(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信サービスの品質が互いに異なる複数のサービスクラスが存在する場合に、提供可能な複数のサービスクラス及び各サービスクラスに割り当てられた価格を表すサービスリストＳＬを予め複数種類用意しておき、用意した複数のサービスリストＳＬの中から望ましいサービスリストＳＬを選択するために用いるサービスリスト選択装置であって、
ユーザに関する区分，使用するアプリケーションに関する区分及びコンテンツに関する区分の少なくとも１つを表すセグメントｓ毎に、履歴情報に基づいてトラヒックの需要量を予測する需要予測部と、
過去のサービス選択の履歴に基づいて、各セグメントｓのトラヒックに関するサービスリストＳＬのサービスクラスｉの選択確率を表す関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）を推測する選択確率モデル化部と、
所定の目標関数を最適化する特定のサービスリストを選択する最適サービスリスト決定部と
を設けるとともに、
前記需要予測部には、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼発生の履歴情報に基づいて次期間の予測呼発生率λsを算出する予測呼発生率算出手段と、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼継続時間の履歴情報に基づいて次期間の予測呼終了率μsを算出する予測呼終了率算出手段とを設け、
前記最適サービスリスト決定部には、
使用可能資源量Ｒと、あるサービスリストＳＬを入力とする各サービスクラスｉの１ユーザ当たりに必要とされる単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）のレファレンスと、サービスリストＳＬとして取りうる候補の集合を所定のデータベースから取得する情報取得手段と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）に従ってセグメントｓのサービスクラスｉの選択確率を算出する選択確率算出手段と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に従ってサーピスクラスｉの単位サービス網資源必要量を算出する単位サービス網資源必要量算出手段と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記需要予測部の算出した予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsと、前記選択確率算出手段の算出した選択確率とに基づいて、サービスクラスｉに対する生起呼量ａiを算出する生起呼量算出手段と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記生起呼量ａiと、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）により算出された選択確率と、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）とに基づき、（０≦Σi(ｎi×ｒi(ＳＬ))≦Ｒ）の関係を満たす全ての定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を算出する定常状態確率算出手段と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）と、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）とに基づき、目標値Target(SL)を算出する目標値算出手段と、
サービスリストＳＬの全候補に関して定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）が算出された後で、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する目標値最大化サービスリスト選択手段と
を設けたことを特徴とするサービスリスト選択装置。
【請求項２】
請求項１のサービスリスト選択装置において、
前記生起呼量ａiを
ａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］
を用いて算出し、
前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を
ｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)
（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））
を用いて算出し、
前記目標値Target(SL)を網収入として
Target(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[pricei×ｎi]]（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL))]，priceiはＳＬのクラスｉの価格）
を用いて算出する
ことを特徴とするサービスリスト選択装置。
【請求項３】
請求項１のサービスリスト選択装置において、
前記生起呼量ａiを
ａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］
を用いて算出し、
前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を
ｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)
（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））
を用いて算出し、
前記目標値Target(SL)を網資源使用率として
Target(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[ｒi(SL)×ｎi]]／Ｒ（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL)]）
を用いて算出する
ことを特徴とするサービスリスト選択装置。
【請求項４】
請求項１のサービスリスト選択装置において、
前記生起呼量算出手段は、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数Ｎを
Ｎ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]
により算出する最大状態数算出手段を備え、
前記定常状態確率算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），
ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝
で算出し、
前記目標値算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）及び最大状態数Ｎを用いて、目標値をTarget(SL)を収入として
Target(SL)＝ΣＮn=1[ｐ(ｎ)×ΣＩi[pricei×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]
で算出し、
前記目標値最大化サービスリスト選択手段は、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する
ことを特徴とするサービスリスト選択装置。
【請求項５】
請求項１のサービスリスト選択装置において、
前記生起呼量算出手段は、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数Ｎを
Ｎ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]
により算出する最大状態数算出手段を備え、
前記定常状態確率算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），
ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝
で算出し、
前記目標値算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），最大状態数Ｎ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）を用いて、目標値をTarget(SL)を網使用率として
Target(SL)＝ΣＮnI[ｐ(ｎ)×ΣＩi[ｒi(ＳＬ)×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]／Ｒ
で算出し、
前記目標値最大化サービスリスト選択手段は、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する
ことを特徴とするサービスリスト選択装置。
【請求項６】
通信サービスの品質が互いに異なる複数のサービスクラスが存在する場合に、提供可能な複数のサービスクラス及び各サービスクラスに割り当てられた価格を表すサービスリストＳＬを予め複数種類用意しておき、用意した複数のサービスリストＳＬの中から望ましいサービスリストＳＬを選択するために用いるサービスリスト選択方法であって、
ユーザに関する区分，使用するアプリケーションに関する区分及びコンテンツに関する区分の少なくとも１つを表すセグメントｓ毎に、履歴情報に基づいてトラヒックの需要量を予測する需要予測手順と、
過去のサービス選択の履歴に基づいて、各セグメントｓのトラヒックに関するサービスリストＳＬのサービスクラスｉの選択確率を表す関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）を推測する選択確率モデル化手順と、
所定の目標関数を最適化する特定のサービスリストを選択する最適サービスリスト決定手順と
を設けるとともに、
前記需要予測手順には、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼発生の履歴情報に基づいて次期間の予測呼発生率λsを算出する予測呼発生率算出手順と、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼継続時間の履歴情報に基づいて次期間の予測呼終了率μsを算出する予測呼終了率算出手順とを設け、
前記最適サービスリスト決定手順には、
使用可能資源量Ｒと、あるサービスリストＳＬを入力とする各サービスクラスｉの１ユーザ当たりに必要とされる単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）のレファレンスと、サービスリストＳＬとして取りうる候補の集合を所定のデータベースから取得する情報取得手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）に従ってセグメントｓのサービスクラスｉの選択確率を算出する選択確率算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に従ってサーピスクラスｉの単位サービス網資源必要量を算出する単位サービス網資源必要量算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記需要予測手順で算出した予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsと、前記選択確率算出手順で算出した選択確率とに基づいて、サービスクラスｉに対する生起呼量ａiを算出する生起呼量算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記生起呼量ａiと、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）により算出された選択確率と、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）とに基づき、（０≦Σi(ｎi×ｒi(ＳＬ))≦Ｒ）の関係を満たす全ての定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を算出する定常状態確率算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）と、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）とに基づき、目標値Target(SL)を算出する目標値算出手順と、
サービスリストＳＬの全候補に関して定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）が算出された後で、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する目標値最大化サービスリスト選択手順と
を設けたことを特徴とするサービスリスト選択方法。
【請求項７】
請求項６のサービスリスト選択方法において、
前記生起呼量ａiを
ａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］
を用いて算出し、
前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を
ｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)
（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））
を用いて算出し、
前記目標値Target(SL)を網収入として
Target(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[pricei×ｎi]]（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL))]，priceiはＳＬのクラスｉの価格）
を用いて算出する
ことを特徴とするサービスリスト選択方法。
【請求項８】
請求項６のサービスリスト選択方法において、
前記生起呼量ａiを
ａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］
を用いて算出し、
前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を
ｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)
（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））
を用いて算出し、
前記目標値Target(SL)を網資源使用率として
Target(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[ｒi(SL)×ｎi]]／Ｒ（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL)]）
を用いて算出する
ことを特徴とするサービスリスト選択方法。
【請求項９】
請求項６のサービスリスト選択方法において、
前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数Ｎを
Ｎ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]
により算出する最大状態数算出手順を備え、
前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）を
ｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），
ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝
で算出し、
前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）及び最大状態数Ｎを用いて、目標値をTarget(SL)を収入として
Target(SL)＝ΣＮn=1[ｐ(ｎ)×ΣＩi[pricei×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]
で算出し、
前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する
ことを特徴とするサービスリスト選択方法。
【請求項１０】
請求項６のサービスリスト選択方法において、
前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数Ｎを
Ｎ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]
により算出する最大状態数算出手順を備え、
前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）を
ｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），
ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝
で算出し、
前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），最大状態数Ｎ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）を用いて、目標値をTarget(SL)を網使用率として
Target(SL)＝ΣＮnI[ｐ(ｎ)×ΣＩi[ｒi(ＳＬ)×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]／Ｒ
で算出し、
前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する
ことを特徴とするサービスリスト選択方法。
【請求項１１】
通信サービスの品質が互いに異なる複数のサービスクラスが存在する場合に、提供可能な複数のサービスクラス及び各サービスクラスに割り当てられた価格を表すサービスリストＳＬを予め複数種類用意しておき、用意した複数のサービスリストＳＬの中から望ましいサービスリストＳＬを選択するためのコンピュータで実行可能なプログラムであって、
ユーザに関する区分，使用するアプリケーションに関する区分及びコンテンツに関する区分の少なくとも１つを表すセグメントｓ毎に、履歴情報に基づいてトラヒックの需要量を予測する需要予測手順と、
過去のサービス選択の履歴に基づいて、各セグメントｓのトラヒックに関するサービスリストＳＬのサービスクラスｉの選択確率を表す関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）を推測する選択確率モデル化手順と、
所定の目標関数を最適化する特定のサービスリストを選択する最適サービスリスト決定手順と
を設けるとともに、
前記需要予測手順には、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼発生の履歴情報に基づいて次期間の予測呼発生率λsを算出する予測呼発生率算出手順と、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼継続時間の履歴情報に基づいて次期間の予測呼終了率μsを算出する予測呼終了率算出手順とを設け、
前記最適サービスリスト決定手順には、
使用可能資源量Ｒと、あるサービスリストＳＬを入力とする各サービスクラスｉの１ユーザ当たりに必要とされる単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）のレファレンスと、サービスリストＳＬとして取りうる候補の集合を所定のデータベースから取得する情報取得手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）に従ってセグメントｓのサービスクラスｉの選択確率を算出する選択確率算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に従ってサーピスクラスｉの単位サービス網資源必要量を算出する単位サービス網資源必要量算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記需要予測手順で算出した予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsと、前記選択確率算出手順で算出した選択確率とに基づいて、サービスクラスｉに対する生起呼量ａiを算出する生起呼量算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記生起呼量ａiと、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）により算出された選択確率と、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）とに基づき、（０≦Σi(ｎi×ｒi(ＳＬ))≦Ｒ）の関係を満たす全ての定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を算出する定常状態確率算出手順と、
入力されたサービスリストＳＬに対して、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）と、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）とに基づき、目標値Target(SL)を算出する目標値算出手順と、
サービスリストＳＬの全候補に関して定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）が算出された後で、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する目標値最大化サービスリスト選択手順と
を設けたことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１のプログラムにおいて、
前記生起呼量ａiを
ａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］
を用いて算出し、
前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を
ｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)
（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））
を用いて算出し、
前記目標値Target(SL)を網収入として
Target(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[pricei×ｎi]]（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL))]，priceiはＳＬのクラスｉの価格）
を用いて算出する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
請求項１１のプログラムにおいて、
前記生起呼量ａiを
ａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］
を用いて算出し、
前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を
ｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)
（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））
を用いて算出し、
前記目標値Target(SL)を網資源使用率として
Target(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[ｒi(SL)×ｎi]]／Ｒ（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL)]）
を用いて算出する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
請求項１１のプログラムにおいて、
前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数Ｎを
Ｎ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]
により算出する最大状態数算出手順を備え、
前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）を
ｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），
ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝
で算出し、
前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）及び最大状態数Ｎを用いて、目標値をTarget(SL)を収入として
Target(SL)＝ΣＮn=1[ｐ(ｎ)×ΣＩi[pricei×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]
で算出し、
前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１１のプログラムにおいて、
前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数Ｎを
Ｎ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]
により算出する最大状態数算出手順を備え、
前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）を
ｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），
ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝
で算出し、
前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），最大状態数Ｎ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）を用いて、目標値をTarget(SL)を網使用率として
Target(SL)＝ΣＮnI[ｐ(ｎ)×ΣＩi[ｒi(ＳＬ)×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]／Ｒ
で算出し、
前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
請求項１１，請求項１２，請求項１３，請求項１４及び請求項１５のいずれか記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数品質の転送サービスを提供する高速コンピュータ間通信網に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、コンピュータ間の高速通信を実現する通信網において、単一クラスの品質保証転送サービスを契約した特定のユーザに対して有料で提供する場合には、サービスを提供する事業者はその転送サービスの価格を適切に定める必要がある。
すなわち、各ユーザが転送サービスを契約するか否かの判断は転送サービスの価格に依存して変化する確率が高い。また、契約するユーザ数の変化に伴って、サービス提供に必要とされる通信網のハードウェアなどの資源量が変化し、事業者が受け取る収入も大幅に変化する。
【０００３】
実際には網資源量が有限であるので、サービスを提供する事業者は、使用可能な網資源の範囲内でユーザの価格に応じたサービス契約確率変化を考慮に入れて、事業者の収入を最大化するように価格を決定すると考えられる。
このような方法に関する従来技術については、例えば文献１「上山憲昭，“ＩＰ網の資源割当サービスを対象とした公平性を満足する課金方式”，信学論Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｂ，Ｎｏ．７，pp.999-1011，2000年7月」に開示されている。
【０００４】
なお、文献１では、課金のモデルとして同時接続呼数によって価格が変化するモデルを扱っているが、同一期間内では同時接続数によらず価格が変化しないモデルにも適用することができる。
【０００５】
文献１の方法を実施する場合には、図１７に示すように需要予測機能部とユーザ選択モデル化部と最適価格決定部とを設け、時間を一定の期間毎に区分して各期間の開始時に新期間で使用する価格を算出する。
まず、需要予測機能部では、セグメントｓ毎に、過去の期間に実際に発生したユーザの発呼の履歴を履歴データベースから読み出し、それらを入力とするカルマンフィルタによって新期間におけるユーザの発生率λｓを算出して、λｓを最適価格決定部に伝達する。
【０００６】
次に、ユーザ選択モデル化部では、セグメントｓ毎に、あらかじめ用意した未知のパラメータを含む価格を入力とするサービス選択確率式に対して、過去のユーザサービス選択履歴とその際の価格を履歴データベースから読み出し、それらのデータを入力として、最尤推定方法を用いて、選択履歴が最も合うようにサービス選択確率式のパラメータを算出する。これにより、セグメントｓのトラヒックに関する価格を入力とするサービスｉの選択確率関数Ｐｓ(価格)を作成し、λｓを最適価格決定部に伝達する。
【０００７】
そして最適価格決定部では、需要予測機能部から発生率λｓを受け取り、ユーザ選択モデル化部からは選択確率関数Ｐｓ(Ｉ，価格)を受け取り、それらと使用可能網資源量Ｒ及び単一サービスを提供する際に必要となる網資源量ｒを用いて、最大接続数Ｎを（Ｎ＝Ｒ／ｒ）とし、ユーザが契約を行い網資源が必要となる発生率を（λ＝Σｓλｓ×Ｐｓ(価格)）とし、終了率μはセグメントｓによらず一定で予め与えられるものとして、トラヒック理論で最も基本的なＭ／Ｍ／Ｎ（０）の単一待ち行列モデルとして扱っている。これにより、収入を価格の関数で表し、最適な価格の算出を可能にしている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
前述の従来技術においては、単一の転送サービスのみが存在する場合を想定し、価格に対するサービス契約確率の変化を考慮にいれて、最適な価格を算出している。
【０００９】
しかし、今後の通信環境においては、高速コンピュータ間通信網においてDifferentiated Services（以後Ｄｉｆｆｓｅｒｖ）やIntegrated Services（以後Ｉｎｔｓｅｒｖ）などの技術を使い、転送品質の異なる複数の転送サーピスを差別化された価格で同時に提供することが考えられる。
その場合には、事業者は転送品質の異なるそれぞれの転送サービスを互いに異なるサービスクラスとして区別しておき、提供可能な全てのサービスクラス及び各サービスクラスの価格をユーザに対して提示する必要がある。
【００１０】
そこで、事業者は全サービスクラスに関する価格と品質との組をサービスリストとして管理する必要がある。
この場合、１つのサービスクラスに属する１つのサービス契約を提供するのに必要とされる網資源量はサービスクラス毎に異なる。
このように、予め複数品質のサービスが用意されている場合には、契約の際にユーザはサービスの品質を選択することができる。実際には、ユーザは網事業者の提示するサービスリストの各サービスクラスの内容を見比べて、どのサービスクラスを利用するかを判断することになる。
【００１１】
従って、各ユーザがどのサービスクラスの転送サービスを選択するかを表すサービス選択分布は、網事業者の提示するサービスリストの内容に応じて変化すると考えられる。
つまり、サービスリストの構成や内容が変化すると、サービス選択確率が変動し、サービス選択ユーザ数分布が変化する。また、サービス選択ユーザ数が変化すれば、網事業者の収入もサービス提供に必要となる網資源量も変化する。
【００１２】
そのため、網事業者においては、サービスリストＳＬに対するユーザの選択確率変化を考慮に入れながら、使用可能な網資源の範囲内で収入最大化を達成するようなサービスリストを提示することが望ましい。
【００１３】
しかしながら、従来技術では単一の転送サービスのみが存在する場合を想定してその価格を決定するので、最適なサービスリストの生成には利用できない。特に、サービスリストの内容（各サービスクラスの品質及び価格，クラスの総数など）に応じてユーザのサービス選択分布が変化し、１ユーザあたりに必要とされる資源量がサービスクラス毎に異なるため、結果として最大接続数が変化する。そのため、網事業者の収入を最大化するような最適なサービスクラスを算出することができない。
【００１４】
本発明は、互いに品質が異なる複数のサービスを同時に提供可能な場合であっても、網事業者にとって望ましいサービスリストを生成することが可能なサービスリスト選択装置及び方法並びにプログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
請求項１は、通信サービスの品質が互いに異なる複数のサービスクラスが存在する場合に、提供可能な複数のサービスクラス及び各サービスクラスに割り当てられた価格を表すサービスリストＳＬを予め複数種類用意しておき、用意した複数のサービスリストＳＬの中から望ましいサービスリストＳＬを選択するために用いるサービスリスト選択装置であって、ユーザに関する区分，使用するアプリケーションに関する区分及びコンテンツに関する区分の少なくとも１つを表すセグメントｓ毎に、履歴情報に基づいてトラヒックの需要量を予測する需要予測部と、過去のサービス選択の履歴に基づいて、各セグメントｓのトラヒックに関するサービスリストＳＬのサービスクラスｉの選択確率を表す関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）を推測する選択確率モデル化部と、所定の目標関数を最適化する特定のサービスリストを選択する最適サービスリスト決定部とを設けるとともに、前記需要予測部には、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼発生の履歴情報に基づいて次期間の予測呼発生率λsを算出する予測呼発生率算出手段と、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼継続時間の履歴情報に基づいて次期間の予測呼終了率μsを算出する予測呼終了率算出手段とを設け、前記最適サービスリスト決定部には、使用可能資源量Ｒと、あるサービスリストＳＬを入力とする各サービスクラスｉの１ユーザ当たりに必要とされる単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）のレファレンスと、サービスリストＳＬとして取りうる候補の集合を所定のデータベースから取得する情報取得手段と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）に従ってセグメントｓのサービスクラスｉの選択確率を算出する選択確率算出手段と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に従ってサーピスクラスｉの単位サービス網資源必要量を算出する単位サービス網資源必要量算出手段と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記需要予測部の算出した予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsと、前記選択確率算出手段の算出した選択確率とに基づいて、サービスクラスｉに対する生起呼量ａiを算出する生起呼量算出手段と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記生起呼量ａiと、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）により算出された選択確率と、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）とに基づき、（０≦Σi(ｎi×ｒi(ＳＬ))≦Ｒ）の関係を満たす全ての定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を算出する定常状態確率算出手段と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）と、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）とに基づき、目標値Target(SL)を算出する目標値算出手段と、サービスリストＳＬの全候補に関して定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）が算出された後で、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する目標値最大化サービスリスト選択手段とを設けたことを特徴とする。
【００１６】
なお、トラヒック理論において、単一呼に対して必要となる帯域幅（網資源量）が異なる呼源を扱う場合には、「呼量」とは呼が必要となる帯域幅の差を加味した（単一呼に対して必要となる帯域幅で正規化した）値のことを指すのが一般的である。
しかし、この明細書中では、「呼量」とは帯域幅の差を加味しない呼の数のみを意味するものと定義する。すなわち、例えば「生起呼量がａである」とは「仮に無限の資源があって呼損が発生しない場合に、平均的に生起している呼の平均の個数がａである」ことを表す。
【００１７】
請求項１では、予め用意された複数のサービスリストの中から最適なサービスリストを選択することを想定している。また、最適サービスリスト決定部においてはセグメント毎の予測呼終了率μsを利用することが可能であり、またユーザの需要変化に自動的に追従することも可能である。
更に、各サービスクラスｉで実際に網資源が必要となる呼を１つの呼元とした、多元トラヒック待ち行列モデルにおける定常状態確率式に基づいて、収入を最大化するサーピスリストを算出することが可能になる。
【００１８】
なお、セグメントｓについては、ユーザの違いや使用するアプリケーションの種別やコンテンツの種別あるいはそれらの一部又は全ての組み合わせを区別するように定めることができる。
ユーザの違いについては、例えば性別，年齢，職業などの属性の違いや、インターネットを使う度合いの差異（ヘビーユーザ，ライトユーザ）を反映するようにセグメントｓで区別できるし、アプリケーションの種別については、テレビ電話，ＶｏＤ（ビデオオンデマンド）等のストリーミング映像配信，ファイル転送（ＦＴＰ）のような違いをセグメントｓで区別できる。
【００１９】
また、コンテンツの種別に関しては、例えばＶｏＤにおける人気コンテンツかそうでないかの違い（例：新作映画と旧作映画）をセグメントｓに反映できる。請求項２は、請求項１のサービスリスト選択装置において、前記生起呼量ａiをａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］を用いて算出し、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）をｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））を用いて算出し、前記目標値Target(SL)を網収入としてTarget(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[pricei×ｎi]]（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL))]，priceiはＳＬのクラスｉの価格）を用いて算出することを特徴とする。
【００２０】
請求項２においては、網事業者の網収入が最大になるような最適なサービスリストを選択することができる。
請求項３は、請求項１のサービスリスト選択装置において、前記生起呼量ａiをａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］を用いて算出し、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）をｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））を用いて算出し、前記目標値Target(SL)を網資源使用率としてTarget(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[ｒi(SL)×ｎi]]／Ｒ（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL)]）を用いて算出することを特徴とする。
【００２１】
請求項３においては、網資源使用率が最大になるような最適なサービスリストを選択することができる。
請求項４は、請求項１のサービスリスト選択装置において、前記生起呼量算出手段は、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数ＮをＮ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]により算出する最大状態数算出手段を備え、前記定常状態確率算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝で算出し、前記目標値算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）及び最大状態数Ｎを用いて、目標値をTarget(SL)を収入としてTarget(SL)＝ΣＮn=1[ｐ(ｎ)×ΣＩi[pricei×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]で算出し、前記目標値最大化サービスリスト選択手段は、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択することを特徴とする。
【００２２】
請求項４においては、単一Ｍ／Ｍ／Ｎ（０）待ち行列モデルにおける定常状態確率式を利用して、収入を最大化するサービスリストを算出することが可能になる。請求項４では請求項２と比べて最適サービスリスト決定部における計算量を減らすことができる。
請求項５は、請求項１のサービスリスト選択装置において、前記生起呼量算出手段は、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数ＮをＮ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]により算出する最大状態数算出手段を備え、前記定常状態確率算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝で算出し、前記目標値算出手段は、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），最大状態数Ｎ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）を用いて、目標値をTarget(SL)を網使用率としてTarget(SL)＝ΣＮnI[ｐ(ｎ)×ΣＩi[ｒi(ＳＬ)×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]／Ｒで算出し、前記目標値最大化サービスリスト選択手段は、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択することを特徴とする。
【００２３】
請求項５においては、請求項４と同様に、単一Ｍ／Ｍ／Ｎ（０）待ち行列モデルにおける定常状態確率式を利用して、網資源使用率が最大化するようなサービスリストを算出することが可能になる。また、請求項３と比べて最適サービスリスト決定部における計算量を減らすことができる。
請求項６は、通信サービスの品質が互いに異なる複数のサービスクラスが存在する場合に、提供可能な複数のサービスクラス及び各サービスクラスに割り当てられた価格を表すサービスリストＳＬを予め複数種類用意しておき、用意した複数のサービスリストＳＬの中から望ましいサービスリストＳＬを選択するために用いるサービスリスト選択方法であって、ユーザに関する区分，使用するアプリケーションに関する区分及びコンテンツに関する区分の少なくとも１つを表すセグメントｓ毎に、履歴情報に基づいてトラヒックの需要量を予測する需要予測手順と、過去のサービス選択の履歴に基づいて、各セグメントｓのトラヒックに関するサービスリストＳＬのサービスクラスｉの選択確率を表す関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）を推測する選択確率モデル化手順と、所定の目標関数を最適化する特定のサービスリストを選択する最適サービスリスト決定手順とを設けるとともに、前記需要予測手順には、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼発生の履歴情報に基づいて次期間の予測呼発生率λsを算出する予測呼発生率算出手順と、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼継続時間の履歴情報に基づいて次期間の予測呼終了率μsを算出する予測呼終了率算出手順とを設け、前記最適サービスリスト決定手順には、使用可能資源量Ｒと、あるサービスリストＳＬを入力とする各サービスクラスｉの１ユーザ当たりに必要とされる単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）のレファレンスと、サービスリストＳＬとして取りうる候補の集合を所定のデータベースから取得する情報取得手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）に従ってセグメントｓのサービスクラスｉの選択確率を算出する選択確率算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に従ってサーピスクラスｉの単位サービス網資源必要量を算出する単位サービス網資源必要量算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記需要予測手順で算出した予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsと、前記選択確率算出手順で算出した選択確率とに基づいて、サービスクラスｉに対する生起呼量ａiを算出する生起呼量算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記生起呼量ａiと、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）により算出された選択確率と、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）とに基づき、（０≦Σi(ｎi×ｒi(ＳＬ))≦Ｒ）の関係を満たす全ての定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を算出する定常状態確率算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）と、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）とに基づき、目標値Target(SL)を算出する目標値算出手順と、サービスリストＳＬの全候補に関して定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）が算出された後で、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する目標値最大化サービスリスト選択手順とを設けたことを特徴とする。
【００２４】
請求項６においては、請求項１の装置と同様の機能を実現できる。
請求項７は、請求項６のサービスリスト選択方法において、前記生起呼量ａiをａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］を用いて算出し、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）をｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））を用いて算出し、前記目標値Target(SL)を網収入としてTarget(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[pricei×ｎi]]（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL))]，priceiはＳＬのクラスｉの価格）を用いて算出することを特徴とする。
【００２５】
請求項７においては、請求項２の装置と同様の機能を実現できる。
請求項８は、請求項６のサービスリスト選択方法において、前記生起呼量ａiをａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］を用いて算出し、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）をｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））を用いて算出し、前記目標値Target(SL)を網資源使用率としてTarget(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[ｒi(SL)×ｎi]]／Ｒ（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL)]）を用いて算出することを特徴とする。
【００２６】
請求項８においては、請求項３の装置と同様の機能を実現できる。
請求項９は、請求項６のサービスリスト選択方法において、前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数ＮをＮ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]により算出する最大状態数算出手順を備え、前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝で算出し、前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）及び最大状態数Ｎを用いて、目標値をTarget(SL)を収入としてTarget(SL)＝ΣＮn=1[ｐ(ｎ)×ΣＩi[pricei×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]で算出し、前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択することを特徴とする。
【００２７】
請求項９においては、請求項４の装置と同様の機能を実現できる。
請求項１０は、請求項６のサービスリスト選択方法において、前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数ＮをＮ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]により算出する最大状態数算出手順を備え、前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝で算出し、前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），最大状態数Ｎ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）を用いて、目標値をTarget(SL)を網使用率としてTarget(SL)＝ΣＮnI[ｐ(ｎ)×ΣＩi[ｒi(ＳＬ)×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]／Ｒで算出し、前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択することを特徴とする。
【００２８】
請求項１０においては、請求項５の装置と同様の機能を実現できる。
請求項１１は、通信サービスの品質が互いに異なる複数のサービスクラスが存在する場合に、提供可能な複数のサービスクラス及び各サービスクラスに割り当てられた価格を表すサービスリストＳＬを予め複数種類用意しておき、用意した複数のサービスリストＳＬの中から望ましいサービスリストＳＬを選択するためのコンピュータで実行可能なプログラムであって、ユーザに関する区分，使用するアプリケーションに関する区分及びコンテンツに関する区分の少なくとも１つを表すセグメントｓ毎に、履歴情報に基づいてトラヒックの需要量を予測する需要予測手順と、過去のサービス選択の履歴に基づいて、各セグメントｓのトラヒックに関するサービスリストＳＬのサービスクラスｉの選択確率を表す関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）を推測する選択確率モデル化手順と、所定の目標関数を最適化する特定のサービスリストを選択する最適サービスリスト決定手順とを設けるとともに、前記需要予測手順には、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼発生の履歴情報に基づいて次期間の予測呼発生率λsを算出する予測呼発生率算出手順と、セグメントｓ毎にそれに属するトラヒックに関する過去の呼継続時間の履歴情報に基づいて次期間の予測呼終了率μsを算出する予測呼終了率算出手順とを設け、前記最適サービスリスト決定手順には、使用可能資源量Ｒと、あるサービスリストＳＬを入力とする各サービスクラスｉの１ユーザ当たりに必要とされる単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）のレファレンスと、サービスリストＳＬとして取りうる候補の集合を所定のデータベースから取得する情報取得手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）に従ってセグメントｓのサービスクラスｉの選択確率を算出する選択確率算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に従ってサーピスクラスｉの単位サービス網資源必要量を算出する単位サービス網資源必要量算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記需要予測手順で算出した予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsと、前記選択確率算出手順で算出した選択確率とに基づいて、サービスクラスｉに対する生起呼量ａiを算出する生起呼量算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記生起呼量ａiと、前記関数Ｐｓ（ｉ，ＳＬ）により算出された選択確率と、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）とに基づき、（０≦Σi(ｎi×ｒi(ＳＬ))≦Ｒ）の関係を満たす全ての定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を算出する定常状態確率算出手順と、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記使用可能資源量Ｒと、前記単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）と、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）とに基づき、目標値Target(SL)を算出する目標値算出手順と、サービスリストＳＬの全候補に関して定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）が算出された後で、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択する目標値最大化サービスリスト選択手順とを設けたことを特徴とする。
【００２９】
請求項１１のプログラムを実行することにより、請求項１の装置と同様の機能を実現することができる。
請求項１２は、請求項１１のプログラムにおいて、前記生起呼量ａiをａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］を用いて算出し、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）をｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））を用いて算出し、前記目標値Target(SL)を網収入としてTarget(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[pricei×ｎi]]（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL))]，priceiはＳＬのクラスｉの価格）を用いて算出することを特徴とする。
【００３０】
請求項１２のプログラムを実行することにより、請求項２の装置と同様の機能を実現することができる。
請求項１３は、請求項１１のプログラムにおいて、前記生起呼量ａiをａi＝Σs［λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs］を用いて算出し、前記定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）をｐ(ｎ１,・・・,ｎｉ,・・・ｎＩ)＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ(0,...0)（ただし、ｐ(0,...0)＝１／(ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！))，Ｎｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(ＳＬ)))／ｒi(ＳＬ)]（INT[ａ]はａの小数点以下を切り捨てる整数化を表す））を用いて算出し、前記目標値Target(SL)を網資源使用率としてTarget(SL)＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮ１n1=0[ｐ(ｎ1,・・・,ｎi,・・・ｎI)×ΣＩi[ｒi(SL)×ｎi]]／Ｒ（ただしＮｉ＝INT[(Ｒ-ΣＩj=i+1(ｎj×ｒj(SL))]／ｒi(SL)]）を用いて算出することを特徴とする。
【００３１】
請求項１３のプログラムを実行することにより、請求項３の装置と同様の機能を実現することができる。
請求項１４は、請求項１１のプログラムにおいて、前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数ＮをＮ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]により算出する最大状態数算出手順を備え、前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝で算出し、前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）及び最大状態数Ｎを用いて、目標値をTarget(SL)を収入としてTarget(SL)＝ΣＮn=1[ｐ(ｎ)×ΣＩi[pricei×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]で算出し、前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択することを特徴とする。
【００３２】
請求項１４のプログラムを実行することにより、請求項４の装置と同様の機能を実現することができる。
請求項１５は、請求項１１のプログラムにおいて、前記生起呼量算出手順では、前記予測呼発生率λs及び予測呼終了率μsを入力して、セグメントｓからの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａを（ａs＝λs／μs），（Ａ＝Σsａs）として算出するとともに、入力されたサービスリストＳＬに対して前記生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），使用可能資源量Ｒ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）に基づき、最大状態数ＮをＮ＝INT［Ｒ／Σｉ(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]により算出する最大状態数算出手順を備え、前記定常状態確率算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記総生起呼量Ａ及び最大状態数Ｎを用いて、状態数ｎでの定常状態確率ｐ（ｎ）をｐ(ｎ)＝（Ａｎ／ｎ！）×ｐ(０)（１≦ｎ≦Ｎ），ｐ(０)＝１／｛１＋ΣＮn（Ａｎ／ｎ！）｝で算出し、前記目標値算出手順では、入力されたサービスリストＳＬに対して、前記定常状態確率ｐ（ｎ），生起呼量ａs，総生起呼量Ａ，関数Ｐs（ｉ，ＳＬ），最大状態数Ｎ及び単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）を用いて、目標値をTarget(SL)を網使用率としてTarget(SL)＝ΣＮnI[ｐ(ｎ)×ΣＩi[ｒi(ＳＬ)×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]]／Ｒで算出し、前記目標値最大化サービスリスト選択手順では、サービスリストＳＬの全候補に関して全ての定常状態確率ｐ（ｎ１）を算出し、算出された目標値Target(SL)が最大になるサービスリストＳＬを選択することを特徴とする。
【００３３】
請求項１５のプログラムを実行することにより、請求項５の装置と同様の機能を実現することができる。
請求項１６は、請求項１１〜請求項１５のいずれか記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
請求項１６の記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータで読み取って実行することにより、請求項１〜請求項５の装置と同様の機能を実現できる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
（第１の実施の形態）
本発明のサービスリスト選択装置及び方法並びにプログラム及び記録媒体の１つの実施の形態について、図１〜図１０を参照して説明する。この形態は請求項１，請求項２，請求項６，請求項７，請求項１１，請求項１２，請求項１６に対応する。
【００３５】
図１は通信システムの構成例を示すブロック図である。図２はこの形態のサービスリスト算出動作を示すフローチャートである。図３はこの形態の定常状態確率算出動作を示すフローチャートである。図４は目標値最大化サービスリスト選出動作を示すフローチャートである。図５はＢｌｏｃｋ．Ａ（ｉ），Ｂｌｏｃｋ．Ｂ（ｉ）の動作を示すフローチャートである。
【００３６】
図６はＢｌｏｃｋ．Ａ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。図７はＢｌｏｃｋ．Ｂ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。図８はこの形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。図９はＢｌｏｃｋ．Ｃ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。図１０はカルマンフィルタによる予測値算出動作を示すフローチャートである。
【００３７】
この形態では、請求項１の需要予測部，選択確率モデル化部，最適サービスリスト決定部，予測呼発生率算出手段及び予測呼終了率算出手段は、それぞれ需要予測部１２，選択確率モデル化部１５，最適サービスリスト決定部１６，発生率予測部１３及び終了率予測部１４に対応する。
また、請求項１の情報取得手段，選択確率算出手段，単位サービス網資源必要量算出手段，生起呼量算出手段，定常状態確率算出手段，目標値算出手段及び目標値最大化サービスリスト選択手段は、それぞれステップ（Ｓ１０，Ｓ１１，Ｓ１２），Ｓ２４，Ｓ２３，Ｓ２５，Ｓ２６，Ｓ２７及びＳ２９に対応する。
【００３８】
この形態では、図１に示すような通信システムに本発明を適用する場合を想定している。すなわち、サービスリスト選択装置１０，サービスリスト提示システム２０，ＱｏＳ提供システム３０，ユーザリクエスト受付システム４０及びユーザ端末５０がネットワーク１００を介して互いに接続されている。
サービスリスト選択装置１０は、本発明を実施し、予め決定された複数のサービスリストＳＬの候補の中から最適と考えられる１つのサービスリストＳＬを選択する。１つのサービスリストＳＬは例えば次のように構成される。
【００３９】
class.1：１Ｍｂｐｓ，１０円／５分
class.2：２Ｍｂｐｓ，１５円／５分
class.3：３Ｍｂｐｓ，２０円／５分
この例では、サービスリストＳＬは３つのサービスクラスclass.1，class.2，class.3で構成され、それぞれのサービスクラスには互いに異なる通信品質及び価格が割り当てられている。
【００４０】
この例では、制御期間として定められた一定の周期毎に、サービスリスト選択装置１０がサービスリストＳＬの選択を繰り返し行う。サービスリスト選択装置１０が選択したサービスリストＳＬは、ユーザに対して提示される。また、サービスリストＳＬが変化した場合には、実際のサービスの通信品質や課金状態に最新のサービスリストＳＬの内容が反映される。
【００４１】
なお、サービスリスト選択装置１０が選択したサービスリストＳＬをユーザへの提示内容及びサービスの内容に反映するタイミングについては、制御期間の周期毎に行ってもよいし、それよりも長い特定の期間毎（例えば１ヶ月毎）に行ってもよい。
サービスリスト提示システム２０は、サービスリスト選択装置１０が選択した１つのサービスリストＳＬをユーザに対して提示する。ＱｏＳ（品質）提供システム３０は、サービスリスト選択装置１０が選択したサービスリストＳＬの内容に応じた複数サービスクラスのそれぞれの通信品質を実現する。
【００４２】
ユーザリクエスト受付システム４０は、ユーザからの発呼及び終呼の受付を行う。また、ユーザリクエスト受付システム４０は発呼及び終呼の際にサービス提供に関するユーザからのリクエストの受付及び拒否を実行し、その内容をＱｏＳ提供システム３０に伝える。
更に、ユーザリクエスト受付システム４０は、リクエストを出したユーザ及びセグメントの区分によってはアプリケーションの種別及びコンテンツの種別を識別するとともに、そのトラヒックの属するセグメントｓを識別し、次の情報を履歴としてサービスリスト選択装置１０内の履歴データベース１１に記録する。
【００４３】
ユーザＩＤ
セグメントＩＤ
アプリケーションＩＤ
コンテンツＩＤ
制御期間ＩＤ
発呼時間
終呼時間
継続時間
選択されたサービスクラス
従って、履歴データベース１１の内容を調べることにより、特定のセグメントｓに属するトラヒックについて特定の制御期間内に発生した呼数及び終了した呼の平均継続時間を得ることができる。
【００４４】
図１に示すように、サービスリスト選択装置１０には履歴データベース１１，需要予測部１２，選択確率モデル化部１５，最適サービスリスト決定部１６及びデータベース１７が備わっている。また、需要予測部１２には発生率予測部１３及び終了率予測部１４が含まれている。
なお、図１に示す各ブロックの構成要素は、実際にはハードウェアとして実現することもできるし、コンピュータが実行するプログラムとして実現することもできる。
【００４５】
履歴データベース１１には、前述の履歴の情報がユーザリクエスト受付システム４０によって逐次書き込まれ、蓄積される。また、各時点でサービスリスト選択装置１０が選択したサービスリストＳＬの内容も履歴データベース１１に蓄積される。
データベース１７には、予め作成された複数のサービスリストＳＬの情報が候補として保持されている。また、あるサービスリストＳＬのｉ番目のサービスクラスに関し１ユーザあたりに必要とされる単位サービス網資源量関数ｒi（ＳＬ）及び使用可能資源量Ｒの情報も予め決定されデータベース１７に保持されている。
【００４６】
選択確率モデル化部１５は、セグメントｓ毎に、ユーザの過去のサービス選択履歴及び選択の際のサービスリストＳＬの内容を履歴データベース１１から読み出し、それらの情報に基づき、最尤推定方法を用いて、セグメントｓ毎にサービスリストＳＬのサービスクラスｉをユーザが選ぶ確率を表す関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）を作成する。
【００４７】
実際のサービスの需要については、曜日及び時間に応じて周期的に大きな変動が生じると考えられる。そこで、需要予測部１２の発生率予測部１３は、履歴データベース１１から今終了した期間（ｎ−１）における各セグメントｓに属するトラヒックに関する呼発生個数履歴ｙsn-1を読み出し、それらをカルマンフィルタに入力することで次期間ｎにおける予測呼発生数ｙs^nを算出する。更に、発生率予測部１３は予測呼発生率（λs＝ｙs^n／ΔＴ）（ΔＴは期間の長さ）によりλsを算出して、それを最適サービスリスト決定部１６に伝達する。力ルマンフィルタによるｙs^nの算出方法については後述する。
【００４８】
また、需要予測部１２の終了率予測部１４は、履歴データベース１１から今終了した期間（ｎ−１）における各セグメントｓに属するユーザに関する呼平均継続時間履歴ｈsn-1を読み出し、それらの情報をカルマンフィルタに入力することで、次期間の予測呼平均継続時間ｈs^nを算出する。
そして、終了率予測部１４は予測終了率μsを（μs＝１／ｈs^n）で算出して、最適サービスリスト決定部１６に伝達する。
【００４９】
予測終了率μsを用いることにより、セグメント毎のトラヒックモデルをより正確に予測することができ、またユーザのトラヒックモデルの変化に自動的に追従することも可能となる。この予測終了率μsは最適サービスリスト決定部１６も利用する。
カルマンフィルタによるｙs^nの算出方法について以下に説明する。
【００５０】
ｙs^nは以下の第（１−１）式で算出される。
ｙs＾n＝ｘntαn-1            ・・・（１−１）
ｘnは、ダミー変数ベクトルと呼ばれる。
制御周期の数をｍ個として、区間ｎが制御周期内のｋ番目（０≦ｋ≦ｍ−１）の区間に属していると仮定すると、ｘnはｍ次元のベクトルとなり次式で表される。
【００５１】
ｘn＝（１，δ1k，・・・，δik，・・・，δ(m-1)k）      ・・・（１−２）
但し、
δik：ｉ＝ｋの場合のみ１、それ以外の場合は０
ｔ：行列及びベクトルの転置
ここで、ダミー変数ベクトルｘnには重みベクトルαが乗算されているが、このαを逐次的に更新していくことがカルマンフィルタの特徴である。それは以下の更新式により実現される。
【数１】
0003795421.tif 000002
αn：重みベクトルαの制御区間ｎにおける推定値
Ｐn：αnの共分散行列（ｍ×ｍ次元）
Ｋn：カルマンゲイン（ｍ次元ベクトル）
Ｑn：システムノイズの共分散行列（ｍ×ｍ次元）
また、実用的にはＱnとしてｎに無関係な正定値行列（例Ｑn＝0.05Ｉ）を用い、初期値としてα0はゼロベクトル、（Ｐ0＝1000Ｉ）を用いればよい。
【００５２】
この例では、需要予測部１２は、制御区間ｎの終了時に、観測された呼発生個数ｙsnを履歴データベース１１から読み出して、第（１−３）式〜第（１−６）式を用いて、αnを更新する。また、制御区間ｎをインクリメントして新たな制御区間ｎの開始時に、第（１−１）式によってｙs^nを算出する。
制御区間の開始時に制御を集中させると、制御区間（ｎ−１）が終了して制御区間ｎが開始する時点で、図１０に示すような処理を行うことになる。まず、観測された呼発生個数ｙsn-1を履歴データベース１１から読み出して、次に示す第（２−３）式〜第（２−６）式によりαn-1を更新する。  そして、更新されたαn-1を用い第（１−１）式によってｙs^nを算出する。
【数２】
0003795421.tif 000003
呼平均継続時間ｈs^nの予測については、ｙsnをｈsnに置き換えることで、上記と同様に逐次的にαn-1を更新して、その更新されたαn-1を用いて、ｈs^nを算出することで実現できる。
最適サービスリスト決定部１６の動作の概略は図２に示すとおりである。図２の各ステップの動作について説明する。
【００５３】
ステップＳ１０では、最適サービスリスト決定部１６は、需要予測部１２の発生率予測部１３及び終了率予測部１４で予測された予測呼発生率λs及び予測終了率μsを受け取る。
ステップＳ１１では、最適サービスリスト決定部１６は選択確率モデル化部１５から関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）を受け取る。
【００５４】
ステップＳ１２では、最適サービスリスト決定部１６は使用可能資源量Ｒと、関数ｒi（ＳＬ）と、サービスリストＳＬの候補集合とをデータベース１７から読み出す。関数ｒi（ＳＬ）は、あるサービスリストＳＬのｉ番目のサービスクラスについて１ユーザあたりに必要とされる単位サービス網資源量を表す。
ステップＳ１３では、前記ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ１２で取得した情報に基づいて、サービスリストＳＬの候補集合の中から目標値が最大になる１つのサービスリストＳＬ選び出す。
【００５５】
図２におけるステップＳ１３の詳細は図４に示すとおりである。この目標値最大化サービスリスト選出動作の各ステップについて、以下に説明する。
図４のステップＳ２０では、目標値の最大値のために割り当てられた変数Ｍａｘを０に初期化する。
次のステップＳ２１では、サービスリストＳＬの候補集合の中から最初の１つのサービスリストＳＬ(1)を選択する。
【００５６】
ステップＳ２２では、ステップＳ２１で選択したサービスリストＳＬにおけるサービスクラス数（クラスの総数）をＩとして認識する。
ステップＳ２３では、全てのサービスクラスｉについて関数ｒi（ＳＬ）を計算し単位サービス網資源必要量を算出する。
ステップＳ２４では、全てのセグメントｓ及び全てのサービスクラスｉに関して、関数Ｐs（ｉ，ＳＬ）の計算を実行する。
【００５７】
ステップＳ２５では、全てのサービスクラスｉの生起呼量ａiを算出する。この計算には次式を用いる。
ａi＝Σs｛λs×Ｐs（ｉ，ＳＬ）／μs｝
ステップＳ２６では、全てのサービスクラスｉに関する定常状態確率ｐ（ｎ１，・・・，ｎｉ，・・・ｎＩ）を算出する。この動作の詳細については後で説明する。
【００５８】
ステップＳ２７では、目標値Ｔａｒｇｅｔを算出する。
そして、最適サービスリスト決定部１６はサービスリストＳＬの候補群の中から、目標値Ｔａｒｇｅｔが最大になる１つのサービスリストＳＬを最終的に選択する。
ステップＳ２８では、ステップＳ２７で求めた目標値Ｔａｒｇｅｔの値をそれまでの目標値Ｔａｒｇｅｔの最大値を保持する変数Ｍａｘの内容と比較する。（Ｍａｘ＜Ｔａｒｇｅｔ）の場合には、ステップＳ２８からＳ２９に進む。
【００５９】
ステップＳ２９では、目標値Ｔａｒｇｅｔの値を変数Ｍａｘに代入し、現在選択している１つのサービスリストＳＬをＭａｘＳＬに保存する。
また、現在選択している１つのサービスリストＳＬが候補群の中の最後のサービスリストＳＬでなければ、ステップＳ３０からＳ３１に進み、次のサービスリストＳＬを選択してステップＳ２２に戻り、上記の処理を繰り返す。
【００６０】
従って、候補群の中の全てのサービスリストＳＬに関する処理が終了すると、目標値Ｔａｒｇｅｔを最大にする１つのサービスリストＳＬのみがＭａｘＳＬに保持される。ＭａｘＳＬに保持されるサービスリストＳＬが最終的に最適サービスリスト決定部１６によって選出される。
【００６１】
図４におけるステップＳ２６の定常状態確率算出の詳細は図３に示すとおりである。また、図３のステップＳ１６，Ｓ１８については、図５に示すように入れ子状の繰り返し処理が実行される。
例えば、（ｉ＝ｋ）の場合に図５のステップＳ４５，Ｓ４６，Ｓ４７を実行する際には、ステップＳ４７で（ｉ＝ｋ−１）に関する図５の処理がステップＳ４５から再び実行され、次にステップＳ４７を実行すると、（ｉ＝ｋ−２）に関する図５の処理がステップＳ４５から再び実行される。
【００６２】
つまり、図５のＳ４７の「Ｂｌｏｃｋ．（ｉ）」には「Ｂｌｏｃｋ．（ｉ−１）」の処理が含まれ、「Ｂｌｏｃｋ．（ｉ−１）」の処理には「Ｂｌｏｃｋ．（ｉ−２）」の処理が含まれ、このような繰り返しの入れ子状の処理ループが形成されている。ステップＳ４２についても同様である。
但し、処理ループの最も内側に位置する（ｉ＝１）の場合の「Ｂｌｏｃｋ．（１）」の処理については、図３のステップＳ１６（Ｂｌｏｃｋ．Ａ（ｉ））の場合には図６に示す処理が実行され、図３のステップＳ１８（Ｂｌｏｃｋ．Ｂ（ｉ））の場合には図７に示す処理が実行される。
【００６３】
図６の処理を実行することにより、定常状態確率ｐ（０，０，，，，０）の逆数であるＳｕｍを算出できる。
Ｓｕｍ＝ΣＮＩnI=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮｌn1=0ΠＩi((ａi)ｎi／ｎi！)
次に、図３のステップＳ１７でＳｕｍの逆数を取ることで、定常状態確率ｐ（０，０，，，，０）を算出できる。
【００６４】
また、図７の処理を実行することにより、全ての定常状態確率ｐ（ｎ1，・・・，ｎi，・・・ｎI）を算出できる。
ｐ（ｎ1，・・・，ｎi，・・・ｎI）＝ΠＩi((ａi)ｎｉ／ｎｉ！)×ｐ（０，０，，，，０）
図４におけるステップＳ２７の目標値算出動作については図８及び図９に示すとおりである。上記の例と同様に、図８のステップＳ６１の内容は、図５に示すような入れ子状のループ処理である。
【００６５】
但し、処理ループの最も内側に位置する（ｉ＝１）の場合の「Ｂｌｏｃｋ．（１）」の処理については、図８のステップＳ６１（Ｂｌｏｃｋ．Ｃ（ｉ））では図９に示す処理が実行される。
従って、図４のステップＳ２７では目標値Ｔａｒｇｅｔは次式から求められる。
Target(SL)＝ΣＮＩn1=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮｌn1=0[Ｐ(ｎ1，・・・，ｎi，・・・ｎI)×ΣＩi｛pricei×ｎi｝]
すなわち、各状態（ｎ1，・・・，ｎi，・・・ｎI）で各サービスクラスから得られる収入の総和（ΣＩi｛pricei×ｎ｝）にその際の定常状態確率を乗算したものを、全ての状態に関して加算することにより、目標値Ｔａｒｇｅｔは収入の期待値となる。
【００６６】
従って、複数の品質の通信サービスを同時に提供する場合であっても、サービスリストＳＬの違いによるユーザのサービス選択確率の変化を考慮に入れて、事業者の収入を最大化するサービスリストＳＬを決定することができる。
（第２の実施の形態）
本発明のサービスリスト選択装置及び方法並びにプログラム及び記録媒体の１つの実施の形態について図１１及び図１２を参照して説明する。この形態は、請求項３，請求項８，請求項１３に対応する。
【００６７】
図１１はこの形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。図１２はＢｌｏｃｋ．Ｄ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。この形態は第１の実施の形態の変形例である。第１の実施の形態と同一の部分については以下の説明を省略する。
この形態では、目標値算出動作が図１１に示すように変更されている。図１１におけるステップＳ７１の「Ｂｌｏｃｋ．Ｄ（ｉ）」の内容は、既に説明した図５と同様の入れ子状のループ処理であるが、ループの最も内側に位置する（ｉ＝１）の場合の「Ｂｌｏｃｋ．Ｄ（１）」の処理については図１２に示す処理が実行される。
【００６８】
目標値Ｔａｒｇｅｔを算出する計算式は次のとおりである。
Target(SL)＝ΣＮＩn1=0・・・ΣＮ２n2=0ΣＮｌn1=0[Ｐ(ｎ1，・・・，ｎi，・・・ｎI)×ΣＩi｛ｒi×ｎi｝]／Ｒ
すなわち、各状態（ｎ1，・・・，ｎi，・・・ｎI）で各サービスクラスにより使用される網資源量の総和（ΣＩi｛ｒi×ｎi｝）にその際の定常状態確率を乗算したものを、全ての状態に関して加算して、使用可能な網資源量Ｒで除算することにより、目標値Ｔａｒｇｅｔは網使用率の期待値になる。
【００６９】
従って、複数の品質の通信サービスを同時に提供する場合であっても、サービスリストＳＬの違いによるユーザのサービス選択確率の変化を考慮に入れて、網使用率を最大化するサービスリストＳＬを決定することができる。
（第３の実施の形態）
本発明のサービスリスト選択装置及び方法並びにプログラム及び記録媒体の１つの実施の形態について図１３〜図１５を参照して説明する。この形態は、請求項４，請求項９，請求項１４に対応する。
【００７０】
図１３はこの形態の目標値最大化サービスリスト選出動作を示すフローチャートである。図１４はこの形態の定常状態確率算出動作を示すフローチャートである。図１５はこの形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。
この形態は第１の実施の形態の変形例であり、最適サービスリスト決定部１６以外の構成要素の動作は第１の実施の形態と同一である。第１の実施の形態と異なる部分のみについて以下に説明する。
【００７１】
この形態では、図２におけるステップＳ１３の動作が図１３に示すように変更されている。図１３において第１の実施の形態と異なるのは、ステップＳ８５及びＳ８７の内容であり、更にステップＳ８６の処理が新たに追加されている。
【００７２】
図１３のステップＳ８５では、全てのセグメントｓの生起呼量ａs及び総生起呼量Ａをそれぞれ次式から算出する。
ａs＝λs／μs
Ａ＝Σsａs
次のステップＳ８６においては、最大状態数Ｎを次式から算出する。
【００７３】
Ｎ＝INT[Ｒ／Σi(Σs｛(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ,ＳＬ)｝×ｒi(ＳＬ))]
この式の意味について説明する。ここでは、全セグメント分の呼の状態数がｎである状況を想定する。全セグメントの中で、セグメントｓからの呼の数は生起呼量の比から（（ａS／Ａ）×ｎ）と平均的に見積もることができる。また、セグメントｓについて、サービスクラスｉを選ぶ呼の数は、（（ａs／Ａ）×Ｐs（ｉ，ＳＬ）×ｎ）と見積もることができる。
【００７４】
その各呼が網資源ｒi（ＳＬ）を必要とするため、全セグメント・全サービスクラスでは合計で（Σi(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))×ｎ）の網資源が必要となると考えられる。
必要な網資源がＲ以下ならば収容できるということなので、次の関係式が成立する。
【００７５】
Σi(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))×ｎ≦Ｒ
よって、ｎとしてとりうる最大状態数Ｎは次式から見積もることができる。
Ｎ＝INT[Ｒ／Σi(Σs[(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ,ＳＬ)]×ｒi(ＳＬ))]
一方、図１３のステップＳ８７においては、図１４に示す処理によって定常状態確率を算出する。
【００７６】
図１４の処理においては、まず
Ｓｕｍ＝１＋ΣＮn（Ａn／ｎ！）
からＳｕｍを算出し、ｐ（０）をＳｕｍの逆数として算出し、ｐ（０）を使って全ての状態ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）に関する定常状態確率を次式により算出する。
【００７７】
ｐ（ｎ）＝（Ａn／ｎ！）×ｐ（０）
なお、このｐ（ｎ）は単一待ち行列モデルＭ／Ｍ／Ｎ（０）での定常状態確率を表す。
また、図１３のステップＳ８８においては、図１５に示す処理によって目標値Ｔａｒｇｅｔを算出する。図１５の処理においては、次式を用いて目標値Ｔａｒｇｅｔを算出する。
【００７８】
Target(SL)＝ΣＮn=1[Ｐ(n)×ΣＩi｛pricei×Σs｛ｎ×(ａs／Ａ)×ｐs(ｉ,ＳＬ)｝｝]
この式について説明する。ここでは、全セグメント分の呼の状態数がｎである状況を想定する。この場合、全セグメントのうちセグメントｓからの呼の数は生起呼量の比から（（ａs／Ａ）×ｎ）と平均的に見積もることがでる。また、セグメントｓについてサービスクラスｉを選ぶ呼の数は、（（ａs／Ａ）×Ｐs（ｉ，ＳＬ）×ｎ）と見積もることができる。
【００７９】
従って、全セグメントｓに関してサービスクラスｉを選ぶ呼の合計数は、次式で見積もることができる。
Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]
すなわち、状態ｎで全呼から得られる収入は次式から算出できる。
ΣＩi[pricei×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]
この収入に状態確率ｐ（ｎ）を乗算して全ての状態に関して加算することにより網収入の期待値を求めることができる。このような目標値Ｔａｒｇｅｔを最大にするサービスリストＳＬが選出される。
【００８０】
従って、複数の品質の通信サービスを同時に提供する場合であっても、サービスリストＳＬの違いによるユーザのサービス選択確率の変化を考慮に入れて、網収入を最大化するサービスリストＳＬを決定することができる。
【００８１】
また、この形態では第１の実施の形態と比べて少ない計算量で最適なサービスリストＳＬを決定できる。
セグメントの数とサービスクラスの数Ｉとサービスを提供できる合計ユーザ数の最大値Ｎとの大きさを比べると、一般的にはＮが桁違いに大きいということが想定される。それを考慮すると、第１の実施の形態における計算量はＮのＩ乗のオーダー、この形態における計算量はＮのオーダーとそれぞれ見積もることができる。
【００８２】
（第４の実施の形態）
本発明のサービスリスト選択装置及び方法並びにプログラム及び記録媒体の１つの実施の形態について図１６を参照して説明する。この形態は、請求項５，請求項１０，請求項１５に対応する。
図１６はこの形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。
【００８３】
この形態は、第３の実施の形態の変形例であり、目標値算出動作が図１６に示す内容に変更されている。変更された部分について以下に説明する。
図１６においては、次式を用いて目標値Ｔａｒｇｅｔを算出する。
Target(SL)＝ΣＮn=1[ｐ(n)×ΣＩi｛ｒi×Σs｛ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ,ＳＬ)｝｝]／Ｒ
この式について説明する。全セグメント分の呼の状態数がｎである状況を想定すると、前述したように、全セグメントｓに関してサービスクラスｉを選ぶ呼の合計数は、次式で見積もることができる。
【００８４】
Σs[ｎ×（ａs／Ａ）×Ｐs（ｉ，ＳＬ）]
よって、状態ｎで全呼が使用する網資源量は次式から求められる。
ΣＩi[ｒi×Σs[ｎ×(ａs／Ａ)×Ｐs(ｉ，ＳＬ)]]
この網資源量に状態確率ｐ（ｎ）を乗算して全ての状態に関して加算し、Ｒで乗算することにより、網使用率の期待値として目標値Ｔａｒｇｅｔを求めることができる。
【００８５】
以上のように、複数の品質の通信サービスを同時に提供する場合であっても、サービスリストＳＬの違いによるユーザのサービス選択確率の変化を考慮に入れて、網使用率を最大化するサービスリストＳＬを決定することができる。
また、この形態では、第２の実施の形態と比べて少ない計算量で最適なサービスリストＳＬを決定できる。
【００８６】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、複数の品質の通信サービスを同時に提供する場合であっても、サービスリストＳＬの違いによるユーザのサービス選択確率の変化を考慮に入れて、予め用意した複数のサービスリストの候補の中から、収入を最大化するサービスリストや網使用率を最大化するサービスリストを選出することができる。また、特定の計算式を用いることにより、サービスリストの選出に必要な計算量を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】通信システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態のサービスリスト算出動作を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施の形態の定常状態確率算出動作を示すフローチャートである。
【図４】目標値最大化サービスリスト選出動作を示すフローチャートである。
【図５】Ｂｌｏｃｋ．Ａ（ｉ），Ｂｌｏｃｋ．Ｂ（ｉ）の動作を示すフローチャートである。
【図６】Ｂｌｏｃｋ．Ａ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。
【図７】Ｂｌｏｃｋ．Ｂ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。
【図８】第１の実施の形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。
【図９】Ｂｌｏｃｋ．Ｃ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。
【図１０】カルマンフィルタによる予測値算出動作を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施の形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。
【図１２】Ｂｌｏｃｋ．Ｄ（ｉ）におけるｉ＝１の場合の動作を示すフローチャートである。
【図１３】第３の実施の形態の目標値最大化サービスリスト選出動作を示すフローチャートである。
【図１４】第３の実施の形態の定常状態確率算出動作を示すフローチャートである。
【図１５】第３の実施の形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。
【図１６】第４の実施の形態の目標値算出動作を示すフローチャートである。
【図１７】従来例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０  サービスリスト選択装置
１１  履歴データベース
１２  需要予測部
１３  発生率予測部
１４  終了率予測部
１５  選択確率モデル化部
１６  最適サービスリスト決定部
１７  データベース
２０  サービスリスト提示システム
３０  ＱｏＳ提供システム
４０  ユーザリクエスト受付システム
５０  ユーザ端末
１００  ネットワーク
【図１】
0003795421.tif 000004
【図２】
0003795421.tif 000005
【図３】
0003795421.tif 000006
【図４】
0003795421.tif 000007
【図５】
0003795421.tif 000008
【図６】
0003795421.tif 000009
【図７】
0003795421.tif 000010
【図８】
0003795421.tif 000011
【図９】
0003795421.tif 000012
【図１０】
0003795421.tif 000013
【図１１】
0003795421.tif 000014
【図１２】
0003795421.tif 000015
【図１３】
0003795421.tif 000016
【図１４】
0003795421.tif 000017
【図１５】
0003795421.tif 000018
【図１６】
0003795421.tif 000019
【図１７】
0003795421.tif 000020