21、异步系统中有界可达性检查

异步系统中有界可达性检查

在分布式系统的设计与分析中,对系统行为的建模和可达性检查是非常重要的。本文将介绍一种用于检查异步系统有界可达性的方法,涉及到彩色上下文无权重Petri网、展开和一次性执行、令牌跟踪以及相关的编码等内容。

彩色上下文无权重Petri网

彩色Petri网是设计和分析分布式系统的强大语言,但我们使用具有受限语义的Petri网来指定系统行为的有界部分,即彩色上下文无权重Petri网。

  • 上下文 :意味着网可以包含测试弧,允许对非破坏性读操作进行紧凑建模。
  • 无权重 :每条弧与单个令牌相关联,而不是像彩色Petri网那样与令牌的多重集相关联。这种限制对编码至关重要,但不会严重削弱形式化表达能力。

一个网被定义为一个元组 $N = \langle\Sigma, P, T, A_{in}, A_{test}, A_{out}, place, trans, colors, guard, expr\rangle$,其中:
1. $\Sigma$ 是一组非空类型(有时称为颜色集)。
2. $P$ 是一组位置。
3. $T$ 是一组转换。
4. $A_{in}$ 是一组输入弧。
5. $A_{test}$ 是一组测试弧。
6. $A_{out}$ 是一组输出弧。
7. $P$、$T$、$A_{in}$、$A_{test}$ 和 $A_{out}$ 两两不相交。
8. $place$ 是一个位置关联函数 $A_{in} \cup A_{test} \cup

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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