着色Petri网及其在系统建模与仿真中的应用

在众多的系统建模方法和语言中,用着色Petri网（Colored Petri Net,简写CPN）建立的模型是可执行的,更有利于动态仿真,非常适合建模具有同步、并发、资源共享的大系统。文章介绍了CPN的基本概念及建模特性,阐明了CPN的实用价值及应用发展前景,并对一个军事系统一一空对空导弹攻击系统进行CPN的图形形式的建模分析,并用Design/CPN进行仿真验证。     

基于CPN的单路口交通信号控制建模

针对城市道路交叉口的交通流特性,用CPN对单路口交通信号多相位实时控制进行建模。单路口交通信号控制系统是一种实时分布式复杂系统,具备同步,并发,冲突,互斥,资源共享的离散事件系统特征。针对离散事件系统,CPN网是个强大而实用的建模工具。     

智能交通信号灯形式化建模

主要针对协调和检测离散控制系统中的交通信号灯问题做出了形式化描述，在设计和分析时结合着色Petri网理论对问题进行建模和分析，并采用仿真工具Design／CPN对模型进行仿真研究。结合一个简单交通信号灯控制系统给出了形式化描述和分析结论。     

基于有色Petri网的网格调度模型的研究

有色Petri网(CPN)是一种高级网系统，可以为系统建模提供强有力的支持。该文介绍了CPN的基本概念和建模特性，在研究目前网格调度环境的基础上，提出了网格调度的CPN模型，应用状态空间分析法对两种典型的调度算法进行了分析和讨论。     

基于AUML与GPN的Agent交互协议建模

本文提出了一种基于AUML和CPN的Agent交互协议建模和检验的方法。该方法的主要思想是首先利用AUML协议图对Agent交互协议进行描述；然后在此基础上利用各种通信协议 建模中常用的有色Petri网（CPN）来对交互协议进行描述，并进一步转换成为比较适合描述多个Agent并发交互的形式。此外，可以使用CPN的验证工具时CPN所描述的交互协议进行检验。     

基于Token选取的OpenStack单一平面网络建模方法

CPN形式化建模适合为包含大量并发、通信、同步共享行为的软硬件系统建立形式模型,并完成系统功能和性能等方面的行为分析。在传统的CPN建模中,token的选取采用穷举法,由此造成生成的token数量较多、CPN模型生成的状态空间相当庞大甚至状态空间爆炸等问题。针对上述问题,提出将符号执行与CPN建模相结合,并在CPN模型的执行过程中采用一种基于token选取的方法,进而得到CPN模型的状态可达图。通过对OpenStack云平台支持创建的单一平面网络进行CPN建模,针对传统方法和所提方法生成的状态空间,分析了其规模的变化,验证了所提方法的有效性。     

基于CPN状态空间的软件场景测试

CPN作为一种重要的建模工具, 组合了高级编程语言和常规Petri 网的优点,具有状态空间仿真和分析能力.提出了针对CPN状态空间的四种覆盖准则:状态覆盖、变迁覆盖、状态对覆盖、变迁覆盖,对自动饮料机系统进行了CPN建模,并用四种不同场景的CPN 状态空间的覆盖准则来阐述该方法的有效性.     

防空武器系统的着色Petri网络建模与仿真

防空武器系统是一个复杂的军事系统，具有异步、并发的特点。应用着色Petri网络技术对其进行建模与仿真，极适合军事系统的特点。介绍了CPN的基本概念和建模特性，建立了防空武器系统的CPN模型并进行了计算机仿真，应用状态空间分析法对仿真结果进行了有效的分析和讨论。     

CPN在FCM形式化建模与验证中的应用

联邦概念模型(FCM)是整个联邦系统开发的依据.针对当前FCM建模能力差、可重用性低,以及很难实现FCM的动态行为验证的缺陷,分析了国内外形式化建模与验证方法研究的现状,提出了一种基于着色Pe‘网(CPN)的联邦概念模型形式化建模与验证方法,给出了用CPN建立与验证FCM的步骤,并以-制造系统为例,利用CPN Tools建立了系统的FCM,验证了所建模型的活性、家态和公平性.研究表明,CPN能够为FCM的形式化建模和验证提供有效的支持.     

基于CPN Tools的电信业务建模及其应用

提出了一种对电信业务流程建立基于着色Petri网模型的方法。该方法基于网元分层结构，使业务在建模后能方便地进行各业务的集成，从而可以进行业务间交互的离线检测。根据上述方法，应用CPN Tools作工具，对若干电信业务进行建模，并利用CPN Tools的仿真功能，对业务之间的冲突作了检测。该建模和仿真方法对业务冲突的离线检测有一定的参考价值。     

基于层次颜色Petri网的全感应控制交通信号灯建模与仿真

针对平面交叉口单点全感应控制信号灯系统实时调度问题,提出一种基于层次颜色Petri网的交叉路口的信号灯动态配时控制模型。首先,运用模糊控制理论对车流量信息进行分类定义。其次,以采集到的车流量信息为控制参数,基于层次颜色Petri网理论建立基本的信号灯轮廓模型,再依据模型中实现的关键功能进行分层细化与逐步求精。此外,将计数器代替时延加入系统模型中,使模型能够直观简洁地反映出红绿灯的循环时间与车流量之间的切换关系。根据所得模型对该交叉口信号灯配时方案的性能指标进行评估与比较。最后,运用CPN Tools对系统模型进行计算仿真,并进行简单的优化性能分析。     

基于agen t 的城市交通信号控制

利用agent技术对城市交通信号控制进行研究．首先给出了区域agent(ARA)的组成和结构，然后给出了城市交通控制的模型和协调算法．基于agent技术的城市交通控制系统能对交通状况进行实时反映和处理．在此模型基础上，应用博弈论的相关知识给出城市交通信号协调控制算法．最后通过仿真程序验证了该模型和算法的有效性和实用性．     

基于时序CPN的交叉路口车辆控制模型

对比经典Petri网模型，提出了基于时序CPN的交叉路口车辆控制模型，从时间和空间上对车辆的流通进行描述。使用CPN Tools建立时序CPN模型并进行仿真，模拟了交叉路口的车辆交通过程，实验结果证明该模型很好的反映了车辆流通时的时间和位置信息等动态特征。     

基于多目标满意优化的交通信号控制

随着城市道路交通供需矛盾的不断突出,交通信号控制策略、控制方法的科学合理性成为影响城市交通性能的关键因素。分析了传统最优交通控制理论的不足,揭示了交通控制中的满意性准则;建立了道路交叉口的满意交通控制模型,并结合某示范工程项目进行了试用。应用结果表明,模型科学、合理、有效,采用该模型的区域道路交通状况明显改善,对于缓解城市交通拥挤有一定帮助。     

Distributed Model Predictive Control Method for Optimal Coordination of Signal Splits in Urban Traffic Networks

Coordination and control approaches based on model predictive control (MPC) have been widely investigated for traffic signal control in urban traffic networks. However, due to the complex non‐linear characters of traffic flows and the large scale of traffic networks, a basic challenge faced by these approaches is the high online computational complexity. In this paper, to reduce the computational complexity and improve the applicability of traffic signal control approaches based on MPC in practice, we propose a distributed MPC approach (DCA‐MPC) to coordinate and optimize the signal splits. Instead of describing the dynamics of traffic flow within each link of the traffic network with a simplified linear model, we present an improved nonlinear traffic model. Based on the nonlinear model, an MPC optimization framework for the signal splits control is developed, whereby the interactions between subsystems are accurately modeled by employing two interconnecting constraints. In addition, by designing a novel dual decomposition strategy, a distributed coordination algorithm is proposed. Finally, with a benchmark traffic network, experimental results are given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

基于GA-PDD的干线信号协调控制优化

针对城市交通干线负荷量大、信号配时计算效率低、协调优化约束条件多的特点,提出了基于比例分配解码方法的遗传算法(GA-PDD)协调控制策略,采用交通波理论建立了排队长度预测模型并以干线系统内车辆平均延误时间最小为目标函数建立了遗传算法优化模型,采用比例分配解码方法来进行求解.分别采用单点信号控制、定时协调信号控制和基于GA-PDD的协调控制3种控制策略对某城市干线实例进行对比仿真实验,仿真结果表明,随着调用周期的增大,GA-PDD控制策略的车辆平均停车次数和延误时间逐渐减小,调用周期在15 min及以上时,优于单点信号控制和定时协调控制,验证了不频繁剧烈地改变干线上的信号周期和相位差时,GA-PDD控制策略具有可行性和有效性.     

基于WPD-PSO-ESN的城市交通感应信号控制系统设计

传统城市交通感应信号控制系统缺少对交通车流量的预测,导致信号控制效果较差。为此,设计基于WPD-PSO-ESN的城市交通感应信号控制系统。在系统硬件设计中,将?PC作为上位机,?PLC作为下位机。使用S7-226型号PLC控制器连接EM221数字输入模块与EM223组合输入/继电器,移除?I/O终端;选择AT89S51型号采集器,将其接收到的指令向S7-226PLC控制器发送数据信息;安装单环自愈RS-485多机通信接收发送器,自动修复单回路。在软件设计中,设计手动、闪光控制模块子程序流程,实现信号控制系统状态检测。建立WPD-PSO-ESN交通流量预测模型,结合PSO算法优化参数,以交通流量预测结果为依据,分析交叉口的通行能力,确定不同信号相位绿灯时间,设计感应信号控制流程。由实验结果可知,该系统车流量共计为310,与交叉口历史平均交通流量统计结果一致,说明系统信号感应较为精准,对实现实时交通控制具有现实意义。     

A Survey of Model Predictive Control Methods for Traffic Signal Control

Enhancing traffic efficiency and alleviating (even circumventing) traffic congestion with advanced traffic signal control (TSC) strategies are always the main issues to be addressed in urban transportation systems. Since model predictive control (MPC) has a lot of advantages in modeling complex dynamic systems, it has been widely studied in traffic signal control over the past 20 years. There is a need for an in-depth understanding of MPC-based TSC methods for traffic networks. Therefore, this paper presents the motivation of using MPC for TSC and how MPC-based TSC approaches are implemented to manage and control the dynamics of traffic flows both in urban road networks and freeway networks. Meanwhile, typical performance evaluation metrics, solution methods, examples of simulations, and applications related to MPC-based TSC approaches are reported. More importantly, this paper summarizes the recent developments and the research trends in coordination and control of traffic networks with MPC-based TSC approaches. Remaining challenges and open issues are discussed towards the end of this paper to discover potential future research directions.      

基于MFD的城市区域过饱和交通信号优化控制

为了解决交通高峰时段城市区域路网过大的交通需求引起的路网通行效率下降以及区域内部交通流分布的异质性产生的道路资源浪费等问题.本文提出了基于区域路网固有属性宏观基本图（Macroscopic fundamental diagram,MFD）的过饱和区域控制优化模型,建立了边界控制信号和内部控制信号目标函数的双层规划优化,进一步设计了基于BP（Back propagation）神经网络的自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）模型,对建立的双层规划区域交通信号进行求解,实例仿真结果验证了本文方法的有效性.通过本文的研究分析,对城市区域交通的需求管控、拥堵政策制定等城市区域交通管理具有一定的指导意义.     

A signal timing plan formulation for urban traffic control

This paper addresses urban traffic control using an optimization model for signalized areas. The paper modifies and extends a discrete time model for urban traffic networks proposed in the related literature to take into account some real aspects of traffic. The model is embedded in a real time controller that solves an optimization problem from the knowledge of some measurable inputs. Hence, the controller determines the signal timing plan on the basis of technical, physical, and operational constraints. The actuated control strategy is applied to a case study with severe traffic congestion, showing the effectiveness of the technique.