本发明专利技术公开了一种MSaaS仿真架构的可信度评估方法及系统，该方法首先设计MSaaS仿真架构，MSaaS仿真框架主要分为服务器端和客户端两部分；其次，设计MSaaS仿真架构的可信度指标，以地理信息系统、模型资源系统、数据传输、仿真监视等建立指标体系；最后，结合模糊综合评价理论提出一种可信度评估方法，该方法可对仿真服务的可信程度进行定量描述。本发明专利技术对仿真服务的可信程度进行定量描述，设计形成可信评估指标体系，解决了MSaaS仿真可信程度难以定量描述的问题。定量描述的问题。定量描述的问题。
【技术实现步骤摘要】
一种MSaaS仿真架构的可信度评估方法及系统
[0001]本专利技术涉及系统仿真领域，具体涉及一种MSaaS仿真架构的可信度评估方法及系统。
技术介绍
[0002]由于构建MSaaS(Modelling and Simulation as a Service)的仿真架构需要涉及基础软硬件层，MSaaS软件架构层、MSaaS服务层和仿真应用层，涵盖了由基础硬件和核心基础软件构成的可信计算平台、可信云计算平台、可信SOA服务平台、可信仿真资源服务、可信仿真应用等多个不同层面的可信计算，所以针对MSaaS的可信性的研究难度较高。
[0003]目前，国内外的研究机构已经展开了研究与探索，然而当前的研究还比较初步，没有针对跨域协同的建模与仿真技术特点形成一套完整的服务化仿真支撑平台技术以及仿真系统可信评估度量方法，且目前可信计算的研究主要集中在计算机软硬件层面，针对仿真服务可信计算的研究涉及很少，可信度量缺少仿真服务所需要的一些特殊属性，不能适应仿真服务可信评估需求。因此，如何充分利用新型高效服务化仿真模式，研究仿真资源共享与优化配置、仿真服务和资源的管理、仿真资源动态组合技术、可信仿真计算技术等方面内容正成为当前仿真的研究热点和发展趋势，为适应普适化、高效、高可扩展复杂军用仿真应用提供完整的建模仿真支撑。
[0004]从现有技术来看，在云仿真、基于SOA的仿真等方面都有较好的积累，但是针对MSaaS系统的可信性的研究还很少，如何对仿真服务的可信程度进行定量描述，设计形成可信评估指标体系依然是亟需解决的问题。<br/>
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的是提出一种MSaaS仿真架构的可信度评估方法及系统。
[0006]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种MSaaS仿真架构的可信度评估方法，结合模糊综合评价理论对可信仿真服务的可信度进行评估，包括如下步骤：
[0007](1)构造判断矩阵：构造各上层指标对下层相关指标的判断矩阵，下层某两个相关指标相对于上层指标的重要程度之比构成了判断矩阵的各元素；
[0008](2)判断矩阵一致性检验：将大于、小于和等于进行赋值量化，通过比较判断矩阵的元素构造标志矩阵，判断标志矩阵的秩，若标志矩阵的秩为1，则判断矩阵一致性检验成功，否则不成功；
[0009](3)计算各指标权值：求取判断矩阵的最大特征根和相应特征向量；
[0010](4)对评价向量进行评分，构造模糊关系矩阵；
[0011](5)采用关键因素决定法进行评判；
[0012](6)模糊综合评价验证：计算综合评判结果的加权平均值。
[0013]进一步的，首先设计MSaaS仿真架构，MSaaS仿真框架主要分为服务器端和客户端两部分，在服务器端运行的服务主要包括两种，即地理信息系统服务和模型资源服务。
[0014]进一步的，设计MSaaS仿真架构的可信度指标，包括地理信息系统可信度、模型资源可信度、数据传输可信度、仿真监视可信度。
[0015]进一步的，若一致性检验不成功，则需要进行判断矩阵调整，利用偏导数修正法对其进行调整。
[0016]进一步的，在对MSaaS仿真架构的可信程度进行评价时，采用五粒度的单因素评判，故评判集为V＝{v1,v2,v3,v4,v5}，包括5个等级，分别表示：“极好”、“较好”、“一般”、“较差”、“极差”；采用专家打分的方法对评估指标进行评分，构造模糊关系矩阵R；
[0017]采用关键因素决定法进行评判，其公式如下：
[0018][0019]其中，W为根据判断矩阵得到的权向量，R为模糊关系矩阵；j表示第几个等级，w
i
表示各评估指标对应的权重，r
ij
表示模糊关系矩阵中所对应的元素。
[0020]进一步的，使用以下公式计算出综合评判结果的加权平均值：
[0021]f＝B
·
S
T
[0022]其中，B为所得模糊综合评价结果向量，S
T
为各项指标的量化得分。
[0023]一种MSaaS仿真架构的可信度评估系统，包括：
[0024]判断矩阵构造模块，用于构造各上层指标对下层相关指标的判断矩阵，下层某两个相关指标相对于上层指标的重要程度之比构成判断矩阵的各元素；
[0025]判断矩阵一致性检验模块，将大于、小于和等于进行赋值量化，通过比较判断矩阵的元素构造标志矩阵，判断标志矩阵的秩，若标志矩阵的秩为1，则判断矩阵一致性检验成功，否则不成功；
[0026]指标权值计算模块：求取判断矩阵的最大特征根和相应特征向量；
[0027]模糊关系矩阵构造模块，用于对评价向量进行评分，构造模糊关系矩阵；
[0028]模糊综合评价模块，采用关键因素决定法进行评判，模糊综合评价验证：计算综合评判结果的加权平均值
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术从MSaaS架构的技术视图、用户视图、运作视图等多个角度开展研究，并且参考模糊综合评价理论提出MSaaS仿真架构可信度评估的新方法，对仿真服务的可信程度进行定量描述，设计形成可信评估指标体系；对解决MSaaS仿真的可信程度难以定量描述的问题提供了新方法。
附图说明
[0030]图1为本专利技术MSaaS仿真架构的可信度评估方法流程图。
[0031]图2为本专利技术设计的MSaaS仿真架构示意图。
[0032]图3为本专利技术设计的MSaaS仿真架构的具体实现流程图。
[0033]图4为本专利技术设计的MSaaS仿真架构的可信度影响因素关系图。
[0034]图5为本专利技术设计的MSaaS仿真架构的可信因素集及递阶结构图。
[0035]图6为本专利技术实施实例中基于MSaaS海陆空作战仿真架构的可信因素集及递阶结构图。
具体实施方式
[0036]下面结合说明书附图及具体实例对本专利技术作进一步详细描述。
[0037]本专利技术提出MSaaS仿真架构的可信度影响因素，并结合新方法进行定量计算，设计形成可信度评估指标体系；如图1所示，MSaaS仿真架构的可信度评估方法包括如下步骤：
[0038]步骤一：MSaaS仿真架构的设计。
[0039]MSaaS仿真框架主要分为服务器端和客户端两部分，如图2所示。在服务器端运行的服务主要包括两种，即地理信息系统服务和模型资源服务。仿真服务通过运行在MSaaS平台的MSaaS中间件，为用户提供仿真功能。
[0040]步骤二：MSaaS仿真架构的实现。
[0041]由云计算驱动的MSaaS引擎在仿真模型VM上编译和运行仿真模型，如图3所示。仿真模型VM作为一个现成的仿真环境，其包含运行仿真所需的整个软件环境，除了仿真配置文件和用户上传的输入数据外，还包含各种缓存的仿真模型，可根据要求下载。MSaaS引擎主要执行以下的任务：上传模型配置文件和输入数据，编译模型，运行模型，预处理模型输出，并将输出上传到数据服务器。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种MSaaS仿真架构的可信度评估方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)构造判断矩阵：构造各上层指标对下层相关指标的判断矩阵，下层某两个相关指标相对于上层指标的重要程度之比构成判断矩阵的各元素；(2)判断矩阵一致性检验：将大于、小于和等于进行赋值量化，通过比较判断矩阵的元素构造标志矩阵，判断标志矩阵的秩，若标志矩阵的秩为1，则判断矩阵一致性检验成功，否则不成功；(3)计算各指标权值：求取判断矩阵的最大特征根和相应特征向量；(4)对评价向量进行评分，构造模糊关系矩阵；(5)采用关键因素决定法进行评判；(6)模糊综合评价验证：计算综合评判结果的加权平均值。2.根据权利要求1所述的MSaaS仿真架构的可信度评估方法，其特征在于，评估前，首先设计MSaaS仿真架构，MSaaS仿真框架主要分为服务器端和客户端两部分，在服务器端运行的服务主要包括两种，即地理信息系统服务和模型资源服务。3.根据权利要求1所述的MSaaS仿真架构的可信度评估方法，其特征在于，设计MSaaS仿真架构的可信度指标，包括地理信息系统可信度、模型资源可信度、数据传输可信度、仿真监视可信度。4.根据权利要求1所述的MSaaS仿真架构的可信度评估方法，其特征在于，若一致性检验不成功，则利用偏导数修正法对判断矩阵进行调整。5.根据权利要求1所述的MSaaS仿真架构的可信度评估方法，其特征在于，在对MSaaS仿真架构的可信程度进行评价时，采用五粒度的单因素评判，评判集为V＝{v1,v2,v3,v4,v5}，包括5个等级，分别表示：“极好”、“较好”、“一般”、“较差”、“极差”；采用专家打分的方法对评估指标进行评分，构造模糊关系矩阵R；采用关键因素决定法进行评判，其公式如下：其中，W为根据判断矩阵得到的权向量，R为模糊关系矩阵；j表示第几个等级，w
i
表示各评估指标分别对应的权重，r
ij
表示模糊关系矩阵中所对应的元素。6.根据权利要求1或5所述的MSaaS仿真架构的可信度评估方法，其特征在于，使用以下公式计算出综合评判结果的加权平均值：f＝B
·
S
T
其中，B为所得模糊综合评价结果向量，S
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋海峰，李东，梅铮，徐筠，朱双琳，任学文，
申请(专利权)人：北京仿真中心，
类型：发明
国别省市：
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