Resumen

La simulación de un modelo de sistema de sistemas (SoS), que consta de un modelo de combate y un modelo de red, se ha utilizado para analizar en detalle el rendimiento de la guerra centrada en la red. Sin embargo, encontrar los parámetros del modelo de combate que satisfacen la potencia de combate requerida utilizando la simulación puede llevar mucho tiempo por dos razones: (1) el tiempo prolongado de ejecución por cada ejecución de simulación y (2) el enorme número de ejecuciones de simulación. Este artículo propone un método de optimización basado en la simulación para el modelo de simulación basado en SoS para superar estos problemas. El método consta de dos procesos: (1) la transformación del modelo basado en SoS en un modelo integrado utilizando la red neuronal para reducir el tiempo de ejecución y (2) la optimización del modelo integrado utilizando el algoritmo genético con clasificación y selección para disminuir el número de ejecuciones de simulación. El resultado experimental revela que el método propuesto redujo significativamente el tiempo para encontrar los parámetros de combate óptimos con un

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Simulación; Sistema de sistemas; Modelo de combate; Modelo de red; Guerra centrada en la red; Optimización
• Keywords:Simulation; System-of-systems; Combat model; Network model; Network-centric warfare; Optimization