Petri网（Petri Net，PN）是一种适于对具有异步、并发特征的离散事件系统进行模拟、分析、设计和控制的图形数学工具。其主要特点是对复杂问题能清晰、直观和紧凑地可视化描述，问题的求解可以通过对PN的操作实现。如何对大型复杂的PNs进行分析，进而解决基于PN模型的复杂应用问题是当前PN应用领域研究的一个热点问题。本文以有序二叉决策图（Ordered Binary Decision Diagram，OBDD）和零压缩二叉决策图（Zero-suppressed Binary Decision Diagram，ZBDD）两种数据结构为基础，对PN的性能分析问题以及基于PN模型的柔性制造系统(Flexible Manufacturing Systems，FMS)生产调度和装配序列规划问题等进行了探索和研究。论文主要研究结果包括：1）研究了Pastor等建立的基于OBDD的Petri网符号分析方法，在此基础上改进了Petri网符号OBDD分析算法中的image计算实现方法，给出了不需要额外引入变量集的Petri网符号OBDD分析算法，进一步减缓了有界Petri网分析中的状态组合复杂性。2）给出了基于ZBDD的Petri网标识向量表示、使能迁移计算、可达标识向量生成的符号方法，使得Petri网动态行为的计算能够在基于ZBDD数据结构的紧凑表示和高效操作下得到实施。通过算例仿真，在Petri网分析的时间和空间效率上，对符号ZBDD技术和符号OBDD技术进行了比较。3）在Petri网符号OBDD和ZBDD分析技术的基础上，给出了基于Petri网模型的FMS生产调度问题的符号OBDD和ZBDD求解算法。算法在求解过程中对状态空间及其搜索过程中相关数据进行符号表示，实现了状态及其搜索过程信息的高效存储和隐式枚举。通过实例仿真，将两种符号算法与传统的搜索算法进行了比较。4）从装配产品的接触向量函数和移动向量函数出发，逐层分析所有可能的装配操作，并逐一判断这些装配操作的几何可行性，给出了装配赋时Petri网模型构建方法。通过该方法建立的装配赋时Petri网模型是完备的、可靠的。5）在装配赋时Petri网模型的基础上，给出了装配序列规划问题的启发式求解算法。该算法采用全局搜索，通过使用启发函数限制搜索空间，以Petri网的迁移引发序列的形式生成一个最优或接近最优的可行装配序列，通过实例验证了算法的有效性。6）给出了装配序列规划问题的符号OBDD和符号ZBDD求解算法。既能解决大规模装配序列规划问题，又能保证求得最优装配序列。算法可以通过设置不同的初始标识和目标标识，求得任意两个装配状态之间的最优装配序列。通过实例仿真说明了两种算法的有效性，并与装配序列规划的启发式求解算法进行了比较。