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https://hdl.handle.net/10923/1646
Tipo: | masterThesis |
Título: | Utilização de diagramas de decisão multi-valorada para representação do espaço de estados atingível em redes de autômatos estocásticos |
Autor(es): | Scolari, Ana Paula Salengui |
Orientador: | Fernandes, Paulo Henrique Lemelle |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
Fecha de Publicación: | 2008 |
Palabras clave: | INFORMÁTICA MODELAGEM DE SISTEMAS AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO (INFORMÁTICA) REDES DE AUTÔMATOS ESTOCÁSTICOS REDES DE PETRI ALGORITMOS |
Resumen: | Formalismos de modelagem são linguagens capazes de descrever sistemas de forma não ambígüa, permitindo a sua avaliação quantitativa. Os formalismos conhecidos como estruturados permitem a representação sistemática de modelos grandes e complexos. Entretanto, na prática, a modelagem de sistemas de tal porte pode apresentar o problema de explosão do espaço de estados. Em geral, a modelagem de sistemas através de formalismos estruturados, com espaço de estados discreto, resulta em um grande número de estados inatingíveis. A geração e armazenamento dos estados não atingíveis é um ônus não desejado ao processo de modelagem. Este trabalho apresenta um algoritmo capaz de gerar e armazenar somente o espaço de estados atingível (RSS) para o formalismo de Redes de Autômatos Estocásticos (SAN) utilizando Diagramas de Decisão Multi-Valorada (MDD). A idéia principal é apresentar uma primeira versão desse algoritmo, a m de comprovar a sua viabilidade para o formalismo SAN. Modeling formalisms are languages capable of describing a system behavior in a non ambiguous way, allowing its quantitative evaluation. The structured formalisms can represent large and complex models in a systematic manner. However, the modeling of systems with such characteristics is still a problem, since the space state explosion is often a known issue. Usually, structured formalisms with discrete state space present a large number of unreachable states. This work presents an algorithm able to generate and storing the reachable space state of a Stochastic Automata Network (SAN) using Multi-valued Decision Diagram (MDD). This new technique aims to mainly verify that the applicability of MDD for SAN is a valuable approach. |
URI: | http://hdl.handle.net/10923/1646 |
Aparece en las colecciones: | Dissertação e Tese
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