(57)【要約】【課題】  実世界のモデル化を主対象とした大規模シナリオによるモンテカルロシミュレーションにおいて、総演算時間を短縮することを目的とする。【解決手段】  モンテカルロシミュレーションにおいて、１回目の実行結果を利用して、シナリオに登場するユニット間の依存関係を特定し、その依存関係によってシミュレーションの実行単位を分割する。これにより２回目以降の実行時に確率的要素により影響を及ぼし合うユニットを局限して、実行単位ごとに実行することで、２回目以降の実行で間引き演算により演算量を減少させ、総実行時間を短縮する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定されたユニットの挙動をモデル化したシナリオに基づくシミュレーションを、計算機を用いたモンテカルロシミュレーションにより、複数のタイムステップで繰り返し実行するシミュレーション実行方法であって、
１回目のタイプステップでシミュレーションを実行する１回目のシミュレーション実行処理と、
上記１回目のシミュレーション実行結果を用いて、上記シナリオに登場するユニット間の依存関係を特定し、当該特定した依存関係から確率的要素により相互作用するユニットの挙動を事象パターンとして抽出する抽出処理と、
上記シミュレーションの実行単位から、上記事象パターンを含まない部分をテンプレートとして分割する分割処理と、
上記確率的要素により相互作用するユニットを局限して、当該ユニットの上記事象パターンに対応したシミュレーションの実行単位を再実行し、当該再実行結果に上記テンプレートを結合し、当該結合結果を用いて次回以降のタイプステップの演算処理を繰り返し実行するループ処理と、
を備えたシミュレーション実行方法。
【請求項２】
上記ループ処理は、予めデータベースに蓄積された事象パターンと、上記抽出処理で抽出した事象パターンとの類似性を比較し、一致する場合は上記データベースに蓄積された事象パターンと上記テンプレートを結合し、一致しない場合は上記確率的要素により相互作用するユニットを局限して、当該ユニットの上記抽出処理で抽出した事象パターンに対応したシミュレーションの実行単位を再実行し、当該再実行結果に上記テンプレートを結合して、上記結合結果を用いて次回以降のタイプステップの演算処理を繰り返し実行することを特徴とした請求項１記載のシミュレーション実行方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、実世界をモデル化した大規模シナリオに係る、計算機を用いたモンテカルロシミュレーションの実行方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
確率的要素を含む計算機シミュレーションでは、繰り返しシミュレーションを実行することによって統計的な実行結果を得るモンテカルロシミュレーションを用いる。実世界での各種構成システムの挙動を想定した大規模シナリオについて、計算機システムを利用してモンテカルロシミュレーションを行う場合、シナリオの規模や複雑さ（例えば、システムを構成するユニットの数、パラメータ数、統計的要素の数等の演算条件）に応じて、相当数の演算実行回数を要するため、総実行時間が膨大となる。
【０００３】
従来、１回目のシミュレーション実行で判明した情報を活用して、２回目以降の実行を効率化することで、シミュレーションの総実行時間の短縮を図るシミュレーション実行方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。１回目の実行によって既知となったイベントの発生時刻を取得し、その時刻までに確率的要素がなく不変であれば、２回目以降に実行する際は、既知となったイベントの発生時刻を利用して、シミュレーションの総実行時間を短縮する。例えば、１回目のシミュレーションで発生時刻が既知となり、細かいタイムステップ幅による実行が不要となるイベント間については、タイムステップ幅を大きくし、演算量を減少して総実行時間の短縮を図る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−７８２８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の従来のシミュレーション実行方法では、詳細な模擬が不要な期間の演算処理は一部省略できるが、シナリオに登場する各種ユニットのシミュレーション用モデルを全てのユニットについて生成して、シナリオの実行結果を予想するためのシミュレーションを演算処理する必要がある。このため、シミュレーション全体の総実行時間に対する短縮効果の寄与が小さいという問題がある。
【０００６】
この発明は係る課題を解決するためになされたものであり、シミュレーション実行時に生成するシナリオに登場するユニットを局限し、演算量を減らすことで、シミュレーションの総実行時間の短縮を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明によるシミュレーション実行方法は、予め設定されたユニットの挙動をモデル化したシナリオに基づくシミュレーションを、計算機を用いたモンテカルロシミュレーションにより、複数のタイムステップで繰り返し実行するシミュレーション実行方法であって、１回目のタイプステップでシミュレーションを実行する１回目のシミュレーション実行処理と、上記１回目のシミュレーション実行結果を用いて、上記シナリオに登場するユニット間の依存関係を特定し、当該特定した依存関係から確率的要素により相互作用するユニットの挙動を事象パターンとして抽出する抽出処理と、上記シミュレーションの実行単位から、上記事象パターンを含まない部分をテンプレートとして分割する分割処理と、上記確率的要素により相互作用するユニットを局限して、当該ユニットの上記事象パターンに対応したシミュレーションの実行単位を再実行し、当該再実行結果に上記テンプレートを結合し、当該結合結果を用いて次回以降のタイプステップの演算処理を繰り返し実行するループ処理と、を備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、大規模シナリオのシミュレーション実行時に生成する、シミュレーションに関与するユニットの数を制限することで、演算量を減少することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１によるシミュレーション実行方法の流れを示す図である。
【図２】実施の形態１による事象パターンの作成例を示す図である。
【図３】実施の形態１による事象スケジュールの作成例を示す図である。
【図４】実施の形態１による実行結果テンプレートの作成例を示す図である。
【図５】実施の形態１によるリレーショナルデータベースにおけるデータモデルを示す図である。
【図６】実施の形態２によるシミュレーション実行方法の流れを示す図である。
【図７】実施の形態２による類似事象モデルの判定例を示す図である。
【図８】実施の形態３による計算機システムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
この発明に係る実施の形態１によるシミュレーション実行方法について、図１から図５を用いて説明する。図１は、実施の形態１によるシミュレーション実行方法の流れを示す図である。図２は、実施の形態１による事象パターンの作成例を示す図である。図３は、実施の形態１による事象スケジュールの作成例を示す図である。図４は、実施の形態１による実行結果テンプレートの作成例を示す図である。図５は、実施の形態１によるリレーショナルデータベースにおけるデータモデルを示す図である。実施の形態１によるシミュレーション実行方法は、実世界の複数のユニットから構成される実システムに関し、当該実システムの挙動を計算機上でモデル化した大規模なシナリオについて、計算機システムが当該シナリオの実行結果を予想するモンテカルロシミュレーションを行うときに、当該シミュレーションを効率的に実行するものである。実施の形態１によるシミュレーション実行方法は、計算機と、計算機に接続された入出力装置と、計算機に接続された外部記憶装置から構成された計算機システムによって実行される。計算機の内部記憶装置及び外部記憶装置には、タイムステップ法に基づくモンテカルロシミュレーションのシミュレーションプログラムが、実行形式で実装されている。外部記憶装置は、リレーショナルデータベースを構成している。シナリオは、予めリレーショナルデータベースに蓄積され、シミュレーションの実行に伴い、リレーショナルデータベース上で実行結果のデータ更新が行われる。実システムとしては、例えば火器管制システム、複数の火器管制装置を利用して脅威目標に対処する情報システム（以下、目標対処システム）などがある。
【００１１】
実施の形態１のシミュレーション実行方法では、計算機システムがタイムステップ法に基づくモンテカルロシミュレーションによるシミュレーションを実行する。計算機システムが２回目のタイプステップ以降にシミュレーションを実行する場合に、１回目のタイプステップに実行した結果を利用して、不要な模擬を間引くことにより、総演算時間の短縮を図る。このとき、１回目の実行結果を利用して、シナリオに登場するユニット間の相互作用の依存関係を特定し、その依存関係によってシミュレーションの実行単位を分割する。これにより２回目以降の実行時に確率的要素により相互作用を及ぼし合うユニットを局限し、実行単位ごとにシミュレーションを実行することで演算量を減少し、シミュレーションの総実行時間を短縮することを特徴としている。以下、これについて詳述する。
【００１２】
図１において、実施の形態１によるシミュレーション実行方法は、計算機システムが処理する、ステップ１からステップ１１、及びステップ７０、８０の処理から構成される。ステップ１では、予め設定されたシナリオに基いて、モンテカルロシミュレーションの１回目のシミュレーション実行が行われる。ステップ２，３，４は抽出処理であり、ステップ５，６は分割処理であり、ステップ７，８，８０，７０はループ処理である。
【００１３】
ステップ２では、モンテカルロシミュレーションの１回目のタイプステップのシミュレーション実行の結果から、後述の図２を用いてユニット間の特定の依存関係から構成される事象パターンの作成を行う。
【００１４】
ステップ３では、後述の図３を用いて作成された事象パターンの実行スケジュール（以下、事象スケジュール）の作成を行う。
【００１５】
ステップ４では、後述の図４を用いて、１回目のシミュレーション実行による事象パターンごとの実行結果を作成する。
【００１６】
ステップ５では、１回目のシミュレーション実行による事象パターンごとの実行結果を基に実行結果テンプレートを作成する。
【００１７】
ステップ６では、ステップ４，５で作成された事象パターンごとの実行結果及び実行結果テンプレートをリレーショナルデータベースに登録し、当該データベースに登録したデータを２回目以降の実行で再利用可能とする。
【００１８】
ここで、図１のステップ２において、計算機システムは、入出力装置を介した操作者からの情報入力または自動プログラムの自動処理入力によって、１回目のシミュレーション実行結果からシナリオの中で、確率的要素により相互に影響または相互作用を及ぼしあうユニット間の依存関係を特定し、特定した依存関係の事象パターンを作成する。事象パターンは、以下に示す内容により構成される。
（１）依存関係があるユニットの種類（例えば、航空機、レーダサイト、指揮管制所、脅威目標等）
（２）依存関係があるユニットの性能諸元及び行動または挙動条件（例えば、各ユニットの最大速度、脅威目標への対処規定等）
（３）依存関係の種類（例えば、脅威目標の探知及び対処、探知結果の報告、脅威判定、指揮管制等）
（４）依存関係が発生する時刻
【００１９】
ここで、例えば航空機、レーダサイト、指揮管制所、脅威目標をユニットに含む目標対処システムの場合、レーダサイトまたは航空機は、探知した脅威目標の情報に基づいて、探知結果の報告（以下、探知報告）を生成し、指揮管制所に送信する。指揮管制所はレーダサイトの探知報告を受信し、探知報告に基づいて脅威目標の脅威判定を行い、指揮管制のための情報（以下、指揮管制）を生成して航空機または対処装置に送信する。航空機は、指揮管制所からの指揮管制を受けて脅威目標へ接近し、火器を利用して脅威目標への対処を行う。対処装置は、指揮管制所からの指揮管制を受けて脅威目標に火器を向け脅威目標への対処を行う。このような各ユニットの挙動が、予めシナリオに含まれている。
【００２０】
図２は、事象パターンにおけるユニット間の依存関係の作成例を示している。計算機システムは、１回目の実行結果から、下記に示すユニット間の依存関係を抽出し、特定のユニット間に関連して発生する事象を事象パターンとして作成する。
（１）探知：レーダサイトＡが脅威目標Ａを探知、航空機Ａが脅威目標Ａを探知
（２）探知報告：レーダサイトＡが指揮管制所Ａへ探知報告
（３）脅威判定：指揮管制所Ａが脅威目標Ａを脅威判定
（４）指揮管制：指揮管制所Ａが航空機Ａを指揮管制
（５）対処：航空機Ａが脅威目標Ａに対処
【００２１】
図１のステップ３において、計算機システムは、ステップ２で作成した事象パターンに関連する各ユニットがシナリオに基いて実行するスケジュールを、事象スケジュールとして作成する。
【００２２】
図３は、１回目のシミュレーションの実行結果から各事象パターンにおける事象スケジュールの作成例を示す。事象スケジュールは以下に示す内容によって構成される。
（１）シナリオに登場する全ユニットの種類（航空機Ａまたは航空機Ｂ、レーダサイトＡまたはレーダサイトＢ、指揮管制装置Ａまたは指揮管制装置Ｂ、航空機Ａまたは対処装置Ｂ等）
（２）事象パターン（事象パターンＡ、事象パターンＢ等）
（３）事象パターンの発生スケジュール
【００２３】
図１のステップ４において、計算機システムは、１回目の実行結果から事象パターンごとの各ユニットのシミュレーション実行結果を作成する。また、ステップ５において、計算機システムは、１回目の実行結果から事象パターンの実行結果を差し引いたものを実行結果テンプレートとして作成する。
【００２４】
図４は、実行結果テンプレートの作成例を示す。実行結果テンプレートは、シナリオに登場する全ユニットと、シミュレーション時間に応じた各ユニットの挙動の１回目の実行結果から構成される。ただし、実行結果テンプレートは、事象パターンごとの実行結果を当てはめる領域が設けられており、当該領域内の各ユニットの実行結果が除かれたものとなっている。
【００２５】
図１のステップ６において、計算機システムは、ステップ１からステップ５で作成した事象パターン、事象スケジュール、実行結果テンプレート及び１回目の事象パターンごとの実行結果を、それぞれリレーショナルデータベースに登録する。このデータベースに登録されたデータは、２回目以降の実行で再利用可能とする。
【００２６】
図５は、実施の形態１の計算機システムが扱うリレーショナルデータベースに登録するデータのデータモデルを示す。説明図の１またはｎは、データモデルの１対ｎの依存関係を示している。この１対ｎの依存関係は、例えば、１つのシナリオに対して、シナリオに登場するユニットの性能諸元や行動条件に応じて複数の事象スケジュールが存在することを示している。
【００２７】
図１のステップ７において、計算機システムは、ステップ８からステップ１１を２回目以降のタイプステップでの実行として行う。２回目以降の実行では、作成した事象パターンのみ（試行回数−１）回だけ繰り返し実行する。つまり、２回目以降の実行では、シミュレーション全体の実行は行わない。
【００２８】
図１のステップ８において、計算機システムは、ステップ９からステップ１１の実行をステップ２で作成した事象パターンの数だけ繰り返し実行する。
【００２９】
図１のステップ９において、事象パターンの実行では、依存関係があるユニットについて依存関係が発生する時刻のみのシミュレーション実行を行う。モンテカルロシミュレーションによって、事象パターンの実行結果は試行回数ごとに変動する。
【００３０】
図１のステップ１０において、計算機システムは、実行結果テンプレートの実行結果を当てはめる領域に、２回目以降の事象パターンの実行結果を結合し、２回目以降のシミュレーション実行結果を得る。
【００３１】
図１のステップ１１において、計算機システムは、２回目以降の実行から取得した実行結果を、ステップ６と同様に図５に示すデータモデルに基づきリレーショナルデータベースに登録する。これは、実施の形態２で示すシミュレーション実行方法で再利用可能とするためである。
【００３２】
ステップ８とステップ８０はループ処理を構成する。また、ステップ７とステップ７０はループ処理を構成する。図１のステップ１１の処理後、事象パターンの数の繰り返し処理が完了するまで、ステップ８０にてステップ８に戻る処理が行われる。また、事象パターンの数の繰り返し処理が完了した場合は、ステップ７０にて（試行回数−１）回の繰り返し処理が完了するまで、ステップ７に戻って次回（３回目以降）のシミュレーション実行を繰り返す。
【００３３】
以上説明したとおり、実施の形態１によるシミュレーション実行方法は、予め設定されたユニットの挙動をモデル化したシナリオに基づくシミュレーションを、計算機を用いたモンテカルロシミュレーションにより、複数のタイムステップで繰り返し実行するシミュレーション実行方法であって、１回目のタイプステップでシミュレーションを実行する１回目のシミュレーション実行処理（ステップ１）と、上記１回目のシミュレーション実行結果を用いて、上記シナリオに登場するユニット間の依存関係を特定し、当該特定した依存関係から確率的要素により相互作用するユニットの挙動を事象パターンとして抽出する抽出処理（ステップ２，３，４）と、上記シミュレーションの実行単位から、上記事象パターンを含まない部分をテンプレートとして分割する分割処理（ステップ５，６）と、上記確率的要素により相互作用するユニットを局限して、当該ユニットの上記事象パターンに対応したシミュレーションの実行単位を再実行（ステップ９）し、当該再実行結果に上記テンプレートを結合し（ステップ１０，１１）、当該結合結果を用いて次回以降のタイプステップの演算処理を繰り返し実行するループ処理（ステップ７，８，８０，７０）と、を備えたものである。
【００３４】
このシミュレーション実行方法により、大規模シナリオのモンテカルロシミュレーションにおいて、ユニット間の依存関係から実行時に生成するユニットを事象パターンとして局限し、２回目以降の実行時は、特定の事象パターンのみ実行することで演算量を減少し、総実行時間を短縮することができる。
【００３５】
実施の形態２．
この発明に係る実施の形態２によるシミュレーション実行方法について、図６、７を参照しながら説明する。図６は、実施の形態２によるシミュレーション実行方法の流れを示す図である。図７は、実施の形態２による類似事象モデルの判定例を示す図である。
【００３６】
実施の形態２に係るモンテカルロシミュレーションの実行方法は、リレーショナルデータベースに蓄積したシナリオの一部の性能諸元や行動条件を変更した場合、計算機システムがシナリオに登場するユニット間の依存関係から蓄積したシナリオとの類似関係を判定する。そして、計算機システムは、シナリオが一致する部分は蓄積した実行結果を再利用し、シナリオが異なる部分は実行時に確率的要素により影響を及ぼし合うユニットを局限して実行することで、演算量を減少し総実行時間を短縮することを特徴とする。
【００３７】
図６において、実施の形態２によるシミュレーション実行方法は、計算機システムが処理する、ステップ１２からステップ２６、及びステップ２００、２１０の処理から構成される。図６のステップ１２，１３，１４，１５，１６，１７，２０，２１，２５，２６，２１０，２００は、それぞれ図１のステップ１，２，３，４，５，６，７，８，１０，１１，８０，７０に相当する。図６では、図１とは異なり新たにステップ１８，１９が設けられ、また図１のステップ９がステップ２２，２３，２４に置き換わっている。
【００３８】
ステップ１２では、予め設定されたシナリオに基いて、モンテカルロシミュレーションの１回目のタイプステップでのシミュレーション実行が行われる。この１回目のシミュレーション実行（ステップ１２）から、事象パターンの作成（ステップ１３）、事象スケジュールの作成（ステップ１４）、１回目の事象パターンごとの実行結果の作成（ステップ１５）及び実行結果テンプレートの作成（ステップ１６）と、それらの生成物のリレーショナルデータベースへの登録（ステップ１７）までの各処理は、実施の形態１の図１と同様に計算機システムが処理動作を実行する。
【００３９】
また、図６のステップ１８において、計算機システムは、実施の形態１もしくは実施の形態２の何れを実行するのかを示す分岐点となる、類似事象パターンの判定を行う。この類似事象パターンの判定では、ステップ１３において新たに作成された事象パターンの依存関係と、リレーショナルデータベースから取得した過去の事象パターンの依存関係を基に、類似事象パターンであるか否かを判定する。図７に事象パターンと類似事象パターンの判定例を示す。例えば、航空機Ａと航空機ＡＡの性能諸元や行動条件が異なっていたとしても、ユニット間の依存関係の種類が一致していれば、類似と判定する。このようにユニット間の依存関係を比較することで、類似事象パターンであることを判定する。
【００４０】
類似事象パターンが存在する場合は、２回目以降のタイプステップでのシミュレーション実行（ステップ２０）に移行する。また、類似事象パターンが存在しない場合は、実施の形態１の流れに従い、２回目以降のシミュレーション実行（ステップ１９）をする。このステップ１９では、図１で説明したステップ７からステップ１１の処理を行う。
【００４１】
図６のステップ２０において、ステップ２１からステップ２６を２回目以降の実行として行う。実施の形態１と同様に２回目以降の実行では、（試行回数−１）回だけ繰り返し実行する。また、ステップ２１において、ステップ２２からステップ２６の実行をステップ１３で作成した事象パターンの数だけ繰り返し実行する。
【００４２】
図６のステップ２２において、２回目以降のシミュレーション実行では、１回目の実行から作成した事象パターンと、リレーショナルデータベースから取得した過去の事象パターンを比較する。ここで、ユニット間の依存関係の種類が一致し、かつ依存関係があるユニットの性能諸元や行動条件の何れかが不一致となるものは類似事象パターンとして判定し、ステップ２３に移行する。また、依存関係の種類だけでなく、依存関係があるユニットの性能諸元や行動条件が全て一致するものは同一事象パターンとして判定し、ステップ２４に移行する。
【００４３】
図６のステップ２３において、類似事象パターンの実行では、確率的要素によりユニット間の依存関係がある各ユニットについて、依存関係が発生する時刻のみのシミュレーション実行を行う。モンテカルロシミュレーションによって、類似事象パターンの実行結果は試行ごとに変動する。
【００４４】
図２のステップ２４において、同一事象パターンの場合は、リレーショナルデータベースから同一事象パターンの実行結果を取得する。これにより、同一事象パターンの実行は行わずに実行結果を得ることになる。
【００４５】
図２のステップ２５において、実行結果テンプレートの実行結果を当てはめる領域に、２回目以降の事象パターンの実行結果を結合し、２回目以降のシミュレーション実行結果を得る。
【００４６】
図２のステップ２６において、２回目以降の実行から取得した実行結果をステップ１７と同様に図５に示すデータモデルに基づきリレーショナルデータベースに登録する。これは、実施の形態２による２回目以降のシミュレーション実行方法でデータを再利用可能とするためである。
【００４７】
なお、ユニット間の依存関係や実行結果等はリレーショナルデータベースに蓄積して、同一または類似シナリオによるシミュレーション実行時に再利用可能となっている。これは、同一または類似シナリオの繰り返し実行による実行時間を削減するためのものである。
【００４８】
以上説明したとおり、実施の形態２によるシミュレーション実行方法は、実施の形態１によるループ処理において、予めデータベースに蓄積された事象パターンと、上記抽出処理で抽出した事象パターンとの類似性を比較し（ステップ２２）、一致する場合は上記データベースに蓄積された事象パターンと上記テンプレートを結合し（ステップ２４，２５，２６）、一致しない場合は上記確率的要素により相互作用するユニットを局限して、当該ユニットの上記抽出処理で抽出した事象パターンに対応したシミュレーションの実行単位を再実行し（ステップ２３）、当該再実行結果に上記テンプレートを結合して（ステップ２５，２６）、上記結合結果を用いて次回以降のタイプステップの演算処理を繰り返し実行する（ステップ２０，２１，２１０，２００）ものである。
【００４９】
以上に示すシミュレーション実行方法により、大規模シナリオのモンテカルロシミュレーションにおいて、シナリオの一部の性能諸元や行動条件を変更した場合においても、シナリオに登場するユニット間の依存関係によって過去に蓄積したリレーショナルデータベースから類似関係を判定し、シナリオが一致する部分は実行結果を再利用し、シナリオが異なる部分は実行時に確率的要素により影響を及ぼし合う相互作用のあるユニットを局限して、シミュレーションを実行することで、演算量を減少し総実行時間を短縮する。
【００５０】
実施の形態３．
この発明に係る実施の形態３による計算機システムについて説明する。図８は、実施の形態３による計算機システムの構成を示す図である。図８において、計算機システムは、分散シミュレーション環境下で動作するシステム構成となっている。この分散シミュレーション環境下で動作する計算機システムは、分散シミュレーション基盤３１０と、分散シミュレーション基盤に接続された１つもしくは複数の計算機３０１と、分散シミュレーション基盤に接続されたシミュレーション管理装置３０２から構成される。シミュレーション管理装置３０２は、シナリオを基にシミュレーションの実行動作を制御し、またその実行結果の結合を制御する。各計算機３０１は、シナリオに基に、シミュレーション管理装置３０２によって設定された事象パターンを実行する。分散シミュレーション基盤は、シミュレーション管理装置３０２及び各計算機３０１を接続し、それらのデータ伝送を司るネットワーク基盤となる。
【００５１】
分散シミュレーション環境では、計算機３０１ごとに並列に事象パターンの実行を行い、その実行結果を出力することで、実行時間の短縮が可能となる。
【符号の説明】
【００５２】
１  １回目のシミュレーション実行、２  事象パターンの作成、３  事象スケジュールの作成、４  １回目の事象パターンの実行結果の作成、５  実行結果テンプレートの作成、６  データベースへの登録、７  ２回目以降のシミュレーション実行（試行回数−１）回だけ繰り返し、８  事象パターンの実行事象パターンの数だけ繰り返し、９  事象パターンの実行、１０  実行テンプレートに事象パターンの実行結果を結合、１１  データベースへの登録、１２  １回目のシミュレーション実行、１３  事象パターンの作成、１４  事象スケジュールの作成、１５  １回目の事象パターンの実行結果の作成、１６  実行結果テンプレートの作成、１７  データベースへの登録、１８  事象パターンの判定、１９  実施の形態１の２回目以降のシミュレーション実行、２０  ２回目以降のシミュレーション実行（試行回数−１）回だけ繰り返し、２１  事象パターンの実行、２２  事象パターンの類似・同一判定、２３  類似事象パターンの実行、２４  データべースから同一事象パターンの実行結果を取得、２５  実行結果テンプレートに類似事象パターンまたは事象パターンの実行結果を結合、２６  データベースへの登録、７０，８０，２００，２１０  ループ処理、３０１  計算機、３０２  シミュレーション管理装置、３１０  分散シミュレーション基盤。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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