Petri Net is a formalism to describe changes between 2 or more states across discrete time and has been used to model many systems. We present PNet - a pure Python library for Petri Net modeling and simulation in Python programming language. The design of PNet focuses on reducing the learning curve needed to define a Petri Net by using a text-based language rather than programming constructs to define transition rules. Complex transition rules can be refined as regular Python functions. To demonstrate the simplicity of PNet, we present 2 examples - bread baking, and epidemiological models.


翻译:Petri Net是一种形式主义,用来描述两个或两个以上州之间不同时间的变化,并用来模拟许多系统。我们介绍了PNet-一个纯的Python图书馆,用于用Python编程语言进行Petri Net的建模和模拟。PNet的设计侧重于减少界定Petri Net所需的学习曲线,使用基于文字的语言,而不是编程结构来界定过渡规则。复杂的过渡规则可以作为常规的 Python 函数加以改进。为了展示Python PNet的简单性,我们举了两个例子-面包烘烤和流行病学模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
74+阅读 · 2022年6月28日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
10+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员