30、广义与变体语义的深入探讨

广义与变体语义的深入探讨

在计算理论和并发系统研究中,Petri网和进程代数是重要的工具。本文将深入探讨一些可能的扩展和变体语义,包括通信Petri网、变体网语义以及一般限制等方面的内容。

1. 通信Petri网

传统的Petri网定义中,转换通常用无结构动作集合A中的动作进行标记。而当我们考虑用结构化动作和共动作集合Act = L ∪ L ∪ {τ}标记的Petri网时,就得到了所谓的通信Petri网。通信Petri网在某些情况下,如建模非输出封闭的进程时,被用作FNC、FNM和NPL的语义模型。

然而,将六个可表示性定理扩展到通信Petri网并非易事。对于SFM、CFM和BPP,由于并行组合运算符要么不存在,要么不允许同步,其构造可以轻松扩展。例如,对于图9.1(a)中的并发FSM网N1(m0),我们可以提取其关联的CFM进程p = TCFM(N1(m0)) = C1 | C2,其中C1 .= a.0,C2 .= a.0,其关联的网Net(p)与N1(s1 ⊕ s2)同构。

但对于允许并行组合同步的进程代数,如FNC、FNM和NPL,情况就比较复杂。以图9.1(c)中的有限CCS网N3(m0)为例,提取的FNC进程p = TFNC(N3(m0)),其关联的网Net(p)与N3(m0)并不同构,因为会产生额外的τ标记转换。

为了解决这个问题,可以引入外部重标记运算符p[b/a]。该运算符将进程p执行的每个动作a重标记为b,其SOS操作规则如下:

(Rel)
p σ −→ p′
p[b/a] σ[b/a] −→ p′[b/a]
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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