论文部分内容阅读
随着信息技术的不断完善和广泛应用,在通信、制造、交通管理、军事指挥等领域内相继出现了一批反映高新技术的复杂人造系统,推动了离散事件动态系统(DEDS)理论的形成和发展,这一理论反映了各种人造系统运行的内部规律。随着研究的深入,人们开始认识到一种由离散事件与连续系统交互作用的一类混合动态系统(Hybrid Dynamic System,HDS)问题的重要性和挑战性。在混合系统中既包含了连续变量动态系统(CVDS),又包含了离散事件动态系统(DEDS),而且两者处在一种相互交互和作用的复杂机制中。由于这些因素,混合动态系统的建模分析面临较大的困难。同时,由于许多实际系统具有混合系统的性质,因此对他们的研究具有重要意义。本文从连续层面、离散层面对HDS的建模和仿真的相关问题进行了研究,主要工作和创新点如下: 1.提出和研究了一种扩展Petri网结合遗传算法的优化方法,并对车间作业(Job-shop)调度问题进行了求解。在时间Petri网和着色Petri的基础上,提出了一种新的扩展Petri网(EPN)模型,利用该扩展Petri网,建立了车间调度EPN模型。通过定义一个条件矩阵Q,实现了该扩展Petri网与遗传算法有机结合。使用本优化方法,对一个车间调度问题进行了优化。通过仿真实验,验证了所提方法和模型的正确性和有效性。 2.研究了小波神经网络性能和建模需要面对的问题,实现了选择网络隐层小波节点的三种方法,并做了相关理论分析。以RBF网络结构模型为基础,借助单尺度小波标架理论,构造了多维单尺度径向基小波网络,并从分析样本稀疏性入手,以最大限度减少冗余性为出发点选取小波标架。使得小波网络规模和计算复杂度直接与样本数目有关,有效地克服了维数灾问题。