基于对象Petri子网模型的列车群分布式仿真

为提高效率,增强真实度和可信度,采用分布式仿真解决列车群行为的分析和验证问题,并基于列车群的对象Petri子网模型(TGOSOPS)实施分布式仿真系统。针对模型到仿真系统的逻辑映射、运行中的动态关联以及依靠模型处理仿真冲突和时间协调等问题,提出由终端上的列车仿真应用模块和服务器上的全局控制模块构成分布式仿真系统框架,并对TGOSOPS按照功能进行划分,使其和分布式框架有机结合和映射。根据系统结构,结合动态离散事件系统的仿真思想,明确系统中各类实体和事件间的逻辑关系,采用定时与主动对象(主动成分)扫描相结合的方法,建立分布式仿真策略,包括客户端和服务器端两部分,从而实现模型到系统的动态关联,并采用空消息算法消除策略死锁。采用一个统一的全局时钟来调整局部时钟的时间周期,以实现分布时钟的协调。路网图、运行图、模型库和各种信息库等都以全局数据库的形式存储在服务器上,在仿真过程中,根据实验推进的需要可以随时从服务器上读入所需信息和数据。     

行车安全综合监控系统的时序Petri网描述及验证

行车安全综合监控系统规模大,复杂程度高,且具有不确定性。研究有效的形式化分析和验证方法对系统测试和可行性分析等方面具有重要意义。本文基于时序Petri网,提出了相应的分析和验证方法。然后,以系统中数据处理和传输过程的公平性、及时性和可靠性等问题为例,进行建模、分析和验证,从而说明本方法的有效性。     

基于多Agent的铁路客票数据挖掘系统的研究

根据铁路客票数据存储量大且组织分散的特点,利用多Agent的智能性、协作性、互操作性等良好特性,引入多种Agent,构建了一个基于多Agent的分布式客票数据挖掘系统.该系统有效的解决了数据的分布性和隐藏复杂性问题,且使系统具有较好的模块化和可重用性.     

面向对象Petri子网的列车群运行系统模型

基于列车群行为建模所出现的列车并发性的智能性表述，面向不同的控制和决策问题，多层次性问题的处理，构成系统的各子系统独立性表示，面向不同分析问题系统混合属性的如何处理，以及影响列车群运行的各种不确定性因素的处理等主要问题，定义了一类对象Petri网，并利用所定义的Petri网建立了列车运行系统中的信号灯，区段，车站和列车的对象Petri子网模型，各对象子网分为内／外两部分结构，对象的内部数据属性和操作均由内部结构来表示，对象子网之间的联系是用消息传递来完成，这很好地表现了对象的封装性和对象子网的结构一致性，基于子网所构建的模型（TGOSOPS）相对于已建模型（TOPNO）所表述的内容更丰富，具有结构性，可扩展性，层次性更优良的特点，模型适用于分布式行车指挥系统，便于智能控制的实施并具有很好的开放性和可控性，模型可构成研究一类智能混合系统建模及分析理论的实验平台。     

5T系统整合中基于模型驱动的Web服务组合方法研究

针对5T系统整合流程复杂、多变的特点,提出基于模型驱动的Web服务组合方法。该方法采用面向服务的架构,通过Web服务的组合实现对5T系统的整合。在Web服务组合过程中,以建模代替编码,建立模型到代码的映射机制,实现代码的自动生成。给出对Web服务组合模型的描述规则,并通过将平台相关模型由UML格式文档转换成XML格式文档、再转换成代码的方法,实现代码映射。以5T系统踏面擦伤报警评判及维修指导流程为例,建立了5T系统报警评判和故障处理的流程模型。实例表明:该方法可有效降低5T系统整合的复杂性,提高系统的适应性以及跨平台互操作能力。     

时间Petri网的时间知识推理算法及在铁路智能运输系统中的应用

介绍一种基于时间Petri网的时间知识推理算法，它是在已有算法的的基础上，引入模糊时间区间的操作进行扩展而形成，该算法可一次性构建相应的时间知识系统的生成图，再用生成图进行时间知识验证和推理，相对于已有的算法来说，具有效率高，可处理时间区间的不确定性问题等优点，针对列车运行的时间知识系统进行算法的应用研究得出，本算法可验证时间约束的列车运行调整方案的可行性，能验证铁路专家系统中时间知识的一致性问题，用生成图可推导出某些带时间约束事件同时发生的可能性等。     

基于科学工作流的铁路行车安全评价系统研究

针对铁路运输中列车安全评价的实际需求,依据科学工作流理论,提出一种基于开源软件Kepler的评价系统,从而有效实现行车安全预警并提供辅助决策依据。该系统主要通过扩展Kepler构建:一方面,实现多源监测数据的自动收集和共享融合;另一方面,增加Kepler的流程管控能力和个性化Web界面。在此基础上,针对列车运行特点,建立模糊综合评价的Kepler流程,对状态不良列车进行跟踪和综合评价,将数据和计算过程灵活组合成一套可配置的、自动化的科学计算流程。以部分现实数据为例,使系统的有效性得到验证。本系统不但能够有效解决行车安全评价问题,而且适用面广,也可应用于其他领域的评价问题。     

不确定性时间知识推理和验证算法及列车群建模分析

时间知识的推理和验证技术对列车群行为建模分析具有重要意义,是其实施关键。本文在原来工作的基础上,引入模糊时间区间、扩展模糊时间Petri网(EFTPN)及可能性值运算等内容,提出了一种基于EFTPN的不确定性时间知识推理和验证算法。该算法效率高,占用空间少;不但能够进行不确定性时间信息的精确推理,而且适用面更广,可以较好解决复杂情况下的时间推理和验证问题。