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相似文献
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1.
在一类SPN自动制造系统(Automated Manufacturing System,简称AMS)Petri网(Petri net,简称PN)模型中,死锁控制问题需要大量的计算.为了缩小网模型的规模,进而减少计算量,同时缩小控制器规模,需要对自动制造系统Petri网模型SPN进行化简.完美极大资源变迁回路(Perfect Maxi mal Resource-Transition Circuit,简称PMRTC)是描述系统死锁的结构特征.由于位置特殊资源不可能出现在网的PM-RTC之中.因此,对于包含此类资源的网系统,化简算法将位置特殊资源,以及相关操作库所、变迁和弧删去.在保持原网PMRTC不变的基础上,最终得到的网系统具有较少的库所、变迁和较简单的网结构.理论分析证明,化简算法是正确的.而通过对实例的处理,则显示出化简算法的有效性.  相似文献   

2.
提出了变迁子集的非完美变迁集的概念,非完美变迁集中的元素(成员)即为非完美变迁.一条资源变迁回路是完美的,当且仅当其变迁集的T[θ]非完美变迁集为空.对于一个变迁子集T1而言,已知T1中存在非完美变迁,如果试图从T1中删去一些变迁而得到T2,使得T2中没有非完美变迁,则一定要将T1中的非完美变迁全部删除.  相似文献   

3.
干丹岩(1955)引进了m-拓朴空间的概念,我们利用超穷归纳法,把它推广到超穷次的情形.设R是拓朴空间,m是超穷基数,λ是序数.记X~((λ,m))为R的λ次m-导集(见干丹岩1955,§1).若xX~((λ,m)),则x称为λ次m-极限点,并记为(λ,m)-极限点.当λ=1时,简称为m-极限点.若XX~((λ,m))则称X为λ级  相似文献   

4.
带有偏序逼近族的偏序集上Scott拓扑的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
设(A,)是偏序集,ω是自然数集,若对任意n∈ω,n是A上的偏序, n+1包含于 n,∩∈ω n= ,则称(A, )是带有偏序逼近族.R={ n│n∈ω}的偏序集,简称为R-偏序集,记为(A, ;R).若任意n∈ω,An=(A, n)是cpo,且对n∈ω,令Fn表示关于 n的Scott拓扑,本文给出了Fn弱于Fn+1的一个充分条件,以及它的简单应用.  相似文献   

5.
设R是任意环,Z(R)是R的中心,Γ(R)是R的中心图,则其顶点集V(Γ(R))=R\Z(R),且Γ(R)中不同的两个顶点a,b相连当且仅当a,bZ(R)但ab∈Z(R)或ba∈Z(R).若R是交换环且每个R的有限零因子集都有非零零化子,则Γ(Mn(R))是连通的且diam(Γ(Mn(R)))=3.若F是一个有限域且其特征ch(F)≠2,则Γ(Mn(R))有n-12qn∏(1-qi-n)i=12(q-1)n-1+∑r=1ni∏(qi-1)=r+1r(n-r qn-r)2∏(qj-1)j=1个连通分支,且每个连通分支同构于Kq-1,q-1或Kq-1或Γ(Dn(F)),其中q=|F|.  相似文献   

6.
为解决一类自动制造系统的死锁问题,利用有效变迁覆盖提出了一种新的死锁预防策略.利用严格极小siphon与极大完备资源变迁回路之间的一一对应关系,将任意严格极小siphon子集转换为有效变迁覆盖.然后对有效变迁覆盖中每一个极大完备资源变迁回路添加具有合适控制变量的控制库所和相关弧,得到自动制造系统的活性控制器.通过求解线性整数规划问题得到控制变量.在此基础上为自动制造系统提出了一个新的死锁预防策略.该策略得到的控制器结构简单,适合于规模较大的实际生产系统.最后通过一个例子解释了所提出的死锁预防策略.  相似文献   

7.
设f为圆周到自身的连续映射, P(f),R(f)分别表示f的周期点集和回复点集,本文对P(f)与R(f)的关系得到如下结果: (ⅰ) 若degf=0,则; (ⅱ) 若f的周期点的周期集合非空有限,则P(f)=R(f)。  相似文献   

8.
设E是图G的一个边子集,若G-E中既不包含孤立点,也没有完美匹配和几乎完美匹配,则称E为G的一个条件匹配排除集.边数最少的条件匹配排除集,称为最优条件匹配排除集.文章给出了k元n方体的最优条件匹配排除集.  相似文献   

9.
竞赛图T(V,A),V_1为V的任意一个子集,V_1={v_1,…,v_1}。若有一个回路C={u_1,…,u_r,u_t}经过V_1的诸点,即v_1=u_1,(i=1,2,…,t),并且,i,相似文献   

10.
给出了模具有CS性质的环成为QF环、自内射环和连续环的一个充分条件:定理设R是左Kasch环,对于任意集A,若(R(A)是CS右R模,则R是QF环;(R(2)是CS右R模,则R是右自内射环;(R是CS右R模,则R是右连续环;如果每个CS右R模是X1ΣCS模,那么环R具有有限长度.  相似文献   

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