23、灵活广义模糊Petri网与概率语法遗传编程学习

灵活广义模糊Petri网与概率语法遗传编程学习

1. 灵活广义模糊Petri网

在模糊环境中，提出了一种灵活广义模糊Petri网模型，该模型使用了反向模糊蕴含，与以往的模型相比具有一些优势。

1.1 基本概念

• 反向模糊蕴含 ：KDiFI(x, z) = z 表示由GTVC算法自动确定的最优反向模糊蕴含（Kleene - Dienes反向模糊蕴含）。
• 算子绑定函数 ：算子绑定函数 δ 定义为 δ(t1) = (ZtN, KDiFI, ZsN)。

1.2 示例说明

为了说明该方法，以一个控制领域的简单示例为例，考虑一个技术工厂的规则控制器的生产规则：
1. IF s2 THEN s4
2. IF s1 AND s4 THEN s5
3. IF s3 AND s4 THEN s6
4. IF s5 AND s6 THEN s7

其中各状态的含义如下：
| 状态 | 含义 |
| ---- | ---- |
| s1 | 工厂工作不稳定 |
| s2 | 工厂温度传感器显示温度超过150摄氏度 |
| s3 | 工厂冷却系统不工作 |
| s4 | 工厂温度高 |
| s5 | 工厂处于故障状态 |
| s6 | 工厂对环境造成巨大危害 |
| s7 | 关闭工厂电源 |

假设条件如下：
1. 逻辑运算符AND解释为min（Zadeh t