基于元模型的复杂系统建模方法研究_毛媛
基于模型系统工程方法研究与展望

Abs t r ac t :Mo d e l - ba s e d S y s t e ms En g i n e e in r g i s a n e w me t o d o l o g y f o r s y s t e ms e ng i n e e r i n g .MBSE
1 系统 与系统模型
系 统是 较 长 一 段 时 间 以来 出现 率 与使 用 率 非 常
系统的性 能与行为_ l _ 。物理 中模型的三要素是 :
①简要 。 ②数学上具备正确性。 ③实验上具备可
证 实性 。
高的词语 , 泛指 由一群有关联 的个体组成 , 根据特定 的规则工作 , 能完成个别元件不能单独完成的工作 的
s y s t e ms .I n t h i s pa p e r ,e v o l u t i o n o f mo d e l -a p p l i e d me t h o d s i s s t u d i e d a n d t h e f e a s i b i l i t y ,t h e o r e t i c a l b a s i s
群体 。系统存 在 领域 很广 泛 , 在不 同类 型 的领域 表 现 形式 不 同 , 比如 自然 系统 、 社会 系统 、 工 程 系统等 。本 文论 述 内容 主要 针对 工程 系统 领域 , 该 领 域 中系统 主 要 由硬 件 , 软件 等组 件构 成 以满足 某些 特定 的整 体 性
第2 7卷
第 4期
电 脑 开 发 与 应 用
文章编号 : 1 0 0 3 — 5 8 5 0 ( 2 0 1 4 ) 0 4 — 0 0 7 1 — 0 5
基于模型系统工程方法研究与展望
复杂系统建模与仿真研究

复杂系统建模与仿真研究I. 简介复杂系统建模与仿真是一种综合运用多学科知识对复杂系统进行表示、分析和模拟的方法。
它是研究复杂系统行为的重要手段之一,被广泛应用于金融、交通、环境、生物、能源等领域。
II. 复杂系统建模的分类复杂系统建模可以分为静态模型和动态模型两种。
1. 静态模型静态模型是研究复杂系统在特定时间点的状态和特征,它可以展示各种因素之间的相互关系。
通常用于展示和解释数据、分析问题、做出决策或根据一种策略作出预测。
2. 动态模型动态模型是研究复杂系统的交互行为,预测复杂系统未来发展趋势和变化规律。
动态模型可以分为离散事件模型和连续时间模型。
III. 复杂系统建模的主要方法复杂系统建模的主要方法包括系统动力学、代理模型、神经网络模型、遗传算法等。
1. 系统动力学系统动力学是一种描述动态复杂系统行为的方法。
它使用系统结构和各元素之间的关系来表示和预测系统行为。
系统动力学假设系统元素的相互作用和反馈产生了系统的行为。
它通常包括股票和流动图、平衡和鲍德里安环等方法。
2. 代理模型代理模型是一种通过基于规则、学习、优化或演化的过程来模拟系统的代理行为的模型。
每个代理可以是个体、组织、市场等,可以是具有简单结构的代理(如生物体)或复杂结构的代理(如网络系统)。
代理模型的发展源于计算机科学和人工智能的进步。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种仿生学模型,使用多个节点或处理元素(神经元)构成的网络来实现输入、输出和决策。
神经网络模型被广泛应用于图像和语言识别、金融预测等领域。
4. 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。
它通过模拟生物进化过程(选择、交叉和变异)来优化适应度函数。
遗传算法通常用于求解最优化问题、参数估计和问题求解。
IV. 仿真研究的意义仿真研究是基于复杂系统建模的框架下进行的一种验证模型及其行为的方法。
它可用于分析和测试各种决策和决策模型、分析系统在不同前景下的状况、改进系统运用策略等。
大型复杂系统的物理建模与仿真技术研究

大型复杂系统的物理建模与仿真技术研究随着科技的不断进步,大型复杂系统已成为现代社会的一种普遍存在。
由于这些系统的规模庞大、结构复杂,导致它们的运行、优化、仿真等方面都存在着极大的困难。
为了有效地掌握大型复杂系统的运行规律和优化方法,物理建模与仿真技术成为了一项非常重要的研究领域。
一、大型复杂系统的物理建模物理建模是将现实中的物理系统转化为计算机程序所能处理的数学模型,以达到对物理系统进行分析和优化的目的。
对于大型复杂系统而言,物理建模的难点主要在于复杂性和耦合性。
复杂性是指系统内部包含了大量的元素、组件、关系及行为,同时这些元素又之间相互关联紧密。
例如交通系统中的各种车辆、道路、信号灯等等,这些元素之间的关系和行为十分复杂,需要对这些元素进行分类、量化和关联,才能建立合理的模型。
耦合性是指系统中的各个部分之间存在着相互作用和相互影响。
例如电力系统中,各个电场之间的耦合是非常复杂的,必须考虑到负载变化、电力质量、输电损耗等多种因素,才能建立合理的模型。
在对大型复杂系统进行物理建模时,需要采用多种运用各种物理学原理、统计原理和数学方法对系统进行分析和建模的方法,如系统动力学建模、多智能体系统建模等。
二、大型复杂系统的仿真技术为了有效地对大型复杂系统进行优化和控制,需要进行仿真。
仿真技术是利用计算机,通过程序模拟实际系统的各种行为和状态,以模拟实际系统的运行过程。
仿真技术可以有效地帮助人们分析和解决大型复杂系统存在的问题,例如开发新技术、制定新政策、发现系统缺陷等。
仿真技术可以分为离线仿真和在线仿真两种。
离线仿真是在计算机上进行的仿真,仿真结果对实际系统不产生影响,因此它对大型复杂系统的调试和优化非常有价值。
在线仿真是指系统在运行时,通过计算机程序对系统进行模拟和优化。
大型复杂系统的仿真技术需要注意以下几个方面:1、建立合理的模型合理的模型是进行仿真的基础。
必须考虑到各个因素的相互关系,全局优化与局部优化的平衡等多种因素。
基于改进的BP网络的水机温度模型建立_牟媛

文章编号:1007-1385(2007)04-0075-04基于改进的BP网络的水机温度模型建立牟 媛 张晓丹 田 丰(沈阳航空工业学院计算机学院,辽宁沈阳 110034)摘 要:传统的水电仿真系统中的温度模型的构建方法存在模型可移植性比较差、推导过程必须有水电专家的参与、推导过程复杂度大、模型精确度不高等不足,这些都对水电仿真的进一步发展和准确性产生了一定影响。
因此需要一种更新的方法来适应水电仿真的发展。
为此提出了一种改进的BP网络神经元网络学习算法,通过改进训练算法以提高神经网络的训练效率以及准确度。
将这种算法应用于吉林丰满水电厂水电仿真系统的水机温度模型的建立实验中,并与原有的神经网络方法进行比较,比较结果表明,该方法能提高分类准确率和训练速度。
关键词:无线BP网络;温度模型;水电仿真中图分类号:TP183文献标识码:A 水力发电是我国电能的主要来源之一。
发电厂的运行控制是一个非常复杂的工作,对操作人员的要求也很高,由于一些实际问题,运行人员不能得到更多的实际操作锻炼的机会。
吉林丰满水电站数据融合仿真系统的目的就是要实现对工人和技术人员进行培训,因此所开发的仿真系统的操作界面、操作内容必须与真实系统相同,所不同的仅仅在于仿真培训操作对象不是实际的水电设备,而是一个运行于计算机后台的仿真模型,这就要求仿真模型与水电厂真实系统具有相同运行特性及参数。
传统的水电仿真系统中的温度模型是由水电现场的技术人员首先记录跟温度模型有关的各变量的现场数据,然后由专家根据这些数据归纳总结出数学模型,在仿真过程中,根据这些数学公式来得出温度的仿真模型。
这种方式得出的仿真模型存在模型的可移植性差、推导过程必须有专家参与、推导过程复杂度大、模型精度不高等缺点。
本文依据丰满水电现场计算机控制系统和其他水电仿真系统的可借鉴的经验,并基于神经元网络理论,利用BP神经元网络对丰满水电仿真系统的温度模型做了改进。
1 BP神经元网络BP算法存在局部极小问题和学习算法收敛速度慢等问题。
基于元模型的装备体系知识图谱构建

基于元模型的装备体系知识图谱构建
王暖臣;王小龙;穆歌;李新津
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)7
【摘要】针对当前军事领域知识图谱描述装备体系存在的数据规范程度不高、实体不统一和实体关系不一致等问题,提出一种基于元模型的军事领域本体模型构建方法。
该方法采用体系架构元模型技术框架下的概念数据模型和逻辑数据模型定义装备体系本体,从而生成装备体系知识图谱,避免不同兵种、不同业务领域装备体系本体不一致的影响。
选取协同打击任务场景构建无人机集群装备体系应用本体,导入Neo4j软件生成知识图谱。
结果表明,所提方法能够满足装备体系知识图谱构建需求。
【总页数】9页(P2374-2382)
【作者】王暖臣;王小龙;穆歌;李新津
【作者单位】军事科学院系统工程研究院
【正文语种】中文
【中图分类】E117
【相关文献】
1.基于语义元模型的装备体系结构建模方法
2.基于百科知识的军事装备知识图谱构建与应用
3.基于本体的主战武器装备知识图谱构建
4.面向武器装备体系知识图谱的本体构建
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面向软件定义的C~4ISR系统资源建模方法研究

面向软件定义的C~4ISR系统资源建模方法研究
张兆晨;毛少杰;闫晶晶;毛晓彬
【期刊名称】《现代防御技术》
【年(卷),期】2024(52)1
【摘要】为实现马赛克化的C~4ISR系统构建模式,瞄准系统“元要素”构建,以软件定义技术为驱动,探讨了可定义的资源建模原理,提出了资源建模过程,定义了
C~4ISR系统资源概念内涵,基于多视角建立了资源分类框架;围绕资源信息流受控和能力开放共享,提出了模型要素,针对7类资源特点建立了参考模型。
通过典型案例下资源实例化建模,验证了模型对软件定义的系统构建的适用性。
【总页数】9页(P65-73)
【作者】张兆晨;毛少杰;闫晶晶;毛晓彬
【作者单位】中国电科第二十八研究所信息系统工程重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP302.1;TJ76
【相关文献】
1.基于面向对象的软件工程与面向对象的建模方法
2.面向对象的软件工程与面向对象的建模方法
3.面向软件非功能需求的软件过程建模方法
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5.基于活动的C^4ISR体系结构建模方法研究
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系统工程优质课系统建模与优化的理论与方法探索

系统工程优质课系统建模与优化的理论与方法探索系统工程是跨学科的科学,旨在研究和解决复杂问题。
系统工程的核心是系统建模与优化。
在系统工程优质课程中,系统建模与优化的理论与方法的探索是非常重要的。
本文将探讨系统工程中系统建模与优化的理论与方法,并分析其在优质课程中的应用。
一、系统建模的理论与方法探索系统建模是系统工程中的一个重要环节。
它是将实际问题抽象为数学模型的过程,为问题的分析和解决提供了依据。
在系统工程优质课程中,系统建模需要符合一定的理论与方法。
首先,系统建模的理论应遵循系统工程的基本原理。
系统工程的基本原理包括系统的边界明确、内外部界面清晰、系统元素及其相互关系明确等。
在建模过程中,要保证模型的结构和行为能够准确反映实际系统,同时具备可描述、可分析和可优化的特点。
其次,系统建模的方法应根据具体问题的特点来选择。
常用的系统建模方法包括结构建模、状态建模和过程建模等。
结构建模是对系统组成元素及其关系进行描述;状态建模是对系统在不同状态下的行为进行描述;过程建模是对系统的动态过程进行描述。
在系统工程优质课程中,根据具体问题的特点,选择合适的建模方法具有重要意义。
二、系统优化的理论与方法探索系统优化是系统工程中的另一个关键环节。
它是通过优化算法和技术,寻求系统最优解的过程。
在系统工程优质课程中,系统优化需符合一定的理论与方法。
首先,系统优化的理论应基于数学优化理论。
数学优化理论是研究最优化问题的基本理论。
系统工程中常用的数学优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划等。
在系统工程优质课程中,可以根据具体问题的特点选择合适的数学优化方法,求解系统的最优解。
其次,系统优化的方法应基于多学科交叉的思维方式。
系统工程是跨学科的科学,需要综合运用数学、物理、经济、管理等多学科知识。
在系统优化过程中,要考虑各种学科之间的相互关系和影响,综合运用多种方法,提高系统的整体性能。
三、系统建模与优化在优质课程中的应用系统建模与优化在系统工程优质课程中具有广泛的应用价值。
系统工程|复杂系统研发中基于模型的系统工程方法论

系统工程|复杂系统研发中基于模型的系统工程方法论1、引言挑战系统开发的复杂性推高了航空航天的开发成本和周期,传统的研制流程存在以下问题:1)基于文档设计,容易产生二义性;2)各设计阶段的设计结果割裂;3)缺陷大多在后期发现,发现和修复成本高;4)试验滞后于设计,试验效率较低,试验结果离散;5)后期发现问题后优化和改进空间少。
国内首次研制大涵道比商用航空发动机面临巨大的风险与挑战,主要体现在研发难度大、研制周期长、极高的安全性要求。
解决问题方向随着信息技术飞速发展,基于模型的系统工程便应运而生。
利用基于模型的系统工程方法(Model based Systems Engineering,MBSE)在开发的早期阶段,就通过模型逐步定义需求和功能,设计系统架构及进行相应的验证工作,并将这些模型统一存储在模型库中。
作为系统工程领域一种新兴的方法,基于模型的系统工程由于诸多明显优势的存在,正成为复杂系统设计的基础。
2、基于模型的系统工程方法论介绍INCOSE的《MBSE方法论调查Survey on MBSE Methodologies》中关于“方法论Methodology”的定义包括“PMTE”四个元素,分别是:过程Process、方法Method、工具Tool、环境Environment。
图1 MBSE落地基本要素[1]根据“PMTE”,方法论可以提供解决某项问题的完整方案框架,落实到某项具体的复杂系统设计问题上,MBSE作为解决复杂系统设计的完整方案框架,也必须提供过程Process、方法Method、工具Tool,并明确这些元素可以有效开展和使用的环境。
通常基于模型的系统工程(MBSE)方法论封装了建模语言、建模过程、建模工具,下面介绍工程中常用的MBSE方法论。
面向对象的系统工程方法(OOSEM)OOSEM起源于90年代开始的洛马公司的软件供应商联盟,2000年INCOSE建立OOSEM工作小组;OOSEM是一种将面向对象的分析技术和系统工程理论基础充分结合的一种自顶向下的场景驱动的MBSE方法论。
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• 元实体(MetaEntity),实际上是元类的同义词; • 元关系(MetaRelationship),类似于一般建模中的 关系,但是用于元模型; • 元属性(MetaAttribute),类似于一般建模中的属 性,但是用于元模型; • 元对象,经常作为组成元模型建模语言的所有事物 ( “ things ” ) 的 通 用 术 语 , 例 如 , 元 类 、 元 关 系 、 元 属 性。通常,和完全成熟的模型的信息建模语言相比,元元
• 元元模型(Meta-metamodel),这往往人们看问题 的起点,但实际上是非常简单的:为了创建一个元模型, 人们需要一种能够表达这种元模型的语言,元元模型就是 这种语言。之所以取这个名字,是因为元元模型和元模型 之间的关系与元模型和模型之间的关系是类似的,就象我 们熟悉的对象类和它的实例之间的关系一样,是抽象和具 体的关系;
2.2 元模型建模技术
实际上,建模和元模型建模是一致的活动,不同之处 在于对它们的解释,模型是对真实世界系统和过程的抽象 描述,元模型是对模型的抽象描述。因此,用于建模的概 念也同样可以用于元模型建模。这个逻辑也能够扩展出元 元模型建模的过程。但是,建模、元模型建模和元元模型 建模的目的是截然不同的,通常所用的元模型建模的四层 概念框架如下表所示。它说明了元元模型、元模型、模型 和“用户数据”之间的关系,它们一层在另一层之上,构 成了四层结构,如下表所示。一些应用实际上使用超过四 层的结构,但是,这种体系结构很容易扩充到超过四层。
收稿日期:2001-06-18
修回日期:2001-11-08
作 者 简 介 : 毛 媛(1972-), 女, 山东人, 博士, 研究方向为分布交互仿
真技术,仿真运行支撑环境的研究工作。
效性的方法。元模型建模是一种模型集成化的工程分析方 法,它允许在特定领域内创建多种模型的集成集合,这种 集合也就是元模型(Metamodel)。
Abstract: We propose a metamodel-based modeling methodology and give its implementation scheme of the complex system. According to this, we present a metamodel instance of a prototype system — a model of complex system. By using this meta-modeling technology in the system modeling of the complex system simulation platform, we can integrate the subsystems of complex system in a higher level, and accelerate the design, development and implementation of complex system simulation. Keywords: complex system; metamodel; reuse; interoperability
2 基于元模型的建模方法[1] [2] [3]
元模型建模(Metamodeling)是一种创建元模型的活 动,它和一般的建模很相似,都是对特定信息和对象建立 模型,但它们是针对于不同特性的建模。元模型建模是系 统化的建模技术,是对系统高层次上的抽象,这种模型的 抽象技术是一种减少仿真模型的复杂性而保持仿真结果有
• 元模型驱动技术和标准的出现和使用。例如,UML (它是根据元模型来定义的)和 CDIF(基于集成的元模 型,提供工具的互操作);
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系 统 仿 真 学 报 2002 年 4 月
• 抽象层次的出现。元模型善于从集成和互操作的低 层次细节进行抽象,还能帮助把问题划分垂直子问题。例 如,通过把工具集成问题分离成 1)一个元模型集成问题,2) 一个数据复制问题和 3)通信问题,每一个都能够单独解决, 因此增加了问题解决的通用性,从而增加了扩展性和可维护 性等;
元模型建模和其它的学科一样,有自己的术语。下面 给出元建模学科中一些被通常使用的定义及其相关概念, 以区别于在其它的学科中的不同用法。
• 模型(Model),在系统(特别是软件系统)建模的过程 中,一些人为定义的信息集合。例如,属性(Attribute)、方 法(Method)等等;
• 元模型(Metamodel),能够表达建模中信息的信息模 型。元模型的相关概念有, 元类(MetaClass), 元过程(Meta Pro-cess),元方法(MetaMethod),元赋值(MetaAssignment) 等等;
第 14卷第 4期 系 统 仿 真 学 报 Vol. 14 No. 4 2002 年 4 月 JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION April 2002
第 14 卷第 4 期
毛 媛等:基于元模型的复杂系统建模方法研究
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模型(元模型建模语言)提供的元对象的数量是相当少 的;
• 元对象实例(MetaObject Instance),当用户利用元 模型提供的概念创建一个模型时,元模型才被实例化。例 如,类“ Customer”是元类“Class”的一个实例。类似 的,可以理解元关系和元属性的实例。
2.1 元模型的产生和发展
元模型是关于模型的模型,是关于如何建立模型、模 型的语义或模型之间如何集成和互操作等信息的描述,是 对某一特定领域建模环境的规范定义,它定义了该领域的 语法和语义,能够表示该领域内的所有或全部系统。元模 型比模型的抽象程度高,因此能够较好地解决模型集成中 的问题。同理,元元模型(Meta-metamodel)是对给定元模型 建模环境中的语法和语义的规范定义。元模型产生的原因 主要有以下几个方面:
Metamodel-Based Modeling Methodology Research of Complex System
MAO Yuan1, LIU Jie2, LI Bo-hu2
(1Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China; 2Second Academy of CAMEC, Beijing 100854, China)
层次
元元模型 (Meta-Metamodel)
元模型 (Metamodel)
模型 (Model) 用户对象 (User objects)
描述
元模型建模的支撑系统,定义了描述元模型 的语言。
元元模型的一个实例,定义了详细说明模型 的语言。
元模型的一个实例,定义了描述信息领域的 语言。
模型的一个实例,定义了详细说明信息领域 的语言
了一个原型系统的元模型实例——复杂系统模型。将这种元建模技术用于复杂系统仿真平台中
系统模型的建立,可以使构成复杂系统的各子系统模型在比模型更高的层次上进行集成,从而
加速了复杂系统仿真的设计、开发和实现。
关键词:复杂系统;元模型;可重用;互操作
中图分类号:N 945.12
文献标识码:A
元模型经常使用一种简单信息或对象建模的技术来开 发,这些技术和信息提供(元)关系(relations)/联系(associations)、 (元)属性和一些其它概念。元模型的主要用途是:
• 作为数据仓库的概念范例,数据仓库用于存储软件 工程和相关数据;
• 作为建模工具(例如 CASE)的概念范例; • 用来定义建模语言,例如对象分析和设计; • 是构成建模工具互操作技术领域的重要部分; • 是一种工具, 帮助理解不同建模语言概念之间的关 系。 为了更好的将元数据和元模型技术用于实际的系统建 模方法中,对象管理组织(OMG: the Object Management Group) 制 定 了 相 应 的 MOF(Meta Object Facility) 规 范 和 XMI(XML Metadata Interchange)规范。 下面介绍用来定义元模型的 MOF 核心的元建模结 构,也就是 MOF 的抽象语言。MOF 元建模主要为元数据 定义信息模型,MOF 主要使用对象建模框架结构,它是 UML 核心的基本子集,四个主要的建模概念是: • 类(Class),对 MOF 对象进行建模; • 关联(Association), 对元对象之间的双向关系进行建 模; • 数据类型(DataTypes),对其它数据(也就是简单类 型、外部类型等等)进行建模; • 包(Package),使模型模块化。 XMI 的主要目的是,在分布式的异构环境中,元数据 可以在(基于 OMG-UML 的)建模工具和(基于 OMGMOF 的)元数据仓库之间容易的进行交换。XMI 集成了三 个主要的工业标准: • XML-eXtensible Markup Language, 它是一个 W3C 标 准; • UML-Unified Modeling Language, 它是一个 OMG 建 模标准; • MOF-Meta Object Facility, 一个 OMG 元建模和元数 据仓库标准。 这些标准集成到 XMI 中,结合了 OMG 和 W3C 中元 数据和建模技术的最优秀的部分,使得分布式系统的开发 者可以共享对象模型和 INTERNER 上的其它元数据。XMI 与 MOF 和 UML 一起构成了 OMG 元数据仓库体系结构的 核心内容。
• 它的时代到来了。元模型建模至少出现了 10 年, 但是随着 internet 特别是 intranet 的到来,现在对数据集成 的需要越来越迫切。元模型是软件(甚至是硬件)开发时 数据集成的基础,即使人们不经常把它们被称为元模型;
• 元 CASE( Meta-CASE ) 工 具 的 产 生 。 以 前 的 CASE 工具一般只支持一种方法学,后来出现的则支持多 种。Meta-CASE 工具没有一个固定的元模型,但是用户可 以利用这种工具的开发工具包来进行相应的设置,从而使 之支持已有的任何元模型;