模糊Petri网的双向并行推理算法优化研究

"一种基于模糊Petri网的双向并行推理算法" 本文主要探讨了一种基于模糊Petri网的双向并行推理算法，该算法旨在解决传统模糊推理算法中矩阵维数大、时间复杂度高的问题。模糊Petri网是模糊逻辑与Petri网理论的结合，它提供了一种有效描述和分析模糊系统动态行为的工具。在模糊推理过程中，推理矩阵的大小直接影响到算法的效率。 传统的模糊推理算法通常采用单向推理，即从输入模糊集推导出输出模糊集。然而，这种单向推理方法在处理复杂模糊系统时可能会导致较高的时间开销。为了解决这一问题，作者提出了一种双向并行推理机制。这种机制允许推理过程同时从输入和输出两个方向进行，通过并行处理减少计算量，提高推理速度。 文章中，作者结合反向搜索压缩模糊Petri网模型的特性，设计了一种新的矩阵运算机制。这个机制能够有效地处理推理过程中的矩阵运算，减少所需的推理矩阵的阶数。例如，在一个(11×8)维的模糊Petri网模型中，使用常规模糊推理算法，而采用改进的双向并行推理算法后，推理矩阵降为(7×6)维，显著降低了计算复杂性。 实验结果证实了提出的双向并行推理算法的有效性。与传统的单向模糊推理和反向搜索算法相比，该算法能够显著提高推理过程的并行度，降低算法的时间复杂度，从而提高了整体推理效率。这使得该算法在处理大规模模糊系统或者实时模糊决策问题时具有更高的性能。 关键词包括模糊Petri网、矩阵运算、并行推理、反向搜索和双向推理，这些关键词揭示了该研究的核心内容和技术手段。该论文的研究成果对于模糊系统设计、优化以及在控制、决策等领域的应用具有重要的理论和实践价值。