[發明專利]云環境下仿真模型選擇方法與裝置

有效

• 申請號: 201910491212.7
• 申請日: 2019-06-06
• 公開（公告）號: CN110287332B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 朱峰;姚益平;熊思齊;唐文杰;陳慧龍
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/33;G06F30/20;G06F111/02
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃曉慶;劉廣

本申請涉及一種云環境下仿真模型選擇方法與裝置。所述方法包括：獲取選擇仿真模型的搜索條件；根據所述搜索條件在預設的知識圖譜數據庫中搜索，得到多個候選仿真模型；其中，所述知識圖譜數據庫中包含仿真模型的語義描述信息，所述語義描述信息用于在與所述搜索條件匹配時確定所述候選仿真模型；根據預設的選擇條件從所述多個候選仿真模型中選取目標仿真模型。通過本發明實施例，搜索到的候選仿真模型更加準確，提高了搜索效率，選取到的目標仿真模型服務質量好，可以更好地參與計算任務。

技術領域

本申請涉及系統仿真技術領域，特別是涉及一種云環境下仿真模型選擇方法與裝置。

背景技術

隨著云計算的發展，云仿真已經成為復雜系統仿真發展的重要趨勢。在復雜系統的仿真應用中，可以將較為復雜的仿真模型存儲在多個服務器組建的云架構中，然后通過異構調用和協同的方式讓這些仿真模型參與到復雜系統的仿真應用中。這樣，就可以減少復雜系統在服務節點上計算資源的競爭，提高復雜系統的構建效率并降低其構建成本。

而在調用仿真模型構建復雜系統時，仿真模型的搜索和選擇是非常重要的技術支撐。但是，傳統的仿真模型搜索方式，主要是基于關鍵字來搜索，匹配得到的仿真模型準確率較低。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠更加準確地選取出仿真模型，提高仿真模型選擇效率的云環境下仿真模型選擇方法與裝置。

一方面，提供了一種云環境下仿真模型選擇方法，該方法包括：

獲取選擇仿真模型的搜索條件；

根據搜索條件在預設的知識圖譜數據庫中搜索，得到多個候選仿真模型；其中，知識圖譜數據庫中包含仿真模型的語義描述信息，語義描述信息用于在與搜索條件匹配時確定候選仿真模型；

根據預設的選擇條件從多個候選仿真模型中選取目標仿真模型。

在其中一個實施例中，上述選擇條件包括指標權值；

上述根據預設的選擇條件從多個候選仿真模型中選取目標仿真模型，包括：

計算各候選仿真模型的指標量化值；

根據各候選仿真模型的指標量化值和指標權值，分別確定各候選仿真模型的目標量化值；

根據各候選仿真模型的目標量化值選取目標仿真模型。

在其中一個實施例中，上述根據各候選仿真模型的指標量化值和指標權值，分別確定各候選仿真模型的目標量化值，包括：

對各候選仿真模型的指標量化值進行標準化處理，得到各候選仿真模型的指標標準值；

根據指標權值對各候選仿真模型的指標標準值進行加權求和處理，得到各候選仿真模型的目標量化值。

在其中一個實施例中，上述根據各候選仿真模型的目標量化值選取目標仿真模型，包括：

按照各候選仿真模型的目標量化值對多個候選仿真模型進行排序；

根據排序結果選取目標仿真模型。

在其中一個實施例中，指標量化值包括仿真模型的計算能力值、通訊能力值、可用值、可靠值和安全值；

計算能力值為仿真模型所在的服務節點在單位時間內可用的最大計算量；

通訊能力值為服務節點之間鏈路的通訊能力；

可用值為平均無故障時間與平均無故障時間和平均修復時間的時間和的比值；

可靠值為仿真模型被成功調用的次數和被調用的總次數的比值；

安全值為仿真模型的數據管理能力評價值和被評價次數的比值。