[发明专利]一种支持模型属性量化评估的指标验证技术

权利要求书

1.一种支持模型属性量化评估的指标验证技术，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采用面向基于模型的系统工程方法，构建解决问题的系统工程模型；

S2：根据模型的需求和约束，采用KARMA语言指标验证部分语法定义包含系统模型中不随时间变化约束条件的验证脚本；

S3：指标验证编译器编译KARMA语言指标验证文本，调用基于可满足性模理论的求解器。

2.根据权利要求1所述的一种支持模型属性量化评估的指标验证技术，其特征在于：上述S1的具体方法为：

当问题中需要采用约束的评估以验证前移、提升设计效率或降低方案的不确定性时，可以采用指标验证方法；首先，针对该问题采用统一多架构建模语言KARMA语言，结合领域建模语言的规范，在MetaGraph工具中，根据基于模型的系统工程方法中常用的“需求架构——功能架构——逻辑架构——物理架构”建模流程，构建领域的系统架构模型；多架构统一建模工具MetaGraph支持统一多架构建模语言KARMA表达基于模型的系统工程模型，实现不同通用建模语言及框架的模型库开发及建模；KARMA语言可以支持基于GOPPRR建模方法描述不同视角的多架构模型，完成对复杂系统的全开发过程的描述；GOPPRR建模方法抽象层次高，不局限于某一领域，可以支持多种架构的模型描述；GOPPRR建模方法通过六种基本的元元模型构建领域下的元模型，作为领域的建模语言及相应的模型库；在实例化元模型构建领域内模型，通过模型的组合分析多视角下真实世界的系统；基于模型的系统工程方法可以采用“需求架构——功能架构——逻辑架构——物理架构”建模流程建模；需求架构根据系统利益相关人获得相应的需求，功能架构描述系统将提供的能力和服务以及系统将执行的任务，逻辑组件是物理组件的抽象表示，逻辑架构执行系统的功能而不需要施加技术实现的约束，物理架构定义了物理设备和其接口的关系与参数，其目的是描述具体的、可实现的解决方案。

3.根据权利要求1所述的一种支持模型属性量化评估的指标验证技术，其特征在于：上述S2的具体方法为：

a：采用KARMA指标验证语法定义指标验证模块和使用的验证求解器；

b：根据模型定义约束中所需变量并进行赋值；

c：构建基于模型信息的约束并将约束添加进求解器；

d：在优化求解器内添加软约束及优化目标；

e:评估约束并得出满足约束的解。

4.根据权利要求3所述的一种支持模型属性量化评估的指标验证技术，其特征在于：上述a的具体步骤为：

采用语法中的关键字“SMTAnalysis”和“end”声明指标验证模块；其开头为“SMTAnalysis Name”并以“end Name”结束，中间穿插代码主体；

其中，加粗斜体为固定格式的关键字，后面跟随的字符串表明该模块名称，模块尾端以“end”关键字结尾，表示该模块结束；模块内写入指标验证的代码主体；

根据解决问题的类型，代码主体首先声明该指标验证所需要的求解器类型：通用求解器或者优化求解器；通用求解器只用于检验约束的，即：添加的约束是否不存在冲突，返回结果为“满足”添加返回为布尔类型的约束以及某组满足约束的解集，优化求解器还可以添加“最大”、“最小”化目标函数以及带有权重的约束表达式，得出的结果为满足或可满足，得出的结果为最符合目标函数的解集；调用通用求解器的语法通过关键字“Solve”声明，其具体定义方法以“Solve solverName”开头，以“end solverName”，中间添加其余主体代码；

关键词“Solve”后跟随一字符串，为通用求解器名称；求解器尾端以关键词“end”结尾，同时跟随相同字符串；求解器声明内可写入模型信息、约束定义、求解操作等代码；若调用优化求解器，则通过关键词“Optimize”声明优化求解器，其具体定义方法以“OptimizeoptName”开头，以“end optName”，中间添加其余主体代码；

关键词“Optimize”后跟随一字符串，为优化求解器名称；求解器尾端以关键词“end”结尾，同时跟随相同字符串；求解器声明内可写入模型信息、约束定义、求解操作以及优化操作等代码；其中，使用优化求解器作为应用的求解器。