11、并发控制系统的原型设计

并发控制系统的原型设计

1 并发系统的原型设计流程

并发控制器的原型设计流程包含多个步骤,最终实现为集成或分布式系统。一般来说,并发控制系统的原型设计可分为以下步骤:
1. 用解释 Petri 网对并发控制系统进行规格说明 :基于非正式描述,设计包含位置和转换的网来表示控制器。系统的输出集与网的位置相关联,输入集与转换相关联。只有当关联的位置被标记时,特定的动作(输出)才会执行。由于可以同时标记多个位置,因此可能会同时执行两个或多个动作。
2. 并发控制系统的分解与同步 :分解可将初始系统划分为独立的模块,最常用的 SM 分解技术将控制器拆分为顺序自动机。为确保整个系统的正常运行,需要对分解后的模块进行同步。
3. 对分解后的模块进行建模 :根据目标设备的不同,采用不同的技术对每个分解后的 SM 组件进行单独建模。
4. 对原型系统进行验证 :通常通过仿真或软件模拟来检查系统,此步骤可补充形式验证技术。验证检查控制器是否正确原型化,而验证则检查是否设计了合适的控制器。
5. 并发控制系统的实现 :最终,并发系统被物理实现(编程),可使用各种设备(分布式系统)或单个设备(集成系统)来实现各个模块。

1.1 用解释 Petri 网进行规格说明

最初,并发控制系统通过解释 Petri 网进行规格说明。基于非正式描述,设计包含位置和转换的网来表示控制器。同时标记的位置(Petri 网的状态)允许并发执行动作。系统的输出集与网的位置相关联,输入集与转

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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