基于移动Agent的分布式仿真数据收集服务

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在分布式交互仿真中,在分布式交互仿真系统中,对分布式交互仿真中的数据进行收集是一个重要的问题。收集到的数据可用于仿真的事后分析、在线监控及仿真重演等重要功能。且国民经济动员仿真演练系统对数据收集服务提出了新的需求,收集的数据不仅需要收集RTI的公开数据,还需要收集仿真模型内部数据。其数据需求具有收集任务需求多变,仿真对象动态创建,仿真数据量大和实时查询等特点。传统的收集方法一般分为集中式数据收集和分布式数据收集。集中式数据收集方法占用网络带宽大,对原有仿真系统影响大,且单个数据收集联邦成员会造成系统的单点效应。分布式数据收集其数据分布于各收集联邦成员中,在线分析和实时查询困难。为了弥补传统的收集方法对原有仿真系统影响大、实时查询困难等不足,分析了分布式数据收集的特点,本文提出了一种基于移动Agent的分布式数据收集方法。该方法具有收集任务灵活配置、移动Agent占用网络带宽小、自主性、移动性等优势。本文详细的给出了数据收集服务的基本设计思想和实现关键机制。最后将基于移动Agent的仿真数据收集服务应用于团队训练仿真中,此服务具有数据收集的自主性和对原有仿真系统影响小等优点,在可用性和效率等方面都取得了令人满意的效果。
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