面向对象Petri网的成品油配送模型构建研究

在对面向对象Petri网（Object-Oriented Petri Nets,OOPN）技术中系统与系统对象的形式化理论研究以及现有成品油配送系统业务流程分析基础之上,建立了面向对象Petri网的成品油配送模型;通过对模型进行死锁、有界性与安全性分析对系统的性能与可靠性进行了验证,验证结果表明所建立的模型不存在死锁,有界但不安全。针对模型验证结果,将成品油配送中的并发事件统一抽象为订单到达与处理事件,并应用排队论对事件的处理进行了优化,以提高系统的安全性。以配送中心订单服务台配备个数为例对方案的应用进行了说明,并用MatLab对案例进行仿真验证了方案的正确性。最后,对模型的优点进行了总结。     

排队系统的着色Petri网建模与分析

着色Petri网（CPN）是研究离散事件动态系统的有力工具,将着色Petri网引入排队系统建模中,能弥补排队模型缺乏动态逻辑行为分析能力的不足。针对排队系统一般模型建立顶层结构模型,并对排队系统的4个要素给出了具体的CPN描述。给出一个具体实例,阐明排队系统的CPN分析法的使用,利用仿真工具CPN-Tools对模型仿真实现,仿真结果与数学模型得出的理论值对比分析,验证了可行性。     

基于Petri网与Flexsim的仓储装卸仿真研究

仓储装卸流程设计和优化一直受到人们广泛关注。在一个装卸系统中,每个设备的利用效率不同,有的空闲时间较多,对设备造成了浪费,有的则满负荷运转,成为系统瓶颈。传统装卸流程效率研究多采用图解法和数学规划法,图解法对3个以上决策变量的线性规划描述较为复杂,数学规划法计算复杂且较难确定最优解。为了辅助装卸流程设计,使流程设计合理,流程各环节实现可视化虚拟现实。本文提出一种基于Petri网和Flexsim仿真相结合的流程效率分析方法。该方法利用具有严格数学定义的Petri网对流程建模,发现流程中存在的问题,然后使用面向对象离散虚拟现实仿真软件Flexsim进行动态仿真研究,使系统瓶颈直观可见。改进系统参数,实现优化系统流程效率的目的。实验结果显示本方法相对传统方法,更容易发现流程中存在的问题,能够提出定量化的改进措施来优化流程设计方案,部分流程效率提高近1倍,为装卸流程的科学决策提供了有效的技术手段。     

时间Petri网在企业经营过程重组中的应用研究

本文给出了时间Petri网对企业经营过程中的生产流水线进行建模，并将之与工作流管理系统相结合以进行仿真分析的一种方案；结合实例说明方案的实施过程，其中关键在于约束条件的充定；通过消除“瓶颈”优化生产流水线，实现企业经营过程的有效重组。     

时间Petri网在即时检验流程建模中的应用

针对即时检验系统的设计与开发建模问题,提出一种基于时间Petri网的并发系统建模分析方法,为即时检验流程设计建立较为准确的信息化模型。通过将活动持续时间概念引入Petri网模型中,提出了适用于即时检验系统建模的时间Petri网建模方法,并设计了嵌入Petri网模型中的调度仿真器协助分析、优化即时检验控制过程。仿真实验结果表明所提出的时间Petri网建模方法在可达节点和运行时间等方面能够满足并行多类别即时检验调度与控制系统的流程建模实际需要,为流程仿真和分析提供有力工具,从而辅助系统设计者对即时检验系统进行优化。     

基于OPN的指控能力包服务动态组合方法研究

服务组合方法对于分布式网络环境下基于SOA的军事应用系统的综合性能影响很大.提出了一种基于OPN的服务动态组合方法的解决方案.首先定义了基于对象Petri网的指控能力包服务描述和组合模型,对服务组合的数学算子进行了分析和证明,而后给出了基于OPN的服务动态组合流程,最后使用国防科大对象Petri网建模仿真环境工具对提出的服务组合模型进行建模仿真,并对实验数据进行了分析.     

基于Petri网的道路交叉口建模方法及比较研究

离散Petri网和连续Petri网的各自优势和缺点明显,前者建模准确但复杂度高,后者复杂度较低但模型不够精确。混合Petri网作为两者的结合,能在一定程度上弥补各自的缺点,非常适合用于道路交叉口系统的建模。但是以往的文献中缺乏纯离散模型和混合模型之间的定量比较。提出了一种自上而下的混合Petri网方法,能够快速建立道路交叉口系统模型;以一个4相位固定相序交叉口为例,建立其混合Petri网模型并与纯离散模型进行了定量的比较与分析。通过对不同系统负载下交叉口内交通流排队长度的仿真,并考察混合模型与离散模型之间的误差变化,在一定程度上为模型选择的合理性提供了定量的依据。     

一种基于多视角数据属性的决策表Petri网挖掘方法

当处理高度可变的流程时,已有的自动过程挖掘技术产生的模型可能并不能真实反映流程运行中不同决策点之间规则的变化情况。从声明性过程挖掘的角度出发,提出了一种具备可视化规则的决策表Petri网挖掘方法,实现真实日志到声明性过程决策表Petri网模型的映射。首先,形式化了决策表Petri网模型及其携带的规则分析决策表,并对模型的静态语义和动态语义进行定义;其次,通过扩展属性的添加,分析流程内部属性和事件属性是否会对决策产生影响,并通过规则分析决策表的异常值属性,判断规则的异常程度;最后,在一组人工日志和真实事件日志的基础上进行实验仿真,并与数据Petri网的挖掘技术进行分析对比。实验结果表明所提方法在反映流程运行中规则的变化情况具有一定优势,并为数据流异常检测提供数值可解释性;同时,所设计的决策表Petri网挖掘方法可以将决策信息与模型结构整合在一起,为过程模型的可变性建模提供形式化基础。     

基于Petri网与SimEvents的半导体晶圆生产线建模与仿真

SimEvents与Petri网相结合是一种很好的复杂生产线建模仿真方法,应用这一方法建立了一条300mm晶圆生产线的仿真模型.描述了其Petri网模型建立的总体流程和各个详细步骤,以及在SimEvents环境下实现Petri网模型并进行仿真的关键技术.在此基础上,对晶圆生产的不同调度方案分别进行了仿真,并把仿真结果进行了比较,从而验证了仿真建模方法的正确性.     

应急预案流程的Petri网建模方法研究

为了提高应急信息系统模型的语义基础,提出了一种基于Petri网的应急预案流程的建模方法。以ABC模型为上位本体建立了应急预案流程本体,提出了应急预案流程的Petri网建模过程,并定义了应急预案流程中本体和层次Petri网的映射规则。使用该方法对某公路桥梁抢修应急预案流程进行Petri网建模,并通过仿真分析验证了建模方法的有效性。     

基于情景分析的军事物流配送中心选址模型

研究不确定战时情景下的军事物流配送中心选址问题。兼顾军事物流系统性能优化和成本节约建立了两个随机规划模型,模型中引入情景分析,考虑了设施损毁、库容和配送时间约束。讨论了模型求解方法,通过求解模型得到配送中心选址、选型和预置量决策。模型一在情景出现前为每个用户指派了首选与后备供应点,模型二给出了每个情景下的配送方案。仿真算例表明了模型的合理性和解法的有效性,也验证了模型一优于模型二。     

曲折前进模式下战时军事运输方案分析与规划

战时军事运输需面临更多现实性因素,运输轨迹常常具备回退、迂回等曲折式前进特征,运输时间常常超出预期。针对战时军事运输的运输时间不确定性特征,分析敌方打击破坏以及公路阻抗对运输方案的波动性干扰,使用迂回时延以及路阻时延对运行程间不确定性特征建模,讨论分组运输对运输风险的规避作用,建立以最小运量阻抗为目标的战时分组运输均衡模型,通过[K]优路径算法以及MSA迭代法求解流量分配方案,最后在改动Nguyen && Dupuis网络中仿真测试,实验表明该模型对战时军事分组运输方案决策具有积极的指导作用。     

医药配送系统仿真模型及优化

物流配送已成为电子商务发展中的关键问题之一,也是供应链管理中的核心问题。该文利用仿真软件建立了包括制造商、医药分销中心和零售商的物流配送系统的仿真模型。通过对模型进行仿真可观察物流配送的动态运行情况,从而找到配送过程的瓶颈。在建立的仿真模型基础上及给定的约束条件下,通过构造目标函数对仿真模型进行了优化。通过优化,给出了医药分销中心最优的订购时间间隔和不同药品的最佳库存量,这为实际决策提供了正确依据。     

考虑碳排放的物流网络优化模型研究

考虑碳排放的物流网络优化问题, 分两阶段建立考虑碳排放的配送中心选择与需求匹配模型和碳排放成本最小的配送路径优化模型, 通过两阶段模型的配合使用, 解决了物流网络中配送中心选址、不同物流节点间的需求匹配以及配送车辆路径优化等多种决策问题。对“考虑碳排放”与“不考虑碳排放”情况进行Lingo软件的数值分析, 结果表明：考虑碳排放的物流网络综合物流成本明显降低, 比不考虑碳排放的传统方法更具现实意义。     

可靠性绿色物流配送选址-路径问题研究

为了使物流配送系统安全、有效地运作,并减少环境污染,研究可靠性绿色物流配送选址-路径问题,同时考虑运输油耗和CO2排放及配送中心和运输线路的中断。建立物流配送网络选址-路径优化模型,在满足车辆路径可靠性约束的条件下,最小化总成本,包括物流配送成本及运输油耗和CO2排放成本。根据问题特点,设计一种混合帝国竞争算法（HICA）求解,采用实数编码方式,并利用变异和交叉操作产生新的殖民地位置。最后,通过不同规模的仿真实验对模型的合理性及HICA算法的有效性进行验证,并对可靠性水平的影响进行了分析。实验结果表明,HICA能够对不同规模的问题进行有效求解,并且在不同的可靠性水平下保持稳定的性能,而且其算法性能优于标准ICA算法。     

求解物流配送中心选址问题的蜘蛛猴算法

物流配送中心选址问题的核心是效率最大化,成本最小化。为了快速得到合理的物流配送中心选址方案,现提出一种基于Laplace分布的伪反向蜘蛛猴优化算法（LOBSMO）来求解此问题。建立物流配送中心选址模型。在基本蜘蛛猴优化算法中,采用了Laplace分布初始化蜘蛛猴种群,在局部领导阶段用指数递减与随机对数递减策略改进步长因子,在全局领导阶段提出了新的搜索机制及局部领导决策阶段的伪反向学习策略来提高算法的寻优性能。最后,通过仿真实验说明该方法是可行的。     

物流配送中心综合决策支持系统的设计

近年来,随着物流配送中心自身的不断发展,配送技术的日益改进,配送中心业务量的不断增大,仅仅靠以业务处理为主的MIS难以胜任管理者日益增长的辅助决策需要。因此,建立物流配送中心的决策支持支持系统成为必然要求。以某物流配送中心决策支持系统建设为背景,设计了物流配送中心综合决策支持系统的总体功能模块和系统的集成架构并详细介绍了数据库数据仓库、知识库、模型库的设计。     

基于人员能力和风险事件的进度风险分析

为克服传统进度分析方法的不足,根据项目风险理论,提出了基于人员能力和风险事件的软件项目进度风险分析模型ScedRisk。该模型能在已有项目计划及任务人员分配信息的基础上,分析人员能力和风险事件对项目中每个任务影响,并采用蒙特卡洛仿真模拟项目执行过程,综合分析项目进度风险及导致项目延迟的主要风险源,为软件组织制定合理的风险规避策略和科学的项目进度计划提供决策依据。     

电子商务环境下物流配送中心选址决策研究

搞好物流配送中心选址对提高整个物流系统的效益具有重要意义。物流配送中心选址需要模型化、数量化方法的支持,解决选址问题也有多种方法。但在电子商务环境下,这些传统的方法都在不同程度上遇到各种问题,为此,提出了定量化的启发式算法与定性化的模糊综合评价法相结合来初步确定电子商务环境下配送中心选址方案。方案的确定是为了决策,因此依据定量计算和定性分析的结果,采用协调分析方法来科学地决策符合电子商务环境下的最优选址方案,并结合具体应用实例进行试算选址。     

第三方物流的多维数据模型

现有第三方物流企业的管理信息系统普遍采用传统的关系型数据库.随着大量关系数据的聚集,借助关系模型分析数据已明显不足.基于此,提出了采用数据仓库技术建立数据中心的解决方案,为企业决策层提供所需的数据环境.此外,按照维度建模方法,为第三方物流运输管理提供了具体的多维数据模型和应用分析.