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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-01-20
(45)【発行日】2025-01-28
(54)【発明の名称】探索装置、システム、探索方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
H04L 45/42 20220101AFI20250121BHJP
H04L 45/16 20220101ALI20250121BHJP
【ＦＩ】
H04L45/42
H04L45/16
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2022057447
(22)【出願日】2022-03-30
(65)【公開番号】P2023149084
(43)【公開日】2023-10-13
【審査請求日】2024-02-02
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和３年度、総務省「新たな社会インフラを担う革新的光ネットワーク技術の研究開発 技術課題ＩＩＩ高効率光アクセスメトロ技術」委託事業、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(73)【特許権者】
【識別番号】599108264
【氏名又は名称】株式会社ＫＤＤＩ総合研究所
(74)【代理人】
【識別番号】110003281
【氏名又は名称】弁理士法人大塚国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】角田 聖也
【審査官】長谷川 未貴
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－１７４４１７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｌ １２／００－１０１／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
光ネットワークのリソースを探索する探索装置であって、前記光ネットワークのリソースの収容情報、および前記光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得するデータ取得部と、
前記収容情報および前記収容パターンから、前記リソース候補の組み合わせのうちいずれかが収容可能か否かを判断できる探索データをＮ次元高速離散フーリエ変換で算出する探索データ算出部と、
前記探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる前記要素から前記光ネットワークの収容可能な前記リソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出する収容可能パターン算出部と、を備えることを特徴とする探索装置。
【請求項2】
前記収容パターンは、前記収容パターンのある軸の要素を循環シフトさせて等しくなる複数の前記収容パターンを集約した探索パターンであり、前記収容可能パターン算出部は、前記収容パターンと前記探索パターンとの関係を示すマッピング情報から前記収容可能パターンを算出することを特徴とする請求項１記載の探索装置。
【請求項3】
前記収容情報の各軸の最大値から前記収容パターンを作成し、作成した前記収容パターンから前記探索パターンおよび前記マッピング情報を作成する探索パターン作成部をさらに備えることを特徴とする請求項２記載の探索装置。
【請求項4】
前記収容情報および前記収容パターンは、少なくとも周波数軸を含み、前記探索パターンは、所定の個数連続する周波数スロットの組み合わせが選択される前記リソース候補の組み合わせを含むことを特徴とする請求項２または請求項３記載の探索装置。
【請求項5】
前記収容情報および前記収容パターンは、少なくともコア軸を含み、前記探索パターンは、所定の限定されたコアの組み合わせが選択される前記リソース候補の組み合わせのみ含むことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の探索装置。
【請求項6】
前記収容情報および前記収容パターンは、少なくともリンク軸を含み、前記探索パターンは、複数の異なるパスのリソースが選択される前記リソース候補の組み合わせを含むことを特徴とする請求項２から請求項５のいずれかに記載の探索装置。
【請求項7】
光ネットワークのリソースを探索し、設定するシステムであって、請求項１から請求項６のいずれかに記載の探索装置と、
前記探索装置に算出された前記収容可能パターンに基づいて、前記光ネットワークのリソースを設定する設定装置と、
前記光ネットワークのリソースの探索および設定に必要な情報が管理されるネットワークリソース管理ＤＢと、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項8】
光ネットワークのリソースを探索する探索方法であって、前記光ネットワークのリソースの収容情報、および前記光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得するデータ取得ステップと、
前記収容情報および前記収容パターンから、前記リソース候補の組み合わせのうちいずれかが収容可能か否かを判断できる探索データをＮ次元高速離散フーリエ変換で算出する探索データ算出ステップと、
前記探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる前記要素から前記光ネットワークの収容可能な前記リソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出する収容可能パターン算出ステップと、を含むことを特徴とする探索方法。
【請求項9】
光ネットワークのリソースを探索するプログラムであって、前記光ネットワークのリソースの収容情報、および前記光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得する処理と、
前記収容情報および前記収容パターンから、前記リソース候補の組み合わせのうちいずれかが収容可能か否かを判断できる探索データをＮ次元高速離散フーリエ変換で算出する処理と、
前記探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる前記要素から前記光ネットワークの収容可能な前記リソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、複数の伝送路を有するネットワークにおける通信チャネルのリソースを探索する探索装置、システム、探索方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
トラフィック需要は依然増加傾向である。しかし、基幹ネットワークを構成するシングルコアファイバ１本で伝送可能な容量は物理限界に近づきつつある。そのため、複数のシングルコアファイバやマルチコアファイバを用いたネットワーク構築の必要性が高まっている。
【0003】
また、複数種の周波数帯域幅の光パスが混在するネットワーク（Flex-grid）において、周波数軸方向の連続性（contiguity）を満たす経路・周波数帯域を探索することは、全ての光パスの周波数帯域幅が等しいネットワーク（Fixed-grid）に比べて計算量が大きくなる。また、上記の複数コアを用いてネットワークを構築した場合、経路中で使用するコアの組み合わせが増加し、さらに計算量が膨大となる。
【0004】
非特許文献１では、複数のコアを持つマルチコアファイバ環境において、光パス中の各リンク（ファイバ）において任意に割り当てコアを選択できるコアスイッチング構成にすることによって、収容可能性が向上することが説明されている。また、複数の割り当て規則による収容効率の違いに関して評価している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0005】
【文献】Ｈ．Ｔｏｄｅ，ａｎｄ Ｙ．Ｈｉｒｏｔａ，“Ｒｏｕｔｉｎｇ，Ｓｐｅｃｔｒｕｍ，ａｎｄ ｃｏｒｅ ａｎｄ／ｏｒ ｍｏｄｅ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ ｏｎ ｓｐａｃｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ ｏｐｔｉｃａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ” Ｊ．Ｏｐｔ．Ｃｏｍｍｕｎ．Ｎｅｔｗ，Ｖｏｌ．９，Ｎｏ．１，ｐｐ．９９－１１３ Ｊａｎ．２０１７．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
非特許文献１は、ある決まった規則でリソース探索を行い、リソースが空いていれば即時割り当てを行うアルゴリズムに関する評価であり、リソースの全探索に関する計算速度の定量的評価は行われていない。さらに収容率を高める場合や、ネットワーク運用者側で最終的な収容位置を決定したい場合などでは、リソースの全探索が必要になる。
【0007】
しかしながら、既存のシングルコアファイバの複数使用や将来のマルチコアファイバの使用によって、マルチコア環境で光ファイバネットワークを構築した際、コアスイッチング可能とすると各リンクにおけるコア選択の組み合わせ数は膨大となり、リソース全探索は計算時間が課題となる。
【0008】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、複数の伝送路を有するネットワークにおける通信チャネルのリソースを探索する探索装置、システム、探索方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
（１）上記の目的を達成するため、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明の探索装置は、光ネットワークのリソースを探索する探索装置であって、前記光ネットワークのリソースの収容情報、および前記光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得するデータ取得部と、前記収容情報および前記収容パターンから、前記リソース候補の組み合わせのうちいずれかが収容可能か否かを判断できる探索データをＮ次元高速離散フーリエ変換で算出する探索データ算出部と、前記探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる前記要素から前記光ネットワークの収容可能な前記リソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出する収容可能パターン算出部と、を備える。
【0010】
このように、Ｎ次元高速離散フーリエ変換で探索データを算出し、所定のしきい値より大きくなる要素から光ネットワークの収容可能なリソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出することで、リソース探索の組み合わせが膨大になった場合でもこれまでより短時間でリソース探索をすることができ、全探索も容易にできる。
【0011】
（２）また、本発明の探索装置において、前記収容パターンは、前記収容パターンのある軸の要素を循環シフトさせて等しくなる複数の前記収容パターンを集約した探索パターンであり、前記収容可能パターン算出部は、前記収容パターンと前記探索パターンとの関係を示すマッピング情報から前記収容可能パターンを算出する。
【0012】
これにより、リソース探索時間をさらに短縮できる。
【0013】
（３）また、本発明の探索装置は、前記収容情報の各軸の最大値から前記収容パターンを作成し、作成した前記収容パターンから前記探索パターンおよび前記マッピング情報を作成する探索パターン作成部をさらに備える。
【0014】
これにより、探索装置が自動的に収容パターンおよび探索パターンを作成するので、ユーザが入力する必要がある情報が少なくなり、探索装置を扱いやすくなる。
【0015】
（４）また、本発明の探索装置において、前記収容情報および前記収容パターンは、少なくとも周波数軸を含み、前記探索パターンは、所定の個数連続する周波数スロットの組み合わせが選択される前記リソース候補の組み合わせを含む。
【0016】
これにより、周波数軸方向に所定の個数連続する周波数スロットの組み合わせを含むリソースを探索できる。
【0017】
（５）また、本発明の探索装置において、前記収容情報および前記収容パターンは、少なくともコア軸を含み、前記探索パターンは、所定の限定されたコアの組み合わせが選択される前記リソース候補の組み合わせのみ含む。
【0018】
これにより、所定の限定されたコアの組み合わせを含むリソースのみを探索できる。
【0019】
（６）また、本発明の探索装置において、前記収容情報および前記収容パターンは、少なくともリンク軸を含み、前記探索パターンは、複数の異なるパスのリソースが選択される前記リソース候補の組み合わせを含む。
【0020】
これにより、複数の異なるパスのリソースの組み合わせを含むリソースを同時に探索できる。
【0021】
（７）また、本発明のシステムは、光ネットワークのリソースを探索し、設定するシステムであって、上記（１）から（６）のいずれかに記載のリソース探索装置と、前記リソース探索装置に算出された前記収容可能パターンに基づいて、前記光ネットワークのリソースを設定する設定装置と、前記光ネットワークのリソースの探索および設定に必要な情報が管理されるネットワークリソース管理ＤＢと、を含む。
【0022】
これにより、リソース探索の組み合わせが膨大になった場合でもこれまでより短時間でリソース探索をすることができ、全探索も容易にできるので、リソースの設定も短時間に容易にできる。
【0023】
（８）また、本発明のリソース探索方法は、光ネットワークのリソースを探索するリソース探索方法であって、前記光ネットワークのリソースの収容情報、および前記光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得するデータ取得ステップと、前記収容情報および前記収容パターンから、前記リソース候補の組み合わせのうちいずれかが収容可能か否かを判断できる探索データをＮ次元高速離散フーリエ変換で算出する探索データ算出ステップと、前記探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる前記要素から前記光ネットワークの収容可能な前記リソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出する収容可能パターン算出ステップと、を含む。
【0024】
このように、Ｎ次元高速離散フーリエ変換で探索データを算出し、所定のしきい値より大きくなる要素から光ネットワークの収容可能なリソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出することで、リソース探索の組み合わせが膨大になった場合でもこれまでより短時間でリソース探索をすることができ、全探索も容易にできる。
【0025】
（９）また、本発明のプログラムは、光ネットワークのリソースを探索するリソース探索プログラムであって、前記光ネットワークのリソースの収容情報、および前記光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得する処理と、前記収容情報および前記収容パターンから、前記リソース候補の組み合わせのうちいずれかが収容可能か否かを判断できる探索データをＮ次元高速離散フーリエ変換で算出する処理と、前記探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる前記要素から前記光ネットワークの収容可能な前記リソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させる。
【0026】
このように、Ｎ次元高速離散フーリエ変換で探索データを算出し、所定のしきい値より大きくなる要素から光ネットワークの収容可能なリソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出することで、リソース探索の組み合わせが膨大になった場合でもこれまでより短時間でリソース探索をすることができ、全探索も容易にできる。
【発明の効果】
【0027】
本発明によれば、リソース探索の組み合わせが膨大になった場合でもこれまでより短時間でリソース探索をすることができ、全探索も容易にできる。
【図面の簡単な説明】
【0028】
【図1】Ｆｌｅｘ－ｇｒｉｄのネットワークにおいて、４つの連続する周波数帯域の空きリソースを探索する例を示す概念図である。
【図2】マルチコアの光ファイバケーブルを使用した光ネットワークのネットワークトポロジーおよび光ファイバケーブルの例を示す模式図である。
【図3】あるリンクの周波数の収容状況を示す模式図である。
【図4】ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを通るパスを示す模式図である。
【図5】ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを通るパスおよび各リンクの使用状況を示す模式図である。
【図6】それぞれのリンクにおける収容情報を、空きを黒、使用済みを白で表した模式図である。
【図7】それぞれのリンクにおける収容パターンを、使用するリソースを黒、使用しないリソースを白で表した模式図である。
【図8】収容パターン、探索パターン、およびマッピング情報を示す模式図である。
【図9】収容情報およびそれをＦＦＴした変換済収容情報を示す模式図である。
【図10】探索パターンおよびそれをＦＦＴして複素共役をとった変換済探索パターンを示す模式図である。
【図11】変換済収容情報、変換済探索パターン、およびその要素積を示す模式図である。
【図12】要素積、および探索データを示す模式図である。
【図13】収容可能位置を示す模式図である。
【図14】各リンクの収容情報を示す模式図である。
【図15】収容情報、探索パターン、および探索データを示す模式図である。
【図16】本実施形態に係る探索装置の概略構成の一例を示すブロック図である。
【図17】本実施形態に係る探索装置の概略構成の変形例を示すブロック図である。
【図18】リソースの探索、設定をするシステムの概略構成の一例を示すブロック図である。
【図19】（ａ）～（ｃ）、それぞれ探索装置および設定装置と各ノードの関係を示す模式図である。
【図20】（ａ）～（ｃ）、それぞれ探索装置、設定装置、およびネットワークリソース管理ＤＢと各ノードの関係を示す模式図である。
【図21】探索装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図22】探索装置の動作の変形例を示すフローチャートである。
【図23】計算速度の比較試験の結果を示すグラフである。
【0029】
次に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
【0030】
［原理］
複数種の周波数帯域幅の光パスが混在するネットワーク（Flex-grid）において、周波数軸方向の連続性（contiguity）を満たす経路・周波数帯域を探索することは、全ての光パスの周波数帯域幅が等しいネットワーク（Fixed-grid）に比べて計算量が大きくなる。
複数種の周波数帯域幅の光パスが混在するネットワーク（Flex-grid）において、周波数軸方向の連続性（contiguity）を満たす経路・周波数帯域を探索することは、全ての光パスの周波数帯域幅が等しいネットワーク（Fixed-grid）に比べて計算量が大きくなる。
【0031】
図１は、Ｆｌｅｘ－ｇｒｉｄのネットワークにおいて、４つの連続する周波数帯域の空きリソースを探索する例を示す概念図である。例えは、全４０００ＧＨｚの周波数リソースにおいて、５０ＧＨｚの空き帯域を探索することを想定する。５０ＧＨｚのＦｉｘｅｄ－ｇｒｉｄの場合、探索する必要のある領域は８０通りであり、それぞれの領域全体が空いているか使用されているかいずれかであるため、計算量も８０である（4000÷50＝80（計算量：80））。一方、周波数帯域幅の粒度１２．５ＧＨｚ（1slot）のＦｌｅｘ－ｇｒｉｄの場合、探索する必要のある領域は３１７通りであり、連続した４つのスロットが全て空いていることを確かめる必要があるため、計算量は１２６８となる（全リソース：320slots、必要帯域幅4slotsよりslotの組み合わせ317通り、4つのslotの空きを確認するため317×4＝1268（計算量：1268））。
【0032】
トラフィック需要の増加、シングルコアファイバの容量限界により、複数のコアを使用したネットワークの構築・運用の必要性が高まっている。各局舎間ファイバケーブルのコアを任意に選択可能とする構成（コアスイッチング）では光パスの収容可能性は高くなるが、使用するコアの組み合わせは膨大になり（組合せ爆発）、リソース探索の計算時間が課題となる。
【0033】
図２は、マルチコアの光ファイバケーブルを使用した光ネットワークのネットワークトポロジーおよび光ファイバケーブルの例を示す模式図である。図２は、ノード（局舎）Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが存在し、ＡＢ間、ＢＣ間、ＣＤ間、ＡＣ間、およびＡＤ間にリンクがある。また、各リンクが４つのコアを使用した光ファイバケーブルを使用している。このような場合、例えば、ＡからＤに至るパス（経路）を全て網羅しようとすると、Ａ－Ｂ－Ｃ－Ｄ、Ａ－Ｃ－Ｄ、Ａ－Ｄというパスを検討する必要がある。また、コアスイッチングまで考慮すると、そのパスの組み合わせは膨大になる。
【0034】
図３は、あるリンクの周波数の使用状況を示す模式図である。図３の上段は、コア＃０の使用状況を示している。下段は、コア＃０から＃３の各コアの使用状況について、空きスロットを黒、使用済みスロットを白で表している。このように、各リンクの使用状況は、黒白の図またはこれに対応する１、０の配列で表現することができる。
【0035】
図４は、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを通るパスを示す模式図である。このとき、探索するコアの組合せは、４３＝６４通りとなる。図５は、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを通るパスおよび各リンクの使用状況を示す模式図である。使用状況は、図３と同様に空きを黒（または斜線）、使用済みを白で表している。図５の例で周波数スロット３の空きリソースを探索した場合、斜線で表示した組合せ等で収容可能である。しかしながら、このような空きリソースを人力で発見することには困難が伴う。
【0036】
そこで、本発明のリソースの探索方法は、周波数の収容状況を空き１、使用済み０と数値で表し（周波数リソースの１次元関数化）、同様に必要な周波数帯域も１次元関数化する。なお、図面では、見た目で分かりやすくするために、黒白の図で表す。これにより、周波数軸方向の連続性を満たす周波数帯域の探索は畳み込み積分（畳み込み和）を取ることとみなすことができる。そして、一般的な畳み込み積分は、以下の数式（１）のように高速離散フーリエ変換（FFT : Fast Fourier Transform）を使用することで高速化できる。
【0037】
【数1】
【0038】
ここで、Ａ＊Ｂは関数Ａと関数Ｂの畳み込み積分、Ｆ［Ａ］、Ｆ－１［Ａ］はそれぞれ関数Ａのフーリエ変換、逆フーリエ変換、Ａの上に―はＡの複素共役、Ａ・Ｂは関数Ａと関数Ｂの要素積である。計算量をオーダ記法（Ｏ）で比較すると、標準的な畳み込み積分はＯ［Ｎ２］となるのに対し、ＦＦＴを用いた畳み込み積分はＯ［ＮｌｏｇＮ］（ＮはＡとＢの要素数のうち大きい方）となる。
【0039】
ただし、この場合はＦＦＴ前の各要素の値が１ｂｉｔで扱えるのに対して、ＦＦＴ後の各要素の値は複素数（単精度小数を用いる場合64bits）となるため、計算機上の情報量は増大する。また、オーダ記法上は標準的な畳み込み積分の処理量Ｏ［Ｎ２］に対して、ＦＦＴを用いた処理量Ｏ［ＮｌｏｇＮ］の方が小さくなっている。しかしながら、これは以下の数式（２）の等号が成り立つ場合に限られる。なお、式（２）において、右辺第１項はＦＦＴ、右辺第２項は要素積、右辺第３項は逆ＦＦＴの計算量を示している。オーダ記法の性質上、Ｎの値が大きくない場合、式（２）において等号が成り立たず、右辺第２項（要素積）、第３項（逆ＦＦＴ）等が無視できなくなる場合がある。そのため、標準的な畳み込み積分の方が速い結果となる場合もある。現在、商用環境で使用されている周波数帯域幅・管理粒度であれば、１次元ＦＦＴを用いた処理の高速化は優位な結果とはならないことが多い。
【0040】
【数2】
【0041】
よって、本発明のリソースの探索方法を適用する場合、周波数軸に加えて、マルチコア環境にコアなどの多重化軸、パス中のリンク列等を加えたＮ次元関数においてＮ次元ＦＦＴを用いることで計算処理高速化を図ることが好ましい。また、ＦＦＴを用いた畳み込み積分は、関数を循環シフトさせて積分を取った結果（循環畳み込み積分）が得られる。そのため、この性質を利用して、複数の収容パターンを１つの探索パターンで同時に計算することで処理の高速化を図ることが好ましい。本発明の詳しい探索方法は、以下の実施形態で詳述する。なお、以下の実施形態は、将来技術のマルチコアファイバを例に挙げて説明しているが、本発明は、既存技術のシングルコアファイバを複数用いてマルチコア環境を構築した場合にも適用できる。
【0042】
［実施形態］
（探索方法）
本発明のリソースの探索方法を具体的に説明する。以下では、マルチコアファイバを使用したマルチコア環境において、リンク軸、コア軸、周波数軸の３軸を有し、周波数軸方向の連続性を満たすパス・周波数帯域を探索する場合の説明をする。以下では、図２に示されるように、ノード（局舎）はＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つとし、リンクはリンクＩＤが＃０から＃４まで存在するものとする。また、図３に示されるように、各リンクのコアはコアＩＤが＃０から＃３の４つ存在し、周波数スロットは＃０から＃９の１０に分かれているとする。なお、本発明は、ノードの数、リンクの数、コアの数、および周波数スロットの数は上記に限定されない。また、軸の種類および数は限定されず、例えば、時分割多重における時間軸、モード分割多重におけるモード軸等を有し、時間軸やモード軸方向の所定の条件を満たす経路を探索する場合であっても適用できる。
（探索方法）
本発明のリソースの探索方法を具体的に説明する。以下では、マルチコアファイバを使用したマルチコア環境において、リンク軸、コア軸、周波数軸の３軸を有し、周波数軸方向の連続性を満たすパス・周波数帯域を探索する場合の説明をする。以下では、図２に示されるように、ノード（局舎）はＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つとし、リンクはリンクＩＤが＃０から＃４まで存在するものとする。また、図３に示されるように、各リンクのコアはコアＩＤが＃０から＃３の４つ存在し、周波数スロットは＃０から＃９の１０に分かれているとする。なお、本発明は、ノードの数、リンクの数、コアの数、および周波数スロットの数は上記に限定されない。また、軸の種類および数は限定されず、例えば、時分割多重における時間軸、モード分割多重におけるモード軸等を有し、時間軸やモード軸方向の所定の条件を満たす経路を探索する場合であっても適用できる。
【0043】
以下では、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを経由する経路を探索する場合について説明する。最初に、光ネットワークのリソースの収容情報を保存するＮ次元領域を確保する。例えば、リンク軸、コア軸、周波数軸の３軸を有する場合、確保する領域は３次元となる。この際、各次元の要素数は最大のものに揃え、不足している要素は使用済みリソースとして扱う。例えば、３コアのファイバと４コアファイバが混在するネットワークにおいては、コアの次元の要素数は４に揃え、３コアファイバのリンクは４つ目のコアを全て使用済みのコアとして扱う。
【0044】
次に、光ネットワークのリソースの収容情報を取得する。収容情報は、リソースの収容状況を空き１、使用済み０と数値で表したＮ次元（本実施形態では３次元）の情報である。図６は、それぞれのリンクにおける収容情報を、空きを黒、使用済みを白で表した模式図である。例えば、特定のリンクおよびコアを指定した収容情報は、周波数スロットごとに１または０を与えたベクトルとして表すことができる。
【0045】
例えば、図６の収容情報の（リンクＩＤ＃，コアＩＤ＃）＝（０，０）は、（１，１，０，１，０，１，１，１，１，０）との要素が並び、（１，２）は、（０，１，１，１，０，１，０，１，０，１）との要素が並んでいる様子を示している。
【0046】
また、光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得する。収容パターンは、使用するリソースを１、それ以外を０と数値で表したＮ次元（本実施形態では３次元）の情報である。図７は、それぞれのリンクにおける収容パターンを、使用するリソースを黒、使用しないリソースを白で表した模式図である。収容パターンは、全ての使用リソース候補の組み合わせを可能な限り全て列挙することが好ましい。例えば、周波数軸方向に３つの連続する周波数帯域を有し、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを経由する経路を探索する場合、収容パターンは、各リンクのいずれかのコアの３つの連続するスロットが１で、他のコアおよびスロットが０であるパターンが選択される。
【0047】
次に、各収容パターンに対して、各次元の要素を循環シフトさせて等しくなるものを集約した組み合わせを示す探索パターンを作成することが好ましい。図８は、周波数軸を除くリンク軸、コア軸に対して集約して探索パターンを作成した場合の収容パターン、探索パターン、およびマッピング情報の関係を示す模式図である。図８の例では、リンク・コアの組み合わせ（収容パターン）６４通りに対して、全探索をする際に計算が必要なパターン（探索パターン）は６通りとなる。次に、探索パターンそれぞれに対して、全要素の総和をとり、その結果を判定しきい値Ｔとして記録する。また、各収容パターンがどの探索パターンをどの次元をそれぞれいくつシフトさせたものと対応しているかを示すマッピング情報を作成する。なお、探索パターンを作成しない場合、しきい値Ｔは、収容パターンそれぞれに対して、全要素の総和をとることで求める。
【0048】
次に、現在の光ネットワークのリソースの収容情報をＮ次元高速離散フーリエ変換（ＦＦＴ）して変換済収容情報を得る。図９は、収容情報およびそれをＦＦＴした変換済収容情報を示す模式図である。変換済収容情報は、各要素が複素数であるため、絶対値を取り濃淡で表している。
【0049】
また、探索パターンをＦＦＴして、全要素に対して複素共役をとり、変換済探索パターンとして記録する。図１０は、探索パターンおよびそれをＦＦＴして複素共役をとった変換済探索パターンを示す模式図である。変換済探索パターンも、各要素が複素数であるため、絶対値を取り濃淡で表している。なお、複素共役をとるのは、収容情報をＦＦＴしたものであってもよい。また、探索パターンを算出しない場合、探索パターンの代わりに収容パターンを使用する。収容パターンまたは探索パターンの作成とＦＦＴの計算、複素共役の計算は、収容情報の各次元の最大値からあらかじめ作成、計算したものを保存しておいてもよい。
【0050】
次に、変換済収容情報と変換済探索パターン内のＮ次元配列の要素積を取り、逆ＦＦＴをして探索データを得る。この際、計算機誤差がある場合、探索データの各要素は虚数成分が０でない複素数となるが、虚数成分を切り捨てるか絶対値をとることにより実数に変換する。図１１は、変換済収容情報、変換済探索パターン、およびその要素積を示す模式図である。図１２は、要素積、および探索データを示す模式図である。要素積も各要素が複素数であるため、絶対値を取り濃淡で表している。探索データの各要素は、実数値である。循環畳み込み積分の性質から、探索データは、ある収容パターンに対して各次元の要素を循環シフトさせて等しくなる別の収容パターンの結果も含むため、１回の計算で複数のコアＩＤ組み合わせを選択した場合の結果を同時に得ることができる。
【0051】
図１２の例の場合、コアＩＤ組み合わせ［０，２，１］に対し計算を行ったため、［０，２，１］，［１，０，２］，［２，１，０］，［１，３，２］，［２，１，３］，［３，２，１］，［２，０，３］，［３，２，０］，［０，３，２］，［３，１，０］，［０，３，１］，［１，０，３］の１２通りのコアＩＤ組み合わせの結果が同時に得られた。なお、コアＩＤ組み合わせ［０，２，１］とは、リンク＃１でコア＃０を、リンク＃２でコア＃２を、リンク＃３でコア＃１を経由するパスを意味する。
【0052】
次に、探索データ内のＮ次元配列それぞれに対して、しきい値をＴ－αとして、これよりも大きくなる要素を１もしくはＴｒｕｅ、それ以外を０もしくはＦａｌｓｅと置き換え、収容可能位置として記録する。このとき、空きリソースを周波数の連続した帯域幅で確保する構成にしているため、周波数軸方向の末尾の（周波数スロット数－１）個の要素は、結果の候補から除外する。除外する要素は、しきい値の判定をせずに０もしくはＦａｌｓｅとしてもよい。図１３は、収容可能位置を示す模式図である。図１３の収容可能位置は、周波数スロット＃８と周波数スロット＃９の要素を０とした例を示している。また、収容可能となる位置に対応する要素の値は理論上Ｔと等しくなるが、計算機の誤差を考慮にいれてしきい値をＴ－αとしている。αは、０＜α＜１であり、実際に取れる値の範囲は計算機の精度に依存するが、例えば、α＝０．５とすることが好ましい。
【0053】
そして、探索パターンと収容可能位置から収容可能パターンを出力する。収容可能位置の各要素に対して、値が１もしくはＴｒｕｅの場合Ｎ次元配列上の座標を取得し、探索パターンを座標の分だけそれぞれの次元に循環シフトさせて収容可能パターンを得る。図１３の例の場合、収容可能位置の座標（リンクＩＤ＃，コアＩＤ＃，周波数ＩＤ＃）＝（０，１，３）の要素が１となっているため、図７の探索パターンをリンク軸方向に０、コア軸方向に１、周波数軸方向に３循環シフトさせたパターンが収容可能パターンの１つとなる。
【0054】
このようにすることで、収容情報および収容パターンから収容可能パターンを算出することができ、これに基づいてリソースを設定することができる。
【0055】
（変形例１）
以下では、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを経由する経路を探索する場合において、コアスイッチングが不可である場合について説明する。本発明の探索方法は、コアスイッチングが不可である場合、収容パターンの構成を変更することで対応できる。
以下では、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを経由する経路を探索する場合において、コアスイッチングが不可である場合について説明する。本発明の探索方法は、コアスイッチングが不可である場合、収容パターンの構成を変更することで対応できる。
【0056】
上記の実施形態では、収容パターンは、全ての使用リソース候補の組み合わせを可能な限り全て列挙することが好ましいとしている。これに対し、本変形例では、収容パターンまたは探索パターンは、所定の限定されたコアの組み合わせが選択されるリソース候補の組み合わせのみ含むことが好ましい。所定の限定されたコアの組み合わせとは、同一のコアＩＤの組み合わせであってもよい。例えば、コアＩＤ組み合わせ［０，０，０］などである。
【0057】
このように、所定の限定されたコアＩＤ組み合わせについてＦＦＴ等の計算をして、収容可能パターンを算出することで、所定の限定されたコアの組み合わせを含むリソースのみを探索でき、これに基づいてリソースを設定することができる。
【0058】
（変形例２）
以下では、異なる複数のパスを同時に探索する場合について説明する。本発明の探索方法は、異なる複数のパスを同時に探索する場合、収容パターンの構成を変更することで対応できる。
以下では、異なる複数のパスを同時に探索する場合について説明する。本発明の探索方法は、異なる複数のパスを同時に探索する場合、収容パターンの構成を変更することで対応できる。
【0059】
図１４は、各リンクの収容情報を示す模式図である。本変形例では、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを経由する経路に拘らないため、収容情報は、リンク＃０から＃２だけでなく、リンク＃３およびリンク＃４の収容情報を含むように構成される。そして、本変形例では、収容パターンまたは探索パターンは、複数の異なるパスのリソースが選択されるリソース候補の組み合わせを含む。
【0060】
図１５は、収容情報、探索パターン、および探索データを示す模式図である。例えば、図１５に示されるように、リンク＃０から＃４の収容情報に対して、隣接する２つのリンクのリソースのみ含む探索パターンを使用して計算を行うと、リンク＃０と＃１を使用するパス、リンク＃１と＃２を使用するパス、リンク＃２と＃３を使用するパス、リンク＃３と＃４を使用するパス、およびリンク＃４と＃０を使用するパスの中から収容可能なパスの位置が算出される。すなわち、異なる複数のパスを同時に探索できる。
【0061】
例えば、ＡからＤに至るパスで、Ａ－Ｂ－Ｃ－Ｄでないパスの収容可能な位置を知りたい場合、上記のリンク＃２と＃３を使用するパスの結果を参照すればよい。また、１つのリンクのリソースのみ含む探索パターンを使用して計算を行うことで、リンク＃４のみ使用するパスの収容可能な位置を探索できる。
【0062】
このように、複数の異なるパスのリソースが選択される組み合わせについてＦＦＴ等の計算をして、収容可能パターンを算出することで、複数の異なるパスのリソースの組み合わせを含むリソースを同時に探索でき、これに基づいてリソースを設定することができる。
【0063】
（探索装置の構成）
図１６は、本実施形態に係る探索装置の概略構成の一例を示すブロック図である。探索装置１００は、データ取得部１１０、探索データ算出部１２０、および収容可能パターン算出部１３０によって構成されている。
図１６は、本実施形態に係る探索装置の概略構成の一例を示すブロック図である。探索装置１００は、データ取得部１１０、探索データ算出部１２０、および収容可能パターン算出部１３０によって構成されている。
【0064】
データ取得部１１０は、光ネットワークのリソースの収容情報、および光ネットワークのリソース候補の組み合わせを示す収容パターンを取得する。収容情報および収容パターンは、ユーザ（光ネットワークの管理者）の入力により取得してもよい。また、後述する設定装置またはネットワークリソース管理データベースから取得してもよい。
【0065】
探索データ算出部１２０は、収容情報および収容パターンから、リソース候補の組み合わせのうちいずれかが収容可能か否かを判断できる探索データをＮ次元高速離散フーリエ変換で算出する。また、探索データ算出部１２０は、収容情報のＦＦＴ、収容パターンまたは探索パターンのＦＦＴ、複素共役、これらの要素積、そして逆ＦＦＴの一連の計算を行うことができる。探索データ算出部１２０は、収容パターンまたは探索パターンのＦＦＴ、複素共役をあらかじめ計算して、その値（配列）を記憶しておき、必要になったときに参照してもよい。
【0066】
収容可能パターン算出部１３０は、探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる要素から光ネットワークの収容可能なリソース候補の組み合わせを示す収容可能パターンを算出する。収容可能パターン算出部１３０は、探索データの要素のうち、所定のしきい値より大きくなる要素を１もしくはＴｒｕｅ、それ以外を０もしくはＦａｌｓｅと置き換え（２値に置き換え）、収容可能位置として記録することが好ましい。また、収容可能パターン算出部１３０は、探索パターンと収容可能位置から収容可能パターンを算出することが好ましい。
【0067】
探索装置１００は、上記機能とは別に、外部インターフェース１４０を有する。外部インターフェース１４０は、ユーザの入力の受け付けやユーザへの通知の出力を行う機能を有している。外部インターフェース１４０は、必要な場合ネットワークや設定装置との情報通信を行う。
【0068】
図１７は、本実施形態に係る探索装置の概略構成の変形例を示すブロック図である。探索装置１００は、データ取得部１１０、探索パターン作成部１１５、探索データ算出部１２０、および収容可能パターン算出部１３０によって構成されている。データ取得部１１０、探索データ算出部１２０、および収容可能パターン算出部１３０は上記と同様であるので、説明を省略する。
【0069】
探索パターン作成部１１５は、収容情報の各軸の最大値から収容パターンを作成し、作成した収容パターンから探索パターンおよびマッピング情報を作成する。例えば、ユーザが周波数スロット３を入力した場合、探索パターン作成部１１５は、連続する３つの周波数スロットを収容するための収容パターン、探索パターン、およびマッピング情報を作成する。これにより、探索装置１００が自動的に収容パターンおよび探索パターンを作成するので、ユーザが入力する必要がある情報が少なくなり、探索装置１００を扱いやすくなる。
【0070】
探索パターン作成部１１５は、光ネットワークのネットワークトポロジーが分かっている場合は、これに基づいて収容パターン、探索パターンおよびマッピング情報を作成してもよい。例えば、ユーザがリンクＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄ、周波数スロット３を入力した場合、探索パターン作成部１１５は、ノードＡ－Ｂ－Ｃ－Ｄを経由し、連続する３つの周波数スロットを収容するための収容パターン、探索パターン、およびマッピング情報を作成することが好ましい。また、探索パターン作成部１１５は、光ネットワークの各リンク間のコアスイッチングの可否が分かっている場合は、これに基づいて収容パターン、探索パターンおよびマッピング情報を作成してもよい。
【0071】
（システムの構成）
図１８は、リソースの探索、設定をするシステムの概略構成の一例を示すブロック図である。システム１０は、探索装置１００、設定装置２００、およびネットワークリソース管理ＤＢ（データベース）３００、によって構成されている。探索装置１００は、上記で説明した機能を有する。設定装置２００は、光ネットワークの各ノードに対し、リソースの設定を行う。
図１８は、リソースの探索、設定をするシステムの概略構成の一例を示すブロック図である。システム１０は、探索装置１００、設定装置２００、およびネットワークリソース管理ＤＢ（データベース）３００、によって構成されている。探索装置１００は、上記で説明した機能を有する。設定装置２００は、光ネットワークの各ノードに対し、リソースの設定を行う。
【0072】
ネットワークリソース管理ＤＢ３００は、光ネットワークのリソースの探索および設定に必要な情報が管理される。光ネットワークのリソースの探索および設定に必要な情報は、例えば、ノードの数、リンクの数、ネットワークトポロジー、各リンクのコアの数、周波数スロットの数、各リンク間のコアスイッチングの可否、現在の収容情報、収容パターン、探索パターン、探索データ、収容可能パターン等である。これらの情報の全てが保存されていなくてもよい。
【0073】
ネットワークリソース管理ＤＢ３００は、探索装置１００の内部にあってもよいし、設定装置２００の内部にあってもよいし、クラウド上にあってもよい。また、ネットワークリソース管理ＤＢ３００は、各ノードに分散されていてもよい。ネットワークリソース管理ＤＢ３００は、それをメインの集中型ＤＢとして扱い、各ノードにその設定を反映させる構成、各ノードがもつ分散型ＤＢをメインとして、その設定情報を読み込み集約する構成等が考えられる。
【0074】
（探索装置および設定装置と各ノードの関係）
図１９（ａ）～（ｃ）は、それぞれ探索装置および設定装置と各ノードの関係を示す模式図である。本発明の探索装置１００は、図１９（ａ）のようにネットワークから分離されている構成、図１９（ｂ）のように設定装置２００と独立している構成、図１９（ｃ）のように設定装置２００内部と同一ソフトウェア上に実装する構成等であってもよい。
図１９（ａ）～（ｃ）は、それぞれ探索装置および設定装置と各ノードの関係を示す模式図である。本発明の探索装置１００は、図１９（ａ）のようにネットワークから分離されている構成、図１９（ｂ）のように設定装置２００と独立している構成、図１９（ｃ）のように設定装置２００内部と同一ソフトウェア上に実装する構成等であってもよい。
【0075】
図２０（ａ）～（ｃ）は、それぞれ探索装置、設定装置、およびネットワークリソース管理ＤＢと各ノードの関係を示す模式図である。探索装置のネットワークリソース管理データベース（ＤＢ）３００は、図２０（ａ）のように探索の都度各ＤＢ３００の情報をユーザが読み取り探索装置１００に与える構成、図２０（ｂ）のように設定装置２００がメインの集約ＤＢ３００を持ち、その情報を探索時にユーザが与えるまたは探索装置１００が設定装置２００から取得する構成、図２０（ｃ）のように探索・設定装置とした統合型プラットフォーム上にメインの集約ＤＢ３００を持ち、探索・設定時に自動で連動する構成等であってもよい。
【0076】
（探索装置の動作）
図２１は、探索装置の動作の一例を示すフローチャートである。探索装置は、探索に先立って、リンク列、周波数以外の多重化軸、周波数軸などに応じて、リソース情報を格納するＮ次元の領域を確保しておく。そして、探索装置は、収容パターンを取得する（ステップＳ１）。収容パターンは、ユーザに入力されたものでも、探索装置がリソース管理ＤＢから取得したものでもよい。また、探索装置が作成したものを取得してもよい。探索装置が作成したものを取得する場合、収容パターンに代えて、あらかじめ作成して記録しておいた探索パターンをＮ次元ＦＦＴし、複素共役をとった変換済探索パターンを取得してもよい。このようにすることで、探索にかかる時間を短縮できる。
図２１は、探索装置の動作の一例を示すフローチャートである。探索装置は、探索に先立って、リンク列、周波数以外の多重化軸、周波数軸などに応じて、リソース情報を格納するＮ次元の領域を確保しておく。そして、探索装置は、収容パターンを取得する（ステップＳ１）。収容パターンは、ユーザに入力されたものでも、探索装置がリソース管理ＤＢから取得したものでもよい。また、探索装置が作成したものを取得してもよい。探索装置が作成したものを取得する場合、収容パターンに代えて、あらかじめ作成して記録しておいた探索パターンをＮ次元ＦＦＴし、複素共役をとった変換済探索パターンを取得してもよい。このようにすることで、探索にかかる時間を短縮できる。
【0077】
次に、収容パターンから探索パターンを作成し、記録する（ステップＳ２）。探索パターンは、全ての収容パターンがいずれかの探索パターンに集約されるように網羅的に作成することが好ましい。これにより、リソースの全探索を容易に行うことができる。次に、探索パターンからしきい値を算出し、記録する（ステップＳ３）。また、収容パターンと探索パターンの関係を示すマッピング情報を作成し、記録する（ステップＳ４）。次に、各探索パターンをそれぞれＮ次元ＦＦＴし、複素共役をとった変換済探索パターンを算出し、記録する（ステップＳ５）。なお、ステップＳ１からステップＳ５は、ネットワークの構築時またはネットワークの構成変更時に、一度だけ実施されることが好ましい。
【0078】
次に、光ネットワークのリソースの収容情報を取得する（ステップＳ６）。収容情報は、ユーザに入力されたものでも、探索装置がリソース管理ＤＢから取得したものでもよい。次に、収容情報をＮ次元ＦＦＴした変換済収容情報を算出し、記録する（ステップＳ７）。次に変換済収容情報と変換済探索パターンの要素積を算出し、記録する（ステップＳ８）。次に、要素積をＮ次元逆ＦＦＴした探索データを算出し、記録する（ステップＳ９）。そして、探索データの要素のうちしきい値より大きい値となる要素を抽出し、収容可能パターンを算出し、必要に応じて出力する（ステップＳ１０）。
【0079】
そして、作成した全ての探索パターンを処理した場合（ステップＳ１１－ＹＥＳ）、終了する。一方、作成した全ての探索パターンを処理していない場合（ステップＳ１１－ＮＯ）、処理していない探索パターンを選択し、ステップＳ８からステップＳ１０までの処理を繰り返す。ステップＳ６からステップＳ１１は、リソース探索の都度実施される。なお、全ての探索パターンについて変換済探索パターンを算出していない場合、ステップＳ５に戻る構成にしてもよい。
【0080】
（探索装置の動作の変形例）
図２２は、探索装置の動作の変形例を示すフローチャートである。図２２のフローでも、探索装置は、探索に先立って、リンク列、周波数以外の多重化軸、周波数軸などに応じて、リソース情報を格納するＮ次元の領域を確保しておく。そして、探索装置は、収容パターンを取得する（ステップＴ１）。収容パターンは、ユーザに入力されたものでも、探索装置がリソース管理ＤＢから取得したものでもよい。また、探索装置が作成したものを取得してもよい。探索装置が作成したものを取得する場合、収容パターンに代えて、あらかじめ作成して記録しておいた収容パターンをＮ次元ＦＦＴし、複素共役をとった変換済収容パターンを取得してもよい。このようにすることで、探索にかかる時間を短縮できる。
図２２は、探索装置の動作の変形例を示すフローチャートである。図２２のフローでも、探索装置は、探索に先立って、リンク列、周波数以外の多重化軸、周波数軸などに応じて、リソース情報を格納するＮ次元の領域を確保しておく。そして、探索装置は、収容パターンを取得する（ステップＴ１）。収容パターンは、ユーザに入力されたものでも、探索装置がリソース管理ＤＢから取得したものでもよい。また、探索装置が作成したものを取得してもよい。探索装置が作成したものを取得する場合、収容パターンに代えて、あらかじめ作成して記録しておいた収容パターンをＮ次元ＦＦＴし、複素共役をとった変換済収容パターンを取得してもよい。このようにすることで、探索にかかる時間を短縮できる。
【0081】
次に、収容パターンからしきい値を算出し、記録する（ステップＴ２）。次に、収容パターンをＮ次元ＦＦＴし、複素共役をとった変換済収容パターンを算出し、記録する（ステップＴ３）。なお、ステップＴ１からステップＴ３は、ネットワークの構築時またはネットワークの構成変更時に、一度だけ実施されることが好ましい。
【0082】
次に、光ネットワークのリソースの収容情報を取得する（ステップＴ４）。収容情報は、ユーザに入力されたものでも、探索装置がリソース管理ＤＢから取得したものでもよい。次に、収容情報をＮ次元ＦＦＴした変換済収容情報を算出し、記録する（ステップＴ５）。次に変換済収容情報と変換済収容パターンの要素積を算出し、記録する（ステップＴ６）。次に、要素積をＮ次元逆ＦＦＴした探索データを算出し、記録する（ステップＴ７）。そして、探索データの要素のうちしきい値より大きい値となる要素を抽出し、収容可能パターンを算出し、必要に応じて出力する（ステップＴ８）。その後、終了する。ステップＴ４からステップＴ８は、リソース探索の都度実施される。変形例の動作は、例えば、ユーザが指定したリソースに空きがあるかどうかだけを探索したい場合などに適用できる。
【0083】
（実施例）
本発明の探索方法および従来の方法を使用した計算速度の比較試験を行った。以下の条件でリンク数を２から８まで増大させたとき、組み合わせ候補を全探索するのにかかる時間をそれぞれ測定した。ネットワークトポロジーは、リニアとした。また、ネットワークリソースは、コア数は全リンク共通で４、周波数スロット数は１０、要求される周波数スロット数は３とした。また、比較のためｆｏｒループの使用回数を揃えて測定した。
本発明の探索方法および従来の方法を使用した計算速度の比較試験を行った。以下の条件でリンク数を２から８まで増大させたとき、組み合わせ候補を全探索するのにかかる時間をそれぞれ測定した。ネットワークトポロジーは、リニアとした。また、ネットワークリソースは、コア数は全リンク共通で４、周波数スロット数は１０、要求される周波数スロット数は３とした。また、比較のためｆｏｒループの使用回数を揃えて測定した。
【0084】
図２３は、計算速度の比較試験の結果を示すグラフである。図２３のグラフに示される通り、ネットワークリソースが多い領域では、本発明の探索方法は、従来の方法と比較して、計算時間は約４０分の１になった。なお。ネットワークリソースが非常に少ない条件では、その差が小さくなった。これは、ＦＦＴ処理のオーバヘッドの影響と考えられる。
【0085】
以上の結果により、本発明の探索装置、システム、探索方法、およびプログラムは、リソース探索の組み合わせが膨大になった場合でもこれまでより短時間でリソース探索をすることができ、全探索も容易にできることが確かめられた。
【符号の説明】
【0086】
１０ システム
１００ 探索装置
１１０ データ取得部
１１５ 探索パターン作成部
１２０ 探索データ算出部
１３０ 収容可能パターン算出部
１４０ 外部インターフェース
２００ 設定装置
３００ ネットワークリソース管理ＤＢ
１００ 探索装置
１１０ データ取得部
１１５ 探索パターン作成部
１２０ 探索データ算出部
１３０ 収容可能パターン算出部
１４０ 外部インターフェース
２００ 設定装置
３００ ネットワークリソース管理ＤＢ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
