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。

转移具有确定性时延的随机Petri网近似算法

本文对含有确定时延的随机Ｐｅｔｒｉ网（ＤＳＰＮ）提出了一种进行解析分析的近似算法．此方法把含确定时延的随机Ｐｅｔｒｉ网转换成为其精度可任意逼近原模型的广义随机Ｐｅｔｒｉ网，使其与连续时间马尔可夫链同构．文中对令牌总线高速局域网构造了其ＤＳＰＮ模型，并用本文提出的方法对此模型进行了分析．文中亦给出了分析和例题，说明此近似算法的可行性．

基于随机Petri网的民机审定试飞实施流程建模与分析

审定试飞是民用飞机获取型号合格证书的重要活动,具有高成本、高风险的特点。研究审定试飞的实施流程有利于推动试飞工作有序进行,进而缩短试飞周期及降低试飞成本。目前对试飞流程的研究局限于流程描述与定性分析,缺乏对试飞流程的形式化建模与性能分析,无法检验流程中的关键环节。为解决上述问题,文中研究了审定试飞3个阶段的实施流程,并利用随机Petri网构建了该流程的仿真模型;通过建立与该模型同构的马尔可夫链,对实施流程进行了性能分析,识别出了流程中耗时较多的关键环节,进而分析了关键环节的实施速率对流程平均运行时间的影响。最后通过一个案例验证了模型与方法的可行性。结果表明,制造符合性检查环节与试飞数据处理环节是流程中耗时较多的关键环节,应将其作为流程优化的重点,同时提升上述两个关键环节的实施速率相比提高单环节速率,成本更低且流程运行效率提升幅度更大。

基于随机颜色Petri网的食物网能量流动建模与分析

为更好地描述能量流动问题,对生物变化做出及时的预测。以食物网中能量流动为例,提出一种随机颜色Petri网模型及可达性分析方法。在颜色Petri网的基础之上针对token引入随机函数和约束函数等属性用来描述token的传递特性;基于随机颜色Petri网提出可达图构造算法和随机概率矩阵;将随机颜色Petri网应用到食物网的能量流动过程中,对能量流动过程进行分析并对传递的物质进行分类,验证该模型的有效性。

基于随机Petri网的铁路货运整车卸车流程优化

基于随机Petri网对铁路货运整车卸车流程进行建模,采用马尔科夫方法分析系统性能。在此基础上对现行铁路货运整车卸车流程进行诊断,得出既有铁路货运整车卸车流程存在着作业流程繁琐、智能化水平低、信息传递不畅、作业标准有待加强等问题;在此基础上,基于“提质增效”与“协调有序”两大优化准则对铁路货运整车卸车流程进行优化分析,结果表明:优化后整车卸车随机Petri网系统的响应时间以及吞吐能力均有所提高,系统的平均延时由优化前的414.92min变化为优化后的378.83min,缩短了36.09min,降低8.70%,卸车流程优化措施是有效的,优化后节点的吞吐与响应能力增强,卸车流程效率得到了大大提升。本研究旨在提高铁路货物运输组织效率,为持续深入的铁路货运改革提供参考。

基于广义随机Petri网的装备战场抢修建模与分析

装备战场抢修是装备保障工作的重要内容,传统的装备战场抢修已经不满足现代条件下作战需要。为提高信息化条件下装备战场抢修的决策科学性和决策效率,运用广义随机Petri网对装备战场抢修过程进行建模分析,通过不变量判断模型的有效性,并根据广义随机Petri网和马尔可夫链同构特性求解模型主要性能指标。最后通过实例分析说明,该方法可以有效求解装备战场抢修的主要性能指标,验证了模型的有效性和合理性,同时也为装备战场抢修决策提供了一定的参考依据。

基于模糊时间Petri网的列车运行时间不确定性问题的处理

定义一种应用于铁路列车运行系统的模糊时间Petri网;针对列车运行时间存在的不确定性,该Petri网引入了4个模糊集理论函数:模糊时间片、模糊使能时间、模糊发生时间和模糊延迟,来处理时间的不确定性问题;能够对列车运行过程中的时间不确定性问题进行定量分析,可以有效应用于列车交会、列车终到时间、列车运行计划调整的分析等;其相对于已有的方法具有精确分析、计算简单、简化系统、便于系统集成的特点。

计及随机模糊双重不确定性的交直流混合微网优化运行

为解决风光出力的不确定性造成微网日前调度偏差大的问题,将随机模糊理论引入到交直流混合微网优化运行中。基于不确定性理论将风速定义为随机模糊变量,用极大似然法提取Weibull分布参数的隶属度函数,建立日前调度经济性最优的随机模糊机会约束优化模型,将随机模糊模拟、神经网络和混沌粒子群算法相结合求解双重不确定性优化模型。通过设置确定性、随机性和随机模糊性3种情景进行仿真,分析3种情景的日前调度出力计划以及不平衡功率调整方案,验证了计及随机模糊双重不确定性的机会约束模型在交直流混合微网优化运行中的正确性和可行性。

基于模糊有色Petri网的不确定性学习和推理方法

模糊Petri网模型可以用于模糊推理,但在Petri网中不得不用独立子网表示所有类型的过程,即使这些过程具有相同的行为,这导致整个Petri网变得很大。文中提出基于模糊有色Petri网的不确定性推理方法和基于遗传算法的学习过程。在减少网络规模,计算时间和克服解释网络困难的同时,它能保持等量的信息,提供结构化的表示,使知识库中的规则之间的关系易于表示。

基于扩展模糊时间Petri网分析冲突事件的不确定性时间知识

为有效处理冲突相关的不确定性时间知识,在已有研究基础上,基于扩展模糊时间Petri网,引入变迁的模糊触发区间以表示使能变迁触发的不确定性,结合模糊时间函数和可能性值的运算来描述和分析各冲突事件发生的不确定性。能够针对冲突事件的各种时间不确定性问题进行定量分析,可以解决复杂情况下的时间知识推理和验证。其相对于已有方法具有冲突分析精确、计算简单、适用面广的特点。

基于一种模糊时间Petri网的不确定性时间知识表示和推理

在已有研究基础上定义一种模糊时间Petri网以处理冲突相关的不确定性时间知识.该Petri网引入变迁的模糊触发区间,结合模糊时间函数来处理不确定性时间知识,能够对冲突相关的时间不确定性问题进行定量分析,有效解决冲突事件的描述分析问题,适用于复杂实时系统建模.该方法具有冲突分析精确、计算简单、适用面广的特点,是对现有时间知识推理方法的进一步完善.

基于Petri网模型的项目不确定性管理方法评价

文章以IT项目为例进行研究,旨在探讨研发项目不确定性、协调策略以及项目绩效之间的关系,通过构造基于Petri网的关系模型,对Petri网模型进行分析,定量化地计算了研发项目的运行效率。

Web服务组合中非确定性特征交互的Petri网检测

针对Web服务组合中出现的非确定性特征交互的检测问题,采用有色Token表示服务特征信息,建立了Web服务组合的有色Petri网模型。并在此模型的基础上,对非确定性特征交互问题进行了形式化定义。根据问题的规模不同,利用有色Petri网的可达树穷尽搜索法和P-不变量法,设计了两个Web服务组合的非确定性特征交互的检测算法。仿真结果表明,这两个算法在不同问题规模中是正确、有效的。

基于模糊Petri网和Genetic-PSO算法的动态不确定性知识表示方法

针对复杂系统中不确定性信息的演变特性,提出对其动态适应的基于模糊Petri网和遗传-粒子群(GPSO)算法的不确定性知识表示方法.在基于模糊Petri网的不确定性知识表示模型的基础上,对该模型进行精确数学表示,并采用GPSO实现对不确定性表征参数的动态求解和自学习.最后通过在运载火箭伺服机构故障诊断上的应用验证基于GPSO的自学习模糊Petri网的有效性.

基于随机Petri网的多式联运系统致脆因素影响机理研究

多式联运系统运行过程复杂,其运行效能易受多重致脆因素的影响。在分析多式联运系统特征的基础上,提炼其关键致脆因素,并构建多式联运系统致脆因素影响机理的概念模型。通过构建基于概念模型的随机Petri网模型及其同构的马尔可夫链,并引入随机时间变量,刻画不同致脆因素影响下的多式联运系统动态演化过程。最后,以我国南方某生鲜农产品公司的“公-铁-水”冷链物流多式联运项目为例,通过情景仿真,分析不同致脆因素对该项目运作过程的影响。研究发现:征信调查利弊并存,应合理控制其深度与广度;其次应充分考虑货物的实际需求而非仅仅坚持经营人偏好,制定完善的预防措施和政策激励是保障多式联运高效运行的基本要求。

随机Petri网在煤矿水害处理流程中的应用研究

水害作为煤矿开采中的主要灾害之一,直接影响井下生产安全。为保障工作人员的生命安全,确保矿井生产的稳定性,提出了用随机Petri网对煤矿水害处理流程进行建模的方法,根据模型的可达标识图同构的马尔科夫链来对库所繁忙率和变迁利用率2个性能指标进行计算分析,为日后对疑似水害的处理流程进行优化提供了新思路。

确定系统级测试性参数的广义随机Petri网模型

测试性设计是近年来发展起来的一门新兴学科 ,对提高复杂系统的可靠性、可维修性和可用性具有重要的意义。在测试性设计的过程中 ,合理地选择和确定测试性参数是实现费效比最优设计的关键之一 ,但目前还没有有效的方法能合理地确定每个参数的门限值或目标值。基于广义随机Petri网的原理 ,将测试看作设备整个生命周期内可靠性、维修性活动的一个有机组成部分 ,建立了系统的测试性模型。采用数值分析的方法得出系统稳态可用度与系统测试性参数之间的关系曲线 ,作为确定测试性参数的依据 ;当系统需待定的参数比较多时 ,将模型转化为一个区间线性方程 ,有效地解决了计算量大的问题。

考虑源荷不确定性的高风险连锁故障快速筛选

电力系统日益增强的源荷双侧不确定性给动态安全评估带来了更大挑战。基于随机响应面法和深度森林,提出一种考虑源荷不确定性的连锁故障快速筛选方法。首先,提出了结合分布因子的改进随机响应面法(SRSM-DF),快速计算线路连锁开断过程中的随机潮流。然后,基于深度森林提出了SRSM-DF计算误差快速判断方法,该方法可兼顾随机潮流计算的速度和精度。最后,构建了两阶段高风险连锁故障筛选策略,进一步考虑故障导致的切负荷和直流功率损失,并建立了求取连锁故障后果的线性规划模型,以降低连锁故障筛选的计算复杂度。实际电网仿真结果表明,所提方法能够快速筛选得到不确定条件下的高风险连锁故障。

基于petri网的森林火灾应急救援流程网络模型及时效研究

为了对森林火灾的应急救援流程进行优化,以提升应急救援效率,依据森林火灾应急救援预案、有关规定与实际救援案例,从信息传递的角度对森林火灾应急救援流程进行了直观描述。基于petri网相关理论,运用PIPEv5.2.0,构建了森林火灾应急救援随机petri网模型与其同构马尔可夫链,在模型有界、活性、安全且可达的基础上,通过确定模型的库所繁忙率、变迁利用率、平均延迟时间,得到如下结果:①森林火灾应急救援活动早期的灾情信息多且复杂,随着森林火灾的发展呈现动态变化,火灾发生后如何高效地获取过火面积、火线长度、风向、风力、植被载量以及地形等关键信息是优化的重点。②避免信息堆积,基于火灾规模、强度、形式、火头方向等重要任务信息变量,实现实时快速决策、动态处置,是保证森林火灾应急救援活动的时效性的关键。