Metoden för stokastiska tillstånd klasser närmar sig analysen av Generalised Semi Markov Processes (GSMPs) genom symbolisk härledning av sannolikhet densitet funktioner över stöd som beskrivs av Skillnad Bounds Matrix (DBM) zoner. Detta gör steady state-analys möjlig, förutsatt att minst en regenereringspunkt besöks av varje cykliskt beteende hos modellen. Vi utvidgar tillvägagångssättet som ger ett sätt att härleda övergående sannolikheter. För detta ändamål utvidgas stokastiska statsklasser med en kompletterande timer som gör det möjligt att symboliskt härleda fördelningen av den tid då en klass kan skrivas in. Metoden är lämplig för ett effektivt genomförande när modelltidtabeller ges av expolnomiska distributioner, och den kan användas för att utföra övergående analyser av GSMP inom en given tidsrymd. I det speciella fallet med modeller som ligger till grund för en Markov Regenerative Process (MRGP) kan metoden också tillämpas på symbolisk härledning av lokala och globala kärnor, som i sin tur ger övergående sannolikheter genom numerisk integrering av generella förnyelseekvationer. Eftersom en stor del av komplexiteten i denna analys beror på den lokala kärnan föreslår vi en selektiv härledning av dess poster beroende på den specifika övergående åtgärd som analysen riktar sig till.
I REF stokastiska stat klasser utökas med en kompletterande timer som gör det möjligt att symboliskt härleda fördelningen av tid vid vilken en klass kan skrivas in.
Transient analysis of non-Markovian models using stochastic state classes
{'venue': 'Perform. Evaluation', 'journal': 'Perform. Evaluation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}