一阶混合Petri网向流体随机Petri网的转化与合并方法

本文探讨了混合Petri网（Hybrid Petri Net）和流体随机Petri网（Fluid Stochastic Petri Net）在混合系统建模中的应用，这两种模型各自具有独特的建模机制和分析手段，但两者之间的联系和相互转化尚未充分研究。作者认为，通过分析并建立两者之间的转换方法，可以推动这两种模型理论的进一步发展，同时使得系统可以从不同角度得到更深入的理解。 一阶混合Petri网是混合Petri网的一种类型，它融合了连续性和离散性的元素，适用于处理包含不确定性和随机性的复杂系统。流体随机Petri网则是一种基于概率和随机过程的模型，特别适合于描述系统中的随机行为和不确定性。本文提出了将一阶混合Petri网转换为流体随机Petri网的具体形式化方法，这个转换过程涉及将混合Petri网的变迁规则转化为随机事件的概率分布和转移矩阵。 转换过程中，变迁的合并是一个关键步骤，它旨在简化转换后的流体随机Petri网结构，使其更易于分析和理解。作者证明了提出的转换和变迁合并方法的正确性，确保了在从一种模型到另一种模型转换时，系统行为的性质和特性得以保留。 论文通过具体的实例来阐述这一转换过程，展示如何将一阶混合Petri网的元素如进程、存储和变迁映射到流体随机Petri网的随机变量、概率分布和转换率。这种方法不仅能够提供多维度的分析视角，还有助于发现和量化系统中的潜在随机行为模式。 此外，文章还关注到了关键词的重要性，如Petri网（Petri nets）、模型转换（model transformation）、混合Petri网（hybrid Petri nets）、流体随机Petri网（fluid stochastic Petri nets）以及变迁合并（transition merging），这些概念对于理解和应用这两种模型至关重要。 本文的主要贡献在于提供了混合Petri网与流体随机Petri网之间的一次关键转换框架，这将有助于理论研究者和实践工程师更好地理解复杂系统中的不确定性，并为混合系统的建模和分析提供了新的可能性。通过这种形式化的转换方法，研究者可以拓展对混合系统行为的深入洞察，并促进未来模型理论和应用技术的进一步发展。