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相似文献
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1.
曾庆田 《计算机科学》2006,33(1):144-146
通过定义Petri网变迁的指标函数,给出一种基于变迁指标的Petri网分解方法,通过分解得到子网系统均为结构简单的T-网。分析了原网系统与子系统在结构性质和动态性质方面的对应关系。并且证明了通过子网之间的共享合成可以得到原先的网系统,这为Petri网用于复杂的物理系统分析提供了可靠的理论依据和技术手段。  相似文献   

2.
基于库所指标的Petri网分解方法   总被引:17,自引:2,他引:17  
一、引言 Petri网是系统模拟和分析的有效工具。对于一个规模较大的网系统,由于变迁和库所数目的增多,其分析显得比较麻烦。针对这个问题,国内外的许多学者作了大量的工作,他们提出了网化简、网运算,定义了化简子网、逐次化简以及针对特殊子网、特殊结构的化简方法。文[6]和文[7]分别给出了网系统的“和分解”和“并分解”方法,并讨论了通过这两种分解方法得到的子网同原网在结构性质方面的对应关系。本文通过指定库所集的指标函数,给出一种基于库所指标集的Petri网分解方法,通过分解得到结构简单的子网系统:|t|≤1且|t|≤1,原系统的状态和语言与子系统之间存在着一种投影关系,通过子网间的同步合成可得到原系统的状态和行为,对用Petri网分析大规模系统提供了一种有效的方法。由于篇幅所限,本文没有介绍Petri网的基本概念和术  相似文献   

3.
Petri网的分解技术是复杂网系统分析的一种重要手段,基于变迁指标的分解方法将系统分解为一组T-网。通过获得分解子网的结构性质以及子网与原网间的性质保持关系,得到了判定原网结构性质的一些方法和结论;同时给出了判定原网系统活性的一个条件。所得结果为结构复杂Petri网的性质分析提供了有效的方法。  相似文献   

4.
基于有色Petri网的自动化物流系统的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对西安科技大学自动化物流系统的任务规划,在研究有色Petri网相关理论的基础上,采用基于有色Petri网的方法对该物流系统进行建模,并结合实际系统提出了CPN模型描述性定义,然后在CPN Tools环境下对系统出、入库操作两种操作和出、入库和移库3种操作进行仿真,通过对系统模型状态空间的分析,验证了有色Petri网应用在物流系统中的通用性以及该系统具有有界性和活性等特性,进一步论证了该物流系统任务规划的合理性,为整个系统的稳定性和多任务的协调操作奠定了理论基础。  相似文献   

5.
基于库所指标分解的Petri网结构性质分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
Petri网的分解技术是复杂网系统分析的一种重要手段,基于库所指标的分解方法将系统分解为一组S-网。基于库所指标的分解方法来分析原网的结构性质,得到了原网对子网结构性质的保持关系,并给出了几种通过子网直接判定原网结构性质的方法,为结构复杂Petri网的性质分析提供了有效的方法。  相似文献   

6.
对于大而复杂的Petri网,“节点过多,状态爆炸”一直是阻碍其技术发展的主要问题,因此,如何有效地简化Petri网一直是Petri网研究领域的一个研究热点。将Petri网简化为若干子网是一个很有效的方法。提出了库所指标概念,根据该指标,给出了Petri网的分解定义,并给出了相关算法。在此基础上,依据所给出的算法研究化简技术的动态特性,将子网与原网的特性对应起来进行研究,为复杂系统的Petri网的分析提供了一种有效的途径。  相似文献   

7.
Petri网分解的保性条件分析   总被引:3,自引:2,他引:3  
Petri网的分解技术是用于复杂网系统分析的一种有效手段 .基于库所指标的 Petri网分解方法 ,将一个复杂的网系统分解成结构满足 |· t|≤且 |t· |≤ 1的简单子网 ,通过分解得到的子网与原系统的状态和行为之间存在着一种投影关系 .但是 ,子网本身也增加了一些不必要的状态和行为 (原网系统在子网上的投影只是子网状态和行为的一个子集 ) .本文提出分解过程中的状态保性和行为保性的概念 ,证明了分解过程中行为和状态保性的充要条件 ,基于标识可达图给出了相应的判定算法 ,对复杂系统的 Petri网分析方法提供了更为有效的理论和可行的技术  相似文献   

8.
基于库所指标分解的Petri网活性与公平性分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
Petri网的分解技术是用于复杂网系统分析的一种有效手段.基于库所指标的Petri网分解方法,将一个复杂的网系统分解成结构简单的子网,分解后的子网保持原网系统的语言行为不变当且仅当具有公共变迁的子网的可达图关于公共变迁是同构的.若分解过程中保持系统的语言行为不变,则在Petri网的活性和公平性方面有着对应关系.本文基于分解给出了Petri网活性判定的充要条件和公平性判定的定理,对基于分解的复杂系统的Petri网分析方法提供了更为有效的理论和可行的技术.  相似文献   

9.
基于Petri网的FMS物流系统建模与仿真   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
在建立FMS物流系统Petri网模型的基础上,采用"映射"思想,将Petri网模型转化为物流系统的仿真程序,提出了库所映射为程序数据、变迁映射为程序函数、系统子网映射为FMS系统基本类的映射方法,通过实例仿真验证了软件程序与模型的一致性。  相似文献   

10.
基于分解子网的Petri网不变量的分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析系统性能时,Petri网不变量具有重要意义。为了减小求解的计算复杂性,基于Petri网的分解,并利用关联矩阵的构成特点,分析总网和分解后子网的不变量之间的关系。对分解后的子网为一般Petri网,采用的连接为自环连接和同步连接的情形,得到了总网P/T-不变量可对分解保持的一些充分、必要或充要条件。  相似文献   

11.
针对K-medoids算法初始中心点选择敏感、大数据集聚类应用中性能低下等缺点,提出一个基于初始中心微调与增量中心候选集的改进K-medoids算法。新算法以微调方式优化初始中心,以中心候选集逐步扩展的方式来降低中心轮换的计算复杂性。实验结果表明,相对于传统的K-medoids算法,新算法可以提高聚类质量,有效缩短计算时间。  相似文献   

12.
A simple and fast algorithm for K-medoids clustering   总被引:1,自引:0,他引:1  
This paper proposes a new algorithm for K-medoids clustering which runs like the K-means algorithm and tests several methods for selecting initial medoids. The proposed algorithm calculates the distance matrix once and uses it for finding new medoids at every iterative step. To evaluate the proposed algorithm, we use some real and artificial data sets and compare with the results of other algorithms in terms of the adjusted Rand index. Experimental results show that the proposed algorithm takes a significantly reduced time in computation with comparable performance against the partitioning around medoids.  相似文献   

13.
潘楚  罗可 《计算机应用》2014,34(7):1997-2000
针对传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢以及聚类精度不够高等缺点,提出一种基于改进粒计算、粒度迭代搜索策略和优化适应度函数的新算法。该算法利用粒计算思想在有效粒子中选择K个密度大且距离较远的粒子,选择其中心点作为K个聚类初始中心点;并在对应的K个有效粒子中进行中心点更新,来减少迭代次数;采用类间距离和类内距离优化适应度函数来提高聚类的精度。实验结果表明:该算法在UCI多个标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时提高了算法聚类准确率。  相似文献   

14.
针对K中心点算法的初始聚类中心可能过于临近、代表性不足、稳定性差等问题,提出一种改进的K中心点算法。将样本集间的平均距离与样本间的平均距离的比值作为样本的密度参数,精简了高密度点集合中候选代表点的数量,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的K个样本作为初始聚类中心,兼顾聚类中心的代表性和分散性。在UCI数据集上的实验结果表明,与传统K中心点算法和其他2种改进聚类算法相比,新提出的算法不仅聚类结果更加准确,同时也具有更快的收敛速度和更高的稳定性。  相似文献   

15.
基于粒计算的K-medoids聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
马箐  谢娟英 《计算机应用》2012,32(7):1973-1977
传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为克服传统K-medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷,提出一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。算法引入粒度概念,定义新的样本相似度函数,基于等价关系产生粒子,根据粒子包含样本多少定义粒子密度,选择密度较大的前K个粒子的中心样本点作为K-medoids聚类算法的初始聚类中心,实现K-medoids聚类。UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明了基于粒计算的K-medoids聚类算法能得到更好的初始聚类中心,聚类准确率和聚类误差平方和优于传统K-medoids和快速K-medoids聚类算法,具有更稳定的聚类结果,且适用于大规模数据集。  相似文献   

16.
为了提高K-medoids算法的精度和稳定性,并解决K-medoids算法的聚类数目需要人工给定和对初始聚类中心点敏感的问题,提出了基于密度权重Canopy的改进K-medoids算法。该算法首先计算数据集中每个样本点的密度值,选择密度值最大的样本点作为第1个聚类中心,并从数据集中删除这个密度簇;然后通过计算剩下样本点的权重,选择出其他聚类中心;最后将密度权重Canopy作为K-medoids的预处理过程,其结果作为K-medoids算法的聚类数目和初始聚类中心。UCI真实数据集和人工模拟数据集上的仿真实验表明,该算法具有较高的精度和较好的稳定性。  相似文献   

17.
一种基于差分演化的K-medoids聚类算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对传统的K-medoids聚类算法具有对初始聚类中心敏感、全局搜索能力差、易陷入局部最优、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于差分演化的K-medoids聚类算法。差分演化是一类基于种群的启发式全局搜索技术,有很强的鲁棒性。将差分演化的全局优化能力用于K-medoids聚类算法,有效地克服了K-medoids聚类算法的缺点,缩短了收敛时间,改善了聚类质量。通过仿真验证了此算法的稳定性和鲁棒性。  相似文献   

18.
针对K中心点聚类算法对分类数据聚类的有效性和遗传算法良好的自组织、自适应和自学习能力,提出了基于遗传聚类算法的出行行为分析方法。该方法采用整数编码,用活动模式间的匹配度度量模式对象之间的相异度,以各活动模式与最近聚类中心点之间相异度的总和为适应度函数,探讨了K中心聚类与遗传算法相结合完成分类对象聚类分析的方法;通过算法在不同数据量和不同参数设定下仿真结果的比较,提出了关键参数的推荐值。研究表明,新方法不仅能很好地解决孤立点和局部最优的问题,同时还提高了算法的收敛速度,降低了计算成本,能很好地解决分类数据的  相似文献   

19.
颜宏文  周雅梅  潘楚 《计算机应用》2015,35(5):1302-1305
针对传统K-medoids聚类算法对初始值敏感、中心点随机选择以及聚类精度不够高等缺点,在粒计算有效初始化的基础上,提出中心点宽度优先搜索策略. 首先,利用粒计算初始化获取K个有效粒子,遴选该K个粒子所对应的K个中心点作为K个初始中心点;然后,根据对象间的相似性分别对K个粒子中的对象建立以中心点为根节点的相似对象二叉树,通过宽度优先搜索遍历二叉树迭代出最优中心点, 同时采用簇间距离和簇内距离优化准则函数. 实验结果表明,所提算法在UCI中Iris和Wine标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时保证了算法聚类准确率.  相似文献   

20.
本文研究加速K-medoids聚类算法,首先以PAM(Partitioning Around Medoids)、TPAM(Triangular Inequality Elimination Criteria PAM)算法为基础,给出两个加速引理,并基于中心点之间距离不等式提出两个新加速定理.同时,以On+K2)额外内存空间开销辅助引理、定理的结合而提出加速SPAM(Speed Up PAM)聚类算法,使得K-medoids聚类算法复杂度由OKn-K2)降低至O((n-K2).在实际及人工模拟数据集上的实验结果表明,相对PAM、TPAM、FKMEDOIDS(Fast K-medoids)等参考算法均有改进,运行时间比PAM至少提升0.828倍.  相似文献   

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