基于Petri网的柔性制造系统一种预防死锁方法

基于Petri网的结构特性分析,研究了FMS(柔性制造系统)一种预防死锁方法.提出了Petri网的一种特殊拓扑结构--基本信标的概念.在Petri网中基本信标的集合是SMS(严格极小信标)集合的一个真子集.尤其在大型Petri网系统中,基本信标的集合比SMS的集合要小得多.对于Petri网的一个子类S3PR,只对每一个基本信标添加一个库所使其不被清空,就可实现预防死锁,也就是说无须控制S3PR的所有SMS而达到无信标被清空的目的.此外,对于S3PR,还提出了一种求取SMS和基本信标的方法.相对于现在普遍采用的控制所有SMS来预防死锁的策略,其具三方面优势.1)只需控制少量的SMS即所谓的基本信标.相应地,添加少量的控制库所和连接弧,就可得到无死锁或活的Petri网.2)不需要先行计算出极小信标的集合.3)明显地,这种方法更适合大型Petri网系统.我们通过穿插在文中的一个例子来说明这些方法.     

基于混合整数规划的一般Petri网死锁检测方法

信标的受控性是检测柔性制造系统(flexible manufacturing system,FMS)Petri网模型是否存在死锁的关键因素.对于普通Petri网,在任何可达标识下所有信标不被清空是检测网系统非死锁的充分条件.然而,该条件对于建模能力更强的一般Petri网并不适用,max可控性条件由此产生.研究证明,该条件对于一般Petri网的死锁检测过于严格了.虽然其后有很多研究者通过改进max可控性条件以求给出条件更宽松的一般Petri网非死锁的充分条件,但大部分的研究成果都仅仅局限于一种顺序资源共享分配系统Petri网模型S4PR(systems of sequential systems with shared resources)网.因此,本文在max可控性条件的基础上提出了新的名为max#可控的信标可控性条件,并在此条件的基础上实现了基于混合整数规划(mixed integer programming,MIP)的死锁检测方法.与现有研究成果相比,max#可控性条件更宽松,可适用于更多类型的一般网,为解决大规模柔性制造系统中死锁监督控制器的结构复杂性问题提供了有力的理论支撑.     

Petri网死锁的分析与检测

本文在讨论Petri网静态结构和动态运行特性的基础上,给出了死锁的定义,描述了死锁的物理意义,并且给出了死锁的分析方法和检测算法.本文的研究对Petri网的工程应用具有基础性的重要作用.     

并发操作系统中基于有色Petri网的死锁检测与避免

1.引言系统的并发性与资源的共享性是并发操作系统的主要特征,其目的是最大限度地提高计算机资源的利用率。死锁是并发操作系统必须解决的一个重要问题。人们试图用不同的方法来解决死锁问题。如Dijkstra提出的有名的死锁避免的“银行家算法”,Coffman等人给出的死锁检测算法。 Petri网模型作为模拟与分析并发、异步、分布式系统的一种有效工具,已被用于解决操作系统中的许多问题。如进程通讯中的生产者/消费者问题、哲学家用餐问题,资源竞     

基于Petri网并行程序通信死锁的检测和预防

无死锁是并行程序正确性的主要条件之一,已有研究成果关注于死锁检测,但对死锁预防研究较少。该文在对消息传递模式并行程序各种通信过程进行分类介绍的基础上,借助Petri网进行建模,提出程序死锁与Petri网死标识的对应关系,给出通信死锁检测算法,进而针对2种引起通信死锁的原因提出了3种预防方法,通过比较提出最佳方案。该方法既有较好的通用性,又可用于并行算法设计阶段的死锁预防以提高并行编程效率。     

基于Petri网模型的FMS死锁结构

死锁是柔性制造系统中容易发生的异常现象,如不加以消除,将会导致整个系统的瘫痪.文中通过Petri网模型对FMS的结构分析,揭示出导致FMS死锁的结构元素和活性特征,在此基础上,提出了FMS的无死锁Petri网控制器算法,并举例说明这种控制器算法在FMS中的应用.     

基于Petri网结构死锁问题求解方法的研究

基于Petri网的结构特性,给出了死锁的定义,在此基础上给出了死锁问题的几种求解方法.     

分布式锁的Petri网建模及死锁检测

分布式锁管理DLM细化了锁模式的粒度,使得分布式系统具有更高的并发性,但死锁检测等锁的管理过程却更加复杂了,Petri网的应用能很好地解决该问题。为分布式锁建立Petri网模型,通过化简和合成建立系统的Petri网模型,借助Petri网的可达标识图实时检测出分布式系统的死锁状态,并查找死锁进程。     

分布式系统死锁的Petri网分析

阐述了分布式系统中的死锁问题，采用Petri网对分布式系统中的死锁进行分析，给出了几种解决死锁的模型，并分析了这些模型的优缺点，指出了分析和解决死锁的一般方法。     

面向对象Petri网的约简和系统死锁的检测

提出一套保持面向对象Petri网性质的约简规则和检测方法。该方法运用面向对象的概念和技术,为对象子网进行分层,且在保持子网性质的前提下,利用约简规则依次简化每层对象子网,并同时检测对象子网以及相应对象子网间的死锁关系,直到所有对象处理完毕。最后通过实例对所提出的方法进行了验证,验证结果表明该方法的提出大大减少了网中的节点,有效降低了面向对象Petri网中死锁检测的复杂度。     

基于Petri网的作战指挥并发信息流模型研究与应用

在军事指挥系统中往往存在多维并发信息流,由此引发因争夺资源而产生的系统死锁,这将严重影响系统的指挥效能.基于Petri网建立了系统的数学模型,进而分析在并发信息流中产生死锁的关节所在,为从理论上研究指挥系统的效能,例如,发现和排解死锁等,提供了可靠根据,有效地保证了系统的正常运行.经部队仿真演习试用,效果良好,对于提高部队应急反应能力具有重要的价值.     

基于Petri网的入侵模式的自动化建库

详细介绍了目前正在研究开发的基于Petri网的入侵检测系统的模式库的构建方法。该方法采用统一化方法表示攻击行为,具有跟踪检测的特性,并可以有效地分析DDOS等分布式入侵行为。     

一个导弹飞行过程控制的Petri网模型

弹道式导弹是靠预先装订的弹道数据来控制飞行的.长期实践和理论研究表明,其飞行中各变量之间的关系可用一组常微分方程组来表达,而弹道数据的解算已有一套比较成熟的数值积分法.但飞行模型只能表达导弹的随时间变化而变化的状态,无法描述系统并发和异步的工作状态.提出一种基于petri网的描述系统动态性能的理论方法.它为导弹并行控制优化和控制系统性能评估提供了有效的方法.     

基于Petri网的以活动为中心的软件过程建模方法

软件过程是软件生命周期中所实施的一系列活动的集合.软件过程模型为软件开发者提供了软件开发的标准,也方便了开发者之间的交流.过程建模作为软件过程中最主要的活动,是对实际软件过程的再加工工程.基于Petri网提出了一种以活动为中心的软件过程控制模型ACCM,并给出了相应的算法.最后以一个软件开发的实例解释说明了该方法的有效性.     

基于Petri网的IPv4到IPv6协议转换分析

应用Petri网原理分析IPv4-IPv6协议转换,并结合实际的系统和详细转换流程图,建立Petri网模型。通过此Petri网模型的有界性、可达性及活性等动态特性,证明此转换模型功能和安全上的可行性。     

基于Petri网的Web数据库访问的建模研究

本文针对用户访问Web数据库的过程进行了分析并提出改进思路，然后利用带抑止弧的扩充Petri网对改进后的访问过程进行建模。     

基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法

在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存在长尾效应。因此提出一种基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法。通过对抗网络在输入数据上进行计算得到不同遮挡程度的样本,使用Faster RCNN算法进行训练提升遮挡不变性,以此提高算法检测精度。实验结果表明,该方法与Faster RCNN相比,在VOC 2007数据集上平均精度提升了2.2个百分点,在VOC 2007和VOC 2012联合数据集上平均精度提升了1.3个百分点。     

基于Petri网的异构协议转换的构造

异构网络由于协议的不兼容造成异构网络应用进程之间难以难,因此异构网络集成是当前网络工程所面临的困难之一,协议转换是实现异构网络互联的关键技术。文中首先给出协议转换的基本概念,并简述传统的协议转换方法。在此基础上,文中给出了基于Ｐｅｔｒｉ网的协议转换的定义,并利用Ｐｅｔｒｉ网的Ｔ不变量技术和并行组合积技术,按照自底向上的方法,提出了基于Ｐｅｔｒｉ网的协议转换器的构造算法及其证明,最后通过实例验证了其     

基于属性Petri网的语义网络知识表示

首先给出了基于定性映射的属性Petri网的形式定义和运行机制;其次给出了基于属性Petri网的语义网络知识表示模式,此模式适合干感觉特征抽取与整合,和基于该机制的各种思维功能的描述。     

基于信息几何的统计回馈神经网络非线性自适应预测控制

研究统计回馈神经网络(SRNN)的非线性自适应预测控制.基于混合统计模型,利用信息几何的处理方法,将SRNN的参数估计转化为一般的线性ARMA系统的最小均方误差参数估计算法,最终获得SRNN参数估计.获得RNN预测的参数估计以后,可以十分方便地利用线性ARMA系统的控制规律来设计SRNN的预测控制规律,解决了非线性SRNN预测参数估计、复杂非线性系统控制规律设计等问题.在研究单隐元SRNN的基础上,进一步探讨了多隐元SRNN的自适应预测控制问题.