Vi föreslår en algoritm för att generera partiella Markov kedjor från hög nivå implicita beskrivningar, nämligen AltaRica modeller. Denna algoritm bygger på två komponenter. Först en variation på Dijkstra algoritm för att beräkna kortaste vägar i en graf. För det andra, definitionen av ett begrepp om avstånd för att välja vilka stater som måste behållas och som på ett säkert sätt kan förkastas. Den föreslagna metoden löser två problem samtidigt. För det första undviker det en manuell konstruktion av Markov kedjor, som är både tröttsamt och fel benägna. För det andra, upp priset på acceptabla approximationer, gör det möjligt att dramatiskt skjuta tillbaka den exponentiella uppblåsningen av storleken på de resulterande kedjorna. Vi rapporterar experimentella resultat som visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är.
Det är värt att notera att ett liknande tillvägagångssätt föreslogs framgångsrikt för att stödja generering av partiell Markov Chain från hög nivå beskrivningar som gör det möjligt att (i) undvika manuell konstruktion av Markov Chains, som är både tråkig och fel benägna, samt (ii) skjuta tillbaka dramatiskt exponentiell blåsning av storleken på de resulterande kedjor REF.
Automated generation of partial Markov chain from high level descriptions
{'venue': 'Reliab. Eng. Syst. Saf.', 'journal': 'Reliab. Eng. Syst. Saf.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}