某类有界时序Petri网的原型网形式的转化

时序Petri网是对原型Petri网模型(称为时序Petri网的基网)加上时序逻辑公式进行的扩充.本文初步讨论了时序Petri网的语言表达能力,得出的结论是这种扩充不弱于带抑止弧的Petri网的表达能力,但控制型有界时序Petri网的描述能力则同有界原型Petri网是等同的.文中给出了把控制型有界时序Petri网转化为有界原型Petri网的算法,并通过实例描述了转化过程.     

MPI集群通信函数的Petri网模型

研究并行程序的验证问题对于提高并行编程的效率具有十分重要的意义,本文在[1]的基础上,建立了目前普遍使用的基于消息传递的并行程序编写标准之一--消息传递接口(MPI)的集群通信函数的Petri网模型,从而为进一步研究MPI并行程序的Petri网模型及其性质奠定了基础.     

基于Horn子句集的Pr/T网可达树的方案求解

问题求解是当今人工智能领域研究的重点,在文中对于能用Horn子句集表示问题求解情境的一类问题,利用谓词/变迁网对其进行建模,详细分析了网系统模型的有界性,并借助网系统的可达树提出了一个求解问题解决方案的算法.最后给出一个例子对算法思想进行说明.     

Petri网的两种块笛积运算

提出了Ｐｅｔｒｉ网的两种新的广义笛积运算，讨论了它们的代数性质，这些结果可以作为受控Ｐｅｔｒｉ网的分析或合成的依据。     

栈结构的增广Petri网模型

增广Petri网（如抑止弧Petri网）的模拟能力相当于图灵机,堆栈是一种常见的数据结构,运用增广Petri网的强大模拟能力,通过用一个变迁序列表示入栈字符串,另一个变迁序列表示出栈字符串,可以建立堆栈结构的模型SEPN。利用SEPN模型和映射函数,给出了产生几种上下文无关语言的有限长子集的增广Petri网模型,这几种语言是不能由一般的Petri网产生的。     

MPI程序的Petri网模型及其动态性质

对并行程序进行验证以保证正确性是很重要的,但是由于并行程序比串行程序要复杂得多,因此有必要建立它们的模型。MPI是目前应用最广泛的基于消息传递的并行程序编程标准之一。基于MPI程序的特点,提出了MPI并行程序的Petri网模型——MPINet,给出了MPI函数的基本Petri网模型及对程序建模的基本步骤。定义了静态可执行的和并行正确的并行程序,并研究了MPINet的动态性质,包括安全性、可达性、可逆性以及活性。这些方法可以用于其他并行编程标准的分析。     

基于随机Petri网的乘积形式解存在的一个充分条件

目前,判定一类随机Petri网(SPN)是否具有乘积形式解还没有比较好的方法.在这篇文章里给出了一个基于随机Petri网的乘积形式解存在的判定定理,它对于判定一些SPN模型是非常有用的.利用这个定理,可以发现两部件自动组装生产线模型具有乘积形式解,然后画出该模型的状态空间图,根据局部平衡方程,就可以得到此模型任意状态的稳定概率.     

布尔矩阵的极小g—逆和g—逆集的一个表示法

提出了布尔矩阵的极小ｇ－逆（广义逆）的概念，给出了求正则布尔矩阵的极小ｇ－逆集的一个算汉和极小ｇ－逆个数的计算公式。根据ｇ－逆界定理，一个正则布尔矩阵Ａ的全部ｇ－逆可以通过Ａ的极小ｇ－逆集和最大ｇ－逆表示出来。     

基于主体的语义Web服务的Petri网模拟方法

语义web上的服务在执行时可以将其视为一个智能主体的行为执行的过程，并且能够通过智能主体管理语义web上的服务。将语义web上存在的主体分为用户主体，媒介主体和服务主体三类。当一个用户主体需要多个不同的web服务来完成其目标时，这些服务将被组装为一个组合服务。对组合服务的动态执行进行准确的模拟和全面的分析是保证用户目标实现的关键问题，利用Petri网的方法对组合语义web服务进行模拟和动态执行分析是关于此问题的一种实用并且有效的方法。