基于Petri网的自动测试系统死锁预防策略及遗传算法应用

该篇论文主要探讨了一种针对自动测试系统中的死锁预防策略，作者马敏和陈光礻禹来自电子科技大学自动化工程学院，他们针对自动测试系统中多任务并行执行时易出现的死锁问题提出了创新解决方案。Petri网作为一种强有力的系统建模工具，由Petri博士在1962年提出，其在描述和分析离散事件系统、模拟并发和冲突行为以及处理死锁问题方面具有独特优势。 论文的核心内容首先介绍了Petri网的基本原理，包括其五元组结构，如库所（存储标记的节点）、变迁（表示系统行为的转换）、输入和输出函数，以及初始状态。作者构建了一个特定的Petri网模型，用于模拟自动测试系统的运行情况，特别是多任务并行测试场景。 在死锁描述部分，作者强调了在并行测试环境中死锁的危害性，即如果任务调度不当，系统可能会陷入无法恢复的停滞状态。他们将Petri网的状态方程作为约束条件，通过求解模型的发射序列来寻找无死锁的任务调度路径。然而，由于发射序列的求解通常属于NP问题，解决起来较为复杂，论文引入了遗传算法作为搜索工具，以优化搜索空间，找到有效的解决方案。 遗传算法是一种启发式搜索方法，它模拟自然选择和遗传机制，通过不断迭代和适应性操作，逐步逼近全局最优解。在论文中，这种方法被应用于Petri网模型，以找到避免死锁的最佳任务调度策略。 这篇论文提供了一种创新的死锁预防策略，将Petri网理论与遗传算法相结合，以提高自动测试系统的并发性能和稳定性，为并行测试环境下的死锁问题提供了有效的解决方案。这对于系统设计者来说是一个重要的参考，有助于提升测试系统的效率和可靠性。