3、利用有限自动机实现自动化制造系统的死锁避免

利用有限自动机实现自动化制造系统的死锁避免

1 引言

在制造系统中,当一组两个或以上的零件需要由同一组中其他零件持有的资源时,就会发生死锁。这种情况会导致“循环等待”,即零件在获得所需资源之前无法释放其持有的资源,而这些所需资源又被同一组中的其他零件持有。死锁避免的目标就是确保这种情况不会发生。

在制造场景中,零件与其所需资源之间的关系体现在零件的“路由计划”中。路由计划描述了完全制造一个零件所需的资源序列,它可以用有向图表示,其中节点是资源,弧表示优先级和资源获取顺序。当多个零件同时处于制造系统中时,它们的路由图的并集可能包含回路,这是潜在死锁的指示器。在死锁避免中,制造计划执行期间不允许出现这些回路。

自动化制造系统必须避免死锁,因为死锁会导致零件处理停止。此时需要人工干预来清除死锁并重置系统,这不仅需要在系统正常运行中设计人工干预环节,还可能在重置控制器状态时引入错误。因此,更理想的做法是设计系统控制器,使其能够完全避免死锁。然而,系统控制器必须实时响应变化的条件,所以自动化制造系统中的死锁避免是一个实时问题,为此实现的算法必须快速执行。

死锁避免算法的宽容性也是一个重要考虑因素。不拒绝任何无死锁路径的算法被称为最大宽容算法,与非最大宽容算法相比,它能更好地利用系统资源。但最大宽容算法会增加状态空间大小和计算时间,可能不适用于大型系统的实时控制。

2 有限自动机与控制

本部分介绍基于有限自动机和Ramadge与Wonham(R&W)开发的离散事件系统控制理论的基本建模方法。

  • 基本概念

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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