This paper proposes a semi-structural approach to verify the nonblockingness of a Petri net. We construct a structure, called minimax basis reachability graph (minimax-BRG): it provides an abstract description of the reachability set of a net while preserving all information needed to test if the net is blocking. We prove that a bounded deadlock-free Petri net is nonblocking if and only if its minimax-BRG is unobstructed, which can be verified by solving a set of integer constraints and then examining the minimax-BRG. For Petri nets that are not deadlock-free, one needs to determine the set of deadlock markings. This can be done with an approach based on the computation of maximal implicit firing sequences enabled by the markings in the minimax-BRG. The approach we developed does not require the construction of the reachability graph and has wide applicability.


翻译:本文建议采取半结构性办法,核查Petri网的无阻性。我们建造了一种结构,称为微型基可达性图(Minimmax-BRG):它提供了网络可达性图集的抽象描述,同时保留了在网被阻断时测试所需的所有信息。我们证明,一个封闭的没有僵局的Petri网是没有阻塞的,如果而且只有当其微型Mex-BRG不受阻碍时,才能进行阻塞,通过解决一组整数限制来核查,然后审查微型MAx-BRG。对于非无僵局的Petri网来说,需要确定一组僵局标记。可以采用基于计算微型-BRG标记所促成的最大隐含发射序列的方法。我们制定的方法不需要构建可达性图,而是具有广泛适用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月2日
A common variable minimax theorem for graphs
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
VIP会员
相关VIP内容
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员