極大代數線性離散事件動態(tài)系統(tǒng)性能估計算法研究
發(fā)布時間:2022-11-01 18:45
離散事件動態(tài)系統(tǒng)(DEDS)是上世紀80年代以來興起的一門學科。它淵源于排隊和網絡分析問題,由于信息處理、計算機和機器人等技術的發(fā)展、完善和應用的需要,出現了計算機集成制造、通訊網絡、計算機網絡、交通調度和公共服務等一系列人造系統(tǒng),這使得對于DEDS的研究更為迫切,并且極具實際的價值。越來越多的人進入到DEDS這一極富挑戰(zhàn)性的研究領域,在建模、分析、控制、綜合等問題作了很多研究。 本論文是在已有成果的基礎上,對極大代數線性DEDS的性能分析算法(即周時計算算法)進行研究。Howard算法和CalcCycleTime算法是目前該類算法中效率最高的算法,本文重點對它們通過數值試驗,進行比較和研究,并對算法提出改進。 本文首先深入研究了這兩個算法。Howard算法是策略迭代算法,首先進行策略選擇并求出相應的策略矩陣的廣義特征模式,然后檢測策略矩陣的廣義特征模式是否為最初矩陣的廣義特征模式。如果滿足,則極大代數矩陣的周時被求出,不滿足,進行策略改進。CalcCycleTime算法也是策略迭代算法,但與Howard算法相比采用了不同的思路。它首先利用CalcSpectralR...
【文章頁數】:66 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 綜述
1.1 離散事件動態(tài)系統(tǒng)
1.2 極大代數線性與非線性系統(tǒng)
1.3 極大代數線性系統(tǒng)的性能估計
1.4 本文的主要工作和結構
2 預備知識
2.1 極大代數
2.2 有向圖分析法
2.3 極大代數矩陣的特征值和特征向量
2.4 極大代數矩陣的周時
2.5 本章小結
3 Howard算法
3.1 預備知識
3.1.1 周時向量的唯一性
3.1.2 不可約矩陣周時向量的存在性
3.1.3 常規(guī)矩陣的廣義特征模式
3.1.4 一類特殊的矩陣
3.2 計算周時的Howard算法
3.2.1 值確定(Value determination)
3.2.2 改進策略(Policy improvement)
3.2.3 Howard算法小結
3.3 Howard算法的一點改進
3.4 Howard算法的計算機編程實現
3.5 本章小結
4 CalcCycleTime算法
4.1 預備知識
4.1.1 極小極大函數的概念
4.1.2(n,n)型函數的三個基本性質
4.1.3(n,n)型函數的周時
4.1.4 極小極大函數的極大代數形式表示
4.1.5 極小極大函數的計算機表示
4.1.6 對偶定理
4.1.7 極小極大函數的特征向量相關概念
4.2 計算周時的CalcCycleTime算法
4.2.1 預備結果
4.2.2 計算周時的CalcCycleTime算法
4.2.3 計算譜半徑算法
4.3 對偶CalcCycleTime算法
4.4 對偶CalcCycleTime算法的編程實現
4.5 本章小結
5 Howard算法與對偶CalcCycleTime算法比較
5.1 實驗環(huán)境
5.1.1 實驗的軟硬件環(huán)境
5.1.2 運行時間測量
5.1.3 測試數據
5.1.4 數據結構
5.2 實驗結果
5.2.1 運行時間比較
5.2.2 迭代次數比較
5.2.3 精度問題
5.3 本章小結
6 算法改進
6.1 初始策略選擇的優(yōu)化
6.2 改進Howard算法
6.3 本章小結
7 結論與展
參考文獻
作者簡歷
學位論文數據集
本文編號:3699906
【文章頁數】:66 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 綜述
1.1 離散事件動態(tài)系統(tǒng)
1.2 極大代數線性與非線性系統(tǒng)
1.3 極大代數線性系統(tǒng)的性能估計
1.4 本文的主要工作和結構
2 預備知識
2.1 極大代數
2.2 有向圖分析法
2.3 極大代數矩陣的特征值和特征向量
2.4 極大代數矩陣的周時
2.5 本章小結
3 Howard算法
3.1 預備知識
3.1.1 周時向量的唯一性
3.1.2 不可約矩陣周時向量的存在性
3.1.3 常規(guī)矩陣的廣義特征模式
3.1.4 一類特殊的矩陣
3.2 計算周時的Howard算法
3.2.1 值確定(Value determination)
3.2.2 改進策略(Policy improvement)
3.2.3 Howard算法小結
3.3 Howard算法的一點改進
3.4 Howard算法的計算機編程實現
3.5 本章小結
4 CalcCycleTime算法
4.1 預備知識
4.1.1 極小極大函數的概念
4.1.2(n,n)型函數的三個基本性質
4.1.3(n,n)型函數的周時
4.1.4 極小極大函數的極大代數形式表示
4.1.5 極小極大函數的計算機表示
4.1.6 對偶定理
4.1.7 極小極大函數的特征向量相關概念
4.2 計算周時的CalcCycleTime算法
4.2.1 預備結果
4.2.2 計算周時的CalcCycleTime算法
4.2.3 計算譜半徑算法
4.3 對偶CalcCycleTime算法
4.4 對偶CalcCycleTime算法的編程實現
4.5 本章小結
5 Howard算法與對偶CalcCycleTime算法比較
5.1 實驗環(huán)境
5.1.1 實驗的軟硬件環(huán)境
5.1.2 運行時間測量
5.1.3 測試數據
5.1.4 數據結構
5.2 實驗結果
5.2.1 運行時間比較
5.2.2 迭代次數比較
5.2.3 精度問題
5.3 本章小結
6 算法改進
6.1 初始策略選擇的優(yōu)化
6.2 改進Howard算法
6.3 本章小結
7 結論與展
參考文獻
作者簡歷
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本文編號:3699906
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