42、Petri网的高级特性

Petri网的高级特性

1. 高级建模技术

Petri网作为一种强大的建模工具,广泛应用于离散系统的建模与分析。然而,随着系统复杂性的增加,传统的P/T Petri网逐渐显得力不从心。因此,发展更为高级的Petri网建模技术成为必然趋势。本章将介绍几种高级Petri网建模技术,包括彩色Petri网、分层Petri网和时序Petri网。

1.1 彩色Petri网

彩色Petri网(Colored Petri Nets, CPN)是传统Petri网的扩展,它允许令牌携带额外的信息,称为“颜色”。这种特性使得令牌可以被区分,从而提高了模型的表现力。例如,在一个制造系统中,不同的机器可以被赋予不同的颜色,以便更好地模拟其行为。

实现彩色Petri网的关键步骤
  1. 定义颜色集 :指定令牌可以携带的颜色类型。例如,颜色可以是ASCII文本字符串。
  2. 配置颜色函数 :为每个位置(place)定义颜色函数,将位置映射到颜色集。
  3. 设置弧函数 :定义从输入位置到变迁(transition)的弧函数,以便根据颜色选择令牌。
  4. 实现使能函数 :编写使能函数,确保只有满足条件的令牌才能触发变迁。
示例:使用GPenSIM实现彩色Petri网
% 定义颜色集
color_set = {'red', 'green', 
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和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,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[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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