【摘要】：針對系統(tǒng)動力學(xué)(SD)模型既無法表達延遲具有隨機性,又無法描述不同狀態(tài)之間存在的條件轉(zhuǎn)移,以及隨機Petri網(wǎng)(SPN)本身存在計算能力不足等問題,首先,將SPN進行擴展,提出了隨機函數(shù)Petri網(wǎng)(SFPN)模型;然后,將SFPN與SD相結(jié)合,提出了一種SFPN-SD模型。因SFPN模型中的變遷本身能精確描述隨機延遲,故解決了SD模型存在的第一個問題;因SFPN模型中的條件弧能表達庫所之間的有條件轉(zhuǎn)移,故解決了SD模型存在的第二個問題;最后,在SPN的庫所和變遷中定義一些狀態(tài)變量及其狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,而狀態(tài)變量及其狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程就是SD模型中的水平變量、輔助變量、速率變量、水平方程和速率方程的不同解釋,狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程可以實現(xiàn)復(fù)雜的計算,于是解決了SPN模型的計算能力不足的問題。SFPN-SD模型很好地繼承了SD模型的全部特征,同時又將隨機Petri網(wǎng)的全部特征融入到SFPN-SD模型中。與SD模型相比,SFPN-SD模型具有系統(tǒng)的狀態(tài)及其類型的含義更明確、狀態(tài)演變過程更明確的特點,且其描述的系統(tǒng)變化動態(tài)性是通過事件激發(fā)的,從而更逼真地描述了復(fù)雜系統(tǒng)的自主動態(tài)隨機演變行為。實例研究表明,SFPN-SD模型比SD模型具有更強、更全面的對復(fù)雜系統(tǒng)的描述關(guān)聯(lián)分析與模擬能力。
[Abstract]:In view of the problem that the (SD) model of system dynamics can not express the randomness of delay, nor describe the conditional transition between different states, as well as the lack of computing ability of random Petri net (SPN) itself, firstly, the SPN is extended. A stochastic function Petri net (SFPN) model is proposed. Then, a SFPN-SD model is proposed by combining SFPN with SD. Because the transition in the SFPN model itself can accurately describe the random delay, the first problem of the SD model is solved, and the second problem of the SD model is solved because the conditional arc in the SFPN model can express the conditional transfer between the libraries. Finally, some state variables and their state transition equations are defined in the library and transition of SPN, and the state variables and their state transition equations are horizontal variables, auxiliary variables and rate variables in the SD model. With the different interpretation of the horizontal equation and the rate equation, the state transition equation can realize the complicated calculation, so the problem of the insufficient computing ability of the SPN model is solved. The SFPN-SD model inherits all the characteristics of the SD model well. At the same time, all the features of stochastic Petri nets are incorporated into the SFPN-SD model. Compared with the SD model, the SFPN-SD model has a clearer meaning of the state and its type, and a clearer state evolution process. Moreover, the dynamic nature of the system change described by the SFPN-SD model is triggered by the event. Thus, the autonomous and dynamic stochastic evolution behavior of complex system is described more realistically. The case study shows that the SFPN-SD model is more powerful than the SD model in describing correlation analysis and simulation of complex systems.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金資助項目(15YJA910002) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃-重點項目(2015JZ010) 陜西省教育廳服務(wù)地方專項計劃項目(16JF015) 陜西省社會科學(xué)基金資助項目(2014P07) 西安市科技計劃項目:社發(fā)引導(dǎo)-軟科學(xué)(SF1505(9))~~
【分類號】：TP301.1;N941.3

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