基于SPN模型的分布式动漫渲染系统架构分析

对分布式动漫渲染系统的建模技术进行了研究,首先,分析了分布式动漫渲染系统中的两种典型架构--集中式架构和分布式架构的渲染过程,并在此基础上分别建立了集中式架构和分布式架构的sPN(Stochastic Petri Nets,随机Petri网)模型,然后进一步采用SPNP(Stochastic Petrt Nets Package)6.0软件对两种架构的平均时延进行了模型仿真分析,最后,得出了2种架构的性能优劣比较结论,为渲染系统在构建和设计阶段提供重要的理论依据.     

广域Web集群的随机高级Petri网模型及性能分析

广域Web服务器集群是由多个局域Web服务器集群在Intemet上广域分布而形成的一种服务器体系结构,是目前解决Web系统超载和提供高性能服务器的一种有效手段.基于随机高级Petri网的性能建模与分析技术,提出了一种广域Web服务器集群的随机高级Petri网模型;对模型进行了精化设计以简化模型求解的复杂性;研究了广域Web服务器集群的多级负载均衡综合方案,包括广域集群级的集群站点选择算法、局域集群级的请求分配算法和服务器级的请求调度算法,这些算法可以一致地综合在随机高级Petri网模型中;并且利用随机高级Petri网的性能分析技术对负载均衡综合策略进行了性能分析与评价.     

基于元模型的模糊Petri网反向传播学习算法

模糊Petri网是知识表达与并行推理的重要工具,但拓扑为非严格分层的结构。为在不增加虚节点的情况下实现模糊Petri网的反向传播学习,提出模糊Petri网元模型的概念,统一四种基本产生式规则对应的模糊Petri网模型。并建立元模型的结论置信度关于条件置信度的连续映射,给出了正向推理算法。为提高收敛速率,先通过基于回溯策略的反向推理算法,计算元模型结论置信度对条件置信度的梯度函数,最后采用Levenberg-Marquardt算法实现权值优化。     

基于FTCPN的工作流模型简化规则与线性推理研究

分布式协同工作流系统的建模和时间性能计算是工作流的一个重要研究内容.针对传统的Petri网不能对工作流系统的不同事件和事件的时间性能进行分析和优化的问题,给出了模糊时间着色Petri网(Fuzzy-timing colored Petri Net, FTCPN)的形式化定义,并给出了基于FTCPN的工作流网四种基本组件模型的简化规则及其线性推理.最后,以汽车车身的协同概念设计流程为例,对提出的方法进行了应用和验证.研究表明:模糊时间着色Petri网能全面描述复杂工作流系统的不确定性时间信息和不同事例的工作状态,对丰富分布式工作流系统的建模理论具有一定的参考价值.     

Web服务器集群QoS-aware负载均衡策略的性能评价

提出了将Web服务器进程调度中所使用的HTTP请求的内容和优先级与Web服务器集群的负载均衡策略相结合的综合控制策略.这种综合控制策略能够同时实现负载均衡和Web服务质量(QoS)控制.并且,本文提出了一种基于随机高级Petri网(Stochastic High-level Petri Net)的性能模型与分析技术,能够实现对Web服务器集群的QoS-aware负载均衡策略进行有效的性能建模与性能评价.     

基于HLA的Petri网分布式仿真中的数据过滤方法

在应用Petri网对大规模复杂系统建模和仿真时,Petri网模型可能出现组合爆炸的现象,从而占用大量的计算资源。考虑到Petri网的并发特性,可将Petri网模型分解为若干子网,进行并行或分布式仿真。在基于HLA的Petri网分布式仿真中,各联邦成员之间需要进行大量的数据交换,从而实现令牌(token)在子网之间的流动。因此,减少冗余数据的传输是提高分布式仿真性能的一种有效途径。对基于HLA的Petri网分布式仿真中的四种数据过滤方法进行了分析和研究,并通过仿真实验比较了它们去除冗余数据的有效性。     

基于模糊有色Petri网的不确定性学习和推理方法

模糊Petri网模型可以用于模糊推理,但在Petri网中不得不用独立子网表示所有类型的过程,即使这些过程具有相同的行为,这导致整个Petri网变得很大.文中提出基于模糊有色Petri网的不确定性推理方法和基于遗传算法的学习过程.在减少网络规模,计算时间和克服解释网络困难的同时,它能保持等量的信息,提供结构化的表示,使知识库中的规则之间的关系易于表示.     

敏捷后勤系统的分布式仿真体系结构

针对敏捷后勤分布式仿真系统的构造需求,分析了仿真体系结构及系统描述方法的研究现状。应用主体信念-目标-意图(belief-desire-intention,BDI)的Petri网建模方法建立了描述敏捷后勤系统智能和分布特性的Petri网模型。在此基础上,提出了基于高层体系结构(high level architecture,HLA)的敏捷后勤系统分布式仿真体系结构,给出了该类系统的仿真策略。该仿真体系结构将集中式仿真和分布式仿真相结合,较好地反映了敏捷后勤系统的智能性、层次性、分布性、自治性、交互性、动态性等特性。     

制造过程不确定质量异常诊断的Stateflow方法

模糊推理Petri网可以对制造过程不确定质量异常诊断进行有效建模, 但其复杂的图形表示及模糊推理逻辑结构使模型难于进行仿真分析. 通过建立模糊推理规则与Stateflow元素之间的映射关系, 将模糊推理Petri网模型转换为便于仿真的Stateflow模型, 模型以质量控制图异常模式数据作为输入, 实现不确定质量异常诊断过程的动态展示. 某工件加工过程不确定质量异常诊断的仿真结果表明, 模型可以输出引发控制图实时异常的异常原因的贡献度, 为异常消除提供决策支持.     

基于随机回报网的机群系统可用性建模及仿真

随机回报网作为随机Petri网的一个分枝,在多个方面扩展了模型的描述功能,提高了建模效率和分析能力。采用随机回报网对机群系统进行建模和分析,综合考虑了机群前端的分配器和后端的服务器对系统整体性能的影响,给出了性能指标的计算方法,并结合实例进行了分析。     

基于代数的模糊Petri网逆向推理算法

分析了多种模糊Petri网的推理算法优缺点。在此基础上,给出了一个基于代数的模糊Petri网逆向推理算法。此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力,其数据结构简单,便于计算机编程处理。此外,其逆向推理思想可以将系统转化为一个只与问题有关的简单的系统,减小空间复杂度。最后举例说明了它的应用。     

基于模糊Petri网的空战战术决策研究

空战过程中由于空战态势的不确定性,战术决策也应作为一个动态的不确定性决策问题进行研究。针对该不确定性动态决策过程,在分析超视距空战战术决策的基础上,综合利用模糊逻辑理论与Petri网理论的优点,构建了超视距空战机动战术的模糊推理规则,提出了超视距空战战术决策的Petri网模型,并对该模型进行了仿真分析。此模型的仿真结果表明该模型能够提高决策的自动化和智能化程度,这是一种快速、实用、直观的方法。     

一种基于模糊Petri网的并行推理方法

把模糊Petri网模型转化为矩阵形式,在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算,不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素,还进一步将变迁触发条件严格化,有效的避免了一些变迁不必要的重复触发,降低了算法复杂度。通过实例说明,此推理算法易于实现并可以提高推理效率,尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。     

网格计算资源调度方案及其Petri网建模与分析

通过对现有网格计算资源调度方案的分析,提出了网格计算资源的三层调度方案,该方案与已有的方案相比,更能体现网格资源的特点。利用Petri网这一具有描述并发、异步、动态等事件能力的图形与数学工具,对所提出的调度方案进行了模拟与分析。为不同层次的调度者构造了不同的扩展有色时延Petri网模型,并利用Petri网的共享合成技术得到整个系统的Petri网模型。同时给出了资源调度所对应的Petri网的可达任务图的概念,利用可达任务图,分析了诸如吞吐量、负载平衡、调度时间等资源调度的一些重要特性。     

证据网络模型及其推理算法

本文在证据理论与图模型研究的基础上,针对不确定性与关联性相结合的系统建模问题,提出并建立了证据网络模型,定义了证据网络的参数,总结了证据网络的建模特点;分析了证据网络模型的推理问题,建立了其推理策略和推理过程,推导出其正向推理算法和反向推理算法,并通过示例进行了计算验证;证据网络模型将为管理决策分析、系统工程管理等领域的问题分析和求解提供一种有效的技术方法支持.     

诊断多智能体重构过程的Petri网模型

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,本文以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,提出用立体分层Petri网作为可视化建模支持工具支持嵌套式建模,研究了诊断系统重构的立体分层Petri网框架,并详细分析了诊断系统资源调度的Petri网模型、多智能体诊断系统重构的Petri网模型以及功能智能体执行重构的Petri网模型,全文通过实例说明了Petri网模型的设计方法,最后给出了立体分层Petri网模型的求解方法。     

一类模糊Petri网的动态特性及应用

提出一类新的模糊Petri网,讨论了其可达性问题,其特点是一方面保持适度的不确定性,以便于分析,另一方面又可作为许多实际问题的模型.最后给出求解知识表示与推理的问题的例子.     

区间值直觉模糊Petri网及其在空战决策的应用

直觉模糊集中隶属度和非隶属度是确定值,而在空战对抗中,飞行员以及专家知识很难准确地确定隶属度和非隶属度的准确值,只能给出大致范围。针对此问题,结合Petri网强大的知识表示及并行推理能力,设计了区间值直觉模糊Petri网(interval valued intuitionistic fuzzy Petri net,IIFPN)及其推理算法与规则,讨论了算法的复杂度。最后,以“二对一”态势下的空战为例,在不确定条件下,采用本文提出的方法对决策过程进行建模并推理,结果验证了本文提出方法的可行性。