(57)【要約】  【課題】装置の動作変動に対して最適化処理を行うとともに、その変動要因を推定することができる。  【解決手段】最適化部１３は、複数のパラメータによって動作が制御される光送信モジュールが、目標値で動作するための複数のパラメータを算出する。因子分析部１５は、最適化部１３によって算出された複数のパラメータのうち、光送信モジュールが目標値で動作するのに寄与した因子パラメータを抽出する。分析結果生成部１６は、因子分析部１５によって抽出された因子パラメータに基づいて、光送信モジュールの動作が目標値からずれた要因を示すデータを生成する。【選択図】図２
2017175173.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のパラメータによって動作が制御される装置であって、前記装置が目標値で動作するための前記複数のパラメータを算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記複数のパラメータのうち、前記装置が前記目標値で動作するのに寄与した因子パラメータを抽出する因子パラメータ抽出部と、
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、
前記因子パラメータ抽出部は、前記複数のパラメータのそれぞれのパラメータにおけるパラメータ値の分散値に基づいて前記因子パラメータを抽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、
前記装置の動作が前記目標値に対し所定の範囲内にあるときの前記複数の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複数のパラメータのそれぞれにおいて、パラメータ値に対する抽出された個数を取得する個数取得部と、
前記個数取得部によって取得された個数に基づいて、前記パラメータ値の分散値を算出する分散値算出部と、
をさらに有し、
前記因子パラメータ抽出部は、前記分散値算出部によって算出された前記分散値に基づいて、前記因子パラメータを抽出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の情報処理装置であって、
前記因子パラメータ抽出部は、前記分散値が所定の閾値より小さい場合、前記因子パラメータを抽出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、
前記因子パラメータ抽出部は、前記算出部によって算出された前記複数のパラメータのうち、前記装置が前記目標値で動作するのに寄与しなかった非因子パラメータを抽出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、
前記算出部は、前記抽出部によって抽出された前記非因子パラメータ以外の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７】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記抽出部によって抽出された因子パラメータに基づいて、前記装置の動作が目標値からずれた要因を示すデータを生成する生成部、
をさらに有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置であって、
前記生成部は、
前記複数のパラメータのそれぞれにおける、前記装置の動作を規定する複数の要素に対する寄与率を記憶した記憶部と、
前記記憶部を参照し、前記因子パラメータの前記装置の動作を規定する複数の要素に対する寄与値を算出する寄与値算出部と、
前記寄与値算出部が算出した前記寄与値に基づいて、前記装置の動作が目標値からずれた要因を分析する分析部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、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複数の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１０】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記装置は、光送信モジュールであって、
前記算出部は、前記光送信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複数の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１１】
情報処理装置のパラメータ抽出方法であって、
複数のパラメータによって動作が制御される装置であって、前記装置が目標値で動作するための前記複数のパラメータを算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出された前記複数のパラメータのうち、前記装置が前記目標値で動作するのに寄与した因子パラメータを抽出する抽出ステップと、
を有することを特徴とするパラメータ抽出方法。
【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抽出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、送信器にて、光媒体に結合された垂直共振器型面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ）をバイアスするステップであり、該バイアスが、前記ＶＣＳＥＬによって前記光媒体へ出力される光パワーを少なくとも部分的に決定する、ステップと、前記光媒体を介して受信器にデータを光学的に伝送するため、前記送信器にて、該データを用いて前記ＶＣＳＥＬを変調するステップと、前記送信器にて、前記受信器からフィードバックチャネルを介して：前記受信器によって検知された前記ＶＣＳＥＬの性能劣化を表す誤差ベクトル、又は前記ＶＣＳＥＬをバイアスする際に使用する１つ以上の係数を有する命令ベクトルで
あり、前記係数は前記誤差ベクトルから導き出されたものである、命令ベクトル、を受信するステップと、前記送信器にて、前記ＶＣＳＥＬによって前記光媒体へ出力される前記光パワーを安定化させるよう、前記誤差ベクトル又は前記命令ベクトルに基づいて、前記ＶＣＳＥＬの前記バイアスを調整するステップと、を有する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２４９２８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、光伝送装置などの装置では、様々な要因によって動作が変動する。装置は、目標とする動作から変動すると、目標とする動作に戻そうと制御を行う。
【０００５】
しかし、動作の変動要因が分からないまま、装置が制御を行うと、装置は期待されていない状態で動作し続ける場合があるという問題がある。
【０００６】
例えば、光伝送装置は、光素子が劣化したり、光伝送路の接続部に粉塵が付着したりすると、光送信パワーが低下する。また、光伝送装置は、温度変化によって、光送信パワーが低下したりする。この場合、光伝送装置は、目標値の光送信パワーに戻そうと、低下した光送信パワーを上げるよう制御を行う。
【０００７】
しかし、光伝送装置は、動作の変動要因が、光素子の劣化や粉塵付着の場合、光素子の交換や粉塵除去によって、目標とする動作を行うことができるにも関わらず、光送信パワーを上げるように制御し、消費電力が増加した状態で動作し続けてしまう。
【０００８】
すなわち、動作の変動要因が、例えば、光素子の劣化や粉塵付着であると分かれば、光素子の交換や粉塵除去によって、光伝送装置は期待される状態で動作することができるが、動作の変動要因が分からないと、光素子の交換や粉塵除去が行えず、期待されていない状態（消費電力が増加した状態）のままで動作し続けてしまう。
【０００９】
そこで本発明は、装置の動作変動に対して最適化処理を行うとともに、その変動要因を推定することができることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
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、複数のパラメータによって動作が制御される装置であって、前記装置が目標値で動作するための前記複数のパラメータを算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記複数のパラメータのうち、前記装置が前記目標値で動作するのに寄与した因子パラメータを抽出する因子パラメータ抽出部と、を有する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、装置の動作変動に対して最適化処理を行うとともに、その変動要因を推定することができる。
【００１２】
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】
【００１３】
【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】図２の因子分析部のブロック構成例を示した図である。
【図６】パラメータの抽出を説明する図である。
【図７】パラメータ値に対する個数算出を説明する図のその１である。
【図８】パラメータ値に対する個数算出を説明する図のその２である。
【図９】パラメータ値に対する個数算出を説明する図のその３である。
【図１０】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】因子分析部の処理例を示したフローチャートである。
【図１２】第２の実施の形態に係る分析結果生成部のブロック構成例を示した図である。
【図１３】記憶部のデータ構成例を示した図である。
【図１４】因子パラメータの寄与値の算出例を説明する図である。
【図１５】第３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１６】第４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１７】第５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】
【００１４】
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。
【００１５】
［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、図示しない測定装置に送信する。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。
【００１６】
図示しない測定装置は、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。図示しない測定装置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。
【００１７】
最適化支援装置３は、図示しない測定装置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出力する。
【００１８】
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。
【００１９】
最適化支援装置３は、光送信モジュール１の動作が変動した場合（レーザダイオード５から出力される光信号が変動した場合）、その変動要因を示す分析データを生成する。例えば、レーザダイオード５から出力される光信号の変動要因が、レーザダイオード５の劣化であった場合、最適化支援装置３は、その旨の分析データを生成する。最適化支援装置３は、生成した分析データを、例えば、図示していない内部または外部の書換え可能なＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶装置に記憶する。
【００２０】
記憶装置に記憶された分析データは、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読み出される。これにより、ユーザは、どのような要因によって、光送信モジュール１の動作が変動したのか、知ることができる。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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、因子分析部１５と、分析結果生成部１６とを有している。
【００２４】
受信部１１は、図示しない測定装置から出力される測定データを受信する。受信部１１は、受信した測定データを保持部１２に出力する。
【００２５】
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および因子分析部１５によって読み出される。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
因子分析部１５は、最適化部１３によって算出された複数のパラメータのうち、光送信モジュール１が目標値で動作するのに寄与したパラメータ（因子パラメータ）を抽出する。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が低下した場合、最適化部１３は、光送信パワーの制御に関連する、あるパラメータＡを変更して、光送信パワーを目標値まで上げたとする。この場合、因子分析部１５は、パラメータＡを因子パラメータとして抽出する。
【００３１】
分析結果生成部１６は、因子分析部１５によって抽出された因子パラメータに基づいて、光送信モジュール１の動作が、目標値からずれた要因を示す分析データを生成する。生成した分析データは、例えば、上記したように記憶装置に記憶され、ユーザの情報処理装置によって読み出される。
【００３２】
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、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。
【００３３】
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、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。
【００３４】
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。
【００３５】
【数１】
2017175173.tif 000003
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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、パラメータＡ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を制御するパラメータであり、パラメータＢは、光信号のジッタを制御するパラメータであり、パラメータＣは、光信号の消光比を制御するパラメータである。
【００４５】
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。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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
最適化部１３は、例えば、式（１）に基づいて、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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
図５は、図２の因子分析部のブロック構成例を示した図である。図５に示すように、因子分析部１５は、パラメータ抽出部３１と、個数取得部３２と、分散値算出部３３と、因子パラメータ抽出部３４とを有している。
【００５２】
パラメータ抽出部３１は、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。例えば、パラメータ抽出部３１は、図示しない測定装置によって測定された光信号の測定データが、目標値に対して所定範囲内にあるときのパラメータＡ〜Ｃを抽出する。より具体的には、パラメータ抽出部３１は、図示しない測定装置から出力される測定データの指標（上記で説明した目標値と比較するための値）を算出し、算出した指標が、目標値に対して所定範囲内にあるときのパラメータＡ〜Ｃを抽出する。
【００５３】
図６は、パラメータの抽出を説明する図である。図６に示す横軸は、図示しない測定装置の測定回数を示し、縦軸は図示しない測定装置の測定値（測定データの指標）を示している。
【００５４】
図６には、粒子Ｓ１〜Ｓ４が示してある。最適化部１３は、図示しない測定装置の測定データに基づいて、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６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）。
【００５５】
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６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。
【００５６】
パラメータ抽出部３１は、上記したように、測定データに基づいて算出した指標が、目標値に対して所定範囲内にあるときのパラメータＡ〜Ｃを抽出する。例えば、パラメータ抽出部３１は、算出した指標が、目標値に対して「Ｘ」以内にあるときの複数のパラメータＡ〜Ｃを抽出する。より具体的には、図６の一点鎖線Ａ１２に示す枠内にある粒子を抽出する。なお、粒子Ｓ１〜Ｓ４のそれぞれは、図５で説明したように、パラメータＡ〜Ｃの値を有している。従って、パラメータ抽出部３１は、一点鎖線Ａ１２の枠内の粒子を抽出することによって、複数のパラメータＡ〜Ｃを抽出できる。
【００５７】
図５の説明に戻る。個数取得部３２は、パラメータ抽出部３１によって抽出されたパラメータＡ〜Ｃのそれぞれにおいて、パラメータ値に対する、抽出された個数を取得する。
【００５８】
図７は、パラメータ値に対する個数算出を説明する図のその１である。図７に示すＡ〜Ｃは、パラメータＡ〜Ｃを示している。図７に示す数値は、パラメータ抽出部３１によって抽出されたパラメータＡ〜Ｃのパラメータ値を示している。
【００５９】
図７に示す数値の列の数は、パラメータ抽出部３１によって抽出された粒子の数に等しい。例えば、図６の一点鎖線Ａ１２の枠内に、２０個の粒子が入っている場合、パラメータ抽出部３１は、２０個の粒子（パラメータＡ〜Ｃ）を抽出する。この場合、図７の数値の列の数は、２０個となる。
【００６０】
図８は、パラメータ値に対する個数算出を説明する図のその２である。図８には、パラメータＡのパラメータ値に対する、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数の関係が示してある。横軸はパラメータＡのパラメータ値を示し、縦軸はパラメータ値に対する、抽出された個数を示している。
【００６１】
パラメータＡは、図４で説明したように、０〜６の値をとる。個数取得部３２は、パラメータＡのパラメータ値０〜６に対する、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数を取得する。
【００６２】
例えば、図７に示すパラメータＡのパラメータ値において、パラメータ値０〜６のそれぞれにおける個数が、１，１，３，１０，３，２，０であったとする。この場合、パラメータＡのパラメータ値０〜６に対する、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数の関係は、図８に示すようになる。
【００６３】
なお、パラメータ値０〜６のそれぞれの個数を合計すると、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数の「２０」となる。
【００６４】
図９は、パラメータ値に対する個数算出を説明する図のその３である。図９には、パラメータＢのパラメータ値に対する、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数の関係が示してある。横軸はパラメータＢのパラメータ値を示し、縦軸はパラメータ値に対する、抽出された個数を示している。
【００６５】
パラメータＢは、図４で説明したように、０〜４の値をとる。個数取得部３２は、パラメータＢのパラメータ値０〜４に対する、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数を取得する。
【００６６】
例えば、図７に示すパラメータＢのパラメータ値において、パラメータ値０〜４のそれぞれにおける個数が、４，５，３，４，４であったとする。この場合、パラメータＢのパラメータ値０〜４に対する、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数の関係は、図９に示すようになる。
【００６７】
なお、パラメータ値０〜４のそれぞれの個数を合計すると、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数の「２０」となる。
【００６８】
個数取得部３２は、パラメータＣにおいても、図８および図９で説明したのと同様にして、パラメータ値に対する、パラメータ抽出部３１によって抽出された個数を取得する。
【００６９】
図５の説明に戻る。分散値算出部３３は、個数取得部３２によって取得された、パラメータ値の個数に基づいて、パラメータＡ〜Ｃのそれぞれにおける、パラメータ値の分散値を算出する。例えば、分散値算出部３３は、図８に示すパラメータＡのパラメータ値の分散値を算出する。また、分散値算出部３３は、図９に示すパラメータＢのパラメータ値の分散値を算出する。また、分散値算出部３３は、パラメータＣのパラメータ値の分散値を算出する。なお、図８の分散値は、図９の分散値より小さくなる。
【００７０】
因子パラメータ抽出部３４は、分散値算出部３３によって算出された複数のパラメータＡ〜Ｃのそれぞれにおける分散値に基づいて、光送信モジュール１が目標値で動作するのに寄与した（光送信モジュール１の動作が目標値に近づくのに寄与した）因子パラメータを抽出する。例えば、因子パラメータ抽出部３４は、パラメータＡ〜Ｃのそれぞれのパラメータ値の分散値と、所定の閾値とを比較し、分散値が所定の閾値より小さければ、そのパラメータは因子パラメータと判定する。より具体的には、図８に示したパラメータＡのパラメータ値の分散値が所定の閾値より小さければ、因子パラメータ抽出部３４は、パラメータＡを因子パラメータと判定する。また、図９に示したパラメータＢのパラメータ値の分散値が所定の閾値より小さくなければ、因子パラメータ抽出部３４は、パラメータＢを因子パラメータでない（非因子パラメータ）と判定する。因子パラメータ抽出部３４は、パラメータＣについても同様にして判定する。
【００７１】
因子パラメータ抽出部３４によって抽出された因子パラメータは、分析結果生成部１６に出力される。分析結果生成部１６は、因子パラメータ抽出部３４によって抽出された因子パラメータに基づいて、光送信モジュール１の動作が、目標値からずれた要因を示す分析データを生成する。例えば、パラメータＡが因子パラメータとして抽出された場合、分析結果生成部１６は、粉塵による光信号の劣化という分析データを生成する。また、パラメータＡ〜Ｃが因子パラメータとして抽出された場合、分析結果生成部１６は、レーザダイオード５の劣化という分析データを生成する。
【００７２】
図５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５に示した各部は、例えば、因子分析部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。
【００７３】
図６で説明したように、光送信モジュール１の光信号の測定値は、測定回数が増えるに従って、目標値に近づいていく。測定値が目標値に近づくのに寄与する因子パラメータ（目標値に対して相関の高いパラメータ）のパラメータ値は、測定値が目標値に近くなると（例えば、図６の一点鎖線Ａ１２の枠内に入ると）、ある値の近傍で更新されていく。例えば、図７に示すパラメータＡは、因子パラメータであり、パラメータ値「３」付近で変化している。従って、因子パラメータのパラメータ値に対する個数は、あるパラメータ値に集中する。例えば、図８に示すように、パラメータＡのパラメータ値に対する個数は、パラメータ値「３」に集中している。
【００７４】
これに対し、測定値が目標値に近づくのに寄与しない非因子パラメータ（目標値に対して相関の低いパラメータ）のパラメータ値は、ランダムな値で更新される。例えば、図７に示すパラメータＢは、非因子パラメータであり、０〜４の範囲で様々な値で変化している。従って、非因子パラメータのパラメータ値に対する個数は、一様に分布する。例えば、図９に示すように、パラメータＢのパラメータ値に対する個数は、一様に分布している。
【００７５】
そこで、最適化支援装置３は、上記で説明したように、光送信モジュール１の動作が、目標値に対して近いときのパラメータＡ〜Ｃを抽出し、抽出したパラメータＡ〜Ｃのそれぞれにおいて、パラメータ値に対する、抽出された個数の分散値を算出すれば、複数のパラメータＡ〜Ｃが因子パラメータであるか否か判定することができる。
【００７６】
図１０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１０に示すフローチャートは、例えば、光送信モジュール１の電源を投入し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。
【００７７】
まず、最適化部１３は、パラメータＡ〜Ｃの初期値を設定する（ステップＳ１）。
【００７８】
次に、最適化部１３は、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理（パラメータＡ〜Ｃの算出処理）をｎ回行ったか否か判定する（ステップＳ２）。最適化部１３は、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理をｎ回行ったと判定した場合（ステップＳ２にて「Ｙｅｓ」の場合）、ステップＳ５の処理へ移行する。最適化部１３は、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理をｎ回行っていないと判定した場合（ステップＳ２にて「Ｎｏ」の場合）、ステップＳ３の処理へ移行する。
【００７９】
最適化部１３は、ステップＳ２にて、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理をｎ回行っていないと判定した場合（ステップＳ２にて「Ｎｏ」の場合）、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理を行う（ステップＳ３）。
【００８０】
次に、最適化部１３は、ステップＳ３にて算出されたパラメータＡ〜Ｃによって、光送信モジュール１の動作が目標値に達したか否か判定する（ステップＳ４）。例えば、図６の矢印Ａ１１に示すように、最適化部１３は、粒子が目標値に達したか否か判定する。最適化部１３は、光送信モジュール１の動作が目標値に達したと判定した場合（ステップＳ４にて「Ｙｅｓ」）、当該フローチャートの処理を終了する。最適化部１３は、光送信モジュール１の動作が目標値に達していないと判定した場合（ステップＳ４にて「Ｎｏ」）、ステップＳ１の処理へ移行する。
【００８１】
因子分析部１５は、ステップＳ２にて、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理をｎ回行っていると判定した場合（ステップＳ２にて「Ｙｅｓ」の場合）、因子分析処理を行う（ステップＳ５）。なお、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理がｎ回行われた場合に、因子分析処理を行うのは、因子分析を行うためのサンプル（例えば、図６に示した一点鎖線Ａ１２の枠内の粒子の数）を所定数集めるためである。因子分析部１５は、ステップＳ５の処理を終えると、ステップＳ３の処理へ移行する。
【００８２】
なお、因子分析を行う条件として、ステップＳ２の条件の他に、図６に示す測定値が、ある値を超えた場合を条件としてもよい。また、図６に示す一点鎖線Ａ１２の枠内に入っている粒子の数を条件としてもよい。
【００８３】
図１１は、因子分析部の処理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、図１０のステップＳ５の詳細な処理を示している。図１１に示すフローチャートは、図１０のステップＳ２にて、パラメータＡ〜Ｃの最適化処理がｎ回行われていると判定された場合（ステップＳ２にて「Ｙｅｓ」の場合）、処理が実行される。
【００８４】
まず、パラメータ抽出部３１は、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。例えば、パラメータ抽出部３１は、図６に示した一点鎖線Ａ１２の枠内にある粒子Ｓ１〜Ｓ４を抽出する（ステップＳ１１）。
【００８５】
次に、個数取得部３２は、パラメータ抽出部３１によって抽出されたパラメータＡ〜Ｃのそれぞれにおいて、パラメータ値に対する抽出された個数を取得する（ステップＳ１２）。例えば、個数取得部３２は、図８および図９に示したように、パラメータＡ，Ｂのそれぞれにおいて、パラメータ値に対する、抽出された個数を取得する。また、個数取得部３２は、パラメータＣについても同様に、パラメータ値に対する個数を取得する。
【００８６】
次に、分散値算出部３３は、個数取得部３２によって取得された個数に基づいて、パラメータＡ〜Ｃのそれぞれにおける、パラメータ値の分散値を算出する（ステップＳ１３）。例えば、分散値算出部３３は、図８に示すパラメータＡのパラメータ値の分散値、図９に示すパラメータＢのパラメータ値の分散値、およびパラメータＣのパラメータ値の分散値を算出する。
【００８７】
次に、因子パラメータ抽出部３４は、分散値算出部３３によって算出されたパラメータＡ〜Ｃのそれぞれのパラメータ値の分散値に基づいて、因子パラメータを抽出する（ステップＳ１４）。例えば、因子パラメータ抽出部３４は、パラメータＡ〜Ｃのそれぞれのパラメータ値の分散値と、所定の閾値とを比較して、因子パラメータを抽出する。
【００８８】
このように、最適化支援装置３の最適化部１３は、複数のパラメータＡ〜Ｃによって動作が制御される光送信モジュール１が、目標値で動作するための複数のパラメータＡ〜Ｃを算出する。そして、因子分析部１５は、最適化部１３によって算出された複数のパラメータＡ〜Ｃのうち、光送信モジュール１が目標値で動作するのに寄与した因子パラメータを抽出する。これにより、最適化支援装置３は、光送信モジュール１の動作変動に対して最適化処理を行うとともに、抽出した因子パラメータに基づいて、動作変動の要因を推定することができる。
【００８９】
また、光送信モジュール１の動作変動の要因の分析結果により、光送信モジュール１は、本来期待されている状態で動作することが可能となる。例えば、動作の変動要因の分析結果が、光伝送路の接続部の粉塵付着であった場合、その粉塵を除去することにより、光送信モジュール１は、本来期待されている状態で動作することができる。
【００９０】
なお、図５で説明した因子パラメータ抽出部３４は、光送信モジュール１が目標値で動作するのに寄与しなかった（光送信モジュール１の動作が目標値に近づくのに寄与しなかった）非因子パラメータを抽出してもよい。例えば、因子パラメータ抽出部３４は、分散値が所定の閾値より大きいパラメータを非因子パラメータとして抽出してもよい。
【００９１】
因子パラメータ抽出部３４は、抽出した非因子パラメータを最適化部１３に出力する。最適化部１３は、非因子パラメータ以外の複数のパラメータの最適値を算出する。例えば、パラメータＢが非因子パラメータであったとすると、最適化部１３は、目標値に対して相関の低いパラメータＢの最適値は算出せず、目標値に対して相関の高いパラメータＡ，Ｃの最適値を算出する。これにより、最適化部１３は、パラメータの最適値の算出時間を短縮することができる。
【００９２】
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、最適化支援装置３は、光送信モジュール１の外部にあってもよい。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
［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。装置の動作を制御するパラメータは、１個で、装置の動作を規定する複数の要素に関わっている場合がある。例えば、パラメータＡは、光送信モジュール１の光送信パワーだけでなく、ジッタの制御にも関わっている場合もある。この場合、パラメータＡが因子パラメータとして抽出された場合、変動要因は光送信パワーに基づくものであるのか、ジッタに基づくものであるのか判定することが困難である。そこで、第２の実施の形態では、１つのパラメータが、装置の動作を規定する複数の要素に関わっている場合でも、変動要因を推定できるようにする。
【００９７】
図１２は、第２の実施の形態に係る分析結果生成部のブロック構成例を示した図である。図１２に示す分析結果生成部４０は、図２に示した最適化支援装置３の分析結果生成部１６に対応する。すなわち、第２の実施の形態では、図２に示した最適化支援装置３に対し、分析結果生成部１６が異なり、他の部分は第１の実施の形態と同様である。従って、以下では、分析結果生成部４０以外は、第１の実施の形態の符号を用いて説明する。
【００９８】
図１２に示すように、分析結果生成部４０は、記憶部４１と、寄与値算出部４２と、分析部４３とを有している。
【００９９】
記憶部４１には、複数のパラメータのそれぞれが、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に対し、どのくらい寄与しているかを示す寄与率が記憶される。
【０１００】
図１３は、記憶部のデータ構成例を示した図である。図１３に示すように、記憶部４１には、パラメータＡ〜Ｃのそれぞれにおける、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に対する寄与率が記憶される。寄与率は、例えば、ユーザによって予め記憶部４１に記憶される。
【０１０１】
例えば、図１３の例では、パラメータＡは、光送信モジュール１の光信号の光送信パワーの制御に対し、「０．５」の割合で寄与する。また、パラメータＡは、光送信モジュール１の光信号のジッタの制御に対し、「０．４」の割合で寄与する。また、パラメータＡは、光送信モジュール１の光信号の消光比の制御に「０」の割合で寄与する（すなわち、パラメータＡは、消光比の制御には寄与しない）。
【０１０２】
図１２の説明に戻る。寄与値算出部４２には、因子パラメータ抽出部３４によって抽出された因子パラメータが入力される。また、寄与値算出部４２は、最適化部１３から、最適化処理前のパラメータ値が入力される。
【０１０３】
寄与値算出部４２は、記憶部４１の寄与率を参照し、因子パラメータ抽出部３４によって抽出された因子パラメータが、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に対し、どのくらい寄与しているかの寄与値を算出する。寄与値算出部４２は、最適化前と最適化後のパラメータ値の変化分に、記憶部４１に記憶されている寄与率を乗算して、因子パラメータの、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に対する寄与値を算出する。
【０１０４】
図１４は、因子パラメータの寄与値の算出例を説明する図である。図１４には、因子パラメータとしてパラメータＡ，Ｂが抽出された場合の、パラメータＡ，Ｂの寄与値の算出例が示してある。
【０１０５】
パラメータＡは、例えば、最適化処理によって、「１」から「６」に更新されたとする。この場合、パラメータＡの変化分Ｖは、「５」である。
【０１０６】
寄与値算出部４２は、パラメータＡの変化分「５」に、記憶部４１に記憶されているパラメータＡの寄与率を乗算して、パラメータＡの、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に対する寄与値を算出する。図１３の例では、記憶部４１に記憶されているパラメータＡの寄与率は、光送信パワー「０．７」、ジッタ「０．４」、消光比「０」であるので、パラメータＡの光送信パワー、ジッタ、および消光比に対する寄与値は、図１４に示すように、「３．５」、「２．０」、および「０」となる。
【０１０７】
記憶部４１の寄与率に、パラメータＡの変化分Ｖを乗算するのは、パラメータ値の変化の大きい因子パラメータほど、光送信モジュール１の制御に大きく関わっているからである。すなわち、寄与値算出部４２は、光送信モジュール１の制御に大きく関わっている因子パラメータほど、寄与値が大きくなるように算出する。
【０１０８】
寄与値算出部４２は、因子パラメータであるパラメータＢに対しても同様にして寄与値を算出する。図１４の例の場合、パラメータＢの光送信パワー、ジッタ、および消光比に対する寄与値は、「０．６」、「１．２」、および「０．２」となる。
【０１０９】
図１２の説明に戻る。分析部４３は、寄与値算出部４２によって算出された寄与値に基づいて、光送信モジュール１の動作が目標値からずれた要因を分析する。例えば、分析部４３は、寄与値算出部４２によって算出された、各因子パラメータのそれぞれの寄与値を加算し、加算した寄与値の比率に基づいて、動作要因分析を行う。
【０１１０】
例えば、図１４の例の場合、因子パラメータであるパラメータＡ，Ｂの光送信パワーの寄与値は、パラメータＡの寄与値「３．５」と、パラメータＢの寄与値「０．６」とを加算して「４．１」となる。同様にして、パラメータＡ，Ｂのジッタおよび消光比の寄与値は、「３．２」および「０．２」となる。
【０１１１】
この場合、最適化支援装置３は、光送信パワーとジッタとの制御に関与し、消光比の制御にはあまり関与していないことが分かる。そこで、例えば、分析部４３は、光伝送路の接続部が十分に接続されていないと分析し、その旨の分析データを生成する。
【０１１２】
このように、分析結果生成部４０の記憶部４１は、複数のパラメータのそれぞれにおける、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に対する寄与率を記憶し、寄与値算出部４２は、記憶部４１を参照し、因子パラメータの光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に対する寄与値を算出する。そして、分析部４３は、寄与値算出部４２が算出した寄与値に基づいて、光送信モジュール１の動作が目標値からずれた要因を分析する。これにより、最適化支援装置３は、１つのパラメータが、光送信モジュール１の動作を規定する複数の要素に関わっている場合でも、動作変動の要因を推定することができる。
【０１１３】
［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、最適化支援装置３は、分析データを記憶装置に記憶するとした。第３の実施の形態では、最適化支援装置３は、分析データに基づいて、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの発光素子を発光させ、分析結果をユーザに知らせるようにする。
【０１１４】
図１５は、第３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１５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。
【０１１５】
図１５に示すように、最適化支援装置５０は、通知部５１を有している。通知部５１は、例えば、ＬＥＤなどの発光素子を複数有している。
【０１１６】
通知部５１は、分析結果生成部１６によって生成された分析データに基づいて、複数ある発光素子のいずれかを発光させる。例えば、通知部５１は、分析結果生成部１６によって生成された分析データが分析データＡである場合、発光素子Ａを発光させ、分析結果生成部１６によって生成された分析データが分析データＢである場合、発光素子Ｂを発光させる。
【０１１７】
このように、通知部５１は、分析データに基づいて、複数有する発光素子のいずれかを発光する。これにより、ユーザは、光送信モジュール１がどのような要因によって動作変動したかを知ることができる。
【０１１８】
なお、上記では、通知部５１は、複数有する発光素子のいずれかを発光するとしたが、１個の発光素子を有し、分析データに基づいて、その発光素子の発する色を変えるようにしてもよい。
【０１１９】
また、通知部５１は、音によって、分析データの結果をユーザに通知するようにしてもよい。
【０１２０】
［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、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。
【０１２１】
図１６は、第４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１６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。
【０１２２】
図１６に示すように、光伝送システムは、光送信モジュール６０と、光受信モジュール７０とを有している。光送信モジュール６０は、最適化支援装置６１を有している。
【０１２３】
最適化支援装置６１は、光受信モジュール７０の測定装置７３から出力される測定データを受信する。最適化支援装置６１は、受信した測定データに基づいて、光受信モジュール７０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６１は、光受信モジュール７０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２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。
【０１２４】
光受信モジュール７０は、フォトダイオード７１と、受信回路７２と、測定装置７３とを有している。
【０１２５】
フォトダイオード７１は、光送信モジュール６０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７１は、変換した電気信号を受信回路７２と測定装置７３とに出力する。
【０１２６】
受信回路７２は、フォトダイオード７１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。
【０１２７】
測定装置７３は、フォトダイオード７１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６０の最適化支援装置３へ出力する。測定装置７３が測定する測定データは、例えば、フォトダイオード７１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。
【０１２８】
このように、最適化支援装置６１は、受信側の光信号に基づいて、送信側の光信号を制御するとともに、受信側の光信号の動作変動の要因を推定することができる。
【０１２９】
なお、上記では、光送信モジュール６０が、最適化支援装置６１を有するとしたが、光受信モジュール７０が有していてもよい。
【０１３０】
また、上記では、測定装置７３は、フォトダイオード７１から出力される電気信号を測定したが、受信回路７２から出力される電気信号を測定してもよい。
【０１３１】
［第５の実施の形態］
次に、第５の実施の形態について説明する。第５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。
【０１３２】
図１７は、第５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１７には、装置８１と、測定装置８２と、最適化支援装置８３とが示してある。
【０１３３】
装置８１は、最適化対象装置である。装置８１は、複数のパラメータによって、動作が制御される。装置８１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。
【０１３４】
測定装置８２には、装置８１が出力する信号が入力される。測定装置８２は、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８３に出力する。
【０１３５】
最適化支援装置８３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８２から出力される測定データに基づいて、装置８１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８３は、装置８１の動作が変動した場合（装置８１から出力される光信号が変動した場合）、その変動要因を示す分析データを生成する。
【０１３６】
最適化支援装置８３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８３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。最適化支援装置８３は、例えば、生成した分析データをディスプレイに表示する。
【０１３７】
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できるとともに、動作変動の要因を推定することができる。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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因子分析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因子分析部の処理は、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。
【０１４１】
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】
【０１４２】
１，６０，８１：光送信モジュール、７３，８２：測定装置、３，５０，８３：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：最適化部、１４：制御データ出力部、１５：因子分析部、１６：分析結果生成部、２１，２２：乱数発生部、２３〜２５：算出部、２６：移動量算出部、３１：パラメータ抽出部、３２：個数取得部、３３：分散値算出部、３４：因子パラメータ抽出部、４０：分析結果生成部、４１：記憶部、４２：寄与値算出部、４３：分析部、５１：通知部、７０：光受信モジュール、７１：フォトダイオード、７２：受信回路。
【図１】
2017175173.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】
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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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