大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎設(shè)計

郭 鑫 戰(zhàn)曉蘇

1(軍事科學(xué)院評估論證研究中心 北京 100091)2(92941部隊 遼寧 葫蘆島 125000)

0 引 言

體系對抗實驗一般是對所研究的系統(tǒng)行為過程進(jìn)行建模仿真[1]，分析系統(tǒng)主要參量間的關(guān)系和行為規(guī)律[2]。隨著信息化水平提高和新質(zhì)對抗力量的出現(xiàn)，實驗研究設(shè)計的空間越來越廣，系統(tǒng)越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)量越來越大[3]。

以上發(fā)展趨勢導(dǎo)致建模難度增大，模型復(fù)雜度增加，仿真成本提高[4]；建模假設(shè)條件過多，模型不能正確反映現(xiàn)實系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律；仿真結(jié)果和過程數(shù)據(jù)量激增，實驗結(jié)果統(tǒng)計分析難度增大[5]。

綜上所述，單純的建模仿真實驗方法已經(jīng)無法滿足體系對抗研究的需要。針對以上問題，本文將大數(shù)據(jù)挖掘分析方法和建模仿真分析方法有效整合，提出通過大數(shù)據(jù)混合仿真實驗研究體系對抗機(jī)理的方法[6]，并對大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎進(jìn)行設(shè)計。

1 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗概念

將大數(shù)據(jù)挖掘分析和建模仿真分析兩種方法做結(jié)合性研究，就必須提出一個全新的概念，能夠?qū)⒔Y(jié)合之后的實驗方法的內(nèi)涵和外延都涵蓋進(jìn)去，以便于統(tǒng)一認(rèn)識。為下一步實驗引擎設(shè)計、關(guān)鍵技術(shù)研究和運(yùn)行控制機(jī)理研究奠定基礎(chǔ)。

1.1 概念內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)混合仿真實驗是為了研究體系對抗機(jī)理和

規(guī)律。根據(jù)實驗?zāi)康?，通過實驗引擎的有機(jī)調(diào)度和控制，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘分析和建模仿真分析的理論、方法和技術(shù)，挖掘分析采集數(shù)據(jù)、仿真生成數(shù)據(jù)、仿真結(jié)果數(shù)據(jù)中的線索、規(guī)則和知識。在可測可控條件下，研究實驗中相關(guān)影響因素與對抗結(jié)果之間的關(guān)系的研究活動[7]。

1.2 概念外延

大數(shù)據(jù)混合仿真實驗概念與基于大數(shù)據(jù)挖掘分析的仿真實驗、基于仿真分析的大數(shù)據(jù)實驗、大數(shù)據(jù)條件下的仿真實驗等概念有著明顯的區(qū)別和界限。

(1) 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗不是基于大數(shù)據(jù)挖掘分析的仿真實驗，也不是大數(shù)據(jù)條件下的仿真實驗。

基于大數(shù)據(jù)挖掘分析的仿真實驗和大數(shù)據(jù)條件下的仿真實驗本質(zhì)上都是仿真實驗，其主要的分析手段還是建模仿真方法，只是在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段或者仿真結(jié)果分析階段引入了大數(shù)據(jù)的挖掘方法，這種結(jié)合方式是典型的分階段、分域式結(jié)合；大數(shù)據(jù)混合仿真實驗本質(zhì)上是混合實驗，分析手段是大數(shù)據(jù)挖掘分析和建模仿真分析并重，兩者并不存在先后或主次之分，只是研究具體問題時，根據(jù)引擎的控制、調(diào)度將兩種分析方法的進(jìn)程和組件重新組合成新的實驗方法。

(2) 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗不是基于仿真分析的大數(shù)據(jù)挖掘分析。

基于仿真分析的大數(shù)據(jù)挖掘分析本質(zhì)上還是大數(shù)據(jù)挖掘分析，只是其大數(shù)據(jù)來源為仿真產(chǎn)生的，這種結(jié)合方式也是分階段式的結(jié)合[8]；大數(shù)據(jù)混合仿真實驗是混合實驗與其本質(zhì)不同，數(shù)據(jù)來源不同，技術(shù)機(jī)理也不同，大數(shù)據(jù)混合仿真實驗數(shù)據(jù)源自采集數(shù)據(jù)、仿真生成數(shù)據(jù)和仿真結(jié)果數(shù)據(jù)。

(3) 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗的“混合”主要指實驗的主要理論方法“混合”，數(shù)據(jù)來源“混合”、得到的成果“混合”。此處“混合”的含義是將某種方法或模塊，在其下一個層次分解，按照一定的規(guī)則重組，形成有機(jī)整體的重構(gòu)。

2 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎設(shè)計

大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎設(shè)計主要包括引擎的邏輯架構(gòu)設(shè)計和核心功能模塊設(shè)計。引擎的邏輯架構(gòu)設(shè)計，主要明確引擎的構(gòu)成部分、主要功能和內(nèi)外關(guān)系；引擎的核心功能模塊設(shè)計，主要明確各模塊的構(gòu)成組件、主要功能和交互關(guān)系。

2.1 引擎邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計

大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎的邏輯結(jié)構(gòu)分為四層，具體是：接口層、引擎核心層、應(yīng)用層和功能擴(kuò)展層。引擎邏輯結(jié)構(gòu)如圖 1所示。

圖1 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎體系架構(gòu)

引擎為“四層四核”式體系架構(gòu)，其中：

(1) 接口層 引擎通過外部接口與體系對抗過程中產(chǎn)生的開源大數(shù)據(jù)相聯(lián)系。開源大數(shù)據(jù)為引擎核心層的大數(shù)據(jù)發(fā)掘分析模塊提供實例樣本數(shù)據(jù)，為核心層仿真分析模塊提供案例樣本數(shù)據(jù)。其中，“實例樣本數(shù)據(jù)”是從體系運(yùn)行、體系對抗產(chǎn)生的海量狀態(tài)數(shù)據(jù)中抽取、篩選出能夠體現(xiàn)體系運(yùn)行某方面特征的大數(shù)據(jù)集合。引擎同時通過外部接口與規(guī)則、樣本、算法、模型和知識等通用資源相聯(lián)系，這些通用資源通過核心層資源管理模塊支撐引擎運(yùn)行，同時引擎運(yùn)行產(chǎn)生的通用資源也會通過資源管理模塊對通用資源庫進(jìn)行反饋、更新。其中接口層初始的通用資源是體系對抗研究積累得到的。

(2) 引擎核心層 引擎核心層包括大數(shù)據(jù)挖掘分析、仿真分析、混合控制、資源管理四個核心模塊。引擎核心層以接口層開源大數(shù)據(jù)為驅(qū)動，以通用資源為依托，在混合控制模塊的調(diào)度控制下，靈活驅(qū)動大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊和仿真分析模塊運(yùn)行，對實例樣本數(shù)據(jù)和仿真樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析得到數(shù)據(jù)模型、線索、規(guī)則和知識等資源；對案例樣本數(shù)據(jù)和仿真生成數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，得到仿真結(jié)果數(shù)據(jù)、線索、規(guī)則和知識；引擎運(yùn)行過程中資源管理模塊為引擎提供規(guī)則、樣本、算法、模型和知識等通用資源管理服務(wù)。

(3) 應(yīng)用層 引擎應(yīng)用層是引擎核心層研究解決不同類型體系對抗問題的應(yīng)用方向。根據(jù)引擎核心層的功能特點(diǎn)，應(yīng)用層主要包括體系對抗情報分析、體系對抗指揮控制輔助決策支持、對抗體系績效評估、體系對抗方案和計劃優(yōu)化、體系對抗態(tài)勢預(yù)測等不同方向的應(yīng)用研究。

(4) 功能擴(kuò)展層 功能擴(kuò)展主要包括四個方面：一是為指揮控制輔助決策等提供伴隨支持；二是對裝備體系建設(shè)實際績效和裝備體系設(shè)計仿真實驗進(jìn)行交互驗證；三是對作戰(zhàn)方案、作戰(zhàn)計劃實時評估；四是預(yù)測一段時間后體系對抗形勢，預(yù)測當(dāng)前方案、計劃未來的對抗效果預(yù)測。

2.2 引擎功能模塊設(shè)計

引擎核心層主要有大數(shù)據(jù)挖掘分析、仿真分析、混合控制和資源管理等四個模塊構(gòu)成，其邏輯結(jié)構(gòu)如圖2所示，核心模塊設(shè)計主要從模塊的功能定位、模塊的構(gòu)成組件和模塊內(nèi)外交互關(guān)系三個方面進(jìn)行。

圖2 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎核心模塊

2.2.1 大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊

(1) 模塊的功能定位 大數(shù)據(jù)發(fā)掘模塊的功能是混合控制模塊的控制下，對海量案例樣本數(shù)據(jù)和仿真樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、管理、處理、分析，得到數(shù)據(jù)模型、元規(guī)則、元知識和相關(guān)結(jié)論。

(2) 模塊的構(gòu)成組件 大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊主要由分布式處理組件、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型發(fā)現(xiàn)算法、深度學(xué)習(xí)算法等組件和算法構(gòu)成。其中分布式處理組件能夠滿足大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)管理和大數(shù)據(jù)預(yù)處理等功能需求；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型發(fā)現(xiàn)算法和深度學(xué)習(xí)算法能夠滿足大數(shù)據(jù)分析的功能需求。分布式處理組件是其他大數(shù)據(jù)分析算法和功能實現(xiàn)的基礎(chǔ)；而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法和深度學(xué)習(xí)算法是大數(shù)據(jù)分析的并列的幾種手段，每種算法適用于不同情況。

(3) 模塊內(nèi)外交互關(guān)系 模塊輸入：網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)提供的案例樣本大數(shù)據(jù)，仿真分析模塊生成的仿真樣本數(shù)據(jù)，通用資源庫中的知識和規(guī)則，混合控制模塊提供的控制信息。模塊輸出：為仿真分析模塊提供數(shù)據(jù)模型，為通用資源庫提供知識和規(guī)則。該模塊涉及到的數(shù)據(jù)有文本、音視頻等多種格式，數(shù)據(jù)量級約為PB。

分布式處理組件為其他組件和模塊提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集、管理、處理的基礎(chǔ)解決方案；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法為數(shù)據(jù)驅(qū)動建模和深度神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)提供基礎(chǔ)的分析處理方法。

2.2.2 仿真分析模塊

(1) 模塊的功能定位 仿真分析模塊的功能是在混合控制模塊的控制下，在數(shù)據(jù)模型、元知識、元規(guī)則的支撐下，對案例樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，得到仿真樣本數(shù)據(jù)、元知識、元規(guī)則和相關(guān)結(jié)論。

(2) 模塊的構(gòu)成組件 仿真分析模塊的構(gòu)成組件主要包括建模組件、仿真運(yùn)行(實時仿真、超實時仿真、交互仿真、平行仿真)組件、仿真分析組件、仿真樣本生成組件。其中建模組件能夠滿足系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和系統(tǒng)仿真模型的構(gòu)建功能；仿真樣本生成組件、仿真運(yùn)行組件能夠滿足仿真運(yùn)行的功能；仿真分析組件能夠滿足仿真結(jié)果分析的功能。建模組件、仿真樣本生成組件、仿真運(yùn)行組件和仿真分析組件在時間上是順序進(jìn)行，仿真分析是最終的目的，仿真分析得到的結(jié)論能夠反饋到建模組件，迭代優(yōu)化模型的精準(zhǔn)度。

(3) 模塊內(nèi)外交互關(guān)系 模塊輸入：大數(shù)據(jù)分析模塊提供的數(shù)據(jù)模型，網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)提供的案例樣本數(shù)據(jù)，資源庫提供的模型，混合控制模塊提供的控制信息。模塊輸出：為資源管理模塊提供知識和規(guī)則，為大數(shù)據(jù)分析模塊提供仿真樣本數(shù)據(jù)。該模塊涉及到的數(shù)據(jù)主要是文本數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量級為TB。

建模組件為仿真運(yùn)行組件提供模型，仿真數(shù)據(jù)生成模塊為仿真運(yùn)行提供樣本數(shù)據(jù)，仿真運(yùn)行組件為仿真分析組件提供結(jié)果數(shù)據(jù)，仿真分析得到的結(jié)果能夠反饋優(yōu)化建模過程的精確度。

2.2.3 混合控制模塊

(1) 模塊的功能定位 混合控制模塊的主要功能是協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊，仿真分析模塊中的功能組件使之有效運(yùn)行，對引擎運(yùn)行進(jìn)程進(jìn)行控制，調(diào)節(jié)引擎運(yùn)行模式，管理引擎運(yùn)行涉及到的軟硬件資源。

(2) 模塊的構(gòu)成組件 混合控制模塊的構(gòu)成組件有：仿真模式調(diào)節(jié)組件、任務(wù)協(xié)同算法、資源調(diào)度組件、時間管理組件、事件管理組件等。其中仿真模式調(diào)節(jié)組件主要完成對引擎運(yùn)行模式進(jìn)行調(diào)節(jié)，任務(wù)協(xié)同算法能夠滿足復(fù)雜任務(wù)協(xié)同處理的需求，軟硬件調(diào)度組件能夠滿足對計算、存儲等資源的合理調(diào)度需求，事件和時間管理組件主要從運(yùn)行時間和觸發(fā)事件兩個維度控制引擎運(yùn)行進(jìn)程。以上四類組件互為支撐，有機(jī)協(xié)同，完成引擎的運(yùn)行控制功能。

(3) 模塊內(nèi)外交互關(guān)系 模塊輸入：應(yīng)用層傳輸給混合控制模塊的調(diào)節(jié)信息；大數(shù)據(jù)挖掘分析模塊和仿真分析模塊給混合控制模塊傳輸狀態(tài)反饋信息。模塊輸出：為大數(shù)據(jù)發(fā)掘模塊和仿真分析模塊提供混合控制信息。該模塊涉及到的數(shù)據(jù)主要是控制信號和狀態(tài)反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量級為MB。

運(yùn)行模式調(diào)節(jié)組件傳輸運(yùn)行調(diào)節(jié)指令，控制任務(wù)協(xié)同算法、資源調(diào)用組件和事件時間管理組件按指令進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)調(diào)整。

2.2.4 資源管理模塊

(1) 模塊的功能定位 資源管理模塊的主要功能是在混合控制模塊的控制下，對原始的和混合仿真生成的數(shù)據(jù)、模型、規(guī)則、知識進(jìn)行查詢、匹配、調(diào)用、融合和更新。

(2) 模塊的構(gòu)成組件 資源管理模塊主要由資源查詢組件、資源匹配算法、資源調(diào)用組件、資源融合算法、資源更新組件構(gòu)成。其中資源匹配算法、資源融合算法和資源更新組件主要完成資源融合功能[9]，資源查詢組件、資源匹配算法和資源調(diào)用組件主要完成資源調(diào)用功能[10]。資源查詢組件和資源匹配算法是資源調(diào)用和資源更新支撐，但資源更新另外還需要資源融合算法的支撐。

(3) 模塊內(nèi)外交互關(guān)系 模塊輸入：大數(shù)據(jù)發(fā)掘模塊提供的知識和規(guī)則，仿真分析模塊提供的知識和規(guī)則，混合控制模塊提供的控制信息。模塊輸出：為大數(shù)據(jù)發(fā)掘模塊提供知識和規(guī)則，為仿真分析模塊提供模型。該模塊涉及到的數(shù)據(jù)主要是領(lǐng)域知識、規(guī)則數(shù)據(jù)等文本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量級為TB。

資源查詢、資源匹配和資源調(diào)用是順序進(jìn)行，依次支撐，資源查詢組件為資源匹配算法提供檢索服務(wù)，資源匹配算法為資源調(diào)用組件和資源融合算法提供匹配結(jié)果，資源融合算法為資源更新組件提供融合結(jié)果。

2.3 引擎運(yùn)行流程設(shè)計

引擎運(yùn)行流程如圖3所示。

圖3 大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎運(yùn)行流程

步驟1大數(shù)據(jù)發(fā)掘：在步驟4混合控制模塊的控制下，對海量案例樣本數(shù)據(jù)和步驟2仿真樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、管理、處理、分析，得到數(shù)據(jù)模型、元規(guī)則、元知識和相關(guān)結(jié)論，步驟3對所有輸出進(jìn)行統(tǒng)一管理。

步驟2仿真分析：建模仿真模塊在步驟4混合控制模塊的控制下，在數(shù)據(jù)模型、元知識、元規(guī)則的支撐下，對案例樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析，得到仿真樣本數(shù)據(jù)、元知識、元規(guī)則和相關(guān)結(jié)論，步驟3對所有輸出進(jìn)行統(tǒng)一管理。

步驟3資源管理：資源管理模塊在混合控制模塊的控制下，對原始的和步驟1、步驟2產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、模型、規(guī)則、知識進(jìn)行查詢、匹配、調(diào)用、融合和更新等操作。

步驟4實驗控制：混合控制模塊根據(jù)實驗問題的實質(zhì)，根據(jù)仿真控制策略和各模塊運(yùn)行狀態(tài)反饋信息對步驟1-步驟3的具體進(jìn)程進(jìn)行混合控制。

3 結(jié) 語

本文在分析體系對抗研究中建模仿真結(jié)果失真和海量數(shù)據(jù)挖掘功能缺失問題的基礎(chǔ)上，提出了大數(shù)據(jù)混合仿真實驗的解決方法。設(shè)計了大數(shù)據(jù)混合仿真實驗引擎：一是提出了“四層四核”的引擎邏輯架構(gòu)；二是設(shè)計了核心模塊的功能、構(gòu)成組件和內(nèi)外交互關(guān)系；三是給出了引擎的運(yùn)行流程。下一步研究主要從以下幾個方面展開：一是研究引擎的混合控制機(jī)理；二是研究大數(shù)據(jù)發(fā)掘分析與仿真分析交互的具體方法和機(jī)制；三是研究引擎關(guān)鍵技術(shù)和算法；四是研究基于引擎的實驗應(yīng)用問題。