一、考虑资源成本的Petri网在FMS调度中的应用（论文文献综述）
孙丹丹[1]（2021）在《Petri网资源优化算法及其在AMS中的应用研究》文中提出自动制造系统（Automated Manufacturing System,AMS）资源优化是指在满足预先设定的生产任务的前提下,使用最少的资源,以达到节约生产成本、提高经济效益的目的。由于AMS具有强离散型、事件驱动等特点,因此在逻辑层面常抽象为离散事件系统进行研究,Petri网具有数学和图形双重表示的特性以及丰富的系统分析手段,被广泛应用于离散事件系统的研究。本文基于标签Petri网以及带有不可观变迁Petri网模型,研究不同工作状态下的AMS资源优化问题。为了避免计算状态空间,根据对Petri网的结构特性以及相关性质的分析,将资源优化问题转化为整数线性规划问题,并利用Lingo求解。实例分析表明,提出的方法能够降低计算复杂度,提高计算效率,为解决实际AMS资源优化问题提供理论方法。主要研究工作和成果归纳如下:（1）针对变迁全部可观的Petri网模型,提出一种初始资源优化算法。在完成预定生产任务的前提下,根据Petri网结构特性以及状态方程法,得到拟执行任务与初始资源的约束关系,提出资源优化问题转化为整数线性规划问题的具体规则和算法。最后将算法推广到标签Petri网模型的资源优化问题中,通过求解多个整数线性规划问题,获得标签Petri网的初始资源优化方案。（2）由于技术或成本限制,无法在AMS所有部位配置传感器,因此一些事件的发生难以监测,这类事件通常建模为不可观变迁。针对带有不可观变迁的Petri网模型,提出一种初始资源优化算法。给定预定生产任务,根据Petri网结构特性以及变迁发生规则,给出可观变迁序列、不可观变迁序列与初始资源的线性约束关系,通过整数线性规划方法分析模型的资源优化问题,提出初始资源优化算法。最后将算法推广到带有不可观变迁标签Petri网模型的资源优化问题中。（3）S3PR网是一种资源分配型Petri网,常用于AMS的建模。本文将提出的标签Petri网资源优化算法以及带有不可观变迁标签Petri网资源优化算法应用于S3PR网的实例分析,验证提出算法的有效性。
韩瑞[2]（2020）在《基于CPN的弹性光网络资源分配的形式化建模研究》文中研究指明随着互联网技术的广泛普及和飞速发展,高清视频、实时会议和在线点播等新型网络应用的不断出现,骨干网流量呈爆炸式增长,这对底层网络部署业务的灵活性和稳定性提出了挑战。弹性光网络（Elastic Optical Network,EON）采用灵活的频谱划分、动态的光路管理机制和先进的碎片整理技术,这使其成为解决光网络频谱资源紧缺问题的重要方案。本文依托国家自然科学基金项目“混合弹性光网络中资源优化的新型智能算法及形式化”,完成EON中资源优化问题的形式化模型的构建以及智能优化算法的形式化与验证两部分工作。国内外大量研究集中于EON中的不同场景,侧重于具体问题的求解,在宏观上缺少对EON资源分配问题中业务源、网络拓扑、智能算法和数学约束等组件的形式化描述,难以形成统一的严格一致的知识库。形式化理论基于严格的数学基础,为系统分析提供一致性的规范、建模和验证方法。本文着重从形式化研究的角度,构建EON中的资源分配问题及其求解算法的形式化模型,建立相应知识的一致性描述,为算法改进提出创新的分析方法,并为网络资源分配软件的开发提供一致的框架雏形,主要内容和创新点包括以下三个方面:形式化方法已经广泛应用在通信协议验证、知识处理、硬件制造和软件工程等多个领域,关键系统的建模和可靠性分析离不开形式化理论。本文从资源分配角度概述了形式化方法的发展和应用,说明了形式化建模的重要性和必要性。横向对比了不同的形式化方法的特点和属性,选用着色Petri网（Colored Petri Nets,CPN）作为建模理论,并总结了现有Petri网仿真工具的优缺点。尽管已有研究涉及将形式化方法应用到光网络的资源及组件属性的描述,以及相关智能优化算法的建模中,但所构建模型没有体现EON资源分配的约束和特性。为解决EON中的静态路由与频谱分配（Routing and Spectrum Allocation,RSA）问题,本文采用CPN实现了RSA数学模型向形式化模型的转换,通过各个关键模块的正确性检查以及模型的动态性质分析,验证了所构建CPN模型的一致性,为深化RSA的认识提供了理论依据。通常智能算法被用于解决静态RSA问题以优化目标函数,遗传算法是相关研究中应用最广泛的一类元启发式算法。本文根据适应度值分布特点来计算更适合当前进化状态的参数,设计了三个遗传算子的自适应策略。利用CPN对遗传算法的染色体编码、适应度值计算和遗传操作等其他算法模块进行形式化建模,对提出的选择、交叉和变异的自适应算子模型的流程进行详细分析,完成了解决RSA优化问题的遗传算法的形式化描述。同时,本文利用CPN Tools对模型进行仿真,仿真结果验证了所提自适应策略的有效性以及各个功能模块的正确性,确保形式化模型的一致性。通过分析模型运行过程中库所与迁移的动态属性,为利用知识管理方法来改进算法关键要素提供了不同于传统方法的途径。
张宇[3]（2020）在《客户参与情境下的H公司产品服务供应链业务流程优化研究》文中研究指明近年来,服务型制造模式的提出有效缓解了客户需求个性化与产品市场同质化之间的冲突关系,“制造+服务”融合的模式被诸多制造企业效仿。服务型制造趋势下,企业间组建的供应链由于服务的嵌入和客户参与等因素向产品服务供应链转变。产品服务供应链的运作模式下,有效的客户参与具备明晰客户问题、增强客户体验、促进差异化服务提供的优势。但囿于服务的固有属性以及客户参与的随机性,不当的客户参与会诱发企业有限资源的浪费、服务成本升高等弊病。因此,研究客户参与情境下产品服务供应链业务流程的优化问题,对制造企业实施服务化转型以及供应链上下游企业密切合作具有理论和实践意义。本研究在对产品服务供应链、业务流程优化等理论及相关文献梳理基础之上,结合对H公司服务型制造实践案例的剖析,勾勒客户参与情境下产品服务供应链的业务流程;并提出将客户参与行为从深度和广度进行二维界定,借助服务蓝图将制造环节的后台活动和客户参与的前台活动相互剥离,依据客户参与深度将H公司的产品服务供应链业务流程划分为客户参与售后、制造、研发三大类型。最后,利用随机Petri网结合关联矩阵优化算法分层次剖析客户参与流程,通过协调参与深度和参与广度,实现三类产品服务供应链业务流程的分别优化。通过对研究问题的深度剖析,得出以下的研究结论:（1）客户的深度参与倾向于逼近企业价值创造的前端,有利于制造企业充分挖掘客户显、隐形需求,提升客户问题解决的精准度;客户的广度参与可以衍生出多样化的产品服务组合,有助于承载产品全生命周期的个性化诉求,缩短系统响应时间。（2）服务型制造实施阶段与客户参与程度相适配时,客户参与优势才能彰显。客户参与不足会导致预测方案与实际问题不匹配、客户满意度下降等问题;若客户参与过高,则会引发系统紊乱、导致服务成本升高、企业运作效率低下等问题。（3）从客户参与的视角出发,考虑到制造企业内部资源的有限性和企业专有知识的保密性,重组优化客户参与的流程活动以达到客户参与深度和广度二者之间的平衡,对于提升产品服务供应链性能指标是可行的。本研究剖析客户参与行为对产品服务供应链业务流程的影响,有助于指导制造企业依据自身所处服务转型阶段合理引导客户参与,实现产品服务供应链业务流程的优化。
赵志霞[4]（2020）在《资源分配系统的Petri网建模与启发式智能调度优化》文中研究表明资源分配系统是指存在资源分配和资源竞争的动态系统。在生产生活中十分常见,如自动制造系统,智能交通系统,分布式数据库系统等。随着技术的不断进步,资源分配系统的组成也变得越来越复杂,如何降低资源分配系统中的运行成本,提高运行效率,以达到经济效益最大化已成为亟待解决的问题。Petri网以其并发、直观、动态、通用、抽象的结构特性能够清晰简洁的描述系统中的进程并发、冲突,资源共享、互斥等规则,同时能够对系统操作进行分析。目前,Petri网已经成为资源分配系统中建模、分析以及调度问题研究的最常用的技术之一。然而现在已有的方法中,由于资源调度问题属于NP-hard问题,尤其是对较大规模资源分配系统中的调度存在无法获得最优解决方案的问题,因为随着系统规模的增大系统的调度复杂性也不断增大,传统的调度算法无法在合理的时间内计算出最佳解决方案。本文主要研究基于Petri网的资源分配系统建模与调度方法优化,针对资源分配系统的调度优化问题,分别从启发式函数和搜索算法的角度提出三种基于Petri网的加快寻路速度的同时保证调度结果最优性的启发式搜索方法。本文的主要研究工作和创新点实现如下:（1）提出了一种基于赋时Petri网的资源分配系统建模方法。该方法为资源分配系统的调度分析提供了模型基础,可以对此类系统中的并发、冲突、同步、异步等特征进行建模。在模型的可达图上,提出了一种基于启发式A*搜索的系统调度路径搜索算法,此方法考虑了系统的状态和托肯的剩余时间对系统调度的影响,并能用于系统中存在可选路径的情况,因此该启发函数可应用于更广泛的系统调度。（2）为缓解较大规模资源分配系统调度路径搜索中的耗时问题,提出了两种调度优化方法。第一种方法是在Petri网可达图的A*搜索算法上添加动态权重,通过平衡结果质量和搜索速度,提高算法运行速度。第二种方法是给A*算法的启发函数添加动态权重,且加权规则为指数性,即要扩展节点的选择范围随着节点的后继节点数量变化而改变,当节点深度较深时,后继节点的数量较少,因此选择所有后继节点中相对较多数量的节点作为下一步要扩展节点的选择范围,并采用改进后的最佳节点挑选规则来寻找系统的调度方案。以上两种方法分别从A*搜索算法和启发式函数两个不同的角度解决调度问题。实验证明,上述两种方法均可以在控制最终搜索结果质量的情况下加快系统调度的速度。（3）提出了一种针对资源分配系统进行调度优化的启发式函数,该函数也是一种可采纳启发函数,但是由于考虑了资源的等待时间,使得本文提出的启发函数相对于传统启发式函数更有效,减小了算法在系统可达图上计算最优路径时的节点扩展数量,使得采用该启发式函数的A*搜索算法可以更快地收敛,并保证所获得的调度路径是最优的。并通过实验证明该方法的可行性与有效性。
何华[5]（2017）在《云计算的调度策略研究与性能分析》文中认为云计算是面向市场的应用,优化调度资源不仅能提高上层云的服务质量（QoS）,还可能满足用户基于SLA定义的QoS需求。云计算的大规模性、动态性、异构性和多样性等特性也给资源优化调度问题的研究与评价带来了一系列的挑战,本文从形式化描述、算法设计与性能评价等方面,对资源优化调度展开了深入研究。论文的主要工作包括:首先,考虑“云”系统资源异构性、带宽可变性和需求多样性,形式化描述云计算的任务调度与资源分配过程,设计多目标优化函数。改进了粒子群算法（PSO）的更新加速因子,避免过早陷入局部最优解,并提出了基于PSO的多目标任务调度（AMTS）算法。仿真结果表明,AMTS算法的收敛速度要快于遗传算法,且能够有效减少执行时间,降低能耗,并提高资源利用率,从而降低平均运营成本。其次,首次使用Petri网相关理论对Hadoop的公平调度（FS）进行随机建模与性能分析,将云计算的资源分配过程表示为马尔科夫调制确定过程（MMDP）,并使用随机Petri网（SPN）和确定随机Petri网（DSPN）建模调度过程中的数据状态和调度算法。通过设置DSPN中的可实施变迁与随机开关,描述具有最低保障份额的公平调度（MMFS）算法和具有优先级的MMFS（PMMFS）算法,并引入模型分解技术和定点迭代分别解决状态爆炸问题与子模型间的交互问题。通过仿真方法对MMFS和PMMFS这两种算法的某些性能指标进行对比,如平均队列长度、平均吞吐量和平均时延。然后,针对“云”系统的多样性、动态性和大规模性,基于DSPN和随机回报网（SRN）,提出了一种新的Petri网——动态可扩展随机Petri网（DSSPN）,并阐述了它的发生规则和动态性质,为研究“云”资源优化调度问题提供了理论基础。此外,考虑工作负载多样性,提出分类公平调度（CFS）算法,并用DSSPN对CFS和FS两种算法进行建模和分析,仿真结果表明,CFS在平均吞吐量、平均响应时间和平均完成时间上的性能要明显优于FS。最后,根据绿色云的概念,提出能耗感知可迁移云数据中心的概念物理架构,抽象出它的任务调度流程。以优化能耗、资源利用率和故障率为目标,提出了能耗感知虚拟机调度算法（EAVMS）和能耗感知虚拟机迁移算法（EAVMM）,并使用DSSPN对任务调度过程进行建模与分析,进一步验证了DSSPN的可用性与可行性。本文研究“云”优化调度这个问题,除了提出任务调度与资源分配策略之外,本文最大的贡献就是将Petri网理论应用到“云”环境中,并发展了Petri网理论,使它在云计算的环境下能够得到应用与完善。
王军[6]（2016）在《基于复杂自适应Petri网的棉纺生产预报模型及其优化》文中指出随着纺织行业技术的快速发展,自动化、智能化仪器设备得到了大量应用。然而,在生产中依然存在生产过程表征方法落后、控制过程自适应智能程度不高、生产过程智能化模型框架不确定等问题。本论文结合棉纺存在的相关问题,开展了纺织流程复杂自适应表征和产品质量智能预测、多维指标分类和降维以及基于Agent的虚拟制造模型等研究和探索工作。本论文主要研究了以下内容:（1）基于Petri网较强的开放性和处理多因素问题的能力,针对其表达多维度问题交互模型构造复杂的特点,提出了复杂自适应Petri网（CAPN,Complex Adaptive Petri Net）模型,并对该模型进行了形式化定义和可达树验证。同时考虑因素复杂度、关系复杂度、环境复杂度等影响条件,构建了系统复杂度模型,并运行得出CAPN在单个基本单元解决问题的能力在元素复杂度方面提升1.67倍,关系复杂度方面提升1.5倍,系统复杂度方面提升1.6倍,即整个系统通过CAPN表征的能力提升了1.6n倍（n为基本单元个数）。以实际数据比较了双工序的复杂度,得出在应用CAPN建模后系统元素复杂度Ca绝对比值降低了14%,关系复杂度Cr绝对比值降低了17%,系统复杂度C绝对比值降低了14%;复杂度相对比值整体降低了40%,由此证明运用CAPN模型能更好的优化建模、降低建模复杂度。（2）定义了CAPN变迁触发边界和网络触发边界,构建了连续生产和离散生产时的能量流向模型,并提出了模型的优化策略。通过选取棉纺生产过程单工序建模,对实验样本数据的测试,结果显示系统完成一次迭代的时间用优化模型比原模型缩短了33.3%,结合前期增加的数据处理过程,最终证明优化后的系统的性能整体提高了23%,使用该优化策略可以明显提高系统的计算效率。（3）对棉纺质量指标实例数据作为降维与分类预处理数据,然后输出神经网络模型进行预测,即建立了一种混杂智能指标集约优化模型。该模型是结合灰色关联理论、主成分分析方法以及专家知识库的一种质量指标分析模型。实验证明运用混杂指标模型可将棉纺生产过程选取的15个原棉质量指标降维到6个原棉指标,降维高达60%。本方法可以实现在不降低计算精度的情况下将计算效率提高60%以上。该方法可以在数据采集阶段指导精确采集主要贡献的指标数据,即主要关注影响结果的40%的数据质量（降维后选取的指标所对应的数据）就可以保证预测得到准确结果（+2%误差范围）,提高数据采集的精准性。用一种两步过滤算法对指标数据分类,通过仿真得出该算法比朴素贝叶斯分类法确定的信息准确率提高近10%;和决策粗糙集（DTRST,Decision-Theoretic Rough Sets）算法相比,发现新样本或未知样本时对负域范围缩小,错误比率下降了5%;证明采用该算法比其他两种算法更准确。（4）针对BP神经网络初始权值的不确定性造成结果波动较大的问题,提出用遗传算法优化BP神经网络的初始权值,构建了GA-BP神经网络算法,分别用BP神经网络和GA-BP算法对原棉指标、细纱指标进行质量预测和逆向预测。通过实际测试发现GA-BP算法具有以下优势:1)在训练收敛速度上有明显提高。GA-BP算法的正向预测模型比单纯BP神经网络提高了55%,逆向质量评估模型比单纯BP神经网络提高了16%。2)在预测准确率上有明显提高。GA-BP算法的正向预测准确度提升26%。GA-BP算法的逆向质量评估模型预测准确度提升28%。3)预测结果稳定性好。GA-BP算法的正向网络实际预测结果的平均误差在5%以内,GA-BP算法的逆向质量评价模型实际预测结果误差均值为4.65%,比BP网络逆向模型测试误差均值5.87%提高了21%。（5）根据柔性制造过程的特点,提出多智能体系统-复杂自适应Perti网（MAS-CAPN,Multi-Agent System CAPN）模型框架。模型通过正向的由数据生成知识和逆向的由知识指导Agent学习的两个过程加强了Agent的学习、交互和协作能力。在模型中提出了X-KQML通信机制,在模型寻址方面提出一种MAS交叉寻址方法。该方法有效避免Agent在局部区域过于频繁活动所带来的地址链长、寻址效率低的问题。（6）基于MAS-CAPN模型实现了虚拟加工系统的展现。该系统实现了单个、组合、自定义等不同类型的加工过程,同时对加工过程进行逆向评估;实现了依据原始数据的情况分别进行指标分类、指标降维、指标确认等数据的预处理工作;实现了内置算法的多元组合计算,支持自定义算法或其他工具编程的算法接口。通过运行测试验证了系统效率高、运行稳定、预测算法灵活等优点。综上所述,本文提出了复杂自适应Petri网模型,构建了系统复杂度模型并验证了CAPN模型降低建模复杂度的能力;定义了变迁及网络触发的边界;构建了连续生产和离散生产时的能量流向模型;提出了模型优化策略;验证了优化后的模型计算效率提升。提出一种混杂智能指标集约优化模型和两步过滤算法,通过实验验证了降维方法的有效性和分类的准确性。提出了GA-BP神经网络算法,并验证了算法预测准确性等方面的优势。提出了MAS-CAPN模型框架,并通过该框架实现了棉纺虚拟加工系统。
李诚[7]（2015）在《基于Petri网和启发式搜索的调度算法研究》文中认为随着工业4.0时代的到来,制造业将迎来智能工厂和智能生产两大重要命题。迅速的响应客户定制需求,在有效时间内生产出高质量和个性化产品成为了未来工厂核心竞争力,在此背景下的制造系统调度问题研究变得十分重要。本文在综述现有制造系统调度问题这一类组合优化问题的求解方法的基础上,对基于Petri网可达图启发式搜索的求解方法展开了基础性问题的研究,提出了多种能够提高求解效率的方法。该方法求解调度问题的主要思路是利用时间Petri网的执行能力,结合搜索算法产生可达图,并在搜索过程中加入启发式函数进行引导,以变迁激发顺序的方式给出调度策略。但是该方法存在可达图状态数会随着问题变大而指数性增长的问题,为了提高求解效率,现有研究均产生部分可达图进行求解,两大要素影响着该方法的效率：可达图产生方法和启发式函数设计。本文围绕以上两个关键点,由浅入深做了以下内容研究：1)对于最小完成时间调度问题,机器启发式函数计算每台机器的剩余操作时间,并选取最大值对整个过程完成时间的下限进行预测,是一类重要的的启发式函数,但是现有函数存在以下两个重要问题：在柔性制造系统环境下,没有准确分类剩余加工操作,会导致求解结果非最优；没有考虑未完成操作的剩余时间,求解效率受到影响。本文针对以上情况提出了改进方法,在保证最优性的前提下,提高了最小完成时间的预测下限,使得库所延迟Petri网下的可达图搜索方法求解效率更高。2)现有启发式函数均是在库所延迟Petri网框架下设计的,受模型框架限制,整体效率不高。本文首次提出在变迁延迟Petri网框架下设计启发式函数,该方法能够有效利用token时间戳这一时间属性添加方式的优势,综合考虑每个资源的可行时间,对完成时间的下限从机器和产品两个角度进行预测。此外,现有方法均采用单个变迁激发方式扩展可达图,而对于JSP （Job-shop Scheduling Problem,车间调度）这一特殊问题,本文证明在模型结构条件满足下,部分变迁能够合并激发,在不影响结果最优性的前提下能够直接探索更深的后继标识。以上两个方法均能够提高用Petri网求解JSP的效率。3)时间属性添加方式上的不同,使得库所延迟Petri网能够抑制更多的可达图冗余标识,而变迁延迟Petri网下能够设计更加高效的启发式函数,所以本文提出一种结合两者优势的混合算法框架,在该框架中,前者用于构建算法框架以产生部分可达图并限制冗余标识,后者用以设计启发式函数计算完成时间下限引导可达图扩展。至此,基于Petri网的可达图启发式搜索的调度问题求解方法效率得到了明显的提高。4)本文提出的启发式设计方法和混合框架不仅适用于制造系统的调度问题,同时具备可拓展性,能够推广到其他带有顺序约束的组合优化命题。本文以石化企业MES全业务流程为例,设计了一种基于石化企业MES业务流程的工作流控制系统。针对业务流程调度问题,在系统工作流服务器设计中融入了本文算法和框架,并针对更为复杂的Petri网结构,调整了现有启发式函数,使之能够求解最小完成时间工作流调度问题。最后,在总结全文内容的基础上,提出了基于Petri网可达图启发式搜索求解调度问题方法有待研究的几个问题。
刘泽锋[8]（2012）在《柔性制造系统优化调度理论研究》文中提出柔性制造系统（FMS）作为一种多品种、中小批量、柔性、高效的自动化制造系统，受到了学术界的高度重视和深入研究。FMS的核心是调度控制系统，它负责整个系统的协调和高效运行。调度控制系统关键在于FMS优化调度策略。制造系统的优化调度问题是NP-hard问题，但由于FMS中存在异步、并发、共享资源和路径柔性等复杂关系，所以对该类系统的调度就变得更加复杂。为此，本文对FMS优化调度理论的两个核心问题：调度模型和优化调度算法进行了详细的研究。首先，本文介绍了FMS的相关概念和控制系统基本功能。应用IDEF方法建立了FMS的功能模型，并在此基础上建立了FMS的递阶分布式控制体系结构。其次，本论文对FMS调度问题的Petri网建模方法进行了研究，设计了Petri网和启发式A*算法相结合的调度求解算法，编写了基于JAVA的算法仿真程序。通过一个简单的FMS实例和一个具有多资源和交换路径的复杂FMS实例进行调度仿真，并且将本算法调度结果与L1算法的调度结果进行对比，证明本调度算法的优越性。对上述FMS优化调度算法进行适当的改进后，用于考虑资源成本和机床负载的两类调度问题，并且分别进行实例仿真，仿真结果表明本调度求解算法对这两类调度问题也是有效的。最后，针对实际生产环境下FMS动态调度问题提出了基于事件驱动和周期驱动的滚动窗口再调度策略。分别对机床故障、急件插入和订单撤消等三种常出现突发事件进行分析和动态调度仿真，仿真结果表明本动态调度策略是可行的。
沈镇静[9]（2012）在《基于面向对象Petri网建模的FMS控制系统的设计与实现》文中研究表明在现代制造业中，柔性制造系统充分发挥了其能迅速响应市场变化，适合中小批量、多品种产品生产的特点因此得到了广泛的应用。建模理论、生产调度算法是目前柔性制造系统领域的研究重点也是难点。除此之外柔性制造系统的具体实施、设备之间的通信，管理系统的设计也是研究的热点。本文结合“智能柔性制造单元调度仿真系统的开发及装备的研制”项目，对上述提到问题进行了研究，给出了解决方案，并成功的应用于FMS控制管理软件的开发中。本文的研究重点是FMS建模、生产调度算法和控制软件的实现，主要的工作如下：一是FMS建模方面，利用面向对象Petri网对柔性制造系统进行建模，给出了机床、上下料机械手臂、立体仓库、自动运输小车和输入输出缓冲区的面向对象子网，并讨论了由各个对象子网合成整个系统的方法。二是FMS调度算法方面，提出了一种带有灾变因子的病毒遗传算法应用于求解静态调度中的Job Shop和Flow Shop问题，并与遗传算法和病毒遗传算法进行了对比实验，证明了算法的有效性，另外还给出了基于排队队列模型的动态调度策略，列出了几种常见的调度规则。三是FMS控制软件方面，详细介绍了爪形工件自动化加工检测柔性示范线的运行流程，分析了FMS控制软件与机床和FANUC机器人的通讯技术，设计了系统的运动控制指令，在示范线的基础上开发了较为完整的FMS加工控制管理信息系统，建立了数据库，可实现对工件整个加工流程信息的管理，并通过测试验证了系统的性能良好。
王超[10]（2011）在《基于Petri网的作业车间调度问题研究》文中认为制造企业生产、运营与管理的核心内容是作业车间的生产调度。面对激烈的市场竞争,每个企业都在试图寻求提高企业生产、运营与管理效率的方案,那么合理的、贴近实际的调度模型以及有效的优化算法则是解决问题的基础和关键。在实际的生产调度过程中,由于市场和技术等原因带来的不确定性因素是无法避免的,从而导致了对经典的调度问题以及确定性的调度问题的研究成果没办法应用到实际调度中。在此背景下,对于作业车间调度问题,如何建立和设计更加接近实际的调度模型以及相应的优化算法,就成为更加具有理论意义与实际意义的事情。本文以基于Petri网的作业车间调度问题为研究对象,首先对静态调度问题的调度模型及优化算法进行了深入研究,随后分析其结果的不足,进而以作业车间生产调度过程的不确定性作为切入点,研究不确定条件下的制造企业动态调度方法。首先,对生产调度问题作了详细的阐述,并通过深入分析该问题目前国内外的研究现状,总结出存在的主要问题及发展趋势；其次,对于静态调度问题,建立其Ptri网模型。Petri网以其自身特有的性质,已经成为描述、分析以及控制离散事件系统的最有效且应用最广泛的方法之一,因此本文在应用Petri网构建生产调度问题模型的基础上,研究了适应Petri网模型优化求解的图形搜索L1算法,并针对L1算法容易丢失最优解的缺点,提出了改进的L1算法,以MATLAB为算法实现工具,通过实例验证了算法的有效性；但是,由于静态调度忽略了实际调度中的不确定因素,从而得出了其调度结果存在很大的缺陷无法应用到实际作业车间的调度中的结论,因此,本文接着系统地分析了作业车间中不确定因素以及产生原因,对其进行了分类,并针对人员、设备、生产任务等不确定因素作了定性与定量分析；最后,在Petri模型的基础上,针对作业车间订单的间歇性到达以及不确定性事件的发生,提出事件驱动与周期性驱动滚动窗口技术的动态调度策略,对机器故障、工人离岗、紧急订单及订单取消等几种不确定条件下的生产调度方法进行了具体的研究,并应用实例进行了验证说明。针对更复杂的多目标调度以及负载平衡问题,通过在Petri网模型中引入相应的控制元素来实现调度算法的优化；在结论部分,总结了全文的工作内容,并分析了本文工作存在的不足以及进一步的研究工作。
二、考虑资源成本的Petri网在FMS调度中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、考虑资源成本的Petri网在FMS调度中的应用（论文提纲范文）
（1）Petri网资源优化算法及其在AMS中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 Petri网基本理论 |
| 2.1 Petri网基本概念 |
| 2.2 不可观变迁 |
| 2.3 状态方程法 |
| 第三章 Petri网资源优化算法 |
| 3.1 Petri网资源优化算法 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 资源优化算法 |
| 3.1.3 实例分析 |
| 3.2 标签Petri网资源优化算法 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 资源优化算法 |
| 3.2.3 实例分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 带有不可观变迁Petri网资源优化算法 |
| 4.1 带有不可观变迁Petri网资源优化算法 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 资源优化算法 |
| 4.1.3 实例分析 |
| 4.2 带有不可观变迁标签Petri网资源优化算法 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 资源优化算法 |
| 4.2.3 实例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于S~3PR网的AMS资源优化实例 |
| 5.1 AMS的 S~3PR网模型 |
| 5.2 S~3PR网资源优化 |
| 5.2.1 标签S~3PR网资源优化 |
| 5.2.2 带有不可观变迁标签S~3PR网资源优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介及攻读硕士期间取得的研究成果 |
（2）基于CPN的弹性光网络资源分配的形式化建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 第二章 资源分配形式化的研究基础 |
| 2.1 形式化理论 |
| 2.1.1 常用形式化方法比较 |
| 2.1.2 资源分配问题的形式化 |
| 2.2 弹性光网络简介 |
| 2.2.1 弹性光网络相关技术 |
| 2.2.2 路由和频谱资源分配问题 |
| 2.3 遗传算法介绍 |
| 2.3.1 遗传算子 |
| 2.3.2 遗传算法的改进策略 |
| 2.4 Petri网概述 |
| 2.4.1 原型Petri网定义及原理 |
| 2.4.2 Petri网的行为特性 |
| 2.5 高级Petri网及仿真工具 |
| 2.5.1 高级Petri网分类 |
| 2.5.2 CPN及其应用 |
| 2.5.3 Petri网仿真工具 |
| 2.5.4 CPN Tools |
| 2.6 小结 |
| 第三章 基于CPN的静态RSA的形式化研究 |
| 3.1 静态RSA数学模型 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 优化目标与约束条件 |
| 3.2 静态RSA的Petri网模型 |
| 3.2.1 顶层模块的总体设计 |
| 3.2.2 业务源模块和业务排序模块 |
| 3.2.3 拓扑Token化模块 |
| 3.2.4 候选路径集合模块 |
| 3.3 模型验证 |
| 3.3.1 正确性和一致性验证 |
| 3.3.2 模型动态性质分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于CPN的自适应遗传优化算法的形式化研究 |
| 4.1 自适应遗传优化算法 |
| 4.1.1 自适应调整策略 |
| 4.1.2 算法流程 |
| 4.2 自适应遗传算法的CPN模型 |
| 4.2.1 顶层模块设计 |
| 4.2.2 染色体编码模块设计 |
| 4.2.3 进化模块和精英保留模块设计 |
| 4.2.4 适应度函数计算模块设计 |
| 4.2.5 自适应调整算子模块设计 |
| 4.2.6 总体数据流程 |
| 4.3 模型验证及分析 |
| 4.3.1 验证目的与方法 |
| 4.3.2 功能性和动态性验证 |
| 4.3.3 仿真结果及分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续研究 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）客户参与情境下的H公司产品服务供应链业务流程优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题的提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容、方法和研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究思路与技术路线图 |
| 1.4 本研究的创新点 |
| 第2章 相关理论基础与文献综述 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 供应链管理理论 |
| 2.1.2 业务流程优化理论 |
| 2.2 产品服务供应链(PSSC)的相关研究 |
| 2.2.1 服务型制造 |
| 2.2.2 产品服务供应链的提出与发展 |
| 2.2.3 H公司服务型制造实践相关研究 |
| 2.3 客户参与对业务流程影响的相关研究 |
| 2.3.1 客户参与企业流程的动因 |
| 2.3.2 客户参与企业流程的弊端 |
| 2.4 业务流程刻画及优化的相关研究 |
| 2.4.1 工业工程刻画业务流程常规方法 |
| 2.4.2 服务蓝图技术及应用研究 |
| 2.4.3 业务流程优化视角及相关方法研究 |
| 2.4.4 Petri网在业务流程优化中的应用 |
| 2.5 文献述评 |
| 第3章 客户参与情境下H公司产品服务供应链类型解析 |
| 3.1 案例选择与案例背景 |
| 3.1.1 案例选择与依据 |
| 3.1.2 H公司制造简介 |
| 3.2 H公司服务转型历程及结果分析 |
| 3.3 客户参与情境下的H公司产品服务供应链类型解析 |
| 3.4 H公司产品服务供应链关键业务流程框架 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 客户参与情境下基于服务蓝图的H公司PSSC业务流程刻画 |
| 4.1 问题提出与服务蓝图适用性分析 |
| 4.1.1 问题提出 |
| 4.1.2 服务蓝图适用性分析 |
| 4.2 客户参与活动界定与分析 |
| 4.2.1 客户参与活动界定 |
| 4.2.2 客户参与深度与广度分析 |
| 4.3 基于服务蓝图的PSSC业务流程刻画 |
| 4.3.1 客户参与售后阶段的PSSC业务流程解析 |
| 4.3.2 客户参与制造阶段的PSSC业务流程解析 |
| 4.3.3 客户参与研发阶段的PSSC业务流程解析 |
| 4.4 客户参与问题梳理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 客户参与情境下基于SPN的 H公司PSSC业务流程优化 |
| 5.1 问题提出与SPN的适用性分析 |
| 5.1.1 问题提出 |
| 5.1.2 SPN的适用性分析 |
| 5.2 业务流程图到SPN的转换 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 基于SPN的符号转换 |
| 5.2.3 基于SPN的业务流程转换 |
| 5.3 状态评价 |
| 5.4 解析优化过程 |
| 5.4.1 关联矩阵算法与案例应用 |
| 5.4.2 冲突寻找与模型优化规则 |
| 5.4.3 关联矩阵优化规则与客户参与深度和广度协调过程 |
| 5.4.4 优化后的H公司PSSC业务流程SPN模型 |
| 5.5 性能评价 |
| 5.5.1 马尔科夫链构建与PSSC业务流程时间性能评价 |
| 5.5.2 优化前业务流程性能计算与分析 |
| 5.5.3 优化后业务流程性能计算与分析 |
| 5.5.4 结果比对 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的科学研究情况 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| A.学术论文 |
| B.科研项目 |
（4）资源分配系统的Petri网建模与启发式智能调度优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关技术及研究现状 |
| 1.2.1 资源分配系统建模方法研究现状 |
| 1.2.2 Petri网技术研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文结构 |
| 1.5 课题来源 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 资源分配系统 |
| 2.2 Petri网 |
| 2.2.1 Petri网定义 |
| 2.2.2 Petri网可达图 |
| 2.2.3 赋时Petri网 |
| 2.3 A*搜索算法 |
| 2.3.1 A*搜索算法定义 |
| 2.3.2 A*算法基本属性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于赋时Petri网的资源分配系统建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于赋时Petri网的资源分配系统建模 |
| 3.2.1 资源分配系统的Petri网模型定义 |
| 3.2.2 自底向上的Petri网建模 |
| 3.3 模型运行的状态方程 |
| 3.4 模型演算示例 |
| 3.5 赋时Petri网可达图上的A*搜索 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 动态加权A*算法和动态加权启发式搜索方法实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 可采纳的启发式函数及其计算示例 |
| 4.2.1 加权资源时间计算 |
| 4.2.2 启发式函数定义 |
| 4.3 动态加权A*搜索算法 |
| 4.3.1 动态加权A*算法定义 |
| 4.3.2 实验对比 |
| 4.4 改进的动态加权启发式搜索 |
| 4.4.1 已有方法存在的缺陷 |
| 4.4.2 改进的动态加权启发式搜索定义 |
| 4.4.3 可采纳性证明 |
| 4.4.4 实验对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 更富有信息性的可采纳性启发函数设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 传统的启发式函数 |
| 5.2.1 传统启发函数定义及其可采纳性 |
| 5.2.2 传统启发式函数的计算示例 |
| 5.3 更具有信息性的可采纳启发式函数 |
| 5.3.1 更具有信息性的可采纳启发函数的设计 |
| 5.3.2 更具有信息性的启发式函数的计算示例 |
| 5.4 实验对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 进一步的工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）云计算的调度策略研究与性能分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 云计算 |
| 1.1.2 Petri网 |
| 1.1.3 虚拟数据中心 |
| 1.1.4 研究现状 |
| 1.2 研究内容和意义 |
| 1.3 论文主要贡献 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 AMTS：云计算的自适应多目标任务调度与资源分配策略 |
| 2.1 研究现状 |
| 2.2 多目标任务调度的形式化描述 |
| 2.3 基于PSO的多目标任务调度策略 |
| 2.3.1 粒子描述与编码 |
| 2.3.2 粒子群初始化 |
| 2.3.3 基于PSO的AMTS算法 |
| 2.4 实验设置与仿真 |
| 2.4.1 实验设置 |
| 2.4.2 性能分析 |
| 2.4.3 与其他研究工作的比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 确定随机Petri网对公平调度的随机建模和性能分析 |
| 3.1 研究现状 |
| 3.2 公平调度的随机确定Petri网模型 |
| 3.2.1 公平调度的M/MMDP/C/K排队模型 |
| 3.2.2 M/MMDP/C/K的等价DSPN模型 |
| 3.2.3 数据状态分布概率 |
| 3.2.4 MMFS和PMMFS算法的DSPN设置 |
| 3.3 单用户模型分析与求解 |
| 3.4 多用户模型分解和迭代 |
| 3.4.1 模型分解 |
| 3.4.2 定点迭代 |
| 3.5 性能仿真与比较 |
| 3.5.1 性能仿真 |
| 3.5.2 与其他研究工作的比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 动态可扩展随机Petri网 |
| 4.1 研究现状 |
| 4.2 动态可扩展随机Petri网 |
| 4.2.1 DSSPN的相关定义 |
| 4.2.2 性质 |
| 4.3 基于DSSPN构建公平调度的随机模型 |
| 4.3.1 模型抽象 |
| 4.3.2 公平调度的DSSPN模型 |
| 4.3.3 分类公平调度的DSSPN模型 |
| 4.4 模型分析与求解 |
| 4.4.1 模型精化 |
| 4.4.2 参数分析 |
| 4.5 性能仿真与对比 |
| 4.5.1 性能仿真 |
| 4.5.2 与其他研究工作的比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于DSSPN的能耗感知可迁移云的随机建模和性能分析 |
| 5.1 研究现状 |
| 5.2 云数据中心的体系结构框架 |
| 5.3 系统模型设计 |
| 5.4 基于DSSPN的随机建模 |
| 5.4.1 任务调度过程的DSSPN模型 |
| 5.4.2 虚拟机调度算法 |
| 5.4.3 虚拟机动态迁移算法 |
| 5.4.4 模型精化 |
| 5.4.5 简单示例及标识转换 |
| 5.5 性能分析 |
| 5.6 性能仿真与对比 |
| 5.6.1 案例研究与性能仿真 |
| 5.6.2 与其他研究工作的比较 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来研究与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）基于复杂自适应Petri网的棉纺生产预报模型及其优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略语(Abbreviation) |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 棉纺制造过程概述 |
| 1.3 流程表征研究现状 |
| 1.4 智能控制优化建模的研究和应用 |
| 1.5 基于智能计算的纺织加工预测研究现状 |
| 1.6 论文研究内容安排 |
| 第2章 复杂自适应Petri网模型构建及优化 |
| 2.1 复杂自适应Perti网构建依据分析 |
| 2.2 复杂自适应Petri网-CAPN |
| 2.3 CAPN复杂度模型及优势 |
| 2.4 基于CAPN的棉纺流程表征及分析 |
| 2.5 CAPN的能量特征与触发规则 |
| 2.6 CAPN自适应生产能量流向表征模型及分析 |
| 2.7 CAPN模型的调优与实验验证 |
| 2.8 本章结论 |
| 第3章 棉纺质量参数的分类与降维处理 |
| 3.1 多指标降维分析理论 |
| 3.2 混杂智能指标集约模型构建及形式化分析 |
| 3.3 基于混杂智能计算的棉纺质量指标降维及分析 |
| 3.4 基于决策粗糙集的两步分类方法 |
| 3.5 两步分类方法仿真及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 棉纺质量预测模型及逆向评价模型构建及优化 |
| 4.1 棉纺智能质量预测模型 |
| 4.2 棉纺智能质量预测模型的优化 |
| 4.3 基于成品品质的原棉质量互逆模型 |
| 4.4 正向预测模型及逆向质量评价模型性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Multi-Agent系统和CAPN棉纺虚拟加工建模 |
| 5.1 虚拟制造 |
| 5.2 基于MAS-CAPN的虚拟生产系统 |
| 5.3 MAS-CAPN模型通信协议 |
| 5.4 MAS-CAPN模型性能分析 |
| 5.5 基于MAS-CAPN模型的棉纺虚拟加工表征及系统实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要创新点和总结 |
| 6.2 不足和展望 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间的学术成果及参与项目 |
（7）基于Petri网和启发式搜索的调度算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 调度问题的一般性研究方法 |
| 1.3 Petri网的发展历史与调度问题应用 |
| 1.4 本文研究路线以及创新点 |
| 2 Petri网和调度问题求解算法 |
| 2.1 Petri网定义 |
| 2.2 时间Petri网 |
| 2.3 可达图模型 |
| 2.4 B&B和A~*算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 PTPN下启发式函数改进 |
| 3.1 启发式函数的重要作用 |
| 3.2 FMS调度问题的Petri网建模 |
| 3.3 现有启发式函数存在的问题与改进 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 TTPN下启发式函数设计 |
| 4.1 TTPN框架下启发式函数的特点 |
| 4.2 TTPN下的JSP建模 |
| 4.3 TIPN下的f_(lbr)和f_ε |
| 4.4 基于token时间戳的TTPN启发式函数设计 |
| 4.5 TTPN框架中的多变迁激发策略 |
| 4.6 案例分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 混合搜索框架和算法 |
| 5.1 混合框架提出的背景 |
| 5.2 PTPN和TTPN的对比 |
| 5.3 混合搜索框架与算法 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于Petri网的工作流调度系统和算法设计 |
| 6.1 本文方法的可拓展性 |
| 6.2 工作流的Petri网建模 |
| 6.3 MES工作流系统设计 |
| 6.4 应急流程调度工程案例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
（8）柔性制造系统优化调度理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 FMS 静态调度研究现状 |
| 1.2.2 FMS 动态调度研究现状 |
| 1.3 Petri 网在 FMS 调度中的应用 |
| 1.4 论文研究主要内容和章节安排 |
| 第二章 FMS 及其控制系统 |
| 2.1 FMS 概述 |
| 2.1.1 FMS 的组成 |
| 2.1.2 FMS 的分类 |
| 2.1.3 FMS 的发展趋势 |
| 2.2 FMS 的控制系统 |
| 2.2.1 FMS 控制系统体系结构~([31]) |
| 2.2.2 FMS 递阶分布式控制体系结构的建立 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 FMS 的 Petri 网建模 |
| 3.1 Petri 网的基本理论 |
| 3.1.1 Petri 网的基本定义[33] |
| 3.1.2 Petri 网的运行规则 |
| 3.1.3 Petri 网的基本性质 |
| 3.1.4 Petri 网的可达图 |
| 3.1.5 时间 Petri 网 |
| 3.2 FMS 的 Petri 网建模理论 |
| 3.2.1 FMS 中 Petri 网模型定义 |
| 3.2.2 FMS 中的一些基本关系及其 Petri 网表示 |
| 3.2.3 FMS 建模中常用 Petri 网模块 |
| 3.2.4 FMS 的 Petri 网建模方法 |
| 3.2.5 FMS 的 Petri 网模型的运行规则 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于 Petri 网的 FMS 静态调度 |
| 4.1 FMS 静态调度问题描述 |
| 4.2 启发式调度算法 |
| 4.2.1 A*启发式算法~([34]) |
| 4.2.2 FMS 的 A*启发式调度算法设计 |
| 4.2.3 启发函数的设计 |
| 4.3 FMS 静态调度实例仿真 |
| 4.3.1 FMS 静态调度实例 1 |
| 4.3.2 FMS 静态调度实例 2 |
| 4.4 基于资源成本静态调度算法 |
| 4.4.1 问题的提出 |
| 4.4.2 调度问题建模和算法的改进 |
| 4.4.3 FMS 静态调度实例 3 |
| 4.6 基于负载的静态调度算法 |
| 4.6.1 问题的提出 |
| 4.6.2 调度问题建模和算法的改进 |
| 4.6.3 FMS 静态调度实例 2 的改进 |
| 4.7 FMS 静态调度存在的缺陷 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 FMS 的动态调度问题研究 |
| 5.1 动态调度问题 |
| 5.2 动态调度问题的数学模型和研究方法 |
| 5.2.1 动态调度问题的数学模型~([40]) |
| 5.2.2 滚动窗口再调度方法研究 |
| 5.3 突发事件的处理和实例分析 |
| 5.3.1 机床故障 |
| 5.3.2 急件插入 |
| 5.3.3 订单撤销 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于面向对象Petri网建模的FMS控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 柔性制造系统 |
| 1.2 柔性制造系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 FMS 建模的发展现状 |
| 1.2.2 FMS 调度算法的发展现状 |
| 1.2.3 FMS 控制软件的发展现状 |
| 1.3 课题来源及研究意义 |
| 1.4 主要研究内容及组织结构 |
| 第二章 FMS 建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Petri 网基本理论 |
| 2.3 Petri 网在柔性制造中的应用 |
| 2.3.1 缓冲区模型 |
| 2.3.2 并行和同步模型 |
| 2.3.3 互斥模型 |
| 2.3.4 机器维护模型 |
| 2.4 面向对象着色 Petri 网 |
| 2.4.1 着色 Petri 网 |
| 2.4.2 面向对象建模技术 |
| 2.4.3 面向对象 Petri 网模型 |
| 2.5 FMS 面向对象建模实例 |
| 2.5.1 机床对象模型 |
| 2.5.2 上下料机械手臂对象模型 |
| 2.5.3 立体仓库对象模型 |
| 2.5.4 自动运输小车对象模型 |
| 2.5.5 缓冲区对象模型 |
| 2.5.6 整合子网技术探讨 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 FMS 调度算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Job Shop 调度问题 |
| 3.2.1 遗传算法 |
| 3.2.2 病毒遗传算法 |
| 3.2.3 灾变遗传算法 |
| 3.2.4 灾变-病毒遗传算法 |
| 3.3 Flow Shop 调度问题 |
| 3.3.1 Palmer 算法 |
| 3.3.2 适用于 Flow Shop 调度问题的 IVEGA-C 算法 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 动态调度问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 FMS 控制系统的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 加工流程 |
| 4.3 系统通讯实现 |
| 4.4 控制指令设计 |
| 4.5 管理软件设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 FMS 控制系统的实现与验证 |
| 5.1 示范线控制模块 |
| 5.2 机器人小车控制模块 |
| 5.3 I/O 卡监视控制和手动编程模块 |
| 5.4 任务管理模块 |
| 5.5 故障申报模块 |
| 5.6 测试用例 |
| 5.7 本章小节 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 发表文章 |
| 致谢 |
（10）基于Petri网的作业车间调度问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 车间调度问题研究综述 |
| 1.2.1 问题描述 |
| 1.2.2 国内外研究现状 |
| 1.2.3 存在问题与发展趋势 |
| 1.3 不确定性条件下的生产调度 |
| 1.3.1 不确定条件下的生产调度研究方法 |
| 1.3.2 不确定条件下的生产调度研究的目的与意义 |
| 1.4 本文创新点 |
| 1.5 本文主要工作结构 |
| 2 基于Petri 网的系统建模理论与技术 |
| 2.1 Petri网的定义 |
| 2.2 Petri网的建模原理 |
| 2.3 制造系统的Petri网模型 |
| 2.3.1 基于Petri网的系统建模 |
| 2.3.2 基于Petri网模型的系统性能分析 |
| 2.4 Petri网在制造系统应用中的优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于Petri网与算法研究的静态生产调度 |
| 3.1 生产调度问题描述 |
| 3.2 Petri网模型的建立 |
| 3.3 调度算法研究 |
| 3.3.1 基本L_1算法 |
| 3.3.2 算法改进 |
| 3.3.3 基于Petri网模型运算分析 |
| 3.3.4 派遣规则 |
| 3.3.5 可容性启发函数设计 |
| 3.4 调度结果与分析 |
| 3.5 算法有效性验证 |
| 3.6 静态调度存在的缺陷 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 生产调度中不确定因素定量分析 |
| 4.1 生产调度中的不确定因素 |
| 4.1.1 不确定因素的起因分析 |
| 4.1.2 不确定因素的分类 |
| 4.2 人员的定性分析与定量评价 |
| 4.2.1 定量评价模型的建立 |
| 4.2.2 模糊综合评价中各因素权重的计算 |
| 4.3 制造设备的定性分析与定量评价 |
| 4.3.1 串并联系统定量评价分析 |
| 4.3.2 定量评价模型的建立 |
| 4.3.3 实例分析 |
| 4.4 生产任务的定性分析与定量评价 |
| 4.4.1 生产任务不确定性分析 |
| 4.4.2 生产任务不确定因素的定量评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Petri网与动态调度策略的不确定条件下的生产调度 |
| 5.1 基于变周期滚动窗口技术的作业车间调度策略 |
| 5.1.1 滚动窗口技术 |
| 5.1.2 事件驱动与周期性驱动调度策略 |
| 5.1.3 调度的数学模型 |
| 5.1.4 再调度参数的设定 |
| 5.2 普通订单的处理 |
| 5.3 突发事件的处理 |
| 5.3.1 机器故障 |
| 5.3.2 工人离岗 |
| 5.3.3 紧急订单 |
| 5.3.4 订单撤消 |
| 5.4 考虑资源成本的多目标调度算法研究 |
| 5.5 考虑负载平衡的调度算法研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、考虑资源成本的Petri网在FMS调度中的应用（论文参考文献）
- [1]Petri网资源优化算法及其在AMS中的应用研究[D]. 孙丹丹. 河北大学, 2021(09)
- [2]基于CPN的弹性光网络资源分配的形式化建模研究[D]. 韩瑞. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [3]客户参与情境下的H公司产品服务供应链业务流程优化研究[D]. 张宇. 江苏大学, 2020(02)
- [4]资源分配系统的Petri网建模与启发式智能调度优化[D]. 赵志霞. 南京理工大学, 2020(01)
- [5]云计算的调度策略研究与性能分析[D]. 何华. 天津大学, 2017(04)
- [6]基于复杂自适应Petri网的棉纺生产预报模型及其优化[D]. 王军. 东华大学, 2016(03)
- [7]基于Petri网和启发式搜索的调度算法研究[D]. 李诚. 浙江大学, 2015(10)
- [8]柔性制造系统优化调度理论研究[D]. 刘泽锋. 长安大学, 2012(S2)
- [9]基于面向对象Petri网建模的FMS控制系统的设计与实现[D]. 沈镇静. 中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所）, 2012(11)
- [10]基于Petri网的作业车间调度问题研究[D]. 王超. 北京交通大学, 2011(09)