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확률 페트리네트(stochastic Petri nets)를 이용하여 시스템을 모델링 및 분석하는 방법들의 장단점을 설명하고, 단점들의 보완 방안에 대한 연구결과들을 소개했다. 확률 페트리네트가 모델링할 수 있는 시스템 사건 시간이 지수 분포에 따라야 한다는 문제점을 부분적으로 해결하는 방안으로서 MRSPN(Markov Regenerative Stochastic Petri Nets)의 이용을 제안했으며, 거대한 규모의 모델을 효과적으로 풀기위해 모델 간략화를 통한 근사법을 제안했다.

목차

요약

1 서론

2 확률 페트리네트(Stochastic Petri Nets)

3 확률 페트리네트 모델 간략화 방법

4 결론

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