(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラメータをランダムに生成するランダムパラメータ生成部と、
前記ランダムパラメータ生成部によって生成された前記パラメータに基づいて動作する装置の動作が、目標値に対し所定の範囲内にあるときの前記パラメータを抽出するパラメータ抽出部と、
前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記パラメータを説明変数とした前記装置の動作の回帰モデルを生成する回帰モデル生成部と、
前記回帰モデル生成部によって生成された前記回帰モデルを用いて、前記装置の初期値パラメータを算出する初期値算出部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記初期値算出部は、前記回帰モデルの説明変数に前記装置の動作の目標値を代入し、前記初期値パラメータを算出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記装置が目標値で動作するための制御パラメータを算出する最適化部をさらに有し、
前記最適化部は、前記初期値算出部によって算出された前記初期値パラメータを、前記制御パラメータの初期値として前記装置に設定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記回帰モデル生成部は、前記初期値算出部が前記初期値パラメータを算出できない場合、前記最適化部から前記制御パラメータを受信して、前記制御パラメータに対する前記回帰モデルの値を前記最適化部に送信し、
前記最適化部は、前記回帰モデルの値が、前記装置の動作の目標値に達したときの前記制御パラメータを、前記初期値パラメータとすることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記回帰モデル生成部は、前記装置の動作に対し、関連性の低い前記パラメータを除いて、前記回帰モデルを生成することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記回帰モデル生成部は、重回帰分析によって前記回帰モデルを生成することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記最適化部は、前記装置から出力される信号が所望の信号となるように前記制御パラメータを算出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記装置は、光モジュールであって、
前記最適化部は、前記光モジュールから出力される光信号が所望の光信号となるように前記制御パラメータを算出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置のパラメータ算出方法であって、
パラメータをランダムに生成するランダムパラメータ生成ステップと、
前記ランダムパラメータ生成ステップによって生成された前記パラメータに基づいて動作する装置の動作が、目標値に対し所定の範囲内にあるときの前記パラメータを抽出するパラメータ抽出ステップと、
前記パラメータ抽出ステップによって抽出された前記パラメータに基づいて、前記パラメータを説明変数とした前記装置の動作の回帰モデルを生成する回帰モデル生成ステップと、
前記回帰モデル生成ステップによって生成された前記回帰モデルを用いて、前記装置の初期値パラメータを算出する初期値算出ステップと、
を有することを特徴とするパラメータ算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置およびパラメータ算出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、問題の解候補を遺伝子の配列である個体で表現し、遺伝アルゴリズムに従って、それらの個体群に対して遺伝オペレーションを施し世代を更新していくことで問題の最適解を探索する探索手段と、上記探索手段による遺伝アルゴリズムの実行中に、上記個体群の多様性を示す値を算出する算出手段と、上記算出手段の算出する値に従って、遺伝アルゴリズムのパラメータの調整を行う必要があるのか否かを判断する判断手段と、上記判断手段の判断結果に応じて遺伝アルゴリズムのパラメータを動的に調整する調整手段とを備えることを、特徴とする最適解探索装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−３４８０１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１では、遺伝アルゴリズムの個体群の多様性を示す値を算出し、その値が多様性の大きいことを示すときに、多様性が小さくなるようにと遺伝アルゴリズムのパラメータを調整し、多様性を示す値が小さいことを示すときに、多様性が大きくなるようにと遺伝アルゴリズムのパラメータを調整する。そのため、特許文献１では、装置の最適化処理開始後、装置が最適化されるまでの処理時間を短縮できないという問題がある。
【０００５】
そこで本発明は、装置の最適化処理開始後、装置が最適化されるまでの処理時間を短縮することができ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】
【０００６】
本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。上記課題を解決すべく、本発明に係る情報処理装置は、パラメータをランダムに生成するランダムパラメータ生成部と、前記ランダムパラメータ生成部によって生成された前記パラメータに基づいて動作する装置の動作が、目標値に対し所定の範囲内にあるときの前記パラメータを抽出するパラメータ抽出部と、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記パラメータを説明変数とした前記装置の動作の回帰モデルを生成する回帰モデル生成部と、前記回帰モデル生成部によって生成された前記回帰モデルを用いて、前記装置の初期値パラメータを算出する初期値算出部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、装置の最適化処理開始後、装置が最適化されるまでの処理時間を短縮することができる。
【０００８】
上記した以外の課題、構成、および効果は、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】
【０００９】
【図１】第１の実施の形態に係る最適化支援装置を適用した光送信モジュールの構成例を示した図である。
【図２】図１の最適化支援装置のブロック構成例を示した図である。
【図３】図２の最適化部のブロック構成例を示した図である。
【図４】粒子および粒子群を説明する図である。
【図５】最適化処理を説明する図である。
【図６】図２の初期値パラメータ算出部のブロック構成例を示した図である。
【図７】パラメータの抽出を説明する図である。
【図８】最適化支援装置の動作例を示したフローチャートである。
【図９】第２の実施の形態に係る最適化支援装置のブロック構成例を示した図である。
【図１０】図９の初期値パラメータ算出部のブロック構成例を示した図である。
【図１１】最適化支援装置の動作例を示したフローチャートである。
【図１２】第３の実施の形態に係る最適化支援装置を適用した光伝送システムの例を示した図である。
【図１３】第４の実施の形態に係る最適化支援装置の適用例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の情報処理装置を最適化支援装置に適用した場合について説明する。
【００１１】
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態に係る最適化支援装置を適用した光送信モジュールの構成例を示した図である。図１に示す光送信モジュール１は、電気信号である入力信号を光信号に変換し、例えば、光ファイバで接続された、測定装置２に光信号を送信し光送信モジュールの信号波形を観測する。図１に示すように、光送信モジュール１は、最適化支援装置３と、ドライバ回路４と、レーザダイオード５とを有している。
【００１２】
測定装置２には、レーザダイオード５から出力される光信号の一部が入力される。測定装置２は、入力された光信号を測定し、測定した光信号の測定データを最適化支援装置３へ出力する。測定装置２が測定する測定データは、レーザダイオード５から出力される光信号の特性であり、例えば、光信号の光送信パワー、ジッタ、消光比、または振幅などである。
【００１３】
最適化支援装置３は、測定装置２で測定された光信号の測定データに基づいて、レーザダイオード５から所望の光信号が出力されるための制御データを、ドライバ回路４に出力する。例えば、最適化支援装置３は、レーザダイオード５から、所望の光送信パワー、ジッタ、消光比、および振幅を有する光信号が出力されるための制御データを、ドライバ回路４に出力する。
【００１４】
最適化支援装置３は、以下で詳述するが、上記のレーザダイオード５から所望の光信号を出力するための処理（光送信モジュール１の最適化処理）を開始するとき、光送信モジュール１の最適化処理開始後、光送信モジュール１が最適化されるまでの処理時間を短縮するための初期値パラメータを算出する。
【００１５】
最適化支援装置３は、例えば、光送信モジュール１の電源が投入されたときに最適化処理を行う。または、最適化支援装置３は、光送信モジュール１が動作しているときに、周期的に最適化処理を行う。または、最適化支援装置３は、光送信モジュール１が動作しているときに、ユーザによって光送信モジュール１の通信速度が切り替えられると最適化処理を行う。
【００１６】
なお、所望の光信号として、送信パワー、ジッタ、消光比、および振幅の４つの特性しか示していないが、これに限られない。例えば、所望の光信号には、光信号の周波数や波形などの特性が含まれてもよい。
【００１７】
ドライバ回路４は、最適化支援装置３から出力される制御データに応じて、電気信号である入力信号を増幅し、レーザダイオード５に出力する。例えば、ドライバ回路４は、最適化支援装置３から出力される制御データに応じて、レーザダイオード５から、所望の光信号が出力されるように入力信号を増幅し、出力する。
【００１８】
レーザダイオード５は、ドライバ回路４から出力される電気信号を光信号に変換して出力する。
【００１９】
図２は、図１の最適化支援装置のブロック構成例を示した図である。図２に示すように、最適化支援装置３は、受信部１１と、保持部１２と、最適化部１３と、制御データ出力部１４と、初期値パラメータ算出部１５とを有している。
【００２０】
受信部１１は、測定装置２から出力される測定データを受信する。例えば、受信部１１は、測定装置２によって測定された光信号の光送信パワー、ジッタ、消光比、および振幅を受信する。受信部１１は、受信した測定データを保持部１２に出力する。
【００２１】
保持部１２は、受信部１１から出力される測定データを記憶する。保持部１２に記憶された測定データは、最適化部１３および初期値パラメータ算出部１５によって読み出される。
【００２２】
最適化部１３は、保持部１２に記憶されている測定データに基づいて、光送信モジュール１の動作が目標値で動作するように、複数のパラメータを算出する。例えば、最適化部１３は、レーザダイオード５の劣化によって、光送信パワーとジッタと振幅とが低下した場合、光送信パワーとジッタと振幅とが目標値を満たすように、複数のパラメータを算出する。
【００２３】
光送信モジュール１の動作を規定する要素は、複数存在する。例えば、光送信モジュール１の動作を規定する要素には、上記したように、レーザダイオード５から出力される光信号の光送信パワー、ジッタ、消光比、および振幅などが存在する。最適化部１３は、例えば、これらの複数の要素（測定データ）から求まる１つの指標を算出し、算出した指標が目標値となるように、複数のパラメータを算出する。
【００２４】
最適化部１３は、例えば、粒子群最適化アルゴリズムによって、複数のパラメータを算出する。最適化部１３は、算出した複数のパラメータを制御データ出力部１４に出力する。なお、最適化部１３は、粒子群最適化以外のアルゴリズムによって、複数のパラメータを算出してもよい。例えば、遺伝的アルゴリズムなどを用いて、複数のパラメータを算出してもよい。以下では、最適化部１３は、粒子群最適化アルゴリズムによって、複数のパラメータを算出するとして説明する。
【００２５】
制御データ出力部１４は、最適化部１３によって算出された複数のパラメータに基づいて、制御データを生成する。例えば、制御データ出力部１４は、ドライバ回路４が入力信号を制御できる制御データに、複数のパラメータを変換する。なお、ドライバ回路４が、最適化部１３によって算出された複数のパラメータを直接受信して、入力信号を制御できる場合は、制御データ出力部１４は不要である。
【００２６】
初期値パラメータ算出部１５は、最適化部１３が最適化処理を開始するときのパラメータの初期値を算出する。最適化部１３は、初期値パラメータ算出部１５によって算出されたパラメータを初期値パラメータとして最適化処理を開始し、光送信モジュール１の動作が目標値となるための複数のパラメータを算出する。
【００２７】
図２に示す各部は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などによって、その機能を実現することができる。または、図２に示す各部は、例えば、最適化支援装置３の機能を実現するためのプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）、そのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、プログラムの一部を一時記憶したり、演算データを一時記憶したりするＲＡＭ（Random Access Memory）などによって、その機能を実現することができる。
【００２８】
図３は、図２の最適化部のブロック構成例を示した図である。図３に示すように、最適化部１３は、乱数発生部２１，２２と、算出部２３〜２５と、移動量算出部２６とを有している。上記したように、最適化部１３は、例えば、粒子群最適化アルゴリズムによって、複数のパラメータを算出する。
【００２９】
粒子群最適化アルゴリズムは、群知能の一種で、多次元空間において、位置と速度とを持つ粒子群でモデル化される。粒子群最適化アルゴリズムの移動量ｖ’は、次の式（１）で示される。
【００３０】
【数１】
0006283851.tif 000002
【００３１】
ここで、ｗは慣性定数、ｖは粒子の現在移動量、ｃ１，ｃ２は固定値、ｘｐは粒子最良値、ｘは粒子の現在位置、ｘｇは群最良値、ｒ１，ｒ２は乱数である。
【００３２】
最適化部１３は、式（１）によって、複数のパラメータのそれぞれの移動量ｖ’を算出し、複数のパラメータの値を更新していく。そして、最適化部１３は、光送信モジュール１が目標値で動作するための複数のパラメータを算出する。
【００３３】
乱数発生部２１は、乱数ｒ１を発生する。乱数発生部２２は、乱数ｒ２を発生する。乱数発生部２１が発生した乱数ｒ１は、算出部２４に出力され、乱数発生部２２が発生した乱数ｒ２は、算出部２５に出力される。
【００３４】
算出部２３には、慣性定数ｗと、現在移動量ｖとが入力される。算出部２３は、入力された慣性定数ｗと現在移動量ｖとを乗算し、移動量算出部２６に出力する。
【００３５】
算出部２４には、固定値ｃ１と、現在位置ｘと、粒子最良値ｘｐと、乱数ｒ１とが入力される。算出部２４は、粒子最良値ｘｐから現在位置ｘを減算した値に、固定値ｃ１と乱数ｒ１とを乗算して、移動量算出部２６に出力する。
【００３６】
算出部２５には、固定値ｃ２と、現在位置ｘと、群最良値ｘｇと、乱数ｒ２とが入力される。算出部２５は、群最良値ｘｇから現在位置ｘを減算した値に、固定値ｃ２と乱数ｒ２とを乗算して、移動量算出部２６に出力する。
【００３７】
移動量算出部２６は、算出部２３〜２５から出力される値を加算する。これにより、移動量算出部２６からは、式（１）に示す移動量ｖ’が得られる。
【００３８】
図４は、粒子および粒子群を説明する図である。図４には、パラメータが３つの場合の例が示してある。
【００３９】
図４に示すＡ〜Ｃは、パラメータの種類を示している。例えば、レーザダイオード５から出力される光信号の光送信パワー、ジッタ、および消光比のそれぞれは、パラメータＡ〜Ｃによって制御される。
【００４０】
図４に示す最大および最小は、パラメータＡ〜Ｃがとり得る値の最大値および最小値を示している。最大値と最小値は、測定装置が異常動作するパラメータ値をとらないように、前もってユーザが指定する。例えば、パラメータＡは、最大で「６」の値をとり、最小で「０」の値をとることを示している。
【００４１】
図４に示すＳ１〜Ｓ４は、粒子を示している。図４では、４個の粒子の例を示している。４個の粒子Ｓ１〜Ｓ４のそれぞれは、要素として、パラメータＡ〜Ｃの値を有している。例えば、図４の例では、粒子Ｓ１は、パラメータＡの値「０」と、パラメータＢの値「０」と、パラメータＣの値「１」とを有している。
【００４２】
図４に示す点線枠Ａ１は、粒子群を示している。図４の例では、粒子群は、粒子Ｓ１〜Ｓ４の４個の粒子で構成されている。
【００４３】
最適化部１３は、例えば、式（１）に基づいて、測定装置２から出力される測定データが目標値を達成するように、図４に示す粒子Ｓ１〜Ｓ４の各値を更新し、パラメータＡ〜Ｃの最適値を算出する。
【００４４】
図３に示した各部は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどによって、その機能を実現することができる。または、図３に示した各部は、例えば、最適化部１３の機能を実現するためのプログラムを実行するＣＰＵ、そのプログラムを記憶したＲＯＭ、プログラムの一部を一時記憶したり、演算データを一時記憶したりするＲＡＭなどによって、その機能を実現することができる。
【００４５】
図５は、最適化処理を説明する図である。図５に示す横軸は測定装置２の測定回数を示し、縦軸は測定装置２の測定値（測定データの指標）を示している。
【００４６】
図５には、粒子Ｓ１〜Ｓ４が示してある。最適化部１３は、測定装置２から出力される測定データが目標値に近づくように、粒子Ｓ１〜Ｓ４の移動量ｖ’を算出し、粒子Ｓ１〜Ｓ４を更新していく。図５の例では、粒子Ｓ１〜Ｓ４およびその粒子群は、測定回数が増えるに従って、目標値に近づいている（粒子Ｓ１〜Ｓ４の一部は、目標値に近づかないように更新されることもある）。
【００４７】
粒子Ｓ１〜Ｓ４のうち、１つの粒子が目標値に達すれば、光送信モジュール１の最適なパラメータＡ〜Ｃが求まったことになる。例えば、図５の矢印Ａ１１に示す粒子が、最適化部１３によって求まれば、その粒子が有するパラメータＡ〜Ｃが、光送信モジュール１の最適なパラメータとなる。図５に示す白丸の粒子Ｓ１’〜Ｓ４’については、後述する。
【００４８】
以下では、説明を簡単にするため、複数のパラメータは、パラメータＡ〜Ｃの３個として説明する。また、パラメータＡ〜Ｃは、整数値をとり、かつ、図４に示す最大および最小の範囲をとるものとする。また、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素は、光送信パワー、ジッタ、および消光比とする。また、これらの複数の要素のそれぞれは、複数のパラメータＡ〜Ｃに基づいて、制御されるとする。例えば、光送信パワー、ジッタ、および消光比のそれぞれは、複数のパラメータＡ〜Ｃに依存して（関連して）制御されるとする。
【００４９】
図６は、図２の初期値パラメータ算出部のブロック構成例を示した図である。図６に示すように、初期値パラメータ算出部１５は、乱数発生部３１と、ランダムパラメータ生成部３２と、パラメータ抽出部３３と、回帰モデル生成部３４と、初期値算出部３５とを有している。
【００５０】
乱数発生部３１は、乱数を発生し、発生した乱数をランダムパラメータ生成部３２に出力する。
【００５１】
ランダムパラメータ生成部３２は、乱数発生部３１によって生成された乱数に基づいて、ランダムな値のパラメータＡ〜Ｃを生成する。ランダムパラメータ生成部３２は、生成したランダムな値のパラメータＡ〜Ｃを制御データ出力部１４に出力する。
【００５２】
なお、制御データ出力部１４は、ランダムな値のパラメータＡ〜Ｃのそれぞれを、ドライバ回路４が受信して、光送信パワー、ジッタ、および消光比を制御できる制御データに変換する。制御データ出力部１４の制御データは、ドライバ回路４に出力され、これにより、レーザダイオード５からは、ランダムなパラメータＡ〜Ｃに応じた光信号が出力される。そして、レーザダイオード５から出力される光信号は、測定装置２によって、光送信パワー、ジッタ、および消光比が測定される。測定装置２によって測定された測定データは、保持部１２に記憶される。
【００５３】
パラメータ抽出部３３は、保持部１２に記憶された、ランダムなパラメータＡ〜Ｃに対する測定データに基づいて、光送信モジュール１の動作が、目標値に対し所定の範囲内にあるときのパラメータＡ〜Ｃを抽出する。
【００５４】
図７は、パラメータの抽出を説明する図である。図７の横軸は測定装置２の光信号の測定回数を示し、縦軸は測定装置２が光信号を測定した測定値（測定データの指標）を示す。図７に示す黒丸は、ランダムなパラメータＡ〜Ｃに対する光信号の測定値を示している。
【００５５】
図７には、測定装置２が、ランダムなパラメータＡ〜Ｃに対する光信号の測定を「ｎ回」行った場合の測定値の例を示している。この場合、ランダムパラメータ生成部３２は、「ｎ個」のランダムなパラメータＡ〜Ｃを生成していることになる。すなわち、測定装置２は、「ｎ個」のランダムなパラメータＡ〜Ｃに対する、「ｎ個」の光信号の測定データを測定していることになる。
【００５６】
上記したように、パラメータ抽出部３３は、光送信モジュール１の動作が、目標値に対し、所定の範囲内にあるときのランダムなパラメータＡ〜Ｃを抽出する。例えば、パラメータ抽出部３３は、光送信モジュール１の動作（光信号の測定値）が、目標値に対し、「Ｙ」の範囲内にあるときのランダムなパラメータＡ〜Ｃを抽出する。より具体的には、パラメータ抽出部３３は、図７の一点鎖線Ａ２１の枠内に存在している測定値に対応するパラメータＡ〜Ｃを抽出する。
【００５７】
図６の説明に戻る。回帰モデル生成部３４は、パラメータ抽出部３３によって抽出されたパラメータＡ〜Ｃに基づいて、パラメータＡ〜Ｃを説明変数とした、光送信モジュール１の動作に対する回帰モデルを生成する。すなわち、回帰モデル生成部３４は、レーザダイオード５から出力される光信号の、光送信パワー、ジッタ、および消光比を目的変数とし、パラメータＡ〜Ｃを説明変数とした回帰モデルを生成する。
【００５８】
回帰モデルの一般式は、例えば、線形の式を想定すると、次の式（２）によって示される。
【００５９】
【数２】
0006283851.tif 000003
【００６０】
ここで、式（２）のＥＯは評価値を示し、ｘiは最適化対象のパラメータを示し、αiは、相関係数を示し、εは補正係数を示す。
【００６１】
式（２）より、例えば、光送信モジュール１の光送信パワー、ジッタ、および消光比のそれぞれにおける回帰モデルは、次の式（３）〜式（５）で示される。
【００６２】
【数３】
0006283851.tif 000004
【００６３】
【数４】
0006283851.tif 000005
【００６４】
【数５】
0006283851.tif 000006
【００６５】
ここで、式（３）の「Ｐ」は光送信パワーを示し、「Ａ，Ｂ，Ｃ」はパラメータＡ〜Ｃのパラメータ値を示し、「ａ１〜ａ３」は相関係数を示し、「ε１」は補正係数を示す。式（４）の「Ｊ」はジッタを示し、「Ａ，Ｂ，Ｃ」はパラメータＡ〜Ｃのパラメータ値を示し、「ｂ１〜ｂ３」は相関係数を示し、「ε２」は補正係数を示す。式（５）の「Ｅ」は消光比を示し、「Ａ，Ｂ，Ｃ」はパラメータＡ〜Ｃのパラメータ値を示し、「ｃ１〜ｃ３」は相関係数を示し、「ε３」は補正係数を示す。
【００６６】
回帰モデル生成部３４は、例えば、パラメータ抽出部３３によって抽出されたパラメータＡ〜Ｃと、そのパラメータＡ〜Ｃに対応する測定値（光送信パワー、ジッタ、および消光比）とに基づいて重回帰分析を行い、式（３）〜式（５）の相関係数を算出し、光送信パワー、ジッタ、および消光比の回帰モデルを算出する。
【００６７】
初期値算出部３５は、回帰モデル生成部３４によって生成された回帰モデルを用いて、光送信モジュール１の初期値パラメータを算出する。すなわち、初期値算出部３５は、最適化部１３が最適化処理を開始するときの初期値パラメータを算出する。
【００６８】
初期値算出部３５は、回帰モデルの目的変数に、光送信モジュール１の動作の目標値を代入して、初期値パラメータＡ〜Ｃを算出する。すなわち、初期値算出部３５は、レーザダイオード５から出力される光信号の、送信パワー、ジッタ、および消光比の目標値を、回帰モデルの目的変数に代入し、初期値パラメータを算出する。
【００６９】
例えば、レーザダイオード５から出力される光信号の、送信パワー、ジッタ、および消光比の目標値を、それぞれ、「Ｐｏ」、「Ｊｏ」、および「Ｅｏ」とする。この場合、初期値算出部３５は、式（３）〜（５）のそれぞれの回帰モデルの目的変数「Ｐ」、「Ｊ」、および「Ｅ」に、目標値「Ｐｏ」、「Ｊｏ」、および「Ｅｏ」を代入し、パラメータＡ〜Ｃを変数とした、３元連立方程式を解く。
【００７０】
初期値算出部３５は、３元連立方程式の解を、初期値パラメータＡ〜Ｃとし、最適化部１３へ出力する。最適化部１３は、初期値算出部３５によって算出された初期値パラメータＡ〜Ｃに基づいて、例えば、粒子Ｓ１〜Ｓ４の初期値を生成し、最適化処理を行う。
【００７１】
ここで、パラメータ抽出部３３は、上記したように、ランダムなパラメータＡ〜Ｃから、光送信モジュール１の動作が、目標値に近かったときのパラメータＡ〜Ｃを抽出し、回帰モデル生成部３４は、目標値に近かったときのパラメータＡ〜Ｃに基づいて、回帰モデルを生成する。すなわち、回帰モデル生成部３４は、光送信モジュール１の動作が、目標値に近いときの回帰モデルを生成する。そして、初期値算出部３５は、その回帰モデルから、光送信モジュール１の動作が、目標値となるパラメータを初期値パラメータとして算出する。従って、初期値算出部３５が算出した初期値パラメータは、光送信モジュール１の動作が、目標値に近い値となっている。
【００７２】
例えば、図５に示す粒子Ｓ１’〜Ｓ２’は、初期値算出部３５によって算出された初期値パラメータＡ〜Ｃに基づく、粒子の初期値を示している。図５に示すように、粒子Ｓ１’〜Ｓ２’は、粒子Ｓ１〜Ｓ４より目標値に近いため、最適化部１３の最適化処理は、短い時間で目標値に達する粒子を算出することができる。
【００７３】
図６に示す各部は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどによって、その機能を実現することができる。または、図６に示す各部は、例えば、初期値パラメータ算出部１５の機能を実現するためのプログラムを実行するＣＰＵ、そのプログラムを記憶したＲＯＭ、プログラムの一部を一時記憶したり、演算データを一時記憶したりするＲＡＭなどによって、その機能を実現することができる。
【００７４】
図８は、最適化支援装置の動作例を示したフローチャートである。図８に示すフローチャートは、例えば、光送信モジュール１の電源が投入されたとき、または、光送信モジュール１が動作しているときに、周期的に実行される。または、図８に示すフローチャートは、例えば、光送信モジュール１が動作しているときに、ユーザによって通信速度が切り替えられると実行される。例えば、図８に示すフローチャートは、ユーザによって通信速度が２５Ｇから１０Ｇに切り替えられたとき、または１０Ｇから２５Ｇに切り替えられたときに実行される。
【００７５】
まず、初期値パラメータ算出部１５は、例えば、ランダムなパラメータＡ〜Ｃによる、光信号の測定値の測定回数や、光送信パワー、ジッタ、および消光比の目標値「Ｐｏ」、「Ｊｏ」、および「Ｅｏ」などの設定条件を、図示しない入力装置を介して、ユーザから受付ける（ステップＳ１）。
【００７６】
次に、ランダムパラメータ生成部３２は、ランダムな値のパラメータＡ〜Ｃを生成する（ステップＳ２）。ランダムパラメータ生成部３２は、ステップＳ１にて、初期値パラメータ算出部１５がユーザから受付けた測定回数の数分、ランダムな値のパラメータＡ〜Ｃを生成する。例えば、測定回数が「ｎ」とすると、ランダムパラメータ生成部３２は、ｎ個のパラメータＡ〜Ｃを生成する。これにより、測定装置２は、例えば、図７に示すように、ｎ個のランダムなパラメータＡ〜Ｃに対する、ｎ個の測定値（測定データ）を測定することできる。なお、測定装置２は、測定した測定値を保持部１２に記憶する。
【００７７】
次に、パラメータ抽出部３３は、保持部１２に記憶された、ランダムなパラメータＡ〜Ｃに対する測定データに基づいて、光送信モジュール１の動作が、目標値に対し所定の範囲内にあるときのパラメータＡ〜Ｃを抽出する（ステップＳ３）。例えば、パラメータ抽出部３３は、図７に示した一点鎖線Ａ２１の枠内にある測定値のパラメータＡ〜Ｃを抽出する。
【００７８】
次に、回帰モデル生成部３４は、パラメータ抽出部３３によって抽出されたパラメータＡ〜Ｃに基づいて、パラメータＡ〜Ｃを説明変数とした、光送信モジュール１の測定値に対する回帰モデルを生成する（ステップＳ４）。例えば、回帰モデル生成部３４は、重回帰分析によって、式（３）〜式（５）に示した、光送信パワー、ジッタ、および消光比の回帰モデルを生成する。
【００７９】
次に、初期値算出部３５は、回帰モデル生成部３４によって生成された回帰モデルを用いて、光送信モジュール１の初期値パラメータを算出する（ステップＳ５）。例えば、初期値算出部３５は、ステップＳ１にて、初期値パラメータ算出部１５がユーザから受付けた送信パワー、ジッタ、および消光比の目標値「Ｐｏ」、「Ｊｏ」、および「Ｅｏ」を、式（３）〜式（５）の目的変数「Ｐ」、「Ｊ」、および「Ｅ」に代入し、パラメータＡ〜Ｃを変数とした３元連立方程式を解く。そして、初期値算出部３５は、得られたパラメータＡ〜Ｃを初期値パラメータＡ〜Ｃとし、最適化部１３へ出力する。
【００８０】
次に、最適化部１３は、初期値算出部３５によって算出された初期値パラメータＡ〜Ｃを、光送信モジュール１を制御するパラメータの初期値として設定する（ステップＳ６）。例えば、最適化部１３は、粒子群最適化アルゴリズムによって最適化処理を行う場合、初期値算出部３５によって算出された初期値パラメータＡ〜Ｃに基づいて、粒子Ｓ１〜Ｓ４の初期値を設定する。
【００８１】
次に、最適化部１３は、ステップＳ６から当該ステップＳ７に移行した場合、ステップＳ６にて設定した初期値に基づいて、光送信モジュール１の最適化処理を開始する（ステップＳ７）。また、最適化部１３は、ステップＳ８にて、測定装置２から出力される測定データが、目標値を達成していないと判定して当該ステップに移行した場合（ステップＳ８にて「Ｎｏ」の場合）、光送信モジュール１の最適化処理を行う（ステップＳ７）。
【００８２】
次に、最適化部１３は、測定装置２から出力される測定データが、ステップＳ１にて、ユーザから受付けた目標値「Ｐｏ」、「Ｊｏ」、および「Ｅｏ」に達成したか否か判定する（ステップＳ８）。例えば、最適化部１３は、図５の矢印Ａ１１に示すように、粒子が目標値に達したか否か判定する。すなわち、最適化部１３は、最適化処理によって、光送信モジュールの動作が、目標値に達したか否か判定する。最適化部１３は、測定装置２から出力される測定データが、目標値に達したと判定した場合（ステップＳ８にて「Ｙｅｓ」の場合）、当該フローチャートの処理を終了する。最適化部１３は、測定装置２から出力される測定データが、目標値に達していないと判定した場合（ステップＳ８にて「Ｎｏ」の場合）、ステップＳ７の処理へ移行する。
【００８３】
このように、最適化支援装置３のランダムパラメータ生成部３２は、パラメータＡ〜Ｃをランダムに生成し、パラメータ抽出部３３は、ランダムなパラメータＡ〜Ｃに基づいて動作する光送信モジュール１の動作が、目標値に対して所定の範囲内にあるときのパラメータＡ〜Ｃを抽出する。そして、回帰モデル生成部３４は、パラメータ抽出部３３によって抽出されたパラメータＡ〜Ｃに基づいて、パラメータＡ〜Ｃを説明変数とした、光送信モジュール１の動作の回帰モデルを生成し、初期値算出部３５は、生成された回帰モデルを用いて、光送信モジュール１の初期値パラメータを算出する。これにより、初期値パラメータに対する光送信モジュール１の動作は、目標値に対して近くなっており、光送信モジュール１の最適化処理開始後、光送信モジュール１が最適化されるまでの処理時間を短縮することができる。
【００８４】
なお、回帰モデル生成部３４は、光送信モジュール１の動作に対し、関連性の低いパラメータを除いて、回帰モデルを生成してもよい。例えば、パラメータＣは、光送信パワーの制御に対し、関連性が低いとする。この場合、回帰モデル生成部３４は、パラメータＣを除いたパラメータＡ，Ｂに基づく回帰モデルを生成する。具体的には、回帰モデル生成部３４は、式（３）の相関係数ａ３を「０」にする。関連性の低いパラメータは、例えば、図８のステップＳ１にて、ユーザが入力装置を介して、設定（指示）する。
【００８５】
また、上記では、回帰モデル生成部３４は、回帰モデルとして線形式を想定したが、これに限られない。例えば、回帰モデルは、２次式や指数関数であってもよい。
【００８６】
また、上記では、３つの目的変数（「Ｐ」、「Ｊ」、および「Ｅ」）、３つの説明変数（パラメータＡ〜Ｃ）を例に説明したが、これに限られない。例えば、ｎ個の目的変数、ｎ個の説明変数が存在してもよい。この場合、初期値算出部３５は、ｎ元連立方程式を解いて、初期値パラメータを算出することになる。
【００８７】
また、上記では、最適化部１３は、複数の要素（測定データ）から求まる１つの指標を算出し、算出した指標が目標値となるように、複数のパラメータを算出するとしたが、複数の要素が、複数の目標値となるように、複数のパラメータを算出してもよい。例えば、最適化部１３は、光送信パワー、ジッタ、消光比、および振幅のそれぞれの測定データが、
光送信パワー、ジッタ、消光比、および振幅のそれぞれに対して設定された目標値になるように、複数のパラメータを算出してもよい。
【００８８】
また、上記では、光送信モジュール１が最適化支援装置３を有するとしたが、光送信モジュール１の外部にあってもよい。
【００８９】
また、最適化支援装置３は、光信号を受信する光受信モジュールにも適用することができる。例えば、測定装置は、光受信モジュールが受信する光信号の一部を入力し、入力した光信号を測定する。最適化支援装置３は、測定装置によって測定された光信号に基づいて、Ｏ／Ｅ変換された電気信号が所望の電気信号となるように制御するとともに、受信された光信号の変動要因を分析する。
【００９０】
また、上記では、光送信モジュール１に最適化支援装置３を適用した例について説明したが、これに限られない。例えば、最適化支援装置３は、パラメータ制御される装置に適用することができる。例えば、パラメータ制御される、電気信号や赤外線信号などの信号を出力するモジュールなどにも適用できる。
【００９１】
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、連立方程式の数（光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素の数）と、パラメータの数とが同じであった。例えば、光送信パワー、ジッタ、および消光比の複数の要素の数は「３」であり、パラメータＡ〜Ｃの数は「３」であった。そのため、初期値算出部３５は、連立方程式の解（初期値パラメータ）を求めることができた。
【００９２】
しかし、光送信モジュール１のパラメータは、一般的に数十個存在し、パラメータの数に対し、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素の数が少ない場合がある。例えば、光送信パワー、ジッタ、消光比、振幅、周波数、および波形の６つの要素に対し、これらの要素を制御するパラメータが数十個存在する場合がある。この場合、初期値算出部３５は、連立方程式の解を求めることができない。
【００９３】
そこで、第２の実施の形態では、パラメータの数が、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素の数より多い場合であっても、初期値パラメータを求めることができるようにする。なお、以下では、説明を簡単にするため、複数の要素は、光送信パワー、ジッタ、および消光比の３個とし、それらを制御するパラメータは、パラメータＡ〜Ｆの６個存在しているとする。
【００９４】
図９は、第２の実施の形態に係る最適化支援装置のブロック構成例を示した図である。図９において、図２と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。図９に示す最適化部４１および初期値パラメータ算出部４２は、図２に示した最適化部１３および初期値パラメータ算出部１５と同様の機能を有しているが、以下の点が異なる。
【００９５】
最適化部４１は、例えば、光送信モジュール１の電源が投入されたとき、予めユーザによって設定された設定初期値パラメータＡ〜Ｆを、制御データ出力部１４ではなく、初期値パラメータ算出部４２に出力する。
【００９６】
初期値パラメータ算出部４２は、第１の実施の形態と同様にして、回帰モデルを生成する。初期値パラメータ算出部４２は、生成した回帰モデルに、最適化部４１から出力された設定初期値パラメータＡ〜Ｆを代入し、光信号の光送信パワー、ジッタ、および消光比を算出する。初期値パラメータ算出部４２は、回帰モデルを用いて算出した光信号の光送信パワー、ジッタ、および消光比を、最適化部４１に出力する。
【００９７】
最適化部４１は、初期値パラメータ算出部４２から出力された光送信パワー、ジッタ、および消光比が、目標値に達するように、パラメータＡ〜Ｆを更新する。例えば、最適化部４１は、粒子群最適化アルゴリズムによって、パラメータＡ〜Ｆを更新する。最適化部４１は、更新したパラメータＡ〜Ｆを、初期値パラメータ算出部４２に出力する。
【００９８】
初期値パラメータ算出部４２は、最適化部４１によって更新されたパラメータＡ〜Ｆを、回帰モデルに代入し、更新されたパラメータＡ〜Ｆに対する光送信パワー、ジッタ、および消光比を算出する。初期値パラメータ算出部４２は、算出した光信号の光送信パワー、ジッタ、および消光比を最適化部４１に出力する。
【００９９】
最適化部４１および初期値パラメータ算出部４２は、上記の処理を繰り返す。すなわち、最適化部４１は、測定装置２から出力される測定データではなく、初期値パラメータ算出部４２の回帰モデルによって算出される測定値が、目標値に達するように最適化処理を行う。最適化部４１は、回帰モデルによる光送信パワー、ジッタ、および消光比が、光送信モジュール１の目標値に達すると、そのパラメータＡ〜Ｆを初期値パラメータとする。そして、最適化部４１は、得られた初期値パラメータを、光送信モジュール１の光信号の実測に基づく最適化処理のパラメータの初期値とし、光信号の実測に基づく最適化処理を開始する。
【０１００】
図１０は、図９の初期値パラメータ算出部のブロック構成例を示した図である。図１０において、図６と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。図１０に示す回帰モデル生成部４２ａは、図６に示す回帰モデル生成部４２ａと同様の機能を有するが、以下の点が異なる。なお、第２の実施の形態では、初期値算出部３５は、初期値パラメータを算出しない。
【０１０１】
回帰モデル生成部４２ａは、最適化部４１から、パラメータＡ〜Ｆを受信する。回帰モデル生成部４２ａは、最適化部４１から受信したパラメータＡ〜Ｆを回帰モデルに代入し、代入したパラメータＡ〜Ｆにおける回帰モデルの値（光送信パワー、ジッタ、および消光比）を、最適化部４１に送信する。すなわち、回帰モデル生成部４２ａは、回帰モデルによる、光送信モジュール１の模擬的な測定データ（模擬測定データ）を最適化部４１に送信する。
【０１０２】
図１１は、最適化支援装置の動作例を示したフローチャートである。図１１に示すフローチャートは、例えば、光送信モジュール１の電源が投入されたとき、または、光送信モジュール１が動作しているときに、周期的に実行される。または、図１１に示すフローチャートは、例えば、光送信モジュール１が動作しているときに、ユーザによって通信速度が切り替えられると実行される。具体的には、図１１に示すフローチャートは、ユーザによって通信速度が２５Ｇから１０Ｇに切り替えられたとき、または１０Ｇから２５Ｇに切り替えられたときに実行される。
【０１０３】
ステップＳ１１〜Ｓ１４の処理は、図８に示したフローチャートのステップＳ１〜Ｓ４と同様の処理であり、その説明を省略する。
【０１０４】
最適化部４１は、ステップＳ１７にて、回帰モデルによる模擬測定データが、目標値に達成していないと判定して、当該ステップＳ１５の処理へ移行した場合（ステップＳ１７にて「Ｎｏ」の場合）、回帰モデルの模擬測定データに基づく最適化処理によって、パラメータＡ〜Ｆを更新し、回帰モデル生成部４２ａに出力する（ステップＳ１５）。なお、最適化部４１は、ステップＳ１４の処理から、当該ステップＳ１５の処理へ移行した場合、予めユーザによって設定されていた設定初期値パラメータＡ〜Ｆを、回帰モデル生成部４２ａに出力する。（ステップＳ１５）。
【０１０５】
次に、回帰モデル生成部４２ａは、最適化部４１から出力されたパラメータＡ〜Ｆを、ステップＳ１４にて生成した回帰モデルに代入し、模擬測定データを算出する（ステップＳ１６）。回帰モデル生成部４２ａは、算出した模擬測定データを最適化部４１に出力する。
【０１０６】
次に、最適化部４１は、ステップＳ１６にて回帰モデル生成部４２ａが算出した模擬測定データが、光送信モジュール１の動作の目標値に達したか否か判定する（ステップＳ１７）。最適化部４１は、回帰モデル生成部４２ａが算出した模擬測定データが、光送信モジュール１の動作の目標値に達した場合（ステップＳ１７にて「Ｙｅｓ」）、ステップＳ１８の処理へ移行する。最適化部４１は、回帰モデル生成部４２ａが算出した模擬測定データが、光送信モジュール１の動作の目標値に達していない場合（ステップＳ１７にて「Ｎｏ」）、ステップＳ１５の処理へ移行する。
【０１０７】
最適化部４１は、ステップＳ１７にて、回帰モデル生成部４２ａが算出した模擬測定データが、光送信モジュール１の動作の目標値に達したと判定した場合（ステップＳ１７にて「Ｙｅｓ」）、ステップＳ１５で算出した、回帰モデルにより目標値に達したパラメータＡ〜Ｆを、初期値パラメータとして算出する（ステップＳ１８）。
【０１０８】
ステップＳ１９〜ステップＳ２１の処理は、図８に示したフローチャートのステップＳ６〜Ｓ８と同様の処理であり、その説明を省略する。なお、ステップＳ２０の「実測による最適化処理」は、測定装置２によって測定された光信号の測定データに基づいて、最適化処理を行うことを示している。
【０１０９】
このように、最適化部４１は、初期値算出部３５が初期値パラメータを算出することができない場合、回帰モデル生成部４２ａが生成した回帰モデルの値が目標値に達するようにパラメータＡ〜Ｆを算出し、回帰モデルの値が目標値に達したときのパラメータＡ〜Ｆを、初期値パラメータとする。これにより、最適化支援装置３は、パラメータの数が、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素の数より多い場合であっても、初期値パラメータを算出することができる。
【０１１０】
また、最適化部４１は、実測値（測定装置２から出力される測定データ）ではなく、回帰モデル生成部４２ａによって生成された回帰モデルに基づいて、演算により、初期値パラメータを算出する。これにより、最適化部４１は、時間を要することなく、初期値パラメータを算出することができる。
【０１１１】
［第３の実施の形態］
次に、第３の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、光送信モジュール１の外部に測定装置２を有していたが、第３の実施の形態では、光受信モジュールが測定装置を有する。そして、最適化支援装置は、光受信モジュールが受信する光信号が所望の光信号となるように、光送信モジュールから送信される光信号を制御する。
【０１１２】
図１２は、第３の実施の形態に係る最適化支援装置を適用した光伝送システムの例を示した図である。図１２において、図１と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１１３】
図１２に示すように、光伝送システムは、光送信モジュール５０と、光受信モジュール６０とを有している。光送信モジュール５０は、最適化支援装置５１を有している。
【０１１４】
最適化支援装置５１は、光受信モジュール６０の測定装置６３から出力される測定データを受信する。最適化支援装置５１は、受信した測定データに基づいて、光受信モジュール６０が受信する光信号が所望の光信号となるように、ドライバ回路４を制御する。なお、最適化支援装置５１は、光受信モジュール６０が受信する光信号が所望の光信号となるように制御する点が、図１に示した最適化支援装置３と異なるだけで、その他の機能は、最適化支援装置３と同様である。
【０１１５】
光受信モジュール６０は、フォトダイオード６１と、受信回路６２と、測定装置６３とを有している。
【０１１６】
フォトダイオード６１は、光送信モジュール５０から送信された光信号を受光し、受光した光信号を電気信号に変換する。フォトダイオード６１は、変換した電気信号を受信回路６２と測定装置６３とに出力する。
【０１１７】
受信回路６２は、フォトダイオード６１から出力された電気信号を増幅して所定の処理を施し、図示しない後段の回路へと出力する。
【０１１８】
測定装置６３は、フォトダイオード６１から出力される電気信号を測定し、測定した電気信号の測定データを、光送信モジュール５０の最適化支援装置５１へ出力する。測定装置６３が測定する測定データは、例えば、フォトダイオード６１が受光した光信号の特性であり、光信号の光受信パワー、ジッタ、消光比、または振幅などがある。
【０１１９】
このように、最適化支援装置５１は、受信側の光信号に基づいて、回帰モデルを生成し、光伝送システムの最適化処理開始後、光伝送システムが最適化されるまでの処理時間を短縮することができる。
【０１２０】
なお、上記では、光送信モジュール５０が、最適化支援装置５１を有するとしたが、光受信モジュール６０が有していてもよい。
【０１２１】
また、上記では、測定装置６３は、フォトダイオード６１から出力される電気信号を測定したが、フォトダイオード６１に受光される光信号を測定してもよい。
【０１２２】
［第４の実施の形態］
次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では、最適化対象装置と、測定装置と、最適化支援装置とがそれぞれ独立している場合について説明する。
【０１２３】
図１３は、第４の実施の形態に係る最適化支援装置の適用例を示した図である。図１３には、装置７１と、測定装置７２と、最適化支援装置７３とが示してある。
【０１２４】
装置７１は、最適化対象装置である。装置７１は、複数のパラメータによって、動作が制御される。装置７１は、例えば、図１において、最適化支援装置３を備えない光送信モジュールである。
【０１２５】
測定装置７２には、装置７１が出力する信号が入力される。測定装置７２は、図１に示した測定装置２と同様の機能を有し、入力された信号を測定して、その測定データを最適化支援装置７３に出力する。
【０１２６】
最適化支援装置７３は、図１に示した最適化支援装置３と同様の機能を有し、測定装置７２から出力される測定データに基づいて、装置７１を制御するための制御データを出力する。また、最適化支援装置７３は、装置７１の最適化処理を開始するときの初期値パラメータを算出する。
【０１２７】
最適化支援装置７３は、例えば、パーソナルコンピュータなどの端末装置によって実現される。例えば、最適化支援装置７３は、図１に示した最適化支援装置３の機能を実現するプログラムを端末装置に実行させることにより、最適化支援装置３と同様の機能を実現できる。
【０１２８】
このように、最適化対象装置と、測定装置と、最適化支援装置とがそれぞれ独立している場合においても、最適化対象装置を制御するパラメータの初期値パラメータを算出することができる。
【０１２９】
以上、本発明について実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。また、各実施の形態を組み合わせることも可能である。
【０１３０】
また、上記の各実施形態において、各部の機能構成は、それらの構成を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。各部の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
【０１３１】
また、上記で説明したフローチャートの処理単位は、最適化支援装置および初期値パラメータ算出部の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。最適化支援装置および初期値パラメータ算出部の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。さらに、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。
【０１３２】
また、上記の各実施形態において、制御線や情報線は、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や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もよい。
【符号の説明】
【０１３３】
１，５０，６０：光送信モジュール、２，６３，７２：測定装置、３，５１，７３：最適化支援装置、４：ドライバ回路、５：レーザダイオード、１１：受信部、１２：保持部、１３，４１：最適化部、１４：制御データ出力部、１５，４２：初期値パラメータ算出部、２１，２２，３１：乱数発生部、２３〜２５：算出部、２６：移動量算出部、３２：ランダムパラメータ生成部、３３：パラメータ抽出部、３４，４２ａ：回帰モデル生成部、３５：初期値算出部、６１：フォトダイオード、６２：受信回路、７１：装置。
【図１】
0006283851.tif 000007
【図２】
0006283851.tif 000008
【図３】
0006283851.tif 000009
【図４】
0006283851.tif 000010
【図５】
0006283851.tif 000011
【図６】
0006283851.tif 000012
【図７】
0006283851.tif 000013
【図８】
0006283851.tif 000014
【図９】
0006283851.tif 000015
【図１０】
0006283851.tif 000016
【図１１】
0006283851.tif 000017
【図１２】
0006283851.tif 000018
【図１３】
0006283851.tif 000019