一种基于超网络模型的作战体系架构建模方法与流程

1.本发明属于作战系统技术领域，尤其涉及公开了一种基于超网络模型的作战体系架构建模方法。


背景技术：

2.随着武器系统信息化和智能化的发展，武器之间的相互联系变得越来越多样化。尤其是无人系统的广泛使用使得现代战争的作战方式发生了重大变化。从联合作战角度研究战争是一个富有挑战性的问题。体系是有限数量的组分系统的集成，这些系统是独立且可运行的，并且在一段时间内相互连接以实现某个更高的目标。作战体系是体系在战争领域的一个表现形式。但是由于作战体系十分复杂，如何研究作战体系是当前研究者迫切需要解决的问题。幸运的是，体系架构为解决该问题提供了一种行之有效的思路。体系架构反映了体系中组件的配置以及组件与外部环境之间的交互。体系架构关注物理实体、信息结构和体系功能，是体系的核心框架。体系架构贯穿设计、需求演示、原型开发、应用程序测试和外场试验的全过程。因此，通过体系架构研究作战体系，定义一种合理的形式化作战体系架构，是实现作战体系核心要素的最佳配置。针对作战体系架构潜在能力不确定问题，构建架构模型、架构方案空间探索问题模型及求解算法。架构建模与选取中有如下问题需要解决：首先，架构潜在能力具有不确定性。在以往的研究中，作战体系能力在架构建立之后就确定了。事实上，架构潜在能力的不确定性一方面体现在任务不确定和资源组合多样性；另一方面次要因素的影响，因为在设计架构时往往只考虑影响体系能力的主要因素。其次，如果选择继续开发架构，决策者有多种策略来获得架构潜在能力。因而决策者应该评估这些策略的期望回报值，以便做出最佳选择。第三，从多个架构方案空间中选择若干个最优架构，以往研究往往只选择一个架构方案，缺乏对多架构方案选取的研究。因此需要构建一种新颖的架构模型和作战体系架构方案空间探索问题，以解决上述问题。
3.通过上述分析，总结现有技术存在的问题及缺陷为：
4.(1)由于作战体系十分复杂，如何研究作战体系是当前研究者迫切需要解决的问题；
5.(2)因为在设计架构时往往只考虑影响体系能力的主要因素，架构潜在能力具有不确定性和次要因素的影响；
6.(3)如何从多个架构方案空间中选择若干个最优架构，以往研究往往只选择一个架构方案，缺乏对多架构方案选取的研究。


技术实现要素：

7.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于超网络模型的作战体系架构建模方法。
8.本发明是这样实现的，一种基于超网络模型的作战体系架构建模方法包括：
9.步骤一，对构建超网络模型的任务节点进行预处理，获得任务节点与系统节点之
间的对应关系；
10.步骤二，根据任务节点与系统节点之间的对应关系构建任务网络；
11.步骤三，依据架构模式的设计方案，对架构模式的任务节点与系统节点进行概括和表示，构建超网络的混合结构；
12.步骤四，利用超网络将概括和表示的任务节点与系统节点构建系统网络；
13.步骤五，结合任务网络、系统网络构建成作战体系架构模型。
14.进一步，步骤一中，所述对构建超网络模型的任务节点进行预处理的具体步骤包括：
15.根据超网络建模对网络中任务节点的多属性进行表达统一化，把性能度量进行归一化处理；
16.获取不同任务节点的差异特征，将差异特征作为分类特征利用支持向量机进行分类；
17.将分类后的不同类的任务节点依次与系统节点的综合属性进行识别对应。
18.进一步，所述表达统一化为将网络中第i个任务节点表示为：
19.n(i)＝＜id_num,layer,attr,cap＞；
20.其中，id_num为节点在整个作战体系网络中的序列标识；layer为该节点所在基网内的层级；attr为该节点所具备功能的表示，由一个向量表示；当某一节点具备该功能，则向量对应位置为1，否则值为0；cap为该节点所具备的性能表示，也由向量表示。
21.进一步，步骤一中，所述获得任务节点与系统节点之间的对应关系包括：
22.根据超网络模型设定任务节点每次选择的系统节点相连数量，设定系统节点最多连接的任务节点数量的限度值；
23.计算任务节点被选中概率，调节建模规则侧重规则因素和随机因素的比例；
24.将不同因素下被选中概率较大的系统节点与任务节点相连。
25.进一步，步骤二中，所述任务节点和系统节点之间的对应关系记为gts＝<v
ta
，v
sy
，e
ts
>，其中e
ts
表示节点v
ta
和节点v
sy
之间的边集合。
26.进一步，所述任务网络记为g
ta
＝<v
ta
，e
ta
>，其中，v
ta
表示任务节点集合，e
ta
表示节点之间的边集合；所述任务网络均具有起始任务节点、结束任务节点和中间节点。
27.进一步，所述系统网络表示系统节点之间的功能关系，所述系统网络记为g
sy
＝<v
sy
，e
sy
>，其中v
sy
表示系统节点集合，e
sy
表示系统节点之间的边集合。
28.结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
29.本发明通过对构建超网络模型的任务节点进行预处理，能够对网络中任务节点的多属性进行表达统一化，根据概率算法按照与任务节点的相关度大小排序输出，有效提高了作战体系架构建模的效率，通过本建模方法能构建出具多架构方案选取的作战体系架构模型，便于决策者做出最佳选择；该方法为多项式时间的，其回报值明显优于其他基准算法，其在作战体系架构方案空间独立情况的假设下是最优的。
附图说明
30.图1是本发明实例提供的基于超网络模型的作战体系架构建模方法的流程图。
31.图2是本发明实例提供的对构建超网络模型的任务节点进行预处理的方法流程
图。
32.图3是本发明实例提供的获得任务节点与系统节点之间的对应关系的方法流程图。
具体实施方式
33.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
34.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于超网络模型的作战体系架构建模方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
35.如图1所示，本发明实例提供的基于超网络模型的作战体系架构建模方法包括：
36.s101，对构建超网络模型的任务节点进行预处理，获得任务节点与系统节点之间的对应关系；
37.s102，根据任务节点与系统节点之间的对应关系构建任务网络；
38.s103，依据架构模式的设计方案，对架构模式的任务节点与系统节点进行概括和表示，构建超网络的混合结构；
39.s104，利用超网络将概括和表示的任务节点与系统节点构建系统网络；
40.s105，结合任务网络、系统网络构建成作战体系架构模型。
41.本发明实例中的步骤s101中，所述对构建超网络模型的任务节点进行预处理的具体步骤包括：
42.s201，根据超网络建模对网络中任务节点的多属性进行表达统一化，把性能度量进行归一化处理；
43.s202，获取不同任务节点的差异特征，将差异特征作为分类特征利用支持向量机进行分类；
44.s203，将分类后的不同类的任务节点依次与系统节点的综合属性进行识别对应。
45.本发明实例中的表达统一化为将网络中第i个任务节点表示为：
46.n(i)＝＜id_num,layer,attr,cap＞；
47.其中，id_num为节点在整个作战体系网络中的序列标识；layer为该节点所在基网内的层级；attr为该节点所具备功能的表示，由一个向量表示；当某一节点具备该功能，则向量对应位置为1，否则值为0；cap为该节点所具备的性能表示，也由向量表示。
48.本发明实例中的步骤s101中，所述获得任务节点与系统节点之间的对应关系包括：
49.s301，根据超网络模型设定任务节点每次选择的系统节点相连数量，设定系统节点最多连接的任务节点数量的限度值；
50.s302，计算任务节点被选中概率，调节建模规则侧重规则因素和随机因素的比例；
51.s303，将不同因素下被选中概率较大的系统节点与任务节点相连。
52.本发明实例中的步骤s102中，所述任务节点和系统节点之间的对应关系记为gts＝<v
ta
，v
sy
，e
ts
>，其中e
ts
表示节点v
ta
和节点v
sy
之间的边集合。
53.本发明实例中的任务网络记为g
ta
＝<v
ta
，e
ta
>，其中，v
ta
表示任务节点集合，e
ta
表
示节点之间的边集合；所述任务网络均具有起始任务节点、结束任务节点和中间节点。
54.本发明实例中的系统网络表示系统节点之间的功能关系，所述系统网络记为g
sy
＝<v
sy
，e
sy
>，其中v
sy
表示系统节点集合，e
sy
表示系统节点之间的边集合。
55.以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。