Модернизация программного комплекса на базе сетей Петри

Модернизация программного комплекса на базе сетей Петри

, научный руководитель, ктн, доцент

Вологодский государственный технический университет

Г. Вологда

Эффективность построения компьютерных сетей и корпоративных информационных систем стала чрезвычайно актуальной задачей, особенно в условиях недостаточного финансирования информационных технологий на предприятиях. Поэтому, целесообразно создавать не реальную физическую сеть, а ее модель, на основании которой уже можно будет судить о производительности внутри сети и принимать решение о том, стоит ли разрабатывать реальную модель или нет.

Целью работы является модернизация программного комплекса для лабораторных работ по информационным сетям на базе аппарата сетей Петри.

В проекте используется математический аппарат нейронных сетей Петри. НСП – эффективный инструмент исследования систем. Самым важным свойством нейронной сети является ее способность обучаться на основе данных окружающей среды и в результате обучения повышать свою производительность.

Нейронную сеть Петри можно описать в виде следующего набора:

,

 где – конечное непустое множество позиций; – конечное непустое множество переходов; – отношение, соответствует множеству дуг; – конечное непустое множество стартовых (начальных) позиций; – конечное непустое множество финальных (выходных) позиций; – вещественная величина, соответствующая времени жизни («потенциалу») метки в позиции; – целочисленная величина, равная минимальному числу меток, необходимому для активизации перехода; – функция для определения суммарного потенциала меток в каждой позиции в определенный момент времени; – множество цветов меток, ; – функция раскраски выходных и входных дуг переходов; Gn – нечеткий потенциал позиции; M – функция принадлежности; R – интервальность параметров.

В структуре программного комплекса выделяются три больших блока: графический редактор, модуль моделирования, модуль симуляции. Первые два блока определяют способы создания модели интеллектуального агента:

1) Графический редактор позволяет наглядно нарисовать модель, задать параметры для каждого элемента схемы, определить взаимосвязи между элементами модели. В данном модуле существует возможность сохранить модель в файл с расширением. grf и загрузить готовую модель из файла. Наглядное изображение модели дает исследователю возможность легче понять и освоить принципы работы модели ННП.

После создания модели пользователь может просмотреть характеристики созданной модели в таблицах и матрицах по группам параметров. Они разделены по следующим группам: информация по переходам (пороги, приоритеты, нечеткие потенциалы, времена задержки и восстановления), информация по позициям (начальная маркировка, вместимость, времена жизни меток, время задержки, значения меток, время задержки активизации меток), матрица инцидентности (информация о дугах, связывающих позиции и переходы). При переходе к следующему модулю пользователю предлагается сохранить модель в файл .txt.

2)После сохранения модели в текстовый файл пользователь видит модуль создания модели с помощью матриц и векторов по группам параметров. В данном окне отображены все параметры созданной модели. Возможности данного модуля: сохранение и загрузка моделей из текстового файла, изменение параметров модели, переход к симуляции работы модели.

Моделирование. В данном окне происходит симуляция работы модели. Пользователь может производить пошаговое моделирование. Состояние модели можно отследить по таблицам: Движение меток в сети, четкий потенциал, нечеткий потенциал. В таблице Движение меток в сети находится информация о метках в позициях: текущая маркировка, количество активных и неактивных меток для конкретного момента времени. Также можно получить график работы каждой позиции, на нем отражена информация о том, в какие моменты времени позиция отдавала и получала метки, как позиция накапливала метки, уровни потенциалов позиции. В таблицах четкий и нечеткий потенциалы отражена информация об уровнях данных потенциалов для всех позиций модели для каждого шага моделирования.

Программный комплекс позволяет создавать различные типы сетей: обычные сети Петри, нейронные сети Петри, нейро-нечеткие сети ПетриТип сети зависит от набора задаваемых параметров. При создании модели существует возможность задать такие параметры как: количество позиций; - количество переходов; начальную маркировку позиций; значения меток в позициях; времена жизни меток; задать параметры генераторов: изменяемость значений меток, генерация положительных или отрицательных меток; функцию активации перехода; пороговые значения переходов; функцию принадлежности; нечеткие потенциалы переходов; приоритеты переходов.

В дальнейшем планируется реализовать:

1)  Расширение существующего математического аппарата: добавление других видов активационной функции (линейный порог, сигмоид, экспоненциальный сигмоид), добавление функции принадлежности, интервальность параметров,

2)  Ингибиторность дуг: возможность управления одной позицией другой позицией,

3)  Удобный вывод результатов: сохранение графиков, более полный отчет о работе модели.