在对业务流程建模时,越来越多的人使用Petri网。Petri网能够直观的、动态的描述业务流程的运行过程。根据Petri网对业务流程建立的模型分析业务流程的性质,并对业务流程进行优化,从而提高业务流程的性能。使用现有的Petri网对具有选择分支的业务流程建模,但在描述资源选择哪条分支时还存在不足,无法判断哪条分支相对于整个流程是最优的。因此针对这一问题我们提出了概率弧Petri网,并结合我们提出的基于蚁群算法的路径寻优算法在智能道路交通系统中的应用,对其使用概率弧Petri网进行建模及分析并获得最优路径。本文的研究内容如下:(1)针对业务流程中的流程优化问题,基于逻辑Petri网和随机Petri网提出了概率弧Petri网。概率弧Petri网是基于逻辑Petri网,在库所输入弧上添加了变迁引发后托肯进入不同库所的概率,同时为库所添加了预测函数,预测函数是根据库所属性集合中的属性预测托肯进入该库所的前集变迁引发所需要的时间。概率弧Petri网中存在两种托肯,其中一种是模拟托肯,用来模拟业务流程的运行,寻找业务流程中的最优路径;另外一种是主托肯,主托肯根据库所输入弧上的值判断进入哪个库所。并对概率弧Petri网重新定义变迁引发规则。概率弧Petri网具有灵活性,可以根据不同的业务流程更改预测函数和转入率表达式,使概率弧Petri网能够为业务流程寻找最优路径。并通过仿真工具对概率弧Petri网进行验证。(2)针对智能道路系统中最优路径寻找的准确性问题,提出了基于蚁群算法的路径寻优算法。首先通过智能道路交通系统获取道路中的车流量、初始车辆密度,并使用概率弧Petri网的预测函数预测道路上车辆到达时刻的速度。在计算蚂蚁转入下一个道路时加入预测的速度,使改进的路径寻优算法能够为车辆寻找花费时间最短的路径。每当车辆进入一个新路口时,都要进行一次路径寻优算法,为车辆不断地矫正到达目的地的最优路径,避免车辆进入由于突发事件导致拥堵的路段。同时通过概率弧Petri网对基于蚁群算法的路径寻优算法的路网进行建模,根据概率弧Petri网的变迁引发规则寻找从开始节点到目标节点的最优路径。通过分析可达图的可达性,分析车辆的运行状态。并对比其它Petri网在业务流程建模时存在的优势。