面向对象的petri网改进模型构建与分析

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1、第三章Petri网基本理论与建模概述3.1离散事件动态系统3.1.1离散事件动态系统介绍存在某一系统，保持其运行的基木驱动是一些离散事件，所遵循的是复杂的、难以描述的人为规则，则这类系统称为离散事件动态系统14~(DiscreteEventDynamicSystems,簡称DEDS),第三方物流配送系统属于典型的离散事件动态系统。从定义可以看出，DEDS具有两大基木属性：一是DEDS由离散事件驱动,是其系统属性的表现；二是DEDS运行的规则是人为设定的规则，是其人造属性的表现。在3PL配送系统中，网络中各个节点上的“订单下达”、“货品拣选”、“发货运输”等离散事件按照人为规则

2、逐步驱动系统状态发生变化，在这些事件驱动系统状态发生跃变的同时，系统其它部分还会按照系统的运行规则触发新的离散事件，在这种不断的“触发”下，系统状态的持续演化。比如“订单下达”会引起仓库自检是否有足够存货；自检结果的不同会引发“补货”或者“出单”的事件;“货物到达”和“货物出运”都会引起仓库存储状态的变化，进一步会引发装卸、装、搬运等工作，而这些工作乂会引发出库登记、调度协调、出库安排等一系列的行为事件。这些行为事件不断的发生、传递和变换，导致了物流配送网络的状态每时每刻都在发生变化，而由于客户需求、仓储现状以及运输能力的不确定性使物流配送系统带有随机性的特点，更加反映出3P

3、L配送系统动态性的特征。现阶段，离散事件动态系统建模方法主要包括两种：一是形式化的建模技术，主要是指采用大量的数学工具，通过状态方程对系统进行描述和分析。这种建模技术的理论主要有排队论(QueuingTheory)、极大代数法(Max-PlusAlgebra)、摄动分析法(PerturbationAnalysis)、Petri网理论等。二是非形式化的建模技术。从DEDS的模型和分析层次上来看，其主要分为三个基本层次：统计性能层次、代数层次和逻辑层次。3.1.2统计性能层次1481DEDS模型和分析的统计性能层次，主要是在随机情况下优化系统的性能指标，一般采用的研究方法主要是排

4、队论、摄动分析方法等，下面分析进行介绍。早在1977年，美W普渡大学教授Solberg首次将排队网络理论用于DEDS的建模，他们对模型进行了理想化处理，其模型假定服务时间为标准的指数分布,且被服务对象都是同一类型。排队网络方法也可称为随机服务系统理论，是由若干个服务中心按一定的网络结构所组成的一个系统，它通过对服务对象到来吋间和服务时间进行统计研究，得出例如像“排队长度”、“等待时间”、“忙期长短”这些数量指标的统计规律，然后根据规律来重新组织服务对象或改进系统结构，从而最大的满足服务对象，又能达到节行成本的目的。将排队理论应用于DEDS建模的优点在于，把系统中的各种随机因素

5、纳入考虑范围，并能较为细致地描述系统内部的各种复杂关系，便于从概率和统计的角度分析和优化DEDS的过程性能。同时，排队理论也存在一定的局限性，一是只能描述系统的稳态性能和平均性能，在精确度方面要求不高，二是理想化条件过于苛刻，并不适合于所有系统，对某些无法达到条件的系统来说，并不切合实际。摄动分析方法本质是排队网络分析方法和计算机仿真方法的有机结合，一方面，继承了排队法可以分析系统统计性能的优点，另一方面又避免了排队法中耍求的一些苛刻限制条件（如缓冲器容量为无限和随机服务时间为指数分布等）。由摄动分析法是由哈佛大学何毓琦（Y.C.Ho）教授于1984年提出并发展起来的，其核心

6、是研宄系统参数的变化，通过观察参数的灵敏度来分析系统性能，以此对系统进行优化。虽然摄动分析方法以其简单、实用的特点广泛的被工程界接受，但其缺点也不容忽视，当摄动较大时，系统分析误差较大，常难以满足确定性、相似性条件，且系统性能的估计不一定是无偏的或一致的。这阻碍了摄动分析方法的推广运用。3.1.3代数层次［481DEDS模型和分析的代数层次，着眼于在物理时间层次上来研宂DEDS的代数特性和运动过程，主要的研宄方法有极大加数代数法。基于双子（diode）或更特殊地基于极大代数的线性系统模型是在DEDS的代数层次模型中最具代表性的模型。不仅涉及到事件和状态演化过程的逻辑关系，而且

7、需要在物理时间的层面上来刻画和分析时间和状态的演化过程。1985年，G.Cohen等人提出的极大加法代数法以极大代数为工具，根据系统的运行关系建立起一系列事件发生时间的状态方程，分析其特征值。极大加法代数法主要研宂的是系统的稳定性和周期性稳态问题，它的优点在于模型的线性形式易于处理物理时间，理论体系严格完整，比较适合于串行生产线的DEDS的建模和分析，应用十分广泛。但是，当处理问题的范围较窄，当系统比较复杂时，系统模型的状态方程的维数增大，导致计算困难，从而制约了其应用空间。3.1.4逻辑层次［481D