modelagem e design de sistemas discretos em redes de petri
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PMR5237Modelagem e Design de Sistemas
Discretos em Redes de Petri Aula3: Redes Elementares e P/T
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Princípios para modelagem em Redes de Petri
As#redes#possuem#propriedades#-picas#dos#esquemas#que#as#tornam#Uma#excelente#representação#formal#para#sistemas#(dinâmicos)#discretos,#Entre#os#quais#figuram#:##
# #o#princípio#da#dualidade## #o#princípio#da#localidade## #o#princípio#da#concorrência## #o#principio#da#representação#gráfica## #o#princípio#da#representação#algébrica##
#
Conceitos básicos sobre modelagem em RdP
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Processo de Modelagem
• Identificar todos os estados (determinar o espaço de estados)• Identificar todas as transições (determinar as transições admissíveis)• Identificar as possíveis trajetórias no espaço de estados previlegiando as simetrias• Inserir os sincronismos, conflitos (mutex) e dependências entre trajetórias independentes• verificar o modelo, o que de forma clássica significa usar um jogador de marcas
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Redes de Petri: Definição
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loopsLoop em grafos
Loop em grafos Redes de Petri
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Exemplo: manobrando linhas de trem
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O problema de automação e controle
Nos diagramas ao lado temos o modelo gráfico do movimento de cada trem (um esquema cuja interpretação do significado de lugares e transições se encontra nas transparências anteriores). O problema de automação aqui é do tipo semáforo, no sentido que somente um dos trens pode estar no trecho unificado de cada vez, e de sincronismo, dado que, se um dos trens (T1) faz o trajeto de Lucerne a Engelberg, ao voltar deve encontrar o gate G na posição 1. Similarmente o outro trem (T2) deve encontrar este mesmo gate na posição G=0.
Explorando simetrias
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Inserindo o estado inicial temos o problema parcialmente modelado, isto é, apenas com a
sincronização resolvida. Mas note que os lugares apontados pelas setas representam estados do mesmo gate G. Portanto se um
deles é marcado automaticamente desmarca o outro, configurando um conflito
Síntese do modelo obtido
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O modelo completo
Garantindo a alternância de marcação do mutex, e também que o modelo seja cíclico, isto é,
que retorna ao estado inicial depois de alguns disparos, temos o
modelo completo.
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A equação de estado
Note ainda que para um dado passo genérico T,
Portanto, se comparamos com a Def.7 da aula passada temos que,
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A equação de estado
Finalmente, podemos ter a equação que dá o fluxo de marcas (equação de estado) expressa na forma matricial como,
Mostre que se o vetor de habilitação usado na equação de estado denotar uma situação de conflito o estado final é inconsistente, isto é, pode ter marcação
negativa.
Lista de exercícios: Exec. 4
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… mas, o objetivo da modelagem (usando o formalismo, interpretação ou ambos) é fazer a análise.
Baseado em Comportamento
(simulação)
Análise de Propriedades
Identificando casose situações especiais
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Identificando casose situações especiais
As situações especiais possuem interpretação bem definida, isto é, podem ser mapeadas com situações reais. Assim, podemos dizer que na prática temos propriedades e/ou situações desejáveis (indesejáveis) no modelo de rede e
podemos analisar o modelo checando a presença (ou ausência) destas situações específicas.
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Confi
gura
ções
esp
eciais
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t1t2t3t4
1 −1 0−1 1 00 −1 10 1 −1
fazendo o produto escalar dos vetoresde transição:
MT = [0 1 0]
M′ = M + AT σ = (010) + (
1 −1 0−1 1 −10 0 1
01
−1)1010
= (010) + (
1−21 ) = (
1−11 )
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Como vimos na aula passada a equação de estado relaciona não apenas localidade (como definida até aqui) mas pode, se aplicada recursivamente, para associar um dado estado
com o estado inicial escolhido para rede.
Assim, temos uma equação de estado onde somente o estado Mi e o vetor de habilitação Tj são “desconhecidos”. Poderemos então “resolver” esta equação para determinar se um
dado estado seria atingível a partir do estado inicial por uma sequencia de disparos Tj. No entanto, como já vimos, mesmo conseguindo uma solução inteira positiva, isso NÃO implica
que o estado Mi é atingível. Por que?
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Forward case class
É possível gerar o espaço de estados, usando a equação de estado, partindo do estado inicial (ou de um outro estado
pertencente a este espaço). O conjunto de estados gerados a partir deste “estado gerador” é chamado de forward case
class e representado por
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Portanto vamos dar mais um passo na direção do formalismo das redes de Petri.
Redes clássicas Redes de alto nível
Redes P/T
Rds elementares Rds C/E
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Sistema Elementar
Para efeito de modelagem e análise de sistemas a escolha do estado inicial é sempre muito importante. Definiremos a seguir um tipo de redes de Petri, inserido na classe
do que é chamado de redes clássicas.
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Sistema Elementar
Seja uma rede elementar N=(P,T;F,c0), podemos definir uma rede subjacente ao sistema elementar
N, ou simplesmente sub(N), à rede (P,T;F), também chamada de estrutura de N. Note que a classe de estados definida por N e por sub(N) é diferente.
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Sistema Sequencial
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A grande motivação para modelar e
analisar sistemas sequenciais são os
sistemas de manufatura.
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Máquinas de Estado
Se um dado sistema é uma máquina de estado, isto implica que não há conflito ou
sincronismo?
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Grafos marcados e Redes Free Choice
Desel,&J.&and&Esparza,&J.;&Free&Choice&Nets,&Cambridge&University&Press,&1995.&&
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sti
ti+1
ti+2
ti+n
.
.
.
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Sincronismo Conflito
SMSM
SMSM
MG
MG
MG
MG
FC
FC
FC
FC
SM - State MachineMG - Marked GraphFC - Free Choice
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Sistemas S e T
Os S-systems se caracterizam pelo fato de que cada elemento s tem somente uma pre-condição (um estado elementar) e uma pós-condição
(também chamado de grafos marcados).
Os T-systems têm uma definição similar só que agora cada elemento t (transição) tem somente uma pre-condição e uma pós-condição. São as
máquinas de estado.
Seja qual for o caso, o estudo destes sistemas é simples e existem vários sistemas naturais e artificiais que podem ser modelados por um esquema como este. No primeiro caso se admite conflito mas não sincronismos e
no segundo se admitem sincronismos mas não conflitos.
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Interpretação para as redes Free Choice
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b1
b6 b5
b3
b4
b2
e1
e3
e2
Observador 1
Observador 2
!
(b1,b2,b4 ){e1 ,e3}" # " " (b3,b5)
!
(b1,b2,b4 ){e3 ,e2}" # " " (b1,b6)
No caso das redes free choice o que acontece é
que se admite tanto conflitos como
sincronismos mas estes não podem ter nenhuma relação, isto é, devem
ocorrer de forma independente. Isto elimina por exemplo os casos de confusão já mencionados.
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SM MG
FC
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O estudo das redes Free Choice tem ocupado alguns dos grandes nomes entre os pesquisadores da área. Jorg Desel e Javier Esparza publicaram um
livro só sobre este assunto, incluso na série Cambridge Tracts in Theoretical Computer
Science.
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Bibliografia
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Redes elementares e a modelagem de sistemas
automatizados: o caso da máquina de venda
automática.
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Extraído de Petri Nets: Properties Analysis and Applications, Tadao Murata, IEEE Proceedings, 1989..
Exemplo
Quais as características desejáveis de um sistema automatizado?
Um exemplo (retirado do artigo de Tadao Murata, Petri Nets: Properties Analysis and Applications), é o
mostrado pela rede ao lado, cuja interpretação seria a de uma máquina de vender chocolates, usando moedas
de 5c e 10c. Imagine que os chocolates vendidos custam,
respectivamente 15c e 20c. O controle da máquina é preparado para aceitar estes valores e habilitar a
liberação somente do chocolate com o custo correspondente.
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b1
b6 b5
b3
b4
b2
e1
e3
e2
Observador 1
Observador 2
!
(b1,b2,b4 ){e1 ,e3}" # " " (b3,b5)
!
(b1,b2,b4 ){e3 ,e2}" # " " (b3,b6)
Desfazendo a confusão
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40
Dois%eventos%t1#%e%%t2%são%ditos%em%contato%(ou%confusão)%se%e%%somente%se%ambos%estão%habilitados%e%se%%•t1%∩%t2%•%≠%φ%ou%se%%t1%•%∩%•%t2%≠%φ%.%
Contato ou confusão
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O contato ou confusão podem ser “resolvidos" emum sistema dito completo.
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Dado%um%sistema%elementar%N=(S,T;F,%c0),%definiremos%como%sendo%o%sistema%N’,%S<completo%em%relação%a%N,%um%outro%%sistema%elementar%N’=(S’,T’;F’,%c0’),%onde%%%i)%%
Sistema completo
, onde S é o dual de S, isto é,
{ | .( .( ) ( ) e
( ) ( ) 1, onde ( ) é a marcação de s.
S S SS s s S s s s s sm s m s m s
! = "
= # $ % • = • & • = •
+ =
ii)"T’=T""
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iv) 0 0 0 ( ) onde ( ) { | }c c S S s S s c! !" = # = $ %
, onde
{( , ) | ( , ) } {( , ) | ( , ) }
F F FF t s t T s t F s t t T t s F! = "
= # $ # " # $ #
iii)
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Exemplo
s1
s1
s4
s3 s2
s1
s2 s2 s3 s3
s4
t1 t2
t3
t4
t1 t2
t3
t4
t5
t5
s4
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Toda%rede%N%possui%um%dual%N’%%
Afora%o%contato,%a%seq.%de%eventos%em%N%é%igual%a%seq.%de%eventos%em%N’%
Dem] Lista de exercícios 2
Hints
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NN
NN
CCccCcCc
!
"#$"%$&
"
"
: bijeção uma existe portanto,|.
'
A seqüência de eventos N’ é unívoca no que se refere a contato
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Até aqui o movimento das marcas representaram ações unitárias (aplica-se uma ação de cada vez, com um efeito bastante específico, como inserir uma moeda de 5c ou 10c em um repositório). O número de ações nos exemplos mostrados é sempre pequeno, embora possa ser repetido várias vezes.
Casos como estes são passíveis de serem representados com o que chamamos de Sistemas (ou redes) Elementares. Exemplos mais complexos podem ainda ser vistos desta forma, como uma abstração ou análise qualitativa do sistema analisado.
Há casos onde este tipo de análise não é suficiente.
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Os sistemas produtivos
Os sistemas produtivos também se enquadram na categoria que acabamos de descrever, onde existe um estado inicial claramente definido e uma sequencia de ações (não necessariamente um número pequeno) que leva a um estado final bem definido (onde um produto é fabricado ou montado). No final do processo o sistema é capaz de retornar ao estado inicial e repetir o mesmo processo novamente, seguindo exatamente os mesmos passos (e manufaturando um produto “igual”).
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Buffers
Buffers são usados para regular a velocidade de
produção, especialmente quando se tem sub-processos
que são mais rápidos que outros, pertencentes a um
mesmo processo. Neste caso a modelagem deve ter em
conta o número de peças no buffer
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Redes
Rede C/E Redes Elementares
Redes P/T
As redes de Petri Clássicas
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• "número"irrestrito"(w)"de"marcas"em"cada"lugar"• "relações"de"fluxo"não"unitárias"(peso"dos"arcos)"• "determinação"de"capacidade"dos"lugares"(>"1)"• "indis=nguibilidade"das"marcas"• "geração"de"estados"à"par=r"de"um"estado"inicial"
Redes Place/Transition (P/T)
Redes elementares Redes P/T
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Sejam dois lotes de peças com seqüenciamento de processos distintos, e três máquinas, M1, M2 e M3 onde as duas últimas compartilham o mesmo magazine de ferramentas e executam os mesmos processos: P1 ≡ M1; (M2 ∨ M3) P2 ≡ (M2 ∨ M3); M1
Fabricação Flexível
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Fabricação de P1
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Fabricação de P2
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Sincronizando P1 e P2
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Redes P/T: Definição
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Resumo
Temos até aqui um quadro quase completo das redes chamadas clássicas. Daqui em diante, ao invés de levar em conta as diferenças de abordagem e aplicação continuaremos considerando apenas as
redes P/T de onde é possível deduzir qualquer uma das demais redes clássicas.
As técnicas e os conceitos de modelagem continuam os mesmos e vamos aprofundar a discussão e a representação formal tendo as
redes P/T como base.
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Para$a$próxima$aula$vocês$devem$agora$ter$um$documento$preliminar$para$o$projeto$final$(ar9go)$contendo:$$$1. Título$(e$não$importa$se$o$Atulo$for$modificado$no$futuro)$2. Abstract$em$inglês$3. Introdução$com$uma$explicação$um$pouco$mais$detalhada$sobre$o$
tema,$a$mo9vação$e$o$resultado$esperado;$4. Aguma$bibliografia$preliminar$deve$ser$acrescentada$(e$lida).$
Milestone 1
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