随机Petri网可视化软件的设计与实现

针对随机Petri网建模设计与分析的复杂性问题,通过面向对象方法在VisualC++环境下利用MFC开发了可视化的随机Petri网建模和分析工具SPNSim。利用广度优先思想,设计了可达图的生成算法,给出了随机Petri网模型的编辑器,用户可以直观方便地进行随机Petri网编辑,同时还能进行模型分析,得到可达图、稳态概率等随机Petri网特性和系统性能指标。通过对一个实例的建模与分析,结果验证了软件工具SPNSim的正确性和可用性。     

新型Petri网故障诊断算法研究

Petri网是一种高效的离散事件动态系统建模工具。该文基于Petri网的基本原理,结合故障诊断问题的特点,对petri网在故障诊断中的应用进行了研究,提出了新型Petri网故障诊断算法。并以多轴机床为例建立了Petri网故障模型,分析了故障传播的机理,验证了该算法的有效性。     

基于Petri网的维修保障过程可视化建模与仿真

为解决民用飞机维修保障过程中资源影响复杂性及时间消耗不确定性的难题,提出基于模糊时间着色Petri网的民用飞机维修保障过程可视化建模方法与仿真。分析维修保障各个过程的资源充足度及时间消耗不确定性对整个维修保障活动的影响,动态地显示资源状态及模糊时间。以民用飞机起落架液压系统故障为例进行可视化建模与仿真,动态的仿真过程及最终结果验证了模型的可行性及算法的正确性,其能够为民用飞机维修保障过程的效率评估以及薄弱环节的确定提供支持。     

基于Stateflow的赋时Petri网仿真实现方法

以合理配置和优化内外资源为目的的生产调度问题已成为制造业的研究热点.通过利用赋时Petri网建模方法对Job Shop生产调度问题建立模型,采用Matlab环境下的Stateflow工具箱实现了对所建Petri网模型的动态可视化仿真,获得了网运行的变迁序列并构建出Petri网的可达图,同时分析了各机器生产效率.该仿真方法降低了Petri网理论分析的难度,仿真结果为制造系统的实际流程设计提供了依据.     

一类Petri网及其在离散事件系统的仿真与控制中的应用

设计和实现了一类Petri网--控制Petri网,基于控制Petri网,给出了离散事件系统的仿真与控制的算法和离散事件系统控制的实现方案,最后以柔性机床为例,演示了基于控制Petri网的离散事件系统的仿真与控制过程.结果表明,使用控制Petri网可以有效地模拟和控制离散事件系统.     

对象化模糊Petri网的任务协同分配建模与推理

为解决FPNN/FCPN建模与推理过程中存在模型规模急剧增大、模糊变量颜色化的作用有限、无法表示知识分类等问题,提出了一种改进的对象化模糊Petri网（FPN）建模及模糊推理算法.该算法采用面向对象技术化简规模庞大的模糊赋色Petri网（FCPN）,经简化的FCPN退化为普通的FPN,但是库所中托肯的语义也发生了变化,它不仅表示模糊语言变量的集合,更重要的是它可作为其他FCPN的引用.最后将该算法应用于协同设计环境中任务分配的模糊推理过程,可有效地降低Petri网模型的复杂程度,且对象化FPN模型直观,易于理解.     

神光III控制系统的故障建模与分析

应用混合随机Petri网对神光III控制系统的故障进行了建模,并应用Visobj Net对建立的故障模型进行了仿真分析。网络化控制系统是一个离散和连续相结合的混合动态系统,具有动态、并发及同步等特征;神光III控制系统就是网络化控制技术在武器装备上的一个典型应用;对于复杂系统的建模和分析,Petri网是一个非常有效的工具。Petri网已经被证明是离散事件或异步系统很好的建模和分析工具,混合随机Petri网是Petri网的一个扩展,具有强大的建模功能。仿真结果表明,所建立的模型是正确的。     

面向协同任务的多UCAV分布式任务分配与协调技术

对多架无人作战飞机 (Unmanned combat aerial vehicle, UCAV) 分布式控制中的任务分配与任务协调问题开展研究. 采用合同网实现任务执行过程中的任务分配. 通过对合同网进行扩展, 使 UCAV 能够在招标和竞标的同时处理任务间的时间约束. 设计了一种新的部分全局规划协商机制, 能够更有效地对执行相关任务的 UCAV 的任务计划进行协调. 通过 Petri 网建模方法, 将两种协商机制模型化为 Petri 网并分析了协商过程的正确性与协商结果的可行性. 仿真实验验证了方法的有效性.     

改进的部分可观Petri网系统在线故障诊断器设计

本文研究部分可观Petri网建模的离散事件系统的故障检测问题.针对现有的部分可观Petri网系统的在线故障诊断器存在故障诊断率较低的缺陷,本文提出了整数线性规划与广义互斥约束集成的部分可观Petri网系统在线故障诊断改进算法.假定部分可观Petri网系统的结构与初始标识为已知,故障被建模为不可观变迁.首先,算法需要观测接收事件序列,求解部分可观Petri网的整数线性规划问题,算法对系统的故障进行初步诊断.初步诊断为不确定诊断的情形,采用广义互斥约束的方法进行诊断.最后,通过离散事件系统实例分析,采用本文的算法,故障诊断率显著提高,验证了算法的有效性.     

神光Ⅲ控制系统的故障建模与分析

应用混合随机Petri网对神光Ⅲ控制系统的故障进行了建模，并应用Visobj Net对建立的故障模型进行了仿真分析。网络化控制系统是一个离散和连续相结合的混合动态系统，具有动态、并发及同步等特征；神光Ⅲ控制系统就是网络化控制技术在武器装备上的一个典型应用；对于复杂系统的建模和分析，Petri网是一个非常有效的工具。Petri网已经被证明是离散事件或异步系统很好的建模和分析工具，混合随机Petri网是Petri网的一个扩展，具有强大的建模功能。仿真结果表明，所建立的模型是正确的。     

基于离散萤火虫算法的指控结构适应性调整

指挥控制组织结构的适应性调整是敏捷指控领域研究的热点问题。首先给出了指挥控制组织的基本组成要素,针对行动计划变化和战术决策实体失效两种战场突发事件,分析了这两种事件下的优化约束条件和优化目标,分别构建了指挥控制组织结构适应性调整问题的优化模型,设计了基于离散萤火虫算法的模型求解方法,给出了离散萤火虫算法的具体流程,最后通过具体算例对指控组织结构适应性调整模型和其求解算法进行了仿真验证和对比,仿真结果表明了求解方法的可行性和高效性。     

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。     

基于目标信息估计的分布式局部协调任务分配方法

分布式决策是提高群体自主性的关键技术之一.以侦查类无人机(unmanned search aerial vehicles,USAV)和打击类无人机(unmanned combat aerial vehicles,UCAV)执行协同搜索、攻击灰色目标区域问题为背景,建立了一种考虑局部链式通信、无人机飞行性能和任务执行能力等多约束的分布式任务分配模型,基于贝叶斯定理将任务空间的连续/离散不确定量用任务收益值量化描述.然后,提出了一种基于一致性协调算法的在线协同策略,并利用一致协调理论建立了一种冲突调解规则,在此基础上,设计了一种分布式任务分配求解算法,能够实现多USAV,UCAV的协同多任务快速分配.最后,通过数值仿真,验证了本文算法求解不确定空间任务分配问题的可行性和快速性.     

云环境下基于DO-GAPSO的任务调度算法

为了找到合理的云计算任务调度方案,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求,但从多个方面优化调度策略又面临着权重分配问题。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、服务质量3个方面考虑,提出一种基于遗传与粒子群算法相融合的动态目标任务调度算法,在算法的适应度评价函数建模中引入线性权重动态分配策略。通过CloudSim平台进行云环境仿真实验,并将此算法与经典的双适应遗传算法(DFGA)、离散粒子群优化算法(DPSO)进行比较。实验结果表明,在相同的设置条件下,该算法在执行效率、寻优能力等方面优于其他两个算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。     

MATRIXx软件在离散事件仿真中的应用研究

MATRIXx是现今控制领域中一个比较实用的工程软件，尤其在结构复杂的大系统仿真中的应用前景更为可观。本文讨论了MATRIXx仿真软件在离散事件系统仿真中的应用方法，并以冷连轧生产过程中的离散事件系统仿真实例，应用MATRIXx软件中的层次化设计思想以及触发机制建立了仿真模型，给出了仿真效果。     

改进粒子群优化算法求解任务指派问题

任务指派问题是典型NP难题，引入粒子群优化算法对其进行求解。建立了任务指派问题的数学模型，给出了粒子群优化算法求解任务指派问题的具体方案。为提高其优化求解效果，引入变异机制及局部更新机制对粒子群优化算法进行改进。实例及数字仿真验证了改进粒子群优化算法的有效性。     

基于改进型人工萤火虫算法的云计算资源研究

在研究人工萤火虫算法的基础上, 提出了一种改进型的人工萤火虫算法。该算法通过对荧光素值获取方式的改进、能够有效地防止收敛过快、目标函数值极易陷入局部最优的情况, 通过三个函数的仿真测试中, 在搜索精度和性能上有了显著的提高。通过Cloudsim 仿真平台发现, 在云计算模型下, 该算法可以有效地减少子任务的处理请求任务的平均完成时间, 提高了任务处理的效率, 达到了资源的合理分配。     

基于关联假设的定性组合建模算法

组合建模是基于建模假设和模型片断库，构造定性仿真模型的自动化方法。关联假设是一类模型假设，它既可以用来定义模型片断本身，也可以定义有关模型片断使用的决策信息，将模型库与建模任务联系起来。在知识分类的基础上，该文提出了基于关联假设的模型组合算法，解决了定性仿真模型的构造问题，主要内容包括关联性的表示、关联推理算法及其具体实现，最后给出一个实例。     

产品开发任务分配问题的多目标优化求解

针对目前产品开发任务分配问题研究存在的不足,给出了任务分配问题的数学描述和约束条件,提出了任务分配模型中的相关矩阵,并采用权重因子和极差变换法建立了多目标优化的目标函数.针对任务分配过程的动态性和不确定性,提出采用基于时序逻辑关系的动态分配蚁群算法进行优化计算,并分析了该方法的优点,给出了详细的算法步骤.最后通过仿真实验验证了所提出方法的可行性和有效性.     

改进GSA算法在协同制造任务分配中的应用

针对网络化协同制造中的任务分配问题,建立了以制造任务完成时间、完成成本、产品工艺质量为目标的多目标优化模型,提出了模型求解的改进遗传模拟退火（Genetic Simulated Annealing,GSA）算法。建立了协同制造任务分配的层次结构模型,应用模糊层次分析法分析了时间、成本和工艺质量等因素在协同制造任务分配过程中的相对重要性。设计了优化模型求解的改进遗传模拟退火算法,并结合具体实例验证了算法的有效性和优越性。