CN106503320B - 一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，属于复杂系统仿真技术领域。所依托的一种分布式仿真系统包括客户端、主控引擎和计算节点。一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，包括1仿真运行初始化并完成模型分配；2运行仿真，即客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎接收调度指令，获得第一级运行模型，并向第一级运行模型所在节点发送驱动指令，驱动计算节点上的模型运行；3计算节点接收驱动指令驱动模型运行，产生结果数据并输出给主控引擎；4主控引擎接收结果数据并解算得到下游模型集合；5开始遍历下游模型ID集合；6判断是否移除当前模型；7判断是否达到下游模型集合数；8判断下游集合模型是否为空，跳至3还是完成本方法。本方法提升了模型运行效率，降低了主控引擎负载，减少了模型调度耗时，具有较强通用性。

Description

一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法

技术领域

本发明涉及一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，属于复杂系统仿真技术领域。

背景技术

现代仿真环境越来越复杂，随着计算机技术的不断发展，涉及到的学科领域越来越多，仿真规模越来越大，单机、单平台的仿真已不能够满足现代系统仿真需求。20世纪80年代初期，分布式仿真应运而生。

分布式仿真是采用协调一致的结构、标准、协议和数据库，通过广域网或局域网，将分散的仿真设备互联，形成可参与的综合性仿真环境。在分布式仿真环境中，仿真对象或仿真模型运行在分散的仿真设备上。通过调度主机对各仿真设备上的模型进行调度运行，仿真运行的效率以及精度取决于调度主机的模型调度策略，因此分布式仿真模型调度策略的研究具有十分重要的意义。

目前，分布式仿真模型调度思想主要分为时间驱动的模型调度策略和数据驱动的模型调度策略。其中，时间驱动的模型调度策略以仿真步长为驱动单位，在单位仿真步长内所有参与仿真的模型都会进行一次运算，并根据时间的推进驱动模型进行下一个仿真步长的运行，直至所有仿真步长推进完毕，结束仿真。时间驱动的模型调度策略在实现上较为复杂，并且应用范围较窄，因此不适合大规模通用的仿真应用；数据驱动的模型调度策略以数据流作为驱动源，模型的运行顺序严格按照数据流向进行，并且仅在模型的输入数据有更新的情况下运行模型，对仿真时间没有依赖，能够方便的在仿真运行过程中进行数据的跟踪。上述数据驱动的模型调度策略更专注于仿真数据，因此，在大规模通用的仿真应用中具有十分重要的意义。

综上所述，现有数据驱动模型调度方法实现了数据驱动的模型调度策略，但在仿真运行效率和模型调度的针对性方面提高还有很大的改进空间。本发明属于基于数据驱动的模型调度策略，目的是致力于解决现有数据驱动模型调度的缺陷，提出一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有数据驱动的模型调度方法中存在仿真运行调度效率低、不具有针对性为主的技术缺陷，提出了一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法。

一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，所依托的一种分布式仿真系统，简称仿真系统，包括客户端、主控引擎和计算节点；

所述客户端为仿真系统工作时进行建模的人机交互端，客户端包含仿真运行所需的仿真任务，在仿真运行前将模型发送至主控引擎；

所述主控引擎为仿真系统的控制端，仿真系统工作时将模型分配到计算节点，接收客户端发送的仿真任务，将模型分配到计算节点，进行模型调度以及数据传递；

所述计算节点为仿真系统运行时运行模型并获取输出结果的计算端；

一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，包括如下步骤：

步骤1：仿真运行初始化，即发送仿真任务到主控引擎并完成模型分配，具体为：

步骤1.1客户端收集仿真任务，发送给主控引擎；

所述仿真任务包括仿真运行需要的所有模型以及模型之间的数据流；

其中，模型包括模型基本信息、输入参数、输出参数、模型文件，输入参数为模型运行所需的初始化参数值，输出参数为模型运行完毕输出的参数值，模型文件为模型运行所需的工程文件；

其中，模型基本信息主要包括模型ID、模型名称以及模型上游输出接口信息；工程文件，指模型算法程序文件；

数据流为模型之间的数据流向，是模型之间数据传递的依据；

步骤1.2主控引擎接收仿真任务，进行模型分配；

主控引擎接收步骤1.1中客户端发送的仿真任务，主控引擎解析仿真任务，将模型和数据流分配到计算节点；

步骤1.3计算节点接收主控引擎发送的模型和数据流；

步骤2：运行仿真，即客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎接收调度指令，获得第一级运行模型，并向第一级运行模型所在节点发送驱动指令，驱动计算节点上的模型运行，具体为：

步骤2.1客户端生成调度指令，并将调度指令发送给主控引擎；

所述调度指令为客户端与主控引擎进行仿真运行调度的标志，调度指令包括模型ID和指令数据，其中指令数据包括运行指令和结束指令；

步骤2.2主控引擎接收调度指令，获得第一级运行模型；

主控引擎接收到客户端发送的调度指令，解析得到模型ID和运行指令，该模型ID所指向的模型即为本次模型调度的第一级运行模型；

步骤2.3主控引擎驱动节点上的模型进行第一级模型的运算，具体为：

主控引擎向第一级运行模型所在的节点发送驱动指令；

所述驱动指令包括模型ID和模型运行指令数据；

步骤3：计算节点接收驱动指令驱动模型运行，产生结果数据并输出给主控引擎，具体如下：

步骤3.1计算节点接收到步骤2.3中主控引擎发送的驱动指令，解析得到模型ID，启动该模型进程，并等待进程结束；

步骤3.2模型进程结束后，计算节点收集模型运行结束得到的结果数据，根据数据流关系将结果数据发送给下游模型所在的节点；

所述下游模型为数据流中当前模型输出参数数据流指向的模型；

所述结果数据包括模型ID、输出参数ID、输出参数值；

步骤3.3将步骤3.2中的模型结果数据发送给主控引擎；

步骤4：主控引擎接收结果数据并进行更新和解算，得到下游模型ID集合，具体如下：

步骤4.1主控引擎接收步骤3.3中计算节点发送的结果数据并解析，得到模型ID、输出参数ID和输出参数值；

步骤4.2主控引擎将结果数据发送到客户端，在客户端界面更新结果数据；

步骤4.3主控引擎根据当前模型ID、输出参数ID和数据流关系解算得到当前模型ID的下游模型ID集合；

步骤5：设置n为下游模型ID集合中的模型ID数量，设置i为下游模型ID集合中的模型ID序号，1≤i≤n，初始化i＝1，开始遍历下游模型ID集合；

步骤6：得到序号为i的模型ID所代表的模型，即当前模型，并决定是否将当前模型从下游模型ID集合中进行移除操作，具体为：

6.1若当前模型的输入数据未发生变化，则将当前模型的模型ID从下游模型ID集合中移除，跳至步骤7；

6.2若当前模型的输入数据发生变化，则在下游模型ID集合中保留当前模型的模型ID；

步骤7：判断i是否达到下游模型集合数量n，并决定跳至步骤6还是步骤8，具体为：

7.1若是，则表明i已达到下游模型集合数量n，即已得到经过移除操作的下游模型ID集合，跳至步骤8；

7.2若否，则表明i未达到下游模型集合数量n，令i＝i+1，跳至步骤6；

步骤8：主控引擎判断步骤7的下游模型ID集合是否为空，决定跳至步骤3还是完成本方法，具体为：

8.1若步骤7输出的下游模型ID集合不为空，则遍历下游模型ID集合，分别向模型所在的节点发送驱动指令，并跳至步骤3；

8.2若步骤7输出的下游模型ID集合为空，则停止模型调度；

至此，从步骤1到步骤8，完成了一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法。

有益效果

一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，与现有模型调度方法相比，具有如下有益效果：

1.本发明提出的模型调度采用数据驱动的模型调度策略，只关注模型之间的数据传递，没有时间信息的参与，模型的运行顺序比较清晰，并且能够实现模型的并行运行，提升了模型调度以及模型运行的效率；

2.本发明提出的模型调度方法中计算节点之间直接进行数据传递，降低了主控引擎的负载，减少了模型调度耗时；

3.本发明提出的模型调度方法可适用于各个专业领域，具有较强的通用性。

4.本发明提出的模型调度方法可有针对性的运行对输入参数有影响的模型，从而能够避免无关模型的运行增加模型调度耗时。

附图说明

图1为本发明“一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法”及实施例1中模型数据关系图；

图2为本发明“一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法”及实施例2中分布式仿真系统运行环境部署结构图；

图3为本发明“一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法”及实施例3中仿真任务数据流图；

图4为本发明“一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法”及实施例3中顺序模型调度流程图。

具体实施方式

为了更好地说明本发明的目的，下面结合附图并通过实施例，结合表格、附图对本发明做进一步说明。

实施例1

本实施例将对本发明“一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法”中提到的“针对性的运行对输入参数有影响的模型”进行进一步的阐述。

图1为本方法的模型数据关系图，包含5个模型，其中，模型1和模型2的输出传递到模型3，模型3的输出传递到模型4和模型5，即模型1和模型2的下游模型为模型3，模型3的下游模型为模型4和模型5。

由图1可以看出，需要关注模型1的运行对下游模型的影响，则运行模型1，模型3运行，然后运行模型4和模型5，而模型2不会运行；需要关注模型3的运行对下游模型的影响，则运行模型3，然后运行模型4和模型5，而模型1和模型2不会运行。

实施例2

本实施例对本发明所提出的一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法进行进一步的概述，主要阐述分布式仿真系统的运行环境部署、仿真任务配置。

本实施例采用一个客户端、一个主控引擎和2个计算节点进行分布式仿真系统运行环境的部署，部署结构图如图2所示，从图2可以看出，部署结构包括客户端、主控引擎和计算节点。

本实施例具体描述如下：将一个客户端、一个主控引擎和2个计算节点分别部署在4台计算机；

建立客户端与主控引擎、主控引擎与各计算节点以及各计算节点之间的连接；

计算节点所在计算机的信息如表1所示。

表1计算节点部署信息表

序号	计算机IP地址	操作系统
			1	10.1.20.10	Windows 7
2	10.1.20.33	Windows 7

在客户端进行仿真任务的配置，本实施例的仿真任务包含5个模型以及模型之间的数据关系，仿真任务数据流图如图3所示。

从图3可以看出，模型1的下游模型为模型2和模型3，模型2和模型3之间没有数据传递，可以并行运行，模型4为模型2和模型3的下游模型，模型5是模型4的下游模型。

仿真任务中的模型输入输出数据结构以及数据流关系如表2所示。

表2模型输入输出数据结构以及数据关系表

实施例3

本实施例对本方法中的顺序模型调度流程做进一步的阐述：

图4为本发明的顺序模型调度流程图，从图中可以看出，本实施例包含以下步骤：

步骤I：仿真运行初始化，即发送仿真任务到主控引擎并完成模型分配；具体到本实施例，步骤I还包括：

步骤I.1客户端收集仿真任务，发送给主控引擎；

本实施例的仿真任务为实施例1中的仿真任务，包含5个模型和模型之间的数据流信息，客户端搜集仿真任务并打包发送给主控引擎；

步骤I.2主控引擎接收仿真任务，进行模型分配；

主控引擎接收步骤I.1中客户端发送的仿真任务，主控引擎解析仿真任务，将模型和数据流信息分配到计算节点，模型分配结果如表3所示，模型1和模型2分配到IP为10.1.20.10的计算节点，模型3、模型4和模型5分配到IP为10.1.20.33的计算节点；

表3模型分配结果

序号	计算机IP地址	模型
			1	10.1.20.10	模型1、模型2
2	10.1.20.33	模型3、模型4、模型5

步骤I.3计算节点接收主控引擎发送的模型和数据流；

步骤II：运行仿真，即客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎驱动计算节点上的模型运行，具体为：

步骤II.1客户端生成调度指令，并将调度指令发送给主控引擎；

为了关注模型2的运行对下游模型的影响，客户端收集模型2的模型ID和运行指令，打包发送给主控引擎；

步骤II.2主控引擎接收调度指令，获得第一级运行模型；

主控引擎接收到调度指令，解析得到模型2的模型ID(2)和运行指令，因此，第一级运行的模型为模型2。

步骤II.3主控引擎驱动节点上的模型进行第一级模型的运算；

具体到本实施例，由于第一级运行模型为模型2，因此将该模型ID和模型运行指令打包，发送到模型2所在的计算节点，即10.1.20.10；

步骤III：计算节点接收驱动指令，驱动模型运行并更新输出数据，具体如下：

步骤III.1计算节点接收到步骤II.3中主控引擎发送的驱动指令，解析得到模型ID，启动模型进程，并等待进程结束；

步骤III.2模型进程结束后，计算节点收集模型的结果数据，根据实施例1中表5的数据流关系寻找下游模型，并将该结果数据发送给下游模型；

步骤III.3将步骤III.2中的模型结果数据发送给主控引擎；

步骤IV：主控引擎接收结果数据并解算得到下游模型集合，具体如下：

步骤IV.1主控引擎接收步骤III.3中计算节点发送的结果数据并解析，得到模型的模型ID、输出参数ID和输出参数值；

步骤IV.2主控引擎将结果数据发送到客户端，在客户端界面更新结果数据；

步骤IV.3主控引擎根据当前模型ID、输出参数ID和实施例1中表2的数据流关系解算得到当前模型ID的下游模型ID集合；

步骤V：设置n为下游模型ID集合中的模型ID数量，设置i为下游模型ID集合中的模型ID序号，1≤i≤n，初始化i＝1，开始遍历下游模型ID集合；

步骤VI：得到序号为i的模型ID所代表的模型，即当前模型，并决定是否将当前模型从下游模型ID集合中进行移除操作，具体为：

VI.1若当前模型的输入数据未发生变化，则将当前模型的模型ID从下游模型ID集合中移除；

VI.2若当前模型的输入数据发生变化，则在下游模型ID集合中保留当前模型的模型ID；

步骤VII：判断i是否达到下游模型集合数量n；

VII.1若是，则得到经过移除操作的下游模型ID集合；

VII.2若否，则令i＝i+1，跳至步骤VI；

步骤VIII：主控引擎判断步骤VII得到的下游模型ID集合是否为空，决定跳至步骤III还是完成本方法，具体为：

VIII.1若步骤VII输出的下游模型ID集合不为空，则遍历下游模型ID集合，分别向模型所在的节点发送驱动指令，并跳至步骤III；

VIII.2若步骤VII输出的下游模型ID集合为空，则停止模型调度；

本实施例中，第一级运行模型为模型2，模型2的下游模型ID集合为{4}，因此，模型2运行完毕得到的结果数据发送给模型4所在的计算节点：10.1.20.33，模型4的输入参数Input1发生改变，模型4运行；模型4的下游模型ID集合为{5}，因此，模型4运行完毕的结果数据发送给模型5所在的节点：10.1.20.33，由于模型5的输入参数Input1未发生改变，所以模型5不运行，结束仿真运行。

本实施例中，模型2的运行对模型4和模型5的运行有影响，但是，在模型调度的过程中，模型5的输入参数数据未发生变化，模型5不运行。

以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，其特征在于：所依托的一种分布式仿真系统，简称仿真系统，包括客户端、主控引擎和计算节点；

所述客户端为仿真系统工作时进行建模的人机交互端，客户端包含仿真运行所需的仿真任务，在仿真运行前将模型发送至主控引擎；

所述主控引擎为仿真系统的控制端，仿真系统工作时将模型分配到计算节点，接收客户端发送的仿真任务，将模型分配到计算节点，进行模型调度以及数据传递；

所述计算节点为仿真系统运行时运行模型并获取输出结果的计算端；

一种分布式仿真系统的顺序模型调度方法，包括如下步骤：

步骤1：仿真运行初始化，即发送仿真任务到主控引擎并完成模型分配，具体为：

步骤1.1客户端收集仿真任务，发送给主控引擎；

所述仿真任务包括仿真运行需要的所有模型以及模型之间的数据流；

其中，模型包括模型基本信息、输入参数、输出参数、模型文件，输入参数为模型运行所需的初始化参数值，输出参数为模型运行完毕输出的参数值，模型文件为模型运行所需的工程文件；

其中，模型基本信息主要包括模型ID、模型名称以及模型上游输出接口信息；工程文件，指模型算法程序文件；

数据流为模型之间的数据流向，是模型之间数据传递的依据；

步骤1.2主控引擎接收仿真任务，进行模型分配；

主控引擎接收步骤1.1中客户端发送的仿真任务，主控引擎解析仿真任务，将模型和数据流分配到计算节点；

步骤1.3计算节点接收主控引擎发送的模型和数据流；

步骤2：运行仿真，即客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎接收调度指令，获得第一级运行模型，并向第一级运行模型所在节点发送驱动指令，驱动计算节点上的模型运行，具体为：

步骤2.1客户端生成调度指令，并将调度指令发送给主控引擎；

所述调度指令为客户端与主控引擎进行仿真运行调度的标志，调度指令包括模型ID和指令数据，其中指令数据包括运行指令和结束指令；

步骤2.2主控引擎接收调度指令，获得第一级运行模型；

主控引擎接收到客户端发送的调度指令，解析得到模型ID和运行指令，该模型ID所指向的模型即为本次模型调度的第一级运行模型；

步骤2.3主控引擎驱动节点上的模型进行第一级模型的运算，具体为：

主控引擎向第一级运行模型所在的节点发送驱动指令；

所述驱动指令包括模型ID和模型运行指令数据；

步骤3：计算节点接收驱动指令驱动模型运行，产生结果数据并输出给主控引擎，具体如下：

步骤3.1计算节点接收到步骤2.3中主控引擎发送的驱动指令，解析得到模型ID，启动该模型进程，并等待进程结束；

步骤3.2模型进程结束后，计算节点收集模型运行结束得到的结果数据，根据数据流关系将结果数据发送给下游模型所在的节点；

所述下游模型为数据流中当前模型输出参数数据流指向的模型；

所述结果数据包括模型ID、输出参数ID、输出参数值；

步骤3.3将步骤3.2中的模型结果数据发送给主控引擎；

步骤4：主控引擎接收结果数据并进行更新和解算，得到下游模型ID集合，具体如下：

步骤4.1主控引擎接收步骤3.3中计算节点发送的结果数据并解析，得到模型ID、输出参数ID和输出参数值；

步骤4.2主控引擎将结果数据发送到客户端，在客户端界面更新结果数据；

步骤4.3主控引擎根据当前模型ID、输出参数ID和数据流关系解算得到当前模型ID的下游模型ID集合；

步骤5：设置n为下游模型ID集合中的模型ID数量，设置i为下游模型ID集合中的模型ID序号，1≤i≤n，初始化i＝1，开始遍历下游模型ID集合；

步骤6：得到序号为i的模型ID所代表的模型，即当前模型，并决定是否将当前模型从下游模型ID集合中进行移除操作，具体为：

6.1若当前模型的输入数据未发生变化，则将当前模型的模型ID从下游模型ID集合中移除，跳至步骤7；

6.2若当前模型的输入数据发生变化，则在下游模型ID集合中保留当前模型的模型ID；

步骤7：判断i是否达到下游模型集合数量n，并决定跳至步骤6还是步骤8，具体为：

7.1若是，表明i已达到下游模型集合数量n，即已得到经过移除操作的下游模型ID集合，跳至步骤8；

7.2若否，表明i未达到下游模型集合数量n，令i＝i+1，跳至步骤6；

步骤8：主控引擎判断步骤7得到的下游模型ID集合是否为空，决定跳至步骤3还是完成本方法，具体为：

8.1若步骤7输出的下游模型ID集合不为空，则遍历下游模型ID集合，分别向模型所在的节点发送驱动指令，并跳至步骤3；

8.2若步骤7输出的下游模型ID集合为空，则停止模型调度。