A model framework-based domain-specific composable modeling method for combat system effectiveness simulation
A model framework-based domain-specific composable modeling method for combat system effectiveness simulation
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基于模型框架的作战系统效能仿真领域特定可组合建模方法
DOI：
10.1007/s10270-015-0513-x
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发表时间：
2017-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yi-fan Zhu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Feng Yang;Yong-lin Lei;Wei-ping Wang;Yi-fan Zhu
作战系统效能仿真在作战系统效能评估中具有不可替代的作用。经过几十年的研究和实践，组合建模和多领域建模被公认为COSSES的两个主要建模需求。现有的效能仿真研究试图解决基于统一技术空间的COSE结构和行为的复杂性，局限于现有的建模范式，不能满足这两方面的要求。在本文中，我们提出了一种基于模型框架的特定领域的可组合建模方法来解决这一问题。该方法利用COSE的应用不变知识建立一个通用的模型框架，并为子域设计特定领域的建模基础设施作为框架的相应扩展点，以支持应用变量知识的建模。因此，该方法支持多个子域的领域建模和基于模型框架的跨不同子域的子系统模型的组合。实例研究表明，该方法提高了建模抽象层次，支持产生式建模，提高了模型的可重用性和可组合性。
Combat system effectiveness simulation (CoSES) plays an irreplaceable role in the effectiveness measurement of combat systems. According to decades of research and practice, composable modeling and multi-domain modeling are recognized as two major modeling requirements in CoSES. Current effectiveness simulation researches attempt to cope with the structural and behavioral complexity of CoSES based on a unified technological space, and they are limited to their existing modeling paradigms and fail to meet these two requirements. In this work, we propose a model framework-based domain-specific composable modeling method to solve this problem. This method builds a common model framework using application invariant knowledge for CoSES, and designs domain-specific modeling infrastructures for subdomains as corresponding extension points of the framework to support the modeling of application variant knowledge. Therefore, this method supports domain-specific modeling in multiple subdomains and the composition of subsystem models across different subdomains based on the model framework. The case study shows that this method raises the modeling abstraction level, supports generative modeling, and promotes model reuse and composability.
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基于模型框架的作战系统效能仿真领域特定可组合建模方法
DOI：
10.1007/s10270-015-0513-x
发表时间：
2017-10
期刊：
Software & System Modeling
影响因子：
--
作者：
Feng Yang;Yong-lin Lei;Wei-ping Wang;Yi-fan Zhu
通讯作者：
Yi-fan Zhu
DOI：
--
发表时间：
2000
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. Otter
通讯作者：
M. Otter
DOI：
10.1007/978-4-431-54216-2_42
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Kwon;Kyung-Min Seo;B. Kim;T. Kim
通讯作者：
S. Kwon;Kyung-Min Seo;B. Kim;T. Kim
DOI：
10.21236/ada406255
发表时间：
1999-05
期刊：
2010 International Conference on Machine Learning and Cybernetics
影响因子：
--
作者：
D. Alberts;John J. Garstka;F. Stein
通讯作者：
D. Alberts;John J. Garstka;F. Stein
DOI：
10.1109/ms.2003.1231149
发表时间：
2003-09
期刊：
IEEE Softw.
影响因子：
--
作者：
C. Atkinson;Thomas Kühne
通讯作者：
C. Atkinson;Thomas Kühne