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基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质

更新时间:2024-07-01
基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质 专利申请类型:发明专利;
源自:上海高价值专利检索信息库;

专利名称:基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质

专利类型:发明专利

专利申请号:CN202111282943.4

专利申请(专利权)人:同济大学
权利人地址:上海市杨浦区四平路1239号

专利发明(设计)人:蒋昌俊,喻剑,丁志军,章昭辉,闫春钢,张亚英,王鹏伟,史有群

专利摘要:本发明提供一种基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质,分解方法包括:构建一业务流网的PN模型,并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标;从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。本发明可以将一个复杂的大业务处理网络分解成可以并发执行的多个简单的业务子网,在最大限度提高并发能力同时,降低业务处理子网间的耦合性。

主权利要求:
1.一种基于PN机模型的业务流网分解方法,其特征在于,包括:
构建一业务流网的PN模型,并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内编号的下标;
从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网;其中,所述通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网的步骤包括:判断当前变迁的前置和后置的状态数是否相等且一一对应;若是,则将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网;若否,则继续判断当前变迁的前置和后置的数量是否相同;若是,则转入将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网的步骤;若否,继续判断当前变迁的前置的数量是否大于后置的数量;若是,处理所述当前变迁的后置的数量,并构建未分配的业务子网;若否,则处理所述当前变迁的前置的数量,并构建未分配的业务子网。
2.根据权利要求1所述的基于PN机模型的业务流网分解方法,其特征在于,处理所述当前变迁的后置的数量的步骤包括:增加当前变迁的后置的虚拟个数,使当前变迁的后置的数量与前置的数量一致。
3.根据权利要求2所述的基于PN机模型的业务流网分解方法,其特征在于,构建未分配的业务子网的步骤包括:将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的后置的增加个数相同。
4.根据权利要求1所述的基于PN机模型的业务流网分解方法,其特征在于,处理所述当前变迁的前置的数量的步骤包括:增加当前变迁的前置的虚拟个数,使当前变迁的前置的数量与后置的数量一致。
5.根据权利要求4所述的基于PN机模型的业务流网分解方法,其特征在于,构建未分配的业务子网的步骤还包括:将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的前置的增加个数相同。
6.根据权利要求1所述的基于PN机模型的业务流网分解方法,其特征在于,将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网的步骤后,所述基于PN机模型的业务流网分解方法还包括:判断当前业务子网是否已遍历结束,若遍历结束,则继续判断未分解子网的变迁集合是否都已分配业务子网;若是,结束业务流网分解;若否,则返回从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁的步骤;若未遍历结束,则将当前变迁的后续变迁作为当前变迁,转入通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网的步骤。
7.一种基于PN机模型的业务流网分解系统,其特征在于,包括:
预处理模块,用于构建一业务流网的PN模型,并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内编号的下标;
分解模块,用于从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网;其中,所述通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网的步骤包括:判断当前变迁的前置和后置的状态数是否相等且一一对应;若是,则将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网;若否,则继续判断当前变迁的前置和后置的数量是否相同;若是,则转入将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网的步骤;若否,继续判断当前变迁的前置的数量是否大于后置的数量;若是,处理所述当前变迁的后置的数量,并构建未分配的业务子网;若否,则处理所述当前变迁的前置的数量,并构建未分配的业务子网。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述基于PN机模型的业务流网分解方法。
9.一种基于PN机模型的业务流网分解设备,其特征在于,包括:处理器及存储器;
所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述设备执行如权利要求1至6中任一项所述基于PN机模型的业务流网分解方法。 说明书 : 基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质技术领域[0001] 本发明属于互联业务处理技术领域,涉及一种分解方法和系统,特别是涉及一种基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质。背景技术[0002] 信息技术是当今世界经济和社会发展的重要驱动力,推动了全球产业结构转型和优化升级,带来了人类生产生活方式的深刻变化。通信、网络等新技术的飞速发展,极大地拓展了信息服务业的发展空间,也带来了新的挑战。一方面,随着业务变得越来越复杂,高耦合的业务处理系统越来越难以扩展与维护,需要将业务流网络进行分解以降低系统的耦合性。另一方面,由于互联业务难以预测并具有短时突发特性,这对业务系统的处理速度提出了很高的要求,因此需要深度挖掘业务处理系统中的并发性,通过业务流网络分解来提高业务处理的并发性以提高系统的处理速度。但是,业务流网络分解是一个复杂度内归问题,目前的工程上都是采用基于经验的分解方法,分解的有效性很大程度上依赖于开发人员的经验,效果难以保证。[0003] 因此,如何提供一种基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质,以解决现有技术分解的有效性很大程度上依赖于开发人员的经验,效果难以保证等缺陷,实已成为本领域技术人家亟待解决的技术问题。发明内容[0004] 鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质,用于解决现有技术分解的有效性很大程度上依赖于开发人员的经验,效果难以保证的问题。[0005] 为实现上述目的及其他相关目的,本发明一方面提供一种基于PN机模型的业务流网分解方法,包括:构建一业务流网的PN模型,并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标;从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。[0006] 于本发明的一实施例中,所述通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网的步骤包括:判断当前变迁的前置和后置的状态数是否相等且一一对应;若是,则将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网;若否,则继续判断当前变迁的前置和后置的数量是否相同;若是,则转入将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网的步骤;若否,继续判断当前变迁的前置的数量是否大于后置的数量;若是,处理所述当前变迁的后置的数量,并构建未分配的业务子网;若否,则处理所述当前变迁的前置的数量,并构建未分配的业务子网。[0007] 于本发明的一实施例中,处理所述当前变迁的后置的数量的步骤包括:增加当前变迁的后置的虚拟个数,使当前变迁的后置的数量与前置的数量一致。[0008] 于本发明的一实施例中,构建未分配的业务子网的步骤包括:将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的后置的增加个数相同。[0009] 于本发明的一实施例中,处理所述当前变迁的前置的数量的步骤包括:增加当前变迁的前置的虚拟个数,使当前变迁的前置的数量与后置的数量一致。[0010] 于本发明的一实施例中,构建未分配的业务子网的步骤还包括:将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的前置的增加个数相同。[0011] 于本发明的一实施例中,将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网的步骤后,所述基于PN机模型的业务流网分解方法还包括:判断当前业务子网是否已遍历结束,若遍历结束,则继续判断未分解子网的变迁集合是否都已分配业务子网;若是,结束业务流网分解;若否,则返回从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁的步骤;若未遍历结束,则将当前变迁的后续变迁作为当前变迁,转入通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网的步骤。[0012] 本发明另一方面提供一种基于PN机模型的业务流网分解系统,包括:预处理模块,用于构建一业务流网的PN模型,并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标;分解模块,用于从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。[0013] 本发明又一方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现所述基于PN机模型的业务流网分解方法。[0014] 本发明最后一方面提供一种基于PN机模型的业务流网分解设备,包括:处理器及存储器;所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述设备执行所述基于PN机模型的业务流网分解方法。[0015] 如上所述,本发明所述的基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质,具有以下有益效果:[0016] 第一,通过本发明构建网络并发系统的PN机模型,充分发掘并发系统中的行为相关性关系。[0017] 第二,通过本发明流网同步合法发射序列判定的多项式算法,解决针对一般网类发射序列判定的高算法复杂性(NP‑完全问题)。[0018] 第三,通过本发明输出不可再分的元级子网,从而实现复杂业务流的并发解耦,提高业务系统的并发性。附图说明[0019] 图1A显示为本发明的所应用的PN模型的示例图。[0020] 图1B显示为本发明的对PN模型分解的业务子网示例图。[0021] 图2显示为本发明的基于PN机模型的业务流网分解方法于一实施例中的流程示意图。[0022] 图3显示为本发明的基于PN机模型的业务流网分解方法中S22于一实施例中的流程示意图。[0023] 图4显示为本发明的S225的实施示例图。[0024] 图5显示为本发明的基于PN机模型的业务流网分解系统于一实施例中的原理结构示意图。[0025] 元件标号说明[0026] 5 基于PN机模型的业务流网分解系统[0027] 51预处理模块[0028] 52分解模块[0029] S21~S22步骤[0030] S221~S229步骤具体实施方式[0031] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。[0032] 需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。[0033] 本发明所述基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质的技术原理如下:[0034] 利用业务之间的语义关系,构建业务流网的PN机模型,通过PN机的流网同步合法发射序列判定的多项式算法对业务流网进行分解,可以使分解后的业务处理网络具有最大的并发能力。[0035] 实施例一[0036] 本实施例提供一种基于PN机模型的业务流网分解方法,包括:[0037] 构建一业务流网的PN模型,并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标;[0038] 从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。[0039] 以下将结合图示对本实施例所提供的基于PN机模型的业务流网分解方法进行详细描述。本实施例所述基于PN机模型的业务流网分解方法用于将如图1A所示基于PN机模型的业务流网进行同步分解,获取到如图1B所示的多个业务子网。分解方法就是下面的分解步骤(S21‑S29)[0040] 请参阅图2,显示为基于PN机模型的业务流网分解方法于一实施例中的流程示意图。如图2所示,所述基于PN机模型的业务流网分解方法具体包括以下步骤:[0041] S21,构建一业务流网的PN模型,选择PN模型的输入变迁为T00,将其作为初始变迁,进行广度优先遍历整个PN模型,将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标。[0042] 在本实施例中,利用业务之间的语义关系,通过参考PN系统建模,并发程序建模等方法构建所述PN模型。[0043] S22,从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。[0044] 请参阅图3,显示为S22于一实施例中的流程示意图。如图3所示,所述S22具体包括以下步骤:[0045] S221,判断当前变迁的前置和后置的状态数是否相等(即PN图中当前节点的输入连接数与输出连接数是否相等)若是,则执行S222,若否,则执行S223。[0046] S222,当当前变迁的前置和后置的状态数,不相等且非一一对应时,继续判断当前变迁的前置和后置的数量是否相同,若是,则执行S225;若否,则执行S223。在本实施例中,因为,只有变迁前后一致才能将业务子网拆分成完全独立的数个网络。所以,此处还需要再继续判断当前变迁的前置的数量是否大于后置的数量。[0047] S223,当当前变迁的前置和后置的数量不相等时,继续判断当前变迁的前置的数量是否大于后置的数量;若是,则执行S224。若否,则执行S225。[0048] S224,当当前变迁的前置的数量大于后置的数量时,处理所述当前变迁的后置的数量,并构建未分配的业务子网。[0049] 在本实施例中,所述S224包括:[0050] 增加当前变迁的后置的虚拟个数,使当前变迁的后置的数量与前置的数量一致。[0051] 在本实施例中,针对增加当前变迁的后置的虚拟个数后,构建未分配的业务子网的步骤包括:[0052] 将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的后置的增加个数相同,例如,虚拟增加了k个后置,则将当前变迁拆分成k个变迁。[0053] S225,当当前变迁的前置的数量小于后置的数量时,则处理所述当前变迁的前置的数量,并构建未分配的业务子网。[0054] 在本实施例中,所述S225包括:[0055] 增加当前变迁的前置的虚拟个数,使当前变迁的前置的数量与后置的数量一致。[0056] 请参阅图4,显示为S225的实施示例图。如图4所示,当前变迁的前期数量为1,小于后置数量2,那么需为当前变迁的前置增加虚拟个数1,使其与后置的数量一致。[0057] 在本实施例中,针对增加当前变迁的前置的虚拟个数后,构建未分配的业务子网的步骤包括:[0058] 将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的前置的增加个数相同。[0059] S226,将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网,当前业务子网记作SubPNt。[0060] S227,判断当前业务子网是否已遍历结束,若遍历结束,则执行S228。若未遍历结束,则执行S230。[0061] S228,判断未分解子网的变迁集合是否都已分配业务子网;若是,结束业务流网分解;若否,则返回S21,即返回从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁的步骤。[0062] S229,若未遍历结束,则将当前变迁的后续变迁作为当前变迁,并转入通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网的步骤,即返回S221。[0063] 本实施例所述基于PN机模型的业务流网分解方法具有以下有益效果:[0064] 第一,通过构建网络并发系统的PN机模型,充分发掘并发系统中的行为相关性关系。[0065] 第二,通过流网同步合法发射序列判定的多项式算法,解决针对一般网类发射序列判定的高算法复杂性(NP‑完全问题)。[0066] 第三,通过本方法输出不可再分的元级子网,从而实现复杂业务流的并发解耦,提高业务系统的并发性。[0067] 本实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如图2所述的方法。[0068] 在任何可能的技术细节结合层面,本申请可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于使处理器实现本申请的各个方面的计算机可读程序指令。[0069] 计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD‑ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身,诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如,通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。[0070] 这里所描述的计算机可读程序可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备,或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令,并转发该计算机可读程序指令,以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。用于执行本申请操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路配置数据或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码,所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等,以及过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中,通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路,例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA),该电子电路可以执行计算机可读程序指令,从而实现本申请的各个方面。[0071] 实施例二[0072] 本实施例提供一种基于PN机模型的业务流网分解系统,包括:[0073] 预处理模块,用于构建一业务流网的PN模型,并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标;[0074] 分解模块,用于从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。[0075] 以下将结合图示对本实施例所提供的基于PN机模型的业务流网分解系统进行详细描述。请参阅图5,显示为基于PN机模型的业务流网分解系统于一实施例中的原理结构示意图。如图5所示,所述基于PN机模型的业务流网分解系统5包括预处理模块51和分解模块52。[0076] 所述预处理模块51用于构建一业务流网的PN模型,选择PN模型的输入变迁为T00,将其作为初始变迁,进行广度优先遍历整个PN模型,将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中;所述变迁为PN模型的数据处理状态;每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标。[0077] 在本实施例中,所述预处理模块51利用业务之间的语义关系,通过参考PN系统建模,并发程序建模等方法构建所述PN模型。[0078] 所述分解模块52从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁,通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。[0079] 具体地,所述分解模块52判断当前变迁的前置和后置的状态数是否相等且一一对应;若是,则将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网;若否,则继续判断当前变迁的前置和后置的数量是否相同;若是,则将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网的步骤;若否,继续判断当前变迁的前置的数量是否大于后置的数量;若是,处理所述当前变迁的后置的数量,并构建未分配的业务子网;若否,则处理所述当前变迁的前置的数量,并构建未分配的业务子网。[0080] 在本实施例中,所述分解模块52通过增加当前变迁的后置的虚拟个数,使当前变迁的后置的数量与前置的数量一致,并将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的后置的增加个数相同来处理所述当前变迁的后置的数量,并构建未分配的业务子网来处理所述当前变迁的后置的数量,并构建未分配的业务子网[0081] 在本实施例中,所述分解模块52通过增加当前变迁的前置的虚拟个数,使当前变迁的前置的数量与后置的数量一致,并将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网;当前变迁的拆分个数与当前变迁的前置的增加个数相同来处理所述当前变迁的前置的数量,构建未分配的业务子网。[0082] 当所述分解模块52将当前变迁进行拆分,为拆分后的每个变迁分配一对前置和后置,将拆分后的变迁的层号下标与当前变迁的层号下标一致的变迁放入未分配的业务子网后,将当前变迁与其前置和后置并入到用于为所述当前变迁分配的当前业务子网,当前业务子网记作SubPNt。[0083] 所述分解模块52还用于判断当前业务子网是否已遍历结束,若遍历结束,则判断未分解子网的变迁集合是否都已分配业务子网;若是,结束业务流网分解;若否,则调用所述预处理模块51从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁,以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁的步骤。若未遍历结束,则将当前变迁的后续变迁作为当前变迁,并继续通过同步处理当前变迁的前置和后置,查找当前变迁的前置和后置之间的相关性,以构建并发执行的业务子网。[0084] 需要说明的是,应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分,实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上,也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现,也可以全部以硬件的形式实现,还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现,部分模块通过硬件的形式实现。例如:x模块可以为单独设立的处理元件,也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现。此外,x模块也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中,由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起,也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路,例如:一个或多个特定集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,简称ASIC),一个或多个微处理器(DigitalSingnalProcessor,简称DSP),一个或者多个现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,简称FPGA)等。当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时,该处理元件可以是通用处理器,如中央处理器(CentralProcessingUnit,简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起,以片上系统(System‑on‑a‑chip,简称SOC)的形式实现。[0085] 实施例三[0086] 本实施例提供一种基于PN机模型的业务流网分解设备,包括:处理器、存储器、收发器、通信接口或/和系统总线;存储器和通信接口通过系统总线与处理器和收发器连接并完成相互间的通信,存储器用于存储计算机程序,通信接口用于和其他设备进行通信,处理器和收发器用于运行计算机程序,使基于PN机模型的业务流网分解设备执行如实施例一所述基于PN机模型的业务流网分解方法的各个步骤。[0087] 上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(PeripheralComponentInterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustryStandardArchitecture,简称EISA)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(RandomAccessMemory,简称RAM),也可能还包括非易失性存储器(non‑volatilememory),例如至少一个磁盘存储器。[0088] 上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(CentralProcessingUnit,简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing,简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。[0089] 本发明所述的基于PN机模型的业务流网分解方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序,凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。[0090] 本发明还提供一种基于PN机模型的业务流网分解系统,所述基于PN机模型的业务流网分解系统可以实现本发明所述的基于PN机模型的业务流网分解方法,但本发明所述的基于PN机模型的业务流网分解方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的基于PN机模型的业务流网分解系统的结构,凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换,都包括在本发明的保护范围内。[0091] 综上所述,本发明所述基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质具有以下有益效果:[0092] 第一,通过本发明构建网络并发系统的PN机模型,充分发掘并发系统中的行为相关性关系。[0093] 第二,通过本发明流网同步合法发射序列判定的多项式算法,解决针对一般网类发射序列判定的高算法复杂性(NP‑完全问题)。[0094] 第三,通过本发明输出不可再分的元级子网,从而实现复杂业务流的并发解耦,提高业务系统的并发性。本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。[0095] 上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。

专利地区:上海

专利申请日期:2021-11-01

专利公开日期:2024-06-18

专利公告号:CN113986508B

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