杰马科夫

算法972:jMarkov:马尔可夫链建模的集成框架。马尔可夫链(MC)是复杂随机系统建模的有力工具。虽然有许多工具可用于求解不同类型的MC模型,但MC建模的第一步是定义模型参数。然而,当对复杂系统建模时,这一步很容易出错,而且远不是小事。在本文中,我们将介绍jMarkov,这是一个MC建模框架,它为用户提供了根据系统动力学的基本规则定义MC模型的能力。根据这些规则,jMarkov自动获得MC参数并求解模型,以确定稳态和瞬态性能指标。(jbd)有限模的生模和死模是由四个模构成的;与一般的决策模型相比,jPhase模型提供了更多的决策支持能力。此外,jMarkov是高度可扩展的,允许用户引入新的建模抽象和求解器。

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