49、基于图形依赖建模的模拟器原型设计

基于图形依赖建模的模拟器原型设计

在如今的技术领域中，对物理系统进行准确模拟是一项至关重要的任务。通过特定的学习算法，我们可以实现从预测到数据集压缩的过程。贝叶斯网络作为一种强大的工具，能够从数据中学习特征之间的依赖关系，这使得它在物理环境建模方面广受欢迎。

1. 模拟方案

模拟方案主要包含两个步骤：
- 从数据中构建约束贝叶斯网络，并拟合条件概率表（CPT）。
- 利用这些依赖关系构建多模型回归。

一个好的模型能够展现系统的动态特性，并允许我们系统地探索其行为。模拟的关键在于有足够的信息来对现实世界的物理系统进行建模。下面我们来详细介绍从物理系统中提取并以数据集形式呈现的信息。

单个性能参数数据实例 $D_t$ 包含了所有可监控组件以及相关参数。如果 $C_i$ 是系统 $S$ 的第 $i$ 个组件，那么 $PC_i$ 就是与组件 $C_i$ 相关的性能参数行向量。即：
$D_t = (P_{tC1}, \cdots, P_{tCm})$

设 $T$ 为工作负载轨迹的特征，也就是系统输入的轨迹。$Spec$ 是被建模物理系统的规格向量。在模拟过程中，我们会对系统进行监控，记录两组信息：$T_t$ 是在时间 $t$ 记录的系统输入轨迹，而系统对输入轨迹的响应则记录在 $D_t$ 中。这里的工作负载轨迹是实际输入到实时系统中的。我们将工作负载轨迹、系统规格和系统响应组合起来构建模拟所需的数据集 $D$：
$D =
\begin{bmatrix}
T_1 & Spec & P_{1C1} & \cdots & P_{tCm}\
T_2 &