MSTC 网及调度算法小探文档
【微计算机信息】_调度算法_期刊发文热词逐年推荐_20140722

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多线程 多目标判决 多目标优化 多用户分集 多物资调度 多处理系统 备件 处理器分组 基本块 启发式方法 变异 动态约束满足 动态 分布式编译 公交车辆调度 入侵检测 信道估计 优先级 优先权模型 仿真 任务预调度 交货期 交叉 vllw sopc rtp传输 qos pfair调度算法 msbuild min-min matlab m-m及mct iist调度 h.264 gridsim fpga dr-edf dna遗传算法 delphi dde
科研热词 推荐指数 遗传算法 4 调度算法 4 集群 2 调度 2 网格 2 智能规划 2 嵌入式操作系统 2 任务调度 2 通用性 1 进程 1 运动控制系统 1 车间生产调度 1 资源约束 1 贴片机 1 负载均衡 1 调度方法 1 虚拟组织层 1 联锁进路表 1 网络控制 1 网络化 1 网格计算 1 网格服务 1 网格任务调度 1 组播 1 约束图 1 系统服务 1 离散事件系统仿真 1 禁忌搜索算法 1 电梯群控 1 生产调度 1 物流自动化入库系统 1 物料调度优化 1 烟草辅料 1 灵活性 1 服务质量 1 有效载荷规划与调度软件平台 1 最优化 1 智能仪表 1 敌对信号 1 效益启发算法 1 扩散搜索 1 扩展关键活动 1 异步 1 带缓存交叉开关 1 带宽 1 工作流 1 工业 1 嵌入式系统 1 就绪态 1 实时系统 1 实时性 1 实时多任务 1
无线传感器网络中的能量有效调度算法设计

无线传感器网络中的能量有效调度算法设计无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)是由许多具有传感、计算和通信能力的节点组成的分布式网络。
它可以广泛应用于环境监测、智能交通、医疗健康等领域。
然而,由于无线传感器节点的能量供应通常十分有限,如何设计能够有效调度能量的算法,成为了无线传感器网络研究的热点之一。
能量有效调度是指通过合理的调度算法,降低传感器节点能量消耗率,延长网络的生命周期,最大限度地利用有限的能量资源。
本文将介绍几种常见的能量有效调度算法。
第一种算法是低能耗路由算法。
路由算法是无线传感器网络中最基础的算法之一,它决定了数据包在网络中的传输路径。
低能耗路由算法通过考虑节点的能量消耗和网络拓扑结构,选择能量消耗较低的路径进行数据传输。
例如,利用节点剩余能量作为路由选择的一个重要指标,保证节点能量分布均匀,有效延长网络寿命。
第二种算法是充电调度算法。
在一些特殊的无线传感器网络应用场景中,可以利用移动充电节点为其他节点进行能量补充。
充电调度算法的目的是合理安排移动充电节点的移动路径和时间,使得网络中的节点能够及时得到能量补充。
例如,通过预测节点能量消耗情况和能量储备情况,为充电节点规划最优的路径和时间,提高网络的覆盖率和能量利用效率。
第三种算法是节点睡眠调度算法。
在无线传感器网络中,节点在没有数据传输任务时,可以进入睡眠模式以降低能量消耗。
节点睡眠调度算法通过根据节点的工作状态和任务需求,合理决策节点的唤醒和睡眠时机,以最大限度地降低能量消耗。
例如,通过预测节点之间的通信需求和数据采集频率,为节点规划合理的唤醒和睡眠策略,提高能量利用效率和网络性能。
第四种算法是能量平衡调度算法。
在无线传感器网络中,节点的能量消耗通常不均衡,一些节点会早期耗尽能量导致网络中断。
能量平衡调度算法的目标是通过动态调整节点的能量消耗率,使得网络中的能量分布趋于均衡。
例如,通过限制节点的能量消耗速率,并引入能量分配机制,实现节点能量的均衡分布,延长网络的寿命和稳定性。
TCAM流表项调度算法

1、TCAM 表项管理算法1.1 顺序移动法所有关键字表项按照它们的前缀长度组成一个个表项集合块,并且从TCAM 的低地址开始顺序排列,所有的空闲空间存放在TCAM 的高地址。
图2 采用的就是这种方式。
如果我们需要在TCAM 中加入长度为20 的地址前缀,该地址前缀应该保存在表项P1 和P2 之间。
为了能够在P1和P2 之间腾出一个空闲空间,那么最简单的方法就是将P2 到P5 这四个表项依次向下移动一个位置,这种方式的效率很低,最差情况下的算法复杂度为O(N),其中N 为目前TCAM 中保存的表项数目。
1.2 预留表项空间的顺序移动法为了尽量避免表项插入造成其它表项大规模的移动,可以为每个长度的前缀集合预留一些空闲的表项,如图4 所示。
当需要加入新的前缀表项时,如果对应前缀长度的前缀集合中包含空闲表项,那么就不需要进行表项移动操作;如果不存在空闲表项,那么需要从相邻的前缀集合块中借用空闲表项,路由更新带来的表项移动次数大大降低了。
这种方法能够提高路由更新的平均效率,但是在最差情况下,路由更新的算法复杂度仍然为O(N)。
1.3 选择移动法TCAM 要求所有的路由按照前缀长度降序排列,令Pj 代表的是前缀长度为j 的所有路由集合,如果j>k,那么所有Pj中的路由表项都应该保存在Pk中的路由表项之前。
TCAM 只要求前缀长度集合块之间的顺序关系,对于每个前缀长度集合块内部各个路由前缀之间的顺序关系没有严格规定。
选择移动法就利用了这一思想,算法实现如图5 所示。
当需要在TCAM中加入长度为k(8≤k≤32)的路由前缀时,首先从长度8 的前缀块开始,将前缀块的第一项移动到最后一项(即TCAM的空闲表项区域),这样在长度为8 的前缀块处就有了一个空闲表项;然后将长度为9 前缀块中的第一项移动到这一个空闲表项处,使得长度为9 前缀块中出现了空闲表项;以此类推,直到新加入表项所在的前缀块为止,那时就只需要将该新表项加入到分配处的空闲表项处就可以了。
调度的调度算法实验报告

调度的调度算法实验报告调度的调度算法实验报告引言:调度是计算机科学中一个重要的概念,它涉及到任务分配、资源管理和优化等方面。
调度算法则是实现调度的关键,它决定了任务的执行顺序和资源的分配方式。
在本次实验中,我们将探讨几种常见的调度算法,并通过实验对其性能进行评估和比较。
一、先来先服务算法(FCFS)先来先服务算法是最简单的调度算法之一,它按照任务到达的先后顺序进行处理。
实验中,我们模拟了一个任务队列,每个任务有不同的执行时间。
通过实验结果可以看出,FCFS算法的优点是简单易懂,但当任务的执行时间差异较大时,会导致平均等待时间较长。
二、最短作业优先算法(SJF)最短作业优先算法是一种非抢占式调度算法,它根据任务的执行时间来进行排序。
实验中,我们将任务按照执行时间从短到长进行排序,并进行调度。
实验结果显示,SJF算法的优点是能够最大程度地减少平均等待时间,但当任务的执行时间无法预测时,该算法可能会导致长任务等待时间过长的问题。
三、时间片轮转算法(RR)时间片轮转算法是一种抢占式调度算法,它将任务分为多个时间片,并按照顺序进行调度。
实验中,我们设置了每个时间片的长度,并将任务按照到达顺序进行调度。
实验结果表明,RR算法的优点是能够公平地分配资源,但当任务的执行时间超过一个时间片时,会导致上下文切换频繁,影响系统的性能。
四、最高响应比优先算法(HRRN)最高响应比优先算法是一种动态调度算法,它根据任务的等待时间和执行时间来计算响应比,并选择响应比最高的任务进行调度。
实验中,我们根据任务的到达时间、执行时间和等待时间计算响应比,并进行调度。
实验结果显示,HRRN算法能够在一定程度上平衡长任务和短任务的等待时间,但当任务的执行时间过长时,会导致其他任务的等待时间过长。
五、多级反馈队列算法(MFQ)多级反馈队列算法是一种综合性的调度算法,它将任务分为多个队列,并根据任务的执行情况进行调度。
实验中,我们设置了多个队列,并根据任务的执行时间和等待时间进行调度。
调度算法详细资料大全

调度算法详细资料大全作业系统管理了系统的有限资源,当有多个进程(或多个进程发出的请求)要使用这些资源时,因为资源的有限性,必须按照一定的原则选择进程(请求)来占用资源。
这就是调度。
目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。
基本介绍•中文名:调度算法•所属领域:作业系统调度算法,评价因素,吞吐量,CPU利用率,周转时间,确定进程调度原则,调度算法分类,先来先服务(FCFS),轮转法(Round Robin),多级反馈伫列算法,linux进程调度算法,调度算法在作业系统中调度是指一种资源分配,因而调度算法是指:根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。
对于不同的的系统和系统目标,通常采用不同的调度算法,例如,在批处理系统中,为了照顾为数众多的段作业,应采用短作业优先的调度算法;又如在分时系统中,为了保证系统具有合理的回响时间,应当采用轮转法进行调度。
目前存在的多种调度算法中,有的算法适用于作业调度,有的算法适用于进程调度;但也有些调度算法既可以用于作业调度,也可以用于进程调度。
通常将作业或进程归入各种就绪或阻塞伫列。
调度算法要求:高资源利用率、高吞吐量、用户满意等原则。
进程调度所采用的算法是与整个系统的设计目标相一致的:1.批处理系统:增加系统吞吐量和提高系统资源的利用率; 2.分时系统:保证每个分时用户能容忍的回响时间。
3.实时系统:保证对随机发生的外部事件做出实时回响。
评价因素吞吐量单位时间内CPU完成作业的数量。
CPU利用率从0%~100%。
评价批处理系统的性能指标。
Ti = 作业完成时刻-作业提交时刻确定进程调度原则在系统角度来说,公平性:每个进程(不论优先权)都有机会被运行;较大的吞吐量。
用户角度:及时性:回响速度要快;较短的周转时间:不应当让用户等待时间过长。
调度算法分类先来先服务(FCFS)先来先服务(FCFS, First Come First Serve)是最简单的调度算法,按先后顺序进行调度。
车联网物流车辆调度优化算法与实现

车联网物流车辆调度优化算法与实现随着物流业的快速发展,物流车辆调度成为物流行业中重要的一环。
而随着科技的不断进步,车联网的普及推广,车联网物流车辆调度优化算法逐渐受到人们的关注。
一、车联网物流车辆调度的优化需求随着互联网的普及,传统的物流行业发生了翻天覆地的变革,不断推陈出新的物流服务和技术不断涌现。
而车联网技术则成为其中最为重要的一环。
物流车辆调度是物流行业的一个重要环节,但是在传统的物流车辆调度方式中,缺乏车辆、司机、货物等相关信息的实时交互和监测,存在着大量的重复、浪费等不必要的费用和资源。
而车联网技术的应用,可以实现实时交互和监测,提高调度的效率和精度,减少不必要的费用和资源浪费,对物流企业来说,可以大大提升经济效益,提高市场竞争力。
二、车联网物流车辆调度优化算法的研究车联网物流车辆调度优化算法研究的目标是以最低的成本将物流需求合理地分配给各个物流车辆,并最大限度地满足物流需求的完成,以达到最佳的经济效益。
车联网物流车辆调度优化算法的优化需求主要体现在以下几个方面:1.在保证货车装卸过程中无空驶的情况下,减少货车的行驶时间和距离,缩短物流时间,从而降低物流成本。
2.降低货车的空转率,提高运输效率,在货车最大化利用的情况下,避免产生额外的经济成本。
3.在物流需求量较大和货车数量较少的情况下,将货物合理分割,使得货物能够得到充分利用,确保物流需求成功完成,从而提高企业的市场竞争力。
车联网物流车辆调度的优化,需要引入先进的算法,以满足复杂的调度需求。
其中最常用的优化算法包括:1.遗传算法:利用进化算法优化物流车辆调度计划,从而得到最优的调度方案。
2.模拟退火算法:根据社会经验规律决策问题,以获取全局优化解。
3.蚁群算法:建立具有完备的问题描述与目标函数的物流车辆调度模型,利用蚁群算法来优化物流车辆调度,快速解决复杂的物流运输问题。
三、车联网物流车辆调度的实现方法车联网物流车辆调度在实现上需要考虑到以下一些关键要素:1.车辆调度任务分配根据调度需求,将调度任务分配给各个物流车辆,分配的主要方式一般有三种。
微网优化调度算法与策略研究

微网优化调度算法与策略研究随着能源危机和环境问题的日益突出,微网作为一种灵活的分布式能源系统,获得了广泛的关注和应用。
微网的调度算法和策略研究对于实现微网高效运行、提高能源利用效率以及促进能源转型具有重要意义。
本文将就微网优化调度算法与策略进行研究和探讨。
首先,我们需要了解什么是微网调度。
微网调度是指根据电力市场和微网内部负荷需求,确定微网内各种能源设备的运行状态和调度策略,以实现微网的正常运行和能源交易的经济效益最大化。
在微网调度中,需要考虑的因素包括但不限于电力市场价格、微网内部负荷需求、能源设备的运行状态和能源交易的利润等。
为了优化微网调度,需要建立合适的调度算法。
调度算法的设计需要兼顾经济效益与可行性。
一种常用的调度算法是基于线性规划的调度模型,该模型通过数学建模方法,将微网的能源供需问题转化为线性规划问题,并利用线性规划算法求解最优解。
此外,还可以采用遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等智能优化算法,以求解微网调度问题的最优解。
除了调度算法,微网调度还需要考虑合适的调度策略。
调度策略决定了能源设备的运行状态和能源交易的方式。
在微网调度中,常见的调度策略包括自主调度策略和接入电网调度策略。
自主调度策略是指微网根据自身负荷需求和能源供给情况,独立决策能源设备的运行状态和能源交易行为。
接入电网调度策略是指微网根据电力市场的价格和电网供电状况,决定是否接入电网并选择合适的交易方式。
为了进一步提高微网的调度优化效果,可以考虑引入其他因素,如可再生能源的优先利用、储能设备的调度控制和用户的需求响应等。
对于可再生能源的优先利用,可以通过设定合适的电价并结合预测模型,使得微网在可再生能源供应充足时优先使用可再生能源,从而减少对传统能源的依赖。
对于储能设备的调度控制,可以通过智能算法对储能设备的充放电进行调度,使得微网在负荷波动时能够灵活调整能源供给。
对于用户的需求响应,可以通过智能电网技术,实现用户对能源需求的灵活调整,以降低峰谷差、平滑负荷曲线,提高微网调度的经济效益。
物资调度算法

物资调度算法物资调度算法是指根据一定的规则和算法,对物资进行合理的调度和分配,以最大化资源利用效率,提高物资运输效率和服务质量。
在现代物流领域,物资调度算法是一个重要的研究方向,对于优化物流系统的运作具有重要意义。
物资调度算法的核心目标是在有限的资源条件下,实现物资的高效调度。
首先,需要对物资进行合理的分类和归类,以便更好地进行调度。
物资可以按照种类、规格、重量、体积等属性进行分类,以便更好地进行调度和分配。
在物资调度算法中,常用的调度策略包括最短路程、最短时间、最低成本等。
最短路程调度策略是指根据物资的位置和目的地之间的距离,选择距离最短的路径进行调度;最短时间调度策略是指根据物资的紧急程度和运输速度,选择时间最短的路径进行调度;最低成本调度策略是指根据物资的运输成本和资源利用效率,选择成本最低的路径进行调度。
物资调度算法可以采用不同的优化方法,如贪心算法、动态规划、遗传算法等。
贪心算法是一种简单而高效的算法,它通过每一步的局部最优选择,最终达到全局最优解;动态规划是一种将原问题分解成子问题并进行逐步求解的方法,通过保存子问题的解来避免重复计算,提高求解效率;遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法,通过优胜劣汰的方式不断迭代,逐渐找到最优解。
物资调度算法还需要考虑实际情况中的一些约束条件,如时间窗口、容量限制、车辆数量等。
时间窗口约束是指物资需要在一定的时间范围内送达,不能提前或延迟;容量限制是指物资的重量或体积不能超过车辆的承载能力;车辆数量约束是指在有限的车辆资源条件下,如何合理调度物资。
在实际应用中,物资调度算法可以应用于各个领域,如快递物流、生产制造、城市配送等。
例如,在快递物流领域中,物资调度算法可以帮助快递公司合理安排快递员的路线,提高送货效率;在生产制造领域中,物资调度算法可以帮助企业合理安排原材料的采购和生产计划,提高生产效率;在城市配送领域中,物资调度算法可以帮助物流公司合理安排货车的路线,提高城市配送效率。
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MSTC 网及调度算法小探文档MSTC network and scheduling algorithm编订:JinTai CollegeMSTC 网及调度算法小探文档前言:论文格式就是指进行论文写作时的样式要求,以及写作标准,就是论文达到可公之于众的标准样式和内容要求,论文常用来进行科学研究和描述科研成果文章。
本文档根据论文格式内容要求和特点展开说明,具有实践指导意义,便于学习和使用,本文下载后内容可随意调整修改及打印。
这是一篇关于mstc 网及调度算法小探的毕业论文提纲,欢迎浏览借鉴!1 引言工作流是一类能够完全或者部分自动执行的经营过程,它根据一系列过程规则、文档、信息或任务能够在不同的执行者之间进行传递与执行,工作流管理系统是一个软件系统,它完成工作流的定义和管理,并按照在计算机中预先定义好的工作流逻辑推进工作流实例的执行。
工作流引擎是整个工作流管理系统的基础,其功能直接决定了工作流管理系统的应用范围和对变化的适应能力。
工作流引擎的核心是工作流过程模型和流程的调度算法,工作流过程模型是对业务流程的抽象表示,而调度算法则是流程执行的控制规则,两者共同实现了业务流程的自动执行。
工作流过程模型方面,有向图模型最早被用来建立工作流模型,如流程图、状态图等、活动网络图、epcm 模型(event-driven process chain,事件过程链模型)等。
h.a. reijers等学者将event-driven process chains 扩展提出aggregate epc (aepc)模型,用一个统一的模型来描述一系列相似的业务流程。
petri 网技术也是工作流建模的常用方法之一,如van deraalst 在petri 网的基础上提出了工作流网wf-net,并进一步研究提出了一种新的工作流建模语言yawl,kees van hee 等学者基于工作流网提出了一个过程模型和数据模型的融合方法。
jan hidders 等学者基于petri 网和嵌套关系演算理论提出了一个新的数据流语言。
也有人通过把已有的建模方法(如e-r 图、面向对象方法)与有向图模型相结合,以更有针对性地面向某些领域进行过程建模,如thomas allweyer 把epcm 与面向对象的uml相结合,用于面向对象的业务过程建模。
除了有向图模型外,其它领域的工作流模型研究也取得了不少成果。
如kacmar、carey 和alexaander 等人提出了基于活动树(activity tree)的模型;范玉顺、吴澄等提出一种基于协调理论和反馈机制的工作流建模方法,该方法扩展了传统活动网络模型;andreas geppert 等提出了代理/服务(broker/services)模型;winograd 和flores 在语言行为理论的基础上提出了一种基于对话的工作流模型等。
工作流引擎任务调度方面,当前的研究主要集中在调度策略和调度算法两个方面。
调度策略分为静态调度和动态调度两种。
静态调度是在工作流建模时就绑定相应的资源,缺点是资源效率较低。
动态调度在建模时只绑定资源的描述,因此在调度时能根据实际情况来利用合适的资源来执行任务,资源效率较高,缺点是存在资源竞争问题。
tretola 等人还提出了一些考虑子任务内并行性的预调度策略来加快工作流的执行。
本文首先介绍了一种新的工作流过程模型——多步任务协同网(mstc nets),一个由角色(role,r),任务(task,t),工作(work,w)和转发(deliver,d)构成的网络,r 表示流程的参与者,而t 则描述了流程的业务活动, w 表示角色在任务中的分工,而d 用于表示业务流程的流转方向(可以是有条件的),一个任务可以由多个角色共同完成,这种区别不仅使其更贴近于实际的业务流程,还使其获得了更为强大的业务流程描述能力和更为丰富的信息加工能力。
同时,由于w 表示角色在任务中的分工,改善了模型对角色及其和任务的交互关系的处理能力(例如可更好地处理由角色引起的异常)。
为了更好的描述mstc 网的动态运行状态,在其基础上增加了转发条件、起始工作、分组和循环的描述,构成mstc网系统。
针对mstc 网系统的特点,我们研究了并给出了其8 个调度算法,并进行详细分析。
本文第一节给出mstc 网的定义和相关概念,形式化的数学语义描述为进一步的深入研究提供基础,直观的图形化描述为过程建模提供良好的图形表示方法。
第二节在建立了mstc 网中各建模元素的状态集合的基础上,对mstc 网的调度方法进行了深入研究。
第三节通过案例解析详细解释了调度方法的调度过程。
最后是小结。
2 mstc 网的定义和相关概念2.1 mstc 网定义 1(mstc 网,multi-step task collaborative nets)一个四元组n=(r,t;w,d)是一个mstc 网的充分必要条件是:(1)r ≠φ ;(2)t ≠φ ;(3)r ∩t =φ ;(4)w ? r×t ;(5)d ? t × r ;(6)dom(w)∪cod(w)= r ∪t 。
其中,dom(w) = {x | ?y:(x,y)∈w},cod (w)= {y | ?x:(x,y)∈w}.mstc 网的定义中,r 和t 是基本成分,w 和d 是由r和t 构造出来的,所以在定义中将r、t和w、d 用分号‘;’隔开。
r和t是两类不同的概念,所以r ∩t =φ 。
r ≠φ和t ≠φ表示在mstc 网中至少要有1 个角色和1 个任务。
dom(w)∪cod(w)= r ∪t 表示在mstc网中不能有孤立的r 或孤立的t。
显然,mstc 网中至少要有1 个w。
mstc 网是一个由角色(role,r)、任务(task,t)、工作(work,w)和转发(deliver,d)构成的网络。
其中,r 是一个有限的角色集合,表示参与业务流程的人;t 是一个有限的任务集合,表示网中的逻辑工作单元,必须完整执行,如申请、审核、会签、投票等;w是一个有限的工作集合,表示角色在事务中的分工,如阅文、填表、批示等;d 是一个有限的转发集合,表示任务完成后业务的流转方向。
在一个mstc 网中,r 和t 是基本成分,称为节点(node),w 和d 是由r 和t 构造出来的有向弧,称为连接(connection)。
2.2 多mstc 网定义 2(多mstc 网)一个六元组m=(r,t;w,d;cn;dn)是一个多mstc 网,如果m 满足以下的条件:(1)n=(r,t;w,d)是一个mstc 网,称为m 的基网(basic-net);(2)cn 是一个有限的mstc 网集合;(3)cn={n1,n2,…,nm},ni 是一个mstc 网,m 为正整数且m≥1;(4)dn 是n 和cn 之间的转发的集合;(5)dn ? (t × nk )∪ (nl × r),1≤k≤m,1≤l≤m;(6)()dom dn ∪ cod(dn )= r ∪t ∪ n1 ∪ n2 ∪.....∪ nm = r ∪t ∪cn 。
其中,() { () } dom dn = x | ?y:x,y∈dn ,() { () } cod dn = y | ?x:x,y ∈dn 。
根据定义可知,n 和ni(1≤i≤m)都是m 的子网。
dn ? (t × nk )∪ (nl × r)表明dn是n和cn 之间的转发,称为网间转发(net-deliver)。
网间转发只能从n 的t 元素转发到nk(即t×nk,也称为网间转出),或从nl 转发到n 的r 元素(即nl×r,也称为网间转入)。
()dom dn∪cod(dn )= r ∪t ∪ n1 ∪ n2 ∪.....∪ nm = r ∪t ∪cn表示在多mstc网中不能有孤立的子网。
2.3 多mstc 网统mstc 网的定义描述了网的静态结构特征,为了更好的描述网的动态运行状态,需要对网的状态加以描述,下面首先介绍几个基本概念。
概念1(起始工作 start work)不依赖于任何转发的结果就可以开始运行的工作称为起始工作。
mstc 网的运行必须从起始工作开始。
一个mstc 网可能有多个起始工作,并且可以从任意一个或多个起始工作开始运行。
概念2(转发条件 deliver condition)mstc 网中的转发可能是无条件的,也可能是有条件的。
有条件的转发必须在条件计算结果为真值的前提下,才能执行转发。
转发所依赖的条件称为转发条件。
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概念3(分组 group)角色可异步地接收不同的转发和办理不同的工作,然而这些工作和转发之间可能存在依赖关系。
为了描述这种依赖关系,必须对这些转发和工作进行区分,将有依赖关系的转发和工作归并在一起,称为分组。
概念4(路径 route)设n=(r,t;w,d)是一个mstc 网,路径p 是从节点n1 到节点nk 的序列,其中,∈ w∪d,1≤i≤k-1。
概念5(循环 loop)循环是可被反复执行的,并只保留最后一次执行信息的环形路径。
概念6(关联工作relate-work,关联转发relate-deliver、关联任务relate-task、关联角色relate-role)若n=(r,t;w,d)是一个mstc 网,设r 是n 中的任一角色,t 是n 中的任一任务,则我们称:(1)rw(t) = {w| ?r : (r,t)∈w}为t的关联工作,t为rw(t)的关联任务;(2)rd(t) = {d | ?r : (t, r)∈d}为t的关联转发,t为rd(t)的关联任务;(3)rw(r) = {w | ?t : (r,t)∈w}为r的关联工作,r为rw(r)的关联角色;(4)rd(r) = {d | ?t : (t,r)∈d}为r的关联转发,r为rd(r)的关联角色。
定义3(mstc 网系统)一个十元组σ=(r,t;w,d;cn;dn ;cd,w0,g,l)构成mstc 网系统的充分必要条件是:(1)m =(r,t;w,d;cn;dn)是一个多mstc 网;(2)cd 是转发条件的集合;(3)w0 是起始工作的集合;(4)g 是分组的集合;(5)l 是循环的集合。
mstc 网系统比多mstc 网的定义增加了转发条件、起始工作、分组和循环,能更好地描述真实系统。
在不特殊说明的情况下,本文所说的mstc 网就是指mstc 网系统。
2.4 mstc 网系统的图形表示任务的图符用一个矩形表示;工作的图符为一个带箭头的直线,方向从角色指向任务,起始工作用带空心箭头的直线表示,而其他工作则为实心箭头;转发的图符为也为一个带箭头的直线,方向从任务指向角色,条件转发用带空心箭头的直线表示,而其他转发则为实心箭头;分组用标在直线上靠近角色端的数字表示;循环用双箭头表示(仅循环用为空心)。