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林闯,吴建平,王鼎兴.随机高级Petri网的层次模型和分层性能评价*.软件学报,1995,6():59-67
随机高级Petri网的层次模型和分层性能评价*
HIERARCHICAL MODELING AND PERFORMANCE EVALUATIoN OF STOCHASTIC HIGH—LEVEL PETRE NETS
投稿时间:1993-11-03  修订日期:1994-03-11
DOI:
中文关键词:  随机高级Petri网,性能评价.层次模型,网络分解,网络合并.
英文关键词:Stochastic high—level Petri nets,performance evaluation,hierarchical model-ing,net decomposition,net composition.
基金项目:本课题得到国家自然科学基金的资助.
作者单位
林闯 国家信息中心信息科学研究所北京100045 
吴建平 国家信息中心信息科学研究所北京100045 
王鼎兴 清华大学计算机科学与技术系北京100084 
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中文摘要:
      这篇论文提供了一种将大型随机高级Petri网(SHLPN)模型构造成独立子网的方法和技术这些子网可以独立地进行性能评价,在原模型中子网可由非基本变迁进行性能等效替代,以达简化状态空间的目的.这种技术依赖于SHLPN模型的层次设计和一个标记穿越子网时平均延时时间的估算.在这篇文章中,四种子网界面结构的性能等效分解和合并以及子网平均延时时间的计算做了着重的讨论.
英文摘要:
      A methodology is presented for the performance evaluation of large stochastic high—level Petri net(SHLPN)models that are structured into independent submodels.These subnets are independently evaluated and then are substituted by the nonprimitive transitions as performance equivalence in the original model to achieve a state space reduc tion.This is based on the hierarchical design of SHLPN models and on the estimed mean delay time for a token traffic process in subnets.The paper investigates four subnet inter-faces for decomposition and composition as performance and computation of the mean response time for subnets.
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