基于随机Petri网的突发火灾应急预案流程化研究

为提高突发火灾的应急响应效率,根据突发火灾的应急响应流程构建了基于随机Petri网(SPN)的仿真模型,通过仿真计算获取了该模型的状态可达集,由可达集构建与模型同构的马尔可夫链对模型进行计算分析,得到了突发火灾SPN模型所有可达状态的稳态概率,利用库所繁忙率、变迁利用率2个指标对模型进行性能分析。结果表明,突发火灾应急响应流程中应急专家、救援人员、救援物资3个业务单元的繁忙率高达35.36%、39.37%、38.25%,展开应急救援耗时在流程总耗时中占比高达27.74%,制定突发火灾应急预案时需着重对以上业务单元及流程环节进行优化,从而优化应急资源调配,提高应急响应整体效率。

基于新搜索策略的改进法医调查算法

为解决法医搜索算法的搜索方程存在振荡等问题,构建一种改进的法医调查算法。引入均值机制和莱维飞行策略对分析调查结果进行改进,提高算法的勘探能力;调查方向充分使用当前个体的有效信息,引入自适应动态调整缩放因子及最优个体引导机制,增强算法的探索活力;利用趋优避劣方法对算法的追捕行动进行改进,改善种群个体质量;追捕行动扩展采用单优学习策略解决振荡问题。求解11个标准函数和无线传感网络覆盖问题的结果显示,与对比算法比较,改进算法的优化能力具有显著优势。

基于轻量级YOLOv3的员工违规行为检测算法

随着工业互联网安全受到越来越多的关注,如何通过技术手段保障生产环境安全就成为单位管理人员所思考的问题。论文针对值班室、中控室、管理室等类似场景的安全需求,提出了一种基于轻量级卷积网络的员工违规行为检测算法。该算法能够实时监测指定区域工作人员的行为状态,避免因员工长时间处于离岗、睡岗状态时,可能导致设备设施生产事故、设备信息泄露、无法处理应急事件等情况的发生。违规行为检测算法由人体检测与行为识别算法两部分组成。首先,通过轻量级人体检测网络获取人体检测框;而后,利用目标跟踪算法与行为识别算法对人体检测框进行识别,进而确定工作人员是否存在违规行为。实验数据表明:该算法大大减少网络权重以及计算量,在边缘设备Hi3559A上检测速度可达13 ms,在实际场景数据集上,违规行为检测准确率可达96.6%。

基于Petri网的数学建模竞赛报名系统建模优化及变化域分析

为解决数学建模竞赛报名系统中存在的结构性问题,提高竞赛报名效率,利用Petri网的相关理论对数学建模竞赛报名系统进行建模,并对竞赛报名系统存在的问题,进行了优化并使用模型间迹行为轮廓关系对模型进行变化域定位分析,最后使用PIPE软件进行仿真模拟。实验结果表明,优化后的模型具有合理性和可行性。

一种多条件生成对抗网络模型

传统生成对抗网络在条件数量增加时,具体条件组合下的训练样本数量相应减少,此时判别器还是只产生一个判断真假样本的结果,条件和样本对于判别器梯度的贡献降低,导致最终符合多个条件的生成样本的多样性下降。因此提出多条件生成对抗网络模型,增加了预处理模块对多个条件进行处理,提高了输入模型中数据条件的维度,并修改了判别器模块的结构,让判别器的权值根据每个条件进行更新,使得梯度值得到充分利用,提高了判别器的性能,因此生成器能得到效果好的生成样本,最后通过实验验证了新模型的有效性。

基于遗传算法的最小初始标识估计

在考虑标注序列时,计算带有不可观测变迁的标注Petri网的最小初始标识集是一个复杂的任务。现有解决这一问题的方法存在多种限制。该文采用一种基于遗传算法的方法来估计最小初始标识。由于可能存在多个初始标识(通常是无限多个),关注点在于获得Petri网中的最小初始标识集,其中满足以下条件:初始标识允许至少一种触发序列与观察到的标注序列和网络结构一致;初始标识具有最小的托肯总数(即在所有库所上的托肯总数最小);对于每次观测到的标注,允许每个可观测变迁发生之前至多一个不可观测变迁发生。鉴于最小初始标识的估计属于NP-hard类别,因此采用此类算法是合理的。通过实验证明了该方法的有效性。与现有算法相比,该算法能够以更小的计算代价获得最小初始标识。

模糊集GFScom的一些相似度计算模型

简要介绍了模糊集GFScom,以及经典的距离函数与模糊集合相似度的概念。定义了GFScom中模糊集之间的距离相似度,给出了一些重要的相似度计算模型。通过实例可以看出,所提出的计算模型进一步丰富了模糊集合之间的相似性度量方法,为下一步探讨GFScom相应理论及其应用提供了一种途径。

美下一代直升机任务系统开发的模块化开放式系统方法应用研究

本文介绍了美国利用模块化开放式系统方法研发下一代直升机簇过程中,分解和定义核心功能组件并形成相关架构标准,实现机型簇内功能组件复用的具体实践。分析了上述设计研发过程中的权衡因素、经验教训。最后根据最新相关技术的发展,预测了未来航空电子任务系统架构的若干发展趋势。

基于Petri网的汽车涂装流程建模及可达性分析

针对汽车涂装工艺的复杂流程,利用Petri网建模并构造可达性算法,以分析网系统的动态性质,以及在流程中资源的可达性。根据涂装工艺流程建立了Petri网的原模型,增加相关的活动并分析它们之间的行为关系,以优化模型性能;基于可达性的理论知识,构造验证模型状态可达的算法,该算法用来验证目标状态是否可达;在PIPE软件上进行了模拟仿真试验。结果表明:优化后的模型是安全、有界、无死锁的。

基于元胞自动机的旅客登机模型研究

为精准模拟旅客登机过程,对经典的元胞自动机登机模型进行改进,重新定义了过道元胞大小,优化了旅客移动规则,建立了新的登机模型,体现了旅客的差异性。利用MATLAB进行仿真,从登机时间、过道干扰次数、人均登机时间三个方面对不同登机策略的效率进行对比,最后分析了登机时间对行李分布数量变化的敏感性。模型为优化旅客登机过程、提高登机效率提供了依据。

基于Petri网和Banker’s algorithm的数字孪生车间死锁判断方法

车间生产流程中资源分配或工序安排不合理会使生产流程出现死锁现象,导致无法继续生产,大大降低车间生产效率。为解决上述问题,综合Petri网和Banker’s algorithm理论将车间死锁的形成条件分为互斥等待、占有等待、循环等待和不可剥夺4种,并以这4种条件为基础,将死锁分为资源分配死锁、进程顺序死锁、协作对象死锁和动态资源死锁的4种不同表现形式。基于Banker’s algorithm判断死锁存在、基于改进时间可达性分析法确定车间死锁发生的具体位置,建立不同死锁表现形式下的死锁恢复策略,采用Tina和Unity 3D等软件将该方法集成到车间数字孪生系统中,实现车间流程死锁监测和预测功能。最后以某精密冲压车间零件生产过程为例进行了验证,结果表明该方法能有效实现生产流程实时监控和高效预测。

State-Based Opacity Verification of Networked Discrete Event Systems Using Labeled Petri Nets

The opaque property plays an important role in the operation of a security-critical system,implying that pre-defined secret information of the system is not able to be inferred through partially observing its behavior.This paper addresses the verification of current-state,initial-state,infinite-step,and K-step opacity of networked discrete event systems modeled by labeled Petri nets,where communication losses and delays are considered.Based on the symbolic technique for the representation of states in Petri nets,an observer and an estimator are designed for the verification of current-state and initial-state opacity,respectively.Then,we propose a structure called an I-observer that is combined with secret states to verify whether a networked discrete event system is infinite-step opaque or K-step opaque.Due to the utilization of symbolic approaches for the state-based opacity verification,the computation of the reachability graphs of labeled Petri nets is avoided,which dramatically reduces the computational overheads stemming from networked discrete event systems.

管中窥豹--计算中的局域信号传递

《世说新语》中有这样一个故事:王羲之的几个门生在玩棋,王羲之只有几岁的儿子王献之在一旁观看,说其中一方将要输了。门生觉得那么小年龄的孩子,恐怕只是懂那么一点点就乱说话,于是有点嘲笑地评价说:“管中窥豹,时见一斑。”

地震场景下无人机路径规划设计

无人机路径规划技术为无人机自主飞行和低空交通管理提供了技术支持,也是无人机可以实现抗震救灾的重要前提。面向地震场景,结合灾区环境以及相关需求,研究地震灾情的无人机救灾最优路径规划方法。搭建地震受灾环境,设计模拟真实情况的地震场景。选用蚁群算法中的三维路径规划算法,搜索从出发点到疑似点的最优路径。通过仿真验证了模型的可行性和有效性。

基于形式化方法的平交道口控制系统安全设计

铁路平交道口控制系统是一种典型的安全苛求系统,为提高铁路平交道口的安全性,提出一个能适应双线双向接车的自动控制系统.首先,分析现有铁路平交道口的作业流程,利用新的控制系统解决现有系统中常见的三个问题,即出清检查、制动距离限制、连续接车中防护门短时间开放问题;其次,基于Event-B语言以及精化策略对设计的自动控制系统建立形式化模型;最后,检查证明义务以验证需求属性是否被满足,并应用动画器Animation展示系统功能的正确性.结果显示:相比传统的道口管理系统,本文提出的自动控制系统增加了双线连续接车功能,且使用形式化建模和验证,避免系统设计中存在的二义性,对平交道口安全管理有一定的参考意义.

基于SHCA-T算法的车身骨架多工况耐撞性优化设计

为解决多变量非线性动态结构优化效率低、难以收敛等问题,提出求解车身骨架厚度优化的子区域混合元胞自动机(SHCA-T)算法以及多工况SHCA-T算法,实现车身骨架多工况耐撞性高效优化设计。该方法包括内外两层循环:外层循环主要开展碰撞仿真分析、计算输出响应,更新目标质量,实现结构质量的最小化;内层循环主要根据当前元胞及其邻胞的内能密度,按照PID控制策略调整元胞厚度,使内层循环的当前质量收敛于目标质量;最终使元胞内能密度分布尽可能逼近阶跃式目标内能密度函数。为了验证SHCA-T和多工况SHCA-T算法的精度和效率,将其用于求解侧面碰撞和侧面柱碰工况下车身骨架的厚度优化问题,并与基于伪CEI准则的并行约束EGO(EGO-PCEI)算法的优化结果进行对比。结果表明:在收敛精度相当的条件下,SHCA-T和多工况SHCA-T算法具有更高的全局搜索效率。

基于元胞自动机的博物馆火灾应急疏散模拟研究

以博物馆为代表的文保单位建筑火灾受到环境复杂、不可控风险多等因素影响,是当前文物安全保护的难题之一。应急疏散管理是火灾应急救援的重要内容。本文结合某博物馆实际展厅电子地图,基于传统元胞自动机算法并引入环境适应性与从众心理两个变量,利用仿真研究,分析应急疏散中行走速度、环境熟悉度、从众心理之间的关系,为博物馆火灾应急疏散提供借鉴。

Pedestrian evacuation simulation in multi-exit case:An emotion and group dual-driven method

This paper analyzes the characteristics of emotion state and group behavior in the evacuation process.During the emergency evacuation,emotion state and group behavior are interacting with each other,and indivisible.The emotion spread model with the effect of group behavior,and the leader-follower model with the effect of emotion state are proposed.On this basis,exit choice strategies with the effect of emotion state and group behavior are proposed.Fusing emotion spread model,leader-follower model,and exit choice strategies into a cellular automata(CA)-based pedestrian simulation model,we simulate the evacuation process in a multi-exit case.Simulation results indicate that panic emotion and group behavior are two negative influence factors for pedestrian evacuation.Compared with panic emotion or group behavior only,pedestrian evacuation efficiency with the effects of both is lower.

基于知识Petri网的确定性和不确定性联合推理

知识推理是人工智能的核心领域,旨在研究如何从已知(知识库和推理规则)推理出未知,以帮助智能体做出科学决策.而智能体所处的环境存在不可观性和不确定性,因此知识库通常不仅包含确定性知识,还包含不确定性知识,而且推理过程需要两类知识紧密协作.然而,目前的推理方法无法将两类知识统一表示,常常将两者对应的推理过程割裂进行.基于此,为了实现在统一的模型架构下完成确定性和不确定性联合推理,给出了一种知识Petri网推理方法.首先,定义了一种新的知识Petri网,使其不仅能够描述确定性的知识规范,也可以描述先验概率知识;其次,根据知识Petri网的网结构,给出了一种知识Petri网概率独立剪枝算法,能够指数级地降低不确定性推理的计算复杂性;最后,利用知识Petri网及其概率独立剪枝算法,给出了一种新型推理算法,实现了确定性和不确定性的联合推理,并利用Wumpus世界进行了演示和验证.

基于行为轮廓和逻辑Petri网的模型修复方法

现实中的业务流程不断发生变化,需要对初始的业务流程模型进行修复以更好地表示实际业务流程。模型修复的关键步骤是分析现实日志和模型间的偏差,目前寻找偏差的方法主要采用对齐重演技术,未从行为的角度定量分析抽象的结构。因此,提出了一种通过行为轮廓分析日志和模型偏差的方法,并在此基础上进一步给出了基于逻辑Petri网的模型修复方法。首先,基于行为轮廓计算日志和模型间的服从度以识别偏差迹;然后,在偏差迹中依据偏差三元组集从偏差活动中选择逻辑变迁;最后,基于逻辑变迁设置逻辑函数,并通过添加新的分支或重构新的结构来修复原模型。对修复模型的适应度和精确度进行了验证,仿真实验结果表明,在尽可能保持修复模型与原始模型相似的基础上,相较于Fahland方法与Goldratt方法,所提修复方法在适应度都为1的情况下,得到的修复模型具有更高的精确度。