34、具有上下文弧和局部性的基本网系统综合

具有上下文弧和局部性的基本网系统综合

1. 引言

在并发计算系统中,存在一类系统的动态行为呈现出异步和同步执行的特定混合模式,这类系统通常遵循“全局异步局部同步”(gals)范式。直观来讲,彼此“接近”的动作会同步执行,并且会尽可能多地选择动作进行执行;而在其他情况下,动作则异步执行。

gals 方法在硬件设计和生物计算中有重要应用:
- 硬件设计 :VLSI 芯片可能包含多个时钟,用于同步不同的门子集。
- 生物计算 :膜系统模拟具有隔室的细胞,隔室内的反应以协调的脉冲方式进行。

为了对 gals 系统进行形式化建模,前人引入了带局部性的 Place/Transition 网(ptl - 网),即 pt - 网中为转换分配明确的局部性。之后,又用基本网系统(en - 系统)取代 pt - 网作为底层系统模型。本文在此基础上,考虑在 en - 系统中扩展两种非标准的弧:抑制弧和激活(或读取)弧,统称为上下文弧,得到的模型称为具有上下文弧和局部性的基本网系统(encl - 系统)。

抑制弧表示转换的启用依赖于某个位置未被标记,激活弧表示转换的启用依赖于某个位置被标记的令牌数多于转换触发时消耗的令牌数。这些上下文弧可用于测试特定条件,在通信协议、性能分析和并发编程等领域很有用。

以一个生产者/消费者系统为例,如图 1 所示,包含一个生产者(可执行事件 p1、p2 和 p3)和两个消费者(可执行事件 c1、c2、c3 和 c4)。中间的缓冲条件 b 保存由事件 p1 生产并由 c1 消费的物品。p1 和 b3 之间的激活弧表示只有当有消费者等待时,生产

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值