基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。

不确定条件下AUV编队决策系统的WIFTCPN形式化建模

AUV编队系统受测量不精确、水下通信时延、粒度不一致等不确定条件作用,针对其决策系统离散、时延、分层、信息模糊等特点,提出了一种具有严格的数学基础、集形式化建模、仿真与验证为一体的方法—加权直觉模糊时间着色Petri网(weighted intuitionistic fuzzy timed colored petri net,WIFTCPN),给出了模糊时间延迟、不确定信息、模糊知识以及加权直觉模糊推理等与WIFTCPN之间的映射关系,利用CPN Tools工具构建了不确定信息的推理决策的仿真模型,并通过仿真分析检验了模型的正确性、活性和安全性等。

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 PetriNet,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。

C^4ISR系统任务实时性的评价方法

提出一种定量评价C4ISR(Command Control Communication Computer Intelligence Surveillance and Reconnaissance)系统任务实时性方法——时序着色模糊时间Petri网(TCFTPN)方法。用时序逻辑公式来限制着色Petri网的变迁引发行为,用模糊时间来表示各工作过程的时延特性和降级工作问题。通过估计在规定的时间内标识从任务开始状态到达任务完成状态的概率来确定C4ISR系统的任务实时性。

基于IFTPN的不确定时间知识描述和推理方法

针对现有时序逻辑在对复杂不确定时间信息描述和推理方面的局限性,构造了直觉模糊时间Petri网模型(IFTPN)及其推理方法.该Petri网模型利用直觉模糊集合对模糊时延、模糊时间片进行描述,可以表达定义在离散论域或连续论域的各种不确定时间信息,并基于直觉模糊逻辑定义了模糊时间运算法则;同时,基于线性逻辑对该模型进行描述,定义了变迁之间的各种触发规则,并给出了推理方法.将该方法应用于C4ISR系统进行决策时延分析,表明了该模型及其推理方法是比较优越的.