(57)【要約】【課題】過去の運行変更の実績に含まれ得る暗黙知の運行変更ルールを抽出可能とする技術を提供すること。【解決手段】過去に実施された運転整理に関する指令手配記録データ３０４ｂを用いて、ダイヤ履歴データ３１０を生成するダイヤ履歴生成処理（ステップＳ１）を行い、次に、生成したダイヤ履歴データ３１０を用いて、イベントグラフ変化履歴データ３２０を生成するイベントグラフ変化履歴生成処理（ステップＳ３）を行い、続いて、生成したイベントグラフ変化履歴データ３２０を用いて、運転整理ルールを抽出する運転整理ルール抽出処理（ステップＳ３）を行う、という３ステップの処理を順次行うことで、運転整理ルールを解析する。運転整理ルールとして、条件部（ＩＦ）と帰結部（ＴＨＥＮ）とからなるＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールを抽出する。条件部は指令手配を実施すべき条件となる事象であり、帰結部は指令手配の系列である。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各移動体の各地点に対する運行時刻を予定した運行計画に基づく運行に乱れが生じた場合に、どのような状況に至ったときにどのような内容の運行変更をすべきかの運行変更ルールをコンピュータに解析させるためのプログラムであって、
所与の時刻における運行状態として各移動体の各地点に対する結果或いは予定の運行事象の時刻を示すダイヤデータであって、前記運行変更の有無のダイヤデータを少なくとも含んだダイヤ履歴データを複数記憶する記憶手段、
複数の移動体の運行事象を組み合わせた事象パターンを設定する事象パターン設定手段、
前記複数のダイヤ履歴データそれぞれについて、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合が存在する場合に、当該ダイヤ履歴データから当該部分集合の履歴を取り出すことで、部分集合の履歴を複数生成する部分集合履歴生成手段、
前記部分集合履歴生成手段により生成された部分集合の履歴に基づいて、運行事象の状況条件と運行変更の内容とを示す運行変更ルールを抽出するルール抽出処理を実行するルール抽出手段、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項２】
前記事象パターン設定手段は、前記事象パターンとする運行事象の組合せに、少なくとも、同一地点における異なる移動体の同一運行事象に関する時間的に前後の運行事象を含めて、前記事象パターンを設定する、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記部分集合履歴生成手段により生成された部分集合の履歴それぞれについて、当該履歴に係る運行変更の成否を所与の基準で判定する成否判定手段、
前記成否判定手段の判定結果を用いて、前記ルール抽出手段により抽出された運行変更ルールを推奨ルールとするか否かを判断する推奨判断手段、
として前記コンピュータを更に機能させるための請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記ルール抽出手段は、前記部分集合の履歴を系列データとして、各系列データに含まれる所定の頻出条件を満たす頻出系列パターンを探索することで、当該頻出系列パターンを前記運行変更ルールとする前記ルール抽出処理を実行する、
請求項１〜３の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記部分集合履歴生成手段は、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合であって、前記運行変更の対象となる運行事象を含む部分集合の履歴を取り出す、
請求項１〜４の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項６】
前記部分集合履歴生成手段は、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合であって、前記運行計画における時刻から遅延した運行事象を含む部分集合を履歴の最初として、前記ダイヤ履歴データから部分集合の履歴を取り出す、
請求項１〜５の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項７】
前記事象パターン設定手段は、複数種類の前記事象パターンを設定し、
前記複数種類の事象パターンそれぞれについて、前記部分集合履歴生成手段、および、前記ルール抽出手段が機能する、
請求項１〜６の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項８】
前記移動体は列車であり、
前記地点は駅であり、
前記運行事象は着事象、発事象、通過着事象、通過発事象の何れかであり、
前記運行変更は運転整理である、
請求項１〜７の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項９】
各移動体の各地点に対する運行時刻を予定した運行計画に基づく運行に乱れが生じた場合に、どのような状況に至ったときにどのような内容の運行変更をすべきかの運行変更ルールを解析する解析装置であって、
所与の時刻における運行状態として各移動体の各地点に対する結果或いは予定の運行事象の時刻を示すダイヤデータであって、前記運行変更の有無のダイヤデータを少なくとも含んだダイヤ履歴データを複数記憶する記憶手段と、
複数の移動体の運行事象を組み合わせた事象パターンを設定する事象パターン設定手段と、
前記複数のダイヤ履歴データそれぞれについて、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合が存在する場合に、当該ダイヤ履歴データから当該部分集合の履歴を取り出すことで、部分集合の履歴を複数生成する部分集合履歴生成手段と、
前記部分集合履歴生成手段により生成された部分集合の履歴に基づいて、運行事象の状況条件と運行変更の内容とを示す運行変更ルールを抽出するルール抽出処理を実行するルール抽出手段と、
を備えた解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運行変更ルールの解析装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道では、列車運行に乱れが生じた場合、正常な運行に復帰させるため、列車ダイヤを修正・変更する運転整理が行われる。現状では、指令員の知識や経験によって運転整理がなされることが殆どであるが、迅速且つ効率の良い運転整理を実現するため、コンピュータを用いた様々な手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１８８７５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の特許文献１の技術は、ダイヤ図上の直線をスジリンクに変換し、スジリンクの更新前後を比較することでダイヤ変更の内容をルール化する技術である。しかし、ダイヤ図上のスジリンクに着目した上で、そのスジリンクが特許文献１の想定する条件に合致する変更でなければルール化できないため、特許文献１が抽出できるルールは限定的と考えられる。そもそも運転整理は、いわば指令員個人のノウハウに依存する暗黙知であり、どのようなルールが内在しているかさえも不明であって、場合によっては指令員自身も知らぬ間に行っている感覚的なダイヤ修正やダイヤ変更が含まれている。これを、形式知の運転整理のルールとして、抽出・整備することが望まれているのである。なお、鉄道における運転整理について述べたが、バスや飛行機、船舶など、所定の運行計画に従って運行される他の交通についても、運行変更を行う場合には同様の課題が考えられる。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、過去の運行変更の実績に含まれ得る暗黙知の運行変更ルールを抽出可能とする技術を提供すること、である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための第１の発明は、
各移動体の各地点に対する運行時刻を予定した運行計画に基づく運行に乱れが生じた場合に、どのような状況に至ったときにどのような内容の運行変更をすべきかの運行変更ルール（例えば、実施形態における運転整理ルール）をコンピュータに解析させるためのプログラム（例えば、図１４の運転整理ルール解析プログラム３０２）であって、
所与の時刻における運行状態として各移動体の各地点に対する結果或いは予定の運行事象の時刻を示すダイヤデータであって、前記運行変更の有無のダイヤデータを少なくとも含んだダイヤ履歴データを複数記憶する記憶手段（例えば、図１４の記憶部３００）、
複数の移動体の運行事象を組み合わせた事象パターン（例えば、実施形態におけるグラフパターン）を設定する事象パターン設定手段（例えば、図１４のグラフパターンリスト３０６）、
前記複数のダイヤ履歴データそれぞれについて、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合が存在する場合に、当該ダイヤ履歴データから当該部分集合の履歴を取り出すことで、部分集合の履歴（例えば、図１４のイベントグラフ変化履歴データ３２０）を複数生成する部分集合履歴生成手段（例えば、図１４のイベントグラフ変化履歴生成部２０４）、
前記部分集合履歴生成手段により生成された部分集合の履歴に基づいて、運行事象の状況条件と運行変更の内容とを示す運行変更ルールを抽出するルール抽出処理を実行するルール抽出手段（例えば、図１４の運転整理ルール抽出部２０６）、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。
【０００７】
また、他の発明として、
各移動体の各地点に対する運行時刻を予定した運行計画に基づく運行に乱れが生じた場合に、どのような状況に至ったときにどのような内容の運行変更をすべきかの運行変更ルールを解析する解析装置（例えば、図１４の運転整理ルール解析装置１）であって、
所与の時刻における運行状態として各移動体の各地点に対する結果或いは予定の運行事象の時刻を示すダイヤデータであって、前記運行変更の有無のダイヤデータを少なくとも含んだダイヤ履歴データを複数記憶する記憶手段と、
複数の移動体の運行事象を組み合わせた事象パターンを設定する事象パターン設定手段と、
前記複数のダイヤ履歴データそれぞれについて、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合が存在する場合に、当該ダイヤ履歴データから当該部分集合の履歴を取り出すことで、部分集合の履歴を複数生成する部分集合履歴生成手段と、
前記部分集合履歴生成手段により生成された部分集合の履歴に基づいて、運行事象の状況条件と運行変更の内容とを示す運行変更ルールを抽出するルール抽出処理を実行するルール抽出手段と、
を備えた解析装置を構成しても良い。
【０００８】
第１の発明等によれば、運行変更の有無のダイヤデータを含むダイヤ履歴データから、複数の移動体の運行事象を組み合わせた事象パターンに適合する運行事象の部分集合の履歴を生成する。そして、生成した運行事象の部分集合の履歴に基づいて、運行事象の状況と、運行変更の内容とを示す運行変更ルールを抽出することができる。ダイヤ履歴データから直接運行変更ルールを抽出するのではなく、事象パターンに適合する運行事象の部分集合の履歴を生成し、その部分集合の履歴から運行変更ルールを抽出するため、暗黙知の運行変更ルールを抽出することが可能となる。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明のプログラムであって、
前記事象パターン設定手段は、前記事象パターンとする運行事象の組合せに、少なくとも、同一地点における異なる移動体の同一運行事象に関する時間的に前後の運行事象を含めて、前記事象パターンを設定する（例えば、実施形態における列車順序アークを有するグラフパターンの設定）、
プログラムである。
【００１０】
第２の発明によれば、運行事象の部分集合の履歴には、同一地点の異なる移動体についての運行事象の履歴が含まれることになるから、運行事象の状況条件や運行変更の内容を、複数の移動体の時間的な前後関係で表した運行変更ルールを抽出することができる。
【００１１】
第３の発明は、第１又は第２の発明のプログラムであって、
前記部分集合履歴生成手段により生成された部分集合の履歴それぞれについて、当該履歴に係る運行変更の成否を所与の基準で判定する成否判定手段（例えば、図１４の推奨判断部２０８）、
前記成否判定手段の判定結果を用いて、前記ルール抽出手段により抽出された運行変更ルールを推奨ルールとするか否かを判断する推奨判断手段（例えば、図１４の推奨判断部２０８）、
として前記コンピュータを更に機能させるためのプログラムである。
【００１２】
第３の発明によれば、抽出された運行変更ルールを推奨ルールとするか否かを、部分集合の履歴に係る運行変更の成否の判定結果を用いて判断することができる。なされた運行変更には、例えば、運行の乱れが抑制されたか否かによって、成功とみなせる場合とそうでない場合とがある。このため、例えば、抽出した運行変更ルールを含む部分集合の履歴のうち、運行変更が“成功”したと判断される履歴の割合が一定以上である場合に、当該運行変更ルールを推奨ルールとする。これにより、運行変更ルールが、運行変更によって成功する可能性の高い推奨ルールであるか否かを判断することができる。
【００１３】
第４の発明は、第１〜第３の何れかの発明のプログラムであって、
前記ルール抽出手段は、前記部分集合の履歴を系列データとして、各系列データに含まれる所定の頻出条件を満たす頻出系列パターンを探索することで、当該頻出系列パターンを前記運行変更ルールとする前記ルール抽出処理を実行する、
プログラムである。
【００１４】
第４の発明によれば、部分集合の履歴を系列データとし、各系列データに含まれる頻出条件を満たす頻出系列パターンを運行変更ルールとするといった、いわゆるデータマイニングの手法を用いることで、多数の部分集合の履歴から、効率良く運行変更ルールを抽出することが可能となる。また、ダイヤ履歴データそのものを系列データとするのではなく、部分集合の履歴を系列データとすることで、時間帯や場所などが異なる様々な状況と個々の運行変更の内容とのルールである運行変更ルールを抽出することが可能となる。
【００１５】
第５の発明は、第１〜第４の何れかの発明のプログラムであって、
前記部分集合履歴生成手段は、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合であって、前記運行変更の対象となる運行事象を含む部分集合の履歴を取り出す、
プログラムである。
【００１６】
第５の発明によれば、運行変更の対象となる運行事象を含む部分集合の履歴が生成される。これにより、その運行事象に対する運行変更を行う場合の運行変更ルールを抽出することができる。
【００１７】
第６の発明は、第１〜第５の何れかの発明のプログラムであって、
前記部分集合履歴生成手段は、前記事象パターンに適合する運行事象の部分集合であって、前記運行計画における時刻から遅延した運行事象を含む部分集合を履歴の最初として、前記ダイヤ履歴データから部分集合の履歴を取り出す、
プログラムである。
【００１８】
第６の発明によれば、運行計画における時刻から遅延した運行事象を含む部分集合を履歴の最初として、運行事象の部分集合の履歴が生成される。これにより、どのような遅延が生じた状況に、どのような内容の運行変更を行うかを表した運行変更ルールを抽出することができる。
【００１９】
第７の発明は、第１〜第６の何れかの発明のプログラムであって、
前記事象パターン設定手段は、複数種類の前記事象パターンを設定し、
前記複数種類の事象パターンそれぞれについて、前記部分集合履歴生成手段、および、前記ルール抽出手段が機能する、
プログラムである。
【００２０】
第７の発明によれば、運行変更に関係するような運行事象の部分集合の数や組み合わせは様々であり、複数種類の事象パターンを設定することで、それぞれの事象パターンに適合する運行事象の部分集合の種類が増えて、数多くの多様な部分集合の履歴が生成可能となるため、暗黙知となっていた様々な運行変更ルールを抽出できる可能性を一層向上させる。
【００２１】
第８の発明は、第１〜第７の何れかの発明のプログラムであって、
前記移動体は列車であり、
前記地点は駅であり、
前記運行事象は着事象、発事象、通過着事象、通過発事象の何れかであり、
前記運行変更は運転整理である、
プログラムである。
【００２２】
第８の発明によれば、鉄道における運転整理ルールを解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】運転整理の一例。
【図２】運転整理ルールの解析の大まかな流れの説明図。
【図３】ダイヤ履歴データの生成の説明図。
【図４】イベントグラフの一例。
【図５】グラフパターンの一例。
【図６】グラフパターンが同一となるイベントグラフの一例。
【図７】イベントグラフの取り出しを説明するための図。
【図８】イベントグラフ変化履歴データの一例。
【図９】イベントグラフ履歴データの生成の一例。
【図１０】ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法の説明図。
【図１１】イベントグラフ変化履歴データと系列ＤＢとの対応関係図。
【図１２】イベントグラフ変化履歴データと系列データとの対応関係図。
【図１３】イベントグラフ変化履歴データとアイテムとの対応関係図。
【図１４】運転整理ルール解析装置の機能構成図。
【図１５】グラフパターンリストの一例。
【図１６】イベントグラフ変化履歴生成処理のフローチャート。
【図１７】運転整理ルール抽出処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明を適用可能な形態が以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一要素には同一符号を付す。
【００２５】
［概要］
本実施形態は、運行計画を列車ダイヤとし、列車運行に乱れが生じた場合の運転整理のルールを抽出する実施形態である。過去の運転整理の実績をもとに、どのような状況に至ったときにどのような内容の運転整理をすべきかの運転整理ルールを解析するものである。
【００２６】
図１は、列車ダイヤの局所に着目した運転整理の一例である。図１（ａ）は、運行計画であり、Ａ駅において、１列車が、Ａ駅を通過する２列車の通過待ちを行う列車ダイヤとなっている。図１（ｂ）に示すように、２列車のＡ駅の到着に遅延が発生すると、Ａ駅において２列車の通過待ちをしている１列車の発車にも遅延が生じる。そこで、図１（ｃ）に示すように、運転整理として、例えば、Ａ駅において１列車と２列車の発順序を入れ替える発順序変更を行う場合がある。この運転整理により、Ａ駅においては１列車に遅延を発生させることなく、運行計画通りに運行させることができる。結果として、２列車のＢ駅以降についても遅延を軽減することができる。
【００２７】
図１は、運転整理として発順序変更の例を示しているが、運転整理としては、運休、番線変更、運転線路変更、着発順序変更、単線使用順序変更、車両運用変更、臨時停車、出発抑止、などがある。
【００２８】
図２は、本実施形態の運転ルール解析装置１が行う運転整理ルールの解析の大まかな流れを示す図である。運転整理ルールの解析にあたり、過去に実施された運転整理に関する運転整理実施データ３０４が与えられる。運転整理実施データ３０４は、過去に運転整理を行った各日について、計画ダイヤである終日分の運行計画３０４ａ、指令手配記録データ３０４ｂ、及び、実績ダイヤ３０４ｃ、を含むデータである。指令手配記録データ３０４ｂは、指令員がダイヤ乱れに対して実施した列車の間隔調整や計画変更などの指示・命令である指令手配の履歴であり、実施時刻（手配時刻）に、実施した指令手配の内容（手配内容）を対応付けて時系列に格納している。
【００２９】
先ず、この指令手配記録データ３０４ｂを用いて、ダイヤ履歴データ３１０を生成するダイヤ履歴生成処理（ステップＳ１）を行い、次に、生成したダイヤ履歴データ３１０を用いて、イベントグラフ変化履歴データ３２０を生成するイベントグラフ変化履歴生成処理（ステップＳ３）を行い、続いて、生成したイベントグラフ変化履歴データ３２０を用いて、運転整理ルールを抽出する運転整理ルール抽出処理（ステップＳ５）を行う、という３ステップの処理を順次行うことで運転整理ルールを解析する。
【００３０】
本実施形態では、運転整理ルールは、条件部（ＩＦ）と帰結部（ＴＨＥＮ）とからなるＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールとする。条件部は、指令手配を実施すべき条件となる事象であり、帰結部は、指令手配の系列である。例えば、図１は、「Ａ駅において列車甲が列車乙の通過待ちを行っている状況下で、列車乙のＡ駅の到着が５分以上遅延する」条件部と、「Ａ駅において列車甲と列車乙の発順序を入れ替える（発順序変更）」帰結部とでなる運転整理ルールを適用した例である。つまり、図１（ａ）に示した「Ａ駅において１列車（列車甲に相当）が２列車（列車乙に相当）の通過待ちを行っている状況」で、図１（ｂ）に示した「２列車のＡ駅の到着が、例えば７分遅れた」といった事象の発生が、当該運転整理ルールの条件部を満たしたことに相当する。そして、図１（ｃ）に示した「Ａ駅において、１列車と２列車の発順序を入れ替える」といった運転整理の実施が、当該運転整理ルールの帰結部を適用したことに相当する。
【００３１】
各ステップの処理を、順に詳述する。
（Ａ）ダイヤ履歴生成処理
指令員は、ある列車に遅延が発生すると、各列車のその時点までの走行実績を表した実績ダイヤ（その時点での実績ダイヤ）から、他の列車への遅延の伝播を考慮してその時点以降の列車ダイヤを予測し、予測した列車ダイヤに基づき、できるだけ他の列車の遅延が少なくなるように、順序変更や運休、番線変更、時刻変更といった指令手配を実施する。ダイヤ履歴生成処理では、この指令員による指令手配の手順を再現するものとして、指令手配を実施した各時点において指令員が予測したダイヤを再現し、これを時系列に列挙したダイヤ履歴データ３１０を生成する。
【００３２】
図３は、ダイヤ履歴データ３１０の生成を説明する図である。本実施形態の運転整理ルール解析装置１は、運転整理が実施された各日について、ダイヤ履歴データ３１０を生成する。一日分のダイヤ履歴データ３１０は、当該日の１つの手配時刻における運転整理前ダイヤ及び運転整理後ダイヤの２つのダイヤデータを、手配時刻の順に時系列に並べた履歴データである。従って、図３の１２／１のダイヤ履歴データ３１０については、指令手配が時刻ｔ１、ｔ２・・・ｔｎとｎ回あったために、２×ｎ個のダイヤデータが時系列に並べられたデータとなる。
【００３３】
運転整理前ダイヤは、指令員が列車遅延を考慮して予測したであろう列車ダイヤであり、当該手配時刻以前のダイヤ部分が実績ダイヤとなり、当該手配時刻以降のダイヤ部分が、当該時刻以前に発生した遅延を考慮して予測した列車ダイヤとなる。運転整理後ダイヤは、当該手配時刻において指令手配を実施した場合の列車ダイヤであり、当該手配時刻以前のダイヤ部分は運転整理前ダイヤと同じ実績ダイヤであるが、当該手配時刻以降のダイヤ部分が、当該手配時刻に指令手配を実施した後の列車ダイヤ（つまり、運転整理ダイヤ）となる。運転整理前ダイヤ及び運転整理後ダイヤともに、手配時刻以降の列車ダイヤについては、手配前のダイヤや指令手配に基づく公知の列車運行シミュレーションにより生成することができる。図１に示した運転整理の例では、図１（ｂ）が運転整理前ダイヤに相当し、図１（ｃ）が運転整理後ダイヤに相当する。
【００３４】
（Ｂ）イベントグラフ変化履歴生成処理
イベントグラフ変化履歴生成処理では、列車の着発事象（イベント）の部分集合をイベントグラフとし、ダイヤ履歴データ３１０を構成する複数の列車ダイヤからイベントグラフを取り出すことで、イベントグラフの時系列変化を表すイベントグラフ変化履歴データ３２０を生成する。
【００３５】
イベントグラフは、列車ダイヤにおける列車の着発事象（イベント）をノードとし、所定の順序関係にあるイベントに対応するノード同士をアークで繋いだグラフ構造で表現される。なお、通過列車については、実際には着発するわけではないが通過駅において仮想的に着事象を想定して通着事象とし、通過駅における仮想的な発事象を通発事象として、通着事象及び通発事象それぞれを、１つのイベントとして１つのノードに対応させる。
【００３６】
ノードを繋ぐアークは、向きを定めた有向アークとし、次の２種類を定義する。すなわち、同一列車の連続する二つのイベント（例えば、着事象と発事象）に対応するノード同士を繋ぐ同一車両アークと、同一駅の同一線路における同一イベント（例えば、発事象同士）であって、連続する二つのイベントに対応するノード同士を繋ぐ列車順序アークと、の２種類のアークである。また、アークの向きは、ノードに対応するイベントの時刻順に従った向きとする。
【００３７】
図４は、列車ダイヤの局所的な部分を表したイベントグラフの一例である。図４では、Ａ駅における１列車の発事象、２列車の発事象及び着事象、３列車の着事象、の４つの事象（イベント）それぞれに対応する４つのノード１０ａ〜１０ｄを有し、ノードを繋ぐアークとして、ノード１０ｂからノード１０ａに向かう列車順序アーク１２ａ、ノード１０ｃからノード１０ｂに向かう同一車両アーク１２ｂ、ノード１０ｃからノード１０ｄに向かう列車順序アーク１２ｃ、を有して構成されるイベントグラフを示している。
【００３８】
また、イベントグラフと似て非なる概念として、本実施形態では、イベント間の関係、つまりノードを繋ぐアークの種類の組合せであるグラフパターンを利用する。例えば、図５は、図４に示したイベントグラフに相当するグラフパターンである。グラフパターンを図面で表した場合には、同一車両アークを上から下に向かう方向に表記し、列車順序アークを左から右に向かう方向に表記した形態を有している。図５ではグラフパターンの各ノードを四角形で示し、この四角形の中に付記した数字がノード番号である。ノード番号は、図４のイベントグラフにおける対応するノードにも付記している。
【００３９】
グラフパターンは、イベントを特定せずにイベント間の関係、特に順序の関係に着目しているため、異なるイベントグラフであっても、グラフパターンは同一となることがある。これが暗黙知のルールを抽出するための本実施形態の特徴の１つでもある。図６は、同一のグラフパターンとなるイベントグラフの一例であり、図４に示したイベントグラフとグラフパターンが同一となる他のイベントグラフの一例を示している。すなわち、図６（ａ）に示す３つのイベントグラフは、ある列車ダイヤの異なるダイヤ部分に表れるイベントグラフであり、互いに異なるイベントグラフである。しかし、これら３つのイベントグラフは、全て同一の図６（ｂ）に示すグラフパターンが適合することとなる。
【００４０】
詳細は後述するが、運転整理ルール解析装置１が実行する演算処理としては、先にグラフパターンを設定し、列車ダイヤのうちのこのグラフパターンに適合する部分をイベントグラフとして取り出す。グラフパターンが事象パターンに相当し、イベントグラフが運行事象の部分集合に相当することとなる。
【００４１】
そして、グラフパターンに適合するイベントグラフを１つの列車ダイヤから取り出した後、そのイベントグラフに含まれるノードを追跡する。すなわち、ダイヤ履歴データ３１０に含まれる各列車ダイヤそれぞれについて、当該ノードに対応する事象の集合を追跡的に取り出すことで、時系列のイベントグラフを取り出す。
【００４２】
図７を参照してより具体的に説明する。図７は、イベントグラフの取り出しを説明するための図である。図７に示すように、ある一日分のダイヤ履歴データ３１０に含まれる列車ダイヤから、あるグラフパターンに適合するダイヤ部分をイベントグラフ３２２として取り出す。ダイヤ履歴データ３１０は、図３に示したように、該当日の各手配時刻における運転整理前後の列車ダイヤを時系列に並べたデータである。従って、図７に示すように、ダイヤ履歴データ３１０を構成する各列車ダイヤそれぞれからイベントグラフ３２２を取り出すことができる。
【００４３】
イベントグラフとは、各ノードに対応するイベント（事象）の集合であり、このイベントグラフを時系列に並べたイベントグラフの履歴とは、イベントグラフの各ノードに対応するイベント（事象）の属性情報の時系列変化を意味することとなる。
【００４４】
属性情報には複数の属性項目が含まれる。例えば、（１）列車ダイヤに関する属性である、休活（運休のこと）、駅、イベント種別（着、発、通着、通発など）、番線、運転線路、列車種別と、（２）遅延に関する属性である、遅延レベル（運行計画における時刻からの遅延時分を段階的に分けたレベル）、増遅延レベル（直前の列車ダイヤにおける時刻からの遅延増時分の増加を段階的に分けたレベル）、遅延伝播元イベントＩＤ（遅延の原因となるイベント）、遅延原因種別と、（３）アークに関する属性である、列車順序元イベントＩＤ（イベントグラフにおいて当該ノードに向かう列車順序アークの元イベント）と、が含まれる。各属性項目には、イベントグラフを取り出した列車ダイヤに係る運転整理（指令手配）の時点の、当該属性項目の内容を示す値が設定される。以下では、この値を属性値という。
【００４５】
通常、運転整理は列車遅延を契機としてなされるため、少なくとも１つのイベントに遅延が生じている列車ダイヤから取り出した当該遅延しているイベントを含むイベントグラフを、イベントグラフ変化履歴の最初である初期イベントグラフとする。そして、初期イベントグラフを取り出した列車ダイヤ（初期ダイヤ）以降の各列車ダイヤに含まれるイベントグラフであって、１つ前の（直前の）列車ダイヤと比較して、少なくとも１つのイベントに計画変更がなされているイベントグラフを取り出し、初期イベントグラフに続けて時系列に並べたものを、イベントグラフ変化履歴データ３２０とする。従って、単にダイヤ履歴データ３１０を構成する各列車ダイヤそれぞれからイベントグラフ３２２を取り出して時系列に並べたデータがイベントグラフ変化履歴データ３２０となるわけではない。前後のイベントグラフに計画変更が含まれているイベントグラフを時系列に並べたデータがイベントグラフ変化履歴データ３２０となる。
【００４６】
「計画変更がなされている」ことは、該当するイベントの属性情報から判断することができる。例えば、計画変更の一例である「着発順序変更」の場合、イベントグラフにおけるアークの繋ぎが変化することから、属性項目である「列車順序元イベントＩＤ」の属性値が変化する。従って、イベントグラフを構成するノードに列車順序元イベントＩＤの属性値が変化しているものが含まれる場合、「計画変更の一つである着発順序変更がなされている」と判断することができる。
【００４７】
図８を参照して具体的に説明する。図８は、図４に示したイベントグラフについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０の一例を示している。図８のイベントグラフ変化履歴データ３２０は、２つのイベントグラフ３２２（３２２ａ，３２２ｂ）で構成される。参考までに図８の右側に、２つのイベントグラフそれぞれに適合するグラフパターンを併せて示した。イベントグラフ変化履歴データ３２０は、イベントグラフが変化した履歴、すなわち、変化したイベントグラフの時系列のデータが格納される。従って、典型的には、運転整理の前後において運転整理の対象となったダイヤ部分を表したイベントグラフが含まれる。図８では、１つ目のイベントグラフ３２２ａが運転整理前、２つ目のイベントグラフ３２２ｂが運転整理後に該当する。１つ目のイベントグラフ（初期イベントグラフ）３２２ａにおいて、ノード１０ｂに対応するイベントであるＡ駅における２列車の発事象に遅延が生じたために、運転整理として「Ａ駅における２列車と１列車の発順序変更」がなされ、２つ目のイベントグラフ３２２ｂでノード間のアークの繋ぎの変化が生じている。すなわち、ノード１０ｂからノード１０ａに向かうアーク（列車順序アーク）１２ａが削除され、ノード１０ａからノード１０ｂに向かうアーク（列車順序アーク）１２ｄが新たに追加されている。つまり、２つ目のイベントグラフ３２２ｂにおいては、少なくとも、ノード１０ａ，１０ｂの「列車順序元イベントＩＤ」の属性値が変化している。
【００４８】
先述した通り、運転整理ルール解析装置１が実行する演算処理としては、先にグラフパターンを設定し、列車ダイヤのうちのこのグラフパターンに適合する部分をイベントグラフとして取り出す。そのため、先ず、図８のイベントグラフ３２２ａの右側に示したグラフパターンが設定され、このグラフパターンに適合するイベントグラフとして、イベントグラフ３２２ａがダイヤ履歴データ３１０を構成する何れかの列車ダイヤから取り出される。このイベントグラフ３２２ａが初期イベントグラフとなる。そして、ダイヤ履歴データ３１０を構成する各列車ダイヤについて、イベントグラフ３２２ａを構成する各ノードの事象が追跡される。そして、属性値に変化があったノード（事象）を含む列車ダイヤが存在した場合に、イベントグラフ３２２ａを構成する各ノードに対応するノードを取り出すことでイベントグラフ３２２ｂが取り出されることとなる。属性値が変化しているため、イベントグラフ３２２ｂが適合するグラフパターンは、初期イベントグラフであるイベントグラフ３２２ａが適合していたグラフパターンとは変わり得る。
【００４９】
イベントグラフ変化履歴生成処理では、予め用意された複数種類のグラフパターン毎に、当該グラフパターンに適合するイベントグラフを取り出し、それぞれについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０を生成することとなる。つまり、図６に示したように、列車ダイヤには、グラフパターンは同一であるが互いに異なるイベントグラフが存在する。このため、図９に示すように、１つのダイヤ履歴データ３１０から、グラフパターンが同一であるが異なる複数のイベントグラフそれぞれについての、イベントグラフ変化履歴データ３２０を生成することができる。つまり、図９では、１つのダイヤ履歴データ３１０から、１つの「グラフパターンａ」に該当するイベントグラフとして、該当する列車番号や時間帯が異なる３種類のイベントグラフそれぞれに対応する「イベントグラフ変化履歴Ａ１，Ａ２，Ａ３」が生成された例を示している。これらの「イベントグラフ変化履歴Ａ１，Ａ２，Ａ３」は、イベントグラフの違いは考慮されず、一つの「グラフパターンａ」についてのイベントグラフ変化履歴３２０として集約され、後述のように運転整理ルールの抽出に用いられる。また、図３に示したように、対象日が異なる複数のダイヤ履歴データ３１０を生成しているため、これらのダイヤ履歴データ３１０それぞれから、同様に、複数種類のイベントグラフそれぞれについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０を生成することができる。
【００５０】
（Ｃ）運転整理ルール抽出処理
運転整理ルール抽出処理では、複数のイベントグラフ変化履歴データ３２０に基づき、所定のデータマイニング法を適用して運転整理ルールを抽出する。この運転整理ルールの抽出は、複数種類のグラフパターン毎に、当該グラフパターンに適合するイベントグラフそれぞれについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０に基づいて行う。
【００５１】
本実施形態では、データマイニング法としてＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法を用いることとする。ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法とは、多数の系列データから頻出系列パターンを抽出する、公知のデータマイニングの一手法である。図１０は、ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法の概要を説明する図である。図１０に示すように、ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法は、多数の系列データの集合である系列ＤＢ（データベース）から、各系列データに含まれる頻出系列パターンを抽出する方法である。１つの系列データは、複数のトランザクションの系列であり、１つのトランザクションは、順不同である複数のアイテムの集合である。図１０において、スラッシュ“／”がトランザクションの境界を示しており、アルファベットの小文字“ａ”，“ｂ”，“ｃ”，・・・それぞれが、１つのアイテムを示している。
【００５２】
ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法は、既出パターンをＰｒｅｆｉｘ、各系列データでＰｒｅｆｉｘに続く系列をＰｏｓｔｆｉｘと呼び、Ｐｏｓｔｆｉｘのリストである射影ＤＢの作成と、パターンの拡張とを繰り返しながら、深さ優先探索を行う探索方法であり、所定の頻出条件（例えば、所定の頻度以上）を満たすパターンを、頻出系列パターンとして抽出する。
【００５３】
ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法を適用した運転整理ルールの抽出では、図１１に示すように、ある１つのグラフパターンに適合するイベントグラフそれぞれについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０の集合を系列ＤＢとし、１つのイベントグラフ変化履歴データ３２０を、１つの系列データに対応させる。１つの系列データは、図１２に示すように、対応する１つのイベントグラフ変化履歴データ３２０を構成するイベントグラフそれぞれを、１つのトランザクションに対応させ、履歴順に並べたデータとする。
【００５４】
１つのトランザクションを構成するアイテムは、図１３に示すように対応させる。すなわち、イベントグラフを構成する各ノードに対応するイベントの属性情報を、アイテムとする。つまり、各ノードのノード番号、属性名、属性値の組み合わせを、１つのアイテムとする。ノードを区別するノード番号は、該当するグラフパターンを構成する各ノードの識別番号とする。従って、１つの系列データは、トランザクションを単位として、イベントグラフを構成する各ノードの属性情報の時系列変化を表すことになる。イベントグラフ変化履歴データ３２０を構成するイベントグラフでは、アークの繋ぎといったその形状が変化し得るが、この変化は、例えば列車順序元ＩＤとして属性情報に含まれており、例えば、属性情報には、該当するイベントの遅延に関する情報が含まれる。したがって、属性情報は、そのときの運行事象（イベント）を表しているとも言える。
【００５５】
系列データの生成に際して、イベントグラフ変化履歴データ３２０を構成する１つ目のイベントグラフ（初期イベントグラフ）については、全ての属性情報それぞれをアイテムとしたトランザクションとする。そして、二つ目以降のイベントグラフについては、直前のイベントグラフと比較して、属性値が変化している属性情報についてのみ、それぞれを１つのアイテムとしたトランザクションとする。これは、運転整理ルールとして、例えば遅延の発生を条件部とし、計画変更の実施を帰結部の系列として抽出するためである。
【００５６】
このように定められる系列ＤＢに対して、ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法を適用して抽出される頻出系列パターンが運転整理ルールに相当する。頻出系列パターンの最初のトランザクションが、運転整理ルールの条件部（ＩＦ）に相当し、二つ目以降のトランザクションの系列が、帰結部（ＴＨＥＮ）に相当する。
【００５７】
［機能構成］
図１４は、運転整理ルール解析装置１の機能構成の一例である。図１４によれば、運転整理ルール解析装置１は、過去の運転整理の実績を基に、どのような状況に至ったときにどのような内容の運転整理をすべきかの運転整理ルールを解析する装置であり、操作部１０２と、表示部１０４と、音出力部１０６と、通信部１０８と、処理部２００と、記憶部３００とを備えて構成され、一種のコンピュータとして実現される。
【００５８】
操作部１０２は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力装置で実現され、なされた操作入力に応じた操作信号を処理部２００に出力する。表示部１０４は、例えば液晶ディスプレイやタッチパネル等の表示装置で実現され、処理部２００からの表示信号に基づく各種表示を行う。音出力部１０６は、例えばスピーカ等の音声出力装置で実現され、処理部２００からの音信号に基づく各種音声出力を行う。通信部１０８は、例えば無線通信モジュールやルータ、モデム、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路等で実現される通信装置であり、外部装置とのデータ通信を行う。
【００５９】
処理部２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の演算装置や演算回路で実現されるプロセッサーであり、記憶部３００に記憶されたプログラムやデータ、操作部１０２や通信部１０８による入力データ等に基づいて、運転整理ルール解析装置１の全体制御を行う。また、処理部２００は、機能的な処理ブロックとして、ダイヤ履歴生成部２０２と、イベントグラフ変化履歴生成部２０４と、運転整理ルール抽出部２０６と、推奨判断部２０８と、を有する。処理部２００が有するこれらの各機能部は、処理部２００がプログラムを実行することでソフトウェア的に実現することも、専用の演算回路で実現することも可能である。本実施形態では、前者のソフトウェア的に実現することとして説明する。
【００６０】
ダイヤ履歴生成部２０２は、運転整理実施データ３０４をもとに、運転整理を実施した各日についてのダイヤ履歴データ３１０を生成する（図３参照）。
【００６１】
イベントグラフ変化履歴生成部２０４は、グラフパターンリスト３０６で定められる複数のグラフパターンそれぞれについて、ダイヤ履歴データ３１０に、当該グラフパターンに適合するイベントグラフの有無を判断し、有る場合、ダイヤ履歴データ３１０から、当該適合するイベントグラフの履歴を取り出して、当該イベントグラフについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０を生成する（図７，８参照）。
【００６２】
図１５は、グラフパターンリスト３０６の一例である。図１５によれば、グラフパターンリスト３０６は、グラフパターンＮｏ．に対応付けて、グラフパターンを格納している。ここで列挙されるグラフパターンは、所定の上限数Ｎのノードで構成される全てのパターンである。また、グラフパターンは、アークによって全てのノードが繋がっている形状とする。グラフパターンを構成する各ノードのうち、何れか１つのノードが基準ノードとして定められ、各ノードには、基準ノードを基準としたノード番号が定められている。
【００６３】
運転整理ルール抽出部２０６は、グラフパターンリスト３０６で定められる複数のグラフパターンそれぞれについて、当該グラフパターンに適合するイベントグラフについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０に基づき、運転整理ルールを抽出する（図１０〜１３参照）。具体的には、グラフパターンそれぞれについて、当該グラフパターンに適合するイベントグラフについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０それぞれを１つの系列データとした系列ＤＢを生成し、この系列ＤＢを初期の射影ＤＢとしてＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法を適用することで抽出した頻出系列パターンを運転整理ルールとする。抽出した運転整理ルールは、運転整理ルールデータ３３０として記憶される。
【００６４】
推奨判断部２０８は、運転整理ルール抽出部２０６が抽出した運転整理ルールについて、所定の推奨条件を満たすならば、これを推奨ルールとする。推奨条件としては、例えば、当該運転整理ルールの抽出に用いたイベントグラフ変化履歴データ３２０に対して、支持度（Ｓｕｐｐｏｒｔ）が所定の閾値以上であること、確信度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）が所定の閾値以上であること、成功率が所定の閾値以上であること、などがある。
【００６５】
支持度は、（当該の運転整理ルールを含むイベントグラフ変化履歴データ３２０の数）／（イベントグラフ変化履歴データ３２０の総数）、として算出される。確信度は、（当該の運転整理ルールを含むイベントグラフ変化履歴データ３２０の数）／（当該の運転整理ルールの条件部を含むイベントグラフ変化履歴データ３２０の数）、として算出される。ここで、「運転整理ルールの条件部を含む」とは、少なくとも条件部を含んでいれば良く、当該の運転整理ルールの帰結部は含んでいても含まなくても良い、という意味である。
【００６６】
成功率は、（当該の運転整理ルールを含み、且つ、運行変更が“成功”したイベントグラフ変化履歴データ３２０の数）／（当該の運転整理ルールを含むイベントグラフ変化履歴データ３２０の総数）、として算出される。イベントグラフ変化履歴データ３２０に係る運行変更の成否は、次のように判断される。すなわち、イベントグラフ変化履歴データ３２０を構成する各イベントグラフのうち、当該の運転整理ルールの条件部（最初のトランザクション）に相当するイベントグラフと、帰結部の最後のトランザクションに相当するイベントグラフとを、所定の基準によって判断する。判断基準としては、例えば、最初のイベントグラフから最後のイベントグラフまでの間の、各ノードの遅延の変化（増減）によって判断することができる。具体的には、運行変更（運転整理）前と後とを比較して、遅延が最も増加した（遅延時間が最大の）ノードについての増加量（＝遅延時間）が閾値以下であり、且つ、最も減少したノードについての減少量が閾値以下であるならば、当該イベントグラフ変化履歴データ３２０に係る運行変更は成功と判断し、そうでないならば失敗と判断する。
【００６７】
推奨条件とする、支持度や確信度、成功率の閾値については、推奨条件データ３０８として記憶されている。また、判断した推奨ルールについては推奨ルールデータ３３２として記憶される。
【００６８】
記憶部３００は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のＩＣ（Integrated Circuit）メモリやハードディスク等の記憶装置で実現され、処理部２００が運転整理ルール解析装置１を統合的に制御するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部２００の作業領域として用いられ、処理部２００が実行した演算結果や、操作部１０２や通信部１０８からの入力データ等が一時的に格納される。本実施形態では、記憶部３００には、運転整理ルール解析プログラム３０２と、運転整理実施データ３０４と、グラフパターンリスト３０６と、推奨条件データ３０８と、ダイヤ履歴データ３１０と、イベントグラフ変化履歴データ３２０と、運転整理ルールデータ３３０と、推奨ルールデータ３３２と、が記憶される。
【００６９】
運転整理ルール解析プログラム３０２は、処理部２００が実行することで、図２に大まかな流れを示したように、運転整理実施データ３０４に暗黙知として内在する運転整理ルールを解析するためのプログラムである。
【００７０】
［処理の流れ］
図１６は、イベントグラフ変化履歴生成処理の流れを説明するフローチャートである。この処理の実行に先立ち、複数のダイヤ履歴データ３１０が、ダイヤ履歴生成部２０２によって生成されて記憶部３００に記憶されていることとする。また、この処理は、イベントグラフ変化履歴生成部２０４によって実行される。
【００７１】
イベントグラフ変化履歴生成処理では、ダイヤ履歴データ３１０それぞれを対象とした、ループＡの繰り返し処理を行う。ループＡの処理では、対象のダイヤ履歴データ３１０を構成する列車ダイヤｉそれぞれを履歴順に対象とした、ループＢの繰り返し処理を行う。ループＢの処理では、対象の列車ダイヤｉにおけるイベントｊそれぞれを対象とした、ループＣの繰り返し処理を行う。ループＣの処理では、グラフパターンリスト３０６で定義されるグラフパターンｋそれぞれを対象とした、ループＤの繰り返し処理を行う。
【００７２】
ループＤの処理では、対象の列車ダイヤｉに、対象のイベントｊを基準ノードとした対象のグラフパターンｋに適合するイベントグラフが存在するかを判断し、且つ、そのイベントグラフの各ノードに対応するイベントの何れかに遅延が生じているかを判断する。該当するイベントグラフが存在するならば（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、そのイベントグラフを、初期イベントグラフとする（ステップＳ３３）。
【００７３】
次いで、対象のダイヤ履歴データ３１０を構成する各列車ダイヤのうち、対象の列車ダイヤｉ以降の列車ダイヤｑそれぞれを、履歴順に対象としたループＥの繰り返し処理を行う。ループＥの処理では、対象の列車ダイヤｑに、対象のイベントｊを基準ノードとして対象のグラフパターンｋに適合するイベントグラフが存在し、且つ、そのイベントグラフの各ノードに対応するイベントの何れかに、直前の列車ダイヤと比較して計画変更が生じているかを判断する。該当するイベントグラフが存在するならば（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、そのイベントグラフを、初期イベントグラフの履歴とする（ステップＳ３７）。ループＥの処理は、このように行われる。
【００７４】
全ての列車ダイヤｑそれぞれを対象としたループＥの繰り返し処理が終了すると、初期イベントグラフ、及び、履歴を、列車ダイヤの履歴順に並べた系列を、対象のイベントグラフについてのイベントグラフ変化履歴データ３２０とする（ステップＳ３９）。ループＤの処理は、このように行われる。
【００７５】
全てのグラフパターンｋそれぞれを対象としたループＤの繰り返し処理が終了し、対象の列車ダイヤｉ内の全てのイベントｊそれぞれを対象としたループＣの繰り返し処理が終了し、対象のダイヤ履歴データ３１０内の全ての列車ダイヤｉそれぞれを対象としたループＢの繰り返し処理が終了し、全てのダイヤ履歴データ３１０それぞれを対象としたループＡの繰り返し処理が終了すると、イベントグラフ変化履歴生成処理は終了となる。
【００７６】
図１７は、運転整理ルール抽出処理の流れを説明するフローチャートである。この処理は、運転整理ルール抽出部２０６によって実行される。
【００７７】
運転整理ルール抽出処理では、グラフパターンリスト３０６で定められるグラフパターンそれぞれを対象とした、ループＦの繰り返し処理を行う。ループＦの処理では、対象のグラフパターンに該当するイベントグラフ変化履歴データ３２０を選択する（ステップＳ５１）。選択したイベントグラフ変化履歴データ３２０の数が所定数以上ならば（ステップＳ５３：ＹＥＳ）、１つのイベントグラフ変化履歴データ３２０を１つの系列データとした系列ＤＢを生成し、ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ法を適用して頻出系列パターンを抽出し、抽出した頻出系列パターンを運転整理ルールとする（ステップＳ５５）。
【００７８】
次いで、運転整理ルールに関する支持度や確信度、成功率等を算出して、推奨条件を満たすかを判断する。推奨条件を満たすならば（ステップＳ５７：ＹＥＳ）、運転整理ルールを推奨ルールとする（ステップＳ５９）。ループＦの処理はこのように行われる。全てのグラフパターンを対象としたループＦの繰り返し処理が終了すると、運転整理ルール抽出処理は終了となる。
【００７９】
［作用効果］
このように、本実施形態によれば、運行変更の有無のダイヤデータを含むダイヤ履歴データから、複数の移動体の運行事象を組み合わせた事象パターン（グラフパターン）に適合する運行事象の部分集合の履歴（イベントグラフ変化履歴データ）を生成する。そして、生成した運行事象の部分集合の履歴に基づいて、運行事象の状況と、運行変更の内容とを示す運行変更ルール（運転整理ルール）を抽出することができる。ダイヤ履歴データから直接運行変更ルールを抽出するのではなく、事象パターンに適合する運行事象の部分集合の履歴を生成し、その部分集合の履歴から運行変更ルールを抽出するため、暗黙知の運行変更ルールを抽出することが可能となる。
【００８０】
［変形例］
なお、本発明の適用可能な実施形態は上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。
【００８１】
例えば、上述の実施形態は、鉄道における運転整理に本発明を適用した場合の形態として説明したが、バス、飛行機、船舶等、定められた運行計画に従って運行される他の交通についても同様に適用して運行変更ルールを解析することが可能である。
【符号の説明】
【００８２】
１…運転整理ルール解析装置
２００…処理部
２０２…ダイヤ履歴生成部、２０４…イベントグラフ変化履歴生成部
２０６…運転整理ルール抽出部、２０８…推奨判断部
３００…記憶部
３０２…運転整理ルール解析プログラム
３０４…運転整理実施データ、３０６…グラフパターンリスト
３０８…推奨条件データ
３１０…ダイヤ履歴データ、３２０…イベントグラフ変化履歴データ
３３０…運転整理ルールデータ、３３２…推奨ルールデータ
【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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【図１７】
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