作者：李雅娟; 林闯petri网异构系统状态空间扩展压缩模型随机复合标标识规模
摘要：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.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
