[发明专利]一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备在审

专利信息
申请号: 202210272577.2 申请日: 2022-03-18
公开(公告)号: CN114707309A 公开(公告)日: 2022-07-05
发明(设计)人: 赵骥;齐晓锐;吴教丰;陈井东 申请(专利权)人: 浙江清华长三角研究院
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F17/16;G06F17/18;G06Q10/06;G06Q50/04;G06F111/10;G06F119/02
代理公司: 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 代理人: 李博洋
地址: 314006 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 耦合 联邦 系统 耦合度 计算方法 计算机 设备
【说明书】:

发明实施例提供一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备,该方法包括:获取目标松耦合联邦系统的联邦成员的属性信息,所述属性信息包括联邦成员间的连接关系及各所述联邦成员之间信息传递链路的权重;基于各所述联邦成员间的连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵;基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵;基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。本发明通过联邦成员间的连接关系矩阵以及计算各成员复合中心性综合评估链路的耦合度,从而为松耦合联邦系统的柔性调整提供指导,且量化各成员间链路的耦合度,能够更加准确的评估系统的可靠性。

技术领域

本发明涉及工业互联网技术领域,具体涉及一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备。

背景技术

近些年科学技术的不断创新发展,加快推动了新一代信息化与工业化的深度融合,智能制造、网络化协同、个性化定制日益普遍。当前的工业互联系统是建立在传统刚性集成的生产系统基础上,面向的生产是常规的、稳定的“大批量制造”模式,而在面对个性化、小批量制造时,则缺少灵活性。随着互联网与工业生产的深度融合,需要机器、人、物、软件、算法、模型等工业全要素按需连接。松耦合联邦系统采用松耦合组织结构技术,将机器、人、物、软件、算法、模型等工业全要素组成松耦合联邦系统,能够较好的表征工业全要素连接。工业要素作为系统成员,可动态加入、退出系统,根据生产需求柔性连接、按需生产,提高工业互联系统的开放性、灵活性,满足工业柔性、敏捷的需求。

耦合度是系统运行评估时,用以衡量系统的可靠性的重要指标,在复杂网络系统中,评估系统耦合度的方法主要有边介数方法和节点中心性方法。边介数是指网络中所有节点对最短距离经过该边的数目,边介数值越大,说明边在网络中的影响越大。节点中心性方法包括度中心性、紧密中心性和点介数中心性。然而,此类方法对于松耦合联邦系统,存在着以下不足:

(1)边介数方法不适用于松耦合联邦系统评估联邦成员间链路耦合度。松耦合联邦系统,成员间直接按需进行数据交互,随时加入,随时退出,数据很少在多条边之间进行传输,传统的边介数中心度的评估方法不再适用;

(2)节点中心性的计算不适用于松耦合联邦系统评估联邦成员间链路耦合度。由于联邦系统的松耦合特性,联邦成员是柔性连接、按需组配。传统的节点中心性方法如度中心性、紧密中心性等适用于结构固定的复杂网络,对于动态变结构的松耦合联邦系统不再适用。

发明内容

因此,本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中边介数方法和节点中心性方法不适用于松耦合联邦系统评估联邦成员间链路耦合度的缺陷,从而提供一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备。

根据第一方面,本发明实施例提供了一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法,包括:获取目标松耦合联邦系统的联邦成员的属性信息,所述属性信息包括联邦成员间的连接关系及各所述联邦成员之间信息传递链路的权重;基于各所述联邦成员间的连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵;基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵;基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。

可选地,所述基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度,包括:基于所述连接关系矩阵计算目标联邦成员的数据出度和数据入度;基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性;基于所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比;基于所述数据出度、数据入度、复合中心性、入强度比和出强度比计算所述耦合度。

可选地,所述基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性,包括:基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的强度信息;获取与所述联邦成员传递信息的相邻成员的信息熵中心性;基于所述强度信息以及所述信息熵中心性计算所述复合中心性。

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