一种模糊Petri网参数优化的有效方法

摘要

本文根据模糊Petri网运行时连续性的特点,以蚁群算法为基础,提出了一种带交叉、变异因子的模糊Petri网参数值寻优的有效方法。该方法先用分层思想建立无环路的FPN模型,然后把它转化为类前向神经网络以确定输入—输出层关系,并将网络中各参数的值域均分为10等份,在图形中用10个城市来表示,再用蚁群算法进行路径的寻优,寻优后,在蚁群选定的值域上产生具体的分量解,最后由误差函数确定是否需要重新寻优。仿真程序实例表明经蚁群优化算法训练出的参数正确率较高,且不依赖于经验输入数据。