從古至今，裝備保障都是保證武器裝備形成戰(zhàn)斗力的重要因素。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，智能化保障體系也將成為交戰(zhàn)雙方力量對抗的焦點。由于裝備智能化保障體系具有規(guī)模大、領(lǐng)域?qū)�、難還原以及涌現(xiàn)等復(fù)雜系統(tǒng)的特點，使得傳統(tǒng)的歸納法或單一的建模與仿真方法難以對其全面描述與分析。因此，針對此問題，本書對面向裝備智能化保障體系的分布式混合建模與仿真方法開展了研究。
（1） 針對現(xiàn)有集成建模方法難以直接應(yīng)用于分布式混合仿真的問題，研究裝備智能化保障體系，分析其組成要素、核心功能、體系架構(gòu)和運行模式，提出了面向裝備智能化保障體系的集成建模框架和三維（生命周期維、抽象層次維、視圖維）混合建模方法，為復(fù)雜體系建模與仿真提供了新手段。
（2） 針對單一仿真方法難以同時滿足裝備智能化保障體系仿真要求的問題，研究基于離散事件和多智能體的裝備智能化保障體系混合仿真方法，提出分布式混合仿真體系結(jié)構(gòu)，從分布式混合仿真統(tǒng)一模型描述、時間管理和數(shù)據(jù)分發(fā)管理的角度研究分布式混合仿真的關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建分布式混合仿真引擎架構(gòu)。
（3） 針對分布式混合仿真時間同步中冗余消息過多的問題，研究基于樂觀和保守策略的仿真時間同步算法，給出基于樂觀和保守策略混合的時間同步策略； 針對分布式混合仿真事件調(diào)度效率過低的問題，提出基于優(yōu)化自平衡二叉樹的仿真事件調(diào)度方法，通過理論分析和實驗對比證明該算法相比其他同類算法較大提升了仿真性能。
（4） 針對分布式混合仿真數(shù)據(jù)分發(fā)中興趣匹配精確度差，事件遺漏的問題，研究基于數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)（Data Distribution Service,DDS）的數(shù)據(jù)分發(fā)機制，提出基于DDS的數(shù)據(jù)分發(fā)方法和基于區(qū)域時空交點預(yù)測的精確興趣匹配算法，減少仿真實體間的無關(guān)消息傳輸。通過實驗證明，相比其他同類算法提高了匹配精度，降低了消息漏發(fā)的概率。
（5） 利用本書提出的混合建模方法構(gòu)建裝備智能化保障體系的三維混合模型，提出裝備智能化保障體系分布式混合仿真原型系統(tǒng)體系架構(gòu)，設(shè)計并實現(xiàn)了原型系統(tǒng)，通過案例驗證了分布式混合建模與仿真方法的有效性和適用性。
第1章緒論
1.1研究背景
1.2發(fā)展歷程
1.3研究現(xiàn)狀
第2章裝備智能化保障體系概述
2.1引言
2.2作戰(zhàn)需求
2.3裝備智能化保障體系的組成要素
2.4裝備智能化保障體系的主要特點
2.5裝備智能化保障體系的核心功能
2.6裝備智能化保障體系的運行模式
2.7體系架構(gòu)
2.7.1描述標準
2.7.2構(gòu)建過程
2.8小結(jié)
第3章裝備智能化保障體系混合集成建模
3.1引言
3.2研究現(xiàn)狀
3.2.1基于多視圖的建�？蚣�
3.2.2基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的建模方法
3.2.3基于層次化的建模方法
3.2.4基于實體的建模方法
3.3裝備智能化保障體系的混合集成建�？蚣�
3.3.1生命周期維
3.3.2抽象層次維
3.3.3視圖維
3.4裝備智能化保障體系的混合集成建模方法
3.4.1保障任務(wù)建模
3.4.2保障資源建模
3.4.3組分功能建模
3.4.4保障對象建模
3.4.5組織結(jié)構(gòu)建模
3.4.6信息交互建模
3.4.7環(huán)境態(tài)勢建模
3.4.8保障過程建模
3.4.9體系效能建模
3.4.10集成建模方法的對比分析
3.5混合集成建模實例
3.5.1抽象層次維
3.5.2視圖維
3.6小結(jié)
第4章裝備智能化保障體系分布式混合仿真框架
4.1引言
4.2分布式混合仿真理論框架
4.2.1基于離散事件的仿真方法
4.2.2基于多智能體的仿真方法
4.2.3基于離散事件和多智能體的混合仿真方法
4.3分布式混合仿真的關(guān)鍵技術(shù)
4.3.1分布式混合仿真統(tǒng)一建模描述
4.3.2分布式混合仿真的時間管理
4.3.3分布式混合仿真的數(shù)據(jù)分發(fā)管理
4.4基于DDS的分布式混合仿真引擎架構(gòu)
4.5小結(jié)
第5章分布式混合仿真的時間管理研究
5.1引言
5.2時間同步策略
5.2.1保守的時間同步策略
5.2.2樂觀的時間同步策略
5.2.3混合的時間同步策略
5.3基于自平衡二叉排序樹的仿真事件調(diào)度優(yōu)化方法
5.3.1仿真事件排序優(yōu)化方法
5.3.2仿真事件隊列結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法
5.3.3保守時間同步策略下的基于優(yōu)化AVL樹的
仿真事件調(diào)度算法
5.3.4樂觀時間同步策略下的基于優(yōu)化AVL樹的
仿真事件調(diào)度算法
5.3.5基于排隊論的仿真事件調(diào)度分析
5.3.6測試用例
5.4小結(jié)
第6章分布式混合仿真的數(shù)據(jù)分發(fā)管理研究
6.1引言
6.2基于DDS的數(shù)據(jù)分發(fā)方法
6.2.1分布式混合仿真中的數(shù)據(jù)流分析
6.2.2基于DDS的數(shù)據(jù)分發(fā)體系結(jié)構(gòu)
6.2.3數(shù)據(jù)過濾機制研究
6.3基于區(qū)域時空交點預(yù)測的精確興趣匹配算法
6.3.1典型的興趣匹配算法分析
6.3.2問題分析
6.3.3區(qū)域時空交叉預(yù)測模型
6.3.4實驗和結(jié)果
6.4小結(jié)
第7章原型系統(tǒng)與經(jīng)典案例
7.1原型系統(tǒng)
7.1.1系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
7.1.2功能模塊設(shè)計
7.1.3系統(tǒng)界面展示
7.2經(jīng)典案例
7.2.1仿真場景
7.2.2仿真實驗設(shè)計
7.2.3仿真實驗結(jié)果
7.3小結(jié)
參考文獻
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