(57)【要約】  第１のパラメータと第２のパラメータとを用いて評価値を算出することによってシミュレーションを実行する第１の評価関数を保持し、第１のシミュレーションを実行し、第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群を取得し、取得した結果群に基づいて所定の現象を解析する、第１のパラメータの開始値及び終了値を取得し、第２のパラメータの複数の値と第１の評価関数とを用いて、取得した開始値から取得した終了値までの第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第２のシミュレーションを実行し、取得した開始値に対応する取得した結果群の評価値に連続するように、第２のシミュレーションにより算出された複数の評価値を表示するためのデータを出力する。
2016006101.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のパラメータを用いてシミュレーションを行うシミュレーションシステムであって、
プロセッサ及びメモリを有し、
前記メモリは、複数の値を含む第１のパラメータと、複数の値を含む少なくとも一つの第２のパラメータとを用いて評価値を算出することによってシミュレーションを実行する第１の評価関数を保持し、
前記プロセッサは、
前記第１のパラメータの複数の値と、前記第２のパラメータの複数の値とを特定するための情報を受け付け、
前記第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第１のシミュレーションを実行し、
前記第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群を取得し、
前記取得した結果群に基づいて前記所定の現象を解析する、前記第１のパラメータの開始値及び終了値を取得し、
前記第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記取得した開始値から前記取得した終了値までの前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第２のシミュレーションを実行し、
前記取得した開始値に対応する前記取得した結果群の評価値に連続するように、前記第２のシミュレーションにより算出された複数の評価値を表示するためのデータを出力することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシミュレーションシステムであって、
前記プロセッサは、
前記終了値において前記第１の評価関数により算出された評価値の第１の範囲を取得し、
前記第２のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、前記終了値に対応する評価値が、前記第１の範囲に含まれる評価値を抽出し、
前記抽出した第１の範囲に含まれる評価値を算出するために用いられた前記第２のパラメータの値を、第１の制御値として出力することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシミュレーションシステムであって、
前記メモリは、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを用いて評価値を算出することによってシミュレーションを実行し、かつ、前記第１の評価関数と異なる第２の評価関数を保持し、
前記プロセッサは、
前記終了値において前記第２の評価関数により算出された評価値の第２の範囲を取得し、
前記取得した結果群に対応する前記第２のパラメータの値を特定し、
前記特定した第２のパラメータの値と前記第２の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第３のシミュレーションを実行し、
前記第２のパラメータの複数の値と前記第２の評価関数とを用いて、前記取得した開始値に対応する前記第３のシミュレーションにより算出された評価値に連続するように、前記取得した開始値から前記取得した終了値までの前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第４のシミュレーションを実行し、
前記第４のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、前記終了値に対応する評価値が、前記第２の範囲に含まれる評価値を抽出し、
前記抽出した第２の範囲に含まれる評価値を算出するために用いられた前記第２のパラメータの値を、第２の制御値として特定し、
前記第１の制御値であり、かつ、前記第２の制御値である前記第２のパラメータの値を、第３の制御値として抽出し、
前記抽出した第３の制御値を表示するためのデータを生成することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項４】
請求項１又は２に記載のシミュレーションシステムであって、
前記プロセッサは、
複数の第２のパラメータの値の複数の組み合わせを特定するための情報を受け付け、
前記複数の第２のパラメータの値の複数の組み合わせと前記第１の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、前記第１のシミュレーションを実行し、
前記第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、前記所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群を取得し、
前記取得した結果群に含まれる評価値を算出するために用いられた前記第２のパラメータの値の第１の組み合わせを特定し、
前記特定した第１の組み合わせに含まれる前記第２のパラメータの値の各々を変化させることによって、前記第２のパラメータの感度を解析するための前記第２のパラメータの値の複数の第２の組み合わせを生成し、
前記感度を解析するために定められた前記第１のパラメータの解析値を取得し、
前記取得した解析値に対応する前記取得した結果群の評価値を特定し、
前記複数の第２の組み合わせと前記第１の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第５のシミュレーションを実行し、
前記第５のシミュレーションにより算出された複数の評価値に基づいて、前記複数の第２のパラメータの各々が前記第５のシミュレーションの結果に与える影響の大きさを示す感度を算出し、
前記算出した感度に基づいて、前記第２のシミュレーションにおいて用いる少なくとも一つの第２のパラメータを決定し、
前記決定した第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記第２のシミュレーションを実行することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシミュレーションシステムであって、
前記プロセッサは、
前記取得した結果群における複数の評価値の変化率を算出し、
前記算出した変化率が最も大きい前記第１のパラメータの値を前記解析値に定めることによって、前記解析値を取得することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項６】
請求項５に記載のシミュレーションシステムであって、
前記プロセッサは、
前記第１のパラメータの最小値を特定し、
前記定められた解析値より低く、かつ、前記第１のパラメータの最小値より高い値を前記開始値に決定することによって、前記開始値を取得することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項７】
請求項１又は２に記載のシミュレーションシステムであって、
前記プロセッサは、
前記所定の現象が発生する結果群の所定の標準偏差を、前記メモリに保持し、
前記第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値を、前記第２のパラメータの複数の値の各々に対応する結果群に分割し、
前記複数の結果群に含まれる、前記第１のパラメータの値ごとの複数の評価値の標準偏差を算出し、
前記複数の結果群の中から、前記所定の標準偏差に最も近い標準偏差が算出された結果群を、前記所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群として取得することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項８】
請求項１又は２に記載のシミュレーションシステムであって、
前記第１のパラメータの値は時刻であり、
前記プロセッサは、前記第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記時刻に従った第１のシミュレーションを実行することを特徴とするシミュレーションシステム。
【請求項９】
複数のパラメータを用いてシミュレーションシステムが行うシミュレーション方法であって、
前記シミュレーションシステムは、プロセッサ及びメモリを有し、
前記メモリは、複数の値を含む第１のパラメータと、複数の値を含む少なくとも一つの第２のパラメータとを用いて評価値を算出することによってシミュレーションを実行する第１の評価関数を保持し、
前記シミュレーション方法は、
前記プロセッサが、前記第１のパラメータの複数の値と、前記第２のパラメータの複数の値とを特定するための情報を受け付ける手順と、
前記プロセッサが、前記第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第１のシミュレーションを実行する手順と、
前記プロセッサが、前記第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群を取得する手順と、
前記プロセッサが、前記取得した結果群に基づいて前記所定の現象を解析する、前記第１のパラメータの開始値及び終了値を取得する手順と、
前記プロセッサが、前記第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記取得した開始値から前記取得した終了値までの前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第２のシミュレーションを実行する手順と、
前記プロセッサが、前記取得した開始値に対応する前記取得した結果群の評価値に連続するように、前記第２のシミュレーションにより算出された複数の評価値を表示するためのデータを出力する手順と、を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１０】
請求項９に記載のシミュレーション方法であって、
前記プロセッサが、前記終了値において前記第１の評価関数により算出された評価値の第１の範囲を取得する手順と、
前記プロセッサが、前記第２のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、前記終了値に対応する評価値が、前記第１の範囲に含まれる評価値を抽出する手順と、
前記プロセッサが、前記抽出した第１の範囲に含まれる評価値を算出するために用いられた前記第２のパラメータの値を、第１の制御値として出力する手順と、を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシミュレーション方法であって、
前記メモリは、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータを用いて評価値を算出することによってシミュレーションを実行し、かつ、前記第１の評価関数と異なる第２の評価関数を保持し、
前記プロセッサが、前記終了値において前記第２の評価関数により算出された評価値の第２の範囲を取得する手順と、
前記プロセッサが、前記取得した結果群に対応する前記第２のパラメータの値を特定する手順と、
前記プロセッサが、前記特定した第２のパラメータの値と前記第２の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第３のシミュレーションを実行する手順と、
前記プロセッサが、前記第２のパラメータの複数の値と前記第２の評価関数とを用いて、前記取得した開始値から前記取得した終了値までの前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第４のシミュレーションを実行する手順と、
前記プロセッサが、前記第４のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、前記終了値に対応する評価値が、前記第２の範囲に含まれる評価値を抽出する手順と、
前記プロセッサが、前記抽出した第２の範囲に含まれる評価値を算出するために用いられた前記第２のパラメータの値を、第２の制御値として特定する手順と、
前記プロセッサが、前記第１の制御値であり、かつ、前記第２の制御値である前記第２のパラメータの値を、第３の制御値として抽出する手順と、
前記プロセッサが、前記抽出した第３の制御値を表示するためのデータを生成する手順と、を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１２】
請求項９又は１０に記載のシミュレーション方法であって、
前記プロセッサが、複数の第２のパラメータの値の複数の組み合わせを特定するための情報を受け付ける手順と、
前記プロセッサが、前記複数の第２のパラメータの値の複数の組み合わせと前記第１の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、前記第１のシミュレーションを実行する手順と、
前記プロセッサが、前記第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、前記所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群を取得する手順と、
前記プロセッサが、前記取得した結果群に含まれる評価値を算出するために用いられた前記第２のパラメータの値の第１の組み合わせを特定する手順と、
前記プロセッサが、前記特定した第１の組み合わせに含まれる前記第２のパラメータの値の各々を変化させることによって、前記第２のパラメータの感度を解析するための前記第２のパラメータの値の複数の第２の組み合わせを生成する手順と、
前記プロセッサが、前記感度を解析するために定められた前記第１のパラメータの解析値を取得する手順と、
前記プロセッサが、前記取得した解析値に対応する前記取得した結果群の評価値を特定する手順と、
前記プロセッサが、前記複数の第２の組み合わせと前記第１の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第５のシミュレーションを実行する手順と、
前記プロセッサが、前記第５のシミュレーションにより算出された複数の評価値に基づいて、前記複数の第２のパラメータの各々が前記第５のシミュレーションの結果に与える影響の大きさを示す感度を算出する手順と、
前記プロセッサが、前記算出した感度に基づいて、前記第２のシミュレーションにおいて用いる少なくとも一つの第２のパラメータを決定する手順と、
前記プロセッサが、前記決定した第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記第２のシミュレーションを実行する手順と、を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシミュレーション方法であって、
前記プロセッサが、前記取得した結果群における複数の評価値の変化率を算出する手順と、
前記プロセッサが、前記算出した変化率が最も大きい前記第１のパラメータの値を前記解析値に定めることによって、前記解析値を取得する手順と、を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシミュレーション方法であって、
前記プロセッサが、前記第１のパラメータの最小値を特定する手順と、
前記プロセッサが、前記定められた解析値より低く、かつ、前記第１のパラメータの最小値より高い値を前記開始値に決定することによって、前記開始値を取得する手順と、を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１５】
請求項９又は１０に記載のシミュレーション方法であって、
前記所定の現象が発生する結果群の所定の標準偏差を、前記メモリに保持し、
前記プロセッサが、前記第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値を、前記第２のパラメータの複数の値の各々に対応する結果群に分割する手順と、
前記プロセッサが、前記複数の結果群に含まれる、前記第１のパラメータの値ごとの複数の評価値の標準偏差を算出する手順と、
前記プロセッサが、前記複数の結果群の中から、前記所定の標準偏差に最も近い標準偏差が算出された結果群を、前記所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群として取得する手順と、を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シミュレーションシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システムの挙動を模擬する目的で、計算機を用いたシミュレーションが広く活用されている。シミュレーションを実行するためには、システムの挙動を数学的なモデルに変換し、パラメータを用いてモデルの動作を微調整する事が一般的である。そして、実際にシミュレーションを実行する場合、初期値及びパラメータを変化させながら複数回のシミュレーションを実行し、その結果を比較又は統計処理することが多い。【０００３】
従来、シミュレーション結果と実際に起こった現象の結果との差分に基づき、パラメータ及びモデルの少なくとも一つを、探索したり、最適化したりする方法が提案されている（例えば、特許文献１の段落［００１７］〜［００２４］及び図２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００５−５３４１９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、シミュレーションにおいて注目に値する現象が発生した場合、その現象が発生する理由、及び、その現象をコントロールする方法などについて、さらに解析することが課題となる。しかし、前述したシミュレーションの背景技術は、あくまでシミュレーションの精度を実際の結果に基づいて高めるための技術であり、ユーザによるシミュレーション結果の積極的な追加解析をサポートするものではなかった。【０００６】
本発明は、上記の課題を鑑みてなされたものであり、その目的は、シミュレーションにおいて注目に値する現象が発生した場合、ユーザによる効率的なシミュレーションの追加解析をサポートするシミュレーション方法の提供である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、複数のパラメータを用いてシミュレーションを行うシミュレーションシステムであって、プロセッサ及びメモリを有し、前記メモリは、複数の値を含む第１のパラメータと、複数の値を含む少なくとも一つの第２のパラメータとを用いて評価値を算出することによってシミュレーションを実行する第１の評価関数を保持し、前記プロセッサは、前記第１のパラメータの複数の値と、前記第２のパラメータの複数の値とを特定するための情報を受け付け、前記第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第１のシミュレーションを実行し、前記第１のシミュレーションにより算出された複数の評価値の中から、所定の現象が発生する複数の評価値を含む結果群を取得し、前記取得した結果群に基づいて前記所定の現象を解析する、前記第１のパラメータの開始値及び終了値を取得し、前記第２のパラメータの複数の値と前記第１の評価関数とを用いて、前記取得した開始値から前記取得した終了値までの前記第１のパラメータの複数の値に対応する複数の評価値を算出することによって、第２のシミュレーションを実行し、前記取得した開始値に対応する前記取得した結果群の評価値に連続するように、前記第２のシミュレーションにより算出された複数の評価値を表示するためのデータを出力することを特徴とするシミュレーションシステムを有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ユーザによる効率的なシミュレーションの追加解析をサポートする。【０００９】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例１のシミュレーションシステムを示す機能ブロック図である。
【図２】実施例１のホスト処理装置及び端末装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１のシミュレーションシステムの処理を示すフローチャートである。
【図４】実施例１の初期設定情報を示す説明図である。
【図５】実施例１の第１のシミュレーションの複数の評価値を表示する時系列グラフを示す説明図である。
【図６】実施例１の再設定情報を示す説明図である。
【図７】実施例１の第２のシミュレーションと、結果の可視化処理とを示すフローチャートである。
【図８】実施例１の結果提示部によって出力される画面を示す説明図である。
【図９】実施例２の第１のシミュレーションの複数の結果を表示する時系列グラフを示す説明図である。
【図１０】実施例２の標準偏差を表示する時系列グラフを示す説明図である。
【図１１】実施例３の再設定情報を示す説明図である。
【図１２】実施例３の結果提示部によって出力される画面を示す説明図である。
【図１３】実施例４の再設定情報を示す説明図である。
【図１４】実施例５の再設定部の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施例を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１２】
実施例１では、シミュレーションにおいて注目に値する現象が発生した場合、その現象の発生の要因と、その現象をコントロールできるパラメータ又はパラメータの値と、を提供することによって、シミュレーションの追加解析をサポートする方法を説明する。【００１３】
図１は、実施例１のシミュレーションシステムを示す機能ブロック図である。【００１４】
実施例１のシミュレーションシステムは、ホスト処理装置１０１と端末装置１０２とから構成される。端末装置１０２は、機能部として、ユーザ入力部１０３と、インタフェース部１０４と、結果提示部１０９とを有する。【００１５】
また、ホスト処理装置１０１は、機能部として、インタフェース部１０５と、初期設定部１０６と、シミュレーション部１０７と、可視化部１０８と、再設定部１１０と、感度解析部１１１と、結果解析部１１２とを有する。ホスト処理装置１０１は、初期設定情報３００及び再設定情報３１０の記憶部を有する。【００１６】
端末装置１０２は、ユーザによる入力を受け付け、ユーザにデータを出力するための装置である。本実施例におけるユーザとは、シミュレーションを実行し、シミュレーションの結果を取得する者である。また、本実施例による管理者とは、シミュレーションシステムを管理する者又は運用する者である。【００１７】
ユーザ入力部１０３は、ユーザにより入力されたパラメータ、及び、ユーザから指示されたシミュレーションの開始要求を受け付ける機能部である。【００１８】
結果提示部１０９は、シミュレーションの結果を出力する機能部である。インタフェース部１０４は、ホスト処理装置１０１と通信するためのインタフェースである。【００１９】
ホスト処理装置１０１は、シミュレーションを実行する装置である。インタフェース部１０５は、端末装置１０２と通信するためのインタフェースである。【００２０】
初期設定部１０６は、注目に値する現象が発生するかを検証するためのシミュレーションにおけるパラメータを受け付ける。再設定部１１０は、注目に値する現象を解析するためのシミュレーションにおけるパラメータを受け付ける。【００２１】
シミュレーション部１０７は、初期設定部１０６又は再設定部１１０から設定されたパラメータと、あらかじめ保持するシミュレーション方法（例えば、数式）とを用いて、シミュレーションする機能を有する。【００２２】
結果解析部１１２は、シミュレーションの結果が、あらかじめ定められた基準の範囲内に含まれるか否かを判定する機能を有する。感度解析部１１１は、シミュレーション結果に大きく影響を与えるパラメータを解析する機能を有する。【００２３】
可視化部１０８は、シミュレーション部１０７によるシミュレーションの結果、結果解析部１１２による解析結果、及び、感度解析部１１１による解析結果をユーザに提示するためのデータを生成する機能を有する。【００２４】
初期設定情報３００は、注目に値する現象が発生するかを検証するためのシミュレーションにおいて用いるパラメータの情報を保持する。再設定情報３１０は、注目に値する現象を解析するためのシミュレーションにおいて用いるパラメータの情報を保持する。【００２５】
図１に示す機能部は、プログラムによって実装されてもよく、また、各々異なる物理的な装置に実装されてもよい。また、複数の機能部は、一つのプログラム又は一つの物理的な装置に実装されてもよく、一つの機能部は、複数のプログラム又は複数の物理的な装置に実装されてもよい。【００２６】
図２は、実施例１のホスト処理装置１０１及び端末装置１０２のハードウェア構成を示すブロック図である。【００２７】
ホスト処理装置１０１及び端末装置１０２は、計算機であり、各々プロセッサ１２１、メモリ１２２、及びネットワークインタフェース１２４を有する。また、端末装置１０２は、入出力インタフェース１２３を有する。ホスト処理装置１０１も、ディスプレイ、及びプリンタ等の出力装置に接続される場合、入出力インタフェース１２３を有する。【００２８】
プロセッサ１２１は、例えばＣＰＵであり、演算装置及び制御装置である。メモリ１２２は、データを保持する記憶装置である。プロセッサ１２１は、メモリ１２２を用いてプログラムを実行することによって、端末装置１０２及びホスト処理装置１０１の機能を実装する。【００２９】
ネットワークインタフェース１２４は、データを送受信するためのネットワークインタフェースである。入出力インタフェース１２３は、ディスプレイ及びプリンタ等の出力装置、並びに、キーボード、マウス及びタッチパネルに接続するためのインタフェースである。【００３０】
以下において、ホスト処理装置１０１及び端末装置１０２は、物理的に各々異なる装置によって実装されるが、一つの物理的な装置によって実装されてもよい。また、ホスト処理装置１０１及び端末装置１０２は、各々の機能を実行できれば、三つ以上の異なる装置によって実装されてもよい。【００３１】
図３は、実施例１のシミュレーションシステムの処理を示すフローチャートである。【００３２】
まず、初期設定部１０６は、シミュレーションにおいて用いられるパラメータ等の初期値を受け付け、ホスト処理装置１０１に設定する（２０１）。具体的には、ステップ２０１において、ユーザ入力部１０３は、初期値を含む初期設定情報を受け付ける。【００３３】
そして、ユーザ入力部１０３は、受け付けた初期設定情報を、インタフェース部１０４及びインタフェース部１０５を介して初期設定部１０６に送信する。さらに、初期設定部１０６は、ステップ２０１において、受信した初期設定情報を、シミュレーションに必要な初期設定情報３００として、ホスト処理装置１０１のメモリ１２２等の記憶装置にストアする。【００３４】
図４は、実施例１の初期設定情報３００を示す説明図である。【００３５】
図４に示す初期設定情報３００は、例である。初期設定情報３００は、シミュレーション部１０７がシミュレーションに用いる評価関数の引数を含む。【００３６】
図４に示す初期設定情報３００は、開始時刻３０１、終了時刻３０２及びパラメータ３０３を、項目として含む。また、初期設定情報３００は、開始時刻３０１、終了時刻３０２及びパラメータ３０３の値として、最小値３０４、最大値３０５及び刻み幅３０６を含む。【００３７】
開始時刻３０１は、シミュレーションにおいて経過する時間の最初の時刻であり、シミュレーションにおける初期状態の時刻である。終了時刻３０２は、シミュレーションにおいて経過する時間の終了時刻である。パラメータ３０３は、評価関数の引数の値の範囲を示し、少なくとも一つの引数の複数の値を示す。【００３８】
最小値３０４及び最大値３０５は、開始時刻３０１、終了時刻３０２及びパラメータ３０３の項目の最小値及び最大値を示し、各項目がとりうる値の範囲を示す。刻み幅３０６は、各項目の値の組み合わせにおける、各項目の値の変化量を示す。【００３９】
例えば、図４に示す初期設定情報３００によれば、パラメータＡの最大値３０５が５であり、最小値３０４が−５であり、刻み幅３０６が１であるため、パラメータＡは、−５、−４、−３、−２、−１、０、１、２、３、４、及び、５の１１個の値のいずれか一つである。また、図４に示す初期設定情報３００によれば、シミュレーション部１０７は、時刻０から時刻１００までを時刻１ごとにシミュレートする。【００４０】
また、シミュレーションにおいて用いられる評価関数が、小売業における売上を算出する関数である場合、パラメータは、天気、月日、曜日、及び、広告料などである。【００４１】
なお、初期設定情報３００は、シミュレーションに用いられる引数の値を保持できれば、いかなる項目を含んでもよい。例えば、シミュレーションに用いられる評価関数の引数が、時刻のパラメータを含まない場合、初期設定情報３００は、開始時刻３０１及び終了時刻３０２の代わりに、開始値及び終了値を含んでもよい。【００４２】
ステップ２０１の後、シミュレーション部１０７は、メモリ１２２等の記憶装置から初期設定情報３００を取得し、パラメータ３０３の値の組み合わせを生成する。そして、シミュレーション部１０７は、開始時刻３０１と、終了時刻３０２と、生成した組み合わせと、あらかじめ保持する評価関数とを用いて、シミュレートする（２０２）。【００４３】
具体的には、シミュレーション部１０７は、開始時刻３０１と終了時刻３０２との間、開始時刻３０１及び終了時刻３０２の刻み幅３０６が示す複数の時刻において、評価関数を生成した組み合わせを用いて算出することによって、シミュレートする。【００４４】
なお、ステップ２０２において実行されるシミュレーションを、以下において第１のシミュレーションと記載する。第１のシミュレーションは、注目に値する現象が発生するか否かを検証するためのシミュレーションである。また、第１のシミュレーションは、パラメータの値の少なくとも一つの組み合わせによる、少なくとも一つのシミュレーションを含む。【００４５】
実施例１における注目に値する現象とは、シミュレーションの結果、すなわち、シミュレーションにおいて出力された評価値がユーザが予測又は期待していた評価値と異なる現象である。ユーザは、終了時刻３０２において平均的な評価値を出力しないシミュレーションを注目に値する現象と判断してもよいし、終了時刻３０２において平均的な評価値を出力しても、終了時刻３０２ではない時刻に特異な評価値を出力するシミュレーションを注目に値する現象と判断してもよい。【００４６】
ステップ２０２において、シミュレーション部１０７は、１回のシミュレーションごとに複数の評価値を出力する。そして、パラメータ３０３の値の複数の組み合わせを用いてシミュレートするため、複数回のシミュレーションによって、複数のグループの複数の評価値を出力する。【００４７】
シミュレーションが実行された際に出力される複数の評価値を、用いられたパラメータ３０３の値の組み合わせごとに分割することによって生成されたグループを、以下において結果群と記載する。【００４８】
シミュレーション部１０７は、生成した複数の結果群と、結果群に対応するパラメータ３０３の値の組み合わせとを、メモリ１２２等のホスト処理装置１０１が有する記憶装置、及び、ホスト処理装置１０１に接続される外部記憶装置の少なくとも一つに格納する。【００４９】
ステップ２０２の後、可視化部１０８は、メモリ１２２等の記憶装置を介して第１のシミュレーションの複数の評価値を取得し、取得した複数の評価値に基づいて、結果提示部１０９が出力する画像データを生成する（２０３）。【００５０】
図５は、実施例１の第１のシミュレーションの複数の評価値を表示する時系列グラフ４００ａを示す説明図である。【００５１】
図５に示す時系列グラフ４００ａは、可視化部１０８によって生成された画像データに基づいて、結果提示部１０９がディスプレイ等に表示した画面である。図５に示す時系列グラフ４００ａは、第１のシミュレーションによって生成された複数の結果群（結果群＃１０〜結果群＃２４）を示す。【００５２】
第１のシミュレーションの複数の結果群（結果群＃１０〜結果群＃２４）は、図４に示す初期設定情報３００と評価関数とに基づいて算出された評価値Ｆの集合である。図５に示す時系列グラフ４００ａは、横軸が時刻、縦軸が評価値Ｆである。【００５３】
可視化部１０８は、ステップ２０３において、パラメータ３０３の一つの組み合わせと評価関数とを用いて実行された１回のシミュレーションの評価値Ｆを、時系列グラフ４００ａとして表示する画像データを生成する。【００５４】
結果提示部１０９は、インタフェース部１０５及び１０４を介して、可視化部１０８から画像データを受信し、受信した画像データをユーザに向けて出力する。結果提示部１０９は、１回のシミュレーションの結果群に対応する稜線にユーザがカーソルをあわせた場合、カーソルによって指示された結果群の識別子、又は、用いられたパラメータ３０３の値をポップアップで表示してもよい。【００５５】
結果群＃１０〜結果群＃２０は、増加の傾向が一定であるが、結果群＃２１〜結果群＃２４は、時刻"２５"以降において顕著に増加している。また、結果群＃２１〜結果群＃２４の終了時刻"１００"における評価値Ｆは、結果群＃１０〜結果群＃２０の終了時刻"１００"における評価値Ｆと大きく異なる。【００５６】
ステップ２０３の後、図５に示す第１のシミュレーションの評価値を参照し、かつ、ユーザが第１のシミュレーションの評価値として、結果群＃１０〜結果群＃２０を予測又は期待していた場合、ユーザは、第１のシミュレーションの一部に注目に値する現象が発生したと判断する可能性が高い。【００５７】
ユーザが、注目に値する現象を解析するための再シミュレーションを実行することをユーザ入力部１０３に指示した場合、ユーザ入力部１０３は、ユーザから入力された再設定情報を受け付ける。以下において、注目に値する現象を解析するための再シミュレーションを、第２のシミュレーションと記載する。ここで、ユーザは、図５に示す結果群＃１０〜結果群＃２４の中から、第２のシミュレーションによって解析したい第１のシミュレーションの結果群を選択する。【００５８】
以下において、選択された結果群の第１のシミュレーションを、解析シミュレーションと記載する。そして、ユーザは、選択した結果群の識別子（すなわち、解析シミュレーションの識別子）及び、第２のシミュレーションにおいて用いるパラメータ等を、再設定情報としてユーザ入力部１０３に入力する。【００５９】
そして、ユーザ入力部１０３は、受け付けた再設定情報を、インタフェース部１０４及び１０５を介して再設定部１１０に送信する。再設定部１１０は、受信した再設定情報を、第２のシミュレーションに必要な再設定情報３１０ａとして、メモリ１２２等の記憶装置に格納する（２０４）。【００６０】
図６は、実施例１の再設定情報３１０ａを示す説明図である。【００６１】
図４に示す再設定情報３１０ａは、結果群＃２３の解析シミュレーションの途中で、結果群＃２３の解析シミュレーションにおいて用いられるパラメータの値を変更する際の、変更後のパラメータの値の組み合わせ等を示す。【００６２】
結果群＃２３は、パラメータ３０３の値の組み合わせ（Ａ＝２、Ｂ＝３、Ｃ＝５・・・）を用いたシミュレーレーションの複数の評価値の集合であり、開始時刻"０"から終了時刻"１００"までのシミュレーションの評価値の集合である。【００６３】
解析シミュレーションを指定することによって、ユーザは、注目に値する現象が発生するシミュレーションにおいて用いられたパラメータ３０３の値の組み合わせを指定する。【００６４】
そして、ユーザは、再設定情報として、解析シミュレーションの識別子（すなわち、パラメータ３０３の値の組み合わせの識別子）、並びに、図６に示す開始時刻３１１ａ、終了時刻３１２ａ、パラメータ３１３ａ及び基準３１７ａの値を入力する。開始時刻３１１ａ、終了時刻３１２ａ及びパラメータ３１３ａには、最小値３１４ａ、最大値３１５ａ及び刻み幅３１６ａが指定される。【００６５】
開始時刻３１１ａは、解析シミュレーションが出力された時刻の中で、第２のシミュレーションを実行するために用いるパラメータの値を変更する時刻を示す。このため、開始時刻３１１ａは、第２のシミュレーションを開始する時刻を示す。【００６６】
終了時刻３１２ａは、第２のシミュレーションを終了する時刻を示す。基準３１７ａは、終了時刻３１２ａにおける第２のシミュレーションの評価値の、予測値又は期待されている値の範囲である。【００６７】
ここで、実施例１におけるコントロール可能なシミュレーションとは、基準３１７ａの範囲に含まれる評価値を、終了時刻３１２ａにおいて出力するシミュレーションをいう。図６によれば、時刻が時刻"５０"である時、シミュレーションの評価値が２００以下であるシミュレーションは、コントロール可能なシミュレーションである。【００６８】
また、シミュレーションにおいて、終了時刻３１２ａにおいて基準３１７ａを満たす評価値が得られた場合、シミュレーション部１０７は、そのシミュレーションにおける現象をコントロールできたという。【００６９】
開始時刻３１１ａには、当該開始時刻３１１ａにパラメータの値を変更すれば、シミュレーションをコントロールできると予想される時刻が指定される。このため、ユーザは、開始時刻３１１ａに、注目に値する現象の発生前後の時刻を指定してもよい。【００７０】
図６の開始時刻３１１ａは、最小値３１４ａと最大値３１５ａとの間の時間（時刻"２５"と時刻"４０"との間の時間）が指定される。これは、最小値と最大値との間の複数の時刻から、パラメータの値の複数の組み合わせを用いた第２のシミュレーションを開始することを示す。【００７１】
パラメータ３１３ａは、第２のシミュレーションにおける評価関数の引数の値の範囲を示す。パラメータ３１３ａの値は、ステップ２０４において改めて設定されてもよいし、ステップ２０１において設定されたパラメータ３０３と同じであってもよい。【００７２】
第２のシミュレーションの開始時刻に最小値３１４ａと最大値３１５ａとが指定される理由は、シミュレーション部１０７が、複数の開始時刻から複数回シミュレートすることによって、評価値Ｆをコントロールできる開始時刻を特定するための情報を提供するためである。基準３１７ａの値には、注目に値する現象が発生しない場合に、終了時刻３１２ａにおいて到達したと予想される評価値Ｆの範囲が指定されてもよい。【００７３】
なお、再設定情報３１０ａは、初期設定情報３００と同じく、シミュレーションに用いられる引数の値を保持できれば、いかなる項目を含んでもよい。例えば、シミュレーションに用いられる評価関数の引数が、時刻のパラメータを含まない場合、再設定情報３１０ａは、開始時刻３１１ａ及び終了時刻３１２の代わりに、開始値及び終了値を含んでもよい。【００７４】
ステップ２０４の後、シミュレーション部１０７は、メモリ１２２等の記憶装置を介して再設定情報３１０ａを取得し、解析シミュレーションの開始時刻３１１ａにおける評価値Ｆと、あらかじめ保持する評価関数と、再設定情報３１０ａとを用いて、シミュレートする（２０５）。【００７５】
ステップ２０５におけるシミュレーションが、第２のシミュレーションである。以下に、第２のシミュレーションの詳細を示す。【００７６】
図７は、実施例１の第２のシミュレーションと、結果の可視化処理とを示すフローチャートである。【００７７】
シミュレーション部１０７は、ステップ２０５においてまず、再設定情報３１０ａが示す解析シミュレーションの識別子に基づいて、解析シミュレーションのパラメータ３０３の値の組み合わせと、解析シミュレーションにおいて出力された評価値とを、メモリ１２２等の記憶装置から取得する（６０１）。【００７８】
例えば、再設定情報３１０ａが示す解析シミュレーションが結果群＃２３である場合、シミュレーション部１０７は、メモリ１２２等からパラメータ３０３の組み合わせ（Ａ＝２、Ｂ＝３、Ｃ＝５・・・）と、識別子"＃２３"に対応する複数の評価値を取得する。【００７９】
ステップ６０１の後、シミュレーション部１０７は、再設定情報３１０ａから、開始時刻３１１ａの最大値３１５ａの値を取得し、第２のシミュレーションの開始時刻Ｔとして、取得した最大値３１５ａの値を設定する（６０２）。図６に示す最大値３１５ａは、時刻"４０"であるため、第２のシミュレーションの開始時刻Ｔには"４０"が設定される。【００８０】
ステップ６０２の後、シミュレーション部１０７は、開始時刻Ｔが、再設定情報３１０ａにおける開始時刻３１１ａの最小値３１４ａの値以上であるかを判定する（６０３）。これは、シミュレーション部１０７は、開始時刻３１１ａの最大値３１５ａと最小値３１４ａとの間に含まれる複数の時刻から、第２のシミュレーションを開始するためである。【００８１】
開始時刻Ｔが、開始時刻３１１ａの最小値３１４ａの値以上である場合、シミュレーション部１０７は、第２のシミュレーションを継続する。そして、シミュレーション部１０７は、ステップ６０１において取得された評価値の中から、解析シミュレーションの開始時刻Ｔにおける評価値Ｆを抽出する（６０４）。【００８２】
これは、シミュレーション部１０７が、ユーザによって選択されたシミュレーションにおける開始時刻Ｔから、パラメータ３１３ａの値の複数の組み合わせを用いて第２のシミュレーションを実行するためである。そして、シミュレーション部１０７は、第２のシミュレーションにおける評価関数の初期値を抽出するためである。【００８３】
ステップ６０４の後、感度解析部１１１及びシミュレーション部１０７は、シミュレーション部１０７によって抽出された評価値を初期値として用いることにより、複数のパラメータの各々の感度を解析する（６０５）。ここで感度とは、パラメータの変化に対するシミュレーションの評価値の変化の割合であり、感度が高いとは、パラメータの変化に対してシミュレーションの評価値が変化する量が、他のパラメータと比較して大きいことをいう。【００８４】
具体的には、感度解析部１１１が、微小に値を変化させた一つのパラメータをシミュレーション部１０７に指示した場合、シミュレーション部１０７は、開始時刻Ｔから、微小に値が変化した一つのパラメータと、値が変化しないその他のパラメータと、評価関数とを用いてシミュレートする。【００８５】
ここで、微小に変化させるとは、パラメータの各々の最小値３１４ａと最大値３１５ａとの間の値の範囲と比べて十分に小さい値を言い、例えば、刻み幅３１６ａ分、増加させることをいう。また、実施例１のシミュレーションシステムの管理者は、感度を解析する際にパラメータを変化させる方法を、あらかじめ感度解析部１１１に指示してもよい。【００８６】
そして、感度解析部１１１は、パラメータの値を変化させてシミュレーションした後の評価値Ｆの変化量を、全パラメータごとに求めることによって、感度を解析する。【００８７】
例えば、感度解析部１１１は、感度を解析するための方法として、刻み幅３１６ａの値×１をパラメータに加算させる方法を保持する。そして、解析シミュレーションにおける結果群＃２３に対応するパラメータＡは２である。【００８８】
この場合、感度解析部１１１は、パラメータＡとして２．１をシミュレーション部１０７に指示し、シミュレーション部１０７は、変更後のパラメータＡ、及び、結果群＃２３の他のパラメータの値を用いて、開始時刻Ｔ＝４０から終了時刻３１２ａまでシミュレートする。【００８９】
このシミュレーションの結果において、評価値Ｆが開始時刻Ｔ＝４００において３００であり、終了時刻３１２ａにおいて３１５である場合、感度解析部１１１は、｛（３１５−３００）／３００｝／０．１＝＋０．５０を、パラメータＡの感度として算出する。感度解析部１１１は、他のパラメータについても同じ処理によって感度を算出する。【００９０】
感度解析部１１１は、算出した感度を可視化部１０８に通知し、可視化部１０８は、通知された感度に基づいてランキングリスト４０１ａを表示するための画像データを生成する（２０６）。可視化部１０８は、例えば、感度の高い順にパラメータを列挙したランキングリスト４０１ａの画像データを生成する。【００９１】
その後、可視化部１０８は、インタフェース部１０４及びインタフェース部１０５を介して、結果提示部１０９にランキングリスト４０１ａの画像データを送信し、結果提示部１０９は、受信した画像データに基づいて開始時刻Ｔにおけるランキングリスト４０１ａをユーザに提示する。また、可視化部１０８は、ランキングリスト４０１ａを、再設定部１１０に転送する。【００９２】
以降の処理は、シミュレーションをコントロールするパラメータ等の条件を探索するための処理である。【００９３】
まず、再設定部１１０は、ランキングリスト４０１ａの結果に基づいて、感度が高い上位Ｎ個のパラメータを抽出し、抽出したパラメータを次に実行する第２のシミュレーションに必要な情報として、メモリ１２２等の記憶装置に格納する。【００９４】
ここで、再設定部１１０が、感度に基づいてパラメータをＮ個抽出する理由は、感度が高いパラメータを優先して用いて第２のシミュレーションを実行した方が、シミュレーションをコントロールできる条件を少ない計算量で効率的に求めることができるためである。コントロールできる条件とは、シミュレーションをコントロールできるパラメータの値及び開始時刻Ｔの値である。【００９５】
このため、再設定部１１０は、計算量が多くなっても精度よく解析したい場合、感度に基づいたパラメータの抽出を行わなくてもよい。【００９６】
なお、Ｎの値は自然数であり、例えば２個など、あらかじめ管理者又はユーザによって任意に定められてもよい。また、ユーザは、ランキングリスト４０１ａを参照した結果、ユーザ入力部１０３を介して再設定部１１０にＮの値を指定してもよい。【００９７】
さらに、再設定部１１０等の機能部は、感度解析の結果、及び、パラメータの総数に依存してＮの値を定めてもよい。例えば、再設定部１１０等の機能部は、Ｎの値として、パラメータの総数の３分の１を定めてもよく、また、感度解析の結果が平均値又は中央値よりも高いパラメータの数を定めてもよい。【００９８】
シミュレーション部１０７は、メモリ１２２等の記憶装置から前述のＮ個のパラメータを取得する。そして、シミュレーション部１０７は、前述のＮ個のパラメータの値のみを変化させ、他のパラメータの値は解析シミュレーションに対応するパラメータと同じ値である複数の組み合わせを、再設定情報３１０に基づいて生成する。【００９９】
そして、シミュレーション部１０７は、解析シミュレーションにおける開始時刻Ｔから、生成した組み合わせと評価関数とを用いて、終了時刻３１２ａの時刻まで複数回シミュレートする（６０６）。ステップ６０６において実行されるシミュレーションが第２のシミュレーションである。【０１００】
より具体的には、シミュレーション部１０７は、ステップ６０６において、解析シミュレーションにおいて算出された評価値と、生成した複数の組み合わせ及び評価関数とを用いて、第２のシミュレーションを開始時刻Ｔから終了時刻３１２まで実行する。シミュレーション部１０７は、例えば、シミュレーションのための評価関数が過去のパラメータを用いる関数である場合、解析シミュレーションにおけるパラメータ３１３を必要に応じて、第２のシミュレーションにおいて用いてもよい。【０１０１】
ここで、シミュレーション部１０７は、開始時刻Ｔにおいて算出された初期値の開始時刻Ｔにおける評価値を初期値として、第２のシミュレーションにおける評価値を算出する。具体的には、シミュレーション部１０７は、第２のシミュレーションにおける開始時刻Ｔにおいて算出される評価値を、解析シミュレーションにおける開始時刻Ｔにおいて算出された評価値と同じ値になるように、シミュレーションにおいて用いる評価関数を変換してもよい。【０１０２】
これによってシミュレーション部１０７は、解析シミュレーションにおける時間の経過の途中から、用いるパラメータ３１３を変更して複数のシミュレーションを実行することができる。【０１０３】
シミュレーション部１０７は、ステップ２０６において、第２のシミュレーションの実行後、第２のシミュレーションにより出力された複数の結果群を可視化部１０８に送り、可視化部１０８は、ステップ２０３と同じく複数の結果群を表示するため、時系列グラフ４０２ａの画面データを生成する。【０１０４】
ここで、可視化部１０８は、解析シミュレーションの結果群と、第２のシミュレーションにおける複数の結果群とを、連続するように表示する時系列グラフ４０２ａの画像データを生成する。これによって、第１のシミュレーションの結果と第２のシミュレーションの結果とを、ユーザに比較させることができる。【０１０５】
そして、ステップ２０６において、可視化部１０８は、インタフェース部１０４及び１０５を介して結果提示部１０９に、時系列グラフ４０２ａの画像データを送信する。結果提示部１０９は、送信された画像データに基づいて、開始時刻Ｔにおける時系列グラフ４０２ａを出力する。また、可視化部１０８は、ステップ２０６において、第２のシミュレーションにより出力された複数の結果群を、結果解析部１１２に転送する。【０１０６】
可視化部１０８から複数の結果群を転送された場合、結果解析部１１２は、第２のシミュレーションの複数の結果群の中から、終了時刻３１２ａにおける評価値Ｆが基準３１７ａに該当する結果群を特定する。そして、結果解析部１１２は、特定した結果群のシミュレーションを実行するために用いたパラメータの値の組み合わせを取得する（６０７）。【０１０７】
例えば、結果解析部１１２は、終了時刻３１２ａ"５０"における評価値Ｆが、基準３１７ａとして設定された２００以下である結果群を、第２のシミュレーションの実行結果の中から特定し、特定した結果群のシミュレーションを実行するために用いたパラメータの値の組み合わせを取得する。【０１０８】
また、ステップ６０７において、結果解析部１１２は、取得したパラメータの値の組み合わせを、可視化部１０８に通知する。結果解析部１１２は、ステップ６０７においてパラメータの値の組み合わせを取得できない場合、組み合わせが取得できなかったことを可視化部１０８に通知する。【０１０９】
可視化部１０８は、結果解析部１１２から第２のシミュレーションにおけるパラメータの値の組み合わせを通知された場合、通知されたパラメータの値の組み合わせを散布図４０３ａとして表示する画像データを生成する（２０６）。可視化部１０８は、インタフェース部１０４及び１０５を介して結果提示部１０９に、散布図４０３ａの画像データを送信する。結果提示部１０９は、送信された画像データに基づいて、開始時刻Ｔにおける散布図４０３ａをユーザに出力する。【０１１０】
散布図４０３ａを出力することによって、結果提示部１０９は、注目に値する現象が発生したシミュレーションをコントロールすることができるパラメータの値の組み合わせを、ユーザに認識させることができる。【０１１１】
ステップ６０７の後、シミュレーション部１０７は、開始時刻Ｔの値から、開始時刻３１１ａの刻み幅３１６ａの値を、減算する（６０８）。そして、シミュレーション部１０７は、ステップ６０３を実行する。これによって、ホスト処理装置１０１は、開始時刻Ｔが開始時刻３１１ａの最小値３１４ａよりも小さくなるまで、ステップ６０３〜６０８を繰り返す。【０１１２】
図８は、実施例１の結果提示部１０９によって出力される画面を示す説明図である。【０１１３】
結果提示部１０９は、複数の開始時刻Ｔにおける、複数のランキングリスト４０１ａ、複数の時系列グラフ４０２ａ及び複数の散布図４０３ａを出力する。結果提示部１０９はこれらのランキングリスト４０１ａ、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａを、一つの画面に表示されるように出力してもよいし、各々を順に表示してもよい。【０１１４】
図８は、開始時刻Ｔが"４０"、"３５"及び"３０"におけるランキングリスト４０１ａ、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａを示す。ただし、図６に示す再設定情報３１０ａを用いて第２のシミュレーションが実行された場合、開始時刻Ｔは、２５〜４０までの１６個の値をとるため、ランキングリスト４０１ａ、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａは、各々１６個生成される。【０１１５】
図８に示すランキングリスト４０１ａによれば、高い感度のパラメータは、すべての開始時刻ＴにおいてパラメータＡ、Ｃ及びＤである。このため、図８に示す時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａは、パラメータＡ及びＣのみを変化させた組み合わせにより実行されたシミュレーションによって、生成された画面である。【０１１６】
図８に示す時系列グラフ４０２ａは、パラメータＡ及びＣの値を変化させた場合の第２のシミュレーションの結果を示す。また、図８に示す散布図４０３ａは、基準３１７ａに該当する評価値を出力するシミュレーションのパラメータＡとＣとの値を、黒丸によってプロットすることによって示す。【０１１７】
図８に示す時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａによれば、開始時刻Ｔが"４０"である場合、シミュレーション部１０７は、第２のシミュレーションにおいて基準３１７ａに該当する評価値を出力できない。しかし、開始時刻Ｔが"３５"及び"３０"である場合、パラメータの一部の組み合わせにおいて、シミュレーション部１０７は、第２のシミュレーションにおいて基準３１７ａに該当する評価値を出力できる。【０１１８】
ユーザは、図８に示す画面を参照することによって、基準３１７ａに該当する評価値を出力するシミュレーションの、パラメータの値の組み合わせ及び開始時刻を取得することができる。言い換えれば、ユーザは、注目に値する現象が発生した際に、基準３１７ａの範囲に出力するようにシミュレーションをコントロールできるパラメータの値の組み合わせ及び開始時刻を取得することができる。そして、これによってユーザは、注目に値する現象をより詳細に解析することができる。【０１１９】
実施例１によれば、ランキングリスト４０１ａを出力し、感度を解析した結果を表示することによって、シミュレーションにおいて注目に値する現象が発生した場合、注目に値する現象の発生中にシミュレーションに強く影響を与えるパラメータを、解析結果としてユーザに提供することができる。【０１２０】
また、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａを出力することによって、注目に値する現象をコントロールできるのか否かを示すことができる。また、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａにおいて、基準３１７ａに該当する評価値を出力するシミュレーションのパラメータの組み合わせ及び開始時刻Ｔを表示することによって、注目に値する現象をコントロールすることができる開始時刻、パラメータ、及び、そのパラメータの値を解析結果としてユーザに提供することができる。【０１２１】
このため、ランキングリスト４０１ａ、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａの少なくとも一つを出力することによって、実施例１のシミュレーションシステムは、ユーザがシミュレーションの結果を効率的に追加解析するための情報を、ユーザに提供することができる。【０１２２】
なお、実施例１において、シミュレーションにおけるパラメータの設定範囲は、最小値、最大値及び刻み幅によって定められたが、これに限られず、例えば、想定される平均値と分散値とを用いた確率変数によって定められてもよい。【０１２３】
また、前述の例において、第２のシミュレーションの開始時刻Ｔの最小値３１４ａを、評価値Ｆが急激に変化する（注目に値する現象が発生する）時刻"２５"に定めたが、これに限られず、注目に値する現象が発生する時刻よりも前又は後に定められてもよい。【０１２４】
また、開始時刻Ｔとして注目に値する現象が発生する時刻よりも前の時刻が設定された場合、開始時刻Ｔにおいてステップ６０５の感度解析を実行することによって、可視化部１０８は、感度の高いパラメータを、注目に値する現象の発生の要因となったパラメータとして抽出してもよい。そして、可視化部１０８は、注目に値する現象の発生の要因となったパラメータを表示するための画像データを生成してもよい。【０１２５】
また、第２のシミュレーションの終了時刻３１２ａは、ユーザが基準３１７ａの値をシミュレーションによって得ることを希望する時刻であればいずれの時刻であってもよい。【０１２６】
また、図８において、散布図４０３ａは、パラメータＡ及びＣの２軸が表示されるが、これに限られず、１軸又は３軸以上が表示されてもよい。また、散布図４０３ａの軸数が、前述のパラメータ数Ｎと一致している場合、ユーザは、基準３１７ａに該当する評価値を出力するシミュレーションのパラメータを、変更するパラメータの中から特定できる。【０１２７】
さらに、可視化部１０８及び結果提示部１０９は、図８に示すランキングリスト４０１ａ、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａのフォーマット及び出力方法によってシミュレーションの結果を出力したが、これに限られず、ユーザが効率的にシミュレーション解析できれば、リスト、グラフ、及びテーブル等のいかなるフォーマット及び出力方法によって出力してもよい。また、例えば、結果提示部１０９は、時系列グラフ４０２ａ及び散布図４０３ａを、開始時刻Ｔの変化に従ったアニメーションによって表示してもよい。【０１２８】
また、第２のシミュレーションにおけるパラメータの刻み幅３１６ａは、いかなる値でもよい。ただし、第２のシミュレーションにおけるパラメータ３１３ａの刻み幅３１６ａが第１のシミュレーションにおけるパラメータ３０３の刻み幅３０６よりも小さい場合、シミュレーションの網羅性を効率的に高めることができ、さらには、注目に値する現象とは異なる現象を発見する確率を高めることができる。【０１２９】
また、前述におけるシミュレーションは、パラメータの一つとして時刻を用いるが、実施例１のシミュレーションは、評価関数のパラメータとして定義されれば、いかなるパラメータを用いてもよい。
【実施例２】
【０１３０】
実施例１において、ユーザは、注目に値する現象を解析するためのシミュレーションの選択、及び、基準３１７ａの指定を直接行う。ユーザは、図５に示すような注目に値する現象が発生する場合には、注目に値する現象を認識することが容易であるため、比較的容易にこれらの選択及び指定を行うことができる。【０１３１】
図９は、実施例２の第１のシミュレーションの複数の評価値を表示する時系列グラフ４００ｂを示す説明図である。【０１３２】
例えば、図９に示す時系列グラフ４００ｂのように、時刻"２５"の後、時刻"２５"までに算出された評価値から予測される範囲には含まれない評価値が、終了時刻において発生しているものの、複数の結果群が一様に分散している場合、ユーザにとって、注目に値する現象が発生している結果群を感覚的に選択することは困難である。【０１３３】
そこで、実施例２では、ユーザによるシミュレーションの結果の選択、及び、基準３１７の指定が困難である場合、これらの選択及び指定を積極的にサポートできるような情報を、ユーザに提供する方法について説明する。【０１３４】
実施例２における機能部、記憶部及びハードウェアの構成等は、実施例１と同様である。実施例２と実施例１とで異なる部分は、ステップ２０３の内容である。【０１３５】
ステップ２０３において、可視化部１０８は、ステップ２０２におけるシミュレーションの複数の結果に、統計処理を行う。可視化部１０８は、具体的には、シミュレーションの結果が得られた時刻の各々における、複数の評価値の分布に関して平均μと標準偏差σとを求める。そして、可視化部１０８は、平均μと標準偏差σとの結果を図１０に示すような時系列グラフ４０４として表示するための画像データを生成する。【０１３６】
なお、時刻の各々において算出される平均μと標準偏差σとが異なる場合、可視化部１０８は、終了時刻３１２ａにおいて算出された平均μと標準偏差σとを、時系列グラフ４０４として表示する画像データを生成してもよい。また、終了時刻３１２ａの前の所定の時間において算出された平均μと標準偏差σとの、各々の平均値を、時系列グラフ４０４として表示する画像データを生成してもよい。【０１３７】
図１０は、実施例２の標準偏差を表示する時系列グラフ４０４を示す説明図である。【０１３８】
そして、可視化部１０８は、時系列グラフ４００ｂを表示するための画像データと、時系列グラフ４０４を表示するための画像データとを、結果提示部１０９に送信する。結果提示部１０９は、例えば、時系列グラフ４００ｂと時系列グラフ４０４とをオーバレイして表示する。これによって、結果提示部１０９は、ユーザに時系列グラフ４００ｂと時系列グラフ４０４とを比較させ、結果群の分散の状況を把握させやすくする。【０１３９】
この表示方法によって、ユーザは、例えば、２σ又は３σなど、あらかじめ定められた標準偏差に最も近い結果群を、注目に値する結果として選択したり、基準として平均μに近い評価値Ｆを決定したりすることができる。【０１４０】
実施例２によれば、実施例１の効果に加え、ユーザによるシミュレーション結果の選択及び基準３１７の設定が困難な場合に、これらのユーザによる判断を積極的にサポートする情報を出力できる。したがって、ユーザによるシミュレーション結果の効率的な追加解析をサポートすることができる。【０１４１】
なお、実施例においては、シミュレーション結果の時系列グラフ４００ｂと比較させる指標として平均μと標準偏差σとを用いたが、これに限られず、可視化部１０８は、ユーザがシミュレーション結果の選択や基準の設定を容易にできるものであれば、どのような指標を算出してもよい。
【実施例３】
【０１４２】
実施例１及び実施例２において、シミュレーションに用いられた評価関数は一つであり、シミュレーションによって出力される評価値Ｆは１種類であった。実施例３におけるシミュレーションシステムは、同じパラメータを用いるが、複数の評価関数を用いる複数のシミュレーションを実行し、かつ、シミュレーションの途中でパラメータを変更させることによって、複数のシミュレーションの各々において発生する注目に値する現象を解析するための情報をユーザに提供する。【０１４３】
また、実施例１及び実施例２において、一つのシミュレーションをコントロールするパラメータの値の組み合わせを、他の評価関数のシミュレーションにおいて用いた場合、ユーザは、他の評価関数によるシミュレーションの変化を把握することができない。そこで、実施例３は、一つの評価関数のシミュレーションをコントロール可能なパラメータ条件を解析する際に、複数の評価関数によるシミュレーションの結果を提供する。【０１４４】
実施例３における機能部及びハードウェアの構成等は、実施例１と同様である。実施例３と実施例１とで異なる部分は、ステップ２０４〜２０６のそれぞれにおける一部の処理である。【０１４５】
実施例３のシミュレーション部１０７は、あらかじめ複数の評価関数（評価関数Ｆ、評価関数Ｇ、評価関数Ｈ）を保持する。この複数の評価関数は、同じ種類のパラメータを用いる。【０１４６】
例えば、シミュレーション部１０７は、店舗の売上を評価する評価関数Ｆと、店舗における消費電力コストを評価する評価関数Ｇとを保持する。評価関数Ｆと評価関数Ｇとは、来客数、当日の天気、及び、気温等の同じ種類のパラメータを用いる。【０１４７】
実施例３のステップ２０２において、シミュレーション部１０７は、複数の評価関数を用いた複数の第１のシミュレーションを実行する。シミュレーション部１０７は、複数の第１のシミュレーションにおいて、複数の結果群を生成する。【０１４８】
実施例３のステップ２０３において、可視化部１０８は、複数の第１のシミュレーションの複数の結果群を表示するための時系列グラフ４０２の画像データを生成してもよいし、一つの第１のシミュレーションの複数の結果を表示するための時系列グラフ４０２の画像データを生成してもよい。【０１４９】
また、実施例３のステップ２０３においてユーザは、表示された複数の時系列グラフ４０２を参照し、注目に値する現象が発生しており、かつ、解析する必要がある結果群を選択する。これによってユーザは、注目に値する現象が発生するシミュレーションにおいて用いられたパラメータの組み合わせを選択する。【０１５０】
ステップ２０４において、再設定部１１０は、複数の評価関数に対応する複数の基準を含む、再設定情報３１０ｂとして受信する。また、再設定情報３１０ｂには、ユーザにより選択された結果の識別子（例えば、結果群＃２３）が含まれる。【０１５１】
図１１は、実施例３の再設定情報３１０ｂを示す説明図である。【０１５２】
実施例３の開始時刻３１１ｂ、終了時刻３１２ｂ及びパラメータ３１３ｂは、実施例１の開始時刻３１１ａ、終了時刻３１２ａ及びパラメータ３１３ａと同じである。実施例３の基準３１７ｂは、基準ＫＦと、基準ＫＧと、基準ＫＨとを含む。【０１５３】
基準ＫＦは、評価関数Ｆを用いたシミュレーションにおいて、予測又は期待される評価値Ｆの範囲を示す。基準ＫＧは、評価関数Ｇを用いたシミュレーションにおいて、予測又は期待される評価値Ｇの範囲を示す。基準ＫＨは、評価関数Ｈを用いたシミュレーションにおいて、予測又は期待される評価値Ｈの範囲を示す。【０１５４】
実施例３のシミュレーション部１０７は、再設定情報３１０ｂを取得した場合、ステップ２０５において、複数の評価関数を用いて第２のシミュレーションを実行する。この結果、複数の評価値（評価値Ｆ、評価値Ｇ、及び評価値Ｈ）が出力される。【０１５５】
具体的には、シミュレーション部１０７は、実施例３のステップ６０１において、複数の評価関数によって実行された複数の第１のシミュレーションの結果群の中から、ステップ２０３においてユーザによって選択されたパラメータと同じパラメータを用いて生成された結果群を、評価関数ごとに抽出する。そして、シミュレーション部１０７は、抽出した結果群の内容を、メモリ１２２等の記憶装置から取得する。【０１５６】
実施例３のステップ６０２及び６０３は、実施例１のステップ６０２及び６０３と同じである。【０１５７】
実施例３のステップ６０４において、シミュレーション部１０７は、ステップ６０１において取得した結果から、開始時刻Ｔにおける評価値を抽出する。ここで、複数の評価関数が三つの評価関数である場合、抽出される結果も三つである。【０１５８】
実施例３のステップ６０５において、シミュレーション部１０７及び感度解析部１１１は、実施例１と同じくパラメータの感度を解析する。ここで用いる評価関数は、ステップ２０３において選択された結果群を生成するために用いられた評価関数であっても、他の評価関数であってもよい。【０１５９】
実施例３のステップ６０６において、シミュレーション部１０７は、上位Ｎ個のパラメータの値の組み合わせを、開始時刻Ｔから変更することによって、第２のシミュレーションを各々の評価関数を用いて実行する。【０１６０】
実施例３のステップ６０７において、シミュレーション部１０７は、複数の評価関数による第２のシミュレーションの結果群の中から、基準３１７ｂが示す基準に該当する結果群を、評価関数ごとに特定する。そして、可視化部１０８は、特定された結果群を生成するために用いられたパラメータ３１３ｂの組み合わせを示す散布図４０３ｂの画像データを、評価関数ごとに生成する。【０１６１】
以上によって、実施例３のステップ２０６において、可視化部１０８は、複数の評価関数による複数の結果を表示するための、ランキングリスト４０１ｂ、時系列グラフ４０２ｂ及び散布図４０３ｂの画像データを生成する。【０１６２】
さらに、実施例３の可視化部１０８は、ステップ６０７の後、散布図４０５ｂの画像データを生成する。散布図４０５ｂは、結果群に対応するパラメータ３１３ｂの組み合わせの中で、基準３１７ｂが示すすべての基準に該当する結果群を生成したパラメータ組み合わせを表示する。【０１６３】
実施例３の可視化部１０８は、生成した画像データを結果提示部１０９に送信し、結果提示部１０９は、送信された画像データに基づいてランキングリスト４０１ｂ、時系列グラフ４０２ｂ、散布図４０３ｂ及び散布図４０５ｂを表示する。【０１６４】
図１２は、実施例３の結果提示部１０９によって出力される画面を示す説明図である。【０１６５】
図１２のランキングリスト４０１ｂは、ステップ２０３においてユーザが評価関数Ｆを用いた第１のシミュレーションから、一つのシミュレーションの結果（結果群＃２３）を選択した際に生成されるランキングリスト４０１ｂである。また、感度解析部１１１及びシミュレーション部１０７が、評価関数Ｆを用いて感度を解析した再に生成されるランキングリスト４０１ｂである。【０１６６】
また、図１２に示す時系列グラフ４０２ｂ、散布図４０３ｂ及び散布図４０５ｂは、パラメータＡとＣとの値を開始時刻Ｔにおいて変更した時の、時系列グラフ４０２ｂ、散布図４０３ｂ及び散布図４０５ｂである。図１２に示す時系列グラフ４０２ｂは、シミュレーションの結果である評価値Ｆ、評価値Ｇ及び評価値Ｈを示す。【０１６７】
図１２に示す散布図４０３ｂは、基準ＫＦ、基準ＫＧ及び基準ＫＨの各々に該当する結果を出力したシミュレーションのパラメータ３１３ｂの値の組み合わせを示す。また、図１２に示す散布図４０５ｂは、評価関数Ｆ、評価関数Ｇ及び評価関数Ｈによるシミュレーションのすべてにおいて、基準ＫＦ、基準ＫＧ及び基準ＫＨの各々に該当する結果を出力したシミュレーションのパラメータ３１３ｂの値の組み合わせを示す。【０１６８】
なお、図１２に示す画面は、開始時刻Ｔが３０である場合の画面を示す。しかし、図１１に示す再設定情報３１０ｂが用いられた場合開始時刻Ｔは２５〜４０までの１６通りであるため、結果提示部１０９は、これらの１６通りにおける画面をすべて表示してもよいし、一部の時刻における画面を表示してもよい。【０１６９】
以上説明したように、実施例３によれば、実施例１及び実施例２の効果に加え、ユーザは、パラメータを変更する場合、複数の評価関数を用いた複数のシミュレーションの結果がどの様に変化するかの挙動を時系列グラフ４０２ｂによって確認することができる。さらに、複数の評価関数に対して設定された基準３１７ｂに該当する結果を出力できるパラメータ３１３ｂの値を、散布図４０５ｂによって確認することができる。【０１７０】
このため、実施例３は、本発明の目的である、ユーザが効率的にシミュレーション結果を追加解析できるための方法、及びそのシステムを提供する。【０１７１】
なお、前述の例において、評価関数は三つであったが、これに限られず、実施例３における評価関数は複数であればいくつでもよい。また、図１２において、結果提示部１０９は、評価関数Ｆのみのランキングリスト４０１ｂを表示するが、これに限られない。具体的には、実施例３の感度解析部１１１及びシミュレーション部１０７は、評価関数Ｇ、Ｈを用いてパラメータ３１３ｂの感度を解析し、実施例３の結果提示部１０９は、それらの結果をランキングリスト４０１ｂとして表示してもよい。【０１７２】
また、実施例３におけるステップ２０３において、実施例２におけるステップ２０３のように、可視化部１０８は、第１のシミュレーションの結果の平均μと標準偏差σとを算出し、結果提示部１０９は、平均μと標準偏差σとを表示する時系列グラフ４０４を、複数の評価関数ごとに表示してもよい。
【実施例４】
【０１７３】
実施例１〜３における感度解析部１１１が、開始時刻Ｔにおける感度を解析することによって、第２のシミュレーションにおいて変更するパラメータが決定される。しかし、ホスト処理装置１０１が、開始時刻Ｔを注目に値する現象が発生するよりも前（例えば、図６に示す時刻"２５"より前）に設定し、感度を解析した場合、注目に値する現象が発生した後の評価値Ｆの急激な変化が感度解析に反映されない可能性がある。この結果、シミュレーション部１０７が、評価値Ｆの急激な変化をコントロールするために有効なパラメータを正しく用いることができない可能性がある。【０１７４】
そこで、実施例４では、上記のような場合においても、注目に値する現象をコントロールするために有効なパラメータを正しく抽出する方法について説明する。【０１７５】
実施例４における機能ブロックの構成及びハードウェアの構成等は、実施例１と同様である。実施例４と実施例１とで異なる部分は、再設定情報３１０の内容、並びに、ステップ２０４及びステップ２０５における一部の処理である。【０１７６】
図１３は、実施例４の再設定情報３１０ｃを示す説明図である。【０１７７】
再設定情報３１０ｃは、開始時刻３１１ｃ、終了時刻３１２ｃ、パラメータ３１３ｃ及び基準３１７ｃを含む。また、再設定情報３１０ｃは、開始時刻３１１ｃの最小値３１４ｃ、最大値３１５ｃ及び刻み幅３１６ｃを示し、パラメータ３１３ｃの最小値３１４ｃ、最大値３１５ｃ及び刻み幅３１６ｃを示す。【０１７８】
実施例４の再設定情報３１０ｃは、実施例１の再設定情報３１０ａと異なり、感度解析時刻３１８ｃを含む。感度解析時刻３１８ｃは、ステップ６０５において感度を解析するために実行するシミュレーションの開始時刻を示す。感度解析時刻３１８ｃが示す時刻と、開始時刻３１１ｃが示す時刻とは一致しなくてもよい。【０１７９】
ユーザは、ステップ２０３において、感度解析時刻３１８ｃの値をユーザ入力部１０３に入力する。ここで、ユーザは、感度解析時刻３１８ｃの値として、注目に値する現象が発生した後の時刻を入力する。【０１８０】
以上説明したように、実施例４のシミュレーション解析方法は、実施例１〜３の効果に加え、第２のシミュレーションの開始時刻に係わらない時刻から、感度解析のためのシミュレーションを実行するため、第２のシミュレーションにおいて値を変化させるパラメータを、精度よく抽出することができる。この結果、評価値をコントロールするのに有効なパラメータを正しく抽出することができる。【０１８１】
このため、実施例４は、本発明の目的である、ユーザが効率的にシミュレーション結果を追加解析できるための方法、及びそのシステムを提供する。【０１８２】
なお、実施例４において、感度解析時刻３１８ｃをユーザが入力する構成としたが、例えば、ホスト処理装置１０１の可視化部１０８（又は結果解析部１１２等）が、第１のシミュレーションの結果である評価値Ｆの単位時間あたりの変化量を算出し、結果提示部１０９は、その結果を、時系列グラフ４００ａにオーバレイして表示してもよい。これにより、感度解析時刻の入力に対するユーザの判断を積極的にサポートすることができる。【０１８３】
また、実施例４におけるステップ２０３において、実施例２におけるステップ２０３のように、可視化部１０８は、第１のシミュレーションの結果の平均μと標準偏差σとを算出し、結果提示部１０９は、平均μと標準偏差σとを表示する時系列グラフ４０４を表示してもよい。【０１８４】
また、実施例４におけるシミュレーション部１０７は、実施例３におけるシミュレーション部１０７と同じく、複数の評価関数によって複数の第１のシミュレーションを実行してもよい。そして、ユーザは、ステップ２０３において、複数の評価関数による第１のシミュレーションの結果を参照後、いずれかの評価関数における感度解析時刻を入力してもよい。
【実施例５】
【０１８５】
実施例５のシミュレーションシステムは、実施例１、２及び４で示した方法を組み合わせ、再設定情報３１０の値をシミュレーションシステムが決定することにより、第２のシミュレーションによる結果解析を自動的に実行する。【０１８６】
図１４は、実施例５の再設定部１１０の処理を示すフローチャートである。【０１８７】
実施例５における機能ブロックの構成及びハードウェアの構成等は、実施例１と同様である。実施例５と実施例１とで異なる部分は、ステップ２０４である。実施例５のステップ２０４において、ユーザ入力部１０３は、ユーザから再設定情報３１０を受け付けない。【０１８８】
一方で、再設定部１１０は、実施例５のステップ２０４において、第１のシミュレーションの複数の結果群を全て読み出す（１３０１）。ステップ１３０１の後、再設定部１１０は、読み出した複数の結果群の評価値Ｆを統計処理する（１３０２）。【０１８９】
ステップ１３０２の後、統計処理の結果に基づいて、再設定部１１０は、第２のシミュレーションによって解析する結果群（すなわち、シミュレーション、かつ、パラメータ３０３の値の組み合わせ）を決定する（１３０３）。【０１９０】
ステップ１３０２における統計処理は、実施例２において可視化部１０８が実行した統計処理と同じでもよい。具体的には、再設定部１１０は、ステップ１３０２において、シミュレーションの結果が得られた時刻の各々における、複数の評価値Ｆの分布に関して平均μと標準偏差σとを求める。【０１９１】
そして、再設定部１１０は、ステップ１３０３において、２σ又は３σなど、あらかじめ定められた標準偏差に最も近い結果群を出力したシミュレーションを、注目に値する現象が発生したシミュレーションとして、第２のシミュレーションによって解析するシミュレーションに決定する。そして、決定したシミュレーションの識別子を、再設定部１１０は、再設定情報３１０に格納する。【０１９２】
ステップ１３０３の後、再設定部１１０は、決定したシミュレーションにおいて用いられたパラメータ３０３の値の組み合わせと、初期設定情報３００とを、メモリ１２２等の記憶装置から読み出す（１３０４）。ステップ１３０４の後、再設定部１１０は、パラメータ３１３の範囲を決定する（１３０５）。【０１９３】
具体的には、再設定部１１０は、例えば、ステップ１３０３において決定したシミュレーションにおけるパラメータ３０３の値を中心値に定める。そして、再設定部１１０は、ステップ１３０５において、初期設定情報３００のパラメータ３０３が示す各々のパラメータの範囲（最大値３０５から最小値３０４を減算した値）に、あらかじめ定められた係数Ａ（例えば、１／１０）を乗じて、第２のシミュレーションにおけるパラメータの範囲を算出する。そして、再設定部１１０は、定めた中心値と算出した範囲とに基づいて最小値３１４と最大値３１５とを決定する。【０１９４】
また、再設定部１１０は、ステップ１３０５において、パラメータ３０３の刻み幅３０６に、あらかじめ定められた係数Ｂ（例えば、１／１０）を乗じた結果を取得することによって、第２のシミュレーションにおけるパラメータの刻み幅３１６を算出する。【０１９５】
再設定部１１０は、ステップ１３０５において決定したパラメータ３１３の範囲を、再設定情報３１０のパラメータ３１３に格納する。【０１９６】
ステップ１３０３又はステップ１３０５の後、再設定部１１０は、ステップ１３０３において決定したシミュレーションにおける評価値Ｆの変化量を算出する（１３０６）。そして、再設定部１１０は、解析結果に基づいて開始時刻３１１及び終了時刻３１２を決定する（１３０７）。【０１９７】
具体的には、再設定部１１０は、ステップ１３０６において、決定したシミュレーションにおける評価値Ｆの単位時間あたりの変化量を算出する。そして、再設定部１１０は、ステップ１３０７において、算出した変化量が最も大きい時刻を抽出する。そして、再設定部１１０は、抽出した時刻を感度解析時刻３１８に定め、また、抽出した時刻を開始時刻３１１及び終了時刻３１２の中心値に定める。【０１９８】
そして、再設定部１１０は、ステップ１３０７において、初期設定情報３００の開始時刻３０１と終了時刻３０２との差に、あらかじめ定められた係数Ｃ（例えば、１／１０）を乗じる。これによって得た値を、再設定部１１０は、開始時刻３１１と終了時刻３１２との差になるように、開始時刻３１１と終了時刻３１２とを定める。また、再設定部１１０は、開始時刻３１１及び終了時刻３１２の刻み幅３１６に、例えば、初期設定情報３００の刻み幅３０６と同じ値を定めてもよい。【０１９９】
ステップ１３０２又はステップ１３０７の後、再設定部１１０は、基準３１７を決定する（１３０８）。具体的には、再設定部１１０は、例えば、ステップ１３０７において決定した終了時刻３１２と同じ時刻における、ステップ１３０２において算出された平均μの値と、標準偏差σの範囲とを用いて、基準３１７を求めてもよい。【０２００】
再設定部１１０は、ステップ１３０７及び１３０８で決定された情報は、再設定情報３１０として、メモリ１２２等の記憶装置に格納する。これにより、ユーザから入力された再設定情報３１０を受け付けることなく、シミュレーション部１０７は、第１のシミュレーションの後、自動的に第２のシミュレーションを実行することができる。なお、ユーザ入力部１０３は、前述の係数Ａ、Ｂ及びＣを、図１４に示す処理前又は処理中にユーザから受け付けてもよい。【０２０１】
以上説明したように、実施例５によれば、実施例１〜４の効果に加え、再設定情報３１０を、ユーザによる入力によらず設定することができる。これによって、第１のシミュレーションを実行後、速やかにユーザに注目に値する現象を解析するための情報を提供することができる。【０２０２】
したがって、本発明の目的である、ユーザが効率的にシミュレーション結果を追加解析できるためのシミュレーション解析方法、及びそのシステムを提供することが可能である。【０２０３】
なお、実施例５は、実施例１〜３のいずれにも適用してもよい。【０２０４】
また、実施例１〜５において、シミュレーションに使用するパラメータは、通常状態における評価値に対して、感度が極力正規化されていることが望ましい。ここで通常状態とは、例えば実施例２で示した平均値μを用いることが考えられる。【０２０５】
さらに、本発明の実施例の実際の応用としては、シミュレーション結果を時系列グラフ４０２で提示できるものであれば特に限定はないが、金利シミュレーション、連鎖倒産シミュレーション、避難誘導シミュレーション、及び、回路シミュレーションなどであってもよい。【０２０６】
また、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。【０２０７】
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除及び置換をすることが可能である。【０２０８】
また、前述の各構成、機能、処理部、処理手順等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、前述の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク若しくはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、若しくはＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。【０２０９】
また、制御線又は情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線又は情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【図１】
2016006101.tif 000003
【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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【手続補正書】
【提出日】平成29年1月5日(2017.1.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
図６に示す再設定情報３１０ａは、結果群＃２３の解析シミュレーションの途中で、結果群＃２３の解析シミュレーションにおいて用いられるパラメータの値を変更する際の、変更後のパラメータの値の組み合わせ等を示す。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
なお、再設定情報３１０ａは、初期設定情報３００と同じく、シミュレーションに用いられる引数の値を保持できれば、いかなる項目を含んでもよい。例えば、シミュレーションに用いられる評価関数の引数が、時刻のパラメータを含まない場合、再設定情報３１０ａは、開始時刻３１１ａ及び終了時刻３１２ａの代わりに、開始値及び終了値を含んでもよい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８５】
ここで、微小に変化させるとは、パラメータの各々の最小値３１４ａと最大値３１５ａとの間の値の範囲と比べて十分に小さい値だけ変化させることを言い、例えば、刻み幅３１６ａ分、増加させることをいう。また、実施例１のシミュレーションシステムの管理者は、感度を解析する際にパラメータを変化させる方法を、あらかじめ感度解析部１１１に指示してもよい。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８９】
このシミュレーションの結果において、評価値Ｆが開始時刻Ｔ＝４０において３００であり、終了時刻３１２ａにおいて３１５である場合、感度解析部１１１は、｛（３１５−３００）／３００｝／０．１＝＋０．５０を、パラメータＡの感度として算出する。感度解析部１１１は、他のパラメータについても同じ処理によって感度を算出する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
より具体的には、シミュレーション部１０７は、ステップ６０６において、解析シミュレーションにおいて算出された評価値と、生成した複数の組み合わせ及び評価関数とを用いて、第２のシミュレーションを開始時刻Ｔから終了時刻３１２ａまで実行する。シミュレーション部１０７は、例えば、シミュレーションのための評価関数が過去のパラメータを用いる関数である場合、解析シミュレーションにおけるパラメータ３１３を必要に応じて、第２のシミュレーションにおいて用いてもよい。
【国際調査報告】
2016006101.tif 000017
2016006101.tif 000018