基于随机Petri网的乘积形式解存在判定

给出了一个判定基于随机Petri网(SPN)的乘积形式解存在的定理。利用该判定定理,可以发现两部件自动组装生产线模型具有乘积形式解,据此可画出该模型的状态空间图,然后根据局部平衡方程,就可得到此模型任意状态的稳定概率。

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。

非乘积解随机Petri网的乘积形式近似求解

讨论了非乘积解随机 Petri网的近似求解问题 .将 Marie方法引入到随机 Petri网的近似分析中 ,利用随机 Petri网中已有的结论将该方法中的分解原则推广到更一般的情形 ,使其应用范围更广 .利用运算分析法对这些分解原则作了形式化描述 ,在此基础上 ,给出了有关结论的数学证明 .最后 ,对这种近似方法作了误差分析 ,找出了产生误差的原因 。

具有阻塞影响的柔性制造系统排队网络模型

用有限容量局部库区的开排队网络模拟柔性制造系统，模型中，机床加工工件的时间服从指数分布，运送台车按照静态Ｍａｒｋｏｖ方式运送工件且运送时间服从指数分布，被阻塞的工件按照ＢＡＲ机理被处理，静态Ｍａｒｋｏｖ工件运送方式中的概率值受工件被阻塞的影响．理论分析表明该排队网络模型的平衡状态分布具有乘积形式解．基于该乘积形式解，工件被阻塞的概率可由计算一个固定点问题而获得．关于各加工域的输出率同局部库区容量之间的关系，一个重要的结论被给出．

G-网络排队系统的研究新进展

在研究排队网络的文献中,G-网络(即推广的排队网络)最近受到了国际学者广泛的关注,它的研究在一定程度上丰富了排队网络的内容.正因为有很多学者投入到此项研究中,新的结果是层出不穷的.本文简短地介绍G-网络近年来的发展.