Att få fram prestandamodeller, som Markovkedjor och könätverk, för system med betydande komplexitet och omfattning är en svår uppgift som vanligtvis hanteras med hjälp av mänsklig intelligens och erfarenhet. Detta gäller särskilt prestandamodeller av mycket oregelbunden karaktär. I detta dokument argumenterar vi med hjälp av ett icke-trivialt exempel - ett vanligt gammalt telefonsystem (POTS) - att en stokastisk utvidgning av processen algebra kan minska dessa problem genom att tillåta en automatisk generation av Markovkedjor. Vi introducerar en stokastisk process algebra som separerar utvecklingen av tid och händelser. För att underlätta specifikationen inkluderar vi en förfluten operatör som tillåter modulär beskrivning av tidsbegränsningar där förseningar beskrivs av kontinuerliga fas-typ fördelningar. Med detta språk ger vi en formell specifikation av POTS och visar hur en stokastisk process av mer än 10 7 stater automatiskt erhålls från denna systembeskrivning. Slutligen aggregerar vi denna modell med hjälp av lämpliga stokastiska förlängningar av (stark och svag) bisimulering. Som ett resultat får vi en mycket oregelbunden Markov kedja av cirka 700 stater på ett automatiserat sätt, som vi använder för att genomföra en tillfällig prestandaanalys av POTS.
Hermanns och Katoen föreslog 1999 övergångsmodeller för oberoende processer, t.ex. för ett vanligt gammalt telefonsystem.
Automated Compositional Markov Chain Generation for a Plain-Old Telephone System
{'venue': 'SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}