6. シミュレーション結果
6.2. 情報生成間隔をパラメータとしたグラフ 1. Urban モデル
図 27 キャッシュバッファ容量をパラメータとした時の平均ホップ数（情報 生成頻度を 4 秒，車両台数を 500 台に固定）
6.2. 情報生成間隔をパラメータとしたグラフ
図 28 情報生成間隔をパラメータとした時の平均ホップ数（キャッシュバッ ファ容量を 100GB，車両台数を 500 台に固定）
図 28 に示す結果から，情報生成間隔が大きくなるにつれて，平均ホップ数が 小さくなることがわかる．また，情報生成間隔が大きくなるほど，各方式の平均 ホップ数の差が小さくなっていくことがわかる．情報生成間隔の小さい 1s や 2s では，情報が頻繁に生成されるために，過酷な状況である．このような状況下で は，各方式の平均ホップ数は大きくなることがわかる．ECV+方式は，ECV 方式よ りもさらに平均ホップ数を削減することができている．しかし，情報生成間隔の 大きな 16s では，CV 方式と ECV 方式と ECV+方式の平均ホップ数にあまり変化が なくなっている．これは，ホップ数が削減できる限界まで削減されたためである．
0 2 4 6 8 10 12 14 16
1 2 4 8 16
平均ホップ数（回）
情報生成間隔（s）
Non-Cache CV
ECV ECV+
図 29 情報生成間隔をパラメータとした時の成功率（キャッシュバッファ容 量を 100GB，車両台数を 500 台に固定）
情報生成間隔が大きくなるにつれて，成功率は高くなることがわかる．これは，
情報生成間隔が大きくなることで，電波の混み合いが緩和されるためである．情 報生成間隔が小さく過酷な状況下でも，ECV+方式は他の方式よりも成功率が高 くなっているが，情報生成間隔が大きくなるにつれて，成功率はさらに高くなっ ていった．
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
1 2 4 8 16
成功率（％）
情報生成間隔（s）
Non-Cache CV
ECV ECV+
図 30 情報生成間隔をパラメータとした時のキャッシュヒット率（キャッシ ュバッファ容量を 100GB，車両台数を 500 台に固定）
情報生成間隔が大きくなるにつれて，キャッシュヒット率が高くなることが わかる．キャッシュヒット率は，平均ホップ数や成功率に比べて，情報生成間隔 が大きくなるにつれての増加率が緩やかである．情報生成間隔が 16s の時，ECV+
方式のキャッシュヒット率は ECV 方式の約 1.65 倍であった．
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
1 2 4 8 16
キャッシュヒット率（％）
情報生成間隔（s） CV
ECV ECV+
図 31 情報生成間隔をパラメータとした時のキャッシュ確率（キャッシュバ ッファ容量を 100GB，車両台数を 500 台に固定）
図 31 に示す結果は ECV+方式のみの結果である．この結果から，情報生成間 隔が大きくなるにつれて，キャッシュ確率は低下することがわかった．情報生成 間隔が小さい場合は情報量が増加し，チャネル使用率が高くなりやすいので，チ ャネル使用率を抑えるためにキャッシュ確率は高くなる．
0 10 20 30 40 50 60 70
1 2 4 8 16
キャッシュ確率（％）
情報生成間隔（s）
6.2.2. Freeway モデル
次に，キャッシュバッファ容量を 100GB，車両台数を 500 台に固定し，情報生 成間隔を 1 秒，2 秒，4 秒，8 秒，16 秒と変化させた時の，平均ホップ数の結果 を図 32 に示す．
図 32 情報生成間隔をパラメータとした時の平均ホップ数（キャッシュバッ ファ容量を 100GB，車両台数を 500 台に固定）
Freeway モデルは Urban モデルと比較して，平均ホップ数が全体的に少ないた め，各方式の平均ホップ数の差が小さくなっている．
0 2 4 6 8 10 12 14
1 2 4 8 16
平均ホップ数（回）
情報生成間隔 （s）
Non-Cache CV ECV ECV+