1 / 24

Pendahuluan

Pendahuluan Stochastic Jaringan aktivitas ( Stochastic activity networks) atau SAN, lebih tepatnya , bahasa grafik tingkat tinggi untuk menggambarkan prilaku sistem. SAN sangat membantu didalam penggambaran stochastic pada sistem. Contoh :

brone
Télécharger la présentation

Pendahuluan

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Pendahuluan • Stochastic Jaringan aktivitas ( Stochastic activity networks) atau SAN, lebih tepatnya , bahasa grafik tingkat tinggi untuk menggambarkan prilaku sistem. SAN sangat membantu didalam penggambaran stochastic pada sistem. • Contoh : • Banyaknya waktu sebuah program untuk mengeksekusi dapat dihitung dengan tepat jika semua faktor dikenal, tetapi ini hampir tidak mungkin dan kadang-kadang tidak membantu. Pada tingkatan yang lebih abstrak, kita dapat memperkirakan waktu runing dengan variabel acak. • kesalahan kedatangan hampir selalu harus dimodelkan dengan sebuah proses acak. • Kita mulai dengan bagian SAN yaitu jaringan Petri. ASK4

  2. Firing Rules untuk SPN Sebuah SPN mengeksekusi mengikuti aturan dibawah : Sebuah transisi dikatakan enabled jika setiap tempat (place) dihubungkan dengan input busur, banyaknya token didalam tempat adalah >= banyaknya input busur yang terhubung ke tempat dan transisi. Contoh: Transisi T1 enabled • Sebuah transisi boleh fire jika enabled • jika sebuah transisi fire, untuk setiap input busur, sebuah token dihilangkan dari tempat penghubung dan untuk setiap output busur, sebuah token ditambahkan ke tempat penghubung. • contoh • Spesifikasi prilaku stochastic dari sebuah SPN • Sebuah stochastic jaringan petri dibuat dari sebuah jaringan petri dengan : • Memberikan sebuah distribusi waktu eksponensial untuk semua transisi. Waktu merepresentasikan ‘delay’ antara enabling dan firing dari sebuah transisi. • transisi mengeksekusi secara paralel dengan distribusi delay independent. ASK4

  3. Jika minimum dari beberapa eksponensial independent adalah eksponensial itu sendiri. Waktu antara tarnsisi firing adalah eksponensial. • Jika sebuah transisi t antara enabled dan sebelum t fire, beberapa transisi lain fire dan merubah state (kondisi) SPN sehingga t tidak lebih panjang enabled, kemudian t batal, sehingga t tidak akan fire. • Jika distribusi eksponensial tidak ada memori sama sekali, dapat dikatakan bahwa transisi yang merupakan sisa enabled terus atau kembali restrat, ini sangat tepat tanpa merubah prilaku jaringan. • Contoh SPN : membaca / menulis masalah ASK4

  4. ASK4

  5. ASK4

  6. ASK4

  7. ASK4

  8. ASK4

  9. ASK4

  10. ASK4

  11. ASK4

  12. ASK4

  13. ASK4

  14. ASK4

  15. Model Composition • Sebuah komposisi model adalah jalan dari penghubung SAN yang berbeda ke bentuk sebuah model yang lebih besar. • Komposisi model mempunyai dua operasi : • Replicate : kombinasi 2 atau lebih SAN yang identik , menahan tempat yang tepat diantara replica • Join : kombinasi 2 atau lebih SAN yang berbeda, mengkombinasi tempat yang tepat untuk mengijinkan berkomunikasi; ASK4

  16. ASK4

  17. ASK4

  18. ASK4

  19. ASK4

  20. ASK4

  21. ASK4

  22. ASK4

  23. ASK4

  24. ASK4

More Related