(57)【要約】【課題】時間と位置に応じて変化し得る無線品質による影響を考慮して、指定した時間と位置における無線区間可用帯域を推定する。【解決手段】無線区間可用帯域推定装置において、通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレータ手段と、指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリング手段と、指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出手段とを備える。【選択図】図４
2018117326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレータ手段と、
指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリング手段と、
指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出手段と
を備えることを特徴とする無線区間可用帯域推定装置。
【請求項２】
前記算出手段は、
前記指定位置における通信端末が接続する接続先の基地局である接続先基地局と前記指定位置との間の距離を前記基地局データを用いて算出し、前記指定位置を含む所定のエリアにおけるユーザ数を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記接続先基地局におけるトラヒック量である接続先基地局トラヒック量を前記指定時間行動ログを用いて算出し、
前記距離と、前記ユーザ数と、前記接続先基地局トラヒック量とを用いて前記無線区間可用帯域を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の無線区間可用帯域推定装置。
【請求項３】
前記算出手段は、
前記指定位置を中心とする所定の半径の円のエリアを前記所定のエリアとし、前記指定時間行動ログに基づき、前記所定のエリア内に存在するエージェントの数をカウントすることにより前記所定のエリアにおけるユーザ数を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の無線区間可用帯域推定装置。
【請求項４】
前記算出手段は、
前記指定時間行動ログに基づき、各エージェントのトラヒック量を用いて前記接続先基地局トラヒック量を算出する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の無線区間可用帯域推定装置。
【請求項５】
前記シミュレータ手段は、
前記複数のエージェントの単位時間ごとの所在地を、前記エージェントごとに予め設定されたエージェントデータに基づいて変更する移動行動手段と、
前記単位時間ごとに、通信を開始していないエージェントのトラヒック量を決定して当該トラヒック量を当該エージェントの残トラヒック量とし、通信を開始している各エージェントの残トラヒック量を、当該エージェントに対して割り当てられた利用可能帯域を差し引くことで更新する通信行動手段と、
前記単位時間ごとに、前記シミュレーション空間における１以上の通信範囲について、当該通信範囲に所在地が含まれる各エージェントの残トラヒック量と、当該通信範囲に設定された前記単位時間あたりに利用可能なトラヒック量とに基づいて、当該各エージェントに対して前記利用可能帯域を割り当てる通信環境制御手段と、
前記移動行動手段により得られた所在地と、前記通信行動手段により得られた前記残トラヒック量とを含むデータを、前記位置と前記トラヒック量とを含む前記行動ログとして出力する出力手段と
を備えることを特徴とする請求項１ないし４のうちいずれか１項に記載の無線区間可用帯域推定装置。
【請求項６】
通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレーションステップと、
指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリングステップと、
指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出ステップと
をコンピュータが実行することを特徴とする無線区間可用帯域推定方法。
【請求項７】
前記算出ステップにおいて、前記コンピュータは、
前記指定位置における通信端末が接続する接続先の基地局である接続先基地局と前記指定位置との間の距離を前記基地局データを用いて算出し、前記指定位置を含む所定のエリアにおけるユーザ数を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記接続先基地局におけるトラヒック量である接続先基地局トラヒック量を前記指定時間行動ログを用いて算出し、
前記距離と、前記ユーザ数と、前記接続先基地局トラヒック量とを用いて前記無線区間可用帯域を算出する
ことを特徴とする請求項６に記載の無線区間可用帯域推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１ないし５のうちいずれか１項に記載の無線区間可用帯域推定装置における各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線区間可用帯域を推定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
モバイル端末の高機能化や移動体通信網の高帯域化に伴い、時間・場所を問わずモバイルトラヒックが発生しやすい環境となっている。また、モバイル端末の利用形態も多様化が進んでいるため、大規模なイベント時において会場及びその周辺では、様々なモバイルアプリによる局所的なアップロード/ダウンロードトラヒック（以降、イベントトラヒックと呼ぶ）の発生が見込まれる。
【０００３】
イベントトラヒックは、発生時間・場所が局所的であり、イベント毎に利用アプリの傾向も異なる。そのため、光ファイバーや基地局の様に常設となる通信リソースの新規・追加配備による対応では、平常時における通信リソースの使用率が小さくなるため、余剰な設備投資になる。そこで、予めイベントトラヒックを予測し、予測結果に基づき移動基地局車やＷｉ−Ｆｉ（登録商標）ＡＰの様な臨時に用意可能な通信リソースを適切に配備することで、通信リソースに必要なコストを抑えつつイベント当日における通信品質を向上することが可能となる。
【０００４】
通信リソースの配備場所を選定するためには、イベント当日における無線区間の可用帯域を空間的に推定することが重要となる。移動体通信における無線区間可用帯域（無線区間スループットと称しても良い）は、各モバイル端末の利用時間・場所に応じた無線品質によって定まる。例えばＬＴＥにおいて、基地局が各端末に割り当てる可用帯域（符号方式やデータ圧縮率等を含む）は、端末から送信されるCQI(Channel Quality Indicator)によって定まるが、CQIは基地局からの受信電波の強さや、モバイル端末周辺における接続先以外の端末・基地局からの電波による干渉に基づき算出される。そのため、RSRP、RSRQ、RS SNR等のモバイル端末で測定可能な無線品質を表すパラメータ（以降、無線パラメータと呼ぶ）を用いて、無線区間可用帯域を推定するアプローチが検討されている（非特許文献１、非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】J. Cainey et al, "Modelling Download Throughput of LTE Networks," P2MNET, pp.623-628, 2014.
【非特許文献２】吉村ら，"無線品質パラメータを利用したスループット推定の位置検討,"信学会2016ソサイエティ大会，B-11-10，2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
イベントトラヒック対策に向けた予測技術として、過去の経験・ノウハウの利用が困難な新規開催イベント、又は、開催地・タイムスケジュール等のイベント仕様に変更が生じたイベント（以降、未経験イベント呼ぶ）に対し、モバイル端末ユーザの移動・通信行動をモデル化し、モバイル端末ユーザ一人ひとりを一つのエージェントとして扱い、指定する時空間粒度でモバイル端末ユーザの行動をＭＡＳ（マルチエージェンシミュレーション）を用いてイベントトラヒック需要を予測するアプローチが検討されている（先願：特願2016-101392）。
【０００７】
モバイルアプリの多様化とそれを可能とする移動体通信網・端末の機能向上によって、イベント時における局所的かつ大量なイベントトラヒック発生の増加が見込まれる。無線品質パラメータを測定することにより、非特許文献１や非特許文献２に開示された技術に基づいて、任意の場所における無線区間可用帯域の推定が可能であるが、イベント会場の様に推定対象が空間である場合、大量の測定データを有する。さらに、無線品質パラメータはイベント当日におけるユーザの行動によっても変化するため、これらの技術によりイベント当日の無線区間可用帯域を推定することは困難である。
【０００８】
一方、例えば上記先願の技術により、類似となる過去イベントデータを基に構築したモバイル端末ユーザの移動・通信行動モデルから、対象イベント当日におけるユーザ行動をシミュレーションにより再現することが可能であるが、予測対象はイベントトラヒック量に限られる。また、シミュレーションにより発生するイベントトラヒックの疎通性に関して、予め与えられた基地局設定に従い評価することが可能であるが、各基地局における可用帯域は位置・時間に関わらず一定であり、無線品質による影響を考慮した評価が困難である。そのため、イベント時における無線区間可用帯域を推定するために、予め与えられた基地局の配備設定に加え、イベント当日における無線品質と関係性のあるパラメータを空間的に算出する方法が課題となる。
【０００９】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、時間と位置に応じて変化し得る無線品質による影響を考慮して、指定した時間と位置における無線区間可用帯域を推定することを可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
開示の技術によれば、通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレータ手段と、
指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリング手段と、
指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出手段と
を備えることを特徴とする無線区間可用帯域推定装置が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
開示の技術によれば、時間と位置に応じて変化し得る無線品質による影響を考慮して、指定した時間と位置における無線区間可用帯域を推定することを可能とする技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態における装置構成例１を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における装置構成例２を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるシミュレータ装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態におけるシミュレータ装置の機能構成例を示す図である。
【図５】エージェントの移動範囲と目的地候補に関するイメージを示す図である。
【図６】通信範囲に関するイメージを示す図である。
【図７】ＭＡＳエンジンが実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図８】目的管理部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図９】経路計算部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１０】移動行動部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１１】通信行動部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１２】移動環境制御部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１３】通信環境制御部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】帯域制御部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１５】実施例における無線区間可用帯域推定の対象とする会場周辺の情報を示す図である。
【図１６】無線区間可用帯域（スループット）の推定値と実測値の散布と線形近似直線を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施の形態）を説明する。以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。
【００１４】
（実施の形態の概要）
本実施の形態は、移動体通信網上の通信サービスにおいて、スポーツ大会やコミックマーケットの様な大規模イベントが新規で企画された場合に対し、通信リソースの追加配備によるイベント会場及びその周辺におけるモバイル通信の品質向上を目的とした、指定した時間・位置に対し、イベント当日における無線区間の可用帯域を推定する技術に関するものである。
【００１５】
本実施の形態では、シミュレータ機能と可用帯域推定機能が用いられる。シミュレータ機能は、イベント時におけるモバイル端末ユーザ（以降ユーザと呼ぶ）の一人ひとりを動体と捉え、ユーザの移動・通信行動をモデル化し、対象イベントを模擬したパラメータに基づき、イベント当日におけるユーザ行動をシミュレートする。可用帯域推定機能は、シミュレータ装置でシミュレートしたユーザ行動の結果を入力として予め与えられた数式に従い、指定する時間・位置における無線区間可用帯域を推定する。
【００１６】
シミュレータ機能内では、個々人の動きをエージェントとして定義しシミュレートするマルチエージェントベースシミュレーション（ＭＡＳ）の枠組みを用いて、ユーザを一つのエージェントモデルとして定義し、各ユーザの行動結果に基づき、対象イベントにおける無線区間の可用帯域を推定することとしている。
【００１７】
（装置構成）
図１及び図２は、本実施の形態における装置構成例１、２を示す図である。本実施の形態は、無線区間可用帯域推定を行う上で、対象イベント当日におけるユーザ行動シミュレーションを実行するソフトウェア、ソフトウェアを動作させるハードウェア、シミュレーション時に要する入出力データを保存するためのストレージで構成される。
【００１８】
ソフトウェア上では、シミュレーション全体を制御するＭＡＳエンジン１４０にＡＰＩ１３０（Application Program Interface）を介して、ユーザ行動モデル１１０、環境モデル１２０、入力データ用ストレージ１６０が繋がっており、ＭＡＳエンジン１４０がシミュレーション全体の計算を実行し、ＡＰＩ１３０を介して、帯域推定部１５０に計算結果を出力する。帯域推定部１５０がシミュレーション結果を入力として無線区間可用帯域を算出し、出力データ用ストレージ１７０に推定結果を出力する。
【００１９】
以降の説明では簡便化のため、全てのソフトウェア及び入出力データ用ストレージ（記憶媒体）を一つのハードウェア上に実装している例を示すが、ソフトウェアが実装されるハードウェアに関しては、ユーザ行動モデル１１０、環境モデル１２０、ＡＰＩ１３０、ＭＡＳエンジン１４０、帯域推定部１５０、入力データ用ストレージ１６０、出力データ用ストレージ１７０間でデータの送受信が可能であれば実装形態は問わない。例えば、全てのソフトウェアと入出力データを保持する記憶媒体が一つのハードウェア上に実装されてもよいし、各ソフトウェアと入出力データ用記憶媒体とが個別のハードウェアに実装されてもよい。
【００２０】
図３は、本実施の形態におけるシミュレータ装置１００のハードウェア構成例を示す図である。図３のシミュレータ装置１００は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置３００、補助記憶装置３０２、メモリ装置３０３、ＣＰＵ３０４、インタフェース装置３０５、表示装置３０６、及び入力装置３０７等を有する。
【００２１】
シミュレータ装置１００での処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体３０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体３０１がドライブ装置３００にセットされると、プログラムが記録媒体３０１からドライブ装置３００を介して補助記憶装置３０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体３０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置３０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００２２】
メモリ装置３０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置３０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ３０４は、メモリ装置３０３に格納されたプログラムに従ってシミュレータ装置１００に係る機能を実現する。インタフェース装置３０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置３０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置３０７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。
【００２３】
図４は、本実施の形態におけるシミュレータ装置１００の機能構成例を示す図である。図４において、ユーザ行動モデル１１０、環境モデル１２０、ＡＰＩ１３０、ＭＡＳエンジン１４０、帯域推定部１５０は、シミュレータ装置１００にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ３０４に実行させる処理により実現される。入力データ用ストレージ１６０及び出力データ用ストレージ１７０は、例えば、補助記憶装置３０２、又はシミュレータ装置１００にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００２４】
シミュレータ装置１００内では、予測対象とするイベント内のモバイル端末（通信端末）のユーザを各種パラメータやモデルによって模擬している。なお、モバイル端末自体を「ユーザ」と称してもよい。各種パラメータやモデルによって模擬されるモバイル端末ユーザを「エージェント」と呼ぶ。
【００２５】
ユーザ行動モデル１１０は、シミュレーション上の将来イベントにおけるエージェントの行動アルゴリズムである。エージェントは、ユーザ行動モデル１１０と入力データから得られるパラメータに基づいて単位時間毎に計算される移動行動と通信行動とを実施する。
【００２６】
エージェントは、入力データ用ストレージ１６０に記憶されているエージェントデータ１６４に設定されたシナリオに従い、行動目的に応じた移動行動及び通信行動を実施する。エージェントデータ１６４には、エージェントごとに、以下のパラメータが設定されている。
・エージェントＩＤ：エージェントごとに一意な識別子
・属性：エージェントの性別、年齢、趣味等に応じてグルーピングされたグループごとに割り当てられる、シミュレーション内時間において不変のグループＩＤ
・速度：エージェントの歩行速度
・停止限界：エージェントが停止状態の際に行動目的を切替えるまでの時間
・開始時間：エージェントが行動を開始する時間
・終了時間：エージェントが行動を終了する予定時間
・開始場所：エージェントが行動を開始する目的地候補
・到着場所：エージェントが行動を終了する際の目的地候補
・経由地点：到着場所にたどり着くまでに実施する行動目的（経由地点を特定するための情報）のリスト
経由地点は行動目的毎に以下のパラメータを含む。
・優先順位：行動目的が複数設定されているエージェントについて、現在設定されている行動目的が混雑等の要因により、一定時間処理不可能と判断された際に、行動目的を変更するために用いられるパラメータ（小さいほど優先して実行される）
・タスクタイプ：行動目的のタイプ
・予定開始時間：行動目的の処理が実行可能となる時間
・予定滞留時間：行動目的を処理可能な目的地候補に到着した際に、目的達成となるまで滞留する時間（予定終了時間が優先される）
・予定終了時間：行動目的の処理を実行中に滞留を止め、次の目的に移行する時間
・処理完了フラグ：初期値は０であり、行動目的の処理が完了した場合に１となる
また、各エージェントは、シミュレーション空間内に置いて、動的に変化する動的状態を持つ、動的状態は、シミュレーション内時間帯、エリア種別、及び移動状態の組み合わせからなる。シミュレーション内時間帯は、シミュレーション空間内における現在の時間帯（例えば、１時、２時、・・・等、１時間間隔の時間帯）である。エリア種別は、エージェントの現在の所在地（以下、「現在地」という。）を含む場所（エリア）の種別（例：屋内、屋外、イベント会場・・・等）である。ある座標がどのエリア種別に分類されるかについては予め与えられている。
【００２７】
移動状態は、エージェントの移動の状態を示し、移動、停止、滞留のいずれかの状態に分類される。移動は、エージェントがシミュレーション上で移動中である状態を示す。停止は、エージェントがシミュレーション上で停止中（信号などの環境起因、行列・混雑などのエージェント起因）であることを示す。滞留は、エージェントが、目的地候補で滞留している状態を示す。なお、移動とは、エージェントの現在地を示す座標値が、シミュレーション空間内の２次元座標系（後述の移動範囲）において変化することをいう。
【００２８】
ユーザ行動モデル１１０は、目的管理部１１１、移動行動部１１２、通信行動部１１３、及び経路計算部１１４等を含む。目的管理部１１１は、各エージェントにおいて予め設定された行動目的の変更と、行動目的の変更に伴う移動行動及び通信行動の変更を制御する。目的管理部１１１は、また、経路計算部１１４を利用して、エージェントの移動経路の生成を実施する。なお、各エージェントは、それぞれに設定された行動目的を満たす場所を目的地として移動を行う。
【００２９】
移動行動部１１２は、シミュレーション内時間におけるエージェントの移動行動を決定する。通信行動部１１３は、エージェントの通信行動を決定する。経路計算部１１４は、移動行動部１１２が従う目的地候補までの移動経路を計算する。
【００３０】
環境モデル１２０は、シミュレーション上におけるイベント空間を模擬し、エージェントが実施した移動行動及び通信行動に対する結果を返す仕組みである。環境モデル１２０は、道路や建物等を模擬したエージェントの移動範囲や、ＬＴＥやＷｉ−Ｆｉ（登録商標）等を模擬したエージェントの通信範囲に応じて、ユーザ行動モデル１１０で実施された移動行動及び通信行動の可否を判断する。
【００３１】
エージェントは、シミュレーション空間内において２次元で表現された、移動範囲及び目的地候補となる平面上のみを移動する。エージェントの移動範囲と目的地候補に関するイメージを図５に示す。なお、目的地候補とは、エージェントの目的地となりうる場所（すなわち、エージェントの行動目的を満たしうる場所）をいう。移動範囲や目的地候補に関する情報は、入力データ用ストレージ１６０に記憶されている移動範囲・目的地データ１６６に含まれている。
【００３２】
目的地候補は２次元座標の集合体として扱われ、目的地候補毎に座標数は予め設定されている。全ての座標にエージェントが滞留している目的地候補に関しては、他のエージェントが通過する際や、目的地に到達する際の障害となる（混雑や行列を再現するためである）。移動範囲は予め設定した時間に応じて一時的に移動禁止となる場合がある。
【００３３】
また、目的地候補は、処理可能な行動目的の種別がタスクタイプとして設定されている。エージェントには行動目的が予め設定されており、設定された行動目的が処理可能な目的地候補に到達し一定時間滞留することで目的達成となる。全ての行動目的が達成されたエージェントの行動は終了する。
【００３４】
環境モデル１２０は、移動環境制御部１２１及び通信環境制御部１２２を含む。移動環境制御部１２１は、移動行動部１１２が実施しようとしているエージェントの移動行動について、可否判断を行う。
【００３５】
通信環境制御部１２２は、通信行動部１１３が実施しようとしているエージェントの通信行動について、可否判断を行う。通信行動の可否判断は、エージェントの位置が、予め設定された通信範囲に含まれるか否か等に基づいて行われる。
【００３６】
図６は、通信範囲に関するイメージを示す図である。エージェントは、シミュレーション空間内において２次元で表現された、通信範囲となる平面上に存在する場合に、通信行動が可能となる。各通信範囲には識別子として通信範囲ＩＤが設定されており、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）とＬＴＥ等の通信方式毎に任意の平面で通信範囲が表現可能である（通信方式の種類も追加可能）。各通信範囲には、単位時間あたり利用可能なアップリンク（ＵＬ）／ダウンリンク（ＤＬ）トラヒック量の上限値と接続端末数の上限値が設定されており、既に接続端末数が上限値となってしまっている通信範囲では、新規に通信を行うことは出来ない。通信範囲に関する情報は、入力データ用ストレージ１６０に記憶されている通信範囲データ１６５に含まれている。なお、図６では、ＬＴＥの通信範囲として、通信範囲Ｌ１、Ｌ２、及びＬ３が例示されており、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）の通信範囲として、Ｗ１が例示されている。エージェントＡ１は、通信範囲Ｌ２及び通信範囲Ｗ１に含まれる位置に所在している。
【００３７】
通信環境制御部１２２は、シミュレーション空間内における全ての通信範囲の接続端末数を管理する。
【００３８】
ＭＡＳエンジン１４０は、シミュレーション全体の制御を実施する（同等の機能を持つ市販製品も存在するため、それらを利用することも可能）。例えば、ＭＡＳエンジン１４０は、シミュレーション空間における時間の経過を管理し、各エージェントについて、シミュレーション上のイベント空間を模擬する環境モデル１２０と、エージェントの行動を模擬するユーザ行動モデル１１０に従う移動行動及び通信行動を単位時間毎に、移動行動部１１２及び通信行動部１１３に計算させる。
【００３９】
ＡＰＩ１３０は、ＭＡＳエンジン１４０とユーザ行動モデル１１０と環境モデル１２０間で必要なデータのやりとりをするとともに、帯域推定部１５０に必要なパラメータとなるシミュレーション結果である行動ログ１７２を出力する。行動ログ１７２は、帯域推定部１５０に渡されると同時に、出力データ用ストレージ１７０にも出力され、格納される。
【００４０】
帯域推定部１５０は、ＡＰＩ１３０から受け取る、もしくは、出力データ用ストレージ１７０から取得した行動ログ１７２と、入力データ用ストレージ１６０に予め格納されている、基地局データ１７１、帯域算出式・パラメータデータ１７２を用いて、無線区間可用帯域を算出し、算出結果を帯域推定結果１７１として出力データ用ストレージ１７０に出力する。
【００４１】
なお、本実施の形態における帯域推定処理を実行するためには、行動ログ１７２が必要となるため、帯域推定部１５０は、無線区間可用帯域の算出を実行する前に、出力データ用ストレージ１７０を確認し、行動ログ１７２がない場合は、ＭＡＳエンジン１４０により処理を実行し、対象イベントの行動ログ１７２を生成後に、帯域推定の処理を実行する。行動ログ１７２が既に生成済みの場合は、ＭＡＳエンジン１４０の処理を実行することなく、そのまま帯域推定の処理を実行する。
【００４２】
（シミュレータ装置１００が実行する処理手順）
以下、シミュレータ装置１００における各機能部が実行する処理手順について説明する。
【００４３】
＜ＭＡＳエンジン１４０＞
図７は、ＭＡＳエンジン１４０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００４４】
行動ログ１７２生成の開始時において、ＭＡＳエンジン１４０は、入力データ用ストレージ１６０から通信アプリデータ１６３、エージェントデータ１６４、通信範囲データ１６５、及び移動範囲・目的地データ１６６を読み込むと共にシミュレーション空間内の時間ｔの初期化を行う（ｔ＝０）（Ｓ１０１）。また、各エージェントは、シミュレーション空間内における行動状況を示すパラメータとして、エージェントステータス（エージェントデータ１６４において定義されている）を持ち、全てのエージェントのステータスが、「行動開始前」に初期化される。また、環境も初期化される。
【００４５】
続いて、ＭＡＳエンジン１４０は、開始時間がｔであり、ステータスが「行動開始前」である各エージェントのステータスを「行動中」に設定し、当該各エージェントの行動目的の設定又は変更等を目的管理部１１１に実行させる（Ｓ１０２）。この際、各エージェントのエージェントＩＤが目的管理部１１１に対して入力され、目的管理部１１１によって、該当する各エージェントに行動目的が設定されると共に、当該各エージェントの移動経路が決定される。
【００４６】
続いて、ＭＡＳエンジン１４０は、ステータスが「行動中」である全エージェントの行動フラグを０に初期化する（Ｓ１０３）。続いて、ＭＡＳエンジン１４０は、ステータスが「行動中」であり、かつ、行動フラグが０であるエージェントを一つ選択する（Ｓ１０４）。続いて、ＭＡＳエンジン１４０は、選択したエージェント（以下、「対象エージェント」という。）の移動行動の決定を、移動行動部１１２に実行させる（Ｓ１０５）。この際、対象エージェントのエージェントＩＤが、移動行動部１１２に入力される。続いて、ＭＡＳエンジン１４０は、対象エージェントの行動フラグを１に設定する（Ｓ１０６）。
【００４７】
ステップＳ１０４〜Ｓ１０６が、ステータスが「行動中」であり、かつ、行動フラグが０である全てのエージェントについて実行されると（Ｓ１０７でＹｅｓ）、ＭＡＳエンジン１４０は、各エージェントの通信行動の決定を、通信行動部１１３に実行させる（Ｓ１０８）。
【００４８】
続いて、ＭＡＳエンジン１４０は、ステータスが「行動中」であり、かつ、行動フラグが１である各エージェントが採用した移動行動及び通信行動等を示す情報である行動ログ１７２の出力をＡＰＩ３０に実行させる（Ｓ１０９）。続いて、ＭＡＳエンジン１４０は、シミュレーション空間内の現在時間ｔを１単位時間進める（Ｓ１１０）。
【００４９】
ステップＳ１０２〜Ｓ１１０は、全てのエージェントが行動終了となるまで繰り返される（Ｓ１１１）。
【００５０】
＜目的管理部１１１＞
図８は、目的管理部１１１が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。目的管理部１１１は、エージェントが行動開始となる時間ｔにＭＡＳエンジン１４０から要求される場合（図７のステップＳ１０２）、又は、後述されるように、行動目的の変更が移動行動部１１２から要求された場合に処理を実行する。
【００５１】
ステップＳ２０１において、目的管理部１１１は、要求元から入力されたエージェントＩＤに対応するエージェントデータ１６４を取得する。
【００５２】
続いて、目的管理部１１１は、要求元がＭＡＳエンジン１４０であるか否かを判定する（Ｓ２０２）。すなわち、図７のステップＳ１０２において、行動開始となるエージェントに関する処理を実行すべきか否かが判定される。
【００５３】
要求元がＭＡＳエンジン１４０である場合（Ｓ２０２でＹｅｓ）、処理対象のエージェント（以下、「対象エージェント」という。）のエージェントデータ１６４に含まれている経由地点（行動目的のリスト）から、リスト順で最初の（例：予定開始時間が一番早い）行動目的を選択する（Ｓ２０３）。
【００５４】
続いて、目的管理部１１１は、選択された行動目的のタスクタイプを処理可能であって、現在地から最寄りの目的地候補を対象エージェントの目的地として設定する（Ｓ２０４）。なお、各エージェントの最初の現在地（移動の開始場所）は、各エージェントのエージェントデータに設定されている開始場所によって特定される。
【００５５】
続いて、目的管理部１１１は、対象エージェントのエージェントデータ１６４に設定されている開始場所を移動元とし、ステップＳ２０４において選択された目的地を移動先として、当該移動元及び当該移動先の間の移動経路の計算を経路計算部１１４に実行させる（Ｓ２０５）。なお、当該移動元、当該移動先、及び対象エージェントのエージェントＩＤが経路計算部１１４に入力される。
【００５６】
一方、後述される移動行動部１１２が要求元である場合（Ｓ２０２でＮｏ）、すなわち、既に行動を開始しているエージェントに関して行動目的の変更が移動行動部１１２から要求された場合、目的管理部１１１は、現在時間ｔが、対象エージェントのエージェントデータ１６４に設定されている終了時間、又は、全ての行動目的の予定終了時間を経過しているか否かを判定する（Ｓ２０６）。
【００５７】
現在時間ｔが、終了時間又は予定終了時間を経過している場合（Ｓ２０６でＹｅｓ）、目的管理部１１１は、対象エージェントのエージェントデータ１６４に設定されている到着場所を、対象エージェントの目的地として設定する（Ｓ２０７）。
【００５８】
現在時間ｔが終了時間又は予定終了時間を経過していない場合（Ｓ２０６でＮｏ）、目的管理部１１１は、対象エージェントのエージェントデータ１６４に設定されている経由地点に含まれる行動目的のうち、以下の（ａ）〜（ｃ）の条件の全てを満たす行動目的の有無を判定する（Ｓ２０８）。
（ａ）処理完了フラグが０である。
（ｂ）現在時間ｔが予定開始時間を過ぎている。
（ｃ）現在時間ｔが予定終了時間に達していない。
【００５９】
該当する行動目的が１以上有る場合（Ｓ２０８でＹｅｓ）、目的管理部１１１は、予め設定された方針に従い、該当する行動目的のうちのいずれか一つの行動目的を選択する（Ｓ２０９）。予め設定された方針は、例えば、（１）優先度が小さい（小さいほど優先）、（２）現在地から最も近い、（３）予定終了時間が一番早い、の順で行動目的を選択することである。
【００６０】
続いて、目的管理部１１１は、選択された行動目的のタスクタイプを処理可能な目的地候補の中で、対象エージェントの現在地に対して最寄りの（例：最も近い）目的地候補を対象エージェントの目的地として設定する（Ｓ２１０）。
【００６１】
ステップＳ２０８において該当する行動目的が無い場合（Ｓ２０８でＮｏ）、実行可能な行動目的がないと判断し、行動目的を変更せず滞留状態を維持する。
【００６２】
ステップＳ２０７、Ｓ２１０に続いて、目的管理部１１１は、対象エージェントの現在地を移動元とし、対象エージェントの目的地を移動先として、当該移動元及び当該移動先を経路計算部１１４に入力して、対象エージェントの新たな移動経路を経路計算部１１４に計算させる（Ｓ２１１）。なお、対象エージェントのエージェントＩＤも経路計算部１１４に入力される。
【００６３】
＜経路計算部１１４＞
図９は、経路計算部１１４が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図９の処理手順は、図８のステップＳ２０５又はＳ２１１において呼び出される。
【００６４】
ステップＳ３０１において、経路計算部１１４は、入力された移動元及び移動先（のそれぞれを示す座標値）と、移動範囲・目的地データ１６６において定義されている移動範囲及び目的地情報と、予め設定された方針とに基づいて、移動元から移動先までの経路計算を実行する。予め設定された方針とは、例えば、最短距離の経路を探索することである。また、経路計算（又は経路探索）は、公知の方法を用いて行われればよい。
【００６５】
続いて、経路計算部１１４は、計算された移動経路を示す情報（以下、「移動経路情報」という。）を、入力されたエージェントＩＤに紐付けて、例えば、メモリ装置３０３又は補助記憶装置３０２に記憶する（Ｓ３０２）。当該エージェントＩＤに対して既に移動経路情報が紐付けられている場合、当該移動経路情報は、新たな移動経路情報によって上書きされる。
【００６６】
＜移動行動部１１２＞
図１０は、移動行動部１１２が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。移動行動部１１２は、ＭＡＳエンジン１４０からの要求に応じ、対象エージェントの移動経路情報に基づいて、対象エージェントにおいて、シミュレーション空間内の現在時間ｔに対して、ｔ＋１における現在地を決定する。なお、図１０の処理手順は、図７のステップＳ１０５において呼び出される。
【００６７】
ステップＳ４０１において、移動行動部１１２は、入力されたエージェントＩＤに係るエージェント（対象エージェント）の動的属性の移動状態を確認する。当該移動状態が「移動」又は「停止」である場合（Ｓ４０２でＮｏ）、移動行動部１１２は、シミュレーション内の現在時間ｔにおける対象エージェントの現在地と、対象エージェントのエージェントデータ１６４に設定されている速度とを用いて、対象エージェントが単位時間あたりに移動可能な範囲を計算し、移動可能な範囲の内、対象エージェントの移動経路情報が示す、目的地までの経路について、残りの距離が最小となる位置を、移動先の候補となる位置として仮選択する（Ｓ４０３）。例えば、対象エージェントの現在地を中心とし、速度×単位時間を半径とする円の範囲が、移動可能な範囲として計算される。
【００６８】
続いて、移動行動部１１２は、移動環境制御部１２１を起動し、対象エージェントのエージェントＩＤと、仮選択した位置を示す位置情報とを移動環境制御部１２１に入力して、対象エージェントの最終的な移動先を示す位置情報を確定する（Ｓ４０４）。
【００６９】
なお、移動行動部１１２は、このタイミングで、必要に応じて、対象エージェントの動的属性のシミュレーション内時間帯及びエリア種別を更新する。すなわち、対象エージェントのシミュレーション内時間帯が、現在時間ｔの時間帯に整合していなければ、対象エージェントのシミュレーション内時間帯が、現在時間ｔが属する時間帯に更新される。また、確定された位置情報に係る位置のエリア種別が、対象エージェントのエリア種別と異なっていれば、対象エージェントのエリア種別が、当該位置情報に係る位置のエリア種別に更新される。
【００７０】
続いて、移動行動部１１２は、移動環境制御部１２１から返された位置情報が示す位置が、対象エージェントの目的地又は当該目的地と同じタスクタイプを有する他の目的地候補に含まれるか否かを判定する（Ｓ４０５）。当該位置情報が、当該目的地又は当該他の目的地候補に含まれる場合（Ｓ４０５でＹｅｓ）、移動行動部１１２は、対象エージェントの現在の行動目的の予定滞留時間をｔに加算した時間と、対象エージェントの現在の行動目的の予定終了時間との早いほうを、滞留終了時間として対象エージェントに設定し、対象エージェントの行動状態を「滞留」に遷移させる（Ｓ４０６）。
【００７１】
移動環境制御部１２１から返された位置情報が、対象エージェントの目的地又は当該目的地と同じタスクタイプを有する他の目的地候補に含まれない場合（Ｓ４０５でＮｏ）、移動行動部１１２は、対象エージェントのｔにおける現在地から、対象エージェントの目的地までの距離ｄｓｔ＿ｏｌｄと、移動環境制御部１２１から返された位置情報が示す位置から対象エージェントの目的地までの距離ｄｓｔ＿ｎｅｗとの差ｄｓｔ＿ｎｅｗ−ｄｓｔ＿ｏｌｄが、予め定められた閾値ｔｈ＿ｄｓｔ以上であるか否かを判定する（Ｓ４０７）。
【００７２】
当該差が、閾値ｔｈ＿ｄｓｔ以上である場合（Ｓ４０７でＹｅｓ）、移動環境制御部１２１は、対象エージェントの移動状態が「停止」であれば、対象エージェントの移動状態を「移動」に設定する（Ｓ４０８）。
【００７３】
当該差が、閾値ｔｈ＿ｄｓｔより小さい場合（Ｓ４０７でＮｏ）、対象エージェントの移動状態が「移動」であれば（Ｓ４０９でＹｅｓ）、移動行動部１１２は、現在時間ｔを停止状態開始時間として、当該停止状態開始時間を対象エージェントのエージェントＩＤに紐付けて、対象エージェントの移動状態を「停止」に遷移させる。（Ｓ４１０）。
【００７４】
一方、対象エージェントの移動状態が「停止」であれば（Ｓ４０９でＮｏ）、移動行動部１１２は、対象エージェントについて、シミュレーション空間内の現在時間ｔが停止状態開始時間＋停止限界を超えているか否かを判定する（Ｓ４１１）。現在時間ｔが停止状態開始時間＋停止限界を超えている場合（Ｓ４１１でＹｅｓ）、移動行動部１１２は、対象エージェントが長時間停止状態にあると判断し、目的管理部１１１を呼び出して対象エージェントの行動目的を変更する（Ｓ４１２）。この際、対象エージェントのエージェントＩＤが目的管理部１１１に入力される。続いて、移動行動部１１２は、対象エージェントの行動状態を「移動」に遷移させる（Ｓ４１３）。
【００７５】
一方、対象エージェントの移動状態が「滞留」である場合（Ｓ４０２でＹｅｓ）、移動行動部１１２は、対象エージェントのエージェントＩＤに紐付けられている滞留終了時間を確認する（Ｓ４１４）。シミュレーション空間内の現在時間ｔが、当該滞留終了時間を過ぎている場合（Ｓ４１５でＹｅｓ）、移動行動部１１２は、対象エージェントの現在の行動目的の処理完了フラグに１を設定し、次に、移動行動部１１２は、目的管理部１１１を起動して対象エージェントの行動目的の再設定を試みる（Ｓ４１６）。再設定に成功した場合、対象エージェントの移動状態を「移動」に遷移させる（Ｓ４１８）。なお、目的管理部１１１の起動の際、対象エージェントのエージェントＩＤが目的管理部１１１に入力される。
【００７６】
＜通信行動部１１３＞
図１１は、通信行動部１１３が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図１１の処理手順は、図７のステップＳ１０８において呼び出される。通信行動部１１３は、シミュレーション内時間の現在時間ｔにおける全エージェントの移動先が移動行動部１１２によって確定した後に、入力データ用ストレージ１６０に予め記憶されている通信アプリデータ１６３を用いて、各場所における通信アプリの選択及び発生トラヒックの決定を行う。例えば、通信アプリデータ１６３のパラメータは、エージェントの属性と動的状態の組合せの数だけ種類が存在する。
【００７７】
ステップＳ５０１において、通信行動部１１３は、入力されたエージェントＩＤに紐付けられた通信フラグを確認する。通信フラグとは、エージェントが通信中であるか否かを示すフラグであり、エージェントの行動開始時に、０に設定される。なお、０は、通信中でないことを示し、１は、通信中であることを示す。
【００７８】
続いて、通信行動部１１３は、通信フラグが０である各エージェントについて通信アプリデータ１６３に予め設定されている通信確率に従い、通信アプリを使用するか否かを決定する（Ｓ５０２）。
【００７９】
続いて、通信行動部１１３は、ステップＳ５０２において通信アプリを使用することが決定された各エージェントの通信フラグに１を設定して、通信アプリデータ１６３に設定されているアプリ選択比率に従って、当該各エージェントが使用する通信アプリを決定する（Ｓ５０３）。各通信アプリについては、一度の利用で通信するトラヒック量と単位時間あたりの要求帯域とが、ＤＬ／ＵＬ毎に通信アプリデータ１６３に設定されている。また、通信アプリを使用する各エージェントについては、変数として残トラヒック量が生成され、当該通信アプリに関して通信アプリデータ１６３に設定されている、一度の利用で通信する（ＤＬ／ＵＬ）トラヒック量が、残トラヒック量に設定される。
【００８０】
続いて、通信行動部１１３は、通信フラグが１であるエージェントのエージェントＩＤ及び単位時間あたりの要求帯域の組み合わせのリストを生成する（Ｓ５０４）。続いて、通信行動部１１３は、ステップＳ５０４において生成したリストを、通信環境制御部１２２に入力として、通信環境制御部１２２によって生成される、シミュレーション空間内の現在時間ｔにおける利用可能帯域のリストを受け取る（Ｓ５０５）。利用可能帯域のリストとは、エージェントＩＤ及び要求帯域のリストの要素ごとに、当該要素に係るエージェントに対して割り当てられた、単位時間あたりに利用可能な帯域を含むリストである。
【００８１】
続いて、通信行動部１１３は、通信環境制御部１２２から受け取った利用可能帯域のリストに基づいて、各エージェントの残トラヒック量を更新する（Ｓ５０６）。すなわち、各エージェントの残トラヒック量が、残トラヒック量−利用可能帯域×単位時間によって更新される。
【００８２】
続いて、通信行動部１１３は、残トラヒック量が０以下となったエージェントの通信フラグに０を設定する（Ｓ５０７）。その結果、当該エージェントの通信行動は終了する。
【００８３】
＜移動環境制御部１２１＞
図１２は、移動環境制御部１２１が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図１２の処理手順は、図１０のステップＳ４０４において呼び出される。移動環境制御部１２１は、２次元で表現されるエージェントの移動範囲及び目的地候補に関する情報と、シミュレーション空間内における全てのエージェントに関する現在地情報を管理する。
【００８４】
ステップＳ６０１において、移動環境制御部１２１は、入力されたエージェントＩＤに係るエージェント（対象エージェント）の現在地を取得する。続いて、移動環境制御部１２１は、現在地から、目的管理部１１１から入力された位置情報（仮選択された位置情報）が示す移動先、又は当該移動先までの経路上に通行禁止区が無いか否かを判定する（Ｓ６０２）。例えば、信号等の存在による移動の制限の有無が判定される。信号等の通行禁止区は、予め移動範囲に対してその範囲が設定されている。
【００８５】
該当する通行禁止区が無い場合（Ｓ６０２でＹｅｓ）、移動環境制御部１２１は、当該移動先、又は当該移動先までの経路となる移動範囲が、他のエージェントによって塞がれていないか否かを判定する（Ｓ６０３）。すなわち、混雑や行列の存在による移動の制限の有無が判定される。なお、当該判定は、当該移動範囲に、他のエージェントの現在地が含まれているか否かに基づいて実行可能である。
【００８６】
当該移動先、又は当該移動先までの経路となる移動範囲が他のエージェントによって塞がれていない場合（Ｓ６０３でＹｅｓ）、移動環境制御部１２１は、当該移動先の目的地候補が他のエージェントによって塞がれていないか否かを判定する（Ｓ６０４）。すなわち、他のエージェントによる目的地候補の利用による移動の制限の有無が判定される。
【００８７】
当該目的地候補が他のエージェントによって塞がれていない場合（Ｓ６０４でＹｅｓ）、移動環境制御部１２１は、移動行動部１１２から入力された位置情報をそのまま移動行動部１１２に出力する（Ｓ６０５）。
【００８８】
当該目的地候補が他のエージェントによって塞がれている場合（Ｓ６０４でＮｏ）、移動環境制御部１２１は、当該目的地候補に滞留可能なスペースが有るか否かを判定する（Ｓ６０６）。すなわち、移動可能な範囲内（例：対象エージェントの現在地を中心とし、入力された移動情報が示す移動先までの距離を半径とした円上）で、対象エージェントが滞留可能な他の目的地が存在するかどうかを判定する。
【００８９】
滞留可能なスペースが有る場合（Ｓ６０６でＹｅｓ）、移動環境制御部１４１は、当該スペースの位置情報（目的地の座標）を、移動行動部１１２に出力する（Ｓ６０７）。
【００９０】
一方、ステップＳ６０３、ステップＳ６０４、又はステップＳ６０６の判定結果が否定的な場合、移動環境制御部１２１は、移動可能なエリア（例：対象エージェントの現在地を中心とし、入力でされた移動情報が示す移動先までの距離を半径とした円状のエリア）で、移動先に一番近い場所の位置情報を移動行動部１１２に出力する（Ｓ６０８）。
【００９１】
ステップＳ６０５、Ｓ６０７、又はＳ６０８に続いて、移動環境制御部１２１は、対象エージェントの現在地を、ステップＳ６０５、Ｓ６０７、又はＳ６０８において移動行動部１１２に対して出力された位置情報によって更新する（Ｓ６０９）。
【００９２】
＜通信環境制御部１２２＞
図１３は、通信環境制御部１２２が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図１３の処理手順は、図１１のステップＳ５０５において呼び出される。
【００９３】
ステップＳ７０１において、通信環境制御部１２２は、通信行動部１１３から入力された各エージェントＩＤに係るエージェントごとに、当該エージェントの現在地を含む通信範囲をリストアップし、一つの通信範囲のみがリストアップされたエージェントの接続先を当該通信範囲に決定する。なお、いずれの通信範囲にも含まれないエージェントについては、通信範囲はリストアップされない。また、接続端末数に空き（残余）が無い通信範囲は、リストアップされない。
【００９４】
続いて、通信環境制御部１２２は、相互に異なる通信方式に係る複数の通信範囲がリストアップされたエージェントが存在する場合、当該各エージェントについて、予め設定された方針に従って接続先の通信範囲を選択する（Ｓ７０２）。予め設定された方針とは、例えば、ＬＴＥよりＷｉ−Ｆｉ（登録商標）の方を優先して接続する等である。
【００９５】
続いて、通信環境制御部１２２は、同じ通信方式で利用可能な通信範囲が複数リストアップされたエージェントについて、予め設定された方針に従って、一つの通信範囲を選択する（Ｓ７０３）。予め定められた方針とは、例えば、接続端末数の上限に対する残余が相対的に多い通信範囲が優先的に選択される等である。
【００９６】
なお、ステップＳ７０２及びＳ７０３において、現在時間より１単位時間前の時間（ｔ−１）において、既にいずれかの通信範囲に接続していたエージェントについては、当該通信範囲が優先的に選択される。
【００９７】
ステップＳ７０１〜Ｓ７０３の実行の結果、通信範囲ごとに、当該通信範囲に接続するエージェントのエージェントＩＤと要求帯域のリストが生成される。
【００９８】
続いて、通信環境制御部１２２は、接続するエージェント数が接続端末数の上限値を超える通信範囲について、接続するエージェント数が当該上限値以下となるように、ステップＳ７０１〜Ｓ７０３において接続することが決定されたエージェントのうちの一部のエージェントを接続対象から除外する（Ｓ７０４）。この際、現在時間ｔより１単位時間前の時間（ｔ−１）において、当該通信範囲に接続していなかったエージェントが優先的に除外対象として選択される。すなわち、既に通信中であったエージェントが突然通信できなくなるといった状況が回避されるようにする。
【００９９】
続いて、通信環境制御部１２２は、通信範囲ごとに当該通信範囲へ接続することが決定された各エージェントへの単位時間あたりの帯域の割当てを実行する（Ｓ７０５）。具体的には、通信範囲ごとに、当該通信範囲の帯域上限を、予め設定された方針に従い分配し、各エージェントの単位時間あたりの利用可能帯域として割り当てられる（例：当該通信範囲に接続する各エージェントの要求帯域で按分した値）。斯かる割り当ては、ＵＬ及びＤＬの両方について同様に行われる。
【０１００】
なお、要求帯域が存在するが、通信範囲に接続できなかったエージェントの利用可能帯域は、ＤＬ及びＵＬ共に０とされる。すなわち、いずれの通信範囲にも含まれないエージェントや、ステップＳ７０４において除外されたエージェントの利用可能帯域は０とされる。
【０１０１】
続いて、通信環境制御部１２２は、入力とされたエージェントＩＤと、要求帯域の組み合せリストの要求帯域の部分が、利用可能帯域によって置換されたリストを通信行動部１１３に出力する（Ｓ７０６）。
【０１０２】
＜ＡＰＩ１３０＞
続いて、図７のステップＳ１０９の詳細について説明する。ステップＳ１０９において、ＡＰＩ１３０は、ユーザ行動モデル１１０、環境モデル１２０、ＭＡＳエンジン１４０、及び入力データ用ストレージ１６０の間のデータの授受を仲介し、かつ、ＭＡＳエンジン１４０の実行結果を行動ログ１７２として、帯域推定部１５０への入力として出力する。行動ログ１７２は、エージェントごとに、エージェントＩＤ、時間、現在地（座標）、接続した通信範囲のＩＤ、利用している通信方式、利用している通信アプリ、通信トラヒック量（割り当てられた利用可能帯域）（ＤＬ／ＵＬ）等の項目を含み、予め指定された単位時間毎に、帯域推定部１５０へ入力値として渡されるとともに、出力データ用ストレージ１７０に記憶される。
【０１０３】
なお、入力データとして予め用意する移動範囲・目的地データ１６６は対象イベントの実スケールを想定して設定されているものと仮定しており、また、通信アプリデータ１６３についても一人あたりにおける設定がされているものと仮定している。
【０１０４】
＜帯域推定部１５０＞
次に、帯域推定部１５０の処理動作を説明する。帯域推定部１５０には、ＭＡＳエンジン１４０によるユーザ行動シミュレーションの結果である行動ログ１７２がＡＰＩ１３０から入力されるとともに、入力データ用ストレージ１６０から、基地局データ１６１、帯域算出式・パラメータデータ１６２が入力される。帯域推定部１５０は、行動ログ１７２、基地局データ１６１、帯域算出式・パラメータデータ１６２等に基づいて、予め指定された場所（位置）・時間における利用可能帯域（無線区間可溶帯域、もしくはスループットと称してもよい）を算出する。
【０１０５】
基地局データ１６１は、基地局の数mに応じて、m個の(bi, xi, yi)で構成される(i=1〜m)。xi、yi は基地局の座標、biは基地局の識別子である。また、帯域推定時に指定するパラメータは(x, y, t, [bz])で構成される。x、yは推定場所の座標、tは推定時間である。bz は推定場所の座標x、yにいる端末が無線通信する際に接続する基地局を指定する場合に利用する。bzが指定されていない場合は、予め与えられた方式に則り、接続する基地局bzを決定する（例：座標x、yから最寄りの基地局）。なお、帯域推定時に指定するパラメータ(x, y, t, [bz])については、帯域算出式・パラメータデータ１６２に含まれることとしてもよいし、帯域算出式・パラメータデータ１６２とは別に、シミュレータ装置１００（の帯域推定部１５０）に入力されることとしてもよい。
【０１０６】
図１４は、帯域推定部１５０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【０１０７】
まず、帯域推定部１５０は、予め指定された時間帯に基づき、シミュレーションの結果である行動ログ１７２のデータをフィルタリングする（Ｓ８０１）。具体的には、シミュレーションの結果である行動ログ１７２から時間tにおける行動ログを抽出する。なお、行動ログ１７２は予め指定された時間粒度(1分、1秒等)に基づき生成されるものとし、その時間粒度に合わせてtを指定する(例：行動ログ１７２が1秒粒度で生成されている場合はHH:MM:SSのように最小分解能が秒となるようにtを指定する)。また、時間tは、上記の予め指定された時間帯内の時間であり、例えば、上記の粒度の時間毎に、当該時間帯内の各時間に対してＳ８０１〜Ｓ８０３が実行される。
【０１０８】
次に、フィルタリングされた行動ログ等を基に帯域算出式に用いる入力パラメータを算出する（Ｓ８０２）。本実施の形態では、接続先基地局までの距離d、エリア内ユーザ数n、及び接続先基地局トラヒック量Tをパラメータ候補として算出するが、行動ログの値を用いて算出可能なパラメータであれば、更にパラメータを追加してもよい。
【０１０９】
接続先基地局までの距離dは、推定場所の座標(x, y)と、識別子bzである基地局の座標(xz, yz)から、例えば下記の式により算出される。
【０１１０】
【数１】
2018117326.tif 000003
エリア内ユーザ数nは、例えば以下の方法で算出する。
【０１１１】
推定場所の座標(x, y)を中心とし、予め与えられるパラメータrを半径とした円状のエリアを形成し、フィルタリングされた行動ログ内にある全エージェントの座標情報から、円状のエリア内に存在するエージェントの数をカウントしnとする。
【０１１２】
接続先基地局トラヒック量Tの算出方法については、下記のとおり、（１）算出方法例１と（２）算出方法例２がある。
【０１１３】
（１）接続先基地局トラヒック量Tの算出方法例１
フィルタリングされた行動ログ内にある全エージェントに対し、エージェントの現在座標を基に予め与えられた方式に則り、各エージェントj毎に通信する際に接続している基地局bij (i=1〜m)を選択する（例：各エージェントの座標(xj, yj )に対し、最寄りの（例：最も近い）基地局をそのエージェントの接続先基地局とする）。このとき、接続先基地局がbz であるエージェントjのDLトラヒック量ujを足し合わせTとする。
【０１１４】
（２）接続先基地局トラヒック量Tの算出方法例２
原則的に算出方法例１と同様であるが、T算出に用いる各エージェントjのDLトラヒック量uj の代わりに以下の方法で算出したUjを用いる。初期値として、i=0、Bj =∞とし、以下のステップ１〜３を予め指定された回数（l回）実行する。
【０１１５】
ステップ１）フィルタリングされた行動ログ内の各エージェントjに対して、uj又はBjのうち小さい方をUj(i)とする。
【０１１６】
ステップ２）各エージェントjの座標(xj, yj )と接続先基地局bijを指定した場合における接続先基地局トラヒック量Tj(i)を算出し、後述する帯域算出式fとTj(i)、さらに他のパラメータ（本実施例ではd、n）を使い推定帯域を算出し、この推定帯域をBjとすることでBjを更新する。Tj(i)は、該当エージェントjが接続しているbijと同じ基地局に接続している他のエージェントのUk (k≠j)を足し合わせることで算出する。 
ステップ３）i=i+1とする。
【０１１７】
最後に、図１４のステップＳ８０３において、帯域推定部１５０は、d、n、Tを入力として、以下の帯域算出式fに基づき推定帯域（無線区間可用帯域）を算出し、算出結果を帯域推定結果１７１として出力データ用ストレージ１７０に出力する。あるいは、シミュレータ装置１００の外部に出力してもよい。
【０１１８】
【数２】
2018117326.tif 000004
上記の式fにおいて、a={a0, a1, a2, a3, a4}は帯域算出式fのパラメータ群であり、例えば帯域算出式・パラメータデータ１６２として予め与えられる。
【０１１９】
なお、本実施の形態では、帯域算出式f を上記式で示したが、行動ログから算出されるパラメータを入力とした式であれば、その他の式を用いてもよい。
【０１２０】
なお、上記の例では、DLトラフィック量を使用して、DLの無線区間可用帯域を算出しているが、ULトラフィック量を使用することで、ULについてもDLと同様にして無線区間可用帯域が算出される。
【０１２１】
（実施例）
以下、上述したシミュレータ装置１００による無線区間可用帯域推定の具体的な動作例を実施例として以下に示す。
【０１２２】
本実施例では、コミックマーケットを対象に、イベント時におけるモバイル端末ユーザ行動を再現するために、ユーザ行動モデル（モバイル端末ユーザ１人を１個のエージェントとする）を用いて２０００人のエージェントでシミュレートした結果を可用帯域推定の入力パラメータとして用いる。
【０１２３】
ユーザ行動モデル１１０は、５：００以降駅より活動を開始、１０時まで待機エリアに滞留、１０時以降、物販エリアでのグッズ購入を想定した主目的のタスクと、休憩／コスプレ見学／物販エリアでの回遊等を想定した副目的のタスクを順に遂行し、全タスク達成又はイベント終了時間を超えたら駅に移動し行動終了するというシナリオを設定した。
【０１２４】
推定対象とする会場周辺の情報を図１５に示す。図１５のエリアはイベント会場における物販エリアの一部であり、現地調査に基づきエリア内の基地局４台の位置設定を図１５のように与えた。図１５において４台の基地局が三角の絵で示されている。
【０１２５】
推定式のパラメータ群aについては、イベント当日に該当エリアで測定した実測値データを用いて、回帰分析によって求めた値を用いた。
【０１２６】
図１６に、本実施例による無線区間可用帯域（スループット）の推定値と実測値の散布図と線形近似直線を示す。また、比較対象として、スループット測定時に取得した無線パラメータを用いて非特許文献２の技術によって推定した結果も示す。図１６より、本発明に係る技術を用いることにより、事前に取得することが困難なイベント当日の無線パラメータを入力とした場合と同等に近い精度の無線区間可用帯域の推定が可能となっていることがわかる。
【０１２７】
（実施の形態の効果）
本実施の形態に係る技術を用いることによって、イベント当日における会場及びその周辺の無線区間可用帯域を空間的に推定することで、通信リソース配備案による無線区間可用帯域の改善効果を評価することが可能となる。
【０１２８】
これにより、イベントトラヒック対策において、イベントトラヒック需要の予測結果に基づき通信リソースの配備場所を検討する際に、イベント会場及びその周辺における無線区間可用帯域が小さいエリアを検出し、該当エリアに追加の通信リソースを割り当てることにより、要求される通信品質を満足するモバイル通信サービスを必要最小限の通信リソースによって実現することが可能となる。 
また、配備可能な通信リソース量が不足する場合においても、無線区間可用帯域の推定結果を基に、可用帯域が小さいエリアに対し、通信リソースの配置場所の変更及び制御に関するスケジュールを事前に計画することで、イベント当日の通信品質劣化が発生する可能性を抑える効果が見込まれる。
【０１２９】
（実施の形態のまとめ）
既に説明したとおり、イベントトラヒック対策を目的とした通信リソースの配備場所を検討する上で、イベント当日における無線区間の可用帯域を空間的に推定するために、イベント当日におけるモバイル端末ユーザの行動によって変化する無線品質に関わる入力パラメータを空間的に算出する方法が課題となる。
【０１３０】
そのため、本実施の形態では、イベント時におけるモバイル端末ユーザの一人ひとりを動体と捉え、ユーザの移動・通信行動をモデル化し、対象イベントを模擬したパラメータに基づき、イベント当日におけるユーザ行動をシミュレートすることにより、無線区間可用帯域推定の入力パラメータを空間的に算出することとした。そして、帯域推定部１５０が、シミュレータ装置１００の出力結果を入力として、予め与えられた数式に従い、指定する時間・位置における無線区間可用帯域を推定する。 
イベント当日における会場及びその周辺の無線区間可用帯域を空間的に推定することで、通信リソース配備案による無線区間可用帯域の改善効果を評価することが可能となり、通信リソースの配備案の事前検討、及び、イベント当日における時間に応じた通信リソースの配置変更・制御が可能となり、イベント当日におけるモバイル通信環境の品質向上が実現される。
【０１３１】
以上、説明したように、本実施の形態により、通信端末のユーザをシミュレーション空間において模擬した複数のエージェントの単位時間ごとの位置とトラヒック量とを含む行動ログを算出するシミュレータ手段と、指定時間における前記行動ログのデータである指定時間行動ログを前記行動ログから取得するフィルタリング手段と、指定位置の前記指定時間における無線区間可用帯域を、前記シミュレーション空間に備えられる各基地局の位置を含む基地局データと、前記指定時間行動ログとを用いて算出する算出手段とを備えることを特徴とする無線区間可用帯域推定装置が提供される。
【０１３２】
実施の形態で説明したシミュレータ装置１００は、シミュレータ手段の例であり、帯域推定部１５０は、フィルタリング手段及び算出手段の例である。
【０１３３】
前記算出手段は、例えば、前記指定位置における通信端末が接続する接続先の基地局である接続先基地局と前記指定位置との間の距離を前記基地局データを用いて算出し、前記指定位置を含む所定のエリアにおけるユーザ数を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記接続先基地局におけるトラヒック量である接続先基地局トラヒック量を前記指定時間行動ログを用いて算出し、前記距離と、前記ユーザ数と、前記接続先基地局トラヒック量とを用いて前記無線区間可用帯域を算出する。
【０１３４】
前記算出手段は、前記指定位置を中心とする所定の半径の円のエリアを前記所定のエリアとし、前記指定時間行動ログに基づき、前記所定のエリア内に存在するエージェントの数をカウントすることにより前記所定のエリアにおけるユーザ数を算出することとしてもよい。
【０１３５】
前記算出手段は、前記指定時間行動ログに基づき、各エージェントのトラヒック量を用いて前記接続先基地局トラヒック量を算出することとしてもよい。
【０１３６】
前記シミュレータ手段は、前記複数のエージェントの単位時間ごとの所在地を、前記エージェントごとに予め設定されたエージェントデータに基づいて変更する移動行動部と、前記単位時間ごとに、通信を開始していないエージェントのトラヒック量を決定して当該トラヒック量を当該エージェントの残トラヒック量とし、通信を開始している各エージェントの残トラヒック量を、当該エージェントに対して割り当てられた利用可能帯域を差し引くことで更新する通信行動部と、前記単位時間ごとに、前記シミュレーション空間における１以上の通信範囲について、当該通信範囲に所在地が含まれる各エージェントの残トラヒック量と、当該通信範囲に設定された前記単位時間あたりに利用可能なトラヒック量とに基づいて、当該各エージェントに対して前記利用可能帯域を割り当てる通信環境制御部と、前記移動行動部により得られた所在地と、前記通信行動部により得られた前記残トラヒック量とを含むデータを、前記位置と前記トラヒック量とを含む前記行動ログとして出力する出力手段とを備えることとしてもよい。実施の形態で説明したＡＰＩ１３０は、出力手段の例である。
【０１３７】
また、前記各通信範囲には、接続数の上限値が設定されており、前記通信環境制御部は、前記各通信範囲について、当該通信範囲に設定された接続数の上限値の範囲内で、当該通信範囲に所在地が含まれるエージェントに対して前記利用可能帯域を割り当てることとしてもよい。
【０１３８】
前記通信環境制御部は、所在地が複数の通信範囲に含まれるエージェントについて、前記上限値に対する残余が相対的に多い通信範囲に関して前記利用可能帯域を割り当てることとしてもよい。
【０１３９】
前記各エージェントには、１以上の経由地点を示す情報が設定され、前記各エージェントに対して、当該エージェントに設定された各経由地点を経由する移動経路を設定する行動制御部を有し、前記移動行動部は、前記エージェントごとに、当該エージェントに関して計算された前記移動経路に基づいて所在地を変更することとしてもよい。
【０１４０】
前記経由地点を示す情報は、前記エージェントの行動目的であり、前記シミュレーション空間は、それぞれが複数種類の前記行動目的のうちのいずれかを満たすことが可能な複数の目的地候補を含み、前記行動制御部は、前記エージェントごとに、前記行動目的を満たすことが可能な目的地候補を目的地として選択し、当該エージェントの所在地から当該エージェントに関して選択された目的地までの移動経路を当該エージェントに設定することとしてもよい。
【０１４１】
以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【０１４２】
１００          シミュレータ装置
１４０          ＭＡＳエンジン
１３０          ＡＰＩ
１１０        ユーザ行動モデル
１２０        環境モデル
１６０        入力データ用ストレージ
１７０        出力データ用ストレージ
３００        ドライブ装置
３０１        記録媒体
３０２        補助記憶装置
３０３        メモリ装置
３０４        ＣＰＵ
３０５        インタフェース装置
３０６        表示装置
３０７        出力装置
１１１        目的管理部
１１２        移動行動部
１１３        通信行動部
１１４        経路計算部
１２１        移動環境制御部
１２２        通信環境制御部
Ｂ            バス
１６１        基地局データ
１６２        帯域算出式・パラメータデータ
１６３        通信アプリデータ
１６４        エージェントデータ
１６５        通信範囲データ
１６６        移動範囲・目的地データ
１７１        帯域推定結果
１７２        行動ログ
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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