航空 发表于 2010-9-11 00:41:20

基于Petri网的机场救援工作流模型及性能分析

**** Hidden Message *****

航空 发表于 2010-9-11 00:41:44

&copy; 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net<BR>  收稿日期: 2008207228.<BR>基金项目: 国家自然基金委员会与中国民航总局联合资助项目<BR>(60776813).<BR>作者简介: 高 海(1982- ) , 男, 硕士生.<BR>联系人: 韩松臣, 教授, 博士生导师; 研究方向: 空中交通管理<BR>信息系统与决策支持系统、空域规划设计与空域安<BR>全性分析和新一代国家空中交通管理系统; E2mail:<BR>hansongchen@nuaa. edu. cn.<BR>基于Petr i 网的机场救援工作流模型及性能分析<BR>高 海,  韩松臣,  汤新民<BR>(南京航空航天大学民航学院, 江苏南京210016)<BR>摘 要: 当前的机场救援工作过多依赖救援手册和人为经验的指导, 但是救援工作所固有的紧急性和不可<BR>预测性往往需要高效灵活的流程管理决策手段来支持。将Pet ri 网工作流技术构建到机场救援系统, 提出基<BR>于库所P 规则和关联组合的救援动态工作流网模型, 为机场救援流程管理提供了一种简单可行的方法, 并结<BR>合实例, 采用随机Pet ri 网理论对该模型动态行为进行定量分析与评估, 验证了模型的可行性, 为模型的升级<BR>改进提供指导。<BR>关键词: 机场救援; Pet ri 网; 工作流网; 流程管理<BR>中图分类号: U 491131 文献标识码: A 文章编号: 100923443 (2009) 增刊20021206<BR>A irpo rt re s cue w o rkflow m ode l a nd pe rfo rm a nce a na lys is ba s e d on Pe tri ne t<BR>GA O H a i,  H A N S ong 2chen,  TA N G X in2m in<BR>(Civil A viat ion Co llege, N anjing U niv. of A ero. &amp;A st ro. , N anjing 210016, Ch ina)<BR>Abs tra c t: Cu rren t airpo rt rescuewo rk overw helm ingly relies on theman2made rescuemanual and comman2<BR>der’s experience. Bu t inheren t emergency and unp redictab ility of rescue wo rk requ ire a h igh ly eff icien t and<BR>f lex ib le p rocess managemen t system to suppo rt decision2mak ing. Pet ri2net wo rkf low w as studied in o rder<BR>to con st ruct an airpo rt emergency rescue system. A model based on P ru les and the relief associat ion ru les<BR>w as p ropo sed w h ich p rovided an effect ivemethod fo r airpo rt rescue wo rk. Fu rthermo re, comb ined w ith the<BR>examp le, quan t itat ive analysis and evaluat ion of the rescue wo rkf low model w ere conducted to verify the<BR>validity and p romo te the upgrade of the model.<BR>Ke y w o rds: airpo rt rescue; Pet ri net s; wo rkf low 2net s; p rocess managemen t<BR>  机场是处理民航突发事件、实施应急救援工作<BR>的主体。当前国内的机场应急救援指挥主要根据救<BR>援手册和现场指挥员的经验判断, 缺乏相应的理论<BR>和计算机信息化支持, 极易丧失最佳救援时机, 导致<BR>次生事件。实际救援业务实施过程复杂, 不仅需要预<BR>定的救援工作流程预案, 而且还要实现信息的采集<BR>和及时处理, 对指挥员的要求很高, 因此迫切需要一<BR>个高效协同的机场应急救援指挥系统来提供支持,<BR>但由于救援工作的不确定性使得动态救援工作流模<BR>型的建立成为系统建设中的核心问题。在国内外的<BR>关于救援工作流模型研究较少, 赵玉明等人利用<BR>基于层次的Pet ri 网建摸方法建立机场应急仿真模<BR>型, 但并未考虑救援过程中流程的不确定因素; 朱锦<BR>泉 等人将动态流程中不确定因素用“黑盒”封装,<BR>在运行中再将其展开成实际运行路径。虽然达到精<BR>简模型目的, 但并没有考虑任务组合之间的合理性<BR>和相应理论支持;B. J. M. A le等对N etherlands 国<BR>际机场的调研, 给出了机场运行的安全管理模型;<BR>A beyratne对航空器失事后的救援工作进行了深<BR>入的分析, 指出了救援过程中可能出现的问题和协<BR>调解决方法, 但未对救援工作本身流程进行深入分<BR>析, 明确救援工作瓶颈并做出有针对性的改进, 来提<BR>&copy; 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net<BR>高救援效率。<BR>工作流技术是实现业务流程建模、仿真分析和<BR>业务过程管理与集成, 从而最终实现业务流程自动<BR>执行的核心技术。Pet ri 网作为一种可视化的过<BR>程建模和分析工具, 善于动态行为的分析, 并可借助<BR>于数学理论对其模型进行分析、模拟和优化。传统<BR>的将基于Pet ri 网和工作流技术建立的工作流网模<BR>型, 大多是处理可预见的、事先给出完整定义的流<BR>程, 很难适应机场应急救援的突发性和灵活性要求,<BR>如果将此工作流网模型适当改进, 给出每个救援活<BR>动完整定义以及某些活动之间的逻辑关系, 使流程<BR>实例在救援过程中, 根据救援事态的变化, 支持动态<BR>机场救援, 保证救援任务流的畅通和每一个流程环<BR>节资源的实现。<BR>本文利用Pet ri 网和工作流技术相结合的方法,<BR>提出了基于库所P 规则和关联组合的机场救援动态<BR>工作流网模型(ARW F2net) 方法。在建模阶段, 该模<BR>型将流程中的不确定因素以“救援动态活动组”封<BR>装, 以避免传统模型的结构复杂、庞大的缺点; 在运<BR>行阶段, 根据救援事态变化、依据关联规则, 从可选<BR>救援活动中选择合适的救援活动, 并重组成合理的<BR>子流程以替代“救援动态活动组”, 使流程定义逐步<BR>得到完善, 避免了“黑盒”方法中活动组合不合理的<BR>可能性, 实现了救援业务的直观描述, 并以此为基础<BR>结合实例对救援流程模型动态行为进行定量分析与<BR>评估, 验证模型的合理性, 指导救援模型的改进。<BR>1 机场救援指挥的工作流模型<BR>111 机场救援工作流网模型设计<BR>  定义1 救援动态流程( rescue dynam ic p ro2<BR>cess) 是指事前无法确定流程中的每一个活动, 只有<BR>在救援流程实例运行过程中根据现场运行情况动态<BR>确定。<BR>定义2 救援动态活动( rescue dynam ic act ivi2<BR>ty) 是指救援动态流程在设计时无法事先确定的活<BR>动或者子流程。<BR>根据以上2 个定义并结合工作流网的相关性<BR>质, 将机场救援工作流网(ARW F2net) 定义为一个<BR>六元组( ID, IN F, T , P , F , R )。其中, 每一个组成元<BR>素的意义表述如下:<BR>1) ID: 救援流程定义的唯一标志符, 区分不同<BR>的救援动态流程。<BR>2) IN F. : ARW F2net 动态流程的一般信息描<BR>述, 用一个四元组(Creato r,Date,V ersion,Descrip2<BR>t ion) 表示, 分别代表流程定义的创建者、创建日期、<BR>流程版本号以及流程备注说明。<BR>3) T : 变迁的集合T = {t1, t2, t3, ⋯, tn}, 每一个变<BR>迁代表一个可执行的救援活动(任务) , 具有一般救<BR>援活动和动态救援活动之分, 用竖线或矩形表示; 其<BR>中, 每一个救援活动t 是一个六元组<BR>t = (N ame, Ro le, Type, Execu teT ime, State,<BR>CRSA )<BR>每一个元素说明如下:<BR>(1)N ame: 表示一个救援活动的名称;<BR>(2)Ro le: 表示救援活动的执行者或承担者;<BR>(3) Type: 表示救援活动的类别, 其值为: Gen2<BR>eralA ct ivity 或F lex ib le A ct ivity, 即Type∈{Gener2<BR>al A ct ivity, F lex ib le A ct ivity};<BR>(4) Execu teT ime: 救援活动的指数分布的执行<BR>时间, 是一个随机变量, 需要在执行过程中动态确<BR>定, 单位: s;<BR>(5) State: 救援活动的当前状态, 其取值范围为<BR>State∈{N u ll, Runn ing, F in ished, Failu re}, 活动初<BR>始化状态为N u ll;<BR>(6) CRSA (Compo se2Rescue2Select2A ct ivity) :<BR>表示在救援流程实例指挥过程中如何动态地选择合<BR>适的救援活动, 并组建成一个子流程来替代该救援<BR>活动的组合规则集合。当救援活动类别Type 属性为<BR>General A ct ivity 时, 表示不需要动态添加, 所以<BR>CRSA 为N u ll; 否则, 即Type 属性为F lex ib le A ct ivi2<BR>ty 时, CRSA 值用一个三元组表示, CRSA = (T ,<BR>SRA , RAR ) , 每一个组成元素的意义如下:<BR>①T 表示可选的救援活动集合, T = { t1, t2, t3,<BR>⋯, tn}, T 中的元素可以在救援流程执行过程中动<BR>态添加, 以适应机场救援过程中的不确定因素。<BR>②SRA (Select2Rescue2A ct ivity) : 表示救援活<BR>动选取的规则集合。为了形式化地表述每一条选取<BR>规则, 引入以下操作符(O P) : + t 表示活动被选取;<BR>- t 表示活动不能被选取; t1∧t2 表示活动t1 和t2 同<BR>时被选取; t1∨t2 表示活动t1 和t2 中, 有且仅有一个<BR>被选取。若有规则式+ t1<BR>] ( - t2 ) ∪<BR>( t3∨t4) ∩( t5∧t6) , 则表示若活动t1 被选取, 那么<BR>活动t2 不能被选取, 或者在活动t3 和t4 中有且仅有<BR>一个被选取, 此外还同时满足活动t5 和t6 都要被选<BR>取的条件。<BR>③RAR (Rescue2A ssociate2Ru le) : 表示救援活<BR>动节点关联组合规则集合。为了形式化地表述, 引入<BR>以下操作符(O P) : ♀t 表示救援活动t 被选中, 且首<BR>22<BR>解放军理工大学学报(自然科学版) 第10 卷 <BR>&copy; 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net<BR>先被执行; ♂t 表示救援活动t 被选中, 且t 必须最后<BR>被执行; t1→t2 表示救援活动t1 必须在t2 之前被执<BR>行; t1<BR>· <BR> =· t2 表示救援活动t1 和t2 必须并发执行。<BR>每一条组合规则既可以是上述单个操作符, 也<BR>可以由以上操作符组合而成。若有♀t1→ ( t2<BR>· <BR> =· t3 )<BR>组合规则, 表示如果t1, t2 和t3 被选中, 那么活动t1 先<BR>执行, 然后t2 和t3 再执行, 且t2 和t3 是并发执行的。<BR>④P: 库所规则集合P = {p 1, p 2, p 3, ⋯, p n}。每<BR>一个库所p i 代表执行条件, 作用是决定变迁能否发<BR>生, 用圆圈“/ ”代表, 库所规则定义了不同救援活动<BR>之间的转移触发条件, 为了便于每条规则的形式化<BR>描述, 引入以下几个操作符: ↑p 表示库所p 具有预<BR>备执行条件; ↓p 表示库所p 不具有预备执行条件;<BR>⊙W F 表示救援动态流程ARW F2net 开始执行; &ordf;<BR>W F 表示救援动态流程ARW F2net 执行结束。<BR>每一条库所规则格式为↑p i<BR>] ( ti. State= =<BR>F in ished) ] ↑p j , 表示若ti 的所有前置库所p i 具备<BR>执行条件, 并且ti 活动执行完成, 则ti 的后继库所p j<BR>才能得到预备执行条件。<BR>⑤F: 从库所P 到变迁T 的或从变迁T 到库所P<BR>的有向弧, FA (P ×T ) ∪ (T ×P ) , 表示节点之间的<BR>前驱和后继关系。其中, 当存在p ∈P 到t∈T 的连接<BR>弧时, 库所p 称为变迁t 的输入库所; 当存在t∈T 到<BR>p ∈P 的连接弧时, 库所p 称为变迁t 的输出库所。<BR>⑥R : 救援动态流程的执行结果, R 为集合<BR>{N u ll, Success, Failu re}中的某一个元素, 代表空,<BR>执行成功或失败, 且R 的初始值为N u ll。<BR>112 ARWF-net 的实例建模<BR>为了应用由§111 建立的机场救援工作网模型<BR>(ARW F2net) , 结合“昆明巫家坝国际机场”实际情<BR>况, 对“航空器起火”紧急事件进行具体实例建模。<BR>图1 为昆明巫家坝国际机场的实际救援演练流<BR>程, 演练过程中针对航空器起火这一紧急情况进行<BR>了实际的现场救援演练。通过现场发生的紧急事件<BR>以及救援工作进行分析, 可以将救援指挥工作大体<BR>分为3 个阶段: 救援准备阶段、实施取证阶段和善后<BR>处理阶段, 并可进一步细分为5 个阶段: 接警处警、<BR>奔赴集结地、现场施救、现场取证、善后处理。<BR>其中, 第1、2、4 和5 阶段都已具有固定的应急救<BR>援预案, 这里不做详述; 然而对于第3 阶段的现场施<BR>救, 需要指挥员根据失事现场事态的发展, 灵活地组<BR>织各救援单位有序救援, 救援活动事前无法确定, 只<BR>有在救援流程运行过程中, 随着施救不断深入, 动态<BR>地调整和调度各救援活动。因此, 本文针对应急救援<BR>过程中最具动态不确定性的第3 阶段进行系统的工<BR>作流建模, 以完善整个机场应急救援组织流程。<BR>在实际救援过程中, 救援进度通报由各救援小<BR>组独立完成, 故对该过程做相应的简化后得到图2<BR>所示的救援流程。<BR>图2 中的活动d (组织单位救援) 是定义救援动<BR>态活动的一个典型。根据救援事态的进展, 活动d 可<BR>能具体化不同的子流程, 且涉及到的救援活动包括:<BR>消防组灭火( t1) , 包括消防首次灭火( t1- 1) 和消防再<BR>次灭火( t1- 2 )、医疗现场救治( t2 )、后勤派出担架队<BR>( t3)、现场拍照取证( t4) 和加油车抽油( t5) 等。根据事<BR>态变化, 各救援活动的选取有如下限制: ①t1 和t5 必<BR>须同时选取; ②t2 和t3 也必须同时选取。而救援活动<BR>的关联组合有以下条件限制: ①t1 必须首先执行; ②<BR>t3 必须在t2 之前执行; ③t5 必须在t1 执行完后才能执<BR>行; ④t4 最后执行。现场施救中依据事态发展动态地<BR>选择救援活动组成子流程的工作流网模型如图3<BR>所示。<BR>图2 中的变迁a、b、c 和e 分别对应图1 中的各个<BR>救援活动。其中, 先执行救援活动a, 然后b 和c 是并<BR>发的执行, e 最后执行; 虚线部分为救援动态决策活<BR>动的子流程, 根据救援事态的变化而互不相同, 但是<BR>这些子流程都必须满足救援流程定义中的CRSA 规<BR>则, 即救援活动选取的规则(SRA ) 和救援活动关联<BR>组合规则(RAR )。<BR>图1 机场实际救援演练流程框架<BR>F ig. 1 F ramewo rk flow chart of the airpo rt actual rescue<BR>23<BR> 增刊高 海, 等: 基于Pet ri 网的机场救援工作流模型及性能分析 <BR>&copy; 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net<BR>图2 “航空器起火”实际救援流程图<BR>F ig. 2 F low chart of the aircraft fire at the actual res2<BR>cue<BR>图3 “航空器起火”实际救援的工作流网模型<BR>F ig. 3 Wo rkflow model of aircraft fire at the actual res2<BR>cue<BR>  现场施救模型的完整的形式化描述如下:<BR>现场施救的工作流网ARW F2net= ( ID, IN F,<BR>T , P , F , R )。<BR>(1) ID= No. 1<BR>(2) IN F = (W angHai, 20081711, V ersion111,<BR>航空器失火现场施救流程)<BR>创建者Creato r= W angHai; 创建日期Date =<BR>20081711; 流程版本号V ersion= V ersion111; 流程<BR>备注说明Descrip t ion= 航空器失火现场施救流程<BR>(3) T = {a, b, c, d , e}<BR>a= (现场指挥部赶到现场, 现场指挥部, Gener2<BR>al A ct ivity, ta ,N u ll,N u ll)<BR>b= (收集现场资源和人员等情况, 现场指挥部,<BR>General A ct ivity, tb,N u ll,N u ll)<BR>c= (公安组对现场范围警戒, 公安组, General<BR>A ct ivity, tc,N u ll,N u ll)<BR>d = (组织各救援单位合理施救, 参与救援各单<BR>位, F lex ib le A ct ivity, td ,N u ll, CRSA d)<BR>CRSA d= (T d , SRA d, RARd)<BR>T d= ( t1, t2, t3, t4, t5)<BR>SRA d= (SA 1, SA 2, SA 3)<BR>SA 1: + t1<BR>] + t5;<BR>SA 2: + t3<BR>] + t2;<BR>SA 3: + t2<BR>] + t3<BR>RARd= (AR1,AR2,AR3)<BR>AR1: ♀t1→[ ( t3→t2) · <BR> =·t1 ]<BR>AR2: t5→t4<BR>AR3: ♂t4<BR>e= (航空器搬移, 机务工程部, General A ct ivi2<BR>ty, te,N u ll,N u ll)<BR>(4) P = {p 1, p 2, p 3, p 4, p 5, p 12}<BR>p 1: ⊙W F] (a. State= Runn ing)<BR>p 2: (a. State= = F in ished) ] ↑p 1∩↑p 2<BR>p 3: (b. State= = F in ished) ] ↑p 3<BR>p 4: (b. State= = F in ished) ] ↑p 4<BR>p 5: ↑p 3∩↑p 4<BR>] (d. State= Runn ing)<BR>p 12: (d. State= = F in ished) ] ↑p 12<BR>] (e. State<BR>= F in ished) ] &ordf;W F<BR>(5) F 为P 到T 或T 到P 的有向弧集合。<BR>(6) R = N u ll。<BR>2 ARWF-net 模型性能分析<BR>为了验证本文提出的机场应急救援工作流网模<BR>型, 需要对机场救援模型各阶段动态行为进行定量<BR>分析与评估, 利用随机Pet ri 网的等价化简方法, 结<BR>合实例验证应急救援工作流网模型的可行性。<BR>211 时间性能分析<BR>传统的基于马尔可夫链的性能分析方法具有指<BR>数时间复杂性, 影响了其实用性。鉴于机场救援中各<BR>个救援任务完成时间的不确定性, 假设在救援过程<BR>中救援资源充足的情况下, 在机场救援工作流网<BR>(ARW F2net) 的基础上, 利用随机Pet ri 网的等价化<BR>简方法, 将随机触发时间引入ARW F2net 中, 提出<BR>了线性时间复杂性的工作流平均运转时间性能近似<BR>分析方法, 使模型具有分析时间性能的能力。<BR>在连续时间随机Pet ri 网中, 一个变迁t 从可实<BR>施的时刻到实施时刻之间的延时被看成一个连续随<BR>机变量, 服从以K为参数的指数分布。K是变迁t 的平<BR>均实施速率, 表示在可实施的情况下单位时间内平<BR>均实施的次数。平均实施速率的倒数1&ouml;K称为变迁ti<BR>的平均实施延时或平均服务时间。<BR>结合机场救援工作流网(ARW F2net) 中救援活<BR>动的指数分布的执行时间(Execu teT ime) , 将AR2<BR>W F2net 中的救援活动ti (1≤i≤n) 关联一个引发速<BR>率K<BR>i , 其中, K<BR>i 为大于0 的实参数, 并且把一个救援活<BR>动t 从变成使能的时刻到它引发时刻之间被看成是<BR>一个连续随机变量X t (取正实数) , 且服从于一个分<BR>布函数F t (x ) = {X t≤x }, 这n 个随机变量X i (1≤i≤<BR>n) 为相互独立的随机变量。该分布函数可以定义成<BR>一个指数分布函数: F t (x ) = 1- e- Kx (P t∈T ) , 即随<BR>机变量X i 服从参数为K<BR>i 的指数分布 , 这样就能通<BR>24<BR>解放军理工大学学报(自然科学版) 第10 卷 <BR>&copy; 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net<BR>过概率论的一些知识来对机场救援工作流网进行<BR>分析。<BR>由随机Pet ri 网性能等价公式 , 得到机场救援<BR>工作流网的等价性能化简定理如下:<BR>定理1 t1→t2→⋯ti⋯→tn , 表示救援活动变迁ti<BR>按顺序执行, 等效救援时间变迁t 执行时间:<BR>1<BR>K = Σ<BR>n<BR>i= 1<BR>1Ki<BR>。(1)<BR>  定理2 t1<BR>· <BR> =·t2<BR>· <BR> =·⋯ti⋯· <BR> =·tn , 表示救援活动变<BR>迁ti 并发执行, 等效救援时间变迁t 执行时间:<BR>1<BR>K = Σ<BR>n<BR>i= 1<BR>1Ki<BR>- Σ<BR>n- 1<BR>i= 1 Σ<BR>n<BR>j= i+ 1<BR>1<BR>Ki<BR>+ K<BR>j<BR>+ Σ<BR>n- 2<BR>i= 1 Σ<BR>n- 1<BR>j= i+ 1 Σ<BR>n<BR>k= j+ 1<BR>×<BR>1<BR>Ki<BR>+ K<BR>j + K<BR>k<BR>+ ⋯(- 1) n- 1 1<BR>Σ<BR>n<BR>i<BR>Ki<BR>。(2)<BR>上述定理中的由救援活动变迁t1, t2, ⋯, tn 引发<BR>时间为相互独立的随机变量, 且分别服从参数为K<BR>1 ,<BR>K2<BR>, ⋯, K<BR>n 的指数分布, n 个变迁的执行时间分别为<BR>1K1<BR>,<BR>1K2<BR>, ⋯ 1Kn<BR>; 用一个时间变迁t 代表这些n 个任务组<BR>成的子网有相同的平均服务时间为T (1&ouml;K)。<BR>注意, 在模型等价化简过程中, 基本结构的等效<BR>时间变迁不再服从指数分布, 因此, 在继续运用等价<BR>化简公式进行更高一层的化简时实际上是一种近似<BR>求解。但上述定理化简得到的等效时间变迁的分布<BR>函数是若干指数项的代数叠加, 因此其性质与指数<BR>分布非常相似。所以近似求解的结果与实际结果的<BR>误差非常小, 适合对救援模型的分析。<BR>212 应用实例<BR>以图3 中的实际救援的工作流网模型分析下它<BR>的近似时间性能。<BR>根据“昆明巫家坝国际机场应急演练”的实际情<BR>况并结合专家经验, 统计图3 中各个救援任务节点<BR>的时间, 得到现场指挥部赶到现场时间ta (1&ouml;K<BR>1 ) =<BR>210 s; 现场指挥部收集现场资源和人员等情况需要<BR>时间tb (1&ouml;K<BR>2) = 33 s; 公安组对现场范围警戒需要时<BR>间tc (1&ouml;K<BR>3 ) = 18 s; 消防组灭火首先控制火情需要时<BR>间t1- 1 (1&ouml;K<BR>4 ) = 48 s; 医疗现场救治伤员需要时间t2<BR>(1&ouml;K<BR>5 ) = 115 s; 后勤组派出担架队抢运伤员需要时<BR>间t3 (1&ouml;K<BR>6) = 38 s; 消防组灭火再次对航空器全面灭<BR>火需要时间t1- 2 (1&ouml;K<BR>7 ) = 48 s; 安监处现场拍照取证<BR>需要时间t4 (1&ouml;K<BR>8 ) = 33 s; 油料公司派加油车对航空<BR>器抽油需要时间t5 (1&ouml;K<BR>9 ) = 38 s; 机务组对航空器搬<BR>移需要时间te (1&ouml;K<BR>10) = 149 s。<BR>通过分析, 可看出图3 模型主要由顺序结构、并<BR>发结构组成, 通过化简, 得到下面的一个时间性能等<BR>价关系图4 所示。<BR>图4 化简后的时间性能等价关系<BR>F ig. 4 Simp lified equivalence relat ionsh ip chart of the<BR>t ime perfo rmance<BR>现在从图中最基本的并发分支开始分析:<BR>(1) 将变迁b 和c 并发结构( tb<BR>· <BR> =·tc) 合并为一个<BR>变迁bc, 根据定理2 可知平均服务时间tbc (1&ouml;Kbc) 为:<BR>1K2<BR>+<BR>1K3<BR>-<BR>1<BR>K2<BR>+ K<BR>3<BR>= 33+ 18 -<BR>1<BR>1&ouml;33+ 1&ouml;1 8<BR>=<BR>39123 s;<BR>(2) 变迁t2 t3 构成顺序结构( t2→t3) , 根据定理<BR>( 1) 可知平均服务时间t23 (1&ouml;K<BR>23) 为:<BR>1K5+<BR>1K6<BR>= 115+<BR>38 = 153 s; 同理可求变迁t5 t4 构成串行结构的t45平<BR>均服务时间t45 (1&ouml;K<BR>23) 为: 71 s。<BR>(3) 上面求出的时间变迁t23和t1- 2又构成了并<BR>发结构( t23<BR>· <BR> =· t1- 2) , 根据定理2 可知平均服务时间<BR>t123 ( 1&ouml;K<BR>123 ) 为:<BR>1<BR>K2<BR>3<BR>+<BR>1K7<BR>-<BR>1<BR>K2<BR>3+ K<BR>7<BR>= 153 + 48 -<BR>1<BR>1&ouml;153+ 1&ouml;48<BR>= 167167 s;<BR>(4) 最终得到简化模型是ta tbc t1- 1 t123 t45和te 组成<BR>的顺序结构( ta→tbc→t1- 1→t123→t45→te) , 根据定理<BR>(1) 得到整个现场施救模型的近似平均服务时间为:<BR>1Ka<BR>+<BR>1Kbc<BR>+<BR>1K4<BR>+<BR>1<BR>K1<BR>23<BR>+<BR>1<BR>K4<BR>5<BR>+<BR>1Ke<BR>= 210+ 39123+ 48+<BR>167167+ 71+ 149= 68419 s。<BR>上述救援工作流网模型计算的时间(68419 s)<BR>小于实际机场应急演练时间(726 s) , 说明所建的救<BR>援工作流网模型是可行的。因此, 按照所建救援工作<BR>流网模型安排救援工作更能提高效率, 减少人员伤<BR>亡和财产损失, 为机场救援工作组织和辅助决策系<BR>统设计提供了一种分析方法。<BR>3 结 语<BR>针对机场救援工作中暴露的问题, 本文建立的<BR>基于Pet ri 网工作流技术的机场应急救援工作流模<BR>型, 能够解决救援过程中不确定因素的动态建模问<BR>题, 为机场救援流程的建模提供一种简单可行的方<BR>25<BR> 增刊高 海, 等: 基于Pet ri 网的机场救援工作流模型及性能分析 <BR>&copy; 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net<BR>法。同时, 本文提出运用随机Pet ri 网理论对所建机<BR>场救援模型进行时间性能评价, 得到了一种模型评<BR>价的有效分析方法, 并通过模型实例分析, 验证此救<BR>援工作流模型应用于机场应急救援系统的可行性,<BR>与传统救援工作相比, 能够提高救援效率, 为实际机<BR>场救援辅助决策系统的建设提供了一种新思路。<BR>参考文献:<BR> 赵玉明, 甘仞初, 鞠彦兵. 面向情景的机场应急仿真系<BR>统Pet ri 网建模方法. 计算机工程与应用, 2006, 42<BR>(18) : 2272228.<BR>ZHAO Yu2m ing, GAN Ren2chu, JU Yan2bing. Mod2<BR>eling method of airpo rt emergency simulat ion based on<BR>h ier arch ial Pet ri net &amp; scenario . Computer Engi2<BR>neering and App licat ions, 2006, 42 (18) : 2272228 ( in<BR>Ch inese).<BR> 朱锦泉, 苑森淼. 支持动态修改的可适应工作流模型<BR>. 兵工学报, 2004, 25 (5) : 6492652.<BR>ZHU J in2quan, YUAN Sen2m iao. A n adap t ive wo rk2<BR>flow model suppo rt ing dynam ic modificat ion . A cta<BR>A rmamentarii, 2004, 25 (5) : 6492652 (in Ch inese).<BR> AL E B J M , BELLAM Y L J , COO KE R M , et al.<BR>Tow ards a causal model fo r air t ranspo rt safety .<BR>Safety Science, 2006, 44 (8) : 6572674.<BR> ABEYRA TN E R I R. Search and rescue operat ion of<BR>aircraft in A frica . Journal of A ir T ranspo rtat ion,<BR>2002, 7 (3) : 55271.<BR> W M P VAN DER AAL ST. The app licat ion of pet ri<BR>nets to wo rkflow management [ J ]. Journal of Cir2<BR>cuits, System s, and Computers, 1998 (1) : 21266.<BR> W IL VAN DER AAL ST , KEES VAN HEE. Wo rk2<BR>flow management models, methods and system .<BR>北京: 清华大学出版社, 2006.<BR> MU RA TA T. Pet ri nets: P ropert ies, analysis and ap2<BR>p licat ions. P roceedings of the IEEE, 1989, 77 (4) :<BR>5412580.<BR> 林 闯. 随机Pet ri 网和系统性能评价. 第2 版. 北<BR>京: 清华大学出版社, 2005.<BR> 林 闯, 曲 扬, 郑 波, 等. 一种随机Pet ri 网性能等<BR>价化简与分析方法. 电子学报. 2002, 30 (11) : 12602<BR>1263.<BR>L IN Chuang, QU Yang, ZHEN G Bo, et al. A n ap2<BR>p roach to perfo rmance equivalent simp lificat ion and<BR>analysis of stochast ic Pet ri nets . A cta Elect ronica<BR>Sinica, 2002, 30 (11) : 126021263. (in Ch inese).<BR>(责任编辑: 程 群)<BR>26<BR>解放军理工大学学报(自然科学版) 第10 卷 
页: [1]
查看完整版本: 基于Petri网的机场救援工作流模型及性能分析