33、带时间补偿的工作流建模与验证

带时间补偿的工作流建模

带时间补偿的工作流建模与验证

1. 任务状态与转换

任务状态有成功(successful)、撤销(undoing)和中止(aborted)。成功表示在位置 p suc 有令牌且延迟时间已过;撤销表示转换 t3 被启用且补偿持续时间未过;中止表示在位置 p abt 有令牌。

任务 τc 在转换 t1 的输入位置获得令牌后进入活动状态。令牌需在输入位置等待,直到 d1 过期,转换才变为可触发状态。转换 t1 d2 时间来完成工作,并在 p suc 产生一个令牌,表示任务成功。若在 d2 内未完成工作,转换 t1 变为不可用,转换 t2 需对任务失败进行补偿。转换 t2 d3 - d2 时间来补偿任务,并在 p abt 产生一个令牌,表示任务中止,且 d3 总是大于 d2

2. 定时可补偿工作流网(CWFT - net)的定义

一个定时可补偿工作流网(CWFT - net)是一个元组 (CN, Tick)
- CN 是一个带有原子定时可补偿和不可补偿任务的 CWF - net。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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