登高车Petri网系统静态问题描述,  惠阳登高车出租, 惠阳登高车租赁, 登高车租赁    一次变迁分解二次变迁指标分解方法分为两个步骤，第一步是采用基于变迁指标分解法进行建模，将PN网系统，分解为多个独立的子网，每个子网对应一个AGV；第二步仍然采用基于变迁指标分解法进行建模，根据任务的不同将每个AGV对应的独立子网，分解为更简单的独立子网。基于变迁的分解法，需要满足一定的条件才能进行分解建模。PN网系统可以被分解为多个独立子网的条件可表述如下：（1）n台AGV完成任务所需的总时间，即目标函数J可以表示成每个AGV完成每个任务所需时间jfJ的代数累加；（2）RPP，其中P是PN网系统的目标标识的定义域。根据前面定义的目标函数可知定义的PN网系统满足分解为多个独立子网的条件。因此，可以采用提出的Petri网分解方法对该物流系统重新建模分解，以获得更加简单且容易分析的子网模型。网系统的变迁集T分解为每个AGV的变迁集jfT的组合，可表示为下式。 网系统的库所集合P被分解为jfP与RP根据下式。 jfP表示编号为j的AGV的库所集，且其中每个库所的输入与输出变迁都是变迁集jfT的元素。对任意的库所RPP都不是jfP的元素。jfP与RP可通过下式来定义。  p)——库所p的输入变迁； OUT(p)——库所p的输出变迁；jfT——编号为j的AGV的变迁集；jfP——编号为j的AGV的库所集。  根据建好的双向交叉路径的Petri网无碰撞局部模型，进行分解建模。由于空间有限，难以建立四个AGV完整的Petri网模型，因此，只取编号为3和4的AGV建立完整的Petri网模型，网系统模型如图4-6所示。图4-6双向分叉局部路径Petri网完整模型图4-6中，圆表示节点处的库所，黑色矩形表示对应的改变库所中资源分布的变迁。根据分解获得的独立子网图可知，每个子网分别对应每个AGV在交叉路径下运行的Petri网模型。子网的变迁集分别是3fT与4fT对应于编号分别为3f、4f的AGV。子网中的库所集并没有完全包含图4-4局部交叉路径的节点，说明AGV在当前位置下，通过图中所示的节点无法到达某些位置的节点，这是双向路径的特殊性的表现。

     

        二次变迁分解在完成了基于变迁指标一次分解建模之后，对各个独立的子网进行基于变迁指标的二次分解建模，获得属性更简单的子网模型。在AGV运行的路径上，对于每个节点都表示一种空间资源，可以看成是空间资源库所。在不同的节点上每个AGV都有不同的运行状态，包括前进、左转、右转、等待。最多有四种状态，最少有一种。将每个AGV的独立子网系统的库所集jfP二次分解为库所集的组合。  h——将每个AGV对应的独立子网，二次分解的子网的数目。独立子网系统的变迁集合jfT被分解为变迁集f(t)T的组合。 T表示一类库所对应的变迁集，且在库所集f(p)P中存在库所元素是f(t)T中的输入库所或者输出库所。f(t)T与f(p)P满足下面的约束条件。基于变迁指标分解的每个独立的子网系统，理论上整个调度系统有多少个AGV就可以分解成多少个独立子网，在特性与分布上它们是相同的，即在变迁指标函数下都是相互独立的。因此，只对其中一个子网进行变迁指标二次分解建模即可，其它在原理上是一致的。结合，只对AGV3f的独立子网，进行基于库所指标的分解建模。且二次分解只针对从属于AGV3f所集3fP于共享库所集3RP分解。每个AGV在一段时间内可能执行多个任务，每个任务的起点终点不一定完全相同，每个任务对应的可行路径都可以建立关于该AGV的独立子网，根据该前提，结合变迁指标分解建模原理，以AGV3f位置为起点，针对可能执行多个任务的终点，将其分解为多个子网。得到的独立子网分别为3132PN,PN,  AGV子网二次分解建模根据变迁二次分解建模原理，最终将规模庞大的Petri网，分解为多个属性、功能简单且独立的子网。可根据每个AGV的任务起始点，将每个AGV对应的独立Petri子网，分解为多个不同任务的独立子网。

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      根据Petri网变迁指标分解建模原理，根据Petri网变迁指标分解建模原理，库所集jRP与RP之间存在一对一的映射关系，设为:jRRPP，同理根据变迁指标二次分解建模原理，库所集jiRP与jRP也存在一对一的映射关系，设为:jijRRPP。那么权函数jif可用下式描述。 网系统PN两次分解建模之后，得到多个子网1mPNmnh。独立子网mPN的变迁激活列向量0,1iTiku，对任意的itT构成了函数kut。iipkM与标识列向量RRPkZM对任意的ipP与RpP成了函数()kMp。独立子网mPN迁激活条件可以表示为下式。根据求jifB的方法，求得如下式所示。子网mPN系统的状态方程可表示为下式。根据Petri网可分解为独立子网的第二个条件可得，()jiRMP并没有包含在目标标识()jimtarfMP即RpPpP。那么子网mPN目标标识标识满足如下结论。  分解建模后，经过分析与研究，基于公式(4-27)的优化目标函数，提出了新的优化目标函数。该目标函数主要包括整个AGV调度系统中，所有AGV在节点等待的时间，以及在边上运行时间的总时间。

      多AGV路径优化的方法目前用途比较广的是拉格朗日松弛法。它的基本思想是通过引入拉格朗日乘子与效用函数，将约束化问题转化为无约束问题，再利用迭代算法不断地更新效用函数，以使得上界与下界的值的差值小于给定的误差。该方法是以静态路径规划为基础，采用等待延时的方法最小化以多台AGV总时间为标准的目标函数。其不足的地方在于当较多的AGV竞争同一节点的空间资源时，总的等待延时的时间大大增加，那么整体的运行效率会受到明显的影响。如果在任意时刻，AGV在完成任务前，其运行路径是固定不变的，那么我们定义为静态路径规划；如果在某时刻，AGV在完成任务前，运行路径发生了变化，即组成路径的节点数目或者编号发生了变化，那么就定义为动态路径规划。如果满足下式，则说明采用静态路径优化方法。 在静态路径规划的基础上，提出基于节点与边树形组合时间优化方法，用来计算每个AGV的等待时间，以确定每个AGV运行顺序。然后，搜索局部动态路径，通过比较不同路径消耗时间。最终确定每个AGV分解建模后路径规划的Petri网变迁激活序顺序，以获得整体最优路径问题，从而提高系统整体运行效率。开始启动测试有任务呼叫YA星法确定登高车最短路径拉格朗日法确定登高车AGV运行顺序N到达终点？YN满足Petri网无碰撞变迁激活条件？N继续运行状态Y结束动态路径比当前路径用时长？开始有任务呼叫？YA星法确定登高车最短路径提出的方法计算登高车在节点等待时间以确定登高车运行顺序A星法动态路径搜索NY运行路径变更为动态路径到达终点？NNY继续运行状态满足Petri网无碰撞变迁激活条件？  实现动态路径规划的前提是通过一定的方法，计算每个不满足Petri网约束条件的登高车在节点的等待时间。不满足约束条件时，会出现不同的登高车AGV对同一资源出现竞争，此时通过一定的方法确定登高车运行顺序，即模型中变迁激活顺序。 提出的节点与边树形组合优化方法，用于计算登高车AGV在节点等待延时的时间。http://www.zhuhailudengchechuzu.com/

      

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