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...     

基于组合禁忌搜索的并行测试任务调度研究

任务调度是研究并行测试技术的核心问题。建立了该问题的数学模型,提出了一种基于组合禁忌搜索的并行测试任务调度方法,通过任务分组的规则构造较好的初始调度序列,利用禁忌搜索迭代寻找最好的调度序列,快速完成基于测试时间最短的任务调度规划。对实例进行了仿真实验,与基本禁忌搜索算法进行比较,仿真结果验证了该组合禁忌搜索算法的高效性和有效性。     

通用ATS并行测试的任务调度模型研究

为了保证测试任务正确高效地完成,介绍了通用自动测试系统体系结构,构建了并行测试软件模型;在测试资源模型和测试任务模型的基础上,研究了任务调度的一般性问题,建立了任务调度的数学模型;总结了影响任务调度的主要因素,针对3种并行测试硬件模型下不同的资源方式,分析了其具体任务调度问题;为后续研究任务调度算法及其实现奠定了理论基础。     

基于有色Petri网和IPSO的并行测试系统任务调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势成为下一代自动测试系统ATS发展的热点;针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化问题,提出了一种有色Petri网和改进粒子群优化(IPSO)算法相结合的任务调度优化算法;采用有色Petri网建立并行测试系统模型,得到并行测试的动态特性;采用IPSO算法搜索最优的任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案;最后,将该算法应用到某型雷达电路板并行测试系统中,研究结果表明,与遗传算法GA相比,该算法效率更高,更利于工程应用。     

基于时间Petri网的多处理机的调度算法

任务调度是并行分布式计算机中最有挑战性的问题之一。如何合理有效地进行任务调度将直接影响到系统的并行效率。文中通过将任务图转换为时间petri网的方法,利用求时间petri网的可覆盖树的方法来分析网系统的状态变化和变迁的发生序列,从而求出关键路径和顺序队列。再将该队列分配到处理机上,来缩短相关任务图的调度长度。     

基于时间Petri网的多处理机的调度算法

任务调度是并行分布式计算机中最有挑战性的问题之一。如何合理有效地进行任务调度将直接影响到系统的并行效率。文中通过将任务图转换为时间petri网的方法,利用求时间petri网的可覆盖树的方法来分析网系统的状态变化和变迁的发生序列,从而求出关键路径和顺序队列。再将该队列分配到处理机上,来缩短相关任务图的调度长度。     

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。     

时间Petri网的分析工具PANT及其在调度问题中的应用

本文介绍了时间Ｐｅｔｒｉ网的分析工具ＰＡＮＴ。我们将首先探讨ＰＡＮＴ所处理Ｐｅｔｒｉ网的结构以及它所表现出的动态行为，并构造出相应的分析算法；其次，我们将通过求并行计算的调度问题，探讨如何利用ＰＡＮＴ对时间Ｐｅｔｒｉ网的分析能力来解决应用问题。     

基于矩阵运算的Petri网反向推理算法

通过对加权模糊Petri网模型和反向推理算法的研究,建立了加权模糊Petri网的关联Petri网推理模型。在此基础上,提出了基于矩阵运算的反向推理算法。通过实例对算法进行了检验,结果表明该算法具有解决复杂问题的并行推理能力、推理效率高、推理过程简单、容易实现。     

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。     

应用Petri网改进BPEL程序的正确性*

为了解决BPEL组合服务的正确性保证问题,提出一种基于Petri 网改善组合服务的正确性的集成方法。提出将BPEL程序转换成由PNML表示的Petri网的规则,实现由BPEL程序转换成Petri网和基于Petri网导出变迁触发序列的算法,借助一个开源工具PIPE2可分析与评价组合服务的正确性、活性等属性,所导出的触发序列可生成BPEL程序的单元测试的测试序列。案例研究表明,此方法有助于保证BPEL程序的正确性。     

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.     

基于三层混合编程模型的Petri网并行算法研究

为解决多核机群Petri网并行化过程中,运用MPI+OPenMP混合编程实现同步会出现死锁的问题,提出了基于三层混合编程模型的Petri网并行算法。首先,根据事务内存的同步优势,在多核机群环境下构建MPI+OPenMP+STM的三层编程模型;然后,对Petri网的几何模型与代数模型的并行化进行分析,建立MPI+OPenMP+STM三层结构的Petri网并行模型,并对三层混合编程模型的Petri网并行算法进行设计与分析;最后,通过示例进行编程验证,该算法的运行效率明显优于其他编程模式,而且Petri网的规模越大,其并行计算的效果就越明显。因此,该算法是多核机群环境下模拟Petri网并行运行的一种高效且可行的算法。     

FPN并行反向推理算法研究

通过对Petri网模型和专家系统推理方法的研究,建立了模糊Petri网（FPN）推理模型。在此基础上提出了专家系统的FPN反向推理算法。最后通过实例对算法进行了检验,结果表明该算法具有解决复杂问题专家系统的并行推理能力,推理效率高,推理过程简单,容易实现。     

时间Petri网的随机模拟

模拟是Peri网进行系统分析的常用方法之一。由于时间Petri网采用时间区间来描述变迁实施的时间范围,因此变迁的实施时间点在区间内是不确定的。提出了时间Petri网的随机模拟方法。该方法在变迁开始使能时,根据某种随机分布确定实施区间内的实施时间点;然后基于模拟仿真的实验数据,运用统计分析方法及算法,构造时间Petri网状态类树,计算变迁实施区间及实施概率,为时间Petri网的系统模拟提供了一种新的探索途径。     

基于延迟特性的改进随机Petri网建模与分析

随机Petri网能够分析过程中的随机特性,但是不能有效地描述延迟和花费问题.为了解决上述问题,提出了一种基于延迟特性的随机Petri网模型.该模型能根据延迟时间和过程的随机性得到总的时间和花费特性.给出了状态类延迟时间和延迟花费的串联及并联化简方法.最后,通过首都机场的实例说明该方法能更好地表示出应急救援的时间和花费特性.