【技术实现步骤摘要】
本申请一般涉及仿真计算。更具体地，本申请涉及一种基于速度优先的自适应图计算方法及相关产品。
技术介绍
1、离散事件仿真中的图计算是一种模拟和分析系统行为的方法。在这种仿真中，事件发生的时间点是离散的，事件的发生会引起系统状态的变化。图计算在离散事件仿真中能有效模拟和分析复杂系统的动态行为，如交通流量控制、网络通信、生产流程管理等领域。通过图计算，可以预测系统在不同策略或条件下的表现，为决策提供科学依据，对现代科技发展起到了推动作用。
2、但是在离散事件仿真中，针对不同场景形成了不同的图计算方法。所述算法只针对特定场景设计，计算逻辑单一，难以适应离散事件仿真的速度变化需求。例如，在某些场景下，离散事件仿真并不需要得到某粒度的推演结果，而是需要时间上进行快进，达成某种推演态势，或符合某种推演需求。但是图计算算法一经采用，其速度无法主动调整。
3、有鉴于此，亟需提供一种基于速度优先的自适应图计算方法，以便能够自适应地选择图计算的算法，从而调整计算速度。
4、申请内容
5、为了至少解决如上所提到的一个或多个技术问题，本申请在多个方面中提出了一种基于速度优先的自适应图计算方法及相关产品的方案。
6、在第一方面中，本申请提供一种基于速度优先的自适应图计算方法，其特征在于，包括：计算当前周期的速度控制信号，所述速度控制信号用于自适应地选择所述图计算的目标算法；以及利用所述目标算法对离散事件进行仿真计算，所述仿真计算的结果用于作为下一周期中的所述离散事件，以开始所述下一周期的离散事件仿
7、在一些实施例中，其中计算当前周期的速度控制信号包括：计算所述当前周期的速度偏差程度，所述速度偏差程度用于与第一系数相乘，以得到第一信号；计算预设周期至所述当前周期的所有速度偏差程度的均值，所述均值用于与第二系数相乘，以得到第二信号；计算所述当前周期与上一周期的速度偏差程度的差值，所述差值用于与第三系数相乘，以得到第三信号；获取所述上一周期的速度控制信号，以作为第四信号；以及对所述第一信号、所述第二信号、所述第三信号和所述第四信号进行融合计算，以得到所述当前周期的速度控制信号。
8、在另一些实施例中，其中对所述第一信号、所述第二信号、所述第三信号和所述第四信号进行融合计算，以得到所述当前周期的速度控制信号包括：对所述第一信号、所述第二信号、所述第三信号和所述第四信号进行加权求和，以得到所述当前周期的速度控制信号。
9、在又一些实施例中，其中所述速度控制信号用于自适应地选择所述图计算的目标算法包括：将所述速度控制信号的数值与多个目标阈值和/或目标阈值范围进行比较；以及根据所述比较的结果，从所述图计算的一个或多个候选方法中选择一个方法作为所述目标算法。
10、在又一些实施例中，其中所述速度控制信号用于自适应地选择所述图计算的目标算法包括：当所述速度控制信号的数值小于或等于第一目标阈值时，选择第一候选方法作为所述目标算法；当所述速度控制信号的数值大于第一阈值，并且小于或等于第二阈值时，选择第二候选方法作为所述目标算法；以及当所述速度控制信号的数值大于第二阈值时，选择第三候选方法作为所述目标算法。
11、在又一些实施例中，其中所述候选方法包括全局最短路算法、最短路径算法和基于深度学习的算法。
12、在又一些实施例中，其中所述全局最短路算法包括floyd-warshall算法，所述最短路径算法包括dijstra算法。
13、在又一些实施例中，当所述目标算法为基于深度学习的算法时，其中利用所述目标算法对离散事件进行仿真计算，所述仿真计算的结果用于作为下一周期中的所述离散事件，以开始所述下一周期的离散事件仿真中的图计算包括：利用所述基于深度学习的算法对离散事件进行仿真计算，以得到所述仿真计算的近似结果；以及将所述近似结果作为所述下一周期中的所述离散事件，以开始所述下一周期的离散事件仿真中的图计算。
14、在第二方面中，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有基于速度优先的自适应图计算的计算机程序指令，该计算机程序指令被一个或多个处理器执行时，使得实现根据上述方法中任意一项所述的方法。
15、在第三方面中，本申请提供一种基于速度优先的自适应图计算的电子设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有基于速度优先的自适应图计算的计算机指令，当所述计算机指令由处理器执行时，使得实现根据上述方法中的任意一项所述的方法。
16、通过如上所提供的一种基于速度优先的自适应图计算方法及相关产品，本申请实施例通过利用速度控制信号选择图计算的算法，能够自适应地选择图计算的算法，从而调整计算速度。
技术实现思路
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1.一种基于速度优先的自适应图计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中计算当前周期的速度控制信号包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中对所述第一信号、所述第二信号、所述第三信号和所述第四信号进行融合计算，以得到所述当前周期的速度控制信号包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述速度控制信号用于自适应地选择所述图计算的目标算法包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述速度控制信号用于自适应地选择所述图计算的目标算法包括：
6.根据权利要求4和5所述的方法，其特征在于，其中所述候选方法包括全局最短路算法、最短路径算法和基于深度学习的算法。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，其中所述全局最短路算法包括Floyd-Warshall算法，所述最短路径算法包括Dijstra算法。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述目标算法为基于深度学习的算法时，其中利用所述目标算法对离散事件进行仿真计算，所述仿真计算的结
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有基于速度优先的自适应图计算的计算机程序指令，该计算机程序指令被一个或多个处理器执行时，使得实现根据权利要求1-8中任意一项所述的方法。
10.一种基于速度优先的自适应图计算的电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于速度优先的自适应图计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中计算当前周期的速度控制信号包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中对所述第一信号、所述第二信号、所述第三信号和所述第四信号进行融合计算，以得到所述当前周期的速度控制信号包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述速度控制信号用于自适应地选择所述图计算的目标算法包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述速度控制信号用于自适应地选择所述图计算的目标算法包括：
6.根据权利要求4和5所述的方法，其特征在于，其中所述候选方法包括全局最短路算法、最短路径算法和基于深度学习的...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈弼龙，司光亚，高尚，王艳正，吴琳，唐宇波，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防大学联合作战学院，
类型：发明
国别省市：
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