5、工业信息系统与硬件设计模拟的建模方法

工业信息系统与硬件设计模拟的建模方法

1. 工业信息系统中的场景建模

在工业信息系统里,行为快照是一种有效的需求获取技术。例如,对于规则 rpo - 3 的行为快照,调色板 #2、#3 和 #4 的路径不重叠,且调色板 #2 的目的地空闲。在时刻 t2 - t4,调色板 #2 和 #3 同时进行基本移动以到达目的地,而调色板 #4 在整个场景中保持静止。

不过,行为快照也存在一定局限性。由于它基于场景识别,不能保证对系统行为进行完整描述,且缺乏语义形式化。因此,需要更正式的行为规范来支持系统的详细设计,如基于状态的模型。

1.1 彩色 Petri 网规范

彩色 Petri 网(CP - nets)在系统验证方面具有重要作用。其目标是从场景模型生成 CP - nets,从而对系统进行验证。Petri 网(PNs)是一种数学元模型,可进行动画/模拟、形式化分析,并且有多种实现技术。设计师可以根据系统特点,从多种 PN 元模型中选择合适的模型。

近年来,基于场景的建模研究备受关注。许多研究致力于将基于场景的模型转换为基于状态的模型:
- Campos 和 Merseguer :将几乎所有 UML 行为模型转换为广义随机 Petri 网,实现性能建模与软件开发过程的集成。
- Shatz 及其同事 :将 UML 状态图和协作图映射到 CP - nets。先将状态图转换为扁平状态机,再转换为对象 Petri 网(OPNs),最后通过协作图连接 OPN 模型得到 CP - nets 模型。
- Pettit 和 Gomaa <

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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