战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法及系统与流程

本发明涉及装备修理
技术领域：
，具体涉及一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法及系统。
背景技术：
：无论是平时装备计划修理过程中，还是战时装备抢修过程中，对时间和效率都有一定的要求。尤其是战时，由于作战过程中攻防转换频繁，作战行动快，持续时间较短，可以实施装备维修保障的时间更短，从而对装备维修的时效性提出了更高的要求。因此在战时装备保障机构的目标是尽可能多的修复战损装备，使其迅速投入战斗。战损装备希望能够进入修理机构并能立即得到修理，并且在系统中逗留的时间越短越好，这就要求投入维修保障的上装修理单元的数目要达到一定数量，具有较高的服务效率，减少维修保障的时间。从装备保障机构一方考虑，增加修理单元数量，可以达到提高维修保障能力的目的，但是这样无疑会增加保障机构战场组织、指挥、管理和安全防卫等工作的难度，而且当修理机构空闲时又会造成装备保障资源的浪费。因此增加修理单元的数量以达到提高装备维修保障的效率也是有条件的。如何计算战损装备排队系统中上装修理单元数量的最佳编配成为一种亟待解决的问题。技术实现要素：本发明的目的在于，提供一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法及系统，能够计算战损装备排队系统中上装修理单元数量的最佳编配。为此目的，一方面，本发明提出一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法，包括：S1、计算履带工间的c个上装修理单元的上装修理过程中等待修理的平均装备数量，其中，c为整数，且初始值为1，各个上装修理单元的平均服务率均相等；S2、判断最新计算得到的等待修理的平均装备数量是否小于第一数值，若最新计算得到的等待修理的平均装备数量小于所述第一数值，则将c的值确定为目标上装修理单元数量，否则，更新c的值为原值与1的和，并返回步骤S1。另一方面，本发明提出一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算系统，包括：计算单元，用于计算履带工间的c个上装修理单元的上装修理过程中等待修理的平均装备数量，其中，c为整数，且初始值为1，各个上装修理单元的平均服务率均相等；判断单元，用于判断最新计算得到的等待修理的平均装备数量是否小于第一数值，若最新计算得到的等待修理的平均装备数量小于所述第一数值，则将c的值确定为目标上装修理单元数量，否则，更新c的值为原值与1的和，并通知所述计算单元进行工作。本发明实施例所述的战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法及系统，将队长作为优化的指标，通过增加上装修理单元的数量，得出系统的运行指标，将优化指标和运行指标对比分析，最后确定需要投入的上装修理单元数量，从而能够提供一种计算战损装备排队系统中上装修理单元数量的最佳编配的方法，便于科学调度，合理组织保障单元。附图说明图1为本发明一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法一实施例的流程示意图；图2为单“顾客”多“服务台”模型示意图；图3为本发明一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算系统一实施例的结构示意图；图4为三层次的Petri网示意图；图5为装备修理流程的多层次Petri网模型建立流程示意图。具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。参看图1，本实施例公开一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法，包括：S1、计算履带工间的c个上装修理单元的上装修理过程中等待修理的平均装备数量，其中，c为整数，且初始值为1，各个上装修理单元的平均服务率均相等；S2、判断最新计算得到的等待修理的平均装备数量是否小于第一数值，若最新计算得到的等待修理的平均装备数量小于所述第一数值，则将c的值确定为目标上装修理单元数量，否则，更新c的值为原值与1的和，并返回步骤S1。装备保障资源集成建设后，按照修理工艺需求编组上装修理单元。每个上装单元有4名修理工，可完成自行火炮、坦克、装甲车、履带式工程机械等装备的上装部分的修理。本发明对系统中待修装备到达情况，上装修理单元的承修能力，对待修装备的排队情况作如下的假设：(a)根据装备产生修理任务服从泊松分布，我们假设装备送至上装修理区时间间隔也服从泊松分布；(b)每一台装备上装部分的修理时间服从负指数分布；(c)上装区域可以集中配置多个上装修理单元，多台装备同时展开修理，满足平战结合的需要，属于集中配置模型，多“服务台”模型。同时，还满足以下的限制条件：(a)每一保障单元的利用率都有最少和最大的要求；(b)排队等待的装备的数量不应超过一定的数量；(c)装备等待修理的平均时间不应超过一定的时间。假设待修装备的上装部分需要进行修理时能及时排队，并且修理单元的使用过程符合下列四个条件：a在某段时间间隔t内，维修项目数量k的概率与这段时间的起始时刻无关，基本上只与这段时间间隔的长短有关，依据部队平时对装备战备情况及监控情况的分析，针对某一特定的任务，一段时间内出现的维修项目数量都控制在一定的范围之内，概率基本一定，P{[0,t]内产生k个维修项目}＝P{[a,a+t]内产生k个维修项目}＝Pk(t)即：符合平稳性要求；b在不相交的时间内产生的维修项目数量显然是相互独立的。即：满足无后效性；c假设在充分小的时间Δt内同时出现两个以上的维修项目的情况不存在或概率非常小(这种情况现实中基本成立)。即：满足普通性：式中：──两个以上维修项目同时出现的概率；d在任意一段时间内有k项维修项目的概率为1，即满足有限性：其中，m为履带车间最多容纳的待维修装备的数量。如果上装修理单元在使用过程中满足以上分析的四个条件，依据巴尔姆-欣极限定理断言：大量相互独立小强度流的总和近似于一个简单流(泊松输入)，若其中每个流都是平稳且普通的。故在一次任务中，出现维修项目符合泊松流输入，在t时间内有k项需要进行维修的项目(到达的顾客)的概率服从强度为λ泊松分布：Pk(t)=(λt)kk!e-λt,t>0,k=0,1,2,....]]>确定了t时间内k项需要进行维修的项目的概率后，需要确定系统的平均利用率，我们采用负指数分布确定系统的平均利用率。假设装备出现两项维修项目的平均时间MT＝1/λ，因为MT的平均分布函数为：FT(t)＝P(T≤t)，这个概率在[0，t]区间内至少有1项维修项目出现的概率为：p0(t)＝e-λt，FT(t)＝1-p0(t)＝1-e-λt,t>0，概率密度为：PT(t)=dFT(t)dt=λe-λt,t>0,]]>修理单元的投入时间间隔服从参数为λ的指数分布；在时间[0，t]区间内投入保障的基本保障单元(顾客到达)的概率为：F(t)＝1-e-λt，t>0。统计表明一般实际平均修复率服从指数分布，假设各修理单元(服务台)工作相互独立且平均服务率相同μ1＝μ2＝...＝μl＝μ，有单人平均维修时间：MTTR＝1/μ，在[0，t]区间内修复的概率(完成服务的概率)为：M(t)＝1-e-μt，t>0。首先做出如下假设：(1)各服务台工作是相互独立的，且平均服务率相同μ1＝μ2＝μ3＝…＝μc＝μ；(2)各服务台是同时工作的。为了分析的方便，假设n项任务的平均到达率为λ，c个维修组同时展开工作。由假设可知，整个服务机构的平均服务率为cμ(当n≥c)，当n<c时，服务率为nμ，根据排队论理论可知当时，流程将随着时间的增加，不会出现无限队长，其模型如图2所示：根据以上假设可知，上装修理过程中排队率模型为M/M/C模型，在考虑稳态解的情况下，主要运行指标为：(a)平均任务数(队长)Ls=Lq+λμ,]]>(b)等待服务的任务数(队列长)Lq=(cρ)cρc!(1-ρ)2P0,]]>(c)任务逗留时间Ws=Lsλ,]]>(d)任务等待时间Wq=Lqλ,]]>其中，P0表示整个服务台没有处理任务的概率P0=[Σk=0c-11k!(λμ)k+1c!11-ρ(λμ)c]-1,]]>式中：λ──需维修率(顾客到达率)；c──基本保障单元数量(服务台数)；μ──平均修复率(服务率)。本发明实施例所述的战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法，将队长作为优化的指标，通过增加上装修理单元的数量，得出系统的运行指标，将优化指标和运行指标对比分析，最后确定需要投入的上装修理单元数量，从而能够提供一种计算战损装备排队系统中上装修理单元数量的最佳编配的方法，便于科学调度，合理组织保障单元。等待队长Lq和等待时间Wq是反应排队系统服务效率2个重要指标，通过对其增加一定的约束条件的方法来确定维修组的个数。根据排队论系统中的M/M/C模型理论分析，可求得状态概率：P0=[Σk=0c-11k!(λμ)k+1c!11-ρ(λμ)c]-1,]]>式中：λ──需维修率(顾客到达率)；μ──平均修复率(服务率)；c──修理单元数量(服务台数)；为系统服务强度。系统运行指标求得如下：L=Σn=1cnPn=Lq+λμ,]]>Lq=Σn=c+1∞(n-c)Pn=(cρ)cρc!(1-ρ)2p0,]]>式中：Lp──等待修理的平均装备数量；L──系统中需维修的平均装备数量(正在接受维修的装备数量+正在等待维修的装备数量)。平均等待时间和逗留时间由Little公式求得，Wq=Lqλ,]]>W=Lλ,]]>式中：W──每台装备的停用时间；Wq──每台装备等待维修的时间。通过上述的各项参数的计算公式，如果输入几项已知条件，在计算机中很容易推算出必需的上装修理单元数量。例如：已知装备平均修复率(μ)、执行任务中单位时间内的平均维修项目数要求的最大的故障项目数(L)或要求的上装修理单元的最大逗留时间W，将这些条件代入上式，利用计算机可以算出最少需求的上装修理单元数量。可选地，在本发明战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法的另一实施例中，所述S1还包括：计算所述c个上装修理单元的上装修理过程中需维修的平均装备数量(需维修的装备包括等待修理的装备和正在修理的装备)；其中，所述S2，包括：判断最新计算得到的等待修理的平均装备数量是否小于所述第一数值，且最新计算得到的需维修的平均装备数量是否小于第二数值，若最新计算得到的等待修理的平均装备数量小于所述第一数值，且最新计算得到的需维修的平均装备数量小于所述第二数值，则将c的值确定为目标上装修理单元数量，否则，更新c的值为原值与1的和，并返回步骤S1。可选地，在本发明战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法的另一实施例中，所述等待修理的平均装备数量的计算公式为Lq=(cρ)cρc!(1-ρ)2p0,P0=[Σk=0c-11k!(λμ)k+1c!11-ρ(λμ)c]-1,]]>其中，Lq为等待修理的平均装备数量，λ为任务的平均到达率，μ为上装修理单元的平均服务率。可选地，在本发明战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算方法的另一实施例中，所述需维修的平均装备数量的计算公式为其中，L为需维修的平均装备数量，Lq为等待修理的平均装备数量。下面具体说明本发明中上装修理单元数量的计算过程。依据修理组修理能力和送修规律可以确定μ和λ，代入上装排队模型计算公式，如：设μ＝0.1台/天，λ＝0.15台/天，依据排队论系统中的M/M/C模型，根据下述公式：(1)---P0=[Σk=0c-11k!(λμ)k+1c!11-ρ(λμ)c]-1,]]>(2)---Lq=Σn=c+1∞(n-c)Pn=(cρ)cρc!(1-ρ)2p0,]]>(3)---Wq=Lqλ,]]>(4)---W=Lλ,]]>经计算得当c＝2,3,4,5,6时的各指标如下表所示：结合约束条件，可确定维修班组的数量，如当约束条件要求：(1)Lq≤0.5；(2)Wq≤0.1。如上表中的计算结果，可知当修理班组数量c＝4时满足要求，故在这种约束下最小上装修理单元数量为4。参看图3，本实施例公开一种战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算系统，包括：计算单元1，用于计算履带工间的c个上装修理单元的上装修理过程中等待修理的平均装备数量，其中，c为整数，且初始值为1，各个上装修理单元的平均服务率均相等；判断单元2，用于判断最新计算得到的等待修理的平均装备数量是否小于第一数值，若最新计算得到的等待修理的平均装备数量小于所述第一数值，则将c的值确定为目标上装修理单元数量，否则，更新c的值为原值与1的和，并通知所述计算单元1进行工作。本发明实施例所述的战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算系统，将队长作为优化的指标，通过增加上装修理单元的数量，得出系统的运行指标，将优化指标和运行指标对比分析，最后确定需要投入的上装修理单元数量，从而能够提供一种计算战损装备排队系统中上装修理单元数量的最佳编配的方法，便于科学调度，合理组织保障单元。可选地，在本发明战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算系统的另一实施例中，所述计算单元还用于计算所述c个上装修理单元的上装修理过程中需维修的平均装备数量；其中，所述判断单元，用于判断最新计算得到的等待修理的平均装备数量是否小于所述第一数值，且最新计算得到的需维修的平均装备数量是否小于第二数值，若最新计算得到的等待修理的平均装备数量小于所述第一数值，且最新计算得到的需维修的平均装备数量小于所述第二数值，则将c的值确定为目标上装修理单元数量，否则，更新c的值为原值与1的和，并通知所述计算单元进行工作。可选地，在本发明战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算系统的另一实施例中，所述等待修理的平均装备数量的计算公式为Lq=(cρ)cρc!(1-ρ)2p0,P0=[Σk=0c-11k!(λμ)k+1c!11-ρ(λμ)c]-1,]]>其中，Lq为等待修理的平均装备数量，λ为任务的平均到达率，μ为上装修理单元的平均服务率。可选地，在本发明战损装备排队系统中上装修理单元数量的计算系统的另一实施例中，所述需维修的平均装备数量的计算公式为其中，L为需维修的平均装备数量，Lq为等待修理的平均装备数量。此外，在定义Petri网(PN)时，必须要区别PN结构与标识PN(MarkedPetri网)。它们定义了系统的状态、事件及其它们之间的关系，这相当于连续状态变量系统的状态方程。在PN中，用标识描述系统的状态。后者又称PN，它是指具有一定标识的PN，描述处于一定状态下的装备修理，相当于给定了状态方程的状态变量在一定时刻值的连续变量动态方程。定义1PN的结构是由4要元描述的一有向图：PNS＝(P，T，I，O)(3-1)此处：(1)P＝{p1，…，pn}是库所的有限集合，n>0为库所的个数；(2)T＝{t1，…，tm}是变迁的有限集合，m>0为变迁的个数；P∩T＝Φ(空集)，(3)I：P×T→N是输入函数，它定义了从P到T的有向弧的重复数或权的集合，这里N＝{0，1，…}为非负整数集；(4)O：T×P→N是输出函数，它定义了从T到P的有向弧的重复数或权的集合。在表示PN结构的有向图中，库所以圆表示；变迁以长方形或粗实线段表示；若从库所p到变迁t的输入函数取值为非负整数w，记为I(p，t)＝w，则用从p到t的一有向弧并旁注w表示；若从变迁t到库所p的输出函数取值非负整数w，记为O(p，t)＝w，则用从t到p的一有向弧并旁注w表示。特别地，若w＝1，则不必标注；若I(p，t)＝0或O(p，t)＝0，则不必画弧。I与O均可表示为n×m的非负整数矩阵，O与I之差C＝O－I称为关联矩阵。定义2标识PN为一5要元：PN＝{PNS，m}＝{P，T，I，O，m0}(3-2)此处：(1)PNS＝{P，T，I，O}为PN结构，它由定义1确定；(2)m：P→N为标识PN的标识，它为一列向量，其第i个元素表示第i个库所中的托肯数目。特别地，m0为初识标识，表示装备修理过程的初始状态。在装备修理过程中，某一事件必须在所有前提条件(状态)得到满足(实现)的情况下才可能发生。有时，要求某一前提条件(状态)必须满足多次(实现多次)。例如，假设进行某项操作需要2名操作者，若定义状态“一位操作者是空闲的”及事件“开始操作”，则该事件的发生要求该状态实现2次，表明2名操作者是空闲的。当然，可以定义状态“2位操作者是空闲的”，则该事件的发生仅要求实现1次。在PN中，我们以变迁t表示一事件，用变迁的使能(enabling)表示事件发生因前提条件得以满足而能够发生。我们还用t的输入库所表示该事件的发生所需要的前提局部状态，用由输入库所至t的输入函数定义这些要求局部前提状态实现的次数，而局部状态的实现情况由库所中所包含的托肯数目有关。为此，引入以下变迁使能规则：定义3一变迁t∈T在标识m下使能，当且仅当：∀p∈·t:m(p)]]>≥I(p,t).]]>所有前提条件得以满足的事件的发生，将“消耗”这些前提状态，同时改变与该事件有关的局部状态，即使得这些结果状态实现一定的次数。在PN中，我们用使能的变迁的激发(fire)来描述事件的发生。所消耗的前提状态及其次数通过变迁的输入函数来确定，并用输出库所中增加的托肯表示。由于输入库所中的托肯的减少以及输出库所中托肯的增加，使得PN的标识发生变化。为此，引入以下变迁使能规则：定义4在标识m下使能的变迁t的激发将产生新标识m′∀p∈P:m′(p)=m(p)-I(p,t)+O(p,t)---(3-3)]]>定义5若从初始标识m0开始激发一个变迁序列产生标识mr，则称mr是从m0可达的(reachable)。若从m0开始只要激发1个变迁即可产生mr，则称mr是从m0立即可达的。所有从m0可达的标识的集合称为可达标识集或可达集，记为R(m0)。可达性是PN的一个重要行为特性。给定一个PN，我们期望知道从初始标识m0可以到达哪些标识，或者给定一标识，是否可以激发一系列变迁从初始标识到达该标识。定义6给定PN＝(P，T，I，O，m0)以及其可达集R(m0)，对于库所p∈P，若则称p是k有界的，此处k为正整数；若PN的所有库所都是k有界的，则称PN是k有界的。特别地，k＝1时，即当某库所或PN是1有界的，我们称该库所或PN是安全的。若对于任意初始标识m0，PN都是k有界的，则PN是结构有界的。定义7对于一变迁t∈T，在任一标识m∈R下，若存在某一变迁序列sr，该变迁序列的激发使得此变迁t使能，则称该变迁是活的。若一个PN的所有变迁都是活的(live)，则该PN是活的。死变迁(deadtransition)与锁死(deadlock)从反面描述PN的活性。若存在m∈R，不存在从m开始的变迁序列，该序列的激发使得t使能，则变迁t为死变迁。若存在m∈R，在此m下无任何变迁使能，则称PN包含一锁死，该标识为死标识(deadmarking)。定义8若对于每一标识m∈R(m0)，m0∈R(m)，则称该PN是可逆的。可逆性意味着模型可以自身初始化。此外，可逆性还确保系统的周期特性。在PN中引入时间的方法可分为以下3种：(1)若用变迁表示历经一定时间的事件或操作，则将时间与变迁关联，得到赋时变迁Petri网(TimedTransitionPetriNet，TTPN)。一旦变迁使能，则立即从该变迁的每一输入库所中移去一定数量的托肯，但变迁要延迟一定时间后再激发，并在输出库所中放入一定数量的托肯。(2)若用库所表示历经一定时间的事件或操作，则将时间与库所关联，得到赋时库所Petri网(TimedPlacePetriNet，TPPN)。变迁一旦使能就立即激发，从该变迁的每一输入库所中移去一定数量的托肯，并在输出库所中放入一定数量的托肯。但这些托肯只有延迟一定时间后才可使用。只有可使用的托肯才能够使变迁使能。(3)若用从变迁到库所的输出弧表示历经一定时间的运输过程或物料流动过程，则将时间与输出弧关联。使能的变迁立即激发，但输出托肯要延迟一定时间后再到达输出库所。定义9赋时Petri网赋时库所petri网(TPPN)定义为以下6要元：TPPN＝{P，T，I，O，m0，D}(3-4)此处，P，T，I，O，m0与基本PN的定义相同；D＝{d1，d2，…，dn}为所有库所的时延集，其中di为pi的时延。定义10赋时变迁Petri网赋时变迁petri网(TTPN)定义为以下6要元：TTPN＝{P，T，I，O，m0，D}(3-5)此处，P，T，I，O，m0与基本PN的定义相同；D＝{d1，d2，…，dn}为所有变迁的时延集，其中di为ti的时延。TTPN的变迁激发按照与基本PN相同的激发规则改变输入与输出库所中的托肯。但是，一旦变迁使能，则从该变迁的每一输入库所中移去一定数量的托肯，变迁要延迟一定时间后再激发，并在输出库所中放入一定数量的托肯。因此，从托肯离开输入库所到托肯到达输出库所存在着空隙，在用基本PN方法对于TTPN模型分析时，必须注意这一空隙，不要忽略将延迟到达的托肯。在确定的时间Petri网中将确定时间换成作为随机变量或服从概率分布的时延，将得到随机时间Petri网模型。公认的方法是将随机变量的时间与变迁关联。若时延为服从一般分布随机变量或既有随机的又有确定的，则难以得到适用一般情况的解析解，只好借助于仿真或求得近似解。特别地，在随机时间Petri网中，所有的时延均为服从指数分布的随机变量，则得到随机Petri网(SPN)。定义11SPN定义为6要元(P，T，I，O，m0，Λ)，此处，P，T，I，O，m0与PN定义相同，而Λ：T→R+(正实数域)是将正实数的激发率与所有变迁关联的激发函数。一般地，用λi表示变迁ti的激发率。如果将装备修理过程的所有状态定义为库所、所有保障活动定义为变迁，按照已有Petri网方法建立模型，就会发现：由于装备修理过程是不确定的随机事件，同一活动(变迁)可能会产生不同的状态(库所)，即输出函数是不确定的(或称随机的)。因此，本文提出了一种新的Petri网建模方法——赋时变迁、随机Petri网(TTSPN)。定义12TTSPN定义为以下6要元：TTSPN＝{P，T，I，O，m0，D，S}(3-6)此处，P，T，I，O，m0，D与TTPN的定义相同；而S：O→[0,1]是输出的激发期望函数，满足S(p，t)是0到1之间的实数。用θ(p，t)表示O(p，t)的状态，θ(p，t)服从[0,1]分布，其数学期望为S(p，t)，并满足Σpi∈·tθ(pi,t)≥1---(3-7)]]>装备修理流程仿真分析就是在建立保障流程仿真模型的基础上，对保障流程进行仿真分析，对保障流程进行全面的评价和给出优化方案。现给出装备修理流程的多层次Petri网模型建模方法，并说明如何应用多层次Petri网模型建立装备修理流程的仿真模型。Petri网中的资源、库所、变迁等概念可以较好地描述装备修理网络系统中的各种装备、资源以及它们的动态协作关系。但是，Petri网也存在一些非常明显的不足，在大型、复杂系统的模型中，Petri网应用的主要困难是模型状态空间的复杂性问题，将随实际系统的规模增大而呈指数增长。所以，对于装备修理这种复杂系统的流程，利用Petri网技术建立相应的仿真模型，必须采取措施降低Petri网的复杂度。细化理论的基本思想是由已知或容易分析的简单网(这一简单Petri网的活性、有界性和可逆性等容易验证)开始，逐步地用更加详细地子网代替初始简单网中的库所或变迁，新加进去的子网不改变原先网的某些性质。这种“自顶向下”过程可重复进行到建模人员想要的细化程度。为了降低建立复杂系统Petri网的复杂程度，在建立复杂系统的Petri网中应用细化理论，建立多层次Petri网。在业务流程中，有些任务是不可分的或者说是可以直接执行的，称为是原子的。而有些任务是可进一步划分的，称为复合的，它实际上也是一个业务过程。同理，复合任务中还可以含有复合任务，这种情况在跨组织的大规模业务过程中经常发生。相应地，在Petri网描述中，将变迁分为两种：基本变迁和子网变迁。基本变迁表示原子任务，子网变迁表示复合任务，它有其内部结构、内部行为和内部状态。Petri网的多层化建模可以带来以下优点：①隐藏子网内部结构，在建模时集中于相应的抽象层次。②对于有相同结构的子网，不必重复建模和分析。③使业务流程模型具有良好的结构，便于对其分析处理。为了便于实现子网变迁的替代，以及规范子网结构建立模型库(为后续流程建模提供相同结构子网模型)，在基本Petri网基础上，为子网模型增加START和FINISH两个库所和初始变迁tin与终止变迁tf两个瞬时变迁(执行时间为零)。START库所表示子网的开始，FINISH库所表示子网结束。在将用子网代替子网变迁时，只需找到子网的初始变迁tin和终止变迁tf，这两个变迁之间的Petri网(连同tin、tf一起)就能够代替上一层Petri网中相应的等待细化的变迁。如图4是一个三层次的Petri网。装备修理过程是一个动态的、多阶段的事件序列，始于软件的故障报告或软件更改请求，进行一系列的管理和维修活动直到软件重新回到正常状态(或改进的状态)。建立装备修理流程的多层次Petri网模型主要就是在把整个过程划分成构成装备修理流程的独立子事件序列的基础上，利用多层次Petri网模型清晰、明了地表达所研究的维修任务。这个过程大体归结为：分析装备修理活动→划分活动为独立的事件→建立修理流程描述的上层Petri网模型→分析独立的任务过程→得到子过程模型→基本事件的Petri网模型→利用模型的仿真计算整个流程的指标参数→提出改进装备修理的合理化建议。装备修理流程的多层次Petri网模型建立过程如图5所示。建立多层次Petri网模型采用从上到下逐层细化的方法。在建立上层Petri模型的过程中，分析其中的关键过程后，再通过Petri网模型建立底层流程，完成多层次Petri网模型。对于常用的基本业务单元，可建立Petri网模型库，直接引用这些模型库完成多层次Petri网模型。虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。当前第1页1 2 3