描述离散动态系统的集合标识Petri网STPNs(4)

4.75M11 {(A,32),(B,308),(C,83)}{(A,118)}

5.00M12{(B,18),(C,20)}{(A,32),(B,290),(C,43)}{(A,118)}

5.50M13{(A,15),(B,25)}{(A,17),(B,265),(C,43)}{(A,118)}

5.75M14 {(A,17),(B,265),(C,43)}{(A,118),(C,150)}

6.50M15{(A,10)(B,22)}{(A,7),(B,243),(C,43)}{(A,118),(C,150)}

7.07M16{(B,19),(C,30)}{(A,7),(B,224),(C,13)}{(A,118),(C,150)}

设所有变迁都是瞬时变迁,除了代表运输状态的库所,其它状态库所时间延迟均为零Ζ连续分析一系列标识引起的状态周期叠加过程,就得到系统的动态运行过程Ζ用简单的仿真程序即可对上述模型进行动态分析Ζ几个与库存系统运作关系密切的库所状态变化过程列在表5中Ζ在表5中可以看到,某些标识的周期状态变化会生成补货订购标识在S6中延时Ζ基于对系统状态的动态分析,可以在一定的评价体系内对库存系统运作即相应库存控制策略进行相应的分析、评价、决策和优化,这不在本文讨论范围内Ζ

4　STPNs应用特性讨论

与现有的各种改进的Petri网方法相比,ST PN s的特点在于应用集合的概念大大扩展了标识的内含,将其它方法中必须单独描述的一组标识当作一个集合体进行描述,这增强了ST PN s的描述能力,解决了Petri网结构随标识规模膨胀的难题Λ

ST PN s中控制结点的引入使得在系统的上层建模更为直接和清楚Λ路由结点的引入则可视化地描述了离散事件随机的、不确定的逻辑关联关系,同时规范系统的图形结构为每个变迁和库所都只有唯一的输入和输出弧Λ基于集合运算的结点函数定义增强了描述系统复杂操作的能力,使扩展后的集合标识能完成系统对标识内部复杂的操作,完成动态迁移Λ

ST PN s在应用中具有较好的简洁性Λ一个大规模D ED S,甚至系统中的一个逻辑控制与操作,例如一个出库控制逻辑,如果用其它Petri网,会描述成一个笨重的网络结构,而ST PN s能够方便地进行上层描述,而底层模型也不会比其它Petri网更为冗余Λ

另外,ST PN s的应用和仿真技术密不可分Λ一个大规模D ED S的ST PN s模型的动态分析靠解析方法46系统工程理论与实践2004年7月© 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.

基于经典Petri网,进行了标识和语义扩展,定义了集合标识Petri网(Set-TokenSPetriNets,STPNs).在定义STPNs时,构造了携带属性集合的抽象的信息标识,称为集合标识;将大规模个体按照属性层次分组,每组作为一个元素定义在属性集合中,解决了Petri网规模随着标识规模的增大而膨胀的矛

是相当困难的,目前可行并被认为是最有效的方法是仿真Λ与仿真技术相结合来对大规模D ED S 进行定量的分析、评价、决策和优化正是ST PN s 建模方法的研究目的,也是ST PN s 在大规模D ED S 领域的应用特征之一Λ

总之,ST PN s 通过对基础Petri 网在标识和语义两个方面,尤其是标识的扩展,有效解决Petri 网模型随着系统规模增大而快速膨胀的根本矛盾,大大增强了Petri 网直观清晰地描述控制特性和随机特性的能力,为描述大规模D ED S 提供了有效建模工具,在分析大规模D ED S 方面有较大的应用空间Λ参考文献:

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56第7期描述离散动态系统的集合标识Petri 网:ST PN

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