A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Experimental Evaluation of Two Algorithms for Computing Petri Net Invariants Avaliação Experimental de Dois Algoritmos para Computação de Invariantes de Redes de Petri

Katsushi TAKANO, Satoshi TAOKA, Masahiro YAMAUCHI, Toshimasa WATANABE

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Resumo:

Consideramos apenas P-invariantes que são vetores inteiros não negativos neste artigo. Um P-invariante de uma rede de Petri N=(P,T,E,α,β) é um |Pvetor |-dimensional Y fazendo o melhor dos nossos Yt A = para a matriz de incidência de transição de lugar A of N. O ajuda de um invariante é o conjunto de elementos com valores diferentes de zero no vetor. Como qualquer invariante é expresso como uma combinação linear de invariantes de suporte mínimo (invariantes ms, para abreviar) com coeficientes racionais não negativos, é comum tentar obter vários invariantes ou o conjunto de todos os invariantes ms. O Fourier-Motzkin método (FM) é bem conhecido por calcular um conjunto de invariantes incluindo todos os invariantes ms. Tem, no entanto, deficiências críticas tais que, mesmo que existam invariantes, nenhum deles pode ser calculado devido ao estouro de memória causado pelo armazenamento de vetores candidatos para invariantes e que, mesmo quando um conjunto de invariantes é produzido, muitos invariantes não-ms podem ser incluídos. Vamos propor os dois métodos a seguir: (1) FM1_M2 que encontra o menor conjunto possível de invariantes incluindo todos os invariantes ms; (2) STFM que necessariamente produz uma ou mais invariantes, caso existam. Resultados experimentais são fornecidos para mostrar sua superioridade sobre os existentes.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E84-A No.11 pp.2871-2880
Data de publicação
2001/11/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Concurrent Systems Technology)
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