%0 Journal Article %T Formal Principle of CPN and Its Application in Artificial Intelligence
CPN原理及其在人工智能中的应用 %A 姚绍文 %A 周明天 %J 计算机科学 %D 2001 %I %X Petri网理论是由联邦德国的Carl Adam Petri于1992年在其博士论文中提出的一种建模方法。最初的网理论称为条件/事件网(CE-nets).在随后的几年中,人们对新的网模型、网的基本概念有分析方法等进行了大量的研究。其中最有影响的是位置/变迁网(PT-nets),PT-nets后来命名为Petri网(Petri Net)。这些早期的网模型在理论上都归结为基本网(EN-nets)。这些早期的网模型在理论上都归结为基本网(EN-nets)。研究者通过对PT-nets进行了扩展,在风中增加了变迁的优先级、时间延迟、全程变量等一些概念以满足解决实际应用建模的具体要求,并在此基础上形成了比CE-nets和PT-nets更加通过化的高级网(High-level Nets)理论。最早的高级网是谓词/变迁网(PrT-nets),此后又产生了广义随机Petri网(GSPN)、着色Petri网(CPN)等较有影响的建模方法。CPN是由丹麦的Jensen Kurt于1981年在Petri网基础上定义的一种高级网系统。CPN理论不仅在描述系统静态模型方面进行了完备的形式化定义,例如支持在网模型中标记(token)的类型定义、模型的全程时钟、建立分层子模型等,而且对系统模拟的动态行为的仿真分析也具有形式化定义和描述。此外在Linux、Solaris和MacOS等多种平台上都有CPN的建模分析工具。利用CPN的建模工具,可以建立描述系统的CPN静态模型,还可以对系统模型的动态行为进行仿真,分析系统的分布、并发、同步异步等特性,以及建立系统模型的状态空间并分析系统模型中的活性问题、可达性问题等。 %K CPN原理 %K 人工智能 %K Petri网 %K 推销员问题 %U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=B84DA4E8D05DA6A1&yid=14E7EF987E4155E6&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=8BD23BD67BF01A5C&eid=CB423C9A71560A74&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=1&reference_num=8