基于非支配遗传算法的HLA仿真系统数据采集策略

作     者：王佩骐 鞠儒生 张淼 段伟 WANG Peiqi;JU Rusheng;ZHANG Miao;DUAN Wei

作者机构：国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2024年第46卷第9期

页      面：3103-3111页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62103428,72071207) 湖南省自然科学基金(2021JJ40702)资助课题 

主　　题：数据采集 高层体系结构 大规模分布式仿真 非支配排序遗传算法II 采集效率 

摘      要：数据采集是仿真执行过程中的重要环节,数据采集的完整性和效率对整个训练仿真活动的最终效果和效率具有重大影响。然而,在现有基于高层体系结构(high level architecture,HLA)的分布式仿真系统中,集中式数据采集在单个步长内读写海量数据,会影响仿真正常推进,而分布式数据采集会造成大量冗余数据,且采集模块的开发不具备通适性。针对上述问题,基于弱分布式数据采集结构,利用多个采集成员实现并行数据采集,并基于非支配排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)制定采集任务在多个成员间的分配策略,实现数据采集负载的均衡分布。仿真结果和真实系统上的实验结果表明,所提方法能显著提升数据采集效率,同时减少数据采集成员执行过程中的中央处理器(central processing unit,CPU)和内存消耗。