Estudo de equivalência de modelos markovianos construídos com os paradigmas redes de filas e redes de petri.

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: BATISTA, Othon Marcelo Nunes.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Redes de Petri; Cadeias de Markov; Avaliação de Desempenho; Software SAVAD; Ferramenta ALLOS; Generalized Stochastic Petri Nets (GSPN); Petri Nets; Markov Chains; Performance Evaluation; SAVAD Software; ALLOS Tool; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11501

O Sistema de AVAliação de Desempenho de Modelos de Redes Filas (SAVAD) e um software que permite solucionar modelos de redes de filas que representam sistemas discretos, particularmente sistemas de redes de computadores. O SAVAD apresenta facilidades para a solução de modelos markovianos, isto e, modelos que somente apresentam distribuições de probabilidades exponenciais. Essas facilidades estão presentes em uma ferramenta denominada ALLOS, que permite solucionar modelos através de cadeias de Markov. Esta dissertação de mestrado apresenta estudos de equivalência entre modelos que representam sistemas markovianos construídos como sistemas de redes de filas, atraves do SAVAD, e modelos construidos como "Generalized Stochastic Petri Nets" (GSPN). Esses estudos objetivam a integração de GSPN ao SAVAD, permitindo, a adição da analise qualitativa na solução desses modelos. A análise qualitativa realizada nesta dissertação volta-se a observação de duas propriedades importantes em modelos representados em GSPN: vivacidade e limitação. Os estudos de equivalência se baseiam no isomorfismo existente entre as cadeias de Markov obtidas por modelos representados como sistemas de redes de filas, solucionados através da ferramenta ALLOS do SAVAD, e por modelos representados em GSPN.