18、FNC:通信与限制的深入解析

FNC:通信与限制的深入解析

1. 引入通信与限制

当考虑标记在集合 $Act = L ∪ \overline{L} ∪ {\tau}$ 上的结构化动作和协动作的通信 Petri 网时,可表示性定理的扩展并非易事。例如,对于 Petri 网 $N({s_1, s_2}) = ({s_1, s_2}, {a, \overline{a}}, {(s_1, a, \varnothing), (s_2, \overline{a}, \varnothing)}, {s_1, s_2})$,其转换后的 $TFNC(N({s_1, s_2}))$ 为 $(\nu L)(C_1 | C_2)$,但 $Net(TFNC(N({s_1, s_2})))$ 包含了额外的同步转换,而原网中并无对应。

2. 可靠性证明
  • 引理 6.7 :对于任意 $p \in P_{FNC}$,任意 $G \in M_{fin}(T_{FNC})$ 和任意 $M \in M_{fin}(Act)$,若 $dec(p)[G\rangle m$ 且 $M_{Sync}(l(G), M)$,则存在 $G’$ 使得 $dec(p)[G’\rangle m$ 且 $l(G’) = M$。
    • 证明 :通过对 $G$ 的大小进行归纳。当 $|G| = 1$ 时,结论显然成立。当 $|G| = n > 1$ 时,分两种情况讨论:若对于任意 $a \in L$,${a, \overline{a}} \not\subseteq l(G)$,则结论显然;若存在动作 $a$ 使得 ${a, \overline{a}}
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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