杰马尔科夫

算法972:JMARKOV:马尔可夫链建模的一个集成框架。马尔可夫链(MC)是模拟复杂随机系统的有力工具。虽然存在许多工具来解决不同类型的MC模型,MC建模的第一步是定义模型参数。然而,在建模复杂系统时,这一步骤容易出错,而且很不重要。在本文中,我们介绍了JMarkv,MC建模的框架,为用户提供了从系统动力学基础规则定义MC模型的能力。从这些规则,JMARKOV自动获得MC参数,并解决模型,以确定稳态和瞬态性能的措施。JMarkV框架由四个模块组成:(1)主模块支持具有有限状态空间的MC模型;(ii)JQBD模块实现了具有无限状态空间的一类MCS的准生灭过程建模;(iii)JMDP模块提供基于马尔可夫决策过程确定最优决策规则的能力;以及(iv)JFACTS模块支持相类型变量的操纵和包含,以表示比标准指数分布更一般的行为。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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