针对兵棋推演系统在数据访问方面存在的一些“痛点”,吸收国内外兵棋推演系统在数据存储方面的经验教训,设计了基于总线的兵棋推演实时数据采集管理平台。引入分布式存储平台作为底层存储基础,引入内存数据库作为对外服务接口;采用基于总线的数据采集作为采集来源,并进行数据清洗和基于数据段的分支管理。系统整体分为三个模块,分别是采集模块、管理模块、服务模块;实现了对兵棋推演数据的实时采集、清洗、存储与管理。应用表明,平台为兵棋系统内的其他各个模块提供了高速可靠的数据访问支撑。 兵棋推演历史非常久远,从墨子解带为城算起,至 今已 2 000 多年,期间人类战争也经历了不同形态的演 变。 兵棋推演是现代进行战争模拟和作战方案验证的 重要手段,尤其是推演过程中产生的数据,是后续各类 分析的基础。 Creveld 等在文献[1]中回顾了战争发展 的历程,从大卫对歌利亚的战斗开始,一直到最新的兵 棋推演。 文献[2⁃3] 针对数据本身进行了数据质量等 分析。 文献[4⁃10]进行了各种基于兵棋推演数据的作 战分析,包括火力打击决策分析模型、指令下达特征、 作战体系网络模型等。 文献[11⁃13] 进行了基于兵棋 推演数据的挖掘、聚类、测量等研究。 文献[14⁃17] 提 出了基于兵棋推演数据的不同作战方案评估方法。 文 献[18⁃22]对深度学习在兵棋推演数据分析中的应用 进行了研究。 文献[23]进行了基于兵棋推演数据的后 勤物资储备精确计算,建立了后勤模型和规则算法。 文献[24]开放了一个兵棋推演数据集。 可见,兵棋推演数据在各类分析中起着基础支撑 的作用,因此必须有可靠的兵棋推演数据采集管理方 案,以保证数据的高可用性。 目前,美军比较典型的兵 棋推 演 系 统 有 JAS ( 原 JWARS ) [25] 、 JTLS、 EADSIM、 FLAMES 等[26] ;国内的兵棋推演系统主要有某大型计 算机兵棋系统、某大型仿真试验系统、XSIM [27] 、墨子 等;此外还有商业化的兵棋推演系统如 CMANO 等。 这 些系统在底层数据存储方面,JAS 采用的是 Oracle 数据 库;JTLS4􀆰 0 版本采用的是 Oracle 数据库,6􀆰 0 版本更 新为 PostgreSQL 数据库;EADSIM、FLAMES、华如 XSIM 采用的是本地数据文件方式;CMANO 采用的是 SQLite 数据库;华戍墨子 1􀆰 0 版本采用的是 SQLite 数据库,新 版本采用的是 MySQL 数据库;某大型计算机兵棋系统 采用的是 Oracle 数据库,某大型仿真试验系统采用的 是 MongoDB 数据库。 由于采用单机版磁盘数据库,原有兵棋推演系统 在数据访问方面存在一些问题,对与推演数据相关的 各类应用造成了不利影响。

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