MRSPN/MRGP解析の自動化に向けたスケーラブルアルゴリズムの開発

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26330028
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 数理情報学
• 研究機関: 広島大学
• 研究代表者: 岡村 寛之 広島大学, 工学研究院, 准教授 (10311812)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: システム工学 / 性能評価 / 確率モデル / ペトリネット / モデル検査

研究成果の概要

本研究課題では MRSPN (Markov Regenerative Stochastic Petri Net) ならびに MRGP (Markov Regenerative Process) に対する解析アルゴリズムの開発を行った．特に，大規模 MRSPN に対する解析手法，および，システムの性能評価で必須となるシステムの過渡状態を評価するための過渡解析手法の開発を行った．さらに，それらを実装したツールの作成を行った．

自由記述の分野

信頼性工学