使用确定随机Petri网对Hadoop公平调度的建模和性能分析

由于Hadoop能在同一时间处理多个用户提交的不同作业的多个任务,这使得用传统的方法对其进行建模和性能分析变得十分困难。为了解决这个问题,基于马尔可夫排队模型M/MMDP/C/K建立了一个随机Petri网(SPN)模型和一个确定随机Petri网(DSPN)模型来分别描述Hadoop调度中的数据状态和作业公平调度。通过设置DSPN中的使动谓词和随机开关来建模Hadoop公平调度和YARN公平调度。使用嵌入的马尔可夫链模型来分析单用户情景,而在分析多用户情景时则引入分解和迭代技术来减小模型的状态空间,从而避免产生状态爆炸问题。研究侧重于Hadoop中作业调度的平均性能,仅通过求解提出的分析模型,就可以对比和分析服务质量(Qo S)的一些关键指标,如平均吞吐量、平均队列长度和平均时延。采用Matlab进行仿真:当每秒到达任务数大于等于20时,YARN算法的数据积压和平均时延明显少于公平算法;当每秒到达任务数大于等于30时,YARN算法的平均吞吐量明显高于公平算法。实验结果表明,YARN公平算法能够减少平均处理和排队等待时间,在平均吞吐量、平均队列长度和平均时延上明显优于公平算法。

基于确定随机Petri网的AFDX航电系统建模研究

通过结合AFDX航空电子系统和确定随机Petri网的特点,给出了一种基于确定随机Petri网的AFDX航电系统的建模方法。该方法以AFDX中的虚链路调度算法为中心,依照组件开发的思想,并利用系统各部分的子模型对航空电子系统整体进行建模。从而为分析航空电子系统的性能提供了有力的参考。

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。

具有测试弧的确定与随机Petri网

将测试弧引入具有确定和随机时延的确定与随机Petri网DSPN系统,并给出了此DSPN系统的定义及其变迁实施条件和实施后果。这不仅增强了Petri网的描述能力,而且为Petri网的理论分析奠定了基础。

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。

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RFID系统安全性分析模型

针对日益频发的RFID系统攻击给RFID系统带来瘫痪风险问题,提出一种采用基于层次广义随机Petri网的RFID系统安全性分析模型。该模型利用已有的知识储备模拟真实的RFID虚拟环境,对攻击RFID系统过程进行准确有效的实验推演,并量化分析RFID系统风险。首先,利用攻击层次、攻击权限和基于权限的攻击等信息构建RFID攻击者模型;其次,对攻击者的行为进行建模描述,刻画其对RFID系统状态的影响;最后,基于所构建的模型对目标RFID系统的攻击概率、脆弱节点等方面进行风险评估。实验结果表明,本文提出模型可有效地对RFID系统进行风险评估,并且大大降低了评估时间和复杂度。

船舶会遇过程碰撞风险演化随机Petri网模型

为探讨船舶碰撞风险随时间和空间变化的动态演化规律,提出一种基于随机Petri网的船舶碰撞风险演化模型。通过分析影响船舶航行安全的主要因素,构建船舶碰撞风险演化的指标网络拓扑模型,并构建同型的马尔科夫链得到各状态下的稳态概率表达式,通过仿真实现对船舶碰撞风险演化过程的定量分析。案例结果表明船舶碰撞风险演化是阶段性的多路径共同作用的结果,并伴随着风险因素的累积和耦合的演化。此模型可以用于分析基于多因素耦合的船舶碰撞风险演化过程,将演化过程中各节点的风险值量化,实现了从多因素耦合和风险演化的角度对船舶会遇动态风险的研究。

基于随机赋时Petri网的原烟卸货物流系统建模与仿真

复烤厂物流活动中原烟卸货环节存在工人作业不合理、装框时间过慢、空框准备时间过长,造成整体卸货效率低,导致后续生产不连续。为解决上述问题提出改进方案,首先,根据卸货作业流程建立原烟卸货物流系统的随机赋时Petri网模型;其次,建立对应Anylogic仿真模型;最后,通过复烤厂实际数据进行仿真优化。仿真实验表明所用方法缩短了空框准备时间、自动装框时间,提高了其整体装框效率和卸车工人、整形工人的资源利用率。同时,验证了模型的有效性,为复烤厂在卸货环节提供参考。

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网的中欧班列出口作业流程优化研究

目前,中欧班列已成为我国与“一带一路”沿线国家联系最为紧密的纽带和共建“一带一路”的标志性成果。作为中欧班列运行的重要支撑载体及影响班列高质量运行的基本要素,中欧班列场站在运输组织中存在的问题逐步显现,日益成为制约中欧班列高质量发展的瓶颈。结合对郑州铁路集装箱中心站实际调研情况,在详细梳理中欧班列出口作业流程的基础上,构建随机Petri网模型对其性能进行分析,诊断作业流程存在问题,从多层面、多维度提出优化解决方案,对比分析优化前后作业流程,结果表明优化后作业周期时间缩减37.79%,同时各环节发生拥堵概率也大大降低。通过改变中欧班列作业流程结构和流程速率,达到提高中欧班列场站作业效率和提升服务质量的效果,使中欧班列出口作业流程更高效、更便捷。

基于随机Petri网的车险理赔效率建模与分析

为提高车险理赔效率,构建车险理赔效率随机Petri网模型,基于工作流网结构和实务操作流程分析模型的正确性并改进模型,采用软件PIPE验证模型的合理性。以某保险公司500起车险事故理赔数据为研究对象,构建与随机Petri网同构的车险理赔效率马尔可夫链,分析车险理赔流程中的低效率环节。结果表明:拒赔、定损和赔款处理流程耗时较多,与车险理赔实际情况吻合。车险理赔效率随机Petri网模型通过变迁利用率和标识流速能动态地描述车险理赔系统的运行时效。根据车险理赔效率分析结果,可缩减定损环节和赔款处理环节时间,显著提升保险公司的车险理赔效率和客户的服务体验。

基于广义随机Petri网的工业设计流程分析

作为产品设计过程管理研究的重要一环,工业设计流程建模同新产品的开发速度与过程成本有直接关联。针对这一问题,利用广义随机Petri网对工业设计流程进行建模,将设计流程中的执行状态与执行活动分别用库所与变迁表示,对每一变迁赋予一个实施速率,构建出可靠的工作流模型,根据转化规则,将该Petri网模型转换成与之等价的马尔可夫链模型,由马尔可夫链理论求解得到各可达标识的稳态概率,最后利用获得的稳态概率对模型主要性能进行分析,找出其中的冗余过程,为工业设计流程的设计、规划和评价提供支持。