基于Petri网的单点信号优化感应控制

基于连续Petri网,建立交通流混合控制模型,通过分析离散化的交通信号控制混合Petri网模型,研究单交叉口交通信号感应控制问题.基于混合Petri网模型参数的分析,建立了各相位车辆总停留时间的计算方法;从库所标识与变迁使能程度间的复杂关系出发,研究了库所标识的变化规律;以车辆总停留时间最短为目标优化感应控制模型,仿真计算各相位绿灯时间.结果表明:基于混合Petri网的优化感应控制方法,4个相位的车辆平均延误显著缩短,可以较好地实现单点信号控制.     

运输网络最大流的Petri网图仿真算法

现代化的综合交通体系和智能交通系统要求必须首先解决运输需求分析和运输网络分析的技术问题。Petri网理论可以被引进到运输网络理论中 ,用来解决最基本也是应用最广泛的最大流问题。首先介绍了 Petri网与有向网络的 Petri网模型 ;然后 ,给出有向网络最大流的求最短路法 ;在此基础上 ,采用 Petri网论法和计算机图形仿真法相结合的方法 ,求解运输网络最大流。即用Petri网图仿真器把无向运输网络转化为有向运输网络 ,然后求有向运输网络 G的对偶网络 DG,再用 Petri网图仿真器将对偶网络 DG转换成 Petri图模型 ,并自动求得 DG最短路 (原网络 G的最小割容量 ) ,即运输网络最大流。该方法比现有方法更方便 ,速度更快 ,而且形象、直观 ,是更实用的方法和手段     

基于Petri网的网络最小费用最大流算法

将Petri网方法应用于求解网络的最小费用最大流问题,提出费用Petri网的定义,设计费用Petri网的变迁使能规则并提出求解最小费用最大流问题的Petri网算法.与以往的算法不同,该算法通过对库所进行标号寻找变迁的触发序列,并在该序列上增流.最后举例说明算法的应用.     

基于赋时可重构Petri网的可重构制造系统调度算法

根据赋时可重构Petri网的可重构制造系统调度算法和赋时可重构Petri网的跃迁激发顺序，生成并求解部分可及图，以获得优化或准优化的调度．该算法能以较低的计算成本获得可重构制造系统最小的最大完成时间．用一个调度算例验证了该调度算法的可行性．     

基于Petri网的拖车到达调度优化模型与仿真

为解决内河集装箱码头大量等待作业的拖车引起港口外围交通要道阻塞的问题,通过优化拖车到达调度,采用非平稳泊松过程,模拟进港拖车到达规律,建立了适合珠三角内河集装箱码头进港拖车到达作业流程的混合Petri网(hybrid Petri net, HPN)模型和优化调度方案.根据HPN模型对佛山市三水港建立了Arena仿真模型,使用过程分析器(process analyzer, PAN)确定拖车的最优到达批量并检验优化效果,仿真结果表明:拖车到达调度优化后,拖车等待时间可减少87%,等待数量减少了26%,调度优化有效地缓解了港口拖车排队导致的交通阻塞问题.      

基于模糊Petri网的网络交互模式的建模

针对基于信任的交互模式的一般性及复杂交互模式的设计问题,对单个交互事件进行扩展,得到了4个基础交互模式.利用模糊Petri网(FPN)描述离散事件之间模糊关系的特点,建立了基于信任的基础交互模式的模型及其模糊交互过程的模型,并分析了它们在计算机网络中的应用.把这4种基础交互模式的模型用于设计基于实体间信任的复杂交互模式及评估其确信度.     

基于Petri 网模型的铁路快捷货运产品可靠性评价

为准确评价及预测铁路快捷货运产品的可靠性,在全面分析铁路快捷货运产品可靠性影响因素的基础上,建立用于产品可靠性评价的故障树模型,并采用下行法求取故障树的最小割集;结合Petri 网建模方法与故障树基本理论,将产品故障树转化为 Petri 网仿真模型,并证明两者的等价性;利用Matlab 仿真软件进行基于关联矩阵的Petri 网模型求解,并以北京-上海间特快货物班列为例,得到该产品的可靠度及故障因素重要度排序.实证结果显示,应用Petri 网模型来求解产品可靠性评价问题,不仅能够有效提升求解过程的效率,而且准确易行.研究成果可以为提高铁路快捷货运产品可靠性和市场竞争力提供科学依据和必要支撑.     

基于Petri网的复杂行车故障分析方法研究

鉴于铁路大型客运站行车安全的重要性和复杂性,从人员、设备、环境的角度出发,建立系统的事故树,然后再将其转换为Petri网模型.提出了利用Petri网的关联矩阵求解系统最小割集的方法,并计算顶上事件的发生概率以及基本事件的临界重要度系数.以某车站发生列车冒进信号事故为例,建立了事故系统的Petri网模型,并对模型进行了定性和定量的分析.研究结果表明：Petri网能够更加清晰和准确地描述客运站行车事故过程,计算得到的结果反映了客运站目前的行车状况.     

Research of legal affair simulation based on Petri net

Legal affair simulation is on the basis of information technology, and can simulate legal scene. College students do legal experiments with virtual reality scene. This helps to train college students. Petri net has not only strict math definition to analyze the dynamic behavior of models, but also intuitive graphic expression. Petri net is used to model for legal process. Reduction rules of Petri net are used to analyze the correctness of the system. At last Java Business Process Management (JBPM) technology is used to realize legal affair simulation models, models are transformed into flow charts. Simulation software deduces processes of legal affair. Many college students have improved their ability with the software, the fact proves that the method is effective.     

A FUZZY REASONING PETRI NET MODEL AND ITS REASONING ALGORITHM

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＰｅｔｒｉｎｅｔ（ＰＮ）ｉｓａｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇｎｅｔｇｒａｐｈｓ．Ｕｓｕａｌｌｙ,Ｐｅｔｒｉｎｅｔｉｓｕｓｅｄｔｏｍｏｄｅｌａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｓｃｒｅｔｅｅｖｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓ（ＤＥＳ）,ｓｕｃｈａｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ,ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｓｏｏｎ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ,ｓｏｍｅｗｏｒｋ［１,２］ｉｓｂａｓｅｄｏｎａｃｏｍ－ｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＰｅｔｒｉｎｅｔｓａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ…     

连续交通网络设计的全局双层多项式优化模型

提出了一种面向典型连续交通网络设计问题的全局双层多项式优化模型,其函数均为多项式,且下层问题为凸问题;上层问题旨在优化网络性能,下层问题用来刻画确定性用户均衡(DUE)交通流模式;利用Fritz John条件和乘子代替下层规划,将提出的双层多项式优化模型转换为等价单层优化问题,并利用矩半定规划(MSDP)方法得到其全局最优解;利用矩矩阵的秩作为保证全局最优性的充分条件,并估计全局最优解的个数;给出了最优道路收费问题的数值算例,用提出的双层多项式优化模型描述了算例中的最优道路收费问题,并通过Wardrop用户均衡约束调整现有路段上的交通流量,使总通行费收益最大化。研究结果表明:该简单算例的最大收益为13.5元,同时可以得到该算例的矩矩阵的秩为1,从而证明了该结果的全局最优性,提出的方法克服了均衡约束数学规划(MPEC)法和值函数法等现有求解双层优化问题的经典算法由于连续交通网络设计固有的非凸性,只能找到局部最优的问题;提出的全局双层多项式优化模型与算法为典型连续交通网络设计提供了更好的探索工具。      

基于Petri网的模块化生产系统建模

针对模块化生产系统是一种结构组成多样,事件触发频繁,控制对象多,控制信息量大,系统结构复杂的典型的离散型动态系统,基于Petri网对模块化生产系统总体工艺路线进行建模,验证了所设计的总体工艺路线的可行性.同时提出了一种直接利用Petri网编写PLC程序的方法.     

Ant colony optimization for feature selection in software product lines

Software product lines （SPLs） are important software engineering techniques for creating a collection of similar software systems. Software products can be derived from SPLs quickly. The process of software product derivation can be modeled as feature selection optimization with resource constraints, which is a non- deterministic polynomial-time hard （NP-hard） problem. In this paper, we present an approach that using ant colony optimization to get an approximation solution of the problem in polynomial time. We evaluate our approach by comparing it to two important approximation techniques. One is filtered Cartesian flattening and modified heuristic （FCF＋M-HEU） algorithm, the other is genetic algorithm for optimized feature selection （GAFES）. The experimental results show that our approach performs 6% worse than FCF＋M-HEU with reducing much running time. Meanwhile, it performs 10% better than GAFES with taking more time.     

Modeling and Analysis of Logistics System Based on Stochastic Petri Net under Supply Chain Circumstances

In order to describe the impacts of adjustment ability of logistics system on the profit and cost of logistics system, we constructed a model of logistics system based on stochastic Petri net (SPN), and proposed a theorem for the adjustment ability of logistics system under supply chain circumstances on condition that the payoff of supply chain is a steadily increasing process. Then we put forward that a sequence of MGF (moment generating function) of out-of-goods risk process for logistics system is a martingale. The model we proposed can overcome shortcomings of the previous ones that can not describe the characteristics of the adjustment ability of logistics system. The results of simulation experiments are consistent with theoretical analysis.     

Maintenance decision making model with multiple attribute optimization

An effective maintenance schedule can largely improve productivity and reduce maintenance costs for enterprises. Many factors, such as resource, production, cost and crew, should be considered when we make maintenance plans. However, it is difficult to meet all requests of the production targets in practical engineering.The multiple attribute decision making for equipment maintenance is proposed in this paper, and the multiple objectives decision making method is utilized to solve the problem in the maintenance process. In the particular environment and resources, a case is studied to illustrate the model and methods. The model gives the optimal maintenance plan with the analytic hierarchy process method in accordance with the particular criteria. It has been proved that this model and decision methods are scientific and operable.     

非标准HFS-B问题的设备协同调度研究

在同贝位边装边卸工艺的集装箱作业环境中,提出了一类非标准的HFS-B问题,即同时存在2种方向互逆的工件流、与紧前紧后机器相关的准备和处理时间.这类来自港口背景的非标准HFS-B问题,主要涉及空间位置决策、任务分配和设备调度等子问题的决策,目标是makespan最小.鉴于HFS-B的NP-hard特性,在分析设备顺序约束和协同关系基础上,基于Fill ratio启发式、表调度理论和设备的状态空间变换,设计了3阶段决策的启发式算法.基于阶段的下界理论和makespan的下界理论,对多个实际的大规模案例进行仿真分析,结果表明:算法的makespan与理论下界的最大偏差不大于7%,具有良好的实用性.     

定制公交线路优化综述

为全面回顾定制公交线路优化问题的研究进展,从优化目标、问题场景和求解算法3个方面对相关文献进行了归类分析。研究结果表明:定制公交线路的单目标优化研究主要集中在行驶时间、运营里程、运营成本、运营收益以及多种成本线性加权形成的系统总成本等方面,而多目标优化研究主要通过同时考虑运营成本、出行成本和服务质量中的2种或3种来实现;根据出发和到达站点的数量,定制公交线路优化的问题场景可分为“一对一”、“多对一”和“多对多”3种,针对停靠站点之间时间阻抗场景的研究主要集中在“静态时间阻抗”,对“动态时间阻抗”的研究较少;出行需求场景的研究也主要集中在“静态出行需求”,对于“动态出行需求场景”,一般通过两阶段优化策略进行求解;由于定制公交的线路优化问题属于一种特殊的车辆路径优化问题,精确求解算法适用于少量出行需求的分析案例,针对大规模出行需求的实际问题,一般采用启发式智能算法进行求解。未来的研究中,定制公交的线路优化需要考虑停车场设置和停靠点选择的影响,针对不同类型出行者设置特定的时间窗属性;此外,大数据背景下如何兼顾实时出行需求和运营成本约束,提供差异化的定制公交线路也将是具有挑战的研究方向。      

民用机场乘客登机流程优化综述

基于近年来民用机场乘客登机流程优化研究，从面向乘客、面向飞机、面向研究方法和面向新冠肺炎疫情方面分析了当前研究现状和研究成果，探讨了民用机场乘客登机流程优化的方法及措施，根据现有研究的不足展望了未来的研究方向。研究结果表明:面向乘客的优化研究通常将群体乘客作为主要考虑因素，以最小登机时间及登机干扰作为目标函数建立相关模型，并针对不同优先级乘客和迟到乘客进行分组考虑；WilMA和RP是综合性能较优的2种登机策略，Side-Slip新型座椅对登机时间影响最显著；乘客登机优化的求解方法包括模型法和仿真法，其中模型主要包括统计物理模型和数学模型，仿真包括元胞自动机和智能体；面向新冠肺炎疫情的登机研究更多地考虑了乘客的健康问题，并将登机时间和健康风险作为评估登机优劣的两大主要指标；未来研究需综合不同登机策略的优点以弥补单个策略的不足；自主性强的智能体仿真和未突出个体性差异的元胞自动机仿真需要相互结合；优化模型应考虑更多因素，寻找求解质量更高的启发式算法；需更加注重社交距离、戴口罩乘客人数及群体登机人数等对疫情环境下登机流程的影响研究；疫情防控常态化情况下如何最大化乘客安全和登机效率也是重要的研究方向。      

Operations scheduling for rail mounted gantry cranes in a container terminal yard

Arranging the retrieving sequence and making the operational plans for gantry cranes to enhance port efficiency have become vital issues for the container terminals. In this paper, the problem of retrieving containers from a yard in a given sequence is discussed as an important part of the ship-loading process. This problem is divided into three categories according to its optimization complexity, i.e., the retrieval problem of a crane with a single spreader （ACSS）, the retrieval problem of a crane with multiple spreaders （ACMS）, and the retrieval problem of multiple cranes with a single spreader （MCSS）. Firstly, heuristic algorithms are proposed to develop a retrieving sequence for ACSS to reduce the operational time. Then, optimizing the assignment to multiple spreaders is conducted by exchanging the movements of the obtained retrieving sequence. Finally, the movements are further assigned to two cranes and integrated with the MCSS retrieval problem mentioned above. The numerical experiments show the effectiveness and practicability of the heuristic algorithms.     

城市轨道交通大小交路列车组织方案优化研究

开行大小交路列车是应对城市轨道交通线路客流不均衡问题的有效方式,针对大小交路列车运行组织方案优化问题,提出以车辆运力与客流间的供需关系为约束,以综合减少乘客总候车时间以及地铁车辆总运营里程为目标,建立非线性混合整数规划模型,通过决策小交路折返站的位置、小交路区段的平均车头时距、大小交路列车开行比例以及大小交路列车编组数,实现乘客方和地铁运营方的综合效益最优,并讨论列车运行组织方案中不同运行参数对双方的影响,为大小交路列车运行组织方案的设计和优化调整提供参考。