CN106503321B - 一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法，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逆序模型调度方法，包括：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；2客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎解析控制指令并进行模型调度解算，向模型所在节点发送驱动指令；3计算节点接收驱动指令，驱动模型运行并更新输出数据；4主控引擎接收结果数据并解算得到下游模型集合；5主控引擎判断4得到的下游模型集合是否为空，跳至3还是完成本方法。本模型调度方法提升了模型运行的效率，降低了主控引擎的负载，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逆序模型调度方法

技术领域

本发明涉及一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法，属于复杂系统仿真技术领域。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，现代仿真环境越来越复杂，涉及到的学科领域越来越多，仿真规模越来越大，单机单平台的仿真不能够满足现代系统仿真的需求，20世纪80年代初期，分布式仿真的理念应运而生。分布式仿真是指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，将分散在各地的仿真设备互联，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(模型)运行在分散在各地的仿真设备上，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。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。

根据对以上两种模型调度策略的分析研究，数据驱动的模型调度策略在大规模通用的仿真应用中具有十分重要的意义，并且更专注于仿真数据，因此，本发明基于数据驱动的模型调度策略提出了一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法。

与本发明相关的专利共两篇，下文分别对其进行剖析：

专利(1)：申请号CN201310226508.9，标题为一种飞行器仿真系统中的分布式仿真模型调度方法，主要解决了仿真运行数据传递准确度不高、不能并行的问题。该专利所述模型调度方法通过制定仿真模型与分布式仿真平台间的数据交互协议，并设计仿真模型执行顺序算法实现飞行器系统仿真的分布式仿真，所有的节点控制以及数据传递均通过主控计算机实现，这在很大程度上增加了主控计算机的负载，降低了仿真运行的效率。

专利(2)：申请号CN201510423518.0，标题为一种面向作战模拟的作战过程建模方法及模型调度方法，主要解决了针对作战过程中的不确定性从而造成的模型调度不确定性的问题，避免了作战模拟的“剧本化”。该专利所提出的模型调度方法适用于作战模拟仿真，通用性有待提高。

以上发明虽然实现了分布式仿真数据驱动的模型调度策略，但是在仿真运行调度效率和通用性方面有很大的改进空间。本发明的目的是致力于解决上述模型调度方法的缺陷，提出一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有模型调度方法存在仿真运行调度效率低和通用性差为主的技术缺陷，提出了一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法。

一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法，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逆序模型调度方法，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2：运行仿真，即客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎解析控制指令并进行模型调度解算，向模型所在的节点发送驱动指令，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，进行调度解算；

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，主控引擎根据模型之间的数据流关系逆向解算来源模型，直至得到没有输入来源的模型，获得第一级运行的模型ID集合；

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：

主控引擎遍历步骤2.2中的到的模型ID集合，分别向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，更新并输出结果数据，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：主控引擎判断步骤4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：

5.1若步骤4.3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；

5.2若步骤4.3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5，完成了一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法。

有益效果

一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法，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。

附图说明

图1为本发明“一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法”及实施例1中分布式仿真系统运行环境部署结构图；

图2为本发明“一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法”及实施例1中仿真任务数据流图；

图3为本发明“一种分布式仿真系统的逆序模型调度方法”及实施例2中逆序模型调度流程图。

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

本实施例对本发明所提出的一种分布式仿真系统的逆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和仿真任务配置。

本实施例采用一个客户端、一个主控引擎和3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1所示，从图1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3个计算节点分别部署在5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	10.1.20.66	Windows 7
2	10.1.20.33	Windows 7
			3	10.1.20.5	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2所示。

从图2可以看出，模型1没有输入来源，是仿真任务中第一级的模型，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2

本实施例对本方法中的逆序模型调度流程做进一步的阐述：

图3为本发明的逆序模型调度流程图，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10.1.20.66的计算节点，模型3和模型4分配到IP为10.1.20.33的计算节点；模型5分配到IP为10.1.20.5的节点；

表3模型分配结果

序号	计算机IP地址	模型
			1	10.1.20.66	模型1、模型2
2	10.1.20.33	模型3、模型4
			3	10.1.20.5	模型5

步骤II：开始仿真运行，即客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎解析控制指令并进行模型调度解算，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；

为了获取模型5的输出数据，客户端收集模型5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，进行调度解算；

主控引擎接收到调度指令，解析得到模型5的模型ID(5)和运行指令，按照实施例1中表5的数据流关系逆向寻找第一级运行的模型集合，具体到此时实例，第一级运行的模型集合只包含模型1的ID：1。

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；

主控引擎遍历步骤II.2中的到的模型ID集合，分别向模型所在的节点发送模型驱动指令；

具体到本实施例，由于模型ID集合只包含模型ID为1的模型，因此将该模型ID和模型运行指令打包，发送到模型1所在的计算节点，即10.1.20.66；

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主控引擎根据实施例1中表5的数据流关系寻找下游模型；

步骤V：主控引擎判步骤IV.3得到的下游模型ID集合是否为空，并决定跳至步骤3还是完成本方法，具体为：

步骤V.1若下游模型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模型驱动指令，并跳至步骤III；

步骤V.2若下游模型ID集合为空，则停止模型调度，完成本方法。

本实施例中，第一级运行的模型ID集合为{1}，模型1的下游模型ID集合为{2,3}，因此，模型1运行完毕得到的结果数据发送给模型2和模型3所在的计算节点：10.1.20.66和10.1.20.33；模型2和3的下游模型ID集合为{4}，因此，模型2和模型3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：10.1.20.5；由于模型5的下游模型ID集合为空，所以模型5运行完毕后结束仿真运行。

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逆序模型调度方法，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逆序模型调度方法，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，只关注模型之间的数据传递，没有时间信息的参与，计算节点之间直接进行数据传递；

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2：运行仿真，即客户端向主控引擎发送调度指令，主控引擎解析控制指令并进行模型调度解算，向模型所在的节点发送驱动指令，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，进行调度解算；

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，主控引擎根据模型之间的数据流关系逆向解算来源模型，直至得到没有输入来源的模型，获得第一级运行的模型ID集合；

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：

主控引擎遍历步骤2.2中的到的模型ID集合，分别向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，驱动模型运行并更新输出数据，具体为：

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：主控引擎判断步骤4得到的下游模型集合是否为空，决定跳至步骤3还是完成本方法，具体为：

5.1若步骤4.3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；

5.2若步骤4.3输出的下游模型ID集合为空，则停止模型调度。