随机高级Petri网在异构系统中的应用

李雅娟; 林闯

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传统的随机高级Petri网(Stochastic high-level Petri nets,SHLPNs)通过将多个同构子系统压缩成一个子系统,并将具有相同标记分布的多个标识压缩成一个标识(复合标识),从而有效地减小模型规模和状态空间.但该方法仅适用于若干同构子系统组成的系统中,本文将这种方法扩展,通过引入非对称的变迁实施谓词和扩展的复合标识,精确地模型并分析异构系统,同时也保持了SHLPNs在化简模型和状态空间方面的优越性.

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来源
《电子学报》 |2004年第11期|1839-1843|共5页
作者
李雅娟; 林闯;
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作者单位

清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;

清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TNTP391.7;
关键词
随机高级Petri网; 同构子系统; 异构子系统; 扩展的复合标识; 扩展的复合标识可达图;

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