A combination of a priority queueing model and mean field theory shows the<br />
emergence of traders&#039; swarm behavior, even when each has a subjective<br />
prediction of the market driven by a limit order book. Using a nonlinear Markov<br />
model, we analyze the dynamics of traders who select a favorable order price<br />
taking into account the waiting cost incurred by others. We find swarm behavior<br />
emerges because of the delay in trader reactions to the market, and the<br />
direction of the swarm is decided by the current market position and the<br />
intensity of zero-intelligent random behavior, rather than subjective trader<br />
predictions.

ソーシャルネットワーク上では、様々な情報が流通している。特に、企業は、自社の製品・サービスを売り込むために、ソーシャルネットワーク上でのマーケティングを活発化している。マーケティング活動には、「いいね」や「シェア」などの口コミによる広告、および直接ユーザーのウィンドウに表示されるバナー広告の2種類がある。本研究では、ソーシャルネットワークにおいて、「いいね」や「シェア」などの口コミ広告がどのように拡散するかモデル化し、その広告効果を直接的な広告と比較する。

M/M/∞待ち行列のダイナミックスに従う位相変化を待つBMAP/M/1待ち行列の待ち時間を解析し,グループでの暗号通信のセキュリティを評価する.M/M/1待ち行列,MAP/M/1待ち行列との対比を行いながら,BMAP/M/1待ち行列の系内客数の上下限を,通常用いられる行列の反復計算を用いずに求める方法を示す.

コンピュータウィルスのモデリング手法に対する解説と評価を行なう。疫学的モデルから、Lotka-Volterra方程式、出生死滅過程、確率微分方程式、さらには、スケールフリーネットワーク上でのpercolationモデルなどの最新の確率的モデリング手法を、実際のコンピュータウィルスを紹介しながら解説し、コンピュータウィルスの数理的な生態モデルがネットワークセキュリティ上、重要であることを示す。

バイオインフォマテックスを初めて学んだ待ち行列研究者の苦闘とゲノム情報の解析に待ち行列を使った遺伝子解析を解説する.

マルチキャストとユニキャストを組み合わせることにより、ストリーミングサーバーからのダウンロードレートを効率的に削減する方法を示した。ストリーミングサーバーヘのリクエストをPoisson Processとしてモデル化し、その性質を利用することにより、ダウンロードレートを最小化する最適なマルチキャストとユニキャストの組み合わせ方法を導出した。この方法を使うことにより、大規模なストリーミングサービスを行う場合でも、ストリーミングサービスの規模に対してルートのオーダーでダウンロードレートを押さえることが可能となる。

システムへの入出力の逆関数表現を使った決定論的性能評価法を提案する。システムやネットワークの性能評価の基礎理論である待ち行列理論はMarkov過程に代表されるような確率論的な枠組みを使用してきた。通常、確率論的な枠組みでの議論は、遅延や廃棄など現象が起こる確率やその統計的性質しか扱うことができない。しかし、現在インターネット上で使われようとしているさまざまなアプリケーション、特に、VoIPやインターネットを使った放送などのストリーミングサービスでは、確定的な性能を評価する必要がある。そこで、入力トラヒックを確定的に表現し、性能評価をおこなう(σ,ρ)-calculusのような最近決定論的な性能評価の手法が検討され始めている。この論文では、システムの入力や出力の逆関数表現を使うことによって、決定論的にシステムを評価する方法を提案し、特に、複数のフローがFIFO待ち行列システムに入力にされた場合の遅延時間の上限値を評価する。

インターネット上の各種コミュニティーにおけるグループ内の通信やマルチキャストによる有料番組の提供や企業内の重要な情報の共有サービスなど、オープンなネットワーク上で、セキュリティを確保しながら多数の人が情報を共有する必要性が高まっている。その一つの実現方法としてグループ内で共通の鍵を複数使って暗号通信を行うグループセキュリティ通信という方法が提案されている。ここでは、待ち行列の基本的な考え方を応用することにより、グループセキュリティ通信を行う場合の効率的な鍵の配置方法を導出する。

Integrated Serviceネットワークにおいて、ソースからの発生するトラヒックをモデル化する方法について述べた。トラヒックの局所的な振る舞いと大域的な振る舞いを記述するパラメータを導入し、block renewal processを用いることにより、多重化されたトラヒックを解析的に評価し、平均待ち時間やeffective bandwidthを算出することができる。また、これのパラメータの変化が算出結果にどのように影響するかを検討した。

インターネットの指数関数的な普及に伴い, 通信品質の劣化など多くの処理能力ネックが生じている.一方, 高品質かつ経済的な広域イントラネットワービスへの期待も高まっている.これらの要求に応えるため, 筆者らはこれまで広域ATM-CLネットワークアーキテクチャ(CLコアネットワーク)を提唱してきた.一方, CLコアネットワークのような広域ATM-CL網において, 経済的かつ高品質にサービスを提供するためにはセルフサイジング制御技術の適用が有益である.本論文では, 広域ATM-CL網においてセルフサイジング技術を適用するための要求条件を明確にして, 帯域推定方式としてバッファ観測型帯域推定法(キュー長スナップショット法)を提案した.理論的検討およびシミュレーション検討により, 比較的大きな測定周期によるスナップショット測定にも関わらず, 妥当な必要帯域推定が可能であることを明らかにした.

マルチメディア通信網において、ますます多様化するトラヒック扱うためには、自己相関のあるトラヒックをモデル化することが非常に重要である。ここでは、自己相関のあるトラヒックを測定データから簡易に構成できる新たなトラヒックモデルを提案する。

ATM網は多種多様なサービスを扱うことを期待されている.その対象は既存のサービスだけでなく、将来実現するであろうサービスも含み、それらを統合的に扱うためには、需要予測→網設計→網品質管理というサイクルによる、単一サービスを対象とした将来のトラヒックオペレーションでは対処しきれない.そこでATM網におけるVirtual Path(VP)設定容量の可変性を利用して、変動する需要に対して網形態を適合させていくVP容量制御に関する検討が行われている.このVP容量制御の概念を含むトラヒックオペレーション全般によって実現されるSelf-sizing networkの検討が現在進められている.本稿では特にSelf-sizing network内におけるVP容量制御のアルゴリズム部分の実現方法に関して報告する.

トラヒック流通情報はオペレーション機能から参照される基盤となる情報である。トラヒック情報の円滑な流通を図るためには、情報のモデル化が重要である。トラヒック情報の特徴は・呼量値、呼数値などのトラヒック値を特徴付ける情報が複雑である・多様な編集情報が流通されるという点にある。本稿では、上記の特徴を考慮してトラヒック情報のモデル化についてトップダウンおよびボトムアップ手法を併用して考察する。ネットワーク管理に利用されるトラヒック値は網構成対象、時間対象および特性対象の3種の対象で特徴付けられることを示す。

本研究では、自然界で実際に見られる協力関係のグループダイナミックスを一つのシステムとし てモデル化し、そのシステムに対して待ち行列理論を用いることにより、グループ全体の性能を分析した。特に、マレーシアに見られるhover waspが女王の座を巡って作る待ち行列に関する実際のデータを解析し、Markov chain によりモデル化し、その特性を分析した。A wide variety of animals are known to form simple hierarchical groups called social queues, where individuals inherit resources or social status in a predictable order. Queues are often age-based, so that a new individual joins the end of the queue on reaching adulthood, and must wait for older individuals to die in order to reach the front of the queue. While waiting, an individual may work for her group, in the process often risking her own survival and hence her chance of inheri- tance. Eventually, she may survive to reach the head of the queue and becomes the dominant of the group. Queueing has been particularly well-studied in hover wasps (Hymenoptera: Stenogastrinae). In hover wasp social groups, only one female lays eggs, and there is a strict, age-based queue to inherit the reproductive position. While the dominant individual (queen) concentrates on breeding, subordinate helpers risk death by foraging outside the nest, but have a slim chance of eventually inheriting dominance. Some explanations for this altruistic behavior and for the stability of social queues have been proposed and analyzed [Field et al., 2006; Kokko and Johnstone, 1999]. Since both the productivity of the nest and the chance to inherit the dominant position depend critically on group size, queueing dynamics are crucial for understanding social queues, but detailed analy- sis is lacking. Here, using hover wasps as an example, we demonstrate that some basic queueing theory[Toyoizumi, 2008] and non-homogeneous birth and death processes are useful for analyzing queueing dynamics and the population demographics of social queues. Our work leads to better understanding of how environmental conditions and strategic decision-making by individuals inter- act to produce the observed group dynamics; and in turn, how group dynamics affects individual decision-making.

生物の中には、social&#9251;queueという社会構造を持つものがある。social&#9251;queueでは、新規に協 力した個体が、報酬(繁殖の機会)を得るのは、グループに貢献してからである。報酬の遅れが 社会構造の安定性と進化に寄与しているものと考えられる。しかし、そこには、報酬を得られな いことに関するリスクや、報酬の遅れに対する嫌悪感などのトレードオフが存在する。Social&#9251;qu eueの特性を知ることは、プリミティブな社会構造が、どのように高度に発展した社会の構造へ発 展していくのか、さらには、現在の人間社会の社会構造、ネットワーク構造を知る上で、貴重な 鍵を与えてくれる。本研究の代表者は、既に、social&#9251;queueを待ち行列的にモデル化し、little の公式を用いることにより、その一般的な特性を明らかにすることに成功した&#9251;

Social queueでは、グループ内に明確な階級構造が見られ、queueの先頭（階級の頂点）にいる個体が、グループ内で優位な生活(生活サポート、独占的な繁殖活動等）を送ることができる。その他の個体は、queueの先頭になる順番を待ち、待つ間は、ヘルパーとしてグループの活動を支える。ヘルパーの活動は、生命の危険を伴い、ヘルパー自身の利益を損なうものも多い。どうして、生命の危険を犯してまでヘルパーとしてグループに加わるのかという疑問に対する満足な答えはまだみつかっていない。特にHairy-Faced Hover Waspが作るsocial queueは、年功序列型の厳格なsocial queue構造を持つことが知られている。本研究では、Hairy-Faced Hover Waspのsocial queueを数学的にモデル化し、その特性を分析した。

発信源のPCで保存されているメールアドレスを検索し、このアドレスを経由して拡散していくメール型のウィルスを取り上げる。メール型ウィルスは、メールアドレスの相互保持関係を基盤にする仮想的なメールアドレス空間上のネットワークを自律的に移動し、繁殖する粒子としてモデル化することができる。また、メールアドレスネットワークは、よく知られた階層型や完全ランダムなネットワークと異なり、small world networkの一種として考えることができるスケールフリーネットワークとしてモデル化することが可能である。本研究では、実際のネットワーク上を移動するコンピュータウィルスの活動を観測することにより、逆にメールアドレスネットワークの特性とメール型ウィルスの拡散ダイナミックスをモデル化する方法を検討した。最終的には、観測データから感染において重要な役割を担うハブノード（スーパー感染源）の位置を推定し、これらのノードへ防御を集中することにより、スケールフリーネットワークの構造をアクティブに変化させ、従来とは比較にならないほど、効果的な防衛戦略が実現する方法を提案した。