本發(fā)明屬于平行仿真試驗構(gòu)建，尤其涉及一種基于多模異構(gòu)數(shù)據(jù)耕耘的平行仿真試驗構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、目前平行試驗體系的構(gòu)建基本上采用的是線性流程或者基于“v”型的邏輯框架。基于“v”型的邏輯框架是采用自頂向下分解與自底向上綜合集成相結(jié)合的設(shè)計方法，把平行試驗任務(wù)先進(jìn)行分解，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行規(guī)范化建模，最后自底向上組合設(shè)計生成平行試驗體系模型運轉(zhuǎn)流程。通過平行試驗體系模型運轉(zhuǎn)流程的反復(fù)迭代，設(shè)計人員不斷提供新的觀念、策略和技術(shù)方案進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，最終形成最佳的模型運轉(zhuǎn)方案。

2、該技術(shù)的整體框架如附圖1所示，首先是自頂向下的任務(wù)分解，對試驗任務(wù)進(jìn)行分析，結(jié)合軍事策略、作戰(zhàn)條令、體制編制等額外信息，對平行試驗業(yè)務(wù)進(jìn)行活動分解，得到平行試驗業(yè)務(wù)活動集。經(jīng)過平行試驗業(yè)務(wù)活動驗證后進(jìn)行環(huán)節(jié)建模。從流程環(huán)節(jié)的輸入、輸出、約束條件、活動、適用方法等構(gòu)成要素入手進(jìn)行規(guī)范化設(shè)計，建立流程基本環(huán)節(jié)元模型，提取構(gòu)建平行試驗?zāi)Ｐ瓦\轉(zhuǎn)流程的基本環(huán)節(jié)，建立模型運轉(zhuǎn)流程環(huán)節(jié)庫，為試驗流程的柔性構(gòu)建建立基礎(chǔ)。然后是自底向上的模型運轉(zhuǎn)流程環(huán)節(jié)柔型組合。通過系統(tǒng)工程理論的綜合集成方法，把各個部分按照一定的規(guī)則聚集、結(jié)合起來構(gòu)成一個整體。對平行試驗流程構(gòu)建需求進(jìn)行分析，根據(jù)環(huán)節(jié)元模型進(jìn)行柔性環(huán)節(jié)設(shè)計，最后將平行試驗?zāi)Ｐ瓦\轉(zhuǎn)流程柔性構(gòu)建出來。最后通過驗證確認(rèn)對該平行試驗?zāi)Ｐ瓦\轉(zhuǎn)流程進(jìn)行反復(fù)迭代，最終得到效果較好的平行試驗?zāi)Ｐ瓦\轉(zhuǎn)方案。

3、平行試驗參與的lvc各資源的不同帶來的使命任務(wù)的指揮環(huán)境和運行環(huán)境復(fù)雜多變，基于“v”型的邏輯框架本質(zhì)上是反復(fù)迭代的線性體系模型運轉(zhuǎn)流程。這種平行試驗體系的運轉(zhuǎn)模型(如作戰(zhàn)活動過程、信息活動過程、系統(tǒng)信息交互關(guān)系等)不能很好地適應(yīng)多樣化的任務(wù)場景，也不能很清晰地反映出運行效率質(zhì)量與自然環(huán)境、智能體系編制等外部要素之間的關(guān)系。而這兩點依靠靜態(tài)和線性的體系分析無法解決，必須構(gòu)建滿足逼真的任務(wù)場景的仿真系統(tǒng)，并在科學(xué)的指導(dǎo)下開展大樣本的仿真實驗獲得量化的數(shù)據(jù)支持。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、從實際需求出發(fā)，針對目前已有平行試驗構(gòu)建技術(shù)無法適應(yīng)多樣化的任務(wù)場景，其模型運轉(zhuǎn)流程無法反映運行效率與外部因素關(guān)系的問題，提出一種基于多模異構(gòu)數(shù)據(jù)耕耘的平行仿真試驗構(gòu)建方法。

2、所述方法包括任務(wù)場景設(shè)計、仿真系統(tǒng)構(gòu)建、仿真實驗設(shè)計、云環(huán)境并行仿真、能力驗證分析五個階段；其中：

3、在任務(wù)場景設(shè)計階段，針對要驗證與分析的信息服務(wù)架構(gòu)問題，確定能夠解決該問題的基準(zhǔn)場景，以形成場景設(shè)計模型；

4、在仿真系統(tǒng)構(gòu)建階段，以架構(gòu)設(shè)計模型為輸入，結(jié)合所述場景設(shè)計模型，通過基于模型融合的仿真系統(tǒng)生成技術(shù)，自動構(gòu)建可執(zhí)行的仿真系統(tǒng)；

5、在仿真實驗設(shè)計階段，針對所述要驗證與分析的信息服務(wù)架構(gòu)問題，確定可執(zhí)行的仿真系統(tǒng)中的可變點，通過試驗設(shè)計策略生成試驗設(shè)計表并轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的仿真樣本；

6、在云環(huán)境并行仿真階段，基于高性能計算環(huán)境或分布式環(huán)境運行所述可執(zhí)行的仿真樣本，并采集和統(tǒng)計試驗數(shù)據(jù)，為能力驗證分析提供數(shù)據(jù)支持；

7、在能力驗證分析階段，基于并行仿真產(chǎn)生的試驗數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)計算與可視化分析技術(shù)，獲得針對所述要驗證與分析的信息服務(wù)架構(gòu)問題的體系結(jié)構(gòu)功能指標(biāo)與非功能指標(biāo)的驗證結(jié)果；

8、其中，所述任務(wù)場景設(shè)計和所述仿真系統(tǒng)構(gòu)建兩個階段構(gòu)成試驗定義循環(huán)，所述仿真實驗設(shè)計、所述云環(huán)境并行仿真、所述能力驗證分析三個階段構(gòu)成多仿真運行循環(huán)；

9、其中，若所述驗證結(jié)果表明所述場景設(shè)計模型或所述可執(zhí)行的仿真系統(tǒng)存在設(shè)計缺陷，則重復(fù)所述試驗定義循環(huán)；

10、其中，若所述驗證結(jié)果表明所述試驗數(shù)據(jù)無法解決所述要驗證與分析的信息服務(wù)架構(gòu)問題，則重復(fù)所述多仿真運行循環(huán)。

11、在上述方法中，在任務(wù)場景設(shè)計階段：所述基準(zhǔn)場景中包括：場景部署、環(huán)境配置、資源配置、任務(wù)分解、任務(wù)規(guī)劃和關(guān)注的能力驗證指標(biāo)。

12、在上述方法中，在任務(wù)場景設(shè)計階段：

13、采集所述試驗定義循環(huán)中產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)、新數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)，以分析系統(tǒng)行為特征，從而識別系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)和變量；

14、基于系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)和變量，提取出與構(gòu)建基準(zhǔn)場景相關(guān)的特征，包括環(huán)境條件、操作行為、系統(tǒng)狀態(tài)，定義基準(zhǔn)場景的輸入和輸出；

15、將與構(gòu)建基準(zhǔn)場景相關(guān)的特征用于場景參數(shù)化，形成場景設(shè)計模型，并確定初始狀態(tài)，定義邊界條件。

16、在上述方法中，在仿真系統(tǒng)構(gòu)建階段：以架構(gòu)設(shè)計模型為輸入，結(jié)合所述場景設(shè)計模型，通過基于模型融合的仿真系統(tǒng)生成技術(shù)，自動構(gòu)建出初始化的仿真系統(tǒng)，并對初始化的仿真系統(tǒng)進(jìn)行補充、細(xì)化與配置，形成完整的可執(zhí)行的仿真系統(tǒng)，并且，形成的可執(zhí)行的仿真系統(tǒng)不唯一。

17、在上述方法中，在仿真系統(tǒng)構(gòu)建階段：

18、在構(gòu)建可執(zhí)行的仿真系統(tǒng)時，使用數(shù)據(jù)預(yù)處理來處理和準(zhǔn)備仿真所需的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性；

19、基于收集到的數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動的仿真模型，以模擬實際系統(tǒng)的行為和演變；

20、使用歷史數(shù)據(jù)或?qū)嶒灁?shù)據(jù)對構(gòu)建的平行仿真模型進(jìn)行驗證，以確保模型準(zhǔn)確反映系統(tǒng)的行為和特征。

21、在上述方法中，在仿真實驗設(shè)計階段：

22、通過對任務(wù)場景以及架構(gòu)設(shè)計分析，識別出與關(guān)注的能力驗證問題相關(guān)的要素，包括仿真系統(tǒng)模型參數(shù)的改變、仿真系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)的改變；

23、建立仿真模型對應(yīng)的系統(tǒng)實體結(jié)構(gòu)，針對識別出的每一個影響要素，在系統(tǒng)實體結(jié)構(gòu)樹中分別進(jìn)行標(biāo)示，并進(jìn)行變量的提?。?/p>

24、通過系統(tǒng)實體結(jié)構(gòu)的設(shè)計和變量的提取，確定每個變量的類型、變量的取值空間，并建立與影響要素的映射關(guān)系；

25、變量的類型分為離散變量和連續(xù)變量，離散變量對應(yīng)模型的參數(shù)或?qū)?yīng)模型的結(jié)構(gòu)，不同類型的變量的取值空間采用不同的方法分別進(jìn)行標(biāo)記。

26、在上述方法中，在仿真實驗設(shè)計階段：

27、依據(jù)變量的數(shù)據(jù)、變量的種類以及取值空間，確定試驗設(shè)計方法，包括正交設(shè)計、均勻設(shè)計、拉丁超立方體抽樣；并執(zhí)行：

28、數(shù)據(jù)播種分析：在設(shè)計仿真試驗時，播種關(guān)鍵的試驗參數(shù)和變量，分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；

29、參數(shù)優(yōu)化：基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，對仿真試驗的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，確保試驗產(chǎn)生正向結(jié)果；

30、依據(jù)確定的驗設(shè)計方法，自動對試驗變量進(jìn)行處理，形成試驗設(shè)計表，并通過映射，將每一組變量取值首先映射為一個剪裁的系統(tǒng)實體結(jié)構(gòu)樹，然后將系統(tǒng)實體結(jié)構(gòu)樹映射為一個仿真模型樣本，從而形成體系結(jié)構(gòu)仿真樣本集，包含若干可執(zhí)行的仿真樣本。

31、在上述方法中，在云環(huán)境并行仿真階段：

32、在云環(huán)境下進(jìn)行并行仿真時，通過大數(shù)據(jù)處理分析大規(guī)模仿真數(shù)據(jù)，使用分布式計算框架加速仿真過程；

33、監(jiān)控分析并行仿真過程中產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)，根據(jù)分析結(jié)果動態(tài)調(diào)整仿真參數(shù)和配置。

34、在上述方法中，在能力驗證分析階段：

35、使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘仿真數(shù)據(jù)中的隱藏信息和模式，以評估仿真系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性；

36、使用統(tǒng)計分析對仿真結(jié)果進(jìn)行評估與驗證，包括假設(shè)檢驗、方差分析，以確定仿真系統(tǒng)是否滿足預(yù)期的性能要求。

37、綜上，本發(fā)明的技術(shù)方案可以適應(yīng)多樣化的任務(wù)場景，能夠?qū)ζ叫性囼烍w系中的額外信息的加入進(jìn)行快速反應(yīng)與循環(huán)迭代，同時能夠更為準(zhǔn)確地體現(xiàn)模型運轉(zhuǎn)流程方案的可行性、適應(yīng)性以及完整性。