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对大型结构化马尔可夫链进行模型检验。 (英语) 兹比尔1048.68053

摘要:本文介绍了基于结构化分析方法的模型选择连续时间马尔可夫链(CTMC)的算法和实验结果。在这种方法中,CTMC被表示为Kronecker代数中的一个项,它反映了系统模型的组件结构。这种表示可以通过各种高级规范形式以自然的方式获得,例如Petri网、过程代数或活动网络的随机扩展。属性用连续随机逻辑(CSL)表示,其中包括表示瞬态、稳态和路径性能度量的方法。本文描述了新的CSL模型选择算法,该算法充分利用了CTMC的组成描述。这为解决状态空间爆炸问题提供了一种有效的方法,并支持对相当大的马尔可夫链进行模型检查。此外,我们还展示了如何以组件方式进行状态空间聚合(模互模拟)和消除消失状态。为了证明该方法的适用性,并评估我们的算法的效率,我们分析了一个工作站集群系统和一个简单排队网络的随机Petri网模型。

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68问题85 并发和分布式计算的模型和方法(过程代数、互模拟、转换网等)
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