| 研究概要 |
本研究では耐故障ソフトウェアの劣化・障害及び若化を表現するセミマルコフモデルを構築し,アベイラビリティを評価規範として最適なソフトウェア若化スケジュールを核型密度推定及びノンパラメトリック予測推論によって実際に得られた障害時間データからノンパラメトリックに推定するアルゴリズムを構築した.またPC上でシミュレーション実験を実施し,核密度推定アルゴリズムやノンパラメトリック予測推論の性能を評価した.この結果,核密度推定アルゴリズムの推定精度が従来の経験分布に基づいたアルゴリズムよりも非常に高いことを示すことができた.推定値の収束速度の観点においても従来のアルゴリズムよりも極めて早く,少数の障害データしか得ることができない場合においても有効に機能することが示された.さらに可変核推定と用いて核密度推定における固定ウィンドウ幅を使用することの問題点を克服することも考えた.また,適応的核密度推定により,様々な特性を持つ障害データに対して適応的にウィンドウ幅を決定することも考えた.一方で,ノンパラメトリック予測推論では,アベイラビリティなどの評価規範に対する上下限を与えることにより,楽観的および悲観的な立場で最適な若化スケジュールを導出した.ノンパラメトリック予測推論で示したアルゴリズムは核密度推定と比較して非常にシンプルであるため,実際に障害データから最適解を推定することが容易であり,計算機の演算能力をほとんど必要としない.よって,リアルタイムに解を導出できるという特徴を持つ.また,将来的にオンラインでデータを取得しながら適応的に若化スケジューリングを行うための可能性を示すこともできた.
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