(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式を用いて、ノードおよびリンクを含んで構成される物理網上に、仮想網を構築する仮想網制御装置であって、
前記仮想網の性能情報を含む網情報、および、前記性能情報の閾値を記憶する記憶部と、前記仮想網を構築する制御部とを備え、
前記制御部は、
前記仮想網の性能情報を含む網情報を周期的に収集し、
初期設定された前記性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記仮想網の状態が安定するのに必要な複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを判定し、
前記仮想網の状態が安定すると判定した場合に、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を採用し、
前記採用した新たな性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを再判定し、
前記仮想網の状態が安定すると再判定した場合には、前記新たな性能情報の閾値をさらに低下させて前記複数回の仮想網制御を実行し、前記再判定する処理を繰り返し、
前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合に、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値を増加させて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網を構築すること
を特徴とする仮想網制御装置。
【請求項２】
前記制御部は、
前記仮想網の状態が安定するか否かを、
前記複数回の仮想網制御のうちのＮ回における前記仮想網制御での前記性能情報を取得し、前記取得したＮ回の前記性能情報の平均値が、当該複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値以下であること、
および、前記Ｎ回における仮想網制御での前記性能情報の分散が所定の分散値以下であること
を満たす場合に、前記仮想網の状態が安定すると判定すること
を特徴とする請求項１に記載の仮想網制御装置。
【請求項３】
前記制御部は、
前記仮想網の状態が安定すると判定した場合における、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値と、前記初期設定された前記性能情報の閾値以下に設定される所定の基準となる閾値と、を２分する値に設定し、
前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合における、前記性能情報の閾値を増加させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値と、当該判定における前記複数回の仮想網制御の１つ前の前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報との閾値と、を２分する値に設定すること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想網制御装置。
【請求項４】
前記制御部は、
前記仮想網の状態が安定すると判定した場合における、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値と、前記初期設定された前記性能情報の閾値以下に設定された所定の基準となる閾値と、を２分する値に設定し、
前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合における、前記性能情報の閾値を増加させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御の１つ前で採用された前記性能情報の閾値に設定すること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想網制御装置。
【請求項５】
前記制御部は、
前記仮想網の状態が安定すると判定した場合における、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を、前記複数回の仮想網制御のうちのＮ回の前記仮想網制御で取得したＮ回の前記性能情報の平均値から、所定量を減算した値に設定し、
前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合における、前記性能情報の閾値を増加させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御の１つ前で採用された前記性能情報の閾値に設定すること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想網制御装置。
【請求項６】
アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式を用いて、ノードおよびリンクを含んで構成される物理網上に、仮想網を構築する仮想網制御装置であって、
前記仮想網の性能情報を含む網情報、および、前記性能情報の閾値を記憶する記憶部と、前記仮想網を構築する制御部とを備え、
前記制御部は、
前記仮想網の性能情報を含む網情報を周期的に収集し、
初期設定された前記性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記仮想網の状態が安定するのに必要な複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを判定し、前記仮想網の状態が安定すると判定した場合に、前記初期設定された前記性能情報の閾値以下の前記性能情報の閾値の目標値を設定し、
前記設定された性能情報の閾値の目標値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを判定し、
前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合に、新たな性能情報の閾値を、前記目標値から所定量を加算した値に設定し、
前記設定した新たな性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを再判定し、
前記仮想網の状態が安定しないと再判定した場合には、前記新たな性能情報の閾値に前記所定量を加算して前記複数回の仮想網制御を実行し、前記再判定する処理を繰り返し、
前記仮想網の状態が安定すると判定した場合に、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値における前記仮想網を構築すること
を特徴とする仮想網制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物理網上に形成される仮想網を、トラヒックに応じて構成する仮想網制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワーク事業者においては、ネットワーク全体の資源を有効に利用し、転送品質の維持、ネットワークコストの低減を図ることが重要である。これに対し、特に将来のサービスの多様化に伴うネットワークの突発的かつ不規則な変化に柔軟に対応し、ネットワーク資源の有効利用を実現する技術としてネットワーク仮想化技術が提案されている。ネットワーク仮想化技術では、波長分割多重（ＷＤＭ：Wavelength Division Multiplexing）をベースとした物理ネットワーク上に波長パスを設定することで、上位レイヤのノードを接続する論理的なリンクを提供し、仮想的なトポロジ（仮想網）を構築する。
【０００３】
ここで、物理網の波長はボトルネック資源であり、波長を有効に利用する必要がある。そこで、トラヒックを波長ネットワーク上に効率的に収容するために、トラヒックに応じて適切に仮想網を構築する仮想網制御に関する研究が数多くなされてきた（非特許文献１および非特許文献２参照）。非特許文献１、２では、与えられた単一のトラヒック需要行列に対して、そのトラヒックを収容するために最適な仮想網を構築するための、最適化に基づく方法、および、ヒューリスティックな方法が提案されている。これらの仮想網制御技術では、トラヒック需要が周期的かつ緩やかに変動することを仮定している。
【０００４】
しかしながら、多数のアプリケーション、サービスが収容されている通信ネットワークでは、仮想網上のトラヒック需要はより大きくかつ予測困難な変化をするため、様々なトラヒック変動に適応できる仮想網制御が必要である。また、ネットワーク上に生じる環境変化は、トラヒックの変動によるもののみではなく、リンク障害等の変化も生じる。そのため、トラヒック変動に対してだけでなく、リンク障害なども含めた様々な環境の変化に対する適応性を備えた仮想網制御を実現することが問題となる。
【０００５】
この問題を解決する技術として、生物が未知の環境変化に適応するときの振る舞いをモデル化したアトラクタ選択を仮想網の制御に適用した方式が提案されている（非特許文献３参照）。アトラクタ選択によって駆動するシステムは、ゆらぎηとアトラクタを持つ制御構造ｆ(ｘ)の２つの挙動を持ち、それらの挙動が、システムの状態を示す値である活性度αによって制御されている。このアトラクタ選択は以下のゆらぎ方程式（式１）によって表現される。
【０００６】
【数１】
0005374688.tif 000002
【０００７】
システムの状態が劣化した場合は、活性度αが低下する。そのため、ゆらぎηの影響が相対的に大きくなり、システムの状態ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）は、ランダムに変化する。ｘが変化しシステムの状態が改善すると、活性度αが増加する。その結果、ｘはｆ(ｘ)によって支配的に制御される。このように、アトラクタ選択では活性度αに応じてｆ(ｘ)とゆらぎηとが制御される。
【０００８】
一般的に、ヒューリスティックなアプローチでは、想定した環境変化に対しては高い適応性を実現できるものの、想定外の環境変化には適応できない。それに対して、アトラクタ選択ではゆらぎηによって駆動するため、達成可能な性能は最適とは限らないものの未知の環境変化に対して適応し得る解を求めることが可能となる。
【０００９】
アトラクタ選択を用いた仮想網制御では、活性度αは、以下の（式２）によって、定義される。
【００１０】
【数２】
0005374688.tif 000003
【００１１】
（式２）において、ｕmaxは、最大リンク利用率である。また、γ、ζ、δは、定数であり、ζは閾値であり、活性度αの値域は［０,γ］である。
【００１２】
活性度αは、閾値ζ付近で急激に０に近づき、そのときの傾きはδによって変化する。δが大きいほど傾きが急になる。最大リンク利用率ｕmaxが事前に設定した閾値ζを超えると、活性度αを急激に０に近づけ、ゆらぎηにより新たな安定状態である閾値ζ以下の最大リンク利用率ｕmaxを実現する仮想網を探索する。一方、最大リンク利用率ｕmaxが閾値ζよりも小さい場合は、仮想網の性能が良いものとみなし、閾値ζ以下の最大リンク利用率ｕmaxに収束するように仮想網を制御する（図１１参照）。結果として、予測困難な網状態の変化に対しても、閾値ζ以下の最大リンク利用率ｕmaxを実現する仮想網を構築することが可能となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】B. Mukherjee, D. Banerjee, S. Ramamurthy, and A. Mukherjee, “Someprinciples for designing a wide-area WDM optical network,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 4, no. 5, pp. 684-696, 1996.
【非特許文献２】R. Ramaswami and K. N. Sivarajan, “Design of logical topologies for wavelength-routed optical networks,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 14, pp. 840-851, June 1996.
【非特許文献３】Y. Koizumi, et al., "Adaptive Virtual Network Topology Control Based on Attractor Selection," Journal of Lightwave Technology, Vol., 28, No. 11, June 1, 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、従来のアトラクタ選択に基づく仮想網制御方式では、仮想網の性能指標である網内最大リンク利用率が事前に設定した閾値以下となった場合に、系が安定状態になったと判断し、それ以上最大リンク利用率を低下させる制御は行わない。例えば、最大リンク利用率の閾値が「０．５」のとき、最大リンク利用率を「０．１」程度まで低減できる可能性がある場合であっても、仮に、最大リンク利用率が「０．４」となる解で安定してしまった場合は、それ以上最大リンク利用率を低下させる解を探索することはない。すなわち、従来方式は、閾値以下の最大リンク利用率を実現することを目的としているため、結果として得られる最大リンク利用率が最小化されることを保証するものではない。網内の最大リンク利用率をより低下させることで、網状態の変化に対する耐性を向上させたり、トラヒック需要に対する仮想網への資源配分を適正化したりすることが可能となる。
【００１５】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、網状態変化に対する耐性を向上させた仮想網を構築することができる、仮想網制御装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式を用いて、ノードおよびリンクを含んで構成される物理網上に、仮想網を構築する仮想網制御装置であって、前記仮想網の性能情報を含む網情報、および、前記性能情報の閾値を記憶する記憶部と、前記仮想網を構築する制御部とを備え、前記制御部が、前記仮想網の性能情報を含む網情報を周期的に収集し、初期設定された前記性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記仮想網の状態が安定するのに必要な複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを判定し、前記仮想網の状態が安定すると判定した場合に、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を採用し、前記採用した新たな性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを再判定し、前記仮想網の状態が安定すると再判定した場合には、前記新たな性能情報の閾値をさらに低下させて前記複数回の仮想網制御を実行し、前記再判定する処理を繰り返し、前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合に、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値を増加させて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網を構築することを特徴とする仮想網制御装置とした。
【００１７】
このようにすることで、仮想網制御装置は、仮想網の状態が安定していると判定した場合に、初期設定された性能情報の閾値を低下させた新たな閾値を採用して、複数回の仮想網制御を行い、仮想網の状態が安定するか否かを判定する。そして、仮想網制御装置は、仮想網の状態が安定すると判定された場合、閾値を低下させた新たな閾値の採用を繰り返し、仮想網の閾値が安定しないと判定された場合に、当該判定における複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値を増加させた新たな閾値を採用して仮想網を構築する。
よって、仮想網制御装置は、初期設定された性能情報の閾値以下で、最適な性能情報の閾値を探索することができ、網状態変化に対する耐性を向上させて仮想網を構築することができる。
【００１８】
請求項２に記載の発明は、前記制御部が、前記仮想網の状態が安定するか否かを、前記複数回の仮想網制御のうちのＮ回における前記仮想網制御での前記性能情報を取得し、前記取得したＮ回の前記性能情報の平均値が、当該複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値以下であること、および、前記Ｎ回における仮想網制御での前記性能情報の分散が所定の分散値以下であることを満たす場合に、前記仮想網の状態が安定すると判定することを特徴とする請求項１に記載の仮想網制御装置とした。
【００１９】
このようにすることで、仮想網制御装置は、ゆらぎ方程式を用いた仮想網制御において、仮想網の状態が安定しているか否かを、効率的に判定することができる。
【００２０】
請求項３に記載の発明は、前記制御部が、前記仮想網の状態が安定すると判定した場合における、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値と、前記初期設定された前記性能情報の閾値以下に設定される所定の基準となる閾値と、を２分する値に設定し、前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合における、前記性能情報の閾値を増加させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値と、当該判定における前記複数回の仮想網制御の１つ前の前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報との閾値と、を２分する値に設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想網制御装置とした。
【００２１】
このようにすることで、仮想網制御装置は、最適閾値を２分探索に基づき実行し、探索効率を向上させた上で、初期設定された性能情報の閾値以下の最適閾値を探索し、仮想網を構築することができる。
【００２２】
請求項４に記載の発明は、前記制御部が、前記仮想網の状態が安定すると判定した場合における、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値と、前記初期設定された前記性能情報の閾値以下に設定された所定の基準となる閾値と、を２分する値に設定し、前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合における、前記性能情報の閾値を増加させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御の１つ前で採用された前記性能情報の閾値に設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想網制御装置とした。
【００２３】
このようにすることで、仮想網制御装置は、最適閾値を２分探索に基づき実行し、仮想網の状態が安定しないと判定した場合に、新たに採用する閾値を、１つ前で採用された性能情報の閾値に設定することで、探索効率をより高めることができる。
【００２４】
請求項５に記載の発明は、前記制御部が、前記仮想網の状態が安定すると判定した場合における、前記性能情報の閾値を低下させた新たな前記性能情報の閾値を、前記複数回の仮想網制御のうちのＮ回の前記仮想網制御で取得したＮ回の前記性能情報の平均値から、所定量を減算した値に設定し、前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合における、前記性能情報の閾値を増加させた新たな前記性能情報の閾値を、当該判定における前記複数回の仮想網制御の１つ前で採用された前記性能情報の閾値に設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の仮想網制御装置とした。
【００２５】
このようにすることで、仮想網制御装置は、仮想網を不安定にするリスクを軽減した上で、初期設定された性能情報の閾値から、所定量ずつ閾値を減少させて最適閾値を探索し、仮想網を構築することができる。
【００２６】
請求項６に記載の発明は、アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式を用いて、ノードおよびリンクを含んで構成される物理網上に、仮想網を構築する仮想網制御装置であって、前記仮想網の性能情報を含む網情報、および、前記性能情報の閾値を記憶する記憶部と、前記仮想網を構築する制御部とを備え、前記制御部が、前記仮想網の性能情報を含む網情報を周期的に収集し、初期設定された前記性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記仮想網の状態が安定するのに必要な複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを判定し、前記仮想網の状態が安定すると判定した場合に、前記初期設定された前記性能情報の閾値以下の前記性能情報の閾値の目標値を設定し、前記設定された性能情報の閾値の目標値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを判定し、前記仮想網の状態が安定しないと判定した場合に、新たな性能情報の閾値を、前記目標値から所定量を加算した値に設定し、前記設定した新たな性能情報の閾値および前記収集した網情報に基づき、前記ゆらぎ方程式を用いて、前記複数回の仮想網制御を実行し、前記仮想網の状態が安定するか否かを再判定し、前記仮想網の状態が安定しないと再判定した場合には、前記新たな性能情報の閾値に前記所定量を加算して前記複数回の仮想網制御を実行し、前記再判定する処理を繰り返し、前記仮想網の状態が安定すると判定した場合に、当該判定における前記複数回の仮想網制御で採用された前記性能情報の閾値における前記仮想網を構築することを特徴とする仮想網制御装置とした。
【００２７】
このようにすることで、仮想網制御装置は、仮想網を不安定にするリスクを軽減した上で、性能情報の閾値の目標値を設定し、性能情報の閾値を所定量ずつ増加させて最適閾値を探索し、仮想網を構築することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、網状態変化に対する耐性を向上させた仮想網を構築する、仮想網制御装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本実施形態に係る仮想網制御装置を含む仮想網制御システムの構成図である。
【図２】本実施形態に係る仮想網制御装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る仮想網制御装置が行う、２分探索法（Ａ−１）による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る２分探索法（Ａ−１）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
【図５】本実施形態に係る仮想網制御装置が行う、２分探索法（Ａ−２）による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る２分探索法（Ａ−２）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
【図７】本実施形態に係る仮想網制御装置が行う、最小ユニット量減少法（Ｂ−１）による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。
【図８】本実施形態に係る最小ユニット量減少法（Ｂ−１）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
【図９】本実施形態に係る仮想網制御装置が行う、最小ユニット量増加法（Ｂ−２）    による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態に係る最小ユニット量増加法（Ｂ−２）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
【図１１】アトラクタ選択に基づく仮想網制御の概要を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
次に、本発明を実施するための形態（以下、「本実施形態」という）における仮想網制御装置１等について説明する。
【００３１】
＜概要＞
本実施形態に係る仮想網制御装置１は、非特許文献３に記載された、アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式（式１）による仮想網制御を実現する。このゆらぎ方程式（式１）による仮想網制御では、予め設定した最大リンク利用率の閾値以下で安定状態となる仮想網を構築することができる。本実施形態に係る仮想網制御装置１は、この予め設定した閾値を、網状態に応じて動的に変更することで、仮想網が生成される制約条件を意図的に変更し、最大リンク利用率を低下させた仮想網を構築する。一方、閾値が低すぎることに起因し仮想網の状態が安定しない場合は、閾値を増加させることにより、より安定した仮想網の状態へと移行させる。
本実施形態に係る仮想網制御装置１は、仮想網の状態を予め設定した閾値を用いて一旦安定させた上で、可能な限り低い値となる最適な閾値を探索するために、２分探索法に基づく方式と、逐次探索法に基づく方式とを実行する。２分探索法に基づく方式は、探索範囲を１／２、さらに１／２と範囲を狭めながら探索するため、収束時間を短くできるという特徴がある。一方、逐次探索法は、閾値の変更量（減少量、増加量）を細かく設定し、最適閾値を探索することにより、ネットワークの状態を不安定にさせるリスクを下げることができるという特徴がある。
【００３２】
＜仮想網制御システムの構成＞
次に、図１を参照して、本実施形態に係る仮想網制御装置１を含む仮想網制御システム１００の構成について説明する。
図１（ａ）に示すように、仮想網制御システム１００は、複数のノード５、および、各ノード５間を接続することにより通信経路を提供するリンクにより構成される通信ネットワーク５０と、各ノード５と通信可能に接続された仮想網制御装置１とで構成される。この仮想網制御装置１は、各ノード５からトラヒックに関する情報を取得して、アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式（式１）により仮想網を計算し、その仮想網の情報（パス情報）を各ノード５に送信することにより、仮想網による制御を実現する。
【００３３】
この仮想網制御システム１００では、図１（ｂ）に示すように、通信ネットワーク５０の物理網（例えば、ＷＤＭネットワーク）上に、仮想網制御装置１の制御により、上位のネットワーク（例えば、ＩＰネットワーク）の仮想的なトポロジ（仮想網）を構築し、トラヒックに応じて仮想網を動的に制御する。ここで、物理網は、例えば、ＩＰルータとＯＸＣ（Optical Cross Connect：光クロスコネクト）、そしてこれらを接続する物理リンク（例えば、光ファイバ）から構成される。そして、ＩＰルータ等を始終点とした波長パスが物理網上に設定され、その波長パスが仮想網（ＩＰレイヤ）では、論理的なリンクを構成する。
【００３４】
＜仮想網制御装置の構成＞
続いて、本実施形態に係る仮想網制御装置１について説明する。仮想網制御装置１は、アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式（式１）により仮想網制御を実行する機能を備えるともに、予め設定された最大リンク利用率の閾値を満たす仮想網を構築すると、さらにその閾値を最適化し、仮想網を再構築する機能を備える。すなわち、本仮想網制御装置１は、一旦網の安定を維持し得る仮想網を構築した上で、できる限り低い値の最大リンク利用率の閾値を探索し、仮想網を再構築する。
【００３５】
なお、本実施形態においては、仮想網の状態を示す値（性能情報）として、最大リンク利用率を用いた例を説明するが、アトラクタ選択に基づくゆらぎ方程式（式１）による仮想網制御における、活性度αとして適用できる性能情報は、最大リンク利用率に限定されず、網内の平均リンク利用率や、スループット、転送遅延等を用いることもできる。
【００３６】
図２は、本実施形態に係る仮想網制御装置１の構成例を示す機能ブロック図である。仮想網制御装置１は、制御部１０と、入出力部２０と、メモリ部３０と、記憶部４０とを備える。
【００３７】
入出力部２０は、通信回線を介して情報の送受信を行う通信インタフェースと、不図示のキーボード等の入力手段やモニタ等の出力手段等との間で情報の入出力を行う入出力インタフェースとから構成される。
【００３８】
制御部１０は、仮想網制御装置１全体の制御を司り、網情報収集部１１と、仮想網計算部１２と仮想網制御部１３とを含んで構成される。
【００３９】
網情報収集部１１は、通信ネットワーク５０上の各ノード５の接続関係である網トポロジ情報や、通信ネットワーク５０上の各リンクに収容されているトラヒック量を取得する。そして、網情報収集部１１は、取得した網トポロジ情報を記憶部４０内の網トポロジＤＢ（DataBase）４１に格納し、取得したトラヒック量を記憶部４０内のトラヒックＤＢ４２に格納する。
【００４０】
仮想網計算部１２は、記憶部４０に記憶された網トポロジ情報や、各リンクのトラヒック量等に基づき、性能情報（最大リンク利用率等）を算出する。そして、仮想網計算部１２は、ゆらぎ方程式（式１）のパラメータを設定する。このパラメータは、制御構造ｆ(ｘ)において、ノードペア間の活性、抑制の関係、つまり、異なるノードペア間の波長パスの設定しやすさを制御する制御行列や、算出した性能情報（最大リンク利用率等）に基づき算出される活性度α等である。仮想網計算部１２は、設定されたパラメータと、予め設定された性能情報（最大リンク利用率等）の閾値（初期設定値）とを、ゆらぎ方程式（式１）に適用し、このゆらぎ方程式（式１）に基づき仮想網トポロジを算出する。そして、仮想網計算部１２は、仮想網（例えば、ＩＰレイヤ）の論理リンク上の経路情報や、物理網上に設定される波長パスの情報等（以下、「仮想網構成情報」とよぶ）を算出し、仮想網ＤＢ４３に記憶する。なお、このゆらぎ方程式（式１）に基づく仮想網構成情報の算出方法は、非特許文献３に記載されているため、詳細な説明は省略する。
【００４１】
また、仮想網計算部１２は、最適閾値探索部１２０を備える。最適閾値探索部１２０は、性能情報（最大リンク利用率等）の予め設定された閾値（初期設定値）を、網状態に応じて変更することで、その閾値を低下させる。そして、仮想網計算部１２が、この変更した閾値と網情報とを再度ゆらぎ方程式（式１）に適用することにより、仮想網の状態が安定した上で、可能な限り低い値となる最適閾値を探索し、その探索した最適閾値を適用して仮想網を再構築する。
【００４２】
仮想網計算部１２は、この最適閾値の探索を、（Ａ）２分探索のアルゴリズムを閾値制御に適用した方式（以下、「２分探索法」とよぶ）、または、（Ｂ）逐次探索のアルゴリズムを閾値制御に適用した方式（以下、「逐次探索法」とよぶ）に基づき実行する。
なお、仮想網計算部１２（最適閾値探索部１２０）による、最適閾値探索処理（「２分探索法」および「逐次探索法」）については、後記して詳細に説明する。
【００４３】
仮想網制御部１３は、仮想網ＤＢ４３に記憶された、仮想網の論理リンク上の経路情報や、物理網上に設定される波長パスの情報である仮想網構成情報を、各ノード５に対し送信し、各ノード５による仮想網制御を実行させる。
【００４４】
メモリ部３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の一次記憶手段からなり、制御部１０によるデータ処理に必要な情報を一時的に記憶している。このメモリ部３０は、例えば、仮想網計算部１２が仮想網構成情報を算出する毎に、その仮想網構成情報を生成する際にゆらぎ方程式（式１）に適用した閾値と、当該仮想網構成情報とを、履歴として記憶しておく。
【００４５】
記憶部４０は、ハードディスクやフラッシュメモリ等の記憶手段からなり、前記した網トポロジ情報を記憶する網トポロジＤＢ４１と、仮想網の各リンクのトラヒック量を記憶するトラヒックＤＢ４２と、仮想網構成情報を記憶する仮想網ＤＢ４３とを記憶する。
また、記憶部４０には、アトラクタ選択による仮想網制御を実行するための、初期設定となる性能情報（最大リンク利用率等）の閾値等が記憶される。
【００４６】
＜最適閾値探索処理＞
次に、仮想網制御装置１の仮想網計算部１２（最適閾値探索部１２０）が行う、最適閾値探索処理を含む仮想網制御について詳細に説明する。
【００４７】
なお、以下に示す最適閾値探索処理において用いる記号を予め説明する。
・Ｔ：アトラクタ選択による仮想網制御の制御回数
・Ｔｈ(ｉ)：現在の閾値
・Ｔｈ(ｉ＋１)：次に採用する閾値
・Ｔｈ(ｉ−１)：現在の１つ前に採用した閾値
・Ｔｈｂ：２分探索法における基準値
・Ｔｈｌ：逐次探索法（後記する「最小ユニット量増加法」）における目標値
【００４８】
≪２分探索法≫
まず、２分探索法（Ａ）を用いた最適閾値探索処理を含む仮想網制御について、図３〜図６を参照して説明する。この２分探索法（Ａ）を用いた仮想網制御について、以下、最適閾値探索の終了条件が異なる２つの方法について説明する。
【００４９】
〔２分探索法（Ａ−１）〕
図３は、本実施形態に係る仮想網制御装置１が行う、２分探索法（Ａ−１）による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。図４は、２分探索法（Ａ−１）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
【００５０】
図３に示すように、まず、仮想網制御装置１の網情報収集部１１は、通信ネットワーク５０内の各ノード５から、網情報（仮想網の各リンクのトラヒック量等）を、所定の時間間隔で収集し（ステップＳ１）、記憶部４０に記憶する。なお、この網情報の収集は、直接各ノード５から収集するのではなく、通信ネットワーク５０を管理するネットワーク管理装置（不図示）等から取得するようにしてもよい。なお、物理網のトポロジ情報等のように、一度設定されると状態が頻繁に変化するものでない情報は、予め記憶部４０に記憶しておき、変更があった場合のみ更新するようにすればよい。
そして、仮想網制御装置１の仮想網計算部１２は、収集した網情報に基づいて、性能情報（最大リンク利用率等）を算出する。以下、性能情報を最大リンク利用率として説明する。
【００５１】
仮想網計算部１２は、算出した最大リンク利用率に基づいて、ゆらぎ方程式（式１）を用いたアトラクタ選択による仮想網制御のパラメータ（制御行列、活性度α等）を設定する（ステップＳ２）。
【００５２】
次に、仮想網計算部１２は、設定したパラメータと、予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値）を、ゆらぎ方程式（式１）に適用し、アトラクタ選択による仮想網制御を実行する（ステップＳ３）。なお、ここでの仮想網制御は、性能情報（最大リンク利用率）の閾値（初期設定値）以下に、最大リンク利用率が安定するまで、例えば、Ｔ回実行される。
【００５３】
このステップＳ１〜Ｓ３の処理が従来の仮想網制御であり、ここまでの仮想網制御が実効された結果、仮想網の性能情報として設定した最大リンク利用率が、予め設定した閾値（初期設定値）以下で安定状態となる。しかしながら、従来の仮想網制御では、最大リンク利用率が閾値（初期設定値）以下ではあるが、最大リンク利用率が最小化されることを保証するものではない。したがって、本実施形態に係る仮想網制御装置１は、ステップＳ１０以降に示す、２分探索法（Ａ−１）による最適閾値探索処理を行い、仮想網を再構築する。
【００５４】
まず、仮想網制御装置１の最適閾値探索部１２０は、初期設定として、Ｔｈｂ＜Ｔｈ(ｉ)となるＴｈｂ（２分探索法における基準値）を設定する（ステップＳ１０）。なお、このＴｈｂは、Ｔｈｂ＜Ｔｈ(ｉ)の条件を満たす任意の値が管理者等により設定される。また、ここでの現在の閾値を示すＴｈ(ｉ)は、仮想網制御装置１に予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値）（例えば、「閾値Ｔｈ(１)」）である。
【００５５】
次に、仮想網計算部１２は、現在の閾値であるＴｈ(ｉ)（ここでは、「閾値Ｔｈ(１)」）を用いて、最大リンク利用率が安定するまでに必要な回数とされるＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行する（ステップＳ１１）。
このＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行により、仮想網制御装置１は、Ｔ回仮想網を計算して仮想網制御を実行する。そして、仮想網制御装置１（仮想網計算部１２）は、仮想網制御が行われる度に、各ノードから得た網情報に基づき、性能情報である最大リンク利用率を算出する。このＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御の実行の際に、最適閾値探索部１２０は、Ｔ回の最後からＮ回の最大リンク利用率を取得する。Ｔ回の仮想網制御のうち、最後のＮ回の最大リンク利用率を最適閾値探索部１２０が取得する理由は、以下に示す条件に基づき、網が安定状態に収束しているか、つまり、最大リンク利用率にばらつきが少なく安定した状態となっているかを判定するためである。
【００５６】
最適閾値探索部１２０は、Ｔ回のアトラクタ選択による仮想網制御の実行の際の最後のＮ回の最大リンク利用率について、以下の条件（１）および条件（２）を満たすか否かを判定する（ステップＳ１２）。
【００５７】
・条件（１）：Ｎ回の性能情報（最大リンク利用率）の平均値が、Ｔｈ(ｉ)以下である。
・条件（２）：Ｎ回の性能情報（最大リンク利用率）の分散が所定の分散閾値以下である。
【００５８】
この条件（１）,（２）は、条件（１）と条件（２）の両方を満たす場合に、現在の閾値であるＴｈ(ｉ)以下で、仮想網が安定したと判定するための条件である。
【００５９】
そして、最適閾値探索部１２０は、条件（１）および条件（２）を満たす場合に（ステップＳ１２→Ｙｅｓ）、次に採用する最大リンク利用率の閾値であるＴｈ(ｉ＋１)を以下の（式３）を用いて計算する（ステップＳ１３）。
【００６０】
Ｔｈ(ｉ＋１)＝Ｔｈｂ＋（Ｔｈ(ｉ)−Ｔｈｂ）／２    … （式３）
【００６１】
そして、仮想網制御装置１は、ステップＳ１１のＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御に戻り、条件（１）および条件（２）を満たす限り（ステップＳ１２→Ｙｅｓ）、（式３）により採用されるＴｈ(ｉ)以下の新たな閾値による仮想網制御を繰り返す。
【００６２】
一方、ステップＳ１２において、条件（１）と条件（２）の両方を満たす場合でないとき（ステップＳ１２→Ｎｏ）、つまり、仮想網が安定したと判定できない場合は、閾値が低すぎることに起因し仮想網の状態が安定しないとして、最適閾値探索部１２０は、閾値を増加させる処理を行う。具体的には、最適閾値探索部１２０は、以下の（式４）および（式５）を用いて、次に採用する閾値であるＴｈ(ｉ＋１)を計算する（ステップＳ１４）。
【００６３】
Ｔｈｂ＝Ｔｈ(ｉ−１)      … （式４）
Ｔｈ(ｉ＋１)＝Ｔｈ(ｉ)＋（Ｔｈｂ−Ｔｈ(ｉ)）／２      … （式５）
【００６４】
そして、仮想網計算部１２は、Ｔ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行し（ステップＳ１５）、処理を終了する。
【００６５】
２分探索法（Ａ−１）における仮想網制御の終了条件は、閾値を減少させる制御を実行する中で、条件（１）および条件（２）を満たさないこと（ステップＳ１２→Ｎｏ）である。最適閾値探索部１２０は、閾値を増加させる制御を１度でも実行した場合（ステップＳ１４）、閾値を減少させるための最適閾値探索処理を終了する。これにより、最適閾値探索処理全体の処理時間（収束時間）を短縮する。
【００６６】
図４は、２分探索法（Ａ−１）による最適閾値探索処理（図３のステップＳ１０〜Ｓ１５）を実行した場合の、最大リンク利用率の閾値の変化の一例を示している。
図４においては、初期設定として、Ｔｈｂ（２分探索法における基準値）＝０に設定している。最適閾値探索部１２０は、閾値Ｔｈ(２)までは、条件（１）および条件（２）を満たしたため、（式３）を用いて、閾値を減少させ、閾値Ｔｈ(３)において、条件（１）および条件（２）を満たさなかったため、（式４）および（式５）を用いて、閾値を増加させ、最適な閾値Ｔｈ(４)を用いて、仮想網制御を実行する。
【００６７】
〔２分探索法（Ａ−２）〕
図５は、本実施形態に係る仮想網制御装置１が行う、２分探索法（Ａ−２）による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。図６は、２分探索法（Ａ−２）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
図３に示した２分探索法（Ａ−１）との違いは、条件（１）と条件（２）の両方を満たす場合でないでないとき（ステップＳ１２→Ｎｏ）の終了条件のみであるので、図３と同一のステップについては、同一のステップ番号を付し、説明を省略する。
【００６８】
最適閾値探索部１２０は、ステップＳ１２において、条件（１）と条件（２）の両方を満たす場合でないとき（ステップＳ１２→Ｎｏ）、つまり、仮想網が安定したと判定できない場合は、閾値が低すぎることに起因し仮想網の状態が安定しないとして、最適閾値探索部１２０が、閾値を増加させる処理を行う。２分探索法（Ａ−２）において、最適閾値探索部１２０は、現在の１つ前に採用した閾値であるＴｈ(ｉ−１)を、次に採用する閾値として選択する（Ｔｈ(ｉ＋１)＝Ｔｈ(ｉ−１)）（ステップＳ２０）。
そして、仮想網計算部１２は、Ｔ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行し（ステップＳ２１）、処理を終了する。
【００６９】
図６は、２分探索法（Ａ−２）による最適閾値探索処理（図５のステップＳ１０〜Ｓ２１）を実行した場合の、最大リンク利用率の閾値の変化の一例を示している。
図６においては、図４と同様に、初期設定として、Ｔｈｂ（２分探索法における基準値）＝０に設定している。最適閾値探索部１２０は、閾値Ｔｈ(２)までは、条件（１）および条件（２）を満たしたため、（式３）を用いて、閾値を減少させ、閾値Ｔｈ(３)において、条件（１）および条件（２）を満たさなかったため、現在の閾値（Ｔｈ(３)）の１つ前に採用した閾値であるＴｈ(２)を、次に採用する閾値（Ｔｈ（４））として選択し、閾値を増加させ、最適な閾値Ｔｈ(４)（＝閾値Ｔｈ(２)）を用いて、仮想網制御を実行する。
【００７０】
２分探索法（Ａ−２）による最適閾値探索処理は、２分探索法（Ａ−１）による最適閾値探索処理と比較して、最適値として最小化された最大リンク利用率を実現する仮想網を探索しにくくなるが、収束時間をさらに早くすることができるという特徴がある。
【００７１】
≪逐次探索法≫
次に、逐次探索法（Ｂ）を用いた最適閾値探索処理を含む仮想網制御について、図７〜図１０を参照して説明する。この逐次探索法を用いた仮想網制御について、閾値を徐々に低下させる最小ユニット量減少法（Ｂ−１）と、一度閾値を目標値まで下げてから徐々に増加させる最小ユニット量増加法（Ｂ−２）とについて説明する。
【００７２】
〔最小ユニット量減少法（Ｂ−１）〕
図７は、本実施形態に係る仮想網制御装置１が行う、最小ユニット量減少法（Ｂ−１）による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。図８は、最小ユニット量減少法（Ｂ−１）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
【００７３】
なお、予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値）を適用した、アトラクタ選択による仮想網制御（図７のステップＳ１〜Ｓ３）については、図３のステップＳ１〜Ｓ３において説明した仮想網制御と同じ処理であるので、同一の符号を付し、説明を省略する。
【００７４】
図７に示すように、まず、仮想網計算部１２は、現在の閾値であるＴｈ(ｉ)、ここでは、予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値：「Ｔｈ(１)」）を用いて、最大リンク利用率が安定するＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行する（ステップＳ３０）。このとき、最適閾値探索部１２０は、Ｔ回の最後からＮ回の最大リンク利用率を観測して取得する。
【００７５】
そして、最適閾値探索部１２０は、最後のＮ回の最大リンク利用率が、前記した条件（１）と条件（２）の両方を満たすか否かを判定する（ステップＳ３１）。なお、このステップＳ３０，Ｓ３１の処理は、図３のステップＳ１１，１２と同様の処理である。
【００７６】
ここで、最適閾値探索部１２０は、条件（１）および条件（２）を満たす場合に（ステップＳ３１→Ｙｅｓ）、次に採用する最大リンク利用率の閾値であるＴｈ(ｉ＋１)を以下の（式６）を用いて計算する（ステップＳ３２）。
【００７７】
Ｔｈ(ｉ＋１)＝Ｎ回の性能情報（最大リンク利用率）の平均値
− 最小ユニット減少量Ｕ１                      …（式６）
【００７８】
ここで、最小ユニット減少量Ｕ１は、予め設定するパラメータであり、例えば、Ｎ回の性能情報（最大リンク利用率）の「0.01」（１％分）に相当する量を設定しておく。
【００７９】
そして、仮想網制御装置１は、ステップＳ３０のＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御に戻り、条件（１）および条件（２）を満たす限り（ステップＳ３１→Ｙｅｓ）、（式６）により、最小ユニット減少量Ｕ１分だけ閾値を下げた新たな閾値による仮想網制御を繰り返す。
【００８０】
一方、ステップＳ３１において、条件（１）と条件（２）の両方を満たす場合でないとき（ステップＳ３１→Ｎｏ）、つまり、仮想網が安定したと判定できない場合は、閾値が低すぎることに起因し仮想網の状態が安定しないとして、最適閾値探索部１２０は、閾値を増加させる処理を行う。具体的には、最適閾値探索部１２０は、現在の１つ前に採用した閾値であるＴｈ(ｉ−１)を、次に採用する閾値として選択する（Ｔｈ(ｉ＋１)＝Ｔｈ(ｉ−１)）（ステップＳ３３）。
そして、仮想網計算部１２は、Ｔ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行し（ステップＳ３４）、処理を終了する。
【００８１】
図８は、最小ユニット量減少法（Ｂ−１）による最適閾値探索処理（図７のステップＳ３０〜Ｓ３４）を実行した場合の、最大リンク利用率の閾値の変化の一例を示している。
図８において、最適閾値探索部１２０は、閾値Ｔｈ(２)までは条件（１）および条件（２）を満たしたため、（式６）を用いて、最小ユニット減少量Ｕ１分ずつ閾値を減少させる。一方、閾値Ｔｈ(３)において、条件（１）および条件（２）を満たさなかったため、最適閾値探索部１２０は、現在の閾値（Ｔｈ(３)）の１つ前に採用した閾値であるＴｈ(２)を、次に採用する閾値（Ｔｈ（４））として選択し、閾値を増加させ、閾値Ｔｈ(４)（＝閾値Ｔｈ(２)）を用いて、仮想網制御を実行する。
【００８２】
この最小ユニット量減少法（Ｂ−１）による最適閾値探索処理は、最小ユニット減少量Ｕ１分ずつ、閾値を下げるので、２分探索法による最適閾値探索処理と比較して、解の探索効率は低下するが、ネットワーク制御の観点からみると、仮想網の不安定な状態を発生させる確率を低下させる効果がある。
【００８３】
〔最小ユニット量増加法（Ｂ−２）〕
図９は、本実施形態に係る仮想網制御装置１が行う、最小ユニット量増加法（Ｂ−２）による最適閾値探索処理を含む仮想網制御の流れを示すフローチャートである。図１０は、最小ユニット量増加法（Ｂ−２）による最適閾値探索処理を説明するための図である。
【００８４】
なお、予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値）を適用した、アトラクタ選択による仮想網制御（図７のステップＳ１〜Ｓ３）については、図３のステップＳ１〜Ｓ３において説明した仮想網制御と同じ処理であるので、同一の符号を付し、説明を省略する。
【００８５】
図９に示すように、まず、仮想網計算部１２は、現在の閾値であるＴｈ(ｉ)、ここでは、予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値：「Ｔｈ(１)」）を用いて、最大リンク利用率が安定するＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行する（ステップＳ４０）。このとき、最適閾値探索部１２０は、Ｔ回の最後からＮ回の最大リンク利用率を取得する。
【００８６】
そして、最適閾値探索部１２０は、最後のＮ回の最大リンク利用率が、前記した条件（１）と条件（２）の両方を満たすか否かを判定する（ステップＳ４１）。なお、このステップＳ４０，Ｓ４１の処理は、図３のステップＳ１１，１２と同様の処理である。ここで、最適閾値探索部１２０は、条件（１）および条件（２）を満たす場合（ステップＳ４１→Ｙｅｓ）、次のステップＳ４２に進む。一方、条件（１）と条件（２）の両方を満たす場合でないとき（ステップＳ４１→Ｎｏ）、つまり、仮想網が安定したと判定できない場合は、予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値）が低すぎることに起因し仮想網の状態が安定しないとして処理を終える。
なお、ステップＳ４０，Ｓ４１は、仮想網制御装置１の最適閾値探索部１２０が、取得したＮ回の最大リンク利用率を用いて、仮想網が安定していることを条件（１）,（２）に基づき判定するために実行する処理であり、ステップＳ１〜Ｓ３の仮想網制御が実行されていることにより、ステップＳ４１においては、条件（１）および条件（２）を満たすことが前提となる。よって、ステップＳ４１において条件を満たさない場合は、適用外となり、仮想網制御装置１は処理を終了する。
【００８７】
次に、最適閾値探索部１２０は、条件（１）および条件（２）を満たす場合に（ステップＳ４１→Ｙｅｓ）、次に採用する最大リンク利用率の閾値であるＴｈ(ｉ＋１)を、最小ユニット量増加法における目標値Ｔｈｌに設定する（Ｔｈ(ｉ＋１)＝Ｔｈｌ）（ステップＳ４２）。
【００８８】
続いて、仮想網制御装置１は、設定した目標値Ｔｈｌを用いて、最大リンク利用率が安定するＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御を実行する（ステップＳ４３）。このとき、最適閾値探索部１２０は、Ｔ回の最後からＮ回の最大リンク利用率を取得する。
【００８９】
そして、最適閾値探索部１２０は、最後のＮ回の最大リンク利用率が、条件（１）と条件（２）の両方を満たすか否かを判定する（ステップＳ４４）。なお、このステップＳ４３，Ｓ４４の処理は、図３のステップＳ１１，１２と同様の処理である。
【００９０】
最適閾値探索部１２０は、条件（１）と条件（２）の両方を満たす場合でないとき（ステップＳ４４→Ｎｏ）、つまり、仮想網が安定したと判定できない場合は、次に採用する最大リンク利用率の閾値であるＴｈ(ｉ＋１)を以下の（式７）を用いて計算する（ステップＳ４５）。
【００９１】
Ｔｈ(ｉ＋１)＝Ｔｈ(ｉ) ＋ 最小ユニット増加量Ｕ２        …（式７）
【００９２】
ここで、最小ユニット増加量Ｕ２は、予め設定するパラメータであり、例えば、Ｎ回の性能情報（最大リンク利用率）の「0.01」（１％分）に相当する量を設定しておく。
【００９３】
そして、仮想網制御装置１は、ステップＳ４３のＴ回のアトラクタ選択による仮想網制御に戻り、条件（１）および条件（２）を満たす限り場合でない限り（ステップＳ４４→Ｎｏ）、（式７）により、最小ユニット増加量Ｕ２分だけ閾値を増加させた新たな閾値による仮想網制御を繰り返す。
【００９４】
一方、仮想網制御装置１は、ステップＳ４４において、条件（１）および条件（２）を満たす場合（ステップＳ４４→Ｙｅｓ）、仮想網が安定した状態であると判定し処理を終える。
【００９５】
図１０は、最小ユニット量増加法（Ｂ−２）による最適閾値探索処理（図９のステップＳ４０〜Ｓ４５）を実行した場合の、最大リンク利用率の閾値の変化の一例を示している。
図１０において、最適閾値探索部１２０は、予め設定された最大リンク利用率の閾値（初期設定値：「Ｔｈ(１)」）において条件（１）および条件（２）を満たした場合に、次に採用する最大リンク利用率の閾値として、目標値Ｔｈｌに設定する（Ｔｈ(２)＝Ｔｈｌ）。そして、最適閾値探索部１２０は、目標値Ｔｈｌでは、条件（１）および条件（２）を満たさなかったため、（式７）に基づき、Ｔｈｌに最小ユニット増加量Ｕ２を加えて、Ｔｈ(３)を次の閾値に設定する。最適閾値探索部１２０は、閾値Ｔｈ(３)でも、条件（１）および条件（２）を満たさなかったため、さらに、最小ユニット増加量Ｕ２を加えて、次に採用する閾値をＴｈ(４)に設定し、閾値Ｔｈ(４)で条件（１）および（２）を満たすことにより、仮想網制御を終える。
【００９６】
この最小ユニット量増加法（Ｂ−２）による最適閾値探索処理は、目標値Ｔｈｌが、設計段階においてある程度既知の場合に有効となる。一方、目標値Ｔｈｌが既知でない場合、性能（収束時間等）はＴｈｌの設定方法に依存する。
【００９７】
以上説明したように、本実施形態に係る仮想網制御装置１によれば、２分探索法（Ａ）または逐次探索法（Ｂ）を用いて、従来のアトラクタ選択に基づく仮想網制御では実現できなかった、性能情報（最大リンク利用率等）の閾値のさらなる低下が可能となる。性能情報（最大リンク利用率等）の閾値を低下させることで、網状態変化に対する耐性の向上や、トラヒック需要に対する仮想網への資源配分の適正化による設備コストの削減が可能となる。また、本実施形態に係る仮想網制御装置１によれば、性能情報（最大リンク利用率等）の閾値を低下させるだけでなく、低い閾値による仮想網の不安定化も併せて回避することにより、最適な閾値を設定し仮想網を構築することができる。
【００９８】
さらに、本実施形態に係る仮想網制御装置１によれば、２分探索法（Ａ）、逐次探索法（Ｂ）を、ノード５の増設や減設、トラヒック需要の増加、減少の予測、過去のトラヒック量の履歴等に基づき、ネットワーク管理者等が選択して実行させることができる。２分探索法（Ａ）は、解の探索効率が一般的に高い（収束時間が短い）という利点がある。逐次探索法（Ｂ）は、ネットワークを不安定な状態にさせるリスクが２分探索法（Ａ）と比較して少ないという利点がある。また、最小ユニット量減少法（Ｂ−１）は、目的値（最適値）の目安がない場合に特に有効であり、最小ユニット量増加法（Ｂ−２）は、目的値（最適値）の目安がある場合に特に有効である。
【符号の説明】
【００９９】
１      仮想網制御装置
５      ノード
１０    制御部
１１    情報収集部
１２    仮想網計算部
１３    仮想網制御部
２０    入出力部
３０    メモリ部
４０    記憶部
４１    網トポロジＤＢ
４２    トラヒックＤＢ
４３    仮想網ＤＢ
５０    通信ネットワーク
１００  仮想網制御システム
１２０  最適閾値探索部
【図１】
0005374688.tif 000004
【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】
0005374688.tif 000012
【図１０】
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【図１１】
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