ＡＴＭ網のように非常に小さなデータ損失率が求められるような通信網の評価や、故障が非常に稀にしかおきないようなシステムの信頼性評価など、稀な現象の評価は非常に重要となってきている。複雑化するシステムを解析的に分析することが難しい場合はシミュレーションによる評価にならざるを得ない。その場合、稀な現象を統計的に意味のある精度で推定しようとすれば、計算時間は実現可能な範囲をはるかに超えてしまう。計算上の工夫でこの困難を克服しようというのがインポータンスサンプリング法として知られる測度変換法である。この方法は稀な現象が起きやすくなるように対象空間を歪めてからシミュレーションを実行し、その結果を元の空間に戻すことによって推定の正しさを保証している。　この方法を待ち行列モデル、特にネットワーク型待ち行列モデルに適用した場合に効率の良い測度変換法について調べると共に、様々な数値実験によって溢れ率等の評価量が少ない実行時間で精度良く求められることを示した。研究成果の発表1997.10 「稀な現象のシミュレーションと待ち行列モデル」（日本ＯＲ学会「待ち行列」研究部会）1998.1　 「Importance sampling simulationにおける最適測度変換」（科研費シンポジウム「通信ネットワークの性能評価手法」）1998（予定）「待ち行列のシミュレーション」（「応用数理」応用数理学会）

　“Symmetric slotted ring models with general arrival prosesses”　網型待ち行列モデルの1つとして、待ち行列がリング上に並び1人のサーバが巡回してサービスするモデルを考え、解析的方法による近似式を提案し、シミュレーションによる解法を考えた。このモデルは、LANの基本的な形態であるスロッテッドリング方式のモデル化として用いられる。　客、すなわち利用者のアクセスのタイミングや接続時間、各利用者間の通信量などを考えると、システム全体の確率的挙動を解析的に決定することはむづかしく、実用を考えたとき効率的な近似法が求められる。その近似法の精度を検証するために、大がかりなシミュレーションが必要となり、効率的な計算法が要求される。　この研究では、前半で解析的なアプローチにより、パフォーマンス評価尺度の一つであるネットワークのスループットの実用的にも有効と思われる近似解法を提案し、後半ではその解法の有効性をシミュレーションによって検証している。　シミュレーション実験では、定常状態シミュレーションを実行するための手法である塊平均法、再生点法などの比較、計算の効率化のための手法である共通乱数法、対照変量法などの実現方法、効果などが検討された。

ランダム事象を含むシステムをシミュレーションを用いて分析する際には，ランダム事象を仮想的に実現するために乱数が用いられる。目的の確率分布に従う乱数はその確率分布と一様分布との関係に基づいて，一様乱数からの変換によって作り出される。各種確率分布に従う乱数を生成するための変換アルゴリズムについては多種多様の方法が提案されてきている。 本研究では，筆者の提案している方法も含め，各種アルゴリズムを調査収集し，それらを計算機コード化した。それに基づいて，乱数生成アルゴリズムのさまざまな評価基準，生成速度，生成乱数の質，プログラムの長さ，わかりやすさ，などで評価を行った。もっとも重要なのは，生成された乱数が元の確率分布の標本とみなしても良いということであるが，これについては検定用のプログラムを作り，統計的な検定を行ったが，提案されているアルゴリズムで問題となるものはなかった。さらにコード化について検討し，特色のあるアルゴリズムを集めてパッケージを作り，公表する予定である。