12、有界时间弧Petri网到网络时间自动机的转换及相关模型比较

有界时间弧Petri网到网络时间自动机的转换及相关模型比较

1. 有界时间弧Petri网到网络时间自动机的转换

在处理有界时间弧Petri网(k - bounded TAPN)到网络时间自动机(NTA)的转换时,我们需要考虑多个方面。由于无法动态实例化新的时间自动机,所以要保证网络中始终有固定数量的令牌。假设网络是k - 有界的,那么构建k个自动机来模拟每个令牌就足够了。
- 自动机的构造
- 令牌自动机 :每个令牌自动机都有与网中每个位置对应的位置。当时间自动机处于其中一个位置时,它模拟相应位置中的一个令牌。此外,每个自动机都有一个本地时钟,代表令牌的年龄。所有模拟令牌的自动机结构相同,唯一的区别是它们的初始位置,对应于网中令牌的初始位置。为了处理执行过程中令牌数量可能不足k的情况,我们添加了一个新位置 $\ell_{capacity}$,代表当前未使用令牌的自动机在此等待。
- 控制自动机 :创建一个单一的控制自动机,其目的是模拟转换的触发,并通过控制自动机发起的广播来移动令牌。这个自动机有一个位置 $\ell_{stable}$,它起到互斥的作用,即控制自动机在转换模拟开始时离开这个位置,转换模拟结束时返回。而且,每次自动机处于 $\ell_{stable}$ 时,组合NTA中的令牌自动机对应于TAPN中的一个标记。

下面通过两个例子来说明转换的工作原理:

例2 :一个简单的TAPN,有一个单一的转换和四个不同年龄的令牌。转换后的NTA由五个自动机组成,一个控制自动机(最上面的自动机)和四个令牌

【EI复现】基于深度强化学习的微能源能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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