- •1.Моделирование как метод научного познания. Понятие модели. Классификация моделей. Цели и задачи моделирования. [1/1]
- •2. Требования к математической модели. Основные этапы построения модели. Иерархия моделей. [1/1]
- •3. Построения общесистемной модели функционирования. [1/2]
- •4. Основные системные свойства: линейность, непрерывность, стационарность, детерминированность. Классификация математических моделей. Системные и конструктивные модели. [1/2]
- •5. Непрерывно-детерминированные модели (d-схемы). Уравнения вход-выход. Уравнения в пространстве состояний. [1/3]
- •6. Разностные уравнения. Пример построения конструктивной и машинной модели системы. [1/1]
- •7. Дискретно – детерминированные модели (f- схемы). Автоматы Милли и Мура. Разновидности детерминированных автоматов. [1/2]
- •8. Дискретно стохастические модели. (p- схемы). [1/1]
- •9. Z – детерминированные и y – детерминированные вероятностные автоматы. [1/2]
- •10. Марковские случайные процессы. Простейший поток отказов. [1/1]
- •11. Уравнения Колмогорова для определения вероятностей состояний системы. Пример. [1/3]
- •12. Непрерывно-стохастические модели (q-схемы). Основные понятия и определения. [1/3]
- •13. Обобщенные модели (а - схемы). Понятие агрегата. [1/1]
- •14. Структура агрегативной системы. Особенности функционирования. [1/3]
- •15. Построение и реализация моделирующего алгоритмов
- •16. Построение детерминированного и циклического моделирующего алгоритмов q-схем. [1/1]
- •17. Построение циклического моделирующего алгоритма
- •18. Построение синхронного моделирующего алгоритма
- •19. Построение спорадического моделирующего алгоритма
- •20.Цели и задачи имитационного моделирования. Имитационная модель, имитационная система. Архитектура имитационной системы. [1/2]
- •21. Общая характеристика метода статического моделирования. Пример построения моделирующего алгоритма. [1/2]
- •23. Метод получения псевдослучайных чисел с равномерным законом распределения. Методы середины квадрата и середины произведения. [1/1]
- •24. Конгруэнтные процедуры генерации псч. Мультипликативный и смешанный методы. [1/1]
- •25. Тесты проверки случайности последовательности псч с равномерным законом распределения. [1/1]
- •26. Тест проверки равномерности закона распределения.[1/1]
- •27. Тест проверки независимости последовательности псч[1/1]
- •28. Моделирование случайных событий. [1/2]
- •29. Моделирование Марковских цепей. [1/1]
- •30. Моделирование дискретных и непрерывных случайных величин с заданным законом распределения. [1/2]
- •31. Приближенные способы преобразования случайных чисел. [1/2]
- •32. Моделирование непрерывных случайных векторов. [1/1]
- •33. Моделирование дискретных случайных векторов
- •34. Сети Петри (n - схемы). [1/2]
- •35.Языки моделирования. Типовая схема архитектуры языка имитационного моделирования. Способы управления временем в модели системы. [1/2]
- •36.Сравнительный анализ языков имитационного моделирования. [1/2]
- •40. Моделирование процессов функционирования систем на базе n-схем. Структурный подход. [1/2]
34. Сети Петри (n - схемы). [1/2]
Сети Петри является эффективным инструментом моделирования сложных иерархических дискретных систем. Они позволяют отображать асинхронность, параллелизм и иерархичность моделируемых объектов более просто, чем другие средства моделирования.
Основные определения:
N=(P, T, F, H, μ0),
P – конечное непустое множество позиций (состояний, мест),
T – конечное непустое множество переходов
F: P*T->{0, 1, 2, …} – функция входных инциденций.
H: T*P->{0, 1, 2, …} – функция выходных инциденций.
μ0: P->{0, 1, 2, …} – начальная маркировка (размерка сети)
Сеть Петри графически представляется в виде двудольного ориентированного графа с двумя типами вершин. Дуги соответствуют функциям инцидентности. Маркировка отражается наличием или отсутствием в позиции точек, которые называют маркерами.
p={p1,p2, p3, p4, p5}
T={t1,t2, t3, t4}
|
t1 |
t2 |
t3 |
t4 |
p1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
p
F= |
1 |
0 |
0 |
0 |
p3 |
0 |
1 |
0 |
0 |
p4 |
0 |
0 |
1 |
0 |
p5 |
0 |
0 |
1 |
0 |
(·p) – множество входных переходов для позиций
(p·) – множество выходных переходов для позиций
(·t) – множество входных позиций
(t·) – множество выходных позиций
(·p1)=(t2, t3) ; (·t1)=(p1, p2)
(p1·)=t1 ; (t1·)=(p3, p4)
μ0=(1, 1, 0, 0, 0)
-
p1
p2
p3
p4
p5
t1
0
0
1
2
0
t
H=
21
0
0
0
1
t3
1
1
0
0
0
t4
0
0
0
1
0
Если мощность множества P=n, то маркеровку можно представить n-мерным вектором, координаты которого = числу маркеров соответствующих позиций. Переход от одной маркировки к другой выполняется по средствам
55
срабатывания переходов. Переход t может сработать при маркировке μ(p), если он является возбужденным, то есть, если выполняется условие μ(p)-F(p,t)≥0, . Это означает, что в каждой входной позиции переходаt число маркеров не должно быть меньше веса дуги, соединяющей эту позицию с переходом. В результате срабатывания возбужденного перехода маркировка μ(p) замещается на маркировку μ,(p) по следующему правилу:
, . Это означает, что из каждой входной позиции переходаt изымается F(p,t) маркеров и в каждую выходную порцию добавляется H(t, p) маркеров.
1) Маркировка непосредственно достижима из маркировки:
2) Маркировка достижима из маркировки, если существует такая последовательность переходов, что
3) Если при некоторой маркировки ни один из переходов не может сработать, то такая маркировка называется тупиковой.
Функционирование Сети Петри – это последовательная схема маркировок в результате срабатывания возбужденных переходов. Графом достижимости называется граф, вершинами которого являются все возможные маркировки.
Фрагмент графа достижимости:
В Сети Петри два возбужденных невзаимодействующих перехода могут сработать независимо друг от друга. Поэтому моделям свойствен параллелизм или одновременность.
56