基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法及装置。测度方法主要包括如下六个方面：适配资源需求；配置指标体系；适配运行资源；统计资源利用情况；计算测度基础指标；综合评估资源满足度。本方法通过将文件解析和数据配置相结合，利用组件化的测度指标评估模型，便可获取体系仿真资源满足度测度结果，计算速度快，减少了人工的过度干预，提高了评估效率。本发明专利技术提供了一种针对典型想定的仿真系统适配情况比对和优选决策方法手段。本发明专利技术提供的方法实用性和泛化能力强，可作为仿真系统资源储备情况和成熟度的通用检验方法，应用于军用体系仿真等不同领域。应用于军用体系仿真等不同领域。应用于军用体系仿真等不同领域。

【技术实现步骤摘要】
基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法及装置


[0001]本专利技术涉及体系仿真系统评估领域，尤其涉及一种基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法及装置。

技术介绍

[0002]体系仿真系统建设已经成为当前国防军队信息力、战斗力提升的重要抓手。体系仿真需要解决的核心问题之一便是“能仿真”，仿真资源充足是解决该问题的基本保障。目前，对于复杂体系仿真系统资源满足度的评价尚没有可行的方法手段，无法科学衡量体系仿真系统的仿真资源对于仿真需求的满足程度，进而对比不同体系仿真系统的优劣，这在一定程度上对复杂体系仿真系统的建设，以及体系仿真技术的深化应用造成了明显的制约。仿真模型VV&A与可信度评估服务于仿真建模，属于仿真模型资源准备的范畴，且作为评估对象的仿真模型是仿真系统的局部，其本质上是面向仿真建模的仿真系统局部资源情况评价，无法满足体系仿真资源满足度评估的需要。装备体系论证评估领域的作战能力满足度评估方法技术，本质上是一种基于需求预测的静态评估方法，且作为问题对象的装备体系作战能力，与体系仿真资源有着本质的区别，能力满足度评估方法不能够直接用于资源满足度评估。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：本专利技术针对体系仿真系统能力度量的迫切需要，通过仿真资源满足度评估对仿真系统所需的模型、数据、平台等资源的满足程度进行评价，提出一种基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法，从而解决现有技术存在的上述问题。
[0004]第一方面，提出一种基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法，包括如下步骤：
[0005]步骤S1：资源需求适配，基于想定场景文件，结合专家配置管理，从数据、模型、算力和平台四个方面进行体系仿真资源需求测算，得到仿真资源需求清单，区分理想需求和最低需求，如没有特别要求，最低需求量可设为理想需求的百分之六十；
[0006]想定场景文件由想定背景、对象列表、任务列表等部分构成，通过读取并显示想定文件关键信息，如实体对象构成、任务构成等，给出测度需求适配值，领域专家从数据、模型、算力和平台四个方面对理想需求与最低需求进行调整配置，形成需求清单。
[0007]步骤S2：指标体系配置，根据资源需求情况，构建仿真资源满足度测度指标体系，并设置指标权重，形成测度指标配置文件；
[0008]步骤S3：运行时资源适配，启动仿真运行，驱动仿真模型调度和复杂体系还原过程解算，结合态势数据和仿真日志进行仿真资源适配，形成仿真资源适配清单；
[0009]态势数据是仿真运行过程中输出的与指挥决策有关的统计信息输出，如敌方实体数、毁伤数，我方装备数、毁伤数等。
[0010]态势数据、仿真日志和适配清单三者的关系为：从仿真运行、操作等输出日志中获取仿真资源情况。态势数据作为仿真资源情况的获取来源，体现为实体、任务模型资源的动态变化。通过动态获取仿真资源情况，形成仿真资源适配清单。
[0011]步骤S4：资源利用情况统计，基于仿真资源适配清单进行统计计算，得到仿真资源利用清单；
[0012]步骤S5：测度基础指标计算，基于仿真资源需求和仿真资源利用清单，构建测度指标计算算法和模型进行测度计算，得到当前想定场景下各测度指标数据；
[0013]步骤S6：资源满足度综合评估，对各测度指标进行权重配置与综合评估，得到典型想定场景下的体系仿真资源满足度。
[0014]在第一方面进一步的实施例中，步骤S5中构建测度指标计算模型进行测度计算，得到当前想定场景下各测度指标数据的过程包括：
[0015]测算数据资源满足度Sat
data
；
[0016]测算模型资源满足度Sat
model
；
[0017]测算算力资源满足度Sat
arf
；
[0018]测算平台资源满足度Sat
pla
。
[0019]在第一方面进一步的实施例中，所述数据资源满足度Sat
data
的聚合评估计算公式为：
[0020][0021]其中，Bi
entdata
为实体数据重用比，Bi
condata
为协同数据重用比，λ
d1
为实体数据重用比的权重，λ
d2
为协同数据重用比的权重；
[0022]Bi
entdata
＝num
entres
/num
entreq
；
[0023]其中，num
entres
为实体数据资源数量，num
entreq
为实体数据的需求数量；
[0024]Bi
condata
＝num
conres
/num
conreq
；
[0025]其中，num
conres
为协同数据资源数量，num
conreq
为协同数据需求数量。
[0026]在第一方面进一步的实施例中，所述模型资源满足度Sat
model
的聚合评估计算公式为：
[0027][0028]其中，Bi
entmod
为实体模型重用比，Bi
conmod
为任务模型重用比，λ
m1
为实体模型重用比的权重，λ
m2
为任务模型重用比的权重；
[0029]Bi
entmod
＝Modnum
entres
/Modnum
entreq
；
[0030]其中，Modnum
entres
为实体模型资源数量，Modnum
entreq
为实体模型的需求数量；
[0031]Bi
conmod
＝Modnum
conres
/Modnum
conreq
；
[0032]其中，Modnum
conres
为任务模型资源数量，Modnum
conreq
为任务模型的需求数量。
[0033]在第一方面进一步的实施例中，所述算力资源满足度Sat
arf
的聚合评估计算公式为：
[0034][0035]其中，Bi
alg
为算法组件适配比，Bi
eqp
为运算设备适配比，λ
a1
为算法组件适配比的权重，λ
a2
为运算设备适配比的权重；
[0036]Bi
alg
＝Algnum
res
/Algnum
req
；
[0037]其中，Algnum
res
为算法组件的资源数量，Algnum
req
为算法组件的需求数量；
[0038]Bi<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法，其特征在于，包括：S1、适配资源需求：基于想定场景文件，从数据、模型、算力和平台四个方面测算体系仿真资源需求，得到仿真资源需求清单；所述仿真资源需求清单包括以预定比例划分的理想需求集和最低需求集；S2、配置指标体系：根据S1中得到的所述仿真资源需求清单，构建仿真资源满足度测度指标体系，并设置指标权重，形成测度指标配置文件；S3、适配运行资源：启动仿真运行流程，驱动仿真模型调度和复杂体系还原过程解算，结合态势数据和仿真日志进行仿真资源适配，形成仿真资源适配清单；S4、统计资源利用情况：基于S3中形成的所述仿真资源适配清单，统计计算得到仿真资源利用清单；S5、计算测度基础指标：基于S1中得到的所述仿真资源需求清单和S4中得到的所述仿真资源利用清单，运用测度指标计算模型进行测度计算，得到当前想定场景下各测度指标数据；S6、综合评估资源满足度：对S5中各测度指标数据进行权重配置与综合评估，得到典型想定场景下的体系仿真资源满足度。2.根据权利要求1所述的体系仿真资源满足度测度方法，其特征在于，步骤S5中构建测度指标计算模型进行测度计算，得到当前想定场景下各测度指标数据的过程包括：测算数据资源满足度Sat
data
；测算模型资源满足度Sat
model
；测算算力资源满足度Sat
arf
；测算平台资源满足度Sat
pla
。3.根据权利要求2所述的体系仿真资源满足度测度方法，其特征在于，所述数据资源满足度Sat
data
的聚合评估计算公式为：其中，Bi
entdata
为实体数据重用比，Bi
condata
为协同数据重用比，λ
d1
为实体数据重用比的权重，λ
d2
为协同数据重用比的权重；Bi
entdata
＝num
entres
/num
entreq
；其中，num
entres
为实体数据资源数量，num
entreq
为实体数据的需求数量；Bi
condata
＝num
conres
/num
conreq
；其中，num
conres
为协同数据资源数量，num
conreq
为协同数据需求数量。4.根据权利要求2所述的体系仿真资源满足度测度方法，其特征在于，所述模型资源满足度Sat
model
的聚合评估计算公式为：其中，Bi
entmod
为实体模型重用比，Bi
conmod
为任务模型重用比，λ
m1
为实体模型重用比的权重，λ
m2
为任务模型重用比的权重；Bi
entmod
＝Modnum
entres
/Modnum
entreq
；其中，Modnum
entres
为实体模型资源数量，Modnum
entreq
为实体模型的需求数量；
Bi
conmod
＝Modnum
conres
/Modnum
conreq
；其中，Modnum
conres
为任务模型资源数量，Modnum
conreq
为任务模型的需求数量。5.根据权利要求2所述的体系仿真资源满足度测度方法，其特征在于，所述算力资源满足度Sat
arf
的聚合评估计算公式为：其中，Bi
alg
为算法组件适配比，Bi
eqp
为运算设备适配比，λ
a1
为算法组件适配比的权重，λ
a2
为运算设备适配比的权重；Bi
alg
＝Algnum
res
/Algnum
req
；其中，Algnum
res
为算法组件的资源数量，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔺美青，张玲玲，王娜，张琳，
申请(专利权)人：中科南京人工智能创新研究院，
类型：发明
国别省市：