CN108171396B - 检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法及装置 - Google Patents

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CN108171396B CN201711243523.9A CN201711243523A CN108171396B CN 108171396 B CN108171396 B CN 108171396B CN 201711243523 A CN201711243523 A CN 201711243523A CN 108171396 B CN108171396 B CN 108171396B
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Abstract

本申请公开了一种根据本申请的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法及装置。该方法包括：将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所；对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；从所述Petri网业务流程中删除隐式库所；本申请达到了简化Petri网业务流程的目的，从而实现了业务流程模型更加利于阅读和理解的技术效果，进而解决了由于Petri网业务流程模型的结构很复杂、存在结构冗余的的技术问题。

Description

检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法及装置
技术领域
本申请涉及电力系统自动化技术领域，具体而言，涉及一种检测和删除 Petri网业务流程中结构冗余的方法及装置。
背景技术
根据云南电网调度中心电力调度的业务特点，一个完整的电力调度业务流程，从纵向看，会涉及省、地、县三级调度机构间的业务协同；从横向看，会涉及同级部门间的业务对接。为了直观图形化的描述电力调度流程，云南电网公司根据自身需求，编制了电力调度流程的描述格式及交换规范。虽然通过制定流程的描述格式及交换规范实现了异构系统间的流程信息交互，但这些电力调度业务流程缺少形式语义，无法确保业务流程不存在死锁、死任务和活锁。相关技术中具有如何电力调度业务流程转换Petri 网的方法。但是，针对这些Petri网业务流程，还存在下述技术问题：有些 Petri网业务流程模型的结构简单，而有些Petri网业务流程模型的结构却很复杂、存在结构冗余。这种结构冗余的业务流程模型不利于阅读和理解。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，以解决Petri网业务流程模型的结构很复杂、存在结构冗余的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种检测和删除 Petri网业务流程中结构冗余的方法及装置。
根据本申请的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，包括：
将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；
生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；
对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所，其中：所述输入隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集为空的条件节点对应的库所；所述输出隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，后集为空的条件节点对应的库所；所述短隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集和后集相同的两个或多个条件节点对应的库所；
对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；
从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，所述隐式库所包括输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所。
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图，包括：
将所述Petri网业务流程使用McMillan’算法生成所述完备前缀展开图；包含：条件节点、事件节点和弧；所述条件节点为所述Petri网业务流程中的库所，所述事件节点为所述Petri网业务流程中的变迁；所述弧为所述Petri网业务流程中的弧。
所述的条件节点的命名方式为pi-j，其中pi表示所述条件节点在所述 Petri网业务流程中对应的库所pi，j表示所述条件节点在所述完备前缀展开图中被构造出现的先后次序；所述事件节点的命名方式为ti-j，其中ti 表示所述事件节点在Petri网业务流程中对应的变迁ti，j表示所述事件节点在所述完备前缀展开图中被构造出现的先后次序。
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵，包括：
根据所述完备前缀展开图中的所述条件节点的总数m和所述事件节点的总数n，生成一个关联矩阵Am*n。
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述根据所述完备前缀展开图中的所述条件节点的总数m和所述事件节点的总数n，生成一个关联矩阵Am*n，包括：
若在所述完备前缀展开图中的所述条件节点ci与所述事件节点ej间有弧(ci,ej)相连，则将所述关联矩阵中的元素aij赋值为1；若在完备前缀展开图中事件节点ej与条件节点ci间有弧(ej,ci)相连，则在所述关联矩阵中的元素aji赋值为-1；其他情况，则将所述关联矩阵中的元素赋值为0。
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所，包括：
从所述关联矩阵识别输入隐式库所，包括：扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij对应的所有赋值只有1和0、且不存在-1，则条件节点 ci所对应的所述Petri网业务流程中的库所pm为输入隐式库所；
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述对所述关联矩阵进行识别，并得到输出隐式库所，包括：
从所述关联矩阵识别输出隐式库所，包括：扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij对应的所有赋值只有-1和0、且不存在1，则条件节点 ci所对应的所述Petri网业务流程中的库所pm为输出隐式库所；
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述对所述关联矩阵进行识别，并得到短隐式库所，包括：
从所述关联矩阵识别短隐式库所，包括：扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij和apq的每个赋值均相等，则条件节点ci和条件节点cp在所述Petri网业务流程中的分别对应的库所pm和pn为短隐式库所。
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所，包括：
从所述完备前缀展开图中识别出所有后集元素大于1的事件节点的集合，记为Ef；
从所述完备前缀展开图中识别出所有前集元素大于1的事件节点的集合，记为Ec；
计算出由Ec和Ef中的元素分别作为起始节点和结束节点组成的所有 TT结构，该TT结构的分叉节点为Ef中的元素ei，汇聚节点为Ec中的元素为ej。分叉节点是指该元素的出度大于1；汇聚节点是指该元素的入度大于1。
遍历所有计算出的TT结构，若所述TT结构中存在路径eip0ej，则p0为长隐式库所。
进一步的，如前述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，包括：
根据识别出的输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所，在确保网连通性的前提下，删除所述隐式库所及相关的弧；
所述网连通性是指所述Petri网业务流程同时满足以下条件：
所述Petri网业务流程中每个变迁都有输入库所；
所述Petri网业务流程中每个变迁都有输出库所；
所述Petri网业务流程中原本连通的路径未被截断。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供一种检测和删除Petri 网业务流程中结构冗余的装置，包括：
展开图获取单元，用于将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；
关联矩阵生成单元，用于生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；
关联矩阵识别单元，用于对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所，其中：所述输入隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集为空的条件节点对应的库所；所述输出隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，后集为空的条件节点对应的库所；所述短隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集和后集相同的两个或多个条件节点对应的库所；
展开图识别单元，用于对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；
删除单元，用于从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，所述隐式库所包括输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所。
在本申请实施例中，采用完备前缀展开图检测隐式库所的方式，通过将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所；对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；从所述Petri网业务流程中删除隐式库所；达到了简化Petri网业务流程的目的，从而实现了业务流程模型更加利于阅读和理解的技术效果，进而解决了由于Petri网业务流程模型的结构很复杂、存在结构冗余的的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是本发明一种实施例中根据本申请的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法流程示意图；
图2为一个存在结构冗余的Petri网电力调度业务流程；
图3为图1所示电力调度业务流程展开生成的完备前缀展开图；
图4为删除结构冗余后得到的Petri网电力调度业务流程：以及
图5是本发明一种实施例中根据本申请的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的装置模块示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本发明及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
本实施方式以一个电力调度业务流程为例，如图1所示。该流程包含下述任务：t1(提交调度申请)、t2(审核调度申请)、t3(领导审批通过调度申请)、t4(领导审批不通过调度申请)、t5(实施调度)及t6(通知提交单位修改)。
如图1所示，本发明提供一种根据本申请的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，包括：
S1.将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；
S2.生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；
S3.对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所，其中：所述输入隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集为空的条件节点对应的库所；所述输出隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，后集为空的条件节点对应的库所；所述短隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集和后集相同的两个或多个条件节点对应的库所；
S4.对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；
S5.从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，所述隐式库所包括输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所。
具体的，本发明提供一个实施例，检测图2所示Petri网电力调度业务流程中隐式库所的步骤如下：
(1)使用McMillan’算法，生成如图1所示Petri网电力调度业务流程对应的完备前缀展开图，如图3所示。其中，条件节点和事件节点用方框表示；弧用有向线段表示。例如，条件节点“p12-2”是指该条件节点对应的是图1 所示Petri网电力调度业务流程中的库所p12，且在完备前缀展开图中被构造出现的次序为2。
(2)如表1所示为图3所示完备前缀展开图对应的关联矩阵。由于在图 2所示的完备前缀展开图中，条件节点“p12-2”和事件节点“t1-1”间存在弧，故而，在表1所示的关联矩阵中，ap12-2t1-1的值为1。由于在图3所示的完备前缀展开图中，事件节点“t1-1”和条件节点“p7-5”间存在弧，故而，在表1 所示的关联矩阵中，at1-1p7-5的值为-1。由于在图2所示的完备前缀展开图中，事件节点“t1-1”和条件节点“p16-1”间不存在弧，故而，在表1所示的关联矩阵中，at1-1p16-1的值为0。
图3所示完备前缀展开图对应的关联矩阵
t1-1 t2-2 t3-3 t4-4 t5-5 t6-6
p16-1 0 1 0 0 0 0
p12-2 1 0 0 0 0 0
p0-3 1 0 0 0 0 0
p2-4 -1 0 0 0 1 1
p7-5 -1 1 0 0 0 0
p8-6 0 -1 1 1 0 0
p15-7 0 -1 1 1 0 0
p14-8 0 0 -1 0 0 0
p9-9 0 0 -1 0 1 0
p14-10 0 0 0 -1 0 0
p10-11 0 0 0 -1 0 1
p11-12 0 0 0 0 -1 0
p13-13 0 0 0 0 -1 0
p13-14 0 0 0 0 0 -1
p11-15 0 0 0 0 0 -1
表1
(3)从表1所示的关联矩阵中识别输入隐式库所。扫描关联矩阵的行向量，条件节点“p12-2”对应的行向量、条件节点“p16-1”对应的行向量、条件节点“p0-3”对应的行向量中，赋值只有1和0，不存在-1，则条件节点“p12-2”对应的库所p12、条件节点“p16-1”对应的库所p16和条件节点“p0-3”对应的库所p0为输入隐式库所。
(4)从表1所示的关联矩阵中识别输出隐式库所。扫描关联矩阵的行向量，条件节点“p14-8”对应的行向量、条件节点“p14-10”对应的行向量、条件节点“p11-12”对应的行向量、条件节点“p13-13”对应的行向量、条件节点“p13-14”对应的行向量和条件节点“p11-15”对应的行向量中，赋值只有-1和0，不存在1，则条件节点“p14-8”对应的库所p14、条件节点“p14-10”对应的库所p14、条件节点“p11-12”对应的库所p11、条件节点“p13-13”对应的库所p13、条件节点“p13-14”对应的库所p13和条件节点“p11-15”对应的库所p11为输出隐式库所。
(5)从表1所示的关联矩阵中识别短隐式库所。扫描关联矩阵的行向量，条件节点“p8-6”对应的行向量和条件节点“p15-7”对应的行向量相等，则条件节点“p8-6”对应的库所p8和条件节点“p15-7”对应的库所p15为短隐式库所。
(6)从图2所示的Petri网电力调度业务流程中识别长隐式库所。首先，从完备前缀展开图中识别出所有后集元素大于1的事件节点的集合，记为 Ef＝{t1-1,t2-2,t3-3,t4-4,t5-5,t6-6}；其次，从完备前缀展开图中识别出所有前集元素大于1的事件节点的集合，记为Ec＝{t3-3,t4-4,t5-5,t6-6}；然后，计算出由Ec中的起始节点和Ef中的结束结束节点分别作为分叉节点和汇聚节点所组成的所有TT结构＝{t1-1t5-5结构，t1-1t6-6结构}；最后，遍历t1-1t5-5结构和t1-1t6-6结构，在t1-1t5-5结构中，存在路径t1-1p2-4t5-5，则该条件节点 p2-4对应的Petri网业务流程中的库所p2为长隐式库所；在t1-1t6-6结构中，存在路径t1-1p2-4t6-6，则该条件节点p2-4对应的Petri网业务流程中的库所 p2为长隐式库所。
删除图3所示Petri网电力调度业务流程中隐式库所的步骤如下，消除结构冗余后的Petri网电力调度业务流程，如图4所示。
(1)针对识别的输入隐式库所p0、p12和p16，在确保网连通性的前提下，可以删除p16，只选择删除p0或p12及其相关的弧，但不能全部删除它们及其相关的弧，否则，变迁t1将成为前集为空的变迁，违背了连通性的条件1)。
(2)针对识别的输出隐式库所p11、p13和p14，在确保网连通性的前提下，可以删除p11及其相关的弧，选择删除p11或p13及其相关的弧，但不能全部删除它们及其相关的弧，否则，变迁t5和t6将成为后集为空的变迁，违背了连通性的条件2)。
(3)针对识别的短隐私库所p8和p15，在确保网连通性的前提下，选择删除p8或p15及其相关的弧，但不能全部删除它们及其相关的弧，否则，违背了连通性的条件3)，使得库所p15与变迁t3间的路径被截断。
(4)针对识别的长隐式库所p2，可以删除p2及其相关的弧。
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述方法的一种检测和删除 Petri网业务流程中结构冗余的装置，如图5所示，该装置包括：
展开图获取单元1，用于将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；
关联矩阵生成单元2，用于生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；
关联矩阵识别单元3，用于对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所，其中：所述输入隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集为空的条件节点对应的库所；所述输出隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，后集为空的条件节点对应的库所；所述短隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集和后集相同的两个或多个条件节点对应的库所；
展开图识别单元4，用于对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；
删除单元5，用于从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，所述隐式库所包括输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，包括：
将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；
生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；
对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所，其中：所述输入隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集为空的条件节点对应的库所；所述输出隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，后集为空的条件节点对应的库所；所述短隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集和后集相同的两个或多个条件节点对应的库所；
对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；
从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，所述隐式库所包括输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所；
所述对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所，包括：
扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij对应的所有赋值只有1和0、且不存在-1，则条件节点ci所对应的所述Petri网业务流程中的库所pm为输入隐式库所；
所述对所述关联矩阵进行识别，并得到输出隐式库所，包括：
扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij对应的所有赋值只有-1和0、且不存在1，则条件节点ci所对应的所述Petri网业务流程中的库所pm为输出隐式库所；
所述对所述关联矩阵进行识别，并得到短隐式库所，包括：
扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij和apq的每个赋值均相等，则条件节点ci和条件节点cp在所述Petri网业务流程中的分别对应的库所pm和pn为短隐式库所；
所述对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所，包括：
从所述完备前缀展开图中识别出所有后集元素大于1的事件节点的集合，记为Ef；
从所述完备前缀展开图中识别出所有前集元素大于1的事件节点的集合，记为Ec；
计算出由Ec中的起始节点和Ef中的结束结束节点分别作为分叉节点和汇聚节点所组成的所有TT结构，该TT结构的分叉节点为Ef中的元素ei，汇聚节点为Ec中的元素为ej；分叉节点是指该元素的出度大于1；汇聚节点是指该元素的入度大于1；
遍历所有计算出的TT结构，若所述TT结构中存在路径eip0ej，则p0为长隐式库所。
2.根据权利要求1所述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图，包括：
将所述Petri网业务流程使用McMillan’算法生成所述完备前缀展开图；包含：条件节点、事件节点和弧；所述条件节点为所述Petri网业务流程中的库所，所述事件节点为所述Petri网业务流程中的变迁；所述弧为所述Petri网业务流程中的弧；
所述的条件节点的命名方式为pi-j，其中pi表示所述条件节点在所述Petri网业务流程中对应的库所pi，j表示所述条件节点在所述完备前缀展开图中被构造出现的先后次序；所述事件节点的命名方式为ti-j，其中ti表示所述事件节点在Petri网业务流程中对应的变迁ti，j表示所述事件节点在所述完备前缀展开图中被构造出现的先后次序。
3.根据权利要求1所述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵，包括：
根据所述完备前缀展开图中的所述条件节点的总数m和事件节点的总数n，生成一个关联矩阵Am*n。
4.根据权利要求3所述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述根据所述完备前缀展开图中的所述条件节点的总数m和所述事件节点的总数n，生成一个关联矩阵Am*n，包括：
若在所述完备前缀展开图中的所述条件节点ci与所述事件节点ej间有弧(ci,ej)相连，则将所述关联矩阵中的元素aij赋值为1；若在完备前缀展开图中事件节点ej与条件节点ci间有弧(ej,ci)相连，则在所述关联矩阵中的元素aji赋值为-1；其他情况，则将所述关联矩阵中的元素赋值为0。
5.根据权利要求4所述的检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的方法，其特征在于，所述从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，包括：
根据识别出的输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所，在确保网连通性的前提下，删除所述隐式库所及相关的弧；
所述网连通性是指所述Petri网业务流程同时满足以下条件：
所述Petri网业务流程中每个变迁都有输入库所；
所述Petri网业务流程中每个变迁都有输出库所；
所述Petri网业务流程中原本连通的路径未被截断。
6.一种检测和删除Petri网业务流程中结构冗余的装置，其特征在于，包括：
展开图获取单元，用于将Petri网业务流程展开为完备前缀展开图；
关联矩阵生成单元，用于生成与所述完备前缀展开图对应的关联矩阵；
关联矩阵识别单元，用于对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所、输出隐式库所和短隐式库所，其中：所述输入隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集为空的条件节点对应的库所；所述输出隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，后集为空的条件节点对应的库所；所述短隐式库所为：在所述完备前缀展开图中，前集和后集相同的两个或多个条件节点对应的库所；
展开图识别单元，用于对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所；
删除单元，用于从所述Petri网业务流程中删除隐式库所，所述隐式库所包括输入隐式库所、输出隐式库所、短隐式库所和长隐式库所；
所述对所述关联矩阵进行识别，并得到输入隐式库所，包括：
从所述关联矩阵识别输入隐式库所，包括：扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij对应的所有赋值只有1和0、且不存在-1，则条件节点ci所对应的所述Petri网业务流程中的库所pm为输入隐式库所；
所述对所述关联矩阵进行识别，并得到输出隐式库所，包括：
从所述关联矩阵识别输出隐式库所，包括：扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij对应的所有赋值只有-1和0、且不存在1，则条件节点ci所对应的所述Petri网业务流程中的库所pm为输出隐式库所；
所述对所述关联矩阵进行识别，并得到短隐式库所，包括：
从所述关联矩阵识别短隐式库所，包括：扫描所述关联矩阵的行向量，若存在行向量aij和apq的每个赋值均相等，则条件节点ci和条件节点cp在所述Petri网业务流程中的分别对应的库所pm和pn为短隐式库所；
所述对所述完备前缀展开图进行识别，得到长隐式库所，包括：
从所述完备前缀展开图中识别出所有后集元素大于1的事件节点的集合，记为Ef；
从所述完备前缀展开图中识别出所有前集元素大于1的事件节点的集合，记为Ec；
计算出由Ec中的起始节点和Ef中的结束结束节点分别作为分叉节点和汇聚节点所组成的所有TT结构，该TT结构的分叉节点为Ef中的元素ei，汇聚节点为Ec中的元素为ej；分叉节点是指该元素的出度大于1；汇聚节点是指该元素的入度大于1；
遍历所有计算出的TT结构，若所述TT结构中存在路径eip0ej，则p0为长隐式库所。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109062704A (zh) * 2018-06-21 2018-12-21 山东科技大学 一种面向死锁检测的无界Petri网展开方法
CN111680909B (zh) * 2020-06-05 2022-08-09 南京南瑞信息通信科技有限公司 一种业务流程改进方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102332125A (zh) * 2011-11-08 2012-01-25 南京大学 基于后继任务的工作流挖掘方法
CN103019233A (zh) * 2012-12-21 2013-04-03 华侨大学 一种检测plc梯形图程序中是否存在竞态的方法
CN105574230A (zh) * 2015-11-25 2016-05-11 云南大学 面向协作图的基于Petri网的过程编排可实现性分析方法
CN107203202A (zh) * 2017-07-03 2017-09-26 贵州大学 基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102332125A (zh) * 2011-11-08 2012-01-25 南京大学 基于后继任务的工作流挖掘方法
CN103019233A (zh) * 2012-12-21 2013-04-03 华侨大学 一种检测plc梯形图程序中是否存在竞态的方法
CN105574230A (zh) * 2015-11-25 2016-05-11 云南大学 面向协作图的基于Petri网的过程编排可实现性分析方法
CN107203202A (zh) * 2017-07-03 2017-09-26 贵州大学 基于模糊Petri网的系统可靠性分析与故障诊断方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Implicit places in net systems;F. Garcia-Valles 等;《Proceedings 8th International Workshop on Petri Nets and Performance Models (Cat. No.PR00331)》;19990910;104-113 *
Model checking with finite complete prefixes is PSPACE-complete;Heljanko, K;《Proceedings of CONCUR 2000. 11th International Conference on Concurrency Theory》;20000825;第1877卷;108-122 *
一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析;刘玲艳 等;《海军工程大学学报》;20100621(第2期);11-15 *

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