基于GSPN和人工免疫算法的并行测试任务调度研究

针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种广义随机Petri网和人工免疫算法相结合的任务调度优化算法.首先对并行测试系统建立广义随机Petri网(GSPN)模型,然后将激发的变迁序列集作为并行测试任务调度路径;将免疫克隆选择算法(ICSA)应用到并行测试系统任务调度问题中,并提出一种自适应克隆选择算子,搜索最优任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案.用某型雷达接收机并行测试系统对该算法进行仿真验证,结果表明,与改进的混合遗传算法(IHGA)相比,该算法能够便捷地得到任务调度最优序列,且测试效率更高.     

时间Petri网与GA-PSO算法相结合的并行测试

摘 要：并行测试任务调度方案在自动测试系统中一直是尚未解决的难题。本文基于Petri网理论的基础,建立了并行测试的时间Petri网模型,并且首次将GA-PSO算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案。仿真结果表明,本算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列。     

导弹并行测试系统优化模型与性能评价

并行测试是一代测试(NxTest)的关键技术之一,其核心是测试任务调度.基于此,在改进的蚁群算法基础上提出并行测试任务调度方法,获得测试任务最优调度序列,Matlab仿真结果证明了该方法的有效性.采用赋时有色Petri网对并行测试系统进行建模,并基于线性代数的方法验证模型结构的有界性、守恒性、活性和公平性.性能分析结果...     

基于时延Petri网和人工蜂群算法的航电系统并行测试研究

航电系统的复杂程度日益提高,传统的人工检测维护手段已经无法满足现代化装备的支持保障要求,自动测试系统(ATS)正逐步成为复杂系统与设备可靠运行的必要保证,而并行测试是下一代自动测试系统(ATS,automatic test system)的关键技术之一。以并行测试技术为基础,在时延Petri网的基础上,对航电系统测试任务进行建模,并采用人工蜂群算法对Petri网的变迁序列寻求最优解,找到测试时间最短的变迁序列。仿真结果表明,该算法能够快速准确地得到最优的测试方案。     

有色Petri网在并行测试建模中的应用

并行测试技术对推动科学的发展起着重要作用,如今科学技术的发展和工程问题的解决都离不开并行处理技术.传统的串行测试方法和串行任务调度方法日益体现出了它的局限性.文中将并行测试调度与建模方法作为主要研究内容,以并行任务调度算法为基础,依据有色petfi网的建模理论与方法,建立了基于实例的并行测试系统有色Petri网模型,用...     

基于时间Petri网的并行测试任务调度

并行测试拥有减少测试时间和降低测试成本的强大优势,正成为研究热点之一;首先介绍了并行测试的基本概念,针对在并行测试系统中由于多任务并行调度,可能引起的资源冲突问题,提出一种基于时间Petri网的并行测试任务调度建模方法;通过搜索Pe-tri网模型的可达树,寻找不同的变迁发生序列;比较不同序列的完成时间,得到完成所有测试任务需要时间最短的并行任务调度序列;最后,在该模型下,对一个实例进行了仿真分析;试验结果表明,该模型适于描述该类型系统的任务调度过程。     

人工蜂群算法在并行测试任务调度中的应用

并行测试是下一代自动测试系统的关键技术之一,而并行测试任务调度是并行测试的核心内容;首先建立并行测试调度的数学模型,根据人工蜂群算法解决动态调度优化问题的优势,提出基于人工基于蜂群算法的并行测试任务调度方法;并给出应用实例,仿真实验表明:该算法收敛快、准确率高,能有效解决并行测试调度优化问题。     

基于改进DPSO算法的并行测试任务优化调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势,已成为当前自动测试系统发展的方向。针对并行自动测试过程中,测试任务调度复杂,难以优化的问题,以PSO算法为基础,通过对问题空间编码的重新定义,并运用交叉、变异算子给出了新的粒子位置的更新公式,提出了一种改进后的DPSO算法。依据并行测试完成时间极限定理,给出了并行测试任务调度的目标函数与约束条件。以某雷达电子装备并行测试系统中三块电路板并行测试为例,对改进的DPSO算法进行了仿真验证,得到了最优调度测试序列。结果表明：与遗传算法相比,改进后的DPSO算法迭代次数更少,寻优性能更好,适用于工程应用。     

基于广义随机Petri网的并行自动测试系统性能分析研究

为了提高并行自动测试系统的测试效率,改善系统总体性能,运用基于广义随机Petri网的系统性能分析方法,对并行测试任务过程建立广义随机Petri网模型,将并行测试过程同构于马尔科夫过程,并对该过程进行性能分析,进而得到并行测试系统中各种测试资源的利用率以及任务过程的平均延时数据;根据模型计算所得到的测试资源利用率,确定影响并行测试系统性能的瓶颈所在;通过分析并行测试系统中测试资源调用的分布情况,调整测试资源同测试任务的匹配关系,以达到进一步提高测试系统测试效率的目的。     

基于共享模型的通用ATS并行测试任务调度算法研究

为了完成通用ATS并行测试,寻找任务调度的最优解,介绍了基于遗传算法的共享模型的任务调度算法,利用所提出的遗传操作,对调度问题进行了求解,最后对算法进行了实验验证;结果表明,该算法能够有效解决资源分配和任务调度问题,能快速给出最优调度方案,且对于相同的调度问题,任务完成时间优于其它算法。     

着色时间工作流网任务调度的时间约束分析

为实现工作流管理系统中的任务调度和时间管理,避免流程在多任务运转时产生溢出,提高流程的工作效率。采用不固定时延定义了着色时间Petri网,通过控制任务间的最小时距避免了溢出,并用任务监测器实现了相应的控制策略。以各任务间的时间间隔最小为优化目标,对串行、并行、条件选择和循环四种基本着色时间工作流网进行了时序分析和任务调度,推导出多任务在基本着色时间工作流网调度的数学模型和着色时间工作流网整体运行时间函数的计算公式。最后通过一个审批流程对论述的任务调度方法进行了验证。     

任务与资源双向匹配的动态任务调度策略研究

并行测试系统中的测试任务的执行时间是不确定的,测试任务过程具有随机性。为实现测试任务优化执行的目的,建立了并行自动测试系统的动态任务调动模型,并提出了基于测试任务剩余工作量和测试资源剩余负载的启发式调度规则,并在测试任务过程Petri网模型的运行演化算法中采用该规则,实现并行测试任务的动态调度。最后通过实例仿真,验证了该策略的可行性和优越性。     

基于平行Petri网的制造系统调度与控制一体化方法

为了消除制造系统调度层与控制层之间的隔阂,实现对生产事件快速灵活响应,本文提出了一种调度与控制一体化的方法.首先,定义了一种新型Petri网模型,即平行Petri网,从而集成地描述了传感器、执行器、任务和资源信息,构建制造系统的信息物理系统模型;其次,提出了一种从平行Petri网到赋时Petri网的抽象简化方法,大规模压缩优化调度所需搜索的状态空间;再次,定义了策略Petri网以描述最优调度策略.最后,给出了平行Petri网与策略Petri网同步执行算法,使得平行Petri网与物理系统同步执行.     

基于Petri网和人工势场的柔性制造启发式优化方法

制造系统优化调度是NP难组合优化问题,而自动导引车(AGV)路径规划与任务分配紧密耦合,又极大加剧了问题的复杂性.基于此,提出一种基于Petri网和人工势场的启发式优化方法.首先,将制造系统的工艺工序描述为一个任务Petri网,将AGV系统描述为一个路径Petri网,将两个网合成在一起;然后,利用Petri网的拓扑结构,为网络结点设计势能参数,从而为Petri网赋予一个人工势场;接着,利用人工势场设计制造系统加工时间的启发式函数,并构建Petri网人工势场启发式A*算法,其中包括最大势差启发式函数和总体势差启发式函数,并验证最大势差启发式函数是可采纳的;最后,进行两组数值实验,实验结果表明,最大势差A*算法能够得到最优解,且平均计算效率比Dijkstra算法提高57%,但是无法满足大任务量的调度需求,而总体势差A*算法比最大势差A*算法平均计算效率提高至少1个数量级,能够在有限时间内求解AGV任务分配和路径规划的联合问题.     

自动化仓库输送调度问题的建模与控制研究

基于面向对象着色Petri网模型和时态逻辑方法,对自动化仓库输送系统运行过程的调度问题进行研究。建立了系统的面向对象着色Petri网模型,讨论了该过程的死锁分析问题,给出了系统行为的时态逻辑规范和死锁避免的最大允许反馈控制策略。     

网格计算资源调度的层次Petri网建模与分析

本文给出了网格计算资源的三层调度方案,并利用层次颜色Petri网对这一调度方案进行了建模与分析。对不同层次的资源调度建立了相应的颜色时延Petri网模型,不同层次的颜色时延Petri网模型可以有不同的行为表现,体现了网格计算资源的异构、自治等特点。给出了层次颜色Petri网的可迭任务图的概念及构造算法,并利用可达任务图,对网格计算资源调度系统的运行状态进行了分析。     

Petri网系统的功能划分及其并行算法

针对Petri网系统的并行控制与执行,提出Petri网系统的功能划分及其并行算法。采用库所不变量技术对Petri网系统进行功能划分,给出非负库所不变量的功能划分算法。对进程内和进程间的并行性进行分析,给出消息传递环境下Petri网并行算法及应用示例。实验结果表明,该算法能较好地体现Petri网系统的实际运行过程,是实现Petri网系统并行控制和运行的有效方法。