CSTNU工具：用于检查时态网络和约束传播算法的Java库

≥≥软件X 17（2022）100905原始软件出版物CSTNU工具：用于检查时态网络罗伯托·波塞纳托意大利维罗纳大学计算机科学系ar t i cl e i nf o文章历史记录：2021年8月17日收到收到修订版2021年11月4日接受2021年保留字：时间约束网络一致性检验动态可控性检查约束传播算法a b st ra ct本文介绍了CSTNU工具，一个Java库表示和检查不同类型的时间约束网络。特别是，CSTNU工具提供了一些约束传播算法的优化实现，以检查条件简单时态网络（CSTNs），不确定条件简单时态网络（CSTNU）和不确定灵活简单时态网络（FTNU）的动态一致性/可控性（DC）。优化是关于存在于有条件和灵活的网络中的标记值的管理该库还提供了一个简单的GUI应用程序，以直观的方式构建/管理和检查时态网络，以及根据一些输入参数生成随机时态网络的Java程序。©2021作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本4.3用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-21-00153Code Ocean computecapsulehttps://codeocean.com/capsule/7405126/法律代码许可证LGPL-3.0-or-later，CC 0 -1.0使用SVN的代码版本控制系统软件代码语言、工具和服务使用Java。用于实用程序脚本的Bash（不需要）编译要求、操作环境依赖性Java 11如果可用，链接到开发人员文档/手册https://profs.scienze.univr.it/posenato/svn/sw/CSTNU/trunk/README.md项目网站https://profs.scienze.univr.it/~posenato/software/cstnu/问题支持电子邮件roberto. univr.it软件元数据当前软件版本4.3此版本可执行文件的永久链接https://profs.scienze.univr.it/~posenato/software/cstnu/bin/CstnuTool-4.3.tgz法律软件许可证LGPL-3.0或更高版本，CC 0 -1.0计算平台/操作系统类Unix，Linux，OS X，Microsoft Windows安装要求依赖关系Java 11如果可用，请链接到用户手册http://profs.scienze.univr.it/~posenato/software/cstnu问题支持电子邮件roberto. univr.it1. 动机和意义基于约束的时态推理在异构领域的一些应用中得到了广泛的应用[1]。来电子邮件地址：roberto. univr.it。网址：https://www.di.univr.it/? ent=persona& id=102.https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100905多年来，已经提出了不同的建议，以解决在现实世界的应用中经常出现的具体要求。最 常 用 的 形 式 主 义 是 简 单 时 间 网 络 （ Simple TemporalNetwork，简称TSN）模型，其中一组实值变量（称为时间点）受到二进制差分约束[2]。时间点表示事件的发生，而二元差异约束表示事件对之间的最小/最大允许距离。2352-7110/©2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx罗伯托·波塞纳托软件X 17（2022）1009052SS[客户端]][客户端]S-≤[客户端]≥−≤[客户端]- ≤−≤≤[客户端]SS[客户端]S]≤Fig. 1. S图表示。例1. 让是由时间点X、Y和Z定义的时间点以及以下时间约束Y−X≤5X−Y≤−1Z−X≤ 0Y-Z≤3通常，Z是一个特殊的时间点，代表第一个执行的时间点，其值固定为0。这样，像Z这样的表达式X0和YZ3可以分别简化为一元约束X0和YZ3。因此，表示Y和X之间的时间距离必须在1， 5内，Y和Z之间的距离必须在0， 3内，X和Z之间的距离必须是非负的。关于数据的主要问题是一致性问题，即，以检查一个时间点是否允许满足网络的所有时间约束的时间点分配一种有效的表示时间的方法是使用称为时间/距离图的图，其中顶点表示时间点，边表示二进制约束，即，边X δ Y表示约束YXδ [2]。给定一个参数，检查它的一致性等价于使用类似于Floor-Warshall或Johnson [ 2 ]的算法确定其图的所有对最短路（APSP）矩阵在曲线图中不存在此外，由于APSP矩阵包含任何一对时间点之间的最小距离，因此相应的图表示与原始图等效的最小距离图例如 2.图图1（a）示出了与前一个相关联的图。图图1（b）描绘了执行Floor-Warshall算法获得的APSP图。虚线边缘表示通过传播原始约束而获得的隐式约束。关于约束X5Y，算法确定约束必须被限制为值3，因为（3， 5）中的值不被其他约束接受除了STNs，大量的研究集中在不确定性存在下的时间推理。例如，当某些活动的持续时间只能由网络的执行者实时观察时，会出现时间不确定性。偶然链接表示持续时间有界但不可控的间隔，即，通常，两个时间点X和Y之间偶然链接表示为（X， l，u， Y），其中l和u是实值，范围l， u表示偶然链接的可能持续时间X被设置（或者，等价地，被执行）由网络的执行者执行，而Y仅在外部代理执行它时才被观察到。Y是所述偶然时间点。 一个包含偶然链接的网络被称为不确定性的简单时间网络（STNU）。在STNU中，一致性问题被动态可控（DC）问题所取代，即，检查是否存在用于执行非偶然时间点的策略，使得无论偶然链接的持续时间在执行期间如何，都保证满足所有约束[4]。STNU的可能应用的例子是在机器人控制领域[5]，Web服务组合[6]和业务流程[7，8]。实施例3. 图2（a）示出了与由时间点X、Y和Z定义的STNU ′、偶然链接（X，1，5，Y）和以下时间约束相关联的图Z−X≤0Y-Z≤ 3。Morris和Muscettola [ 9 ]提出了使用边表示偶然链接的方法：偶然范围的上限表示为Y<$Y：−5 <$X，称为上界-case（label）约束，而下限表示为Xy：1Y，称为lower-case（label）约束。假定等待约束的含义，可以传播大写约束。例如，DY：−10X意味着“D必须等待Y的出现或X的出现后至少10个单位才能执行”。Morris和Muscettola确定了STNU的第一个多项式时间DC检查算法[9]。它可以被看作是Floor-Warshall算法的扩展然后，已经提出了许多其他基于传播的算法，以使DC检查更快[9上述“ 不是动态可控的。 事实上，link（X，1， 5，Y）保证Y可以在X出现后5个单位出现，而约束Y3要求Y必须在Z出现后3个单位内由于X不能在Z之前执行，因此不可能保证Y可以在任何可允许的时间发生（3， 5X之后 而不违反约束Y3。图图2（b）示出了通过执行Morris和Muscettola DC检查算法[ 9 ]获得的图。等待X<$Y，−2 <$X相当于STNs中的负循环，即，“不是动态的可控虽然STNU在某些领域已经取得了成功，但其他领域也需要条件约束。例如，在医疗保健领域，对患者的医学测试经常会实时生成信息，这些信息可能会影响患者将遵循的路径[17]。不同的路径有不同的集合罗伯托·波塞纳托软件X 17（2022）1009053⊤ ⊥S¬⊤-≤==¬≤ ∨¬ ≡ ⊤ ≡⟨¬ ⟩[客户端]∞ [][客户端][][] ≤ ≤≤图二. S′ 图及其派生图。的限制。必须保证时间网络的任何可能无论观察到哪种测试结果，都有合理的约束。条件简单时态网络（CSTN）模型允许结合场景来表示时态约束[18]。详细地说，在一个Cynomial中，可以有布尔观测值p，q，r，s，. . . ，它们中的每一个都与一个适当的时间点相关联，称为观察时间点。在执行期间，当执行观察时间点时，例如，P？，则相关联的布尔观测，例如，p是由环境设定的。布尔观测值的某些文字的合取称为（命题）标签。一个标签是可扩展的，当且仅当它的所有在文献中，存在基于条件约束传播的用于CSTN的不同DC检查算法[18，20实施例4. 图3（a）示出了与由时间点P？，Y，Z，P？p的观测时间点，以及以下条件时间约束Y-P ？ ≤5 ， <$pP ？ −Y≤−6 ， pZ−P ？ ≤0 ， ≤10Y−Z≤3，<$p图 3（b） 描绘 的 图 后 的 执行 的在设置所有观测值之后，将忽略文字。一个完整Hunsberger–Posenato DC checking algorithm [ ”是DC。 的分配一个观测值是一个场景。例如，标签p q为真，当且仅当在执行相应的观察时间点p和q之后。在一个约束中的每个约束可以与一个标签相关联，该标签表示用于考虑该约束的条件。例如，Xδ，pY表示约束Y Xδ，在所有情况下都是满足的，其中p q是 .在同一对时间点之间可能有更多的条件约束，每个时间点都因此，一个C图可以是一个多重图。如[19]所示，将一对时间点之间可能的不同条件约束表示为具有一组标记值的一个约束更有效，因为可以通过应用从基于假设的真值维护系统（ATMS）[19]导出的一组最小化规则来保持这种集合的最小大小。例如，如果在一个连续网络中有布尔观测p和q，则边X<$10，p<$q<$，p <$4，q<$Y表示两个约束：1. Y-X≤10，在p<$q是一个，并且2. Y−X≤4，在q=0的情况下必须满足。将标记值4，q添加到边，其结果是在所有场景（q q）中必须考虑约束4），并且它是集合中限制性最强的。因此，边可以简化为X<$4 ，X<$Y。如果一个CCENTRAL允许，则它被称为动态一致（DC）一种策略，对过去的观察做出反应，保证满足所有相关的约束，无论在执行过程中观察到什么结果。根据执行者获取观测值的延迟时间不同，动态一致性有不同的类型例如，瞬时反应（IR）假设说，当一个观察被设置为在同一时刻执行一个时间点时，执行器可以瞬时反应，如果它是循环P？ 并且Y不是负循环，因为这两个约束不在相同的场景中。该算法确定早期执行策略的最小约束。考虑到从时间点到Z的边，可以确定动态调度：Z和P？必须在0执行;在执行P？时，p被设置;那么，如果p = 0，Y必须在0执行，否则在6执行。具有不确定性的条件简单时态网络（CSTNU）模型扩展了CSTNU 模型， 允许表 示偶然链接[26 图 5描述了 一个有趣的CSTNU实例，其中有3个偶然链接和一些条件约束，这些条件约束根据p值确定何时激活此类偶然链接。具有不确定性的灵活简单时间网络（FTNU）模型，也称为具有部分收缩不确定性的条件简单时间网络（CSTNPSU），扩展了CSTNU模型，允许每个偶然链接在设计/执行时部分收缩[31这个想法是允许代表的一个理想的持续时间范围内的任务，可以部分修改之前的任务，如果这允许满足网络约束。详细地，在FTNU中，偶然链路被表示为受保护链路。一个有保护的链路（X，l，l′u′，u，Y），00。在[20]中，对不同类型的动态一致性及其关系进行了综述。1名称中CSTNU的原因是CSTNU模型是最初版本中唯一考虑的模型。罗伯托·波塞纳托软件X 17（2022）1009054≥图3.第三章。 S′ ′图及其导图。为每个模型提供不同的DC检查算法的实现用户可以通过两种形式与CSTNU工具进行交互：使用Java包中的类/方法，针对高级用户;使用集成的图形编辑器轻松创建/修改和检查时间约束网络，针对初学者。2. CSTNU工具：软件描述2.1. 软件构架CSTNU工具是一个可以在任何JVM 11中运行的Java库。该库 由 两 个 主 要 包 组 成 ： it.univr.di 。 labeledvalue 和it.univr.di.cstnu.包it.univr.di.labeledvalue包含用于表示和管理标记值集的类。包it.univr.di.cstnu包含用于表示和管理某些类型的时间约束网络的类。它分为三个子包：图形，算法和可视化。图形子包包含用于管理时间约束网络的图形的类，其中节点/边可以包含标记值的集合。算法子包是库的核心;它包含一个类，用于每种考虑的时间约束网络，允许表示和检查时间约束网络实例。此外，它包含两个Java程序，用于生成不同类型和大小的随机CSTN/STNU。可视化子包包含GUI应用程序TNEditor，用于创建/修改/可视化和检查上述任何类型的网络。TNEditor的GUI基于JUNG库[34]。2.2. 软件功能时间约束网络的每个实例都表示为it.univr.di.cstnu中相应类的 对 象 。 算 法这 样 的 对 象 包 含 图 作 为 类it.univr.di.cstnu.graph. TNGmap的对象和关于如何检查一致性/可控性的一些信息。一致性/可控性属性的检查由以下方法完成：checkConsistency（）/checkControllability（）。有些类提供了不同的一致性/可控性检查实现。方法可以在调用check方法之前选择特定的实现。 为了便于选择检查算法的适当组合，DC的种类（例如， IR、ε等。）和其他一些设置，但在某些派生类中，这种选择是预定义的。一致性/可控性检查方法总是返回一个对象，该对象描述检查的最终状态、有关执行的一些统计信息，以及在不一致网络的情况下，发现不一致的节点。图图4显示了it.univr.di.cstnu包，其中有表示：（1）各种可能的时间约束网络（以蓝色框表示），（2）一致性/可控性检查的结果（以绿色框表示），以及（3）加载/保存图形（以橙色框表示）。用紫色框起来的类是Cyclic子类，其中关于检查算法的一些设置已经固定。附录A中的表A.1总结了类及其可能的检查方法。Packageit.univr.di.cstnu.labeledvalue允许以最小基数表示和管理标记值的集合，保证集合上的每个操作都有线性顺序的计算成本。3. 说明性实例我们现在提供一个如何加载和检查图1所示的CSTNU实例的说明性示例。 五、CSTNU工具可以以GraphML格式加载/保存时间约束网络[35]。(In附录B，我们介绍了节奏-在CSTNU工具库中，使用GraphML对所有约束网络进行编码。）因此，让我们假设所考虑的CSTNU实例作为GraphML文档存储在名为“cstnuSoftwareX. cstnu”的文件中。下面的简单Java程序使用CSTNU工具库加载实例，执行检查，并在控制台中打印结果。12345678910111213141516171819202122布布利奇 publicintfindDuplicate（int[]nums）{文件graphSource=新文件（“cstnuSoftwareX.cstnu“）;TNGraphMLReaderCSTNUEdge>loader=nwTNGraph MLReader>（）;TNGraphCSTNUEdge>graph=null;是的。 你好。 print（“Loadingtheenettwork.. . “）;graph=loader. reeadGraph（graphSourrce，EdgeSupplier。Default_CSTNU_EDGE_CLASS）;}catch（IOExcept ion|ParserrConfigurat ionExcept ion|SAXExceptione）{是的。 埃尔河println（“Format 我们在这座城市里， 我们的文件：“+e。intn=nums（）;是的。 inti=0;}是的。 你好。 print（“done. \nCcheckingitsdynamicccontr rollabi lity.. . “）;CSTNUcstnu=new CSTNU（graph）;CSTNUCheckStatuscheckStatus=null;try{检查状态为cstn u。dynamicControlabilityCheck（）;}catch（WellDefinitionExcept ione）{是的。 埃尔河 println（“Tecstnu 这是一个很好的机会 defined：“+e. int n=nums（）;是的。 inti=0;}是的。 你好。print（“done\n“+check Status）;}罗伯托·波塞纳托软件X 17（2022）1009055图四、CSTNU工具库的UML类图摘录。如勒LabeledLETTER我的天啊 applied12是的。我的天啊 执行代码 提梅哈贝恩 78681000Ns（2000 年）07s）图五. CSTNU实例。灰色区域中的约束表示偶然链接。为了创建CSTNU类的对象，需要将表示网络的图作为构造器参数。<可以使用帮助类TNGraphMLReader（第3行和第7行）从 文 件 一 旦 创 建 了 CSTNU 对 象 （ 第 13 行 ） ，调 用 方 法checkControllability（）来验证实例的可控性（第16行）。该检查返回一个CSTNUCheckStatus对象，其中包含实例的可控性状态和一些其他统计信息。所有信息都可以以文本形式获得（第21行）。执行的输出是：我知道你在做什么。.东内这是一个很小的数字，不能写一个字节。. 如果你是我的话我爱你 after3cyclele（s）.THE 我不想再喝了 checkhasdetermined 这是一个非常复杂的工作。一些统计数据：RuleR0hasbeen 一个人在做这件事。RuleR3hasbeen 一个人在这9天。如勒LabeledPropagation我的宝贝 applied139times.如勒Labeledz！ 已经有30天了。如勒LabeledLowerCasehasbeen 一个人的生活是这样的。如勒LabeledCross-Lower-Casehasbeen applied1是的。实例结果是可控的。执行检查-CSTNU的算法还确定了正确执行实例必须考虑的所有约束，并将它们添加到图中。使用TNEditor程序，检查任务甚至更简单。图6描绘了在完成对样本实例一般来说，在程序窗口的左边部分，有一个编辑器窗口，在那里可以加载/创建/编辑网络实例;在右边部分，有一个窗口，在那里程序在执行一个不同的可能的操作/检查算法之后显示实例。选择要应用的算法是通过用户按下程序窗口下部命令栏上的按钮来完成的。在屏幕截图中，右侧部分显示了通过将CSTNUDC检查算法应用于左侧部分表示的示例CSTNU4. 影响和结论在这项工作中，我们描述了CSTNU工具，一个用于分析时间约 束网 络的Java 库 。CSTNU 工 具为 时间 约束 网络 模型 （如CSTNU，CSTNU和FTNU）提供了动态可控/一致性检查算法至于图书馆的影响，它可以为研究人员提供不同的目的，并在应用环境中：应用. 在不同的领域中，考虑规划、调度、·罗伯托·波塞纳托软件X 17（2022）1009056见图6。 示例实例可控性检查完成后的TNEditor等，并使用时间约束网络进行时间推理，因为它们相对于其他模型是简单和“有效的”。例如，在机器人的规划/调度领域[19，36在这样的系统中的一个关键方面是缺乏有效的库来有效地执行时间推理。该库将有助于为此类系统建立有效的解决方案，为某些时间约束网络模型提供有效的该工具已在[48时间约束网络简介。GUI TNEditor可以帮助研究人员在时间约束网络的研究和模拟。例如，条件约束和偶然链接的交织并不像看起来那么简单。TNEditor有助于理解这种交织，可能的不一致，以及如何快速恢复修改约束的可控性。测试新的检查算法。 在节奏方面-从逻辑上讲，时间约束网络（如STNU）代表了一个有趣的模型，因为它们可以有效地解决一些问题。虽然对于更丰富的模型，如CSTO，这种效率是不可能的[51]，但一些研究表明，一些CSTO DC检查算法在许多基准测试中实际上是有效的[20，25]。CSTNU工具库中的算法既可以作为更高级算法的核心，也可以作为各种新算法的参考。网页http://profs.scienze.univr.it/~posenato/software/cstnu/benchmarkWrapper.html展示了在一些免费提供的基准测试中实现的算法的性能。在未来的工作中，我们计划将CSTNU工具库与可行性和动态调度算法的实现相结合。可行性算法解决了寻找所有不一致的问题。动态调度算法允许实时执行网络。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢我想感谢Francesca Zerbato对手稿的评论。资金这项工作得到了INdAM-GNCS项目2020“医疗和商业应用中关于时间的自动推理”的部分支持附录A. 类和可能的检查方法表A.1总结了类及其可能的检查方法。方法和相应方法参数的完整列表见http://profs.scienze.univr.it/~posenato/software/cstnu/apidocs.附录B.时态约束网络的graphml格式GraphML是一个XML应用程序，用于以非常灵活的方式表示不同类型的图[35]它由两部分组成在语言的核心中，有元素图，节点和边，通过它们可以描述图的拓扑结构。GraphML-Attributes扩展允许在定义图的同一XML文档中定义节点/边属性。在CSTNU工具库中，假设描述时间约束网络的GraphML文档使用以下属性（我们在这里报告最重要的属性··罗伯托·波塞纳托软件X 17（2022）1009057⟨⟩⟨⟩观察到的命题。值规格：[a-zA-F]/desc>标签。 格式：[<$[a-zA-F]|[a-zA-F]]+|联系<我们<默认值>默认值/默认值>标记的潜在值。格式：{[（'nodename'，'integer'，'label'）]+}|联系<我们Type：可能值：contingent|要求|衍生|内部的<联系我们<默认>正常/默认>标注的小写值。格式：{[（'nodename'，'integer'，'label'）]+}|联系<我们标注的大写值。格式：{[（'nodename'，'integer'，'label'）]+}|联系<我们边缘的值。格式：'integer'/desc>标记值。格式：{[（'integer'，'label'）表A.1实施的检查算法的总结。类检查算法弗洛里Bellman–Ford (single sink)Bannister–Eppstein约翰逊日元（单汇）BFCTSTNU莫里斯14RUL−RUL20公司简介HP16（用于反应）HP18（3规则）HP20（潜在）CSTNU HP18HP18 OnlyToZ CSTNU2CQ1CSTNPSU PC20（FTNU）对于CSP18类，可以将HP18配置为在假设不同类型的情况下工作系统对条件不确定性的反应，即，标准的-/π-/π-语义。因此，例如，为了分配标记值8、p和6、q到从节点C0到节点X的边，就足以加 属性“LabeledValues”，如以下清单所示引用[1] Barták R，Morris RA，Venable KB.基于约束的时态推理导论。人工智能和机器学习综合讲座，第8卷，Morgan Claypool Publishers; 2014年，第1-121页。http://dx.doi.org/10.2200/S00557ED1V01Y201312AIM026网站。[2] Dechter R ， Meiri I ， Pearl J. Temporal constraint networks. ArtificialIntelligence 1991;49（1-3）：61-95. http：//dx.doi.org/10.1016/0004-3702（91）90006-6.[3]作者：J.时间约束网络中的权变处理：从一致性到可解性。J Exp Theor ArtiffIntell 1999;11（1）：23-45. http://dx.doi.org/10.1080/095281399146607网站。[4]Morris PH，Muscettola N，Vidal T.具有时间不确定性的计划动态控制。第17届人工智能国际联合会议。2001. p. 494-502.[5]Karpas E，Levine SJ，Yu P，Williams BC.强大的执行计划的人类机器人团队。第25届自动化计划与调度国际会议。2015年。p. 342-346[6]Franceschetti M，Eder J.检查具有时间参数的Web服务组合的时间服务级别协议。2019年IEEE Web Services国际会议。IEEE; 2019，p.443-5[7] Franceschetti M，Eder J.设计具有时间约束的分散业务流程。高级信息系统工程。2020，第51-63页。http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58135-0_5网站。[8]Franceschetti M，Eder J.跨组织业务流程中的时间承诺协商.第27届国际时态表示与推理研讨会。LIPIcs，第178卷，Dagstuhl; 2020年，第4：1-4：15页。http://dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.TIME.2020.4网站。[9]Morris PH，Muscettola N.时间动态可控性再论。上一篇：第20届全国人工智能大会2005. p. 1193-1198.[10]Morris P. 时 间 动 态 可 控 性 的 结 构 表 征 。 In ： Principles and Practice ofConstraintProgramming ， Vol.4204.2006 年 ， 第 375-89 页 。http://dx.doi.org/10.1007/11889205_28网站。[11]亨斯伯格湖一种用于动态可控STNU的更快执行算法。第20届国际时态表示与推理研讨会。2013年。[12]亨斯伯格湖一个检验不确定性简单时态网络动态可测性的快速算法。第六届智能体与人工智能国际会议。2014年。[13]Morris P.动态可控性和可调度性关系。在：在约束编程中集成AI和OR技术。CPAIOR 2014 年 .. LNCS ， vol. 8451 ， Springer; 2014 ， p. 464-79.http://dx.doi.org/10的网站。1007/978-3-319-07046-9_33。[14]亨斯伯格湖具有不确定性的简单时态网络动态可控性检验的新技术。 在：第六届国际会议代理和人工智能，修订选定的论文。课堂讲稿在计算机科学，卷。2015年，第8946页170比93[15]Morris P.《重新审视可调度性的数学》In：26th int. conf.自动化计划和调度。2016年。p. 244-252[16]Cairo M，Rizzi R.动态可控性变得简单。第24届国际时态表示与推理研讨会。LIPIcs，第90卷，2017年，第8：1-8：16页http://dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.TIME.2017.8网站。[17][10]杨文，李文，李文.通过以时间数据为中心的工作流建模语言表示业务流程：临床路径管理的应用。IEEE Trans Syst Man Cybern Syst 2014;44（9）：1182-203. http://dx.doi.org/10.1109/TSMC的网站。2014.2300055。[18] 张文辉，王文辉，王文辉.一个基于健全和完全第22届国际研讨会关于时间表征和推理。2015年，p.四比十八http://dx.doi.org/10.1109/TIME.2015.26网站。[19]Conrad PR，Williams BC.德雷克：一个有选择的临时计划的有效执行者。JArtif Intell Res（JAIR）2011;42：607http://dx.doi.org/[20]Hunsberger L，Posenato R.条件简单时态网络动态一致性检验的更简单快速算 法 。 第 26 届 国 际 人 工 智 能 联 合 会 议 。 2018 年 ， 第 1324- 1330 页 。http://dx.doi.org/10的网站。24963/ijcai.2018/184.[21]Hunsberger L，Posenato R.检查有界反应时间条件时态网络的动态一致性。在：第26届国际会议上自动规划和调度。2016，第175-83页，URL http：//www. aaai.org/ocs/index.php/ICAPS/ICAPS16/paper/view/13108网站。[22]Cairo M，Hunsberger L，Posenato R，Rizzi R.条件简单时态网络的简化模型-语义和等价结果。In：24th int. symp.关于时间表征和推理。LIPIcs，第90卷，2017年，第10：1-10：19页http://dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.TIME.2017.10网站。[23]Cairo M，Combi C，Comin C，Hunsberger L，Posenato R，Rizzi R，et al.将决策节点转换为条件简单时间网络。In：24th int. symp.关于时间表征和推理。LIPIcs，vol.90，2017，p.9：1http://dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.TIME.2017.9网站。[24] Hunsberger L，Posenato R.将条件简单时序网络的DC-DC检验In：25thint. symp.关于时间表征和推理。LIPICS，vol.120，2018，p.15：1-15：15.网址：//dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.TIME.2018.15网站。[25]Hunsberger L，Posenato R.条件简单时态网络的快速动态一致性检验。In：30th int. conf. on automated planning and scheduling，Vol. 30. 2020，第152-60页https://www.aaai.org/ojs/{（8，p），（6，q）}/data>罗伯托·波塞纳托软件X 17（2022）1009058[26] 放大图片作者：J.不确定条件简单时态网络动态能控性的一个检验算法In：5th int. conf. on agents and artificial intelligent，Vol. 2. 2013年，第144-156页。http://dx.doi.org/10.5220/0004256101440156网站。[27]放大图片作者：J.不确定条件简单时态网络动态能控性检验算法- 重访在：代理和人工智能。计算机与信息科学通信（CCIS），第449卷，Springer; 2014 年 ， 第 314-31 页 。 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-44440-5_19网站。[28] [10]张文辉，张文辉，张文辉.健全和完整的算法，用于检查具有不确定性，析取和观察的时间网络的动态可控性。在：21st int.Symp.关于时间表征 和 推 理 。 2014 年 ， 第 27-36 页 。 http://dx.doi 的 网 站 。org/10.1109/TIME.2014.21。[29][10]张文辉，张文 辉，张文辉.通过时间游戏自动机 的动态可控性。ActaInform 2016;53（6-8）：681-722。http://dx.doi.org/10.1007/s00236-016-0257-2网站。[30]Hunsberger L，Posenato R.不确定条件简单时态网络动态可控性检验的健全完备算法。In：25th int. symp.关于时间表征和推理。LIPIcs，vol. 120 ，2018，p. 14：1-14：17. http://dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.TIME的网站。2018年14月。[31]波塞纳托河，孔比C扩展具有部分收缩不确定性的条件简单时态网络。第25届国际时态表示与推理研讨会。LIPIcs，第120卷，Dagstuhl; 2018年，第9：1-9：15页。http://dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.TIME.2018.9网站。[32]张文龙，王文龙，王文龙.在模块化流程中管理时间意识。软件系统模型2019;18（2）：1135-54。http://dx.doi的网站。org/10.1007/s10270-017-0643-4。[33]Posenato R，Combi C.为不确定性增加灵活性：具有不确定性的灵活简单时间网络（FTNU）。InformSci2022;584：784-807.http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.10.008网站。[34]奥 马 达 丹 · 杰 JUNG ： Java 通 用 网 络 / 图 形 框 架 。 2016 年 ，https://github.com/jrtom/jung。[35]Brandes U，Eiglsperger M，Herman I，Himsolt M，Marshall MS. Graphml进 度 报 告 结 构 层 建 议 。 在 ： 图 形 绘 制 。 2002 年 ， 第 501- 512 页 。http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45848-4_59 ， URLhttp ： //graphml 。graphdrawin