WO2018181031A1

WO2018181031A1 - 光パス設計装置および光パス設計方法

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Publication number: WO2018181031A1
Application number: PCT/JP2018/011806
Authority: WO
Inventors: 竹下　仁士; 慎介藤澤; 田島　章雄
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2017-03-31
Filing date: 2018-03-23
Publication date: 2018-10-04
Anticipated expiration: 2019-09-30

Abstract

波長多重光通信ネットワークにおいては、設計パラメータの増加および動的変化により、光パスの最適化に要する時間が飛躍的に増大するため、本発明の光パス設計装置は、光パスの複数の設計パラメータのそれぞれが取り得る要素であるパラメータ要素と、パラメータ要素を用いて設計した光パスの特性を示す特性値とを関係付けた光パス設計結果を取得する設計結果取得手段と、パラメータ要素に光パス設計結果に含まれない追加要素が加わった変更後パラメータ要素を有する一の設計パラメータについて、変更後パラメータ要素を指標化することにより、変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出する相関関係算出手段と、光パス設計結果と相関関係から、追加要素に対する特性値である再設計特性値を推定することにより、再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する再設計パラメータ決定手段、とを有する。

Description

光パス設計装置および光パス設計方法

　本発明は、光パス設計装置および光パス設計方法に関し、特に、波長分割多重方式による光通信ネットワークに用いられる光パス設計装置および光パス設計方法に関する。

　モバイル端末の爆発的な普及や、高精細ビデオ配信サービスの急速な拡大などにより、コアネットワークにおける通信容量の拡大が求められている。この容量拡大の要求は、今後も継続する傾向にある。限られたコストで通信容量を継続的に拡大していくためには、ネットワークのリソースを効率的に運用することによって、ネットワーク利用効率を上げることが効果的である。

　コアネットワークには、波長分割多重技術が利用されている。そして、地点間を結ぶ通信サービスは、光パスに収容される。光パス容量が十分大きい場合、複数の通信サービスを多重して１本の光パスに収容することができる。ここで、光パスを生成する、すなわち、所望の地点間で光通信を行うためには、経路および周波数資源（スペクトル）の割当（Ｒｏｕｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ：ＲＳＡ）を行う必要がある（例えば、特許文献１参照）。すなわち、いわゆるＲＳＡ問題の解を求める必要がある。

　ＲＳＡ問題では、ネットワークリソースが不足すると解が見つからない場合がある。これは、光パスの生成が失敗したことを意味し、所望の地点間において所望のサービスを提供することができないことになる。

　ＲＳＡ問題を解き、光パスを生成することが可能か否かを調べるためには、光パスを生成しようとしている波長多重ネットワークのリソースを正確に把握し、入力パラメータとすることが必要となる。波長多重光ネットワークのリソースとしては、例えば、ノード数、ノード間距離、ノード間を接続する光ファイバ数、ノードに配備される光送受信機（トランスポンダ）数、光パスが占有する波長帯域、光伝送における様々な物理的制限など、多種多様なものがある。これらの入力パラメータに変化があると、計算条件が変わることになるので、計算をやり直さなければならない。

　波長多重ネットワークは一般に、多数のノード、リンクから構成されており、所望の地点間を結ぶパス、すなわちＲＳＡ問題の解は一意でないことが多い。解を求めること、すなわち光パスの探索にはダイクストラ法を用いられるのが一般的である。ダイクストラ法では、解が複数あったとしてもパス長が最短となるものが選択されるので、解を一意に求めることができる。解を求めるにあたっては、線形計画法やヒューリスティック法がよく用いられる。線形計画法は、完全最適解が求められるが、解を得るのに非常に時間がかかることが問題である。計算条件によっては現実的な時間で解を得ることができず、実質的には解が得られない場合がある。一方、ヒューリスティック法は線形計画法とは逆に、解を得るまでの時間は比較的短いが、得られる解が完全最適解であるとは限らない。また、ヒューリスティック法を用いる場合でも、例えばノード数が多い場合や、扱う光パス数が多い場合には、解を得るまでに要する時間が長くなる。一般に、ノード数などのネットワークリソースが増加すると、計算時間は指数関数的に長くなる。

特開２０１６－００５０６３号公報

　波長分割多重方式による光通信ネットワーク（波長多重光通信ネットワーク）における光パスの設計時間を短縮するためには、設計パラメータとして取り得る値のすべての組み合わせについて計算するのではなく、取り得る値の絞込みを行うことが有効である。この場合、光パス設計の熟練者であれば、その経験と知識からある程度の精度で絞込みが可能である。しかしながら、設計パラメータは多種多様であり、しかも今後さらに増加し続けることが予測される。そのため、たとえ熟練者といえども設計パラメータの取り得る値を絞込むことが、ますます困難になっている。

　また、これまでの波長多重光通信ネットワークにおいては、設計パラメータが時間的に変化することはほとんどなかった。これは、波長多重光通信ネットワークが固定的なネットワークであったためである。これに対して、近年のデジタルコヒーレント技術の進展により、波長多重光通信ネットワークは今後、動的に時間変化するネットワークに進展することが予測される。この場合、固定的なネットワークであったとしても多種多様な設計パラメータが必要になる光パス設計において、各パラメータが時間変化することになるので、最適化は非常に複雑になる。それに伴い、最適化に要する時間も飛躍的に増大する。

　このように、波長多重光通信ネットワークにおいては、設計パラメータの増加および動的変化により、光パスの最適化に要する時間が飛躍的に増大する、という問題があった。

　本発明の目的は、上述した課題である、波長多重光通信ネットワークにおいては、設計パラメータの増加および動的変化により、光パスの最適化に要する時間が飛躍的に増大する、という課題を解決する光パス設計装置および光パス設計方法を提供することにある。

　本発明の光パス設計装置は、光パスの複数の設計パラメータのそれぞれが取り得る要素であるパラメータ要素と、パラメータ要素を用いて設計した光パスの特性を示す特性値とを関係付けた光パス設計結果を取得する設計結果取得手段と、パラメータ要素に光パス設計結果に含まれない追加要素が加わった変更後パラメータ要素を有する一の設計パラメータについて、変更後パラメータ要素を指標化することにより、変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出する相関関係算出手段と、光パス設計結果と相関関係から、追加要素に対する特性値である再設計特性値を推定することにより、再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する再設計パラメータ決定手段、とを有する。

　本発明の光パス設計方法は、光パスの複数の設計パラメータのそれぞれが取り得る要素であるパラメータ要素と、パラメータ要素を用いて設計した光パスの特性を示す特性値とを関係付けた光パス設計結果を取得し、パラメータ要素に光パス設計結果に含まれない追加要素が加わった変更後パラメータ要素を有する一の設計パラメータについて、変更後パラメータ要素を指標化することにより、変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出し、光パス設計結果と相関関係から、追加要素に対する特性値である再設計特性値を推定することにより、再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する。

　本発明の光パス設計装置および光パス設計方法によれば、波長多重光通信ネットワークにおいて、光パスの最適化に要する時間を短縮することができる。

本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の構成を示すブロック図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置が対象とする波長多重光通信ネットワークシステムの構成を示すブロック図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置が対象とする波長多重光通信ネットワークシステムが備えるデータベースに格納されたデータを示す図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置が用いる光パス設計結果を得るための手順を説明するための図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置が用いる光パス設計結果を得るための手順を説明するための図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置が用いる光パス設計結果を得るための手順を説明するための図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、設計パラメータと設計結果の特徴を表す統計値との関係を示す図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、設計パラメータと設計結果の特徴を表す統計値との関係を示す図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、パラメータ要素の一例としての４×４メッシュトポロジーを示す図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、パラメータ要素の一例としての１６ノードリングトポロジーを示す図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、パラメータ要素の一例としての１６ノードスタートポロジーを示す図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、パラメータ要素とその大小関係との関係を示す図である。本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、パラメータ要素が追加された場合における、パラメータ要素とその大小関係との関係を示す図である。本発明の第２の実施形態に係る光パス設計装置が設計パラメータとして用いるガードバンド割当方式を説明するための図である。本発明の第２の実施形態に係る光パス設計装置の動作を説明するための図であって、４ｘ４メッシュネットワークにおける光パスのブロッキング率の計算結果を示す図である。本発明の第２の実施形態に係る光パス設計装置によって算出した光パスのブロッキング率を示す図であって、Ｂ＝ｂ２、Ａ＝ａ１とした場合を示す。本発明の第２の実施形態に係る光パス設計装置によって算出した光パスのブロッキング率を示す図であって、Ｂ＝ｂ３、Ａ＝ａ２とした場合を示す。本発明の第２の実施形態に係る光パス設計装置によって算出した光パスのブロッキング率を示す図であって、Ｂ＝ｂ２、Ａ＝ａ２およびＢ＝ｂ３、Ａ＝ａ１とした場合をあわせて示す。

　以下に、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

　〔第１の実施形態〕
　図１は、本発明の第１の実施形態に係る光パス設計装置１００の構成を示すブロック図である。

　光パス設計装置１００は、設計結果取得部（設計結果取得手段）１１０、相関関係算出部（相関関係算出手段）１２０、および再設計パラメータ決定部（再設計パラメータ決定手段）１３０を有する。

　設計結果取得部１１０は、光パスの複数の設計パラメータのそれぞれが取り得る要素であるパラメータ要素と、このパラメータ要素を用いて設計した光パスの特性を示す特性値とを関係付けた光パス設計結果を取得する。相関関係算出部１２０は、パラメータ要素に光パス設計結果に含まれない追加要素が加わった変更後パラメータ要素を有する一の設計パラメータについて、変更後パラメータ要素を指標化することにより、変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出する。そして、再設計パラメータ決定部１３０は、光パス設計結果と相関関係から、追加要素に対する特性値である再設計特性値を推定することにより、再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する。

　このように、本実施形態による光パス設計装置１００においては、光パス設計結果と相関関係から、追加要素に対する特性値である再設計特性値を推定する。そして、推定した再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する構成としている。このような構成としたことにより、追加要素に対して光パスを最適化するために、他の設計パラメータが取り得るパラメータ要素のすべてについて特性値を計算しなおす必要がなくなる。その結果、本実施形態の光パス設計装置１００によれば、波長多重光通信ネットワークにおいて、光パスの最適化に要する時間を短縮することができる。

　次に、本実施形態による光パス設計方法について説明する。

　本実施形態による光パス設計方法においては、まず、光パスの複数の設計パラメータのそれぞれが取り得る要素であるパラメータ要素と、このパラメータ要素を用いて設計した光パスの特性を示す特性値とを関係付けた光パス設計結果を取得する。そして、パラメータ要素に光パス設計結果に含まれない追加要素が加わった変更後パラメータ要素を有する一の設計パラメータについて、変更後パラメータ要素を指標化することにより、変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出する。最後に、上述した光パス設計結果と相関関係から、追加要素に対する特性値である再設計特性値を推定することにより、再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する。

　このような構成としたことにより、追加要素に対して光パスを最適化するために、他の設計パラメータが取り得るパラメータ要素のすべてについて特性値を計算しなおす必要がなくなる。その結果、本実施形態の光パス設計方法によれば、波長多重光通信ネットワークにおいて、光パスの最適化に要する時間を短縮することができる。

　次に、上述した光パス設計結果について、さらに詳細に説明する。図２に、本実施形態による光パス設計装置１００が対象とする波長多重光通信ネットワークシステムの構成を示す。ここでは、波長多重光通信ネットワーク１０００における光パスの設計パラメータＡおよびＢによって、光パス設計結果の統計量Ｙが変化する場合について説明する。

　波長多重光通信ネットワーク１０００において、光ノード１００１～１００５が光ファイバによって接続されている。また、波長多重光通信ネットワーク１０００は、パラメータＡおよびＢによって光パスの特性を示す特性値Ｙが変化する。ここで、パラメータＡが取り得る要素（値）は例えばｍ個であり、具体的にはａｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｍ）である。パラメータＢについても同様であり、取り得る要素（値）はｎ個であり、具体的にはｂｊ（ｊ＝１、２、・・・、ｎ）である。

　波長多重光通信ネットワーク１０００は、ネットワーク管理システム（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ：ＮＭＳ）１１００によって管理されている。ＮＭＳ１１００は光ノード１００１～１００５と接続されており、光ノード１００１～１００５に対して様々な指示を与えたり、光ノード１００１～１００５の情報を収集したりすることができるように構成されている。

　ＮＭＳ１１００には、光パス設計を行う機能ブロックであるＰＣＥ（Ｐａｔｈ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ　Ｅｌｅｍｅｎｔ）１２００が接続されている。ＰＣＥ１２００はさらに分析機能部１３００と接続されている。

　ＰＣＥ１２００は、ＮＭＳ１１００から受け取った設計パラメータａｉ、ｂｊを用いて波長多重光通信ネットワーク１０００における光パス設計を行う。分析機能部１３００は、ＰＣＥ１２００によって光パス設計がなされた状態の波長多重光通信ネットワーク１０００の特性を分析し、分析結果を数値化する。ここでは、ＰＣＥ１２００が設計パラメータＡ＝ａｉ、Ｂ＝ｂｊをＮＭＳ１１００から入力して設計した結果に基づいて、分析機能部１３００が算出した波長多重光通信ネットワーク１０００の特性値をｙｉｊと表わす。

　ＰＣＥ１２００および分析機能部１３００の機能は関数とみなすことができるので、これをＦで表わすことにする。すなわち、上述した設計パラメータＡ＝ａｉ、Ｂ＝ｂｊから、波長多重光通信ネットワーク１０００の特性を表す統計値ｙｉｊを算出する一連の動作は、ｙｉｊ＝Ｆ（ａｉ，ｂｊ）と表わすことができる。このように特性値ｙｉｊは、取り得るパラメータ要素ａｉおよびｂｊによって変化する。ここで、ｙｉｊの集合をＹで表わすことにすると、Ｙ＝Ｆ（Ａ，Ｂ）と表現することができる。

　分析機能部１３００は、さらにデータベース（ｄａｔａｂａｓｅ：ＤＢ）１４００に接続されている。ＤＢ１４００には、ＰＣＥ１２００および分析機能部１３００において計算された結果であるＹ＝Ｆ（Ａ，Ｂ）が保存される。ＤＢ１４００内に格納されたデータは、ＮＭＳ１１００から参照することもできるように構成されている。

　図３に、ＤＢ１４００内に格納されたデータの例を示す。図３は、パラメータＡについてｍ個、パラメータＢについてｎ個の各パラメータ要素について、特性値ｙをそれぞれ計算したｍ×ｎ個の結果が格納されている場合を示す。パラメータＡ、Ｂの値を変化させる、すなわち、パラメータＡおよびパラメータＢの要素の数を増やすと、Ｙの要素数も増加する。このように、パラメータＡおよびパラメータＢについて異なるパラメータ値で光パス設計を行うほど、ＤＢ１４００に格納されるデータの個数は増大する。

　次に、図４から図６を用いて、上述した関数Ｆの機能について説明する。

　まず、図４を用いて、設計パラメータＢの値がｂ１に固定されている場合について説明する。設計パラメータＡの値がａ１、設計パラメータＢの値がｂ１である場合、ＰＣＥ１２００はＮＭＳ１１００からＡ＝ａ１およびＢ＝ｂ１である情報を受け取る（ステップＳ１００１）。そして、予め搭載されているＲＳＡ（Ｒｏｕｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ）アルゴリズムを用いて波長多重光通信ネットワーク１０００における光パス設計を行い（ステップＳ１００２）、設計結果を取得する（ステップＳ１００３）。

　ここで、ＲＳＡアルゴリズムを用いた光パス設計に要する計算時間は一般に、扱う光パスの数やネットワークの規模に応じて指数関数的に増加する。したっがって、実際のネットワークに近い条件で光パス設計を行おうとすると、上述したように現実的な時間で計算が終わらない場合がある、という問題がある。

　パラメータＡの値が変わった場合も同様である。パラメータＡの取りうる値がａｉ（ｉ＝１，２，…ｍ）と変化し、パラメータＢの値はｂ１に固定されている場合について説明する。Ａ＝ａ１、Ｂ＝ｂ１の場合、上述したようにステップＳ１００１～Ｓ１００３によって光パス設計が行われる。この動作は関数ｈとみなすことができるので、これをｈｉ１＝ｈ（ａｉ，ｂ１）（ｉ＝１，２，…ｍ）と表す。ｈｉ１（ｉ＝１，２，…ｍ）は、Ａ＝ａｉ、Ｂ＝ｂ１のときの設計結果を表す。つまり、パラメータＡによって波長多重光通信ネットワーク１０００の状態がｈｉ１の分布を持つことになる。

　分析機能部１３００は、ｈｉ１の分布について統計処理を行うことにより（ステップＳ１２００）、パラメータＡとｈｉ１の相関関係を求める。すなわち、ｈｉ１の分布について統計処理を行うことにより、パラメータＢをｂ１に固定し、パラメータＡがａ１～ａｍの範囲で変化した場合の統計値ｙ１を求めることができる（ステップＳ１３００）。

　図５に、パラメータＢがｂ１からｂ２に変化した場合における、光パス設計結果を得るための動作を示す。パラメータＢが取る値はｂ１からｂ２になるが、動作は図４に示した場合と同様である。ただし、得られる統計値は、パラメータＢがｂ１からｂ２に変化したことを反映して、ｙ２となる。

　図６に、図４および図５を用いて説明した手順をまとめて示す。同図は、波長多重光通信ネットワークの設計パラメータＡがａ１～ａｍ、パラメータＢがｂ１～ｂｎの範囲で変化した場合、それに応じて波長多重光通信ネットワークの設計結果の特徴を表す統計値Ｙが、ｙ１～ｙｎの範囲で変化することを表わしている。

　以上説明した動作手順によって、波長多重光通信ネットワーク１０００における光パス設計パラメータＡ＝［ａ１，ａ２，…ａｍ］およびＢ＝［ｂ１，ｂ２，…ｂｎ］によって、光パス設計結果の統計量Ｙが変化する。

　次に、光パスの設計パラメータの取り得る値の個数が増加した場合について説明する。
ここでは、光パスの設計パラメータＡが取り得る値の個数は同じとし、パラメータＢの取り得る値の個数が１個だけ増加した場合、すなわち、パラメータ要素ｂ（ｎ＋１）が新しく加わった場合を例にとって説明する。

　この場合、図６に示したｂｎがｂ（ｎ＋１）に置き換わったと考えることができる。そのため、ｙ（ｎ＋１）＝ｆ（Ａ，ｂ（ｎ＋１））をｙ（ｎ）に追加して計算することになる。このとき、パラメータＢについて加わったパラメータ要素はｂ（ｎ＋１）だけであるが、これはｍ個の取り得る値があるパラメータＡのすべてに対して影響を与える。そのため、追加して行う必要がある計算回数はｍ回となる。ここで追加して計算した後に、ＤＢ１４００（図３参照）に結果が追加して蓄積され、ＤＢ１４００が更新されることになる。ＮＭＳ１１００はＤＢ１４００を参照することにより、ｂ（ｎ＋１）に対応する統計値ｙ（ｎ＋１）を取得することができる。

　ここで本実施形態によれば、パラメータ要素ｂ（ｎ＋１）が追加された場合であっても、図６に示した動作を繰り返す必要はない。そのため、計算に長時間が必要となる傾向にあるＲＳＡアルゴリズムを用いた追加計算の回数を減少させることができ、ＤＢ１４００を更新するまでに必要な時間を短縮することが可能になる。

　以下に、上述した効果が得られる本実施形態による光パス設計装置の動作について詳細に説明する。

　本実施形態による光パス設計装置１００においては、波長多重光通信ネットワーク１０００の特性値Ｙ＝［ｙ１，ｙ２，…ｙｎ］を取得するとともに、Ｂ＝［ｂ１，ｂ２，…ｂｎ］を変数とする新たな関数ｇを導入する。関数ｇを導入することによって、上述した必要となる計算回数ｍを減らすことができる。ここでは、関数ｇに関して、Ｚ＝ｇ（Ｂ）なる関係にあるＺ＝［ｚ１，ｚ２，…ｚｎ］を求めることができるものとする。図７に、Ｚ、Ｂ、およびｇの関係を示す。

　次に、関数ｇを導入することによって、ＲＳＡアルゴリズムを用いた追加計算の回数を減らす動作について説明する。

　図８Ａは、設計パラメータＢの取り得る値がｂ１，ｂ２，ｂ３の３種類である場合について、図６を用いて説明した波長多重光通信ネットワークの設計結果の特徴を表す統計値Ｙをグラフ化したものである。図８Ａでは、統計値Ｙとして最大値を採用した場合を示す。すなわち、図６を用いて説明した関数ｆは、設計パラメータＢ＝ｂ１であって、設計パラメータＡ＝［ａ１，ａ２，…ａｎ］に対する光パスの設計結果Ｈ＝［ｈ１１，ｈ２１，…ｈｎ１］に対して、最大値を求める機能を有することになる。

　図８Ａにおいて、Ｂ＝ｂ１の曲線はＡ＝ａ１において最大値Ｙ＝ｙ１をとる。同様に、Ｂ＝ｂ２の場合、Ａ＝ａ２において最大値Ｙ＝ｙ２をとり、Ｂ＝ｂ３の場合、Ａ＝ａ３において最大値Ｙ＝ｙ３をとる。

　ここで、設計パラメータＢの取り得る値（パラメータ要素）にｂ４が新たに追加された場合について説明する。この場合、Ｂ＝ｂ４である場合における最大値Ｙ＝ｙ４を求めるために、Ｂ＝ｂ４の場合について関数ｆで表わされる動作を繰り返す必要がある。関数ｆにはＲＳＡアルゴリズムを用いた計算が含まれるため、一般に計算時間が長くなる。

　それに対して、本実施形態の光パス設計装置１００は、既に求められている光パスの特性を示す統計値Ｙと、設計パラメータＢの要素の間の相関関係を用いる。この相関関係として、設計パラメータＢの要素の間の大小関係を用いることができる。すなわち、光パス設計装置１００が備える相関関係算出部１２０は、相関関係として、変更後パラメータ要素を数値化することにより得られる大小関係を算出する構成とすることができる。ここで、変更後パラメータ要素は、上述した例では、ｂ４が新たに追加された設計パラメータＢのパラメータ要素である。

　この場合、上述した関数ｇは、設計パラメータＢの要素ｂ１～ｂ３の大小関係を定める関数となる。設計パラメータＢが大小関係を明確に定められる場合であれば、関数ｇを簡単に決定することができる。例えば、ｂ１＜ｂ２＜ｂ３である場合、ｚ１＜ｚ２＜ｚ３となるｚｉ（ｉ＝１～３）を定義すれば、ｚｉ＝１×（ｂｉ）が成り立つ。したがって、関数ｇは単純な一次関数となる。

　しかし、波長多重光通信ネットワークにおける光パスの設計パラメータは、単純に大小関係が決まるとは限らない。例えば、図９Ａ、９Ｂ、９Ｃに示したようなネットワークのトポロジーを設計パラメータとした場合である。設計パラメータＢの要素ｂ１を４×４メッシュトポロジーと（図９Ａ）、ｂ２を１６ノードリングトポロジー（図９Ｂ）、ｂ３を１６ノードスタートポロジー（図９Ｃ）とした場合、ｂ１～ｂ３の大小関係を単純には数値化することはできない。このような場合であっても、ｂ１～ｂ３の間の大小関係を定義づけることができるように関数ｇを導入する。したがって、関数ｇは設計パラメータＢに応じて選択する必要がある。設計パラメータＢが上述したトポロジーである場合には、例えばグラフ理論を用いて大小関係を定義づけることができる。

　ここで、Ｚ＝ｇ（Ｂ）、Ｚ＝［ｚ１，ｚ２，ｚ３］、Ｂ＝［ｂ１，ｂ２，ｂ３］である関数ｇが存在し、ＺとＢの間に図１０Ａに示すような大小関係がある場合について説明する。このとき、パラメータ要素ｂ４が新たに加わったとする。ｚ４＝ｇ（ｂ４）であり、関数ｇによりＺについて図１０Ｂに示す大小関係が成り立つものとする。このとき図１０Ｂから、ｂ１＜ｂ４＜ｂ２＜ｂ３となる大小関係が成立していることがわかる。

　一方、Ａ＝［ａ１，ａ２，ａ３］、Ｂ＝［ｂ１，ｂ２，ｂ３］、およびＺ＝［ｚ１，ｚ２，ｚ３］の間には、図８Ａに示した関係があることがわかっている。そして上述したように、関数ｇを導入することによって、ｂ１＜ｂ４＜ｂ２であることがわかっている。このｂ１，ｂ４，ｂ２の大小関係と図８Ａに示した関係から、Ｂ＝ｂ４に対するＹの値ｙ４について、ｙ１＜ｙ４＜ｙ２となる関係が成立することが予測される。その理由を以下に説明する。

　設計パラメータＢのパラメータ要素がｂ１およびｂ２であるとき、設計パラメータＡについての統計値Ｙの分布は図８Ｂに示したように与えられることがわかっている。ここで例えば、Ｂ＝ｂ１の値が微小値Δｂだけ変化した場合、ＡについてのＹの分布Ｙ１’＝（Ａ，ｂ１＋Δｂ）は、Ｂ＝ｂ１のときのＡについてのＹの分布Ｙ１＝（Ａ、ｂ１）と極めて近い分布となる。このとき、ｂ１＜ｂ４＜ｂ２となる関係があることがわかっている。
したがって、ｂ４、ｂ２についても同様に、ＡについてのＹの分布Ｙ４＝（Ａ，ｂ４）、Ｙ２＝（Ａ,ｂ２）を求めると、分布Ｙ４が分布Ｙ１と分布Ｙ２の間に存在することが予想できる。すなわち、分布Ｙ４は図８Ｂに示した斜線部に存在すると予測することができる。

　また、ｙ４はＢ＝ｂ４における設計パラメータＡについての特性値ｙの最大値である。
したがって、ｙ４は、Ｂ＝ｂ１におけるＡについてのｙの最大値ｙ１と、Ｂ＝ｂ２におけるＡについてのｙの最大値ｙ２の中間に存在すると予想することができる。つまり、ｙ４は、図８Ｂに示した斜線部内の破線で示した領域に存在すると予測することができる。ここで、ｙ１およびｙ２を与えるＡの値はそれぞれＡ＝ａ１，ａ２であるから、ｙ４を与えるＡの値ａ４はａ１＜ａ４＜ａ２の範囲にあると予想することができる。

　追加要素であるｂ４が新しく加わったとき、図４および図５を用いて説明した場合には、設計パラメータＡが取り得る値のすべてについてＲＳＡアルゴリズムを用いた光パス設計を行うことになる（図８Ｂ中の矢印（２）で示した範囲）。すなわち、関数ｈ（Ａｉ，ｂ４）、（ｉ＝１，２，…ｍ）で表わされる動作を行い、ｙ４＝ｆ（Ａｉ，ｂ４）、（ｉ＝１，２，…ｍ）を求めることになる。この場合は、ＲＳＡアルゴリズムを用いた追加計算をｍ回行うことになるので、上述したように計算に長時間が必要となる。

　それに対して、本実施形態の光パス設計装置１００によれば、設計パラメータＡが取り得る値（パラメータ要素）のすべてについて光パス設計を行う必要はない。なぜならば、設計パラメータＢの大小関係を定める関数ｇを導入することによって、統計値ｙ４に対応する設計パラメータＡの要素ａ４が、図８Ｂに示したように、ａ１＜ａ４＜ａ２の範囲にあると予測することができるからである（図８Ｂ中の矢印（１）で示した範囲）。したがって、ｙ４を求めるために必要な光パス設計の計算回数を、ｍ回から１回に減らすことができる。ここで、関数ｇを用いた設計パラメータＡが取り得る値の範囲を絞り込むのに必要な計算時間は、ＲＳＡアルゴリズムを用いた光パス設計にかかる時間に比較すると無視できるほど短い。そのため、ｂ４が追加された場合に、ＮＭＳ１１００からの指示によってＤＢ１４００を更新するのに要する時間も１／ｍに短縮することができる。その結果、ネットワークの設計パラメータが時間的に変化する場合であっても、光パスの最適化を行うことが可能になる。

　以上説明したように、本実施形態の光パス設計装置１００および光パス設計方法によれば、波長多重光通信ネットワークにおいて、光パスの最適化に要する時間を短縮することができる。その結果、ネットワークの設計パラメータが時間的に変化する場合であっても、光パスの最適化を行うことが可能になる。

　〔第２の実施形態〕
　次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態による光パス設計装置の構成は、第１の実施形態によるものと同様である（図１参照）。以下では、本実施形態による光パス設計装置の動作について具体的に説明する。

　波長多重光通信ネットワーク１０００（図２参照）は、ネットワークトポロジーとして４ｘ４の正方格子型メッシュネットワークを採用することができるものとする。この場合の光ノードと光ファイバの接続状況を示すトポロジーは、図９Ａに示したとおりである。

　４ｘ４メッシュネットワークを採用した場合、光パスの設計パラメータＡとしてガードバンド割当方式が選択できるものとする。すなわち、本実施形態による光パス設計装置が対象とする設計パラメータには、少なくともノード次数中心性およびガードバンド割当方式が含まれる。具体的には、図１１に示すように、光信号帯域の両端に常にガードバンドを付与するａ１方式と、同じ光変調方式の光信号帯域が隣接する場合には、光信号帯域が接する端のガードバンドを省略するａ２方式のいずれかを選択することができる。図１１に示したように、二つの光信号帯域が隣接しない場合にはａ１方式とａ２方式の間に相違はない。

　ここで、４ｘ４メッシュネットワークにおいて、ａ１方式とａ２方式のうち、光パスにより多くの通信トラフィックを収容できる方式を選択する場合について説明する。これは、光パス設計結果の統計量Ｙとして光パスに収容可能な最大通信トラフィック量を採用し、設計パラメータＢとしてトポロジーを採用した場合に対応する。すなわち、光パス設計装置１００が備える設計結果取得部１１０（図１を参照）は、特性値として、光ネットワークに収容可能な通信トラフィック量の最大値を用いる構成とすることができる。

　上述したように、複数の設計パラメータのうち一の設計パラメータＢをネットワークトポロジーとした場合、設計パラメータＢの取り得る要素であるパラメータ要素のうちｂ１が４ｘ４メッシュネットワークとなる。この場合、第１の実施形態において説明した光パス設計の動作を表わす関数Ｆは、４ｘ４メッシュネットワーク（＝ｂ１）において二種類のガードバンド割当方式（ａ１、ａ２）を用いた場合に、収容可能な通信トラフィックが最も多い光パスの設計を行う関数となる。

　なお、通信トラフィック量は２００Ｇｂｐｓ（ｇｉｇａｂｉｔｓ　ｐｅｒ　ｓｅｃｏｎｄ）単位で増減できるものとすると、図１１に示した光信号帯域は２００Ｇｂｐｓ単位で増減することになる。また、４ｘ４メッシュネットワーク（＝ｂ１）において光ノード間を接続する各光ファイバは、通信トラフィック量である２００Ｇｂｐｓに相当する光信号帯域を例えば２００個収容できる容量を有するものとする。そして、通信トラフィック要求は各ノードに対して均等数発生するフルメッシュトラフィックとし、発生の順番はランダムに起こるものとする。

　図１１に示したように、光ファイバ伝送中の光信号品質の劣化を防止するために、通信トラフィックを収容する光信号帯域にはガードバンドが付与される場合がある。この場合、付与するガードバンドが少ないほど、４ｘ４メッシュネットワーク（＝ｂ１）に収容可能な通信トラフィック量は多くなる。そのため、付与するガードバンドが少ないａ２方式のほうが常に、収容可能な通信トラフィック量が多くなると考えられるが、必ずしもそうとは限らない。なぜならａ２方式では、ガードバンドを付与するか否かによって、光信号とガードバンドをあわせた帯域幅が一律でなくなるからである。そのため、ａ２方式の場合、ａ１方式よりも波長帯域の断片化が大きくなる可能性がある。波長帯域の断片化は、通信トラフィック収容効率の低下の原因となる。したがって、ａ１方式とａ２方式のいずれがより多くの通信トラフィックを収容できるかは、簡単に判断することができない。

　また、波長帯域が断片化する状況はトポロジーにも依存する。そのため、光ノードが１個追加された場合や、光ファイバが１本追加された場合において、ａ１方式とａ２方式のいずれがより多くの通信トラフィックを収容できるかの結果が変わる可能性がある。

　図５および図６を用いて説明した場合には、設計パラメータＢであるトポロジーが変化する毎に、ａ１方式とａ２方式の両方について光パス設計を常に行う必要がある。仮に、ある条件の下での光パス設計に１日かかるとした場合、ｂ１＝４×４メッシュネットワークについてａ１方式およびａ２方式を用いた光パス設計結果を得るのに２日間かかることになる。これは、ａ１方式およびａ２方式を適用した場合の統計値Ｙのそれぞれの値、すなわち、ｙ１＝ｆ（Ａ、ｂ１）、Ａ＝［ａ１，ａ２］を求める必要があるからである。つまり、Ａ＝［ａ１，ａ２］について統計値Ｙをそれぞれ求めないと、４ｘ４メッシュネットワークにおいてａ１方式とａ２方式のどちらがより多くの通信トラフィックを収容可能なガードバンド割当方式であるかを判定することができない。

　上述した例において、Ｂの取り得る値としてパラメータ要素ｂ２が新しく加わった場合、すなわち、異なるトポロジーの波長多重光通信ネットワークに関しても光パス設計の最適化を行う場合について説明する。この場合、パラメータ要素ｂ２に対する統計値ｙ２を新たに計算する必要があるため、光パス設計結果を得るのにさらに２日間を必要とすることになる。

　次に、本実施形態による光パス設計装置の動作について説明する。

　上述したように本実施形態において、統計値Ｙは、あるトポロジーの波長多重光通信ネットワークにおいて、そのネットワークに収容可能な通信トラフィック量の最大値であると定義した。この定義によればＹは、通信トラフィック要求を増加させたとき、収容し切れなかったトラフィック量がどれだけ少ないかを示すことになる。すなわち、Ｙは、ＲＳＡアルゴリズムを用いた光パス設計において、通信トラフィックを収容する光パスのブロッキング率がどれだけ小さいかを示すことになる。

　図１２に、ある一定量の通信トラフィック要求を発生させた場合であって、ａ１方式およびａ２方式を適用した場合の、４ｘ４メッシュネットワーク（ｂ１）における光パスのブロッキング率を計算した結果を示す。図１２から、４ｘ４メッシュネットワーク（Ｂ＝ｂ１）においては、ａ１方式を適用した場合の方が、光パスのブロッキング率が小さくなることがわかる。

　次に、設計パラメータＢであるトポロジーの種類（パラメータ要素）が追加された場合について説明する。本実施形態の光パス設計装置によれば、パラメータ要素ｂ１に対する統計値ｙ１が得られ、かつ、パラメータ要素ｂの大小関係を定める関数ｇを定めることにより、パラメータ要素ｂ２に対する統計値ｙ２を得るための計算を省略することができる。

　以下では、設計パラメータＢ（トポロジー）の取り得る要素として新たに、１６ノードからなる光ネットワークＥＯＮ１６（＝ｂ２、図９Ｂ）、および１６ノードからなる光ネットワークＮＳＦＮＥＴ１６（＝ｂ３、図９Ｃ）が追加された場合を例に説明する。また、関数ｇとして次数中心性を演算する関数を採用した場合について説明する。すなわち、本実施形態の光パス設計装置が備える相関関係算出部が、ネットワークトポロジーの特徴を数値化することによって、変更後パラメータ要素（ｂ１～ｂ３）を指標化する構成とした場合について説明する。

　設計パラメータＢの各要素に対する次数中心性、すなわちｚｉ＝ｇ（ｂｉ）、（ｉ＝１，２，３）であるｚｉを算出すると、Ｚ＝［０．０７６，０．０８６，０．１９］となる。ここで、次数中心性、すなわち関数ｇを用いてＺを求めるのにかかる計算時間は、ＲＳＡアルゴリズムを含む関数ｆの計算時間に比較すると短く、無視することが可能である。

　設計パラメータＢがトポロジーである場合、パラメータ要素であるｂ１＝４×４メッシュ、ｂ２＝ＥＯＮ１６、およびｂ３＝ＮＳＦＮＥＴ１６の三者の大小関係は、そのままでは定められない。しかし、関数ｇを導入することによってｂ１～ｂ３の次数中心性を求めると、ｚ１＝ｇ（ｂ１）＜ｚ２＝ｇ（ｂ２）＜＜ｚ３＝ｇ（ｂ３）なる大小関係が得られる。すなわち、ｚ１とｚ２の値が近く、ｚ３の値がｚ１、ｚ２の２倍程度大きくなっている。このことから、図１０Ｂを用いて説明したように、ｂ１とｂ２が近い関係にあり、ｂ３はｂ１、ｂ２と遠い関係にあることが予測される。

　ここで、Ｂ＝ｂ１において、ｙ１を与えるＡの値はａ１であることが光パス設計結果として得られている。そして、ｂ１とｂ２の値の差分が小さく、ｂ１とｂ３の差分が極めて大きい関係にある。このとき、設計パラメータＡが取り得る値は、ａ１およびａ２のいずれかである。上述したように、Ｂ＝ｂ１に対応するＡの値はａ１である。したがって、Ｂ＝ｂ２に対応するＡの値はＢ＝ｂ１に対応するＡの値に近いａ１であり、Ｂ＝ｂ３に対応するＡの値はＢ＝ｂ１に対応するＡの値から遠いａ３であると予測することができる。すなわち、Ｂ＝ｂ２においてｙ２を与えるＡの値はａ１であり、Ｂ＝ｂ３においてｙ３を与えるＡの値はａ２であると予測することができる。

　図１３に、Ｂ＝ｂ２、Ａ＝ａ１とした場合の光パスのブロッキング率を、図１４に、Ｂ＝ｂ３、Ａ＝ａ２とした場合の光パスのブロッキング率をそれぞれ示す。また、図１５には、Ｂ＝ｂ２、Ａ＝ａ２およびＢ＝ｂ３、Ａ＝ａ１とした場合の光パスのブロッキング率の計算結果もあわせて示す。図１５より、上述した本実施形態による予測が正しかったことがわかる。

　本実施形態の光パス設計装置によれば、例えば図１３に示した結果を得るために必要な関数ｆの演算は、Ａ＝ａ１についてだけである。関数ｇの演算時間は、関数ｆの演算時間に比べて無視できるほど短いので、Ａ＝ａ２についても計算することが必要となる上述した例と比較すると、光パスのブロッキング率を算出するのに必要となる時間を１／２に短縮することができる。

　以上説明したように、本実施形態の光パス設計装置および光パス設計方法によれば、波長多重光通信ネットワークにおいて、光パスの最適化に要する時間を短縮することができる。

　本実施形態で説明した光パス設計装置が用いる設計パラメータＡ、Ｂの各要素は、第１の実施形態においてｍ＝２、ｎ＝３とした場合に相当する。ｍおよびｎの値はこれらに限らず、他の値とした場合であっても本実施形態による効果が得られることは明らかである。

　本実施形態においては、パラメータ要素の大小関係を定める関数ｇとして、グラフ理論を用いたトポロジーの特徴である次数中心性を算出する関数を採用した場合について説明した。しかし、これに限らず、関数ｇとして他のトポロジーの特徴を算出する関数を採用することとしても良い。ここで、グラフ理論を用いたトポロジーの特徴には、次数中心性、媒介中心性、近接中心性およびそれらの中心化傾向、ボナチッチ中心性、固有ベクトル中心性、ユークリッド距離、直径、密度、平均距離、推移性、φ係数、相関行列、距離行列が含まれる。

　上述した実施形態においては、パラメータ要素の間の相関関係（大小関係）を算出するために、Ｚ＝ｇ（Ｂ）である関数ｇを採用した場合について説明した。このとき、例えば図１０Ｂに示したｂ１とｂ４あるいはｂ４とｂ２の値の差分が大きい場合、ｙ４に対応するａ４の値を絞込んだ予測が外れる可能性が残る。しかし、複数種類の関数ｇを導入することにより、予測の精度を上げることができる。つまり、Ｚｉ＝ｇｉ（Ｂ）、（ｉ＝１，２，…ｐ）である複数の関数ｇｉを導入した構成とすることができる。関数ｇｉによるａ４値の範囲の絞り込み結果が異なる場合には、例えば多数決により決定することができる。予測精度はｐの数が大きいほど高くなる。複数の関数ｇｉとして例えば、上述したグラフ理論を用いたトポロジーの特徴のうちの２個以上をそれぞれ算出する２種以上の関数を採用することができる。

　この場合における、図１に示した光パス設計装置１００の構成について説明する。光パス設計装置１００が備える相関関係算出部１２０は、変更後パラメータ要素について複数種類の指標化を行うことにより、変更後パラメータ要素の間の複数の相関関係を算出する構成とすることができる。このとき、再設計パラメータ決定部１３０は、光パス設計結果と複数の相関関係から、再設計特性値を推定することにより、再設計パラメータ要素を決定する構成とすることができる。

　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１７年３月３１日に出願された日本出願特願２０１７－０７０３９８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　１００　　光パス設計装置
　１１０　　設計結果取得部
　１２０　　相関関係算出部
　１３０　　再設計パラメータ決定部
　１０００　　波長多重光通信ネットワーク
　１００１～１００５　　光ノード
　１１００　　ネットワーク管理システム（ＮＭＳ）
　１２００　　ＰＣＥ
　１３００　　分析機能部
　１４００　　データベース（ＤＢ）

Claims

　光パスの複数の設計パラメータのそれぞれが取り得る要素であるパラメータ要素と、前記パラメータ要素を用いて設計した光パスの特性を示す特性値とを関係付けた光パス設計結果を取得する設計結果取得手段と、
　前記パラメータ要素に前記光パス設計結果に含まれない追加要素が加わった変更後パラメータ要素を有する一の設計パラメータについて、前記変更後パラメータ要素を指標化することにより、前記変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出する相関関係算出手段と、
　前記光パス設計結果と前記相関関係から、前記追加要素に対する前記特性値である再設計特性値を推定することにより、前記再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する再設計パラメータ決定手段、とを有する　光パス設計装置。
　請求項１に記載した光パス設計装置において、
　前記設計結果取得手段は、前記特性値として、光ネットワークに収容可能な通信トラフィック量の最大値を用いる
　光パス設計装置。
　請求項１または２に記載した光パス設計装置において、
　前記相関関係算出手段は、前記変更後パラメータ要素について複数種類の指標化を行うことにより、前記変更後パラメータ要素の間の複数の相関関係を算出し、
　前記再設計パラメータ決定手段は、前記光パス設計結果と前記複数の相関関係から、前記再設計特性値を推定することにより、前記再設計パラメータ要素を決定する
　光パス設計装置。
　請求項１から３のいずれか一項に記載した光パス設計装置において、
　前記相関関係算出手段は、前記相関関係として、前記変更後パラメータ要素を数値化することにより得られる大小関係を算出する
　光パス設計装置。
　請求項１から４のいずれか一項に記載した光パス設計装置において、
　前記一の設計パラメータは、ネットワークトポロジーであり、
　前記相関関係算出手段は、前記ネットワークトポロジーの特徴を数値化することによって、前記変更後パラメータ要素を指標化する
　光パス設計装置。
　請求項１から５のいずれか一項に記載した光パス設計装置において、
　前記設計パラメータには、少なくともノード次数中心性およびガードバンド割当方式が含まれる
　光パス設計装置。
　光パスの複数の設計パラメータのそれぞれが取り得る要素であるパラメータ要素と、前記パラメータ要素を用いて設計した光パスの特性を示す特性値とを関係付けた光パス設計結果を取得し、
　前記パラメータ要素に前記光パス設計結果に含まれない追加要素が加わった変更後パラメータ要素を有する一の設計パラメータについて、前記変更後パラメータ要素を指標化することにより、前記変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出し、
　前記光パス設計結果と前記相関関係から、前記追加要素に対する前記特性値である再設計特性値を推定することにより、前記再設計特性値を与える他の設計パラメータのパラメータ要素である再設計パラメータ要素を決定する
　光パス設計方法。
　請求項７に記載した光パス設計方法において、
　前記相関関係を算出することは、前記変更後パラメータ要素について複数種類の指標化を行うことにより、前記変更後パラメータ要素の間の複数の相関関係を算出することを含み、
　前記再設計パラメータ要素を決定することは、前記光パス設計結果と前記複数の相関関係から、前記再設計特性値を推定することにより、前記再設計パラメータ要素を決定することを含む
　光パス設計方法。
　請求項７または８に記載した光パス設計方法において、
　前記相関関係を算出することは、前記変更後パラメータ要素を数値化することにより得られる大小関係を算出することを含む
　光パス設計方法。
　請求項７から９のいずれか一項に記載した光パス設計方法において、
　前記特性値は、光ネットワークに収容可能な通信トラフィック量の最大値であり、
　前記一の設計パラメータは、ネットワークトポロジーであり、
　前記相関関係を算出することは、前記ネットワークトポロジーの特徴を数値化することによって、前記変更後パラメータ要素を指標化することにより、前記変更後パラメータ要素の間の相関関係を算出することを含む
　光パス設計方法。