基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的模糊Petri網(wǎng)參數(shù)優(yōu)化策略的研究.pdf

1、自1962年P(guān)etri網(wǎng)模型被提出以來，Petri網(wǎng)理論已被廣泛應(yīng)用于離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、智能系統(tǒng)、通信協(xié)議以及任務(wù)規(guī)劃和性能評(píng)價(jià)等諸多領(lǐng)域。隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，Petri網(wǎng)的局限性也日漸凸顯，即庫所的輸入、輸出只有“有”或“無”兩種狀態(tài)，導(dǎo)致了Petri網(wǎng)不能描述不精確的知識(shí)，而實(shí)際情況中存在大量復(fù)雜的難以用精確知識(shí)表示的問題，傳統(tǒng)Petri網(wǎng)對(duì)這些問題是無能為力的。
　　 模糊Petri網(wǎng)是Petri網(wǎng)與模糊理論相結(jié)合的產(chǎn)

2、物，有效的拓展了Petri網(wǎng)在知識(shí)表示和知識(shí)獲取方面的能力，以適應(yīng)各種模糊系統(tǒng)描述的要求。但自學(xué)習(xí)能力差、泛化能力弱是模糊Petri網(wǎng)的固有缺點(diǎn)，模糊產(chǎn)生式規(guī)則中的權(quán)值、閾值、確信度等參數(shù)的確定很大程度上依賴專家經(jīng)驗(yàn)，難以精確獲得。因此如何在沒有先驗(yàn)知識(shí)的前提下尋找與已建模糊Petri網(wǎng)模型相適應(yīng)的模糊推理算法并推導(dǎo)出其所有參數(shù)，是現(xiàn)階段的研究重點(diǎn)。
　　 針對(duì)此問題，現(xiàn)階段國內(nèi)外可供參考的研究成果較少，人工智能領(lǐng)域的各類優(yōu)秀算