。より具体的には、次に短い最適なタイムアウト時間が満了すると、アイテム１１０で、前回のスリープモードから、次に短い最適なタイムアウト時間に関する別のスリープモードに、機器は自動的に切り替わる。経過中の現在のインタージョブ時間が長くなると、この処理を続けて、連続したより低い電力スリープモードに自動的に段々と切り替える。
【００６７】
アイテム１１０では、全てのスリープモードに切り替える必要はなく、例えば、いくつかのスリープモードが同じ長さの（または、同様に近い）最適なタイムアウト時間を有する場合、いくつかのスリープモードをスキップすることができる。１つのスリープモードを、次に長い電力スリープモードとして、同じタイムアウト時間で設定することができ、そのようはスリープモードが最適なタイムアウト時間を有していない場合、常にそのスリープモードをスキップする。また、異なるスリープモードが（例えば、５％、１０％、２５％など）前もって設定された互いに異なるパーセンテージより多い場合、所望すれば、スリープモード間でのみ切り替えを行う。別の実施形態では、切り替えの回数に関して制限（３回、５回、１０回、など）を設けることができ、その制限に達すると、すぐに機器は最も低い電力スリープモードになることができる。
【００６８】
図３に示す通り、本明細書の例示的なシステムの実施形態は、様々な物理的位置２０６に配置される様々なコンピュータ処理機器２００および２０４を含む。コンピュータ処理機器２００および２０４には、印刷サーバ、印刷機器、パーソナルコンピュータなどが含まれ、ローカルエリアネットワークまたはワイドエリアネットワーク２０２（無線または有線）を通して、これらと通信することができる（互いに動作可能に接続する）。
【００６９】
図４には、本明細書の実施形態で使用可能なコンピュータ処理機器２００が示され、このコンピュータ処理機器２００には、例えば、印刷サーバ、パーソナルコンピュータ、携帯用コンピュータ機器などが含まれ得る。コンピュータ処理機器２００は、制御装置／プロセッサ２２４および通信ポート（入力／出力）２２６を含み、この通信ポートは、プロセッサ２２４およびコンピュータ処理機器２００の外部のコンピュータネットワーク２０２に動作可能に接続する。また、このコンピュータ処理機器２００は、少なくとも１つの、グラフィックユーザインターフェース組立体２３６などの付属の機能部品を含むことができ、このグラフィックユーザインターフェース組立体２３６も外部電源２２８から（電源２２２を通して）供給される電力により動作する。
【００７０】
入力／出力機器２２６は、コンピュータ処理機器２００と通信するために用いられる。プロセッサ２２４は、コンピュータ処理機器の種々の動作を制御する。持続性の外部コンピュータ記憶媒体機器２２０（例えば、光学式、磁気式、コンデンサ式でよい）は、プロセッサ２２４により読取り可能であり、命令を格納し、プロセッサ２２４がこの命令を実行して、本明細書に記載される関数などの種々の関数をコンピュータ処理機器により実行することができる。したがって、図４に示す通り、本体の筺体２００は１つ以上の機能部品を含み、これらの機能部品は電源２２２からの交流電流（ＡＣ）２２８から供給される電力により動作する。電源２２２は、電力貯蔵要素（例えば、バッテリ）を含むことができ、かつ、外部の交流電源２２８に接続し、その外部電力を、種々の部品が必要とする種類の電力に変換する。
【００７１】
図５には、本明細書の実施形態で使用可能な印刷機器２０４であるコンピュータ処理機器が示され、この印刷機器２０４には、例えば、プリンタ、複写機、多機能機器、多機能機器（ＭＦＤ）などが含まれ得る。この印刷機器２０４は、上記の構成部品の多くと、プロセッサ２２４に動作可能に接続する少なくとも１つのマーキング機器（印刷エンジン）２１０、シート供給２１４からマーキング機器（複数可）２１０に媒体シート供給するために配置される媒体経路２１６などを含む。印刷エンジン（複数可）から種々のマーキングを受け取った後、媒体シートは随意的に仕上げ装置２０８に渡され、この仕上げ装置２０８により様々な印刷済みシートに対し、折り畳み、ホチキス留め、ソートなどを行うことができる。また、この印刷機器２０４は、少なくとも１つの付属する機能部品（スキャナ／ドキュメントハンドラ２１２などの）を含むことができ、これらの機能部品も外部電源２２８から（電源２２２を通して）供給される電力により動作する。
【００７２】
したがって、図３〜図５には、コンピュータ処理機器２００、２０４の外部の少なくとも１つの機器２００、２０４に操作可能に（直接的に、または間接的に）接続するインターフェース２２６、およびこのインターフェース２２６に動作可能に接続するプロセッサ２２４が示される。機器２００、２０４のうちの１つが、その他の多くの機器２００、２０４のタイムアウト時間を制御することができる、または、個々の機器が自己のタイムアウト時間を制御することができる。プロセッサ２２４は、インターフェース２２６を通して、複数の異なるスリープモードごとのエネルギー消費パターンを受け取り、このエネルギー消費パターンは機器２００、２０４に関して使用可能である。再度記載するが、このスリープモードでは電力を消費するが、機器２００、２０４の準備モードより少ない電力を消費する。各エネルギー消費パターンは、スリープモードにより行われる節電、およびスリープモードから準備モードに戻るために必要な推移電力コストに基づく。
【００７３】
プロセッサ２２４は、インターフェース２２６を通して、機器２００、２０４に関するインタージョブ時間の予測分布を受け取る。インタージョブ時間とは、機器２００、２０４に対して生成される動作に関する要求間の時間の長さである。さらに、プロセッサ２２４は、各スリープモードのエネルギー消費パターン、およびインタージョブ時間の予測分布に基づいて、スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を計算する。各機器２００、２０４は、機器２００、２０４の使用頻度を自動的に監視して、現在のインタージョブ時間を算出する。さらに、現在のインタージョブ時間がスリープモードごとの最適なタイムアウト時間より長くなると、プロセッサ２２４は、機器２００、２０４を制御し、スリープモード間でこの機器２００、２０４を相対的に低い電力スリープモードに自動的に切り替える。したがって、現在のインタージョブ時間が、スリープモードごとの最適なタイムアウト時間を計算することにより、生成される最も短い最適なタイムアウト時間に達すると、プロセッサ２２４は、機器２００、２０４を制御して、準備モードから複数のスリープモードのうちの１つに自動的に切り替える。
【図１】
2014132449.tif 000037
【図２】
2014132449.tif 000038
【図３】
2014132449.tif 000039
【図４】
2014132449.tif 000040
【図５】
2014132449.tif 000041