[發明專利]模糊Petri網參數優化方法、系統及電子設備

在審

• 申請號: 201810643087.2
• 申請日: 2018-06-21
• 公開（公告）號: CN108764586A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 周愷卿;莫禮平;劉筆余;許詩文;江威
• 申請（專利權）人: 吉首大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/12;G06N3/00
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 陳曉云

本申請實施例提供一種模糊Petri網參數優化方法、系統及電子設備，該方法包括：利用模糊產生式規則對Petri網模型進行模糊處理以得到模糊Petri網模型，并基于蛙跳算法創建基于模糊Petri網模型中的待優化參數的初始種群，對初始種群利用遺傳算法進行優化處理，并對優化處理后的初始種群利用蛙跳算法進行迭代優化，直至得到的新的種群滿足預設的停止條件或迭代次數達到預設最大次數為止即跳出迭代，并從得到的新種群中獲得最優解。該優化方案，利用模糊產生式規則使Petri網模型具有更好的知識表達及知識獲取能力，并利用改進蛙跳算法進行優化處理，避免了模糊Petri網模型中參數需人為設定所帶來的弊端，提高了參數優化精度，進一步提高了模糊Petri網模型輸出結果的準確性。

技術領域

本發明涉及軟件系統技術領域，具體而言，涉及一種模糊Petri網參數優化方法、系統及電子設備。

背景技術

Petri網(Petri Net，PN)是一種具有高效的異步、并發的建模能力和數據分析能力的計算機系統模型，被廣泛應用于計算機系統各個組成部分之間的異步、并發通信中。但是，現有的Petri網作為一種理論工具難以描述不確定性知識的問題。因此，現有技術中采用模糊產生式對Petri網進行模糊處理。但是模糊Petri網模型中的參數通常依賴于人的經驗以進行人工設定，導致模型中參數無法進行智能優化，模型輸出精度較低。

發明內容

有鑒于此，本申請的目的在于，提供一種模糊Petri網參數優化方法、系統及電子設備以改善上述問題。

本申請實施例提供一種模糊Petri網參數優化方法，所述方法包括：

利用模糊產生式規則對構建的Petri網模型進行模糊處理以得到待優化的模糊Petri網模型，并獲得所述模糊Petri網模型中的待優化參數；

基于蛙跳算法創建所述待優化參數的初始種群；

針對所述初始種群中的各個個體，計算各所述個體的適應度；

根據所述適應度檢測所述初始種群是否滿足預設優化規則，若不滿足預設優化規則，則利用遺傳算法對所述初始種群進行優化處理直至處理后的初始種群滿足所述預設優化規則為止；

初始化迭代次數，利用蛙跳算法對滿足所述預設優化規則的初始種群進行優化處理以得到新種群；

更新迭代次數，對所述新種群進行優化處理直至所述新種群滿足預設停止條件或迭代次數達到預設最大次數時停止迭代；

從停止迭代后所得到的新種群中獲得最優解，并將所述最優解輸出。

可選地，所述利用模糊產生式規則對構建的Petri網模型進行模糊處理以得到待優化的模糊Petri網模型的步驟，包括：

利用模糊產生式規則中的簡單規則、與規則以及或規則分別對構建的Petri網模型進行模糊處理；

獲得待優化的模糊Petri網模型如下：

FPN＝{P,T,I,O,M,CF,W,U}