基于马尔可夫聚类的全自动非阻塞层次化从属控制大规模离散事件系统

本文我们重新审视了基于抽象的方法，用于合成大规模离散事件系统（DES）的非阻塞层次化从属控制器和协调器，并增添了一种新的聚类方法，用于在层次化合成过程中自动和灵活地对相关组件进行分组。这种方法称为马尔可夫聚类，它不仅自动执行分组，还允许使用单个参数灵活调节结果聚类的大小。与缺乏有效分组方法以通用情况为针对性的现有抽象方法相比，我们基于马尔可夫聚类的新方法提供了一种全自动且高效的层次化合成程序，可适用于一般大规模 DES。此外，我们证明了所得的从属控制器和协调器层次结构在与现有抽象方法相同的条件下，整体上实现了全局非阻塞（和最大允许）受控行为。最后，进行了一个基准案例研究，以实证方式展示我们方法的有效性。