黃敏，魏偉

(長(zhǎng)沙理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙，410014)

用傳統(tǒng)Petri網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)過(guò)程進(jìn)行建模和分析時(shí)[1]，隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，其狀態(tài)空間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，分析難度急劇增加，造成 Petri網(wǎng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的建模和分析很困難。尤其是當(dāng)系統(tǒng)具有時(shí)間約束時(shí)，傳統(tǒng)Petri網(wǎng)的描述能力有限，分析方法和手段不夠完善。為此，如何降低Petri網(wǎng)的建模復(fù)雜性和增強(qiáng)分析能力已成為研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

1 相關(guān)的研究基礎(chǔ)

為降低復(fù)雜系統(tǒng)的建模和分析難度，一些研究者[2-4]主要從3個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)Petri網(wǎng)進(jìn)行改進(jìn)：一是利用面向?qū)ο骩2]的概念，將邏輯上相對(duì)獨(dú)立的過(guò)程抽象為一個(gè)對(duì)象，其中的變化細(xì)節(jié)封裝在對(duì)象內(nèi)部，這樣就能在相對(duì)較大的粒度上對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模和分析，達(dá)到降低難度的目的，同時(shí)增強(qiáng)系統(tǒng)的可重用性和可剪裁性；二是利用分層[3]的概念，將一個(gè)大系統(tǒng)劃分為幾個(gè)子網(wǎng)，子網(wǎng)又可以細(xì)分為更小的子網(wǎng)，通過(guò)對(duì)子網(wǎng)性質(zhì)的分析來(lái)反映原網(wǎng)的部分或全部性質(zhì)，以此達(dá)到降低建模和分析的難度。以上2種方法主要用于對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的建模和分析。三是各種化簡(jiǎn)技術(shù)[4]，最早提出化簡(jiǎn)思想的是Hack；Lipton 引入D-化簡(jiǎn)技術(shù)，并用于化簡(jiǎn)并行程序；Kowalk和Valk推廣了化簡(jiǎn)思想，建立化簡(jiǎn)定理；Murata等[5]針對(duì)T圖提出若干化簡(jiǎn)規(guī)則，并討論這些規(guī)則對(duì)活性、安全性的保持關(guān)系；Lee等提出Petri網(wǎng)的等級(jí)化簡(jiǎn)和分解方法，定義可化簡(jiǎn)子網(wǎng)、子網(wǎng)的等級(jí)以及宏結(jié)點(diǎn)等概念；Ramamoorthy等[6]提出新概念SWBM。SWBM是滿足一定條件的子網(wǎng)，將其化簡(jiǎn)成為單一的變遷，并且化簡(jiǎn)后的 Petri網(wǎng)保持原網(wǎng)的所有性質(zhì)。第3種方法主要用于理論研究。為增強(qiáng)對(duì)時(shí)間的描述能力，通常在庫(kù)所、變遷以及連接庫(kù)所和變遷的有向弧上添加時(shí)間信息，從而形成各種時(shí)間 Petri網(wǎng)模型，其中 Timed Petri Nets，Stochastic Petri Nets，Time Petri Nets與 Timing Constraint Petri Nets等模型的影響較大。Timed Petri Nets由 Ramchandnai[7]提出，在每一個(gè)變遷上添加 1個(gè)時(shí)間延遲Tdel，它遵循強(qiáng)觸發(fā)規(guī)則[8]，即一個(gè)變遷tj對(duì)應(yīng)1個(gè)時(shí)間延遲Tdel，如果在時(shí)間T0，tj的所有輸入庫(kù)所的Token均準(zhǔn)備就緒，那么變遷 tj立即執(zhí)行。在時(shí)間(T0，T0+ Tdel)內(nèi)，所有輸入庫(kù)所的 Token都?xì)w tj所使用，其余變遷不能使用。在時(shí)刻T0+Tdel到來(lái)時(shí)，tj輸入庫(kù)所的 Token就被轉(zhuǎn)移到相應(yīng)的輸出庫(kù)所中。Timed Petri Nets及其相關(guān)模型主要用于并發(fā)系統(tǒng)的性能分析。Stochastic Petri Nets[9]是對(duì)Timed Petri Nets的改進(jìn)，由于在變遷發(fā)生之前，無(wú)法給出每個(gè)變遷的準(zhǔn)確時(shí)間延遲，但可以通過(guò)以前的經(jīng)驗(yàn)或者期望來(lái)推斷變遷的執(zhí)行延遲符合某種概率分布，因此，可以利用變遷執(zhí)行的平均時(shí)間代表變遷的延遲。Stochastic Petri Nets主要用于性能評(píng)價(jià)，林闖[9]在這方面做了許多工作。Time Petri Net(TPN)由Merlin等首先提出。它將Timed Petri Nets中變遷的時(shí)間延遲替換為一個(gè)使能區(qū)間(TCmin, TCmax) (其中，TCmin表示相應(yīng)變遷使能前所必須流逝的最小時(shí)間，TCmax表示相應(yīng)變遷觸發(fā)前可以經(jīng)歷的最長(zhǎng)時(shí)間)，它遵循強(qiáng)觸發(fā)規(guī)則，但變遷的執(zhí)行是瞬間完成的，而Timed Petri Nets和Stochastic Petri Nets中變遷的執(zhí)行均需要一段時(shí)間。TPN已被證明可比較方便地表示并發(fā)系統(tǒng)中的時(shí)間約束，應(yīng)用于各種實(shí)時(shí)系統(tǒng)的時(shí)間行為分析和性能評(píng)估等方面。Timing Constraint Petri Nets(TCPN)由 Tsai[10]提出。鑒于事件的發(fā)生條件有時(shí)也有時(shí)間要求，因此，TCPN中庫(kù)所和變遷上均有時(shí)間約束信息。庫(kù)所的時(shí)間約束借鑒TPN的思路，變遷的時(shí)間約束借鑒 Timed Petri Nets和TPN。TCPN遵循弱觸發(fā)規(guī)則，即變遷的觸發(fā)不僅受制于變遷的外延，而且與變遷及其輸入庫(kù)所上的時(shí)間約束信息密切相關(guān)。本文作者在面向?qū)ο蠛蚑iming Constraint Petri Nets的基礎(chǔ)上，提出面向?qū)ο髸r(shí)間Petri網(wǎng)(Oriented Object Timing Constraint Petri Nets，簡(jiǎn)稱OOTCPN’s)的定義及其建模方法，通過(guò)建立時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣等措施，試圖在降低系統(tǒng)復(fù)雜性的同時(shí)，分析系統(tǒng)的時(shí)間約束特性，找出系統(tǒng)的瓶頸，從理論角度為系統(tǒng)改進(jìn)和優(yōu)化提供決策依據(jù)。

2 OOTCPN’s的定義

在 OOTCPN’s中，系統(tǒng)由相互通信的物理對(duì)象和它們之間的聯(lián)系構(gòu)成，物理對(duì)象是協(xié)議的參與者[10-16]。

定義1 系統(tǒng)S是一個(gè)三元組，S=(O, R, TC)稱為面向?qū)ο髸r(shí)間約束Petri網(wǎng)，其中O={Oi, i=1, 2, …, I,I∈N}, Oi為系統(tǒng)中的對(duì)象，O為系統(tǒng)對(duì)象的集合；R為對(duì)象之間關(guān)系的集合；TC為時(shí)間約束。

對(duì)象的動(dòng)態(tài)行為表現(xiàn)為內(nèi)部活動(dòng)變遷和外部信息傳遞。前者由對(duì)象內(nèi)的狀態(tài)庫(kù)所和活動(dòng)變遷表示，后者通過(guò)各對(duì)象間發(fā)送和接收信息的消息庫(kù)所獲得。對(duì)象行為受時(shí)間約束。

定義 2 對(duì)象 Oi定義為：Oi=(Pi，Ti，F(xiàn)i)。

(1) Pi= { APi,PIi, POi}。其中：APi， PIi和 POi分別為對(duì)象內(nèi)狀態(tài)庫(kù)所集、對(duì)象輸入消息庫(kù)所集和對(duì)象輸出消息庫(kù)所集，消息庫(kù)所是對(duì)象與外界進(jìn)行通信的接口，消息庫(kù)所之間傳遞的消息用托肯表示。

(2) Ti= { ATi, OTi}。其中： ATi為對(duì)象內(nèi)狀態(tài)變遷有限集合； OTi為對(duì)象的操作，對(duì)象的操作是對(duì)對(duì)象內(nèi)狀態(tài)變遷進(jìn)行抽象。

復(fù)雜的對(duì)象可以細(xì)化為1個(gè)TCPN’s。

對(duì)象由消息庫(kù)所和對(duì)象的操作之間的弧線封閉而成，對(duì)象的數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)都被限制在這個(gè)邊界內(nèi)，對(duì)外不可見(jiàn)，外界只能通過(guò)消息庫(kù)所和對(duì)象的操作與對(duì)象進(jìn)行通信，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)象的封裝。

Pi和 Ti必須滿足條件 Ti∪Pi≠? ，Ti∩Pi=? 。

(3) Fi是對(duì)象 Oi內(nèi)關(guān)系的集合，F(xiàn)i={Pi×Ti∪Ti×Pi}。

定義3 對(duì)象間關(guān)系定義為：R={P, G, F}。其中：

(1) P= { POk, PIk}。POk和PIk分別為與門(mén)gk相連接的對(duì)象的輸出消息庫(kù)所和輸入消息庫(kù)所，其實(shí)質(zhì)就是對(duì)象的輸出消息庫(kù)所 POi和輸入消息庫(kù)所 PIi。

(2) G為對(duì)象間信息傳遞門(mén)gk的有限集合。

門(mén)實(shí)現(xiàn)對(duì)象之間的消息傳遞，被看作是一種特殊的變遷。門(mén)gk與前一對(duì)象的輸出消息庫(kù)所 POk和后一對(duì)象的輸入消息庫(kù)所 PIk相關(guān)聯(lián)。若 POk中至少有1個(gè)消息(或托肯)，則 gk使能，并在時(shí)間區(qū)間[Eft(gk),Lft(gk)]內(nèi)觸發(fā)(其中Eft(gk)表示門(mén)變遷gk的最早觸發(fā)事件，Lft(gk)表示gk的最晚觸發(fā)時(shí)間)，若能成功觸發(fā)，則消息(或托肯)傳遞到 PIk。從外界看，1個(gè)門(mén)能否成功觸發(fā)表現(xiàn)為與之相關(guān)的對(duì)象之間能否進(jìn)行消息傳遞。

(3) F是對(duì)象間的流關(guān)系，F(xiàn)=P×G∪G×P。

定義4 對(duì)象的時(shí)間約束TC={C，D}。其中：

(2) D表示對(duì)象內(nèi)狀態(tài)改變或?qū)ο箝g消息傳遞所需的時(shí)間，用[D(TG)]表示，且[D(TG)]≥0。以對(duì)象間消息傳遞門(mén)gk為例，D=[D(gk)]≥0，表示門(mén)gk接收到消息并觸發(fā)，需要占用 D(gk)時(shí)間，才能將消息發(fā)往另一對(duì)象。對(duì)象內(nèi)狀態(tài)改變記為D=[D(OT)]≥0，表示需占用D(OT)時(shí)間，對(duì)象Oi才能從一個(gè)狀態(tài)改變到另一狀態(tài)。

圖1 對(duì)象及其之間的關(guān)系Fig.1 Objects and their relationship

面向?qū)ο髸r(shí)間約束Petri網(wǎng)如圖1所示，該模型有4個(gè)對(duì)象(O1, O2, O3, O4),對(duì)象內(nèi)通過(guò) OTi(i=1, 2, 3, 4)進(jìn)行狀態(tài)改變，所需要的時(shí)間分別為 20，20，25和20。對(duì)象間通過(guò)門(mén)變遷 g1和 g2進(jìn)行信息傳遞。當(dāng) 2個(gè)門(mén)變遷在時(shí)刻T0使能，因競(jìng)爭(zhēng)對(duì)象O1資源，而g1的觸發(fā)區(qū)間是(T0+5, T0+10)，g2的觸發(fā)區(qū)間是(T0+10,T0+20)，可知T0+Eft(g1)＜T0+Eft(g2)，因此，門(mén)變遷g1有優(yōu)先觸發(fā)權(quán)。若門(mén)變遷g1在觸發(fā)區(qū)間(T0+5, T0+10)內(nèi)未成功觸發(fā)，則失去觸發(fā)權(quán)，此時(shí)，到達(dá)門(mén)變遷g2的觸發(fā)區(qū)間，則g2有觸發(fā)權(quán)。

3 OOTCPN's的動(dòng)態(tài)運(yùn)行規(guī)則

OOTCPN’s中的 token依照動(dòng)態(tài)運(yùn)行規(guī)則不斷地在對(duì)象中傳遞，這個(gè)過(guò)程描述了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，也反映了消息在系統(tǒng)中的產(chǎn)生和傳遞過(guò)程。

3.1 OOTCPN’s的狀態(tài)

OOTCPN’s中一個(gè)狀態(tài) M 是一個(gè)二元組{W,TC}，其中W為對(duì)象狀態(tài)。由于在信息系統(tǒng)中，消息有“輸入”、“輸出”和“無(wú)”3種狀態(tài)，所以，規(guī)定W(Oi)=“1”表示對(duì)象 Oi有消息要輸入，W(Oi)=“-1”表示對(duì)象Oi有消息要輸出；否則，W(Oi)=“0”。

TC為系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生的時(shí)間特性。

3.2 前集后集的概念

3.3 門(mén)變遷的使能條件

在T0時(shí)刻，若， W ( Oi)=1，則gk使能，記為enable(gk)。

3.4 門(mén)變遷的觸發(fā)條件

門(mén)變遷gk在時(shí)刻T 觸發(fā)需滿足以下3個(gè)條件，記為M[gk＞：

(1) enable(gk);

(2) Lft(gk)-Eft(gk)＞0;

(3) Lft(gk)≤FIRE(T)≤Eft(gk))，其中 FIRE(T)叫觸發(fā)時(shí)刻。

3.5 門(mén)變遷的發(fā)生后果

若M[gk＞，則gk在M可以發(fā)生，將標(biāo)識(shí)M={W,TC}改變?yōu)?M 的后繼 M′={W′, TC'}。

W'的定義是：

TC'的定義為：

3.6 門(mén)變遷的可達(dá)性

若存在變遷序列 g1, g2, …, gk和狀態(tài)序列 M1,M2, …, Mk使得

則稱MK是從M1可達(dá)的。若變遷序列g(shù)1, g2, …, gk為σ，則式(1)可以記為 M1[σ＞MK。

3.7 變遷時(shí)延

用delay(TC)表示運(yùn)行所需的時(shí)延之和，則

3.8 關(guān)聯(lián)矩陣

關(guān)聯(lián)矩陣是 Petri網(wǎng)中用于判斷變遷是否有發(fā)生權(quán)以及計(jì)算變遷發(fā)生效果的有力工具，為使OOTCPN's具有較強(qiáng)的系統(tǒng)分析能力，定義狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣C和時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣T。

定義5 狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣C。

(1) 以對(duì)象集O為序標(biāo)集的行向量V：O→Z叫做S的O-向量，其中Z是整數(shù)集。

(2) 以門(mén)集G為序標(biāo)集的列向量U：G→Z叫做S的G-向量。

對(duì)于gk∈G, U(gk)表示門(mén)變遷gk在變遷序列σ中的觸發(fā)次數(shù)。

(3) 以O(shè)×G為序標(biāo)集的矩陣C：O×G→Z叫做S的狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣，其矩陣元素為：

定義6 時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣T。

(1) 以對(duì)象集O為序標(biāo)集的行向量V：O→Z叫做S的O-向量，其中Z是整數(shù)集。

(2) 以門(mén)集G為序標(biāo)集的列向量U：G→Z叫做S的G-向量。

(3) 以O(shè)×G為序標(biāo)集的矩陣T：O×G→Z叫做S的時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣，其矩陣元素表示變遷所需的最短時(shí)延。

定理1 對(duì)于M={W, TC}，M0為初始狀態(tài)，TC0為初始時(shí)延，C為狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣，T為時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣，若經(jīng)過(guò)變遷序列σ后達(dá)到狀態(tài)M，則存在非負(fù)整數(shù)n維向量U使得：

式(2)稱為系統(tǒng)狀態(tài)方程；式(3)稱為系統(tǒng)時(shí)間特性方程。

證明：根據(jù)定義5，狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣元素的值W(Oi,gk)-W(gk, Oi)描述的是門(mén)變遷gk發(fā)生時(shí)輸入輸出的最終效果，g1發(fā)生后，M1=M0+C，而 U(gk)表示門(mén)變遷gk在變遷序列σ中的觸發(fā)次數(shù)，很明顯，經(jīng)過(guò)變遷序列 σ后M=M0+C·U。

定理1得證。

4 OOTCPN’s的建模分析步驟

(1) 建立對(duì)象模型。根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)則，將一些相對(duì)獨(dú)立的過(guò)程抽象為“對(duì)象”或“門(mén)”變遷，以簡(jiǎn)化系統(tǒng)的建模規(guī)模，明確對(duì)象或門(mén)的名稱、屬性、操作，并確定時(shí)間約束。一些復(fù)雜的對(duì)象、門(mén)可以細(xì)化為一個(gè)系統(tǒng)。

(2) 確定對(duì)象消息庫(kù)所及對(duì)象間的通信網(wǎng)關(guān)(即門(mén)變遷)。根據(jù)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中實(shí)體對(duì)象以及它們與周?chē)h(huán)境的關(guān)系，建立消息庫(kù)所和對(duì)象之間的消息關(guān)系。

(3) 構(gòu)建完整的OOTCPN’s模型。根據(jù)確定的對(duì)象，消息庫(kù)所和對(duì)象間關(guān)系建立OOTCPN’s網(wǎng)模型；

(4) 模型分析。根據(jù) OOTCPN’s網(wǎng)模型，建立模型狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣C和時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣T，分析模型運(yùn)行時(shí)間，為系統(tǒng)或流程改進(jìn)提供參考依據(jù)。

5 應(yīng)用實(shí)例

本文以保險(xiǎn)索賠過(guò)程為例進(jìn)行建模與分析。該實(shí)例原型請(qǐng)參見(jiàn)文獻(xiàn)[8]。由于保險(xiǎn)索賠過(guò)程比較復(fù)雜，將一些相對(duì)獨(dú)立的過(guò)程抽象為門(mén)變遷，見(jiàn)表1所示。根據(jù)OOTCPN’s建模步驟，建立如圖2所示的保險(xiǎn)索賠過(guò)程O(píng)OTCPN’s模型，下面使用本文提出的方法對(duì)其進(jìn)行分析。

系統(tǒng)初始狀態(tài)M0=(1,0,0,0,0,0,0,0,0)T。

行向量V={O1,O2,O3,O4,O5,O6,O7,O8,O9}。

列向量U={g1,g2,g3,g4,g5,g6,g7,g8}T。

根據(jù)定義5和定義6可得模型狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣C和時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣T。

表1 門(mén)變遷及其含義Table 1 Transitions and their meaning

狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣為：

時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣為：

由圖2知：由申請(qǐng)索賠到索賠成功并記錄賠付有2種變遷序列，σ1=g1g4g5，即U1=(1,0,0,1,1,0,0,0)T以及σ2=g1g4g6，即 U2=(1,0,0,1,0,1,0,0)T。

初始時(shí)延 TC0={0}，根據(jù)式(4)，時(shí)延 TC′1=T+ T ×U=(1,8,0,9,4,3,0,0,0)T

根據(jù)式(2)，delay(TC1)=1+8+9+4+3=25；時(shí)延TC′2=TC0+T×U2=(1,8,0,4,9,0,3,0,0)T；delay(TC2)=1+8+4+9+3=25。

可知：delay(TC1)=delay(TC2)，即索賠過(guò)程中定損與材料整理所需時(shí)間相同，可在同一時(shí)間進(jìn)入記錄賠付階段而無(wú)需等待。圖 2確定的時(shí)間約束是合理的(注：建模過(guò)程中時(shí)間約束 C未標(biāo)注，則表示默認(rèn)為(0,∞)，D 默認(rèn)為[0])。

如果計(jì)算結(jié)果是delay(TC1)≠delay(TC2)，就要減小delay值小的分支的資源配置(包括人力、物力、財(cái)力)，增大delay值大的分支的資源配置，使兩者趨于平衡。增大與減小的具體數(shù)值可根據(jù)相應(yīng)的比例來(lái)計(jì)算。

6 結(jié)論

(1) 在面向?qū)ο蠛蚑iming Constraint Petri Nets的基礎(chǔ)上，提出面向?qū)ο髸r(shí)間 Petri網(wǎng)(OOTCPN’s)的概念、動(dòng)態(tài)運(yùn)行規(guī)則和建模方法，增強(qiáng)了Petri網(wǎng)對(duì)有時(shí)間約束的復(fù)雜系統(tǒng)的模擬和分析能力。

(2) 提出了描述 OOTCPN’s模型關(guān)聯(lián)矩陣和時(shí)延關(guān)聯(lián)矩陣，用于判斷變遷是否有發(fā)生權(quán)以及計(jì)算變遷發(fā)生的后果，使得OOTCPN’s具有較強(qiáng)的系統(tǒng)分析能力。通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)索賠過(guò)程的實(shí)例分析，表明本文所提方法能較好地模擬和分析復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)間約束特性。

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