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申请/专利权人：中科南京人工智能创新研究院

摘要：本发明提供一种基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法及装置。测度方法主要包括如下六个方面：适配资源需求；配置指标体系；适配运行资源；统计资源利用情况；计算测度基础指标；综合评估资源满足度。本方法通过将文件解析和数据配置相结合，利用组件化的测度指标评估模型，便可获取体系仿真资源满足度测度结果，计算速度快，减少了人工的过度干预，提高了评估效率。本发明提供了一种针对典型想定的仿真系统适配情况比对和优选决策方法手段。本发明提供的方法实用性和泛化能力强，可作为仿真系统资源储备情况和成熟度的通用检验方法，应用于军用体系仿真等不同领域。

主权项：1.基于典型想定和运行适配的体系仿真资源满足度测度方法，其特征在于，包括：S1、适配资源需求：基于想定场景文件，从数据、模型、算力和平台四个方面测算体系仿真资源需求，得到仿真资源需求清单；所述仿真资源需求清单包括以预定比例划分的理想需求集和最低需求集；S2、配置指标体系：根据S1中得到的所述仿真资源需求清单，构建仿真资源满足度测度指标体系，并设置指标权重，形成测度指标配置文件；S3、适配运行资源：启动仿真运行流程，驱动仿真模型调度和复杂体系还原过程解算，结合态势数据和仿真日志进行仿真资源适配，形成仿真资源适配清单；S4、统计资源利用情况：基于S3中形成的所述仿真资源适配清单，统计计算得到仿真资源利用清单；S5、计算测度基础指标：基于S1中得到的所述仿真资源需求清单和S4中得到的所述仿真资源利用清单，构建测度指标计算模型进行测度计算，得到当前想定场景下各测度指标数据，测度指标数据包括测算数据资源满足度Satdata；测算模型资源满足度Satmodel；测算算力资源满足度Satarf；测算平台资源满足度Satpla；所述数据资源满足度Satdata的聚合评估计算公式为： 其中，Bientdata为实体数据重用比，Bicondata为协同数据重用比，λd1为实体数据重用比的权重，λd2为协同数据重用比的权重；Bientdata＝numentresumentreq；其中，numentres为实体数据资源数量，numentreq为实体数据的需求数量；Bicondata＝numconresumconreq；其中，numconres为协同数据资源数量，numconreq为协同数据需求数量；所述模型资源满足度Satmodel的聚合评估计算公式为： 其中，Bientmod为实体模型重用比，Biconmod为任务模型重用比，λm1为实体模型重用比的权重，λm2为任务模型重用比的权重；Bientmod＝ModnumentresModnumentreq；其中，Modnumentres为实体模型资源数量，Modnumentreq为实体模型的需求数量；Biconmod＝ModnumconresModnumconreq；其中，Modnumconres为任务模型资源数量，Modnumconreq为任务模型的需求数量；所述算力资源满足度Satarf的聚合评估计算公式为： 其中，Bialg为算法组件适配比，Bieqp为运算设备适配比，λa1为算法组件适配比的权重，λa2为运算设备适配比的权重；Bialg＝AlgnumresAlgnumreq；其中，Algnumres为算法组件的资源数量，Algnumreq为算法组件的需求数量；Bieqp＝EqpnumresEqpnumreq；其中，Eqpnumres为运算设备的资源数量，Eqpnumreq为运算设备的需求数量；所述平台资源满足度Satpla的聚合评估计算公式为： 其中，Binet为网络节点接入比，Bistr为存储空间占用比，Birum为运行支持适配比，λp1、λp2、λp3分别为网络节点接入比、存储空间占用比和运行支持适配比的权重；Binet＝NetnumresNetnumreq；其中，Netnumres为网络节点的资源数量，Netnumreq为网络节点的需求数量；Bistr＝StrnumresStrnumreq；其中，Strnumres为存储空间的使用值，Strnumreq为存储空间的需求值；Birum＝RunnumresRunnumreq；其中，Runnumres为运行支持功能的使用值，Runnumreq为运行支持功能的需求值；S6、综合评估资源满足度：对S5中各测度指标数据进行权重配置与综合评估，得到典型想定场景下的体系仿真资源满足度。

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