Aszinkron rendszerek hatékony sztochasztikus analízise

OData támogatás
Konzulens:
Vörös András
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Napjainkban a modellezés és az elkészült modellek analízise egyre fontosabb szerephez jut a rendszertervezés során. Az egyik gyakran használt és népszerű modellezési formalizmust a Petri-hálók és kiterjesztéseik alkotják, amelyek hatékony eszközöket biztosítanak elosztott, aszinkron, párhuzamos működésű, konkurens és/vagy sztochasztikus rendszerek modellezéséhez és analíziséhez. Sztochasztikus rendszerek kvantitatív jellemzőinek származtatása leggyakrabban folytonos idejű Markov-láncokon végzett analízisekkel történik.

A komponens alapú aszinkron rendszerek egyik legnagyobb problémája, hogy a komponensek (tehát a teljes rendszer) együttes állapottere óriási méreteket ölthet. Ez az állapottér robbanás problémájaként is ismert. Az állapottér hatalmas mérete sokszor megnehezíti, vagy egyszerűen lehetetlenné teszi a szükséges analízisek elvégzését. A probléma megoldására egy bevett módszer a modell dekomponálása, kisebb részekre bontása, így nem szükséges a rendszer teljes állapotterét nyilvántartani.

Az állapottér robbanás problémája két kritikus ponton is megjelenik a markovi analízisek során: egyrészt az algoritmusokhoz szükséges állapottérnek, másrészt az analízis eredményének tárolásakor. A diplomatervem keretében megvizsgálok és implementálok néhány hatékony algoritmust az állapottér méretének kezelésére, továbbá javaslatokat teszek azok módosítására is a még hatékonyabb analízisek érdekében.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.