1.本发明涉及工业互联网技术领域，具体涉及一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备。
背景技术：2.近些年科学技术的不断创新发展，加快推动了新一代信息化与工业化的深度融合，智能制造、网络化协同、个性化定制日益普遍。当前的工业互联系统是建立在传统刚性集成的生产系统基础上，面向的生产是常规的、稳定的“大批量制造”模式，而在面对个性化、小批量制造时，则缺少灵活性。随着互联网与工业生产的深度融合，需要机器、人、物、软件、算法、模型等工业全要素按需连接。松耦合联邦系统采用松耦合组织结构技术，将机器、人、物、软件、算法、模型等工业全要素组成松耦合联邦系统，能够较好的表征工业全要素连接。工业要素作为系统成员，可动态加入、退出系统，根据生产需求柔性连接、按需生产，提高工业互联系统的开放性、灵活性，满足工业柔性、敏捷的需求。
3.耦合度是系统运行评估时，用以衡量系统的可靠性的重要指标，在复杂网络系统中，评估系统耦合度的方法主要有边介数方法和节点中心性方法。边介数是指网络中所有节点对最短距离经过该边的数目，边介数值越大，说明边在网络中的影响越大。节点中心性方法包括度中心性、紧密中心性和点介数中心性。然而，此类方法对于松耦合联邦系统，存在着以下不足：
4.(1)边介数方法不适用于松耦合联邦系统评估联邦成员间链路耦合度。松耦合联邦系统，成员间直接按需进行数据交互，随时加入，随时退出，数据很少在多条边之间进行传输，传统的边介数中心度的评估方法不再适用；
5.(2)节点中心性的计算不适用于松耦合联邦系统评估联邦成员间链路耦合度。由于联邦系统的松耦合特性，联邦成员是柔性连接、按需组配。传统的节点中心性方法如度中心性、紧密中心性等适用于结构固定的复杂网络，对于动态变结构的松耦合联邦系统不再适用。
技术实现要素：6.因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中边介数方法和节点中心性方法不适用于松耦合联邦系统评估联邦成员间链路耦合度的缺陷，从而提供一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备。
7.根据第一方面，本发明实施例提供了一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，包括：获取目标松耦合联邦系统的联邦成员的属性信息，所述属性信息包括联邦成员间的连接关系及各所述联邦成员之间信息传递链路的权重；基于各所述联邦成员间的连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵；基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵；基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。
8.可选地，所述基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度，包括：基于所述连接关系矩阵计算目标联邦成员的数据出度和数据入度；基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性；基于所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比；基于所述数据出度、数据入度、复合中心性、入强度比和出强度比计算所述耦合度。
9.可选地，所述基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性，包括：基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的强度信息；获取与所述联邦成员传递信息的相邻成员的信息熵中心性；基于所述强度信息以及所述信息熵中心性计算所述复合中心性。
10.可选地，获取与所述联邦成员传递信息的相邻成员的信息熵中心性，包括：获取所述联邦成员的相邻成员数据出度与数据入度之和与所有相邻成员的数据出度和数据入度之和的比值；获取所述联邦成员进行信息传递的相邻成员集合；基于所述比值以及所述相邻成员集合计算所述信息熵中心性。
11.可选地，所述基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵，包括：获取联邦成员权重函数以及各联邦成员间的信息交互关系；基于所述联邦成员权重函数以及所述信息交互关系提取所述占比权重矩阵。
12.可选地，基于所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比，包括：获取所述联邦成员与所有相邻成员间的信息传递数据；基于所述信息传递数据以及所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比。
13.可选地，基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度，包括：基于所述各联邦成员链路耦合度按照数值大小进行排序；基于排序结果判断是否需要重新计算松耦合联邦成员链路耦合度，若目标联邦成员链路排序最高，则重新计算其耦合度。
14.可选地，通过下述模型进行耦合度计算：可选地，通过下述模型进行耦合度计算：其中，为联邦成员的数据入度，为联邦成员的数据出度；p
ij
为联邦成员的出强度比，p
ji
为联邦成员的入强度比，为所述联邦成员链路相邻成员的复合中心性。
15.可选地，通过下述公式进行复合中心性计算：其中，hj为联邦成员相邻成员的信息熵中心性，为联邦成员的强度信息，ni为与联邦成员进行信息交互的邻居集合。
16.根据第二方面，本发明实施例还提供一种松耦合联邦系统链路耦合度计算装置，包括：信息提取模块，用于获取目标松耦合联邦系统的联邦成员的属性信息，所述属性信息包括联邦成员间的连接关系及各所述联邦成员之间信息传递链路的权重；第一矩阵构建模块，用于基于各所述联邦成员间的连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵；第二矩阵构建模块，用于基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦
系统的占比权重矩阵；数据计算模块，用于基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。
17.根据第三方面，一种计算机设备，包括：通信单元、存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者任意一种可选方式所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法。
18.根据第四方面，一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者任意一种可选实施方式中所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法。
19.本发明技术方案，具有如下优点：
20.本发明实施例提供的一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备，该方法包括如下步骤：获取目标松耦合联邦系统中各联邦成员间的连接关系和各所述联邦成员间的信息传递链路的权重信息，并根据所述连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵，根据各所述联邦成员间的信息传递链路的权重信息构建占比权重矩阵，基于所述连接关系矩阵和所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统各成员间链路的耦合度。本发明通过联邦成员间的连接关系矩阵以及计算各成员复合中心性综合评估链路的耦合度，从而为松耦合联邦系统的柔性调整提供指导，且量化各成员间链路耦合度，能够更加准确的评估系统的可靠性。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1为本发明一个或多个实施例松耦合联邦系统链路耦合度计算方法的工艺流程示例图；
23.图2为本发明一个或多个实施例松耦合联邦系统链路耦合度计算方法的流程示例示意图；
24.图3为本发明一个或多个实施例松耦合联邦系统链路耦合度计算方法中各联邦成员连接关系示例示意图；
25.图4为本发明一个或多个实施例松耦合联邦系统链路耦合度计算装置的结构示例示意图；
26.图5为本发明实施例一种计算机设备连接示例示意图。
具体实施方式
27.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构
成冲突就可以相互结合。
29.本发明一个或多个实施例通过联邦成员间的连接关系矩阵以及计算各成员复合中心性综合评估链路的耦合度。如图1、图3所示，下述各实施例以智能集成装配生产线应用为例，由机器人、上料台、二维装配平台、物料、装配体、工装、软件7个联邦成员构建松耦合联邦系统，机器人负责搬运零件、在装配平台上组装装配体，物料(零件)位于上料台，方便机器人进行搬运，机器人根据装配零件的不同需要置换对应的工装，仿真软件为对装配过程进行仿真。对松耦合联邦系统链路耦合度计算方法进行阐述，本发明并不以此为限。
30.图2示出了根据本发明实施例的一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法的流程图，该方法具体包括以下步骤：
31.s100：获取目标松耦合联邦系统的联邦成员的属性信息，所述属性信息包括联邦成员间的连接关系及各所述联邦成员之间信息传递链路的权重。
32.示例性地，以互联网为媒介，将智能集成装配生产线中所涉及的各种工业要素作为联邦成员，组成目标松耦合联邦系统，联邦成员可动态加入和退出联邦，同时获取所述目标松耦合联邦系统中各联邦成员的连接关系和所述各联邦成员间信息传递链路的权重。
33.示例性地，用v＝{v1,v2,
…
vn}表示各联邦成员，n表示成员个数，如图1及图3所示，根据构建的联邦系统以及各联邦成员的连接关系获取各联邦成员的属性信息，所述属性信息包括但不限于联邦成员间的连接关系、各所述联邦成员之间信息传递链路的权重、联邦成员的唯一身份识别、成员间传递的数据类型以及发布/订阅的消息参数，表达式例如可以是vg＝(ig,dg,hg,cg,wg)，其中，v代表某个联邦成员，g代表联邦成员序号角标，i代表联邦成员的标识，d代表联邦成员传递的数据类型，h代表联邦成员的发布/订阅的消息参数，c代表联邦成员与其他成员的连接关系，w代表联邦成员与其他成员之间信息传递链路的权重，本发明并不以此为限。
34.示例性地，在本发明实施例中，所述目标松耦合联邦系统中联邦成员属性表如下表1所示，
35.表1
[0036][0037]
其中，fi(i＝1,
…
,7)是权重的计算公式，本发明实施例以联邦成员发送信息的频率来计算各联邦成员间链路权重，各联邦成员分别用不同的标识(i)，机器人的标识用r表示，二维装配平台用m表示，标识后面的数字代表是第几个联邦成员，其它联邦成员以此类推，不同的联邦成员之间传递的数据类型不同，本发明实施例联邦系统中机器人与其它联邦成员传递的是文本型数据，每个联邦成员都有各自的参数，如机器人的参数有发送频率、机械臂移动速度、机械臂关节位置坐标、旋转角度、状态，在连接关系中，各联邦成员发布/订阅关系是相互的，这里的c既表示发布成员又表示订阅成员，本发明并不以此为限。
[0038]
s200：基于各所述联邦成员间的连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵。
[0039]
示例性地，基于各所述联邦成员间的连接关系c，组建整个松耦合联邦系统的连接关系矩阵，矩阵中所有元素用“0”和“1”来填充，“0”代表两个联邦成员之间无信息流通，“1”代表有信息流通。
[0040]
示例性地，所述连接关系矩阵例如可以是其中，
其中，i,j＝1,2,
…
n,i≠j。
[0041]
示例性地，如图1所示为本发明实施例松耦合联邦系统各联邦成员的连接关系，基于所述连接关系构建的连接关系矩阵为：本发明并不以此为限。
[0042]
s300：基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵。
[0043]
示例性地，在各联邦成员进行信息交互时，链路权重根据上述表1中参数h的关系进行计算，将所述参数h中的信息发送频率作为各联邦成员链路的权重，基于所述各联邦成员链路的权重，组建占比权重矩阵。在实际应用中，例如可以以联邦成员之间距离的倒数为基础组建占比权重矩阵，本发明并不以此为限。
[0044]
s400：基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。
[0045]
具体地，基于所述连接关系矩阵获取所述松耦合联邦系统各成员间信息传递关系数据，基于所述占比权重矩阵获取所述松耦合联邦系统各成员间信息数据交互频率数据，基于所述信息传递关系数据以及所述信息数据交互频率数据计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。
[0046]
本发明实施例提供的一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，该方法包括如下步骤：获取目标松耦合联邦系统中各联邦成员间的连接关系和各所述联邦成员间的信息传递链路的权重信息，并根据所述连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵，根据各所述联邦成员间的信息传递链路的权重信息构建占比权重矩阵，基于所述连接关系矩阵和所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统各成员间链路的耦合度。本发明通过联邦成员间的连接关系矩阵以及计算各成员复合中心性综合评估链路的耦合度，从而为松耦合联邦系统的柔性调整提供指导，且量化各成员链路耦合度，能够更加准确的评估系统的可靠性。
[0047]
在本发明一个可选实施例中，上述步骤s400基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度，包括以下步骤：
[0048]
(1)基于所述连接关系矩阵计算目标联邦成员的数据出度和数据入度。
[0049]
示例性地，基于所述连接关系矩阵提取矩阵中各行以及各列中所包含的元素数据，根据所提取的行元素总和计算所述目标联邦成员的数据出度，根据所提取的列元素总和计算所述目标联邦成员的数据入度。
[0050]
示例性地，数据出度例如可以是通过计算获得，其中，表示各联邦成员订阅i发布数据的成员个数，a
ij
表示连接关系矩阵中行元素，数据入度例如可以是通过计算获得，其中，表示各联邦成员向成员i发布数据的成员个数，aji
表示连接关系矩阵中列元素。在本发明实施例中，以第2个联邦成员装配平台为例，其数据出度数据入度本发明并不以此为限。
[0051]
(2)基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性。
[0052]
具体地，根据所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的强度信息，同时，获取与所述联邦成员传递信息的相邻成员的信息熵中心性，根据所述强度信息和所述信息熵中心性计算所述联邦成员的复合中心性。
[0053]
示例性地，例如可以通过公式获取所述联邦成员的强度信息，其中，n
in
(i)表示向i发布数据的成员集合；n
out
(i)表示订阅i发布数据的成员集合，w
ij
为权重矩阵ω中第i行第j列的值，本发明并不以此为限。
[0054]
示例性地，获取所述联邦成员的所有相邻成员数据出度与数据入度之和，将单个相邻成员数据出度与数据入度之和与所有相邻成员的数据出度和数据入度之和进行比较，并获取比值，同时获取所述联邦成员进行信息传递的相邻成员集合，基于所述比值以及所述相邻成员集合计算所述信息熵中心性。
[0055]
示例性地，例如可以通过公式获取所述信息熵中心性，其中，p(vk)表示j的相邻联邦成员vk的节点概率，为相邻联邦成员vk的度与所有邻居度和的比值。这里成员的度是指数据出度和数据入度的和。ni为与成员i进行信息交互的邻居集合，ni＝n
im
(i)∪n
out
(i)＝(v1,v2,v3…
vn)，本发明并不以此为限。
[0056]
示例性地，例如可以通过公式计算所述联邦成员的复合中心性，根据目标联邦成员的重要性和所述目标联邦成员在相邻联邦成员当中重要性综合计算获取联邦成员的复合中心性，本发明并不以此为限。
[0057]
示例性地，在本发明实施例中分别计算7个联邦成员的强度以及7个联邦成员各自相邻成员的信息熵中心性hi，根据所述强度信息熵中心性hi计算复合中心性，本发明实施例计算结果为：
[0058][0059]hi
＝[3.5027,1.9182,2.4353,2.4353,1,1.9182,2.5]
[0060][0061]
(3)基于所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比。
[0062]
具体地，根据所述占比权重矩阵获取各所述联邦成员的信息传输权重以及所述各联邦成员订阅的数据信息量以及发布的数据信息量，基于上述信息获取目标联邦成员与所有相邻联邦成员进行信息传递的权重之和，并基于所述权重之和以及占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比。
[0063]
示例性地，例如可以通过公式计算联邦成员的出强度比，其中，ω
ij
为联邦成员i和j的信息传输权重，对应占比权重矩阵第i行j列的数值，表示在所有订阅
成员中，成员j订阅的数据信息量所占比重，所述信息传输权重通过权重函数计算得到，所述权重函数例如可以是联邦成员间信息发送频率，也可以是联邦成员间距离的倒数，，本发明并不以此为限。
[0064]
示例性地，例如可以通过公式计算联邦成员的入强度比，其中，ω
ij
为联邦成员i和j的信息传输权重，对应占比权重矩阵第i行j列的数值，表示成员j订阅了不同的发布数据，从成员i发布的数据所占的信息量比重，所述信息传输权重通过权重函数计算得到，所述权重函数例如可以是联邦成员间信息发送频率，也可以是联邦成员间距离的倒数，本发明并不以此为限。
[0065]
示例性地，以联邦成员机器人r1为例，计算成员机器人r1到二维装配平台m2的出强度比和入强度比，出强度比为入强度比为
[0066]
(4)基于所述数据出度、数据入度、复合中心性、入强度比和出强度比计算所述耦合度。
[0067]
具体地，结合联邦成员的数据出度和数据入度、入强度比和出强度比，同时综合所述联邦成员链路相邻成员的复合中心性，计算所述联邦成员间链路的耦合度。
[0068]
示例性地，例如可以基于所述数据出度、数据入度、复合中心性、入强度比和出强度比构建耦合度计算模型度比构建耦合度计算模型其中，为联邦成员的数据入度，为联邦成员的数据出度；p
ij
为联邦成员的出强度比，p
ji
为联邦成员的入强度比，为所述联邦成员链路相邻成员的复合中心性，本发明并不以此为限。
[0069]
在本发明实施例中，通过所述连接关系矩阵计算目标联邦成员的数据出度和数据入度，同时基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性，并基于所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比，综合所述数据出度、数据入度、复合中心性、入强度比和出强度比计算所述耦合度。本发明实施例通过计算各联邦成员的度数据，并综合考虑所述各联邦成员链路相邻成员的重要程度，综合计算耦合度，从而能够更加全面分析松耦合系统中各联邦成员的状态以及更加准确计算各联邦成员间链路耦合度，进一步的，能够准确评估系统可靠性，为松耦合联邦系统的柔性调整提供指导，针对不同工况做出合理的生产方案，高效率、低成本的完成生产任务。
[0070]
在本发明一个可选实施例中，上述步骤s300基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵，具体包括以下步骤：
[0071]
(1)获取联邦成员信息发送频率以及各联邦成员间的信息交互关系；
[0072]
(2)基于所述联邦成员信息发送频率以及所述信息交互关系提取所述占比权重矩阵。
[0073]
示例性地，根据所述表1中参数h获取联邦成员信息发送频率以及各联邦成员间的
信息交互关系，基于所述信息发送频率作为各联邦成员链路的权重，基于所述权重以及所述信息交互关系提取所述占比权重矩阵。
[0074]
示例性地，在本发明实施例中，各联邦成员数据发送频率为fi＝[10,1,0.5,0.125,10,1,0.167]，其中i＝1，2，
…
，7，对应表1中的成员顺序，利用归一化公式将数据发送频率归一化为占比权重矩阵，其中，a
ij
为连接关系矩阵中的元素，fi为第i个联邦成员的数据发送频率，ω
ij
表示联邦成员i与j信息交互权重，进行归一化后的占比权重矩阵为：本发明并不以此为限。
[0075]
本发明实施例通过获取各联邦成员的信息交互关系和数据发送频率，构建占比权重矩阵，从而能够更加清晰的分析各联邦成员间的关系，在实际应用中，联邦成员的权重越大，说明成员间的数据交互越频繁，成员关系越紧密，进一步的，能够基于所述占比权重矩阵综合分析松耦合联邦系统中各成员的稳定性，为松耦合联邦系统的柔性调整提供指导，针对不同工况做出合理的生产方案，高效率、低成本的完成生产任务。
[0076]
在本发明一个可选实施例中，上述步骤s400所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度，还包括以下步骤：
[0077]
(1)基于所述各联邦成员链路耦合度按照数值大小进行排序；
[0078]
(2)基于排序结果判断是否需要重新计算松耦合联邦成员间的耦合度，若目标联邦成员链路排序最高，则重新计算其耦合度。
[0079]
示例性地，联邦成员间的数据交互具有方向性，总共20条链路。利用所述耦合度计算模型计算出每条链路的耦合度，在得到所有链路耦合度值后，对其按照耦合度数值进行排序，耦合度数值越大说明该链路的重要性越大，是紧耦合的，一旦该链路出现数据堵塞，会造成很大影响。当目标联邦成员链路为排序最高且其耦合度数值与其他联邦成员耦合度数值相差很多时，则需要根据情况对目标联邦成员对应链路两边联邦成员的连接关系进行阻断，其他成员重新确立信息交互关系，并重新计算其链路耦合度，直到耦合度达到实际工作要求。
[0080]
在本发明实施例中，通过将耦合度数值进行排序，从而判断目标联邦成员链路耦合度是否符合实际工作要求，若不符合实际工作要求则重新确立信息交互关系并计算其耦合度直至达到实际工作要求，保证了联邦系统稳定运行，进一步的，便于及时根据计算结果做出合理的调整，并指定相应的生产方案，提高了生产效率。
[0081]
如图4所示，本发明实施例提供了一种松耦合联邦系统链路耦合度计算装置，包括信息提取模块1、第一矩阵构建模块2、第二矩阵构建模块3、数据计算模块4，其中，
drive，缩写：hdd)或固态硬盘(英文：solid-state drive，缩写：ssd)；存储器44还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0091]
其中，处理器41可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：cpu)，网络处理器(英文：network processor，缩写：np)或者cpu和np的组合。
[0092]
其中，处理器41还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specific integrated circuit，缩写：asic)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：cpld)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmable gate array，缩写：fpga)，通用阵列逻辑(英文：generic array logic,缩写：gal)或其任意组合。
[0093]
可选地，存储器44还用于存储程序指令。处理器41可以调用程序指令，实现如本发明图2实施例中所示的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法。
[0094]
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0095]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
技术特征：1.一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，包括：获取目标松耦合联邦系统的联邦成员的属性信息，所述属性信息包括联邦成员间的连接关系及各所述联邦成员之间信息传递链路的权重；基于各所述联邦成员间的连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵；基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵；基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。2.根据权利要求1所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，所述基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度，包括：基于所述连接关系矩阵计算目标联邦成员的数据出度和数据入度；基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性；基于所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比；基于所述数据出度、数据入度、复合中心性、入强度比和出强度比计算所述耦合度。3.根据权利要求2所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，所述基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的复合中心性，包括：基于所述数据出度和数据入度以及所述占比权重矩阵获取所述联邦成员的强度信息；获取与所述联邦成员传递信息的相邻成员的信息熵中心性；基于所述强度信息以及所述信息熵中心性计算所述复合中心性。4.根据权利要求3所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，获取与所述联邦成员传递信息的相邻成员的信息熵中心性，包括：获取所述联邦成员的相邻成员数据出度与数据入度之和与所有相邻成员的数据出度和数据入度之和的比值；获取所述联邦成员进行信息传递的相邻成员集合；基于所述比值以及所述相邻成员集合计算所述信息熵中心性。5.根据权利要求1所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，所述基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵，包括：获取联邦成员权重函数以及各联邦成员间的信息交互关系；基于所述联邦成员权重函数以及所述信息交互关系提取所述占比权重矩阵。6.根据权利要求2所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，基于所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比，包括：获取所述联邦成员与所有相邻成员间的信息传递数据；基于所述信息传递数据以及所述占比权重矩阵计算各所述联邦成员的入强度比和出强度比。7.根据权利要求1所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度，还包括：基于所述各联邦成员链路耦合度按照数值大小进行排序；基于排序结果判断是否需要重新计算松耦合联邦成员链路耦合度，若目标联邦成员链
路排序最高，则重新计算其耦合度。8.根据权利要求1-6任一项所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，通过下述模型进行耦合度计算：其中，为联邦成员的数据入度，为联邦成员的数据出度；p
ij
为联邦成员的出强度比，p
ji
为联邦成员的入强度比，为所述联邦成员的复合中心性，为所述联邦成员链路相邻成员的复合中心性。9.根据权利要求3或8所述的松耦合联邦系统链路耦合度计算方法，其特征在于，通过下述公式进行复合中心性计算：其中，h
j
为联邦成员相邻成员的信息熵中心性，为联邦成员的强度信息，n
i
为与联邦成员进行信息交互的邻居集合。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9任一项所述的方法的步骤。
技术总结本发明实施例提供一种松耦合联邦系统链路耦合度计算方法及计算机设备，该方法包括：获取目标松耦合联邦系统的联邦成员的属性信息，所述属性信息包括联邦成员间的连接关系及各所述联邦成员之间信息传递链路的权重；基于各所述联邦成员间的连接关系构建所述松耦合联邦系统的连接关系矩阵；基于各所述联邦成员之间信息传递链路的权重构建所述松耦合联邦系统的占比权重矩阵；基于所述连接关系矩阵及所述占比权重矩阵计算所述松耦合联邦系统链路耦合度。本发明通过联邦成员间的连接关系矩阵以及计算各成员复合中心性综合评估链路的耦合度，从而为松耦合联邦系统的柔性调整提供指导，且量化各成员间链路的耦合度，能够更加准确的评估系统的可靠性。准确的评估系统的可靠性。准确的评估系统的可靠性。
技术研发人员：赵骥 齐晓锐 吴教丰 陈井东
受保护的技术使用者：浙江清华长三角研究院
技术研发日：2022.03.18
技术公布日：2022/7/5
