吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (5): 1541-1549.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201505024

• • 上一篇    下一篇

分布式离散事件系统的可诊断性判定策略

王晓宇1, 2, 欧阳丹彤1, 2, 迟晋进1, 2, 韩正服3   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;
    2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012;
    3.吉林大学 网络中心,长春 130012
  • 收稿日期:2013-12-16 出版日期:2015-09-01 发布日期:2015-09-01
  • 通讯作者: 韩正服(1965-),男,高级工程师.研究方向:计算机网络技术,网络安全及网络管理.E-mail:hzf@jlu.edu.cn
  • 作者简介:王晓宇(1984-),女,博士研究生.研究方向:基于模型诊断.E-mail:wxyjldx@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61272208,61133011,61003101,61170092); 吉林省科技发展计划项目(20101501,20100185,201101039); 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20100061110031); 浙江省自然科学基金项目 (Y1100191)

Strategy in judging diagnosability of distributed discrete event systems

WANG Xiao-yu1, 2, OUYANG Dan-tong1, 2, CHI Jin-jin1, 2, HAN Zheng-fu3   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012,China;
    2.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering, Ministry of Education, Jilin University, Changchun, 130012, China;
    3.Network Center,Jilin University,Changchun 130012,China
  • Received:2013-12-16 Online:2015-09-01 Published:2015-09-01

摘要: 为了降低通讯可诊断性的计算成本及通讯成本,提出了一种在分布式系统中求解可诊断性的同步策略。通过分布式系统中事件的时序关系,在保证可诊断性不变的前提下,减少同步操作的执行次数,并且化简同步方法,将与可诊断性无关的路径删除,不参与同步。定量讨论了分布式系统的可诊断性,用同步操作及同步成本作为参数,分析了分布式系统结构对可诊断性的影响。

关键词: 人工智能, 可诊断性, 分布式离散事件系统, 同步

Abstract: A synchronizing strategy of solving the diagnosability in distributed systems is proposed, which is used to reduce the costs of computation and communication. Under the condition of assurance diagnosability, the synchronization operation is decreased and the method is simplified. The trajectories, which are irrelevant with the diagnosability, are deleted, thus, the complexity synchronization operation is reduced due to the absence of these trajectories. The diagnosability of the distributed systems is discussed quantitatively; the synchronization operation and the cost of the synchronization are used as parameters to analyze how the structure of distributed system affects the diagnosability.

Key words: artificial intelligence, diagnosability, distributed discrete event system, synchronization

中图分类号: 

  • TP301.1
[1] Walter Hamscher, Luca Console, Johan de Kleer eds. Readings in model-based diagnosis[C]∥San Mateo, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers,1992.
[2] Luca Console, Oskar Dressler. Model-based diagnosis in the real world: lessons learned and challenges remaining[C]∥L C Aiello eds. Proceeding of 16th International Joint Conference of Artificial Intellitgence, Stockholm, Sweden: Morgan-Kaufmann Publishers, 1999:1393-1400.
[3] Peter Struss. Knowledge-based diagnosis: an important challenge and touchstone for AI[C]∥B Neumann eds. Proceeding of 10th European Conference on Artificial Intelligence, Chichester, UK: John Wiley and Sons, 1992:863-874.
[4] Raymond Reiter. A theory of diagnosis from first principles[J]. Artificial Intelligence, 1987,32(1):57-95.
[5] Pietro Baroni, Gianfranco Lamperti, Paolo Pogliano, et al. Diagnosis of large active systems[J].Artificial Intelligence, 1999, 110(1): 135-183.
[6] Meera Sampath, Raja Sengupta, Stephane Lafortune, et al. Diagnosability of discrete-event systems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1995, 40(9): 1555-1575.
[7] Meera Sampath, Raja Sengupta, Stephane Lafortune, et al. Failure diagnosis using discrete-event models[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 1996, 4(2):105-124.
[8] Jiang Sheng-bing, Huang Zhong-dong, Chandra V, et al. A polynomial algorithm for testing diagnosability of discrete-event systems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control , 2001, 46(8): 1318-1321.
[9] Yannick Pencolé, Marie Odile Cordier. A formal framework for the decentralised diagnosis of large scale discrete event systems and its application to telecommunication networks[J]. Artificial Intelligence, 2005, 164 (1): 121-170.
[10] Roni Stern, Meir Kalech, Niv Gafni, et al.Using model-based diagnosis to improve software testing[C]∥University of Birmingham. 23rd International Workshop on Principles of Diagnosis(DX-2012), Great Malvern, UK: Neal Snooke, 2012:99-106.
[11] Gregory Provan. Distributed diagnosability properties of discrete event systems[C]∥Ratna Bhushan Gopaluni eds. American Control Conference. Anchorage, USA: IEEE, 2002:134-139.
[12] Yannick Pencolé, Marie Odile Cordier.A formal framework for the decentralized diagnosis of large scale discrete event systems and its application to telecommunication networks[J]. Artificial Intelligence, 2005, 164 (1): 121-170.
[13] Thorsley David, Demosthenis Teneketzis. Diagnosability of stochastic discrete-event systems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2005, 50(4):476-492.
[14] Liu Fu-chun, David Thorsley, Demosthenis Teneketzis. Diagnosability of fuzzy discrete event systems[J]. Information Science,2008, 178(3): 858-870.
[15] Zhao Xiang-fu, Ouyang Dan-tong, Zhang Li-ming, et al. Reasoning on partially-ordered observations in online diagnosis of dess[J]. AI Communications, 2012, 25(4): 285-294.
[1] 董飒, 刘大有, 欧阳若川, 朱允刚, 李丽娜. 引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1571-1577.
[2] 顾海军, 田雅倩, 崔莹. 基于行为语言的智能交互代理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1578-1585.
[3] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1199-1205.
[4] 张浩, 占萌苹, 郭刘香, 李誌, 刘元宁, 张春鹤, 常浩武, 王志强. 基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1206-1213.
[5] 牟宗磊, 宋萍, 翟亚宇, 陈晓笑. 分布式测试系统同步触发脉冲传输时延的高精度测量方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1274-1281.
[6] 黄岚, 纪林影, 姚刚, 翟睿峰, 白天. 面向误诊提示的疾病-症状语义网构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 859-865.
[7] 李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873.
[8] 刘杰, 张平, 高万夫. 基于条件相关的特征选择方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 874-881.
[9] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 526-532.
[10] 杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538.
[11] 刘雪娟, 袁家斌, 许娟, 段博佳. 量子k-means算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 539-544.
[12] 贾一帆, 初亮, 许楠, 徐哲. 车用双电源开绕组电机驱动系统绕组模式切换及电流控制策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 20-29.
[13] 邬开俊, 王春丽, 单亚州, 杜三山, 鲁怀伟. 噪声作用下的化学突触耦合神经元系统的同步[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1554-1560.
[14] 曲慧雁, 赵伟, 秦爱红. 基于优化算子的快速碰撞检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1598-1603.
[15] 李嘉菲, 孙小玉. 基于谱分解的不确定数据聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1604-1611.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
[1] 刘松山, 王庆年, 王伟华, 林鑫. 惯性质量对馈能悬架阻尼特性和幅频特性的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 557 -563 .
[2] 初亮, 王彦波, 祁富伟, 张永生. 用于制动压力精确控制的进液阀控制方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 564 -570 .
[3] 李静, 王子涵, 余春贤, 韩佐悦, 孙博华. 硬件在环试验台整车状态跟随控制系统设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 577 -583 .
[4] 胡兴军, 李腾飞, 王靖宇, 杨博, 郭鹏, 廖磊. 尾板对重型载货汽车尾部流场的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 595 -601 .
[5] 王同建, 陈晋市, 赵锋, 赵庆波, 刘昕晖, 袁华山. 全液压转向系统机液联合仿真及试验[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 607 -612 .
[6] 张春勤, 姜桂艳, 吴正言. 机动车出行者出发时间选择的影响因素[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 626 -632 .
[7] 马万经, 谢涵洲. 双停车线进口道主、预信号配时协调控制模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 633 -639 .
[8] 于德新, 仝倩, 杨兆升, 高鹏. 重大灾害条件下应急交通疏散时间预测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 654 -658 .
[9] 肖赟, 雷俊卿, 张坤, 李忠三. 多级变幅疲劳荷载下预应力混凝土梁刚度退化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 665 -670 .
[10] 肖锐, 邓宗才, 兰明章, 申臣良. 不掺硅粉的活性粉末混凝土配合比试验[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 671 -676 .