本发明专利技术公开了一种仿真场景分解装置，该装置包括装备关系知识图谱构建模块、分解预处理模块、场景聚类分解算法模块能够面向仿真场景构建装备关系知识图谱，量化描述场景中各个装备模型之间的数据交互需求，再对知识图谱进行迭代分割，自动求解出最优的场景分解方案。本发明专利技术具有自动化程度高、方案寻优收敛快、场景自适应能力强、过程可解释性强等优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于场景仿真，尤其涉及一种仿真场景分解装置。
技术介绍
1、分布式作战仿真系统的工作流程通常包括：场景想定设计，场景分解，分布式节点任务分配，装备模型加载与初始化，并行仿真推演，数据记录，事后分析。由于分布式架构会带来额外的数据通信开销，因此，合理的场景分解与任务分配是提高运行效率的重要步骤。目前的场景分解方法包括：
2、一种方法是由仿真人员手动分解场景，通过编辑场景文件、在场景地图上对装备分组标记等方式实现。其优点是能够利用人员的实战经验提升场景分解的合理性，分解调整的灵活性较高；缺点是缺少自动化辅助工具支撑，针对大规模复杂作战场景的分解效率低下。
3、一种方法是基于分布式节点负载均衡策略的场景自动分解。其优点是分解效率高，只需要对装备模型的资源需求进行量化表示(如xx装备模型需要占用10mb内存，单秒运算量1000次等)，系统就能够自动地根据分布式节点计算资源情况进行场景分解和资源分配；缺点是没有考虑分布式节点间的交互数据通信开销，可能会把交互频繁的仿真模型分配到不同节点，导致节点间交互数据量过大，数据传输延迟过高，反而降低仿真效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，为克服现有技术缺陷，提供了一种仿真场景分解装置,可直接应用到作战仿真系统中，能够加载仿真场景想定文件，自动生成场景分解方案并以子场景想定文件集合的形式输出。
2、本专利技术目的通过下述技术方案来实现：
3、一种仿真场景分解装置，所述装置包括：
4、装备关系知识图谱构建模块，所述装备关系知识图谱构建模块将离散化的作战仿真场景信息转化为具备关联信息的装备关系知识图谱；
5、分解预处理模块，所述分解预处理模块对装备关系知识图谱的原始数据进行预处理，生成场景聚类分解的初始数据集；
6、场景聚类分解算法模块，所述场景聚类分解算法模块对仿真场景中的装备实体进行分组。
7、进一步的，所述装备关系知识图谱构建模块包括：
8、场景知识定义子模块，所述场景知识定义子模块提供可视化编辑工具，对仿真作战场景中要素的概念、属性和关系进行标准化定义，形成元知识；
9、场景知识提取子模块，所述场景知识提取子模块读取仿真场景想定文件、仿真模型配置文件和模型交互接口文件，并提取出实体、属性和关系信息；
10、场景知识整理子模块，所述场景知识整理子模块对多个数据文件提取的知识进行整理融合；
11、场景知识存储子模块，所述场景知识存储子模块对场景知识数据进行存储管理
12、场景知识展示子模块，所述场景知识展示子模块对知识图谱与场景态势地图进行联动展示。
13、进一步的，所述场景知识存储子模块采用资源描述框架与图数据库相结合的方式对场景知识数据进行存储管理。
14、进一步的，所述分解预处理模块包括：
15、无效关系清理子模块，所述无效关系清理子模块提供关系删除功能；
16、连通分量提取子模块，所述连通分量提取子模块采用图像学中的分水岭算法思想对知识图谱进行预分割处理；
17、归一化实体关系矩阵构建子模块，所述归一化实体关系矩阵构建子模块构建实体关系基于实体数量的对称矩阵。
18、进一步的，所述连通分量提取子模块采用分水岭算法对知识图谱进行预分割处理。
19、进一步的，所述对称矩阵的构建包括以下步骤：
20、根据知识图谱存储的三元组信息，将存在直接实体关系的矩阵元素值进行赋值；
21、对矩阵进行归一化处理，使得任一矩阵元素值在[0,1)范围中；
22、通过知识图谱的关联搜索功能，对存在传递关系的矩阵元素值进行赋值，生成归一化的传递关系矩阵。
23、进一步的，所述对仿真场景中的装备实体进行分组包括：
24、步骤a：首轮迭代时，从每一个连通分量中，选取在传递关系矩阵中行元素之和最大的实体元素，得到多个候选种子元素；
25、若候选种子元素不少于分布式节点数，则从中任意选取与分布式节点数量相同的元素作为种子元素；否则，从剩余的实体元素中，选取一个元素加入种子集合，使得选取的元素与已有种子元素在传递关系矩阵中的平均关系值最小，直到种子集合中元素数量达到分布式节点数；
26、非首轮迭代时，以前序步骤设定的种子集合为准；
27、步骤b：以种子集合中的实体元素作为聚类中心点，依次将剩余实体元素划入与所述实体元素在传递关系矩阵中关系值最大的聚类中心点所在簇组，直到所有实体元素都完成本轮分簇，得到簇集合；
28、步骤c：获取聚类效果的评价函数；
29、步骤d：记录当前簇间通信代价与全部通信代价的比值，若比值已满足阈值或达到迭代次数，则停止迭代，输出比值最小的分簇结果；否则，从本轮种子集合中随机选取x个种子元素，将每个选取的种子元素分别随机替换为实体元素，得到新的种子集合并重复执行步骤a-d；
30、其中，x为1到k的自然数，k表示分布式节点数。
31、本专利技术的有益效果在于：
32、(1)本专利技术相较于手动分解场景的方法，实现了场景分解全流程的自动化处理，操作人员只需要调整过程参数和清理无效关系，有效提高了工作效率。
33、(2)本专利技术相较于负载均衡的场景自动分解方法，引入了仿真业务内容的影响因素，有效提高了场景分解的合理性。
34、(3)本专利技术融合了知识图谱与改进聚类算法，通过有监督地播种降低了迭代寻优的随机性，有效提高了方案寻优的执行效率。
35、(4)本专利技术采用知识图谱与态势地图联动展示的设计，能够在处理过程中动态展示实体分组关系、通信代价等要素的变化情况，相较于一般寻优算法的黑盒式处理，更易于操作人员理解，易用性更好。
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【技术保护点】
1.一种仿真场景分解装置，其特征在于，所述装置包括：
2.如权利要求1所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述装备关系知识图谱构建模块包括：
3.如权利要求2所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述场景知识存储子模块采用资源描述框架与图数据库相结合的方式对场景知识数据进行存储管理。
4.如权利要求1所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述分解预处理模块包括：
5.如权利要求4所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述连通分量提取子模块采用分水岭算法对知识图谱进行预分割处理。
6.如权利要求4所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述对称矩阵的构建包括以下步骤：
7.如权利要求6所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述对仿真场景中的装备实体进行分组包括：
【技术特征摘要】
1.一种仿真场景分解装置，其特征在于，所述装置包括：
2.如权利要求1所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述装备关系知识图谱构建模块包括：
3.如权利要求2所述的仿真场景分解装置，其特征在于，所述场景知识存储子模块采用资源描述框架与图数据库相结合的方式对场景知识数据进行存储管理。
4.如权利要求1所述的仿真场景分解装置，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：高原，李海，宋家锦，熊键，于翔，罗元剑，谌振华，王宏晔，宿丁，何杰，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十九研究所，
类型：发明
国别省市：
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