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        基于Petri網(wǎng)的離散事件系統(tǒng)初始資源優(yōu)化配置

        2020-05-23 02:37:20郝真鳴孫丹丹郝晉淵陳凡葛衛(wèi)華李兵兵冉寧
        關(guān)鍵詞:庫(kù)所狀態(tài)方程變遷

        郝真鳴,孫丹丹,郝晉淵,陳凡,葛衛(wèi)華,李兵兵,冉寧

        (1.河北大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,河北 保定 071002;2.河北大學(xué) 中央蘭開(kāi)夏傳媒與創(chuàng)意學(xué)院,河北 保定 071002)

        離散事件系統(tǒng)(discrete event system,DES)是由不規(guī)則時(shí)間間隔出現(xiàn)的事件(離散事件)序列驅(qū)動(dòng),并按照一定的運(yùn)行規(guī)則相互作用導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)演化的一種動(dòng)態(tài)系統(tǒng)[1].大部分人造系統(tǒng)從邏輯層面都可抽象為DES,例如柔性制造系統(tǒng)、通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、交通控制系統(tǒng)等.DES初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題是指使用最少資源成本完成系統(tǒng)生產(chǎn)要求,對(duì)于降低生產(chǎn)成本、提高經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義[2].因此,DES資源優(yōu)化配置成為近年來(lái)的研究熱門(mén)問(wèn)題.

        Petri網(wǎng)自20世紀(jì)60年代被提出以來(lái),由于具有強(qiáng)大的建模分析能力以及圖形和數(shù)學(xué)雙重表示、高效分析離散事件系統(tǒng)等優(yōu)點(diǎn)[3],而被應(yīng)用于故障診斷[4-8]、監(jiān)控器綜合[9-12]、資源優(yōu)化配置的研究.曹蕊等[13]利用Petri網(wǎng)提出了基于業(yè)務(wù)流程模型抽象的流程配置優(yōu)化,對(duì)抽象模型添加配置信息,實(shí)現(xiàn)了配置優(yōu)化分析.楊欣等[14]以資源配置混雜Petri網(wǎng)為研究模型,提出了一種適用于混雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)調(diào)度的模型以及優(yōu)化方法,增強(qiáng)了混雜生產(chǎn)過(guò)程應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的能力.廖敏等[15]基于工作流活動(dòng),利用在傳統(tǒng)Petri網(wǎng)的基礎(chǔ)上的擴(kuò)展Petri網(wǎng)建立了工作流模型,對(duì)制造資源的調(diào)度過(guò)程進(jìn)行了仿真,提高了資源的共享效率以及企業(yè)協(xié)作性.宋海翔等[16]基于傳統(tǒng)Petri網(wǎng)改進(jìn)定義了一種帶有資源約束的Petri網(wǎng),對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了建模和優(yōu)化,對(duì)資源配置進(jìn)行了優(yōu)化.Li等[17]提出了一種在已知標(biāo)識(shí)Petri網(wǎng)中估計(jì)最小初始標(biāo)識(shí)的遞歸算法,并進(jìn)一步討論了具有低復(fù)雜度的啟發(fā)式算法,該算法能有效確定初始化時(shí)執(zhí)行指定任務(wù)所需的最小資源.

        經(jīng)過(guò)上述分析可發(fā)現(xiàn),雖然Petri網(wǎng)適合于DES資源優(yōu)化配置問(wèn)題,但是幾乎所有基于Petri網(wǎng)的方法都需要計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)空間,導(dǎo)致復(fù)雜度較高,難以滿足實(shí)際要求.為了避免計(jì)算系統(tǒng)的狀態(tài)空間,本文基于Petri網(wǎng)提出一種將DES初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題轉(zhuǎn)化為整數(shù)線性規(guī)劃(integer linear programming,ILP)問(wèn)題[18]的方法.首先,基于Petri網(wǎng)對(duì)DES建立數(shù)學(xué)模型,并利用Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特性和狀態(tài)方程將初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題轉(zhuǎn)化為ILP問(wèn)題;其次,利用Lingo求解ILP問(wèn)題;最后,通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證提出方法的有效性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法簡(jiǎn)單高效,具有較強(qiáng)的實(shí)用性.

        1 Petri網(wǎng)基礎(chǔ)

        1.1 基本概念

        Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)表示為N=(P,T,F,W),其中P={p1,p2,…,pn}表示庫(kù)所集合;S={t1,t2,…,tm}表示變遷集合;F?(P×T)∪(T×P)表示流關(guān)系,即庫(kù)所與變遷之間的連接關(guān)系;W為權(quán)值函數(shù),為每一條弧賦予1個(gè)正整數(shù)權(quán)值.

        令x∈P∪S為一個(gè)Petri網(wǎng)的節(jié)點(diǎn).它的輸入集定義為·x={y∈P∪S|(y,x)∈F};它的輸出集定義為x·={y∈P∪S|(x,y)∈F}.

        一個(gè)Petri網(wǎng)N的關(guān)聯(lián)矩陣A是以|P|×|S|為序標(biāo)的整數(shù)矩陣,定義為

        A(p,t)=W(t,p)-W(p,t)

        ,

        (1)

        其物理意義是變遷t發(fā)生后庫(kù)所p中托肯數(shù)的變化量.庫(kù)所p對(duì)應(yīng)的行向量稱為p的關(guān)聯(lián)向量,記作A(p,·),變遷t對(duì)應(yīng)的列向量稱為t的關(guān)聯(lián)向量,記作A(·,t).

        一個(gè)Petri網(wǎng)的標(biāo)識(shí)是一個(gè)向量M∶P→B,其中B表示自然數(shù)集合.庫(kù)所中的標(biāo)識(shí)稱為托肯(token),M(p)表示庫(kù)所p中的托肯數(shù).(N,M0)稱為一個(gè)網(wǎng)系統(tǒng),其中N是Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu),M0是初始標(biāo)識(shí).

        一個(gè)變遷t∈S在標(biāo)識(shí)M下是使能的(enabled)當(dāng)且僅當(dāng)

        ?p∈·t,M(p)≥W(p,t),

        (2)

        記M[t〉.M[σ〉表示變遷序列σ=t1t2…tk在標(biāo)識(shí)M下是使能的.在初始標(biāo)識(shí)M0下使能的所有變遷序列定義為L(zhǎng)(N,M0),即

        L(N,M0)={σ∈S*|M0[σ〉}.

        (3)

        一個(gè)Petri網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)序列x1x2…xn稱為一條路徑,如果xi+1∈xi·,其中xi∈P∪S,i∈{1,2,…,n-1}.如果從節(jié)點(diǎn)xi到節(jié)點(diǎn)xj之間存在一條路徑,則稱xj可由xi進(jìn)入.如果一條路徑的首節(jié)點(diǎn)就是尾節(jié)點(diǎn),則該路徑稱為回路.無(wú)回路的Petri網(wǎng)稱為無(wú)環(huán)Petri網(wǎng).

        1.2 狀態(tài)方程

        在一個(gè)Petri網(wǎng)中,變遷t發(fā)生后,網(wǎng)系統(tǒng)躍遷到另一個(gè)狀態(tài),產(chǎn)生一個(gè)新標(biāo)識(shí)M′,使得?p∈P,M′(p)=M(p)+A(p,t),表示在標(biāo)識(shí)M下發(fā)生變遷t到達(dá)標(biāo)識(shí)M′,記為M[t〉M′.在Petri網(wǎng)N中從標(biāo)識(shí)M出發(fā)能夠到達(dá)的全部標(biāo)識(shí)的集合稱為(N,M)的可達(dá)標(biāo)識(shí)集,表示為R(N,M).

        M′=M0+A·y,

        (4)

        滿足上述狀態(tài)方程的標(biāo)識(shí)集合稱為潛在的可達(dá)標(biāo)識(shí)集,記作PR(N,M0).然而,任何一個(gè)可達(dá)標(biāo)識(shí)都滿足狀態(tài)方程(4),但滿足方程(4)的標(biāo)識(shí)并不一定是可達(dá)的,即R(N,M0)?PR(N,M0).因此狀態(tài)方程僅提供了一個(gè)標(biāo)識(shí)可由初始標(biāo)識(shí)到達(dá)的必要條件.

        定理1[19]令N是一個(gè)無(wú)環(huán)Petri網(wǎng).

        2)標(biāo)識(shí)M′從M0處可達(dá)當(dāng)且僅當(dāng)存在一個(gè)非負(fù)整數(shù)解y滿足狀態(tài)方程M′=M0+A·y,即R(N,M0)=PR(N,M0).

        為了避免計(jì)算系統(tǒng)狀態(tài)空間,本文利用狀態(tài)方程法求解初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題,因此根據(jù)定理1做出如下假設(shè):

        假設(shè)1Petri網(wǎng)是無(wú)環(huán)的.

        2 初始資源優(yōu)化配置算法

        本文考慮的初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題可描述為問(wèn)題1.

        問(wèn)題1給定一個(gè)Petri網(wǎng)模型,計(jì)算初始標(biāo)識(shí)M0滿足以下2個(gè)條件:

        1) 變遷ti發(fā)生ki次,其中ki≥0,i=1,2,…,|S|.

        例1一個(gè)Petri網(wǎng)模型如圖1所示,其中庫(kù)所集P={p1,p2,p3,p4},變遷集S={t1,t2,t3}.

        圖1 Petri網(wǎng)模型Fig.1 Model of Petri net

        其關(guān)聯(lián)矩陣為

        現(xiàn)根據(jù)問(wèn)題1考慮圖1所示Petri網(wǎng)的初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題.計(jì)算初始標(biāo)識(shí)M0滿足以下2個(gè)條件:

        1)t1、t2各發(fā)生1次,t3無(wú)發(fā)生次數(shù)限制.

        令xi為庫(kù)所pi中的托肯數(shù),即M0=(x1,x2,x3,x4)T;無(wú)發(fā)生次數(shù)限制變遷t3的發(fā)生次數(shù)表示為z3,即y=(1,1,z3)T.根據(jù)條件1)以及Petri網(wǎng)的固有屬性,上述問(wèn)題包含如下4個(gè)約束條件:

        2)對(duì)于任意p∈P,滿足M0(p)≥0.

        (5)

        (6)

        綜上所述,問(wèn)題1可由算法1求解.雖然求解ILP的復(fù)雜度在理論上是不確定的,但大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明現(xiàn)有的Gurobi、Lingo等軟件在求解這類(lèi)問(wèn)題上具有良好的計(jì)算效率,本文利用Lingo求解ILP問(wèn)題.命題1證明了算法1的正確性.

        算法1

        輸入:Petri網(wǎng)N、問(wèn)題1.

        輸出:初始資源優(yōu)化配置結(jié)果.

        步驟1:判斷Petri網(wǎng)是否無(wú)環(huán);若不是,退出算法;若是,執(zhí)行步驟2.

        步驟2:令M0=(x1,x2,…,x|P|)T.

        步驟3:寫(xiě)出問(wèn)題1的目標(biāo)函數(shù):

        步驟4:寫(xiě)出問(wèn)題1的約束條件集合:

        步驟5:求解上述ILP問(wèn)題,輸出計(jì)算結(jié)果.

        命題1算法1所求的解是問(wèn)題1的解.

        3 實(shí)例分析

        圖2 Petri網(wǎng)模型Fig.2 Model of Petri net

        圖2為某自動(dòng)制造系統(tǒng)的Petri網(wǎng)模型,其中庫(kù)所集P={p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8},變遷集S={t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7}.

        其關(guān)聯(lián)矩陣

        現(xiàn)根據(jù)問(wèn)題1考慮該模型的初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題:計(jì)算初始標(biāo)識(shí)M0滿足以下2個(gè)條件:

        1) 變遷t1、t2、t3各發(fā)生1次,t4、t5各發(fā)生2次,其余變遷無(wú)發(fā)生次數(shù)限制.

        (7)

        (8)

        圖3 Lingo代碼Fig.3 Code of Lingo

        圖4 Lingo計(jì)算結(jié)果Fig.4 Results of Lingo

        4 結(jié)論

        基于Petri網(wǎng)提出了一種DES初始資源優(yōu)化配置方法.根據(jù)Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)化特性和狀態(tài)方程,將初始資源優(yōu)化配置問(wèn)題轉(zhuǎn)化為ILP問(wèn)題,并利用Lingo軟件求解.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法簡(jiǎn)單高效,具有較強(qiáng)的實(shí)用性,可為現(xiàn)實(shí)中DES資源優(yōu)化配置提供理論借鑒.

        本文只考慮了可觀事件存在的情況,然而DES中還可能存在不可觀事件.因此,在可觀事件與不可觀事件同時(shí)存在的情況下進(jìn)行資源配置則是未來(lái)的研究方向.

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