51、使用时间可达性树逻辑指定和验证工作流网的时间行为

使用时间可达性树逻辑指定和验证工作流网的时间行为

1. 引言

工作流管理在学术和工业研究中一直是热门话题。在工作流管理中,截止日期分配至关重要。为避免违反截止日期,本文提出一种对以 p - 时间 Petri 网建模的工作流系统进行可调度性分析的方法,将时间属性与其他行为属性分离。行为属性分析基于底层 p - 时间 Petri 网的可达性图进行,而时间约束则根据绝对和相对触发域进行检查。

工作流管理系统的目的是协调执行业务流程任务。它通过电子网络支持复杂实时系统的业务流程,被各组织广泛用于协调代表日常任务的各种应用程序的执行。许多业务流程存在限制,如子流程的有限持续时间、交付条款、重新提交日期或活动截止日期。

Petri 网已成功应用于制造系统的建模、验证、性能分析、调度、控制和监控等活动。它非常适合对实时系统进行建模,能够很好地表示冲突情况、共享资源、同步和异步通信、优先级约束以及时间 Petri 网中的明确量化时间约束。基于 Petri 网的许多方法和工具已被开发用于分析工作流。以往基于 Petri 网的工作流模型大多关注工作流的结构约束,部分模型和建模方法考虑了时间因素。

2. 相关工作

过去几十年,基于 Petri 网的工作流建模和验证研究众多。不同研究者提出了多种 Petri 网类,从基本 Petri 网到扩展的高级 Petri 网。以下是一些相关研究:
| 研究者 | 提出的模型 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| Adam 等 | 基于 Petri 网的工作流建模与分析框架 | 用于工作流建模和分析 |
| Aalst 等 | 形式化工作流网(WF - ne

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF络:使用多种智能优化算法优化RBF神经络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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